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ELABORACIÓN Y MEDICIÓN DE INDICADORES DE SALUD

Contenido

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).

Objectivo

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

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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.

Las 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.

2.1.2 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 referencia1 (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 frecuentista2 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.
  • Odds3: 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 relativasa
INDICADORNUMERADORDENOMINADORVALOR DEL INDICADOR
Razón de camas hospitalarias por población 300 camas 20 000 hab 1,5 camas por 100 habitantes
Proporción (%) de camas hospitalarias públicas 250 camas 300 camas 83.3% de camas públicas
Odds de camas hospitalarias públicas frente a privadas 250 / 300 50 / 300 5 camas hospitalarias públicas por 1 privada

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

2.1.3 DEFINICIÓN DE LA BASE MULTIPLICATIVA DE UNA POBLACIÓN

Como se mencionó anteriormente, los indicadores basados en mediciones relativas están compuestos por un numerador y un denominador. La fórmula general con una base multiplicativa es:

 X  * 10n

 y

La notación 10n define la base multiplicativa, y n asume normalmente valores de 2 (102 = 100), 3 (103 = 1,000), 4 (104 = 10,000), o 5 (105 = 100,000). La selección del valor n responde a dos objetivos. Por un lado, facilitar la comprensión de la magnitud del indicador. Por ejemplo, las tasas de mortalidad por grandes grupos de causas de muerte se multiplican por 104 = 10,000000, pues es más fácil comprender la magnitud de la tasa de mortalidad por enfermedades del aparato respiratorio -por ejemplo- expresada como seis muertes por 10 000 habitantes que expresarla como 0,0006 muertes por 1 habitante. La mortalidad proporcional por grandes grupos de causas de muerte se expresa como 102 = 100 defunciones, la tasa de mortalidad infantil se expresa como 103 = 1000 nacidos vivos. En la Tabla 2 se muestran los datos en números absolutos y bases multiplicativas.

Tabla 2. Número absoluto de defunciones, mortalidad proporcionala y tasa de mortalidadb por grandes grupos de causas básicas de muerte, Región de las Américas, 2010
CAPÍTULO DE LA CIE-10NÚMERO ABSOLUTO (n)MORTALIDAD PROPORCIONALa (POR 100 DEFUNCIONES)TASA DE MORTALIDADb (POR 10 000 HAB.)
Enfermedades cardiovasculares (I00-I99) 1 640 172 29,3 17,37
Neoplasias (C00-D48) 1 131 635 20,2 11,99
Enfermedades del aparato respiratorio (J00-J99) 571 686 10,2 6,06
Causas externas (V01-Y98) 538 463 9,6 5,70
Enfermedades endocrinas, nutricionales y metabólicas (E00-E90) 336 623 6,0 3,57
Enfermedades del aparato digestivo (K00-K93) 273 047 4,9 2,89
Enfermedades del sistema nervioso (G00-G99) 213 173 3,8 2,26
Muertes mal definidas (R00-R99) 192 126 3,4 2,04
Enfermedades infecciosas y parasitarias (A00-B99) 188 330 3,4 2,00
Trastornos mentales y del comportamiento (F00-F99) 163 266 2,9 1,73
Enfermedades del sistema genitourinario (N00-N99) 149 695 2,7 1,59
Afecciones originadas en el período perinatal (P00-P99) 72 358 1,3 0,77
Malformaciones congénitas (Q00-Q99) 41 787 0,7 0,44
Enfermedades del sistema osteomuscular (M00-M99) 30 623 0,5 0,32
Enfermedades de la sangre y de los órganos hematopoyéticos (D50-D89) 27 451 0,5 0,29
Enfermedades de la piel y subcutáneas (L00-L99) 13 110 0,2 0,14
Embarazo, parto y puerperio (O00-O99) 5 559 0,1 0,06
Enfermedades del oído y de la apófisis mastoides (H60-H95) 266 0,0 0,00
Enfermedades del ojo y los anejos (H00-H99) 137 0,0 0,00
Total5 589 507100,059,21

CIE-10, Clasificación internacional de enfermedades, 10a. edición.
aLa mortalidad proporcional por causas se refiere a la proporción de defunciones según cada causa seleccionada, relativa al total de defunciones notificadas por todas las causas.
bLa tasa de mortalidad por causa se refiere a la proporción de defunciones según cada causa seleccionada, relativa a la población del lugar en el año de interés (población supuesta de 944 millones de habitantes para la Región de las Américas en el 2010).
Fuente: Sistema de Mortalidad Regional de la OPS/OMS (actualización de mayo del 2014).

 

1Población 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.

2Según 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 ? ?), 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.)

3En 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.


2.2 INDICADORES SEGÚN SU INTERPRETACIÓN MATEMÁTICA Y EPIDEMIOLÓGICA

Los indicadores de salud pueden tener interpretaciones bastante distintas según la situación epidemiológica y el tipo de evento que se observa en el numerador. En este sentido, conviene hablar de indicadores basados en la proporción de eventos incidentes y la proporción de eventos prevalentes. Las tasas resultantes constituyen las dos tasas más usadas para describir enfermedades en el campo de la salud pública.

2.2.1 INDICADORES BASADOS EN EVENTOS INCIDENTES

Un evento incidente se define como un evento o caso nuevo de una enfermedad (o la muerte u otra situación de salud) que ocurre en determinado período de observación.

A partir de esos eventos incidentes pueden crearse varios indicadores de mediciones relativas. Las mediciones relativas que pueden calcularse con base en eventos incidentes en salud pública son la incidencia acumulada o proporción de incidencia, junto con la tasa de incidencia o densidad de incidencia. A continuación se presenta la definición e interpretación de tasa de incidencia.

En este documento se analiza solo la incidencia acumulada (proporción de incidencia), que será denominada tasa de incidencia, ya que es la terminología que suele utilizarse en el campo de la salud pública. Lo mismo se aplicará a las proporciones de prevalencia con respecto al uso del término tasa de prevalencia. Por lo tanto, en este documento se adopta el uso lato sensu del término "tasa", como sinónimo de "proporción".

TASA DE INCIDENCIA

Concepto: La tasa de incidencia se define como el número de casos nuevos de una enfermedad u otra condición de salud dividido por la población en riesgo de la enfermedad (población expuesta) en un lugar específico y durante un período especifico.

Interpretación matemática: La tasa de incidencia es la probabilidad de que un individuo perteneciente a la población en riesgo se vea afectado por la enfermedad de interés en un período específico.

