Elaboracion Canales Endemicos

Elaboración de corredores o canalesendémicos mediante planillas de cálculo

Marcelo Bortman1

Las epidemias o brotes pueden ser definidos como un exceso en el número de casos de un pro-blema de salud dado, en una población, un período y un lugar en particular. Sin embargo, de-terminar lo que constituye un exceso implica conocer lo que es normal o de esperar. La elabo-ración de canales o corredores endémicos permite definir los valores de casos esperados y de estaforma evidenciar de forma gráfica la aparición de un número mayor de casos. En el presentetrabajo se describe una nueva metodología para la realización de estos canales endémicos, en laque se utilizan las planillas de cálculo Qpro y Excel, mediante la determinación de la mediageométrica de las tasas históricas y su intervalo de confianza. Se presenta también un corredorendémico acumulativo que facilita la vigilancia de sucesos endémicos de baja incidencia.

RESUMEN

Probablemente, la definición máscorta y simple de epidemia la formulóBenenson en los siguientes términos:“La aparición de casos de una enferme-dad en evidente exceso de lo esperado”(1). En su diccionario de epidemiología(2), Last añadió a dicha definición elconcepto de espacio —“en una comu-nidad” — y la amplió a otros aconteci-mientos relacionados con la salud,manteniendo la idea de “un evidenteexceso”. En ambas definiciones, estáimplícita una comparación entre el nú-mero de casos detectados y una cifra“normal de casos”. Esa cifra “normal”depende obviamente de la población,del área geográfica y del período detiempo que se considere. Este últimopunto es especialmente importante enaquellas enfermedades agudas en lascuales la estacionalidad desempeña unpapel importante.

La palabra epidemia tiene un “aurapestilente” que explica el que muchosprefieran usar en su lugar el término“brote” para referirse al exceso decasos de una enfermedad o daño. Aun-que al principio la definición de epide-mia fue concebida para las enfermeda-des transmisibles, su uso es totalmentecompatible con las no transmisibles.Así, por ejemplo, durante los fines desemana largos (con viernes o lunes fes-tivos) se producen verdaderos “bro-tes” o epidemias de accidentes de trá-fico. Por otra parte, Johan Gieseckedestacó que en dicha definición nosolo debe considerarse el número decasos (tiempo y lugar), puesto que unadistribución poblacional particular(tiempo, lugar y persona) puede estarponiendo de manifiesto un número decasos mayor del esperado para esegrupo poblacional específico (mujeres,trabajadores de una industria en parti-cular, personas con un modo de vidacaracterístico, etc.) (3).

Teniendo en cuenta lo expuesto, a la hora de realizar tareas de vigilancia

epidemiológica en una población, seráfundamental conocer cuán endémicaes la enfermedad objetivo, es decir,cuál es la incidencia habitual de la en-fermedad en dicha población o grupode personas y en ese momento del año.Es en este punto donde se hace necesa-rio preparar corredores o canales en-démicos en los cuales la incidenciaactual pueda ser representada gráfica-mente sobre la incidencia histórica y,de esta forma, detectar tempranamentecifras anormalmente altas (o bajas) decasos de la enfermedad en estudio.

En 1970, Héctor Boffi Borggero yCarlos Álvarez Herrera describieronvarios métodos para elaborar corredo-res endémicos (4). Estos métodos con-sisten en calcular una medida central y un recorrido de fluctuación normalde la incidencia para cada uno de losmeses, a partir de una serie de casosnotificados en un período de 5 a 7años. El más sencillo consistía en re-presentar gráficamente el número má-ximo y mínimo de casos notificadoscada mes, generando así una “banda

Rev Panam Salud Publica/Pan Am J Public Health 5(1), 1999 1

1 Las solicitudes de separatas deben pedirse a esteautor a la siguiente dirección postal: Subsecretaríade Salud de Neuquén, Fotheringham 121, 8300Neuquén, Argentina.

Informe especial

endémica” con un área inferior de se-guridad y una superior o epidémica.Un poco más complejo es el método dela mediana y los cuartiles, mediante elcual se generan cuatro zonas: una de-bajo del cuartil inferior o zona de éxito,una entre el cuartil inferior y la me-diana o zona de seguridad, una entrela mediana y el cuartil superior o zonade alerta, y una por encima del cuartilsuperior o zona epidémica. Los mode-los más complejos eran los de los míni-mos cuadrados (que analizaban lastendencias lineales de cada año) y elde la media aritmética y desviacionesestándar, que precisaban para su apli-cación de personal con considerablesconocimientos en estadística. En estosúltimos también se empleaban las cua-tro zonas ya descritas (figura 1).

