MEDIDAS DE IMPACTO POTENCIAL

En epidemiología, el estudio de la relación entre los factores de riesgo y la enfermedad puede realizarse de varias maneras. 

Un nivel todavía mayor de información es describir el posible impacto potencial en la población que pudiera tener la eliminación del factor de riesgo en cuestión sobre el desarrollo de la enfermedad; son las medidas de impacto potenciales, de las que solo es posible su cálculo en diseños de prevención de enfermedad como los estudios de cohortes y casos y controles.

La razón de densidad de incidencia, el riesgo relativo y la razón de momios describen la asociación entre la exposición y el evento en términos de la magnitud de la fuerza de la asociación entre estos, información que es muy importante cuando evaluamos la existencia de asociaciones causales.

 Sin embargo, estas medidas no se pueden traducir fácilmente en el contexto de la salud de la población. ¿Qué tan importante es una exposición?

¿Qué proporción de las enfermedades se pueden atribuir a esta variable? 

Para poder estimar el efecto de cierta exposición en la población en estudio o en la población blanco se requiere estimar otro tipo de medidas, conocidas como medidas de impacto.

Las principales medidas de impacto potencial son el riesgo atribuible (o fracción etiológica), que se estima cuando el factor de exposición produce un incremento en el riesgo (RR>1), y la fracción prevenible, relacionada con factores que producen una disminución en el riesgo (RR<1); que mas adelante se definiran.

FRACCIÓN ETOLÓGICA (RIESGO ATRIBUIBLE)

Anteriormente era muy frecuente el uso del termino fracción etiológica para referirse a este indicador; sin embargo, actualmente se recomienda utilizarlo únicamente para referirse a relaciones causales bien demostradas. 

El termino que se usa con mayor frecuencia y que es más conservador es el riesgo atribuible proporcional. Para esta ultima medida se han derivado dos dimensiones, el Riesgo Atribuible Proporcional en el grupo Expuesto (RAPExp) y el Riesgo Atribuible Proporcional en la Población blanco (RAPP). 

Ambas medidas son proporciones, por lo que toman valores entre cero y uno e indican la importancia relativa de la exposición al factor en estudio con relación al total de eventos. El RAPExp tiene interpretación en el ámbito de la población en estudio, mientras que el RAPP expresa la importancia en el ámbito poblacional, o población blanco.

El riesgo atribuible (${\displaystyle RA}$) en una población expuesta a un factor de riesgo es la diferencia entre la incidencia de enfermedad en expuestos (${\displaystyle {I}_{e}}$) y no expuestos (${\displaystyle {I}_{ne}}$) al factor de riesgo. 
La diferencia entre ambos valores proporciona el valor del riesgo de enfermedad en la cohorte expuesta, que se debe exclusivamente a la exposición al factor de riesgo.

Es una medida que informa del efecto absoluto del factor de riesgo que produce la enfermedad, es decir, el "exceso" de riesgo de enfermar, entre los expuestos, atribuible al factor de riesgo.

La proporción de riesgo atribuible (${\displaystyle RA\%}$) o fracción etiológica es el riesgo atribuible dividido por la incidencia de enfermedad en los expuestos al factor de riesgo. 

Es otra forma más de presentar el impacto del factor de riesgo entre los expuestos a él. 

Expresado en términos útiles para la prevención, representa la proporción de la incidencia de enfermedad que se evitaría entre los expuestos si se evitara la exposición al factor de riesgo.

FRACCIÓN PREVENIBLE 

• Si el factor de exposición es un factor protector  
• Proporción de casos nuevos de enfermedad evitados por la presencia del factor 

Referencias: 

https://prezi.com/bdb7qxon4soe/medidas-de-impacto-potencial/

https://www.scielosp.org/article/spm/2000.v42n4/337-348/

Gordis L. Epidemiology. Philadelphia: W.B. Saunders Co. 1995.         

Jenicek M. Epidemiología: la lógica de la medicina moderna, Barcelona: Masson, 1996.         

