José
Alfonso Barajas Rojas
M.V.Z. M.P.V.M. M. Sc. PD
Departamento de Microbiología e Inmunología.
Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia. UNAM.
Programa de investigación epidemiológica
La
uniformidad de conocimientos y criterios médicos, permite la evaluación
correcta de las medidas de prevención que se establezcan en las unidades de
producción. Como se determina que hay un exceso de neumonías o de aborto, por que algunos profesionales
señalan un 5% de estos problemas como normales, cuando reconocemos que hay una
epidemia. Como se rinden los informes en las unidades de producción, como se
pueden comparar con informes de otras unidades de la misma empresa, que
herramientas existen para evaluar con epidemiología analítica o
estadística los programas de prevención
de enfermedades de los animales.
La
elaboración de un programa integral de investigación epidemiológica de las
enfermedades de importancia económica de animales productivos requiere de un
conocimiento previo que permita establecer parámetros para que, implementando
estudios al respecto y acciones concretas de medicina preventiva, se puedan
evaluar los programas en sus aspectos médicos, zootécnicos y de salud pública.
La
implementación de sistemas de registro de los eventos ecológicos, médicos y
zootécnicos asociados con la salud y enfermedades de los animales, durante las
diferentes épocas del año permitirá conocer la prevalencia e incidencia de
padecimientos y su costo de tratamiento o prevención.
Mientras no
registre los eventos el personal de la sección de salud animal y los
responsables de las etapas, no se podrá llevar a cabo un programa integral de
investigación. De igual manera, la comunicación constante y acciones a realizar
con el ganado se deben dar entre los colaboradores del centro.
Deseo
señalar la importancia del registro de acciones utilizando la computación; en
este sentido planteo un programa de vigilancia epidemiológica con variables y
parámetros que deberán conocerse y medirse, y que mediante una codificación y
secuencia de eventos y padecimientos permitan ajustar un programa a futuro para
reforzar las acciones del sector de Salud Animal.
Para poder evaluar
los programas de medicina preventiva y curativa en explotaciones de animales,
he elaborado este cuestionario para orientar al profesional y productor
pecuario con la terminología, conceptos y preguntas a resolver para mejorar el
conocimiento de sus programas de prevención. Asimismo al final se presenta un
anexo, publicado por la WHO, OPS con las definiciones de los conceptos
epidemiológicos.
¿Qué concepto o
definición puede dar de lo que significa medicina preventiva?
R= Es la ciencia que tiene por objeto evitar que
los hombres y animales enfermen, mediante medidas de sanidad, vacunación y
manejo entre otras, considerando al tiempo, el lugar e individuo sujeto de
prevención.
¿Qué entiende por
incidencia de una enfermedad?
R= Es una medida
dinámica de nuevos casos ocurridos en una población en un determinado periodo
de tiempo.
¿Qué entiende por
prevalencia de una enfermedad?
R= Es una medida
estática de casos existentes en una población en cualquier momento.
¿Cómo obtiene la
incidencia? Mencione 5 ejemplos de acuerdo con los procedimientos más
frecuentes en su Unidad de Producción.
R= Numero de casos
nuevos, dividido entre el número de animales en riesgo de haberse afectado por
el problema. Ejemplos: Incidencia de: mastitis, pododermatitis, neumonías,
conjuntivitis y diarreas.
¿Cómo obtiene la
prevalencia? Mencione 5 ejemplos de acuerdo con los procedimientos más
frecuentes en su Unidad de Producción.
R= Número de casos
existentes en ese momento, dividido por la población en riesgo. Ejemplos:
Prevalencia de abortos, mastitis, pododermatitis, neumonías, conjuntivitis y
diarreas.
¿Qué entiende por
morbilidad y cómo la obtiene?
R= La morbilidad
en la afección clínica o subclínica de un animal que altera su estado de salud.
Se obtiene como tasa o porcentaje donde en el numerador están los animales
enfermos y en el denominador los animales que estuvieron en riesgo de
enfermarse.
¿Qué entiende por
mortalidad y cómo la obtiene?
R= Es el número de
animales muertos de una población. Se obtiene dividiendo el número de animales
muertos por alguna causa determinada sobre el número de animales en riesgo de
morir por esa misma causa.
Mencione los
parámetros de incidencia y prevalencia de morbilidad para las 5 enfermedades
más comunes en sus Unidades de Producción.
R=
Incidencia de mastitis clínica 12%, subclínica 20%, neumonías 5%,
pododermatitis 5%, conjuntivitis 2%. Prevalencia de abortos 8%, mastitis
clínica 10%, subclínica 20%, pododermatitis 3% y conjuntivitis 2%.
¿En qué consisten
sus acciones de cuarentena? Describa lo que se hace.
R= Cuarentena del
latín quarentinia son las medidas y
acciones tomadas durante un tiempo determinado para detectar la fase subclínica
de enfermedad (en ella se hacen pruebas de laboratorio o se espera a que
aparezcan los signos de enfermedad en los animales problema o en animales
centinelas que se introducen al grupo).
¿Realiza el
diagnóstico precoz de enfermedad? ¿Sabe cómo se realiza? Puede mencionar 5
ejemplos de padecimientos de su Unidad de Producción donde se puedan realizar.
R= Ejemplo: Se
emplean pruebas serológicas para enfermedades infecciosas como IBR, PI3, BVD. Se emplean pruebas de
rutina para detección de mastitis subclínica, medición de perfiles de
anticuerpos, notando disminución o aumento.
En el estudio de
sus brotes de enfermedad, ¿Realiza con mayor frecuencia la epidemiología
descriptiva?
R= Epidemiología
descriptiva: Es la primera etapa de la investigación en donde se realizan
observaciones de acuerdo al curso del padecimiento en la población (Ejem:
cuantos enfermos, de que, que comen, que beben, cuando apareció, etc.).
Epidemiología analítica: consiste en el
análisis de las observaciones utilizando técnicas diagnósticas y estadísticas adecuadas. (Ejemplo:
Asociación estadística entre edad y enfermedad, controlando por sexo, seroprevalencia
por sexo, seroprevalencia por estado fisiológico (gestante y no gestante),
controlando por edad.
