Ajuste de tasas

Ajuste de tasas
TEMA
INSTRUMENTALES
INTRODUCTORIOS
•Medir y clasificar
• Variables, escalas
•Error, sesgo
•Los sesgos más
frecuentes
•Variables clásicas en
EPI
•Indicadores en salud
•Clasificación de
indicadores
•Atributos de un buen
indicador
•Ajuste de tasas
•Ajuste directo
•Ajuste indirecto
•Medidas de
frecuencia en EPI
OTROS TEMAS
•Introductorios
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introductorios
•Paradigmas
epidemiológicos
•Indicadores de
riesgo EPI
•Investigación y EPI
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descriptiva
•Epidemiología
analítica
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experimentales
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Ajuste de tasas
Tasas estandarizadas
De acuerdo al denominador utilizado, las tasas pueden ser
clasificadas en dos tipos: tasas brutas y específicas. En las tasas
brutas el denominador está compuesto por la población total
expuesta a un evento. Por ejemplo, las tasas brutas de
mortalidad, natalidad y morbilidad representan la frecuencia de
los eventos: muerte, nacimiento y enfermedad, en el total de la
población expuesta en un lugar y en un tiempo determinado.
Las tasas brutas son tasas "resumen", en el sentido que no
consideran características de la población que influyen en la
ocurrencia de un suceso. Por ejemplo, la tasa de mortalidad
general en Chile el año 1990 fue de 5,9 por 1.000, sin
considerar la edad, el sexo ni la causa de la muerte. En las tasas
específicas, en cambio, el denominador está compuesto por
subgrupos de la población expuesta, considerando
características de ella que pueden influir en la ocurrencia de un
suceso.
Por ejemplo, en Chile en 1990 la tasa de mortalidad infantil fue
de 16,8 x 1.000, la tasa de mortalidad masculina fue de 6,5 x 10
3 y la tasa de mortalidad por enfermedades respiratorias fue de
73 x 10 5. Por lo tanto, la especificidad de dichas tasas está
dada por la característica de la población que es considerada
para determinar el denominador.
Cuando queremos hacer una comparación entre dos diferentes
poblaciones, con relación a un suceso biodemográfico
determinado, podremos usar tasas brutas sólo si las poblaciones
son similares en aquellas características que pudieran afectar la
ocurrencia del suceso y, por ende, el resultado de dichas tasas.
Si las poblaciones son diferentes debemos recurrir a las tasas
específicas o modificar las tasas brutas de tal manera que dicha
comparación sea válida.
Los métodos utilizados para modificar (ajustar) tasas brutas son
denominados "métodos de estandarización de tasas".
Corresponden a procedimientos matemáticos que intentan
homogeneizar poblaciones de diferente estructura para hacerlas
comparables entre sí. Estos métodos nos entregan "tasas
estandarizadas o ajustadas" por la o las características que
siguen una distribución diferente entre ambas poblaciones y
que, por lo tanto, pueden influir en la magnitud de las tasas
brutas estudiadas. Las tasas ajustadas, también son tasas
resumen, pero a diferencia de las tasas brutas son de carácter
artificial o ficticio. Podemos estandarizar o ajustar tasas brutas
por cualquier característica de las poblaciones a comparar que
consideremos pueda influir en el resultado de las tasas. A estas
características se les denomina "Variables Confundentes".
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Este tema es de nivel
INTERMEDIO

Ajuste de tasas
Ejemplos de variables confundentes son: edad, sexo, etnicidad,
nivel socioeconómico, tamaño de la familia, tabaquismo,
conducta sexual, etc. Al diseñar un estudio epidemiológico, las
variables confundentes pueden ser controladas inicialmente, a
través de un diseño adecuado, o bien, pueden ser controladas
posteriormente, en el análisis de los resultados, a través de los
métodos de estandarización.
Existen dos tipos de estandarización o ajuste de tasas brutas: el
método "Directo" y el método "Indirecto".
Para desarrollar uno u otro método se necesitan poblaciones de
referencia, algunas de las cuales son utilizadas por convención.
A modo de ejemplo se presentan los datos de poblaciones de
referencia utilizados e los Estados Unidos.
POBLACIONES DE REFERENCIA UTILIZADAS EN
PROCEDIMIENTOS DE AJUSTE DE TASAS
1940 Standard 1970 Standard
2000 Standard
(10-yr. age groups)
2000 Standard
(5-yr. age groups)
Grupo de
edad
Proporción
Grupo de
Proporción
edad
Grupo de
Proporción
edad
Grupo de
edad
Proporción
85 0.015508 50-54 0.062716
55-59 0.049077 55-59 0.048454
60-64 0.042403 60-64 0.038793
65-69 0.034406 65-69 0.034264
70-74 0.026789 70-74 0.031773
75-79 0.018871 75-79 0.026999
80-84 0.011241 80-84 0.017842
>85 0.007435 >85 0.015508
Web Gabriel Rada. Revisado 2007 Tomás Merino
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