Tasa%20estandarizada%20de%20mortalidad%20(SMR),%20tasa%20de%20mortalidad%20proporcional%20(PMR)%20y%20medidas%20de%20sobrevida

1
Tasa estandarizada de mortalidad (SMR), tasa de
mortalidad proporcional (PMR) y medidas de
sobrevida

• Principios de Epidemiología
• Conferencia 3
• Dona Schneider, PhD, MPH, FACE

2
Revisión Tasas ajustadas son creadas a través
de la estandarización

• Estandarización
• El proceso por el cual se derivan una figura
  resumida para comparar resultados en salud de
  grupos
• El proceso puede ser usado para mortalidad,
  natalidad o datos acerca de morbilidad

3
Ejemplos de estandarización

• El método directo requiere
• Tasas específicas por edad en la muestra de la
  población
• La edad de cada caso
• La población en riesgo para cada grupo de edad en
  la muestra
• Estructura de la edad (porcentaje de casos en
  cada grupo de edad) de una población estándar
• La figura resumida es TASA AJUSTADA POR EDAD

4
Estandarización Ajuste por edad (cont.)

• El método indirecto requiere
• Estructura de edad de la muestra de la población
  en riesgo
• Total de casos en la muestra de la población (no
  edades de casos)
• Tasas específicas por edad de una población
  estándar
• La figura resumida es la RAZON ESTANDARIZADA DE
  MORTALIDAD (SMR)

5
Estandarización indirecta

• En lugar de una estructutura de la población
  estándar, se utiliza una tasa estándar para
  ajustar nuestra muestra
• La estandarización indirecta no requiere las
  tasas estrato específicas de nuestros casos.
• La medida resumida es la SMR o razón
  estandarizada de mortalidad
• SMR Observados X 100
• Esperados

6
Estandarización indirecta (cont.)

• Un SMR de 100 o 100 significa no diferencia
  entre el número de resultados en la muestra de la
  población y los que deberían ser e4sperados en la
  población estándar

7
Ejemplo SMR para rancheros masculinos,
Inglaterra y Gales, 1951
Número esperado de muertes de rancheros y
gerentes de ranchos por 1,000,000
Tasas de mortalidad estándar por 1,000,000 (Todas
las causas de muerte)
Número de rancheros y gerentes de ranchos(Censo,
1951)
Grupo de edad
(3) (1) X (2)
(2)
(1)
11
1,383
7,989
20-24
59
1,594
37,030
25-34
174
2,868
60,838
35-44
564
8,212
68,687
45-54
1,275
22,953
55,565
55-64

• Total de muertes esperadas por año 2,083
  

SMR 1,464 X 100 70.3 2,083

Total de muertes observadas por año 1,464
8
En 1951, rancheros masculinos en Inglaterra y
Gales tuvieron una tasa de mortalidad 30 más
baja que la población general comparable por edad.
9
SMR para Tuberculosis para mineros blancos con
edades entre 20 y 59 años, Estados Unidos, 1950
Muertes observadas por tuberculosis en mineros
blancos
Muertes esperadas por tuberculosis en mineros
blancos si tienen los mismos riesgos que la
población general
Tasa de mortalidad (por 100,000) para
tuberculosisi en hombres en la población general
Población estimada de mineros blancos
Edad (Años)
(4)
(3) (1) X (2)
(2)
(1)
10
9.14
12.26
74,598
20-24
20
13.71
16.12
85,077
25-29
22
17.41
21.54
80,845
30-34
98
50.55
33.96
148,870
35-44
174
58.32
56.82
102,649
45-54
112
31.96
75.23
42,494
55-59
181.09
Totals
436
SMR Observados / Esperados X 100 SMR (for 2059
años de edad) 436 / 181.09 X 100 241


10
En los Estados Unidos en 1950, mineros blancos
con edades entre 20 y 59 años murieron de
tuberculosis casi 2 y media veces más que la
población general de edad similar.
11