¿Qué criterios
tiene para considerar una enfermedad como endémica, epidémica y pandémica?
R= El tamaño de la
población, espacio geográfico, tiempo y capacidad de diseminación de la
enfermedad y sobre todo teniendo una referencia de la frecuencia aceptada
dentro de los parámetros de producción y cuando se considera una alarma
epidemiológica. (Ejem: si se considera un 5% de neumonías como “normal”, cuando
las cifras rebasan el parámetro podemos consideran una epidemia.
¿Sabe realizar
pruebas estadísticas para analizar la validez de la evaluación de programas de
medicina preventiva?
R= Ejemplo: Para
evaluar la relación de los resultados
(si son o no significativos)
Mencione las 5
técnicas que utiliza con mayor frecuencia para la evaluación de los programas
de medicina preventiva.
R= Ejemplo: Ge
cuadrada, t de student, prueba de Z, correlación, regresión, análisis de
varianza, análisis de covarianza, análisis de series de tiempo, conocimiento de
la media, mediana, moda, porcentaje,
tasa, radio.
¿Realiza análisis
discriminatorio en los estudios de salud animal de su Unidad de Producción?
R= Cuando se
controla por sesgos y se pretende solamente evaluar las relaciones directas de
causa-efecto o asociaciones en la presentación de problemas.
¿Realiza análisis
de regresión logística en los estudios de salud animal de su Unidad de
Producción?
R= Este análisis es útil para averiguar la forma
probable de la relación entre las variables para tener como objetivo estimar o
predecir el valor de una variable.
¿Realiza análisis
de series de tiempo en los estudios de salud animal de su Unidad de Producción?
R= Progresión de
la enfermedad a través del tiempo, si ha aumentado o disminuido su frecuencia,
esto se aplica mucho en problemas transmitidos por artrópodos o virus de
influenza.
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¿Realiza análisis de decisión en los estudios
de salud animal de su Unidad de Producción?
R= Estos estudios
nos permiten jerarquizar o dar prioridad a las medidas a tomar que controlen en
un mayor porcentaje la aparición de problemas.
¿Realiza análisis
microeconómico en los estudios de salud animal de su Unidad de Producción?
R= Ejemplo: Todos
los gastos relacionados con los gastos de producción, medicinas, salarios,
amortización de equipo, plusvalía del
terreno, depreciación de instalaciones, etc.
¿Realiza análisis
de costo-beneficio en los estudios de salud animal de su Unidad de Protección?
R= Ejemplo: Todos
los gastos relacionados con los gastos de producción para saber si es rentable
o no la producción animal.
¿Realiza
evaluaciones de patrones de presentación de enfermedades de tipo temporal y por
espacio en su Unidad de Producción?
R= Ejemplo: Épocas
del año (primavera, verano, otoño, invierno) tomando en cuenta la pluviosidad,
temperatura, dirección de los vientos y pH del suelo, entre otros.
¿Conoce las pruebas
que se pueden realizar en la FMVZ, a nivel de laboratorio que le permiten
confirmar sus diagnósticos?
R= Ejemplo: ELISA,
inmunodifusión, precipitación, aglutinación, sero-neutralización,
inmunofluorescencia, radioinmunoensayo, PCR, Cultivos, antibiogramas,
aislamiento del agente.
¿Conoce la
sensibilidad y especificidad de las pruebas de campo y laboratorio para la
valoración de sus resultados e integración de los diagnósticos?
R= Ejemplo:
Sensibilidad: Capacidad de la prueba
para detectar a los animales positivos como verdaderos positivos; Sensibilidad a/(a+c).
Especificidad: Habilidad de la prueba
para detectar a los animales negativos como verdaderos negativos; Especificidad d/(b+d).
Enumere las
enfermedades infecciosas y metabólicas más comunes en los animales de su Unidad
de Producción.
R= Ejemplo: Metabólicas: Cetosis
(fiebre de leche), acidosis ruminal, timpanismo entre otras. Infecciosas:
Mastitis, IBR, BVD, Brucelosis, Actinobacilosis, rinitis atrófica, entre otras.
Mencione el cuadro
básico de medicamentos y dosis que se aplican en la terapia.
R= Quimioterapeúticos,
eletrólitos, fungicidas, descongestionantes, detergentes, desinfectantes,
revulsivos y antiinflamatórios, entre otras.
¿Conoce el
coeficiente fenólico de los desinfectantes que utiliza en su Unidad de
Producción?
R= El coeficiente fenólico basado en la
susceptibilidad de Salmonella al fenol, determina el poder bactericida de los
desinfectantes (cresol, creolina, cuaternarios de amonio)
Mencione las
concentraciones de los desinfectantes que utiliza en su Unidad de Producción.
R= Creolina al 10%
para pediluvios.
¿Tiene
elaborada su estrategia de programas de emergencia para casos de presentación
de enfermedades exóticas, epidémicas y pandémicas de los animales en sus
Unidades de Producción?
R= Cuarentena,
despoblación- repoblación (sacrificio de animales). Notificación a Sanidad
Animal. Notificación a la Secretaría de Salud.
¿Qué criterios sigue
para el desecho de animales? Enumere 10 de éstos y jerarquícelos.
R= Enfermedades bajo campaña, mala
productividad, infertilidad, gran intervalo entre partos, gran numero de
servicios por concepción, mal comportamiento de los animales al momento del
ordeño, canibalismo, problemas de patas,
problemas crónicos degenerativos, falta de conversión alimenticia, entre
otros.
¿Cuál es su
calendario de vacunación (vacunas y frecuencia) y como lo estableció?
R= IBR a los 8 meses con virus sensible
a la temperatura, repetir cada 2 años, Virus de diarrea viral bovina muerto,
aplicar cada año, Vacuna contra la enfermedad de Aujeszky a los 2 meses.
¿Realiza evaluación
de las vacunas?, ¿Cómo?
R= Evaluando la antigenicidad del
reactivo por medio de pruebas serológicas.(inocuidad, viabilidad, esterilidad,
potencia) además de la evaluación de respuesta inmune por prueba de ELISA.
¿Control de calidad
de los biológicos?, ¿Cómo lo hace?
