MODULO 2
MEDICIONES
EN
EPIDEMIOLOGIA
¿Qué aporta la Bioestadística a la Epidemiología?
Al describir la ocurrencia de una determinada enfermedad en una
población en particular y mediante la cuantificación de las
observaciones que realizamos, podemos extraer conclusiones acerca
del fenómeno observado. Pero cuando queremos comparar nuestros
resultados con observaciones acerca de la misma enfermedad en
otras poblaciones, o bien en la misma población en diferentes
momentos en el tiempo, entonces, comenzamos a necesitar de la
Bioestadística como herramienta fundamental de la Epidemiología
para la cuantificación de los fenómenos de Salud-Enfermedad en la
población. La Bioestadística nos permite expresar
numéricamente las observaciones realizadas.
Por medio de la Estadística Descriptiva, podemos clasificar,
organizar y resumir los datos que obtenemos, logrando un resumen
completo y una visión general del fenómeno que estamos
investigando.
Por otra parte, la Estadística Inferencial, nos da la posibilidad de
que, a partir del estudio de sólo un subgrupo de la población
(muestra), podamos estimar o inferir lo que ocurre en la totalidad de
la población. Asimismo, nos permite también determinar si la
presencia de un evento en particular fue simplemente mera
casualidad. Cuando estudiamos el proceso de Salud y Enfermedad,
la Estadística Inferencial nos permite conocer lo que ocurre en toda
una población a partir del estudio de una muestra, logrando una
visión integradora de lo que se desea investigar.
FUENTES DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA
Una de las primeras reglas que se debe cumplir al
difundirse información estadística de cualquier tipo, es la
cita clara y precisa de la "fuente de información" de los
datos presentados.
Sin entrar en mayores detalles, puede decirse a grandes
rasgos que las fuentes de información de datos
estadísticos son dos
Fuentes primarias o de recolección directa
constituidas por el conjunto de datos obtenidos por medio de
diferentes métodos "planeados y provocados por el mismo
investigador de acuerdo a los fines de su estudio".
Ejemplos: los datos obtenidos por medio de observaciones,
encuestas personales y encuestas auto-administradas; etc.
Fuentes secundarias o documentales
de las que obtendremos datos ya "existentes" y que son
elaboradas por otras personas o instituciones con fines
diferentes a los planteados para una determinada
investigación.
Ejemplos: los certificados de defunción, publicaciones del
censo, registros personales, clínicos y de otros tipos; etc.
Es indudable que ambas fuentes presentan diferencias
incuestionables:
1. Las fuentes secundarias resultan mucho más económicas,
ya que usualmente sólo se requiere la consulta a
publicaciones, registros, bases de datos, etc. elaborados y/o
difundidos por otras entidades.
2. Como contrapartida, esas fuentes pueden contener errores de
transcripción, agrupamientos excesivos o incomparables,
definiciones insuficientes, y otras limitaciones originadas en
un enfoque diferente entre quien genera la información, y el
usuario que la reproduce.
3. Las fuentes primarias usualmente incluyen aclaraciones y
definiciones detalladas sobre la información que se difunde,
mención de la metodología utilizada para obtener la
información, las limitaciones u omisiones cometidas, etc.
4. Los principales inconvenientes de éstas son: el costo de
obtención y los conocimientos que se requieren para
posibilitar una recopilación, procesamiento y análisis
eficientes.
¿Cuáles son las fuentes de datos que se pueden utilizar?
• Unidades de Salud de los sectores público, social y privado: planillas de
consultorio externo, guardia e internación, farmacia, medicina por imágenes,
registros administrativos, servicio social, libros de partos, otros.
• Estadísticas vitales: comprenden, entre otras, las tasas de mortalidad y
natalidad elaboradas por el Ministerio de Salud.
• Datos administrativos: Registros de Obras Sociales, compañías de seguro,
registros de ausencia de personal o escolares, exámenes prelaborales y
prenupciales, otros.
• Laboratorios: registros de los resultados de análisis bacteriológicos o de
pruebas serológicas especiales.
• Bancos de sangre: registro de donantes con pruebas serológicas positivas
para el VIH, Chagas, Sífilis, etcétera.
• Registros especiales: realizados por sociedades científicas, clínicas y
hospitales sobre tumores, diabetes, malformaciones, etcétera.
