Incidencia (epidemiología)

En epidemiología, la incidencia es una medida de la probabilidad de ocurrencia de una condición médica dada en una población dentro de un período de tiempo específico. Aunque a veces se expresa vagamente simplemente como el número de casos nuevos durante un período de tiempo, es mejor expresarlo como una proporción o una tasa con un denominador.

Proporción de incidencia

Proporción de incidencia (IP), también conocida como incidencia acumulada, se define como la probabilidad de que un evento en particular, como la ocurrencia de una enfermedad particular, ha ocurrido antes de un tiempo dado.

Se calcula dividiendo el número de casos nuevos durante un período determinado por el número de sujetos en riesgo en la población inicialmente en riesgo al comienzo del estudio. Cuando el período de tiempo considerado es toda una vida, la proporción de incidencia se denomina riesgo de vida.

Por ejemplo, si una población contiene 1000 personas y 28 desarrollan una afección desde el momento en que se presentó la enfermedad por primera vez hasta dos años después, la proporción de incidencia acumulada es de 28 casos por 1000 personas, es decir, 2,8 %.

IP está relacionado con la tasa de incidencia (IR) y la duración de la exposición (D) de la siguiente manera:

IP()D)=1− − e− − ∫ ∫ t=0DIR()t)dt.{displaystyle IP(D)=1-e^{-int - No.

Tasa de incidencia

La tasa de incidencia es una medida de la frecuencia con la que ocurre una enfermedad u otro incidente durante un período de tiempo específico. También se conoce como tasa de densidad de incidencia o tasa de incidencia persona-tiempo, cuando el denominador es la combinación persona-tiempo de la población en riesgo (la suma del tiempo de duración de la exposición entre todas las personas expuestas).

En el mismo ejemplo anterior, la tasa de incidencia es de 14 casos por 1000 años-persona, porque la proporción de incidencia (28 por 1000) se divide por el número de años (dos). El uso de tiempo de persona en lugar de solo tiempo maneja situaciones en las que la cantidad de tiempo de observación difiere entre las personas, o cuando la población en riesgo varía con el tiempo.

El uso de esta medida implica la suposición de que la tasa de incidencia es constante durante diferentes períodos de tiempo, de modo que para una tasa de incidencia de 14 por 1000 años-persona, se esperarían 14 casos por 1000 personas observadas durante 1 año o 50 personas observadas durante 20 años. Cuando esta suposición se viola sustancialmente, como en la descripción de la supervivencia después del diagnóstico de cáncer metastásico, puede ser más útil presentar los datos de incidencia en un gráfico de incidencia acumulada, a lo largo del tiempo, teniendo en cuenta las pérdidas durante el seguimiento, utilizando un Kaplan- Trama Meier.

Incidencia frente a prevalencia

La incidencia no debe confundirse con la prevalencia, que es la proporción de casos en la población en un momento dado en lugar de la tasa de ocurrencia de nuevos casos. Así, la incidencia transmite información sobre el riesgo de contraer la enfermedad, mientras que la prevalencia indica qué tan extendida está la enfermedad. La prevalencia es la proporción del número total de casos con respecto a la población total y es más una medida de la carga de la enfermedad en la sociedad sin tener en cuenta el tiempo de riesgo o cuándo los sujetos pueden haber estado expuestos a un posible factor de riesgo. La prevalencia también se puede medir con respecto a un subgrupo específico de una población (ver: datos del denominador). La incidencia suele ser más útil que la prevalencia para comprender la etiología de la enfermedad: por ejemplo, si aumenta la tasa de incidencia de una enfermedad en una población, entonces existe un factor de riesgo que favorece la incidencia.

Por ejemplo, considere una enfermedad que requiere mucho tiempo para curarse y estaba muy extendida en 2002 pero se disipó en 2003. Esta enfermedad tendrá una incidencia alta y una prevalencia alta en 2002, pero en 2003 tendrá una incidencia baja pero seguirá siguen teniendo una alta prevalencia (porque lleva mucho tiempo curar, por lo que la fracción de personas afectadas sigue siendo alta). Por el contrario, una enfermedad que tiene una corta duración puede tener una baja prevalencia y una alta incidencia. Cuando la incidencia es aproximadamente constante durante la duración de la enfermedad, la prevalencia es aproximadamente el producto de la incidencia de la enfermedad y la duración promedio de la enfermedad, por lo que prevalencia = incidencia × duración. La importancia de esta ecuación está en la relación entre prevalencia e incidencia; por ejemplo, cuando aumenta la incidencia, entonces también debe aumentar la prevalencia. Tenga en cuenta que esta relación no se cumple para la prevalencia e incidencia específicas por edad, donde la relación se vuelve más complicada.

Ejemplo

Considere el siguiente ejemplo. Supongamos que está observando una población de muestra de 225 personas y desea determinar la tasa de incidencia de desarrollo del VIH durante un período de 10 años:

• Al comienzo del estudio (t=0) se encuentran 25 casos de VIH existente. Estas personas no se cuentan ya que no pueden desarrollar el VIH por segunda vez.
• A follow-up at 5 years (t=5 years) finds 20 new cases of HIV.
• Un segundo seguimiento al final del estudio (t=10 años) encuentra 30 nuevos casos.

Si tuviera que medir la prevalencia, simplemente tomaría el número total de casos (25 + 20 + 30 = 75) y lo dividiría por su muestra de población (225). Entonces la prevalencia sería 75/225 = 0.33 o 33% (al final del estudio). Esto le dice qué tan extendido está el VIH en su población de muestra, pero poco sobre el riesgo real de desarrollar el VIH para cualquier persona durante el próximo año.

Para medir la incidencia, debe tener en cuenta cuántos años contribuyó cada persona al estudio y cuándo desarrolló el VIH. Cuando no se sabe exactamente cuándo una persona desarrolla la enfermedad en cuestión, los epidemiólogos utilizan con frecuencia el método actuarial y asumen que se desarrolló a mitad de camino entre los seguimientos. En este cálculo:

• A los 5 años encontró 20 nuevos casos, por lo que supone que desarrollaron el VIH a 2,5 años, contribuyendo así (20 * 2,5) = 50 años de vida libre de enfermedades.
• A los 10 años encontró 30 nuevos casos. Estas personas no tenían VIH a los 5 años, pero lo hicieron a los 10, por lo que supone que estaban infectadas a los 7.5 años, contribuyendo así (30 * 7.5) = 225 años-persona de vida libre de enfermedades. Ese es un total de (225 + 50) = 275 años de persona hasta ahora.
• También desea tener en cuenta a las 150 personas que nunca tuvieron o desarrollaron el VIH durante el período de 10 años (150 * 10) aportando 1500 años de vida libres de enfermedades.

Eso es un total de (1500 + 275) = 1775 años-persona de vida. Ahora tome los 50 nuevos casos de VIH y divídalos por 1775 para obtener 0,028, o 28 casos de VIH por cada 1000 habitantes, por año. En otras palabras, si hiciera un seguimiento de 1000 personas durante un año, vería 28 nuevos casos de VIH. Esta es una medida de riesgo mucho más precisa que la prevalencia.