R= Ejemplo: Conservando a baja
temperatura los reactivos (si se requiere), verificando que se encuentren bien
cerrados y empacados, verificando su
número del lote y laboratorio que
los produce, además de la correcta aplicación de estos.(en general vigilando la
red fría del producto)
¿Evalúa los
aspectos climáticos y factores humanos en la presentación de fracasos o éxitos
de los programas de medicina preventiva?
R= Ejemplo. Presentación de
enfermedades por temporales, lluvias, huracanes, inundaciones, tolvaneras,
terremotos, visitas de vendedores a las granjas, ruta de los “pateros” que
arreglan al ganado de las pezuñas, camiones de transporte de forraje, visitas
de los especialistas en reproducción y vendedores de equipo y medicinas, etc.
Enumere un mínimo
de 5 problemas con los que se encuentra para realizar sus programas de medicina
preventiva.
R= Ejemplo: Difícil acceso a
comunidades rurales para la difusión de los programas educativos de Medicina
Preventiva. No existe una estimación real de los peligros a la salud
pública. No existe una total participación
en el control sanitario de las excretas y los desechos industriales (agentes
contaminantes). No hay registros confiables, no hay buenas fuentes de servicio
de diagnostico que confirmen los padecimientos.
Enumere un mínimo
de 5 sugerencias para facilitar y promover los programas de medicina
preventiva.
R= mantener registros confiables,
Establecer parámetros regulares de medición de frecuencia de padecimientos,
verificar el estado de salud de animales introducidos al hato o piara,
identificación correcta de los animales, computarizar la información, justificar
programas de vacunación con base a confirmación de presencia del agente en los
animales.
GLOSARIO DE EPIDEMIOLOGÍA * (Tomado de la OMS)
AJUSTE (Adjustment):
Conjunto de técnicas que se emplean después de la toma de datos para controlar
o tener en cuenta el efecto de las variables de confusión, sean conocidas o
potenciales (sinónimos de ajustar: controlar, tener en cuenta, estandarizar).
ANÁLISIS (Analysis): Comparación del desenlace del grupo
de estudio con el grupo de control o testigo.
APAREAMIENTO POR GRUPOS (Group matching): Método de apareamiento empleado
durante el proceso de asignación en una investigación en la cual los individuos
del grupo de estudio y del grupo de control se seleccionan de tal forma que la
distribución de cierta variable o variables sea prácticamente idéntica en ambos
(sinónimo: apareamiento por frecuencias).
ASIGNACIÓN (Assignment): Selección de individuos para los
grupos de estudio y de control.
ASIGNACIÓN A CIEGAS (Blind assignment): Proceso mediante el cual los
individuos se asignan al grupo de estudio o al de control sin que ni ellos ni
el investigador sepan a cuál grupo se asignan. Cuando los sujetos y el
investigador están cegados, el estudio se denomina doble ciego.
ASIGNACIÓN AL AZAR (Randomization): Método de asignación por el que los
individuos tienen una probabilidad conocida, aunque no necesariamente igual, de
ser asignados a un grupo determinado, sea el de estudio o control.Se diferencia
de la selección al azar en que los individuos que se asignan pueden ser o no
representativos de la población. (Sinónimo: asignación aleatoria).
ASOCIACIÓN (Association): Relación entre dos o más
características u otras medidas, que es más intensa de lo que se esperaría
solamente por azar. Cuando se utiliza para establecer el primer criterio de
causa contribuyente, la asociación implica que las dos características aparecen
en el mismo individuo con más frecuencia de la esperada exclusivamente por
azar.
CASOS Y TESTIGOS (Case-control): Estudio que se inicia con la
identificación de los individuos que tienen la enfermedad (casos) y los
individuos que no la tienen (testigo). Los casos y los testigos se identifican
desconociendo si estuvieron o no expuestos individualmente a los factores que
se desea investigar. Estos factores se determinan a partir de la información
existente (sinónimo: retrospectivo).
CAUSA CONTRIBUYENTE (Contributory cause): Se afirma que una causa es
contribuyente cuando se cumplen las siguientes condiciones: 1) existe una
asociación entre la causa y el efecto, 2) la causa precede al efecto en el
tiempo, y 3) al alterar la causa, se modifica la probabilidad de que aparezca
el efecto.
CAUSA DIRECTA (Direct cause): La causa contribuyente directa más
conocida de la enfermedad (por ejemplo, el virus de la hepatitis B es una causa
directa de la hepatitis B, mientras que las jeringas contaminadas son una causa
indirecta). La causa directa depende de los conocimientos actuales y puede
cambiar cuando se descubren mecanismos más inmediatos.
CAUSA INDIRECTA (Indirect cause): Causa contribuyente que actúa a
través de un mecanismo biológico que está más estrechamente relacionado con la
enfermedad que con la causa directa (por ejemplo, las agujas contaminadas son
una causa contribuyente indirecta de la hepatitis B, mientras que el virus de
la hepatitis B es una causa contribuyente directa) (véase causa directa).
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN (Correlation coefficient): Estadístico utilizado para estudiar
la fuerza de una asociación entre dos variables, cada una de las cuales se ha
extraído por muestreo de la población de interés mediante un método
representativo o aleatorio.
COEFICIENTE
DE DETERMINACIÓN (Coefficient of determination): (R2 ). Cuadrado del coeficiente de
correlación. Este estadístico indica la proporción de la variabilidad de una
variable (la variable dependiente), que es explicada conociendo un valor de una
o más variables (las variables independientes).
COHORTE (Cohort):
Grupo de individuos que comparten una exposición, una experiencia o una
característica (véase estudio de cohorte, efecto de cohorte).
CRITERIO DE REFERENCIA (Gold standard): Criterio empleado para definir de
forma inequívoca la presencia de la condición o enfermedad en estudio
(sinónimo: prueba de referencia, prueba de oro).
DATOS CONTINUOS (Continuos data): Tipo de datos con un número
ilimitado de valores espaciados uniformemente (por ejemplo, la tensión arterial
diastólica, la colesterolemia).
DATOS NOMINALES (Nominal Data): Son los datos que se dividen en
categorías. Si los datos nominales contienen más de dos categorías, estas no se
pueden ordenar (por ejemplo, la raza o el color de los ojos). Los datos
nominales necesitan más de una variable nominal si existen más de dos posibles
categorías.
