EPIDEMIO RESUMO 1 a 4

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MODULO “0” 
EL CONCEPTO DE SALUD PÚBLICA 
“Es la ciencia y el arte de impedir las enfermedades, prolongar la vida, fomentar la salud (física y mental) y la eficiencia mediante el esfuerzo 
organizado de la comunidad” Winslow – OMS. 
 
MODULO “1” INTRODUCCIÓN A LA EPIDEMIOLOGIA 
¿Qué es la epidemiologia? 
“La epidemiologia estúdialos procesos de salud y enfermedad que afectan la población” 
 
Se interesa en: 
• Distribución geográfica y en el tiempo de los eventos de salud o enfermedad de la población. 
• Determinantes o factores asociados a su aparición. 
 
Conceptos claves: 
1. Determinantes relacionados con la persona 
2. Determinantes relacionados con el lugar 
3. Determinantes relacionadas con el tiempo 
 
 
 
 
Objeto de estudio de la EPIDEMIOLOGIA: 
• Estado de salud de la población 
• Causas de enfermedades y de estados de conservación de la salud 
• Prevención y control de las enfermedades 
 
Métodos de investigación: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
EPIDEMIOLOGIA DESCRIPTIVA 
 ¿Cuáles son sus características? 
 Descripción del evento: PERSONA- LUGAR- TIEMPO 
 
EPIDEMIOLOGIA ANALITICA 
¿Por qué ocurre? 
Identificación de las causas del evento 
EPIDEMIOLOGIA EXPERIMENTAL 
 ¿Qué puedo hacer? 
 Intervención y valoración de sus resultados 
 
Bioestadística: CUANTIFICACIÓN DE LAS OBSERVACIONES 
 
BIOESTADÍSTICA → FUNDAMENTO CUANTITATIVO DE LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS 
BIOESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIOESTADÍSTICA INFERENCIAL 
• Clasifica 
• Organiza 
• Resume los datos 
• Permite inferir lo que pasa en una 
población a partir de una muestra. 
• ESTUDIA EL PAPEL DEL AZAR 
 
 
Aplicaciones de la EPIDEMIOLOGIA: 
1. Identificar las causas de un evento 
2. Medición de riesgos antes exposiciones peligrosas 
3. Evaluación de: 
a. Efectividad de una medida de prevención o tratamiento. 
b. Las necesidades y tendencias de los servicios de salud. 
c. El impacto de las actividades realizadas sobre el sujeto, el medio ambiente y las condiciones de vida. 
 
 
 
 
 
 
 
MODULO “2” TIPOS DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS 
 
Primeras definiciones: 
¿Qué investigar? 
• Observación de la situación de salud del entorno 
• Información obtenida de distintas fuentes 
• Lectura Bibliográfica 
¿Para qué? 
• ¿Para qué realizará la investigación? 
• ¿Qué información concreta pretende lograr con la investigación? 
¿Cómo? 
¿Qué plan de investigación elegirá? 
 
 
Diseño de investigación: 
El diseño de investigación constituye el plan general del investigador para obtener respuestas a sus interrogantes o comprobar las hipótesis 
de investigación. 
 
• Objetivo 
• Recursos DISEÑO DE INVESTIGACIÓN 
• Naturaleza del evento de salud 
 
 
DEFINICIÓN DEL PROBLEMA 
DEFINICIÓN DEL PROPÓSITO 
DEFINICIÓN DE LOS OBJETIVOS 
DEFINICIÓN DEL TIPO DE DISEÑO 
SELECCIÓN DEL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 
 
PROPÓSITO TIPO DE ESTUDIO CARACTERÍSTICA 
Describir un evento de 
salud o enfermedad 
 
Estudios Descriptivos → DEFUENTE 
DE HIPÓTESIS 
Descripción: 
• TIEMPO 
• LUGAR 
• PERSONA 
Determinar las causas de 
un evento 
Estudios Analíticos → TESTEO DE 
HIPÓTESIS 
Grupo de comparación: 
• GRUPO DE ESTUDIO 
• GRUPO DE CONTROL 
 
