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8/17/2019 EPIDEMIO POSTGRADO MAESTRIA .pdf

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Lab Med Prev Vet, Página 1

EPIDEMIOLOGIA VETERINARIA

Serie de Monografías en Epidemiología Veterinaria

Monografía preparada por los profesores Armando E. González y Néstor Falcón Pérez para

ser usadas como material didáctico y de estudio en el curso de Epidemiología Veterinaria de

postgrado de la Maestría en Salud Animal de la Unidad de Postgrado de la Facultad de

Medicina Veterinaria de La Universidad Nacional Mayor de San Marcos y elaboradas contesón y perseverancia desde las actividades de la XXIV Reunión Científica Anual APPA y

hasta el taller de Planeamiento Estratégico en la Facultad de Medicina Veterinaria.


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DE LAS NOCIONES GENERALES QUE USUALMENTE ANTECEDEN EL CUERPO TEORICO DEL CURSOLa epidemiología, como estudio de la enfermedad en las poblaciones es una disciplinarelativamente antigua, sin embargo, no floreció sino hasta después que se estableciera

la teoría de los gérmenes en el siglo XIX. Desde ese momento hasta 1,960 laepidemiología ha constituido un colaborador estrecho de la microbiología en la luchacontra las enfermedades. Desde 1,960 la epidemiología devino en una disciplina másholística, en la que se investigan varios factores adicionales a la presencia del germen para determinar su rol en la presencia de la enfermedad. Al mismo tiempo, el uso demétodos cuantitativos se difundió bastante entre los estudios de investigaciónepidemiológicos, un fenómeno que fue bastante difundido en medicina veterinaria enlos últimos 20 años. Como el énfasis de la docencia y práctica de la MedicinaVeterinaria oscila entre la medicina individual y el manejo de poblaciones, se hahecho necesario que el profesional veterinario obtenga, mantenga y renueve sushabilidades en epidemiología cuantitativa, las que se pueden aplicar en el manejo desalud de poblaciones.

La epidemiología se ha definido tradicionalmente como el estudio de la distribución ydeterminantes de los estados o eventos relacionados a la salud en poblacionesespecíficas y la aplicación de este estudio para controlar la enfermedad. Laepidemiología veterinaria a su vez, se puede definir como el estudio de los patrones deenfermedad que existen en condiciones de campo. Más específicamente, laepidemiología es el estudio de la frecuencia, distribución y determinantes de salud yenfermedad en las poblaciones.

El mayor propósito de la epidemiología es bastante pragmático, proveer datos paratomar decisiones racionales sobre la prevención y el control de las enfermedades en poblaciones de animales. En el caso de los animales domésticos, esto tambiéninvolucra optimizar la productividad y no necesariamente minimizar la ocurrencia de

la enfermedad. En este contexto, la contribución de la epidemiología es proveerinformación describiendo la frecuencia de la enfermedad, identificando factores queafecten la ocurrencia y severidad de la enfermedad en la población cuantificando lasrelaciones entre salud y enfermedad.

DONDE SE COMENTA SOBRE EL DIAGNOSTICO DE LAENFERMEDAD Y LAS PRUEBAS EMPLEADAS PARA ELLO

En general, clasificar objetos, animales o individuos de acuerdo a cualidades ocaracterísticas representa una actitud normal para el ser humano. Es así, que parte dela historia y evolución del hombre se pueden rastrear a algún tipo de clasificación quese hizo o se dejó de hacer. Es por tanto, esperado, clasificar animales e individuos

como enfermos o no. En principio, separar los enfermos de los sanos no sólo se basaba en la curiosidad de cuantificar el número de afectados, sino que más bien teníaalgún fundamento profiláctico. Obviamente, en el caso de animales, el ser sano oenfermo es, hasta hoy en día, un factor económico. Estamos tratando, entonces, de un proceso inherente al ser humano, separar a los individuos en sanos y enfermos.

Ahora bien, hay maneras y maneras de clasificar animales como sanos o enfermos. Esinteresante ver que para ciertas enfermedades, se suelan evaluar algunos indicadoresque se han observado asociados a la enfermedad. Por ejemplo, en la sierra existe la


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creencia que los cerdos que son enjutos de patas pero anchos de espalda estánafectados por cisticercosis porcina. Igual se asume que las vacas inusualmentedelgadas deben estar afectadas por tuberculosis o que los animales de pelaje hirsuto yopaco tienen parásitos gastrointestinales. Estas aseveraciones se han hecho en el afánde la gente para poder clasificar a los animales como sanos o enfermos evaluandoindicadores a simple vista. Definitivamente, es más probable que por ejemplo un

torete de pelo hirsuto y opaco esté parasitado, de hecho son signos de parasitismo, pero así como no todos los sanos tendrán un pelaje reluciente, tampoco todos losenfermos tendrán, necesariamente, pelaje hirsuto. Lo evidente es que se hanformulado reglas de decisión para clasificar a los animales como sanos y enfermos yque aún mas, las reglas no necesariamente son definitivas, para cada regla habrá, enmayor o menor grado, falsos positivos y falsos negativos.

En cualquier caso, la clasificación entre sanos y enfermos empleando una regla dedecisión constituye un proceso de diagnóstico. Puede ser por ejemplo, que eldiagnóstico sea hecho a simple vista, como es el caso de animales con garrapatas, oque sea hecho empleando una prueba clínica, como por ejemplo, la prueba del palo para retículo-peritonitis traumática (vaca clavada). Asimismo la clasificación podría

basarse en definiciones de caso o en criterios diagnósticos que incluyan variosindicadores. Lo cierto es que se trata de clasificar a los animales en aquellos quetienen o no una enfermedad. Que la mayor parte de las veces se empleen pruebasinmunológicas o técnicas sofisticadas para poder hacer la clasificación no le quita nile da nada al proceso diagnóstico, se trata de clasificar a los animales. Ahora bien, es bueno considerar que no importa que método empleemos para clasificar a losanimales, siempre existirá errores en homenaje a la naturaleza elusiva de la verdaderaverdad.

DE PORQUE ES BUENO EVALUAR UNA PRUEBADIAGNOSTICA

Las razones que nos mueven a conocer el estado de enfermedad abarcan desdeintereses por el individuo, si queremos saber la condición de un animal a fin de tratarsu condición o decidir que hacer a partir del resultado, o de la población, para conocerla cantidad relativa de infectados en la población para priorizar esfuerzos y decidir nohacer nada, controlar o erradicar la enfermedad. Empero, sea cual sea la razón que nosmueve al diagnóstico, es necesario no perder de vista los márgenes de error de las pruebas diagnósticas empleadas y de los problemas devenidos de equivocarnos a lahora de hacer la clasificación. Como no podemos asumir que los resultados sondefinitivos para todos los casos en que se emplee una prueba, de lo que se trata es demanejar el error, darnos márgenes a la hora de interpretar resultados y en general, prevenir a quien convenga de las posibles limitaciones del diagnóstico, si fuera elcaso. Lo peor que se puede hacer es tratar de ocultar las cosas y hablar como si los

resultados fueran definitivos. Tal vez uno no se de cuenta, pero el día menos pensadonos puede tocar vivir una doble vergüenza, el de enfrentar un resultado equivocado yel de tener que explicar porque no se tomo en cuenta o se ocultó las probabilidades deerror.

Las evaluaciones a las pruebas diagnósticas tienen como fin no sólo el de compararmétodos diagnósticos, sino, más importante aún, facilitar el análisis de los resultadosy proveer márgenes de seguridad a nuestras interpretaciones. Hay cuatro parámetrosde una prueba diagnóstica, sensibilidad, especificidad, valor predictivo negativo yvalor predictivo negativo. Lo importante es tener en cuenta que significan diferente y


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proveen información diferente. Lo malo, como discutiremos en detalle, es que losnombres no necesariamente nos sugieren nada ni del significado ni la interpretación.

USOS Y DEFINICIONES DE LOS EVALUADORES DEPRUEBAS DIAGNÓSTICAS

En general, podemos distinguir dos entornos en los que se necesita tener una idea dela performance de una prueba. Una primera consideración general es que empezamoscon que no todas las pruebas diagnósticas son totalmente confiables. Lo más probablees que una prueba diagnóstica tenga equivocaciones. Habrán falsos positivos(positivos que en realidad NO son positivos, es decir, NEGATIVOS) y falsosnegativos (en realidad POSITIVOS). Entonces, el primer escenario es el deevaluación del estado de las enfermedades en las poblaciones. En ese caso nosinteresa saber que tan certeras son las proporciones de positividad y negatividad. Aquílo importante es la población, bueno, habrá errores, pero en general uno se guía por elresultado total. Por tanto, nos interesa conocer los valores de evaluadores de la pruebaen cuanto a la población.

El segundo escenario es el individuo. Ahí no nos interesa que algunos de los

individuos estén equivocados o no, en realidad nos interesa el individuo. Lo quequeremos entonces es investigar que tan cierto es el resultado que la prueba ofrece para un individuo en particular. Hay dos evaluadores de pruebas diagnósticas en la población, la sensibilidad y la especificidad . Así mismo, hay dos evaluadores delcomportamiento de la prueba cuando se trata de un individuo, el valor predictivo

positivo y el valor predictivo negativo. Es importante tener en cuenta siempre que nosólo denotan y significan cosas diferentes, sino que de hecho se calculan conestrategias diferentes. Como veremos más adelante, incluso se afectan de maneradiferente por el entorno en el que se usan.

Sensibilidad

La sensibilidad denota la probabilidad de que un individuo ENFERMO, de resultado positivo a la prueba. Vale decir, la probabilidad calculada de dividir el número deindividuos enfermos que dieron positivo a la prueba entre el total de individuosenfermos.

Especificidad

La especificidad denota la probabilidad de que un individuo SANO (libre deenfermedad), de resultado negativo a la prueba. En este caso, la probabilidadcalculada de dividir el número de individuos sanos que dieron negativo a la pruebaentre el total de individuos negativos.

Valor Predictivo PositivoEl valor predictivo positivo denota la probabilidad de que un individuo cuyo resultadoa la prueba es positivo, este realmente enfermo. Fíjense que acá la población total yano se refiere a los individuos enfermos, sino a aquellos que fueron positivos a la prueba. Entonces, la probabilidad se calcularía de dividir el número de individuos positivos a la prueba y que estaban enfermos entre el total de individuos positivos a laenfermedad.


