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SALUD PÚBLICA Tasas (A/B) 1. Natalidad  Nacidos vivos/población general x 100 2. Mortalidad general  muertes totales en el año/población general x 100 . La población general se calcula como la población que existe a mitad de año. 3. Mortalidad específica  Muertes por una causa específica/población general x 100.000 4. Mortalidad por IAM  Muertes por IAM/población general x 100.000 5. Mortalidad por cáncer de próstata  Muertes por Cá próstata/población masculina x 100.000 6. Mortalidad por cáncer de mama  Muertes por Cá mama/población femenina x 100.000 7. Incidencia acumulada  casos nuevos (en un tiempo) / población general x100.000 8. Prevalencia  casos totales / pob general 9. Letalidad específica  muertes / casos 10. Mortalidad infantil  Muertes en menores de 1 año / nacidos vivos 11. Mortalidad neonatal  menores de 28 dias / nacidos vivos 12. Mortalidad neonatal precoz  muerte precoz ants de 7 dias / nacidos vivos 13. Mortalidad neonatal tardía  mueren despues de 7 dias y antes de 28 / nacidos vivos 14. Mortalidad fetal tardía  mueren luego de 28 semanas hasta antes del parto / nacidos vivos 15. Mortalidad perinatal  fetal tardia + neonatal precoz / nacidos vivos 16. Tasa de aborto  perdidas menos de 22 semanas / nacidos vivos (en %) 17. Mortalidad materna  madres que mueren a causa del embarazo / nacidos vivos x 10.000 18. Mortalidad por SHE  muertes por SHE / nacidos vivos x 100.000

MEJOR ESTIMADOR • Magnitud de una enfermedad crónica  prevalencia • Magnitud de una enfermedad infecciosa  incidencia (acumulada) • Impacto de una enfermedad que dura poco y se mejora  incidencia acumulada • Impacto de una enfermedad con alta mortalidad  incidencia (ejemplo: cáncer de pulmon: los casos se mueren y disminuyen la prevalencia pero no así la incidencia). • Magnitud de cáncer de pulmón  Incidencia acumulada (pregunta año pasado) • Impacto en pancreatitis aguda  Incidencia acumulado • Magnitud en VIH  prevalencia (ya que es una enfermedad crónica) • Impacto en Hanta incidencia • Impacto en HTA  prevalencia • Magnitud en Obesidad  prevalencia

¿Qué concepto es? 1. Probabilidad de que un resultado positivo en un test corresponda a un enfermo  valor predictivo positivo 2. Probabilidad de que un test categorice como sano a un individuo sano  especificidad (detecta bien a los sanos) 3. Probabilidad de que un resultado negativo en un test corresponda a un sano  valor predictivo negativo

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Calcule

Probabilidad de que un test detecte a un enfermo  sensibilidad Para confirmar una enfermedad se necesita un test con alta…  especificidad Para descartar una enfermedad se necesita un test con alta…  sensibilidad Probabilidad de que un resultado positivo en un test corresponda a un sano  tasa de falso positivo Probabilidad que un resultado negativo en un test corresponda a un enfermo  tasa de falso negativo Resultado erróneo de un test, en que cataloga como positivo a un sano  falso positivo Resultado erróneo de un test, en que cataloga como negativo a un enfermo  falso negativo 1 – VPP = tasa de falsos positivos 1 – VPN = tasa de falsos negativos likehood ratio LR (+) = sirve cuando se obtiene un resultado positivo, aumenta la probabilidad pretest según un normograma LR (-) = sirve cuando se obtiene un resultado negativo, disminuye la probabilidad pretest según un normograma Ie – Io (Incidencia expuestos menos la incidencia no expuestos)  riesgo atribuible RA / Ie = (Ie – Io) / Ie =  porcentaje o proporción de pacientes enfermos que esta expuestos (se llama riesgo atribuible porcentual). Fuerza de asociación entre una exposición y una enfermedad  riesgo relativo (se pregunto el año pasado) Porcentaje de casos debidos a un factor de riesgo en los expuestos  riesgo atribuible porcentual Exceso de riesgo de sujetos expuestos a un FR  riesgo atribuible (hay una pregunta mala en EMN de este tema). Expresa el porcentaje de casos que se prevendrían si se eliminara un FR en una población  riesgo atribuible porcentual poblacional (pregunta EMN). Es la disminución del riesgo en los expuestos si se evitara el FR  Riesgo atribuible (hay varias formas de enunciar un mismo concepto) Cáncer de Próstata

Sano

APE elevado

238

469

APE normal

105

11344

1. 2. 3. 4.

