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Este documento proporciona una descripción detallada de las encuestas transversales en epidemiología, su propósito, características y limitaciones. También aborda la relación entre prevalencia, incidencia y duración de la enfermedad, y cómo calcular las medidas de asociación en estudios transversales. Se presentan además consideraciones sobre el análisis estadístico y el ajuste de variables confusoras.
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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Revista Salud Pública de México mailto:spm@insp3.insp.mx ISSN 0036- MÉXICO
E NCUESTAS TRANSVERSALES
http://redalyc.uaemex.mx
Encuestas transversales (^) A CTUALIZACIONES
(1) Dirección de Epidemiología, Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública. Cuernavaca, Morelos, México.
Solicitud de sobretiros: Dr. Bernardo Hernández. Dirección de Epidemiología, Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública. Avenida Universidad 655, colonia Santa María Ahuacatitlán, 62508 Cuernavaca, Morelos, México. Correo electrónico: bhernand@insp3.insp.mx
a encuesta transversal es un diseño de investi- gación epidemiológica de uso frecuente. Se trata de estudios observacionales, también llamados encues- tas de prevalencia. 1-4^ El diseño de una encuesta trans- versal debe considerar aspectos relacionados con la población que se estudiará, los sujetos de quienes se obtendrá información y la información que se busca captar. En epidemiología las encuestas transversales se dirigen primordialmente al estudio de la frecuencia y distribución de eventos de salud y enfermedad (es- tudios descriptivos), aunque también se utilizan para explorar y generar hipótesis de investigación (estudios analíticos). En el primer caso, las encuestas tienen como fin medir una o más características o enfermedades (variables) en un momento dado de tiempo; por ejem- plo: el número de enfermos con diabetes en la pobla- ción en un momento dado; el número de integrantes de las familias en un periodo de tiempo determinado; el promedio de edad de hombres y mujeres que utili- zaron o no utilizaron servicios de salud por trimestres del año; el nivel de satisfacción de pacientes atendidos por médicos familiares el mes previo, o la intención en hombres y mujeres de cesar de fumar en los meses si- guientes. Las encuestas transversales son de gran utilidad por su capacidad para generar hipótesis de investi- gación, estimar la prevalencia de algunos padecimien- tos (esto es, la proporción de individuos que padece alguna enfermedad en una población en un momento
determinado), así como identificar posibles factores de riesgo para algunas enfermedades. Cuando el fin es explorar hipótesis de investi- gación, la característica distintiva de este tipo de estu- dios es que la variable de resultado (enfermedad o condición de salud) y las variables de exposición (ca- racterísticas de los sujetos) se miden en un mismo mo- mento o periodo definido. Como ejemplos se tiene el análisis de: la relación entre alcoholismo (exposición) y violencia intrafamiliar (evento); la relación entre ac- tividad física (exposición) y obesidad (evento), y la re- lación entre estado marital (exposición) y mortalidad (evento). A diferencia de otros diseños epidemiológicos, como los estudios de cohorte, en los cuales se realiza un seguimiento de sujetos expuestos y la ocurrencia de eventos nuevos por un periodo determinado de tiempo, en las encuestas transversales se obtiene úni- camente una medición de las exposiciones y eventos en los sujetos de estudio en un momento dado. De- bido a esto, no es posible determinar si el supuesto factor de exposición precedió al aparente efecto y establecer causalidad entre exposición y efecto, salvo en el caso de exposiciones que no cambian con el tiempo. Su limitación para establecer causalidad se compensa por su flexibilidad para explorar aso- ciaciones entre múltiples exposiciones y múltiples efectos. Las encuestas transversales son utilizadas para estudiar enfermedades de larga duración o cuyas ma-
Bernardo Hernández, D.Sc., (1) Héctor Eduardo Velasco-Mondragón, M. en C. (1)
Encuestas transversales (^) A CTUALIZACIONES
