Epidat 4: Ayuda de ajuste de tasas

AJUSTE DE TASAS

Epidat 4: Ayuda de ajuste de tasas

8.0. Conceptos generales
Una de las actividades que más frecuentemente se plantea a los profesionales de salud
pública es la comparación de tasas de algún evento o característica (por ejemplo: mortalidad,morbilidad, curación, etc.) entre dos o más poblaciones o en la misma población entre dos o
más períodos. Si las poblaciones se distribuyeran de manera parecida respecto a otros
factores —tales como edad, sexo, raza, etnia, clase social, etc que sabemos o suponemos
están relacionados con el evento estudiado, no habría problema en comparar las tasas crudas
o brutas.
Sin embargo, si dichas distribuciones no son similares, la comparación directa de las tasas

brutas puede resultar engañosa [1]. Así, al comparar las tasas de mortalidad entre dos países
se presenta la circunstancia de que las citadas tasas estarán influenciadas por la proporción
de sujetos en cada grupo de edad de cada población. Por tanto, el hecho de que uno de los
países presente una tasa de mortalidad superior a la del otro no quiere decir que tenga
necesariamente un problema de salud mayor, ya que la diferencia observada entre las tasas
podría ser efecto de diferencias en las estructuras de edad poblacionales; esto es, la edad
podría estar causando un efecto de confusión.
Para tratar de resolver este problema, ya en el siglo XIX se desarrollaron los métodos de
estandarización o ajuste de tasas. La tasa ajustada es una medida de resumen de las tasas
específicas en los diferentes estratos de la variable de confusión (por ejemplo la edad). Se
construye como una media ponderada de estas tasas específicas donde los pesos o
ponderaciones proceden de una serie de referencia llamada estándar, el propósito de la cual
es homogeneizar los distintos grupos que se comparan [2]. Las tasas ajustadas, no importa el
método, no tienen valor intrínseco, carecen de sentido por sí mismas: sólo sirvenpara
compararlas con otras obtenidas bajo las mismas condiciones.
Algunas de las razones para ajustar [1]:
1. Un único índice resumen para una población es más fácilmente comparable con otros
índices resumen que listas de tasas específicas de diferentes poblaciones.
2. Si algunos estratos se componen de un pequeño número de individuos, las tasas
específicas correspondientes pueden ser demasiado imprecisas y no fiables para
utilizarlas en comparaciones detalladas.
3. Para poblaciones pequeñas o para algunos grupos de especial interés, puede no
disponerse de tasas específicas. Esto puede ocurrir en el caso de grupos laborales
seleccionados y para poblaciones de áreas geográficas demarcadas para un estudio en
particular. En estos casos, sólo el número total de eventos (por ejemplo: defunciones
puede estar disponible y no su distribución según estratos.
Se dispone de dos métodos básicos de ajuste, el directo y el indirecto y, aunque este último es
en realidad una aproximación al ajuste directo, tiene suficiente valor intrínseco como para
analizarlo por separado.

8.1. Ajuste por el método directo
Consiste en aplicar las tasas específicas por cada estrato de la variable de confusión (edad,
clase social, etc.) de las poblaciones cuyas tasas se quieren comparar, a una población
estándar dividida en los mismos estratos o categorías. Por tanto, los elementos necesarios
para realizar un ajuste de tasas por el método directo son

