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En esta revisi&#243;n expondremos los conocimientos que permiten realizar y&#47;o comprender el primer grupo de estudios y describiremos el segundo tipo de estudios con los errores que con m&#225;s frecuencia pueden presentar&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Esto permite&#44; con un cierto conocimiento de los m&#233;todos de investigaci&#243;n y sin necesidad de grandes f&#243;rmulas matem&#225;ticas&#44; juzgar por uno mismo la validez de lo que otros publican y su posible aplicaci&#243;n en nuestros pacientes&#46; La precisi&#243;n y la validez interna son indicadores de la calidad de cualquier dise&#241;o&#46; Estudios poco precisos y&#47;o con poca validez interna no tienen mayor inter&#233;s en cuanto a la validez externa&#44; y no aportan nada&#44; aparte de un punto m&#225;s en el curr&#237;culum vitae del autor&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Para realizar una buena investigaci&#243;n cl&#237;nica&#44; el cl&#237;nico debe buscar ayuda metodol&#243;gica mucho antes de empezar el estudio&#44; y s&#243;lo analizar datos de cuya validez interna est&#225; convencido&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por otra parte&#44; para evaluar la calidad de la investigaci&#243;n cl&#237;nica que se publica en Espa&#241;a&#44; y secundariamente el grado de interacci&#243;n existente entre medicina cl&#237;nica y epidemiolog&#237;a es necesario conocer los diferentes tipos de estudios&#59; as&#237;&#44; podemos observar que la mayor&#237;a de los art&#237;culos publicados son dise&#241;os sin posibilidades inferenciales &#40;comunicaciones de casos y series cl&#237;nicas&#41;&#44; hecho que pone de manifiesto cierta falta de competitividad internacional de la producci&#243;n cient&#237;fica espa&#241;ola<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En esta monograf&#237;a no se ha realizado una b&#250;squeda de estudios con errores de dise&#241;o al existir ya un &#171;bestiario&#187; con errores metodol&#243;gicos en estudios epidemiol&#243;gicos que todo lector cr&#237;tico debe conocer<span class="elsevierStyleSup">3</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> &#191;QU&#201; ES LA EPIDEMIOLOGIA&#63;</p><p class="elsevierStylePara">La epidemiolog&#237;a es la ciencia que estudia la frecuencia de las enfermedades en las poblaciones humanas&#46; Consiste en la medici&#243;n de la frecuencia de la enfermedad y en el an&#225;lisis de sus relaciones con diversas caracter&#237;sticas de los individuos o de su medio ambiente<span class="elsevierStyleSup">4</span>&#46; La palabra epidemiolog&#237;a proviene de los t&#233;rminos griegos&#44; &#171;epi&#187; &#61; sobre&#44; encima&#44; &#171;demos&#187; &#61;  pueblo y &#171;logos&#187;  &#61; estudio y significa el estudio de lo que est&#225; sobre&#44; o que afecta a las personas&#46; Sin embargo&#44; el desarrollo de la teor&#237;a y m&#233;todos epidemiol&#243;gicos en las &#250;ltimas d&#233;cadas ha abierto nuevas perspectivas y despertado gran inter&#233;s en m&#250;ltiples campos de aplicaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La mayor&#237;a de los trabajos de investigaci&#243;n realizan comparaciones entre dos o m&#225;s grupos de enfermos&#44; o entre enfermos e individuos sanos en un mismo estudio o bien con otros estudios de otros investigadores&#46; Para poder realizar estas comparaciones disponemos de diferentes medidas de frecuencia&#44; y para poder comparar las frecuencias en ambos grupos debemos utilizar el mismo tipo de medida&#46; Muchas veces las medidas de frecuencia se utilizan equivocadamente como adjetivos que se aplican a n&#250;meros que quieren expresar frecuencia&#44; especialmente com&#250;n es la confusi&#243;n entre tasa y proporci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">4&#44;5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Proporciones y razones</p><p class="elsevierStylePara">La frecuencia de un suceso cl&#237;nico puede medirse de cuatro formas simples&#58; con un n&#250;mero&#44; con una proporci&#243;n&#44; con una raz&#243;n y con una tasa&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Con un n&#250;mero&#58; por ejemplo&#44; decimos que en junio hemos visto 12 casos nuevos de psoriasis&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Con una proporci&#243;n&#58; el numerador est&#225; incluido en el denominador&#46; Por ejemplo&#44; decimos que de 400 pacientes atendidos en nuestra consulta 12 ten&#237;an psoriasis&#46; La proporci&#243;n es 12&#47;400 &#61; 0&#44;03&#46; Muchas veces la proporci&#243;n se expresa en porcentaje&#44; multiplicando por 100&#46; En nuestro caso decimos que el 3 &#37; de los pacientes atendidos en nuestra consulta en junio ten&#237;an psoriasis&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Con una raz&#243;n&#58; usamos un quebrado cuyo denominador no contiene al numerador&#46; Por ejemplo&#58; entre los afectados de lupus eritematoso sist&#233;mico&#44; la raz&#243;n mujeres&#47;varones es de 13&#58;1&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Con una tasa&#58; es una forma especial de proporci&#243;n que tiene en cuenta el tiempo&#58; el numerador est&#225; incluido en el denominador y &#233;ste incluye una unidad de tiempo&#46; Por ejemplo la expresi&#243;n &#171;la tasa anual de nuevos casos de c&#225;ncer cut&#225;neo entre hombres de 60 a 70 a&#241;os es de 12 por cada 1&#46;000 personas de riesgo&#187; se refiere a que por cada aumento en la unidad de tiempo &#40;1 a&#241;o&#41; la tasa de cambio desde la situaci&#243;n cl&#237;nica de no enfermo a la de enfermo&#44; en aquellas personas con riesgo de contraer la enfermedad &#40;hombres de 60 a 70 a&#241;os&#41; es de 12 casos por cada 1&#46;000 personas&#46; La dimensi&#243;n temporal a la que se refieren las tasas no es un per&#237;odo delimitado entre dos puntos temporales&#44; sino que las tasas son medidas instant&#225;neas del cambio de valor de una variable por cada unidad de otra variable de la cual depende la primera&#46; Para explicar intuitivamente el concepto de tasa&#44; puede utilizarse una tasa de uso com&#250;n&#44; la velocidad en el autom&#243;vil en un instante dado es una tasa que se expresa como km&#47;h&#44; viajar a 100 km&#47;h no significa que hayamos recorrido 100 km en una hora&#44; ni que necesariamente vayamos a recorrerlos&#46; De hecho&#44; podemos ir a 100 km&#47;h sin estar toda una hora montados en el coche&#46; Del mismo modo&#44; en el ejemplo anterior sobre el c&#225;ncer cut&#225;neo&#44; la tasa no expresa el n&#250;mero de casos nuevos en 1 a&#241;o&#44; sino la velocidad con que se produce el cambio de una situaci&#243;n cl&#237;nica &#40;sano&#41; a otra &#40;enfermo&#41; en una poblaci&#243;n determinada<span class="elsevierStyleSup">4-10</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">MEDIDAS DE FRECUENCIA DE ENFERMEDAD</p><p class="elsevierStylePara">El objetivo inicial de los estudios epidemiol&#243;gicos es el conocimiento de la frecuencia de la enfermedad&#46; Las medidas de frecuencia de enfermedad pueden ser expresadas de distintas maneras&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Valores absolutos y valores relativos</p><p class="elsevierStylePara">Las medidas de frecuencia de enfermedad deben ser independientes del tama&#241;o de la poblaci&#243;n&#46; Esto se consigue relacionando el n&#250;mero de casos de enfermedad que surgen en una poblaci&#243;n con el n&#250;mero de individuos de la misma&#46; La informaci&#243;n sobre el n&#250;mero de casos puede ser suficiente para la realizaci&#243;n de tareas administrativas&#44; pero el an&#225;lisis epidemiol&#243;gico requiere la consideraci&#243;n del tama&#241;o de la poblaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por ejemplo&#58; Ciertos datos epidemiol&#243;gicos se utilizaron en una campa&#241;a de promoci&#243;n del uso de fotoprotectores&#46; De entre 222 pacientes con c&#225;ncer cut&#225;neo&#44; solamente 16 usaban fotoprotectores&#46; Estos datos parec&#237;an sugerir la existencia de una relaci&#243;n entre el no uso de fotoprotectores y el riesgo de c&#225;ncer cut&#225;neo&#46; Sin embargo la comparaci&#243;n as&#237; establecida entre las cantidades absolutas de casos ignora la frecuencia de uso de fotoprotectores&#44; es decir&#44; el tama&#241;o de la poblaci&#243;n que lo utiliza y el de la que no lo usa&#46; Por ello la diferencia anteriormente aludida podr&#237;a reflejar &#250;nicamente el hecho de que el n&#250;mero de usuarios de fotoprotectores es habitualmente peque&#241;o en comparaci&#243;n con el de los que no lo aplican&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Incidencia y prevalencia</p><p class="elsevierStylePara">Las medidas de frecuencia de enfermedad pueden referirse al conjunto de casos existentes o a la aparici&#243;n de casos nuevos&#46; Las medidas de prevalencia describen la proporci&#243;n de la poblaci&#243;n que padece la enfermedad en estudio en un momento dado&#46; Las medidas de incidencia se refieren al n&#250;mero de casos nuevos que aparecen en un per&#237;odo de tiempo&#46; La prevalencia depende obviamente de la incidencia&#44; pero tambi&#233;n de la duraci&#243;n de la enfermedad&#46; Esto significa que las modificaciones de la prevalencia pueden deberse a variaciones en la incidencia o bien a cambios en la duraci&#243;n de la enfermedad&#46; Las variaciones en la duraci&#243;n de la enfermedad pueden a su vez depender de cambios en el per&#237;odo de recuperaci&#243;n o en la esperanza de vida de los pacientes<span class="elsevierStyleSup">11&#44;12</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Tres medidas de frecuencia de enfermedad</p><p class="elsevierStylePara">Prevalencia&#46; La medida de prevalencia se denomina &#250;nicamente &#171;prevalencia&#187; &#40;P&#41; y se define como&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P &#61; N&#46;&#186; de individuos que tienen la enfermedad en un momento dado&#47;<br></br> N&#46;&#186; de individuos de la poblaci&#243;n en ese momento</p><p class="elsevierStylePara">La prevalencia es la proporci&#243;n de la poblaci&#243;n que padece la enfermedad en un momento dado&#46; Como todas las proporciones&#44; no tiene dimensiones y nunca puede tomar valores menores de 0 ni mayores de 1&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Incidencia acumulada&#46; La llamada &#171;incidencia acumulada&#187; &#40;IA&#41; se define como&#58;</p><p class="elsevierStylePara">IA &#61; N&#46;&#186; de individuos que presentan la enfermedad durante un per&#237;odo de tiempo determinado&#47;<br></br> N&#46;&#186; de individuos de la poblaci&#243;n al comienzo de ese per&#237;odo</p><p class="elsevierStylePara">La incidencia acumulada es la proporci&#243;n de individuos sanos al comienzo del per&#237;odo que pasan durante el mismo al estado de enfermedad&#46; Es decir&#44; el numerador es un subgrupo del denominador&#46; La incidencia acumulada es una proporci&#243;n&#44; sus valores num&#233;ricos s&#243;lo pueden variar entre 0 y 1&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Tasa de incidencia&#46; La medida fundamental de frecuencia de enfermedad es la tasa de incidencia &#40;I&#41;&#44; tambi&#233;n denominada densidad de incidencia&#44; que se define como&#58;</p><p class="elsevierStylePara">I &#61; N&#46;&#186; de casos de la enfermedad que aparecen en una poblaci&#243;n durante un per&#237;odo de tiempo determinado&#47;<br></br> Suma de los per&#237;odos de tiempo en riesgo de contraer la enfermedad correspondientes a cada individuo de la poblaci&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Qu&#233; medida de frecuencia usar&#63; En un estudio cl&#237;nico&#44; la elecci&#243;n de una determinada medida de la frecuencia depende primordialmente de la hip&#243;tesis de trabajo<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46; Se elige la incidencia si el objetivo es examinar una relaci&#243;n causal o evaluar una intervenci&#243;n m&#233;dica &#40;preventiva o terap&#233;utica&#41;&#44; ya que los casos incidentes son los que ocurren debido a ese hipot&#233;tico factor de riesgo o a la actuaci&#243;n m&#233;dica&#46; Si se puede realizar un seguimiento de cada individuo incluido en el estudio&#44; se incorpora el tiempo de observaci&#243;n&#44; construyendo las tasas de incidencia&#44; esto es preferible al simple uso de proporciones&#46; Si nuestro estudio es descriptivo&#44; la elecci&#243;n de la medida depender&#225; del per&#237;odo de latencia o de incubaci&#243;n y de la duraci&#243;n de la enfermedad&#46; La elecci&#243;n entre incidencia y prevalencia a menudo se hace desde un punto de vista pragm&#225;tico&#46; En general&#44; en los estudios epidemiol&#243;gicos de enfermedades cr&#243;nicas&#44; como la psoriasis&#44; se utilizan medidas de prevalencia&#44; mientras que en los referidos a otras enfermedades como el c&#225;ncer se suelen emplear medidas de incidencia<span class="elsevierStyleSup">12</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por ejemplo&#58; La prevalencia de la psoriasis &#40;u otra enfermedad de curso prolongado&#41; describe mejor el problema sanitario que supone esta enfermedad que la incidencia&#46; En cambio&#44; para estimar la frecuencia del imp&#233;tigo &#40;u otra enfermedad de curso breve&#41; es preferible usar la incidencia ya que dada la corta duraci&#243;n de los casos&#44; la prevalencia nos dar&#237;a una idea bastante pobre de su importancia sanitaria&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Medidas crudas y espec&#237;ficas&#46;  Las medidas de frecuencia de enfermedad pueden ser calculadas para una poblaci&#243;n o&#44; por separado&#44; para grupos de la misma&#46; En el primer caso las medidas se denominan crudas y en el segundo espec&#237;ficas&#46; Por ejemplo&#44; si las tasas de incidencia se calculan para diferentes grupos de edad de una poblaci&#243;n&#44; ser&#225;n denominadas tasas de incidencia espec&#237;fica por edad&#46; Cuando existe una raz&#243;n para pensar que la frecuencia de la enfermedad puede variar de un grupo a otro se divide la poblaci&#243;n en subgrupos&#46; Estas variaciones pueden tener inter&#233;s y permanecen ocultas si s&#243;lo se obtuviesen las medidas crudas&#46; Otra raz&#243;n importante en las comparaciones entre poblaciones&#44; es que la magnitud de la medida cruda no depende s&#243;lo de la magnitud de las medidas espec&#237;ficas que se aplican a los subgrupos&#44; sino tambi&#233;n de la forma en que la poblaci&#243;n se distribuye en diferentes poblaciones<span class="elsevierStyleSup">4&#44;6&#44;7</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por ejemplo&#58; durante el a&#241;o 2000 la tasa cruda de incidencia de c&#225;ncer cut&#225;neo en el &#225;rea V de Salud &#40;Gij&#243;n&#41; del Principado de Asturias fue de 250 por 100&#46;000 habitantes&#44; mientras que en el &#225;rea VI &#40;Arriondas&#41; fue de 315 por 100&#46;000 habitantes&#46; La explicaci&#243;n de esta diferencia no es que el riesgo de padecer c&#225;ncer cut&#225;neo fuese mayor en el &#225;rea VI que en el &#225;rea V&#46; Todas las tasas espec&#237;ficas por edad fueron mayores en el &#225;rea V que en el &#225;rea VI&#46; La explicaci&#243;n es que los grupos de edad avanzada&#44; donde la incidencia del c&#225;ncer cut&#225;neo por edad es m&#225;s alta&#44; constituyen una mayor proporci&#243;n de la poblaci&#243;n en el &#225;rea VI que en el &#225;rea V<span class="elsevierStyleSup">13</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">MEDIDAS DE FRECUENCIA COMPARADA DE ENFERMEDAD</p><p class="elsevierStylePara">Una vez valoradas y conocidas las tasas &#40;de incidencia&#44; de prevalencia&#44; de mortalidad&#44; letalidad&#44; etc&#46;&#41; se plantea el problema de comparaci&#243;n entre nuestros datos y los datos obtenidos en otros estudios&#46; La pregunta es&#58; &#191;es mi tasa mayor&#44; igual o menor que la encontrada en otros estudios&#63;</p><p class="elsevierStylePara">Para comprobar esta pregunta es necesario realizar una estandarizaci&#243;n que permita realizar la comparaci&#243;n&#46; La estandarizaci&#243;n se puede realizar por el m&#233;todo directo e indirecto&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Procedimiento de resoluci&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">A&#46; M&#233;todo directo<span class="elsevierStyleSup">14&#44;15</span></p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Calcular la tasa espec&#237;fica &#40;o bruta&#41; para la poblaci&#243;n estudiada&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Distribuir por grupos de edad la poblaci&#243;n estudiada y conocer cu&#225;ntos habitantes est&#225;n distribuidos por grupo de edad&#46;</p><p class="elsevierStylePara">3&#46; Conocidos estos elementos proceder a obtener la tasa espec&#237;fica por grupos de edad&#46;</p><p class="elsevierStylePara">4&#46; Con las tasas por grupo de edad&#44; calcular cu&#225;ntos casos se esperar&#237;an en una poblaci&#243;n ideal &#40;habitualmente se utiliza la poblaci&#243;n mundial modificada de Segu&#237;&#44; o la poblaci&#243;n est&#225;ndar europea&#41; &#40;tabla 1&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab01.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">5&#46; Sumar todos los casos hallados en el punto anterior para cada grupo de edad&#44; de esa manera tendremos los casos totales&#46;</p><p class="elsevierStylePara">6&#46; Dividir los casos totales en el n&#250;mero de habitantes de la poblaci&#243;n ideal&#46;</p><p class="elsevierStylePara">7&#46; La tasa obtenida x 1&#46;000 es la tasa ajustada&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En el ejemplo se muestran dos poblaciones cuyas frecuencias de carcinoma basocelular se intentan comparar&#46; Esta comparaci&#243;n podr&#237;a realizarse utilizando las dos tasas crudas de incidencia&#44; 100 por 1&#46;000 en la poblaci&#243;n A y 101&#44;9 por 1&#46;000 en la poblaci&#243;n B&#46; Sin embargo&#44; este procedimiento no ser&#237;a correcto debido a que la distribuci&#243;n por edad de las poblaciones es diferente&#46; Al realizar la estandarizaci&#243;n por el m&#233;todo directo se puede observar que&#44; a pesar de que la poblaci&#243;n B presenta una tasa de incidencia bruta m&#225;s elevada&#44; tiene una menor tasa estandarizada porque tiene una mayor proporci&#243;n de personas de edad avanzada&#46; En este caso&#44; la distribuci&#243;n por edades podr&#237;a explicar que esta poblaci&#243;n tenga una tasa cruda de incidencia mayor&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Ejemplo&#58; pasos 1&#44; 2&#44; 3</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab02.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab03.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Pasos 4&#44; 5&#46; Se calcula mediante la siguiente f&#243;rmula&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Sumatorio &#40;tasa parcial por grupo de edad x poblaci&#243;n del grupo de edad en la poblaci&#243;n est&#225;ndar</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab04.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Pasos 6&#44; 7&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Tasa ajustada de A &#61; &#40;7&#46;544&#47;100&#46;000&#41; x 1&#46;000 &#61; 75&#44;4 x 1&#46;000</p><p class="elsevierStylePara">Tasa ajustada de B &#61; &#40;707&#47;100&#46;000&#41; x 1&#46;000 &#61; 70&#44;7 x 1&#46;000</p><p class="elsevierStylePara">Un problema del ajuste de tasas es la elecci&#243;n de la poblaci&#243;n est&#225;ndar&#46; En principio&#44; la poblaci&#243;n est&#225;ndar debe reflejar la distribuci&#243;n de la poblaci&#243;n a la que se refieren las medidas del efecto estimadas&#44; pero con frecuencia su significado no est&#225; claro&#46; Si en el ejemplo anterior se hubiera elegido otra poblaci&#243;n est&#225;ndar&#44; por ejemplo la poblaci&#243;n est&#225;ndar europea&#44; la raz&#243;n de tasas ajustadas obtenida hubiese sido distinta&#46; &#201;ste es el motivo que nos impide la comparaci&#243;n directa de los art&#237;culos europeos con la mayor&#237;a de los art&#237;culos norteamericanos que utilizan la poblaci&#243;n blanca de EE&#46;UU&#46; 1990<span class="elsevierStyleSup">16</span>&#44; o la poblaci&#243;n canadiense<span class="elsevierStyleSup">17</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Para poder realizar las comparaciones en los art&#237;culos debe figurar la poblaci&#243;n est&#225;ndar utilizada como referencia&#44; y estandarizar nuestros datos por la poblaci&#243;n utilizada en los art&#237;culos con los que lo queremos comparar<span class="elsevierStyleSup">18&#44;19</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">B&#46; M&#233;todo indirecto</p><p class="elsevierStylePara">El ejemplo siguiente describe una situaci&#243;n bastante frecuente&#46; La informaci&#243;n acerca de las dos poblaciones que en ella se expone es la misma que la del ejemplo anterior&#44; excepto que no se dispone del n&#250;mero de casos espec&#237;fico para cada grupo de edad en la poblaci&#243;n expuesta&#46; Un motivo frecuente de esta falta de informaci&#243;n es que el n&#250;mero de casos fuera tan peque&#241;o que su reparto entre los grupos de edad pudiera ser inapropiado&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab05.