VPP  238 / 238 + 469 VPN  11344 / 11344 + 105 Sens  238 / 238+105 Espec  11344 / 11344 + 469

5. Si: Prevalencia Cá mama = 1% Mamografía S: 95% E: 80% Calcule VVP y VPN de la mamografía

Debe hacerse una tabla con un total de pacientes elegidos por ustedes, por ejemplo 10000. Luego con la prevalencia (1%) determinan el número de enfermos y de sanos (100 enfermos y 9900 sanos), luego calculan los verdaderos positivos y los verdaderos negativos, con la sensibilidad y la especificidad respectivamente. Luego con la tabla lista se pueden calcular los VPP y VPN MEJOR test (calcular p) (El año pasado se pregunto la t de student!!)

1. Comparar 2 promedios  los promedios son cuantitativas, son dicotomicas, ocupamos t de student 2. Comparar 2 porcentajes  tenemos 2 variabes dicotomicas y ocupamos un chicuadado 3. Comparar 2 proporciones: chi cuadrado (recordar que los porcentajes son proporciones tb) 4. Comparar 3 promedios  analisis de varianza (anova) 5. Comparar 2 variables cuantitativas  R de Pearson 6. Comparar el nivel de colesterol de obesos contra no obesos  t de student (son 2 promedios) 7. Compara los niveles de triglicéridos antes y después de tomar gemfibrozilo  t de student para datos apareados (se comparan los promedios antes y después) 8. Comparar niveles de insulina en obesos, sobrepeso y normopeso  test de anova (estamos comparando 3 promedios) 9. Comparar la glicemia en relación al peso  R de pearson (glicemia es una variable continua, el peso es continuo tb, ambas son variables cuantitativas) 10. Comparar la glicemia en relación a la insulinemia  r de Pearson, ambas son variables continuas

¿Significativo?: “p” e IC 1. OR = 12,3 y p = 0,03  significativo (menor a 0,05 o 5%) 2. RR = 0,75 con IC 95%: 0,59 – 0,96  significativo 3. OR = 0,5 con IC 95%: 0,1 – 1,1  no es significativo (pasa por el 1)

4. RR = 44 con IC 95%: 5-590  es significativo (ya que no pasa por el 1) 5. RR = 1,1 y p = 3%  significativo (ya que p= 0,03) 6. OR = 0,88 y p = 0,001%  significativo

7. Dos intervenciones A y B fueron comparadas. A resultó mejor que B, p = 0,06 ¿Qué significa que “p” sea igual a 0,06?. Dé dos respuestas Primero: significa que la probabilidad debida al azar, que “a” sea mejor que “b” es de un 6%. Segundo:. Si es que “a” y “b” fueran iguales la probabilidad de encontrar estas diferencias por el azar sería de 6%.

CASO CONTROL • Retrospectivo. • Enfermos (casos) y sanos (controles) • Pueden ser varios controles por caso • Se ve si fueron expuestos a un FR antes • Se comparan las tasa de exposición • Se calcula Odds Ratio (OR)= AD / BC EXPUESTOS

NO EXPUESTOS

• • •

CASOS

CONTROLES

A

C

A+B

C+D

B

Barato y sirve para casos raros Puede evaluar varios FR en 1 enfermedad Sesgo de memoria

D

Cáncer Pulmonar

Sanos

Fumaron

55

32

Nunca Fumaron

6

41

61

75

OR: (55x41) / (6x32) = 17,7 (estima RR) Hay 17,7 veces más chance de enfermar de cáncer de pulmón si se fuma

COHORTES EXPUESTOS

NO EXPUESTOS

ENFERMOS

SANOS

A

C

B

D

• • • • •

Prospectivo (puede ser retrospectivo) 2 Grupos: Expuestos y No expuestos a FR Se siguen en el tiempo y se ve si se enferman Se comparan las proporciones de enfermos Se calcula Riesgo relativo RR = A/(A+C) B/(B+D)