Interpretación epidemiológica: Esta tasa permite calcular la probabilidad de que haya un cambio de estado (por ejemplo, de no tener la enfermedad a enfermarse, de vivo a muerto, sin un evento dado y con evento adverso, entre otros) en un intervalo determinado. En términos epidemiológicos, esto se denomina "riesgo". El riesgo es, entonces, la probabilidad de cambio de estado (enfermedad, muerte, efecto adverso) en una población de interés y en un intervalo dado (3). En el caso del ejemplo citado en el punto 2.1.2 sobre las probabilidades de desarrollar una alergia entre el momento del nacimiento y los 10 años de edad, podemos decir que la medición de la incidencia (proporción) en diez años calcula el riesgo de que un niño nacido vivo en esa población base desarrolle una alergia antes de cumplir los 10 años de edad.

Método de cálculo: La tasa de incidencia se calcula de la siguiente manera:

INCIDENCIA =   Número de casos nuevos ocurridos en un lugar X en un período dado   * 10n

INCIDENCIA =   Total de personas de la población base (en riesgo) en el lugar X y en el período dado  

2.2.2 INDICADORES BASADOS EN EVENTOS PREVALENTES

Un evento (o caso) prevalente se define como un evento o caso existente de una enfermedad (u otra condición) en un momento dado.

Al igual que con los eventos incidentes, a partir de esos eventos prevalentes (medición absoluta) pueden crearse indicadores de salud basados en mediciones relativas. En epidemiología, la medición relativa más importante calculada con base en eventos prevalentes es la proporción o tasa de prevalencia. Existen otras mediciones de eventos prevalentes (como la prevalencia de período), pero son poco usuales, por lo que no se tratarán en este documento.

TASA DE PREVALENCIA

Concepto: La tasa de prevalencia se define como el número de casos existentes de una enfermedad u otro evento de salud dividido por el número de personas de una población en un período específico. Cada individuo es observado en una única oportunidad, cuando se constata su situación en cuanto al evento de interés.

Interpretación matemática: La tasa de prevalencia es la probabilidad de que un individuo perteneciente a la población base sea afectado por el evento (enfermedad) de interés en un momento dado.

Interpretación epidemiológica: La tasa prevalencia se refiere a una probabilidad estática de una condición dada (estar enfermo) en determinado momento en el tiempo. Sin embargo, no calcula el riesgo de contraer la enfermedad. En el caso del ejemplo citado en 2.1.2, en el cual 10% de una población dada padece de hipertensión, lo que se mide es la tasa de prevalencia de hipertensión. Es posible entonces calcular que si se selecciona al azar a un sujeto de esa población, la probabilidad (estimada por el coeficiente de prevalencia) de que esa persona sea hipertensa es de 10%. Sin embargo, con estos datos, no es posible afirmar cuál es el riesgo de que un individuo llegue a sufrir de hipertensión en esa población.

Método de cálculo: La tasa de prevalencia se calcula de la siguiente manera:

TASA DE PREVALENCIA =   Número de casos existentes en el lugar X y momento en el tiempo   * 10n

TASA DE PREVALENCIA =   Número total de personas de la población en el mismo lugar y tiempo  

2.2.3 RELACIÓN ENTRE LA TASA DE INCIDENCIA Y LA TASA DE PREVALENCIA

La tasa de prevalencia de una enfermedad (u otro trastorno) es directamente proporcional al producto de su tasa de incidencia por la duración media de la enfermedad, según la fórmula siguiente (a href="/hq/index.php?option=com_content&view=article&id=14402&lang=es&limitstart=5#ref3">3):

Prevalencia = Incidencia * t (duración media de la enfermedad)

Si una enfermedad tiene una prevalencia alta en una población, ello podría indicar una incidencia elevada o el hecho de que la enfermedad o trastorno tiene una larga duración, como las enfermedades que se hacen crónicas y son incurables aunque no tienen una letalidad alta. Por el contrario, si una enfermedad tiene una prevalencia baja, ello podría indicar una incidencia baja o un proceso de desaparición rápida de la persona con la enfermedad o condición, ya sea porque en poco tiempo se cura o se muere. Considerando esta relación, vale la pena mencionar que cualquiera que sea la incidencia, si el evento es tan agudo que su duración media tiende a cero, la prevalencia de ese evento se inclinará también hacia cero. Son ejemplos de esto la rabia humana o la muerte por cualquier causa.

2.2.4 USOS DE LOS INDICADORES DE PREVALENCIA E INCIDENCIA

La incidencia es esencial para analizar la ocurrencia de eventos nuevos en las poblaciones y sus factores asociados. La prevalencia es esencial para planificar y organizar los servicios y recursos existentes y obtener apoyo adicional, cuando sea necesario.

Por lo general, se usa la prevalencia y la incidencia para enfermedades crónicas transmisibles, como la lepra y la tuberculosis, así como para las enfermedades crónicas no transmisibles, como la diabetes. Se usa la incidencia para enfermedades agudas de corta duración que son curables o terminan con la muerte, como la rabia humana, el sarampión, la fiebre chikunguña y el dengue, entre otras. Se prefiere la tasa de incidencia cuando el interés es calcular el riesgo (probabilidad individual de que ocurra el evento nuevo en determinado intervalo) y, por lo tanto, determinar factores de riesgo individuales (4).


2.3 TIPOS DE INDICADORES

En esta sección podría presentarse una amplia lista de indicadores clasificados según el evento que se va a medir. Sin embargo, para poder demostrar la utilidad y las limitaciones de los indicadores, solo se incluye un número limitado de indicadores de cuatro dominios: la situación de salud (morbilidad), la situación de salud (mortalidad), los factores de riesgo comportamentales y los servicios de salud.

Al final de esta sección, se proporciona una lista de enlaces con ejemplos y fichas técnicas de varios indicadores de salud, como la Lista de Referencia Mundial de los 100 Indicadores Básicos de Salud de la OMS y el documento de la RIPSA.

2.3.1 INDICADORES DE MORBILIDAD

Los indicadores de morbilidad tienen la finalidad de medir la ocurrencia de enfermedades, lesiones y discapacidades en las poblaciones.

Estos indicadores pueden expresarse al medir la incidencia o la prevalencia. Para calcular las tasas de morbilidad es necesario recurrir a la observación directa (con encuestas y otras investigaciones), la notificación de los eventos en los sistemas de vigilancia y notificación de enfermedades en los sistemas ambulatorios, hospitalarios o registros específicos, entre otros.

