Analisis conceptual epidemiologico



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Objetivo: evitar que las enfermedades progresen


Diagnostico correcto y tratamiento adecuado.

Acciones dirigidas al enfermo.


3.-Prevención terciaria: se aplica cuando la enfermedad ha dejado secuelas e invalideces y las acciones son:

Rehabilitación física y social

Conseguir que el individuo se adapte a su situación y pueda ser útil
Entre la prevención primaria y la secundaria puede considerarse una acción intermedia: la detección, que no es precisamente diagnostico oportuno, sino la búsqueda intencionada de padecimientos, antes de que presenten la sintomatología correspondiente.
De estos enunciados se desprenden 2 consideraciones:
1.-la M.P., puede aplicarse tanto a sanos como a los enfermos.

2.- El personal de salud, deben ampliar su campo de acción a los 3 niveles.


El campo de aplicación de estos principios se amplio mediante su incorporación al estudio y tratamiento de las enfermedades no transmisibles, y ello hizo posible la prevención y el control de tales procesos, agudos y crónicos.
Se puede apreciar en la historia de la medicina, que desde la concepción de medicina como ciencia y arte de prevenir y curar las enfermedades se paso a la medicina preventiva y social y se llego a la medicina de la salud pública (Winslow).
Los enfoques circunstanciales de la medicina hacen posible establecer estas separaciones, pero que cada visión en su momento aporto su contribución, enriqueciendo la interpretación global de la salud en lo que podemos denominar hoy, como la medicina integral, de este modo se fue desarrollando el concepto moderno de salud publica, que se nutre de la medicina y de la sociología, (Andrade, 2008.)
MEDICION DE SALUD Y ENFERMEDAD EN LA POBLACION
Se puede medir la salud dependiendo de cual es su definición; una definición amplia mediría el nivel de salud y bienestar, la capacidad funcional, la presencia y causas de enfermedad y muerte y la expectativa de vida de las poblaciones (Donaldson ,1989).
Existen distintas medidas e indicadores de bienestar ( social o económico ) en salud y se han desarrollado ciertos índices de “salud positiva”( Alleyne , 1998), tanto con fines operacionales , como para investigación y promoción de condiciones saludables , en dimensiones tales como la salud mental , autoestima , satisfacción con el trabajo , ejercicio físico , etc.
La recolección de datos y la estimación de indicadores tienen como fin generar, en forma sistemática, evidencia que permita identificar patrones, y tendencias que ayuden a emprender acciones de protección, promoción de la salud y de prevención y control de la enfermedad en la población.
Entre las formas mas útiles y comunes de medir las condiciones generales de salud de la población se destacan los censos nacionales, que se llevan a cabo cada 10 años. Los censos proporcionan el conteo periódico de la población y varias de sus características, cuyo análisis permite hacer estimaciones y proyecciones.
Para permitir las comparaciones a lo largo del tiempo en una misma población o bien entre poblaciones diferentes, se requiere de procedimientos de medición estandarizados. Este tema se relaciona con los indicadores epidemiológicos (ver este).
Podemos definir la Medición como el procedimiento de aplicar una escala estándar a una variable o a un conjunto de valores. La medición del estado de salud requiere de sistemas armonizadores y unificados como la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades y problemas relacionados con la salud (CIE).
Los indicadores de salud miden distintos aspectos relacionados con la función o discapacidad, la ocurrencia de enfermedad o muerte, o bien aspectos relacionados con los recursos y desempeño de los servicios de salud.
Los indicadores de salud funcional tratan de medir el impacto de los problemas de salud en la vida diaria, como por ejemplo la capacidad para llevar a cabo actividades cotidianas, lesiones y accidentes en el hogar y el lugar de trabajo, y años de vida libres de discapacidad. Los datos se obtienen a través de encuestas y registros de discapacidades. Los índices de calidad de vida incluyen variables de función tales como la actividad física, la presencia de dolor, el nivel de sueño, de energía, o el asilamiento social.
Los indicadores de morbilidad miden la frecuencia de problemas de salud específicos tales como infecciones, cáncer, accidentes en el trabajo. Las fuentes de datos suelen ser registros de hospitales, de servicios de salud, notificación de enfermedades bajo vigilancia, encuestas de seroprevalencia y autoreporte de enfermedades.
Los indicadores de mortalidad general o por causas específicas permiten comparar el nivel de salud e identificar causas de mortalidad relevantes como accidentes, tabaquismo, etc. El registro de la mortalidad es el certificado de defunción.
Además de la medición del estado de salud, también es necesario medir el desempeño de los servicios de salud. Tradicionalmente se ha enfocado en insumos y servicios, en la actualidad se considera preferible medir los procesos y funciones de los servicios de salud (Turnock, 1997).
Conjuntamente con los indicadores ya mencionados, la medición en salud requiere de la disponibilidad de datos sobre características relevantes de la población (variables), tales como su tamaño, composición, estilos de vida, clases sociales, eventos de enfermedad, nacimientos y muertes.
Los datos para la medición en salud provienen de diversas fuentes, por lo que deben tomarse en cuenta aspectos relacionados con la validez, calidad, integridad y cobertura de los datos mismos y sus fuentes.