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Valor Predictivo negativo

A su vez, el valor predictivo negativo denota la probabilidad de que un individuo cuyoresultado a la prueba es negativo, este realmente sano. Esta probabilidad se calcula dedividir el número de individuos negativos a la prueba que son realmente sanos entre eltotal de individuos negativos a la prueba.

DE OTRAS FORMULAS EMPLEADAS PARA ELCALCULO YLAS DIFICULTADES QUE SU USO CONLLEVA

Usualmente, la literatura presenta sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivoy valor predictivo negativo empleando una tabla de contingencia 2 x 2 en las que sesumariza el comportamiento de la prueba. Esto facilita un poco el aprendizaje porquees más fácil aprenderse fórmulas fijas que definiciones y tal. Por ejemplo se tiene quesi tenemos los sueros clasificados según su verdadero estado en la naturaleza ydetallados según el diagnóstico a la prueba veríamos así:

Estado Real (naturaleza)

+ -

Total

+ a b (a+b)Resultado de laPRUEBA - c d (c+d)Total (a+c) (b+d) N

De donde tendríamos las siguientes definiciones:

Sensibilidad:( )ca

a

+

Especificidad:

( )d b

b

+

Valor Predictivo Positivo:( )ba

a

+

Valor Predictivo Negativo:( )d c

b

+

Evidentemente, no hemos perdido de vista que sea que se presente como proporción ocomo porcentaje, se trataría de un indicador puntual, de manera que es NECESARIO,REQUERIDO e INDISPENSABLE presentarlo con Intervalos de Confianza paradarle sentido a su significado biológico. De otra manera, tal vez nuestro estimado notentó ningún valor (en sentido figurado y real y contando para varios niveles). En todocaso, habría que denotarlos con Intervalos de Confianza calculados con la fórmula:

( )

( )n

p p z IC

−=

1%95

Empero, hay que hacer una salvedad. La gran ventaja de trabajar con las definicionesmás que con las fórmulas, es que si aprendemos las fórmulas nunca estaremos segurosde que los resultados estén bien. Sobretodo cuando nos invierten el orden de la


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naturaleza con el resultado de la prueba. De hecho, todo va a estar incorrecto si es quecalculamos los parámetros empleando las fórmulas y “alguien” nos hace el cambio:

Resultado de la prueba

+ -

Total

+ a b (a+b)Estado real(naturaleza) - c d (c+d)Total (a+c) (b+d) N

SOBRE ALGUNAS PRECISIONES DE CALCULO YDEFINICIÓN DE CONTROLES POSITIVOS Y NEGATIVOS

Evidentemente, si lo que queremos calcular es la sensibilidad de una prueba,necesitamos, por definición de probabilidad, un grupo de individuos REALMENTE positivos, los cuales deberán ser definidos con claridad. Por esa razón es que lasdefiniciones de individuo o suero control positivo tienen que incluir un detalle

descriptivo en la definición que garantice su estado real de positivo lo sea más allá decualquier duda razonable. Por ejemplo, cuando queremos sueros control positivo de Brucella abortus por ejemplo, podríamos empezar definiendo suero positivo comoaquel obtenido de vacas de las que se haya aislado Brucella abortus.

Claro, este es un decir, porque por ejemplo, en el caso particular de brucelosis,estamos hablando de una enfermedad que actualmente tiene baja prevalencia (menorque 5%), y más que eso, cuyo aislamiento no se puede hacer en cualquier momento post-infección, sino en períodos señalados de corta duración. Entonces, ante ladificultad de reunir una cantidad de sueros control positivo que nos permita calcular lasensibilidad con intervalos de confianza razonables, tenemos que recurrir a cambiar ladefinición en aras de hacer la evaluación viable. Por ejemplo, podríamos definir suero

control positivo como aquel de vacas abortadas cuyos sueros pareados antes y despuésdel aborto denoten seroconversión al menos a dos pruebas diagnósticas (obviamente,dos pruebas aceptadas como estándar y que NO incluyan a la prueba que se piensaevaluar). Esta segunda definición no es tan fuerte como la primera, perodefinitivamente, vale la pena considerarla, pues de hecho señala que hubo infección.En realidad, las definiciones y las redefiniciones tienen su límite en el sentido común.Podemos ir aflojando las restricciones para llegar al consenso entre lo ideal y lo plausible en tanto podamos ofrecer sueros control cuyo estado de positividad searazonable y auditable.

El caso de los sueros control negativo es el mismo. Lo importante es que podamosdefinir la negatividad, nuevamente, más allá de cualquier duda razonable. Hay quecuidar, sobretodo, un detalle cuando hablamos de anticuerpos. Los anticuerpos

marcan, que hubo exposición en el pasado. Puede que el animal ya se haya curado oque el animal haya sido vacunado o haya tenido incluso una infección abortada. Entodos esos casos va a ser positivo a anticuerpos a pesar que el agente puede no estar presente más en el organismo. Es erróneo, por tanto, considerar que el suero de unanimal negativo a la necropsia puede ser considerado como control negativo y serincluido para calcular especificidad. Es el mismo caso incluso en el caso agravado de parásitos “detectables” a simple vista. Uno puede suponer que si el parásito estuviera,sería visto, por tanto, que su ausencia define un control de negatividad. Este es un


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error grave. Incluso en el caso de parasitosis, podría ser que el animal haya tenido uncontacto lo suficientemente fuerte como para disparar una respuesta inmune pero no para instalar una infección. Pudo haberse dado la infección, producir unaseroconversión y estar el parásito en desarrollo. Hasta que el parásito sea losuficientemente grande como para ser notado a simple vista, el individuo podría serconsiderado negativo a la necropsia, pero el suero nunca será control negativo. Es

más, hay infecciones que llegan a ser rechazadas por el hospedero, que si se libra del parásito será negativo a necropsia, pero su suero tendrá anticuerpos específicos a lainfección por un largo tiempo.

Evidentemente, es más difícil manejar negatividad. Una salida a este problema esemplear sueros de animales provenientes de áreas libres de la infección. De esamanera podremos estar seguros, mas allá de cualquier sospecha, que el suero seacontrol negativo. Una observación general podría ser entonces, que los grupos tantode controles positivos como negativos son muy seleccionados y que en principioserían muy difíciles de obtener en un área localizada. Ahora bien, también hay quetener en cuenta que la enfermedad, más que un estado, es un proceso. Por ejemplo, siun cerdo se infecta con Áscaris, va a ser aparentemente negativo hasta que se cumpla

con el período pre-patente, aún si empleamos la necropsia para hacer la evaluación.Este también es el caso para cualquier enfermedad con períodos de incubación.

Voy a insistir un poco en la moraleja inspirada en una práctica usual hoy en día: no se puede ir de buenas a primeras a un área, hacer necropsias y suponer que los negativostienen sueros negativos y los positivos tienen sueros positivos. Si se trata de áreasendémicas, nos servirán para definir y ubicar sueros controles positivos. Si se trata deáreas endémicas NO SIRVEN para definir y ubicar sueros controles negativos. Si setrata de áreas endémicas, lo mejor será buscar los sueros control negativos EN OTROlugar, de hecho, uno que este libre de enfermedad y cuya historia y el consensocorroboren el estado de libre de la enfermedad.

DONDE SE REFLEXIONA SOBRE ALGUNOS ERRORES DE

USO COMUN QUE HABRIA QUE EVITARLas equivocaciones más corrientes al emplear los conceptos de sensibilidad yespecificidad es que el nombre tiende a confusiones de definición y uso. No es raroque al definir sensibilidad, se recurra a explicar lo que en realidad sería sensibilidadcomo el halo de sensibilidad antibiótica o, peor aún, que al usar el concepto se asumaerróneamente que uno se quiere referir a la sensibilidad de hasta cuanto se puededetectar con la prueba, suponiendo que una prueba sensible “detecta pequeñascantidades porque es muy sensible”. En realidad, algo hay de ello, porque si puededetectar cantidades muy pequeñas de anticuerpo por ejemplo, va a poder discriminar alos positivos aún si tienen cantidades pequeñas de anticuerpo. Lo mismo sucede conespecificidad, que la suelen relacionar, también erróneamente, con el diagnóstico

unívoco, y por tanto específico, de una condición. Como que una prueba de altaespecificidad es “como su nombre lo indica” específica de una condición. Esto eserróneo, evidentemente es un problema del entorno en el que se usan esasdefiniciones. En un público prevenido que se está hablando de una pruebadiagnóstica, se entiende que sensibilidad pasa a ser la probabilidad de dar resultados positivos cuando el individuo es positivo. De la misma manera, especificidad es la probabilidad de dar resultados negativos cuando el individuo es negativo.


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Claro, a veces lo malo es suponer que un entorno en particular sabe de lo que se estáhablando, algo que de hecho no sólo pasa con epidemiología, pero esa, es otrahistoria. El hecho es que a veces, cuando no, no basta con suponer que todos estamoshablando de lo mismo o, para tal caso, que estamos empleando la misma definición.Es por eso aconsejable discutir sobre las definiciones al principio de cualquierdiscusión sobre pruebas diagnósticas, más en aras de garantizar las líneas de

comunicación que otra cosa. Lo cierto es, que una prueba por ser más sensible, puedetener “alta sensibilidad ”, o se puede tener “alta sensibilidad ”a pesar se serrelativamente poco sensible. En cada caso, son conceptos DIFERENTES y nosaberlos distinguir, sobre todo si se trata de una discusión alturada, puede llevar aterribles HEKIBOCASIONES.

DONDE SE TRATA SOBRE LA RELACION ENTRESENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD

Hay un caso particular de diagnóstico que grafica muy bien la relación entre

sensibilidad y especificidad. Se trata de cuando se emplea una prueba cuyo resultadorepresenta una variable cuantitativa continua y el en la que el diagnóstico entre positivo y negativo se hace a posteriori en función a un punto de corte que limita a los positivos y negativos.

