Se podría escribir mucho para responder esta pregunta. Haré todo lo posible para proporcionar una visión general básica. Debido a que específicamente solicitó los cálculos detrás de esto, también proporcioné algunas fórmulas simples.
Básicamente, hay tres áreas principales que ayudan a los epidemiólogos a medir la propagación de la enfermedad:
- Frecuencia: ¿con qué frecuencia sucede?
- Distribución – ¿A quién afecta? ¿Cuando? ¿Dónde?
- Determinantes: ¿cómo se diferencian los afectados de los que no lo son?
La frecuencia se mide principalmente en las tasas de incidencia y la prevalencia.
- Prevalencia = número total de casos actuales (no solo nuevos)
- Incidencia = (# casos nuevos en una población específica durante un período específico en el tiempo / población total en riesgo) x 1,000
Entonces, si hay 500 casos en una población de 100,000 cada año, entonces la tasa de incidencia sería de 5 por 1,000 habitantes por año
En algunos casos, como durante un brote, las personas solo pueden estar expuestas a la enfermedad por un período limitado de tiempo. En este caso, puede medir la tasa de ataque y la tasa de ataque secundario.
- Tasa de ataque = # de casos que desarrollan la enfermedad en un período de tiempo determinado / el número de personas expuestas durante el mismo intervalo de tiempo
Esto está escrito como un porcentaje. Digamos de las 100 personas en el picnic, 10 se enfermaron de salmonella. La tasa de ataque sería del 10 por ciento.
¿Puedes atrapar enfermedades contagiosas de un cadáver embalsamado?
¿Los musulmanes practicantes tienen una menor incidencia de cáncer?
- Tasa de ataque secundario = número de casos que desarrollan la enfermedad después de estar expuestos a un caso primario dentro del período de incubación / número total de personas expuestas a un caso primario dentro del período de incubación
La tasa de ataque y la tasa de ataque secundario en particular pueden darle una idea de la infectividad (capacidad de causar infección) y patogenicidad (capacidad de inducir enfermedad) del agente infeccioso.
La distribución mira el tiempo, el lugar y la persona, esencialmente quién, dónde y cuándo. Esto se visualiza mejor usando algunas curvas EPI estándar.
Pico simple cuando la mayoría de la gente estaba enferma.
Picos cíclicos que pueden predecirse de año en año.
Epi Curve: 1 de mayo de 2012
Personas infectadas con las cepas del brote de Salmonella Bareilly y Salmonella Nchanga, por fecha de inicio de la enfermedad * 
Picos propagados en un período de tiempo determinado.
Al observar estas curvas, obtiene una mejor comprensión de cuándo y con qué rapidez se propaga una enfermedad. ¿Golpea fuerte y rápido y luego sale? ¿Va y viene en una especie de patrón, en cuyo caso, hay un factor ambiental (como el calor y la lluvia) que afecta la transmisión? ¿O parece extenderse en ondas cercanas y propagadas?
Los factores determinantes ayudan a los epidemiólogos a identificar los posibles factores de riesgo o las fuentes de exposición a las enfermedades. Aquí es donde entran muchas variables y dependen en gran medida de la naturaleza del patógeno. Para una enfermedad transmitida por los alimentos, probablemente haga un diario de alimentos para identificar los artículos comunes que los casos han comido, o los restaurantes donde han comido. Para los casos de MRSA, es posible que desee ver quién tuvo contacto con el paciente en el hospital, qué procedimientos se utilizaron, etc.
Una vez que sepa cuáles son algunos de los posibles factores de riesgo, puede medir la asociación entre ellos y la enfermedad. Las dos formas básicas de medir esta relación son la relación de riesgo (AKA “riesgo relativo”) y odds ratio.
Comienza configurando una tabla básica de dos por dos, que toma la población total especificada y la divide según la exposición y el estado de la enfermedad.
Si puede darse el lujo de realizar un estudio de cohorte longitudinal, entonces podría medir el riesgo relativo de la exposición y la enfermedad, es decir, cuál es la probabilidad de que si alguien está expuesto al factor de riesgo contraerá la enfermedad.
- Proporción de riesgo (RR) = incidencia en la población expuesta al factor / incidencia de riesgo en el grupo no expuesto.
Si observamos la tabla 2 x 2 anterior, sería RR = A + B / C + D. Si RR = 1, la exposición no aumenta el riesgo de la enfermedad. Si RR> 1, la exposición al factor de riesgo conlleva un mayor riesgo de la enfermedad. Si RR <1, ese factor de riesgo es potencialmente protector contra la enfermedad.
La mayoría de las veces, sin embargo, los epidemiólogos no tienen acceso a todos los que están expuestos o que están retrocediendo para determinar qué pudo haber comenzado o qué está propagando la enfermedad en cuestión. En ese caso, usaría odds ratio. Odds ratio es la probabilidad de que alguien que padece la enfermedad esté expuesto al factor de riesgo potencial.
- Odds ratio (OR) = A * D / C * B
Mientras mayor sea el número, es más probable que las personas con la enfermedad estén expuestas al factor de riesgo. Entonces, si el OR es 10, aquellos con la enfermedad tenían 10 veces más probabilidades de estar expuestos que aquellos sin la enfermedad.
Pero nadie vive en el vacío. Las variables de confusión afectan la relación entre un factor de riesgo y una enfermedad o resultado de salud. Aquí es donde las matemáticas se vuelven más complejas, y el software estadístico es muy útil. Sin embargo, hay cosas que podrías hacer para hacerte una idea, como mirar los quirófanos separados y luego el quirófano combinado, etc. Pero obtendrás información más precisa si calculas los datos en SAS, SPSS o Stata.
Al entender qué factores de riesgo (y factores de confusión) existen para la enfermedad, los epidemiólogos pueden comprender mejor quién está en riesgo y cómo la enfermedad podría estar propagándose.
De nuevo, esta es una respuesta muy simplificada. Si está interesado en obtener más información, la Universidad de Columbia tiene un sitio con algunos módulos que cubren los principios básicos de la EPI que puede encontrar interesantes: http: //epiville.ccnmtl.columbia….