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab06.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">La comparaci&#243;n en estas situaciones se establece entre el n&#250;mero de casos observados en la poblaci&#243;n expuesta y el correspondiente n&#250;mero de casos &#171;esperados&#187;&#46; El n&#250;mero de casos observados en el ejemplo es de 50&#46; Los casos &#171;esperados&#187; son aquellos que hubiesen aparecido en la poblaci&#243;n A&#44; si ambas poblaciones&#44; A y B&#44; hubieran presentado las mismas tasas de incidencia espec&#237;fica por edad&#46; En este ejemplo el n&#250;mero de casos esperados ser&#237;a&#58;</p><p class="elsevierStylePara">&#40;175 x 5&#41;  &#43; &#40;200 x 50&#41; &#43; &#40;125 x 500&#41;&#47;1&#46;000 &#61;  73&#44;35</p><p class="elsevierStylePara">Tanto el n&#250;mero de casos observados como el de esperados se obtienen de una poblaci&#243;n cuya composici&#243;n por edades es la de la poblaci&#243;n expuesta&#46; Sin embargo&#44; las tasas de incidencia sobre las que se calculan los casos esperados son las de la poblaci&#243;n de referencia&#44; mientras que las subyacentes a los casos observados son las de la poblaci&#243;n expuesta&#46; La raz&#243;n&#44; casos observados entre casos esperados&#44; equivale al resultado de una comparaci&#243;n relativa estandarizada de las tasas de incidencia de las poblaciones expuesta y de referencia utilizando como poblaci&#243;n est&#225;ndar la poblaci&#243;n expuesta&#46; La raz&#243;n casos observados entre casos esperados se expresa a menudo como un porcentaje denominado &#171;raz&#243;n o &#237;ndice de morbilidad &#40;o de mortalidad&#41; estandarizada&#187; &#40;IMR o SMR&#41;&#46; Referido al ejemplo anterior tendr&#237;amos que&#58;</p><p class="elsevierStylePara">IME &#61; &#40;50&#47;73&#44;35&#41; x  100 &#61;  68</p><p class="elsevierStylePara">Su utilizaci&#243;n&#44; en ciertos sectores&#44; est&#225; bastante difundida&#46; Algunos autores proponen que no se puede aplicar el principio de m&#225;s vale un mal m&#233;todo que ninguno&#44; sobre todo si se pretenden sacar conclusiones tras su aplicaci&#243;n por lo que se&#241;alan que el m&#233;todo indirecto &#171;de ajuste&#187; no ajusta por nada y debe ser evitado<span class="elsevierStyleSup">4</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Sensibilidad y especificidad&#46; La sensibilidad&#44; especificidad y el valor predictivo positivo son los criterios de validez que cuantifican la capacidad de una prueba para clasificar correcta o err&#243;neamente a una persona&#44; seg&#250;n la presencia o ausencia de una exposici&#243;n o de una enfermedad&#46; Se puede considerar que&#44; en una poblaci&#243;n&#44; una parte de los individuos padece una determinada enfermedad&#44; mientras que el resto de la poblaci&#243;n no la padece&#46; De igual manera&#44; puede asumirse que existe un m&#233;todo para clasificar estas dos partes de la poblaci&#243;n&#44; pero adscribiendo algunos de los individuos sanos al grupo de los enfermos&#44; y ciertos individuos enfermos al grupo de los sanos&#46; La figura 1 describe este fen&#243;meno&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab07.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Fig&#46; 1&#46;--Aplicaci&#243;n de un m&#233;todo diagn&#243;stico en una poblaci&#243;n y todos sus posibles resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La sensibilidad es la probabilidad de que un individuo enfermo sea clasificado como enfermo&#44; y la especificidad&#44; la probabilidad de que un individuo sano sea clasificado como sano&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Sensibilidad &#61; N&#46;&#186; de personas enfermas que son clasificadas como enfermas&#47;<br></br> N&#46;&#186; total de personas enfermas</p><p class="elsevierStylePara"> Especificidad &#61; N&#46;&#186; de personas sanas que son clasificadas como sanas&#47;<br></br> N&#46;&#186; total de personas sanas</p><p class="elsevierStylePara">Los errores de clasificaci&#243;n&#44; de acuerdo con el diagrama&#44; pueden ser de dos tipos&#46; Una parte de los sanos puede ser err&#243;neamente clasificada como enfermos &#40;falsos positivos&#41; y una parte de los enfermos considerada como individuos sanos &#40;falsos negativos&#41;&#46; El valor predictivo del resultado positivo &#40;VPP&#41; indica la proporci&#243;n de resultados correctos entre los resultados positivos de la prueba&#46; El valor predictivo del resultado negativo &#40;VPN&#41; indica la proporci&#243;n de resultados v&#225;lidos entre los resultados negativos de la prueba&#46; El valor global de la prueba indica la proporci&#243;n de resultados v&#225;lidos entre la totalidad de las pruebas efectuadas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los VPP y VPN&#44; a igualdad de sensibilidad y especificidad&#44; son dependientes de la prevalencia&#46; Si la prevalencia es baja hay muchos falsos positivos&#44; menor ser&#225; el valor predictivo de los resultados positivos &#40;VPP&#41; y mayores los valores predictivos de resultados negativos&#46; Si la prevalencia es alta hay un elevado n&#250;mero de resultados falsos negativos<span class="elsevierStyleSup">20</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab08.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Implicaciones en la estimaci&#243;n de la prevalencia&#46; Los estudios encaminados a determinar la prevalencia de una enfermedad en una poblaci&#243;n definida se realizan a menudo examinando una muestra representativa de dicha poblaci&#243;n&#44; y clasificando a sus componentes como enfermos o sanos&#46; Parece razonable estimar la prevalencia a trav&#233;s de la proporci&#243;n de la muestra que presenta la enfermedad&#44; pero por desgracia este procedimiento puede producir resultados err&#243;neos<span class="elsevierStyleSup">21-23</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Si se denomina P&#42; a la proporci&#243;n de individuos que se han clasificado como enfermos en la muestra y&#44; como anteriormente&#44; P a la prevalencia&#44; puede observarse que P&#42; tiene dos componentes&#58; uno que procede de los individuos enfermos que se han clasificado como enfermos &#40;verdaderos positivos&#41;&#44; y otro que corresponde a los individuos que no tienen la enfermedad pero se han clasificado err&#243;neamente como enfermos &#40;falsos positivos&#41;&#46; La proporci&#243;n de individuos que es clasificada como enferma es entonces&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P&#42; &#61; P x sensibilidad &#43; &#40;1 &#173; P&#41; x &#40;1 &#173; especificidad&#41;</p><p class="elsevierStylePara">Y depende&#44; por tanto&#44; de la prevalencia&#44; de la sensibilidad y de la especificidad&#46; Por ejemplo&#44; si P &#61; 0&#44;01 y sensibilidad &#61; especificidad &#61; 0&#44;99&#44; P&#42; &#61;  0&#44;02&#46; Esto significa que si la prevalencia fuera estimada por la proporci&#243;n que es clasificada como enferma en la muestra&#44; el valor estimado ser&#237;a de 0&#44;02&#44; mientras que el verdadero valor es de 0&#44;01&#46; El sesgo equivale a una sobreestimaci&#243;n del 100 &#37;&#46; La sobreestimaci&#243;n ser&#225; relativamente grande para peque&#241;as prevalencias&#46; La raz&#243;n de este fen&#243;meno es la siguiente&#58; cuando la prevalencia es baja&#44; el componente de P&#42; que procede de la parte sana de la poblaci&#243;n tiende a ser sustancialmente importante&#44; aunque la especificidad sea alta&#46; La poblaci&#243;n sana puede ser 1&#46;000 veces mayor que la poblaci&#243;n enferma&#44; o incluso m&#225;s&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Despejando P en la ecuaci&#243;n anterior&#44; podr&#237;amos obtener una estimaci&#243;n de la prevalencia corregida en aquellas situaciones donde la sensibilidad y la especificidad son conocidas o pueden ser estimadas&#44; siendo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P &#61; P&#42; &#43; especificidad &#173; 1&#47; Sensibilidad &#43; especificidad &#173; 1</p><p class="elsevierStylePara">Ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Un estudio de prevalencia de infecciones ungueales en pacientes afectados de psoriasis&#44; definida como cultivo positivo&#44; puede ilustrar este procedimiento&#46; En la poblaci&#243;n estudiada&#44; el 25 &#37; de los individuos ten&#237;a cultivo positivo&#46; El m&#233;todo que se hab&#237;a utilizado ten&#237;a una sensibilidad del 93 &#37; y una especificidad del 91 &#37; seg&#250;n datos previos&#46; Corrigiendo el valor estimado de la prevalencia de la forma antes indicada se obtiene un nuevo valor del 19 &#37;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Implicaciones en el cribado&#46; La existencia de falsos positivos y negativos debe ser considerada en la utilizaci&#243;n de m&#233;todos de detecci&#243;n o cribado&#46; La proporci&#243;n de verdaderos positivos&#44; entre aquellos que se han identificado como positivos por la prueba de cribado&#44; se denomina valor predictivo&#46; Siendo&#44; como se ha explicado anteriormente&#44; la proporci&#243;n de individuos identificados como positivos P x sensibilidad &#43; &#40;1 &#173; P&#41; x &#40;1 &#173; especificidad&#41; y a la fracci&#243;n de este grupo que constituyen los verdaderamente positivos &#40;P x sensibilidad&#41;&#44; puede deducirse que&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Valor predictivo &#61; P x  sensibilidad&#47;<br></br> P x sensibilidad &#43; &#40;1 &#173; P&#41; x &#40;1 &#173; especificidad&#41;</p><p class="elsevierStylePara">Como se puede observar en la tabla 2&#44; cuando la prevalencia es baja&#44; el valor predictivo es escaso&#44; a pesar de que los valores de sensibilidad y especificidad sean altos&#46; Por ejemplo&#44; el valor predictivo es s&#243;lo del 50 &#37; cuando la prevalencia es del 5 &#37; y la especificidad y sensibilidad son del 95 &#37;&#46; Esto significa que los individuos clasificados como enfermos por la prueba de cribado&#44; s&#243;lo el 50 &#37; ser&#237;an realmente enfermos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab09.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">La utilidad de una prueba de cribado depende del coste y de los trastornos que a los individuos y a la sociedad originan las exploraciones y terap&#233;uticas adicionales&#44; y de los beneficios derivados del tratamiento precoz de los enfermos<span class="elsevierStyleSup">21-23</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">TIPOS DE ESTUDIOS</p><p class="elsevierStylePara">Mediante el dise&#241;o de un estudio se elige el procedimiento&#44; los m&#233;todos y las t&#233;cnicas mediante los cuales el investigador selecciona a los pacientes&#44; recoge una informaci&#243;n&#44; la analiza e interpreta los resultados&#46; El dise&#241;o es&#44; pues&#44; la conexi&#243;n entre la hip&#243;tesis y los datos<span class="elsevierStyleSup">8&#44;22-26</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los criterios para clasificar los diferentes tipos de estudio se sustentan en cuatro ejes&#58;</p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Finalidad del estudio&#58;  anal&#237;tica&#44; todo estudio que eval&#250;a una presunta relaci&#243;n causa-efecto&#44; o descriptiva&#44; todo estudio no enfocado en una presunta relaci&#243;n causa-efecto&#44; sino que sus datos son utilizados con finalidades puramente descriptivas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Secuencia&#58; transversal&#44; los estudios en los que los datos de cada sujeto representan un momento del tiempo&#44; dado que las variables se han medido de forma simult&#225;nea&#44; no puede establecerse la existencia de una secuencia temporal entre ellas&#44; son por definici&#243;n descriptivos&#59; o longitudinal&#44; los estudios en los que existe un lapso de tiempo entre las distintas variables&#44; de forma que puede establecerse una secuencia temporal entre ellas&#59; pueden ser anal&#237;ticos o descriptivos&#59; en los estudios anal&#237;ticos debe tenerse en cuenta si la secuencia temporal es de causa hacia desenlace &#40;estudios experimentales y estudios de cohortes&#41;&#44; o bien de desenlace hacia causa &#40;estudios de casos y controles&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">3&#46; Control de la asignaci&#243;n de los factores de estudio&#58; experimental en los que el observador asigna el factor de estudio y lo controla de forma deliberada para la realizaci&#243;n de la investigaci&#243;n&#44; se centran en una relaci&#243;n causa-efecto &#40;anal&#237;ticos&#41; y en general eval&#250;an el efecto de una o m&#225;s intervenciones preventivas o terap&#233;uticas&#44; u observacional&#44; el factor de estudio no es asignado por los investigadores&#44; sino que &#233;stos se limitan a observar&#44; medir y analizar determinadas variables&#44; sin ejercer un control directo sobre el factor de estudio&#46;</p><p class="elsevierStylePara">4&#46; Inicio del estudio en relaci&#243;n a la cronolog&#237;a de los hechos&#58; prospectivo&#44; aquellos estudios cuyo inicio es anterior a los hechos estudiados&#44; de forma que los datos se recogen a medida que van sucediendo&#44; o retrospectivo&#44; estudios cuyo dise&#241;o es posterior a los hechos estudiados<span class="elsevierStyleSup">27</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios observacionales</p><p class="elsevierStylePara">Se trata de aquellos estudios en el que en el investigador no controla la asignaci&#243;n&#44; la asignaci&#243;n no se realiza de manera aleatoria y no existe intervenci&#243;n en el dise&#241;o &#40;fig&#46; 2&#41;&#46; Los estudios observacionales se dividen en descriptivos y anal&#237;ticos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab10.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Fig&#46; 2&#46;--Tipos de dise&#241;os&#46; &#40;Modificada de Burgos Rodr&#237;guez<span class="elsevierStyleSup">28</span> y Guallar<span class="elsevierStyleSup">39</span>&#46;&#41;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios descriptivos</p><p class="elsevierStylePara">La principal finalidad de estos estudios es describir la frecuencia y las caracter&#237;sticas de un problema de salud en una poblaci&#243;n&#44; describir la asociaci&#243;n entre dos o m&#225;s variables&#44; sin asumir una relaci&#243;n causal entre ellas&#44; y generar hip&#243;tesis razonables que deber&#225;n ser contrastadas mediante estudios anal&#237;ticos<span class="elsevierStyleSup">28</span>&#46; Desde el punto de vista de la evidencia cient&#237;fica&#44; en la que las escalas de clasificaci&#243;n diferencian de forma jer&#225;rquica los distintos grados de evidencia&#44; en funci&#243;n de los diversos tipos de dise&#241;os para determinar la existencia de una relaci&#243;n causal&#44; son los estudios que demuestran una menor evidencia &#40;tabla 3&#41;<span class="elsevierStyleSup">6-8&#44;10&#44;24&#44;27&#44;29</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab11.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Informes de casos y series de casos&#46; Esta aproximaci&#243;n descriptiva se basa en la experiencia cl&#237;nica de un paciente o grupo de pacientes con un diagn&#243;stico similar&#46; Es posible que se identifique una caracter&#237;stica inusual de la enfermedad o de los antecedentes del o de los enfermos&#46; Este tipo de estudios sirven para lanzar una primera hip&#243;tesis&#44; que despu&#233;s se verifica o no&#44; con otro tipo de estudios&#44; o pueden ser la primera se&#241;al de alarma respecto a la aparici&#243;n de nuevos s&#237;ndromes o epidemias&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por ejemplo&#58; en 1981&#44; en la ciudad de Los &#193;ngeles&#44; se observ&#243; un n&#250;mero extra&#241;amente alto de ingresos por sarcoma de Kaposi y&#44; en otros casos&#44; de neumon&#237;a por Pneumocystis carinii&#44; en personas j&#243;venes previamente sanas&#59; como denominador com&#250;n&#44; en ese exceso de pacientes hab&#237;a hombres homosexuales&#44; de &#225;mbito urbano&#44; y sin experiencia previa de inmunosupresi&#243;n&#59; todos conocemos que fue el inicio del SIDA<span class="elsevierStyleSup">30</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">A&#250;n cuando podr&#237;an citarse muchos otros ejemplos de inter&#233;s&#44; se calcula que en Espa&#241;a las publicaciones de este tipo suponen entre el 60 y el 80 &#37; de la producci&#243;n cient&#237;fica m&#233;dica&#44; y su utilidad tiene una serie de limitaciones<span class="elsevierStyleSup">31</span>&#46; En principio&#44; no sirven para probar hip&#243;tesis estad&#237;sticas&#44; dado que representan la experiencia de una sola persona o un peque&#241;o n&#250;mero de ellas<span class="elsevierStyleSup">24</span>&#46; Desde el punto de vista epidemiol&#243;gico presentan un problema crucial&#58; la inexistencia de alg&#250;n grupo que puede servir como comparaci&#243;n o control<span class="elsevierStyleSup">28&#44;32</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios ecol&#243;gicos&#46; Los dise&#241;os ecol&#243;gicos usan medidas que relacionan caracter&#237;sticas de poblaci&#243;n en su conjunto&#44; y permiten describir los problemas de salud basados en criterios geogr&#225;ficos o temporales&#46; Una clasificaci&#243;n de los estudios ecol&#243;gicos los presenta en tres grandes grupos&#58;</p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Descriptivos o exploratorios&#46;  Comparan incidencia o prevalencia de un determinado problema en varias &#225;reas&#44; buscando la detecci&#243;n de patrones de tipo geogr&#225;fico&#46; Un buen ejemplo lo constituyen los denominados &#171;Atlas de C&#225;ncer&#187;<span class="elsevierStyleSup">33</span>&#46; La observaci&#243;n de algunas diferencias seg&#250;n un patr&#243;n geogr&#225;fico puede dar lugar a la generaci&#243;n de hip&#243;tesis sobre factores sociales&#44; culturales&#44; econ&#243;micos&#44; de h&#225;bitos de vida&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Estudios de series temporales&#46; Describen el comportamiento de los problemas a lo largo del tiempo&#44; buscando patrones estacionales&#44; as&#237; como tendencias o cambios de tendencias a m&#225;s largo plazo&#46; Por ejemplo&#44; el an&#225;lisis de la incidencia del carcinoma escamoso muestra un incremento de la incidencia entre el a&#241;o 1984 y 1992&#46; El aumento fue global durante todo ese per&#237;odo&#44; una tendencia ascendente significativa<span class="elsevierStyleSup">34</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">3&#46; Estudios de correlaci&#243;n ecol&#243;gica&#46; Se obtiene&#44; de cada una de las unidades de an&#225;lisis&#44; una medida sint&#233;tica de la frecuencia de la enfermedad &#40;p&#46; ej&#46;&#44; la incidencia&#44; la prevalencia o la mortalidad&#41; y una medida sint&#233;tica de la frecuencia de la exposici&#243;n a uno o varios factores&#46; El an&#225;lisis se centra en determinar si las unidades ecol&#243;gicas con alta frecuencia de la enfermedad tambi&#233;n tienen tendencia a un mayor grado de exposici&#243;n&#46; Estos estudios son &#250;tiles cuando no se dispone de informaci&#243;n individual&#46; Esta correlaci&#243;n puede realizarse sobre datos referidos a un mismo momento del tiempo &#40;p&#46; ej&#46;&#44; relacionar la mortalidad por infarto agudo de miocardio y el consumo de cigarrillos per c&#225;pita en los pa&#237;ses europeos en un a&#241;o determinado&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La caracter&#237;stica fundamental de los estudios ecol&#243;gicos es que no se dispone de informaci&#243;n individual sobre exposici&#243;n y la enfermedad individual&#46; Las ventajas son la rapidez&#44; facilidad y econom&#237;a de esfuerzos&#46; A pesar de sus limitaciones&#44; este tipo de estudios son &#250;tiles para generar hip&#243;tesis&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La principal limitaci&#243;n es la llamada &#171;falacia ecol&#243;gica&#187;&#44; que se debe a la existencia de errores&#44; derivados fundamentalmente del intento de extrapolar hallazgos de tipo ecol&#243;gico a situaciones individuales&#44; o cuando resultados provenientes de ciertos subgrupos se infieren a la totalidad de la poblaci&#243;n que los origina&#46; Burgos cita como ejemplo el estudio que demuestra que la disminuci&#243;n en el n&#250;mero de nidos de cig&#252;e&#241;a es capaz de predecir un descenso en la natalidad&#44; cuando en el citado estudio no se tiene en cuenta el grado de urbanizaci&#243;n o de industrializaci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">28&#44;35-37</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios transversales &#40;prevalencia&#41;&#46; Se trata de estudios que tienen como finalidad la estimaci&#243;n de la prevalencia de una enfermedad o una caracter&#237;stica en una poblaci&#243;n&#46; Se basan en la definici&#243;n precisa de una poblaci&#243;n de estudio y en la obtenci&#243;n de una muestra representativa de ella&#46; Este tipo de estudios supone un paso m&#225;s en