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# Epidemiología descriptiva: persona, lugar y tiempo

- Concepto

La epidemiología descriptiva ordena los casos por quién, dónde y cuándo para ver patrones y proponer causas.

Actualizado 13 nov 2026

## Lo esencial

- Persona: edad (la variable más fuerte), sexo, ocupación, nivel socioeconómico, conductas y estado inmunitario.
- Lugar: mapa de puntos para ver conglomerados; mapa de tasas (coropletas) para comparar zonas de distinto tamaño.
- Tendencia secular: cambio a lo largo de años o décadas; variación estacional: repetición dentro del año; variación cíclica: picos cada varios años.
- Un mapa de puntos muestra dónde están los casos, no dónde está el riesgo: una zona muy poblada tendrá más puntos.
- La descripción genera hipótesis, pero no las prueba: no tiene grupo de comparación formal.

En esta página

- Lo básico Lo esencial
- Qué es
- Estructura
- Ejemplo resuelto
- Patrones de tiempo en epidemiología descriptiva
- Marcadores
- En la práctica
- Errores frecuentes

- Estudio Para recordar
- Póngase a prueba

- Conexiones Conexiones

## Qué es

La epidemiología descriptiva organiza los datos de salud según características de la persona, del lugar y del tiempo, y los expresa como tasas. Así muestra qué grupos, zonas y periodos tienen más carga, orienta los servicios y genera hipótesis que luego prueban los estudios analíticos. Sus herramientas propias son las tasas específicas, los mapas de puntos y de tasas, y las series de tiempo con sus tendencias.

## Estructura

- Persona: tasas específicas por edad y sexo, por ocupación o por grupo de vacunación.
- Lugar: mapa de puntos por domicilio o trabajo, mapa de tasas por municipio, diferencias urbano-rural.
- Tiempo: tendencia secular, estacionalidad, ciclos de varios años y la curva epidémica de un brote.

## Ejemplo resuelto

- Datos (inventados): municipio de 50 000 habitantes, población estable; casos de infección respiratoria aguda (IRA) grave: 1 500, 1 650 y 1 800 en 2023–2025.
- Tendencia secular: tasas de 30, 33 y 36 por 1 000; subió 10 % en 2024 (150/1 500) y ≈ 9 % en 2025 (150/1 650).
- Estacionalidad 2025: abril y mayo suman 540 casos; 540 / 1 800 = 30 % del año en 2 de 12 meses.
- Si fuera uniforme, 2 meses darían 2 / 12 ≈ 16,7 %; 30 / 16,7 ≈ 1,8 veces lo esperado en esos meses.
- Persona 2025: menores de 5 años, 600 casos en 4 000 niños = 150 por 1 000; resto, 1 200 en 46 000 ≈ 26,1 por 1 000.
- Razón de tasas por edad: 150 / 26,1 ≈ 5,75; los niños pequeños tienen casi seis veces la tasa del resto.
- Lugar: el mapa de puntos agrupa casos en dos barrios con viviendas hacinadas; se calculan sus tasas antes de concluir.
- Lectura: carga creciente, pico en lluvias y concentración en niños pequeños; hipótesis para un estudio analítico y para planear servicios.

## Patrones de tiempo en epidemiología descriptiva

| Patrón | Escala | Ejemplo típico | Qué sugiere |
| --- | --- | --- | --- |
| Tendencia secular | Años o décadas | Descenso de la mortalidad infantil | Cambios en condiciones de vida, servicios o diagnóstico |
| Estacional | Meses dentro del año | Infección respiratoria aguda en temporada de lluvias | Clima, vectores, agrupamiento de personas |
| Cíclica | Picos cada varios años | Enfermedades inmunoprevenibles con baja cobertura | Acumulación de susceptibles entre picos |
| Brote | Días o semanas | Diarrea tras un evento | Fuente común o propagación entre personas |

## Marcadores

- Persona
- Lugar
- Tiempo
- Mapa de puntos
- Tendencia secular
- Estacionalidad

## En la práctica

- Los informes de evento del INS y los análisis de situación de salud presentan los datos así: por edad, territorio y semana epidemiológica.
- La estacionalidad conocida permite reforzar camas, personal y vacunación antes del pico, no durante.
- Un cambio súbito en la tendencia obliga a preguntar primero si cambió la definición de caso, la notificación o la prueba diagnóstica.

## Errores frecuentes

- Leer un mapa de puntos como mapa de riesgo sin dividir por la población de cada zona.
- Comparar números absolutos entre años cuando la población creció.
- Atribuir una tendencia secular a la enfermedad cuando la explica un cambio en la codificación o en el acceso al diagnóstico.
- Comparar tasas crudas entre poblaciones con edades muy distintas sin estandarizar.

## Para recordar

Tres preguntas, tres herramientas: «quién» se responde con tasas por edad, «dónde» con mapas y «cuándo» con una serie de tiempo.

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## ¿Qué diferencia hay entre una variación estacional y una cíclica?

La estacional se repite dentro de cada año (por meses o temporadas); la cíclica produce picos cada varios años, a menudo por acumulación de susceptibles.

## ¿Por qué un mapa de puntos puede engañar sobre el riesgo?

Porque muestra dónde están los casos, no la población de cada zona; una zona muy poblada tendrá más puntos aunque su tasa sea igual o menor.

## ¿Cuál es la variable de persona que más influye en casi todas las enfermedades?

La edad; por eso se calculan tasas específicas por edad y se estandarizan las tasas antes de comparar poblaciones.

## Si los casos de un evento suben bruscamente un año, ¿qué conviene revisar antes de hablar de un aumento real?

Si cambió la definición de caso, la notificación, la prueba diagnóstica o la población: cualquiera de ellos cambia el conteo sin que cambie la enfermedad.

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## Conexiones

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Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.

Fuentes: [Principles of Epidemiology | Lesson 1 - Section 6](https://archive.cdc.gov/www_cdc_gov/csels/dsepd/ss1978/lesson1/section6.html) (Centers for Disease Control and Prevention, 2012); [The design, applications, strengths and weaknesses of descriptive studies and ecological studies](https://www.healthknowledge.org.uk/index.php/public-health-textbook/research-methods/1a-epidemiology/descriptive-studies-ecological-studies) (Health Knowledge (Faculty of Public Health), 2018).

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