Diversos factores pueden afectar la exactitud de la medición de estos eventos de morbilidad, entre los cuales se encuentran:

  1. La calidad de los datos: La falta de calidad de los datos hace difícil interpretar y comparar datos de diferentes zonas de un país o de distintos países. La calidad de los datos se ve comprometida, entre otras cosas, por la diversidad de fuentes de datos sobre morbilidad, como los sistemas de vigilancia, los registros ordinarios de los hospitales (públicos y privados) sobre pacientes internados y pacientes ambulatorios, así como las encuestas elaboradas por instituciones nacionales y las investigaciones efectuadas por grupos académicos.
  2. La validez de los instrumentos de medición: La exactitud de las pruebas de diagnóstico médico (probabilidad de error de los diagnósticos, como falsos positivos y falsos negativos) y la validez de los instrumentos de recopilación de datos usados en las encuestas, así como la cobertura y la calidad de los sistemas de información utilizados, pueden comprometer la validez de los instrumentos de medición. El uso de pruebas de diagnóstico más precisas puede alterar sobremanera la determinación de casos (incidentes o prevalentes) y generar falsas alteraciones en las tendencias temporales de esos indicadores.
  3. La gravedad de la enfermedad: El espectro de la enfermedad afecta la probabilidad de diagnóstico y la notificación del evento. Una enfermedad puede manifestarse con distintos grados de gravedad, resultando en internación (información capturada) o no (información no capturada). También puede ocurrir más de una vez en la vida, lo que puede determinar la contabilización de varios eventos a una misma persona.
  4. Normas culturales: La percepción cultural afecta los comportamientos de búsqueda de salud y la manera en que los familiares detectan y enfrentan las diferentes enfermedades.
  5. Confidencialidad: El deseo de confidencialidad por parte de los pacientes y la omisión de eventos en las notificaciones (por ejemplo, casos de infección por el VIH, abortos ilegales) pueden afectar la exactitud de los datos.
  6. Sistemas de información de salud: La existencia o la ausencia de sistemas de información de salud en capacidad de generar datos confiables procedentes de hospitales, centros ambulatorios, registros de enfermedades de notificación obligatoria, registros de pacientes con cáncer y otras fuentes de datos también pueden afectar la exactitud de los datos.

Se describen a continuación algunos ejemplos de indicadores de morbilidad, el método de cálculo, las fuentes de datos y el propósito del indicador.

TASA DE DIAGNÓSTICOS DEL VIRUS DE LA INMUNODEFICIENCIA HUMANA (VIH)

  • Método de cálculo: Número de ingresos hospitalarios, por grupos de causas externas (por 100 000 habitantes), dividido por el número total de ingresos hospitalarios por causas externas en un período específico. Esta proporción puede desglosarse por sexo, grupo etario, origen étnico y otras variables de interés.
  • Fuentes comunes: Los datos del numerador y el denominador de este indicador normalmente provienen de los sistemas de información propios de los hospitales (nacionales o locales). Para interpretar este indicador, es necesario asegurarse que estén representados tanto los hospitales públicos como los privados.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima el riesgo de desarrollar sida en los miembros de una población definida en un período específico. El análisis de esta estimación en diferentes momentos en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales brinda información útil para monitorear la magnitud del indicador. Este indicador también puede suministrar evidencia preliminar sobre la efectividad de las políticas, los programas y las actividades de prevención de la enfermedad. Por ejemplo, puede apoyar los estudios de posibles asociaciones entre la incidencia de esta enfermedad, por una parte, y los comportamientos de riesgo o el alcance de la cobertura del tratamiento antirretroviral, por la otra.

TASA DE PREVALENCIA DE HIPERTENSIÓN ARTERIAL

  • Método de cálculo: Número de casos existentes de hipertensión arterial (por 100 000), dividido por el número de personas que conforman la población en un momento específico. La tasa puede desglosarse por sexo, grupo etario, origen étnico y otras variables de interés.
  • Fuentes comunes: Los datos para el numerador normalmente provienen de encuestas a la población que usan muestras representativas (nacionales o locales). Por consiguiente, el indicador es una estimación de una muestra y deberá ir acompañado por el grado de certidumbre de la estimación y el monto de la variable no explicada (intervalos de confianza).
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima la prevalencia de la hipertensión en la población. El análisis de esta estimación en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear su magnitud y pronosticar la demanda de servicios de salud relacionados con esta enfermedad, así como planificar intervenciones preventivas y promocionales.

PROPORCIÓN DE INGRESOS HOSPITALARIOS POR CAUSAS EXTERNAS

  • Método de cálculo: Número de ingresos hospitalarios, por grupos de causas externas (por 100 000 habitantes), dividido por el número total de ingresos hospitalarios por causas externas en un período específico. Esta proporción puede desglosarse por sexo, grupo etario, origen étnico y otras variables de interés.
  • Fuentes comunes: Los datos del numerador y el denominador de este indicador normalmente provienen de los sistemas de información propios de los hospitales (nacionales o locales). Para interpretar este indicador, es necesario asegurarse que estén representados tanto los hospitales públicos como los privados.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima la proporción de todos los ingresos hospitalarios debidos a causas externas. El análisis de esta estimación en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear la magnitud y distribución de este indicador, y medir la repercusión de las intervenciones preventivas.

2.3.2 INDICADORES DE MORTALIDAD

Los datos de mortalidad representan una fuente fundamental de información demográfica, geográfica y de causa de muerte. Estos datos se usan para cuantificar los problemas de salud, así como para determinar o monitorear prioridades o metas en salud.

La mortalidad en un lugar y tiempo determinados se puede medir de distintas maneras, como cifras absolutas, proporciones y tasas, por ejemplo. A diferencia de la morbilidad, la muerte es un evento único, claramente identificable, que refleja la ocurrencia y la gravedad de una enfermedad. Se recomienda desglosar los datos sobre mortalidad por características como causa, edad, sexo, lugar de residencia y ocurrencia, y origen étnico, entre otras.

La mortalidad es la fuente más antigua y común de datos sobre el estado de salud de la población. El registro de datos sobre mortalidad es obligatorio en todos los países de la Región de las Américas, que exigen la utilización de certificados de defunción. Además, la OMS ha publicado recomendaciones internacionales acerca de las variables que se deben incluir en los certificados de defunción, así como directrices acerca de la secuencia y la codificación médica de las enfermedades que deben registrarse en estos certificados. La mayor parte de los países utiliza la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) para codificar las causas de muerte, lo que permite hacer comparaciones entre países en distintos momentos.