relaci&#243;n a los dise&#241;os previamente comentados&#44; no describen simplemente qu&#233; ocurre en una serie de casos&#44; y adem&#225;s se dispone de informaci&#243;n sobre todos los individuos investigados o una muestra de ellos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Las ventajas de los estudios transversales es que dan una descripci&#243;n de la magnitud y el alcance del problema&#59; es la &#171;fotograf&#237;a&#187; de la situaci&#243;n en un momento determinado&#44; son &#250;tiles en la evaluaci&#243;n de intervenciones sobre la poblaci&#243;n&#44; pueden identificar casos &#40;las personas con el efecto&#41; y no casos &#40;el resto&#41;&#44; lo que da pie a un posible an&#225;lisis como si se tratara de estudios de casos y controles&#44; y una de las mayores ventajas no suficientemente valorada en la literatura es el bajo coste de este tipo de dise&#241;os<span class="elsevierStyleSup">28&#44;35-37</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios anal&#237;ticos</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios descriptivos dan lugar a hip&#243;tesis variadas&#46; El siguiente paso consiste en verificarlas&#44; en este momento el investigador tiene la posibilidad de acudir a los dise&#241;os anal&#237;ticos&#44; estos estudios re&#250;nen un conjunto de alternativas suficientemente potentes frente a los estudios experimentales&#46; A la hora de comparar la incidencia de enfermedad entre los individuos expuestos y no expuestos a un determinado factor se dispone por lo general de dos estrategias distintas&#46; Estas dos formas de abordar el problema son los llamados estudios de seguimiento o cohortes y los estudios de casos y controles&#46; El estudio de cohortes representa el m&#233;todo m&#225;s sencillo y directo<span class="elsevierStyleSup">38-45</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios de cohortes&#46; La idea central en este tipo de dise&#241;os es la observaci&#243;n a lo largo del tiempo de un grupo de personas en las que el efecto que se investiga no est&#225; inicialmente presente y los sujetos de la poblaci&#243;n de estudio son examinados y clasificados como expuestos o no expuestos&#46; Tras el per&#237;odo de seguimiento se compara la frecuencia con que aparece el efecto o respuesta en los expuestos y no expuestos&#46; En ocasiones se consideran varias categor&#237;as de exposici&#243;n&#44; por ejemplo&#58; no expuestos&#44; poco expuestos y muy expuestos&#46; A cada uno de los grupos de estudio se le denomina cohorte&#46; La aportaci&#243;n que introduce este tipo de estudios es el car&#225;cter longitudinal del dise&#241;o en el tiempo&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El grupo no expuesto aporta informaci&#243;n sobre la incidencia que podr&#237;a esperarse en el grupo expuesto si dicha exposici&#243;n no influyese en la aparici&#243;n de la enfermedad&#46; Teniendo esto en cuenta&#44; el grupo no expuesto debe seleccionarse de manera que sea similar al grupo expuesto respecto a otros factores de riesgo para la enfermedad en estudio&#46; En principio existen tres formas de selecci&#243;n del grupo no expuesto&#58;</p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Comparaci&#243;n interna&#46; Se elige una cohorte que contiene individuos expuestos y no expuestos en n&#250;mero suficiente&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Comparaci&#243;n externa&#46; Una vez identificada la cohorte expuesta se busca una cohorte no expuesta que sea similar&#46;</p><p class="elsevierStylePara">3&#46; Comparaci&#243;n con la poblaci&#243;n general&#46; La cohorte expuesta es comparada con el total de la poblaci&#243;n&#59; por ejemplo con el total del pa&#237;s &#40;considerado como no expuesto&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El inter&#233;s aqu&#237; es conocer en qu&#233; medida la incidencia en los expuestos es mayor&#44; menor o igual que en los no expuestos&#46; Estas medidas&#44; riesgo relativo &#40;expresado como raz&#243;n de riesgos y raz&#243;n de tasas&#41;&#44; o raz&#243;n de oportunidades y las medidas de impacto potencial como riesgo atribuible y sus f&#243;rmulas para calcularlas quedan lejos del objetivo de esta monograf&#237;a y remitimos al lector interesado a los tratados sobre el tema<span class="elsevierStyleSup">40-45</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios de casos y controles&#46; La frecuencia de aparici&#243;n de nuevos casos en la mayor&#237;a de las enfermedades es baja&#46; Para obtener un n&#250;mero suficiente de casos en un estudio de cohortes es necesario examinar y seguir a un gran n&#250;mero de individuos de cada estado de exposici&#243;n durante un largo per&#237;odo&#46; El coste econ&#243;mico es entonces muy elevado&#46; Una alternativa m&#225;s econ&#243;mica consiste en estudiar los datos de exposici&#243;n utilizando una muestra de la poblaci&#243;n en estudio en lugar del total de &#233;sta&#44; los estudios de casos y controles&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En los estudios de casos y controles se elige un grupo de individuos que tienen un efecto o una enfermedad determinada &#40;casos&#41; y otro en el que est&#225; ausente &#40;controles&#41;&#46; El criterio de asignaci&#243;n es ahora la presencia o no del efecto&#46; En realidad&#44; un estudio caso control tiene enormes semejanzas con uno de cohortes&#44; pero aqu&#237; se obtiene informaci&#243;n sobre la distribuci&#243;n de la exposici&#243;n a partir de una muestra de la poblaci&#243;n en estudio o de la base del estudio&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La selecci&#243;n de los casos tiene como objetivo incluir todos los casos incidentes detectados en una poblaci&#243;n bien definida durante un per&#237;odo de tiempo&#46; En la selecci&#243;n de los casos el requisito m&#225;s importante es que sean casos nuevos&#44; es decir&#44; casos incidentes&#44; para lo cual se necesita adem&#225;s un criterio diagn&#243;stico espec&#237;fico que delimite los criterios de inclusi&#243;n junto a la definici&#243;n de caso&#46; La selecci&#243;n de los controles es el punto m&#225;s dif&#237;cil en el dise&#241;o&#46; El grupo control debe ser seleccionado de forma que refleje la distribuci&#243;n de la exposici&#243;n en la poblaci&#243;n a estudio&#44; es decir&#44; en la poblaci&#243;n que genera los casos&#46; A la hora de la selecci&#243;n existen dos posibilidades&#58;</p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Realizar un muestreo aleatorio de la poblaci&#243;n a estudio&#46; Esto requiere que dicha poblaci&#243;n &#40;poblaci&#243;n origen de los casos&#41; sea susceptible del muestreo&#46; En este caso los controles ser&#225;n representativos de la poblaci&#243;n de estudio en sentido estricto &#40;estad&#237;stico&#41;&#44; y la selecci&#243;n en s&#237; misma no introduce ning&#250;n error sistem&#225;tico&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Los controles no son seleccionados como una muestra aleatoria de la poblaci&#243;n en estudio&#46; Es la &#250;nica alternativa cuando los casos son elegidos de forma que la poblaci&#243;n en estudio no es accesible a muestreo aleatorio&#46; Por ejemplo&#44; cuando los enfermos diagnosticados en un hospital constituyen el grupo de casos&#44; probablemente estos pacientes no representan a todos los afectados por esta enfermedad en la poblaci&#243;n origen de la muestra&#46; El problema estriba en que los controles as&#237; seleccionados podr&#237;an no reflejar la distribuci&#243;n de la exposici&#243;n en la poblaci&#243;n a estudio&#44; y esto introducir&#237;a un error sistem&#225;tico<span class="elsevierStyleSup">46-49</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios experimentales</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios experimentales abarcan un conjunto de dise&#241;os en los que existe una intervenci&#243;n planificada por los investigadores y hay alg&#250;n control sobre la asignaci&#243;n de los pacientes&#44; aunque como veremos&#44; no siempre est&#225;n presentes ambos aspectos&#46; Para algunos autores representan el mejor tipo de estudio cuando se pretende verificar una hip&#243;tesis&#44; por sus caracter&#237;sticas&#59; el experimento permite el control de la asignaci&#243;n&#44; la inclusi&#243;n de manera aleatoria de las personas en los grupos tiene una ventaja sobre el resto de las estrategias&#58; si el azar no desempe&#241;a una mala pasada&#44; se puede esperar que los grupos de comparaci&#243;n sean muy similares entre s&#237;&#46; Es decir&#44; para m&#250;ltiples variables &#40;como sexo&#44; edad y dem&#225;s&#41; es posible conseguir grupos homog&#233;neos&#44; en los que la distribuci&#243;n de las variables que podr&#237;an interferir en los resultados sea semejante&#46; De esta forma&#44; si se encuentran diferencias&#44; s&#243;lo quedar&#237;a una explicaci&#243;n&#58; la intervenci&#243;n&#44; o manipulaci&#243;n de una variable&#46; La situaci&#243;n ideal la representa pues el estudio aleatorio controlado<span class="elsevierStyleSup">28&#44;32&#44;35&#44;50-53</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Aun cuando los estudios experimentales pueden parecer enormemente atractivos por sus ventajas&#44; en multitud de ocasiones son impracticables&#44; las razones &#233;ticas impiden exponer a seres humanos a situaciones que pudieran ser perjudiciales para ellos&#46; A pesar de parecer superiores&#44; los estudios experimentales tambi&#233;n presentan errores&#46; Es cl&#225;sico recordar c&#243;mo el cirujano Hunter&#44; esc&#233;ptico ante la doctrina unicista que defend&#237;a que la s&#237;filis era una manifestaci&#243;n tard&#237;a de la gonococia&#44; decidi&#243; hacer un experimento autoinocul&#225;ndose pus de un enfermo con gonococia&#59; a los pocos d&#237;as desarroll&#243; una uretritis y a las 4 semanas un chancro sifil&#237;tico&#46; Determin&#243; de manera err&#243;nea que la doctrina unicista era verdadera y que el m&#233;todo experimental la apoyaba&#46; Hoy en d&#237;a conocemos que Hunter se inocul&#243; con material de un paciente con las dos enfermedades y que la coexistencia de varias enfermedades de transmisi&#243;n sexual en un mismo enfermo es un fen&#243;meno frecuente<span class="elsevierStyleSup">26</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios cuasi experimentales&#46; Se definen como estudios experimentales en los que falta o bien la asignaci&#243;n aleatoria o bien el grupo control&#46; Se trata de responder a la pregunta&#44; &#191;consigue la intervenci&#243;n producir alguna diferencia&#63; Las intervenciones a evaluar pueden ser muy diversas&#46; Por ejemplo&#44; interesa saber si el tipo de informaci&#243;n que se facilita a los pacientes con psoriasis influye sobre su calidad de vida&#46; En situaciones de este tipo puede medirse alg&#250;n indicador de la situaci&#243;n &#40;lo que en cuasi experimentaci&#243;n se conoce como indicador de estado del sistema&#41;&#46; A continuaci&#243;n se introduce alguna modificaci&#243;n &#40;la intervenci&#243;n&#41;&#44; y una segunda observaci&#243;n mide de nuevo la situaci&#243;n&#46; La diferencia entre la primera y la segunda observaci&#243;n determina si la modificaci&#243;n tiene alg&#250;n efecto<span class="elsevierStyleSup">28&#44;53&#44;54</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Ensayos cl&#237;nicos o estudios aleatorios controlados&#46; Son el experimento en las condiciones de control m&#225;s ideales&#46; Se realizan mediante asignaci&#243;n aleatoria individual&#44; de forma que el investigador decide la exposici&#243;n o no de los participantes usando el azar como criterio &#40;una moneda al aire&#44; tablas de n&#250;meros aleatorios o t&#233;cnicas de ordenador&#41;&#46; Se espera que el azar distribuya a las personas de forma homog&#233;nea&#44; consiguiendo grupos comparables&#44; similares en todo excepto en la exposici&#243;n de inter&#233;s&#46; La manipulaci&#243;n de una variable consigue entonces que en uno de los grupos est&#233; presente la exposici&#243;n y en otro&#44; que se usa como referencia o control&#44; no lo est&#233;&#46; De esta forma&#44; las diferencias que se encuentren al final del estudio pueden atribuirse al efecto de la exposici&#243;n&#46; De acuerdo con los objetivos perseguidos&#44; la investigaci&#243;n de estudios cl&#237;nicos con f&#225;rmacos se desarrolla en fases &#40;tabla 4&#41;<span class="elsevierStyleSup">38&#44;45</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab12.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">CALIDAD DE LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLOGICOS</p><p class="elsevierStylePara">Un estudio epidemiol&#243;gico puede ser considerado como un ejercicio de medida de la frecuencia de una enfermedad&#44; o del efecto que sobre ella tiene una determinada exposici&#243;n&#46; Existen tres conceptos que hoy en d&#237;a se consideran fundamentales para realizar e interpretar investigaci&#243;n cl&#237;nica&#58; la validez interna&#44; la precisi&#243;n estad&#237;stica y la validez externa&#46; La validez se refiere a la capacidad del estudio para medir el objetivo que se propone&#44; o bien el grado en que una variable mide realmente aquello para lo que est&#225; destinada&#46; Su defecto determina desviaciones denominadas &#171;error sistem&#225;tico&#187;&#46; Cuanto menos v&#225;lida sea una medida m&#225;s probabilidades hay de cometer un sesgo o error sistem&#225;tico&#46; La precisi&#243;n es la posibilidad de replicaci&#243;n o reproducci&#243;n de un estudio&#44; es decir&#44; el grado de similitud que presentar&#237;an los resultados en distintos estudios realizados bajo las mismas circunstancias&#44; es decir&#44; cuanto mayor es la precisi&#243;n&#44; menor es el papel que el azar desempe&#241;a en el resultado obtenido en un estudio&#46; La falta de precisi&#243;n se denomina &#171;error aleatorio&#187;&#44; es decir&#44; errores producidos por el azar debidos al hecho de no trabajar con poblaciones completas&#44; sino con muestras de &#233;stas&#59; este tipo de error disminuye al aumentar la muestra&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Todo estudio cl&#237;nico es pues susceptible de cometer los dos tipos de errores antes mencionados&#44; los errores sistem&#225;ticos o sesgos conllevan siempre que la validez interna del estudio sea baja y tambi&#233;n pueden -resultar en una validez externa baja&#46; Los errores aleatorios resultan en la falta de precisi&#243;n estad&#237;stica y en una significaci&#243;n estad&#237;stica baja&#46; As&#237; pues&#44; las preguntas que nos hacemos al valorar el resultado de un estudio son tres&#46; La primera y la m&#225;s importante es si el resultado de aquel estudio es correcto &#40;validez interna&#41;&#46; En caso afirmativo&#44; procede hacerse la segunda pregunta&#44; cu&#225;n precisa o estad&#237;sticamente significativa es la respuesta que da al problema planteado &#40;hasta qu&#233; punto los resultados obtenidos pueden deberse al azar&#41;&#46; La tercera pregunta es si el resultado es aplicable a nuestros propios pacientes &#40;validez externa&#41;<span class="elsevierStyleSup">9&#44;36&#44;55</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">VALIDEZ DE LAS COMPARACIONES DE FRECUENCIAS DE ENFERMEDAD</p><p class="elsevierStylePara">En los &#250;ltimos a&#241;os se han clasificado los errores sistem&#225;ticos en los dise&#241;os de los estudios en tres grandes grupos&#58; los sesgos de selecci&#243;n&#44; los sesgos de informaci&#243;n y los factores de confusi&#243;n&#46; Como ya se se&#241;al&#243;&#44; estos factores conducen a una estimaci&#243;n incorrecta o no v&#225;lida del efecto o par&#225;metro que se estudia<span class="elsevierStyleSup">9&#44;19&#44;22&#44;26&#44;33&#44;56</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Sesgo de selecci&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">Este tipo de error ocurre en fases del estudio al elegir una muestra que no represente de forma adecuada a la poblaci&#243;n de estudio o al formar los grupos que se van a comparar&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Deseamos estimar la prevalencia del c&#225;ncer cut&#225;neo en los sujetos adultos residentes en un municipio &#40;poblaci&#243;n de estudio&#41;&#46; Para ello&#44; se estudian los 100 primeros sujetos que acuden a una consulta de un servicio dermatol&#243;gico&#46; Obviamente&#44; los sujetos que acuden a la consulta no son representativos de la poblaci&#243;n del municipio&#44; por lo que obtendr&#237;amos una estimaci&#243;n sesgada de la prevalencia de la enfermedad&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los sesgos de selecci&#243;n tambi&#233;n se pueden producir durante el seguimiento de los participantes&#46; Si la proporci&#243;n de individuos que se pierden es diferente en los grupos que se comparan&#44; el investigador sospechar&#225; que puede existir un sesgo&#46; No obstante&#44; esta diferencia no implica que exista&#44; sino que el error se producir&#225; si la probabilidad de desarrollar la enfermedad entre los sujetos que se pierden es diferente en cada uno de los grupos&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Un estudio que compara dos antif&#250;ngicos&#44; administrado cada uno a un grupo de 100 sujetos&#44; y se producen 20 p&#233;rdidas en cada uno de ellos&#46; El porcentaje de &#233;xito terap&#233;utico con cada uno de ellos es del 50 &#37; entre los que finalizan el estudio&#44; por lo que se podr&#237;a concluir que poseen la misma eficacia &#40;50 &#37;&#41;&#46; Sin embargo&#44; entre las p&#233;rdidas &#40;20 pacientes&#41; s&#243;lo uno de los sujetos que recibi&#243; el medicamento 1 fue clasificada como &#233;xito mientras que con el medicamento 2&#44; lo fueron 10 pacientes&#46; Cuando se calcula el tanto por ciento total de &#233;xitos el medicamento 2 es el m&#225;s eficaz &#40;50 de 100 <span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span> 50 &#37; frente a 41 de 100 <span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span> 41 &#37;&#41;&#46; As&#237; pues&#44; aunque el porcentaje de p&#233;rdidas sea el mismo&#44; se puede producir un sesgo&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Otra situaci&#243;n que puede producir un sesgo de selecci&#243;n es la existencia de no respuestas&#44; lo que suele ocurrir en las encuestas&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Supongamos un estudio en el que se desea determinar el tratamiento de primera elecci&#243;n de dermatitis at&#243;pica grave entre los dermat&#243;logos de una determinada zona geogr&#225;fica&#46; Para ello se selecciona una muestra aleatoria de 100 profesionales a los que se env&#237;a un cuestionario&#46; Comprueban 60 dermat&#243;logos&#44; de los que 30 comprueban que el tratamiento de primera elecci&#243;n son los corticoides de potencia intermedia&#46; De este resultado no puede inferirse autom&#225;ticamente que la utilizaci&#243;n de corticoides t&#243;picos como primera elecci&#243;n es del 50 &#37;&#46; Hay que tener en cuenta la existencia de 40 dermat&#243;logos que no han comprobado a la encuesta&#46; Si la utilizaci&#243;n de corticoides entre los que no han respondido es diferente de la que existe entre los que s&#237; han respondido la cifra del 50 &#37; es una estimaci&#243;n sesgada de la verdadera prevalencia&#46; En caso contrario&#44; podr&#237;a asumirse que las no respuestas no est&#225;n relacionadas con el fen&#243;meno de estudio &#40;podr&#237;an considerarse aleatorias&#41;&#44; de forma que la cifra observada ser&#237;a una estimaci&#243;n no sesgada&#44; aunque se habr&#237;a producido una p&#233;rdida de precisi&#243;n en la estimaci&#243;n debido al menor n&#250;mero de respuestas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La &#250;nica manera de asegurar que las p&#233;rdidas durante el seguimiento o las no respuestas no introducen un error sistem&#225;tico en los resultados es evitar que se produzcan&#44; o bien obtener informaci&#243;n suplementaria que permita evaluar si los sujetos que se pierden&#44; o que no comprueban&#44; difieren de los que finalizan el estudio<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Sesgos de informaci&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">El sesgo de informaci&#243;n se produce cuando las mediciones de las variables de estudio son de mala calidad o son sistem&#225;ticamente desiguales entre los grupos de pacientes&#46; Las principales fuentes de estos errores son la aplicaci&#243;n de pruebas poco sensibles y&#47;o espec&#237;ficas para la medici&#243;n de las variables o de criterios diagn&#243;sticos incorrectos&#44; o distintos en cada grupo&#44; y las imprecisiones u omisiones en la recogida de datos&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Supongamos un estudio en el que el objetivo es comparar el PASI en pacientes con psoriasis en funci&#243;n del sexo&#46; Sin embargo&#44; la medici&#243;n en las mujeres se hace completamente desnudas&#44; mientras que la persona responsable de medirlo en los hombres realiza la medici&#243;n a los pacientes con zapatos&#44; calcetines y calzoncillos&#46; El problema de este