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 La relación de tasas específicas de las poblaciones de estudio (las que se quiere
comparar).
La distribución a través delos mismos estratos de una población estándar
seleccionada.
La gran ventaja del método de ajuste directo es que permite construir tasas ajustadas
comparables gracias al empleo de una misma población estándar; esta aseveración, como se
verá más adelante, exige alguna matización.
Para comparar dos o más tasas ajustadas existen varios indicadores. Los más utilizados son
la diferencia, la razón y el porcentaje de variación entre tasas ajustadas. Si la medida de
comparación es la diferencia de tasas ajustadas entre dos puntos en el tiempo, las tasas
específicas han de mantener una diferencia constante a lo largo del tiempo para que la
comparación sea válida. Si la medida elegida es la razón o el porcentaje de cambio de las
tasas entre dos puntos en el tiempo, entonces las tasas específicas necesitan mantener una
razón de tasas constante a lo largo del tiempo para que la comparación sea válida [3].
Selección de la población estándar. Se pueden clasificar las poblaciones estándar en dos tipos
[4]: internas y externas. Las primeras se obtienen de los propios datos que se van a utilizar en
el análisis, por ejemplo la suma o la media de todas las poblaciones cuyas tasas brutas se van
a ajustar. No exento de ventajas –la población estándar resultante no sería radicalmente
diferente a las poblaciones de estudio- presenta un importante inconveniente: las tasas
ajustadas que se obtendrán no se podrían comparar con tasas ajustadas usando otras
poblaciones estándar. Las poblaciones estándar externas son aquellas obtenidas de fuentes
ajenas a los datos de análisis, por ejemplo, las propuestas por la Organización Mundial de la
Salud (OMS), la AgenciaInternacional de Investigación del Cáncer (IARC) [5] o el Centro
Latinoamericano de Demografía [6], por citar algunos ejemplos. Su gran atractivo radica en
que facilita la comparación internacional de tasas y a lo largo del tiempo.
La selección de poblaciones estándar diferentes conduce necesariamente a resultados
diferentes, incluso opuestos o aparentemente contradictorios. Puede ocurrir que con una
determinada población estándar se obtenga una tasa ajustada mayor en 'A' que en 'B' y que
con otra se invierta el resultado, por tanto se debe considerar una serie de factores a la hora
de seleccionar la población estándar [7]:
 Seleccionar una población relacionada con los datos. Si, por ejemplo, el objetivo fuese
comparar tasas de países europeos sería recomendable utilizar la población estándar
europea u otra similar.
La población seleccionada como estándar normalmente no debe presentar grandes
diferencias entre los estratos.
Comprender perfectamente lo que se está haciendo al calcular tasas ajustadas. Si las
tasas específicas para 'A' son mayores que para 'B' en los jóvenes y pasa lo contrario
en los ancianos, con una población estándar con más jóvenes que ancianos se podrá
obtener una tasa ajustada mayor en 'A' que en 'B'. Puede ocurrir todo lo contrario si
se utiliza una población estándar con más ancianos que jóvenes. Por tanto, no se debe
olvidar que las tasas específicas son los 'hechos' y que su combinación en una media
ponderada, aunque a menudo útil, es simplemente un intento de resumir estos
hechos en un índice.
Szklo M y Nieto J apuntan otras posibles opciones para seleccionar la población estándar [8]
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a) Una población enteramente artificial (por ejemplo, 1.000 sujetos en cada estrato).
b) Uno de los grupos de estudio, simplificando los cálculos, ya que las tasas observadas
en el grupo elegido serán las de la población estándar (por definición estandarizada).
Cuando uno de los grupos de estudio es particularmente pequeño debe usarse como
el estándar, de tal manera que minimice la variabilidad aleatoria.
c) La llamada población estándar de varianza mínima.1

8.2. Ajuste por el método indirecto
Cuando no se dispone de las tasas específicas por grupos de la variable por la que se quiere
ajustar o cuando ocurra que en algunos grupos el número de casos sea muy pequeño, se
puede ajustar por el llamado método indirecto. Con este método se obtiene el llamado índice
de mortalidad estándar (IME) o razón de mortalidad estandarizada (RME o SMR en inglés).
Para ello se necesita [7]:
 Distribución de los sujetos por los grupos de la variable por la que se quiere ajustar
para cada población a comparar.
Eventos totales en cada población a comparar.
Tasas específicas de una población estándar para cada uno de los grupos de la
variable por la que se quiere ajustar.
El método indirecto utiliza los tamaños de los grupos de la variable por la que se quiere
ajustar y las tasas específicas de la población estándar para calcular cuántos eventos se
podrían esperar en las poblaciones si tuviesen las tasas específicas de la población estándar.
Los eventos esperados se combinan con los observados (O/E) mediante el IME
(habitualmente se multiplica por 100).
Este método deajuste sirve para comparar la tasa en una población con la tasa estándar, pero
cuando haya más poblaciones cuyas tasas se quieren comparar, necesariamente cada una ha
de referirse a la tasa estándar y en tal caso no pueden compararse diversos IME entre sí [2].

8.3. Algunas limitaciones del ajuste de tasas2
Como se indicara en la introducción, los métodos de ajuste de tasas están ampliamente
extendidos entre los profesionales de salud pública y en las publicaciones científicas. No
obstante esta popularidad –y fundamentalmente debido a ella– es necesario hacer una serie
de advertencias prácticas.

1

Para ver el modo de calcular la población estándar de mínima varianza por estrato ver: Szklo M, Nieto J
Epidemiology, Beyond the Basics. Maryland: An Aspen Publication; 2000. p. 269-270.

2

Para profundizar en el tema de usos y limitaciones del ajuste de tasas por edad pueden consultarse las
siguientes publicaciones
Feinleib M, Zarate AO. Editores. Reconsidering age adjustment procedures: Workshop proceedings. National
Center for Health Statistics. Vital Health Stat 4(29); 1992.
Anderson RN, Rosenberg HM. Report of the second workshop on age adjustment. National Center for Health
Statistics. Vital Health Stat 4(30); 1998.