• Otras fuentes: encuestas especiales, medios de difusión, rumores, etcétera.
Los indicadores de salud funcional tratan de medir el
impacto de los problemas de salud en la vida diaria, como por
ejemplo la capacidad para llevar a cabo actividades
cotidianas, lesiones y accidentes en el hogar y el lugar de
trabajo, y años de vida libres de discapacidad. Los datos se
obtienen generalmente a través de encuestas y registros de
discapacidades. Los índices de calidad de vida incluyen
variables de función tales como la actividad física, la presencia
de dolor, el nivel de sueño, de energía, o el aislamiento social.
Los indicadores de morbilidad miden la frecuencia de
problemas de salud específicos tales como infecciones,
cánceres, accidentes en el trabajo, etc. Las fuentes de datos
suelen ser registros de hospitales y servicios de salud,
notificación de enfermedades bajo vigilancia y encuestas de
seroprevalencia y de autoreporte de enfermedad, entre otros.
Cabe mencionar que las enfermedades crónicas, por su larga
evolución, requieren de monitoreo de etapas clínicas, por lo
que es preferible contar con registros de enfermedad (cáncer,
defectos congénitos).
Los indicadores de mortalidad general o por causas
específicas permiten comparar el nivel general de salud e
identificar causas de mortalidad relevantes como accidentes,
tabaquismo, etc. El registro de la mortalidad requiere de la
certificación de la muerte, para lo cual se usa el Certificado
Médico de Defunción. La mortalidad se presenta comúnmente
como números crudos, proporciones, o tasas por edad, sexo y
causas específicas.
Además de la medición del estado de salud, también es
necesario medir el desempeño de los servicios de salud.
Tradicionalmente esta medición se ha enfocado a insumos y
servicios; en la actualidad se considera preferible medir los
procesos y funciones de los servicios de salud.
Conjuntamente con los indicadores mencionados, la medición
en salud requiere de la disponibilidad de datos sobre
características relevantes de la población (variables), tales
como su tamaño, composición, estilos de vida, clases
sociales, eventos de enfermedad, nacimientos y muertes.
Medición: Es el procedimiento de aplicar una escala estándar
a una variable o a un conjunto de valores.
Para permitir las comparaciones a lo largo del tiempo en una
misma población o bien entre poblaciones diferentes, se
requiere de procedimientos de medición estandarizados.
La medición del estado de salud requiere sistemas
armonizadores y unificados como la Clasificación Estadística
Internacional de Enfermedades y Problemas Relacionados
con la Salud (CIE), en su Décima Revisión.
http://ais.paho.org/classifications/Chapters/
Para la correcta toma de decisiones en todos los niveles de
los servicios de salud, basada en información pertinente, es
necesaria la capacitación permanente del equipo local de
salud y de sus redes en la recolección, manejo, análisis e
interpretación de datos epidemiológicos.
VARIABLES ESTADÍSTICAS
Una variable es una función que asocia a cada elemento de la
población la medición de una característica, particularmente
de la característica que se desea observar.
Puede definirse como variable estadística a "todo aquello
posible de tomar valores diferentes de unidad en unidad".
Las variables pueden ser de características muy diversas, y de
acuerdo al tipo de resultado que pueden tomar, se las puede
clasificar de distintas formas.
CLASIFICACIÓN DE VARIABLES
Cuantitativas:
aquellas cuyos resultados se expresan en forma numérica (con
cantidades). Se dividen en discretas y continuas.
Cualitativas:
aquellas cuyos resultados se expresan en palabras o no
numéricamente (con cualidades).
Variable Cuantitativa Discreta
aquellas cuyos resultados numéricos solo toman algunos
valores del campo de definición de la variable. Sus
modalidades son valores enteros.
Ejemplos: Cantidad de consultas médicas en una región,
Número de internaciones anuales por una patología
determinada en un hospital , Cantidad de enfermeros en un
hospital, etc.
Variable Cuantitativa Continua
aquellas que, teóricamente, pueden tomar como resultado
cualquier valor dentro del campo de definición de la variable.
Sus modalidades son valores reales.
Ejemplos: Peso al nacer, Glucosa en sangre, Índice de masa
corporal, etc
Variable Cualitativa Nominal
aquellas cuyos resultados no expresan dimensión ni orden
entre las variables. Por ejemplo, cuando sus posibles valores
son: "sí" y "no".