 Martínez NF, Antó JM, Castellanos PL, Gili M, Marset P, Navarro V. Salud pública. Madrid: McGraw-Hill-Interamericana, 1998.    

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN

¿Qué son medidas de asociación?

En epidemiología, las medidas de asociación son indicadores que miden la fuerza con la que una determinada enfermedad o evento de salud (que se presume como resultado)  está asociada o relacionada con un determinado factor (que se presume como su causa).

Riesgo relativo

Las medidas de asociación se basan en;

Comparar incidencias: la incidencia de la enfermedad en las personas que se expusieron al factor estudiado, presunto factor de riesgo  o factor protector (o incidencia entre los expuestos) con la incidencia de la enfermedad  en las personas  que no se expusieron al factor estudiado (o incidencia entre los no expuestos). 

Un resumen de los datos suele presentarse en una tabla de  dos por dos. 

Tabla de 2 por 2

Cada celda se denomina con una letra. En las filas (horizontal) está el factor y en las columnas (vertical) la enfermedad o evento  en estudio.   

La suma de las filas a + b, representa el total de enfermos entre los expuestos y c + d el total de enfermos entre los no expuestos.

Las medidas de asociación: establecen la fuerza  con que la  exposición se asocia a la enfermedad, bajo ciertas circunstancias estas medidas permiten realizar inferencias causales, especialmente cuando se pueden evaluar mediante una función estadística. 

Las medidas de asociación más sólidas se calculan utilizando la incidencia, porque esta medida nos permite establecer, sin ninguna duda, que el efecto (el evento o enfermedad) aparece después de la exposición. En estos casos, se dice, existe una correcta relación temporal entre la causa y el efecto. 

   

Valor =1 indica ausencia de asociación

Valores <1 indica asociación negativa, posible factor protector. 

Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo. 

MEDIDAS DE DIFERENCIA Y DE RAZÓN 

MEDIDAS DE DIFERENCIA 

Como indica su nombre, estas medidas expresan la diferencia existente en una misma medida de frecuencia (idealmente la incidencia) entre dos poblaciones.

En general, las medidas de diferencia indican la contribución de un determinado factor en la producción de enfermedad entre los que están expuestos a él. Su uso se basa en la suposición de que tal factor es responsable de la aparición de la enfermedad y en la presunción de que, de no existir, los riesgos en ambos grupos serían iguales. Por este motivo, se dice que las medidas de diferencia indican el riesgo de enfermar que podría evitarse si se eliminara la exposición. Como sinónimo se emplea el término riesgo atribuible. Estas medidas se calculan de la siguiente manera:

Diferencia = Ei - Eo x 100

donde,

Ei es la frecuencia de enfermar o morir de un grupo expuesto, y

Eo es la frecuencia de enfermar o morir en el grupo no expuesto.

El resultado se interpreta de la siguiente forma:

Valor =0 indica no-asociación (valor nulo). 

Valores <0 indica asociación negativa y puede tomar valores negativos hasta infinito. 

Valores >0 indica asociación positiva y puede tomar valores positivos hasta infinito.

Debe señalarse que el término riesgo atribuible carece de justificación cuando no existe una relación causa-efecto entre la exposición y la enfermedad. 

No obstante, como la diferencia de incidencias -ya sea diferencia de tasas de incidencia (DTI) o diferencia de riesgos (DR)-puede llegar a indicar diferencias verdaderamente atribuibles a la exposición, estas medidas se siguen usando para estimar la magnitud de problemas de salud pública, aunque ya casi nunca se usan en investigación.

La diferencia de prevalencia (DP), usada en estudios transversales, puede ser en algunas condiciones un estimador aceptable de la diferencia de incidencia, pero sus resultados sólo indican asociación y no causalidad.

MEDIDAS DE RAZÓN

Estas medidas también cuantifican las discrepancias en la ocurrencia de enfermedad en grupos que difieren en la presencia o no de cierta característica. Como se señaló antes, una razón puede calcularse tanto para dos eventos en una misma población como para un solo evento en dos poblaciones. Las razones que con mayor frecuencia se calculan son del segundo tipo, y se obtienen con la siguiente fórmula:

La razón representa cuántas veces más (o menos) ocurrirá el evento en el grupo expuesto al factor, comparado con el grupo no expuesto. El resultado se interpreta de la siguiente forma:

Valor =1 indica ausencia de asociación, no-asociación o valor nulo. 

