Epidemiologia y Bioestadistica Secretos

Vista previa del material en texto

Versión en español de la primera edición de la obra original en inglés
Epidemiology and Biostatistics Secrets
Robert J. Nordness
Copyright © MMVI, Elsevier Inc., an Elsevier Imprint
Revisión
Antonio Trilla
Director de la Unidad de Evaluación, Soporte y Prevención
Hospital Clínic. Barcelona
© 2006 Edición en español
Elsevier España, S.A.
Génova, 17, 3.º
28004 Madrid. España
An Elsevier Imprint
Fotocopiar es un delito (Art. 270 C.P.)
Para que existan libros es necesario el trabajo de un importante colectivo (autores, traductores,
dibujantes, correctores, impresores, editores…).
El principal beneficiario de ese esfuerzo es el lector que aprovecha su contenido.
Quien fotocopia un libro, en las circunstancias previstas por la ley, delinque y contribuye a la «no»
existencia de nuevas ediciones.
Además, a corto plazo, encarece el precio de las ya existentes.
Este libro está legalmente protegido por los derechos de propiedad intelectual. Cualquier uso, fuera
de los límites establecidos por la legislación vigente, sin el consentimiento del editor, es ilegal. Esto
se aplica en particular a la reproducción, fotocopia, traducción, grabación o cualquier otro sistema
de recuperación de almacenaje de información.
Coordinación y producción editorial: EDIDE, S.L.
ISBN edición original: 0-323-03406-3
ISBN edición española: 
ISBN-13: 978-84-8174-950-2
ISBN-10: 84-8174-950-8
Depósito legal: 
Impreso en España por Gráficas Hermanos Gómez, S.L.L.
ADVERTENCIA
La medicina es un área en constante evolución. Aunque deben seguirse unas precauciones
de seguridad estándar, a medida que aumenten nuestros conocimientos gracias a la inves-
tigación básica y clínica habrá que introducir cambios en los tratamientos y en los fárma-
cos. En consecuencia, se recomienda a los lectores que analicen los últimos datos aporta-
dos por los fabricantes sobre cada fármaco para comprobar la dosis recomendada, la vía
y duración de la administración y las contraindicaciones. Es responsabilidad ineludible del
médico determinar las dosis y el tratamiento más indicado para cada paciente, en función
de su experiencia y del conocimiento de cada caso concreto. Ni los editores ni los directo-
res asumen responsabilidad alguna por los daños que pudieran generarse a personas o
propiedades como consecuencia del contenido de esta obra.
EL EDITOR
COLABORADORES
Robbie Ali, MD, MPH, MPPM
Visiting Associate Professor, Department of Behavioral and Community Health Sciences, University of
Pittsburgh Graduate School of Public Health, Pittsburgh, Pennsylvania
Adam M. Brown, DO
Instructor, Naval Undersea Medical Institute, Groton, Connecticut
Mark Glover, BA, BM, BCh, MRCGP, MFOM
Consultant Occupant Physician, Undersea Medicine Division, Institute of Naval Medicine, Alverstoke,
Gosport, Hampshire, United Kingdom
Moore H. Jan, MD, MPH
Head, Occupational Medicine, U.S. Naval Medical Center and Branch Clinics, Portsmouth, Virginia
Christopher Jankosky, MD, MPH
Chief Resident, Department of Occupational Medicine, Johns Hopkins School of Public Health,
Baltimore, Maryland
John L. Kane, MD
Great Lakes Naval Hospital, Great Lakes, Illinois
Sue Kim, MD
Division of Hematology, Stanford University Medical Center, Stanford, California
Michael D. Lappi, DO, PhD
Department of Occupational and Environmental Medicine, Harvard Medical School, Boston,
Massachusetts
Patrick R. Laraby, MD, MBA, MPH, FACOEM
Head, Occupational and Environmental Health, Naval Hospital, Naples, Italy
Jonathan M. Lieske, MD, MPH
Senior Medical Officer, Naval Special Warfare Group Two, Norfolk, Virginia
Neal Andrew Naito, MD, MPH
Head, Occupational Health Clinic, National Naval Medical Center; Adjunct Assistant Research
Professor, Uniformed Services University of the Health Sciences, Bethesda, Maryland
Mark Nordness, MD
ProHealth Care, Inc., Waukesha, Wisconsin
Robert J. Nordness, MD, MPH
Formerly, Officer in Charge, Naval Undersea Medical Institute, Groton, Connecticut
Lee Okurowski, MD, MPH, MBA
South Walpole, Massachusetts
vii
Philip D. Parks, MD, MPH
Diving Medical Officer, Naval Special Warfare Group Two, United States Navy, Norfolk, Virginia
Robert W. Perkins, MD, MPH
Medical Corps, United States Navy, Poulsbo, Washington
Ward L. Reed, MD, MPH
Naval Aerospace Medicine Institute, Pensacola, Florida
Ashita Tolwani, MD, MSc
Division of Nephrology, Department of Medicine, University of Alabama at Birmingham School of
Medicine, Birmingham, Alabama
Thomas H. Winters, MD, FACOEM, FACPM
President and Chief Medical Officer, Occupational and Environmental Health Network; Lecturer,
Harvard School of Public Health and Harvard Medical School, Boston, Massachusetts
Richard I. Wittman, MD, MPH
Associate Medical Director, Workforce Medical Center, Redwood City, California
Ann M. Zaia, NP-C, SM, MSN, MHA, CHS-III, CHE, COHN-S
Sudbury, Massachusetts
viii COLABORADORES
PRÓLOGO
El arte de tomar decisiones radica en una base constituida por el conocimiento y la experiencia
en el campo médico. Nunca antes los médicos se habían visto inundados por este aluvión
de información publicada e indicada para ser útil en la atención a los pacientes, aunque muchos
hábiles cuidadores notan que carecen de la capacidad para utilizar eficazmente la literatura
médica actual. Este libro pretende servir de base y reciclaje de algunos de los conceptos
fundamentales en epidemiología y bioestadística para profesionales sanitarios de todo nivel
de experiencia. Puede obtenerse una perspectiva más completa, enfocada y/o teórica de los
temas introducidos en una amplia variedad de textos disponibles en el campo de la epidemiología
y la bioestadística.
Robert J. Nordness, MD, MPH
D E D I C AT O R I A
A mis hijos
Daniel, Oscar y Claire
que son mi vida
ix
PRÓLOGO
El arte de tomar decisiones radica en una base constituida por el conocimiento y la experiencia
en el campo médico. Nunca antes los médicos se habían visto inundados por este aluvión
de información publicada e indicada para ser útil en la atención a los pacientes, aunque muchos
hábiles cuidadores notan que carecen de la capacidad para utilizar eficazmente la literatura
médica actual. Este libro pretende servir de base y reciclaje de algunos de los conceptos
fundamentales en epidemiología y bioestadística para profesionales sanitarios de todo nivel
de experiencia. Puede obtenerse una perspectiva más completa, enfocada y/o teórica de los
temas introducidos en una amplia variedad de textos disponibles en el campo de la epidemiología
y la bioestadística.
Robert J. Nordness, MD, MPH
D E D I C AT O R I A
A mis hijos
Daniel, Oscar y Claire
que son mi vida
ix
1
LOS 100 SECRETOS PRINCIPALES 
Estos secretos son 100 de las alertas más importantes. Resumen los conceptos, principios
y detalles más relevantes de la epidemiología y de la bioestadística.
1. La epidemiología es el estudio de la distribución y determinantes de la enfermedad en la pobla-
ción humana. Es la ciencia básica y práctica fundamental de la salud pública.
2. Algunas premisas básicas de la epidemiología son que la enfermedad humana no se produce al
azar, y que pueden identificarse los factores causales y preventivos de la enfermedad mediante
una investigación sistemática de diferentes poblaciones o subgrupos de población en diversos
lugares o momentos.
3. La epidemiología descriptiva se ocupa de la identificación de las características generales de la
distribución de la enfermedad, especialmente en relación con la persona, el lugar y el momen-
to. Los estudios descriptivos incluyen estudios ecológicos (es decir, de correlación), descrip-
ción de casos clínicos y series de casos, y estudios transversales.
4. La epidemiología analítica requiere un estudio para probar una hipótesis específica en lo que
respecta a la relación entre una exposición a un factor de riesgoy un desenlace o consecuen-
cia, clásicamente, una enfermedad. Se considera que tanto los estudios observacionales como
los experimentales son estudios analíticos, pero sólo en los estudios experimentales el investi-
gador determina la exposición.
5. Generalmente, las tasas de morbilidad o mortalidad brutas deben ajustarse para ser útiles en la
comparación de poblaciones diferentes. Las tasas ajustadas se denominan también tasas
estandarizadas, y la distribución por edades es el factor ajustado más habitual.
6. En la salud pública se consideran los tres niveles de prevención siguiente:
■ Prevención primaria: la prevención de la enfermedad o de lesión (p. ej., programas de pro-
moción de la salud e inmunizaciones).
■ Prevención secundaria: la detección precoz de la enfermedad y su rápido tratamiento 
(p. ej., programas de cribado).
■ Prevención terciaria: la reducción de la discapacidad y la promoción de la rehabilitación
resultante de la enfermedad (p. ej., correcciones quirúrgicas y programas de rehabilitación).
7. Los factores de riesgo de enfermedad –o salud– pueden ser genéticos, medioambientales o
relacionados con el estilo de vida. La combinación de estos factores puede afectar de modo
profundo al riesgo en un individuo concreto. Cuando sea posible, debe interpretarse el riesgo
en términos de números reales de sucesos, y tener en consideración el riesgo basal y la preva-
lencia de la exposición a los factores de riesgo.
8. Una tasa tiene un denominador con unidades que incluyen el tiempo (p. ej., 25 muertes 
por 100.000 personas por año). Un riesgo no requiere el tiempo en el denominador 
(p. ej., 2,6 muertes por 100 operaciones cardíacas). Se debe comprobar siempre el denomina-
dor en un cálculo del riesgo para establecer exactamente qué población proporciona la fuente
de las observaciones.