La figura de arriba se obtuvo a partir de datos obtenidos al evaluar una prueba deELISA para el diagnóstico de la tuberculosis bovina. Tenga en cuenta que si el valor

final esta arriba del punto de corte es positivo si es menor, es negativo. Es el caso delELISA por ejemplo, que se lee en un espectrofotómetro, las cantidades de color seleen para cada suero y se decide si es positivo o negativo según un punto de corte.Cada punto de corte tendrá una capacidad de diferenciar positivos y negativos y portanto será posible calcular cuál sería la sensibilidad y la especificidad si se considerarael valor en cuestión como punto de corte. Por ejemplo, si el punto de corte es muy bajo, seguramente identificará a todos los positivos, pero no podrá dar como falsos positivos a algunos negativos. Finalmente entonces tendrá una alta sensibilidad, perouna baja especificidad. Inversamente, si el punto de corte es muy alto, dará como

Relación entre la sensibilidad y la especificidad

0

20

40

60

80

100

1 1 2

2 3

3 4

4 5

5 6

6 7

7 8

8 9

1 0 0

1 1 1

1 2 2

1 3 3

1 4 4

1 5 5

Densidad Optica

S e n s i b

i l i d a d

0

20

40

60

80

100

E s p e c i f i c i d a d


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negativo a la mayoría de los negativos, tendrá una alta especificidad, pero la mayoríade los positivos dará falso negativo y tendrá por tanto una baja sensibilidad. En estecaso se ha calculado cuál sería la sensibilidad y la especificidad para cada valor dedensidad óptica. Esta relación de proporcionalidad inversa se puede extrapolar inclusoa cualquier prueba diagnóstica, aunque se trate de pruebas de resultado cualitativo, yen general a cualquier procedimiento de diagnóstico. A medida que una prueba se

hace más sensible, pierde especificidad y viceversa.

UN COMENTARIO SOBRE LOS VALORES DE SENSIBILIDAD,ESPECIFICIDAD, VALORES PREDICTIVOS Y LOS NIVELES DEENFERMEDAD

En general, cuando uno habla de evaluadores de una prueba diagnóstica,inconscientemente nos remitimos a su uso potencial para evaluar y comparar pruebasy decidir sobre cuál seria la más indicada. Pensamos tal vez en un conceptohabitualmente unido a indicadores de eficiencia, el de inherencia, en el sentido que losvalores deben ser iguales en cualquier situación. Esperamos, por tanto, que losevaluadores, cuando se trata de la misma prueba, con el mismo antígeno y bajo las

mismas circunstancias siempre serán iguales. Aparte que cualquier prueba está sujetaa cambios sutiles y/o groseros debidos al operador y los materiales, hay que tener encuenta el entorno en el que se emplea. Por ejemplo, una prueba diseñada para detectarcisticercosis porcina puede ser muy buena en lugares libres de hidatidosis, porque podremos manejar las reacciones cruzadas. Esa prueba, que podrá tener una granespecificidad en esa zona libre de hidatidosis, tal vez sea pésima en zonas donde lahidatidosis es endémica. Las reacciones cruzadas modificarán los valores deespecificidad y cualquier modificación para aminorar este efecto adverso tendráconsecuencias en cuanto a la sensibilidad concierne.

Sin embargo, hasta ahí hablamos de un indicador que sería mas o menos constante,como es el caso de sensibilidad y especificidad. Veamos que sucede en dos zonas con

las mismas reacciones cruzadas pero con diferente prevalencia. Supongamos porejemplo, que la zona A tiene una enfermedad D, que se presenta con una prevalenciaigual al 10%. Si la sensibilidad y la especificidad de la prueba fueran igual a 90% y dealguna manera pudiéramos clasificar a 500 individuos tomados al azar de acuerdo a sureal y verdadero estado en la naturaleza tendríamos:


+ -

Total

+ 45 45 90Resultado de laPRUEBA - 5 405 410Total 50 450 500

En este caso, los valores predictivo positivo y negativo serían 50% (45/45) y 99%

(405/410), respectivamente. Empero, si la prevalencia de la prueba fuera en realidad60% tendríamos los siguientes datos:


+ -

Total

+ 270 20 290Resultado de laPRUEBA - 30 180 210Total 300 200 500

En este caso, el valor predictivo positivo sería igual a 93% (270/290), mientras que elvalor predictivo negativo sería de 86% (180/210). Evidentemente, el valor predictivo


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positivo es mayor a mayor prevalencia. Inversamente, el valor predictivo negativo esmenor a menor prevalencia. Los valores predictivos no son valores constantes y no se puede tomar el valor como indicador a menos que se exprese conjuntamente con la prevalencia en la que se calcularon los valores.

DE CÓMO HACER EL ANÁLISIS CUANDO NO SE SABE CUAL

ES EL CONTROLA veces, nos damos con que lo único que tenemos para evaluar una pruebadiagnóstica. En ese caso, nos quedan dos caminos, primero, considerar que losresultados de una de ellas es el ccontrol. Eso es más bien arriesgado, porque en esecaso castramos el potencial de la prueba a evaluar al limitar nuestras expectativas aque sea igual que la que se use de control. Nuevamente, depende de para que se vayaa usar. Hay empero, otro camino. Si no estamos seguros cual se aproxima más a larealidad, podemos estudiar que tanto concuerdan.

Cuando se tiene dos variables cualitativas con una frecuencia de medidas pareadas(dos medidas a un mismo individuo), entonces el interés que se tiene es saber quetanto los resultados encontrados entre las mediciones se aproximan entre si. Para ellos

se utiliza dos pruebas: Kappa para determinar el grado de concordancia entre lasmedidas y Mc Nemar para determinar si una medida o instrumento de medida puederemplazar a la otra.

Una utilidad práctica que se le puede dar a estas pruebas la encontramos en los casosque utilizamos dos técnicas diagnósticas sobre un grupo de individuos (pueden sersueros o cualquier otra muestra). En estos casos observaremos si estas técnicasdiagnósticas no ofrecen similar resultado y si una de ellas puede remplazar a la otra(por ejemplo en el caso de que se desee remplazar una técnica de diagnóstica costosa por una más económica).

Los datos de la fórmula se obtienen a partir de una tabla de contingencia de 2x2, comola que se muestra a continuación:

Prueba A

(+) (-) Total

Prueba (+) a b n1

B (-) c d n2

Total f 1 f 2 N

FORMULA DE KAPPA

( ) ( )( )

K N a d n f n f

N n f n f =

− +

− +

+ 1 1 2 22

1 1 2 2

El criterio para determinar el grado de concordancia entre los resultados es elsiguiente:


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Valor de K Grado de Asociación

< 0 Muy pobre

0.00 - 0.20 Ligera

0.21 - 0.40 Regular0.41 - 0.60 Moderada

0.61 - 0.80 Sustancial

0.81 - 1.00 Perfecta

FORMULA DE Mc NEMAR

( ) M c x

b c

b c

2

2

= −

+

REGLA DE DESCISION

El estadístico calculado se compara con el valor tabular de Chi Cuadrado utilizandoun grado de libertad y al nivel de significancia pertinente (generalmente 5%)

Mt Mc22 χ χ < Las pruebas se pueden remplazar mutuamente

Mt Mc22 χ χ > Las pruebas no se pueden remplazar mutuamente

EJEMPLO NUMERICO

Prueba A

(+) (-) Total

Prueba (+) 27 4 31

B (-) 9 23 32

Total 36 27 63

CÁLCULO DE KAPPA

( ) ( )( ) ( )( )

( )( ) ( )( )K =

−

−=

+ +

+

63 27 23 31 36 32 27

63 31 36 32 27058822

[ ]

[ ].


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CÁLCULO DE MC NEMAR

( )92.1

94

942

2==

+

− χ Mc

84.32

= χ Mt

Mt Mc22 χ χ <

DONDE SE PRESENTAN ALGUNAS DE LAS PREGUNTASQUE PODRIAN MOTIVAR LAS PRUEBAS DIAGNOSTICAS AFIN DE QUE EL ESTUDIANTE ACUCIOSO LAS RESUELVA

Durante sus vacaciones fuera de Lima, un juez lo cita en provincias a una audiencia

en calidad de perito para decidir la suerte de un perro que ha mordido a una niñita de12 años en la cara y las manos. El dueño del perro ha insistido en la audienciaaduciendo a que el animal es manso y que está muy encariñado con la familia.Aparentemente, no se tiene certeza sobre si el perro fue o no vacunado alguna vez. Entanto, el serumista que atiende a la niña aduce que ella es alérgica a la vacuna y que lamejor salida es hacer el diagnóstico a partir de cerebro lo antes posible, pues lalocalización de las heridas acortaría el período de incubación. El dueño ha pagado undescarte de rabia de impronta de cornea (sensibilidad = 70%; especificidad = 75%) yel perro ha salido negativo. ¿Cuál es la probabilidad que el resultado negativo seacierto, si la mordedura se efectuó en un vecindario durante el pico de un broteepidémico que se estima que afectó al 8% de los perros de la zona?

El diagnóstico de la criptosporidiasis se suele realizar empleando la tinción ácidoresistente. Si la literatura reporta que este método de diagnóstico tiene unasensibilidad de 95% y una especificidad del 90%, diga usted cuáles serían los valores predictivos positivo y negativo si empleara la prueba para diagnosticar la infección de potrillos con criptosporidium durante el verano (prevalencia = 70%) y alpacas(prevalencia = 12%).

Se quiere estandarizar la prueba de ELISA de captura de antígeno circulante para eldiagnóstico de Taenia solium en cerdos y Dirofilaria en perros. Proponga usted lasdefiniciones que se emplearían para buscar los sueros control positivo y negativo.Modifique, si es necesario, sus definiciones, si a usted le prohíben sacrificar animales para el experimento.

El laboratorio del SENASA desea implementar un banco de sueros para estar preparados a evaluar nuevas técnicas diagnósticas. Le piden que defina controles desuero negativos para las siguientes enfermedades: Cólera porcino, Peste PorcinaAfricana, Sarcocistiosis en alpacas, Parvovirosis canina y panleucopenia felina. Lasdefiniciones deben sustentarse, las referencias a lugares deberá ser específica encuanto al lugar geográfico.