• Individuos en una cohorte pueden contribuir con
  diferentes cantidades de riesgo debido a la
  longitud de la exposición (persona-años)

Cálculo de SMR totales, por estratos y
específicas por edad SMR O/E X100 179/88.15 X
100 203
Estudio cohorte
Población de referencia Tasa por 1,000
Persona-años en toda la cohorte
N de resultados de interés (Obs)
Esperados
Edad (años)
SMR
(1) / (4)
(4) (2) X (3)
(3)
(2)
(1)
3.00
2.00
2.5
1,200
6
40-49
14.27
1.89
6.1
2,340
27
50-59
46.50
2.11
12.4
3,750
98
60-69
70-79
24.38
1.97
25.0
975
48
88.15
2.03

179
Total
12
Trabajadores en esta cohorte fueron dos veces más
probable que tuvieran el resultado de interés que
la población general

• Aquellos con edades de 60-69 tuvieron la más alta
  SMR específica por edad
• Aquellos de edad entre 50-59 tuvieron la más baja
  SMR específica por edad

13
SMR (cont.)

• Algunas exposiciones cambian con el tiempo y los
  individuos pueden tener diferentes cantidad de
  exposición cuando están en una cohorte por muchos
  años
• Ejemplo En un periodo de años, el proceso de
  manufacturación de X producto cambió. La cohorte
  ocupacional involucrada en el proceso tuvo 58
  muertes (no conocemos sus edades). Fue esto más
  o menos lo esperado para la población general?
• Estratifique la cohorte por peridos conocidos de
  exposición

14
Muertes por Ca esperadas
Persona-años en cohorte
Grupo de edad
Blancos masculinos USA Muertes por Ca (por
100,000)
1948-1952
0.1
9.9
1,250
15-24
0.6
17.7
3,423
25-34
1.5
44.5
3,275
35-44
3.1
150.8
2,028
45-54
4.7
409.4
1,144
55-64
1953-1957
0.1
11.2
544
15-24
.06
17.5
3,702
25-34
1.9
44.2
4,382
35-44
4.7
157.7
2,968
45-54
6.7
432.0
1,552
55-64
1958-1963
0.0
10.3
4
15-24
0.4
18.8
2,206
25-34
2.2
46.3
4,737
35-44
6.8
164.1
4,114
45-54
9.5
450.9
2,098
55-64
42.9
TOTAL
SMR observadas/esperadas x 100 58 / 42.9 x
100135
15
Personas en esta cohorte tuvieron el resultado
35 más frecuente que lo esperado en la población
general.No podemos calcular las SMR específicas
por edad sin las edades de los casos.Si tenemos
las edades de los casos
16
1980-84
1975-79
1970-74
Persona-años
200
500
1000
Age 20-24
1000
1500
1000
25-29
1500
500
500
30-34
Muertes observadas
0
1
2
Age 20-24
2
4
3
25-29
S Obs 15
2
1
0
30-34
Tasas de la población(por 1,000)
1.6
1.8
1.8
Age 20-24
1.5
1.5
1.7
25-29
1.7
1.8
1.9
30-34
Muertes esperadas tasas de la población x
personas-años/1000
0.3
0.9
1.8
Age 20-24
1.5
2.3
1.7
25-29
S Esp 12.9
2.6
0.9
0.9
30-34
SMR S Obs / S Esp X 100 15 / 12.9 X 100 116
17
De esos datos se puede calcular

• Una SMR total (116)
• SMR específicas por edad
  (edad 20-25, SMR 100)
• SMR por periodos de tiempo
  (1970-1974, SMR 114)
• SMR específicas por edad y por periodo de tiempo
  (edad 20-24, 1970-74, SMR 111)

18
SMR

• Esperar un efecto del trabajador saludable
• Estudios ocupacionales deberán tener una SMR lt
  100
• Trabajadores tienden a ser más saludables que la
  población general la cual comprende individuos
  sanos y no sanos
• No se puede comparar SMR entre estudios -- sólo a
  la población estándar