Diversos factores pueden afectar la exactitud de la medición de la muerte y sus características, en particular, la causa básica de la muerte3 (5). Entre estos factores se encuentran los siguientes:

  1. La existencia de leyes nacionales que establecen que la emisión del certificado de defunción es un requisito legal para autorizar la sepultura.
  2. La exactitud de las pruebas de diagnóstico médico (probabilidad de error en los diagnósticos, como falsos positivos y falsos negativos); la validez de los instrumentos de recopilación de datos; la cobertura de los datos así como la calidad de los certificados de defunción y los procesos de codificación médica.
  3. Las normas culturales pueden afectar el correcto llenado del certificado de defunción y generar errores en la clasificación de algunos aspectos de las defunciones (causa, circunstancias, etc.).
  4. El deseo de confidencialidad por parte de los pacientes en casos de suicidio, infección por el VIH y aborto ilegal, por ejemplo, puede traer como consecuencia la omisión de algunos eventos relacionados con la salud en encuestas, certificados de defunción y otras fuentes de datos sobre mortalidad.
  5. La capacitación de quien emite el certificado en particular, la capacitación con respecto a los métodos correctos para llenar los certificados de defunción y codificar las defunciones usando las directrices de la CIE.
  6. Los riesgos competitivos según la estructura etaria y las causas más frecuentes de muerte en edades más tempranas, algunas causas de defunción pueden quedar ocultas (lo que reduce la probabilidad de su observación) debido a lo que puede denominarse "riesgos competitivos de mortalidad"4 (6) Por ejemplo, una población con mortalidad alta por accidentes de tránsito en hombres jóvenes tendrá una menor probabilidad de observar eventos tardíos de mortalidad, como defunciones por cáncer de próstata. Examinar las tasas específicas por edad y sexo puede ayudar a comprender mejor los riesgos asociados a la mortalidad en esa población sin el efecto de los riesgos competitivos.

En la Tabla 2 en la página 25 se presentan tres categorías de indicadores de mortalidad por causa básica de muerte (capítulos de la CIE-10): basados en números absolutos de defunciones y en números relativos (mortalidad proporcional por 100 defunciones y tasa de mortalidad por 10 000 habitantes).

Algunos ejemplos de indicadores de mortalidad se encuentran a continuación.

TASA DE MORTALIDAD INFANTIL

  • Método de cálculo: Número de defunciones en menores de 1 año de edad (por 1000), dividido por el número de nacidos vivos en la población en el año de interés.
  • Fuentes comunes: Los datos para el numerador de este indicador normalmente provienen de los sistemas nacionales de mortalidad y los sistemas de registro de estadísticas vitales, mientras que los datos del denominador provienen de los sistemas nacionales de nacidos vivos y los registros de estadísticas vitales.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima el riesgo que tienen los bebés nacidos vivos de morir antes de completar un año de vida. El análisis de esta estimación en el tiempo y en relación con diferentes causas y subgrupos etarios (neonatal, neonatal precoz, neonatal tardío, postneonatal) permite monitorear la magnitud de este indicador y tener evidencia preliminar de la efectividad de las políticas, los programas y las intervenciones que tienen como objetivo prevenir las defunciones infantiles.

RAZÓN DE MORTALIDAD MATERNA

  • Método de cálculo: Número de muertes maternas -muertes de mujeres por causas y condiciones relacionadas con la gestación, el parto y el puerperio (hasta 42 días después de que el embarazo llega a término)- por 1000, dividido por el número de nacidos vivos, en la población en el año de interés.
  • Fuentes comunes: Los datos para el numerador de este indicador normalmente provienen de los sistemas nacionales de mortalidad y del registro de estadísticas vitales, complementado con información de la vigilancia de la mortalidad materna, mientras que los datos del denominador se obtienen de los sistemas nacionales de registro de nacidos vivos y registro de estadísticas vitales.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima, aunque de manera indirecta, el riesgo de una mujer de morir por causas relacionadas con el embarazo. Refleja el acceso a los servicios y la calidad de la atención ofrecida a las mujeres durante el embarazo, el parto y el puerperio. El análisis de esta estimación a lo largo del tiempo, para diferentes subgrupos de causas de muerte y en diferentes subgrupos poblacionales, permite monitorear la magnitud de este indicador. Este tipo de análisis suministra evidencia de la efectividad de las políticas, los programas y las intervenciones que tienen como objetivo prevenir las muertes maternas, que en su gran mayoría son evitables si se dispone de atención prenatal y posnatal de buena calidad, y se emprenden otras mejoras de los servicios de salud.

TASA DE MORTALIDAD POR INFECCIÓN RESPIRATORIA AGUDA EN MENORES DE 5 AÑOS DE EDAD

  • Método de cálculo: Número de defunciones por infección respiratoria aguda (IRA) en menores de 5 años de edad (por 1000) dividido por el número de menores de 5 años de edad en la población en el año de interés.
  • Fuentes comunes: Los datos para el numerador de este indicador normalmente se obtienen de las unidades de estadísticas de salud y los sistemas nacionales de registro de datos sobre mortalidad.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima el riesgo de muerte por IRA en menores de 5 años de edad. Refleja la calidad de la atención ofrecida a los menores. El análisis de esta estimación en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear la magnitud de este indicador. Además, este indicador proporciona evidencia preliminar sobre la efectividad de las políticas, los programas y las intervenciones que tienen como objetivo prevenir la mortalidad por esta causa.

MORTALIDAD PROPORCIONAL POR CAUSAS MAL DEFINIDAS

  • Método de cálculo: Número de defunciones por causas mal definidas (por 100) dividido por el número total de muertes, en la población en el año de interés.
  • Fuentes comunes: Los datos del numerador y del denominador de este indicador normalmente se obtienen de las unidades de estadísticas de salud y los sistemas nacionales de información sobre mortalidad.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima la proporción de muertes que ocurren por causas mal definidas (capítulo XIX de la CIE-10). Su análisis en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear la calidad de la información sobre las causas básicas de muerte, así como la exactitud de la codificación de la CIE.

2.3.3 INDICADORES DE FACTORES DE RIESGO COMPORTAMENTALES

En los últimos decenios, los cambios en los patrones demográficos y epidemiológicos de la población de muchos países aumentaron la relevancia relativa de las enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT) y sus factores de riesgo. Esto constituye un desafío para la adaptación de la práctica de vigilancia en la salud, que tradicionalmente se ha ocupado de las enfermedades infecciosas.

El monitoreo de la mortalidad y la morbilidad debidas a ECNT tiene un papel relevante, pero capta en forma tardía las tendencias que reflejan las exposiciones acumuladas en la vida. Por ejemplo, el aumento de la mortalidad por cáncer de pulmón solo se observó en los países desarrollados decenios después del incremento epidémico del consumo de tabaco, considerado hasta entonces un hábito inocuo. En consecuencia, las iniciativas de protección y promoción de la salud, en particular las relacionadas con las ECNT, deben centrarse en sus determinantes más distales, a fin de formular y monitorear indicadores de los comportamientos de riesgo.

