Elaboración y medición de indicadores de salud

ELABORACIÓN Y MEDICIÓN DE INDICADORES DE SALUD

Contenido y Objetivo

Indicadores de salud según su medición matemática (indicadores basados en mediciones absolutas y mediciones relativas), según su interpretación epidemiológica (prevalencia e incidencia) y tipos de indicadores (indicadores de factores de riesgo comportamentales, morbilidad, mortalidad y de evaluación de los servicios de salud).

Conocer los diferentes cálculos más comunes de los indicadores de salud, sus interpretaciones, usos y limitaciones.

Al finalizar esta sección, el lector estará en capacidad de explicar:

• Los indicadores basados en mediciones absolutas y mediciones relativas
• Los indicadores de prevalencia e incidencia
• Los indicadores positivos y negativos
• Los indicadores de estructura, proceso, resultado e impacto
• Los indicadores de oferta y de utilización

2.1 ASPECTOS CONCEPTUALES: INDICADORES SEGÚN SU MEDICIÓN MATEMÁTICA

La medición es el procedimiento de aplicar una escala estándar a una variable o un conjunto de valores, lo cual resulta necesario para facilitar comparaciones en diferentes puntos en el tiempo y entre diferentes poblaciones. Un indicador puede ser algo tan simple como un número absoluto de eventos o un cálculo complejo, como esperanza de vida al nacer, tasa de fecundidad, calificación de calidad de vida, calificación de capacidad funcional, calificación de síntomas depresivos, valoración del puntaje de Apgar, entre otras. Existe una distinción entre los indicadores de salud que se basan en mediciones absolutas y aquellos que se basan en mediciones relativas. La mayoría de los indicadores basados en mediciones relativas están compuestos por un numerador y un denominador, que por lo general se refieren al mismo período y el mismo lugar.

17Las mediciones más frecuentes son el conteo (medición absoluta), la razón, la proporción, la tasa y los llamados odds (mediciones relativas) (1-4).

2.1.1 CONTEO

Un conteo es el número de veces que ocurren los eventos que se están estudiando, dentro de un período específico y en un lugar determinado.

Describe la magnitud del problema, y se denomina frecuencia absoluta. Indica el impacto de una enfermedad en términos numéricos exactos. Es la información básica necesaria para el cálculo de indicadores y los análisis de las condiciones de salud, así como la planificación y el manejo de los servicios de salud. Por ejemplo, si se diagnostica tuberculosis a 250 personas de una comunidad, esta información es esencial para tomar decisiones sobre la cantidad de medicamentos terapéuticos que necesitarán los servicios de salud, por ejemplo. Además, la frecuencia absoluta es sumamente relevante para la vigilancia de los eventos de salud y las variaciones de los eventos que están en observación, especialmente en situaciones donde el número de casos es bajo. Un análisis de la frecuencia absoluta debe incluir un análisis de las frecuencias relativas (por ejemplo, enfermedades en fase de erradicación como el sarampión y la rabia, o notificación de casos autóctonos e importados).

El monitoreo del número absoluto de eventos de salud también puede impulsar la formulación de hipótesis relativas a los cambios en los patrones de enfermedad y la mortalidad asociada. El número de casos endémicos de sarampión en un país o territorio determinado hasta entonces libre de dicha enfermedad es un indicador importante de la reintroducción de la enfermedad, que deberá desencadenar una serie de acciones de salud pública. Por ejemplo, el número de casos de microcefalia en Recife (Pernambuco, Brasil, 2015) comparado con el mismo indicador en un período anterior equivalente fue el indicador que hizo sospechar que en la epidemia de infección por el virus del Zika podía haber transmisión congénita con consecuencias importantes para los recién nacidos. El número de casos de chikunguña en una población dada debe orientar a los gerentes de salud a organizar su red de atención para que incluyan servicios de atención fisioterapéutica que permitan atender a los pacientes con artritis asociada a la enfermedad. Asimismo, el número de niñas menores de 15 años embarazadas es importante para detectar y monitorear los casos de abuso sexual contra menores.

182.1.2 RAZÓN, PROPORCIÓN, TASA Y ODDS

Sin embargo, para efectos de comparaciones en el tiempo o el espacio, en especial cuando existe un cambio importante del tamaño de la población de referencia3 (o población base), las mediciones absolutas tendrán una validez limitada. Sería poco informativo comparar, por ejemplo, los números absolutos de muertes por accidentes de tránsito en São Paulo, Brasil (aproximadamente 11,4 millones de habitantes en 2010), con los números de Quito, Ecuador (aproximadamente 1,8 millones de habitantes), porque las poblaciones de referencia (de donde provenían las personas que tuvieron los accidentes de tránsito) tienen tamaños muy diferentes y hace que estas mediciones puedan arrojar números absolutos de accidentes de tránsito muy diferentes, aun cuando ambas tuvieran condiciones semejantes de vialidad, tipos de legislación y educación vial, imprudencia y consumo de alcohol, entre otras situaciones de riesgo. En estos casos, es necesario formular medidas relativas, con el objeto de tomar en cuenta el efecto de la diferencia de tamaño de las poblaciones de referencia.