estudio es que se aplica un mismo instrumento de medida de forma diferente seg&#250;n el grupo de estudio&#46; Otro ejemplo&#58; si se quiere estudiar una asociaci&#243;n entre la ingesti&#243;n de alcohol y la psoriasis&#44; y en los pacientes con psoriasis se obtiene la informaci&#243;n a partir de una entrevista personal&#44; mientras que en los individuos del grupo control se obtiene de las historias cl&#237;nicas&#44; es de esperar que en el primer grupo la informaci&#243;n sea m&#225;s exacta y sistem&#225;ticamente diferente de la obtenida en el grupo control&#44; lo que sesgar&#225; los resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por otra parte&#44; se ha definido como sesgo de sospecha diagn&#243;stica el hecho de que el conocimiento de que el paciente ha estado expuesto a un factor de riesgo condicione la intensidad con la que se investiga un determinado diagn&#243;stico<span class="elsevierStyleSup">8</span>&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Si conocemos que un paciente con virus de la inmunodeficiencia humana &#40;VIH&#41; ha estado tomando sulfamidas y presenta una erupci&#243;n cutaneomucosa generalizada de 5 semanas de evoluci&#243;n es m&#225;s probable que pensemos en un s&#237;ndrome de Stevens-Johnson que si desconocemos tal exposici&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los errores sistem&#225;ticos&#44; ya sean de selecci&#243;n o de informaci&#243;n&#44; a diferencia de lo que ocurre con el error aleatorio&#44; no se aten&#250;an al aumentar el tama&#241;o de la muestra&#59; de hecho&#44; aunque se incluyan m&#225;s individuos lo &#250;nico que se lograr&#225; es perpetuar el sesgo&#46; Adem&#225;s&#44; un error de estas caracter&#237;sticas&#44; una vez introducido&#44; es casi imposible de enmendar en la fase de an&#225;lisis<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Sesgos de confusi&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">Se trata del tercer tipo de sesgo que pone en peligro la validez interna de un estudio cl&#237;nico&#46; No se tiene en cuenta que la asociaci&#243;n observada entre un factor de estudio &#40;un f&#225;rmaco&#44; un h&#225;bito de vida o cualquier otro factor de riesgo&#41; y la variable de la respuesta &#40;una enfermedad&#44; un tratamiento&#44; un diagn&#243;stico&#41; puede ser total o parcialmente explicada por una tercera variable &#40;factor de confusi&#243;n&#41;&#44; o por el contrario&#44; cuando una asociaci&#243;n real queda enmascarada por este factor&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">En un estudio epidemiol&#243;gico se descubri&#243; que los individuos con alto consumo de alcohol ten&#237;an mayor riesgo de padecer c&#225;ncer de pulm&#243;n que los abstemios&#46; Sin embargo&#44; la causa de este aumento de riesgo es debida al mayor consumo de tabaco entre los bebedores&#59; la confusi&#243;n introducida por el tabaco explicaba la asociaci&#243;n observada entre consumo de alcohol y c&#225;ncer de pulm&#243;n<span class="elsevierStyleSup">57</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En la situaci&#243;n m&#225;s extrema&#44; un factor de confusi&#243;n puede invertir la direcci&#243;n de una asociaci&#243;n&#46; Es la llamada paradoja de Simpson&#46; Rothman<span class="elsevierStyleSup">56</span> presenta el siguiente ejemplo&#58; supongamos que un hombre entra en una tienda para comprarse un sombrero y encuentra una estanter&#237;a con 30&#44; 10 de ellos negros y 20 grises&#46; Descubre que 9 de los 10 sombreros negros le est&#225;n bien&#44; pero que de los 20 grises s&#243;lo le est&#225;n bien 17&#46; Por tanto&#44; toma nota de que la proporci&#243;n de sombreros negros que le est&#225;n bien es del 90 &#37;&#44; mientras que la de los grises es s&#243;lo del 85 &#37;&#46; En otra estanter&#237;a de la misma tienda encuentra otros 30 sombreros&#44; 20 negros y 10 grises&#46; En ella&#44; 3 &#40;15 &#37;&#41; de los sombreros negros le va bien y de los grises s&#243;lo 1 &#40;10 &#37;&#41; le va bien&#46; Antes de que escoja un sombrero la tienda cierra y &#233;l decide volver al d&#237;a siguiente&#46; Durante la noche un empleado ha puesto todos los sombreros en una &#250;nica estanter&#237;a&#58; ahora hay en ella 60 sombreros&#44; 30 de cada color&#46; El cliente recuerda que el d&#237;a anterior la proporci&#243;n de sombreros negros que le estaban bien era superior en ambas estanter&#237;as&#46; Hoy se da cuenta de que aunque tiene delante los mismos sombreros&#44; una vez mezclados s&#243;lo un 40 &#37; &#40;12 de 30&#41; de los sombreros negros le est&#225; bien&#44; mientras que de los grises es del 60 &#37; &#40;18 de 30&#41;&#46; Algunos autores consideran este tipo de sesgo distinto de los anteriores&#44; ya que es el &#250;nico que se puede controlar en la fase de an&#225;lisis y no s&#243;lo en la de dise&#241;o<span class="elsevierStyleSup">5&#44;9&#44;26&#44;46&#44;47&#44;58</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Control de los errores</p><p class="elsevierStylePara">Los sesgos de selecci&#243;n y de clasificaci&#243;n deben controlarse en la medida de lo posible durante la fase de dise&#241;o del estudio o&#44; de lo contrario&#44; pueden llegar a invalidar los resultados&#46; La confusi&#243;n tambi&#233;n puede controlarse en la fase de dise&#241;o&#46; Se utiliza en ocasiones la restricci&#243;n&#44; es decir&#44; la limitaci&#243;n del estudio a un solo subgrupo&#46; Si el sexo fuera un factor de confusi&#243;n ya conocido&#44; se puede centrar el estudio en hombres o mujeres &#250;nicamente&#46; Otra posibilidad de control es mediante lo que se conoce como apareamiento&#44; haciendo que los grupos de comparaci&#243;n sean similares en cuanto a factores de confusi&#243;n ya conocidos&#59; por ejemplo&#44; elegir cada control con una edad semejante al caso correspondiente&#46; La mejor herramienta en el dise&#241;o es&#44; sin embargo&#44; la asignaci&#243;n en los grupos de manera aleatoria<span class="elsevierStyleSup">26&#44;43</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">PRINCIPIOS BASICOS DEL ANALISIS DE DATOS</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios epidemiol&#243;gicos se dividen en dos grupos seg&#250;n sus objetivos&#46; El primero re&#250;ne aqu&#233;llos dirigidos a determinar la frecuencia de enfermedad en una poblaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Medidas de frecuencia de enfermedad</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios que describen la frecuencia de enfermedad utilizan la prevalencia&#44; la incidencia acumulada o la tasa de incidencia como medidas de &#233;sta&#46; Los valores obtenidos deben presentarse acompa&#241;ados de un &#171;intervalo de confianza&#187; que informa sobre la precisi&#243;n del valor observado<span class="elsevierStyleSup">59&#44;60</span>&#46; Un intervalo de confianza del 95 &#37; es un rango de valores calculado teniendo en cuenta la variaci&#243;n aleatoria&#59; este intervalo tiene un 95 &#37; de probabilidades de contener el verdadero valor del par&#225;metro estudiado&#46; Esto significa que&#44; en promedio&#44; el 95 &#37; de los intervalos contienen el valor real y el 5 &#37;&#44; no&#46; El intervalo de confianza informa acerca de la precisi&#243;n del estudio&#46; Esto es de gran importancia en los estudios epidemiol&#243;gicos en los que la variaci&#243;n aleatoria derivada del reducido n&#250;mero de enfermos estudiados desempe&#241;a un papel importante a la hora de interpretar los resultados&#46; De esto se deduce que el aumento del n&#250;mero de individuos produce un estrechamiento del intervalo y aumenta as&#237; la precisi&#243;n de la estimaci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En el c&#225;lculo del intervalo de confianza se asume que se ha estudiado una muestra aleatoria de la poblaci&#243;n de referencia&#46; Al interpretarlo&#44; hay que tener en cuenta la posibilidad de existencia de otras fuentes de error no debidas al azar&#46; Si &#233;stas existen&#44; o si la muestra no es aleatoria&#44; el error de la estimaci&#243;n puede ser mayor que el sugerido por la amplitud del intervalo<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46; Para una discusi&#243;n detallada sobre el c&#225;lculo y la interpretaci&#243;n de un intervalo de confianza&#44; el lector puede dirigirse a un texto de estad&#237;stica<span class="elsevierStyleSup">61&#44;62</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En el c&#225;lculo del intervalo de confianza es necesario utilizar un modelo probabil&#237;stico mediante el cual se estima la probabilidad de obtener distintos resultados posibles&#46; En epidemiolog&#237;a&#44; el modelo utilizado se basa generalmente en la distribuci&#243;n binomial o en la distribuci&#243;n de Poisson&#46; Sin embargo&#44; en la pr&#225;ctica&#44; cuando el tama&#241;o es grande&#44; estos modelos pueden aproximarse a la distribuci&#243;n gaussiana&#44; llamada generalmente distribuci&#243;n normal&#46; Por tanto&#44; asumiendo que el tama&#241;o muestral es suficientemente grande&#44; los intervalos de confianza pueden obtenerse utilizando los siguientes procedimientos&#58;</p><p class="elsevierStylePara">A&#46;Prevalencia&#46; Llamamos B al n&#250;mero de individuos que presentan la enfermedad y N al n&#250;mero total de individuos en la poblaci&#243;n&#59; seg&#250;n la definici&#243;n antes enunciada&#44; la prevalencia ser&#237;a&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P &#61; B&#47;N</p><p class="elsevierStylePara">El intervalo de confianza del 95 &#37; se obtendr&#237;a como&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P &#177; 1&#44;96 &#8730;P&#40;1 &#173; P&#41;&#47;N</p><p class="elsevierStylePara">Donde operando con los signos &#43; y &#173; se obtienen respectivamente los l&#237;mites superior e inferior del intervalo&#46; La constante 1&#44;96 corresponde al nivel de confianza deseado del 95 &#37;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">B&#46;Incidencia acumulada&#46; Denominando A al n&#250;mero de individuos que enferman durante el per&#237;odo de observaci&#243;n y N al n&#250;mero de individuos en riesgo al comienzo de dicho per&#237;odo&#44; tendr&#237;amos que&#58;</p><p class="elsevierStylePara">IA &#61; A&#47;N</p><p class="elsevierStylePara">El intervalo de confianza del 95 &#37; se obtiene de acuerdo con los mismos principios&#44; ya que tanto la prevalencia como la incidencia acumulada son proporciones&#58;</p><p class="elsevierStylePara">IA &#177; 1&#44;96 &#8730;IA&#40;1 &#173; IA&#41;&#47;N</p><p class="elsevierStylePara">C&#46;Tasa de incidencia&#46; Si denominamos A al n&#250;mero de casos que aparecen durante el per&#237;odo de observaci&#243;n y R al n&#250;mero de a&#241;os en riesgo&#44; la tasa de incidencia ser&#237;a&#58;</p><p class="elsevierStylePara">I &#61; A&#47;R</p><p class="elsevierStylePara">El intervalo de confianza correspondiente vendr&#237;a dado por&#58;</p><p class="elsevierStylePara">I &#177; 1&#44;96 &#8730;I&#47;R</p><p class="elsevierStylePara">Desde el punto de vista estad&#237;stico existe una diferencia importante entre las dos medidas anteriores y la tasa de incidencia&#44; dado que las primeras son proporciones mientras que la tasa de incidencia es el n&#250;mero de casos por unidad de tiempo en riesgo<span class="elsevierStyleSup">6&#44;10&#44;28</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">EVALUACION Y APLICACION DE LOS RESULTADOS DE ESTUDIOS DE PRUEBAS DIAGNOSTICAS</p><p class="elsevierStylePara">Los cl&#237;nicos habitualmente tenemos dilemas cuando ordenamos e interpretamos pruebas diagn&#243;sticas&#46; La continua proliferaci&#243;n de tecnolog&#237;a m&#233;dica proporciona cada vez m&#225;s art&#237;culos sobre pruebas diagn&#243;sticas&#46; Este apartado presenta los principios de art&#237;culos bien realizados sobre pruebas diagn&#243;sticas y la &#243;ptima utilizaci&#243;n de la informaci&#243;n que proporcionan &#40;tabla 5&#41;<span class="elsevierStyleSup">63-67</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab13.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">&#191;Son v&#225;lidos los resultados del estudio&#63;</p><p class="elsevierStylePara">Gu&#237;a primaria</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Existe una comparaci&#243;n ciega&#44; independiente con una prueba de referencia est&#225;ndar&#63; La utilidad de una prueba diagn&#243;stica se determina mejor cuando se compara con la &#171;verdad&#187;&#46; El lector debe asegurarse que la prueba de referencia est&#225;ndar &#40;biopsia&#44; autopsia&#44; seguimiento prolongado&#44; etc&#46;&#41; se ha aplicado a todos los pacientes junto con la prueba bajo estudio<span class="elsevierStyleSup">7</span>&#46; Si la prueba est&#225;ndar de control no es aceptable el art&#237;culo no proporcionar&#225; resultados v&#225;lidos&#46; Si se acepta la referencia est&#225;ndar&#44; la siguiente pregunta es si los resultados de la prueba y la prueba de referencia son aplicados de forma independiente&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;El paciente individual se incluye en un apropiado espectro de pacientes a los que la prueba diagn&#243;stica se puede aplicar en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#63; Una prueba diagn&#243;stica es realmente &#250;til s&#243;lo si distingue entre enfermos y sanos o estados de la enfermedad que pueden confundirse&#46; Casi todas las pruebas pueden distinguir entre sano y enfermedad muy avanzada o grave&#44; pero esto no es de utilidad en la pr&#225;ctica cl&#237;nica diaria&#46; El verdadero&#44; valor pragm&#225;tico de una prueba se establece s&#243;lo en un estudio que se asemeje de manera cercana a la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46; Un ejemplo cl&#225;sico de prueba diagn&#243;stica es el ant&#237;geno carcinoembrionario &#40;CEA&#41; en el c&#225;ncer colorrectal&#46; Inicialmente se midieron las concentraciones de CEA en pacientes que presentaban un carcinoma colorrectal en estado avanzado&#44; obteni&#233;ndose cifras elevadas en el 97&#44;2 &#37; de los pacientes&#46; Estos resultados sugirieron que pod&#237;a ser una prueba de utilidad para el diagn&#243;stico o incluso un cribado del c&#225;ncer colorrectal&#46; Estudios posteriores en enfermos con estadios menos avanzados de c&#225;ncer colorrectal y otras enfermedades inflamatorias demostraron que la eficacia del CEA era nula&#44; quedando en estos momentos el CEA &#250;nicamente como elemento de seguimiento de pacientes con c&#225;ncer colorrectal conocido<span class="elsevierStyleSup">68</span>&#46; Algo similar ocurre en nuestra especialidad con el marcador serol&#243;gico S-100 en sangre para el melanoma que es incapaz de detectar estadios precoces de la enfermedad y no es de utilidad como prueba de cribado<span class="elsevierStyleSup">69</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Gu&#237;a secundaria</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Se ha evaluado la influencia para realizar la prueba est&#225;ndar de los resultados obtenidos por la prueba&#63; Las propiedades de una prueba diagn&#243;stica estar&#225;n distorsionadas si sus resultados influyen para que los pacientes realicen la prueba de referencia est&#225;ndar&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Los m&#233;todos para realizar la prueba est&#225;n lo suficientemente detallados como para permitir su replicaci&#243;n&#63; Si los autores de un art&#237;culo concluyen que podemos usar un prueba diagn&#243;stica&#44; deben explicar c&#243;mo podemos realizarla&#46; Esta descripci&#243;n debe abarcar todos los aspectos que son importantes en la preparaci&#243;n del paciente&#44; la realizaci&#243;n de la prueba &#40;t&#233;cnica&#44; posibilidad de dolor&#41;&#44; y el an&#225;lisis e interpretaci&#243;n de resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> &#191;Cu&#225;les son los resultados&#63; &#191;Se proporcionan los datos necesarios para realizar los c&#225;lculos de los resultados proporcionados por la prueba&#63; Todo art&#237;culo debe proporcionar los datos necesarios &#40;sensibilidad&#44; especificidad&#44; likelihood ratios&#41; suficientes que nos permitan realizar los c&#225;lculos necesarios para obtener los mismos resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Los resultados presentados me ayudar&#225;n en la atenci&#243;n a mis pacientes&#63; &#191;Se podr&#225;n reproducir los resultados y su interpretaci&#243;n en mi consulta&#63; El valor de las pruebas depende de su habilidad para lograr los mismos resultados cuando se aplican al mismo tipo de pacientes&#46; Una pobre reproducibilidad puede deberse a la prueba en s&#237; misma o a que la aplicaci&#243;n de la prueba requiere interpretaci&#243;n&#46; Idealmente&#44; un art&#237;culo debe informar cu&#225;n reproducible es una prueba&#59; esto es especialmente importante cuando se requiere una experiencia para la realizaci&#243;n o interpretaci&#243;n de la prueba &#40;podemos trasladar este problema cuando uno o m&#225;s colegas examinamos el mismo paciente&#44; la misma preparaci&#243;n histol&#243;gica&#44; incluso cuando todos son expertos en el tema y no se llega al mismo diagn&#243;stico&#41;&#46; Si la reproducibilidad de una prueba es mediocre y muestra discordancias entre observadores y aun as&#237; la prueba discrimina bien entre aquellos con la enfermedad y los que no&#44; es entonces muy &#250;til&#46; Bajo estas circunstancias&#44; es probable que la prueba sea f&#225;cilmente aplicable en nuestra consulta&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Se pueden aplicar los resultados a mis pacientes&#63; Si se practica la medicina en pacientes similares a los del estudio y los pacientes re&#250;nen todos los criterios de inclusi&#243;n y ninguno de los de exclusi&#243;n&#44; se puede confiar en que los resultados son aplicables&#46; Hay que tener en cuenta que las propiedades de la prueba pueden cambiar con diferentes intensidad de las enfermedades o condiciones parecidas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Cambian los resultados de la prueba mi manejo&#63; Es &#250;til hacer&#44; aprender&#44; ense&#241;ar y comunicar decisiones de manejo del paciente para unir las posibilidades de una prueba a la enfermedad diana en estudio&#59; es por ello que&#44; para una enfermedad diana&#44; una prueba muestra un resultado debajo de un umbral que permite al cl&#237;nico descartar un diagn&#243;stico y no solicitar nuevas pruebas &#40;umbral de diagn&#243;stico&#41;&#46; De forma similar&#44; hay resultados por encima de un umbral que permiten al facultativo considerar un diagn&#243;stico confirmado y no solicitar nuevas pruebas e iniciar tratamiento &#40;umbral de tratamiento&#41;&#46; Cuando la probabilidad de que la enfermedad diana se encuentre en la prueba entre el umbral de diagn&#243;stico y el umbral del tratamiento&#44; es obligatorio realizar nuevas pruebas que confirmen el diagn&#243;stico&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Es necesario se&#241;alar que&#44; en medicina cl&#237;nica&#44; estamos realizando desde el inicio una serie secuencial de varias pruebas&#46; Cada pregunta de la historia&#44; o cada hallazgo de la exploraci&#243;n f&#237;sica&#44; representa una prueba diagn&#243;stica&#46; Vamos generando diagn&#243;sticos que se van modificando con cada nuevo hallazgo&#46; En general&#44; tambi&#233;n pueden usarse pruebas de laboratorio o procedimientos radiol&#243;gicos de la misma forma&#46; Sin embargo&#44; si dos pruebas est&#225;n muy cercanas entre s&#237;&#44; la aplicaci&#243;n de la segunda prueba puede proporcionar poca o nula informaci&#243;n a&#241;adida&#46; Por ejemplo&#44; si se dispone de los resultados de la prueba m&#225;s potente para la detecci&#243;n del d&#233;ficit de hierro&#44; la ferritina s&#233;rica&#44; prueba adicionales como el hierro s&#233;rico o la saturaci&#243;n de transferrina no a&#241;aden nueva informaci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">70</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> &#191;Estar&#225;n los pacientes mejor con los resultados de la prueba&#63; El criterio &#250;ltimo para la utilidad de una prueba diagn&#243;stica es si a&#241;ade informaci&#243;n no disponible de otra manera&#44; y si esta informaci&#243;n lleva a un cambio en el tratamiento del paciente que beneficie al paciente&#46; El valor de una prueba ser&#225; indiscutible cuando la enfermedad sin diagn&#243;stico apropiado es grave&#44; la prueba no supone importantes riesgos y existe un tratamiento efectivo<span class="elsevierStyleSup">71</span>&#46;</p>"
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Epidemiología básica para dermatólogos
Basic epidemiology for dermatologists
Jorge Santos-Juanesa, Cristina Galacheb, Ana M Salasc, José Sánchez del Ríoa, Jorge Soto de Delásd, Antonio Cuetoe
a Servicio de Dermatología II. Hospital Central de Asturias.
b Servicio de Dermatología. Hospital de Cabueñes.
c Servicio de Dermatología I. Hospital Central de Asturias.
d Profesor Titular de Dermatología. Universidad del País Vasco.
e Catedrático de Medicina Preventiva y Salud Pública. Universidad de Oviedo. IUOPA. España.
