ASPECTOS EPIDEMIOLÓGICOS BÁSICOS DE LA ENFERMEDAD DE HODGKIN
APENDICE
Manuel M. Morente
Servicio de Anatomía Patológica
Hospital General Universitario de Guadalajara
Universidad de Alcalá de Henares
APÉNDICE
El número absoluto o como hablar en prosa sin saberlo
No sea bruto y halle la tasa bruta
Ajustándose a un japonés llamado Segi
Bibliografía del apéndice
" Cómo obtener una curva bimodal de incidencia
de la Enfermedad de Hodgkin
sin morir en el intento"
La distribución bimodal (o en doble joroba de camello) de la incidencia por edades es, sin duda, la característica epidemiológica más conocida de la enfermedad de Hodgkin; sin embargo es muy frecuente el escuchar a prestigiosos compañeros hematopatólogos y/o hematoncólogos el reconocer que en su casuística no se produce ese fenómeno. La mayoría de estos colegas suelen decirlo bajito, a modo de confidencia, conscientes de que algo marcha mal ... y no les falta razón. Otros, más radicales, llegan a negar que tal distribución sea cierta: "... hoy día nadie se cree esa chorrada de la distribución bimodal...". Por último hay quien ha llegado a publicar en alguna prestigiosa revista de Patología que " ... en la ciudad de Londres no es posible observar el fenómeno clásico de la distribución bimodal ..., por lo que cabe pensar que es un fenómeno que ya no se encuentra en nuestros días".
Por el contrario la curva bimodal sigue apareciendo en todo estudio de incidencia de la enfermedad de Hodgkin correctamente diseñado, incluyendo las principales referencias de los registros poblacionales de neoplasias y las revisiones de los principales expertos en el tema.
En las siguientes páginas pretendemos aclarar algunos conceptos básicos sobre el método de estudiar la incidencia de un proceso. De esta forma pretendemos que la próxima vez que nos corresponda comentar nuestra casuística de la Enfermedad de Hodgkin en una sesión hospitalaria, una aula de facultad o cualquier otro ambiente, seamos capaces de presentar una maravillosa curva bimodal sin tener que copiarla de un libro o sonrojarnos por haberla "maquillado".
El número absoluto o como hablar en prosa sin saberlo
Muchos de nosotros nos sorprendimos de pequeños cuando descubrimos que hablábamos en prosa y no nos habíamos dado cuenta antes. Tal vez nos ocurra algo parecido cuando descubramos que lo que normalmente estamos reflejando en nuestras curvas de incidencia no es sino el número absoluto de casos por grupos de edad, es decir, la expresión numérica del número total de casos observados en el periodo de estudio, cuantificados en razón de la edad y/o del género.
La forma de elaborar esta información es muy simple: construir una tabla de observaciones donde se recogen los casos registrados en cada grupo de edad y/o género (Tabla 1) y crear una representación gráfica con dichos datos (Fig.1).
VALORES ABSOLUTOS |
|||
VARONES |
MUJERES |
TOTAL |
|
0 a 4 |
0 |
0 |
0 |
5 a 9 |
2 |
2 |
4 |
10 a 14 |
2 |
2 |
4 |
15 a 19 |
9 |
11 |
20 |
20 a 24 |
17 |
7 |
24 |
25 a 29 |
24 |
15 |
39 |
30 a 34 |
10 |
9 |
19 |
35 a 39 |
14 |
4 |
18 |
40 a 44 |
11 |
4 |
15 |
45 a 49 |
7 |
2 |
9 |
50 a 54 |
4 |
4 |
8 |
55 a 59 |
10 |
4 |
14 |
60 a 64 |
6 |
6 |
12 |
65 a 69 |
7 |
4 |
11 |
70 a 74 |
6 |
2 |
8 |
75 a 79 |
0 |
3 |
3 |
80 a 84 |
1 |
1 |
2 |
> 84 |
0 |
0 |
0 |
TOTAL |
130 |
80 |
210 |
TABLA 1: EH por edades y géneros. Números absolutos |
|||
Fig. 1: EH por edades y géneros. Números absolutos.
Como vemos la curva resultante no corresponde con lo que pretendíamos. Pero su principal defecto no es lógicamente ese, sino la escasa información que ofrece. La distribución de una observación, expresada por números absolutos no califica el riesgo al no tener en cuenta la población en riesgo. Supongamos una población hipotética donde sólo el 1% de sus individuos tenga más de 50 años, pero que sin embargo todos ellos sufran EH; en el pueblo de al lado, casualmente con el mismo número de habitantes, los mayores de 50 años son el 5% de la población, pero sólo el 20% de ellos sufre de la enfermedad. La representación gráfica de los números absolutos no expresaría esta circunstancia, por ser solamente números absolutos.