Entre los determinantes de las ECNT, existe un conjunto de factores de riesgo comportamentales que están relacionados con modos de vida que son susceptibles de modificación por medio de acciones de promoción de la salud, vigilancia y atención primaria de salud. Como ejemplos de indicadores de factores de riesgo comportamentales modificables asociados a las principales ECNT se podrían mencionar: las tasas de prevalencia del consumo de tabaco, del sedentarismo, de la alimentación poco saludable y del consumo excesivo de alcohol. De hecho, según la OMS, estos cuatro comportamientos de riesgo se asocian a los cuatro grupos de causas de muerte (enfermedades cardiovasculares, neoplasias, diabetes y enfermedades respiratorias) con mayor incidencia en el mundo (7).

Se ha propuesto un gran número de indicadores de factores de riesgo. A continuación se presentan algunos ejemplos.

TASA DE PREVALENCIA DE ADULTOS FUMADORES ACTUALES

  • Método de cálculo: Número de personas adultas (de 18 o más años de edad) fumadoras - cualesquiera sea el número de cigarrillos que consumen, la frecuencia con que lo hacen y la duración del hábito- (por 100), dividido por el número de personas adultas (de 18 o más años de edad), que pueden ser residentes o entrevistadas.
  • Fuentes comunes: Los datos para el numerador de este indicador normalmente se obtienen de encuestas de base poblacional mediante el uso de muestras representativas (nacionales o locales). Como consecuencia, el indicador es una estimación de una muestra y deberá ir acompañado del grado de certidumbre de dicha estimación y el monto de la variable no explicada (intervalos de confianza).
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima la frecuencia del consumo actual de tabaco en la población adulta (de 18 o más años de edad). El análisis de este indicador en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales (edad, sexo, zona geográfica, nivel de escolaridad) permite monitorear la magnitud y distribución del indicador. Este indicador suministra evidencia preliminar sobre la efectividad de las políticas, los programas y las intervenciones contra el tabaquismo. También puede usarse en los estudios sobre las asociaciones del tabaco con la incidencia de las enfermedades pulmonares, el cáncer y las enfermedades cardiovasculares, entre otras.

TASA DE PREVALENCIA DE ACTIVIDAD FÍSICA INSUFICIENTE

  • Método de cálculo: Número de personas entre 15 y 69 años de edad insuficientemente activas (por 100), dividido por el número de personas entrevistadas entre 15 y 69 años de edad.
  • Fuentes comunes: Los datos del numerador de este indicador normalmente se obtienen por medio de encuestas de base poblacional utilizando muestras representativas (nacionales o locales). En consecuencia, el indicador es una estimación de una muestra y deberá ir acompañado por el grado de certidumbre de dicha estimación y el monto de la variable no explicada (intervalos de confianza).
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima la proporción de personas que no tienen suficiente actividad física en la población entre 15 y 69 años de edad. El análisis de este indicador en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear la magnitud de este indicador, el cual proporciona evidencia preliminar sobre la efectividad de las políticas, los programas y las intervenciones que tienen como objetivo promover la realización de actividad física con regularidad y prevenir el sedentarismo. El indicador también puede usarse en estudios sobre la asociación entre no realizar suficiente actividad física y la diabetes, diferentes tipos de cáncer, las enfermedades isquémicas u otras enfermedades.

TASA DE PREVALENCIA DEL CONSUMO REGULAR DE FRUTAS Y VERDURAS

  • Método de cálculo: The number of adults (15 years of age and older) who report regular consumption of fruits and vegetables (per hundred), divided by the number of adults (15 years of age and older) interviewed. Regular consumption of fruits and vegetables is defined as consuming these foods five or more days per week.
  • Fuentes comunes: The data for this indicator's numerator normally come from population surveys using representative (national or local) samples. Thus, the indicator is a sample estimate and should be accompanied by the degree of certainty of the estimate and the amount of unexplained variability (confidence interval).
  • Ejemplos de interpretación: This indicator estimates the frequency of regular consumption of fruits and vegetables in the adult population (15 years of age and older). Analysis of this estimate over time and in different population subgroups makes it possible to monitor the indicator's magnitude. The indicator provides preliminary evidence of the effectiveness of policies, programs, and interventions to promote the consumption of fruits and vegetables. Additionally, it provides input for studies of the association of irregular or no consumption of fruits and vegetables with overweight and obesity as well as with the incidence of non-communicable diseases.

TASA DE PREVALENCIA DE CONSUMO EXCESIVO DE ALCOHOL

  • Método de cálculo: Número de personas de 15 o más años de edad con un consumo excesivo de bebidas alcohólicas referido en los últimos 30 días (por 100), dividido por el número de personas de 15 o más años de edad. El numerador se obtiene al multiplicar el número de bebidas consumidas el mismo día que la persona bebe por el número de días en los que bebió, para luego dividir ese producto por el número de días en el período de referencia. La OMS define como consumo excesivo de bebidas alcohólicas el consumo de más de dos tragos diarios para los hombres y más de un trago diario para las mujeres (8).
  • Fuentes comunes: Los datos para el numerador de este indicador normalmente se obtienen por medio de encuestas de base poblacional en las que se usan muestras representativas (nacionales o locales). Por consiguiente, el indicador es una estimación de una muestra y deberá ir acompañado por el grado de certidumbre de dicha estimación y el monto de la variable no explicada (intervalo de confianza).
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima la frecuencia del consumo excesivo de bebidas alcohólicas en la población de 15 o más años de edad. El análisis de esta estimación en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear la magnitud de este indicador, el cual proporciona evidencia preliminar sobre la efectividad de las políticas, los programas y las intervenciones que tienen como objetivo prevenir el consumo excesivo de bebidas alcohólicas. Además, el indicador puede usarse en estudios que analizan la asociación entre el consumo excesivo de alcohol y la incidencia de enfermedades asociadas al exceso de alcohol, como cirrosis alcohólica, pancreatitis alcohólica, demencia, polineuropatía, miocarditis, desnutrición, hipertensión arterial, infarto de miocardio o ciertos tipos de cáncer (de la boca, la faringe, la laringe, el esófago o el hígado), entre otras enfermedades.

2.3.4 INDICADORES DE SERVICIOS DE SALUD

En lo que se refiere a la calidad de los servicios de salud, existen diferentes métodos para medir y formular indicadores según distintos marcos conceptuales. A pesar de que esta publicación no tiene por objetivo revisar todos los indicadores de los servicios de salud, se reconoce la importancia de estos indicadores. En todo el mundo, los sistemas y servicios de atención de la salud enfrentan muchos desafíos, como el aumento de los gastos y costos (tanto para el gobierno como para las personas). Este cambio se debe principalmente a tratamientos cada vez más innovadores y el uso de nuevas tecnologías, la necesidad de adecuar los servicios a nuevas demandas, los desafíos que se presentan por las transiciones demográficas y el envejecimiento de la población, las tendencias epidemiológicas y los cambios en el patrón de las enfermedades, las necesidades nutricionales y otros factores comportamentales, el papel de este sector en la reducción (o el aumento) de las inequidades en salud, la presión que ejerce la demanda del mercado y la judicialización. Los indicadores de desempeño y de la calidad de los servicios de salud en ese contexto cumplen innumerables funciones y son esenciales para el monitoreo institucional y social. Como resultado, existe una gran proliferación de indicadores de la calidad de la atención de salud (9).