Ejemplos: Servicio de internación, Grupo sanguíneo, Obra
social, Causa de defunción, etc.
Variable Cualitativa Ordinal
aquellas cuyos resultados expresan dimensión u orden entre
las variables.
Ejemplos: Estado de salud (muy saludable, saludable, poco
saludable) Nivel de concentración (bajo, medio, alto), etc.
ESCALAS DE MEDICIÓN
Las escalas de medición son el conjunto de los posibles valores
que una cierta variable puede tomar. Por esta razón, los tipos
de escalas de medición están íntimamente ligadas con los tipos
de variables. Su clasificación es:
I. La escala de medición nominal: es la que incluye los
valores de las variables nominales, que no tienen un orden
preestablecido y son valores mutuamente excluyentes.
II. La escala de medición ordinal: es la que incluye los
valores de las variables ordinales que pueden ser ordenadas
en un determinado orden, aunque la distancia entre cada uno
de los valores es muy difícil de determinar.
III. La escala de medición de intervalo: a la que le
corresponden las variables numéricas. En esta escala de
medición se encuentra un orden muy establecido y la
distancia entre cada uno de los valores puede ser
determinada con exactitud. Es posible observar que cada uno
de dichos intervalos miden exactamente lo mismo.
Es importante mencionar considerar los tipos de escalas de
medición, pues sólo en algunos tipos de escalas de medición
se podrán aplicar algunas de las herramientas estadísticas que
se verán en este módulo. Esto es porque, mientras que para
las escalas de intervalo es posible calcular proporciones,
porcentajes y razones, y además la media, la mediana, la
moda, el rango y la desviación estándar; para el caso de las
escalas nominal y ordinal no se pueden aplicar éstas últimas,
restringiéndose las opciones al cálculo de proporciones,
porcentajes y razones.
Las Medidas de Resumen
Las medidas que utilizaremos según las variables que
estemos trabajando pueden clasificarse en:
• Medidas de frecuencia: razón, proporción o porcentajes
y tasas.
• Medidas de tendencia central: media, mediana y moda.
• Medidas de dispersión: rango, desvío estándar.
• Medidas de orden: centiles, cuartiles.
MEDIDAS DE FRECUENCIA
Razón
Esta medida de frecuencia se emplea para variables de tipo
nominales. Razón es una división que no implica ninguna
relación específica entre el numerador y el denominador. Esto
quiere decir que el numerador y el denominador llevan unidades
diferentes y en numerador no se encuentra incluido en el
denominador.
Por ejemplo: En un grupo de 300 pacientes con infarto agudo de
miocardio (IAM) que estoy estudiando hay 200 varones y 100
mujeres puedo decir que la razón hombre : mujer es en este
caso de 2:1. Por cada 2 varones hay una mujer.
En otras palabras, una razón es el número de observaciones del
grupo de pacientes con IAM de sexo masculino dividido por el
número de pacientes con IAM de sexo femenino; establece la
relación de una parte con otra parte.
Proporciones o Porcentajes
La proporción es una medida de frecuencia en la que se
expresa qué parte del total de observaciones presenta
determinada característica. El numerador está incluido en el
denominador.
Siguiendo con el ejemplo anterior decimos que del total de
pacientes con IAM que en nuestro estudio son 300, 200 son
varones vistos por lo tanto la proporción de varones es de 200/
300= 0,66. Este número puede ser expresado como porcentaje
diciendo que el 66 % de los enfermos son varones.
Tasas
La tasa es una medida que expresa el número de eventos
ocurridos y en una población determinada. Las tasas se
describen como medidas de frecuencia en las que una medida
de tiempo es parte intrínseca del denominador. En el
numerador aparecen los eventos (casos nuevos de
enfermedad, defunciones, etc) y en el denominador la
población de estudio de donde provienen los casos, durante el
período en que fueron estudiados.
Lo que distingue a una tasa de las proporciones y de las razones es
que:
1. En la tasa se relaciona un evento con la población en riesgo de
presentar ese evento.
2. Para expresar una tasa debe incluirse en el denominador el tiempo
durante el cual las personas estuvieron en riesgo de presentar el
evento (tiempo en riesgo).