No sea bruto y halle la tasa bruta
Para ofrecer una información apropiada debemos usar tasas y no números absolutos. Las TASAS no sólo "cuantifican", sino que también "cualifican" una observación al estimar el riesgo a que una población está sometida, y esto se puede hacer para toda la población ...
nº de casos observados
Tasa bruta = ---------------------------------- x 100.000
población en riesgo
... o para cada grupo de edad, género, laboral, etc. ...
nº de casos observados en el grupo
Tasa bruta para el grupo A = ------------------------------------------------ x 100.000
población que compone el grupo A
Es evidente que para determinar estas tasas se precisa no sólo el conocer el número de casos, sino también la población en riesgo. Cuando estudiamos grupos poblacionales la fuente fundamental para este dato es el censo poblacional que realiza y publica el Instituto Nacional de Estadística (http://www.ine.es), de forma que dependiendo del ámbito y las características del estudio podremos elegir entre las cifras nacionales, autonómicas, provinciales o municipales, bien las cifras del censo propiamente dicho o las estimaciones intercensales (Tabla 2 y Fig. 2).
Tabla 2. POBLACIÓN ESPAÑOLA. CENSO 1991
NÚMEROS ABSOLUTOS |
( % ) |
|||||
VARONES |
MUJERES |
TOTAL |
VARONES |
MUJERES |
TOTAL |
|
0 a 4 |
1.033.429 |
976.266 |
2.009.696 |
2,7% |
2,5% |
5,2% |
5 a 9 |
1.242.818 |
1.180.970 |
2.423.787 |
3,2% |
3,0% |
6,3% |
10 a 14 |
1.593.236 |
1.500.905 |
3.094.141 |
4,1% |
3,9% |
8,0% |
15 a 19 |
1.695.644 |
1.623.836 |
3.319.480 |
4,4% |
4,2% |
8,6% |
20 a 24 |
1.636.357 |
1.576.307 |
3.212.663 |
4,2% |
4,1% |
8,3% |
25 a 29 |
1.561.442 |
1.527.641 |
3.089.083 |
4,0% |
3,9% |
8,0% |
30 a 34 |
1.425.087 |
1.419.813 |
2.844.900 |
3,7% |
3,7% |
7,3% |
35 a 39 |
1.249.555 |
1.250.100 |
2.499.655 |
3,2% |
3,2% |
6,5% |
40 a 44 |
1.192.168 |
1.202.722 |
2.394.890 |
3,1% |
3,1% |
6,2% |
45 a 49 |
1.089.330 |
1.101.184 |
2.190.514 |
2,8% |
2,8% |
5,7% |
50 a 54 |
958.756 |
1.005.080 |
1.963.837 |
2,5% |
2,6% |
5,1% |
55 a 59 |
1.085.427 |
1.144.822 |
2.230.250 |
2,8% |
3,0% |
5,8% |
60 a 64 |
998.617 |
1.103.317 |
2.101.935 |
2,6% |
2,8% |
5,4% |
65 a 69 |
843.084 |
983.611 |
1.826.695 |
2,2% |
2,5% |
4,7% |
70 a 74 |
557.087 |
772.405 |
1.329.492 |
1,4% |
2,0% |
3,4% |
75 a 79 |
409.004 |
640.963 |
1.049.967 |
1,1% |
1,7% |
2,7% |
80 a 84 |
251.743 |
443.973 |
695.716 |
0,7% |
1,1% |
1,8% |
> 84 |
139.437 |
311.045 |
450.482 |
0,4% |
0,8% |
1,2% |
TOTAL |
18.962.221 |
19.764.960 |
38.727.183 |
49,0% |
51,0% |
100,0% |
Fig. 2
Al observar la distribución de las tasas brutas de la edad de presentación para la población de nuestro ejemplo (Tabla 3) nos encontramos como se hace patente la característica distribución bimodal (Fig.3).
Tabla 3
TASAS BRUTAS / CENSO 1991 |
|||
VARONES |
MUJERES |
TOTAL |
|
0 a 4 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
5 a 9 |
0,62 |
0,66 |
1,28 |
10 a 14 |
0,49 |
0,52 |
1,00 |
15 a 19 |
2,06 |
2,62 |
4,68 |
20 a 24 |
4,02 |
1,72 |
5,74 |
25 a 29 |
5,95 |
3,80 |
9,76 |
30 a 34 |
2,72 |
2,45 |
5,17 |
35 a 39 |
4,34 |
1,24 |
5,58 |
40 a 44 |
3,57 |
1,29 |
4,86 |
45 a 49 |
2,49 |
0,70 |
3,19 |
50 a 54 |
1,62 |
1,54 |
3,16 |
55 a 59 |
3,57 |
1,35 |
4,92 |
60 a 64 |
2,33 |
2,11 |
4,43 |
65 a 69 |
3,22 |
1,57 |
4,79 |
70 a 74 |
4,17 |
1,00 |
5,17 |
75 a 79 |
0,00 |
1,81 |
1,81 |
80 a 84 |
1,54 |
0,87 |
2,41 |
> 84 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
Fig. 3
Como vemos las tasas brutas nos informan de forma más o menos clara del riesgo de padecer la enfermedad en cada grupo de edad, y eso ya es mucho; sin embargo esto puede no ser todavía suficiente para algunos estudios porque no nos permite establecer comparaciones con otras poblaciones, especialmente si su distribución poblacional es muy diferente a la nuestra. Para esto debemos encontrar un "comodín" sobre el que descansar cualquier población; esto es, ajustar nuestras tasas.