Al analizar los indicadores de los servicios de salud, cabe preguntarse qué es la calidad de la atención y desde qué punto de vista debe evaluarse: la del usuario, la de los profesionales de la salud, la de la población en general o la de los gerentes. Este interesante debate puede profundizarse mediante la consulta de la bibliografía pertinente al final de esta sección.

Uno de los enfoques más ampliamente reconocidos para evaluar la calidad de los servicios de salud es el uso de las categorías de "estructura", "proceso" y "resultado" propuesto por Donabedian (10-11). Aunque el autor centró sus reflexiones en la calidad de la asistencia médica, estos conceptos se aplican de forma más amplia a la calidad de la atención de la salud que ofrecen los servicios de salud en general.

En el marco propuesto por este autor, se supone que buenas estructuras de salud aumentan la probabilidad de tener buenos procesos, y ambos aumentan la probabilidad de obtener buenos resultados en cuanto a la salud.

En ese contexto, los indicadores de estructuras son características más fijas del sistema e incluyen la calidad de los recursos materiales (edificaciones, equipos y recursos financieros), los recursos humanos (número y calificación) y la estructura organizativa (organización del equipo médico, métodos de control de calidad y métodos de reembolso) (10-11). Los indicadores de procesos describen los procesos importantes que contribuyen al logro de resultados, incluidos los procesos de prestar atención de salud, como las actividades para formular un diagnóstico, recomendar un tratamiento y brindar atención, entre otras. Los indicadores de los resultados de la atención de salud reflejan el estado de salud de los pacientes y la población: un mayor conocimiento por parte del paciente, cambios en su comportamiento con respecto al autocuidado y la satisfacción del paciente con respecto a la atención recibida.

Antes de formular y monitorear algunos de los indicadores disponibles relacionados con la calidad de los servicios de salud, es necesario tener en claro las relaciones esperadas (plausibles) entre los indicadores de estructura y procesos que se van a monitorear y los indicadores de resultados. Además, el concepto de calidad de la atención deberá guiar la posibilidad de definir criterios y patrones que deben alcanzar los indicadores de estructura y procesos a objeto de lograr determinados resultados, con base siempre en un referente teórico adecuado (base de conocimiento válida y razonable) (10-11).

En cuanto a la diferencia entre indicadores de resultados e indicadores de impacto, vale mencionar que los primeros podrían medirse en el corto plazo y los segundos necesitarían mayor tiempo para su medición. Un ejemplo podría ser una intervención de promoción de salud para la cesación y prevención del tabaquismo. Una variable que podría usarse para medir resultados puede ser la reducción de las tasas de prevalencia de tabaquismo, mientras que la medida del impacto sería la reducción de las tasas de mortalidad por cáncer de pulmón.

RAZÓN DEL NÚMERO DE CAMAS HOSPITALARIAS POR HABITANTE

  • Método de cálculo: Número de camas hospitalarias (por 1000) dividido por el número total de habitantes en un año (ajus tado, en general, para la mitad del año).
  • Fuentes comunes: Los datos para el numerador de este indicador normalmente se obtienen de los institutos nacionales de estadística, los registros de las instituciones de salud o las investigaciones específicas sobre la estructura de los servicios de salud.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima la relación entre la oferta (o de la cobertura potencial) de camas hospitalarias y la población residente. Debe señalarse que en algunos países el conjunto de datos solo incluye las camas del sector público. El análisis de este indicador en diferentes momentos en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear la razón. Este indicador proporciona evidencia preliminar sobre la efectividad de las políticas, los programas y las acciones que tienen como objetivo expandir la capacidad para los ingresos hospitalarios. Además, puede usarse en estudios sobre la estructura de la atención hospitalaria. En general, las camas hospitalarias se concentran en las zonas urbanas. El monitoreo de este indicador puede poner sobre la mesa de negociaciones de un país la cuestión de buscar una mayor equidad en la distribución geográfica de las camas de hospital en un territorio.

PROPORCIÓN DE CESÁREAS

  • Método de cálculo: Número de nacimientos por cesárea (por 100) dividido por el total de nacimientos en la población en el año de interés.
  • Fuentes comunes: Los datos del numerador y del denominador de este indicador normalmente se obtienen de los sistemas nacionales de información sobre nacimientos, así como de encuestas demográficas y de salud.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima la proporción de cesáreas dentro del total de nacimientos en la población. El análisis de este indicador en diferentes momentos en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear la magnitud de este indicador, el cual proporciona evidencia preliminar sobre la efectividad de las políticas, los programas y las acciones que tienen como objetivo promover el parto natural. Además, el indicador puede usarse para apoyar las investigaciones sobre los procedimientos y prácticas de una sociedad respecto de la accesibilidad y el uso de los servicios de atención de salud durante el parto.

TASA DE MORTALIDAD POR ENFERMEDADES INMUNOPREVENIBLES EN MENORES DE 1 AÑO

  • Método de cálculo: Número de muertes por enfermedades inmunoprevenibles en menores de 1 año de edad (por 100 000) dividido por el total de nacimientos en la población en un año específico.
  • Fuentes comunes: Los datos para el numerador de este indicador normalmente se obtienen de los sistemas nacionales de información sobre mortalidad, mientras que los datos del denominador provienen de los sistemas nacionales de información sobre nacimientos.
  • Ejemplos de interpretación: Este indicador estima el riesgo que tienen los menores de 1 año de edad de morir por alguna causa relacionada con un conjunto de enfermedades para las cuales los servicios de salud tienen programas óptimos de vacunación. El análisis de este indicador en diferentes momentos en el tiempo y en diferentes subgrupos poblacionales permite monitorear la magnitud del indicador, el cual suministra evidencia preliminar sobre la efectividad de las políticas, los programas y las intervenciones para fomentar la ampliación del acceso a vacunas, y apoyar las investigaciones sobre los procesos y prácticas de los servicios de salud en cuanto a la vacunación de los menores en su primer año de vida.

En la Figura 2 se resumen los quince indicadores descritos en esta sección y cómo se clasifican para los análisis.