3. Se multiplican por una constante (1 0 o múltiplos de 1 0) que
facilita la comparación de tasas de poblaciones diferentes, aún
cuando las mismas sean de diferente tamaño. Esta constante
nunca debe ser mayor que la población en riesgo. Ejemplo: Si la
población total es de 3.000 personas, multiplicaremos por 1 .000,
no deberíamos multiplicar por 1 0.000 como constante.
En el campo de la salud la tasa es una medida muy utilizada
porque, como mencionamos, permite medir de alguna manera
la frecuencia de un evento (habitualmente una enfermedad) en
una determinada población "expuesta" o "en riesgo" de
experimentar dicho evento en un determinado período de
tiempo y comparar entre poblaciones.
Tasas Brutas y Tasas Específicas
Las tasas de todas las personas enfermas o muertas se
denominan tasas brutas (totales o generales). En este tipo de
tasas se consideran todas las causas y características de los
sujetos. Se construyen con el número total de eventos
(enfermos o muertos) por unidad de tiempo en la población
total.
Por ejemplo, la tasa de mortalidad de una población es una
tasa bruta.
Sin embargo, normalmente nos interesan más las enfermedades
que causan casos o muertes, las características de las personas
involucradas, etc. El cálculo de las tasas de sucesos de
enfermedades en determinados grupos da por resultado tasas
específicas.
Por ejemplo, podemos calcular tasas específicas por
enfermedad (tasa de incidencia de cáncer de pulmón); por edad
(tasa de mortalidad infantil); por enfermedad y edad (tasa de
incidencia de accidentes de hogar en niños menores de 5 años).
Comparación de tasas
Cuando se utilizan tasas para comparar los riesgos de muerte
o de enfermedad en dos poblaciones diferentes, por ejemplo,
dos hospitales, o dos ciudades, o dos fábricas, es muy
importante considerar si estas poblaciones difieren en algún
factor que se sabe influye en el riesgo de morir o contraer la
enfermedad.
Por ejemplo, si se desea evaluar las tasas de mortalidad por
neumonía de dos hospitales diferentes, es muy importante
considerar la distribución por edades de las personas con
neumonía en uno y otro hospital. Si en uno de los hospitales
los pacientes con neumonía son más añosos, las tasas serán
seguramente mayores debido a esta diferencia en la edad de
la población afectada. Así como la edad también podrían
considerase otros factores que se saben asociados con peor
pronóstico pacientes con neumonía (inmunosupresión, bajo
nivel socioeconómico, etcétera).
Para evitar esta confusión que genera la presencia de estos
factores denominados factores de confusión, al momento de
comparar tasas se utiliza un procedimiento denominado
estandarización o ajuste de tasas. Por medio de este método
se calculan tasas brutas hipotéticas para cada grupo de
comparación ("tasas estandarizadas"). Estas tasas, si bien
son hipotéticas, son comparables, y permiten determinar en
que medida se diferencian las dos poblaciones respecto al
riesgo de enfermar o morir por el evento en consideración.
Medidas de morbilidad
La enumeración o recuento de casos de enfermedad (así
como de nacimientos y defunciones, junto con estimados
censales de la población y sus características), constituyen los
datos básicos que permiten a los servicios de salud obtener un
mejor conocimiento sobre las condiciones de salud y
enfermedad en las poblaciones y, por tanto, desempeñarse
más eficientemente.
Consideremos, como ejemplo, un área geográfica determinada en un
país de América Latina. En la población se observaron 60 casos de
tuberculosis en el año 1995. Un nuevo recuento en el 2000 demostró
la existencia de 80 casos en la población.
Casos de tuberculosis en una comunidad latinoamericana por
unidad de tiempo. 1995-2000
Los hechos que podrían explicar la diferencia observada se pueden resumir
como sigue:
• la atención a los enfermos y las demás medidas de control fueron
inadecuadas y por ello se produjo un aumento en el número de casos;
• las medidas de búsqueda activa y/o un cambio en la definición de caso
de tuberculosis permitieron una mejor identificación de casos antes
desconocidos, dando la impresión de aumento de la enfermedad en la
población;
• ciertos factores socioeconómicos, independientes de las medidas de
control, provocaron un aumento de la enfermedad (crisis económicadesempleo-desnutrición); y/o,
• hubo un aumento de la población local, por crecimiento natural o por
inmigración neta (atracción por oferta de empleo en áreas de desarrollo
industrial).