que hagan que la población participante sea diferente a la no participante.) Esto afectará las estimaciones de prevalencias o de asociaciones entre exposiciones y efectos y afectará la validez del estudio. Con el fin de analizar y corregir el efecto de dicha falta de partici- pación es necesario conocer las razones de no parti- cipación o no respuesta y las características de los sujetos no participantes, para saber si se trata de va- lores perdidos al azar o de manera sistemática y cómo esto afecta las mediciones.^7 La comparación entre los estimadores obtenidos con y sin datos de estos suje- tos nos permitirá estimar la magnitud del sesgo. La inclusión de los sujetos no participantes permite ob- tener el estimador más conservador, o sea, el peor es- cenario, sesgado contra la prevalencia o hipótesis de interés. Cuando se hacen preguntas sobre exposiciones o eventos pasados, las personas que han sufrido una experiencia traumática (enfermedad, aborto, acciden- te) pueden recordar las exposiciones más que los que no tuvieron dicha experiencia, produciendo el llama- do sesgo de memoria. La ausencia de sesgos en la selección de los suje- tos de estudio y en la medición de variables en la po- blación de estudio constituye su validez interna; esto es, los resultados obtenidos son ciertos para la pobla- ción o muestra estudiada. Si la muestra es representa- tiva de la población base, esto aumentará la validez externa del estudio; esto es, la posibilidad de inferir dichos resultados a la población base de la cual se ob- tuvo la muestra, así como a poblaciones similares. Generalmente, en las encuestas transversales el tamaño de muestra se calcula de tal forma que per- mita estimar, con un determinado poder y nivel de con- fianza, la prevalencia de alguna enfermedad, alguna característica de la población, o bien, la diferencia en nuestra variable de resultado de acuerdo con la varia- ble de exposición. Un tamaño de muestra pequeño no permitirá que el estudio tenga el poder suficiente para encontrar asociaciones significativas entre las varia- bles de exposición y resultado, y un tamaño excesivo ocasionará dispendio de recursos y tiempo. Las ca- racterísticas (exposiciones y efectos), el nivel de con- fianza estadística y el poder del estudio se deberán establecer al inicio del mismo. El cálculo de nivel de confianza y poder de un estudio obtenidos a posteriori en una muestra no son válidos.8,
Definición de variables en estudios transversales
Es importante definir, antes de iniciar el estudio, las variables de estudio, de resultado, de exposición y
potenciales variables confusoras o modificadores de efecto que se desea estudiar de manera teórica y ope- racional. La definición operacional consiste en deter- minar la forma en que se medirá una variable. Esta, junto con los indicadores e instrumentos que se utili- zarán, definirá el tipo de análisis de dichas variables.
Conducción de encuestas transversales
Las encuestas transversales, si bien son logísticamente más sencillas que los estudios que implican un se- guimiento de sujetos, tienen dificultades importantes por los tamaños de muestra que pueden alcanzar. Una vez diseñado el estudio, definidas la población y mues- tra, así como las variables que se investigarán es ne- cesario definir los instrumentos que se emplearán para recolectar la información. Las encuestas transversales con frecuencia utilizan cuestionarios que pueden ser aplicados a los informantes por un(a) entrevistador(a), o bien empleando cuestionarios autoadministrados; en otras ocasiones se tomarán muestras biológicas (sangre, orina, saliva) o mediciones antropométri- cas (peso, talla, pliegues cutáneos). En el caso de la utilización de cuestionarios es ne- cesario definir al informante ideal para proporcionar la información necesaria para el estudio. En gene- ral, la persona que responde debe ser capaz de enten- der el vocabulario utilizado para hacer la pregunta. Los datos de ingreso económico familiar los deberá pro- porcionar el jefe o jefa de familia. Asimismo, es nece- sario definir si los cuestionarios serán administrados por una entrevistadora o entrevistador (ya sea en una entrevista cara a cara o por vía telefónica), o si los cues- tionarios serán contestados por escrito por los infor- mantes, ya sea en presencia de personal del proyecto o bien por medios como el envío de cuestionarios por correo. Ante el avance de los recursos computaciona- les, también es posible que la información de la entre- vista se capte en medios electrónicos al momento de la entrevista. Esta decisión dependerá de las característi- cas de los informantes y de la naturaleza de la infor- mación a recolectar. Las preguntas sobre conducta sexual, toxicomanías y otras sobre la vida privada de las personas suelen producir respuestas incompletas o evasivas por parte de los sujetos de estudio, por lo que se deberán probar de antemano y hacerse con par- ticular cuidado. Es necesario cuidar la integración de los instru- mentos de recolección de información. Los cues- tionarios deben estar adaptados a la forma en que serán administrados y a la población bajo estudio. Los cuestionarios deben tener un formato que permita su aplicación y, posteriormente, su fácil codificación
A CTUALIZACIONES Hernández B, Velasco-Mondragón HE
