Capítulo 3

Tasas de prevalencia poblacionales, estandarización y estimación por intervalo

2.3. Tasas de prevalencia. Estado de salud de una población

La prevalencia se define como la medida de la presencia de un problema de salud de una población, en un tempo definido, t₀. En principio, podría caracterizarse mediante la determinación del número de casos presentes en el momento del estudio; sin embargo, si bien esta cantidad nos aporta la información relevante de la carga de la enfermedad o del problema de salud, depende obviamente del tamaño de la población estudiada y de su composición, por sexo y edad.

Figura 3.1 Definición de la prevalencia

Como ya hemos visto en el capítulo anterior, para eliminar este efecto y facilitar la expresión estandarizada entre poblaciones diferentes, la prevalencia se enuncia mediante la proporción de habitantes que son casos, entre la población a la cual pertenecen; es decir, mediante la tasa de prevalencia, cuya forma de calcular está representada en la Ecuación 3.1 (Ec. 3.1).

El término 10ⁿ resume las formas de expresar la proporción, por ciento o porcentaje, n=2, o por otras potencias de diez cuando la prevalencia es muy baja, como por mil, n=3, por cien mil, n=5, etcétera.

Esta forma conocida con el nombre de tasa de prevalencia cruda o bruta, si bien elimina el efecto del tamaño de la población, tiene la característica de que depende enormemente de la estructura poblacional. Así entonces, una tasa de enfermedades crónico degenerativas en una población con una estructura demográfica mayoritariamente formada por jóvenes menores de 16 años, como puede ser la que se observa en países en explosión demográfica, como los países que conforman el Magreb, Marruecos, Argelia o Túnez, será muy inferior comparada a las de un país de pirámide envejecida, como puede ser Holanda.

Este hecho no nos debe llevar a pensar que la población magrebí padece ese problema con menor intensidad si no que las diferencias pueden ser atribuidas precisamente al hecho de que, como Holanda tiene una estructura demográfica muy distinta, la diferencia observada de tasas podría ser debida, y de hecho lo es, a que en este país la proporción de mayores de 65 años es muy superior a la que puede observarse en los países magrebíes.

El envejecimiento de una población es determinante de la tasa de prevalencia global, y más aún para enfermedades crónicas. Este hecho puede mostrarse en los siguientes datos: para el año 2004, las personas con discapacidad moderada y grave por Enfermedad de Alzheimer y otras clases de demencia fueron 14,9 millones a nivel mundial (todas las edades); para países de ingreso bajo y mediano¹⁰, entre los habitantes de 60 años o más, se registraron 7 millones, mientras que en los países de ingreso alto fue 6,2 millones, en ese mismo grupo de habitantes.

En el año 2001, en España, la tasa global de demencia senil (en mayores de 65 años) fue del orden del 0,9%, con una franja de habitantes que superaba los 65 años, del 16,5%. Las proyecciones para el año 2030 indican para ese país una tasa global de prevalencia de demencia senil de 1,3% con una proporción de adultos mayores del 19,5%. Sin embargo, la tasa de prevalencia de demencia senil en habitantes mayores de 65 años no varía excesivamente, previéndose que sea aproximadamente del 1,6%.

En el sudeste asiático, caracterizado por poblaciones que están en clara expansión, en las que más de la mitad de los habitantes son menores de 30 años, la prevalencia global de la demencia senil es del 1,9%; o las de África, excluidos los países mediterráneos, la tasa de prevalencia de demencia senil es del orden del 1,6%, para el año 2001. Si bien estos números parecerían ser muy similares, para compararlos se debe considerar la composición poblacional de cada país o región, pues definitivamente no son iguales.

Ejercicio 3.1.

Discuta y comente las posibles fuentes de error de estas diferencias o variabilidades, no sólo demográficas, sino también de la influencia de los sistemas de notificación, diagnóstico y accesibilidad a los servicios de salud.

3.2 Tasas de prevalencia específicas

Como puede deducirse del apartado anterior, una manera de comparar y definir las tasas de prevalencia especialmente en enfermedades o en problemas de salud muy dependientes de alguna característica demográfica, como la edad de los habitantes, es definir la tasa por los diversos niveles de esa categoría.

Así podemos describir la tasa por sexos, como sería el caso en el que el problema de salud esté muy condicionado por el hecho de ser hombre o mujer. Podría ser esta la situación de la diabetes tipo II, la cual es más frecuente en mujeres que en hombres, o diferente según el grupo étnico.