CLASIFICACIÓN DE DISEÑOS DESCRIPTIVOS: 
ESTUDIOS DESCRIPTIVOS NOMBRES ALTERNATIVOS UNIDAD DE ESTUDIO 
Ecológicos Correlación Población 
Transversales Prevalencia Individuos sanos o pacientes 
Serie de casos Seguimiento de pacientes Pacientes 
Reporte de caso “A propósito de un caso” Paciente 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Estudios Ecológicos: 
VENTAJAS Y DESVANTAJAS DE LOS ESTUDIOS ECOLÓGICOS: 
 
ESTUDIOS 
ECOLÓGICOS 
VENTAJAS 
• Fáciles de realizar y económicos 
• Permiten la utilización de bases de datos y registros 
rutinarios 
• Fuente de ideas(hipótesis) para la investigación causal 
DESVANTAJAS 
• Falacia ecológica 
• Son altamente susceptibles a presentar sesgos 
• No permiten testear hipótesis 
 
Estudios de corte transversal: 
Analizan datos de un grupo de sujetos de una población determinada en un momento dado y en un lugar determinado 
Ejemplo: 
ESTUDIO PARA DETERMINAR PREVALENCIA DE OBESIDAD EN UNA POBLACIÓN: 
POBLACIÓN O MUESTRA: 10 personas 
RESULTADO PRESENTE: 4 personas OBESAS 
RESULTADO AUSENTE: 6 personas NO OBESAS 
 
La cuestión del tiempo en los estudios de corte transversal: 
LA REALIZACIÓN DE UN ESTUDIO TRANSVERSAL PUEDE EXTENDERSE A LO LARGO DE UN EXTENSO PERÍODO DE TIEMPO, SIN EMBARGO → 
EN ESTE TRANSCURSO, CADA UNDIVÍDUO ES EVALUADO UNA SOLA VEZ EN EL TIEMPO 
 
ESTUDIOS 
 DE 
CORTE 
TRANSVERSAL 
VENTAJAS 
• Permiten calcular la prevalencia de una enfermedad 
• De gran utilidad para la planificación sanitaria en el caso de 
enfermedades crónicas 
• Fáciles de realizar y económicas 
• Permite describir la ocurrencia simultánea de un factor de 
exposición y una enfermedad, por lo que se constituyen en 
fuente de ideas(hipótesis) para la investigación causal 
DESVANTAJAS 
• No permite calcular la incidencia de una enfermedad 
• Escasa utilidad para el estudio de enfermedades de corta 
evolución 
• Son altamente susceptibles a presentar sesgos 
• No permiten testear hipótesis acerca de una relación causal 
 
 
Estudios de serie de casos y reportes de caso: 
 
ESTUDIOS 
DE SERIE Y 
REPORTE 
DE CASOS 
VENTAJAS 
• Fuente de ideas(hipótesis) acerca de frecuencia de la enfermedad, 
riesgo, pronóstico y tratamiento 
• Fáciles de realizar y económicas 
• Forma de vigilancia de hechos raros 
DESVANTAJAS 
• Debido a que incluyen un grupo pequeño y altamente seleccionado de 
pacientes no permiten calcular tasas ni determinar la frecuencia del 
azar en las observaciones realizadas 
• Son altamente susceptibles a presentar sesgos 
• No permiten testear hipótesis 
 
 
ESTUDIOS ANALÍTICOS 
ESTUDIOS ANALÍTICOS GRUPO CONTROL NOMBRES ALTERNATIVOS UNIDAD DE ESTUDIO 
OBERVACIONALES CASOS-CONTROLES Casos referencia Individuo sano-paciente 
COHORTES Seguimiento en el tiempo Individuo sano-paciente 
EXPERIMENTALES Ensayos clínicos Ensayos randonmizados Paciente 
Ensayos comunitarios Intervención en comunidades Comunidades 
 
OBSERVACIONALES: 
GRUPO DE ESTUDIO Utilizan grupo de control pero el investigador no “interviene” GRUPO DE CONTROL 
Enfoque para investigar una relación causal: 
Causa → Efecto →ESTUDIOS DE COHRTES 
Efecto → Causa →ESTUDIOS DE CASOS-CONTROLES 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
DISEÑO BÁSICO DE LOS ESTUDIOS DE COHORTES: 
 