9. Un riesgo relativo (RR), o razón de riesgos, es una medida del riesgo absoluto en una pobla-
ción, como una proporción del riesgo absoluto en otra. Por lo general, pero no de modo inva-
riable, se utiliza el riesgo más alto en el numerador.
10. Puede calcularse la posibilidad relativa (odds ratio, OR) en los estudios de cohortes y de casos
y controles, pero no puede calcularse el riesgo relativo en un estudio de casos y controles. No
obstante, cuando el desenlace es infrecuente, la posibilidad relativa es una buena aproximación
al riesgo relativo.
11. El riesgo atribuible, definido como el riesgo adicional de enfermedad en un grupo expuesto
sobre el que existe en un grupo no expuesto, está influido por la magnitud del riesgo basal,
mientras que no existe dicha influencia en el riesgo relativo.
12. La tasa de incidencia es el número de nuevos casos de la enfermedad en un período especifica-
do, dividido por la población en riesgo durante dicho período. La prevalencia es el número de
individuos con una enfermedad en un momento o período determinado, dividido por la pobla-
ción en riesgo en dicho momento o período. Puede calcularse la prevalencia multiplicando la
tasa de incidencia por la duración promedio de la afección.
13. Como instrumentos de recogida de datos, las encuestas son transversales, lo que significa que
la información en relación con la exposición y el desenlace se recoge simultáneamente. En las
encuestas o estudios transversales es imposible asegurar cualquier tipo de información sobre
la relación temporal entre un factor de riesgo posible y su desenlace. Las encuestas son útiles
para identificar a las personas con procesos crónicos o enfermedades menos graves, porque
los sujetos tienen una mayor probabilidad de estar presentes y de tener una salud lo suficiente-
mente buena como para participar, a diferencia de los individuos que padecen enfermedades
graves rápidamente progresivas.
14. La vigilancia es la recogida, el análisis y la difusión sistemática de los datos de la enfermedad
sobre grupos de personas, y está diseñada para detectar signos precoces de enfermedad. La
vigilancia se lleva a cabo en muchos niveles, en relación con una amplia variedad de poblacio-
nes, y es una piedra angular de la medicina preventiva. Su finalidad principal es prevenir la
enfermedad y la lesión y, en último término, mejorar la calidad de vida.
15. Las tasas basales establecen el estándar con el que pueden compararse todas las futuras apari-
ciones de un suceso (p. ej., días de enfermedad o cáncer). Pueden también emplearse para
detectar patrones atípicos, como una epidemia.
16. El National Center for Health Statistics (NCHS) recoge las estadísticas vitales en Estados Uni-
dos. Las estadísticas vitales son acontecimientos críticos en la vida de un individuo. En Esta-
dos Unidos, estos acontecimientos son el nacimiento, la muerte, el matrimonio, el divorcio y la
muerte fetal.
17. El Bureau of Labor Statistics (BLS) es la principal agencia de investigación del gobierno federal
estadounidense en relación con los aspectos económicos y estadísticos del trabajo, como: la
inflación, los salarios, la productividad, la salud, la demografía y el desempleo.
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES2
18. El triángulo epidemiológico está compuesto por un huésped, un agente y un ambiente. Un
huésped es un organismo vivo capaz de infectarse, un agente es un factor que ha de estar pre-
sente (o potencialmente ausente) para que se produzca una enfermedad, y un ambiente es una
fuerza o situación extrínseca que afecta a la oportunidad de que un huésped quede expuesto a
un agente.
19. La transmisión directa es la transferencia de un agente infeccioso por contacto físico con lesio-
nes, sangre, saliva u otra secreción. La transmisión indirecta se produce cuando un agente
infeccioso pasa un tiempo variable en el interior o sobre la superficie de una sustancia u orga-
nismo vivo intermedio.
20. La infectividad es la proporción de personas que, expuestas a un agente causal, llegan a pade-
cer en último término una enfermedad infecciosa. La patogenicidad es la capacidad de un orga-
nismo para causar un estado de enfermedad (es decir, morbilidad). La virulencia es la capaci-
dad para causar la muerte (es decir, mortalidad).
21. Una epidemia o brote es, sencillamente, la aparición de una frecuencia mayor de la enfermedad
o lesión de la esperada, en relación con una población clásica durante un período de tiempo
determinado. 
22. Las 10 medidas básicas de la investigación de un brote son las siguientes:
■ Prepararse para el trabajo de campo.
■ Establecer la existencia de un brote.
■ Comprobar el diagnóstico.
■ Definir e identificar los casos.
■ Describir y orientar los datos en términos de tiempo, lugar y persona.
■ Desarrollar hipótesis.
■ Evaluar hipótesis.
■ Depurar hipótesis y llevar a cabo estudios adicionales.
■ Llevar a la práctica medidas de control y de prevención.
■ Comunicar los hallazgos.
23. Una asociación puede deberse a los cuatro mecanismos siguientes:
■ Lo espurio (es decir, artefactual): la asociación es consecuencia de un error o sesgo en el
diseño del estudio, en su puesta en práctica o en su análisis.
■ Variable de confusión: la relación entre una exposición y el desarrollo de una enfermedad se
distorsiona por una variable adicional.
■ Casualidad: una asociación observada se debe sólo a la casualidad.
■ Causalidad: un factor causa, directa o indirectamente, un desenlace observado.
24. Los Criterios de Hill en relación con la causalidad son los siguientes:
■ Fuerza de la asociación.
■ Consistencia.
■ Especificidad.
■ Temporalidad.
■ Gradiente biológico.
25. Existen cuatro tipos de relaciones causales:
■ Necesaria y suficiente.
■ Necesaria pero no suficiente.
■ Gradiente biológico.
■ Verosimilitud.
■ Coherencia.
■ Datos experimental sugestivos.
■ Analogía.
. ■ Suficiente pero no necesaria.
■ Ni suficiente ni necesaria.
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES 3
26. Existe una variable capaz de causar confusión cuando una asociación exposición-desenlacese
produce solamente porque un tercer factor distinto se asocia con la exposición y el desenlace.
La asociación observada es verdadera, pero no causal.
27. La modificación del efecto se produce cuando el efecto de un factor de riesgo sobre un desen-
lace particular varía con la presencia y/o el nivel de una tercera variable. La tercera variable
recibe la denominación de modificador del efecto, porque modifica el efecto (es decir, el desen-
lace) del factor de riesgo.
28. El «efecto del trabajador sano» describe el fenómeno según el cual los trabajadores como
grupo están, generalmente, más sanos que los desempleados. No solamente los sanos tienen
una mayor probabilidad de obtener empleo sino que también, una vez obtenido un trabajo, tie-
nen una mayor probabilidad de tener un seguro de la empresa, lo que mejora su acceso al sis-
tema de atención sanitaria.
29. El sesgo es un error sistemático en el diseño, en la puesta en práctica o en el análisis de un
estudio, lo que causa un resultado falso que, generalmente, desvía las observaciones en una
dirección. Las dos principales clasificaciones del sesgo son la selección y la observación
(es decir, la información).
30. Los estudios descriptivos incluyen los siguientes:
■ Estudios de correlación (p. ej., estudios de poblaciones o estudios ecológicos).
■ Casos clínicos.
■ Series de casos.
■ Estudios transversales o encuestas.
31. Los estudios analíticos incluyen los siguientes:
■ Estudios observacionales (p. ej., estudios de casos y controles o estudios de cohortes).
■ Estudios de intervención (p. ej., ensayos clínicos).
32. En un estudio de casos y controles, se seleccionan sujetos que llegan a padecer una afección
(es decir, casos) y sujetos que no llegan a padecer una afección (es decir, controles), y se reali-
za una comparación de los dos grupos con respecto a su exposición previa.
33. En un estudio de cohortes, se definen los sujetos por la presencia o ausencia de una exposi-
ción a un factor de riesgo de una enfermedad. A continuación, estos sujetos son estudiados en
el tiempo. Se analiza la frecuencia relativa del desenlace de interés, para determinar si la expo-
sición es, en efecto, un factor de riesgo de la enfermedad.
34. El modelo de estudio de intervención compara diferentes protocolos de tratamiento o de inter-
venciones preventivas aportadas a diversos grupos de sujetos, y se compara el desenlace entre
los grupos. El estudio controlado y aleatorio (RCT) es un tipo de modelo de intervención que pro-
porciona el dato más consistente con respecto a la relación entre la intervención y el desenlace.
35. Cuando se utilice un artículo médico para responder a problemas clínicos, se deben realizar
siempre las siguientes preguntas:
■ ¿Son válidos los resultados del estudio?
■ ¿Son importantes los datos sugestivos?
■ ¿De qué modo pueden aplicarse los resultados válidos e importantes a la atención médica
de los pacientes?
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES4
36. A continuación, se expone una clasificación jerárquica de los datos sugestivos, utilizada en la
medicina basada en la evidencia, por orden de mayor a menor utilidad:
■ Número de estudios controlados aleatorios.
■ Revisión sistemática de estudios controlados aleatorios.
■ Estudio aleatorio único.
■ Revisión sistemática de estudios observacionales.
■ Estudio observacional único.
■ Estudio fisiológico.
■ Observación clínica no sistemática.
37. Las pruebas diagnósticas con unos valores de sensibilidad muy elevadas son de utilidad para
descartar una enfermedad o afección dada, cuando los resultados son negativos. Puede recor-
darse por la mnemotécnica SnNout: una prueba sensible con un resultado negativo descarta
(out) una enfermedad.
38. Las pruebas diagnósticas con valores de especificidad muy elevados son útiles para admitir la
presencia de una enfermedad o afección dada, cuando los resultados son positivos. Puede
recordarse por la mnemotécnica SpPin: una prueba específica con un resultado positivo inclu-
ye una enfermedad.
39. El número que es necesario tratar (NNT) es una expresión numérica del número de pacientes
que reciben un tratamiento activo que es necesario incluir para demostrar un beneficio con res-
pecto a la ausencia de tratamiento. El NNT es el valor inverso de la reducción del riesgo absolu-
to (ARR) y se indica por la expresión NNT=1/ARR.