De esta forma, podemos definir la tasa específica como el cálculo y descripción del problema de salud por categorías de la variable independiente¹¹ que creemos puede estar relacionada con la enfermedad. En principio, las más utilizadas son las tasas específicas por sexo y edad, que según la forma habitual de expresar las pirámides demográficas, constituyen un conjunto de dieciocho valores (18 grupos de edad) para cada sexo.

Esquematizar en dieciocho grupos la estructura de edad de una población, es la forma más habitual de presentar esta variable demográfica. Usualmente se divide a la población en grupos de edad de cinco en cinco años, a excepción del primer grupo que clasifica a los individuos entre 0 y 1 año y el último para habitantes de más de 65 años.

Figura 3.2 Características de las tasas específicas

No obstante esta clasificación no es más que un acuerdo consensuado para que las comparaciones de las tasas específicas entre poblaciones sean posibles, pero no es la única; por ejemplo, las tasas de prevalencia de tuberculosis, generalmente, consideran la población de mayores de 15 años, para hombres y mujeres; otro ejemplo es el de la “población económicamente activa”, para la que solo se toma en cuenta a la población de 12 y más años de edad.

En otros casos las tasas, como en la demencia senil, se considera especialmente a la población mayor de 65 años, pero ahora sí dividida de cinco en cinco años. No debe creerse, sin embargo, que el único tipo de tasa específica es la que se describe por sexo y edad, si no que puede ser específica de las categorías de otra variable. Por ejemplo podríamos hablar de tasas específicas para habitantes del mundo rural o urbano, por el hecho de declararse identitariamente como indígena o no, de tasa específica por niveles de ingresos, por nivel alcanzado de escolarización, etcétera.

Otro tipo de tasas específicas son aquellas que se usan como indicadores internacionales de salud y demografía, como puede ser la tasa de natalidad (cantidad de nacimientos que tiene lugar en una comunidad en un lapso de tiempo determinado), tasa de mortalidad infantil (número de menores nacidos vivos que mueren antes de cumplir el año de edad entre el total de nacidos vivos) o tasa de fecundidad (número de nacimientos por cada mil mujeres en edad fértil habitantes en un año).

Ejercicio 3.2.

Describa al menos diez tipos de tasas específicas que se usen en el ámbito de la Salud y Demografía, mediante el concepto, la población que va en el numerador y aquella que va en el denominador.

En definitiva, al ser la presencia de una enfermedad un proceso multicausal, es coherente pensar que las tasas de prevalencia deberían considerar el nivel de los factores que influyen en la aparición de casos para poder llevar a cabo comparaciones. Estas comparaciones, no sólo nos describen posibles diferencias entre cargas de enfermedad que sufren las poblaciones estudiadas, sino que las diferencias, precisamente, nos permiten plantear hipótesis acerca de la probable presencia de factores de riesgo –o protección- para la aparición o no aparición del problema.

Esto es así porque, si las tasas específicas de grupos de población (para cada sexo y grupo de edad), a priori fisiológicamente homogéneos son diferentes, se debe a que existen otras razones que determinan la disparidad de valores. A partir de este conjunto de datos, por grupos de edad, por sexo, por nivel de educación, etcétera, es ya posible efectuar comparaciones entre estas tasas, que no olvidemos son crudas, es decir globales para cada subgrupo considerado. Sin embargo, el gran número de comparaciones posibles es demasiado elevado como para extraer conclusiones globales, sobre poblaciones que se pretende comparar.

Por esta razón, el esquema de comparación global entre dos o más poblaciones debe seguir procedimientos que se conocen con el nombre de ajuste de tasas, los cuales son de dos grandes tipos, estandarización y modelización.

Figura 3.3. Características para comparar tasas

3.3 Estandarización de tasas

La idea de la estandarización es la de suprimir el efecto que la diferente distribución de factores ejerce en poblaciones que se comparan. No se debe olvidar que, efectuar este proceso cuando se posee únicamente una población no tiene mucho sentido, ya que este proceso sólo se efectúa precisamente para efectos comparativos. Tampoco se debe olvidar que las tasas crudas (tasa en la población) o las tasas específicas (tasa en los segmentos específicos de la población), debido a las diferencias en la estructura poblacional, no son comparables. Por ello el siguiente paso es construir tasas a partir de una población de referencia.