Todos estos métodos pueden consi-derarse modelos matemáticos más omenos complejos por medio de los cua-les se pretende pronosticar, a partir decinco o siete cifras, el número de casosque cabría esperar para ese período delaño con un recorrido superior y uno in-ferior. Obviamente, cuanto mejor sea elmodelo deseado, tanto mayor será elnúmero de cálculos que deberán lle-varse a cabo. Con el uso cada vez másfrecuente de computadoras y progra-mas estadísticos, que facilitan la reali-zación de cálculos repetitivos y la re-presentación gráfica de los resultadosde los cálculos, estos modelos comple-jos pueden construirse sin la necesidadde disponer de personal especializadoen estadística. Ello facilita la realiza-ción de corredores endémicos en nive-les locales y regionales destinados avigilar la incidencia de diferentes acon-tecimientos de salud. De esta forma,aumentará la sensibilidad de los siste-mas de vigilancia para detectar cam-bios del número esperado de casos, quedesde la perspectiva de los niveles cen-trales podrían verse diluidos.

Factores que deben tenerse en cuenta antes de elaborar un corredor endémico

La selección de la entidad, las pobla-ciones, la serie de años que van a in-cluirse y los intervalos de tiempo de-

terminarán el grado de precisión delos corredores endémicos. En enferme-dades de baja incidencia, en poblacio-nes pequeñas o con intervalos detiempo cortos, el papel que desempeñael azar se hace más prominente. Laconsiguiente inestabilidad o disper-sión de los casos notificados en losaños previos condiciona notablementela posibilidad de realizar predicciones,lo cual resulta en corredores de líneasdentadas con anchas áreas de seguri-dad y alarma. Es posible afirmar enesos casos que, a mayor nivel de desa-gregación de la información, menorserá la precisión de la predicción. Otraposibilidad para enfermedades endé-micas de baja incidencia es la realiza-ción de corredores acumulativos. Setrata de corredores endémicos en loscuales no se utiliza la incidencia sema-nal, sino que en su lugar el gráfico seconstruye a partir de la incidencia acu-mulada. En el presente trabajo, des-pués de describir los pasos necesariospara realizar un corredor endémicocon planillas de cálculos, se indicarácómo realizar un paso intermedio adi-cional que permitirá representar gráfi-camente corredores acumulativos.

Criterios de selección de entidadespatológicas. Al seleccionar una en-fermedad para realizar un corredor en-démico, habrá que tener presente quese trate de una enfermedad endémicacuyo período de incubación sea breve

y su evolución, aguda. No tendrá sen-tido realizar corredores endémicospara enfermedades de muy baja fre-cuencia en las cuales la sola presenciade uno o pocos casos debe alertar a lossistemas de vigilancia. De igual modo,en las enfermedades de evolución cró-nica, la acumulación de nuevos casosen un breve período de tiempo no ten-drá, en general, mayor significaciónpara la vigilancia epidemiológica y, se-guramente, será la consecuencia decambios o de la intensificación de losmétodos diagnósticos (tamizaje) o sim-plemente del azar. Solo en situacionesmuy excepcionales será la consecuen-cia de una verdadera epidemia, comolo fue el sarcoma de Kaposi durante elinicio de la epidemia del sida.

Agrupación de entidades patológicas.Cuando la incidencia lo permita, seráútil realizar corredores independientespara cada enfermedad y sus subgru-pos, por ejemplo, diarreas por gruposde edad o por agentes etiológicos. Enel otro extremo, como es el caso de laspoblaciones pequeñas, se podrían man-tener agrupadas las entidades con for-mas de transmisión similares, vigi-lando no el comportamiento de unmicroorganismo o de una enfermedad,sino el de una vía de transmisión.