• • •

Caro y sirve para FR raros Puede evaluar varias enfermedades (1FR) Se ve alterado por las pérdidas

Fumadores

No Fumadores

Cáncer Pulmonar

Sanos

170

1900

9

2691

ENSAYO CLÍNICO • Prospectivo y experimental • Se separa en grupos, se aplica intervención y se comparan resultados • Caro, pero el mejor para calcular EFICACIA • Se calcula Riesgo relativo RR = A/(A+C) B/(B+D) Intervención 1 Intervención 2 • •

ENFERMOS

SANOS

A

C

B

D

Para evitar sesgos de información se suele hacer doble ciego Se pueden evaluar varios outcomes para una intervención

ACxFA

AVE

No AVE

TACO

13

187

Aspirina

26

174

200 200

RR = 13/200 = 0,5 26/200 Anticoagular una ACxFA tiene la mitad de riesgo de AVE que dar AAS TIPO DE ESTUDIO • EFICACIA: utilidad en condiciones ideales • EFECTIVIDAD: utilidad en realidad • EFICIENCIA: obtener resultados a menor precio • COSTO-EFICACIA: precio de outcome (+) • COSTO-BENEFICIO: ¿Es rentable?... es decir ahorro plata por hacer dicha intervención? Por ejemplo vacunar a todos es más barato que tratar a los enfermos • COSTO-UTILIDAD: precio de ganar AVAC (años de vida ajustados por calidad) • MINIMIZACIÓN DE COSTOS: compara precio de 2 intervenciones de igual resultados y efectos adversos y elige la más barata MEJOR TIPO DE ESTUDIO 1. Establecer asociación entre FR y enfermedad infrecuente  Caso control 2. Definir pronóstico de una enfermedad  Cohorte (pregunta EMN) 3. Comparar eficacia de 3 tratamientos distintos  estudios factoriales (son ensayos clínicos con distribución factorial) 4. Comparar un parámetro entre 2 poblaciones distintas (ej: 2 países)  estudio comparacional con ajuste de tasas 5. Calcular la incidencia de una patología  cohorte (se toma un monton de gente y veo cuantas se enferman a lo largo del tiempo) 6. Calcular la prevalencia de una patología  estudio transversal o de prevalencia 7. Comparar la eficacia del fármaco A, contra el fármaco B y contra la mezcla A + B  ensayo clinico factorial (porque tenemos 3 intervenciones) 8. Determinar relación entre FR y enfermedad que se demora muchos años en aparecer  Caso control

¿QUÉ TIPO DE ESTUDIO ES? 1. Se escogen 100 pacientes con EPOC y 200 pacientes con anemia ferropénica y se compara la frecuencia de fumadores  caso control 2. Se realiza medición de IMC a 5000 individuos y se calcula el número de obesos  estudio transversal o de prevalencia 3. Se forman 2 grupos (hipoT4 y sanos) y se observa la aparición de demencia a lo largo del tiempo  cohorte 4. Se forman 2 grupos de pacientes con IAM reciente. A un grupo se le da AAS y al otro AAS + clopidogrel y se compara la tasa de reinfarto  ensayo clinico (2 intervenciones) 5. Se compara la aparición de complicaciones, entre pacientes con AR que estaban siendo tratados con metotrexate y pacientes con AR que estaban siendo tratados con

infliximab  Cohorte (se estan siguiendo los pacientes y no le hacemos intervención sólo observamos los que ya estaban con algún tratamiento) 6. Se realiza PAP a 857 mujeres y se calcula la frecuencia de atipías  transversal 7. Se randomizan pacientes con delirium a recibir haldol o quetiapina y se evalúa mortalidad y mejoría  ensayo clinico randomizado 8. Se realiza endoscopía a 100 pacientes con cáncer gástrico y a 100 pacientes sanos y se mide frecuencia de H. pylori en ambos grupos  transversal (mide las prevalencias en ambos grupos) Cómo Evitar Errores y Sesgos 1. Aleatorio (alfa): error dado por el azar  se evita aumentando el tamaño de la muestra 2. Información o medida  doble ciego o con instrumentos de medicion validados (por ejemplo hacer hemoglucotest de maquina validada). 3. Selección  randomizado 4. Variable confundente (variable que se asocia al resultado como a lo que estamos estudiando) estudio estratificado (ya sea aleatorizar de forma estratificada… es lo ideal, o bien hacer el análisis estratificado después) 5. Memoria  prospectiva o con un buen sistema de registro • •