 
Estudios de cohortes: 
ESTUDIOS 
DE 
COHORTES 
VENTAJAS 
• Útil para exposiciones raras 
• Puede examinar múltiples efectos de una sola exposición 
• Permite establecer relación temporal entre una e exposición y una 
enfermedad 
• Permite calcular incidencia y medidas de asociación 
• Si es prospectivo: menor riesgo de sesgo de selección e información 
DESVANTAJAS 
• Ineficiente para enfermedades raras 
• Puede ser muy largo y costoso 
• La validez de los resultados puedo comprometerse por pérdida de 
individuos en el seguimiento 
 
 
POBLACIÓN
EXPUESTOS
ENFERMOS
SANOS
NO 
EXPUESTOS
ENFERMOS
SANOS
DISEÑO BÁSICO DE LOS ESTUDIOS DE CASOS-CONTROLES 
 
 
Ventajas y limitaciones de los estudios de casos y controles: 
 
ESTUDIOS 
DE 
CASOS 
Y 
CONTROLES 
VENTAJAS 
• Barato y rápido comparado con otros estudios analíticos 
• Útil para enfermedades con largo período de latencia 
• Útil para la evaluación de enfermedades raras 
• Permite examinar múltiples etiologías para una única 
enfermedad 
 
DESVANTAJAS 
• Ineficiente para exposiciones raras 
• No permite determinar incidencias de la enfermedad 
• La relación temporal entre exposición y enfermedad es difícil 
de establecer 
• Es particularmente susceptible al sesgo de selección y el del 
entrevistado 
 
POBLACIÓN
ENFERMOS
EXPUESTOS
NO 
EXPUESTOS
SANOS
EXPUESTOS
NO 
EXPUESTOS
DISEÑO BÁSICO DE LOS ENSAYOS CLINICOS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
POBLACIÓN
INTERVENCIÓN
EVENTO PRESENTE
EVENTOAUSENTE
NO INTERVENCIÓN
EVENTO PRESENTE
EVENTO AUSENTE
RANDONMIZACIÓN
MODULO “3” CUANTIFICACIÓN DE LOS PROBLEMAS DE SALUD 
Plan de estudio: 
• ¿Qué datos recolectar? VARIABLES 
• ¿Cómo recolectarlos? 
• ¿Cómo presentarlos? 
• ¿Cómo procesarlos e interpretarlos? 
 
¿Qué es una VARIABLE? 
Una variable puede ser definida como cualquier cualidad del organismo, grupo o situación capaz de adoptar valores diferentes en un mismo 
individuo o entre individuos. 
1. ¿Cómo varían? 
PERSONA-LUGAR-TIEMPO → EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA 
2. ¿Por qué varían? 
CAUSAS → EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA 
 
DEFINICIONES DE VARIABE: 
La misma variable puede ser definida de diferente forma por distintos investigadores. 
Lo importante es comunicar con exactitud la definición adoptada para cada variable 
• Reproducibilidad del estudio 
• Comparación de sus resultados con otros estudios 
 
 
 
Tipos de variables y sus relaciones: 
Variables independientes→Variables que se utilizan para explicar la variable dependiente→CAUSAS 
Variable dependiente→Evento que intenta explicarse, comprenderse o predecirse → EFECTO 
 
CANTIDAD APROPIADA DE VARIABLES: 
¿Cuántas variables debo incluir? 
“Tantas como sean necesarias y tan pocas como sea posible” 
VARIABLES UNIVERSALES: 
• EDAD 
• SEXO 
• OCUPACIÓN 
• ESTADO CIVIL 
• GRUPO ETNICO Y CULTURAL 
Escalas de medición: 
LA CUANTIFICACIÓN DE VARIABLES DEPENDE DEL TIPO DE VARIABLE QUE ESTAMOS CONSIDERANDO 
 
 
 
 
 
 
 
 
ESCALA NOMINAL Cuando los datos se distinguen por 
un nombre que expresa una 
cualidad, categoría o atributo 
ESCALA ORDINAL Cuando los datos pertenecen a 
distintas categorías que guardan una 
relación de orden entre sí 
ESCALA NUMÉRICA Cuando la variable puede ser medida 
en números 
Cómo recolectar datos? 
FUENTES DE INFORMACIÓN 
Fuentes primarias: Los datos son directamente recolectados por el investigador para fines de su estudio. 
• Observación 
• Entrevista 
• Encuesta 
 