DATOS ORDINALES (Ordinal Data): Datos sobre un número limitado de
categorías que tienen un orden inherente de menor a mayor. Sin embargo, los
datos ordinales no predeterminan el espacio que existe entre las categorías
(por ejemplo, estadios 1, 2, 3 y 4 de un cáncer).
DESENLACE (Outcome): Resultado de una investigación sobre la medición
empleada en el proceso de valoración. En los estudios de casos y controles, el
desenlace es una característica previa, mientras que enlos estudios de cohortes
y en los ensayos clínicos controlados en un suceso futuro (sinónimo: resultado
final).
DESVIACIÓN
ESTANDAR (Standard desviation):
Medida de la dispersión de los datos empleada habitualmente. El cuadrado de la
desviación estándar se denomina varianza (sinónimo : desviación típica).
DISTRIBUCION GAUSIANA (Gaussian distribution): Una distribución de los datos que se
supone en numerosas pruebas estadísticas. La distribución gausiana se
representa en una curva simétrica, continua y acampanada, en la cual el valor
de la media corresponde al punto más alto (sinónimo: distribución normal)
DISTRIBUCION NORMAL (Normal Distribution): Véase distribución gausiana.
EFECTIVIDAD (Effectiveness): Grado en que un tratamiento produce
un efecto beneficioso cuando se administra bajo las condiciones habituales de
la atención clínica a un grupo concreto de pacientes.
EFECTO (Effect): Un
desenlace o resultado que es producido, al menos en parte, por un factor
etiológico conocido como causa.
EFECTO DE COHORTE (Cohort effect): Aquel cambio en las tasas que puede
ser explicado por la experiencia o la característica que comparte un grupo o
cohorte de individuos. La existencia de un efecto de cohorte implica que las
tasas actuales no se pueden extrapolar directamente al futuro.
EFECTO DE LA OBSERVACIÓN (Effect of observation): Tipo de sesgo que se origina cuando
el mero proceso de observación modifica el desenlace del estudio.
EFICACIA (Efficacy): Grado en que un tratamiento produce
un efecto beneficioso cuando se valora bajo las condiciones ideales de una
investigación. La eficacia es al tratamiento lo que la causa contribuyente es a
la etiología de la enfermedad.
ENSAYO CLÍNICO ALEATORIO (Randomized
clinical trial): Véase ensayo clínico controlado.
ENSAYO CLíNICO CONTROLADO (Controlled clinical trial): Investigación en la que el
investigador asigna los individuos al grupo de estudio o al control empleando
un proceso conocido como asignación al azar (Sinónimo: ensayo clínico
aleatorio, estudio experimental).
ERROR DE MUESTREO (Sampling error): Error introducido por las
diferencias de vidas al azar entre la estimación obtenida en la muestra y el
valor verdadero en la población de la que se ha extraído dicha muestra. El
error del muestreo es inherente al uso de métodos de muestreo, y el error
estándar cuantifica su magnitud.
ERROR DE TIPO I (Type I error): Error que se comete cuando los datos
indican un resultado estadísticamente significativo a pesar de que no existe
una verdadera asociación o diferencia en la población. El nivel alfa es el
tamaño del error de tipo I tolerado, habitualmente, de 5% .
ERROR DE TIPO II (Type II error): Error que se comete cuando con las
observaciones muestrales no se consigue demostrar la existencia de una
significación estadística, a pesar de que existe una asociación o diferencia
verdadera en la población.
ERROR DEL INSTRUMENTO (Instrument error): Un sesgo en la valoración que se
produce cuando el instrumento de medida no es apropiado para las condiciones
del estudio, o no es suficientemente exacto para medir el desenlace o resultado
final del estudio.
ERROR ESTANDAR (Standard error): Grado de dispersión de las
estimaciones puntuales obtenidas en muestras de un tamaño determinado.
ESPECIFICIDAD (Specificity): Proporción de sujetos sin la
enfermedad, según la prueba de referencia, que obtienen resultados negativos en
la prueba que se estudia ( sinónimo: negativo para la enfermedad).
ESTADÍSTICO (Statistic): Valor calculado a partir de los
datos de una muestra y utilizado para estimar un valor o parámetro de la
población de la que se ha extraído dicha muestra ( sinónimos: valor muestral,
estadígrafo).
ESTANDARIZACIÓN (Standardization) DE UNA TASA (Of a rate): Proceso que
permite tomar en cuenta o ajustar los datos según los efectos de un factor como
la edad o el sexo sobre las tasas calculadas ( véase ajuste).
ESTIMACIÓN (Estimate): Un valor o intervalo de valores
calculados a partir de una muestra de observaciones que se emplea como
aproximación al valor correspondiente en la población, es decir, al parámetro (
véase también estimación por intervalo, estimación puntual).
ESTIMACIÓN PUNTUAL (Point estimate): Valor único calculado a partir de
las observaciones que se utiliza como estimación del valor poblacional o
parámetro.
ESTRATIFICACIóN (Stratification): En general, por estratificación se
entiende la división en grupos. El mismo término se puede utilizar para hacer
referencia al proceso de control según las diferencias entre los factores de
confusión, mediante la obtención de estimaciones separadas para los grupos de
individuos que tienen los mismos valores de la variable de confusión. La
estratificación también puede referirse a un método de muestreo intencionado y
diseñado para representar en exceso categorías poco frecuentes de una variable
independiente.
ESTUDIO DE COHORTE (Cohort study): Estudio que se inicia con la
identificación de individuos con y sin el factor que se va a investigar. Estos
factores se determinan sin saber cuáles individuos padecen o padecerán la
enfermedad. Los estudios de cohortes pueden ser concurrentes o no concurrentes
( sinónimo: prospectivo).
ESTUDIO DE COHORTE CONCURRENTE (Concurrent cohort study): Estudio de cohorte en el que la
asignación de un sujeto al grupo de estudio o al de control se determina al
iniciar la investigación y en el que se sigue la evolución de los individuos de
ambos grupos para determinar si desarrollan la enfermedad ( sinónimo: estudio
de cohorte prospectivo).
