Transcript Medidas epidemiológicas de asociación Saeed Akhtar, PhD Profesor Asociado, Epidemiología División de Epidemiología y Bioestadística Universidad Aga Khan, Karachi, Pakistán Email.

Medidas epidemiológicas
de asociación
Saeed Akhtar, PhD
Profesor Asociado, Epidemiología
División de Epidemiología y Bioestadística
Universidad Aga Khan,
Karachi, Pakistán
Email
1
Medidas epidemiológicas de asociación
• Objetivos de la conferencia
Al terminar la conferencia el lector deberá ser
capaz de:
•Computar e interpretar Riesgo Relativo
(RR) y Razón de Momios (RM, OR)
como medidas de asociación entre la
exposición y la enfermedad
• Entender cuando RM (OR) se aproxima
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a RR
Definiciones
Asociación
• Una relación estadística entre dos o más variables
Riesgo
• Probabilidad condicional o no condicional de la
ocurrencia de un evento en el tiempo
• Probabilidad de un individuo de desarrollar una
enfermedad o cambio en el status de salud en un
intervalo de tiempo fijado, condicional a que el
individuo no muera durante el mismo periodo de
tiempo.
Riesgo absoluto
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Asociación entre exposición y
enfermedad
• Pregunta:
¿Hay exceso de riesgo asociado con una exposición?
• Objetivo:
Determinar si ciertas exposiciones están asociadas con
una enfermedad
• Metodología:
Uso de uno de los diseños de estudio
epidemiológicos
Cohorte
Casos-controles
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Estudio cohorte
• Evalúa la incidencia acumulada (CIE+) de
enfermedad en el grupo expuesto (Riesgo
absoluto)
• Evalúa la incidencia acumulada (CIE-) de
enfermedad en el grupo no expuesto (Riesgo
absoluto)
e.g. Riesgo de enfermedad coronaria (CHD) entre fumadores
Riesgo a 1 año de CHD entre fumadores (CIE+)*
CHD
Sí
No
Total
Fumadores 84
2916
3000
CIE+ = 84/3000 = 28/1000/año (riesgo en 1 año de CHD entre
fumadores)
Cont.5
Riesgo de entre no fumadores
• Riesgo a 1 año de EC en no fumadores (CIE-)
EC
Si
No
• No fumadores
874913 5000
CIE-= 87/5000=17.4/1000/año (riesgo
a1
año de EC en no fumadores)
Cont.
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Evaluación de exceso de riesgo (Dos métodos)
a. Razón
RR (Razón de dos riesgos; razón de Riesgos;
Riesgo Relativo) CIE+ / CIE- = 28/17.4 = 1.6
Interpretación de RR
Fumadores fueron 1.6 veces más probable 1ue
desarrollaran EC que los no fumadores
b. Diferencia
Diferencia de dos riesgos (Diferencia de
riesgos)*
CIE+- CIE- = 28.0 – 17.4 = 10.6
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RM (OR) (Razón de momios, Momios
relativos)
•En estudio casos-controles no podemos calcular la
incidencia acumulada (CI) o el riesgo de inicdencia
(IR), por lo tanto, por lo tanto no podemos calcular
el RR “directamente”.
• RM como medida de asociación entre exposición
y enfermedad es usada cuando los datos son
reunidos en un estudio de casos y controles
• RM puede obtenerse, sin embargo, de un
estudio cohorte,y puede usarse en lugar del RR.
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RM en estudios casos-controles y
cohorte
• Estudio cohorte
Razón de la proporción de expuestos quienes
desarrollaron la enfermedad con la proporción
de no expuestos quienes desarrollaron la
enfermedad
• Estudio de casos - controles
Razón de la proporción de casos quienes
estuvieron expuestos con la proporción de
controles quienes no estuvieron expuestos.
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Razón de Momios
• Momio es la razón de dos
probabilidades
i.e. Probabilidad de que un evento ocurra/ 1Probabilidad de que el evento no ocurra
• Momio se refiere a una entidad sola
• Si un evento tiene la probabilidad
P, luego el momio del mismo
evento es P/1-P
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Derivación de RM en un estudio cohorte
P D+|E+ = (expuestos desarrollaron enfermedad) = a/(a+b)
P D-|E+ = (expuestos no desarrollaron la enfermedad) = b/(a+b)
Momio de desarrollar la enfermedad entre expuestos =
D+|E+/1-P D-|E+ = a/(a+b)
b/(a+b) = a/b
P D+|E- = (no expuestos desarrollaron la enfermedad) = c/(c + d)