Ajustándose a un japonés llamado Segi
Hoy día se habla mucho de la "aldea global" (aunque aún no haya visitas organizadas en las agencias de viajes) ... dicho de manera más castiza "el mundo es un pañuelo". Pues bien, en virtud de esto podemos pretender comparar nuestra casuística con la de otro lugar del mundo. Si el objetivo de nuestra comparación es un país con una estructura poblacional similar a la nuestra no tenemos mayor problema, pero ¿qué ocurre al compararnos con, por ejemplo, Rodesia?.
Mientras que la pirámide poblacional española es de tipo "barrilete ... ()" con pocos niños, la de Rodesia es de tipo "piramidal ... /\" con numerosísimas personas por debajo de los 30. Lógicamente no podemos comparar sin más las tasas brutas de EH para niños y jóvenes, españoles y rodesianos. El significado sanitario de las tasas brutas es muy diferente, aunque ambas curvas puedan parecer similares. Para poder comparar poblaciones debemos atenernos a otro parámetro: la Tasa ajustada por edad.
La Tasa ajustada por edad permite la corrección del factor envejecimiento en la incidencia del cáncer. Se basa en el cálculo del número esperado de casos en una población convenida o standard, por transpolación de resultados a partir de los datos de la población problema. Para ello se utilizan poblaciones tipo con estructura conocida y que suman 100.000 habitantes. La más utilizada es el modelo propuesto por Segi cuya estructura es:
MODELO POBLACIONAL DE SEGI |
|||
EDAD |
POBLACIÓN |
EDAD |
POBLACIÓN |
0-4 |
12.000 |
45-49 |
6.000 |
5-9 |
10.000 |
50-54 |
5.000 |
10-14 |
9.000 |
55-59 |
4.000 |
15-19 |
9.000 |
60-64 |
4.000 |
20-24 |
8.000 |
65-69 |
3.000 |
25-29 |
8.000 |
70-74 |
2.000 |
30-34 |
6.000 |
75-79 |
1.000 |
35-39 |
6.000 |
80-84 |
500 |
40-44 |
6.000 |
>84 |
500 |
La tasa ajustada o estandarizada por edad se halla por medio de la siguiente ecuación:
T x S
W = ----------
100.000
donde: W = tasa ajustada según la población mundial
T = tasa bruta por 100.000 para el grupo de edad estudiado
S = población según el modelo de Segi para esa misma edad
La suma de los casos esperados en cada grupo de edad nos indica el número de casos totales a esperar en la población convenida de 100.000 habitantes, en el caso teórico de que estuviera sometida al mismo riesgo de enfermar que la población en estudio. Esta cifra ya sí es comparable con la de otros registros y estudios de incidencia por su estandarización u homogenización y, como es lógico, nos sigue permitiendo tener una preciosa curva bimodal en el caso de la EH (Tabla 4 y Fig. 4).
Tabla 4
TASAS AJUSTADAS (SEGI) |
|||
VARONES |
MUJERES |
TOTAL |
|
0 a 4 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
5 a 9 |
0,20 |
0,20 |
0,40 |
10 a 14 |
0,22 |
0,22 |
0,44 |
15 a 19 |
1,00 |
1,22 |
2,22 |
20 a 24 |
2,13 |
0,88 |
3,00 |
25 a 29 |
3,00 |
1,88 |
4,88 |
30 a 34 |
1,67 |
1,50 |
3,17 |
35 a 39 |
2,33 |
0,67 |
3,00 |
40 a 44 |
1,83 |
0,67 |
2,50 |
45 a 49 |
1,17 |
0,33 |
1,50 |
50 a 54 |
0,80 |
0,80 |
1,60 |
55 a 59 |
2,50 |
1,00 |
3,50 |
60 a 64 |
1,50 |
1,50 |
3,00 |
65 a 69 |
2,33 |
1,33 |
3,67 |
70 a 74 |
3,00 |
1,00 |
4,00 |
75 a 79 |
0,00 |
3,00 |
3,00 |
80 a 84 |
2,00 |
2,00 |
4,00 |
> 84 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
Fig.
4
- IARC. Cancer incidence in five continents. Vol IV. Scientific Publications. Edits.:
J.Waterhause, C.Muir,
K. Shanmugaratnam y J. Powell. Lyon, 1982. - IARC. Cancer incidence in five continents. Vol VI. Scientific Publications. Edits.:
J.Waterhause, C.Muir,
K. Shanmugaratnam y J. Powell. Lyon, 1992. - Morente MM. Cancer en Toledo 1980-1984. Consejeria de Sanidad, Bienestar social y Trabajo. Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha. Toledo, 1986.
- Morente MM. Implicaciones pronosticas y patogénicas de la expresión de proteínas oncogénicas y codificadas por genes supresores en el linfoma de Hodgkin. Tesis Doctoral. Universidad de Alcalá de Henares. Mayo, 1998.
- OMS. Estadísticas sobre el cancer. Serie informes técnicos nº 632. Ginebra, 1979.