COMENTARIOS EDITORIALES
No es suficiente contar los que están peor; es necesario también contar los que están mal
Dr. Enrique O. Abeyá Gilardon*
* Comité Nacional de Crecimiento y Desarrollo.
Correspondencia: eoabeya@intramed.net
"Aconteció en aquellos días, que salió un edicto de parte de César Augusto,
para levantar un censo de todo el mundo
habitado. Este primer censo se realizó mientras Cirenio era gobernador de Siria.
Todos iban para inscribirse en el censo,
cada uno a su ciudad."1 Así cuenta la
historia la realización del primer censo.
Por otra parte, y muy posteriormente, en
1854 John Snow describió una epidemia
en Londres e identificó su causa contando
los casos y su distribución en relación a
otras variables.2
Desde entonces los estudios de población
se refieren principalmente a contar
casos que cumplen determinado
criterio. Los estudios se denominan
censos cuando se observan
pocas variables en la totalidad
de la población o encuestas
cuando son varias las
variables observadas en parte
de la población. Pero contar
casos no es tan sencillo como aparenta.
Tampoco es sencillo estimar la prevalencia
cuando la variable es continua y la
distribución de su valor en la población se
ajusta a la curva de Gauss, como sucede
con las variables antropométricas.
Quizás influida por la epidemiología
de la primera época y su método de contar
casos, la epidemiología nutricional
para estimar la prevalencia de los problemas
nutricionales aplicó la dicotomización
de las variables antropométricas. Es
decir, contó el número de casos más allá de determinado valor límite y los refirió como proporción del total de los casos
observados.
El problema que se presenta en esta
forma de estimar la prevalencia es que
inevitablemente se cometen errores de su
estimación por la presencia de casos falsos
positivos y falsos negativos.3 Los casos
falsos positivos son fáciles de estimar pues corresponden a la totalidad de los
casos de la cola de la distribución normativa
(para un valor límite de -2 DE los
falsos positivos son 2,3%). En algún momento,
la misma OMS propuso descontar
la proporción de los falsos positivos a la
prevalencia observada como una mejor
estimación de la prevalencia verdadera,
pero esta propuesta fue dejada de lado. La
estimación de los falsos negativos es todo
un problema pues están "escondidos" dentro de la distribución observada, en
una proporción que nos es desconocida y
que depende de cómo esté compuesta esa
distribución.
La utilización de un valor
límite extremo (por ejemplo,
un puntaje estandarizado de z
de -2 desvíos estándar) permite
cuantificar los que presentan
mayor daño pero poco nos
dice del total con daño en la
población.
Hace poco menos de 20 años, Mora4 propuso una metodología para comparar
la distribución de los casos observados
con la distribución de la población normativa
utilizada como referencia. Esta
propuesta de comparar distribuciones
respondió a una necesidad de la epidemiología
nutricional y está orientada a
cuantificar la totalidad de la población
que presenta algún grado de déficit y no
tan sólo aquellos que presentan déficit
extremos.
En este número se presentan dos trabajos
del proyecto Encuesta de Nutrición
y Condiciones de Vida de la Niñez del
Norte Argentino. Esta encuesta se realizó en hogares pobres de localidades de 10.000
y más habitantes de 9 provincias. Los
autores presentan la estimación de la prevalencia
utilizando los indicadores
antropométricos de peso para la edad,
talla para la edad y peso para la talla siguiendo los dos criterios enunciados: contar
casos y comparar distribuciones. Por un
lado utilizan el conocido criterio de dicotomizar
la variable en el valor límite de -2DE
para señalar el déficit y +2DE para el exceso.
Por otro lado, presentan resultados para los
mismos indicadores antropométricos tomando
en cuenta ya no el número de casos sino
toda la distribución de los valores observados.
De esta manera, los datos presentados
en estos trabajos dan cuenta que el 12,9% de
los niños presentan un grave retraso de talla
para su edad y, además, que el total de población
afectada por algún grado de déficit de
talla para la edad es de 26,1%.
La propuesta de Mora asume que la variable
observada tiene una distribución normal
y calcula como falsos negativos a todos
aquellos que están por fuera del área de la
curva normal. Este criterio para identificar
los falsos negativos ha sido cuestionado.5 Por ello, otro investigador latinoamericano,
pero esta vez consultor de la Unidad de
Nutrición de la OMS, replicó con otra propuesta.
6 Ésta calcula la prevalencia mínima,
considerando que la distribución de la variable
observada incluye una subpoblación
normal y, por lo tanto, ésta tiene un valor
medio estandarizado de cero. Si se aplica
este criterio al proyecto de encuNa, el total
de niños con algún grado de déficit de talla
para la edad es de 47,4%, en contraste con
26,1% según el método de Mora.
Sin embargo, el problema que las propuestas
de Mora y Monteiro enfrentan es que
no pueden identificar separadamente la distribución
de los casos normales de la distribución
de los casos con déficit y, en consecuencia,
mal pueden estimar los casos falsos
negativos. La solución para este problema es
la propuesta por un epidemiólogo del Instituto
Tropical Suizo.7
Smith partió del supuesto de que la población
observada está compuesta por sujetos
normales y sujetos con déficit y que éstos
están desplazados hacia los valores extremos
negativos de la población normativa de
referencia. De esta manera, a medida que los
valores observados tienden a puntajes más
altos, la proporción de los sujetos con déficit
será menor. La prevalencia se calcula a partir
de la razón de densidad de las frecuencias
relativas de casos observados respecto de las
frecuencias relativas de la distribución normativa
para cada intervalo. Para ello es necesaria
la distribución de frecuencias de los
valores observados estandarizados.
Este procedimiento permite, además, estimar
el promedio de la reducción de la
medida estandarizada del indicador en los
que presentan déficit así como la probabilidad
de cada sujeto de pertenecer a la población
con déficit.
Entonces puede verse que el criterio de
contar a aquéllos que están más allá de un
puntaje estandarizado de -2 es diferente, desde
una perspectiva conceptual y cuantitativa,
al de comparar distribuciones. Ambos
deben tenerse en cuenta porque expresan
conceptos diferentes de los cuales derivarían
distintas intervenciones. Si la prevalencia
estimada al comparar distribuciones es muy
elevada, sea según las estimaciones de Mora,
Monteiro o Smith, se justifican intervenciones
universales; de lo contrario bastaría con
acciones focalizadas.
Esperamos que esta modalidad de presentación
realizada por encuNa promueva otras
iniciativas similares en todos aquellos trabajos
referidos a estudios de población.
1. Nuevo Testamento. Lucas 2:1-3.
2. Durán AP. De Broad Street a la epidemiología molecular. Arch.argent.pediatr 1997; 95(4):275-8.
3. Abeyá Gilardon E. Criterios epidemiológicos para la selección de beneficiarios de intervenciones de salud con especial énfasis en los problemas nutricionales. Arch.argent.pediatr 1986; 84:257-64.
4. Mora JO. Nuevo método para estimar una prevalencia estandarizada de desnutrición infantil a partir de indicadores antropométricos. Bol Sanit Panam 1989;107(5):396-408.
5. Böhning D, Hempfling A, Schelp F, Schlattmann P. The area between curves measure in nutritional anthropometry. Stat Med 1992; 11(10):1289-304.
6. Monteiro CA. Counting the stunted children in a population: a criticism of old and new approaches and a conciliatory proposal. Bull WHO 1991; 69(6):761- 6.
7. Smith T. What proportion of children have a growth deficit? Ann Hum Biol 1995; 22(1):3-11.