P D-|E- = (no expuestos no desarrollaron la enfermedad)= d/(c + d)
Momio de desarrollar enfermedad entre los no expuestos =
= PD+|E-/1-P D+|E- = c/(c+d)
d/(c + d) = c/d
Razón de Momios = a/b : c/d = ad/bc
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RM en estudio de casos controles
 En estudios de casos controles, RR no puede
calcularse directamente para determinar la
asociación entre exposición y enfermedad.
 No conocemos el riesgo de enfermedad entre
expuestos y no expuestos, ya que iniciamos
reclutando casos y controles.
 Podemos usar RM como medida de asociación
entre la exposición y enfermedad en un estudio de
casos controles.
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RM en estudio casos y controles
Probabilidad de caso expuesto = Pcaso
Probabilidad de caso no expuesto =1-Pcaso
Momio de caso expuesto = Pcaso/1- Pcaso
Probabilidad de control expuesto = Pcontrol
Probabilidad de control no expuesto =1-Pcontrol
Momio de control expuesto = Pcontrol/ 1-Pcontrol
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Derivación de RM en un estudio de casos controles
Probabilidad de exposición entre casos
= a /(a + c)
Probabilidad de no exposición entre casos = c /(a + c)
Momio de exposición entre casos = a/c
Probabilidad de exposición entre controles = b/(b + d)
Probabilidad de no exposición en controles = d/(b + d)
Momio de exposición entre controles = b/d
RM = ad/bc
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Ejemplo
RM en estudio de casos - controles
• Cirugía
anterior
• Si
• No
»
Status VHC
VHC+
VHC59
168
54
48
113
216
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Momio de cirugía anterior en VHC+
P1 (cirugía entre VHC+)
=
59/113
1-P1 (No cirugía entre VHC+) =
54/113
Momio de cirugía entre VHC+ ) = 59/54 = 1.09
Momio de cirugía anterior entre VHCP2 (cirugía entre VHC-)
= 168/216
1-P2 (No cirugía entre VHC-) = 48/216
Momio de cirugía entre VHC- = 168/48 = 3.5
RM
=
3.50/1.09 = 3.21
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¿Cuando la RM es un buen estimado de la RR?
 En estudios casos controles puede calcularse como
medida de asociación
 En estudio cohorte RR o RM es una medida válida de
asociación
 ¿Cuando se puede calcular un RR de un estudio de
casos y controles?
*Cuando la prevalencia de la exposición entre los
casos estudiados es casi similar a la prevalencia de
los sujetos enfermos en la población de donde
tomamos los casos.
*Prevalencia de exposición entre controles
estudiados es similar a la prevalencia en la población
no enferma de donde se extrajeron los casos.
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*Enfermedades raras (IC < 0.1)
Estudio de casos – controles pareados
 Pareado: en un estudio de casos – controles
pareados cada caso es pareado a un control de
acuerdo a variables que se sabe están
relacionadas al riesgo de enfermedad, edad,
sexo, raza
Datos son analizados en términos de pares de
caos-controles más que sujetos individuales
 Cuatro tipos de combinaciones de casocontroles son posibles en cuanto a la historia de
la exposición.
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Pares concordantes son ignorados ya que
no contribuyen al cálculo del efecto estimado
(RM)


Pares discordantes de casos y controles
son usados para calcular la RM pareada.

RM pareada = razón de pares
discordantes = b /c
por ejemplo # de pares en los que los
casos están expuestos / # de pares en que los
controles están expuestos
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Ejemplo:
Factores de riesgo para tumores cerebrales en niños.
Hipótesis = niños con aumento de peso al nacer
tienen mayor riesgo para algunos tipos de cáncer en
la infancia.
Casos
=
Niños con tumores cerebrales
Controles = Niños normales
Exposición = Peso al nacer > 8 lbs.
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Ejemplo
Normal Controles
8+ 1b <8 1b
8 + 1b
Cases <8 1b
Total
Razón de
momios
Total
8
18
26
7
38
45
15
56
71
18/7 = 2.57
χ2 = 4.00; P = 0.046
La interpretación es la misma que antes
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