19
Comparación de tasas
Desventajas
Ventajas
Difíciles de interpretar debido a las diferencias
enlas estructuras de las poblaciones
Tasas resumidas actuales
Cruda
Fácilmente calculadas
Controles para subgrupos homogeneos
Incómodo si hay muchos subgrupos
Específica
No hay figura resumida
Proveen detallada información
Tasa fictícia
Provee una figura resumida
Ajustada
La magnitud depende de la población estándar
Controla confusores
Esconde diferencias entre subgrupos
Permite la comparación de grupos
20

• En resúmen
• Un tipo de tasa no es necesariamente más
  importante que otro. El cual se elija depende de
  la información buscada.
• Tasas crudas son usadas para estimar la carga de
  la enfermedad y para planear las necesidades en
  servicios de salud.
• Para comparar tasas entre subpoblaciones o para
  varias causas, tasas específicas son preferidas.
• Para comparar la salud de ppoblaciones completas,
  tasas ajustadas son preferidas debido a que
  permiten comparaciones de poblaciones con
  diferentes estructuras demográficas.

21
CDC Wonder

• http//wonder.cdc.gov/

22
Mediciones de resultados adicionales

• Razón de mortalidad proporcional
• Tasa de mortalidad proporcional
• Tasa de fatalidad de casos
• Años de potencial vida perdida
• Mediciones de sobrevida

23
Mediciones adicionales de resultados

• Razón de mortalidad proporcional
• La razón muertes observadas/ muertes esperadas
  (en términos de proporciones de muertes en la
  población estándar) X 100
• PMR son explicadas similarmente que la SMR
• 100 sin diferencias entre grupos

24
Computando una PMR
Todas las muertes
Muertes por cáncer
observadas
S 15
Proporción en la población de muertes por cáncer
Muertes esperadas debidas a cáncer proporción
de la población X todas las muertes en la muestra
esperadas
S 7.6
PMR Observadas/Esperadas x 100 (15/7.6) x 100
197
25
PMR 197La población del estudio tiene dos
veces la proporción de muertes de cáncer que la
población estándar.
26
Tasa de mortalidad proporcional de enfermedad
coronaria
27
Diez principales causa de muerte, 25-44 años,
todas las razas, ambos sexos, Estados Unidos,
1991 (Población 82438,000)
Número
Tasa de mortalidad proporcional ()
Causa de muerte
Sitio
Tasa de muerte causa específica por 100,000
Accidentes y efectos adversos
1
32.2
18.0
26,526
27.0
15.0
22,228
Neoplasias malignas
2
26.4
14.7
21,747
3
Infección por VIH
19.2
10.7
15,822
Enfermedades del corazón
4
Homicidio e intervenciones legales
5
15.0
8.4
12,372
14.9
8.3
12,281
6
Suicidio
Enfermedades crónicas hepáticas y cirrosis
7
5.4
3.0
4,449
4.1
2.3
3,343
8
Enfermedades cerebrovasculares
2.7
1.5
2,211
Diabetes mellitus
9
2.7
1.5
2,203
10
Neumonía e influenza
147,750
100
Todas las causas
28
Comparando tasas de mortalidad y fatalidad de
casos

• Asumiendo en 1995 una población de 100,000
  personas donde 20 contrajeron la enfermedad X y
  18 personas murieron de la enfermedad. Un
  permanece enfermo y uno se ha recuperado. Cuál
  es la tasa de mortalidad y cual es la tasa de
  fatalidad de casos para la enfermedad x?
• Tasa de mortalidad para la enfermedad X
• 18 / 100,000 .00018 .018
• Tasa de fatalidad de casos para la enfermedad
  X 18 / 20 .9 90

29
Años potenciales de vida perdida

• Muertes ocurriendo en un individuo en particular
  a una edad temprana resulta en gran pérdida de la
  productividad de ese individuo que si el mismo
  individuo viviera cpmpletamente el promedio de
  esperanza de vida.
• Por convenciencia , YPLL (o PYLL) está basada en
  la esperanza de vida de 75 años
• YPLL puede ser calculado para individuos o datos
  de grupos

30
Ejemplo método de datos individuales

• Una persona que murió a la edad de 20,
  contribuiría con 55 años potenciales de vida
  perdida (75-2055 YPLL)
• Muertes en individuos de 75 años o mayores son
  excluídas
• La tasa es obtenida dividiendo el total de años
  potenciales de vida perdida entre el total de la
  población menor de 75 años.