Poblaciones. Al igual que en el casoanterior, mantener la información y

2 Bortman � Elaboración de corredores o canales endémicos mediante planillas de cálculo

Cuartilsuperior

Mediana

CuartilinferiorTa

sas

o ca

sos

0

2

4

6

8

10

12

Zona epidémica

Zona de seguridad

Zona de alerta

Zona de éxito

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

Mes

FIG UR A 1. Esquem a con las cuatro zonas de los corredores endém icos

los corredores endémicos desagrega-dos por pequeñas áreas geográficas fa-vorecerá la posibilidad de detectar pe-queños brotes locales que se diluiríanen cifras acumuladas de zonas másamplias. No obstante, este nivel de de-sagregación deberá equilibrarse con elaumento de la imprecisión de los re-sultados. Cabe destacar aquí que, enciertas circunstancias, es justamente lavigilancia en poblaciones más grandesy su consiguiente aumento de preci-sión lo que permite detectar un brote.Así, es posible que en varias áreas segenere un número de casos mayor quela media, pero sin ingresar en la zonade alarma, mientras que sobre el corre-dor endémico de la zona este “ligero”aumento en los niveles locales resulteen un ascenso “notable” en la zona.

Otro punto que ha de tenerse en con-sideración es el de los cambios que seobservan en el número de habitantesde una población con el transcurso delos años. Por esta razón, no será ade-cuado analizar los datos como casos.Siempre que sea posible, se deberá dis-poner de cifras de población que per-mitan realizar corredores utilizandotasas de incidencia. Del mismo modo,si las enfermedades se consideran se-gún ciertos grupos de edad, será pre-ciso trabajar con tasas de incidenciaespecíficas para esos grupos, al mismotiempo que habrá de disponerse de lainformación de habitantes por gruposde edad y para cada año de las seriesincluidas.

Longitud de las series e intervalos detiempo. Habitualmente, los corredo-res se construyen con series de casosde 5 a 7 años. Es lícito presuponer que,al aumentar el número de años, mejo-rará el modelo de predicción, pero de-berá tenerse en cuenta que si se anali-zan series muy largas, es probable quetanto las condiciones que mantienen laendemia como los criterios diagnósti-cos y los mecanismos de notificación yregistro hayan cambiado. Esto no esigual en todas las entidades, aunque,en líneas generales, si se considera unaserie de 15 años, las condiciones dehace 15 años difícilmente podrán com-pararse con las actuales. Este tipo de

cambio también deberá tenerse encuenta aunque se considere un pe-ríodo de pocos años. Por ejemplo, siacaban de realizarse mejoras sustan-ciales en la red de cloacas de una loca-lidad, la incidencia de enfermedadesde transmisión fecal-oral debería sermenor que la “pronosticada” por el co-rredor endémico.

En cuanto a los intervalos de tiempo,siempre sería deseable realizar corre-dores por semanas epidemiológicas,pero ante incidencias bajas habrán deutilizarse períodos mayores, (2 ó 4 se-manas), lo cual tenderá a estabilizarlas fluctuaciones debidas al azar. Ladesventaja que supone utilizar perío-dos de 2 a 4 semanas es que se reducela posibilidad de detectar temprana-mente los brotes y que se retrasa la im-plantación de las consiguientes medi-das de control.

Selección del programa para elaborar el corredor

Si bien existe la posibilidad de desa-rrollar programas específicos para rea-lizar corredores endémicos, estos fun-cionarían como una “caja negra”. Losdatos serían introducidos en un ex-tremo de la “caja” y los corredores“saldrían” por el otro extremo, distan-ciando a quien realiza la vigilancia epi-demiológica de todo el proceso de suelaboración. Por esta razón, y conside-rando el amplio uso de las plantillasde cálculo y las facilidades que estosprogramas ofrecen para realizar cál-culos y construir gráficos, este tipo de herramienta es la más adecuadapara la tarea.

Las plantillas de cálculo a las queaquí se hará referencia son las siguien-tes: QPro versión 4.0 ó 5.0 y MicrosoftExcel versión 5.0 y 97. Se sobrentiendeque los usuarios han de tener ciertaexperiencia en la utilización de estosprogramas.2

Método de las medias geométricasde las tasas

El método de la media geométricade las tasas y sus intervalos de con-fianza es uno de los más sólidos desdeel punto de vista estadístico. Como yase ha mencionado, el uso de tasas enlugar de casos ajusta las distorsionesque generan los cambios en los tama-ños de las poblaciones con el trans-curso de los años.