(transcripción de respuestas a códigos numéricos) y captura de información en medios electrónicos. Se debe evaluar la confiabilidad y validez de un cuestio- nario antes de su utilización en un estudio transver- sal. La confiabilidad se refiere a la capacidad de un instrumento para dar resultados similares en distintos momentos en el tiempo. La validez es la capacidad de un instrumento para medir la variable que realmente desea medir. 10 La confiabilidad y validez de las dis- tintas secciones de un cuestionario pueden ser evalua- das en un estudio específico (piloto) con una muestra menor de sujetos. Al integrar un cuestionario no es necesario que todas las preguntas que contiene sean creadas especí- ficamente para él. Es posible integrar en un cuestio- nario preguntas o escalas que ya han sido utilizadas y validadas con esa población o con poblaciones simi- lares. El uso de instrumentos de medición similares y estandarizados permitirá comparar los resultados del estudio con los de otros estudios. En todos los casos es necesario llevar a cabo una prueba piloto de los instru- mentos de recolección de información. Esta prueba, llevada a cabo con una submuestra de la población bajo estudio, permitirá corregir errores y problemas en el cuestionario y su procedimiento de aplicación. Asimismo, si en dicha submuestra es posible ob- tener y verificar las respuestas correctas al cuestio- nario o instrumento de medición, se podrá estimar el sesgo entre las respuestas del cuestionario inicial (cuestionario a evaluar) y las del cuestionario valida- do (estándar de oro). 11 El trabajo de campo es una etapa crucial del estu- dio. Es en ese momento cuando la información que se empleará en los análisis será recolectada, y los errores u omisiones en esta etapa serán difíciles de corregir. Por esta razón, es importante llevar a cabo un riguroso entrenamiento y supervisión del personal de campo. Habitualmente, el equipo de trabajo en campo se inte- gra por supervisores(as) que revisan y coordinan la recolección de información, y encuestadores(as) que propiamente recogen la información (sea adminis- trando cuestionarios, tomando muestras biológicas o antropométricas, etc.). El personal de campo debe tener un conocimiento general del proyecto que le per- mita recolectar la información necesaria, pero cui- dando que no les lleve a sesgar la información que se recolectará. El entrevistador o recolector de datos también puede ser fuente de sesgo, cuando un mismo entrevistador obtiene mediciones diferentes de la ca- racterística o atributo de interés (variabilidad intraob- servador), y cuando una misma medición se obtiene de manera diferente entre un observador y otro (va- riabilidad entre observadores).^12
El personal de campo debe conocer a fondo los instrumentos de recolección de información, el equipo a utilizar para la obtención de muestras, y debe estar estandarizado en la toma de las muestras a recolec- tar en el estudio. Del mismo modo, debe conocer el esquema de muestreo a utilizar y los procedimientos a seguir cuando un informante no se encuentre, cuan- do una entrevista no se pueda realizar, etcétera. Una vez recolectada la información ésta debe ser cuidadosamente revisada por los supervisores de campo y por personal de verificación. En caso de de- tectar omisiones o anomalías se aconseja regresar con la persona entrevistada para completar o corregir la información, la cual, una vez verificada, debe ser co- dificada para permitir su captura en medios electró- nicos y, posteriormente, su análisis. El sesgo del observador o el llenado fraudulento de datos se pueden evaluar mediante la identificación de repetición de cier- tos dígitos en una variable registrada por un obser- vador en comparación con los demás observadores. La distribución de respuestas a dicha variable deberá ser similar a la obtenida por los otros observadores. Para minimizar errores en el proceso de captura de información es necesario emplear programas de captura validada, en los cuales la información es captu- rada dos veces para identificar discrepancias. Dos ti- pos de verificación son comunes: la verificación por rangos (no debe haber valores no plausibles o fuera de límite de los valores posibles de esa variable) y la con- tingencial o lógica (no debe haber valores incoherentes, por ejemplo, sexo masculino y número de abortos, o profesionistas analfabetas). Actualmente es posible llevarlas a cabo en los programas computacionales de bases de datos relacionales (DBase, Paradox, Fox- Pro) y en algunos paquetes estadísticos que contienen rutinas para la elaboración de programas de captura validada de fácil utilización (EpiInfo, CDC, Atlanta). El uso de tecnologías como lectores ópticos puede agi- lizar el proceso de captura, aunque requiere de equipo y formatos de captura de información específicos. El diseño, métodos y procedimientos del estudio deberán estar debidamente documentados, de tal ma- nera que exista información disponible en caso de necesidad de replicar y comparar el estudio.