Se quiere estandarizar una nueva prueba diagnóstica para detectar la infección defiletes de pescado con Difilobotrium. Se ha desarrollado un colorante no tóxico que


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hace evidente la infección en carne en especimenes de 20 g. Se evalúan 100especimenes positivos y 200 negativos provenientes de 25 peces ojo de uva infectadosy de 30 bonitos libres de parásitos. Evalúe el uso de colorante como pruebadiagnóstica si le dicen que al final hubo 5 falsos positivos y 15 falsos negativos.

Un examen clínico de la ubre en vacas y otro mediante la prueba de CaliforniaMastitis fue llevado a cabo en 500 animales con sospecha de tener mastitis. De éstos,300 fueron encontrados con algún problema como se muestra en las tablas siguientes:

Examen clínico:

RESULTADO PROBLEMAS DE MASTITIS

PRESENTE AUSENTE

POSITIVO 240 40NEGATIVO 60 160

California Mastitis Test:

RESULTADO PROBLEMAS DE MASTITIS

PRESENTE AUSENTE

POSITIVO 270 60NEGATIVO 30 140

Comparado al examen clínico la prueba de California es:

Igual en sensibilidad y especificidad

Menor en sensibilidad y especificidad

Menor en sensibilidad y mayor en especificidad

Mayor en sensibilidad y menor en especificidad

Mayor en sensibilidad y especificidad.

Se quiere estandarizar una prueba de diagnóstico clínico para el despistaje de tumoresmamarios en perras. Con tal fin, se realizó un examen físico en 2500 perras mayoresde 7 años de edad y que se sabía habían tenido una biopsia positiva a adenocarcinoma.Adicionalmente, se efectuó la prueba en un grupo control de 5000 animales de lamisma edad, aparentemente sanas y con biopsia negativa. Después del examen físicose diagnosticaron mediante palpación de masas tumorales sólo 1800 casos de los 2500y 800 del grupo de 5000. Evalúe la prueba.


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DE LAS MEDIDAS DE ENFERMEDAD EN LASPOBLACIONES Y DE LOS PROCEDIMIENTOS PARASU EVALUACIONSi ya estudiamos cómo ir a evaluar los niveles de enfermedad en un lugar dado, el

siguiente paso lógico sería el de emplearlas. Enfaticemos, sin embargo, la utilidad dehacerlo. En principio, saber cuanto hay nos sirve más que para saciar cualquiercuriosidad, para gerenciar la enfermedad más eficientemente a nivel del sistema productivo y para priorizar el uso de recursos cuando se trata de manejar salud animala nivel micro-regional o regional. De lo que se trata, en resumen, es de tener una ideade la cantidad de individuos afectados por una enfermedad en relación a la poblacióntotal en la que desea evaluar la enfermedad. Pero ojo, no saber por saber, ni porquenunca se hizo en Perú, ni porque no se sabe si hay. Lo primero es poder plantear elobjetivo de la evaluación y la importancia de hacerlo.

De las medidas de enfermedad existentes, hay una que mide la cantidad de enfermosen un momento dado. A este indicador se le conoce como prevalencia de la

enfermedad y es un indicador puntual de enfermedad que expresa los enfermos como proporción o porcentaje de la población total en un punto dado. Un símil adecuado eneste caso sería el de una fotografía instantánea de la enfermedad. Empero, esteindicador no nos dice la velocidad (fuerza de morbilidad) con la que se enferman losindividuos. Otro indicador que tiene en cuenta la fuerza de morbilidad es uno queexpresa el número de casos nuevos en una población dada y en un período de tiempo.Esta es la incidencia.

El empleo de ambos indicadores en el transcurso de una investigación epidemiológicao una investigación es de gran utilidad, pues permite evaluar la cantidad de individuosafectados y la velocidad a la que éstos enferman. Como cualquier indicador puntual,requieren obligatoriamente que se los exprese con intervalos de confianza del 95%

para definir los rangos entre los que se puede esperar se encuentre el verdadero valorde la población. Este hecho es descuidado con mucha frecuencia a pesar que suomisión constituye un error grave. Es imprescindible presentar los evaluadores deenfermedad con intervalos de confianza.

DONDE SE PRESENTA UNA OPINIÓN INDIGNADA DEL USOINAPROPIADO DE TERMINOLOGÍA POR COMENTARISTASDEPORTIVOS Y LA CANALLA POCO VERSADA ENEPIDEMIOLOGIA

Lo importante de estos indicadores de enfermedad es que si bien es cierto están muyrelacionados, no ofrecen la misma información, sino más bien información

complementaria. Lo malo es que los términos se suelen confundir mucho y al finaluno dice incidencia cuando en realidad quiere que le digan el porcentaje de afectadoso dice prevalencia cuando pregunta por la cantidad de nuevos casos en un período.Hay que tener mucho cuidado en no confundir los términos, sobre todo porque dealguna manera su sonido elegante ha devenido en que se incorporen al lenguajecotidiano con significados lamentablemente erróneos. Los medios de comunicación por ejemplo, confunden incidencia con prevalencia e incluso se ha hecho moda entrelos periodistas deportivos el referirse a las “incidencias del partido” o cuando algunaactividad se realizó “sin mayores incidencias”cuando en realidad están aludiendo a


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cualquier hecho que merezca la atención del comentarista en el curso de unacontienda de fútbol o evento que tenga que comentar. Estamos por tanto, ante otradefinición susceptible a usos incorrectos. Prevalencia e incidencia se refieren a unasola condición que se manifiesta en una población definida en un punto de tiempodado (prevalencia) o durante un intervalo de tiempo (incidencia).El comentarista defútbol, enterado de la definición, podría hablar de la incidencia de lesiones en un

período dado del partido o de la prevalencia de jugadores que cojean en un punto detiempo del partido.

Incluso concediendo que las incidencias del partido se refiera a eventos dignos decomentario el comentarista va a poder hablar de un número dado de eventos, quesiguen la distribución de Poisson. En realidad sería suficiente decir que no huboeventos o acontecimientos dignos de mayor comentario y punto. Ahora bien, las cosasse complican un tanto debido a la confusión generalizada sobre incidencia y prevalencia, sobre todo en los medios de comunicación. Tal vez suene más sonoroemplear incidencia para referirse a los niveles de enfermedad en una población olugar, pero es que esta licencia poética atenta directamente contra el significado deltérmino. Lo lamentable del caso es que esta equivocación no es rara incluso en lugares

y personas que se supone deberían manejar esos términos correctamente. En el casoque se trate de personas del ámbito académico, lo más recomendable es recordarcortésmente las definiciones en el mejor ánimo de contribuir con el intercambioeficiente y dinámico de ideas.

DE LA DEFINICIÓN DE PREVALECIA Y LAS FORMULAS YPROCEDIMIENTOS A ELLA ASOCIADOS

La prevalencia evalúa la cantidad de enfermedad como proporción o porcentaje deindividuos afectados sobre la población total. La fórmula, en este caso, es obvia ydepende de la definición de prevalencia:

totalPoblación

enfermosindividuosde Número

Como se explicó en su momento para cualquier indicador que se presente como porcentaje o proporción, la prevalencia se expresa con intervalos de confianza del95%, de manera que si denotamos prevalencia como la proporción “ p” y a la población total como “n” tendremos:

( )

( )n

p p z p

−±=

1aPrevalenci %95

Este indicador es muy usado sobre todo en estudios de monitoreo transversal deenfermedad, orientados a determinar cuanta enfermedad hay en una población dada.

EjemploUn estudio de cisticercosis porcina en Huamachuco ha encontrado que 8 de 30

porcinos muestreados en la villa A eran positivos a la prueba de EITB para el

diagnóstico de cisticercosis. Asimismo, encontró que 52 de 104 cerdos muestreados

en la villa B, a 20 Km. de A eran a su vez positivos a la misma prueba de EITB.

Discuta los resultados.


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En este caso, nosotros empezamos el análisis calculando la proporción de cerdosinfectados en cada villa, vale decir, determinando la prevalencia para cada caso. Alfinal tenemos que la prevalencia sería de 27% y 50% para las villas A y Brespectivamente. También podríamos concluir, aunque equivocadamente, que la prevalencias de las villas A y B son diferentes y que la villa A tenía mucha menoscisticercosis que la villa B. Empero, al calcular el intervalo de confianza del 95% nos

encontramos con que la prevalencia en la villa A es en realidad 27 ± 16%, es decir, elverdadero valor de prevalencia para la villa A esta en el intervalo 11% - 43%. Delmismo modo, la prevalencia de la villa B sería de 50% ± 10%. Entonces, es evidenteque ambos intervalos se cruzan, de manera que aunque los indicadores puntuales sondiferentes no se puede descartar que los niveles de enfermedad sean diferentes, pueslos intervalos se cruzan y por ende, podrían tener la misma prevalencia. Atención a ladiferencia, que es muy sutil, pero involucra el uso de evidencia estadística adicional para interpretar los resultados. En este caso, es evidente que las interpretaciones basadas en prevalencias sin intervalos de confianza pueden llevarnos a error.

DE COMO LA PREVALENCIA SE AFECTA POR EL METODODIAGNOSTICO Y DE LAS MANERAS DE MANEJAR ESTE

ERROREn realidad, no hay que pensar mucho para darse cuenta que el punto cuestionable dela prevalencia es que ésta depende del método de diagnóstico empleado paradiscriminar positivos de negativos. Más aún si acabamos de ver que es muy probableque estemos lidiando con falsos positivos y falsos negativos al hacer nuestraevaluación de enfermedad. Acá tenemos dos alternativas, la primera, emplear unenfoque detallista corrigiendo los valores para descontar el efecto de los falsos positivos y los falsos negativos. El segundo, emplear la prevalencia cruda para sacarnuestras conclusiones. Nuevamente, el investigador debe enfrentar esta disyuntiva concriterio y considerando el objetivo final de la evaluación. Por ejemplo, supongamosque para evaluar el estado de enfermedad hemos empleado una prueba de alta

sensibilidad y especificidad y que más aún, nuestra muestra es lo suficientementegrande como para presentar intervalos de confianza adecuados. Entonces, es relativoandar corrigiendo nada pues el valor de prevalencia tampoco cambiaría mucho y peoraún, de repente el significado biológico del resultado tampoco cambia. Me explico, sitenemos una prevalencia de 30%, y eso significa que nos enfrentamos a una zonaendémica de la enfermedad, es muy probable que una prevalencia corregida igual a33% no signifique algo diferente. Adicionalmente, en la mayoría de los casos setrabaja con muestras de la población y se expresa la prevalencia con intervalos deconfianza, como debe ser. En este caso, corregir la prevalencia para que el valorcorregido quede incluso DENTRO del intervalo de confianza original puede versecomo un exceso que denota cierta falta de criterio y de interpretación propias de unepidemiólogo novato o peor aún con poco sentido común. Sobretodo cuando nuestraintención original era la de aparentar dominio del tema corrigiendo la prevalencia, a pesar que la corrección per se no ha variado el significado biológico del valorencontrado ni ha modificado las conclusiones del estudio. Hay que tener por tanto,mucho cuidado.