Media geométrica

Teniendo en cuenta que las cinco osiete tasas con las que hay que calcularun valor central difícilmente tenganuna distribución normal, el uso de lamedia aritmética no sería lo más ade-cuado. En cambio, la media geomé-trica es una medida de tendencia cen-tral apropiada para distribuciones devalores asimétricos o no normales yestá especialmente indicada para dis-tribuciones con valores aislados altos omuy altos. Esto último explica el hechode que las posibles cifras muy eleva-das que se detectan en alguna epide-mia declarada durante la serie detiempo incluida en la construcción delcorredor se diluyan y no distorsionenla incidencia histórica. Para calcular lamedia geométrica (µ), se ha de realizaruna transformación logarítmica de losvalores mediante la siguiente formula.

µ = log x

donde x es el valor inicial, y µ, el valortransformado.

Esta transformación “estira” los va-lores bajos y “comprime” los altos. Acontinuación, todos los cálculos (demedias, desviaciones estándar e inter-valos de confianza) se realizan con losvalores transformados. Finalmente, losdatos obtenidos se convierten en lasunidades originales, calculando el an-tilogaritmo o, lo que es lo mismo, cal-culando 10µ (x =10µ). Otros tipos de lo-garitmos (por ejemplo, los de base n onaturales) pueden utilizarse con losmismos resultados:

µ = ln(x) y x = exp(µ)


2 Los archivos para planillas Qpro y para MicrosoftExcel con corredores semanal, cuatrisemanal y deincidencia acumulada vacíos y listos para incluir loscasos de las series en el bloque 1 y otros archivos deejemplos pueden solicitarse por correo electrónico ala siguiente dirección: [email protected]

En el cuadro 1 aparecen las tasas desarampión del período comprendidoentre 1983 y 1989 en la provincia delNeuquén, Argentina. En el mismo fi-guran la media aritmética y la geomé-trica de las tasas y sus respectivasdesviaciones estándar. Como puedeapreciarse, el “brote” de 1984 (tasa =37,92/100 000) y la “epidemia” de 1989(136,43) afectaron mucho más a la me-dia aritmética (27,64) y a su desviaciónestándar (49,7) que a la media geomé-trica (7,1) y a su respectiva desviaciónestándar (5,88).

Una limitación del cálculo de lasmedias geométricas es que los valoresdeben ser siempre mayores de 0, yaque no es posible calcular el logaritmode 0 ni de números negativos. Estoconstituye una dificultad, pues es pro-bable tener para algunos períodostasas igual a 0. Para sortear ese escollo,Betty Kirkwood recomienda sumarles1 a todos los valores originales, reali-zar todos los cálculos y, finalmente,restar 1 a los valores finales (5).

Recorridos superior e inferior

Para calcular los recorridos superiore inferior, se puede usar la desviaciónestándar de las tasas o el intervalo deconfianza de la media de las tasas. Ladesviación estándar tiene en cuenta ladispersión de los datos que dieron ori-gen a la media (los de la serie). Así, alconsiderar la media ± 1 desviación es-tándar se estarán incluyendo 68,26%de los valores que dieron origen a la

media. Si se consideran 2 desviacionesestándar, se estarán incluyendo 95,45%de esos valores. Por lo tanto, al utilizarlas desviaciones estándar en la cons-trucción de los recorridos superior e in-ferior se estarán comparando las tasasdel corriente año con las de los añosanteriores, no con su media. Una tasaque supere el recorrido superior e in-grese en la zona epidémica será enton-ces similar o mayor a los valores másaltos de la serie de los últimos años.

El concepto de intervalo de con-fianza (IC) de la media es distinto, yaque comprende el recorrido de valoresen el cual se encontraría, con un deter-minado nivel de confianza, la “verda-dera media del universo” bajo el su-puesto de que las 5 ó 7 tasas usadaspara el cálculo constituyen una mues-tra del mismo. Un IC95% será, por lotanto, el conjunto de valores de lamedia del universo compatibles conlos datos observados con una con-fianza del 95% o, en otras palabras, elconjunto de valores compatibles conlos datos observados entre los cualescabe esperar, con una confianza de95%, que se encuentre la media verda-dera del universo. Al usar el intervalode confianza en la construcción de loscorredores, se estarán comparando lastasas del año en curso con la “verda-dera media” de las tasas del períodoanterior. A su vez, con una confianzade 95%, esperaremos que la tasa quesupere el límite superior del corredor eingrese a la zona epidémica sea mayorque la “verdadera media histórica”. Eluso de intervalos de confianza dará

lugar a corredores con zonas de segu-ridad y alerta más estrechas y, por con-siguiente, más sensibles a los cambiosde la incidencia que los corredoresconstruidos sobre la base de desviacio-nes estándar.