ESTUDIO DE COHORTE NO CONCURRENTE (Noncurrent cohort study): Estudio de cohorte en el cual la
asignación de un individuo a un grupo se determina a partir de la información
existente en el momento en que se inicia el estudio. El estudio de cohorte no
concurrente extremo es aquel en el cual el desenlace se determina a partir de
los registros existentes (sinónimo: estudio de cohorte retrospectivo).
ESTUDIO PROSPECTIVO (Prospective study): Véase estudio de cohorte.
ESTUDIO RETROSPECTIVO (Retrospective study): Véase casos y testigos.
ESTUDIO TRANSVERSAL (Cross-sectional study): Estudio que identifica en el mismo
momento a los individuos con condición y sin la condición o la enfermedad en
estudio y la característica o exposición de interés.
EXACTITUD (Accuracy): Capacidad de una prueba para
producir resultados que se aproximen al verdadero valor del fenómeno; falta de
error sistemático o aleatorio; precisión sin sesgo.
EXPERIMENTO NATURAL (Natural experiment): Investigación en la cual, la modificación de un factor de riesgo se
produce en un grupo de individuos, pero no en un grupo de control. A diferencia del ensayo clínico
controlado, en el experimento natural la modificación no es producida por la
intervención del investigador.
EXTRAPOLACIÓN (Extrapolation): Conclusiones sobre el significado
del estudio para una población objetivo compuesta por individuos o datos no
representados en la muestra estudiada.
FACTOR DE RIESGO (Risk factor): Característica o factor que se ha
observado que está asociado con un aumento de la probabilidad de que aparezca
una enfermedad. Un factor de riesgo no implica necesariamente la existencia de
una relación de causa-efecto. En este libro, el factor de riesgo implica que al
menos se ha establecido una asociación a nivel individual.
FALACIA ECOLÓGICA (Ecological fallacy): Tipo de error que puede cometerse
cuando a partir de una asociación a nivel de grupo se deduce una relación
inexistente a nivel individual.
GRADOS DE LIBERTAD (Degrees of freedom): Parámetro de muchas distribuciones
estadísticas estándares. Los grados de libertad permiten tomar en cuenta el
número de parámetros poblacionales que se deben estimar en una muestra para
poder aplicar ciertas pruebas estadísticas.
GRUPO TESTIGO (Control group): Grupo de personas que se selecciona
para comparación con el grupo de estudio.Idealmente, el grupo de control es
idéntico al de estudio excepto en que no posee la característica estudiada o no
ha sido expuesto al tratamiento que se investiga (sinónimo: grupo de referencia
o grupo testigo).
GRUPO DE ESTUDIO (Study group): En un estudio de cohortes o un
ensayo clínico controlado, este es el grupo de individuos que posee la
características o está expuesto a los factores estudiados. En los estudios de
casos y controles o en los transversales, corresponde al grupo de individuos
que padecen la enfermedad investigada.
GRUPO DE REFERENCIA (Reference group): Grupo de individuos, presuntamente
sanos, del que se extrae una muestra de sujetos en los que se realizarán
mediciones para establecer un intervalo de normalidad (sinónimo: población de
referencia).
HIPÓTESIS DE ESTUDIO (Study hypothesis): Afirmación de la existencia de una
asociación entre dos o más variables en la población de la que procede la
muestra. Una hipótesis de estudio es unilateral cuando solo considera las
asociaciones en una dirección; es bilateral cuando no especifica la dirección
de la asociación.
HIPÓTESIS NULA (Null hypothesis): Afirmación de que no existe una
asociación o diferencia verdadera entre las variables en la población de la que
se extrajo la muestra estudiada.
INFERENCIA (Inference): En términos estadísticos, constituye
el proceso lógico que sucede durante las pruebas de significación estadística
(véase prueba de significación estadística).
INTERPRETACIÓN (Interpretation): Extracción de conclusiones sobre el
significado de cualquier diferencia observada entre el grupo de estudio y el de
control incluidos en la investigación.
INTERVALO DE CONFIANZA DE 95% (Confidence interval) (95%): En términos estadísticos, es
el intervalo de valores numéricos en el que se encuentra el valor poblacional
que se está estimando con un nivel de confianza de 95% (sinónimo: estimación
por intervalo).
INTERVALO DE NORMALIDAD (Range of normal): Medida del intervalo de valores
obtenidos en una prueba correspondientes a los sujetos que no padecen la
enfermedad. Con frecuencia, hace referencia al 95% de los valores centrales o a
la medida de los valores de los individuos sin la enfermedad, más o menos dos
desviaciones estándares (sinónimo: valores normales).
LETALIDAD (Case fatality): Número de muertes causadas por una
determinada enfermedad dividido entre el número de personas diagnosticadas de
esta enfermedad al inicio del período de estudio. La letalidad es una
estimación de la probabilidad de morir como consecuencia de la enfermedad. La
tasa de letalidad incluye el número de años-persona como unidad de tiempo en el
denominador.
MEDIA (Mean):
Suma de todas las mediciones dividida entre el número total de valores sumados.
"Centro de gravedad" de la distribución de las observaciones. Forma
especial de promedio.
MEDIANA (Median):
Punto medio de la distribución. La mediana es el valor que deja la mitad de los
valores por arriba y la otra mitad por debajo.
MÉTODO DE LA TABLA DE LA VIDA (Life-table method): Método para organizar los datos que
permite examinar la experiencia de uno a más grupos de individuos durante un
intervalo cuando la evolución de algunos individuos se sigue durante períodos
más prolongados que la de otros (sinónimo: Kaplan-Meier, tablas de la vida de
Cutler-Ederer, tablas de la vida de cohortes o clínicas).Estas tablas son
distintas de las transversales y actuales, las cuales permiten calcular la
esperanza de vida).
MUESTRA (Sample):
Subgrupo de una población obtenido por un investigador para extraer
conclusiones o para realizar estimaciones sobre la población .
MUESTRA ALEATORIA (Naturalistic sample): Un grupo de observaciones obtenidas
de una población de forma tal que la distribución muestral de los valores de la
variable independiente es representativa de su distribución en la población
(sinónimo: muestra al azar).