Análisis de encuestas transversales
El análisis de datos de una encuesta transversal de- pende de los objetivos de la misma y de la escala de medición de las variables de estudio. Si el fin es ca- racterizar o describir a la población, se miden las va- riables una vez y se presentan los valores de cada una de ellas o por grupos.
A CTUALIZACIONES Hernández B, Velasco-Mondragón HE
Para la interpretación de estas medidas de aso- ciación es necesario considerar la relación entre pre- valencia, incidencia y duración de la enfermedad, la cual se expresa como:
P= I•D x (1-P)
Donde:
P= prevalencia I= incidencia D= duración promedio de la enfermedad
Para calcular estas medidas de asociación se construye una tabla de cuatro celdas (cuando se trata de variables dicotómicas) donde las columnas regis- tran el número de enfermos y no enfermos y los ren- glones el número de expuestos y no expuestos:
Enfermos No enfermos
Expuestos a b a+b No expuestos c d c+d a+c b+d a+b+c+d
donde:
a+c = número de enfermos en la población a+c/a+b+c+d = prevalencia de enfermedad en la población a/a+b = prevalencia de enfermedad en los expuestos c/c+d = prevalencia de enfermedad en los no expuestos (a/a+b)/ (c/c+d) = razón de prevalencias de enfermedad.
Un valor de uno se interpreta como igual preva- lencia de enfermedad entre expuestos y no expuestos. Un valor mayor de uno significa que la prevalencia es mayor en los expuestos que en los no expuestos. Un valor menor a uno significa que la prevalencia es menor en los no expuestos que en los expuestos. La depen-
dencia de la prevalencia respecto a la duración de la enfermedad antes mencionada, hace que estas medi- das se aproximen a la razón de riesgos sólo bajo cier- tas condiciones. La razón de prevalencias se aproxima o es buen estimador de la razón de riesgos o riesgo relativo (RR) cuando la duración de la enfermedad es igual entre expuestos y no expuestos y cuando no hay migración hacia dentro o fuera de estos grupos.
D en [1.0- prevalencia expuestos en expuestos] D no [1.0- prevalencia expuestos no expuestos]
Así, la razón de prevalencias puede ser un buen estimador del riesgo relativo en función de la razón de duración de la enfermedad en expuestos y no ex- puestos y de la razón de los complementos de la prevalencia en expuestos y no expuestos. Alternativamente, se puede calcular la razón de momios de prevalencia de enfermedad, con la fórmula:
( a/b )/( c/d ), o con la razón de productos cruzados ( a * d )/( b * c )
La razón de momios de prevalencia también se relaciona con la incidencia y duración de la enferme- dad, ya que:
prevalencia 1-prevalencia
Así, la razón de momios de prevalencia es igual a:
Momios de prevalencia en expuestos Momios de prevalencia en no expuestos
Su valor es aproximado al de la razón de preva- lencias (y razón de riesgos) cuando la prevalencia de la enfermedad es baja (menor que 5 a 10%) (los mo- mios [a/b o c/d] son casi iguales a las proporciones [a/a+b o c/c+d] cuando éstas son pequeñas, como en el caso de una prevalencia menor a 0.1) y su interpre- tación es similar; un valor de uno se interpreta como momios iguales o igual posibilidad de enfermar entre expuestos y no expuestos. Un valor mayor de uno sig- nifica que la posibilidad de enfermar es mayor en los expuestos que en los no expuestos. Un valor menor a uno significa que la posibilidad de enfermar es menor en los no expuestos que en los expuestos. Para la interpretación de estas razones deben con- siderarse los sesgos inherentes a las encuestas trans- versales.