40. Los cocientes de verosimilitud (likelihood ratio) miden hasta qué punto una prueba diagnóstica
eleva o disminuye la posibilidad preprueba en relación con una enfermedad o trastorno concre-
to. Cuanto mayor sea el cociente de verosimilitud positivo (es decir, el cociente entre la sensibi-
lidad y la tasa de falsos positivos), mayor será el aumento entre la posibilidad preprueba y la
posibilidad posprueba.
41. Mediante la aplicación de los principios estadísticos a las ciencias biológicas, los bioestadísti-
cos pueden distinguir metódicamente entre las diferencias verdaderas entre las observaciones
y las variaciones por azar, lo que les permite determinar asociaciones entre factores de riesgo y
enfermedad, para reducir la enfermedad y la lesión.
42. La regla empírica establece que, en una distribución normal, aproximadamente el 68%
de los datos se hallan comprendidos entre una desviación estándar (SD) a ambos lados de
la media, casi el 95% de la distribución se encuentran entre dos SD a ambos lados de la
media, y, aproximadamente, el 99,7% de los datos están entre tres SD a ambos lados 
de la media.
43. La media, la mediana y la moda son medidas de la tendencia central. La mediana se halla
menos afectada que la media por los valores atípicos, lo que hace que la mediana sea una
medida más consistente consistente de la tendencia central y, por tanto, una medida mejor de
la tendencia central en los datos sesgados.
44. El intervalo o recorrido, la desviación estándar y la varianza son medidas clásicas de la disper-
sión, o diseminación, del conjunto de datos que se está examinando. 
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES 5
VP
45. Sensibilidad = = tasa de verdaderos positivos = 1 – tasa de falsos negativos
VP + FN
VN
46. Especificidad = = tasa de verdaderos negativos = 1 – tasa falsos positivos
VN + FP
47. Una distribución de datos asimétrica está sesgada hacia la izquierda (o sesgada negativamen-
te) si la «cola» más larga de la curva se extiende a la izquierda; si lo está en sentido contrario,
se dice que la distribución está sesgada a la derecha o sesgada positivamente. La moda se
halla situada en el punto más elevado de la curva, la media se localiza hacia la «cola» más
larga, y la mediana se halla situada entre la moda y la media.
48. Una variable es cualquier cosa que puede medirse y observar cómo fluctúa. Las variables
cuantitativas se miden en una escala numérica, mientras que las variables cualitativas se miden
sin un sentido numérico.
49. Las cuatro escalas de medida típicas son las siguientes:
■ Escalas nominales: empleadas para agrupar arbitrariamente datos cualitativos.
■ Escalas ordinales: muestran la posición, pero no dan información sobre la distancia entre los
valores.
■ Escalas de intervalos: tienen posiciones e intervalos significativos entre los valores.
■ Escalas de cocientes: tienen ceros, valores e intervalos significativos, y todos ellos dan un
sentido al cociente entre dos valores.
50. Las siguientes son medidas de tendencia central:
■ Media: el promedio aritmético de los valores observados; está muy afectada por los valores
extremos.
■ Mediana: división de la distribución en dos partes iguales.
■ Moda: el valor observado más frecuente en la distribución; en un conjunto de datos puede
haber múltiples modas.
51. Las siguientes son medidas de dispersión en un conjunto de datos de una muestra:
■ Intervalo: la diferencia entre el valor más bajo y el más alto; confiere amplitud a la distribu-
ción, pero nada más.
■ Desviación estándar: la medida de dispersiónempleada más habitualmente, calculada con el
empleo de la fórmula:
Σ(x – x–)2
DE = 
n – 1
donde S = suma de, x = puntuación individual, x– = media de todas las puntuaciones, 
y n = tamaño de la muestra, o número de las puntuaciones
■ Varianza: es el cuadrado de la desviación estándar (DE2).
52. El error de medida aleatorio aumenta la dispersión, es impredecible y, probablemente, se sitúa a
cualquier lado del valor verdadero de la propiedad que se está midiendo. La precisión es la falta
de error al azar, lo que lleva a un agrupamiento ajustado con la repetición de las mediciones.
53. El error sistemático (es decir, el sesgo) es causa de que las medidas repetidas se sitúen, gene-
ralmente, alrededor de un valor distinto al verdadero valor de la propiedad que se está midien-
do. La validez es la ausencia de error sistemático.
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES6
54. Una distribución de frecuencias ilustra con qué frecuencia las diferentes categorías de datos 
(o intervalos de los valores) aparecen en una muestra de datos. Esta información puede ser
presentada en muchos formatos diferentes, como tablas, gráficos y líneas. Los datos tabulados
son de utilidad cuando hay que mostrar un gran número de variables.
55. En una distribución de frecuencias, un área bajo la curva delimitada por los valores limitantes
es proporcional al porcentaje de los datos de la muestra situados entre dichos límites.
56. Las medias de muestras repetidas a partir de una población tienden a quedar distribuidas nor-
malmente, aun cuando no lo sea la población de la que han sido tomadas. Este fenómeno se
describe mediante el teorema fundamental del límite.
57. El error estándar de la media describe la dispersión de las medias de las muestras alrededor de
la media de la población, del mismo modo que la desviación estándar describe la dispersión
de los valores de la muestra alrededor de la media de la muestra.
58. En una muestra aleatoria en la búsqueda de un suceso o rasgo dicotómico es improbable
(pero no imposible) muestrear una proporción de dicho rasgo que sea muy diferente al de 
la población tomada puramente por azar. Las distribuciones binomiales cuantifican dicha
verosimilitud.
59. Hay una distribución binomial diferente para cada combinación de tamaño de muestra (n) 
y probabilidad base (p).
60. Un histograma es una representación gráfica de una distribución de frecuencias dada, en
la que se dibujan rectángulos (columnas) cuyas bases representan un intervalo dado. Las
áreas de los rectángulos son proporcionales al número de valores de frecuencia dentro del
intervalo abarcado. En los histogramas, se pierde con frecuencia la información sobre los
extremos de las distribuciones debido al empleo de los intervalos «menor que» y «mayor
que» en los extremos.
61. Un polígono de frecuencias es un gráfico formado al juntar con líneas rectas los puntos medios
del extremo superior de las columnas del histograma. Un polígono de frecuencias reduce los
cambios bruscos que pueden producirse en los trazos del histograma, y ayuda a demostrar la
continuidad.
62. Un diagrama de barras es una representación gráfica de datos discretos en el que se represen-
tan categorías o clasificaciones diferentes sobre un eje y el recuento de frecuencias se represen-
ta sobre el otro. Igual que en los histogramas, el área de la barra es proporcional al recuento.
63. Un diagrama «de tallo y hojas» es, esencialmente, un histograma rotado en su lado: los valores
del «tallo» representan los intervalos, y las «hojas» representan el recuento de frecuencias en
el intervalo. En este diagrama, el tronco representa los dígitos de la mano izquierda de los
datos numéricos, mientras que las hojas son el último dígito a la derecha del tronco. La fre-
cuencia, o número de hojas, de cada valor del tronco se da en una columna distinta.
64. Un diagrama de caja (box-plot) es una representación visual de datos, con un cuadro de
tamaño arbitrario construido alrededor de la mediana del valor, representado por una línea ver-
tical media, con otras dos divisiones verticales que representan el primer cuartil (es decir, el
percentil 25) y el tercer cuartil (es decir, el percentil 75).
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES 7
65. Un diagrama «en pastel» es un diagrama circular dividido en segmentos, cada uno de los cuales
representa la frecuencia de una categoría. El total de porciones del pastel suma el 100%.
66. Un gráfico lineal es un método útil para mostrar datos durante un período de tiempo. Clásica-
mente, en el eje y (ordenadas) se representa el índice de incidencia de algún tipo, y el tiempo
durante el que se traza la incidencia se representa sobre el eje x (abscisas). 
67. Una hipótesis nula típica afirma que no se detectan diferencias en el resultado entre dos grupos
con exposiciones diferentes. La aceptación de la hipótesis nula significa que, en el estudio, no
se encontró una diferencia estadísticamente significativa.
68. Un error de tipo I consiste en afirmar que existe una diferencia cuando, de hecho, ésta no exis-
te. Se comete este error al rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera. El símbolo α
(alfa) indica la probabilidad de cometer un error de tipo I. Un error de tipo II consiste en afirmar
que no existe diferencia cuando, de hecho, sí existe diferencia. Se comete este error al aceptar
la hipótesis nula cuando ésta es falsa. El símbolo β (beta) indica la probabilidad de cometer un
error de tipo II.
69. Hay que saber que un efecto pequeño en un estudio con un gran tamaño de la muestra puede
tener el mismo valor de p que un efecto grande en un estudio con un tamaño pequeño de
muestra.
70. Un resultado con significación estadística no debe llevar automáticamente a una conclusión de
importancia clínica.
71. El valor de un estudio es la probabilidad de no aceptar una hipótesis nula falsa, y es igual a 
1 – β. Los estudios con bajo poder estadístico pueden estar justificados, probablemente, 
en dos contextos: cuando se investiga una enfermedad infrecuente y cuando se llevan a cabo
estudios piloto sobre nuevos fármacos o tratamientos.
72. La probabilidad cuantifica la verosimilitud de que se produzca un suceso A en estudios ilimita-
dos. La ecuación estándar para estimar la probabilidad es P (suceso) = A/N, donde N es el
número de estudios ensayados en los que podría ocurrir A.
73. La posibilidad (odds) de que tenga lugar un suceso es el cociente entre la probabilidad de que
tenga lugar el suceso y la probabilidad de que no tenga lugar dicho suceso; se expresa por la
siguiente fórmula:
Posibilidad = probabilidad de un suceso/(1 – probabilidad del suceso)
74. La regla aditiva afirma que P(A o B) = P(A) + (P(B) – P(A y B). Si A y B son mutuamente exclu-
yentes, esta ecuación se reduce a P(A o B) = P(A) + P(B).