Empero, en ciertos casos es importante e imprescindible corregir la prevalencia. Uncaso típico se tiene en estudios que han considerado un tamaño muestral grande y porende intervalos de confianza lo suficientemente pequeños como para limitar el valoral estimador puntual de prevalencia. En este caso, las conclusiones del estudio van a


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variar junto a la par de la prevalencia y es aconsejable presentarla lo más real posible.Otro es en el entorno académico, si el profesor insiste en ello. El objetivo del examenes demostrar, aparte del criterio, la adquisición de habilidades y destrezas. Ahíaplicamos la fórmula:

1

1ˆ

−+

−+=

β α

β p p

Donde:

adsensibilid

dadespecifici

encontradaa prevalenci

corregidaa prevalenciˆ

=

=

=

=

α

β

p

p

Incluso luego de revisar la fórmula nos encontramos que incluye la sensibilidad y laespecificidad de la prueba empleada para el diagnóstico de la enfermedad. Perocuidado, ambos son estimadores puntuales del verdadero valor de sensibilidad yespecificidad, que incluye intervalos de confianza. Entonces, hay que estar prevenidos

de la posibilidad que cometamos un error al asumir para la fórmula que el verdaderovalor de sensibilidad y especificidad se encuentran a la mitad del intervalo, sobretodosi se han calculado con pocas muestras y en realidad consideran un intervalo deconfianza más bien amplio

DONDE SE DEFINE INCIDENCIA, SUS TIPOS Y LOSPROCEDIMIENTOS QUE SE EMPLEAN EN SUS CALCULOS

Este indicador, de nuevos casos para una población dada en un período conocido secomplica un poco más al introducir la variable tiempo. El primer factor a considerares que como en cualquier caso se habla de “casos nuevos”, es evidente que no se estátrabajando con el total de la población considerando sanos y enfermos. Es claro que

un individuo ya enfermo no se puede enfermar. Entonces, no podemos considerar atodos sino únicamente a los susceptibles de enfermarse, también llamados “ poblaciónsusceptible” o “ población expuesta”. Bueno, en el mundo real existen enfermedades yestados que uno puede sufrir una y otra vez, como por ejemplo accidentes, cuyosuceso no nos exime de sufrirlo de nuevo, pero hagamos la distinción en aras declarificar el concepto sobretodo si lo estamos enfrentando por primera vez. En fin, sila población susceptible permanece constante, entonces el número de nuevos casosrepresentaría una proporción de la población susceptible al inicio del período. En estecaso, cuando los nuevos casos son proporción (porcentaje) de la población expuesta sehabla de Incidencia Acumulada, también llamada tasa de ataque.

Cuando tratamos con una población dinámica, vamos a tener animales que entran y

salen activamente de la población expuesta. En este caso, tenemos que puede quehaya animales que no han permanecido todo el período de estudio, pero que de una uotra manera estuvieron expuestos por algún tiempo en el período en el que seestudiaron los nuevos casos. Por ejemplo, tenemos el caso de algún individuo queentró al inicio del período de estudio pero que se retiró de la población expuesta no

porque haya contraído la enfermedad en cuestión, sino por otras causas. Podría ser elcaso por ejemplo que haya viajado o haya tenido algún accidente no relacionado conla enfermedad y que impidieron que complete el período de observación. Lo mismosucede con individuos que han entrado a la población expuesta después del inicio del


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período de estudio. Todos estos individuos han contribuido con tiempo de exposición.También es el caso de los mismos individuos que se enfermaron en el período. Estoscolaboran con períodos de exposición hasta el momento en que adquieren laenfermedad y dejan de contar en la población expuesta. De ahí que lo interesante deeste enfoque sea considerar como indicador de enfermedad el número de casos nuevossobre la cantidad de tiempo total expuesto. Obviamente estamos considerando un

cálculo un poco más complicado, tenemos que determinar el tiempo expuesto porindividuo. Por ejemplo, el denominador se expresa como individuos tiempo. En elcaso de personas sería personas-año y si se trata de vacas, vacas-mes por ejemplo. A

pesar de estas complicaciones menores, las ventajas de este indicador son enormes, laTasa real de Incidencia, también llamada simplemente Incidencia, representa mejorque ninguna la fuerza de morbilidad de la enfermedad. Por ejemplo, si nos dicen quela tasa de incidencia es de 2 nuevos casos de tuberculosis por cada 100 vacas-mes, nos

podemos estar refiriendo a 2 casos cuando observamos 10 vacas por 10 meses ocuando seguimos 50 vacas por dos meses. En cualquier caso, es claro que por cada100 vacas-mes de exposición podemos esperar 2 nuevos casos. De esta maneraestamos trabajando con un indicador muy útil para evaluar ocurrencias, comparar doslocalidades o situaciones e incluso plantear pronosticar escenarios plausibles de

enfermedad dadas diferentes exposiciones e incidencias de enfermedad.

DONDE SE INDICA QUE ES INCIDENCIA ACUMULADA

Como vimos anteriormente, la incidencia acumulada no es sino una proporción. Portanto, esta se maneja como lo hicimos con las prevalencias, presentando siempre laIncidencia Acumulada con intervalos de confianza del 95%. En este caso la fórmulasería:

períododelinicioalexpuestaPoblación

nuevoscasosde Número

DONDE SE DEFINE INCIDENCIA REAL

Acá hay que tener cuidado para definir la exposición. Obviamente, el grado de precisión, sin dejar de ser importante, define el detalle con el que efectúa el cálculo y por ende, el trabajo requerido al hacer el recuento de exposición. En un primermomento, podemos sacrificar detalle por tiempo calculando indirectamente laexposición, sobre todo cuando los animales entran y salen del grupo de exposición porrazones definidas y si lo hacen a una velocidad más o menos constante. En este caso,vale asumir que la exposición total será igual a la población a la mitad del períodomultiplicado por el tiempo considerado en el período. Es más, se puede simplificarmás aún considerando que la población a la mitad del período es aproximadamente la

semisuma de las poblaciones inicial ( N 0) y final ( N t ) luego de un período igual a t .

t N N

t ⎟ ⎠

⎞⎜⎝

⎛ +=

2Exposición 0

Otra manera es el método directo. En este caso hay que registrar, primero, laexposición de todos los individuos expuestos durante todo el período sin haberenfermado. En este caso se cuentan todos los individuos sanos que han permanecido


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todo el período y se multiplica por la duración del período de observación. Segundo,hay que sumar la exposición de los individuos que no se enfermaron pero que nocumplieron con todo el período de observación, sea porque entraron después del inicioo salieron antes del final del período de observación. Hacemos esto restando para cadaindividuo la fecha de salida menos la fecha de ingreso del animal al período deobservación. Finalmente, hay que computar el tiempo de exposición que aportó cada

caso de enfermedad. Obviamente, se resta la fecha de infección menos la fecha delindividuo al período de observación.

Cuando se usa uno u otro enfoque de cálculo depende del investigador, de la historianatural de la enfermedad y del número de nuevas infecciones. Lo importante es estaral tanto que un método de cálculo más preciso se hace necesario cuando uno enfrentaa la posibilidad de significados biológicos diferentes originados en diferencias alestimar o determinar con exactitud la exposición total. En el caso de la Incidenciatambién es necesario presentar los valores con intervalos de confianza del 95%. Eneste caso, para una exposición total para el período igual a T se tiene que la incidenciasería igual a:

( ) 2%95

1nuevoscasosde Número

T zT Incidencia ±=

ALGUNOS EJERCICIOS SOBRE MEDIDAS DE ENFERMEDADEN LA POBLACIÓN QUE PODRÍA SER BUENO DOMINAR AFIN DE DEMOSTRAR PERICIA A LA HORA DE LAEVALUACION

A usted le piden evaluar el valor real de la prevalencia de dirofilariasis en perros policías. La única información disponible es que el 25% de los animales estánsupuestamente infectados, según los resultados de una prueba de detección de

antígeno circulante. El encargado de los perros le pide que se asegure de los valoresreales, pues cerrar las instalaciones es una de las posibilidades en discusión. Sesupone que usted tiene que presentar, a pedido del cliente, los márgenes entre los quese presenta la verdadera prevalencia (como estimador puntual). También se le informaque la sensibilidad y la especificidad de la prueba eran del 75% y 90% parasensibilidad y especificidad, respectivamente, cuando la prueba se evaluó con 200 perro positivos y 300 perros negativos. El resultado de la prueba era cuantitativo(espectrofotometría) y el punto de corte se calculó optimizando los valores desensibilidad y especificidad. Un consejo: empiece por definir un escenario de altasensibilidad y otro de alta especificidad.

El destino insiste en mantenerlo en ascuas en el entorno planteado en el ejercicio

anterior. Primero, le piden que comente si las prevalencias corregidas para cadaescenario tendrían significados biológicos similares. Usted recuerda que al fin y alcabo se trata de indicadores puntuales y se niega a suscribir nada por escrito sin saberel tamaño muestral con el que se obtuvo la prevalencia original a fin de calcularestimadores de intervalo. Luego de una serie de consultas, alguien recuerda que la prevalencia se calculó empleando un kit de ELISA que aparte de costar carísimo sólo permitía diagnosticar 100 sueros. ¿Cuál fue su opinión antes y después de conocereste último dato?