Enfermos expuestos Enfermos no expuestos Población Muestra representativa Sanos expuestos Sanos no expuestos
Momento del tiempo (análisis puntual)
t
t
t
t
t
t
Razón de prevalencias= RR x x
Momios de prevalencia: = incidencia x duración
Encuestas transversales (^) A CTUALIZACIONES
Cabe mencionar que, a pesar de la similitud en el análisis estadístico de los estudios transversales y de los de casos y controles, estos diseños difieren en cuanto a interpretación de medidas, sesgos y aproximación a la causalidad. Por ejemplo, un estudio transversal so- bre el tabaquismo como factor etiológico de cáncer pulmonar comparando enfermos con no enfermos, equivaldría a un estudio de casos y controles con un grupo control excesivo (habría pocos casos de cáncer pulmonar en la población), con información sobre tabaquismo en un periodo inapropiado (la historia previa de tabaquismo sería más apropiada que el há- bito tabáquico actual) y con verificación de casos ses- gada (se captarían más casos de larga duración que de corta duración). 3 La significancia estadística de la asociación entre las variables se hace a través del cálculo de intervalos de confianza y prueba de hipótesis de no asociación (RP o RM= 1). El lector interesado puede encontrar información complementaria en un artículo de revi- sión sobre estudios transversales, publicado en 1998, por García de la Torre y colaboradores. 14 Debido a que frecuentemente la selección de su- jetos se obtiene de la población general, el control de variables confusoras suele hacerse en el análisis de los datos (y no por diseño). Para ajustar el efecto de otras variables confusoras (definidas como variables asociadas con la variable de resultado y de exposición, que no se encuentran en la cadena causal entre éstas),^15 es posible realizar análisis estratificado o emplear téc- nicas de análisis multivariado –regresión lineal múlti- ple, regresión logística– (figura 1). En el caso de análisis estratificado, el ajuste por variables confusoras se hace con el método de Mantel-Haenszel. 9 La razón de momios de prevalencia ajustada se interpreta de manera similar a la razón de momios cruda, pero se le refiere como ajustada por o contro- lando el efecto de una tercera o más variables. En el caso de variables de resultado continuas y variables de exposición categóricas podrá hacerse una comparación de medias con pruebas como la de t de Student o con análisis de varianza (Andeva). También es posible analizar con métodos estadísticos no para- métricos, algunos de los cuales se incluyen en la fi- gura 1, aunque no serán descritos en este trabajo. En el caso de variables continuas de resultado y de exposición, la relación lineal entre dos variables continuas puede llevarse a cabo con la estimación de la correlación de Pearson, o bien, mediante análisis de regresión lineal simple. Este último método permite establecer una relación lineal entre variables de expo- sición (predictora, independiente x (^) i ) y una de resulta-
do (efecto, dependiente y ); así, y = a + b (^) i x (^) i …, donde a y b son las constantes estimadas a partir de los datos.^16 Para el ajuste de variables confusoras o para eva- luar modificación del efecto o interacción es posible también emplear técnicas de análisis multivariado, ya sea usando regresión lineal múltiple (para varia- bles de exposición categóricas y continuas y variables de resultado continuas) o regresión logística (para va- riables de resultado dicotómicas) y multinomial (para variables ordinales y nominales con más de dos cate- gorías). Es importante mencionar que la construcción de modelos multivariados –la selección de variables a incluir en el modelo– para el análisis de encuestas transversales se debe guiar por la teoría, por el tipo de muestreo y por análisis cuidadosos de bondad de ajus- te y del efecto de cada variable en el modelo. Por esta razón, los métodos de regresión gradual ( stepwise) an- terógrada o retrógrada, los cuales se basan únicamente en el incremento del valor explicativo del modelo, de- ben utilizarse con sumo cuidado. La regresión logística permite obtener razones de momios crudas y ajustadas por potenciales confusores. Para estos estimadores crudos y ajustados es posible hacer pruebas de hipótesis para evaluar si son iguales al valor nulo (1), calcular intervalos de confianza, así como realizar pruebas de bondad de ajuste.