➔ Requiere más tiempo y dinero para su realización. 
➔ Mayor especificidad en la recolección de datos. 
Fuentes secundarias: Elaboradas por otras personas o instituciones para fines distintos a lo de la investigación 
• FUENTE PERMANENTES: Registro civil, estadísticas vitales 
• FUENTES EVENTUALES: CENSO 
LOS 2 TIPOS DE FUENTES SECUNDÁRIAS TIENEN UNA DIRECTA RELACIÓN CON EL GRADO DE DESARROLLO SOCIOECÔMICO DE CADA PAÍS. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CENSO: 
“Es el conjunto de operaciones que consiste en reunir, elaborar y publicar datos demográficos, económicos y sociales correspondientes a 
todos los habitantes de un país o territorio, referidos a un momento determinado.” 
 
FUENTES PRIMARIAS: ENTREVISTAS 
 
Entrevistas no estructuradas Entrevistas estructuradas 
• Mayor profundidad en la información 
• Mayor riqueza al incluir temáticas no 
prefijadas 
• Los datos obtenidos son de más difícil 
análisis e interpretación 
• Requiere la inversión de un tiempo 
prolongado 
• El número de personas entrevistadas es 
pequeño 
• Requiere entrevistadores calificados 
• Más + detallada, + tiempo, + costosa 
• Permite recoger toda la información 
requerida en un tiempo determinado 
• Es costosa en tiempo y dinero porque 
requiere un protocolo analítico y un 
entrevistador por cada entrevistado 
• Requiere entrevistadores calificados para 
evitar sesgos y otros errores 
• Menos -tiempo, - costoso, - detalles 
 
FUENTES PRIMARIAS: CUESTIONARIO AUTOADMINISTRADO 
¿Cuándo utilizar el cuestionario autoadministrado? 
• Obtener respuestas de muchas personas o de personas que residen en lugares diferentes 
• Cuando dispone de menos tiempo y recursos económicos 
• Cuando no disponga de personas calificadas para entrevistar 
 
 
 
 
PRESENTACION DE LOS DATOS 
Los datos recolectados deben ser organizados o agrupados de alguna manera, para poder “manejarlos” más fácilmente. 
Forma de presentar los datos: 
• TABLAS: Aportan una descripción más detallada de los datos 
• GRÁFICOS: Permiten observar los patrones generales 
 
PRESENTACION DE LOS DATOS EN TABLAS 
 Conjunto desordenado de datos→ Agrupación de datos 
• Sí la variable es nominal u ordinal: AGRUPAR EN CATEGORÍAS 
• Sí la variable es numérica: AGRUPAR EN INTERVALOS 
Luego hacer: DETERMINACIÓN DE LA FRECUENCIA DE OBSERVACIONES EN CADA GRUPO 
VARIABLES CUALITATIVAS: Ordinal o nominal 
Frecuencia de aparición de casos de la enfermedad “X” en la población “Y” 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Categorías Frecuencia 
absoluta 
 
Frecuencia 
relativa 
 
Porcentaje 
 
Sanos 
 
30 
 
0.6 
 
60 % 
 
Enfermos 
leves 
15 
 
0.3 
 
30 % 
 
Enfermos 
graves 
 
5 
 
0.1 
 
10 % 
 
TOTAL 
 
50 
 
1.0 
 
100 % 
 
VARIABLES CUANTITATIVAS: Numérica 
Variable Cuantitativa: Tabla de frecuencias con intervalos de clase 
Intervalos 
Edad 
(años) 
 
Frecuencia 
absoluta 
 
Frecuencia 
relativa 
 
Porcentaje 
 
Frecuencia 
Acumulada 
 
20-39 
 
10 
 
0.5 
 
50 % 
 
50 % 
 
40-59 
 
8 
 
0.4 
 
40 % 
 
90 % 
 
60-79 
 
2 
 
0.1 
 
10 % 
 
100 % 
 
 
INTERVALOS: Cada intervalo se definen por sus valores extremos: límite inferior y límite superior y se representan por la “marca de clase”. 
 