Valores <1 indica asociación negativa, factor protector. 

Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo.

La interpretación de estas medidas se basa en el hecho de que si se dividen dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente iguales, y tener o no la característica estudiada es lo mismo, pues ello no afecta la frecuencia de enfermedad. Cuando, en cambio, la razón es mayor de 1, el factor se encuentra asociado positivamente con el riesgo de enfermar y la probabilidad de contraer el padecimiento será mayor entre los expuestos. Si el resultado es menor de 1, el factor protege a los sujetos expuestos contra esa enfermedad.

Conforme el resultado se aleja más de la unidad, la asociación entre el factor y la enfermedad es más fuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces mayor que entre los no expuestos. Asimismo, un valor de 0.25 indicaría que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces menor que entre los no expuestos.

La incidencia y la mortalidad son las medidas de frecuencia más empleadas en la construcción de las medidas de razón. Con la densidad de incidencia se obtiene la razón de densidad de incidencia (RDI), y con la incidencia acumulada se obtiene la razón de incidencia acumulada (RIA) también llamado riesgo relativo (RR).

 Ambas medidas -que se obtienen en estudios de cohorte- permiten asumir inferencia etiológica, ya que siempre implican la posibilidad de establecer adecuadamente una relación de temporalidad causal.

¿QUE ES LA ASOCIACIÓN ESTADÍSTICA?

En epidemiología, las medidas de asociación tratan de estimar la magnitud con la que dos fenómenos se relacionan. Dicha asociación no implica necesariamente causalidad. Ejemplos de medidas de asociación son:

• El riesgo relativo, utilizado en los estudios de cohortes.

Referencias: 

http://ccp.ucr.ac.cr/cursos/epidistancia/contenido/3_epidemiologia.htm

http://www.hrc.es/investigacion/bioest/Medidas_frecuencia_6.html

http://ccp.ucr.ac.cr/cursos/epidistancia/contenido/efecto2.pdf

http://escuela.med.puc.cl/Recursos/recepidem/IndEpi1.htm

http://tgrajales.net/asociaestad.pdf

MEDIDAS DE FRECUENCIA

¿QUE SON LAS MEDIDAS DE FRECUENCIA?

En epidemiología se usa una variedad de métodos para manejar datos. Un método fundamental es la distribución de frecuencias, que ubica a las personas en categorías distintas de acuerdo a una variable. Puede ser: por sexo, edad, nivel de ingresos o estado de enfermedad, etc.

En epidemiología interesa clasificar y contar cada unidad de observación que presenta una determinada característica o variable y obtener datos resumen.

Los datos individuales o resumen adquieren significado  cuando están referidos a un lugary a un tiempo y a una población  o grupo de personas  específicos.   

Los conceptos se conocen como: tiempo, lugar y persona  y son esenciales en epidemiología.

MEDICIÓN DE LA MORTALIDAD A TRAVÉS DE LA TAZA 

La fuente básica más importante para el análisis demográfico de la mortalidad, es el sistema de registro de hechos vitales, el cual contiene las defunciones registradas según algunas características como edad, sexo, causa de muerte, entre otras. Estos datos por sí solos, son insuficientes para decir algo respecto al nivel de la mortalidad. Es necesario contar con una población de referencia, a fin de construir alguna medida relativa. Esta información se toma del Censo de Población, cuando la fecha para la cual se está midiendo la mortalidad es muy cercana al levantamiento censal, (luego de los ajustes correspondientes para trasladar la población al momento deseado e incluso, después de un trabajo de evaluación, para corregir la omisión estimada). Cuando no se dispone de un censo de población en el momento en que se quiere estudiar la mortalidad, se puede utilizar datos provenientes de una proyección de población o estimaciones, a partir de los censos de población más cercanos. Antes de utilizar los datos, deben examinarse, porque las estadísticas sobre defunciones generalmente están afectadas por factores de subregistro, inscripción tardía, mala declaración de la edad o mala declaración de la causa de muerte. Los censos de población, presentan omisiones y mala declaración de la edad, entre otros errores. En el caso que la información proporcionada por estas fuentes naturales sobre el análisis de la mortalidad no sea muy confiable, o no exista, o están afectadas por diversos factores que disminuyen su calidad, existe una serie de técnicas de estimación en las que se utiliza datos provenientes de los propios censos de población y encuestas demográficas especializadas.