Figura 2. Indicadores seleccionados y sus clasificaciones
INDICADORMEDIDA MATEMÁTICAMODO DE MEDIR LA SALUDINTERPRETACIÓN EPIDEMIOLÓGICACATEGORÍA DE INDICADOR
Tasa de prevalencia de fumadores actuales Proporción Negativo Prevalencia (probabilidad de una persona ser fumadora, en la población base y en un tiempo especificado) Factor de riesgo
Tasa de prevalencia de actividad física insuficiente Proporción Negativo Prevalencia (probabilidad de que una persona no realice suficiente actividad física, en la población base y en un tiempo especificado) Factor de riesgo
Tasa de prevalencia del consumo regular de frutas y verduras Proporción Positivo Prevalencia (probabilidad de una persona de consumir frutas y verduras con regularidad, en la población base y en un tiempo especificado) Factor de riesgo
Tasa de prevalencia del consumo excesivo de alcohol Proporción Negativo Prevalencia (probabilidad de una persona de consumir alcohol en exceso, en la población base y en un tiempo especificado) Factor de riesgo
Tasa de incidencia de sida Proporción Negativo Incidencia (riesgo de una persona de desarrollar sida, en la población base y en un tiempo especificado) Situación de salud: morbilidad
Tasa de prevalencia de hipertensión arterial Proporción Negativo Prevalencia (probabilidad de una persona ser hipertensa, en la población base y en un tiempo especificado ) Situación de salud: morbilidad
Proporción de ingresos hospitalarios por causas externas Proporción Negativo Prevalencia (probabilidad de una persona tener como causa de internación una causa externa, en la población base y en un tiempo especificado) Situación de salud: morbilidad
Tasa de mortalidad infantil Proporción Negativo Incidencia (riesgo de un nacido vivo de morir antes de cumplir 1 año de vida, en la población base y en un período determinado ) Situación de salud: mortalidad
Razón de mortalidad materna Razón Negativo Razón del número de muertes maternas por el número de nacidos vivos. Es una medida indirecta (proxis) de la incidencia (riesgo de una embarazada de morir por causas asociadas directamente con el embarazo, en la población base y en un período determinado) Situación de salud: mortalidad
Tasa de mortalidad por infección respiratoria aguda (IRA) en menores de 5 años de edad Proporción Negativo Incidencia (riesgo de un menor de 5 años de morir por IRA, en la población base y en un período determinado) Situación de salud: mortalidad
Mortalidad proporcional por causas mal definidas Proporción Negativo Probabilidad de una persona de morir por una causa mal definida, en la población base y en un tiempo especificado Situación de salud: mortalidad
Razón del número de camas hospitalarias por habitantes Razón Positivo Número de camas hospitalarias disponibles (potencialmente y en promedio) para cada individuo, en la población base y en un tiempo especificado Servicios de salud: estructura
Proporción de cesáreas Proporción Negativo Probabilidad de un nacido vivo de haber nacido por cesárea, en la población base y en un tiempo especificado Servicios de salud: proceso
Tasa de mortalidad por enfermedades inmunoprevenibles en menores de 1 año Proporción Negativo Incidencia (riesgo de un menor de 1 año de morir por una enfermedad prevenible mediante vacunación, en la población base y en un período determinado) Servicios de salud: impacto

 

3La causa básica de defunción ha sido definida como "a) la enfermedad o lesión que inició la cadena de acontecimientos patológicos que condujeron directamente a la muerte o b) las circunstancias del accidente o violencia que produjo la lesión fatal" (5).

4Un riesgo competitivo es un resultado alternativo que tiene una importancia clínica igual o mayor que el resultado primario y que modifica la probabilidad del resultado de interés (6).


2.4. CRITERIOS PRÁCTICOS PARA LA FORMULACIÓN DE INDICADORES DE SALUD

2.4.1 DEFINICIÓN DEL PERÍODO DE REFERENCIA

El período de referencia del indicador es esencial y debe señalarse explícitamente cuando se divulga e interpreta un indicador en salud; esto es particularmente importante para poder hacer comparaciones. La definición del período depende del evento y la finalidad del indicador. Puede ser un año (los datos de mortalidad se suelen calcular por año), un mes, una semana (por ejemplo, datos de los sistemas de vigilancia para enfermedades transmisibles) o número de horas (por ejemplo, brote de una enfermedad transmitida por los alimentos).

Para el cálculo de la incidencia, conviene recordar que los eventos nuevos se acumulan a medida que se extiende el tiempo de observación. Además, la magnitud de la tasa aumentará según el número de nuevos casos.

2.4.2 DEFINICIÓN DE UN EVENTO NUEVO

Para tener certeza de que un evento (incidente) es nuevo, los individuos deben haber sido observados por lo menos dos veces (identificados al inicio sin la condición o el evento, y luego con la condición o el evento).

Sin embargo, es posible medir eventos incidentes de forma indirecta: cuando se trata de eventos agudos, sintomáticos y no susceptibles de curso crónico. Para los fines de la vigilancia epidemiológica, la observación del individuo en una única ocasión con la presencia del trastorno ya denota un evento incidente. Algunos ejemplos de estos casos serían algunas enfermedades transmisibles o una reacción alérgica, entre otros.

2.4.3. DEFINICIÓN DEL DENOMINADOR

El denominador es el número de personas de la población de interés al inicio del período de observación, independientemente de que padezcan alguna enfermedad o trastorno de salud específico. Cabe recordar que el numerador está compuesto por los individuos con alguna probabilidad de convertirse en sujetos que padecen el evento. En otras palabras, el numerador debe ser la población con el trastorno o el evento objeto de la observación. Por ejemplo, al medir la tasa de incidencia del cáncer cervicouterino en un período específico, deberíamos incluir en el denominador únicamente a las mujeres de la población base que tienen útero; en el cálculo de las tasas de incidencia de suicidio, sería recomendable excluir del denominador a los menores de 5 años de edad, porque por lo general se considera que no tienen la capacidad de suicidarse.

Para definir los denominadores de las tasas (tasas de mortalidad, por ejemplo) con base en datos obtenidos en los sistemas de información de salud se deben usar estimaciones de la población para mediados de año (1 de julio), debido a que: a) las estimaciones para el comienzo del año (es decir, 1 de enero) no incluyen a quienes nacerán después; b) los cálculos para fines de año (es decir, 31 de diciembre) no incluyen a quienes fallecieron en un momento anterior del año, pero formaban parte de la población expuesta; y c) se supone que las muertes y los nacimientos se distribuyen de manera homogénea durante el año. Por convención, las estimaciones del censo se proporcionan para mediados de año. Además, como se mencionara, el concepto de población en riesgo o potencialmente expuesta se refiere a las personas que tienen posibilidades de contraer la enfermedad o experimentar el evento de interés. Las acciones de salud pública funcionan mejor cuando están centradas en la población verdaderamente susceptible al evento objeto de la observación. Sin embargo, debe señalarse que no todas las personas incluidas en la población en riesgo están con certeza bajo ese riesgo. Al calcular la prevalencia de la hepatitis B, por ejemplo, lo ideal sería excluir a quienes recibieron la vacuna. Como la mayoría de las veces no es posible hacer tal exclusión, en términos prácticos se considera al total de la población estimada por el censo.