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A usted lo ponen a cargo de un pequeño galpón con 750 codornices en plena posturaen un contrato de 6 meses. En realidad, el trabajo resultó requiriendo no sólo produciendo un intenso trabajo intelectual, sino que también requirió una dosiselevada de actividad motriz. El alimento se lo proporcionaban en cuotas de mediatonelada que tenían que ser llevadas cuesta arriba empleando un triciclo y eso requeríaal menos dos viajes realmente agotadores por embarque. Por si fuera poco, el

administrador se le acaba el dinero y le pide a usted que venda codornices paraafrontar los gastos de arbitrios de la granja. Le pide, eso sí, que reporte la saca comomuerte idiopática con fines contables. Esta usted tan fastidiado que a la novenasemana de contrato decide vender 250 codornices a un comedor popular, en cuotas de50 aves semanales. A fin de mes paga las deudas de la granja y a partir de esemomento lleva los alimentos en un solo viaje bien trabajado. Dos meses antes decumplirse el contrato, entra un brote de Colibacilosis 100% mortal que hasta quecontrola usted el brote el quinto mes, ha matado a 1 de cada 4 codornices. Para colmo,usted no estaba prevenido que tendría que llenar un formulario sanitario antes de pagarle sus honorarios. Responda las siguientes preguntas del cuestionario, que porcierto es supervisado por el SENASA:

¿Cuál fue la tasa de mortalidad de codornices durante su gestión?¿Hubo algún problema sanitario durante su gestión?

Si es así, ¿Cuáles fueron y cuál fue la incidencia del(os) problema(s) hasta que ustedestuvo a cargo?

Responda el inciso (c) asumiendo que la población de su granja fuera una muestrarepresentativa de la población de codornices de la zona.

¿Detalle la mortalidad para cada mes de su gestión?

En una reunión científica de estudiantes de Medicina Veterinaria se presentan varias ponencias de prevalencia de toxoplasmosis en gatos. Más precisamente, de encuestasserológicas realizadas en Chiclayo, Arequipa y Lima. Los participantes, agrupados en

algún momento en barras, se han atrincherado en las siguientes posiciones:Los chiclayanos encontraron que 123 de los 350 sueros fueron positivos y opinan quesu estudio demuestra que la mayor prevalencia de toxoplasmosis felina se da enChiclayo dado su clima tropical y húmedo, propicio para la perduración del parásito.

Los arequipeños denuncian que los estudios de Chiclayo y Lima han tomado muestrasinsuficientes, que ellos están orgullosos de haber colectado más muestras que nadie(380) y que encontrado además, que la prevalencia previamente reportada de 18% hasubido a la que encontraron ellos en éste último estudio, 20.7895%.

Los limeños no sólo han presentado sus datos, sino que los han comparado con el delos de Chiclayo y Arequipa. Están confiados de sus resultados porque han empleado

un tamaño muestral igual a 30, número que aunado a la tremenda diferencia les permite confiar en la fuerza de sus conclusiones. Aducen que la prevalencia en Limaes la mitad que en Arequipa y la tercera parte de la de Chiclayo, que más datos. Hanconcluido que la baja cantidad de seropositivos, uno de cada 10, se explica porque elnivel de desarrollo en una ciudad cosmopolita de alguna manera controla laenfermedad.

Le piden a usted que concluya sobre la validez de los estudios y sobre lasconclusiones que del análisis general se puedan sacar, donde hay más, donde haymenos y adicionalmente, una pregunta comprometedora, quien no desperdició. Usted


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pide un receso para ir al baño, agarra su calculadora, un lápiz, papel multipropósito ytiene que regresar a la conferencia con respuestas documentadas que terminen,definitivamente, con la discusión. Diga usted, cuáles de los diseños eran apropiados,cuáles eran diferentes y cuáles no. Detalle cada una de las aseveraciones hechas paracada lugar de estudio e investigue si eran o no aseveraciones verdaderas. Presente suopinión documentándola con análisis de diseño y datos.

Finalmente, sus sueños de trabajar en una gran transnacional se han cumplido. Ustedestá ganando el equivalente a un muy buen sueldo americano, aunque esta basado enPerú. Empero, el destino hará que arriesgue su situación cuando el presidente de latransnacional lo visita. Está obsesionado con una enfermedad y le han comunicadoque podría haber un brote en una de las granjas de la región en la que usted gerenciala sanidad animal. Se ha ilustrado en el viaje a Perú y ha decidido que se puededeclarar un brote oficial si la prevalencia real expresada en intervalo llega acomprender a 15%. Usted no se ha quedado atrás, ha hecho muestrear 500 animales yya sabe que 75 de ellos ya son positivos. Sin embargo, el comunicado que le pide“prevalencia real” lo tiene indeciso sobre declarar o no el brote. El presidente le diceexplícitamente por teléfono que quiere una prevalencia que trascienda la prueba

diagnóstica y que lo encuentre en el término de la distancia en su hotel.Lamentablemente, a pesar que uso la mejor prueba diagnóstica disponible en Lima,ELISA, no sabe su sensibilidad ni especificidad. Llama por teléfono a algunos amigosy le recomiendan a un profesor que trabaja con la enfermedad. Al preguntarle sobrelas pruebas, le dice que de lo único que se puede estar seguro es de la sensibilidad yespecificidad del EITB, que es 98% sensible. Un detalle más, recuerda que al hacerdiagnósticos pareados de 300 sueros positivos y 300 negativos, la prueba de ELISAtenía 1.5 más falsos negativos que la prueba de EITB. Recuerda también que esa vezcontó 14 falsos positivos. Al llegar al lobby del hotel, el presidente le dice que tiene planes para instalarlo como gerente latinoamericano en una nueva sede en Lima, peroantes de discutir los detalles, le pide que le diga, concretamente, si se declara o no el brote y sobre qué bases.


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DE LA CAUSA, LA CAUSALIDAD Y ALGUNASDISGRECIONES DE CORTE CULINARIOSe puede comenzar deslindando las coincidencias entre causa y causalidad en elentorno epidemiológico, con el magnífico platillo vernacular del mismo nombre. Esta

que el nombre “causa” se debe a que los gentil hombres de antaño se juntaban para pasar el rato, conversar derrochando picardía y buen humor, picar algo sabroso y picante para hacer sed y brindar con chicha y pisco, haciendo alarde de virilidad. Enesos casos, el pretexto de la reunión era el picante que degustaban, que por muysabroso, pasó de ser la causa de la reunión a llamarse, “causa” por extensión de lacircunstancia y en justo homenaje a la justificación de tan amenas reuniones.

En cuanto a la causa del presente capítulo, comenzaremos indicando que si unaenfermedad cualquiera, denotada como E se presenta más en individuos que tienen encomún una característica F en comparación a individuos que no la tienen, entonces sesospecha que exista una asociación entre la presencia de la característica F y laenfermedad. Si en adición se sabe que dicha característica F se presenta ANTES que

ocurra la enfermedad, entonces se sospecha que la característica F sea una causa ofactor de riesgo (o indicador de riesgo) de la enfermedad E.

Por ejemplo, hay enfermedades más comunes en individuos procedentes de una zonageográfica (deficiencias minerales), sexo (hemofilia), Edad (neurocisticercosis),ocupación (cáncer de escroto) y hábitos (cirrosis). Conocer éstos factores de riesgo es,en buena cuenta, un primer paso a definir grupos en riesgo y en general a prevenirenfermedades, esa es su principal importancia.

Causas de enfermedad

Algunos fenómenos o eventos ocurren en secuencias regulares tan dependientes quese puede hablar sin problemas de causa y efecto. Dentro de epidemiología las causas

de las enfermedades se estudian con objeto de explicar y eventualmente prevenirenfermedades. En este sentido, se dice que una relación causal existe si la incidenciade la enfermedad es menor en los individuos que no tienen el factor en comparacióncon aquellos en los que el factor está presente.

El factor F y la enfermedad E se pueden asociar, en principio, de tres diferentesformas:

F es la causa de E

F y E tienen una causa común desconocida (X)

F E

F E

X


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E es la causa de F

Si la enfermedad E ocurre después de que se registra F, entonces se puede descartar c y nos quedamos que sea a o b. En epidemiología, se busca identificar la causa (a) o elfactor de riesgo asociado a la presencia de la enfermedad (lo que incluye pordefinición b).

Una enfermedad tiene generalmente varias causas que juntas o de forma separadallevan a la ocurrencia de la enfermedad. Inversamente, una sola causa puede darorigen a varias enfermedades. Las causas pueden llevar a enfermedad directamente oindirectamente, activando otras causas. Sin embargo, en la práctica, es usualmenteimposible disecar causas intermediarias. Por tanto, es más aconsejable enfocar el

estudio de la relación causal en grados y direcciones más que simplificarlas endirectas o indirectas.

SOBRE LOS TIPOS DE CAUSA

Una causa “suficiente”, es aquella que lleva inevitablemente a la aparición de ciertaconsecuencia. La exposición de una vaca al bacilo de TB, por ejemplo, no siemprelleva a la aparición de tuberculosis bovina. El riesgo de presentar la enfermedadtambién está asociado al estado fisiológico, presencia de inmunidad e inclusosusceptibilidad genética. Una causa que de por sí no es suficiente se llama causa“contribuyente”. Finalmente, una causa, “necesaria”, es una causa que tiene que estar presente para que la enfermedad ocurra. En el ejemplo de la tuberculosis bovina, una

vaca con todas las causas contribuyentes no desarrollará la enfermedad a menos quese exponga a la presencia del bacilo, por definición una causa necesaria.

DE LOS CRITERIOS EXPERIMENTALES PARA EVALUARCAUSALIDAD DE ENFERMEDADES

Los criterios de causalidad experimental han cambiado con el tiempo desde que se presentaron los postulados de Henle-Koch. Este últimos resumen el punto de vistaclásico sobre la relación causal pues se basaron en el conocimiento del siglo XIX delas enfermedades bacterianas. Los criterios propuestos para que un parásito seaconsiderado causa de una enfermedad fueron:

El parásito se encuentra siempre que hay enfermedad

El parásito no se presenta en otras enfermedades (como saprofito o en forma no patogénica)

Una vez aislado, se puede cultivar hacer pasajes y el cultivo puro luego de varios pasajes puede producir enfermedad

En el momento en que los postulados se presentaron en 1890, Koch se dio cuenta queel ántrax, la tuberculosis, la erisipela, el tétano y otras enfermedades no cumplían los

F E


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postulados. También estaba prevenido que un número de agentes infecciosos tambiénfallaba en cumplir los postulados. Entre otros, el cólera. De hecho, Koch fue el primero en aislar el Vibrio, pero no pudo reproducir la enfermedad en ningún modeloanimal. El descubrimiento de los virus y la falta de metodología para trabajar conellos terminaron por cuestionar la validez de los postulados.