FORMAS DE EXPRESAR LA FRECUENCIA: 
Frecuencia absoluta → Cantidad de observaciones en cada una de las categorías o intervalos 
Frecuencia relativa → Proporción respecto al total en que un atributo o cualidad se manifiesta dentro de una determinada categoría o 
intervalo 
Frecuencia acumulada → Proporción respecto al total que representa la cantidad de observaciones que se acumulan “hasta” una 
determinada categoría de una variable ordinal 
 
 
 
 
 
 
PRESENTACION DE DATOS: GRAFICOS 
Aspectos a considerar al utilizar un gráfico: Debe ser sencillo y explicarse por sí mismo 
• GRAFICO DE SECTORES CIRCULARES: Útil para variables NOMINALES (en ordinal) 
• GRAFICO DE BARRAS: Este tipo de gráficos puede utilizarse con cualquiera de los tres tipos de variables, es especialmente útil para 
graficar variables cuantitativas discretas. 
• HISTOGRAMA: El histograma se utiliza especialmente para graficar Variables cuantitativas continuas. 
• POLIGONO DE FRECUENCIAS: El polígono de frecuencia se utiliza para representar una distribución de frecuencias 
fundamentalmente cuándo se trabaja con variables numéricas continuas. Se construye uniendo los puntos medios de los 
rectángulos del histograma. 
 
QUE GRAFICO ELEGIR? 
• Si la variable es nominal → GRÁFICO DE SECTORES CIRCULARES 
• Si la variable es ordinal → GRÁFICO DE SECTORES CIRCULARES/ GRÁFICO DE BARRAS 
• Si la variable es numérica discreta → GRÁFICO DE BARRAS 
• Si la variable es numérica continua → HISTOGRAMA/ POLÍGONO DE FRECUENCIAS 
 
 
¿COMO PROCESAR E INTERPRETAR LOS DATOS? 
• Los datos deben ser procesados SISTEMATICAMENTE para que su interpretación sea más fácil →Medidas de Resumen 
1. CLASIFIQUE 
2. ORGANICE 
3. RESUMA 
4. ANALISIS BIVARIADO 
5. ANALISIS MULTIVARIADO 
 
 
MEDIDAS DE RESUMEN 
• Se utilizan para resumir numéricamente los datos con el fin de concentrar la información y comparar de forma más precisa y 
eficiente diferentes conjuntos de datos 
MEDIDAS DE RESUMEN: 
1. Medidas de Frecuencia 
a. Razón 
b. Proporción 
c. Tasa (Expresión del riesgo) 
2. Medidas de Tendencia Central 
a. Media 
b. Mediana (Es la medida más representativa cuando existen valores extremos) 
c. Modo (Es el valor que más se presenta con mayor frecuencia en el conjunto de datos) 
3. Medidas de Orden 
a. Cuartiles (Son tres valores (Q1, Q2 y Q3), que dividen al conjunto de datos en cuatro partes iguales) 
b. Percentiles (Son valores que dividen al conjunto de datos, dejando por debajo de ellos determinados porcentajes) 
4. Medidas de Dispersión 
a. Rango (Diferencia entre el valor mayor y el menor) 
b. Rango IC (Diferencia entre Q3-Q1) 
c. Desvío Estándar(Fórmula) 
 
MEDIDAS DE FRECUENCIA DE ENFERMEDAD: PREVALENCIA E INCIDENCIA 
PREVALENCIA:Número de eventos o casos de una determinada enfermedad en una población en un momento dado en el tiempo. Permite 
mostrar la frecuencia con que un evento o enfermedad existe en un momento en el tiempo. 
 
INCIDENCIA: Número de eventos o casos nuevos de una determinada enfermedad en una población en un momento dado en el tempo. 
Permite mostrar la frecuencia con que un evento o enfermedad incide en el tiempo. 
 
 
 
 
 
COMO CALCULAR PREVALENCIA E INCIDENCIA: 
Prevalencia: Determinar el número de sujetos en quienes se presenta el evento estudiado y relacionar dicho número con el total de 
individuos de la población 
Nº de personas que presentan 
Total de individuos población 
 
Incidencia: Determinar el número de sujetos que desarrollan el evento estudiado durante el período de observación y relacionar dicho 
número con el total de individuos que conforman el grupo observado (población de riesgo) 
Nº sujetos que desarrollaran enfermedad 
Total de indivíduos del grupo observado 
 
 
 
MODULO “3” EFECTO, IMPACTO Y FUENTES DE ERROR 
¿Qué es riesgo? 
 