75. La regla multiplicativa de sucesos independientes afirma que P(A y B) = P(A) � P(B)
Si los dos sucesos no son independientes, puede emplearse una forma especial de regla multi-
plicativa:
P(A y B) = (P(A | B) P(B) = P(B | A) P(A).
76. El muestreo permite al investigador hacer inferencias sobre la población diana utilizando sólo
una porción de la población, conocida como muestra. Una buena muestra debe ser representa-
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES8
tiva de las características de la población diana. La aleatorización es una herramienta empleada
para aumentar la probabilidad de que la muestra represente verdaderamente a la población
general de la que procede.
77. La estimación del tamaño de la muestra se lleva a cabo antes de realizar un estudio, para valo-
rar la factibilidad y las restricciones posibles en caso de que éste se lleve a cabo.
78. El valor predictivo depende mucho de la prevalencia de la afección en la población estudiada. Un
valor predictivo positivo en una prueba es, casi siempre, muy bajo cuando la prevalencia es baja.
79. Hay que saber siempre que la prueba patrónde referencia tiene también sus imperfecciones.
80. Se emplea el valor kappa de Cohen para proporcionar un valor cuantitativo (de –1 a 1) en rela-
ción con el grado de acuerdo entre los clasificadores individuales sobre un desenlace o prueba
particular, teniendo en consideración el posible acuerdo debido al azar.
81. El rendimiento de una prueba puede alterarse según dónde se fija el punto de corte positivo.
Una curva ROC (receiver operating charasteristic) ilustra los efectos de esta variabilidad sobre
la sensibilidad y la especificidad.
82. Una prueba paralela proporciona un resultado sensible, pero inespecífico; una prueba seriada
proporciona un resultado específico, pero no sensible.
83. Se debe emplear la prueba de la t para comparar la media de una muestra con la media pobla-
cional en dos muestras independientes, o las de la misma muestra en dos momentos diferen-
tes (con frecuencia, antes y después de un tratamiento), cuando no se conoce la desviación
estándar de la población.
84. La distribución t y la distribución normal se comparan como sigue:
■ La distribución t y la distribución normal son similares en tres aspectos: ambas son simétri-
cas alrededor de 0, ambas tienen forma de campana y ambas tienen un solo pico.
■ La distribución t difiere de la distribución normal en que la distribución t tiene una cola más
grande que la distribución normal, aunque a medida que aumentan los grados de libertad, la
distribución en la cola se aproxima a los de una distribución normal.
■ En las muestras mayores de 30 efectivos, la distribución t es casi idéntica a la distribución
normal (distribución z).
85. Un intervalo de confianza determinado muestra la probabilidad de que el verdadero valor de la
media se encuentre en el intervalo especificado.
86. Antes de analizar sus datos, hágase las siguientes preguntas:
■ ¿Son sus datos continuos, discretos o categóricos?
■ ¿Son los datos pareados?
■ ¿Se supone que cualquiera de los datos sigue una distribución normal?
Las respuestas determinarán, en gran medida, qué pruebas o métodos estadísticos pueden
aplicarse.
87. Si no puede o no desea realizar suposiciones de normalidad, emplee un planteamiento no
paramétrico. Se deben considerar los métodos no paramétricos cuando el tamaño de la mues-
tra es pequeño.
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES 9
88. Un diagrama de dispersión debe ser la primera etapa en el análisis de los datos pareados biva-
riantes, continuos o discretos. El coeficiente de correlación de Pearson es un procedimiento
paramétrico que expresa, en términos cuantitativos, la asociación implicada por un diagrama
de dispersión de dos variables. En cuanto a los datos no paramétricos, debe emplearse la
correlación de rangos de Spearman.
89. La regresión lineal simple es un método de modelado para determinar la ecuación lineal de
«mejor ajuste» formada entre dos conjuntos de datos pareados continuos. La variable indepen-
diente x, y la variable dependiente y forman una línea con una pendiente m y un valor b en la
intersección con el eje y:
y = mx + b
Puede predecirse un valor de y para un valor dado de x con exactitud variable, dependiendo de
la bondad del ajuste del modelo.
90. El concepto estadístico «ji al cuadrado» es una prueba no paramétrica de recuento bivariante o
datos de frecuencia. Examina la disparidad entre las frecuencias de recuentos reales y las fre-
cuencias de recuentos esperados, cuando la hipótesis nula es cierta. Para un determinado
número de grados de libertad, se calcula un valor de p, que indica la probabilidad de obtener el
valor de la ji al cuadrado observado sólo por azar. Cuanto mayor sea el valor de ji al cuadrado,
menos probable es que el azar sea la causa de la distribución.
91. En el análisis de regresión típico, la variable dependiente ha de ser continua. A menos que se
empleen técnicas especiales, la variable dependiente también debe tener una distribución nor-
mal y una variabilidad que se mantenga igual para todos los valores de la variable independiente.
92. El coeficiente de correlación (R2) describe la bondad del ajuste del modelo de regresión como
la proporción de la variación en la variable dependiente (es decir, variación explicada/variación
total, que va de 0 a 1) que explica el modelo. Cuanto más próximo esté R2 a 1, mejor explica el
modelo la variación.
93. Un coeficiente logit (p. ej., expb) puede interpretarse como una posibilidad relativa (odds ratio)
que indica la cantidad relativa por la que cambia la posibilidad relativa global cuando aumenta
en una unidad el valor de la variable independiente x.
94. Se emplea el estadístico F en el análisis de la variación entre grupos (ANOVA), y tiene dos gra-
dos de libertad: uno para la varianza entre grupos, y otro para la varianza dentro del mismo
grupo. Si el cociente F es mucho mayor que 1, se rechaza la hipótesis nula.
95. El modelo de riesgos proporcionales de Cox es una forma de modelo de regresión multivarian-
te empleado para analizar las curvas de supervivencia (p. ej., Kaplan-Meier) y también estudios
clínicos con un desenlace dicotómico en el tiempo (p. ej., muerto o vivo; con enfermedad o sin
enfermedad).
96. El análisis de supervivencia es un método estadístico para estudiar el tiempo entre el ingreso
en un estudio y un suceso posterior. Un tiempo de observación desigual por medio de la cen-
sura de los sujetos en estudio hace que el análisis de supervivencia sea singular. El análisis de
supervivencia es útil para realizar predicciones sobre una población, comparar el efecto del tra-
tamiento entre dos grupos, e investigar la importancia de características específicas sobre la
supervivencia.
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES10
97. Una función de supervivencia, matemáticamente definida como S(t) = P(T > t), describe la pro-
porción de sujetos que sobreviven hasta un tiempo dado t o más.
98. La tasa de fracasos condicional, o función de riesgo, proporciona el potencial instantáneo de
fracasar en el tiempo t por unidad de tiempo, dada la supervivencia hasta el tiempo t.
99. El análisis de las tablas de vida divide el período total de observación de un grupo en intervalos
fijos, proporcionando una indicación de la distribución de los fracasos en el tiempo.
100. El método de Kaplan-Meier permite la estimación de la función de supervivencia directamente a
partir de los tiempos continuos de supervivencia o fracaso. Es la base del cálculo de la propor-
ción de supervivientes en un momento concreto en el tiempo de que se produzca un fracaso o
suceso, en lugar de intervalos fijos, y genera una curva de supervivencia característica de «pel-
daños de escalera».
LOS 1OO SECRETOS PRINCIPALES 11
13
EPIDEMIOLOGÍA: 
UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA
John L. Kane, MD
1. ¿Dónde se puede encontrar la referencia más temprana del pensamiento 
epidemiológico?
Hipócrates escribió un tratado titulado Sobre los aires, aguas y lugares, aproximadamente, 
400 años antes de Jesucristo. En él subrayaba su conocimiento no sólo de los síntomas de los
pacientes sino también de su relación con la estación del año y las condiciones de vida, alimen-
tación, ingesta de líquidos y hábitos de ejercicio físico de los mismos:
Si se conocen bien estas cosas, o al menos la mayor parte de ellas, no se puede dejar de conocer,
cuando se llega a una ciudad extraña, las enfermedades peculiares de dicho lugar, o la naturaleza
particular de las enfermedades comunes, de modo que no tendrá duda en cuanto al tratamiento
de las enfermedades, ni cometerá errores, como probablemente ocurriría en el caso de que pre-
viamente no hubiese considerado estos asuntos. Y en particular, a medida que avanza la estación
y el año, puede decir qué enfermedades epidémicas atacarán la ciudad, ya sea en verano o en
invierno, y qué individuo se encontrará en peligro de experimentar por el cambio de régimen.
Hippocrates: En Airs, Waters, and Places, Parts 1 and 2.Adams F (trans). 400 BC, Disponible en 
www.classics.mit.edu/Hippocrates/airwatpl.html.
2. ¿Quién describió las heridas como «ventanas del cuerpo»?
Galeno, el gran médico y anatomista del segundo siglo después de Jesucristo, pasó sus pri -
meros años médicos trabajando como cirujano de los gladiadores en Pérgamo. Empleó hasta
20 escribas para que escribieran todo lo que él dijo en esta ocupación. Galeno diseccionó innu-
merables animales en su prolífica investigación médica. Estudió también filosofía, y afirmó que
el objetivo de obtener provecho o lucro era incompatible con una devoción importante a la
medicina, afirmando que los doctores deben aprender a desdeñar el dinero. Fue defensor de la
teoría de los miasmas en relación con la infección, que especialmente responsabilizaba de la
infección a las nubes de gases venenosos. 
Galen. Disponible en http://www.med.virginia.edu/hs-library/historical/antiqua/galen.htm.
3. ¿Cuáles son los distintos tipos de peste?
■ Pulmonar: manifestada por distrés respiratorio, hemorragia pulmonar y asociada con una tasa de
mortalidad del 100%; se transmite fácilmente por el aire mediante las secreciones respiratorias.
■ Septicémica: manifestada con frecuencia por muerte súbita, sin advertencia previa, después
de invadir de forma preferente el torrente circulatorio.
