Calculadora de tasa de incidencia: personas-año, incidencia acumulada y razón de tasas
Calcula la tasa de incidencia por 1,000 o 100,000 personas-año con intervalo de confianza exacto de Poisson, la incidencia acumulada (riesgo), el riesgo a partir de la tasa, la prevalencia esperada según la duración y la razón y diferencia de tasas frente a un grupo de comparación.
Cómo funciona
Tasa de incidencia = casos nuevos ÷ tiempo-persona · tiempo-persona (estimado) = N × t − ½ × casos × t · IC exacto = [χ²(α/2, 2c) ÷ 2, χ²(1 − α/2, 2c + 2) ÷ 2] ÷ tiempo-persona · incidencia acumulada = casos ÷ población en riesgo · riesgo = 1 − e^(−tasa × t) · prevalencia ≈ I × D ÷ (1 + I × D) · RTI = tasa₁ ÷ tasa₂, EE(ln RTI) = √(1/c₁ + 1/c₂)
La incidencia mide qué tan rápido aparecen casos nuevos. La tasa de incidencia (densidad de incidencia) divide los casos nuevos entre el tiempo-persona en riesgo, es decir, la suma del tiempo libre de enfermedad que cada persona estuvo en observación; así toma en cuenta a quienes entran tarde, abandonan el estudio o mueren por otra causa, y se expresa por 1,000 o 100,000 personas-año. La incidencia acumulada, o riesgo, es la proporción de una población en riesgo que desarrolla la enfermedad en un periodo determinado. Si no tienes el seguimiento de cada persona, la calculadora estima el tiempo-persona como lo enseñan los CDC: todos aportan el periodo completo, salvo los casos, que se suponen enfermos a la mitad. El intervalo de confianza predeterminado es el exacto de Poisson (Garwood), calculado con cuantiles de ji cuadrada, que mantiene su cobertura incluso con pocos casos; también se muestran la aproximación de Byar, el intervalo log-normal y el normal (Wald) para comparar. En periodos cortos y con eventos raros, la tasa y el riesgo coinciden; en seguimientos largos el riesgo se satura, y riesgo = 1 − e^(−tasa × tiempo) permite pasar de uno a otro. La prevalencia en estado estable es aproximadamente la incidencia por la duración promedio: P ÷ (1 − P) = I × D. Activa el grupo de comparación para obtener la razón de tasas de incidencia con su intervalo en escala logarítmica y un valor p medio exacto condicional, además de la diferencia de tasas.
Ejemplo resuelto
En un estudio de cohorte se siguió a 12,000 personas durante 2.5 años y aparecieron 48 casos nuevos. El tiempo-persona es 12,000 × 2.5 − ½ × 48 × 2.5 = 29,940 personas-año, así que la tasa de incidencia es 48 ÷ 29,940 = 0.001603 por persona-año, o 1.60 por 1,000 personas-año. El intervalo exacto de Poisson al 95% para 48 casos va de 35.39 a 63.64 casos, que divididos entre 29,940 dan 1.18 a 2.13 por 1,000 personas-año. La incidencia acumulada es 48 ÷ 12,000 = 0.40% en 2.5 años, y la tasa predice 1 − e^(−0.001603 × 2.5) = 0.40%, así que coinciden. Si la enfermedad dura 3 años en promedio, la prevalencia en estado estable es 0.00481 ÷ 1.00481 = 0.48%.
Fuentes: CDC, Principles of Epidemiology, Lesson 3: incidence rate and person-time · MetricGate, person-time rate: exact Poisson CI, IRR and rate difference formulas · MetricGate, cohort incidence rate (worked example with exact and normal CIs) · fmsb IRCIPois: exact Poisson CI for an incidence rate
Preguntas frecuentes
¿Cómo se calcula la tasa de incidencia?
Divide los casos nuevos entre el tiempo-persona total en riesgo y multiplica por una base como 1,000 o 100,000. En el ejemplo de los CDC, 16 casos nuevos en 6,400 personas-año dan 16 ÷ 6,400 = 0.0025, o 2.5 por 1,000 personas-año.
¿Qué diferencia hay entre tasa de incidencia e incidencia acumulada?
La tasa de incidencia usa tiempo-persona en el denominador y es una velocidad (casos por persona-año). La incidencia acumulada usa el número de personas en riesgo al inicio y es una probabilidad en un periodo dado. En el ejemplo de los CDC, los mismos 16 casos dan 2.5 por 1,000 personas-año pero 7.6 por cada 1,000 mujeres en cuatro años.
¿Cuándo conviene usar una tasa en lugar de un riesgo?
Cuando el tiempo de seguimiento cambia de una persona a otra: poblaciones abiertas, cohortes con abandonos o con entradas escalonadas, o estudios largos. El riesgo sirve para grupos cerrados con un seguimiento corto y completo, como un brote o una complicación quirúrgica.
¿Por qué se resta la mitad del tiempo de los casos?
Porque una persona que enferma deja de estar en riesgo; si los casos aparecen de forma pareja durante el periodo, cada uno aporta en promedio la mitad del seguimiento. Si tienes las fechas exactas, suma el tiempo real en riesgo y escríbelo como personas-año observadas.
¿Qué intervalo de confianza debo informar?
El intervalo exacto de Poisson es la opción estándar y vale con pocos casos. Con más de unos 30 casos, los intervalos de Byar y log-normal son casi iguales; el normal (Wald) puede bajar de cero y se queda corto cuando hay pocos casos.
¿Cómo comparo la incidencia de dos grupos?
Divide una tasa entre la otra para obtener la razón de tasas de incidencia. Su IC 95% es RTI × e^(±1.96 × √(1/c₁ + 1/c₂)). Si el intervalo no incluye el 1 y el valor p medio es pequeño, la diferencia es real.
Calculadoras relacionadas
Fórmulas epidemiológicas estándar (Principios de Epidemiología de los CDC, Rothman) con intervalos de confianza exactos y para muestras grandes. Los resultados dependen de la definición de caso, la búsqueda de casos y el diseño del estudio: sirven de orientación y no sustituyen el análisis formal de un epidemiólogo o de la autoridad sanitaria.