Los datos, cuantitativos o cualitativos, que se obtienen y registran de los servicios de salud y las estadísticas vitales representan la “materia prima” para el trabajo epidemiológico. Si los datos básicos (DB) son incompletos o inconsistentes, se obtendrán medidas sesgadas o inexactas, sin importar lo sofisticado del análisis epidemiológico, y las intervenciones derivadas de su uso no serán efectivas.
Una vez que se cuenta con los DB, e indicadores de salud, una de las dificultades presente en los servicios de salud tienen que ver con las limitaciones para el manejo correcto de la información numérica, su análisis e interpretación; funciones que requieren el uso de los principios de la epidemiología y la bioestadística (ver esta).
Para responder a la necesidad de poseer un conjunto de datos validados y consistentes, la OMS / OPS, trabaja desde 1995 en esta iniciativa y ha acumulado una fuente histórica de 117 indicadores demográficos, socioeconómicos, de morbilidad, de mortalidad, de recursos, de acceso y cobertura de servicios de salud. En el análisis cuantititativo se emplean programas computacionales que facilitan el manejo de datos, pero no se debe sobrestimar sus alcances y aplicaciones. Su utilidad es mayor cuando se establecen redes de colaboración y sistemas de información en salud, que permiten el manejo eficiente de grandes bases de datos y generan información oportuna y útil para la toma de decisión.
Un programa computarizado reduce notablemente el tiempo de cálculo, procesamiento y análisis de los datos, pero es el trabajo humano el que aporta resultados racionales y validos para el desarrollo de los objetivos de salud pública.
Uno de los principales pasos en el proceso de medición del estado de salud en la población es la definición de las variables que lo representan o caracterizan. Una variable es cualquier característica o atributo que puede asumir valores diferentes.
Las variables pueden ser de dos tipos: 1.-Cualitativas y 2.-Cuantitativas. Las variables cualitativas son aquellas que son atributos o propiedades. Las variables cuantitativas son aquellas en las que el atributo se mide numéricamente y a su vez pueden clasificar en discretas y continuas.
Las variables discretas o discontinuas asumen valores que son siempre números enteros, por ejemplo, número de hijos de una pareja; numero de dientes con caries; numero de camas de hospital; numero de hematíes por campo; numero de pulsaciones en un minuto en un paciente. Estos valores solo pueden tomarse en un conjunto finito.
Las variables continuas pueden tomar, tanto valores, como permita la precisión del instrumento de medición, por ejemplo, el peso al nacer de un niño de 2.500 gramos. Este peso se puede medir con mayor precisión, desde 2.496,75 gramos hasta 2.500 gramos, y así sucesivamente, si nuestra bascula lo permite.
Las variables también pueden clasificarse según el nivel o tipo de medición que podamos aplicarles. Así se pueden distinguir cuatro niveles de medición de las variables: 1.-Nominal; 2.-Ordinal; 3.-De intervalo y 4.-Proporcional o de razón.
Una variable nominal; tiene categorías a las que se les asignan nombres que no tienen ningún orden entre ellos, por ejemplo, sexo. La categoría hombre no tiene ninguna relación de orden sobre la categoría mujer. Las variables nominales no tienen que ser necesariamente dicotomicas ( dos categorías ) sino que pueden tener varias categorías , por ejemplo , el estado civil ( soltero , casado , divorciado , viudo , unión libre) o el grupo sanguíneo según el sistema ABO ( A; B; AB; O). El hecho de cambiar el orden no tiene ninguna implicación en el análisis de datos.
Debemos suponer que existen otras variables que suponen un acabado concepto en el curso de una aseveración, por ejemplo al terminar el llenado de una historia clínica, la respuesta pueden ser varias opciones; muy mala; mala; regular; buena y excelente. Esta clasificación tienen un orden: excelente es mejor que bueno; bueno mejor que regular; regular mejor que mala y mala mejor que muy mala.
Estamos ante una variable ordinal, cuando se definen categorías que poseen un orden, aunque siempre tenga diferencias entre ellas y estas pueden no ser iguales. Ejemplo de estas variables son los estadios de un cáncer: I-II-III-IV o los resultados de un cultivo de laboratorio ( - ; + :++ ;+++ ).
El siguiente nivel de medición de variables es el intervalo. Una variable de intervalo tiene distancia iguales entre sus valores y una característica fundamental: el cero es considerado arbitrario. El ejemplo típico de variables de intervalo es la temperatura corporal. Existe la misma diferencia entre 37 oC y 39OC que entre 38OC y 40 OC ( 2OC). Sin embargo no podemos decir que una temperatura de 60OC sea tres veces más caliente que una de 20OC . Tampoco podemos concluir que un individuo con un coeficiente de inteligencia de 120 es el doble de inteligente que otro con coeficiente de 60.
Si la variable de intervalo tuviese un punto de origen que es el valor cero absoluto, estaríamos hablando de una variable proporcional o de razón. Esta tiene intervalos iguales entre valores y punto de origen cero. El peso y la altura son ejemplos típicos de variables proporcionales; 80 Kg. Es el doble que 40 Kg. Y existe la misma diferencia entre 50 y 35 kg. Que entre 105 y 90 Kg. En este nivel se puede sumar, restar, multiplicar y dividir.
RESUMEN DESCRIPTIVO DE LOS NIVELES DE MEDICION DE VARIABLES

Relación entre distintos niveles de medición.
1.-Variable nominal: valores de categorías con nombres convencionales

2.-Variable ordinal: valores como las nominales + categorías ordenadas

3.-Variable de intervalos: valores como las ordinales + intervalos iguales

4.-Variables proporcional o de razón: valores como las de intervalos + cero absoluto.