MUESTRA FORTUITA (Chunk sample): Muestra que se extrae de una
población por lo fácil que resulta obtener datos de ella, sin tener en cuenta
el grado en que es aleatoria o representativa de dicha población.
MUESTRA INTENCIONADA (Purposive sample): Grupo de observaciones obtenidas a
partir de una población de forma tal que el investigador determina la
distribución muestral de los valores de la variable independiente sin que sea
necesariamente representativa de su distribución en la población.
NEGATIVO FALSO (False-negative): Individuo cuyo resultado en una
prueba es negativo, pero que tiene la enfermedad según la prueba de referencia.
NEGATIVO VERDADERO (True-negative): Individuo que no padece la
enfermedad según la prueba de referencia y obtiene resultados negativos en la
prueba estudiada.
NO SESGADO (Unbiased): Sin error sistemático asociado.
PARÁMETRO (Parameter): Valor que sintetiza la distribución
de una población. Uno de los objetivos del análisis estadístico consiste en
estimar los parámetros poblacionales a partir de las observaciones muéstrales
(sinónimo: valor poblacional).
POBLACIÓN (Population): Grupo numeroso compuesto con
frecuencia, pero no necesariamente, por individuos. En estadística el objetivo
es extraer conclusiones a cerca de una o más poblaciones mediante la obtención
de subgrupos o muestra compuestas por
individuos pertenecientes a la población.
POBLACIÓN OBJETIVO (Target population): Grupo de individuos a los que se
desea extrapolar o aplicar los resultados de una investigación. La población
objetivo puede ser, y de hecho lo es frecuentemente, distinta de la población
de la que se extrae la muestra en una investigación.
POSITIVO FALSO (False- positive): Individuo cuyo resultado en una
prueba es positivo, pero que no tiene la enfermedad según la prueba de
referencia.
POSITIVO VERDADERO (True positive): Individuo que padece la enfermedad
según la prueba de referencia y obtiene resultado positivo en la prueba
estudiada.
POTENCIA (Power): Capacidad de un estudio para demostrar significación
estadística, cuando existe una diferencia o asociación verdadera de una fuerza
determinada en la población de la que se ha extraído la muestra (sinónimo:
poder estadístico, poder de resolución).
PRECISO (Precise): Sin
error aleatorio asociado( una medición imprecisa puede desviarse del valor
numérico verdadero en cualquier dirección).
PREVALENCIA (Prevalence): Proporción de individuos con una
enfermedad determinada en un momento dado. La prevalencia también puede
interpretarse como la probabilidad de que un individuo elegido al azar de una
población tenga la enfermedad ( sinónimo: probabilidad anterior a la prueba).
PROBABILIDAD (Probability): Proporción en la cual el numerador
es el número de veces que ocurre un
suceso y el denominador, ese número sumado al número de veces que no ocurre ese
suceso.
PROPORCIÓN (Proportion): Fracción cuyo numerador está formado
por un subgrupo de individuos incluido en el denominador.
PRUEBA BILATERAL (Two-tailed test): Prueba de significación estadística
en la que se toman en cuenta las desviaciones de la hipótesis nula en cualquier
dirección. El uso de una prueba bilateral implica que el investigador deseaba
considerar las desviaciones en cualquier dirección antes de recoger los datos
(sinónimo: prueba de dos colas).
PRUEBA DE SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA (Statistical significance test):
Técnica estadística para calcular la probabilidad de que la asociación
observada en una muestra hubiera podido ocurrir por azar si no existiera esa
asociación en la población origen ( sinónimo: inferencia, contraste de
hipótesis.)
PRUEBA UNILATERAL (One tailed test): Prueba de significación estadística
en la cual sólo se toman en cuenta las desviaciones respecto de la hipótesis
nula en una sola dirección. El empleo de una prueba unilateral implica que el
investigador no considera posible una desviación verdadera en dirección opuesta
( sinónimo: prueba de una cola)
PRUEBAS ESTADÍSTICAS NO PARAMETRICAS (Nonparametric statistics): Pruebas estadísticas en las que no
existen supuestos sobre la distribución de los parámetros en la población de la
que se extrajo la muestra. En estas pruebas se aceptan otros supuestos, como el
relativo a la aleatoriedad del muestreo. Se aplican con mayor frecuencia a los
datos ordinales, si bien pueden emplearse también para analizar datos continuos
transformados a una escala ordinal (sinónimo: pruebas de distribución libre).
RAZÓN (Ratio):
Fracción en la cual el numerador no es necesariamente un subconjunto del
denominador, como ocurre en la proporción.
RAZÓN DE PRODUCTOS CRUZADOS (Odds ratio): Medida de la fuerza o del grado de
una asociación aplicable a todos los tipos de estudios que utilizan datos
nominales, pero que habitualmente se aplica a estudios de casos y controles y a
los estudios transversales. Se calcula como el cociente del número de sujetos
expuestos al factor de riesgo respecto de los no expuestos entre los que
presentan la enfermedad, dividido entre el cociente del número de sujetos
expuestos al factor de riesgo respecto de los no expuestos cuando no está
presente la enfermedad (sinónimos: razón de ventajas, desigualdad relativa,
razón de momios).
RECORRIDO (Range): Diferencia entre los valores máximo y mínimo de una
población o de una muestra (sinónimo: amplitud).
RELACIÓN DOSIS RESPUESTA (Dose-response relationship): Una relación dosis respuesta está
presente cuando los cambios en los niveles de una exposición están asociados de
forma consistente en una dirección con los cambios en la frecuencia del
desenlace. La existencia de una relación dosis-respuesta es un criterio que
apoya el que una causa sea contribuyente.
REPRODUCTIBILIDAD (Reproducibility): Capacidad de una prueba para
producir resultados consistentes cuando se repite en condiciones similares y se
interpreta sin conocimiento de los resultados previos (sinónimo: fiabilidad,
repetibilidad).
RIESGO (Risk):
Probabilidad de que ocurra un suceso durante un período determinado. El
numerador del riesgo es el número de individuos en los que aparece la
enfermedad durante dicho período, mientras que el denominador es el número de
sujetos sin la enfermedad al inicio de ese espacio de tiempo.