■ Bubónica: manifestada por adenopatías a gran escala, con hemorragia cutánea; fallecen,
aproximadamente, el 60% de las víctimas.
4. ¿Cuántas pandemias de peste han habido?
Han habido tres:
■ La primera pandemia duró desde el 541 al 544 de nuestra era, y comenzó en Pelusium,
Egipto, antes de diseminarse por todo el Oriente Medio y la cuenca Mediterránea. No se dis-
CA
PÍ
TU
LO
 1
I. EPIDEMIOLOGÍA
pone de datos estadísticos exactos de los fallecimientos causados por esta pandemia. Se la
denomina Peste de Justiniano porque el emperador Justiniano sucumbió a la enfermedad.
■ La segunda pandemia, que diezmó Europa y fue denominada la Muerte Negra, probable-
mente comenzó en Sicilia, en 1347, y duró hasta 1351. Probablemente, esta peste llegó a
Sicilia procedente de Oriente, diseminándose por las rutas marítimas de comercio.
■ La tercera pandemia comenzó en 1855 en la provincia china de Yunnan, y se extendió hasta
el resto del mundo, pero devastó especialmente India y China. Sólo en la India fallecieron
12,5 millones de personas.
Perry RD, Fetherston JD: Yersinia pestis—Etiologic agent of plague. Clin Microbiol Rev 10(1):
35–66, 1997.
5. ¿Cuántas personas fallecieron por la Muerte Negra?
No se dispone de una cifra exacta, pero los cálculos varían entre 17 y 28 millones de muertes
o, aproximadamente, un tercio de la población europea, desde 1330 a 1351.
6. ¿Se encuentran en la literatura buenas descripciones de la peste bubónica?
Hay muchas. Dos de especial relevancia son El Decamerón, de Boccacio, y A Journal of the
Plague Year, de Daniel Defoe (famoso por ser el autor de Moll Flanders y Robinson Crusoe). 
El Decamerón fue escrito entre 1349 y 1351, y describe cómo siete doncellas y tres jóvenes
florentinos se evaden de los estragos de la enfermedad. Su autor sobrevivió a la peste de Flo-
rencia del año 1347.
El libro de Defoe describe la peste de Londres en el año 1665, inmediatamente antes del
gran incendio de la ciudad. Defoe describió la enfermedad como sigue:
El dolor de la hinchazón era particularmente muy violento, y para algunos, intolerable; se
puede afirmar que los médicos y cirujanos han torturado a muchas pobres criaturas, incluso
hasta la muerte. Las hinchazones en algunos eran excrecencias duras, y aplicaban de modo
violento vendajes de yeso o cataplasmas para romperlas; y si no lo conseguían, las cortaban
y escarificaban de un modo terrible: en algunos enfermos, algunas hinchazones se endu-
recían, en parte por la fuerza del malestar y en parte por aplicar los vendajes de modo muy
violento, y eran tan duras que no había instrumento que las pudiera cortar, y luego las que-
maban con cáusticos, de modo que muchos fallecían enloquecidos por el tormento; y algu-
nos en la misma operación… Si se podía encontrar una cabeza en estas hinchazones y rom-
perla o hacer que gotease, o como los cirujanos lo llamaban, digerirlas, el paciente
generalmente se recuperaba.
Defoe D: A Journal of the Plague Year. 1722. Oxford, Oxford University Press, 1990, pp 81–82.
Boccacio G: The Decameron of Giovanni Boccacio. Rigg JM (trans), c 1350. Disponible en
http://www.brown.edu/Departments/Italian_Studies/dweb/dweb.shtml.
7. ¿Cuáles eran las suposiciones predominantes sobre la causa de la peste?
La Facultad de Medicina de París echó la culpa a la alineación de Saturno, Júpiter y Marte que
se produjo en marzo de 1345. Otros, responsabilizaron a los cometas, y otros, a las estrellas.
Algunos atribuyeron la peste al terremoto de 1348, diciendo que éste había liberado gases con-
taminantes de las profundidades. Algunos dieron la culpa a los miasmas. Y algunos observa-
ron que las ciudades fueron golpeadas más violentamente y postularon varias posibilidades de
contagios. El Dr. Joseph Browne declaraba en su Treatise on the Plague que el contagio se
extiende por «aire, personas enfermas, bienes transportados desde lugares infectados…, 
alimentos y enfermedades que son las causas de otras enfermedades».
Sin embargo, la peste fue vista especialmente como una maldición de Dios, y muchos inten-
taron identificar el pecado colectivo por el que estaban siendo castigados. Lamentablemente,
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA14
gran parte de la población culpabilizó a los judíos, pensando que estaban envenenando expre-
samente el suelo o el agua, o quizá traían el castigo de Dios sencillamente por existir. En 1349,
en Estrasburgo, Francia, 2.000 judíos fueron quemados vivos, y en Maguncia, Alemania, 6.000
fueron incinerados. Hubo más de 350 masacres de judíos registradas en estos años.
Browne J: A Practical Treatise of the Plague. 1720. Disponible en http://whqlibdoc.who.int/rare-
books/a56989.pdf.
8. ¿Cuál es la verdadera causa de la peste?
La infección por Yersinia pestis. El bacilo infecta las ratas, lo que causa la muerte de las mis-
mas. Las pulgas que se alimentan de la sangre de las ratas ingieren las bacterias. Cuando
muere el huésped, las pulgas saltan al huésped disponible más próximo y lo infectan, con fre-
cuencia un huésped humano. Las condiciones en la Edad Media, con una gran población de
ratas, leña y casas con techumbre de paja, que permitían a las ratas una fácil entrada, y el haci-
namiento general, llevaron a una fácil diseminación de la enfermedad. En 1894, durante la ter-
cera pandemia, dos investigadores descubrieron la bacteria de modo independiente, Shibasa-
buro Kitasato y Alexander Yersin, quienes la denominaron Pasteurella pestis y la asociaron con
la rata negra. En 1897, Paul Louis Simond y Masanoro Gata (también de modo independiente)
descubrieron el papel de la pulga en la transmisión.
Perry RD, Fetherston JD: Yersinia pestis—Etiologic Agent of Plague. Clin Microbiol Rev, 10(1):35–66, 1997.
9. ¿Qué medidas se adoptaron para detener la diseminación de la peste?
La principal medida fue el aislamiento. Tan pronto como se descubría la peste en una casa, se
sellaba ésta y no se permitía a persona alguna que entrara en ella ni que la abandonara. Se
apostaron vigilantes para impedir que los ocupantes se aventuraran a salir, lo que con frecuen-
cia dio lugar a la muerte de sus habitantes. Otras medidas fueron quemar incienso, tañer las
campanas de las iglesias o disparar cañones, bañarse en orina humana, colocar «vapores
hediondos» (animales muertos) en el hogar, emplear sanguijuelas y otros métodos de producir
sangría, beber el exudado de un bubón, beber oro líquido, y el movimiento de los flagelantes.
10. ¿Quiénes eran los flagelantes?
Eran un grupo de hombres religiosos entregados que iban de ciudad en ciudad en Europa, en
procesiones solitariasque duraban 33 días y un tercio. Durante sus procesiones se reunían 
en las plazas de las ciudades; se flagelaban y flagelaban también a otras personas de su grupo
con correas de cuero con puntas de piezas metálicas con la esperanza de purgarse a sí mismos
y a las personas de las ciudades de su pecado colectivo y culpa, apartando así la ira de Dios,
que había descendido en la forma de peste. La gente asistía a los encuentros con mucha devo-
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA 15
PUNTOS CLAVE: FECHAS IMPORTANTES
1. 400 años antes de Jesucristo: Hipócrates publicó Sobre los aires, aguas y lugares, donde
presentaba los principios epidemiológicos de la observación y del registro de los hábitos 
de los pacientes, su alimentación y ambientes, para la predicción de los patrones de la enfermedad.
2. 1747: James Lind realizó un estudio aleatorio y controlado para establecer la causa del escorbuto.
3. 1946: se establecieron los Centers for Disease Control (CDC) a partir de la Office of Malaria Control 
in War Areas.
4. 1977: se diagnosticó el último caso natural de viruela en un paciente somalí.
ción, y con frecuencia dichos encuentros conducían a la persecución de los judíos locales. El
Papa aprobó inicialmente el movimiento, pero rápidamente éste cayó en la desaprobación
papal; el movimiento se extinguió en 1350.
11. ¿Quién fue John Graunt?
Un ciudadano londinense autodidacta quien, aproximadamente en 1620, observó el caudal de
información potencialmente importante disponible en los Weekly Bills of Mortality de Londres.
Graunt comenzó a recoger y tabular datos. En 1662 publicó las Natural and Political Observa-
tions, que se basaban en su examen de los Bills of Mortality. Fue la primera utilización y publi-
cación de un registro de estadísticas vitales.
12. ¿Cuáles fueron algunos de los hallazgos de Graunt?
Graunt observó que no podía mantenerse un recuento verdadero de muertes por la peste sin
un cálculo meticuloso de las muertes por las numerosas enfermedades distintas del día.
Observó que un tercio de los niños nacidos vivos fallecía antes de los 5 años, que dos perso-
nas de cada nueve fallecían por una enfermedad aguda, y que 70 de cada 229 fallecían de
enfermedad crónica. Observó también que el 7% de la población fallecía a una edad avanzada,
y que sólo 1 de cada 4.000 fallecían de hambre en Londres.
Además, Graunt realizó observaciones y sugerencias sobre el empleo de mendigos, la mora-
lidad del suicidio y si el hecho de manipular o fabricar oro beneficiaría a la población.
Graunt J: Natural and Political Observations Mentioned in a following Index, and made upon the Bills of
Mortality. 1622. Disponible en http://www.ac.wwu.edu/~stephan/Graunt/bills.html.
13. ¿Quién fue conocido como el Hipócrates inglés?
