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Calculadora de prevalencia
Introduzca el número de casos y el tamaño de la población para calcular la prevalencia puntual o periódica con un intervalo de confianza del 95 % según la puntuación de Wilson (con corrección de continuidad, como R prop.test) para una muestra aleatoria simple. A continuación, encontrará una guía completa.
En palabras simples
La prevalencia mide la frecuencia de una afección en una población en un momento o período determinado; simplemente se calcula dividiendo el número de casos existentes entre la población total, independientemente de cuándo se haya diagnosticado cada caso. A diferencia de una tasa que registra nuevos eventos a lo largo del tiempo, la prevalencia es una instantánea: se contabiliza a todas las personas que actualmente padecen la afección, ya sea que el diagnóstico se haya realizado ayer o hace diez años.
Esta calculadora estima la proporción de una población con una condición determinada en un momento o período específico a partir del número de casos y el tamaño de la población que usted ingrese. Luego, reporta un intervalo de confianza del 95 % de la puntuación de Wilson con corrección de continuidad, el mismo intervalo que proporciona prop.test() de R, por lo que el fragmento de código de R lo reproduce con exactitud. El intervalo se mantiene entre el 0 % y el 100 % y sigue siendo útil incluso con pocos o ningún caso. El intervalo asume una muestra aleatoria simple: no aplica ponderaciones de encuesta, agrupamiento ni estratificación.
¿Cuándo utilizar la calculadora de prevalencia?
La prevalencia es la herramienta idónea para describir la frecuencia de una afección en la actualidad o durante un período determinado; por ejemplo, la proporción de encuestados que actualmente padecen una afección o el porcentaje de pacientes de una clínica con un diagnóstico específico en una fecha determinada. Responde a la pregunta de «cuántas personas padecen actualmente esta afección», no a la de «con qué rapidez aparecen nuevos casos».
Prevalencia frente a tasa de incidencia: la prevalencia refleja tanto la frecuencia con la que se presenta una afección (incidencia) como su duración (duración); no es, por sí sola, una medida de la tasa de casos nuevos. Una afección común pero de corta duración puede tener una prevalencia baja a pesar de una incidencia alta, mientras que una afección poco frecuente pero de por vida puede tener una prevalencia alta a pesar de una incidencia baja. Si necesita medir específicamente la rapidez con la que se presentan casos nuevos, utilice la tasa de incidencia (consulte las calculadoras relacionadas a continuación).
La prevalencia también se confunde frecuentemente con el riesgo (incidencia acumulada) en datos transversales. Si compara las proporciones de dos grupos para detectar una diferencia estadística —en lugar de simplemente estimar la prevalencia de un grupo—, puede que le convenga realizar una prueba de chi-cuadrado o consultar nuestro selector de pruebas si no está seguro de qué comparación se ajusta mejor a sus datos.
casos <- {casos}; pop <- {pop} prop.test(casos, pop)Guía del usuario
Cuándo usarlo. Estimar la proporción de una población que presenta una determinada condición en un momento o período específico.
Supuestos. Los casos y la población se miden en el mismo período de tiempo.
Errores comunes. La prevalencia refleja tanto la incidencia como la duración, no la tasa de casos nuevos.
Ejemplo trabajado
Haga clic en "Cargar datos de ejemplo" arriba y, a continuación, en "Ejecutar análisis" para ver un resultado completo con la figura, la fórmula y la interpretación de esta prueba.
Referencias
- Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Epidemiología moderna. 3.ª ed. 2008.
Ejemplos resueltos
Ejemplo 1: Encuesta — Prevalencia puntual
Una encuesta detectó 150 casos entre una población de 2,000 personas. Al dividir los casos entre la población, obtenemos 150 ÷ 2,000 = 0.075 , o una prevalencia puntual del 7.5 % , que representa la proporción de la población encuestada que presentaba la afección en el momento de la encuesta.
Ejemplo 2: Los mismos datos, expresados como una razón.
El mismo resultado, leído a la inversa: 2,000 ÷ 150 ≈ 13.3 , lo que significa que aproximadamente 1 de cada 13 personas encuestadas padecía la afección. La calculadora también proporciona un intervalo de confianza del 95 % alrededor de la estimación del 7.5 % (del 6.4 % al 8.8 %), que suele ser más informativo si se presenta junto con la estimación puntual que la proporción por sí sola.
Supuestos a verificar
Los casos y la población se miden en el mismo período. Tanto el numerador (casos) como el denominador (población) deben reflejar el mismo momento o el mismo período definido; mezclar el recuento de casos de una fecha con la cifra de población de otra genera un sesgo en la estimación.