RIESGO ABSOLUTO (Absolute risk): Representa la probabilidad de que
ocurra un suceso durante un período determinado. Si no está presente el factor
de riesgo, el riego absoluto es igual al riesgo relativo multiplicado por la
probabilidad media del suceso durante el mismo período.
RIESGO ATRIBUIBLE PORCENTUAL (Attributable risk percentage):
Porcentaje del riesgo entre aquellos individuos expuestos al factor de riesgo
que está asociado con dicho factor. Si existe una relación de causa efecto, el
riesgo atribuible es el porcentaje de la frecuencia de la enfermedad que se
esperaría que disminuyera entre los expuestos al factor de riesgo si ese factor
se pudiera suprimir completamente (sinónimos: riesgo atribuible, riesgo
atribuible -en los expuestos-, fracción etiológica -en los expuestos-,
porcentaje de reducción del riesgo, tasa de eficacia protectora).
RIESGO RELATIVO (Relative risk): Razón entre la probabilidad de que
suceda un desenlace en un período determinado en los expuestos al factor de
riesgo y la probabilidad de que suceda entre los no expuestos al factor de
riesgo en el mismo período. El riesgo relativo es una medida de la fuerza o del
grado de asociación aplicable a los estudios de cohorte y a los ensayos
clínicos aleatorios. En los de casos y controles, la razón de productos
cruzados se puede utilizar frecuentemente como una aproximación al riesgo
relativo.
ROBUSTO (Robust): Se
dice que una prueba estadística es robusta si se pude violar sus supuestos sin
que ello repercuta sustancialmente en las conclusiones.
SELECCION AL AZAR (Random selection): Método para obtener una muestra que
asegura que cada individuo de la población tiene una probabilidad conocida,
aunque no necesariamente igual, de ser seleccionado para formar parte de la
muestra.
SENSIBILIDAD (Sensitivity): Proporción de sujetos que padecen la
enfermedad, según la prueba de referencia, y obtienen resultados positivos en
la prueba que se estudia (sinónimo: positivo para la enfermedad).
SESGO (Bias): Un
factor que produce la desviación sistemática de un resultado en una dirección,
en relación con los valores reales. El uso de este término está limitado a las
desviaciones originadas por defectos en el diseño del estudio.
SESGO DE SELECCIóN (Selection bias): Sesgo que se produce en el proceso
de asignación cuando la forma como se escogen los grupos de estudio y de
control determinan que estos grupos difieran en uno o más de los factores que
afectan el desenlace del estudio. Tipo especial de variable de confusión que
surge más como consecuencia del diseño del estudio que por el azar (véase
variable de confusión).
TASA (Rate):
Habitualmente se emplea para indicar cualquier medida de la frecuencia de una
enfermedad o desenlace. Desde un punto de vista estadístico, las tasas son
aquellas medidas de la frecuencia de la enfermedad que incluyen una medida de
tiempo en el denominador (por ejemplo, la incidencia).
TASA DE INCIDENCIA (Incidence rate): Tasa en la cual los nuevos casos de
la enfermedad se contabilizan por unidad de tiempo. La tasa de incidencia se
calcula teóricamente como el número de individuos que desarrollan la enfermedad
en un período determinado dividido entre el número de años-persona en riesgo.
TASA
DE MORTALIDAD (Mortality rate): Es
una medida de la incidencia de muerte. Esta tasa se calcula dividiendo el
número de muertes que han ocurrido durante un período por el producto del
número de individuos y el número de unidades de tiempo del período de
seguimiento.
TÉCNICAS DE REGRESIÓN (Regression techniques): Métodos estadísticos útiles para
describir la asociación entre una variable dependiente y una o más variables
independientes. Las técnicas de regresión se utilizan con frecuencia para
ajustar el efecto según las variables de confusión.
VALIDO (Valid): Una
medición es valida si es apropiada para la cuestión que se está investigando o
si mide lo que intenta medir.
VALOR P (P value):
Probabilidad de realizar una observación al menos tan alejada de la condición
descrita en la hipótesis nula como la observada en nuestro conjunto de datos si
la hipótesis nula fuera cierta. El cálculo del valor P constituye el
"objetivo" de la pruebas de significación estadística.
VALOR PREDICTIVO DE UNA PRUEBA NEGATIVA
(Predictive value of a negative test):
Proporción de aquellos sujetos con resultados negativos en una prueba, que no
padecen la enfermedad según la prueba de referencia. Esta medida incorpora la
prevalencia de la enfermedad. Desde el punto de vista clínico, el valor
predictivo de una prueba negativa es la probabilidad de que un individuo no
padezca la enfermedad cuando el resultado de la prueba es negativo ( sinónimo:
probabilidad posterior a la prueba).
VALOR PREDICTIVO DE UNA PRUEBA POSITIVA
(Predictive value
of a positive test): Proporción de sujetos con resultados positivos en una
prueba, que padecen la enfermedad según la prueba de referencia. Esta medida
incorpora la prevalencia de la enfermedad. Desde el punto de vista clínico, el
valor predictivo de una prueba positiva es la probabilidad de que un individuo
padezca la enfermedad cuando el resultado de la prueba es positivo (sinónimo:
probabilidad posterior a la prueba).
VALORACIÓN (Assessment): Determinación del desenlace o
resultado final en los grupos de estudio y de control.
VALORACIÓN
A CIEGAS (Blind assessment):
Evaluación de un desenlace o resultado final en los individuos incluidos en el
estudio sin que la persona que la realiza sepa si pertenece al grupo de estudio
o al de control.
VARIABILIDAD
INTEROBSERVADOR (Interobserver variability):
Variabilidad en las medidas realizadas por diversos observadores.
VARIABLE (Variable): En su acepción general, variable se
refiere a una característica que se mide en el estudio. En términos
estadísticos rigurosos, una variable es la representante de esas mediciones en
el análisis. Los datos medidos en una escala continua u ordinal se expresan por
medio de una variable, como ocurre con las variables nominales que sólo tienen
dos categorías. Sin embargo, los datos nominales con más de dos categorías
deben expresarse con más de una variable.