AGRUPACION DE CARACTERISTICAS

1.-Persona: agrupa los casos según edad, sexo, etnia. A partir de este listado de datos se puede, además, identificar los casos que han ocurrido en determinado;

2.-Lugar y comparar la frecuencia de la enfermedad en distintos lugares o áreas geográficas.

3.-El tiempo, permite examinar los casos según el momento en que ocurrieron o fueron notificados. La distribución de los casos en el tiempo puede ser agrupada en días, semanas, meses o cualquier otro periodo de tiempo que se considere adecuado. Esto permite saber en que momento se presento el mayor numero de casos, cuando empezó a aumentar y cuando a disminuir. Es necesario recordar que la frecuencia es el número de veces que se repite un valor de la misma variable.
Para ampliar la información sobre estas variables, consultar la triada descriptiva de la epidemiología y el hospedero.
Los datos agrupados según determinadas características: edad, sexo, residencia, clase social, etnia, ocupación, religión. Pueden presentarse en cuadros y/o gráficos para facilitar los cálculos y la comparación e interpretación de los resultados. La presentación tabular de la información y cu cuadro se denomina “tabla o cuadro resumen de frecuencias”, útil porque presenta la distribución de la variables que estamos observando.
Una distribución es el resumen completo de las frecuencias de los valores o categorías de la medición realizada. La distribución muestra cuantos o que proporción del grupo se encuentra en un determinado valor o rango de valores de todos los posibles que la medida cuantitativa puede tener (Last, 1995). La distribución de frecuencias de casos de la enfermedad se puede estudiar en función de:
1.-Frecuencia absoluta :( fx)

2.-Frecuencia relativa simple :(fr)

3.-Frecuencia relativa acumulada :(fa)
La distribución de variables cualitativas así como las cuantitativas discretas se puede representarse gráficamente por medio de diagrama de barras o bien por gráficos de sectores, ya sea como frecuencias absolutas o relativas.
Las variables cuantitativas continuas se representan gráficamente por medio de histogramas y polígonos de frecuencia. Aunque parecidos a los diagramas de barras, en los histogramas las barras se disponen en forma adyacente, precisamente para ilustrar la continuidad y distribución de la variable representada. En el eje de las “X ” se ubica la variable continua y en el eje de las “Y ”se representa la frecuencia.
El polígono de frecuencia también permite graficar la distribución de una variable y se construye uniendo con líneas rectas los puntos medios del extremo superior de cada barra de un histograma. Es útil para visualizar la forma y simetría de una distribución de datos y para presentar simultáneamente dos o más distribuciones.
Una variante del polígono de frecuencia es la llamada ojiva porcentual, que es un polígono de frecuencias relativas acumuladas. Cada punto de este polígono representa el porcentaje acumulado de casos en cada intervalo de clase y, por tanto, va de cero a 100 %. La ojiva porcentual permite identificar de manera grafica el valor correspondiente a la mediana de la distribución.
Aunque no existe una regla explicita sobre la proporcionalidad entre escalas de un grafico, se recomienda que la razón entre la escala horizontal respecto de la vertical se aproxime a (1,6: 1), la clásica regla de oro. Algunas veces el rango 1,2 a 2,2, se da como referencia apropiada para la razón entre el eje horizontal respecto del eje vertical.
TIPOS DE VARIABLES Y TIPO DE GRAFICOS

1.-Variable nominal: gráficos tipo diagrama de barras – grafico de sectores

2.-Variable ordinal: grafico tipo diagrama de barras* – grafico de sectores

3.-Variable de intervalo: grafico tipo diagrama de barras* - histograma - grafico de sectores ** - polígono de frecuencias (simples y acumuladas)

4.-Variable proporcional o de razón: grafico tipo diagrama de barras * - histograma-grafico de sectores** - polígono de frecuencias (simples-acumuladas)
Notas complementarias:

* manteniendo el orden de categorías

** En variables discretas o categorizadas.
Una forma de presentación grafica del comportamiento histórico de una enfermedad y los límites de variabilidad esperados sobre su ocurrencia en el futuro se denomina Corredor o Canal Endémico. Esta herramienta de la vigilancia epidemiológica utiliza polígonos de frecuencia y permite visualizar el comportamiento secular de las enfermedades en un territorio determinado y orientar la decisión sobre la necesidad de desencadenar acciones de prevención y control.



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