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En esta revisi&#243;n expondremos los conocimientos que permiten realizar y&#47;o comprender el primer grupo de estudios y describiremos el segundo tipo de estudios con los errores que con m&#225;s frecuencia pueden presentar&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Esto permite&#44; con un cierto conocimiento de los m&#233;todos de investigaci&#243;n y sin necesidad de grandes f&#243;rmulas matem&#225;ticas&#44; juzgar por uno mismo la validez de lo que otros publican y su posible aplicaci&#243;n en nuestros pacientes&#46; La precisi&#243;n y la validez interna son indicadores de la calidad de cualquier dise&#241;o&#46; Estudios poco precisos y&#47;o con poca validez interna no tienen mayor inter&#233;s en cuanto a la validez externa&#44; y no aportan nada&#44; aparte de un punto m&#225;s en el curr&#237;culum vitae del autor&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Para realizar una buena investigaci&#243;n cl&#237;nica&#44; el cl&#237;nico debe buscar ayuda metodol&#243;gica mucho antes de empezar el estudio&#44; y s&#243;lo analizar datos de cuya validez interna est&#225; convencido&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por otra parte&#44; para evaluar la calidad de la investigaci&#243;n cl&#237;nica que se publica en Espa&#241;a&#44; y secundariamente el grado de interacci&#243;n existente entre medicina cl&#237;nica y epidemiolog&#237;a es necesario conocer los diferentes tipos de estudios&#59; as&#237;&#44; podemos observar que la mayor&#237;a de los art&#237;culos publicados son dise&#241;os sin posibilidades inferenciales &#40;comunicaciones de casos y series cl&#237;nicas&#41;&#44; hecho que pone de manifiesto cierta falta de competitividad internacional de la producci&#243;n cient&#237;fica espa&#241;ola<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En esta monograf&#237;a no se ha realizado una b&#250;squeda de estudios con errores de dise&#241;o al existir ya un &#171;bestiario&#187; con errores metodol&#243;gicos en estudios epidemiol&#243;gicos que todo lector cr&#237;tico debe conocer<span class="elsevierStyleSup">3</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> &#191;QU&#201; ES LA EPIDEMIOLOGIA&#63;</p><p class="elsevierStylePara">La epidemiolog&#237;a es la ciencia que estudia la frecuencia de las enfermedades en las poblaciones humanas&#46; Consiste en la medici&#243;n de la frecuencia de la enfermedad y en el an&#225;lisis de sus relaciones con diversas caracter&#237;sticas de los individuos o de su medio ambiente<span class="elsevierStyleSup">4</span>&#46; La palabra epidemiolog&#237;a proviene de los t&#233;rminos griegos&#44; &#171;epi&#187; &#61; sobre&#44; encima&#44; &#171;demos&#187; &#61;  pueblo y &#171;logos&#187;  &#61; estudio y significa el estudio de lo que est&#225; sobre&#44; o que afecta a las personas&#46; Sin embargo&#44; el desarrollo de la teor&#237;a y m&#233;todos epidemiol&#243;gicos en las &#250;ltimas d&#233;cadas ha abierto nuevas perspectivas y despertado gran inter&#233;s en m&#250;ltiples campos de aplicaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La mayor&#237;a de los trabajos de investigaci&#243;n realizan comparaciones entre dos o m&#225;s grupos de enfermos&#44; o entre enfermos e individuos sanos en un mismo estudio o bien con otros estudios de otros investigadores&#46; Para poder realizar estas comparaciones disponemos de diferentes medidas de frecuencia&#44; y para poder comparar las frecuencias en ambos grupos debemos utilizar el mismo tipo de medida&#46; Muchas veces las medidas de frecuencia se utilizan equivocadamente como adjetivos que se aplican a n&#250;meros que quieren expresar frecuencia&#44; especialmente com&#250;n es la confusi&#243;n entre tasa y proporci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">4&#44;5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Proporciones y razones</p><p class="elsevierStylePara">La frecuencia de un suceso cl&#237;nico puede medirse de cuatro formas simples&#58; con un n&#250;mero&#44; con una proporci&#243;n&#44; con una raz&#243;n y con una tasa&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Con un n&#250;mero&#58; por ejemplo&#44; decimos que en junio hemos visto 12 casos nuevos de psoriasis&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Con una proporci&#243;n&#58; el numerador est&#225; incluido en el denominador&#46; Por ejemplo&#44; decimos que de 400 pacientes atendidos en nuestra consulta 12 ten&#237;an psoriasis&#46; La proporci&#243;n es 12&#47;400 &#61; 0&#44;03&#46; Muchas veces la proporci&#243;n se expresa en porcentaje&#44; multiplicando por 100&#46; En nuestro caso decimos que el 3 &#37; de los pacientes atendidos en nuestra consulta en junio ten&#237;an psoriasis&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Con una raz&#243;n&#58; usamos un quebrado cuyo denominador no contiene al numerador&#46; Por ejemplo&#58; entre los afectados de lupus eritematoso sist&#233;mico&#44; la raz&#243;n mujeres&#47;varones es de 13&#58;1&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Con una tasa&#58; es una forma especial de proporci&#243;n que tiene en cuenta el tiempo&#58; el numerador est&#225; incluido en el denominador y &#233;ste incluye una unidad de tiempo&#46; Por ejemplo la expresi&#243;n &#171;la tasa anual de nuevos casos de c&#225;ncer cut&#225;neo entre hombres de 60 a 70 a&#241;os es de 12 por cada 1&#46;000 personas de riesgo&#187; se refiere a que por cada aumento en la unidad de tiempo &#40;1 a&#241;o&#41; la tasa de cambio desde la situaci&#243;n cl&#237;nica de no enfermo a la de enfermo&#44; en aquellas personas con riesgo de contraer la enfermedad &#40;hombres de 60 a 70 a&#241;os&#41; es de 12 casos por cada 1&#46;000 personas&#46; La dimensi&#243;n temporal a la que se refieren las tasas no es un per&#237;odo delimitado entre dos puntos temporales&#44; sino que las tasas son medidas instant&#225;neas del cambio de valor de una variable por cada unidad de otra variable de la cual depende la primera&#46; Para explicar intuitivamente el concepto de tasa&#44; puede utilizarse una tasa de uso com&#250;n&#44; la velocidad en el autom&#243;vil en un instante dado es una tasa que se expresa como km&#47;h&#44; viajar a 100 km&#47;h no significa que hayamos recorrido 100 km en una hora&#44; ni que necesariamente vayamos a recorrerlos&#46; De hecho&#44; podemos ir a 100 km&#47;h sin estar toda una hora montados en el coche&#46; Del mismo modo&#44; en el ejemplo anterior sobre el c&#225;ncer cut&#225;neo&#44; la tasa no expresa el n&#250;mero de casos nuevos en 1 a&#241;o&#44; sino la velocidad con que se produce el cambio de una situaci&#243;n cl&#237;nica &#40;sano&#41; a otra &#40;enfermo&#41; en una poblaci&#243;n determinada<span class="elsevierStyleSup">4-10</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">MEDIDAS DE FRECUENCIA DE ENFERMEDAD</p><p class="elsevierStylePara">El objetivo inicial de los estudios epidemiol&#243;gicos es el conocimiento de la frecuencia de la enfermedad&#46; Las medidas de frecuencia de enfermedad pueden ser expresadas de distintas maneras&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Valores absolutos y valores relativos</p><p class="elsevierStylePara">Las medidas de frecuencia de enfermedad deben ser independientes del tama&#241;o de la poblaci&#243;n&#46; Esto se consigue relacionando el n&#250;mero de casos de enfermedad que surgen en una poblaci&#243;n con el n&#250;mero de individuos de la misma&#46; La informaci&#243;n sobre el n&#250;mero de casos puede ser suficiente para la realizaci&#243;n de tareas administrativas&#44; pero el an&#225;lisis epidemiol&#243;gico requiere la consideraci&#243;n del tama&#241;o de la poblaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por ejemplo&#58; Ciertos datos epidemiol&#243;gicos se utilizaron en una campa&#241;a de promoci&#243;n del uso de fotoprotectores&#46; De entre 222 pacientes con c&#225;ncer cut&#225;neo&#44; solamente 16 usaban fotoprotectores&#46; Estos datos parec&#237;an sugerir la existencia de una relaci&#243;n entre el no uso de fotoprotectores y el riesgo de c&#225;ncer cut&#225;neo&#46; Sin embargo la comparaci&#243;n as&#237; establecida entre las cantidades absolutas de casos ignora la frecuencia de uso de fotoprotectores&#44; es decir&#44; el tama&#241;o de la poblaci&#243;n que lo utiliza y el de la que no lo usa&#46; Por ello la diferencia anteriormente aludida podr&#237;a reflejar &#250;nicamente el hecho de que el n&#250;mero de usuarios de fotoprotectores es habitualmente peque&#241;o en comparaci&#243;n con el de los que no lo aplican&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Incidencia y prevalencia</p><p class="elsevierStylePara">Las medidas de frecuencia de enfermedad pueden referirse al conjunto de casos existentes o a la aparici&#243;n de casos nuevos&#46; Las medidas de prevalencia describen la proporci&#243;n de la poblaci&#243;n que padece la enfermedad en estudio en un momento dado&#46; Las medidas de incidencia se refieren al n&#250;mero de casos nuevos que aparecen en un per&#237;odo de tiempo&#46; La prevalencia depende obviamente de la incidencia&#44; pero tambi&#233;n de la duraci&#243;n de la enfermedad&#46; Esto significa que las modificaciones de la prevalencia pueden deberse a variaciones en la incidencia o bien a cambios en la duraci&#243;n de la enfermedad&#46; Las variaciones en la duraci&#243;n de la enfermedad pueden a su vez depender de cambios en el per&#237;odo de recuperaci&#243;n o en la esperanza de vida de los pacientes<span class="elsevierStyleSup">11&#44;12</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Tres medidas de frecuencia de enfermedad</p><p class="elsevierStylePara">Prevalencia&#46; La medida de prevalencia se denomina &#250;nicamente &#171;prevalencia&#187; &#40;P&#41; y se define como&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P &#61; N&#46;&#186; de individuos que tienen la enfermedad en un momento dado&#47;<br></br> N&#46;&#186; de individuos de la poblaci&#243;n en ese momento</p><p class="elsevierStylePara">La prevalencia es la proporci&#243;n de la poblaci&#243;n que padece la enfermedad en un momento dado&#46; Como todas las proporciones&#44; no tiene dimensiones y nunca puede tomar valores menores de 0 ni mayores de 1&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Incidencia acumulada&#46; La llamada &#171;incidencia acumulada&#187; &#40;IA&#41; se define como&#58;</p><p class="elsevierStylePara">IA &#61; N&#46;&#186; de individuos que presentan la enfermedad durante un per&#237;odo de tiempo determinado&#47;<br></br> N&#46;&#186; de individuos de la poblaci&#243;n al comienzo de ese per&#237;odo</p><p class="elsevierStylePara">La incidencia acumulada es la proporci&#243;n de individuos sanos al comienzo del per&#237;odo que pasan durante el mismo al estado de enfermedad&#46; Es decir&#44; el numerador es un subgrupo del denominador&#46; La incidencia acumulada es una proporci&#243;n&#44; sus valores num&#233;ricos s&#243;lo pueden variar entre 0 y 1&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Tasa de incidencia&#46; La medida fundamental de frecuencia de enfermedad es la tasa de incidencia &#40;I&#41;&#44; tambi&#233;n denominada densidad de incidencia&#44; que se define como&#58;</p><p class="elsevierStylePara">I &#61; N&#46;&#186; de casos de la enfermedad que aparecen en una poblaci&#243;n durante un per&#237;odo de tiempo determinado&#47;<br></br> Suma de los per&#237;odos de tiempo en riesgo de contraer la enfermedad correspondientes a cada individuo de la poblaci&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Qu&#233; medida de frecuencia usar&#63; En un estudio cl&#237;nico&#44; la elecci&#243;n de una determinada medida de la frecuencia depende primordialmente de la hip&#243;tesis de trabajo<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46; Se elige la incidencia si el objetivo es examinar una relaci&#243;n causal o evaluar una intervenci&#243;n m&#233;dica &#40;preventiva o terap&#233;utica&#41;&#44; ya que los casos incidentes son los que ocurren debido a ese hipot&#233;tico factor de riesgo o a la actuaci&#243;n m&#233;dica&#46; Si se puede realizar un seguimiento de cada individuo incluido en el estudio&#44; se incorpora el tiempo de observaci&#243;n&#44; construyendo las tasas de incidencia&#44; esto es preferible al simple uso de proporciones&#46; Si nuestro estudio es descriptivo&#44; la elecci&#243;n de la medida depender&#225; del per&#237;odo de latencia o de incubaci&#243;n y de la duraci&#243;n de la enfermedad&#46; La elecci&#243;n entre incidencia y prevalencia a menudo se hace desde un punto de vista pragm&#225;tico&#46; En general&#44; en los estudios epidemiol&#243;gicos de enfermedades cr&#243;nicas&#44; como la psoriasis&#44; se utilizan medidas de prevalencia&#44; mientras que en los referidos a otras enfermedades como el c&#225;ncer se suelen emplear medidas de incidencia<span class="elsevierStyleSup">12</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por ejemplo&#58; La prevalencia de la psoriasis &#40;u otra enfermedad de curso prolongado&#41; describe mejor el problema sanitario que supone esta enfermedad que la incidencia&#46; En cambio&#44; para estimar la frecuencia del imp&#233;tigo &#40;u otra enfermedad de curso breve&#41; es preferible usar la incidencia ya que dada la corta duraci&#243;n de los casos&#44; la prevalencia nos dar&#237;a una idea bastante pobre de su importancia sanitaria&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Medidas crudas y espec&#237;ficas&#46;  Las medidas de frecuencia de enfermedad pueden ser calculadas para una poblaci&#243;n o&#44; por separado&#44; para grupos de la misma&#46; En el primer caso las medidas se denominan crudas y en el segundo espec&#237;ficas&#46; Por ejemplo&#44; si las tasas de incidencia se calculan para diferentes grupos de edad de una poblaci&#243;n&#44; ser&#225;n denominadas tasas de incidencia espec&#237;fica por edad&#46; Cuando existe una raz&#243;n para pensar que la frecuencia de la enfermedad puede variar de un grupo a otro se divide la poblaci&#243;n en subgrupos&#46; Estas variaciones pueden tener inter&#233;s y permanecen ocultas si s&#243;lo se obtuviesen las medidas crudas&#46; Otra raz&#243;n importante en las comparaciones entre poblaciones&#44; es que la magnitud de la medida cruda no depende s&#243;lo de la magnitud de las medidas espec&#237;ficas que se aplican a los subgrupos&#44; sino tambi&#233;n de la forma en que la poblaci&#243;n se distribuye en diferentes poblaciones<span class="elsevierStyleSup">4&#44;6&#44;7</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por ejemplo&#58; durante el a&#241;o 2000 la tasa cruda de incidencia de c&#225;ncer cut&#225;neo en el &#225;rea V de Salud &#40;Gij&#243;n&#41; del Principado de Asturias fue de 250 por 100&#46;000 habitantes&#44; mientras que en el &#225;rea VI &#40;Arriondas&#41; fue de 315 por 100&#46;000 habitantes&#46; La explicaci&#243;n de esta diferencia no es que el riesgo de padecer c&#225;ncer cut&#225;neo fuese mayor en el &#225;rea VI que en el &#225;rea V&#46; Todas las tasas espec&#237;ficas por edad fueron mayores en el &#225;rea V que en el &#225;rea VI&#46; La explicaci&#243;n es que los grupos de edad avanzada&#44; donde la incidencia del c&#225;ncer cut&#225;neo por edad es m&#225;s alta&#44; constituyen una mayor proporci&#243;n de la poblaci&#243;n en el &#225;rea VI que en el &#225;rea V<span class="elsevierStyleSup">13</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">MEDIDAS DE FRECUENCIA COMPARADA DE ENFERMEDAD</p><p class="elsevierStylePara">Una vez valoradas y conocidas las tasas &#40;de incidencia&#44; de prevalencia&#44; de mortalidad&#44; letalidad&#44; etc&#46;&#41; se plantea el problema de comparaci&#243;n entre nuestros datos y los datos obtenidos en otros estudios&#46; La pregunta es&#58; &#191;es mi tasa mayor&#44; igual o menor que la encontrada en otros estudios&#63;</p><p class="elsevierStylePara">Para comprobar esta pregunta es necesario realizar una estandarizaci&#243;n que permita realizar la comparaci&#243;n&#46; La estandarizaci&#243;n se puede realizar por el m&#233;todo directo e indirecto&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Procedimiento de resoluci&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">A&#46; M&#233;todo directo<span class="elsevierStyleSup">14&#44;15</span></p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Calcular la tasa espec&#237;fica &#40;o bruta&#41; para la poblaci&#243;n estudiada&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Distribuir por grupos de edad la poblaci&#243;n estudiada y conocer cu&#225;ntos habitantes est&#225;n distribuidos por grupo de edad&#46;</p><p class="elsevierStylePara">3&#46; Conocidos estos elementos proceder a obtener la tasa espec&#237;fica por grupos de edad&#46;</p><p class="elsevierStylePara">4&#46; Con las tasas por grupo de edad&#44; calcular cu&#225;ntos casos se esperar&#237;an en una poblaci&#243;n ideal &#40;habitualmente se utiliza la poblaci&#243;n mundial modificada de Segu&#237;&#44; o la poblaci&#243;n est&#225;ndar europea&#41; &#40;tabla 1&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab01.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">5&#46; Sumar todos los casos hallados en el punto anterior para cada grupo de edad&#44; de esa manera tendremos los casos totales&#46;</p><p class="elsevierStylePara">6&#46; Dividir los casos totales en el n&#250;mero de habitantes de la poblaci&#243;n ideal&#46;</p><p class="elsevierStylePara">7&#46; La tasa obtenida x 1&#46;000 es la tasa ajustada&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En el ejemplo se muestran dos poblaciones cuyas frecuencias de carcinoma basocelular se intentan comparar&#46; Esta comparaci&#243;n podr&#237;a realizarse utilizando las dos tasas crudas de incidencia&#44; 100 por 1&#46;000 en la poblaci&#243;n A y 101&#44;9 por 1&#46;000 en la poblaci&#243;n B&#46; Sin embargo&#44; este procedimiento no ser&#237;a correcto debido a que la distribuci&#243;n por edad de las poblaciones es diferente&#46; Al realizar la estandarizaci&#243;n por el m&#233;todo directo se puede observar que&#44; a pesar de que la poblaci&#243;n B presenta una tasa de incidencia bruta m&#225;s elevada&#44; tiene una menor tasa estandarizada porque tiene una mayor proporci&#243;n de personas de edad avanzada&#46; En este caso&#44; la distribuci&#243;n por edades podr&#237;a explicar que esta poblaci&#243;n tenga una tasa cruda de incidencia mayor&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Ejemplo&#58; pasos 1&#44; 2&#44; 3</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab02.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab03.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Pasos 4&#44; 5&#46; Se calcula mediante la siguiente f&#243;rmula&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Sumatorio &#40;tasa parcial por grupo de edad x poblaci&#243;n del grupo de edad en la poblaci&#243;n est&#225;ndar</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab04.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Pasos 6&#44; 7&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Tasa ajustada de A &#61; &#40;7&#46;544&#47;100&#46;000&#41; x 1&#46;000 &#61; 75&#44;4 x 1&#46;000</p><p class="elsevierStylePara">Tasa ajustada de B &#61; &#40;707&#47;100&#46;000&#41; x 1&#46;000 &#61; 70&#44;7 x 1&#46;000</p><p class="elsevierStylePara">Un problema del ajuste de tasas es la elecci&#243;n de la poblaci&#243;n est&#225;ndar&#46; En principio&#44; la poblaci&#243;n est&#225;ndar debe reflejar la distribuci&#243;n de la poblaci&#243;n a la que se refieren las medidas del efecto estimadas&#44; pero con frecuencia su significado no est&#225; claro&#46; Si en el ejemplo anterior se hubiera elegido otra poblaci&#243;n est&#225;ndar&#44; por ejemplo la poblaci&#243;n est&#225;ndar europea&#44; la raz&#243;n de tasas ajustadas obtenida hubiese sido distinta&#46; &#201;ste es el motivo que nos impide la comparaci&#243;n directa de los art&#237;culos europeos con la mayor&#237;a de los art&#237;culos norteamericanos que utilizan la poblaci&#243;n blanca de EE&#46;UU&#46; 1990<span class="elsevierStyleSup">16</span>&#44; o la poblaci&#243;n canadiense<span class="elsevierStyleSup">17</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Para poder realizar las comparaciones en los art&#237;culos debe figurar la poblaci&#243;n est&#225;ndar utilizada como referencia&#44; y estandarizar nuestros datos por la poblaci&#243;n utilizada en los art&#237;culos con los que lo queremos comparar<span class="elsevierStyleSup">18&#44;19</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">B&#46; M&#233;todo indirecto</p><p class="elsevierStylePara">El ejemplo siguiente describe una situaci&#243;n bastante frecuente&#46; La informaci&#243;n acerca de las dos poblaciones que en ella se expone es la misma que la del ejemplo anterior&#44; excepto que no se dispone del n&#250;mero de casos espec&#237;fico para cada grupo de edad en la poblaci&#243;n expuesta&#46; Un motivo frecuente de esta falta de informaci&#243;n es que el n&#250;mero de casos fuera tan peque&#241;o que su reparto entre los grupos de edad pudiera ser inapropiado&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab05.