VARIABLE DE CONFUSIÓN (Confounding variable): Característica o variable que se
distribuye de forma diferente en el grupo de estudio y en el de control y que
afecta al desenlace estudiado. Una variable de confusión puede deberse al azar
o a un sesgo. Cuando se debe a un sesgo en el proceso de asignación, el error
resultante se denomina sesgo de selección (sinónimo: factor de confusión).
VARIABLE DEPENDIENTE (Dependent variable): En general, la variable del
desenlace de interés en cualquier tipo de estudio. El desenlace o resultado que
uno pretende explicar o estimar.
VARIABLE INDEPENDIENTE (Independent variable): Variable que se mide para determinar
el valor correspondiente de la variable dependiente en cualquier tipo de
estudio. Las variables independientes definen las condiciones bajo las cuales
se examinará la variable dependiente.
VARIANZA (Variance): Véase desviación estándar.
Referencias
Martin, S.W., Meek, A.H., and
Willeberg, P. Veterinary Epidemiology: Principles and Methods. Iowa State
University Press. 1987. Chapter 3,P. 67.
Martin, S.W., Schwabe, C.H., Franti,
C.E., Dairy calf mortality rate in
Tulare Country, Am. J. Vet Res, 36:
1105: 1975.
Martin, S.W., and Wiggins, A.D.: A
model of the economic costs of dairy
calf mortality. Am. J. Vet Res, 34:1027,
1973.
Paul, J.R. and
White, C. Serological Epidemiology.
Academic Press, Inc. New York.
1973.
Schwabe, C.W., Riemann, H.P., Franti,
Ch.E., Epidemiology in Veterinary
practice. Lea and Febiger, Philadelphia.
1977.
Schwabe, C.W. Veterinary Medicine and
Human Health third ed. Williams and Wilkins. Co. 1984.
St George, T.D. The technology and
applications of sentinel herds and serum banks. Proc. Ind int. Symp. Vet.
Epidem. Econ., Canberra. (1979)
Smith, L.P.,
Hugh-Jones, M. and Jackson, O.F. Weather
Conditions and Disease. Vet Rec.
91 642. 1972.
Thorner, R.M. and Riemann, Q.R.
Principles and Procedures in the evaluation of Screening for disease. Public Health. Mono. No. 67. 1961.
Acha, P.,
Szyfres, B. Zoonosis y enfermedades transmisibles comunes al hombre y a los
animales. OPS/OMS Pub. científica. 354. 2002.
Barajas Rojas J.A., Riemann H.P. and
Franti C.E. Application of enzyme linked immunosorbent assay (ELISA) for
epidemiological studies of diseases of livestock in the tropics of Mexico. Rev.
sci. tech. Off. int. Epiz., v. 12 (3), p.717-732. 1993.
Barajas Rojas J.A., Riemann H.P. and
Franti C.E. Serological screening for infectious cattle diseases. I. Impact of
reproductive status. Ciência Rural, v.23, n.1, p. 69-72. 1993.
Barajas Rojas
J.A., Riemann H.P. and Franti C.E. Serological screening for infectious cattle
diseases. II. Association between prevalence of positive tests and level of
ELISA response. Ciência Rural. v.23, n.2, p. 193-196. 1993.
Barajas Rojas J.A., Riemann H.P. and
Franti C.E. Serological screening for infectious cattle diseases. III. Choice
of sentinel animals. Ciência Rural. v.23, n.2, p. 197-201. 1993.
Barajas Rojas J.A., Riemann H.P. and
Franti C.E. Notes about determining the cut-off value in Enzyme Linked
Immunosorbent Assay (ELISA). Letter to the editor. Journal of Preventive
Veterinary Medicine. 15, p. 231-233. 1993.
Barajas Rojas J.A., Riemann H.P. and
Franti C.E. A study of association between ELISA response to infectious disease
agents and calving interval in cattle in the tropics of Mexico. Ciência Rural,
v.23. n.3, p. 329 - 332, 1993.
Barajas Rojas J.A., Riemann H.P. and
Franti C.E. Markov Chain modeling of endemic cattle diseases in the tropics of
Mexico. Ciência Rural. v.23, n. 3, p. 325 - 328, 1993.
Berrada, J and Barajas-Rojas, JA.
Control of bovine tuberculosis in developing countries.
Chapter 13. in the book: Mycobacterium bovis infection in animals and humans.
Thoen, CO and Steele, JH. Iowa State University Press. 1995. pp. 159 - 166.
Colton, T. Statistics in Medicine. Little Brown and Company. Boston. 1974.
Fleiss, L.J. Statistical Methods for
rates and proportions. John Wiley and Sons, New York. 1973.
Evans, A.S. Serological surveys. The
role of WHO reference serum banks. WHO Chron. 21,185-190. (1967)
Moorhouse, P.D. Serum banks - an
epidemiologic tool. Concepts, functions, establishment and usage. MSc Thesis,
Louisiana State Univ. (1980)
Moorehouse P.D.; Hugh-Jones M.E. Serum
Banks. The Veterinary Bulletin. Vol. 51, No. 5
277-90 (1981)..
Tims, D.V. The New Zealand National Bovine Serum bank. Proc.I nd int.
Symp. Vet. Epidem. Econ., Canberra. (1979)
WHO (1970) Multipurpose serological
surveys and WHO serum reference banks. Report of a WHO scientific group. WHO
tech.Rep.Ser. No.45
WHO, OPS. Lista de términos epidemiológicos
utilizados en Medicina. Washington USA. 1991.
Barajas Rojas JA. Enfermedades Bacterianas y Micóticas de animales
domésticos. FMVZ. UNAM. 403 páginas. 2007.
Barajas Rojas JA. Enfermedades virales de
animales domésticos. FMVZ. UNAM. 2007.
Barajas Rojas. Epidemiología de enfermedades
infecciosas de bovinos en el trópico. FMVZ. UNAM. 154 páginas. 2007.
Barajas Rojas JA Medicina Preventiva e
Investigación epidemiológica para bovinos en el trópico de México. FMVZ. UNAM.
107 páginas. 2007.
Barajas Rojas JA Medicina Preventiva para
ovinos en el trópico de México. 170
paginas FMVZ. UNAM. 2005.
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