Si bien las plantillas de cálculo in-corporan las fórmulas de la desviaciónestándar como funciones, no ocurre lomismo para el cálculo del intervalo deconfianza de la media. Por esta razón,será necesario escribir estás fórmulasen las celdas correspondientes.

IC95% = media ± t DE / n

donde n es el número de años conside-rados en el cálculo, DE, la desviaciónestándar y t, un valor que se obtiene dela tabla de distribución de t y cuyosvalores varían en función de n.

Valores t para IC95% según los añosincluidos en las series

Años (No.) t

3 4,304 3,185 2,786 2,577 2,458 2,369 2,31

10 2,2611 2,2312 2,20

Por ejemplo, para calcular el IC95%de la media geométrica de las tasas deincidencia de sarampión del períodode 1983 a 1989, se deberá realizar el si-guiente cálculo:

IC95% = 1,96 ÷ 2,45 x 1,77 / 7 = 1,96± 1,639 = 0,32 a 3,6

Donde 1,96 y 1,77 son, respectiva-mente, la media y la desviación están-dar en escala logarítmica; 7, la n (7años) y 2,45, el valor de t para n = 7. Alconvertir los resultados a la escala ori-ginal se obtiene:

Media geométrica de la tasa de incidencia = 7,10 por 100 000

(IC95%: 1,38 a 36,6)


C UA DR O 1. Tasas de sa ram pión (por 100 000 habitantes ), m edia aritm ética, m edia geom é-trica y desviación estándar (D E). Provincia del N euquén, A rgentina, 1983–1989

Escala Transformadoslogarítmica a unidades

Año Tasa (tasa) originales

1983 2,13 0,76 —1984 37,92 3,64 —1985 4,84 1,58 —1986 1,54 0,43 —1987 1,17 0,16 —1988 9,46 2,25 —1989 136,43 4,92 —Media 27,64 1,96 7,10DE 49,70 1,77 5,88

Nótese que los límites superior e in-ferior de los intervalos de confianza noson simétricos; sin embargo, la razónentre el límite superior y la media yentre la media y el límite inferior sí lo es:

(36,6 / 7,10 = 7,10 / 1,38 )

Elaboración en etapas

Para elaborar el corredor endémicoen una plantilla de cálculo, será nece-sario construir una serie de tablas y re-alizar cálculos en varias etapas, talcomo se detalla a continuación.

Primera etapa: ingreso de los datos.El primer paso consiste en construirun bloque en el cual se ingresarán loscasos detectados por años y períodos.Por ejemplo, el bloque 1 [A1 a BB10]con 52 semanas en las columnas y losaños en las filas se ha preparado paraingresar los casos de 1990 a 1998. Nó-tese que se ha preparado la última co-lumna (BB) para colocar en ella las po-blaciones de cada año.

Segunda etapa: cálculo de las tasas.En el segundo paso se calculan lastasas de incidencia semanal y se suma1 a cada una de ellas, con objeto depermitir calcular la media geométricaen caso de existir tasas = 0. Para ello, sepreparará un bloque similar debajo delanterior (bloque 2 [A15 a BA24]) y encada celda del bloque se incluirá la fór-mula correspondiente. La forma másrápida de hacerlo es incluir la formulaen la casilla B16 y copiarla en las res-tantes casillas. La formula de la casillaB16 será:

((+B2 / $BB2 * 100 000) + 1)

donde B2 es el numero de casos de lasemana 1 del año 1990, y BB2, la po-blación en 1990. El signo $ que precedea BB permite que, al copiar esta fór-mula en otras casillas, se continúe uti-lizando la columna BB para obtenerlas poblaciones.

Después de copiar las fórmulas,habrá que verificar este procedimientoy confirmar que las fórmulas se ha-yan copiado adecuadamente. Nótese,por ejemplo, que la casilla D19 con-tiene la fórmula ((+D5 / $BB5 *100 000)+ 1).