Figura 3.4. Tasas crudas, específicas y ajustadas/estandarizadas

El mecanismo general siempre tiene similar comportamiento y es “proyectar” un determinado problema de salud (su distribución poblacional) en otra población, que se acostumbra a llamar población de referencia.

Sencillamente que si en mi población, por ejemplo, en el grupo de 55 a 60 años en mujeres, la tasa específica de prevalencia de una enfermedad determinada fuese del 5%, se calcula cuántos casos existiría en la misma franja de sexo y edad en una población de referencia, sabiendo cuántas mujeres de 55 a 60 años la conforman.

Sigamos con el ejemplo. Si en mi población de referencia en ese grupo etario y sexo hay medio millón de mujeres sería de esperar que, si no existen otros factores de riesgo, aparecerían 25.000 casos (5% de 500.000 mujeres).

De manera análoga, también podría considerarse la proyección de otra población conocida en mi población de estudio. Por ejemplo, ¿Cuál sería la magnitud de “X” problema de salud en mi población? Si en el país en su conjunto la prevalencia de ese problema de salud es del 3% en el grupo de mujeres de 55 a 60 años. Si en mi provincia hubiese 100.000 mujeres de dicho grupo de edad ¿Cuál sería el número de casos esperado en mi provincia? Sería de esperar que, si mi provincia se comportase como el global del país, deberían observarse 3.000 casos (3% de 100.000 mujeres de 55 a 60 años de edad).

Estas dos formas de proyección, que son las más utilizadas, definen dos tipos de estandarización, conocidos como método directo o indirecto.

3.3.1 Método directo para estandarizar tasas

Para estandarizar las tasas mediante el método directo se precisa conocer las pirámides demográficas de las poblaciones de las que se quieren comparar las tasas crudas, y de ellas, las tasas específicas por sexo y edad. De la misma forma es preciso definir una pirámide demográfica de referencia de forma que las franjas etarias (grupos de edad) coincidan con las de las tasas específicas. Estas franjas etarias (j) para cada sexo (i) en esta pirámide de referencia tienen una población w_ij.

La pregunta es:

Posteriormente se procede a proyectar el problema de salud de cada población a compararse sobre la pirámide de referencia; es decir, la tasa específica observada para cada sexo y edad, (tasa esp._ij) al multiplicar por el número de casos w_ij, que forman la pirámide demográfica de referencia, obtendríamos los casos esperados en esa franja sexo y edad.

Este procedimiento se lleva a cabo para cada grupo de sexo (i) y edad (j) obteniéndose por lo tanto, al final, el número de nuevos casos que aparecerían en la llamada población de referencia, sumando todos los estratos o franjas, si la enfermedad se comportase como en mi población real u observada.

En otras palabras, el número total de casos esperados en la población de referencia sería la suma de todos los casos esperados en cada franja sexo y edad (Ec.3.2 y Ec. 3.3) según las tasas específicas observadas reales.

El esquema de cálculo se describe en las ecuaciones 3.2 y 3.3 siendo, y como se ha indicado anteriormente, n las potencias de diez en que se quiere expresar la tasa.

Como el hecho de estandarizar se efectúa para poder comparar dos o más poblaciones, este procedimiento se efectúa en cada una de las poblaciones, de esa forma se obtiene la “proyección” en la pirámide de referencia del problema de salud, tal y como se distribuye en las poblaciones reales de estudio.

Porque al describir cómo se comportaría el problema de salud en la población de referencia, de todas las poblaciones de estudio, el resultado obtenido, basado en los casos esperados en esa pirámide demográfica de referencia, ya no depende de las diferentes distribuciones de sexo y edad de cada una de las poblaciones originales o reales.

Observará el lector que enfatizamos en el hecho de llamar reales a las tasas o poblaciones observadas. Esto es así, porque la pirámide de población de referencia no tiene por qué tener existencia real, puede en principio ser cualquier pirámide demográfica que sea consensuada por los diferentes experimentadores de cada población real. El consenso existe en general, en utilizar la llamada pirámide mundial, ya descrita en el capítulo anterior.

Cambiar la pirámide de referencia conduce obligatoriamente a obtener diferentes valores de tasas estandarizadas, por lo que la selección de la pirámide de referencia debe hacerse con cierta cautela.