Casos de tuberculosis en una población latinoamericana por unidad de
tiempo. 1995-2000.
Observamos que si bien hubo un aumento de 60 a 80 en el número de
casos, también aumentó de 30.000 a 50.000 la población en el mismo
periodo. Por tanto, lo que deseamos comparar es la diferencia entre 60
casos en 30.000 personas y 80 casos en 50.000.
Es decir,
Un cálculo sencillo nos permitirá la comparación más directa:
• en 1995: 60 / 30.000 = 0,0020
• en 2000: 80 / 50.000 = 0,0016
Con el fin de facilitar la comparación, expresando la proporción en
números enteros y no decimales, se acostumbra multiplicar el
resultado por 100, 1.000, 10.000 o 100.000, según nuestra
conveniencia o siguiendo una convención preestablecida. En el
ejemplo, si multiplicamos el resultado de la división entre casos y
población por 10.000, obtendremos:
• en 1995: 20 casos por 10.000 habitantes
• en 2000: 16 casos por 10.000 habitantes
Ello nos permite indicar que hubo una disminución de la
prevalencia de tuberculosis en ese período de tiempo y en esa
comunidad latinoamericana.
Prevalencia de tuberculosis en una comunidad latinoamericana
El cálculo realizado fue el de la proporción de prevalencia de la
tuberculosis (en el área específica, en los años 1995 y 2000).
Prevalencia: es la medida del número total de casos
existentes, llamados casos prevalentes, de una enfermedad en
un punto o periodo de tiempo y en una población determinados,
sin distinguir si son o no casos nuevos. La prevalencia es un
indicador de la magnitud de la presencia de una enfermedad u
otro evento de salud en la población.
Desde el punto de vista epidemiológico, hay mayor interés en conocer
específicamente cuántos casos nuevos de una enfermedad aparecen
en una población durante un período de tiempo. Más concretamente,
es importante conocer cuántos casos nuevos surgen de una población
que está en riesgo de padecer una determinada enfermedad o daño a
la salud; es decir, un indicador de la rapidez de cambio del proceso
dinámico de salud y enfermedad en la población. La medida de
ocurrencia de casos nuevos de enfermedad en una población en
riesgo en un tiempo determinado se denomina incidencia. En general,
la incidencia nos da una idea del riesgo promedio que tienen los
individuos en la población de padecer la enfermedad, así como evaluar
la eficacia de las acciones de control adoptadas.
Incidencia: es la medida del número de casos nuevos,
llamados casos incidentes, de una enfermedad originados de
una población en riesgo de padecerla, durante un periodo de
tiempo determinado. La incidencia es un indicador de la
velocidad de ocurrencia de una enfermedad u otro evento de
salud en la población y, en consecuencia, es un estimador del
riesgo absoluto de padecerla.
En los cálculos de incidencia y de prevalencia siempre es
importante dejar bien claro a qué población y a qué momento o
período de tiempo se refieren. Pueden relacionarse a la
población entera de una región o a un grupo específico que
estaría expuesto al problema.
Así, el denominador de incidencia de cáncer de cuello de útero
debería incluir únicamente a mujeres y el de incidencia de
gonorrea a población sexualmente activa.
Por ejemplo, la incidencia de gastroenteritis, en la Provincia del Sur,
durante el mes de diciembre de 2001 fue de 20 por mil en niños de 5
a 10 años. Es decir,
Conviene precisar que las fórmulas sobre incidencia que acabamos
de presentar en este ejemplo corresponden específicamente a lo que
se denomina incidencia acumulada. Al calcularse como el cociente
entre el número de casos nuevos y el tamaño de la población en
riesgo en un periodo de tiempo, la incidencia acumulada asume que
todos los individuos de la población en riesgo estuvieron
efectivamente en riesgo de presentar la enfermedad durante todo el
periodo de tiempo observado. Intuitivamente sabemos que esto raras
veces ocurre así; en principio porque al momento de presentar la
enfermedad, la persona deja de estar en riesgo (deja de “pertenecer
al denominador”), pues se convierte en caso (“pasa al numerador”).
Tasa de Incidencia Acumulada
Mientras que la incidencia acumulada es una proporción, la tasa de
incidencia acumulada es una tasa porque el denominador es el tiempo
en riesgo de la población estudiada. Sin embargo, no siempre puede
calcularse este tiempo en riesgo dado que:
• Frecuentemente, no es posible excluir el tiempo en que los
individuos que se enferman ya no están en riesgo.
