EPIDEMIOLOGÍA BÁSICA 11/09/12

ESTANDARIZACIÓN DE TASAS

Las principales aplicaciones de la estandarización de tasas son: a) el estudio de tendencias temporales de un fenómeno, y b) la comparación de un fenómeno en áreas geográficas, profesiones, raza o clase social en un mismo periodo, es decir, la comparación de poblaciones o subpoblaciones. Es posible también realizar estimaciones de la intensidad de un fenómeno a partir de pocos datos, sobre todo en el caso de la estandarización indirecta (áreas pequeñas, índice de Burch, indicadores de Princeton).

Con la estandarización indirecta se ofrece un cálculo de la intensidad del fenómeno que, según la teoría del análisis demográfico, debería partir de las tasas específicas propias. Cuando éstas no se pueden calcular, por los pequeños números o bien porque no se dispone de los datos necesarios, como en el caso de los países en vías de desarrollo, la estandarización indirecta es un buen método para una estimación adecuada de la intensidad, según la bondad de la serie de tasas tipo elegida.

Entre las razones para estandarizar se encuentra la facilidad de interpretación que supone una medida resumen de las tasas específicas frente a un conjunto numeroso de ellas. Los métodos de estandarización deben considerarse descriptivos con la finalidad de identificar áreas de interés que requieren análisis más profundos, es decir de generar hipótesis, no de contrastarlas. Cada índice estandarizado responde a una determinada cuestión sobre las diferencias observadas. El investigador debe decidir qué pregunta quiere contestar y posteriormente escoger el índice más adecuado en función de las características de cada uno de ellos.

ESTANDARIZACIÓN DIRECTA

1. La estandarización directa aplica directamente la lógica de la estandarización y controla correctamente los efectos de la estructura según la edad o según otra variable de confusión.

2. No tiene valor en sí misma, pero da un indicador comparable que se lee como una tasa bruta hipotética.

3. Necesita de datos detallados y clasificados, de los que se ha de disponer para aplicar el método.

4. La elección del estándar tiene mucha influencia.

4.1. El método proporciona una medida sintética no sesgada de las diferencias respecto del fenómeno en ausencia de interacción: cuando las diferencias entre las tasas específicas de las poblaciones comparadas son las mismas para todas las categorías. Entonces, cualquier estándar medirá “bien” las diferencias.

MIGUEL ANGEL REYES CAMPOS R1 EPIDEMIOLOGÍA

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4.2. Si la interacción es débil: las tasas no se cruzan pero no conservan la misma distancia para todas las categorías, el índice estandarizado permitirá clasificar correctamente las poblaciones comparadas respecto del fenómeno. Sólo el orden podrá ser respetado en este caso, cualquiera que sea la población-tipo, y no las diferencias entre ellas.

4.3. Si hay interacción fuerte, es decir, se produce un cruce de tasas en diferentes categorías, ningún estándar servirá, a no ser que se justifique su elección.

5. La interacción depende del patrón de medida utilizado; una transformación adecuada de las tasas puede reducir o hacer desaparecer la interacción en ciertos casos. No obstante, este patrón debe estar bien escogido y ser adecuado al fenómeno estudiado.

6. Hay que tener, pues, precaución en el cálculo (distribuciones sesgadas, categorías de la variable de confusión consideradas, etc.) y no “conformarnos” con el primer resultado obtenido. Además la interpretación debe hacerse siempre en función del estándar escogido.

7. En algunos casos, la tasa estandarizada puede llegar a ser mejor que otros indicadores “clásicos” de la demografía en el estudio de las diferencias de comportamiento.

8. Ejemplos de estandarización directa son los índices sintéticos y la población estándar de la OMS para los estudios comparativos de mortalidad.

ESTANDARIZACIÓN INDIRECTA

1. La estandarización indirecta es un método que puede aplicarse a partir de pocos datos.2. Sus indicadores son más estables, debido que en el cálculo de las varianzas intervienen datos globales, menos sujetos a la inestabilidad de los datos clasificados.3. Estas dos conclusiones indican que es el método ideal en los estudios aplicados a poblaciones con poca disponibilidad estadística, así como a los estudios específicos que deben usar datos poco numerosos y, por tanto, sujetos a una mayor inestabilidad (demografía local, sobre poblaciones pequeñas o fenómenos poco frecuentes). Asimismo, permite utilizarse como mecanismo de control de la calidad de las estadísticas, mediante la estimación de indicadores resumidos.4. Los índices que proporciona el método solamente son comparables en el caso de dos poblaciones, pero no en comparaciones múltiples, debido a la intervención de diferentes estructuras demográficas, sujetas por tanto a la heterogeneidad que se pretendería controlar.5. Las aplicaciones construidas sobre este tipo de estandarización son ampliamente conocidas y utilizadas: indicadores de Princeton, índice de Burch.6. El método de Hoem proporciona una ampliación del método de la estandarización indirecta que resuelve muchos de los problemas inherentes a los métodos clásicos.

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