Tercera etapa: transformación logarít-mica de las tasas. Para transformarlas tasas a la escala logarítmica, se uti-lizará un tercer bloque similar al ante-rior (bloque 3) y se usará la función ln(x), donde x es la casilla correspon-diente al bloque anterior.

Bloque 1: casos por semana y años, y población por años

A B C D E AX AY AZ BA BB

1 Año \ 1 2 3 4 49 50 51 52 Poblaciónsemana

2 19903 19914 19925 19936 19947 19958 19969 1997

10 199811


Bloque 2: cálculo de tasas de incidencia semanal más 1

D19: ((+D5 / $BB5 * 100 000) + 1)

A B C D E AX AY AZ BAAño \

15 semana 1 2 3 4 49 50 51 5216 199017 199118 199219 199320 1994

Bloque 3: transformación logarítmica de las tasas

D19:@ln(D19))

A B C D E AX AY AZ BAAño \

27 semana 1 2 3 4 49 50 51 5228 199029 199130 199231 199332 1994

Cuarta etapa: cálculo de las medias,desviaciones estándar e intervalos deconfianza de 95% en escala logarít-mica. Para calcular las medias, lasdesviaciones estándar y los IC95%(bloque 4) serán necesarias otras cua-tro filas. Dado que hay algunas dife-rencias en los nombres de las funcio-nes entre QPro y Excel, las fórmulasempleadas en uno u otro programaserán ligeramente distintas. En losejemplos se utilizarán los datos entre1990 y 1996 (filas 28 a 34); de ahí queen los cálculos de los intervalos deconfianza n = 7 y t = 2,45.

Quinta etapa: transformación a uni-dades originales restando 1, y conver-sión de tasas a casos esperados. Elúltimo paso consiste en convertir losvalores obtenidos a su escala original,restarles 1 para restablecer el corri-miento de las tasas introducido al su-marle 1 en la segunda etapa, y conver-tir las tasas a casos esperados parafacilitar la utilización del corredor. Elbloque 5 muestra las fórmulas necesa-rias para realizarlo. La fila 45 conten-drá la media geométrica y las filas 46 y47, los límites superior e inferior de losintervalos de confianza del 95%. En lasfilas 48 a 50 las tasas se convierten acasos esperados, teniendo en cuenta lapoblación del año 1997 (celda BB9).

Sexta etapa: gráfico. Por último, conla media geométrica y su intervalo deconfianza expresados en casos para lapoblación del año en curso se estará encondiciones de construir un gráfico deáreas. Sobre este gráfico se deberánrepresentar gráficamente a mano, se-mana a semana, el número de casosnotificados como parte de la actividadde vigilancia.

Para facilitar la “superposición” delas áreas del gráfico, será convenienteconstruir otro bloque a fin de calcular,por un lado, la diferencia entre el lí-mite inferior del intervalo de confian-za y la media geométrica, y, por otro, la diferencia entre esta última y ellímite superior de dicho intervalo(bloque 6).


Bloque 4: cálculo logarítmico (ln) de medias, desviaciones estándar e IC95%en QPro y Microsoft Excel

QPro

A B C D EIncidencia

37 semanal 1 2 3 438 Ln media @media(b28..b34)39 Ln DE @Stdmod(b28..b34)40 Ln IC superior +b38 + (2.45 * b39 / @rcuadrada 7))41 Ln IC inferior + b38 2 (2.45 * b39 / @rcuadrada(7))42 1994

Microsoft Excel

A B C D EIncidencia

37 semanal 1 2 3 438 Ln media = media (b28:b34)39 Ln DE = DE (b28:b34)40 Ln IC inferior = b38 2 (2.45 * b39 / raíz(7))41 Ln IC superior = b38 + (2.45 * b39 / raíz(7))42

Bloque 5: transformación a unidades originales menos 1, y cálculo de casos

A B C D EIncidencia

44 semanal 1 2 3 445 IC inferior (tasa) @exp(b40) 2 146 Media (tasa) @exp(b38) 2 147 IC superior (tasa) @exp(b41) 2 148 IC inferior (casos) +b45 * $bb$9 / 10000049 Media(casos) +b46 * $bb$9 / 10000050 IC superior (casos) +b47 * $bb$9 / 10000051

