En epidemiología , la incidencia refleja el número de casos nuevos de una determinada condición médica en una población dentro de un período de tiempo específico.
La proporción de incidencia ( PI ), también conocida como incidencia acumulada , se define como la probabilidad de que un evento particular, como la aparición de una enfermedad particular, haya ocurrido en un período específico: [1]
Por ejemplo, si una población contiene 1.000 personas y 28 desarrollan una enfermedad desde el momento en que la enfermedad aparece por primera vez hasta dos años después, la incidencia acumulada es de 28 casos por cada 1.000 personas, es decir, 2,8%.
La tasa de incidencia se puede calcular dividiendo el número de sujetos que desarrollan una enfermedad por el tiempo total de riesgo de todos los pacientes: [1]
Una de las ventajas importantes de la tasa de incidencia es que no requiere que todos los sujetos estén presentes durante todo el estudio porque solo le interesa el tiempo de riesgo. [1]
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 aparición de nuevos casos. Por lo tanto, la incidencia transmite información sobre el riesgo de contraer la enfermedad, mientras que la prevalencia indica cuán 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 en 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. La incidencia suele ser más útil que la prevalencia para comprender la etiología de la enfermedad: por ejemplo, si la tasa de incidencia de una enfermedad en una población aumenta, entonces hay un factor de riesgo que promueve la incidencia.
Por ejemplo, supongamos que una enfermedad tarda mucho en curarse y que estaba muy extendida en 2002, pero se disipó en 2003. Esta enfermedad tendrá una alta incidencia y una alta prevalencia en 2002, pero en 2003 tendrá una baja incidencia, pero seguirá teniendo una alta prevalencia (porque tarda mucho en curarse, de modo que la fracción de individuos afectados sigue siendo alta). Por el contrario, una enfermedad que tiene una duración corta 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 media de la enfermedad, de modo que prevalencia = incidencia × duración . La importancia de esta ecuación está en la relación entre prevalencia e incidencia; por ejemplo, cuando la incidencia aumenta, entonces la prevalencia también debe aumentar. Obsérvese que esta relación no se cumple para la prevalencia y la incidencia específicas por edad, donde la relación se vuelve más complicada. [2]
Considere el siguiente ejemplo. Supongamos que está analizando una muestra de población de 225 personas y desea determinar la tasa de incidencia de desarrollo del VIH durante un período de 10 años:
Si se quisiera medir la prevalencia, simplemente se tomaría el número total de casos (25 + 20 + 30 = 75) y se dividiría por la población de muestra (225). Por lo tanto, la prevalencia sería 75/225 = 0,33 o 33 % (al final del estudio). Esto indica cuán extendido está el VIH en la población de muestra, pero poco acerca del riesgo real de que una persona desarrolle el VIH en el transcurso de un año.
Para medir la tasa de incidencia hay que tener en cuenta cuántos años contribuyó cada persona al estudio y cuándo desarrolló el VIH, ya que cuando un sujeto desarrolla el VIH deja de estar en riesgo. Cuando no se sabe exactamente cuándo una persona desarrolla la enfermedad en cuestión, los epidemiólogos suelen utilizar el método actuarial y suponen que se desarrolló en un punto intermedio entre los seguimientos. [ cita requerida ] En este cálculo:
Esto da un total de (1500 + 275) = 1775 años-persona de vida. Ahora tomemos los 50 nuevos casos de VIH y dividámoslos por 1775 para obtener 0,028, o 28 casos de VIH por cada 1000 habitantes, por año. En otras palabras, si hiciéramos un seguimiento de 1000 personas durante un año, veríamos 28 nuevos casos de VIH. Esta es una medida de riesgo mucho más precisa que la prevalencia.