Razón en matemáticas muestra la relación entre dos números. Se calcula dividiendo dos cantidades cualesquiera, sean o no de la misma naturaleza. Como se explica a continuación, existen varios tipos de razones, cada una con características especiales.

• Proporción: Es cuando el numerador es un subconjunto del denominador. La proporción suele expresarse como porcentaje (%). Denota la frecuencia relativa observada de un evento y estima una probabilidad. Cabe destacar que, según la teoría frecuentista4, la probabilidad de que ocurra un evento se calcula por la frecuencia relativa del evento a largo plazo (en infinitos intentos o repeticiones del experimento). Por ejemplo, se observa de manera sistemática a un número finito de personas de una población de referencia y se detecta que 10% de ellas padece de hipertensión. Si se escoge al azar a un sujeto de esa población, la probabilidad de que esa persona sea hipertensa es de 10%. Asimismo, si se observa de manera sistemática a niños desde el nacimiento hasta los 10 años de edad en una población de referencia y se determina que 3% de ellos desarrolló algún tipo de alergia, si se selecciona al azar a un nacido vivo de esa población, la probabilidad de que ese niño desarrolle algún tipo de alergia antes de los 10 años de edad es de 3%. Estos ejemplos indican estimaciones de probabilidades.
• Tasa: El numerador es el número absoluto de veces que ocurre el evento de interés en un período específico. El denominador es la población de referencia (o la población estudiada) en el mismo tiempo.

3 Población de referencia o población base: es la población donde se observaron los eventos de interés, o incluso la población compuesta por sujetos que pueden (potencialmente) tener que ver con el evento de interés. 4 Según la teoría frecuentista, la probabilidad (P) de que un evento (A) ocurra es la frecuencia relativa del evento (A), a largo plazo, en experimentos repetidos en condiciones similares. P(A) = m/n (n -> œ), donde m = número de veces que el evento A se observa, n = número de repeticiones del experimento. (Colton T. Statistics in medicine. Boston: Little, Brown & Co .; 1974, 32 p.)

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• Odds5: El numerador es la proporción del evento de interés y el denominador es la proporción del no evento. El numerador y el denominador son, por lo tanto, proporciones complementarias (p/1-p).

En resumen, es costumbre llamar razón a los indicadores basados en medidas relativas que no cuadran, desde el punto de vista conceptual, con las proporciones, odds y tasas. Por ejemplo, se utiliza la denominación razón cuando el numerador y el denominador son eventos de naturaleza distinta, como en el caso de la razón de camas hospitalarias (número de camas en hospitales dividido por el total de la población) o la razón de muertes maternas (número de defunciones maternas entre el total de nacidos vivos), entre otras situaciones.

Por ejemplo, en un año específico una comunidad tenía 20 000 habitantes. La comunidad contaba con 300 camas hospitalarias, de las cuales 250 se encontraban en hospitales públicos y 50 en establecimientos privados. La razón del número de camas hospitalarias por población de la comunidad en el año en cuestión se calcula de la siguiente forma: 300/20 000 = 0,015 camas por habitante. Para pasar esto a porcentaje lo multiplicamos por 100, y entonces tenemos 1,5 camas por 100 habitantes.

La proporción del número de camas hospitalarias públicas por el total de camas hospitalarias de la comunidad en ese año es el resultado de 250/300 = 0,833; es decir, el 83,3% de las camas de la comunidad son camas públicas.

El odds de camas hospitalarias públicas por camas hospitalarias privadas ese año es el resultado de 250/300 (proporción del evento) dividida por 50/300 (proporción del no evento) = 0,833/0,167 = o 0,833/ (1-0,833) = 5 camas hospitalarias públicas por cada cama hospitalaria privada. En la Tabla 1 se presenta la información dada en este ejemplo.

Tabla 1. Ejemplos de indicadores que usan diferentes mediciones relativas

a Población de la comunidad = 20 000 habitantes (en el año de interés), camas hospitalarias: 250 públicas y 50 privadas (total: 300 camas).

5 En este documento se mantuvo el término odds en inglés, ya que su uso es amplio en la mayoría de los países de la Región de las Américas. No existe una traducción consensuada para este término en español. Se ha utilizado el término "momio" y "probabilidad" en algunos documentos.

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