^16 El valor p convencionalmente aceptado para re- chazar una hipótesis nula es alfa= 0.05 o menor y su interpretación (frecuentista) es de que, si hiciéramos 100 estudios similares, se obtendrían por azar los mis- mos resultados o resultados más extremos en cinco estudios, por lo que la probabilidad de que éstos se deban al azar sería muy baja. Se debe considerar que el valor de p es función del estimador a obtener y del tamaño de muestra. Con un valor de confianza gene- ralmente de 95%, los intervalos de confianza (IC) nos dan valores mínimos y máximos del estimador ob- tenido (prevalencia, razón de prevalencias, razón de momios, diferencia de medias, correlación de Pearson, coeficiente beta de la regresión lineal); se interpretan como un 95% de confianza de obtener cuando menos el límite inferior del estimador, hasta un límite máximo del mismo. Si el intervalo no incluye el valor nulo del estimador dado, existe asociación estadística y el valor p será significativo a un alfa de 0.05. La amplitud del intervalo es función del tamaño muestral. La información que proporciona el valor p y los intervalos de confianza es complementaria, aunque el valor límite de 0.05 para p es arbitrario y el IC más informativo; una p mayor a 0.05 en presencia de un intervalo de confianza para una razón de mo- mios de 0.7 a 20 significa que aunque no tenemos p
Encuestas transversales (^) A CTUALIZACIONES
de sujetos) es fácil encontrar asociaciones estadísti- camente significativas; sin embargo, se deberá conside- rar la significancia conceptual (etiológica) de efectos pequeños, aunque estadísticamente significativos, y de efectos grandes, estadísticamente no significativos.
Tipos de encuestas transversales
Existen diversos tipos de encuestas transversales de salud. En México se han llevado a cabo diversos tipos de éstas, como las encuestas nacionales de salud,^17 las de seroprevalencia, 18 de adicciones, 19 de nutrición y de enfermedades crónicas. 20
Consideraciones éticas y de bioseguridad
El participante en una encuesta deberá estar enterado y de acuerdo con el uso que se le dará a la información que proporcione. Se deberá garantizar la seguridad, confidencialidad y de ser posible el anonimato de la persona que proporciona los datos. Se debe evitar el uso de datos para fines diferentes a los que autorizó el sujeto de estudio. Las muestras biológicas de san- gre, material genético, tejidos y otras, deberán ser uti- lizadas exclusivamente para los fines autorizados por el sujeto de estudio y los residuos biológicos se deben manejar de manera adecuada con apego a las normas establecidas para ello. El uso de este material con ob- jetivos de investigación distintos a los autorizados, aun años después de almacenamiento, requiere del consentimiento del donador y algunos comités de ética ni siquiera permiten solicitar nuevamente auto- rización al sujeto de estudio para usar sus datos con otros fines de investigación. Por último, es responsabilidad del investigador asegurarse de la calidad de los datos, tanto de aqué- llos obtenidos a través de entrevistas o cuestionarios como de los correspondientes a mediciones de labo- ratorio, por medio de sistemas de control de calidad. Una vez recolectados los datos, su manejo, análisis e interpretación se deben realizar de acuerdo con el pro- tocolo de estudio y se deberá evitar la manipulación de los mismos hasta obtener resultados “interesantes” o convenientes.
Conclusiones
Las encuestas transversales son un diseño de investi- gación ampliamente utilizado. Entre sus ventajas po- demos mencionar su bajo costo y rapidez, ya que no requieren del seguimiento de los sujetos de estudio. Este diseño permite explorar múltiples exposiciones y efectos, generar hipótesis y datos útiles para la pla-
neación y gerencia de los servicios de salud, así como realizar mediciones de carga de la enfermedad. No obstante, este diseño también tiene algunas limita- ciones como son la imposibilidad de establecer cau- salidad, la falta de temporalidad de la asociación exposición-efecto (salvo en algunos casos donde por razones teóricas es obvio que la exposición antecede a la variable de resultado), la dificultad para establecer valores basales para su comparación entre poblaciones y periodos de tiempo y su limitada utilidad para estu- diar enfermedades de corta duración o poco frecuentes.
Referencias