La identificación de casos es completa y coherente. Se debe contabilizar cada caso existente en la población en ese momento, utilizando una definición de caso consistente; los criterios de diagnóstico inconsistentes o la detección incompleta de casos subestimarán o sobreestimarán la prevalencia.
El denominador es la población en riesgo correcta. La cifra poblacional debe representar a todas las personas que podrían padecer la afección, excluyendo a quienes no cumplan con los requisitos estructurales, si esto aplica a su contexto.
Se especifica claramente la prevalencia puntual frente a la prevalencia periódica. La prevalencia puntual registra los casos en un solo momento; la prevalencia periódica registra a cualquier persona que haya tenido la afección en algún momento durante un intervalo definido. Indique cuál de las dos está reportando.
Errores comunes
Considerar la prevalencia como una tasa de casos nuevos.
La prevalencia refleja tanto la incidencia como la duración; no es la tasa de casos nuevos. Una prevalencia alta puede deberse a muchos casos nuevos, a una larga duración de los casos o a ambas cosas, por lo que la prevalencia por sí sola no permite determinar si una afección se está volviendo más común o simplemente dura más tiempo. Utilice la tasa de incidencia si necesita medir específicamente la frecuencia de casos nuevos.
Periodos de tiempo del numerador y del denominador que no coinciden
Utilizar el número de casos de un año y una estimación de la población de un año diferente —o de un límite geográfico diferente— produce una estimación de prevalencia que no se corresponde con ninguna población real en ningún momento real.
Prevalencia puntual y periódica confusa
La prevalencia puntual (casos en un momento dado) y la prevalencia periódica (casos en cualquier momento dentro de un intervalo de tiempo) difieren, a veces sustancialmente, para la misma afección. Informar una sin especificar cuál se midió imposibilita la comparación de la estimación con otros estudios.
Ignorar el intervalo de confianza
Una estimación de prevalencia a partir de una muestra conlleva incertidumbre muestral, especialmente con una población pequeña o pocos casos. Informar únicamente la estimación puntual (por ejemplo, «7.5 %») sin su intervalo de confianza sobreestima la precisión del hallazgo.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre prevalencia puntual y prevalencia periódica?
La prevalencia puntual es la proporción de una población que presenta una afección en un momento determinado. La prevalencia periódica es la proporción de personas que padecieron la afección en algún momento durante un intervalo definido (por ejemplo, un año), y siempre es igual o superior a la prevalencia puntual para la misma población, ya que también incluye los casos que se resolvieron o que comenzaron a desarrollarse a mitad del período.
¿Qué intervalo de confianza utiliza la calculadora?
El intervalo de puntuación de Wilson con corrección de continuidad, el mismo intervalo que reporta prop.test() de R, para una muestra aleatoria simple. No ajusta los pesos de la encuesta, la agrupación ni la estratificación, por lo que las encuestas con muestras complejas requieren software basado en el diseño, como el paquete survey de R. Sigue siendo válido con pocos casos, y con cero casos, abarca desde el 0% hasta un límite superior positivo (0 de 50 da entre el 0.0% y el 8.9%). Para 150 casos en 2,000 personas, da entre el 6.4% y el 8.8%; el intervalo exacto de Clopper-Pearson de binom.test() da entre el 6.4% y el 8.7%.
¿En qué se diferencia la prevalencia del riesgo?
El riesgo (incidencia acumulada) es la proporción de una cohorte inicialmente sana que desarrolla una afección durante un período de seguimiento definido; solo se contabilizan los casos nuevos en personas que inicialmente no presentaban la afección. La prevalencia contabiliza a todas las personas que padecen la afección en un momento o período determinado, independientemente de cuándo comenzó, en la población total.
¿Se puede comparar directamente la prevalencia entre dos poblaciones?
Solo con precaución. Las diferencias en la estructura de edad, los métodos de identificación de casos o el período de tiempo medido pueden generar diferencias aparentes en la prevalencia que no reflejan una diferencia real en la carga de la enfermedad. A menudo se requiere la estandarización por edad o una metodología de emparejamiento para una comparación justa.
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Referencias
- Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Epidemiología moderna3.ª ed. Filadelfia: Lippincott Williams & Wilkins; 2008.
- Szklo M, Nieto FJ. Epidemiología: Más allá de lo básico. 4.ª ed. Burlington, MA: Jones & Bartlett Learning; 2019.
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