De igual manera, en el cálculo de las tasas de incidencia de suicidio, el denominador suele incluir a la población total.

2.4.4 COMPARACIÓN DE INDICADORES DE SALUD DE DIFERENTES GRUPOS DE POBLACIÓN

La comparación de indicadores de salud entre distintas poblaciones (ya sean definidas en diferentes áreas geográficas o en diferentes épocas) merece una atención especial (además de los cuidados ya mencionados). Las poblaciones pueden diferir por un gran número de variables, lo cual determina, por sí mismo, riegos de enfermarse y morir distintos. La edad, el sexo, origen étnico, lugar geográfico, nivel socioeconómico, son variables que influyen en gran medida en esa diferenciación.

2.4.5 ESTANDARIZACIÓN DE LAS TASAS DE MORTALIDAD

Las tasas de mortalidad general en países con diferente esperanza de vida pueden ofrecer la falsa idea de mayor riesgo de muerte en los países con mayor número de adultos mayores. La estandarización por edad de esas tasas anula el efecto de esa composición etaria desigual en la población y permite una comparación más adecuada en ese caso. Para evitar conclusiones erróneas en la comparación de tasas generales, se han usado métodos matemáticos para anular el efecto de esa distribución demográfica desigual. El método más utilizado es la estandarización directa de las tasas. En la Tabla 3 se presenta un ejemplo de estandarización de las tasas de mortalidad por grupo etario. El método de cálculo para la estandarización directa de las tasas de mortalidad consta de seis elementos:

  • Número de defunciones en cada grupo etario.
  • Población en cada grupo etario.
  • Número de defunciones dividido por la población, para cada grupo etario.
  • Las base suele ser de 100 000.
  • Tasas específicas por cada grupo etario, obtenidas al multiplicar el cociente en la columna 4 por la base. El total es la tasa bruta para toda la población.
  • Población estándar (en este ejemplo, se emplea la población estándar de la OMS). Se presenta en cifras decimales para facilitar el cálculo.
  • Para obtener la tasa ajustada, primero se multiplica la tasa específica de cada grupo etario por la población estándar. La tasa ajustada por edad/100 000 es la suma del producto de cada grupo etario.
Tabla 3. Método de cálculo de la estandarización directa de las tasas de mortalidad, por grupo etario
Grupo etarioNúmero de muertesPoblación por grupo etarioCociente (2)/(3)BaseTasa/100 000 habitantes (4)*(5)Población estándar (OMS)Tasa estandarizada / 100 000 habitantes
(Años) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
0-4 184 72 777 507 0,0000025 100 000 0,252825 0,08 0,0202260
5-9 71 72 994,747 0,0000010 100 000 0,097267 0,0869 0,0084525
10-14 134 72 620,391 0,0000018 100 000 0,184521 0,0860 0,0158688
15-19 385 71 001,119 0,0000054 100 000 0,542245 0,0847 0,0459281
20-24 627 66 294,501 0,0000095 100 000 0,945780 0,0822 0,0777431
25-29 1 017 6 1997 944 0,0000164 100 000 1,640377 0,0793 0,1300819
30-34 1 665 59 559 771 0,0000280 100 000 2,795511 0,0761 0,2127384
35-39 2 617 58 674 298 0,0000446 100 000 4,460215 0,0715 0,3189054
40-44 4 620 53 480 149 0,0000864 100 000 8,638719 0,0659 0,5692916
45-49 7 671 46 611 906 0,0001646 100 000 16,457169 0,0604 0,9940130
50-54 12 272 38 596 072 0,0003180 100 000 31,795982 0,0537 1,7074442
55-59 17 121 30 064 772 0,0005695 100 000 56,947048 0,0455 2,5910907
60-64 22 402 24 383 765 0,0009187 100 000 91,872605 0,0372 3,4176609
65-69 27 554 20 457 174 0,0013469 100 000 134,691136 0,0296 3,9868576
70-74 32 172 17 459 673 0,0018426 100 000 184,264619 0,0221 4,0722481
75-79 32 984 13 369 911 0,0024670 100 000 246,703213 0,0152 3,7498888
80+ 56 820 15 118 984 0,0037582 100 000 375,818904 0,01545 5,8064021
Total 220 316 795 462 684 0,0002770 100 000 27,696585 100,00 27,72

Las tasas de mortalidad calculadas a partir del total de defunciones registradas en una zona geográfica específica se denominan tasas brutas de mortalidad. Dado que la edad es el factor de confusión, se usa una población estándar para eliminar los efectos de cualquier diferencia en la edad entre dos o más grupos de la población. Estas técnicas se llaman tasas de mortalidad estandarizadas o ajustadas por la edad. Las tasas ajustadas por la edad son tasas artificiales, empleadas solo para hacer comparaciones. La tasa real para una zona geográfica específica es la tasa bruta. Cuando se elaboren cuadros, deben calcularse ambas tasas. La selección de la población estándar hipotética es algo arbitraria, por lo que se recomienda emplear una población externa. Cabe destacar que la experiencia internacional indica que, una vez que se adopta una población estándar, debe emplearse por decenios (9). El uso de poblaciones estándares disímiles no permite comparaciones de las tasas en el tiempo. Por lo tanto, la OPS usa la nueva población mundial estándar de la OMS (2000-2025) en el cálculo de las tasas ajustadas por la edad (usando el método directo), con el fin de facilitar comparaciones a nivel mundial. Se espera que los Estados Miembros de la OPS usen la población estándar de la OMS.

2.4.6 OTROS FACTORES

El uso de diferentes definiciones de casos, criterios diagnósticos o clasificaciones de las enfermedades también puede comprometer la posibilidad de usar el indicador para hacer comparaciones entre poblaciones. Por ejemplo, las tasas de mortalidad hospitalaria de nacidos vivos pueden resultar fuertemente afectadas por el tipo de establecimiento (si se trata de un hospital general o un hospital de alto riesgo, por ejemplo). En ese caso, el uso de la estratificación de las tasas por peso al nacer o por riesgo durante el embarazo podría ayudar a una comparación más adecuada. La undécima revisión de la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades se presentará en el 2018. Por lo tanto, los usuarios y los que generan indicadores deben tener sumo cuidado con la transición entre la CIE-10 y la CIE-11 con respecto a la comparación de los indicadores en el tiempo. Estos riesgos pueden minimizarse cuando se adoptan los criterios de correspondencia que muestren la equivalencia entre la CIE-10 y la CIE-11.


ENLACES DE INTERÉS

REFERENCIAS

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