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De acuerdo al denominador utilizado, las tasas
pueden ser clasificadas en dos tipos: tasas brutas y específicas. En
las tasas brutas el denominador está compuesto por la población total
expuesta a un evento. Por ejemplo, las tasas brutas de mortalidad, natalidad
y morbilidad representan la frecuencia de los evento, muerte, nacimiento
y enfermedad, en el total de la población expuesta en un lugar y en
un tiempo determinado.
Las tasas brutas son medidas "resumen", en el sentido
que no consideran características de la población que influyen en la
ocurrencia de un evento. Por ejemplo, la tasa de mortalidad general
en Chile el año 1990 fue de 5,9 por 1.000, sin considerar la edad, el
sexo ni la causa de la muerte. En las tasas específicas, en cambio,
el denominador está compuesto por subgrupos de la población expuesta,
considerando características de ella que pueden interesar describir.
Por ejemplo, en Chile el 2004 la tasa de mortalidad
infantil fue de 8,4 x 1.000 Recié nacidos vivos, la tasa de mortalidad
masculina fue de 5,4x 1.000 y la tasa de mortalidad por neumonia fue
de 21,2 x 100.000 . Por lo tanto, la especificidad de dichas tasas está
dada por la característica de la población que es considerada para determinar
el denominador.
El siguiente ejemplo derivado del profesor V. Schoenbach,
ilustra como estas variables pueden afectar una medida resumen:
Tabla 1 |
Poblacion y muertes
por grupo de edad en 1970 para mujeres de raza blanca en Miami
y Alaska y Total de EEUU
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Miami
|
Alaska
|
EEUU
|
Grupo de edad
|
Pobl.
|
Muertes
|
Tasa*
|
Pobl. |
Muertes |
Tasa* |
Pobl.** |
Muertes** |
Tasa* |
<15
|
114350
|
136
|
1,19
|
37164
|
59
|
1,59
|
23961
|
32
|
1,34
|
15-24
|
80259
|
57
|
0,71
|
20036
|
18
|
0,9
|
15420
|
9
|
0,58
|
25-44
|
133440
|
208
|
1,56
|
32693
|
37
|
1,13
|
21353
|
30
|
1,4
|
45-64
|
142670
|
1016
|
7,12
|
14947
|
90
|
6,02
|
19609
|
140
|
7,14
|
65+
|
92168
|
3605
|
39,11
|
2077
|
81
|
39
|
10685
|
529
|
49,51
|
| |
Tasa Mort Cruda
|
562887
|
5022
|
8,92
|
106917
|
285
|
2,67
|
91028
|
740
|
8,13
|
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*Muertes x mil hab **
en miles
V. Schoenbach "Understanding the fundamentals
of Epidemiology an evolving text" 2000
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La tabla 1 indica que en 1970, murieron 5,022 de las 562,887 mujeres
blancas en Miami, y que murieron 285 de las 106,917 mujeres blancas
de Alaska. Las tasas crudas de mortalidad son respectivamente 8,92 por
1,000 y 2,67 por 1,000.
¿Será que la vida en Alaska propicia la longevidad
más que la vida en Florida, EEUU?
Aunque las tasas crudas sugieren que la fuerza de mortalidad es mayor
en Miami que en Alaska, la tabla 1 revela que para cualquier grupo de
edad dado, las dos poblaciones tienen tasas de mortalidad muy similares.
¿Entonces, cuál es la razón de las diferencias
en las tasas crudas de mortalidad?
Observando la distribución por edad de las poblaciones de Miami
y Alaska encontramos la respuesta. En comparación con Alaska,
Miami tiene una mayor proporción de mujeres en los grupos de
mayor edad, en los cuales la mortalidad es alta. Dado que los datos
de los estratos más grandes dominan las tasas crudas de mortalidad,
la tasa de mortalidad de Miami está fuertemente influida por
la alta mortalidad de las edades mayores. En contraste, en Alaska la
tasa cruda de mortalidad refleja las bajas tasas de mortalidad entre
las mujeres jóvenes, quienes son una proporción mucho
mayor de la población de Alaska que la de Florida.
Entonces dos poblaciones pueden tener el mismo tamaño general
y tasas similares de mortalidad específicas por edad, pero distinto
número de muertes y diferentes tasas de mortalidad global, debido
a diferencias en sus distribuciones por edad. La estandarización
(y otros procedimientos de ajuste) busca presentar números y
comparaciones que minimizan la influencia de la edad y/u otros factores
extraños (Ver estandarización y ajuste de tasas)
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