“Probabilidad de que uno de los miembros de una población desarrolle una enfermedad dada en un determinado período de tiempo” 
 
Palabras claves: 
• Ocurrencia de un evento 
• Población 
• Tiempo 
 
 
 
¿ CUAL ES EL DISEÑO DE ELECCIÓN PARA EL ESTUDIO DEL RIESGO? 
PROPÓSITO: Describir un evento de salud o enfermedad y Determinar el riego de un evento. 
 
¿COMO Y PARA QUE CUANTIFICAMOS EL RIESGO? 
Cuantificación del riesgo: 
¿Cómo? 
Medidas de efecto o asociación 
➔ Riesgo Relativo (RR) 
➔ Riesgo Atribuible(RA) 
➔ Odds Ratio(OR) 
 
¿Para que? 
Comparación 
➔ La misma población en distintos tiempos o diferentes poblaciones 
 
RIESGO 
“Probabilidad de que uno de los miembros de una población desarrolle una enfermedad dada en un período de tiempo” 
1. Personas en riesgo o expuestas al factor 
2. Personas que presentan el evento 
 
RIESGO= PERSONAS QUE EXPERIMENTAN EL EVENTO = INCIDENCIA 
 PERSONAS EN RIESGO DE EXPERIMENTARLOS 
 
 
A= Personas expuestas enfermas 
B= Personas expuestas no enfermas 
C= Personas no expuestas enfermas 
D= Personas no expuestas no enfermas 
 
RIESGO O INCIDENCIA EN EXPUESTOS= A 
 A+B 
RIESGO O INCIDENCIA EN NO EXPUESTOS= C 
 C+D 
 
¿COMO SE INTERPRETA EL RESULTADO DEL RIESGO RELATIVO (RR)? 
EL RR responde a la pregunta: 
¿Cuántas veces más probable es que las personas expuestas desarrollen la enfermedad en comparación con las no expuestas? 
 RR > 1 La enfermedad es más frecuente en expuestos que en no expuestos 
• El factor es un factor o marcador de riesgo 
RR < 1 La enfermedad es más frecuente en no expuestos que en expuestos 
• El factor es un factor o marcador de protección 
 
 
 
 
 
 
 
 
FACTORES Y MARCADORES DE RIESGO: 
Similitudes 
En presencia de un factor y/o marcador de riesgo, mayor es la ocurrencia de una determinada enfermedad que en ausencia de los mismos. 
 
FACTOR DE RIESGO: 
• El factor de riesgo es modificable y los marcadores de riesgo son inmodificables. 
• Atributos de grupo que precede el desarrollo de una enfermedad y se asocia positivamente con ella (en presencia del factor, mayor 
es el riesgo de ocurrencia de la enfermedad) 
Los Factores de Riesgo pueden controlarse y prevenirse→ prevención PRIMÁRIA 
 
OTRA FORMA DE CUANTIFICAR EL RIESGO: 
ODDS = PERSONAS QUE EXPERIMENTAN EL EVENTO 
 PERSONAS QUE NO LO EXPERIMENTAN 
 A 
OR = ODDS EN EXPUESTOS B = A* D 
 ODDS EN NO EXPUESTOS C C * B 
 D 
RA 
 
 
 
 
 
¿COMO SE INTERPRETA EL RESULTADO DEL ODDS RATIO (OR)? 
 
