Resumen en español

Durante los últimos 50 años se han utilizado muchos indicadores para la planificación, monitoreo y evaluación de la situación de salud en general, y particularmente en epidemiología. Debates recientes han cuestionado la validez de algunos de los indicadores tradicionalmente usados tanto en salud pública como en la investigación epidemiológica. La validez de la razón de mortalidad proporcional (RMP), con frecuencia utilizada en epidemiología ocupacional, se ha sometido a revisión. Es importante explorar las relaciones matemáticas de la RMP y otros parámetros epidemiológicos tales como la razón de la densidad de la incidencia (RDI) y las medidas estandarizadas que de estas se deriven [razón estandarizada de la mortalidad/morbilidad (REM) y la razón estandarizada de riesgos (RER)]. Utilizando la tabla tetracórica y con un poco de álgebra se puede reconocer las relaciones matemáticas entre la RMP y otros parámetros epidemiológicos como la RDI, REM y RER. También se puede explorar su validez y los supuestos que la soportan. En términos generales existe una relación íntima entre estos parámetros, como se observa matemáticamente, que tiene que ver con la razón entre los eventos observados y los esperados o dicho de otra forma entre la razón de los eventos debidos a una causa determinada y el total de causas. Sin embargo, la relación de la RMP con la REM o la RER tiende a subestimar el verdadero riesgo relativo cuando la fuerza de la mortalidad es grande y subestimarlo en el caso contrario. Estas discrepancias o desviaciones de la hipótesis nula tienen que ver con el cumplimiento de los supuestos. Basados en el hecho de que la RMP es un parámetro basado en el numerador y su base es móvil, estas dos características hacen que su validez sea muy cuestionable. Por esta razón la selección de alguno de estos parámetros debe ser hecha, siempre, sobre bases epidemiológicas más que por los datos disponibles, como suele hacerse actualmente. Many health indicators have been used during the last fifthly years in order to planning, monitoring and evaluating the health situation and some other epidemiological measures have been used in scientific research. A recent debate suggests that some of these indicators do not have the validity they supposed to. PMR is frequently encountered in occupational epidemiology studies and published results are mostly presented as a measure of risk of developing of an occupational health event. We think it is useful to explore the mathematical relationship among PMR and IDR, SMR, SRR and to evaluate the degree of validity of the PMR as a function of the baseline taken. A simple look at the formulas (1 and 2), based on a 2 by 2 table, and with a little algebra, we showed the relationship between PMR and IDR, SMR and SRR. Mathematically speaking the general relationship takes the form of a combination according to the distribution of the person/time at risk on the reference population. In addition the PMR when based on the SMR or SRR underestimate the true relative risk when the mortality force is large and overestimate when this force is small (great o less than the null hypothesis, respectively). The discrepancies among these estimators depend upon whether or not the assumptions are met. We think that the PMR, as a numerator based parameter, is not a completely valid parameter, because its based is not fixed. Therefore, the choice among these estimators should be done based on epidemiology ground and not only on the availability of the data. The paper offers a formula and some examples for a better understanding of the relationship among PMR and IDR, SMR, SRR.