• En otras ocasiones, es imposible identificar el período de
exposición de cada uno de los miembros de la población
estudiada.
Por este motivo, el tiempo en riesgo se determina mediante una
aproximación, resultado de multiplicar el tamaño promedio de la
población observada por la duración del período, generalmente un
año.
Tasa de incidencia acumulada =
Casos nuevos
N° de individuos a mitad del período
x factor
Densidad de Incidencia
Es el número de nuevos casos registrados, dividido por la
suma de los períodos de tiempo en riesgo correspondientes a
todos los individuos en estudio. Esta sería la "verdadera tasa
de incidencia", porque en este caso se conocen los tiempos en
riesgo de cada uno de los individuos y no se recurre a una
aproximación como lo es la tasa de incidencia acumulada.
Esta medida se utiliza cuando la población observada es
inestable en el tiempo, es decir, cada sujeto ha estado "en riesgo"
o expuesto al evento de interés por períodos de tiempo distintos,
ya sea por abandono del estudio, por contraer la enfermedad,
etc. Es una medida útil para el seguimiento de poblaciones
dinámicas en las que ingresan y salen individuos.
Su unidad de tiempo es personas-unidad de tiempo utilizada para
el estudio (personas-años, personas-días, etc.). Una persona-año
representa un individuo en riesgo de desarrollar la enfermedad
durante un año.
Para poner un ejemplo, supongamos que seguimos durante 5 años a
personas que trabajaron expuestas a radioactividad durante distintos
períodos de tiempo.
En el gráfico siguiente
Duración de exposición a la radioactividad de
los trabajadores en seguimiento.
representamos los
distintos períodos de
seguimiento. Los puntos
representan las personas
que desarrollaron la
enfermedad, las cruces
las personas que se
perdieron para el
seguimiento.
La principal utilidad de la incidencia es que permite medir el riesgo que
un grupo de individuos desarrolle una enfermedad. Más adelante le
explicaremos el enfermedad mientras duró el estudio. Las personas
E y H fueron seguidas durante 2 años y no pudieron ser luego
ubicadas (se perdieron para el seguimiento). Las personas F y G
fueron seguidas durante 3 años y luego desarrollaron la
enfermedad.
1) ¿Cuántas personas año expuestas nos plantea este ejemplo? En
total 24 personas/ año fueron seguidas en el ejemplo calculamos
desde el caso A al J:
1 + 1 + 5 + 5 + 2 + 3 + 3 + 2 + 1 + 1 = 24 personas año.
2) ¿Cuál es la densidad de incidencia en este caso? Hubo 6 casos
nuevos en 24 personas año expuestas, por lo tanto, la densidad de
incidencia fue de:
6 casos nuevos/ 24 personas año seguidas = 0,25 x 10 = 2,5 casos
por cada 10 personas año expuestas.
3) ¿Cuál sería la incidencia acumulada? Hubo 6 casos nuevos en 10
personas inicialmente expuestas. Por lo tanto, la incidencia
acumulada sería:
6 casos nuevos / 10 personas inicialmente en riesgo = 0,6 x 10 = 6
casos nuevos cada 10 personas inicialmente expuestas.
Relación entre incidencia y prevalencia
Tanto la prevalencia como la
incidencia son medidas de
morbilidad (enfermedad) en la
población, pero difieren en que la
prevalencia mide el número de
personas que tienen la
enfermedad en un momento dado
(su magnitud) y la incidencia mide
los casos nuevos que se presentan
en un período determinado de
tiempo (su velocidad).
Note que si aumenta la incidencia (aparecen más casos nuevos) y el
número de muertes y recuperados se mantiene sin cambio,
aumentará la prevalencia. Si aumenta la mortalidad o más gente se
recupera y la incidencia no cambia, la prevalencia disminuirá.
Supongamos que se introduce una nueva prueba que detecta la
presencia de enfermedad tempranamente en el período subclínico; el
resultado práctico será un aumento en la incidencia, en la duración de
la enfermedad y también en la prevalencia. Por otra parte, si se
introduce un medicamento que pospone o evita la mortalidad
prematura pero no cura definitivamente, el resultado también será un
aumento en la prevalencia.
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