¿Cuántas veces mayor es el ODDS de enfermar entre expuestos que entre los no expuestos? 
 OR > 1 La enfermedad es más frecuente en expuestos que en no expuestos 
• El factor es un factor o marcador de riesgo 
 
OR < 1 La enfermedad es más frecuente en no expuestos que en expuestos 
• El factor es un factor o marcador de protección 
 
 
USOS DEL ODDS RATIO (OR): 
Si tanto el OR y el RR permiten determinar la fuerza de asociación entre un factor de riesgo y una enfermedad 
¿Cuándo se usa el ODDS ratio? 
“El odds ratio (OR) es la medida de asociación de elección en los estudios de casos y controles, dado que en este tipo de diseño de 
investigación no puede estimarse incidencia y porque el evento ya se produjo y por lo tanto no puede calcularse el RR” 
 
RA: “ El RA es una medida de asociación que representarla diferencia de la incidencia de la enfermedad en la población expuesta al factor de 
riesgo y la incidencia de la enfermedad en la población no expuesta al fator” 
Diferencias entre RR y RA: 
➔ RR es un cociente de las incidencias de la enfermedad en expuestos y no expuestos 
➔ RA es una diferencia de las incidencias de la enfermedad en expuestos y no expuestos 
➔ RA expresa la asociación en términos absolutos 
➔ RR expresa la asociación en términos relativo 
 
 
DIFERENTES FORMAS DE MEDIR EL IMPACTO: 
Población en la cual se mide el 
impacto 
Forma de 
medirlo 
Medida de impacto 
Población de individuos 
expuestos 
PROPORCIÓN Proporción atribuible en expuestos (PAE) 
PORCENTAJE Riesgo atribuible Porcentual (RA%) 
Toda la población (individuos 
expuestos e individuos no 
expuestos) 
PROPORCIÓN Riesgo Atribuible Poblacional (RAP) 
PORCENTAJE Riesgo Atribuible Poblacional Porcentual 
(RAP%) 
 
 
 
VALIDEZ Y CONFIABILIDAD 
➔ Una medición de cualquier tipo es confiable cuando es capaz de lograr el mismo resultado en distintas mediciones realizadas de 
igual manera 
➔ Una medición de cualquier tipo es válida cuando mide todo lo que desea medir y sólo eso que desea medir 
 
TIPOS DE ERRORES: 
• Error por azar (Error muestral) 
• Error sistemático (Sesgos) 
• Error por efecto de otra variable (confusión) 
 
El error ocurre en diferentes sentidos, con un patrón aleatorio y afecta la CONFIABILIDAD de una investigación → ERROR POR 
AZAR 
 
 
 
ERROR POR AZAR: 
“El proceso de extracción de la muestra no es perfecto, aunque se realice correctamente y simplemente por el azar, puede ocurrir 
inevitablemente el error muestral o error por azar” 
 
 
SELECCIÓN DE UNA MUESTRA: 
 
¿Cuántos individuos selecciono? 
Se refiere al TAMAÑO MUESTRAL y se relaciona con la CONFIABILIDAD. 
 
¿De qué manera debo seleccionar los individuos? 
Se refiere al método de selección de la muestra y se relaciona con la REPRESENTATIVIDAD. 
 
 
TIPOS DE METODOS DE SELECCIÓN DE UNA MUESTRA 
1. PROBABILÍSTICO 2. NO PROBABILÍSTICO 
 
Aleatorio simple / Sistemático 
 
Estratificado / Conglomerado 
 
 
Error SISTEMÁTICO: 
El error se produce siempre en un sentido determinado y afecta la validez de una investigación → SESGO 
 
 
Etapas de la investigación en la que pueden cometerse sesgos: 
• Selección de los sujetos 
• Observación de los resultados 
• Seguimientos de los sujetos 
 
 
 
¿Cómo evitar o minimizar la presencia de sesgos? 
 
• Planificando la investigación, elaborando un documento escrito que describa el objetivo y la forma en la que pensamos alcanzar ese 
objetivo. Adecuados Protocolos de Investigación 
EFECTO DE CONFUSION: 
“Error que se debe a la presencia de variables que se relacionan simultáneamente con la exposición y con evento en estudio y cuya 
presencia distorsiona la asociación encontrada” 
 
• La presencia del tabaco que se asocia con el consumo de café y es por sí mismo un factor de riesgo para cáncer de pulmón introduce 
un error que distorsiona la asociación entre consumo de café y cáncer de pulmón. 
¿Cómo evitar o minimizar el efecto de confusión? 
¡Controlando las variables confundidoras! 
1. Antes de la recolección de datos: 
a. Técnicas de apareamiento 
b. Restricción 
c. Estratificación 
d. Randonmización 
2. Posterior a la recolección de datos: 
a. Análisis Multivariados