En epidemiología , la incidencia es una medida de la probabilidad de que ocurra una condición médica determinada en una población dentro de un período de tiempo específico. Aunque a veces se expresa de manera vaga simplemente como el número de casos nuevos durante un período de tiempo, se expresa mejor como una proporción o tasa [1] con un denominador .
La proporción de incidencia ( IP ), también conocida como incidencia acumulada , se define como la probabilidad de que un evento particular, como la aparición de una enfermedad particular, haya ocurrido antes de un tiempo determinado. [2]
Se calcula dividiendo el número de casos nuevos durante un período determinado por el número de sujetos en riesgo de la población inicialmente en riesgo al inicio del estudio. Cuando el período de tiempo considerado es toda la vida, la proporción de incidencia se denomina riesgo de por vida.. [3]
Por ejemplo, si una población contiene 1.000 personas y 28 desarrollan una enfermedad desde el momento en que apareció la enfermedad hasta dos años después, la proporción de incidencia acumulada es de 28 casos por 1.000 personas, es decir, 2,8%. [ cita necesaria ]
La IP se relaciona con la tasa de incidencia (IR) y la duración de la exposición (D) de la siguiente manera: [4]
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. [5] [6] También se conoce como tasa de densidad de incidencia o tasa de incidencia persona-tiempo , [7] cuando el denominador es la combinación persona-tiempode la población en riesgo (la suma del tiempo de duración de la exposición de todas las personas expuestas). [8]
En el mismo ejemplo anterior, la tasa de incidencia es de 14 casos por 1.000 personas-año, porque la proporción de incidencia (28 por 1.000) se divide por el número de años (dos). El uso del tiempo de persona en lugar de solo el 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. [9]
El uso de esta medida implica el supuesto 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 personas-año, se esperarían 14 casos por 1000 personas observadas durante 1 año o 50 personas observadas durante 20 años. [10] Cuando esta suposición se viola sustancialmente, como al describir 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 una trama de Kaplan-Meier .
La incidencia no debe confundirse con la prevalencia , que es la proporción de casos en la población en un momento dado y no la tasa de aparición de nuevos casos. Por tanto, 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 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 (ver: datos del denominador ). 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 existe un factor de riesgo que promueve la incidencia.
Por ejemplo, consideremos una enfermedad que requiere mucho tiempo para curarse y que estaba muy extendida en 2002 pero desapareció en 2003. Esta enfermedad tendrá una alta incidencia y una alta prevalencia en 2002, pero en 2003 tendrá una incidencia baja pero seguirá teniendo una alta prevalencia (porque la curación lleva mucho tiempo, por lo que la fracción de personas afectadas sigue siendo alta). Por el contrario, una enfermedad que tiene una duración corta puede tener una prevalencia baja y una incidencia alta. 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. [11]
Considere el siguiente ejemplo. Supongamos que está observando una población de muestra de 225 personas y desea determinar la tasa de incidencia de desarrollar VIH durante un período de 10 años:
Si tuviera que medir la prevalencia, simplemente tomaría el número total de casos (25 + 20 + 30 = 75) y lo dividiría por su población de muestra (225). Entonces la prevalencia sería 75/225 = 0,33 o 33% (al final del estudio). Esto indica cuán extendido está el VIH en la población de su muestra, pero poco sobre el riesgo real de desarrollar VIH para cualquier persona durante el próximo año.
Para medir la incidencia se 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 suelen utilizar el método actuarial, y suponen que se desarrolló en un punto intermedio entre los seguimientos. [ cita necesaria ] En este cálculo:
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 1.000 habitantes, por año. En otras palabras, si siguieras a 1.000 personas durante un año, verías 28 nuevos casos de VIH. Esta es una medida de riesgo mucho más precisa que la prevalencia.
