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Epidemiología analítica. Medidas de prevención

 

Medidas de prevención

  • PRIMARIAS: Medidas que evitan que la enfermedad se desarrolle, antes de que aparezca la enfermedad. Tratan de reducir la incidencia de la enfermedad.
  • SECUNDARIAS: Medidas que se toman cuando la enfermedad ya está instalada: son medidas para el diagnóstico y el tratamiento precoz. Pretenden quitar o evitar la enfermedad y la aparición de secuelas.
  • TERCIARIAS: Medidas tendentes a reinsertar a las personas que han sufrido la enfermedad.

DETECCIÓN PRECOZ: TESTS DE DIAGNÓSTICO

En el marco de las medidas de prevención secundarias, la detección precoz puede hacerse mediante pruebas de screening (para identificar enfermedades en poblaciones aparentemente sanas con tecnologías simples: P.A., r-X…), o mediante pruebas diagnósticas (detectan la presencia de un factor o factores de riesgo en la población sintomática: son pruebas de confirmación). Los criterios para la aplicación de estos métodos de detección precoz son:

  • Enfermedad grave: tranquilizar a la población
  • Alta prevalencia del estadio preclínico
  • Período largo entre enfermedad y manifestaciones clínicas
  • Que se conozca la historia natural de la enfermedad
  • Que exista la posibilidad de tomar medidas de manera precoz, destinadas a mejorar el curso de la enfermedad.

Los métodos de detección deben:

  • Ofrecer una información correcta
  • Ser rápidos, sencillos y baratos
  • Ser aceptados por la población
  • Ser válidos, capaces de medir lo que realmente queremos medir.
  • Ser fiables, estables cuando se repiten sistemáticamente (por tanto, cuando se aumentan las posibilidades de error). La fiabilidad debe tener en cuenta las variaciones interindividuales (biológicas), aleatorias o sistemáticas, y las variaciones observacionales (determinaciones distintas), debidas al observador o al instrumento.

En un test de sreening obtendríamos una tabla como esta:

 

 

Estado individual

 

 

 

Enfermos

Sanos

 

Resultados
del test

Å

VP

FP

VP + FP = valor predictivo VPÅ

Æ

FN

VN

FN + VN = valor predictivo VPÆ

 

 

VP + FN = sensibilidad

FP + VN = especificidad

 

Parámetros de salud / enfermedad

Validez del + ó -

Otros datos

SENSIBILIDAD = Sensibilidad

Capacidad del test para detectar a los que están enfermos (VP en el total de enfermos).

VPÅ = Validez

Enfermos reales que den +

VALOR GLOBAL = Valor global

Eficiencia o eficacia

ESPECIFICIDAD = Especificidad

Capacidad del test para detectar a los que están sanos (VN en el total de sanos).

VPÆ = 1

No enfermos reales que den -

PREVALENCIA = Prevalencia

Todos los enfermos en el total de individuos de la muestra.

Para que aceptemos un test, sensibilidad y eficacia han de estar por encima del 90 %.

Relación entre los parámetros que evalúan las pruebas diagnósticas:
                                                                                                              
VPÅ y VPÆ dependen de:

    • La prevalencia de la enfermedad
    • La sensibilidad de la prueba (parámetro fijo)
    • La especificidad de la prueba (parámetro fijo)

Por tanto, VPÅ y VPÆ dependerán exclusivamente de la prevalencia: VPÅ aumentará si aumenta la prevalencia, mientras que VPÆ disminuye cuando aumenta la prevalencia. A mayor prevalencia, mayor VPÅ y menor VPÆ.

CURVA ROC

Es una manera de representar gráficamente los resultados inevitables debidos a la variación de la especificidad o sensibilidad de una prueba.

  • En el eje de ordenadas (Y) situamos la sensibilidad (tasa de VP) 
  • En el eje de abscisas (X) situamos 1 – especificidad (tasa de FP)

Las curvas ROC permiten seleccionar el punto de corte óptimo para una prueba diagnóstica, y también sirven para comparar entre distintas pruebas: será mejor la prueba en la que la curva ROC tenga un mayor área bajo la curva.

Ojo: en la curva se pone (1 – especificidad) en X. Por tanto, si en la gráfica vale 0,80, la especificidad real será 1 – 0,80 = 0,20.

RAZÓN DE VEROSIMILITUD (LIKEHOOD RATIO)

Indica la probabilidad de que aparezca un determinado resultado en los enfermos, en comparación con los individuos sanos. En otras palabras, cuántas veces es más probable que se de un resultado en la población de enfermos en comparación con la de sanos.

Siendo S = sensibilidad y E = especificidad:    LÅ = Razón de verosimilitud                  LÆ = Razón de verosimilitud

CRITERIOS PARA SELECCIONAR UN TEST

De la enfermedad:

Del test:

    • Común y grave
    • Conocimiento de su historia natural
    • Alta prevalencia
    • Tratamiento eficaz
    • Buena infraestructura
    • Costes

 

    • Reproducibilidad: condicionada por la variabilidad del hecho, del observador y del test.
    • Sencillo y aceptado
    • Poco coste
    • Mínimos efectos secundarios
    • Sensibilidad, especificidad
    • VPÅ y VPÆ
    • Eficiencia o valor global

 

 

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