febrero 26, 2013

Cuestionario para evaluar la vigilancia epidemiológica de un centro de producción en donde se pretende formar un banco de sueros

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.

 18 ¿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.



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