Validez: sin sesgos Fiabilidad: sin error aleatorio

¿Prevención 1ª, 2ª o 3ª? 1. Vacunas  primaria(previene) 2. Aspirina después de un infarto  terciaria 3. Hacer mamografía  secundaria (pesquisa precoz) 4. Kinesioterapia en AVE  terciaria 5. Control de presión a adultos sanos  secundaria 6. Tomar aspirina para prevenir IAM  primaria 7. Dieta y ejercicios  primaria 8. Saneamiento ambiental  primaria,… se denomina protección de salud, junto a otras medidas de control ambiental 9. Hacer PAP  secundaria… pesquisa precoz

Qué institución es? 1. Confirma los casos sospechosos de enfermedades importantes (ej: VIH)  ISP 2. Compra insumos al por mayor para entregarlos más barato a los SS  CENABAST

3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

Representa al MINSAL en regiones  SEREMI Fiscaliza a los laboratorios  ISP Administra los dineros de la salud pública  Fonasa (administra, presta y protege) Hace las autopsias de homicidios y suicidios  Servicio Medico Legal Registra datos epidemiológicos de interés  INE (parte del ISP?) Fiscaliza a farmacias y medicamentos  ISP Responsable de hospitales? y consultorios?  Servicio de salud del sector (hospitales) y Municipio (consultorio) respectivamente 10. Debe administrar todos los recursos racional%  Sistema de Salud

FINANCIAMIENTO • Público > privado • AUGE aumentó mucho aporte estatal • Salud: ESTATAL + 7% trabajadores + copago (estatal es ahora el q mas aporta, luego los trabajadores) • Atención 1ria: PER CÁPITA + municipios (per capita: tengo tanta gente inscrita, por cada persona inscrita me dan plata). • Isapre más grande: Banmédica • Fonasa A: solo donde le corresponde (son los sin recursos, no pueden comprar bonos) • Fonasa B-D: Tb libre elección (bonos) • Fonasa A y B: sin copago • Fonasa C y D: copago 10-20% (en consultorio no pagan, si se hospitalizan si) • Accidentes laborales y enfermedad profesionales: EMPLEADOR (3% a mutuales)

OTROS ESTUDIOS 1. La ciudad A tiene una tasa de analfabetismo de 10% y una Mortalidad infantil de 35 por 1000. La ciudad B tiene tasas de 2% y 8 por mil respectivamente. Se comparan las tasas  Estudio Ecologico (usa datos secundarios) 2. Se vacuna contra la influenza a un grupo de 1000 personas y se compara con otras 1000 inyectadas con suero fisiológico  Ensayo de campo (es igual que un ensayo clinico pero se hace en sujetos sanos para prevenir)

3. Se realiza una campaña de educación para prevenir el cólera en el pueblo A y se compara con el pueblo B donde no se realiza esta intervención  Estudio de intervención poblacional (no se actúa sobre individuos, sino sobre poblaciones)

Pirámides de población JOVEN Materno-infantil Infeccioso-Nutricional

TRANSICIÓN Adulto mayor Crónico-Degenerativo

MEDIDAS DE ASOCIACION 1. Estudio de prevalencia: se ocupa la razon de prevalencia (tengo 2 grupos de personas, unos son los obesos y otros son los no obesos, los obesos tienen 1/3 de dm y los no obesos son 1/8 diabeticos. Comparo la prevalencia entre ambos grupos. 2. Estudio caso control: Odds Ratio 3. Estudio de Cohortes: Riesgo Relativo o tasa de incidencia 4. Ensayo clínico controlado: riesgo relativo.

Índices de gestión hospitalaria 1. Índice de ocupación de camas A/B: dias cama ocupados / dias camas disponibles (habla de la utilización del recurso, mientras mas camas ocupados, mas uso el recurso) 2. Promedio de días de estadía: habla de la eficiencia o producción… mientras menos tiempo se demora en dar de alta a un paciente más produce Causas de hospitalización 1. Primera: Embarazo o puerperio 2. Segunda: Sistema digestivo 3. Tercera: Sistema Respiratorio (en algunos años cambia con digestivo)