El estudio de la mortalidad se realiza a través de indicadores que permiten medir su incidencia y comportamiento. De un lado, es posible su estudio con datos absolutos, es decir, de los hechos ocurridos, en este caso, defunciones y la población expuesta al riesgo de morir. De otro lado, su estudio se basa en medidas relativas, que pueden ser expresadas en Tasas. A continuación se presentan los indicadores más utilizados:

La tasa bruta de mortalidad es el indicador más utilizado en la medición de la mortalidad. Se obtiene de la relación entre el número de defunciones ocurridas en un período de tiempo determinado (generalmente un año) y una estimación de la población expuesta al riesgo de morir en el mismo período. La estimación de la población supone calcular el tiempo vivido por aquella durante dicho período. Dadas las dificultades que presenta su cálculo, se estima la población a mitad de periodo.

Las causas de muerte se pueden clasificar en dos grandes grupos, según su naturaleza: 

1. Las causas endógenas: provienen de la constitución genética del individuo, de las malformaciones congénitas, del traumatismo provocado por el nacimiento, o de la degeneración producida por el envejecimiento del organismo. 

2. Las causas exógenas: corresponden a circunstancias o factores externos al individuo, tales como las enfermedades infecciosas y parasitarias y los traumatismos accidentales.

Cuando desciende la mortalidad, pierden importancia relativa las muertes por causas exógenas y aumenta las provocadas por causas endógenas. También, la distribución por causas, depende de la estructura por edad. Así, una población con una estructura envejecida tiende a registrar una mayor proporción de muertes debido a enfermedades degenerativas, como por ejemplo cáncer y enfermedades cardiovasculares. 

Una población joven, presentará una mayor proporción de muertes, debido a enfermedades de tipo exógeno, por ejemplo accidentes y de tipo infeccioso.

Medidas de mortalidad

El concepto de mortalidad expresa la magnitud con la que se presenta la muerte en una población en un momento determinado. A diferencia de los conceptos de muerte y defunción que reflejan la pérdida de la vida biológica individual, la mortalidad es una categoría de naturaleza estrictamente poblacional. En consecuencia, la mortalidad expresa la dinámica de las muertes acaecidas en las poblaciones a través del tiempo y el espacio, y sólo permite comparaciones en este nivel de análisis. La mortalidad puede estimarse para todos o algunos grupos de edad, para uno o ambos sexos y para una, varias o todas las enfermedades. La mortalidad se clasifica de la siguiente manera: a) general y b) específica.

Mortalidad general

La mortalidad general es el volumen de muertes ocurridas por todas las causas de enfermedad, en todos los grupos de edad y para ambos sexos. La mortalidad general, que comúnmente se expresa en forma de tasa, puede ser cruda o ajustada, de acuerdo con el tratamiento estadístico que reciba.

La mortalidad cruda expresa la relación que existe entre el volumen de muertes ocurridas en un periodo dado y el tamaño de la población en la que éstas se presentaron; la mortalidad ajustada (o estandarizada) expresa esta relación pero considera las posibles diferencias en la estructura por edad, sexo, etcétera, de las poblaciones analizadas, lo que permite hacer comparaciones entre éstas. En este caso, las tasas se reportan como tasas ajustadas o estandarizadas. 

La tasa cruda de mortalidad se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula:

Mortalidad específica

Cuando existen razones para suponer que la mortalidad puede variar entre los distintos subgrupos de la población ésta se divide para su estudio. 