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab06.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">La comparaci&#243;n en estas situaciones se establece entre el n&#250;mero de casos observados en la poblaci&#243;n expuesta y el correspondiente n&#250;mero de casos &#171;esperados&#187;&#46; El n&#250;mero de casos observados en el ejemplo es de 50&#46; Los casos &#171;esperados&#187; son aquellos que hubiesen aparecido en la poblaci&#243;n A&#44; si ambas poblaciones&#44; A y B&#44; hubieran presentado las mismas tasas de incidencia espec&#237;fica por edad&#46; En este ejemplo el n&#250;mero de casos esperados ser&#237;a&#58;</p><p class="elsevierStylePara">&#40;175 x 5&#41;  &#43; &#40;200 x 50&#41; &#43; &#40;125 x 500&#41;&#47;1&#46;000 &#61;  73&#44;35</p><p class="elsevierStylePara">Tanto el n&#250;mero de casos observados como el de esperados se obtienen de una poblaci&#243;n cuya composici&#243;n por edades es la de la poblaci&#243;n expuesta&#46; Sin embargo&#44; las tasas de incidencia sobre las que se calculan los casos esperados son las de la poblaci&#243;n de referencia&#44; mientras que las subyacentes a los casos observados son las de la poblaci&#243;n expuesta&#46; La raz&#243;n&#44; casos observados entre casos esperados&#44; equivale al resultado de una comparaci&#243;n relativa estandarizada de las tasas de incidencia de las poblaciones expuesta y de referencia utilizando como poblaci&#243;n est&#225;ndar la poblaci&#243;n expuesta&#46; La raz&#243;n casos observados entre casos esperados se expresa a menudo como un porcentaje denominado &#171;raz&#243;n o &#237;ndice de morbilidad &#40;o de mortalidad&#41; estandarizada&#187; &#40;IMR o SMR&#41;&#46; Referido al ejemplo anterior tendr&#237;amos que&#58;</p><p class="elsevierStylePara">IME &#61; &#40;50&#47;73&#44;35&#41; x  100 &#61;  68</p><p class="elsevierStylePara">Su utilizaci&#243;n&#44; en ciertos sectores&#44; est&#225; bastante difundida&#46; Algunos autores proponen que no se puede aplicar el principio de m&#225;s vale un mal m&#233;todo que ninguno&#44; sobre todo si se pretenden sacar conclusiones tras su aplicaci&#243;n por lo que se&#241;alan que el m&#233;todo indirecto &#171;de ajuste&#187; no ajusta por nada y debe ser evitado<span class="elsevierStyleSup">4</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Sensibilidad y especificidad&#46; La sensibilidad&#44; especificidad y el valor predictivo positivo son los criterios de validez que cuantifican la capacidad de una prueba para clasificar correcta o err&#243;neamente a una persona&#44; seg&#250;n la presencia o ausencia de una exposici&#243;n o de una enfermedad&#46; Se puede considerar que&#44; en una poblaci&#243;n&#44; una parte de los individuos padece una determinada enfermedad&#44; mientras que el resto de la poblaci&#243;n no la padece&#46; De igual manera&#44; puede asumirse que existe un m&#233;todo para clasificar estas dos partes de la poblaci&#243;n&#44; pero adscribiendo algunos de los individuos sanos al grupo de los enfermos&#44; y ciertos individuos enfermos al grupo de los sanos&#46; La figura 1 describe este fen&#243;meno&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab07.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Fig&#46; 1&#46;--Aplicaci&#243;n de un m&#233;todo diagn&#243;stico en una poblaci&#243;n y todos sus posibles resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La sensibilidad es la probabilidad de que un individuo enfermo sea clasificado como enfermo&#44; y la especificidad&#44; la probabilidad de que un individuo sano sea clasificado como sano&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Sensibilidad &#61; N&#46;&#186; de personas enfermas que son clasificadas como enfermas&#47;<br></br> N&#46;&#186; total de personas enfermas</p><p class="elsevierStylePara"> Especificidad &#61; N&#46;&#186; de personas sanas que son clasificadas como sanas&#47;<br></br> N&#46;&#186; total de personas sanas</p><p class="elsevierStylePara">Los errores de clasificaci&#243;n&#44; de acuerdo con el diagrama&#44; pueden ser de dos tipos&#46; Una parte de los sanos puede ser err&#243;neamente clasificada como enfermos &#40;falsos positivos&#41; y una parte de los enfermos considerada como individuos sanos &#40;falsos negativos&#41;&#46; El valor predictivo del resultado positivo &#40;VPP&#41; indica la proporci&#243;n de resultados correctos entre los resultados positivos de la prueba&#46; El valor predictivo del resultado negativo &#40;VPN&#41; indica la proporci&#243;n de resultados v&#225;lidos entre los resultados negativos de la prueba&#46; El valor global de la prueba indica la proporci&#243;n de resultados v&#225;lidos entre la totalidad de las pruebas efectuadas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los VPP y VPN&#44; a igualdad de sensibilidad y especificidad&#44; son dependientes de la prevalencia&#46; Si la prevalencia es baja hay muchos falsos positivos&#44; menor ser&#225; el valor predictivo de los resultados positivos &#40;VPP&#41; y mayores los valores predictivos de resultados negativos&#46; Si la prevalencia es alta hay un elevado n&#250;mero de resultados falsos negativos<span class="elsevierStyleSup">20</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab08.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Implicaciones en la estimaci&#243;n de la prevalencia&#46; Los estudios encaminados a determinar la prevalencia de una enfermedad en una poblaci&#243;n definida se realizan a menudo examinando una muestra representativa de dicha poblaci&#243;n&#44; y clasificando a sus componentes como enfermos o sanos&#46; Parece razonable estimar la prevalencia a trav&#233;s de la proporci&#243;n de la muestra que presenta la enfermedad&#44; pero por desgracia este procedimiento puede producir resultados err&#243;neos<span class="elsevierStyleSup">21-23</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Si se denomina P&#42; a la proporci&#243;n de individuos que se han clasificado como enfermos en la muestra y&#44; como anteriormente&#44; P a la prevalencia&#44; puede observarse que P&#42; tiene dos componentes&#58; uno que procede de los individuos enfermos que se han clasificado como enfermos &#40;verdaderos positivos&#41;&#44; y otro que corresponde a los individuos que no tienen la enfermedad pero se han clasificado err&#243;neamente como enfermos &#40;falsos positivos&#41;&#46; La proporci&#243;n de individuos que es clasificada como enferma es entonces&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P&#42; &#61; P x sensibilidad &#43; &#40;1 &#173; P&#41; x &#40;1 &#173; especificidad&#41;</p><p class="elsevierStylePara">Y depende&#44; por tanto&#44; de la prevalencia&#44; de la sensibilidad y de la especificidad&#46; Por ejemplo&#44; si P &#61; 0&#44;01 y sensibilidad &#61; especificidad &#61; 0&#44;99&#44; P&#42; &#61;  0&#44;02&#46; Esto significa que si la prevalencia fuera estimada por la proporci&#243;n que es clasificada como enferma en la muestra&#44; el valor estimado ser&#237;a de 0&#44;02&#44; mientras que el verdadero valor es de 0&#44;01&#46; El sesgo equivale a una sobreestimaci&#243;n del 100 &#37;&#46; La sobreestimaci&#243;n ser&#225; relativamente grande para peque&#241;as prevalencias&#46; La raz&#243;n de este fen&#243;meno es la siguiente&#58; cuando la prevalencia es baja&#44; el componente de P&#42; que procede de la parte sana de la poblaci&#243;n tiende a ser sustancialmente importante&#44; aunque la especificidad sea alta&#46; La poblaci&#243;n sana puede ser 1&#46;000 veces mayor que la poblaci&#243;n enferma&#44; o incluso m&#225;s&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Despejando P en la ecuaci&#243;n anterior&#44; podr&#237;amos obtener una estimaci&#243;n de la prevalencia corregida en aquellas situaciones donde la sensibilidad y la especificidad son conocidas o pueden ser estimadas&#44; siendo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P &#61; P&#42; &#43; especificidad &#173; 1&#47; Sensibilidad &#43; especificidad &#173; 1</p><p class="elsevierStylePara">Ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Un estudio de prevalencia de infecciones ungueales en pacientes afectados de psoriasis&#44; definida como cultivo positivo&#44; puede ilustrar este procedimiento&#46; En la poblaci&#243;n estudiada&#44; el 25 &#37; de los individuos ten&#237;a cultivo positivo&#46; El m&#233;todo que se hab&#237;a utilizado ten&#237;a una sensibilidad del 93 &#37; y una especificidad del 91 &#37; seg&#250;n datos previos&#46; Corrigiendo el valor estimado de la prevalencia de la forma antes indicada se obtiene un nuevo valor del 19 &#37;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Implicaciones en el cribado&#46; La existencia de falsos positivos y negativos debe ser considerada en la utilizaci&#243;n de m&#233;todos de detecci&#243;n o cribado&#46; La proporci&#243;n de verdaderos positivos&#44; entre aquellos que se han identificado como positivos por la prueba de cribado&#44; se denomina valor predictivo&#46; Siendo&#44; como se ha explicado anteriormente&#44; la proporci&#243;n de individuos identificados como positivos P x sensibilidad &#43; &#40;1 &#173; P&#41; x &#40;1 &#173; especificidad&#41; y a la fracci&#243;n de este grupo que constituyen los verdaderamente positivos &#40;P x sensibilidad&#41;&#44; puede deducirse que&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Valor predictivo &#61; P x  sensibilidad&#47;<br></br> P x sensibilidad &#43; &#40;1 &#173; P&#41; x &#40;1 &#173; especificidad&#41;</p><p class="elsevierStylePara">Como se puede observar en la tabla 2&#44; cuando la prevalencia es baja&#44; el valor predictivo es escaso&#44; a pesar de que los valores de sensibilidad y especificidad sean altos&#46; Por ejemplo&#44; el valor predictivo es s&#243;lo del 50 &#37; cuando la prevalencia es del 5 &#37; y la especificidad y sensibilidad son del 95 &#37;&#46; Esto significa que los individuos clasificados como enfermos por la prueba de cribado&#44; s&#243;lo el 50 &#37; ser&#237;an realmente enfermos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab09.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">La utilidad de una prueba de cribado depende del coste y de los trastornos que a los individuos y a la sociedad originan las exploraciones y terap&#233;uticas adicionales&#44; y de los beneficios derivados del tratamiento precoz de los enfermos<span class="elsevierStyleSup">21-23</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">TIPOS DE ESTUDIOS</p><p class="elsevierStylePara">Mediante el dise&#241;o de un estudio se elige el procedimiento&#44; los m&#233;todos y las t&#233;cnicas mediante los cuales el investigador selecciona a los pacientes&#44; recoge una informaci&#243;n&#44; la analiza e interpreta los resultados&#46; El dise&#241;o es&#44; pues&#44; la conexi&#243;n entre la hip&#243;tesis y los datos<span class="elsevierStyleSup">8&#44;22-26</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los criterios para clasificar los diferentes tipos de estudio se sustentan en cuatro ejes&#58;</p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Finalidad del estudio&#58;  anal&#237;tica&#44; todo estudio que eval&#250;a una presunta relaci&#243;n causa-efecto&#44; o descriptiva&#44; todo estudio no enfocado en una presunta relaci&#243;n causa-efecto&#44; sino que sus datos son utilizados con finalidades puramente descriptivas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Secuencia&#58; transversal&#44; los estudios en los que los datos de cada sujeto representan un momento del tiempo&#44; dado que las variables se han medido de forma simult&#225;nea&#44; no puede establecerse la existencia de una secuencia temporal entre ellas&#44; son por definici&#243;n descriptivos&#59; o longitudinal&#44; los estudios en los que existe un lapso de tiempo entre las distintas variables&#44; de forma que puede establecerse una secuencia temporal entre ellas&#59; pueden ser anal&#237;ticos o descriptivos&#59; en los estudios anal&#237;ticos debe tenerse en cuenta si la secuencia temporal es de causa hacia desenlace &#40;estudios experimentales y estudios de cohortes&#41;&#44; o bien de desenlace hacia causa &#40;estudios de casos y controles&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">3&#46; Control de la asignaci&#243;n de los factores de estudio&#58; experimental en los que el observador asigna el factor de estudio y lo controla de forma deliberada para la realizaci&#243;n de la investigaci&#243;n&#44; se centran en una relaci&#243;n causa-efecto &#40;anal&#237;ticos&#41; y en general eval&#250;an el efecto de una o m&#225;s intervenciones preventivas o terap&#233;uticas&#44; u observacional&#44; el factor de estudio no es asignado por los investigadores&#44; sino que &#233;stos se limitan a observar&#44; medir y analizar determinadas variables&#44; sin ejercer un control directo sobre el factor de estudio&#46;</p><p class="elsevierStylePara">4&#46; Inicio del estudio en relaci&#243;n a la cronolog&#237;a de los hechos&#58; prospectivo&#44; aquellos estudios cuyo inicio es anterior a los hechos estudiados&#44; de forma que los datos se recogen a medida que van sucediendo&#44; o retrospectivo&#44; estudios cuyo dise&#241;o es posterior a los hechos estudiados<span class="elsevierStyleSup">27</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios observacionales</p><p class="elsevierStylePara">Se trata de aquellos estudios en el que en el investigador no controla la asignaci&#243;n&#44; la asignaci&#243;n no se realiza de manera aleatoria y no existe intervenci&#243;n en el dise&#241;o &#40;fig&#46; 2&#41;&#46; Los estudios observacionales se dividen en descriptivos y anal&#237;ticos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab10.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Fig&#46; 2&#46;--Tipos de dise&#241;os&#46; &#40;Modificada de Burgos Rodr&#237;guez<span class="elsevierStyleSup">28</span> y Guallar<span class="elsevierStyleSup">39</span>&#46;&#41;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios descriptivos</p><p class="elsevierStylePara">La principal finalidad de estos estudios es describir la frecuencia y las caracter&#237;sticas de un problema de salud en una poblaci&#243;n&#44; describir la asociaci&#243;n entre dos o m&#225;s variables&#44; sin asumir una relaci&#243;n causal entre ellas&#44; y generar hip&#243;tesis razonables que deber&#225;n ser contrastadas mediante estudios anal&#237;ticos<span class="elsevierStyleSup">28</span>&#46; Desde el punto de vista de la evidencia cient&#237;fica&#44; en la que las escalas de clasificaci&#243;n diferencian de forma jer&#225;rquica los distintos grados de evidencia&#44; en funci&#243;n de los diversos tipos de dise&#241;os para determinar la existencia de una relaci&#243;n causal&#44; son los estudios que demuestran una menor evidencia &#40;tabla 3&#41;<span class="elsevierStyleSup">6-8&#44;10&#44;24&#44;27&#44;29</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab11.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Informes de casos y series de casos&#46; Esta aproximaci&#243;n descriptiva se basa en la experiencia cl&#237;nica de un paciente o grupo de pacientes con un diagn&#243;stico similar&#46; Es posible que se identifique una caracter&#237;stica inusual de la enfermedad o de los antecedentes del o de los enfermos&#46; Este tipo de estudios sirven para lanzar una primera hip&#243;tesis&#44; que despu&#233;s se verifica o no&#44; con otro tipo de estudios&#44; o pueden ser la primera se&#241;al de alarma respecto a la aparici&#243;n de nuevos s&#237;ndromes o epidemias&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por ejemplo&#58; en 1981&#44; en la ciudad de Los &#193;ngeles&#44; se observ&#243; un n&#250;mero extra&#241;amente alto de ingresos por sarcoma de Kaposi y&#44; en otros casos&#44; de neumon&#237;a por Pneumocystis carinii&#44; en personas j&#243;venes previamente sanas&#59; como denominador com&#250;n&#44; en ese exceso de pacientes hab&#237;a hombres homosexuales&#44; de &#225;mbito urbano&#44; y sin experiencia previa de inmunosupresi&#243;n&#59; todos conocemos que fue el inicio del SIDA<span class="elsevierStyleSup">30</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">A&#250;n cuando podr&#237;an citarse muchos otros ejemplos de inter&#233;s&#44; se calcula que en Espa&#241;a las publicaciones de este tipo suponen entre el 60 y el 80 &#37; de la producci&#243;n cient&#237;fica m&#233;dica&#44; y su utilidad tiene una serie de limitaciones<span class="elsevierStyleSup">31</span>&#46; En principio&#44; no sirven para probar hip&#243;tesis estad&#237;sticas&#44; dado que representan la experiencia de una sola persona o un peque&#241;o n&#250;mero de ellas<span class="elsevierStyleSup">24</span>&#46; Desde el punto de vista epidemiol&#243;gico presentan un problema crucial&#58; la inexistencia de alg&#250;n grupo que puede servir como comparaci&#243;n o control<span class="elsevierStyleSup">28&#44;32</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios ecol&#243;gicos&#46; Los dise&#241;os ecol&#243;gicos usan medidas que relacionan caracter&#237;sticas de poblaci&#243;n en su conjunto&#44; y permiten describir los problemas de salud basados en criterios geogr&#225;ficos o temporales&#46; Una clasificaci&#243;n de los estudios ecol&#243;gicos los presenta en tres grandes grupos&#58;</p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Descriptivos o exploratorios&#46;  Comparan incidencia o prevalencia de un determinado problema en varias &#225;reas&#44; buscando la detecci&#243;n de patrones de tipo geogr&#225;fico&#46; Un buen ejemplo lo constituyen los denominados &#171;Atlas de C&#225;ncer&#187;<span class="elsevierStyleSup">33</span>&#46; La observaci&#243;n de algunas diferencias seg&#250;n un patr&#243;n geogr&#225;fico puede dar lugar a la generaci&#243;n de hip&#243;tesis sobre factores sociales&#44; culturales&#44; econ&#243;micos&#44; de h&#225;bitos de vida&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Estudios de series temporales&#46; Describen el comportamiento de los problemas a lo largo del tiempo&#44; buscando patrones estacionales&#44; as&#237; como tendencias o cambios de tendencias a m&#225;s largo plazo&#46; Por ejemplo&#44; el an&#225;lisis de la incidencia del carcinoma escamoso muestra un incremento de la incidencia entre el a&#241;o 1984 y 1992&#46; El aumento fue global durante todo ese per&#237;odo&#44; una tendencia ascendente significativa<span class="elsevierStyleSup">34</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">3&#46; Estudios de correlaci&#243;n ecol&#243;gica&#46; Se obtiene&#44; de cada una de las unidades de an&#225;lisis&#44; una medida sint&#233;tica de la frecuencia de la enfermedad &#40;p&#46; ej&#46;&#44; la incidencia&#44; la prevalencia o la mortalidad&#41; y una medida sint&#233;tica de la frecuencia de la exposici&#243;n a uno o varios factores&#46; El an&#225;lisis se centra en determinar si las unidades ecol&#243;gicas con alta frecuencia de la enfermedad tambi&#233;n tienen tendencia a un mayor grado de exposici&#243;n&#46; Estos estudios son &#250;tiles cuando no se dispone de informaci&#243;n individual&#46; Esta correlaci&#243;n puede realizarse sobre datos referidos a un mismo momento del tiempo &#40;p&#46; ej&#46;&#44; relacionar la mortalidad por infarto agudo de miocardio y el consumo de cigarrillos per c&#225;pita en los pa&#237;ses europeos en un a&#241;o determinado&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La caracter&#237;stica fundamental de los estudios ecol&#243;gicos es que no se dispone de informaci&#243;n individual sobre exposici&#243;n y la enfermedad individual&#46; Las ventajas son la rapidez&#44; facilidad y econom&#237;a de esfuerzos&#46; A pesar de sus limitaciones&#44; este tipo de estudios son &#250;tiles para generar hip&#243;tesis&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La principal limitaci&#243;n es la llamada &#171;falacia ecol&#243;gica&#187;&#44; que se debe a la existencia de errores&#44; derivados fundamentalmente del intento de extrapolar hallazgos de tipo ecol&#243;gico a situaciones individuales&#44; o cuando resultados provenientes de ciertos subgrupos se infieren a la totalidad de la poblaci&#243;n que los origina&#46; Burgos cita como ejemplo el estudio que demuestra que la disminuci&#243;n en el n&#250;mero de nidos de cig&#252;e&#241;a es capaz de predecir un descenso en la natalidad&#44; cuando en el citado estudio no se tiene en cuenta el grado de urbanizaci&#243;n o de industrializaci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">28&#44;35-37</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios transversales &#40;prevalencia&#41;&#46; Se trata de estudios que tienen como finalidad la estimaci&#243;n de la prevalencia de una enfermedad o una caracter&#237;stica en una