31
Contribuyó YPLL (75-age)
Edad a la muerte (Años)
Individual
74.5
6 meses
1
20
55
2
60
15
3
xx
85
4
15
60
5
169.5
xxx
Suma
excluído   YPLL de la enfermedad X 169.5 / 4
42.4 por persona
32
Ejemplo Método de grupo de edadEn una
población de 12,975,615, cuál es la tasa de YPLL
para el 2000?

1. Obtenga las edades al tiempo de la muerte de cada
   caso (columna 1). Excluya aquellos con edades
   sobre 75
2. Calcule la media de edad para cada grupo de edad
   (columna 2)
3. Reste la media de edad de 75 (columna 3)
4. Calcule la YPLL específica por estrato,
   multiplicando la columna 1 por la columna 3
5. Sume las YPLL específicas por estrato
6. Divida entre el total de la población para las
   edades seleccionadas

33
Edad de 75-media (3)
YPPL(1)x(3)
Media de edad a la muerte (2)
Muertes (1)
Edad
74.5
298.0
0.5
4
lt1
72.0
2016.0
3.0
28
1-4
67.5
3510.0
7.5
52
5-9
62.5
4000.0
12.5
64
10-14
57.5
18112.5
17.5
315
15-19
52.5
21525.0
22.5
410
20-24
47.5
14630.0
27.5
308
25-29
42.5
10327.5
32.5
243
30-34
6412.5
37.5
37.5
171
35-39
32.5
4257.5
42.5
131
40-44
27.5
3190.0
47.5
116
45-49
22.5
1912.5
52.5
85
50-54
17.5
1487.5
57.5
85
55-59
12.5
1075.0
62.5
86
60-64
7.5
480.0
67.5
64
65-69
2.5
175.0
72.5
70
70-74
xxx
xxx
xxx
93,234.0
Tasa de YPLL por 1,000 personas
93,234.0/12,975,615 7.2 por 1,000 in 2000
34
Midiendo sobrevida

• Cinco años de sobrevida
• No es un número mágico
• Puede estar sujeto a sesgo de tiempo
• No puede evaluar nuevas terapias

35
Midiendo sobrevida (cont.)

• Tablas de vida (asumen que no hay cambios en el
  tratamiento en el tiempo de observación)
• Usadas para calcular la probabilidad de
  sobrevivir en fijados segmentos de tiempo
• Permite a cada caso contribuir al análisis de
  datos sin tomar en cuenta el segmento de tiempo
  en el cual fueron erolados
• La probabilidad de sobrevivir 5 años es el
  producto de sobrevivir cada año

36
Midiendo sobrevida (cont.)

• Kaplan-Meier
• Los periodos de tiempo no son predeterminados
  pero son definidos por la muerte o diagnóstico de
  un caso
• Las pérdidas y eliminaciones son removidas del
  análisis
• Típicamente usadas para pequeños números de casos

37
Midiendo sobrevida (cont.)

• Mediana de sobrevida
• El tiempo en que la mitad de la población
  sobrevive
• No afectada por los extermos como en la media
• Se puede calcular la mediana del tiempo de
  sobrevida cuando la mitad más que cuando todos
  los casos mueren

38
Midiendo sobrevida (cont.)

• Tasa relativa de sobrevida
• Compara sobrevida de una enfermedad a un grupo
  comparable quienes no tienen la enfermedad
• Tasa relativa de sobrevida ()
  Observados/Esperados x 100