Cada una de las medidas obtenidas de esta manera adopta su nombre según la fracción poblacional que se reporte. Por ejemplo, si las tasas de mortalidad se calculan para los diferentes grupos de edad, serán denominadas tasas de mortalidad por edad. 

De la misma manera pueden calcularse la mortalidad por sexo, por causa específica, etcétera.

MEDICIÓN DE LA FRECUENCIA DE LA ENFERMEDAD

Tasa de Incidencia: es el número de personas que contraen una enfermedad durante un determinado período de tiempo, por cada 1000 personas. 

Tasa de Prevalencia,:es el número de personas que tienen una enfermedad específica, en un determinado momento por cada 1000 personas. 

Tasa de Letalidad: es la proporción de personas que mueren por causa de una enfermedad determinada, respecto al total de quienes la contrajeron. 






















Referencias:
https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/metodologias/mortalidad01.pdf

revistas.unne.edu.ar/index.php/geo/article/download/2321/2040

https://www.sabin.org/sites/sabin.org/files/oct21_1130valenzuela.pdF

ficus.pntic.mec.es/ibus0001/poblacion/Mortalidad.html

¿PARA QUE SIRVE EL SPSS?

El SPSS es un software popular entre los usuarios de Windows, es utilizado para realizar la captura y análisis de datos para crear tablas y gráficas con data compleja. 

El SPSS es conocido por su capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos y es capaz de llevar a cabo análisis de texto entre otros formatos más.

Características del SPSS

SPSS. La base del software estadístico SPSS incluye estadísticas descriptivas como la tabulación y frecuencias de cruce, estadísticas de dos variables, además pruebas T, ANOVA y de correlación. Con SPSS es posible realizar recopilación de datos, crear estadísticas, análisis de decisiones de gestión y mucho más.

Análisis. Crear y distribuir una encuesta utilizando QuestionPro, a continuación, exportar fácilmente sus resultados en SPSS para el análisis avanzado.

-FUNCIONES DEL SPSS-

Estadísticas Avanzadas

El programa SPSS ofrece estadísticas avanzadas además de muchas funciones estadísticas básicas, incluyendo la tabulación cruzada, frecuencias, estadísticas de variables dobles como las pruebas T y ANOVA, lineal y
                                                     modelos no lineales.

       

Estadísticas Avanzadas

El programa SPSS ofrece estadísticas avanzadas además de muchas funciones estadísticas básicas, incluyendo la tabulación cruzada, frecuencias, estadísticas de variables dobles como las pruebas T y ANOVA, lineal y modelos no lineales.

Forma

El programa Modeler le ayuda en la construcción de modelos de predicción, así como la mayor parte Validando em el uso de técnicas estadísticas avanzadas.

Análisis de Textos

Si la mayoría de la encuesta es principalmente respuesta de texto, utilizando las Text Analytics for Surveys programa puede ayudarle a obtener alguna información útil para el análisis de textos.

Diseño de visualización

El Visualization Designer le permite tomar sus datos y crear fácilmente una amplia variedad de efectos visuales tales como gráficos de caja radiales y gráficos de densidad.

Referencias: 

https://www.questionpro.com/es/que-es-spss.html

ESTADÍSTICA BÁSICA Y MANEJO DE LOS DATOS EPIDEMIOLOGICOS

Principalmente se empezara por definir  el concepto de Estadistica que se refiere a lo siguente:

Estadística: El artículo sobre estadística de Biggeri y Braga y el título de este capítulo indican que los métodos estadísticos no pueden separarse de la investigación epidemiológica, y ello por dos motivos: 
(a) unos conocimientos adecuados de estadística pueden constituir una valiosa ayuda para diseñar correctamente una investigación 
(b) la estadística y la epidemiología comparten un patrimonio común y toda la base cuantitativa de la epidemiología se fundamenta en la noción de probabilidad (Clayton 1992; Clayton y Hills 1993). 