poblaci&#243;n&#46; Se basan en la definici&#243;n precisa de una poblaci&#243;n de estudio y en la obtenci&#243;n de una muestra representativa de ella&#46; Este tipo de estudios supone un paso m&#225;s en relaci&#243;n a los dise&#241;os previamente comentados&#44; no describen simplemente qu&#233; ocurre en una serie de casos&#44; y adem&#225;s se dispone de informaci&#243;n sobre todos los individuos investigados o una muestra de ellos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Las ventajas de los estudios transversales es que dan una descripci&#243;n de la magnitud y el alcance del problema&#59; es la &#171;fotograf&#237;a&#187; de la situaci&#243;n en un momento determinado&#44; son &#250;tiles en la evaluaci&#243;n de intervenciones sobre la poblaci&#243;n&#44; pueden identificar casos &#40;las personas con el efecto&#41; y no casos &#40;el resto&#41;&#44; lo que da pie a un posible an&#225;lisis como si se tratara de estudios de casos y controles&#44; y una de las mayores ventajas no suficientemente valorada en la literatura es el bajo coste de este tipo de dise&#241;os<span class="elsevierStyleSup">28&#44;35-37</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios anal&#237;ticos</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios descriptivos dan lugar a hip&#243;tesis variadas&#46; El siguiente paso consiste en verificarlas&#44; en este momento el investigador tiene la posibilidad de acudir a los dise&#241;os anal&#237;ticos&#44; estos estudios re&#250;nen un conjunto de alternativas suficientemente potentes frente a los estudios experimentales&#46; A la hora de comparar la incidencia de enfermedad entre los individuos expuestos y no expuestos a un determinado factor se dispone por lo general de dos estrategias distintas&#46; Estas dos formas de abordar el problema son los llamados estudios de seguimiento o cohortes y los estudios de casos y controles&#46; El estudio de cohortes representa el m&#233;todo m&#225;s sencillo y directo<span class="elsevierStyleSup">38-45</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios de cohortes&#46; La idea central en este tipo de dise&#241;os es la observaci&#243;n a lo largo del tiempo de un grupo de personas en las que el efecto que se investiga no est&#225; inicialmente presente y los sujetos de la poblaci&#243;n de estudio son examinados y clasificados como expuestos o no expuestos&#46; Tras el per&#237;odo de seguimiento se compara la frecuencia con que aparece el efecto o respuesta en los expuestos y no expuestos&#46; En ocasiones se consideran varias categor&#237;as de exposici&#243;n&#44; por ejemplo&#58; no expuestos&#44; poco expuestos y muy expuestos&#46; A cada uno de los grupos de estudio se le denomina cohorte&#46; La aportaci&#243;n que introduce este tipo de estudios es el car&#225;cter longitudinal del dise&#241;o en el tiempo&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El grupo no expuesto aporta informaci&#243;n sobre la incidencia que podr&#237;a esperarse en el grupo expuesto si dicha exposici&#243;n no influyese en la aparici&#243;n de la enfermedad&#46; Teniendo esto en cuenta&#44; el grupo no expuesto debe seleccionarse de manera que sea similar al grupo expuesto respecto a otros factores de riesgo para la enfermedad en estudio&#46; En principio existen tres formas de selecci&#243;n del grupo no expuesto&#58;</p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Comparaci&#243;n interna&#46; Se elige una cohorte que contiene individuos expuestos y no expuestos en n&#250;mero suficiente&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Comparaci&#243;n externa&#46; Una vez identificada la cohorte expuesta se busca una cohorte no expuesta que sea similar&#46;</p><p class="elsevierStylePara">3&#46; Comparaci&#243;n con la poblaci&#243;n general&#46; La cohorte expuesta es comparada con el total de la poblaci&#243;n&#59; por ejemplo con el total del pa&#237;s &#40;considerado como no expuesto&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El inter&#233;s aqu&#237; es conocer en qu&#233; medida la incidencia en los expuestos es mayor&#44; menor o igual que en los no expuestos&#46; Estas medidas&#44; riesgo relativo &#40;expresado como raz&#243;n de riesgos y raz&#243;n de tasas&#41;&#44; o raz&#243;n de oportunidades y las medidas de impacto potencial como riesgo atribuible y sus f&#243;rmulas para calcularlas quedan lejos del objetivo de esta monograf&#237;a y remitimos al lector interesado a los tratados sobre el tema<span class="elsevierStyleSup">40-45</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios de casos y controles&#46; La frecuencia de aparici&#243;n de nuevos casos en la mayor&#237;a de las enfermedades es baja&#46; Para obtener un n&#250;mero suficiente de casos en un estudio de cohortes es necesario examinar y seguir a un gran n&#250;mero de individuos de cada estado de exposici&#243;n durante un largo per&#237;odo&#46; El coste econ&#243;mico es entonces muy elevado&#46; Una alternativa m&#225;s econ&#243;mica consiste en estudiar los datos de exposici&#243;n utilizando una muestra de la poblaci&#243;n en estudio en lugar del total de &#233;sta&#44; los estudios de casos y controles&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En los estudios de casos y controles se elige un grupo de individuos que tienen un efecto o una enfermedad determinada &#40;casos&#41; y otro en el que est&#225; ausente &#40;controles&#41;&#46; El criterio de asignaci&#243;n es ahora la presencia o no del efecto&#46; En realidad&#44; un estudio caso control tiene enormes semejanzas con uno de cohortes&#44; pero aqu&#237; se obtiene informaci&#243;n sobre la distribuci&#243;n de la exposici&#243;n a partir de una muestra de la poblaci&#243;n en estudio o de la base del estudio&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La selecci&#243;n de los casos tiene como objetivo incluir todos los casos incidentes detectados en una poblaci&#243;n bien definida durante un per&#237;odo de tiempo&#46; En la selecci&#243;n de los casos el requisito m&#225;s importante es que sean casos nuevos&#44; es decir&#44; casos incidentes&#44; para lo cual se necesita adem&#225;s un criterio diagn&#243;stico espec&#237;fico que delimite los criterios de inclusi&#243;n junto a la definici&#243;n de caso&#46; La selecci&#243;n de los controles es el punto m&#225;s dif&#237;cil en el dise&#241;o&#46; El grupo control debe ser seleccionado de forma que refleje la distribuci&#243;n de la exposici&#243;n en la poblaci&#243;n a estudio&#44; es decir&#44; en la poblaci&#243;n que genera los casos&#46; A la hora de la selecci&#243;n existen dos posibilidades&#58;</p><p class="elsevierStylePara">1&#46; Realizar un muestreo aleatorio de la poblaci&#243;n a estudio&#46; Esto requiere que dicha poblaci&#243;n &#40;poblaci&#243;n origen de los casos&#41; sea susceptible del muestreo&#46; En este caso los controles ser&#225;n representativos de la poblaci&#243;n de estudio en sentido estricto &#40;estad&#237;stico&#41;&#44; y la selecci&#243;n en s&#237; misma no introduce ning&#250;n error sistem&#225;tico&#46;</p><p class="elsevierStylePara">2&#46; Los controles no son seleccionados como una muestra aleatoria de la poblaci&#243;n en estudio&#46; Es la &#250;nica alternativa cuando los casos son elegidos de forma que la poblaci&#243;n en estudio no es accesible a muestreo aleatorio&#46; Por ejemplo&#44; cuando los enfermos diagnosticados en un hospital constituyen el grupo de casos&#44; probablemente estos pacientes no representan a todos los afectados por esta enfermedad en la poblaci&#243;n origen de la muestra&#46; El problema estriba en que los controles as&#237; seleccionados podr&#237;an no reflejar la distribuci&#243;n de la exposici&#243;n en la poblaci&#243;n a estudio&#44; y esto introducir&#237;a un error sistem&#225;tico<span class="elsevierStyleSup">46-49</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios experimentales</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios experimentales abarcan un conjunto de dise&#241;os en los que existe una intervenci&#243;n planificada por los investigadores y hay alg&#250;n control sobre la asignaci&#243;n de los pacientes&#44; aunque como veremos&#44; no siempre est&#225;n presentes ambos aspectos&#46; Para algunos autores representan el mejor tipo de estudio cuando se pretende verificar una hip&#243;tesis&#44; por sus caracter&#237;sticas&#59; el experimento permite el control de la asignaci&#243;n&#44; la inclusi&#243;n de manera aleatoria de las personas en los grupos tiene una ventaja sobre el resto de las estrategias&#58; si el azar no desempe&#241;a una mala pasada&#44; se puede esperar que los grupos de comparaci&#243;n sean muy similares entre s&#237;&#46; Es decir&#44; para m&#250;ltiples variables &#40;como sexo&#44; edad y dem&#225;s&#41; es posible conseguir grupos homog&#233;neos&#44; en los que la distribuci&#243;n de las variables que podr&#237;an interferir en los resultados sea semejante&#46; De esta forma&#44; si se encuentran diferencias&#44; s&#243;lo quedar&#237;a una explicaci&#243;n&#58; la intervenci&#243;n&#44; o manipulaci&#243;n de una variable&#46; La situaci&#243;n ideal la representa pues el estudio aleatorio controlado<span class="elsevierStyleSup">28&#44;32&#44;35&#44;50-53</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Aun cuando los estudios experimentales pueden parecer enormemente atractivos por sus ventajas&#44; en multitud de ocasiones son impracticables&#44; las razones &#233;ticas impiden exponer a seres humanos a situaciones que pudieran ser perjudiciales para ellos&#46; A pesar de parecer superiores&#44; los estudios experimentales tambi&#233;n presentan errores&#46; Es cl&#225;sico recordar c&#243;mo el cirujano Hunter&#44; esc&#233;ptico ante la doctrina unicista que defend&#237;a que la s&#237;filis era una manifestaci&#243;n tard&#237;a de la gonococia&#44; decidi&#243; hacer un experimento autoinocul&#225;ndose pus de un enfermo con gonococia&#59; a los pocos d&#237;as desarroll&#243; una uretritis y a las 4 semanas un chancro sifil&#237;tico&#46; Determin&#243; de manera err&#243;nea que la doctrina unicista era verdadera y que el m&#233;todo experimental la apoyaba&#46; Hoy en d&#237;a conocemos que Hunter se inocul&#243; con material de un paciente con las dos enfermedades y que la coexistencia de varias enfermedades de transmisi&#243;n sexual en un mismo enfermo es un fen&#243;meno frecuente<span class="elsevierStyleSup">26</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Estudios cuasi experimentales&#46; Se definen como estudios experimentales en los que falta o bien la asignaci&#243;n aleatoria o bien el grupo control&#46; Se trata de responder a la pregunta&#44; &#191;consigue la intervenci&#243;n producir alguna diferencia&#63; Las intervenciones a evaluar pueden ser muy diversas&#46; Por ejemplo&#44; interesa saber si el tipo de informaci&#243;n que se facilita a los pacientes con psoriasis influye sobre su calidad de vida&#46; En situaciones de este tipo puede medirse alg&#250;n indicador de la situaci&#243;n &#40;lo que en cuasi experimentaci&#243;n se conoce como indicador de estado del sistema&#41;&#46; A continuaci&#243;n se introduce alguna modificaci&#243;n &#40;la intervenci&#243;n&#41;&#44; y una segunda observaci&#243;n mide de nuevo la situaci&#243;n&#46; La diferencia entre la primera y la segunda observaci&#243;n determina si la modificaci&#243;n tiene alg&#250;n efecto<span class="elsevierStyleSup">28&#44;53&#44;54</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Ensayos cl&#237;nicos o estudios aleatorios controlados&#46; Son el experimento en las condiciones de control m&#225;s ideales&#46; Se realizan mediante asignaci&#243;n aleatoria individual&#44; de forma que el investigador decide la exposici&#243;n o no de los participantes usando el azar como criterio &#40;una moneda al aire&#44; tablas de n&#250;meros aleatorios o t&#233;cnicas de ordenador&#41;&#46; Se espera que el azar distribuya a las personas de forma homog&#233;nea&#44; consiguiendo grupos comparables&#44; similares en todo excepto en la exposici&#243;n de inter&#233;s&#46; La manipulaci&#243;n de una variable consigue entonces que en uno de los grupos est&#233; presente la exposici&#243;n y en otro&#44; que se usa como referencia o control&#44; no lo est&#233;&#46; De esta forma&#44; las diferencias que se encuentren al final del estudio pueden atribuirse al efecto de la exposici&#243;n&#46; De acuerdo con los objetivos perseguidos&#44; la investigaci&#243;n de estudios cl&#237;nicos con f&#225;rmacos se desarrolla en fases &#40;tabla 4&#41;<span class="elsevierStyleSup">38&#44;45</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab12.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">CALIDAD DE LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLOGICOS</p><p class="elsevierStylePara">Un estudio epidemiol&#243;gico puede ser considerado como un ejercicio de medida de la frecuencia de una enfermedad&#44; o del efecto que sobre ella tiene una determinada exposici&#243;n&#46; Existen tres conceptos que hoy en d&#237;a se consideran fundamentales para realizar e interpretar investigaci&#243;n cl&#237;nica&#58; la validez interna&#44; la precisi&#243;n estad&#237;stica y la validez externa&#46; La validez se refiere a la capacidad del estudio para medir el objetivo que se propone&#44; o bien el grado en que una variable mide realmente aquello para lo que est&#225; destinada&#46; Su defecto determina desviaciones denominadas &#171;error sistem&#225;tico&#187;&#46; Cuanto menos v&#225;lida sea una medida m&#225;s probabilidades hay de cometer un sesgo o error sistem&#225;tico&#46; La precisi&#243;n es la posibilidad de replicaci&#243;n o reproducci&#243;n de un estudio&#44; es decir&#44; el grado de similitud que presentar&#237;an los resultados en distintos estudios realizados bajo las mismas circunstancias&#44; es decir&#44; cuanto mayor es la precisi&#243;n&#44; menor es el papel que el azar desempe&#241;a en el resultado obtenido en un estudio&#46; La falta de precisi&#243;n se denomina &#171;error aleatorio&#187;&#44; es decir&#44; errores producidos por el azar debidos al hecho de no trabajar con poblaciones completas&#44; sino con muestras de &#233;stas&#59; este tipo de error disminuye al aumentar la muestra&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Todo estudio cl&#237;nico es pues susceptible de cometer los dos tipos de errores antes mencionados&#44; los errores sistem&#225;ticos o sesgos conllevan siempre que la validez interna del estudio sea baja y tambi&#233;n pueden -resultar en una validez externa baja&#46; Los errores aleatorios resultan en la falta de precisi&#243;n estad&#237;stica y en una significaci&#243;n estad&#237;stica baja&#46; As&#237; pues&#44; las preguntas que nos hacemos al valorar el resultado de un estudio son tres&#46; La primera y la m&#225;s importante es si el resultado de aquel estudio es correcto &#40;validez interna&#41;&#46; En caso afirmativo&#44; procede hacerse la segunda pregunta&#44; cu&#225;n precisa o estad&#237;sticamente significativa es la respuesta que da al problema planteado &#40;hasta qu&#233; punto los resultados obtenidos pueden deberse al azar&#41;&#46; La tercera pregunta es si el resultado es aplicable a nuestros propios pacientes &#40;validez externa&#41;<span class="elsevierStyleSup">9&#44;36&#44;55</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">VALIDEZ DE LAS COMPARACIONES DE FRECUENCIAS DE ENFERMEDAD</p><p class="elsevierStylePara">En los &#250;ltimos a&#241;os se han clasificado los errores sistem&#225;ticos en los dise&#241;os de los estudios en tres grandes grupos&#58; los sesgos de selecci&#243;n&#44; los sesgos de informaci&#243;n y los factores de confusi&#243;n&#46; Como ya se se&#241;al&#243;&#44; estos factores conducen a una estimaci&#243;n incorrecta o no v&#225;lida del efecto o par&#225;metro que se estudia<span class="elsevierStyleSup">9&#44;19&#44;22&#44;26&#44;33&#44;56</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Sesgo de selecci&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">Este tipo de error ocurre en fases del estudio al elegir una muestra que no represente de forma adecuada a la poblaci&#243;n de estudio o al formar los grupos que se van a comparar&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Deseamos estimar la prevalencia del c&#225;ncer cut&#225;neo en los sujetos adultos residentes en un municipio &#40;poblaci&#243;n de estudio&#41;&#46; Para ello&#44; se estudian los 100 primeros sujetos que acuden a una consulta de un servicio dermatol&#243;gico&#46; Obviamente&#44; los sujetos que acuden a la consulta no son representativos de la poblaci&#243;n del municipio&#44; por lo que obtendr&#237;amos una estimaci&#243;n sesgada de la prevalencia de la enfermedad&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los sesgos de selecci&#243;n tambi&#233;n se pueden producir durante el seguimiento de los participantes&#46; Si la proporci&#243;n de individuos que se pierden es diferente en los grupos que se comparan&#44; el investigador sospechar&#225; que puede existir un sesgo&#46; No obstante&#44; esta diferencia no implica que exista&#44; sino que el error se producir&#225; si la probabilidad de desarrollar la enfermedad entre los sujetos que se pierden es diferente en cada uno de los grupos&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Un estudio que compara dos antif&#250;ngicos&#44; administrado cada uno a un grupo de 100 sujetos&#44; y se producen 20 p&#233;rdidas en cada uno de ellos&#46; El porcentaje de &#233;xito terap&#233;utico con cada uno de ellos es del 50 &#37; entre los que finalizan el estudio&#44; por lo que se podr&#237;a concluir que poseen la misma eficacia &#40;50 &#37;&#41;&#46; Sin embargo&#44; entre las p&#233;rdidas &#40;20 pacientes&#41; s&#243;lo uno de los sujetos que recibi&#243; el medicamento 1 fue clasificada como &#233;xito mientras que con el medicamento 2&#44; lo fueron 10 pacientes&#46; Cuando se calcula el tanto por ciento total de &#233;xitos el medicamento 2 es el m&#225;s eficaz &#40;50 de 100 <span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span> 50 &#37; frente a 41 de 100 <span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span> 41 &#37;&#41;&#46; As&#237; pues&#44; aunque el porcentaje de p&#233;rdidas sea el mismo&#44; se puede producir un sesgo&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Otra situaci&#243;n que puede producir un sesgo de selecci&#243;n es la existencia de no respuestas&#44; lo que suele ocurrir en las encuestas&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Supongamos un estudio en el que se desea determinar el tratamiento de primera elecci&#243;n de dermatitis at&#243;pica grave entre los dermat&#243;logos de una determinada zona geogr&#225;fica&#46; Para ello se selecciona una muestra aleatoria de 100 profesionales a los que se env&#237;a un cuestionario&#46; Comprueban 60 dermat&#243;logos&#44; de los que 30 comprueban que el tratamiento de primera elecci&#243;n son los corticoides de potencia intermedia&#46; De este resultado no puede inferirse autom&#225;ticamente que la utilizaci&#243;n de corticoides t&#243;picos como primera elecci&#243;n es del 50 &#37;&#46; Hay que tener en cuenta la existencia de 40 dermat&#243;logos que no han comprobado a la encuesta&#46; Si la utilizaci&#243;n de corticoides entre los que no han respondido es diferente de la que existe entre los que s&#237; han respondido la cifra del 50 &#37; es una estimaci&#243;n sesgada de la verdadera prevalencia&#46; En caso contrario&#44; podr&#237;a asumirse que las no respuestas no est&#225;n relacionadas con el fen&#243;meno de estudio &#40;podr&#237;an considerarse aleatorias&#41;&#44; de forma que la cifra observada ser&#237;a una estimaci&#243;n no sesgada&#44; aunque se habr&#237;a producido una p&#233;rdida de precisi&#243;n en la estimaci&#243;n debido al menor n&#250;mero de respuestas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La &#250;nica manera de asegurar que las p&#233;rdidas durante el seguimiento o las no respuestas no introducen un error sistem&#225;tico en los resultados es evitar que se produzcan&#44; o bien obtener informaci&#243;n suplementaria que permita evaluar si los sujetos que se pierden&#44; o que no comprueban&#44; difieren de los que finalizan el estudio<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Sesgos de informaci&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">El sesgo de informaci&#243;n se produce cuando las mediciones de las variables de estudio son de mala calidad o son sistem&#225;ticamente desiguales entre los grupos de pacientes&#46; Las principales fuentes de estos errores son la aplicaci&#243;n de pruebas poco sensibles y&#47;o espec&#237;ficas para la medici&#243;n de las variables o de criterios diagn&#243;sticos incorrectos&#44; o distintos en cada grupo&#44; y las imprecisiones u omisiones en la recogida de datos&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Supongamos un estudio en el que el objetivo es comparar el PASI en pacientes