En la Figura 3.5 se muestra el resultado de estandarizar las tasas de enfermedad cardiovascular descritas en forma de incidencia acumulada en las Figuras 2.16 y 2.17 del capítulo anterior. Como se verá en el capítulo siguiente, la incidencia acumulada puede ser tratada como una prevalencia al final del tiempo del estudio. Según este resultado que elimina los efectos debidos a las diferencias demográficas existentes, nos muestra por ejemplo como la provincia de Pichincha al estandarizar su tasa, presenta una tasa mayor que la de Azuay, la cual en tasa cruda tiene un valor más alto; es decir, al estandarizar las tasas entre ambas provincias se puede apreciar que la situación de Pichincha es peor que la de Azuay.

De la misma forma, al efectuar la estandarización de las poblaciones indicadas se observa como la tasa estandarizada del global del país es intermedia a las que se describen para las cuatro provincias consideradas.

Figura 3.5. Tasas estandarizadas de muerte por enfermedades cardiovasculares, por el método directo (/cien mil habitantes), Ecuador y cuatro de sus provincias, respecto a la pirámide mundial y respecto a la propia pirámide de Ecuador

Con el fin de ejemplarizar que la estandarización puede realizarse en diferentes pirámides poblacionales de referencia, en la última columna de la Figura 3.5 se muestra el resultado de estandarizar la tasa de las cuatro provincias, pero en este caso, utilizando como referencia la pirámide demográfica del Ecuador; es decir, se proyecta cada provincia sobre la pirámide demográfica del Ecuador.

Comentario

Siguiendo este ejemplo, la estandarización directa podría enunciarse de manera coloquial de la siguiente forma:

¿Cómo se distribuiría la enfermedad en la pirámide de referencia si las tasas específicas fuesen igual a las obtenidas en cada una de las poblaciones que se comparan?

¿Cuál será la tasa total si esto fuese así?

Así podemos ver que Ecuador tendría una tasa global de 32,7 si se comportase como Manabí y de 39,6 si el problema fuese de la misma magnitud y distribución que Pichincha.

Fíjese el lector que la tasa estandarizada es algo que no se refiere en realidad a las poblaciones estudiadas, sino al resultado de proyectar el problema sobre la pirámide de referencia. En conclusión, la pirámide de referencia cambia el valor de las tasas estandarizadas o ajustadas por sexo y edad, por lo que no debe nunca interpretarse como valores reales sino sólo en referencia a una población determinada y sólo a efectos de comparación en órdenes de magnitud. Sólo las tasas crudas reflejan la realidad, las estandarizadas son un artilugio para poder comparar entre poblaciones demográficamente diferentes.

Figura 3.6 Recomendaciones para escoger la pirámide de referencia

La estandarización llamada directa es completamente dependiente de la pirámide de referencia utilizada, razón por la que siempre se debe explicitar, con la máxima información de su composición demográfica, la cual por cierto, debe tener la misma estructura que las pirámides de las poblaciones que se quieren comparar. En la Figura 3.6 se enumeran ciertas reglas a tener en cuenta para que la estandarización no se vea excesivamente distorsionada por la selección de la pirámide de referencia.

Ejercicio 3.3.

Compare las tasas específicas de obesidad por sexo, edad y zona sanitaria en una subpoblación de escolares de 10 a 15 años de edad, medida en el año académico 2010-2011, ubicadas en el Distrito Metropolitano de Quito. Use la técnica de estandarización directa. En el gráfico 3.1.1 se muestra la imagen de la pirámide poblacional de este grupo.

Figura 3.3.1. Pirámide población, escolares 10 a15 años

Le mostramos la siguiente información:

A. Población de referencia (Provincia de Pichincha, a la cual pertenece el Distrito Metropolitano de Quito):

Población de Referencia

(Pirámide de referencia)

Sexo	Edad (años)	n	Sexo	Edad (años)	n
Hombre	10	26048	Mujer	10	25043
Hombre	11	24146	Mujer	11	23730
Hombre	12	24121	Mujer	12	22951
Hombre	13	23794	Mujer	13	23524
Hombre	14	24279	Mujer	14	23698
Hombre	15	23214	Mujer	15	23018

