Tasa estandarizada de mortalidad (SMR), tasa de mortalidad proporcional (PMR) y medidas de sobrevida Principios de Epidemiología Conferencia 3 Dona SchneiderDona

Tasa estandarizada de

mortalidad (SMR), tasa de

mortalidad proporcional (PMR)

y medidas de sobrevida

Principios de Epidemiología

Conferencia 3Dona Schneider, PhD, MPH, FACE

mailto:[email protected]

Epidemiology (Schneider)

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


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


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)


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


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


Total de muertes esperadas por año: 2,083

(3) = (1) X (2)(2)(1)

1,27522,95355,56555-64

5648,21268,68745-54

1742,86860,83835-44

591,59437,03025-34

111,3837,98920-24

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

Ejemplo: SMR para rancheros masculinos, Inglaterra y Gales, 1951

Total de muertes observadas por año: 1,464

SMR = 1,464 X 100 = 70.3%

2,083

En 1951, rancheros masculinos

en Inglaterra y Gales tuvieron una

tasa de mortalidad 30% más baja

que la población general

comparable por edad.

SMR = Observados / Esperados X 100

SMR (for 20–59 años de edad) = 436 / 181.09 X 100 = 241%

436181.09Totals

11231.9675.2342,49455-59

(4)(3) = (1) X (2)(2)(1)

17458.3256.82102,64945-54

9850.5533.96148,87035-44

2217.4121.5480,84530-34

2013.7116.1285,07725-29

109.1412.2674,59820-24

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)

SMR para Tuberculosis para mineros blancos con edades entre 20 y 59 años, Estados Unidos, 1950


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.

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%

88.15

24.38

46.50

14.27

3.00

(4) = (2) X (3)

Esperados

Estudio cohorte

2.03 179Total

1.9725.09754870-79

2.1112.43,7509860-69

1.896.12,3402750-59

2.002.51,200640-49

(1) / (4)(3)(2)(1)

SMR =

Población de referencia

Tasa por 1,000

Persona-años en toda

la cohorte

N° de resultados de interés (Obs)

Edad

(años)


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


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


9.5450.92,09855-64

6.7432.01,55255-64

4.7409.41,14455-64

0.111.254415-24

.0617.53,70225-34

1.944.24,38235-44

4.7157.72,96845-54

1958-1963

0.010.3415-24

0.418.82,20625-34

2.246.34,73735-44

6.8164.14,11445-54

42.9TOTAL

SMR = observadas/esperadas x 100% = 58 / 42.9 x 100%=135%

1953-1957

1948-1952

3.1150.82,02845-54

1.544.53,27535-44

0.617.73,42325-34

0.19.91,25015-24

Muertes por Ca esperadasBlancos masculinos USA

Muertes por Ca (por 100,000)

Persona-años en cohorte

Grupo de edad


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:

SMR = Obs / Esp X 100 = 15 / 12.9 X 100 = 116%

Esp = 12.92.60.90.930-34

1.52.31.725-29

0.30.91.8Age 20-24

Muertes esperadas = tasas de la población x personas-años/1000

1.71.81.930-34

1.51.51.725-29

1.61.81.8Age 20-24

Tasas de la población(por 1,000)

Obs = 1521030-34

24325-29

012Age 20-24

Muertes observadas

150050050030-34

10001500100025-29

2005001000Age 20-24

1980-841975-791970-74Persona-años


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%)


SMR Esperar un efecto del trabajador saludable

Estudios ocupacionales deberán tener una SMR < 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

Comparación de tasas

Esconde diferencias entre subgruposPermite la comparación de grupos

La magnitud depende de la población estándar

Controla confusores

Tasa fictíciaProvee una figura resumidaAjustada

No hay figura resumidaProveen detallada información

Incómodo si hay muchos subgruposControles para

subgrupos homogeneosEspecífica

Fácilmente calculadas

Difíciles de interpretar debido a las diferencias enlas estructuras de las poblaciones

Tasas resumidas actualesCruda

DesventajasVentajas


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.


CDC Wonder

http://wonder.cdc.gov/







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


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

Computando una PMRTodas las muertes 1950-54 1955-59 1960-64

20-24 10 5 2

25-29 10 15 10

30-34 5 5 15

Muertes por cáncer20-24 2 1 0

25-29 3 4 2 observadas30-34 0 1 2 =15Proporción en la población de muertes por cáncer

20-24 0.07 0.07 0.07

25-29 0.09 0.10 0.10

30-34 0.11 0.12 0.12

Muertes esperadas debidas a cáncer =proporción de la población X todas las muertes en la muestra20-24 0.7 0.4 0.1

25-29 0.9 1.5 1.0 esperadas30-34 0.6 0.6 1.8 =7.6

PMR = Observadas/Esperadas x 100 = (15/7.6) x 100 = 197%


PMR = 197%

La población del estudio tiene dos veces

la proporción de muertes de cáncer que

la población estándar.

Tasa de mortalidad proporcional de enfermedad coronaria

Figura 3-19. Muertes de enfermedad cardiáca como porcentaje de muertes de todas las causas, por grupo de edad, Estados Unidos,1986.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Todaslas

edades

1-4 15-24 35-44 55-64 75-84

% d

e t

od

as l

as

mu

ert

es

Enfermedad cardiáca Todas otras causas

2.71.52,211Diabetes mellitus9

5.43.04,449Enfermedades crónicas hepáticas y

cirrosis74.12.33,343Enfermedades cerebrovasculares8

14.98.312,281Suicidio6

100147,750Todas las causas

2.71.52,203Neumonía e influenza10

15.0 8.412,372Homicidio e intervenciones

legales 5

19.210.715,822Enfermedades del corazón4

26.414.721,747Infección por VIH3

27.015.022,228Neoplasias malignas2

32.218.026,526Accidentes y efectos adversos

1

Tasa de muerte causa específica por

100,000

Tasa de mortalidad proporcional (%)NúmeroCausa de muerteSitio

Diez principales causa de muerte, 25-44 años, todas las razas, ambos sexos, Estados Unidos, 1991 (Población 82’438,000)


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%


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


Ejemplo: método de datos individuales

Una persona que murió a la edad de 20, contribuiría

con 55 años potenciales de vida perdida (75-20=55

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.


*excluído

YPLL de la enfermedad X = 169.5 / 4 = 42.4 por persona

169.5xxxSuma

15605

xx85*4

60153

20552

74.56 meses1

Contribuyó YPLL (75-age)

Edad a la muerte (Años)

Individual

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

Tasa de YPLL por 1,000 personas = 93,234.0/12,975,615 = 7.2 por 1,000 in 2000

6412.537.537.517135-39

xxx

2.5

7.5

12.5

17.5

22.5

27.5

32.5

42.5

47.5

52.5

57.5

62.5

67.5

72.0

74.5

Edad de 75-media (3)

93,234.0xxxxxx

175.072.57070-74

480.067.56465-69

1075.062.58660-64

1487.557.58555-59

1912.552.58550-54

3190.047.511645-49

4257.542.513140-44

10327.532.524330-34

14630.027.530825-29

21525.022.541020-24

18112.517.531515-19

4000.012.56410-14

3510.07.5525-9

2016.03.0281-4

298.00.54<1

YPPL(1)x(3)

Media de edad a la muerte (2)# Muertes (1)Edad


Midiendo sobrevida

Cinco años de sobrevida

No es un número mágico

Puede estar sujeto a sesgo de tiempo

No puede evaluar nuevas terapias


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


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


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


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

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