con psoriasis en funci&#243;n del sexo&#46; Sin embargo&#44; la medici&#243;n en las mujeres se hace completamente desnudas&#44; mientras que la persona responsable de medirlo en los hombres realiza la medici&#243;n a los pacientes con zapatos&#44; calcetines y calzoncillos&#46; El problema de este estudio es que se aplica un mismo instrumento de medida de forma diferente seg&#250;n el grupo de estudio&#46; Otro ejemplo&#58; si se quiere estudiar una asociaci&#243;n entre la ingesti&#243;n de alcohol y la psoriasis&#44; y en los pacientes con psoriasis se obtiene la informaci&#243;n a partir de una entrevista personal&#44; mientras que en los individuos del grupo control se obtiene de las historias cl&#237;nicas&#44; es de esperar que en el primer grupo la informaci&#243;n sea m&#225;s exacta y sistem&#225;ticamente diferente de la obtenida en el grupo control&#44; lo que sesgar&#225; los resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Por otra parte&#44; se ha definido como sesgo de sospecha diagn&#243;stica el hecho de que el conocimiento de que el paciente ha estado expuesto a un factor de riesgo condicione la intensidad con la que se investiga un determinado diagn&#243;stico<span class="elsevierStyleSup">8</span>&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">Si conocemos que un paciente con virus de la inmunodeficiencia humana &#40;VIH&#41; ha estado tomando sulfamidas y presenta una erupci&#243;n cutaneomucosa generalizada de 5 semanas de evoluci&#243;n es m&#225;s probable que pensemos en un s&#237;ndrome de Stevens-Johnson que si desconocemos tal exposici&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los errores sistem&#225;ticos&#44; ya sean de selecci&#243;n o de informaci&#243;n&#44; a diferencia de lo que ocurre con el error aleatorio&#44; no se aten&#250;an al aumentar el tama&#241;o de la muestra&#59; de hecho&#44; aunque se incluyan m&#225;s individuos lo &#250;nico que se lograr&#225; es perpetuar el sesgo&#46; Adem&#225;s&#44; un error de estas caracter&#237;sticas&#44; una vez introducido&#44; es casi imposible de enmendar en la fase de an&#225;lisis<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Sesgos de confusi&#243;n</p><p class="elsevierStylePara">Se trata del tercer tipo de sesgo que pone en peligro la validez interna de un estudio cl&#237;nico&#46; No se tiene en cuenta que la asociaci&#243;n observada entre un factor de estudio &#40;un f&#225;rmaco&#44; un h&#225;bito de vida o cualquier otro factor de riesgo&#41; y la variable de la respuesta &#40;una enfermedad&#44; un tratamiento&#44; un diagn&#243;stico&#41; puede ser total o parcialmente explicada por una tercera variable &#40;factor de confusi&#243;n&#41;&#44; o por el contrario&#44; cuando una asociaci&#243;n real queda enmascarada por este factor&#46; Por ejemplo&#58;</p><p class="elsevierStylePara">En un estudio epidemiol&#243;gico se descubri&#243; que los individuos con alto consumo de alcohol ten&#237;an mayor riesgo de padecer c&#225;ncer de pulm&#243;n que los abstemios&#46; Sin embargo&#44; la causa de este aumento de riesgo es debida al mayor consumo de tabaco entre los bebedores&#59; la confusi&#243;n introducida por el tabaco explicaba la asociaci&#243;n observada entre consumo de alcohol y c&#225;ncer de pulm&#243;n<span class="elsevierStyleSup">57</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En la situaci&#243;n m&#225;s extrema&#44; un factor de confusi&#243;n puede invertir la direcci&#243;n de una asociaci&#243;n&#46; Es la llamada paradoja de Simpson&#46; Rothman<span class="elsevierStyleSup">56</span> presenta el siguiente ejemplo&#58; supongamos que un hombre entra en una tienda para comprarse un sombrero y encuentra una estanter&#237;a con 30&#44; 10 de ellos negros y 20 grises&#46; Descubre que 9 de los 10 sombreros negros le est&#225;n bien&#44; pero que de los 20 grises s&#243;lo le est&#225;n bien 17&#46; Por tanto&#44; toma nota de que la proporci&#243;n de sombreros negros que le est&#225;n bien es del 90 &#37;&#44; mientras que la de los grises es s&#243;lo del 85 &#37;&#46; En otra estanter&#237;a de la misma tienda encuentra otros 30 sombreros&#44; 20 negros y 10 grises&#46; En ella&#44; 3 &#40;15 &#37;&#41; de los sombreros negros le va bien y de los grises s&#243;lo 1 &#40;10 &#37;&#41; le va bien&#46; Antes de que escoja un sombrero la tienda cierra y &#233;l decide volver al d&#237;a siguiente&#46; Durante la noche un empleado ha puesto todos los sombreros en una &#250;nica estanter&#237;a&#58; ahora hay en ella 60 sombreros&#44; 30 de cada color&#46; El cliente recuerda que el d&#237;a anterior la proporci&#243;n de sombreros negros que le estaban bien era superior en ambas estanter&#237;as&#46; Hoy se da cuenta de que aunque tiene delante los mismos sombreros&#44; una vez mezclados s&#243;lo un 40 &#37; &#40;12 de 30&#41; de los sombreros negros le est&#225; bien&#44; mientras que de los grises es del 60 &#37; &#40;18 de 30&#41;&#46; Algunos autores consideran este tipo de sesgo distinto de los anteriores&#44; ya que es el &#250;nico que se puede controlar en la fase de an&#225;lisis y no s&#243;lo en la de dise&#241;o<span class="elsevierStyleSup">5&#44;9&#44;26&#44;46&#44;47&#44;58</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Control de los errores</p><p class="elsevierStylePara">Los sesgos de selecci&#243;n y de clasificaci&#243;n deben controlarse en la medida de lo posible durante la fase de dise&#241;o del estudio o&#44; de lo contrario&#44; pueden llegar a invalidar los resultados&#46; La confusi&#243;n tambi&#233;n puede controlarse en la fase de dise&#241;o&#46; Se utiliza en ocasiones la restricci&#243;n&#44; es decir&#44; la limitaci&#243;n del estudio a un solo subgrupo&#46; Si el sexo fuera un factor de confusi&#243;n ya conocido&#44; se puede centrar el estudio en hombres o mujeres &#250;nicamente&#46; Otra posibilidad de control es mediante lo que se conoce como apareamiento&#44; haciendo que los grupos de comparaci&#243;n sean similares en cuanto a factores de confusi&#243;n ya conocidos&#59; por ejemplo&#44; elegir cada control con una edad semejante al caso correspondiente&#46; La mejor herramienta en el dise&#241;o es&#44; sin embargo&#44; la asignaci&#243;n en los grupos de manera aleatoria<span class="elsevierStyleSup">26&#44;43</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">PRINCIPIOS BASICOS DEL ANALISIS DE DATOS</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios epidemiol&#243;gicos se dividen en dos grupos seg&#250;n sus objetivos&#46; El primero re&#250;ne aqu&#233;llos dirigidos a determinar la frecuencia de enfermedad en una poblaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Medidas de frecuencia de enfermedad</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios que describen la frecuencia de enfermedad utilizan la prevalencia&#44; la incidencia acumulada o la tasa de incidencia como medidas de &#233;sta&#46; Los valores obtenidos deben presentarse acompa&#241;ados de un &#171;intervalo de confianza&#187; que informa sobre la precisi&#243;n del valor observado<span class="elsevierStyleSup">59&#44;60</span>&#46; Un intervalo de confianza del 95 &#37; es un rango de valores calculado teniendo en cuenta la variaci&#243;n aleatoria&#59; este intervalo tiene un 95 &#37; de probabilidades de contener el verdadero valor del par&#225;metro estudiado&#46; Esto significa que&#44; en promedio&#44; el 95 &#37; de los intervalos contienen el valor real y el 5 &#37;&#44; no&#46; El intervalo de confianza informa acerca de la precisi&#243;n del estudio&#46; Esto es de gran importancia en los estudios epidemiol&#243;gicos en los que la variaci&#243;n aleatoria derivada del reducido n&#250;mero de enfermos estudiados desempe&#241;a un papel importante a la hora de interpretar los resultados&#46; De esto se deduce que el aumento del n&#250;mero de individuos produce un estrechamiento del intervalo y aumenta as&#237; la precisi&#243;n de la estimaci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En el c&#225;lculo del intervalo de confianza se asume que se ha estudiado una muestra aleatoria de la poblaci&#243;n de referencia&#46; Al interpretarlo&#44; hay que tener en cuenta la posibilidad de existencia de otras fuentes de error no debidas al azar&#46; Si &#233;stas existen&#44; o si la muestra no es aleatoria&#44; el error de la estimaci&#243;n puede ser mayor que el sugerido por la amplitud del intervalo<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46; Para una discusi&#243;n detallada sobre el c&#225;lculo y la interpretaci&#243;n de un intervalo de confianza&#44; el lector puede dirigirse a un texto de estad&#237;stica<span class="elsevierStyleSup">61&#44;62</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En el c&#225;lculo del intervalo de confianza es necesario utilizar un modelo probabil&#237;stico mediante el cual se estima la probabilidad de obtener distintos resultados posibles&#46; En epidemiolog&#237;a&#44; el modelo utilizado se basa generalmente en la distribuci&#243;n binomial o en la distribuci&#243;n de Poisson&#46; Sin embargo&#44; en la pr&#225;ctica&#44; cuando el tama&#241;o es grande&#44; estos modelos pueden aproximarse a la distribuci&#243;n gaussiana&#44; llamada generalmente distribuci&#243;n normal&#46; Por tanto&#44; asumiendo que el tama&#241;o muestral es suficientemente grande&#44; los intervalos de confianza pueden obtenerse utilizando los siguientes procedimientos&#58;</p><p class="elsevierStylePara">A&#46;Prevalencia&#46; Llamamos B al n&#250;mero de individuos que presentan la enfermedad y N al n&#250;mero total de individuos en la poblaci&#243;n&#59; seg&#250;n la definici&#243;n antes enunciada&#44; la prevalencia ser&#237;a&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P &#61; B&#47;N</p><p class="elsevierStylePara">El intervalo de confianza del 95 &#37; se obtendr&#237;a como&#58;</p><p class="elsevierStylePara">P &#177; 1&#44;96 &#8730;P&#40;1 &#173; P&#41;&#47;N</p><p class="elsevierStylePara">Donde operando con los signos &#43; y &#173; se obtienen respectivamente los l&#237;mites superior e inferior del intervalo&#46; La constante 1&#44;96 corresponde al nivel de confianza deseado del 95 &#37;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">B&#46;Incidencia acumulada&#46; Denominando A al n&#250;mero de individuos que enferman durante el per&#237;odo de observaci&#243;n y N al n&#250;mero de individuos en riesgo al comienzo de dicho per&#237;odo&#44; tendr&#237;amos que&#58;</p><p class="elsevierStylePara">IA &#61; A&#47;N</p><p class="elsevierStylePara">El intervalo de confianza del 95 &#37; se obtiene de acuerdo con los mismos principios&#44; ya que tanto la prevalencia como la incidencia acumulada son proporciones&#58;</p><p class="elsevierStylePara">IA &#177; 1&#44;96 &#8730;IA&#40;1 &#173; IA&#41;&#47;N</p><p class="elsevierStylePara">C&#46;Tasa de incidencia&#46; Si denominamos A al n&#250;mero de casos que aparecen durante el per&#237;odo de observaci&#243;n y R al n&#250;mero de a&#241;os en riesgo&#44; la tasa de incidencia ser&#237;a&#58;</p><p class="elsevierStylePara">I &#61; A&#47;R</p><p class="elsevierStylePara">El intervalo de confianza correspondiente vendr&#237;a dado por&#58;</p><p class="elsevierStylePara">I &#177; 1&#44;96 &#8730;I&#47;R</p><p class="elsevierStylePara">Desde el punto de vista estad&#237;stico existe una diferencia importante entre las dos medidas anteriores y la tasa de incidencia&#44; dado que las primeras son proporciones mientras que la tasa de incidencia es el n&#250;mero de casos por unidad de tiempo en riesgo<span class="elsevierStyleSup">6&#44;10&#44;28</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">EVALUACION Y APLICACION DE LOS RESULTADOS DE ESTUDIOS DE PRUEBAS DIAGNOSTICAS</p><p class="elsevierStylePara">Los cl&#237;nicos habitualmente tenemos dilemas cuando ordenamos e interpretamos pruebas diagn&#243;sticas&#46; La continua proliferaci&#243;n de tecnolog&#237;a m&#233;dica proporciona cada vez m&#225;s art&#237;culos sobre pruebas diagn&#243;sticas&#46; Este apartado presenta los principios de art&#237;culos bien realizados sobre pruebas diagn&#243;sticas y la &#243;ptima utilizaci&#243;n de la informaci&#243;n que proporcionan &#40;tabla 5&#41;<span class="elsevierStyleSup">63-67</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="103v95n03-13058573tab13.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">&#191;Son v&#225;lidos los resultados del estudio&#63;</p><p class="elsevierStylePara">Gu&#237;a primaria</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Existe una comparaci&#243;n ciega&#44; independiente con una prueba de referencia est&#225;ndar&#63; La utilidad de una prueba diagn&#243;stica se determina mejor cuando se compara con la &#171;verdad&#187;&#46; El lector debe asegurarse que la prueba de referencia est&#225;ndar &#40;biopsia&#44; autopsia&#44; seguimiento prolongado&#44; etc&#46;&#41; se ha aplicado a todos los pacientes junto con la prueba bajo estudio<span class="elsevierStyleSup">7</span>&#46; Si la prueba est&#225;ndar de control no es aceptable el art&#237;culo no proporcionar&#225; resultados v&#225;lidos&#46; Si se acepta la referencia est&#225;ndar&#44; la siguiente pregunta es si los resultados de la prueba y la prueba de referencia son aplicados de forma independiente&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;El paciente individual se incluye en un apropiado espectro de pacientes a los que la prueba diagn&#243;stica se puede aplicar en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#63; Una prueba diagn&#243;stica es realmente &#250;til s&#243;lo si distingue entre enfermos y sanos o estados de la enfermedad que pueden confundirse&#46; Casi todas las pruebas pueden distinguir entre sano y enfermedad muy avanzada o grave&#44; pero esto no es de utilidad en la pr&#225;ctica cl&#237;nica diaria&#46; El verdadero&#44; valor pragm&#225;tico de una prueba se establece s&#243;lo en un estudio que se asemeje de manera cercana a la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46; Un ejemplo cl&#225;sico de prueba diagn&#243;stica es el ant&#237;geno carcinoembrionario &#40;CEA&#41; en el c&#225;ncer colorrectal&#46; Inicialmente se midieron las concentraciones de CEA en pacientes que presentaban un carcinoma colorrectal en estado avanzado&#44; obteni&#233;ndose cifras elevadas en el 97&#44;2 &#37; de los pacientes&#46; Estos resultados sugirieron que pod&#237;a ser una prueba de utilidad para el diagn&#243;stico o incluso un cribado del c&#225;ncer colorrectal&#46; Estudios posteriores en enfermos con estadios menos avanzados de c&#225;ncer colorrectal y otras enfermedades inflamatorias demostraron que la eficacia del CEA era nula&#44; quedando en estos momentos el CEA &#250;nicamente como elemento de seguimiento de pacientes con c&#225;ncer colorrectal conocido<span class="elsevierStyleSup">68</span>&#46; Algo similar ocurre en nuestra especialidad con el marcador serol&#243;gico S-100 en sangre para el melanoma que es incapaz de detectar estadios precoces de la enfermedad y no es de utilidad como prueba de cribado<span class="elsevierStyleSup">69</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Gu&#237;a secundaria</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Se ha evaluado la influencia para realizar la prueba est&#225;ndar de los resultados obtenidos por la prueba&#63; Las propiedades de una prueba diagn&#243;stica estar&#225;n distorsionadas si sus resultados influyen para que los pacientes realicen la prueba de referencia est&#225;ndar&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Los m&#233;todos para realizar la prueba est&#225;n lo suficientemente detallados como para permitir su replicaci&#243;n&#63; Si los autores de un art&#237;culo concluyen que podemos usar un prueba diagn&#243;stica&#44; deben explicar c&#243;mo podemos realizarla&#46; Esta descripci&#243;n debe abarcar todos los aspectos que son importantes en la preparaci&#243;n del paciente&#44; la realizaci&#243;n de la prueba &#40;t&#233;cnica&#44; posibilidad de dolor&#41;&#44; y el an&#225;lisis e interpretaci&#243;n de resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> &#191;Cu&#225;les son los resultados&#63; &#191;Se proporcionan los datos necesarios para realizar los c&#225;lculos de los resultados proporcionados por la prueba&#63; Todo art&#237;culo debe proporcionar los datos necesarios &#40;sensibilidad&#44; especificidad&#44; likelihood ratios&#41; suficientes que nos permitan realizar los c&#225;lculos necesarios para obtener los mismos resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Los resultados presentados me ayudar&#225;n en la atenci&#243;n a mis pacientes&#63; &#191;Se podr&#225;n reproducir los resultados y su interpretaci&#243;n en mi consulta&#63; El valor de las pruebas depende de su habilidad para lograr los mismos resultados cuando se aplican al mismo tipo de pacientes&#46; Una pobre reproducibilidad puede deberse a la prueba en s&#237; misma o a que la aplicaci&#243;n de la prueba requiere interpretaci&#243;n&#46; Idealmente&#44; un art&#237;culo debe informar cu&#225;n reproducible es una prueba&#59; esto es especialmente importante cuando se requiere una experiencia para la realizaci&#243;n o interpretaci&#243;n de la prueba &#40;podemos trasladar este problema cuando uno o m&#225;s colegas examinamos el mismo paciente&#44; la misma preparaci&#243;n histol&#243;gica&#44; incluso cuando todos son expertos en el tema y no se llega al mismo diagn&#243;stico&#41;&#46; Si la reproducibilidad de una prueba es mediocre y muestra discordancias entre observadores y aun as&#237; la prueba discrimina bien entre aquellos con la enfermedad y los que no&#44; es entonces muy &#250;til&#46; Bajo estas circunstancias&#44; es probable que la prueba sea f&#225;cilmente aplicable en nuestra consulta&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Se pueden aplicar los resultados a mis pacientes&#63; Si se practica la medicina en pacientes similares a los del estudio y los pacientes re&#250;nen todos los criterios de inclusi&#243;n y ninguno de los de exclusi&#243;n&#44; se puede confiar en que los resultados son aplicables&#46; Hay que tener en cuenta que las propiedades de la prueba pueden cambiar con diferentes intensidad de las enfermedades o condiciones parecidas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#191;Cambian los resultados de la prueba mi manejo&#63; Es &#250;til hacer&#44; aprender&#44; ense&#241;ar y comunicar decisiones de manejo del paciente para unir las posibilidades de una prueba a la enfermedad diana en estudio&#59; es por ello que&#44; para una enfermedad diana&#44; una prueba muestra un resultado debajo de un umbral que permite al cl&#237;nico descartar un diagn&#243;stico y no solicitar nuevas pruebas &#40;umbral de diagn&#243;stico&#41;&#46; De forma similar&#44; hay resultados por encima de un umbral que permiten al facultativo considerar un diagn&#243;stico confirmado y no solicitar nuevas pruebas e iniciar tratamiento &#40;umbral de tratamiento&#41;&#46; Cuando la probabilidad de que la enfermedad diana se encuentre en la prueba entre el umbral de diagn&#243;stico y el umbral del tratamiento&#44; es obligatorio realizar nuevas pruebas que confirmen el diagn&#243;stico&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Es necesario se&#241;alar que&#44; en medicina cl&#237;nica&#44; estamos realizando desde el inicio una serie secuencial de varias pruebas&#46; Cada pregunta de la historia&#44; o cada hallazgo de la exploraci&#243;n f&#237;sica&#44; representa una prueba diagn&#243;stica&#46; Vamos generando diagn&#243;sticos que se van modificando con cada nuevo hallazgo&#46; En general&#44; tambi&#233;n pueden usarse pruebas de laboratorio o procedimientos radiol&#243;gicos de la misma forma&#46; Sin embargo&#44; si dos pruebas est&#225;n muy cercanas entre s&#237;&#44; la aplicaci&#243;n de la segunda prueba puede proporcionar poca o nula informaci&#243;n a&#241;adida&#46; Por ejemplo&#44; si se dispone de los resultados de la prueba m&#225;s potente para la detecci&#243;n del d&#233;ficit de hierro&#44; la ferritina s&#233;rica&#44; prueba adicionales como el hierro s&#233;rico o la saturaci&#243;n de transferrina no a&#241;aden nueva informaci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">70</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> &#191;Estar&#225;n los pacientes mejor con los resultados de la prueba&#63; El criterio &#250;ltimo para la utilidad de una prueba diagn&#243;stica es si a&#241;ade informaci&#243;n no disponible de otra manera&#44; y si esta informaci&#243;n lleva a un cambio en el tratamiento del paciente que beneficie al paciente&#46; El valor de una prueba ser&#225; indiscutible cuando la enfermedad sin diagn&#243;stico apropiado es grave&#44; la prueba no supone importantes riesgos y existe un tratamiento efectivo<span class="elsevierStyleSup">71</span>&#46;</p>"
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Información del artículo
ISSN: 00017310
Idioma original: Español
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