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

Tasa estandarizada de mortalidad (SMR), tasa de mortalidad proporcional (PMR) y medidas de sobrevida. Principios de Epidemiología Conferencia 3 Dona Schneider , PhD, MPH, FACE. Revisión: Tasas ajustadas son creadas a través de la estandarización. Estandarización:

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

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  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 = ObservadosX 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 Grupo de edad Número de rancheros y gerentes de ranchos(Censo, 1951) Tasas de mortalidad estándar por 1,000,000 (Todas las causas de muerte) Total de muertes esperadas por año: 2,083 (1) (2) (3) = (1) X (2) 20-24 7,989 1,383 11 25-34 37,030 1,594 59 35-44 60,838 2,868 174 45-54 68,687 8,212 564 55-64 55,565 22,953 1,275 SMR = 1,464X 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 Tasa de mortalidad (por 100,000) para tuberculosisi en hombres en la población general Muertes esperadas por tuberculosis en mineros blancos si tienen los mismos riesgos que la población general Muertes observadas por tuberculosis en mineros blancos Población estimada de mineros blancos Edad (Años) (1) (2) (3) = (1) X (2) (4) 20-24 74,598 12.26 9.14 10 25-29 85,077 16.12 13.71 20 30-34 80,845 21.54 17.41 22 35-44 148,870 33.96 50.55 98 45-54 102,649 56.82 58.32 174 55-59 42,494 75.23 31.96 112 Totals 181.09 436 SMR = Observados / Esperados X 100 SMR (for 20–59 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. Cálculo de SMR totales, por estratos y específicas por edad SMR = O/E X100 = 179/88.15 X 100 = 203% • Individuos en una cohorte pueden contribuir con diferentes cantidades de riesgo debido a la longitud de la exposición (persona-años) Estudio cohorte Población de referencia Tasa por 1,000 N° de resultados de interés (Obs) Persona-años en toda la cohorte Edad (años) Esperados SMR = (1) / (4) (1) (2) (3) (4) = (2) X (3) 40-49 6 1,200 2.5 3.00 2.00 50-59 27 2,340 6.1 14.27 1.89 98 3,750 12.4 46.50 2.11 60-69 70-79 48 975 25.0 24.38 1.97 179 88.15 2.03 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 Grupo de edad Persona-años en cohorte Blancos masculinos USA Muertes por Ca (por 100,000) 1948-1952 15-24 1,250 9.9 0.1 25-34 3,423 17.7 0.6 35-44 3,275 44.5 1.5 45-54 2,028 150.8 3.1 55-64 1,144 409.4 4.7 1953-1957 15-24 544 11.2 0.1 25-34 3,702 17.5 .06 35-44 4,382 44.2 1.9 45-54 2,968 157.7 4.7 55-64 1,552 432.0 6.7 1958-1963 15-24 4 10.3 0.0 25-34 2,206 18.8 0.4 35-44 4,737 46.3 2.2 45-54 4,114 164.1 6.8 55-64 2,098 450.9 9.5 TOTAL 42.9 SMR = observadas/esperadas x 100% = 58 / 42.9 x 100%=135%

  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. Persona-años 1970-74 1975-79 1980-84 Age 20-24 1000 500 200 25-29 1000 1500 1000 30-34 500 500 1500 Muertes observadas Age 20-24 2 1 0 25-29 3 4 2 30-34 0 1 2 S Obs = 15 Tasas de la población(por 1,000) Age 20-24 1.8 1.8 1.6 25-29 1.7 1.5 1.5 30-34 1.9 1.8 1.7 Muertes esperadas = tasas de la población x personas-años/1000 Age 20-24 1.8 0.9 0.3 25-29 1.7 2.3 1.5 30-34 0.9 0.9 2.6 S Esp = 12.9 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 < 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. Ventajas Desventajas Tasas resumidas actuales Difíciles de interpretar debido a las diferencias enlas estructuras de las poblaciones Cruda Comparación de tasas Fácilmente calculadas Controles para subgrupos homogeneos Incómodo si hay muchos subgrupos Específica Proveen detallada información No hay figura resumida Ajustada Provee una figura resumida Tasa fictícia 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. 1950-54 1955-59 1960-64 20-24 10 5 2 25-29 10 15 10 30-34 5 5 15 20-24 2 1 0 25-29 3 4 2 30-34 0 1 2 20-24 0.07 0.07 0.07 25-29 0.09 0.10 0.10 30-34 0.11 0.12 0.12 20-24 0.7 0.4 0.1 25-29 0.9 1.5 1.0 30-34 0.6 0.6 1.8 Todas las muertes Computando una PMR 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 = 197%La 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 82’438,000) Número Tasa de mortalidad proporcional (%) Causa de muerte Sitio Tasa de muerte causa específica por 100,000 1 Accidentes y efectos adversos 26,526 18.0 32.2 2 Neoplasias malignas 22,228 15.0 27.0 3 21,747 14.7 26.4 Infección por VIH 15,822 10.7 19.2 Enfermedades del corazón 4 Homicidio e intervenciones legales 5 12,372 8.4 15.0 14.9 6 12,281 8.3 Suicidio Enfermedades crónicas hepáticas y cirrosis 7 3.0 5.4 4,449 4.1 8 3,343 2.3 Enfermedades cerebrovasculares 1.5 2.7 2,211 9 Diabetes mellitus 1.5 2.7 10 2,203 Neumonía e influenza 147,750 Todas las causas 100

  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 X18 / 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 (75-20=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.

  31. Individual Edad a la muerte (Años) Contribuyó YPLL (75-age) 1 6 meses 74.5 2 55 20 3 15 60 4 85* xx 5 60 15 Suma xxx 169.5 *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? • Obtenga las edades al tiempo de la muerte de cada caso (columna 1). Excluya aquellos con edades sobre 75 • Calcule la media de edad para cada grupo de edad (columna 2) • Reste la media de edad de 75 (columna 3) • Calcule la YPLL específica por estrato, multiplicando la columna 1 por la columna 3 • Sume las YPLL específicas por estrato • 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) Edad # Muertes (1) <1 4 0.5 74.5 298.0 1-4 28 3.0 72.0 2016.0 5-9 52 7.5 67.5 3510.0 10-14 64 12.5 62.5 4000.0 15-19 315 17.5 57.5 18112.5 20-24 410 22.5 52.5 21525.0 25-29 308 27.5 47.5 14630.0 30-34 243 32.5 42.5 10327.5 35-39 171 37.5 37.5 6412.5 40-44 131 42.5 32.5 4257.5 45-49 116 47.5 27.5 3190.0 50-54 85 52.5 22.5 1912.5 55-59 85 57.5 17.5 1487.5 60-64 86 62.5 12.5 1075.0 65-69 64 67.5 7.5 480.0 70-74 70 72.5 2.5 175.0 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

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