DONDE SE PRESENTAN LOS CRITERIOSOBSERVACIONALES PARA ESTABLECER CAUSALIDAD

Se han descrito una serie de criterios para evaluar una posible relación causal cuandono se puede recurrir a experimentos para comprobar o rechazar la relación. Estos son:

Secuencia Temporal

Una asociación causal requiere que la causa o factor de riesgo o factor predisponente preceda a la enfermedad. Este criterio es fundamental para la relación causal.

Consistencia

Una segunda condición es que la relación causal se encuentre en diferentes lugares bajo diferentes condiciones.

Fuerza de asociación

Esta característica se resume en que a mayor fuerza de asociación, menor la posibilidad de que la asociación sea espuria.

Gradiente bio lógica

La existencia de una gradiente biológica o curva de dosis-respuesta hace laexplicación de una relación causal mucho más plausible.

Especificidad del efecto

Aunque existen dudas sobre este criterio y su aplicación, se supone que una causa esespecífica si la introducción de un agente causal putativo es seguida por la ocurrenciade la enfermedad.

Plausibilidad biológica

En la práctica, la evidencia biológica colateral se usa extensivamente para apoyar orechazar la hipótesis de causalidad. En este sentido, es el mismo caso que el sentidocomún en epidemiología, la relación causal tiene que ser lógica y tener sentido.

CoherenciaMuy relacionada a la plausibilidad biológica, la coherencia implica que lainterpretación causa-efecto no conflictúa con el conocimiento teórico actual. En buenacuenta, plausibilidad biológica se puede interpretar como tener asidero teórico.


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Evidencia experimental

Postulada como criterio adicional, se refiere al caso en el que obtiene evidenciaexperimental adicional. Evidentemente, su uso se restringe a relaciones causalesviables en algún modelo experimental de infección.

DONDE LOS PROFESORES DEL CURSO HACEN UN SESUDOCOMENTARIO DEL ANÁLISIS Y DISEÑO EN EPIDEMIOLOGIA

Mucho del énfasis que se pone al enseñar diseño experimental considera cómo plantear el estudio y, sobretodo, cómo analizarlo. Tomar esta decisión respondió a lanecesidad de optimizar este curso toda vez que al llevar bioestadística y diseño sediscuten precisamente las bases del análisis de datos. Este curso de análisis tiene laintención de formar criterio reflexivo al diseñar y analizar experimentos. La presentemonografía discute algunos detalles que espero nos ayuden a cruzar el puente hacia eluso racional de los conocimientos y actitudes sobre diseño y análisis en el ejercicio profesional de la Medicina Veterinaria.

Durante cualquier curso de bioestadística se consideran, prioritariamente, estudios

experimentales o no observacionales. La variable independiente suele ser manejada por el investigador, que se preocupa básicamente de demostrar cambios cualitativos ocuantitativos en la variable dependiente debidas a las modificaciones que elinvestigador considera para la independiente. A pesar que en epidemiología tambiénse consideran experimentos no observacionales, se estudian como procedimientos enlos que el investigador tiene que tener en cuenta una serie de consideraciones éticasadicionales toda vez que el diseño considera pacientes de consulta o animales delaboratorio cuyo uso también se rige por reglamentos y consideraciones de carácterético. La segunda diferencia, en procedimiento, mas no en razonamiento, esencontrarnos con diseños no observacionales al estudiar epidemiología.

Desarrollados para su uso en humanos, los estudios no observacionales, cohortes ycaso-control principalmente, están destinados a un uso más intensivo a medida que elejercicio profesional demande información actualizada y/o local sobre factores deriesgo de enfermedad y/o baja productividad y no se pueda recurrir a diseñosexperimentales por razones éticas o logísticas. A pesar de las diferencias, los enfoquesexperimental y no experimental comparten principios que hacen fácil identificar unlugar común para ambos. Los dos necesitan de un objetivo experimental básico y unaestrategia de comparación aceptable, consideran comparar componentes similares conreglas de decisión pre-establecidas. Básicamente, estos cuatro componentes definen elempleo, en ambos casos, del método científico.

Los objetivos se desprenden de la hipótesis (no confundir con hipótesis estadística,aunque están íntimamente relacionadas). Como recordarán, la definición de cualquier problema puntual suele devenir en el planteamiento de una serie de posibles

soluciones al problema. Una vez comparadas, de las soluciones se selecciona aaquella que represente la alternativa más plausible y a ella se le denomina hipótesis.Es así que la hipótesis se plantea de manera que el experimento pruebe o no que esuna solución viable. Los procedimientos que se llevarán a cabo para comprobar si lahipótesis es o no verdadera se detallan en los objetivos. De ahí que en algunoscírculos consideren que una hipótesis bien planteada no requiere de objetivos. Encualquier caso, hemos visto que si los objetivos se definen en función al experimentoque se empleara para comprobar la hipótesis, deben hacer referencia explícita a lahipótesis, de manera para que la realización del experimento tenga sentido.


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La explicación es más evidente con un ejemplo. Muchas veces al preguntarle a unestudiante cuál es el tema de su tesis, éste responde “en ELISA”. Descontado el hechoque ELISA se refiera al ensayo inmuno-enzimático y no a alguna compañera de esenombre, tampoco se ha avanzado mucho en tener alguna idea del tema de tesis. Salvoque, aparentemente, el ensayo inmuno-enzimático esta involucrado de alguna maneraen la futura tesis. Lo peor de todo, no se sabe nada de la relevancia de la tesis, visto

que no se ha hecho mención alguna a la enfermedad en cuestión. Incluso podría o norelacionarse a una enfermedad, hay que recordar que se puede estar midiendohormonas o cualquier otro indicador. Si por ejemplo, al pedir mas detalle, elestudiante se explayara un poco y acotara “un ELISA para el diagnóstico de latoxoplasmosis” ya podríamos definir la relevancia del estudio en función a laenfermedad. Bueno, en términos relativos, porque todavía no se sabe en que especieespera emplear el ELISA. Así podríamos continuar hasta solicitar una descripciónmás completa que incluiría la especie “un ELISA para el diagnóstico de latoxoplasmosis en gatos”, lo que supuestamente detecta el ELISA, tal vez noanticuerpos, lo mas común en enfermedades, sino tal vez antígeno “un ELISA decaptura de antígeno para el diagnóstico de la toxoplasmosis en gatos” y finalmenteque material biológico se empleara en el ELISA “un ELISA de captura de antígeno enheces para el diagnóstico de la toxoplasmosis en gatos”. Aunque todavía incompleta,la descripción ya nos permite tener una idea razonable del estudio. Este objetivo, más bien cercano a la hipótesis, es de tipo general. De hecho, de eso se tratan los objetivos,de una descripción de las acciones a ejecutarse en el estudio de manera que se tengauna referencia a la hipótesis, en este caso, la hipótesis podría ser “la captura deantígeno en heces por el método de ELISA se puede emplear para el diagnóstico de

las infecciones intestinales activas por el toxoplasma en gatos”. Podemos refinar elobjetivo con objetivos específicos que se acerquen más al experimento en sí perodependan directamente del objetivo general (y por ende a la hipótesis). Se podría porejemplo, considerar colectar heces de animales positivos y negativos, estandarizar eltest y finalmente evaluarlo determinando su sensibilidad y especificidad, tresobjetivos específicos concretos que nos dan una idea global del experimento.

Podríamos realizar el ejercicio con cualquier diseño de datos y encontraríamos queigual se encontrarían tres elementos fundamentales: un estado inicial un agente decambio y eventos subsecuentes. En el caso del toxoplasma, el estado inicial es libre deenfermedad , el agente es el toxoplasma y los eventos subsecuentes son tres, el primero, infección por toxoplasma, el segundo, eliminación de antígeno debido a unainfección activa y el tercero, el ser ELISA positivo o negativo si la prueba detecta ono, errónea o verdaderamente al antígeno en cuestión. Acá vale la pena hacer unadisgreción para señalar un detalle que puede plantear mal interpretaciones. Todos losdiseños experimentales estudiados en bioestadística son de procesos, mientras que losdiseños epidemiológicos son principalmente de causa-efecto. Ahora bien, todos losdiseños de procesos son experimentales, igual que uno de los diseños

epidemiológicos, el ensayo clínico, que es de causa-efecto. Asimismo, los dos diseñosepidemiológicos restantes, cohortes y caso-control, son de causa-efecto.

La principal diferencia entre diseños de proceso y de causa efecto es que los primerosmiden cambios cualitativos y/o cuantitativos. Los estudios de causa-efecto midencambios de estado. En cualquier caso, sea que midan cambios cuantitativos (aumentode peso, mejora de calidad de carcasa, producción de leche o huevos por ejemplo) oque midan cambios de estado (enfermedad, mejoría, muerte) ambos definen suhipótesis y sus objetivos en función a los elementos fundamentales estado inicial,


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agente principal y eventos subsecuentes. Una manera rápida de salir del paso es preguntarse ¿Quién le va a hacer qué a quién?, en realidad una pregunta de interés quefunciona muy bien en un número de niveles. En este caso, es muy útil para identificaren los objetivos. Porqué , para qué , cuándo y dónde son preguntas adicionales cuyarespuesta debe considerarse junto a la justificación de la hipótesis y los objetivos propuestos al sustentar el marco teórico de la investigación.

