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En epidemiología , la prevalencia es la proporción de una población particular que se encuentra afectada por una condición médica (generalmente una enfermedad o un factor de riesgo como fumar o el uso del cinturón de seguridad) en un momento específico. [1] Se obtiene comparando el número de personas que se encuentra que tienen la condición con el número total de personas estudiadas y generalmente se expresa como una fracción, un porcentaje o el número de casos por 10,000 o 100,000 personas. La prevalencia se utiliza con mayor frecuencia en estudios de cuestionarios .
La prevalencia es el número de casos de enfermedad presentes en una población particular en un momento dado, mientras que la incidencia es el número de casos nuevos que se desarrollan durante un período de tiempo específico. [2] La prevalencia responde a la pregunta "¿Cuántas personas tienen esta enfermedad en este momento?" o "¿Cuántas personas han tenido esta enfermedad durante este período de tiempo?". La incidencia responde a la pregunta "¿Cuántas personas adquirieron la enfermedad [durante un período de tiempo específico]?". Sin embargo, matemáticamente, la prevalencia es proporcional al producto de la incidencia por la duración promedio de la enfermedad. En particular, cuando la prevalencia es baja (<10%), la relación se puede expresar como: [3]
Se debe tener cuidado ya que esta relación solo es aplicable cuando se cumplen las dos condiciones siguientes: 1) la prevalencia es baja y 2) la duración es constante (o se puede tomar un promedio). [3] Una formulación general requiere ecuaciones diferenciales . [4]
En el ámbito científico, la prevalencia describe una proporción (normalmente expresada como porcentaje ). Por ejemplo, los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos estimaron que la prevalencia de la obesidad entre los adultos estadounidenses en 2001 era de aproximadamente el 20,9 %. [5]
La prevalencia es un término que significa que está muy extendida y es distinta de la incidencia . La prevalencia es una medida de todos los individuos afectados por la enfermedad en un momento determinado, mientras que la incidencia es una medida del número de nuevos individuos que contraen una enfermedad durante un período de tiempo determinado. La prevalencia es un parámetro útil cuando se habla de enfermedades de larga duración, como el VIH , pero la incidencia es más útil cuando se habla de enfermedades de corta duración, como la varicela . [ cita requerida ]
La prevalencia a lo largo de la vida (PLV) es la proporción de individuos en una población que en algún momento de su vida (hasta el momento de la evaluación) han experimentado un "caso", por ejemplo, una enfermedad; un evento traumático; o una conducta, como cometer un delito. A menudo, se proporciona una prevalencia de 12 meses (o algún otro tipo de "prevalencia de período") junto con la prevalencia a lo largo de la vida. La prevalencia puntual es la prevalencia del trastorno en un punto específico en el tiempo (un mes o menos). El riesgo mórbido a lo largo de la vida es "la proporción de una población que podría verse afectada por una enfermedad determinada en cualquier momento de su vida". [6] [7]
La prevalencia del período es la proporción de la población con una enfermedad o afección determinada durante un período específico de tiempo. Podría describir cuántas personas de una población se resfriaron durante la temporada de resfriados de 2006, por ejemplo. [ cita requerida ] Se expresa como un porcentaje de la población y se puede describir con la siguiente fórmula:
Prevalencia del período (proporción) = Número de casos que existieron en un período determinado ÷ Número de personas en la población durante este período [ cita requerida ]
La relación entre incidencia (tasa), prevalencia puntual (ratio) y prevalencia periódica (ratio) se explica fácilmente mediante una analogía con la fotografía. La prevalencia puntual es similar a una fotografía iluminada con flash: lo que está sucediendo en este instante congelado en el tiempo. La prevalencia periódica es análoga a una fotografía de exposición prolongada (segundos, en lugar de un instante): el número de eventos registrados en la foto mientras el obturador de la cámara estaba abierto. En una película, cada fotograma registra un instante (prevalencia puntual); al mirar fotograma a fotograma, uno nota nuevos eventos (eventos incidentes) y puede relacionar el número de dichos eventos con un período (número de fotogramas); véase tasa de incidencia . [ cita requerida ]
La prevalencia puntual es una medida de la proporción de personas en una población que tienen una enfermedad o condición en un momento particular, como una fecha particular. Es como una instantánea de la enfermedad en el tiempo. Puede usarse para estadísticas sobre la ocurrencia de enfermedades crónicas . Esto contrasta con la prevalencia del período, que es una medida de la proporción de personas en una población que tienen una enfermedad o condición durante un período de tiempo específico, digamos una estación o un año. La prevalencia puntual puede describirse mediante la fórmula: Prevalencia = Número de casos existentes en una fecha específica ÷ Número de personas en la población en esta fecha [8]
Se puede decir que un error muy pequeño aplicado a un número muy grande de individuos (es decir, aquellos que no están afectados por la condición en la población general durante su vida; por ejemplo, más del 95%) produce un número relevante, no despreciable, de sujetos que son clasificados incorrectamente como que tienen la condición o cualquier otra condición que sea objeto de un estudio de encuesta: estos sujetos son los llamados falsos positivos; tal razonamiento se aplica al problema de los "falsos positivos" pero no al de los "falsos negativos" donde tenemos un error aplicado a un número relativamente muy pequeño de individuos para empezar (es decir, aquellos que están afectados por la condición en la población general; por ejemplo, menos del 5%). Por lo tanto, un porcentaje muy alto de sujetos que parecen tener antecedentes de un trastorno en la entrevista son falsos positivos para tal condición médica y aparentemente nunca desarrollaron un síndrome completamente clínico . [ cita requerida ]
Robert Spitzer, de la Universidad de Columbia, ha destacado un problema diferente pero relacionado con la evaluación de la importancia de las condiciones psiquiátricas para la salud pública : el cumplimiento de los criterios diagnósticos y el diagnóstico resultante no implican necesariamente la necesidad de tratamiento. [9]
Un problema estadístico bien conocido surge cuando se determinan las tasas de trastornos y afecciones con una prevalencia poblacional o tasa base relativamente baja . Incluso suponiendo que los diagnósticos de entrevistas a legos sean altamente precisos en términos de sensibilidad y especificidad y su área correspondiente bajo la curva ROC (es decir, AUC o área bajo la curva característica operativa del receptor ), una afección con una prevalencia o tasa base relativamente baja está destinada a producir altas tasas de falsos positivos , que exceden las tasas de falsos negativos ; en tal circunstancia, un valor predictivo positivo limitado , PPV, produce altas tasas de falsos positivos incluso en presencia de una especificidad que está muy cerca del 100%. [10]
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