B. Poblaciones a comparar: tasas específicas de obesidad por sexo, edad y zona sanitaria.

Tasas específicas de obesidad por sexo, edad y zona sanitaria

	Zona sanitaria
Edad (en años)	Centro		Norte		Sur		En transición
	Masculino (tasa %)	Femenino (tasa %)	Masculino (tasa %)	Femenino (tasa %)	Masculino (tasa %)	Femenino (tasa %)	Masculino (tasa %)	Femenino (tasa %)
10	16,4	9,5	10,9	6,8	14,1	6	25	16,7
11	12,5	3,6	17,2	5,6	8,5	6,7	17,5	14,5
12	12,2	7,7	11,5	3,8	13,9	5,4	9,1	7,6
13	13,2	4,9	9,8	3,2	6,5	4,4	6,8	7,3
14	6,7	2,9	8,1	3,6	1,9	1,3	1,4	2,6
15	0	0	0	4,0	8,0	10	4,3	2,5

a. Calcule los casos esperados para cada franja de edad, sexo y zona sanitaria

b. Calcule el total de casos esperados en la población de referencia sumando todos los casos esperados de cada zona sanitaria, sexo y edad (los resultados obtenidos en el apartado anterior)

c. ¿Qué zona sanitaria tiene la peor condición respecto a obesidad?

3.3.2. Método indirecto para estandarizar tasas

El método llamado indirecto es en principio una forma diferente de la dirección de proyección de tasas. En este caso, se requiere el conocimiento de las pirámides demográficas de las poblaciones a comparar, de las cuales se posee la tasa global o cruda, no se precisan las tasas específicas.

Respecto a la pirámide de referencia, se requieren las tasas por sexo y edad, es decir, las específicas, con la necesidad de que las franjas etarias coincidan con las conocidas en las poblaciones a comparar. A menudo la población de referencia es la población de la cual forman parte las subpoblaciones a comparar (por ejemplo, diferentes regiones de un país).

La pregunta es:

En el caso de la Figura 3.5 la pregunta sería, ¿Cómo se comportarían Azuay, Manabí, Guayas y Pichincha o que tasa tendrían si la enfermedad fuese como en el global del Ecuador? Fíjese que es el proceso inverso al que se proponía en la estandarización por el método directo, en la que nos preguntábamos cómo se comportaría Ecuador si el problema de salud fuese como el de cada una de las provincias.

El esquema de cálculo será el que se muestra en las ecuaciones 3.4 y 3.5 (Ec. 3.4 y Ec. 3.5)

Ejercicio 3.4.

Compare las expresiones indicadas en las Ecuaciones 3.2 y 3.3 con las descritas en las ecuaciones 3.4 y 3.5, defina la dirección de la proyección de los problemas de salud.

En la Figura 3.7 se muestra el resultado de estandarizar las tasas de las provincias de Ecuador para este ejemplo, teniendo en cuenta las tasas específicas de sexo y edad del país.

RME: Razón Estandarizada de Morbilidad

Figura 3.7. Ejemplos del resultado de estandarizaciones diversas. Directa sobre la pirámide mundial y sobre la pirámide del Ecuador e indirecta desde Ecuador sobre las provincias o desde el conjunto de las cuatro provincias sobre cada una de ellas

En estos dos últimos casos se acostumbra a dar, no la tasa estandarizada esperada según la población de referencia, estandarización indirecta, sino el cociente entre casos observados en la realidad, divididos para los casos esperados, según la referencia. Esto nos permite visualizar rápidamente aquellas zonas o áreas (provincia en este ejemplo) que tienen exceso de casos respecto a la referencia.

A este cociente se le denomina Razón Estandarizada de Morbilidad (RME). Si analizamos los resultados que se muestran en la Figura 3.7 veremos que la provincia de Pichincha tiene un exceso de casos, RME =1,12, respecto al global del país tomando a este último como un total homogéneo (RME=1).

Se acostumbra a valorar como el exceso del 1 multiplicado por cien. El resultado se expresaría de la siguiente manera: Pichincha tiene un 12% más casos de lo que sería de esperar; por el contrario, la provincia de Guayas con un RME de 0,88 diríamos que tiene un 12% menos casos que lo esperado, si se comportase como el país, y estaría prácticamente en el promedio del país, RME=1.

Comentario

Observe que a partir de esta técnica es obvio encontrar las regiones, provincias o áreas en mejor y peor situación respecto al global. Este resultado puede orientar políticas de intervención. Estas razones son por las que se recomienda aplicar este tipo de técnica en estudios ecológicos, los cuales se describen en el último capítulo de este libro. Comente esta idea en clase con su tutor.

Invitamos al lector a realizar el Ejercicio 3.5, compare las tasas específicas de obesidad por sexo, edad y zona sanitaria de los escolares de 10 a 15 años de edad, que usó en el ejercicio 3.1, pero ahora mediante la técnica de estandarización indirecta.