Thomas Sydenham (1624-1689) es quien lleva este epíteto. Fue un médico inglés que revivió la
práctica de Hipócrates al enfatizar la observación clínica minuciosa. Sydenham pensaba que el
estudio de la medicina debía llevarse a cabo a la cabecera del paciente. Está considerado como
uno de los padres de la epidemiología, y aportó tratados sobre la gota, la malaria, la escarlati-
na, el sarampión, la histeria y el trastorno nervioso postestreptocócico que lleva su nombre, la
corea de Sydenham. Se le cita por decir que: «La llegada de un buen payaso ejerce una influen-
cia más beneficiosa sobre la salud de una ciudad que veinte asnos cargados de medicinas».
Thomas Sydenham. Available at http://www.whonamedit.com.
14. ¿Qué se describe en la obra De morbis artificum diatriba?
Escrito por Ramazzini y publicado en 1700, es el primer trabajo extenso sobre las enfermeda-
des laborales. Describe los peligros sobre la salud observados en trabajadores de 52 ocupacio-
nes, como albañiles, granjeros, enfermeras y soldados. Ramazzini comenta las dificultades a
las que se enfrentan los «hombres cultos» por causa de sus mentes agobiadas, así como la
necesidad de limpieza en las parteras, y los peligros de contraer la infección sifilítica.
Bernardino Ramazzini. Disponible en http://www.whonamedit.com.
15. ¿Qué es el escorbuto?
El escorbuto es la hipovitaminosis C que produce el deterioro del colágeno y lleva, entre otras
manifestaciones, a la ausencia de colágeno en las paredes de los capilares, lo cual provoca
hemorragias en las células de todo el organismo. El paciente se debilita, y presenta artralgias
secundarias a hemorragias subperiósticas. En la piel, aparecen manchas elevadas de color rojo
alrededor de los folículos pilosos de piernas, nalgas, brazos y espalda. Las encías sangran, y el
tejido gingival se vuelve débil y esponjoso. La dentina, que está debajo del esmalte y es parte
de la raíz de los dientes, se desestructura. Los dientes se aflojan, y el comer se vuelve difícil 
y doloroso.
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA16
16. ¿Cómo describió el escorbuto un observador no médico?
Richard Walter, capellán de la Royal Navy, durante un viaje en 1740 describió los síntomas, 
que incluían una piel negra como la tinta, úlceras, dificultad respiratoria, ensanchamiento de
las extremidades, caída de los dientes y, quizá el más repugnante de todos, una extraña plétora
de tejido gomoso que brotaba fuera de la boca, que inmediatamente se pudría y daba al aliento
de la víctima un olor abominable.
Lamb J: Captain Cook and the Scourge of Scurvy. 2002. Disponible en http://www.bbc.co.uk/history/
discovery/exploration/captaincook_scurvy_01.shtml.
17. ¿Por qué se convirtió el escorbuto en un problema únicamente en las grandes
expediciones?
La deficiencia vitamínica precisa de 2 a 6 meses para manifestarse, y los síntomas pueden
mejorar con el consumo de vitamina C, que los marineros devoraban vorazmente cuando toca-
ban puerto. Vasco de Gama perdió a dos tercios de su tripulación por la enfermedad en su viaje
a la India en 1499, y Magallanes perdió a más del 80% mientras realizaba la travesía del océano
Pacífico.
18. ¿Por qué los vikingos no se veían afectados por el escorbuto en sus largos
viajes?
Los vikingos comían una especie de frambuesa y una planta llamada Skjørbuksurt (es decir,
cocleria o Cochleria officinalis), y ambas son fuentes ricas en vitamina C.
19. ¿Cuál es uno de los primeros estudios clínicos aleatorios del que se tiene
constancia?
En 1747, James Lind, médico escocés de la Royal Navy, seleccionó a 12 pacientes con es -
corbuto y los alimentó con regímenes distintos. Dos de ellos recibieron sidra, dos recibieron
elixir de vitriolo, dos recibieron vinagre, dos recibieron agua marina, dos recibieron limones 
y naranjas, y dos recibieron purgantes. Uno de los pacientes que recibieron el cítrico estuvo
listo para el trabajo a los 6 días y el otro se hallaba lo suficientemente bien como para cuidar 
a los restantes pacientes. Los únicos pacientes restantes que mostraron mejoría fueron los
que bebieron sidra, pero la mejoría fue sólo ligera. A pesar de este éxito, tuvieron que pasar
50 años antes de que el Almirantazgo Británico dispusiera de cítricos en todos sus 
barcos.
Lind J: A Treatise of the Scurvy in Three Parts. Containing an inquiry into the Nature, Causes and Cure of
that Disease, together with a Critical and Chronological View of what has been published on the subject.
London, A. Millar, 1753. Disponible en http://www.people.virginia.edu/~rjh9u/scurvy.html.
20. ¿Qué es el cólico de Devonshire?
En la intoxicación por plomo. Desde 1762 hasta 1767, casi 300 casos de la enfermedad fueron
ingresados en los hospitales de Exeter. George Baker, médico inglés, observó que los síntomas
eran similares a los que presentaban los pintores con saturnismo. Descubrió que la sidra de
Devonshire contenía plomo, y que los lagares de sidra del lugar, a diferencia de los lagares del
resto del país, se hallaban recubiertos de láminas de plomo.
21. ¿Cuáles fueron las consecuencias médicas de la viruela en el siglo XVIII?
Se calcula que hubo unas 400.000 muertes comoconsecuencia de la infección de la viruela en
todo el mundo, y que un tercio de los que sobrevivieron quedaron ciegos debido a la infección
de la córnea. Además, los supervivientes quedaron con cicatrices muy profundas o marcas de
viruela. Se llegó a determinar que los pacientes quedaban inmunizados una vez que habían
contraído la viruela y sobrevivían a ella.
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA 17
22. ¿Cómo se empleó el conocimiento de la inmunidad permanente a la viruela
después de haber padecido la infección, con el fin de prevenir la enfermedad?
Se empleó mediante un método denominado variolación. Se administraba a las personas sanas
material procedente de las lesiones de pacientes con viruela. Lamentablemente, este método
produjo muertes por viruela e infectó a otros pacientes.
23. ¿Qué relación guardan las lecheras con el desarrollo de una vacuna frente
a la viruela?
En 1768, Edward Jenner escuchó a una lechera decir: «No puedo contraer la viruela porque ya
he pasado la vacuna». Observó que las lecheras que habían padecido una infección leve de
vacuna eran, efectivamente, inmunes frente a los brotes de viruela.
24. ¿Qué hizo Jenner con esta información?
Para probar su hipótesis, Jenner tomó el exudado de una pústula de vacuna de la mano de una
lechera, Sarah Nelmes, y la inyectó en la piel de James Phipps, un niño de 8 años (Fig. 1-1).
Seis semanas después, Jenner administró material de una pústula fresca de viruela al joven
James, y el niño no contrajo la enfermedad.
25. En relación con la viruela, ¿quién podría decirse que fue la persona más
desgraciada del planeta?
El último caso de enfermedad de viruela de producción natural se dio en un hombre somalí en
1977. La Organización Mundial de la Salud declaró oficialmente erradicada la viruela en 1980.
Es interesante señalar que los experimentos de Jenner fueron guiados enteramente por la
observación. La teoría predominante de la enfermedad seguía siendo el concepto miasmático,
que sostenía que la enfermedad se transmitía por un miasma, o nube, que se mantenía baja,
pegada al suelo. Jenner no tenía conocimiento alguno de la existencia de virus ni de bacterias.
Gordis L: Epidemiology, 2nd ed. Philadelphia, W.B. Saunders, 2000, pp 9–11.
26. ¿Qué tipo peculiar de cáncer asoció sir Percival Potts con la ocupación
de deshollinador, hacia 1775?
Sir Percival Potts fue un cirujano inglés que identificó una elevada tasa de cáncer de escroto en
los deshollinadores. Potts describe el cáncer del siguiente modo:
Es una enfermedad que siempre hace su primer ataque y su primera aparición en la parte
inferior del escroto, en donde produce una herida superficial, dolorosa, irregular, de mal
aspecto, con unos bordes duros y elevados: en el oficio se la conoce como verruga por
hollín. Nunca lo he visto antes de la pubertad, lo que, supongo, es una razón por la que se
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA18
PUNTOS CLAVE: GENTE IMPORTANTE
1. John Graunt: comenzó la recogida y análisis de los Weekly Bills of Mortality de Londres
en el siglo XVII, y demostró la utilidad de un sistema de vigilancia de la enfermedad.
2. Edward Jenner: desarrolló y probó una inmunización frente a la viruela.
3. P.C.A. Louis: denominado «el padre de la epidemiología clínica moderna», fue responsable
del estudio básico de la inefectividad de la sangría.
4. Ignác Semmelweis: redujo de modo espectacular la tasa de fiebre puerperal al instaurar el lavado
de manos.
toma generalmente, tanto por el paciente como por el cirujano, como una enfermedad vené-
rea, y al tratarse con mercuriales resulta pronto muy exasperante.
Potes especuló con la posibilidad de que el hollín recogido en los pliegues del escroto 
fuese el agente causal, y se convirtió por ello en un identificador precoz del riesgo de cáncer
ocupacional.
Percival PS: Chirurgical Observations Relative to the Polypus of the Nose, the Cancer of the Scrotum, the
Different Kinds of Ruptures, and the Mortification of the Toes and Feet. London, Hawes, Clarke, & Collins,
1775.
27. ¿Por qué disminuyeron de modo significativo las tasas de cáncer escrotal en
los deshollinadores daneses después de este hallazgo, mientras que las tasas
en Inglaterra permanecieron sin cambios?
El gobierno de Dinamarca comenzó a requerir a sus trabajadores que vistiesen una indumenta-
ria protectora, y que se bañaran de modo regular. Los británicos continuaron bañándose sólo
una vez a la semana durante muchos años después del informe de Pott.
28. ¿Cuál es la relación entre la elaboración del vino y la teoría de los gérmenes?