En muchos de los restantes artículos de este capítulo, se evalúan evidencias empíricas y evidencias de relaciones causales hipotéticas utilizando argumentos probabilísticos y diseños adecuados de los estudios. 

Por ejemplo, se insiste en la necesidad de estimar el riesgo como medida de interés, como tasas o riesgos relativos, y de construir intervalos de confianza en torno a esos estimadores, en lugar de realizar pruebas estadísticas de probabilidad (Poole 1987; Gardner y Altman 1989; Greenland 1990). 

Se incluye una breve introducción al razonamiento estadístico utilizando la distribución binomial. La estadística debe ser la compañera inseparable del razonamiento científico. Pero no sirve de nada si una investigación no se diseña y desarrolla correctamente. 

Los estadísticos y epidemiólogos son conscientes de que la elección de los métodos determina el objeto de nuestras observaciones y la extensión de las mismas. Por consiguiente, la elección cuidadosa del diseño tiene una importancia crucial para garantizar la validez de las observaciones






ANALISIS ESTADISTICO DESCRIPTIVO 

Estadística descriptiva y estadística inferencial

 El nivel descriptivo está referido al estudio y análisis de los datos obtenidos en una muestra (n) y como su nombre lo indica describen y resumen las observaciones obtenidas sobre un fenómeno un suceso o un hecho. 

Ejemplos : • El porcentaje de aprobados en el curso de economía ascendió a un 68% • El 35% de los visitantes del museo era de género femenino • La edad promedio de una muestra de compradores en el centro comercial es de 38 años.

 La mediana: representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados.

La media o promedio: es una medida de tendencia central que según la Real Academia Española  resulta al efectuar una serie determinada de operaciones con un conjunto de números y que, en determinadas condiciones, puede representar por sí solo a todo el conjunto.
Existen distintos tipos de medias, tales como la media geométrica, la media ponderada y la media armónica aunque en el lenguaje común, el término se refiere generalmente a la media aritmética.

La moda: es el valor con mayor frecuencia en una distribución de datos.

Se hablará de una distribución bimodal de los datos adquiridos en una columna cuando encontremos dos modas, es decir, dos datos que tengan la misma frecuencia absoluta máxima. Una distribución trimodal de los datos es en la que encontramos tres modas. 

En el caso de la distribución uniforme discreta, cuando todos los datos tienen la misma frecuencia, se puede definir las modas como indicado, pero estos valores no tienen utilidad. Por eso algunos matemáticos califican esta distribución como «sin moda».

El intervalo modal es el de mayor frecuencia absoluta. Cuando tratamos con datos agrupados antes de definir la moda, se ha de definir el intervalo modal.

La estadística inferencial esta referida al procedimiento mediante el cual los resultados de la muestra se trata de hacerlos extensivos a toda la población o universo (N). 
Procura mostrar relaciones de causa efecto o pruebas de hipótesis.  

• Toma de muestras o muestreo, que se refiere a la forma adecuada de considerar una muestra que permita obtener conclusiones estadísticamente válidas y significativas.
• Estimación de parámetros o variables estadísticas, que permite estimar valores poblacionales a partir de muestras de mucho menor tamaño.
• Contraste de hipótesis, que permite decidir si dos muestras son estadísticamente diferentes, si un determinado procedimiento tiene un efecto estadístico significativo, etc.
• Diseño experimental.
• Inferencia bayesiana.
• Métodos no paramétricos.

Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones.

Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. 

Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables de Sam (análisis de regresión).





Referencias:
http://www.insht.es/InshtWeb/Contenidos/Documentacion/TextosOnline/EnciclopediaOIT/tomo1/28.pdf
http://www.mat.uda.cl/hsalinas/cursos/2010/eyp2/Clase1.pdf
http://www.monografias.com/trabajos-pdf2/analisis-estadistico-descriptivo/analisis-estadistico-descriptivo.pdf
Cervantes Martínez Fermín . (2016). Estadística Descriptiva y Probabilidad. México : Facultad De Estudios Superiores Cuautitlán (UNAM)

EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA

PARAMETROS DE LA DESCRIPCIÓN EPIDEMIOLÓGICA 

1. 
   