En realidad, visto de esta manera, es evidente que no se requiere ser un iluminado para proponer los objetivos de una propuesta de investigación en epidemiología. Unavez caracterizado el problema que se espera resolver, la solución más probable esevidente y de ahí a plantear los objetivos generales solo hay un paso que no requieremucha reflexión. Sin embargo, decidir qué se va a medir para estudiar el agente en síy el efecto del agente en el estado inicial si requiere una buena dosis de conocimiento,experiencia y manejo del recurso logístico y económico. Se necesita definir unaestrategia de investigación que permita medir el efecto y no siempre es el caso que se pueda hacer directamente. Un ejemplo gráfico se tiene en la variable dolor porejemplo. Primero, seleccionar al agente a evaluar y el tratamiento alternativo con elcual se va a comparar requiere un conocimiento profundo de la farmacología y la

clínica. Otro si, la variable con la que se compara el efecto. Yo puedo asumir que unadroga analgésica tendrá un efecto mucho más fuerte que otra droga dada, pero a faltade un dolorímetro confiable que todavía no se ha inventado, tenemos que recurrir aalgún artificio que nos permita evaluar dolor. Sobre todo cuando se trata dediferencias muy sutiles. Si las decisiones tomadas a este nivel no son satisfactorias, elresto de la investigación podría ser inaceptable.

Una vez que la hipótesis define lo que se quiere demostrar y si los objetivos soncorrectos y delinean lo que se va a hacer el análisis de datos cae por su propio peso. Nuevamente, recurramos a un ejemplo. Supongamos que se desea evaluar untratamiento post-parto que acorta el intervalo parto-primer servicio. Obviamente, lahipótesis sostendrá que el nuevo tratamiento acorta el intervalo y los objetivosdefinirán las acciones que se tienen que tomar para comprobar o rechazar que eltratamiento acorte el intervalo. Así a grosso modo, se hace evidente que la variablefundamental es el tiempo entre el parto y el primer servicio. Como se trata de unintervalo, es necesario registrar dos variables previas, fecha del parto y fecha del primer servicio. Más aún, ya se limitan las pruebas estadísticas que pueden ayudarnosa evaluar el efecto del tratamiento en el intervalo. Necesitamos pruebas estadísticasque evalúen intervalos de tiempo o mejor aún, analicen una variable del tipo tiempo aun evento.

El problema de este enfoque directo es precisamente, que es sencillo y directo. Enrealidad, de alguna manera se cae en el vicio de querer evaluar muchas cosas en laintención de que nuestro análisis sea mejor y se mejore por tanto la calidad de losresultados. Se puede sugerir por ejemplo medir alguna hormona, alguna enzima que

sugiera estado de salud, el peso, la producción láctea y el contenido graso de la leche.Es que resulta muy fácil complicarse la vida. Total, se aduce que en vez de no hacernada, se puede medir la enzima, o cuantificar la producción y muchas cosas más. Esedesperdicio de recursos tiene un impacto sobre la eficiencia del experimento y sobreel concepto que se puede tener del análisis. Lo ideal es definir de manera meridianaque se quiere demostrar, cómo se va a demostrar, que se tiene que medir y como se vaa analizar. Si no se sabe que tanto una nueva variable nos va a ayudar a comprobar orechazar nuestra hipótesis, lo mejor es no tomarla en cuenta desde el principio. Delmismo modo, si se sospecha que cualquier variable puede modificar el resultado final,


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lo mejor es incluirla en el diseño y plantear su análisis desde el principio. En elejemplo anterior, si se trata de demostrar que un tratamiento tiene un efecto sobre elintervalo entre el parto y el primer servicio, entonces tal vez eso sea lo único que nosinterese. Basta reflexionar sobre el siguiente escenario, en el supuesto que eltratamiento sí produzca una diferencia y que dicha diferencia sea significativa eimplique una justificación económica, ¿sería necesario acotar sobre las relaciones con

variables adicionales? Tal vez no.

DONDE SE DELINEAN LAS ESTRATEGIAS DEINVESTIGACIÓN

En general, se pueden adoptar dos enfoques al emprender un estudio de investigaciónepidemiológico. El primero, experimental, introduciendo el factor que se deseainvestigar. El segundo observando la ocurrencia natural con y sin factor en lanaturaleza. En este caso, mientras que el estudio observacional (no experimental) esaquel en el que no se hace ninguna intervención deliberada, un experimento involucrauna intervención planificada para introducir factores que alterarían el fenómeno encuestión. En cualquier caso, el objetivo de ambos enfoques es el mismo, la

elucidación de las relaciones causa-efecto.UNOS COMENTARIOS SOBRE ESTUDIOS EXPERIMENTALES

Es usual opinar que el enfoque experimental es más confiable, sobre todo en MedicinaVeterinaria. Bajo condiciones experimentales, cuando se logra controlar sobre todaslas posibles variables que influyan en el resultado del experimento, más limitado seráel ámbito de las conclusiones. Cuanto más control se tenga, más se podría sospecharque la intervención per se tendrá un efecto en el resultado del experimento. De hecho,si por ejemplo queremos averiguar el efecto de un aditivo sobre la velocidad decrecimiento, no se puede descartar que el pesaje continuo altere la velocidad y que dehecho constituya una causa de otros problemas debidos al stress. Podemos controlar

experimentalmente el pesaje con fines experimentales pesando a los individuos sin eladitivo, pero aún así, en los dos grupos tendremos individuos en los haya razonesfundadas para sospechar que la variable velocidad de crecimiento esta subestimada.Entonces, en este caso, se puede ver si existe o no una diferencia, pero tendremosreparos para extrapolar el hallazgo a condiciones en las que no exista la intervención.

Entonces, lo primero tal vez sea señalar, junto a las ventajas del método experimental,algunas de sus desventajas. Una primera ventaja la tendríamos en que el métodoexperimental no permite desenmarañar problemas de causalidad complejos. En estecaso, se resuelve el problema en sub-problemas o componentes menores y seresuelven paso a paso sistemáticamente. Por ejemplo, para estudiar la patogenia delmal de altura en bovinos, se estudió primero el efecto de la hipoxia y luego el defactores contribuyentes como estado fisiológico y frío, que resultó siendo, finalmente,

un contribuyente mayor a la patogenia de la enfermedad.Otra ventaja evidente del método experimental es que permite remover delexperimento variables potencialmente confundentes. Un ejemplo se tiene en el empleode cepas de ratones para estudios biomédicos. Existen cepas de animales que tienenlos mismos componentes genéticos e incluso mutaciones específicas. Al tener porejemplo, ratones técnicamente iguales, se puede estudiar procesos fisiopatológicos einmunológicos descontando respuestas individuales debidas a variabilidad genética.


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Otra posible solución a variables potencialmente confundentes en experimentación esel uso apropiado de un protocolo aleatorio y con repetición.

Algunas de las desventajas del método experimental incluyen la imposibilidad deemplearlo bajo ciertas condiciones. Limitaciones de uso de humanos o animales pueden impedir el uso apropiado del método experimental por razones éticas o derecursos limitados para su uso en el experimento. Las limitaciones de recursosincluyen la necesidad de reclutar números grandes de individuos, algo difícil bajocondiciones experimentales. Más aún, cuando el experimento considera lapsos deobservación relativamente grandes. Por ejemplo, si se quisiera estudiar el efecto decara blanca en la frecuencia de cáncer de ojo en bovinos, podríamos pensar enemplear un experimento que emplee animales negros a los que se les pinta la cara de blanco. Sería entonces cuestión de esperar un tiempo adecuado y evaluar el número devacas afectadas con cáncer al ojo. El problema reside en que la probabilidad de tenercáncer al ojo es muy baja. Por lo tanto para tendríamos que hacer el experimento conun número muy grande de animales que habría que alimentar y cuidar por un largo período de tiempo.

Ensayo clínicoEl ensayo clínico es un estudio con pacientes como sujetos experimentales. La metadel estudio clínico es la de evaluar una cura potencial de una enfermedad o encontrarun método preventivo de secuelas de la enfermedad, tales como mortalidad ydiscapacitación. No se previene la exposición a la enfermedad porque, en principio,los pacientes ya tienen la enfermedad. Este diseño no estudia por tanto relacionescausales o factores de riesgo de enfermedad. Se enfoca en el tratamiento de laenfermedad y la prevención de las secuelas de la misma.

Los pacientes considerados en los ensayos clínicos deben haber sido diagnosticadoscon la enfermedad y remitidos al centro en el que se desarrolla el estudio losuficientemente rápido como para que se les asigne a uno de los tratamientos en

estudio de manera oportuna. Individuos con cursos leves o muy severos deenfermedad no se consideran en el estudio sino más bien son excluidos de él. Unaspecto importante en este sentido es que los nuevos tratamientos o procedimientos nose comparan con “no hacer nada” (a menos que no hacer nada sea el tratamientousual), sino que se comparan con el tratamiento de uso corriente.

Ensayos de campo

En estos casos se evalúan tratamientos preventivos de la enfermedad. A diferencia delensayo clínico, no se usan pacientes sino sujetos sanos. Los individuos consideradosen el estudio son aquellos que no tienen la enfermedad, pero que están en riesgo deadquirirla. Lo que se hace es medir la capacidad del tratamiento para prevenir la

enfermedad. Una vacuna o un tratamiento estratégico son buenos ejemplos de ensayode campo.

Intervención en Comunidades y Ensayos Aleatorios de Agrupaciones

Este diseño es una extensión del ensayo de campo. La diferencia es que la unidadmuestral es toda una comunidad o comunidades. En el caso de los Ensayos Aleatorios


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de Agrupaciones, la unidad no es toda la comunidad sino agrupaciones (subunidades)de una comunidad grande que se manejan como comunidades.

OTRA DE TANTAS CLASIFICACIONES Y TIPOS DE ESTUDIOSDE INTERÉS

El gran problema sobre la clasificación y sistematización de cualquier cosa es quehasta que ocurra el consenso, va a existir más de un criterio. De hecho, esto lleva amalos entendidos y problemas de comunicación, de manera que presentaremosalgunas definiciones para cubrir esa posibilidad. Haciendo la salvedad que de una uotra manera, hasta el momento hemos cubierto las posibilidades de clasificación,sobre todo para los estudios de cohortes y caso-control, que son los más importantes ala hora de estudiar causalidad. En este acápite también vamos a aprovechar paraestudiar algunos tipos adicionales de estudios epidemiológicos.

Estudios prospectivos y retrospectivos

En realidad ya nos hemos referido a esta clasificación previamente. Los estudiostambién se pueden dividir en estudios prospectivos y retrospectivos. Se define como prospectivo a aquel estudio en el que la exposic

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