Durante su estudio sobre la fermentación del vino, Louis Pasteur, químico y bacteriólogo
francés, demostró que el proceso estaba causado por microorganismos del ambiente, que eran
transmitidos al líquido por medio de partículas de polvo, y no por generación espontánea en el
propio vino. Los experimentos de Pasteur llegaron a refutar finalmente la teoría de que la vida
podía surgir espontáneamente en materiales orgánicos, teoría que había sido dogma científico
durante más de 200 años.
Louis Pasteur, Embassy of France in Canada. Disponible en http://www.ambafrance-ca.org.
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA 19
Figura 1-1. Dibujo de Robert A. Thom de la primera vacunación, efectuada
por Edward Jenner el 14 de mayo de 1796, en su apartamento de Chantry
House, Berkeley, Gloucestershire. (De Great Moments in Medicine. Parke-
Davis & Company, 1966. Cortesía de Parke-Davis Company.)
29. ¿De qué modo hizo avanzar Robert Koch la teoría de los gérmenes?
Estableció los postulados que llevan su nombre, que son los siguientes:
■ El agente causal ha de estar presente en cada caso de enfermedad, y no ha de estar presente
en animales sanos.
■ El patógeno ha de ser aislado del animal huésped enfermo, y ha de crecer en un cultivo puro.
■ Debe producirse la misma enfermedad cuando se inoculan los microbios a partir del cultivo
puro en animales sanos susceptibles.
■ El mismo patógeno ha de ser recuperado, una vez más, a partir de este animal artificialmen-
te infectado, y ha de ser capaz de crecer en un cultivo puro.
Wubah DA: The Germ Theory of Disease. Disponible en http://www.towson.edu/~wubah/medmicro/
Germ_theory.htm.
30. ¿Quién está considerado como el «padre de la epidemiología clínica
moderna»? ¿Por qué?
P.C.A. Louis (1787-1872), que diseñó y llevó a cabo un experimento para valorar si la sangría
para afecciones inflamatorias confería algún beneficio médico. Louis vivía en tiempos en los
que las autoridades médicas cimeras, como François Joseph Broussais, en París, considera-
ban la inflamación como la causa de todas las enfermedades. J.J. Jackson, otro médico promi-
nente, escribió en 1836 que «si algo puede ser considerado como asentado en el tratamiento
de las enfermedades es que la sangría es de utilidad en la clase de enfermedades denominadas
inflamatorias; y especialmente en las inflamaciones de las vísceras torácicas». Francia importó
42 millones de sanguijuelas en 1833. 
Morabia A: P. C. A. Louis and the birth of clinical epidemiology. J Clin Epidemiol 49 (12):1327–1333, 1996.
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA20
PUNTOS CLAVE: LUGARES IMPORTANTES
1. Broad Street, Londres: lugar de la importante investigación de John Snow sobre el cólera.
2. Cuba (1898): Walter Reed llevó a cabo una importante investigación sobre la fiebre amarilla.
3. Tuskegee, Alabama: lugar donde se realizó el famoso «Tuskegee Study of Untreated Syphilis 
in the Negro Male».
4. Framingham, Massachusetts: lugar del Framingham Heart Study.
31. ¿Cómo llevó a cabo Louis el estudio?
Efectuó un estudio de casos y controles. Seleccionó a 77 pacientes que habían ingresado en
el hospital con neumonía, y realizó una revisión de sus historias clínicas. Después de controlar
otros factores de confusión, como edad, sexo y gravedad de la enfermedad, comparó el efecto
de una sangría temprana (días1-4) con una sangría tardía (día 5 hasta la recuperación o el
fallecimiento) sobre la duración y desenlace de la neumonía. Todos los pacientes se hallaban
en perfecto estado de salud antes del comienzo de la enfermedad.
32. ¿Cuáles fueron los resultados?
La enfermedad tuvo una duración de 17,7 días en el grupo de la sangría temprana, y de 20,3 días
en el grupo de la sangría tardía. El riesgo de muerte fue del 44% en el grupo temprano y del 25%
en el último grupo. Louis describió este fenómeno como «un resultado sorprendente y, aparente-
mente, absurdo». Globalmente llegó a la conclusión de que el efecto de la sangría fue «muy infe-
rior de lo que se había creído comúnmente». Durante los 15 años siguientes, la importación de
sanguijuelas disminuyó a unos pocos miles por año.
Hadjiliadis D: Early clinical statistics. Disponible en http://www.med.unc.edu/wrkunits/syllabus/yr4/gen/
medhist/publish/earlyclinstats.ppt.
Morabia A: P. C. A. Louis and the birth of clinical epidemiology. J Clin Epidemiol 49 (12):1327–1333, 1996.
33. ¿Qué sociedad se formó con la misión de «recoger, preservar y difundir la
información estadística en los diferentes departamentos del saber humano»?
La American Statistical Society, que se creó en Boston, en 1839, por William Cogswell,
Richard Fletcher, John Dix Fisher, Oliver Peabody y Lemuel Shattuck. En 1840, se cambió su
nombre por el de American Statistical Association. Uno de sus primeros miembros fue Flo-
rence Nightingale.
The American Statistical Association en http://www.amstat.org/about/index.cfm?fuseaction=history
34. ¿Cuál fue el origen de los National Institutes of Health?
En 1887 se estableció una instalación de una sola habitación en el Marine Hospital de Staten
Island, Nueva York, llamado Laboratory of Hygiene. El Dr. Joseph Kinyoun fue el director y único
empleado de esta primera instalación de investigación del gobierno. Posteriormente, fue rebau-
tizado con el nombre de Hygienic Laboratory, con nueva base en Washington DC. En 1930, tras
la aprobación de la Ley Randsell, se adoptó el nombre de National Institutes of Health (NIH). 
Los NIH crecieron en alcance y tamaño, y fueron trasladados a Bethesda, Maryland, en 1938.
35. ¿Dónde se localiza Broad Street?
Se localiza en la ciudad de Londres, donde esta calle alcanzó fama en 1885 por su bomba de
agua contaminada por el cólera.
36. ¿Quién fue el anestesista que administró cloroformo a la reina Victoria
durante el nacimiento de sus hijos? ¿Qué relación guarda este hecho
con Broad Street?
John Snow se hallaba muy interesado en la epidemiología del cólera. Las muertes por cólera
en Londres en el siglo XIX eran elevadas, y Snow creía que la causa del cólera era una especie
de veneno que las personas infectadas eliminaban por las heces y por el vómito, y que los
pacientes sanos contraían la enfermedad al ingerir agua que había sido contaminada con el
vómito o las heces de los pacientes con cólera.
El Registrar General (jefe de registros) William Farr no estaba de acuerdo con la teoría de
Snow. Farr se adhería a la teoría miasmática de la enfermedad, que sostenía que una nube de
infección se mantenía pegada próxima al suelo y diseminaba la enfermedad. Teóricamente, una
persona podría escapar a la infección al desplazarse a mayor altitud. Farr tabuló los datos
estadísticos y mostró que los pacientes que vivían a mayor altitud tenían menos riesgo de con-
traer el cólera.
Snow observó el agrupamiento de muertes en el área geográfica suministrada por la bomba
de Broad Street, que era abastecida por la Southwark and Vauxhall Company, mientras que la
Lambeth Company suministraba el agua a otras partes de la ciudad. Ambas compañías extraían
el agua del río Támesis, pero la captación de la Southwark Company se realizaba en una
parte muy contaminada del río, mientras que la Lambeth Company había cambiado reciente-
mente su captación aguas arriba, a una parte del río menos contaminada. Snow investigó el
abastecimiento de agua de las víctimas del cólera y pudo demostrar que la tasa de mortalidad
por cólera era casi 10 veces superior en las casas que recibían el agua de la Southwark Com-
pany (Fig. 1-2).
Gordis L: Epidemiology, 2nd ed. Philadelphia, W. B. Saunders, 2000, pp 10–11.
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA 21
37. ¿Qué es la fiebre puerperal?
Es una forma agresiva y muy virulenta de infección que se produce después del parto. Costó la
vida de Jane Seymour, la tercera mujer de Enrique VIII, así como de Mary Wollstonecraft, la
madre de Mary Shelley. Se dice que en el siglo XVIII se cobró la vida de hasta el 20% de las
madres primerizas.
38. ¿Qué relación guarda el lavado de las manos con la fiebre? 
Ignac Semmelweis (1813-1865) observó que un simple lavado de las manos antes de explorar
a las parturientas podía eliminar prácticamente la enfermedad. Trabajaba en una clínica de
maternidad, y observó que la tasa de mortalidad era superior en las mujeres que daban a luz en
el hospital que en las que daban a luz en su hogar de camino al hospital. Observó también que
las mujeres que daban a luz de forma prematura tenían una menor frecuencia de la enferme-
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA22
Figura 1-2. Mapa que señala los fallecimientos por cólera en Londres.
(De http://www.nationalgeographic.com/resources/ngo/education/ideas912/912choleraho1.html, con autorización.)
metros
Muertes por cólera
2000
dad. Observó que, en ocasiones, las mujeres ingresadas en una fila completa de camas morían
de fiebre puerperal. 
Las futuras madres imploraban que no fueran ingresadas en el primer departamento de la
clínica de maternidad, donde realizaban sus prácticas los estudiantes y los doctores. Las
pacientes deseaban ser ingresadas en el segundo departamento, donde sólo las parteras lleva-
ban a cabo los partos. Semmelweis estudió el registro cuidadosamente y confirmó que las
tasas de mortalidad en el primer departamento eran, con frecuencia, 12 veces superiores a las
registradas en el segundo departamento. Se aseguró de que todos los partos en el primero y
segundo departamentos se realizaban en la posición lateral con el fin de estandarizar su entor-
no. Esta estrategia no afectó a la tasa de mortalidad.
39. ¿Cómo desentrañó Semmelweis el acertijo de la fiebre puerperal?
Un profesor se cortó con un cuchillo en una autopsia y, posteriormente, tuvo una infección
generalizada que acabaría con su vida. Semmelweis observó que la enfermedad guardaba una
estrecha relación con la enfermedad que había afligido a tantas pacientes de la clínica de
maternidad. Las autopsias de las mujeres y de sus recién nacidos confirmaron que la enferme-
dad era, efectivamente, la misma que afectó al profesor.