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 El ajuste no es apropiado cuando las tasas específicas en las poblaciones que se estén
comparando no tengan una relación consistente [1]. Por ejemplo, puede ser incorrecto
evaluar tendencias a lo largo del tiempo de tasas de mortalidad por cáncer ajustadas
por edad, porque las tasas específicas en los jóvenes tienden adescender mientras en
los grupos de edad superiores aumentan. Si se utiliza una población estándar
relativamente joven, la tendencia de las tasas ajustadas puede mostrar un ligero
incremento o incluso una reducción de la mortalidad; si la población estándar elegida
es relativamente vieja la tendencia de la mortalidad por cáncer mostrará un fuerte
incremento [4].
Una tasa ajustada es una medida resumen cuya magnitud no tiene ningún valor
intrínseco, es una tasa artificial y sólo debe usarse con el objetivo de comparar [4].
La magnitud de las tasas ajustadas varía en función de la población estándar que se
utilice [3][4].
El hecho de que la tasa ajustada sea una medida resumen en principio facilita su
manejo, pero también enmascara la información que aportan las tasas específicas.

8.4. Recomendaciones
Antes de ajustar se deben estudiar las tasas específicas. De esta forma se podrá evitar que la
elección, necesariamente arbitraria, de la población estándar convierta en arbitrarios los
resultados [9].
En caso de que se decida hacer un ajuste debe referenciarse la población estándar
utilizada [4] para facilitar la interpretación de los resultados y la comparación con
otros estudios.
Siempre que sea factible presentar, además de las tasas ajustadas, las tasas crudas y
específicas.
Ejercicio
(Adaptado de: Londoño JL. Metodología de la investigación epidemiológica. Ed. Universidad
de Antioquia. 1995. p.114)[10].
Un investigador estudia factores de riesgo para el cáncer de cuello uterino; desea valorar su
conjetura de que la mortalidad es mayor en Cali que en Sao Paulo. Para ello debe comparar las
tasas de incidencia entre lasmujeres de Cali (Colombia) y Sao Paulo (Brasil). Cuenta con la
siguiente información

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Tabla 1. Población, número de casos y tasas anuales de incidencia de cáncer de cuello uterino
en Cali, Colombia 1977-1981 y Sao Paulo, Brasil 1978.
Cali
Edad

Sao Paulo

Población

Casos

Tasa x 105

Población

Casos

Tasa x 105

0-14

217.645

0

0,0

992.534

0

0,0

15-24

145.409

2

1,4

746.750

14

1,9

25-34

86.644

16

18,5

639.214

76

11,9

35-44

63.454

34

53,6

423.847

195

46,0

45-54

41.180

44

106,8

328.074

266

81,1

55-64

24.551

36

146,6

208.108

228

109,6

65 y más

19.042

37

194,3

173.968

186

106,9

Total

597.925

169

3.512.495

965

Tabla 2. Población estándar: Celade. América Latina, proyecciones de población años
calendarios 1950-2000. Boletín Demográfico 1991; 48: 31.
0-14

Población
estándar
77.500

15-24

43.291

25-34

34.589

35-44

24.275

45-54

16.355

55-64

11.693

65 y más

11.220

Edad

1. Calcular las tasas ajustadas por edad con sus intervalos de confianza, por el método
directo, utilizando como población estándar la propuesta por el Celade (Tabla 2).
2. Calcular las tasas ajustadas por edad con sus intervalos de confianza, por el método
indirecto, utilizando como tasa estándar la de Sao Paulo.
3. Enjuiciar los resultados.

8.5. Manejo del módulo de ajuste de tasas y solución del ejercicio
Este módulo permite ajustar tasas por una variable utilizando tanto elmétodo directo como
el indirecto. Los datos pueden introducirse desde el teclado o importarse en formato
OpenOffice (*.ods) o Excel (*.xls, *.xlsx); es posible ajustar simultáneamente hasta 750 tasas y
la variable de ajuste puede tener hasta 50 intervalos o categorías. Es preciso observar que
cuando se ajustan tasas, por cualquiera de los dos métodos, es necesario que los intervalos de
las tasas y poblaciones coincidan. Por ejemplo, si se ajustan tasas por edad es preciso que los
grupos de edad (intervalos) sean idénticos para todas las tasas y poblaciones.
Para realizar los cálculos a partir de datos procedentes de archivos importados, Epidat 4.0
necesita que éstos tengan una estructura determinada, con nombres de variables que
identifiquen cada una de las que sean necesarias para el ajuste por el método elegido (como
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ejemplo, véanse Tablas 3 y 4). Como novedad de la versión 4, es posible utilizar una o más
variables para identificar las poblaciones en las que se ajustan tasas, por ejemplo, unidad
geográfica y año o sexo.
En el ejemplo, los datos se encuentran en el archivo CALI-SAO PAULO.XLS; la hoja Cali-Sao
Paulo contiene los datos de estas ciudades, y Celade contiene las poblaciones estándar de la
Tabla 2.
Tabla 3. Formato de tabla preparada para importar datos desde Epidat 4.0 para el ajuste por el
método directo.
Identificadores
de población

Intervalos de
edad

Población por
intervalos

Casos

CIUDAD
Cali
Cali
Cali
Cali
Cali
Cali
Cali
Sao Paulo
Sao Paulo
Sao Paulo
Sao Paulo
Sao Paulo
Sao Paulo
Sao Paulo

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