• Establecer parámetros cuantitativos de la salud-enfermedad colectiva 
• Parámetro: es la identificación de un nivel superior e inferior de casos de salud-enfermedad       *El límite y Lo esperado 
• Variable: es cualquier cosa que pueda medirse y se pueda observar que varia 
• Constante: cualquier medida que se mantenga siempre en un único valor
• Continuas,Discretas,Independientes y Dependientes Expresan simplemente el peso relativo que tiene un suceso respecto a otro que lo incluye.                                                                                Es un tipo de cociente en el que el numerador está incluido en el denominador, que representa la totalidad de la muestra.

1. 
   
2. Dado que el numerador y el denominador tienen la misma dimensión, una proporción es una cantidad
3. 
   
4. Es una expresión de frecuencia con la que se produce un suceso en una población definida, en un período de tiempo especificado.
5. 
   
6. Es el número de veces que se produce un suceso concreto durante un período de tiempo también especificado, dividido por la población en riesgo durante dicho periodo
7. 
   
8. Para el mejor manejo y facilidad, las tasas se calculan por 1000, 10000 o 100000 personas o riesgo
9. 
   
10. Es la medida de la frecuencia de un suceso durante un intervalo de tiempo
11. 
    
12. Es un tipo de proporción que toma en cuenta la variable tiempo. 
13. Es la medida que expresa la dinámica de los eventos.
14. 
    
15. Es una medida de la gravedad de una enfermedad considerada desde el punto de vista poblacional.
16.  
17. Se define como la proporción de casos de una enfermedad que resultan mortales con respecto al total de casos en un período especificado
18. 
    
19. Es el número de casos nuevos de una enfermedad concreta en un momento específico dividido por la población en riesgo de dicha enfermedad en el mismo periodo de tiempo
20. 
    
21. Expresa la probabilidad y la velocidad con la que los individuos de una población determinada desarrollarán una enfermedad durante cierto período
22. 
    
23. No incluye a quienes ya presentaban el evento
24. 
    
25. Número de casos existentes de una enfermedad dada, en un momento específico dividido por la población en riesgo de dicha enfermedad en el mismo período de tiempo
26. 
    
27. Expresa la frecuencia con la que ocurre un evento en el total de la población en que puede ocurrir
28. 
    
29. Son dependientes entre ellas mismas
30. 
    
31. Las modificaciones o cambios que ocurren en una de ellas repercuten en las otras dos y viceversa Es necesario que estén en equilibrio
32. 
    
33. Frecuencia con la que ocurre el evento 
34. 
    
35. Si existen o no variaciones en las diferentes estaciones del año 
36. 
    
37. Si son cíclicas o periódicas 
38. 
    
39. Los períodos de incubación de las diferentes enfermedades 
40. 
    
41. La velocidad en que se propaga la enfermedad de estudio
42. 
    
43. Clima, Flora,Fauna, Hidrografía, Orografía y Asentamientos humanos.
44. 
    
45. La persona se refiere al ¿quién?, por lo tanto ¿por qué algunas personas enferman y otras no? Edad, sexo, raza, nivel de instrucción, nivel económico, condiciones genéticas, etc.
46. 
    
47. Estas diferencias pueden ser características de una población o pueden encontrarse características propias de la familia (genéticas
48. 
    
49. Independientes (o variables explicativas) y  Dependientes (o variables respuesta)
50. 
    
51. Cuando se supone que una variable produce un cambio en otra, se considera a la primera independiente (o causa) y a la segunda como dependiente (efecto o resultado)
52. 
    
53. En los estudios epidemiológicos la o evento es por lo general la variable y los que determinan su aparición, magnitud y distribución son las variables o de exposición DEPENDIENTE INDEPENDIENTE.

Referencias :

https://es.slideshare.net/gloriaisabelrangelismerio/descripcion-epidemiolgica

cvonline.uaeh.edu.mx/...Epidemiologia/.../lectura_32_tiempo_lugar_persona.pdf

http://slideplayer.es/slide/21718/