Se animaba a los estudiantes de medicina de esta escuela a que realizaran estudios anatómi-
cos con cadáveres, y no se llevaba a cabo la práctica del lavado de las manos entre las disec-
ciones y la exploración y el parto de las mujeres que iban a dar a luz. En mayo de 1847 se intro-
dujo el lavado de las manos con cloro, lo que redujo el número de muertes maternas a un nivel
por debajo del observado en el segundo departamento.
Caplan, CE: The Childbed Fever Mystery and the Meaning of Medical Journalism. Disponible en
http://www.med.mcgill.ca/mjm/issues/v01n01/fever.html.
40. ¿Qué es la fiebre amarilla?
Una fiebre hemorrágica vírica causada por el virus de la fiebre amarilla, que se transmite a los
seres humanos a partir de la picadura del mosquito Aedes aegypti infectado. El hígado, el
corazón, los riñones y el tejido linfático se ven atacados, y la piel se vuelve ictérica, de aquí la
denominación de «amarilla».
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA 23
PUNTOS CLAVE: ENFERMEDADES IMPORTANTES
1. Peste: produjo la muerte de un tercio de la población de Europa en la Edad Media.
2. Escorbuto: el azote de los marineros, limitó la distancia que podían recorrer los barcos navegando
sin escalas.3. Viruela: causó, aproximadamente, 400.000 muertes en el siglo XVIII, y dejó ciegos al 33% 
de los supervivientes.
4. Sida: la peste moderna; el sida acabó con la revolución sexual.
41. ¿Qué guerra actuó como estímulo para resolver el enigma de la fiebre amarilla?
Durante la guerra entre España y Estados Unidos de 1898, en Cuba se produjo una epidemia de
fiebre amarilla al inicio de la contienda. El U.S. Surgeon General (cirujano general) envió un
equipo de investigadores liderados por el científico médico Walter Reed. Se probaron muchas
ideas en el terreno, incluida la teoría, que contaba con más de 50 años, propuesta por el
Dr. Carlos Finlay, de que la fiebre amarilla podía diseminarse por insectos. Reed dividió a varios
voluntarios en dos grupos. Los del primer grupo dormían sobre las ropas contaminadas y
ropas de cama de los pacientes afectados de fiebre amarilla, pero se les protegía con redes
contra los mosquitos; los del segundo grupo dormían sobre ropa limpia, pero sin protección
frente a los mosquitos. Los pacientes protegidos por las redes no contrajeron la fiebre amarilla,
mientras que los otros sí la contrajeron. Este descubrimiento llevó al empleo generalizado de
una protección frente a los mosquitos en forma de redes y, posteriormente, a una reducción
drástica en la incidencia de fiebre amarilla.
Marton, T: Yellow Fever and Dr. Walter Reed, 1999. Disponible en http://www.mcatmaster.com/
medicine&war/yellowfever.htm.
42. ¿Qué otra denominación recibe la fiebre entérica?
Fiebre tifoidea, enfermedad que sólo se observa en humanos, y causa fiebre de hasta 40 ºC,
malestar, molestias abdominales, erupción de manchas de color rosado, esplenomegalia y leu-
copenia. Las complicaciones más graves son la hemorragia y la perforación intestinales. Está
causada por la bacteria Salmonella typhi, y se transmite a otras personas por medio de la ruta
fecal-oral. 
43. ¿Qué relación tiene la Clergy Orphans School de St. John Wood con la fiebre
tifoidea?
En 1856 se produjo en dicho lugar un brote de fiebre tifoidea que afectó a muchos de los
estudiantes jóvenes. Una carta remitida a Lancet describía el brote. El primer alumno enfermó
el 14 de septiembre; dicho alumno fue seguido por otros cuatro casos en las 3 semanas
siguientes, y después por 19 casos en un período de 36 horas. El paciente padecía fiebre,
astenia, diarrea y erupción papular. Debido al comienzo simultáneo en este grupo, el autor
creyó que el brote no podía atribuirse a contagio: «El comienzo simultáneo del brote es sufi-
ciente para desechar la idea del contagio. Es evidente que alguna causa local desempeñaba
algún papel».
44. ¿Qué respuesta generó esta carta?
William Budd respondió mediante una carta bien razonada, demostrando claramente que los
síntomas descritos eran compatibles con fiebre tifoidea. Budd expuso la teoría de que la dia-
rrea de los pacientes infectados contenía un veneno concentrado que, al ser ingerido por una
persona sana, le causaría la enfermedad. Postuló que la diarrea se había filtrado a través del
suelo al pozo vecino, y, en último término, publicó en marzo de 1873 el artículo Fiebre tifoidea,
su naturaleza, modo de diseminación y prevención.
Budd W: Typhoid Fever, its Nature, Mode of Spreading and Prevention. 1873, Appendix. Disponible en
http://www.deltaomega.org/typhoid.pdf.
45. ¿Quién fue Mary Mallon?
Mary Mallon nació en Irlanda, en 1869, y emigró a América en 1884, a la edad de 15 años.
Encontró un empleo como cocinera en la ciudad de Nueva York. En calidad de cocinera infectó
a 47 personas con fiebre tifoidea, de las que tres fallecieron. Llegó a ser famosa con el sobre-
nombre de «Mary la tifosa». En el verano de 1906, el banquero Charles Henry Warren llevó a
su familia de vacaciones a Long Island, y llevó a Mary como cocinera. De los 11 residentes de
la casa, 6 enfermaron de fiebre tifoidea. El propietario de la casa requirió los servicios del inge-
niero civil George Soper para que investigase el origen de la fiebre tifoidea, temiendo que
pudiera tener el origen en su casa. Soper siguió la huella hasta la Mallon y encontró también
que, en los siete empleos que había tenido desde 1900, se habían producido 22 casos de fiebre
tifoidea y una muerte. Mallon fue la primera paciente que era portadora de la enfermedad sin
sufrir ella misma la enfermedad.
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA24
46. ¿Cómo respondió Mary Mallon a las noticias sobre su estado de portadora?
Cuando Soper se acercó a ella para solicitarle muestras de sangre, orina y heces, Mary cogió
un cuchillo de cocina y fue tras él. Más tarde, Soper volvió con refuerzos, policía incluida.
Mallon salió a su encuentro con un gran tenedor y arremetió contra ellos; en estado de confu-
sión, corrió al interior de la casa. Después de una búsqueda de 5 horas, la encontraron final-
mente oculta en un armario. 
47. ¿Qué hizo con Mary el Departamento de Salud?
Después de confirmar que era portadora, fue llevada a una pequeña casa aislada en la North
Brother Island, cerca del Bronx.
48. ¿Cuándo se le permitió volver de nuevo a la ciudad de Nueva York?
En 1910, cuando tomó posesión de su cargo un nuevo inspector de salud pública, Mary fue
liberada a condición de que prometiera no intentar conseguir empleo que requiriese cocinar.
También tenía que acudir de modo regular al departamento de salud para que se le hicieran
nuevos análisis.
49. ¿Quién fue Mary Brown?
Fue una cocinera empleada en el Sloane Maternity Hospital de Manhattan, donde, en enero de
1915, un brote de fiebre tifoidea afectó a 25 personas, de las que dos fallecieron. Su verdadero
nombre era Mary Mallon. Vivió el resto de su vida en la North Brother Island en una casita ais-
lada; en 1932 padeció un ictus, y falleció en 1938.
Rosenberg J: Typhoid Mary. Disponible en http://history1900s.about.com/library/weekly/aa062900a.htm.
50. ¿Qué es lo que causa la pelagra?
Una deficiencia en niacina. La pelagra es una enfermedad con síntomas cutáneos promi -
nentes, que puede ser confundida con la lepra. Otros síntomas incluyen demencia y diarrea. 
El pensamiento prevalente a comienzo del siglo XX era que la pelagra era transmitida por 
bacterias.
EPIDEMIOLOGÍA: UNA PERSPECTIVA HISTÓRICA 25
PUNTOS CLAVE: CÓMO GANAR UNA APUESTA EN UN BAR
FRECUENTADO POR EPIDEMIÓLOGOS
1. Nombre de María «la Tifoidea»: Mary Mallon.
2. Cólico de Devonshire: intoxicación por plomo contraída por beber sidra elaborada en Devonshire,
donde los lagares estaban recubiertos por láminas de plomo.
3. Verruga por hollín: nombre del cáncer escrotal, habitual en los deshollinadores de Londres 
en el siglo XVIII.
4. Gaetan Dugas: nombre de un auxiliar de vuelo de una línea aérea canadiense. Se consideró
falsamente que fue el caso inicial de sida en Estados Unidos.
51. ¿Por qué no se mostraba de acuerdo Joseph Goldberg con la teoría
de los gérmenes en relación con la pelagra?
Observó que sólo los internos contraían la enfermedad en los asilos y orfanatos del Sur. 
Una fuente infecciosa afectaría también al personal de plantilla, y nunca se produjo este patrón.
Propuso la teoría, que en último término consiguió demostrar, de que la causa era una alimen-
tación deficiente. 
Dr. Joseph Goldberg and the War on Pellagra. Disponible en http://history.nih.gov/exhibits/goldberger/
docs/pellegra_5.htm.
52. ¿En qué consiste el estudio de Tuskegee?
El Public Health Service, junto con el Tuskegee Institute, comenzó en 1932 un estudio en
Macon County, Alabama, denominado «The Tuskegee Study of Untreated Syphilis in the Negro
Male». Se informó a los varones que estaban siendo tratados frente a una enfermedad denomi-
nada «mala sangre». Se incluyeron 600 pacientes, 399 con sífilis y 201 sin la enfermedad. 
El estudio duró 40 años, a pesar de que originalmente se había diseñado para que tuviera una
duración de 6 meses. En 1947, se sabía ya que la penicilina curaba la sífilis, pero no se ofreció