Bloque 6: cálculo de las diferencias

A B C D E52 IC inferior (casos) +b4853 Media—IC inferior @exp(b38) 2 154 IC superior-media @exp(b41) 2 155

Gráfico con QPro

Desde menú-gráficos se creará ungráfico de áreas, se definirán como se-ries 1, 2 y 3 las celdas A52..BA52, A53,BA53 y A54, BA54, respectivamente, y,pulsando <F10>, podrá visualizarse.Posteriormente, se colocarán los títulosadecuados y ya estará listo para impri-mirse. También se podrán realizar cam-bios en los colores, tramas y en otrosdetalles de la presentación gráfica.

Gráfico con Microsoft Excel

Se marca el bloque (A52..BA54) y,desde insertar-gráfico-en esta hoja, seingresa al asistente para gráficos. Seselecciona un gráfico de áreas tipo 1 yse procede con el asistente hasta finali-zar. Al igual que con QPro, y antes deimprimir, posteriormente se podránañadir títulos, modificar los colores otramas de las series, etc. (figura 2).

Corredor endémico acumulativo

Tal como se ha comentado, una al-ternativa para realizar corredores en-démicos para enfermedades endémi-cas pero de baja incidencia es utilizar laincidencia acumulada en lugar de laincidencia semanal. De este modo, seevitará que el corredor presente unaimagen muy dentada. Las figuras 3 y 4muestran, respectivamente, el corredorendémico y el corredor endémico acu-mulativo para meningitis bacteriana enla provincia del Neuquén correspon-dientes al período comprendido entre1990 y 1996. En ambos corredores tam-bién se representó gráficamente la inci-dencia del año 1997 hasta la semana 31como una línea negra. Como puedeverse, la vigilancia de la incidencia ac-tual se simplifica en la figura 4 de inci-dencia acumulada.

Para realizar corredores con inci-dencia acumulada, bastará introducirla incidencia acumulada semanal enlugar de la incidencia semanal o in-cluir un bloque que acumule la inci-dencia a partir de los datos de inciden-cia semanal.


SemanaC

asos

1 4 7 13 19 22 25 31 34 37 40 46 49–5

0

5

10

15

20

25

30

35

10 16 28 43 52

FIG UR A 2. Corredor endém ico de d iarreas en m ayores de 5 años . R incón de los Sauces, A r-gentina, 1990–1996

–1

0

1

2

3

4

5

6

7

Semana

Cas

os

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49

FIG UR A 3. Corredor endém ico de m eningitis bacteriana. Provincia del Neuquén, Argentina,1990–1996 e incidencia (sem ana 31), 1997

FIG UR A 4 . Corredor endém ico acum ulado de m eningitis bacteriana. P rovincia del N euquén,A rgentina , 1990–1996 e incidencia (sem ana 31) 1997

Semana

Cas

os

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49

0

10

20

30

40

50

60

70

1. Benenson AS. Control of communicable disea-ses in man. 15a ed. Washington, D.C.: Ame-rican Public Health Association; 1990.

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4. Boffi H, Álvarez-Herrera C. Contribuciónal estudio de las enfermedades transmisi-bles mediante el uso de algunos métodosestadísticos. Salud Argentina 1970;1:13–97.

5. Kirkwood B. Essentials of medical statistics.Oxford: Blackwell Science; 1988.

Manuscrito recibido el 3 de septiembre de 1997 y acep-tado para publicación en versión revisada el 26 de agostode 1998.

REFERENCIAS

Epidemics or disease outbreaks can be defined as an excess in the number of casesof a given health problem, in a particular population, period, and place. However,to determine what constitutes an excess implies knowing what is normal or to beexpected. Establishing endemic levels or ranges makes it possible to determine fi-gures for the number of expected cases and to show in graphic form the appea-rance of a higher number of cases. In this work a new methodology is describedto develop these endemic ranges, in which the Quattro Pro (Qpro) and Excel soft-ware programs are used to calculate the geometric mean of historical rates andtheir confidence intervals. Also presented is a procedure for cumulative endemicranges that facilitates surveillance of endemic events with a low incidence.

ABSTRACT

Establishing endemic levels or ranges with computer

spreadsheets


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