Transcript Presentazione di PowerPoint - Medicina del Lavoro

Seminari della Scuola di Specializzazione in Medicina del
Lavoro
Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”
Studi Caso Controllo in epidemiologia
occupazionale
Roma 16 ottobre 2009
Francesco Barone Adesi
Epidemiologia dei Tumori
Università di Torino
“The sophisticated use
and understanding of
case-control studies
is the most
outstanding
methodological
development of
modern
epidemiology.”
Kenneth Rothman, 1986
Modern Epidemiology
Breslow & Day, IARC 1980
Most highly cited (312 times)
Am J Epidemiol 1981-2002
Modified from Doll and Hill. BMJ 1950
Modified from Doll and Hill. BMJ 1950
Modified from Doll and Hill. BMJ 1950
Modified from Doll and Hill. BMJ 1950
Percentage of patients smoking different amounts of tobacco daily.
Men
Modified from Doll and Hill. BMJ 1950
Percentage of patients smoking different amounts of tobacco daily.
Women
Modified from Doll and Hill. BMJ 1950
Studi epidemiologici
¾ Studi sperimentali
¾ Studi osservazionali
ecologici
trasversali
coorte
caso controllo
caso coorte
……
Esperimenti
Esposti
Studi osservazionali
Eventi
Non esposti
Non eventi
Aspetti principali
¾ Negli studi caso-controllo i soggetti con una
determinata malattia (casi) ed i soggetti senza la
malattia (controlli) sono selezionati dalla
popolazione sorgente (Source population).
¾ La prevalenza dell’esposizione viene misurata e
paragonata tra casi e controlli.
¾ Il miglior modo per capire gli studi caso-controllo
è pensare ad uno studio di coorte
Source population: lavoratori di uno
stabilimento
tempo
decesso
Tumore
Source population: lavoratori di uno
stabilimento
Caso
Caso
Caso
tempo
Controlli
Tumore
studio caso-controllo
¾Gli eventi osservati sono i casi dello studio.
Sono poi classificati in base al loro stato di
esposizione
¾I controlli sono selezionati in maniera
casuale dalla Source population. Sono poi
classificati in base al loro stato di
esposizione
Negli studi caso-controllo si campiona
in base all’outcome
Source population
Fonte: Modificato da Shoenbach VJ and Rosamond WD. Understanding the fundamentals of
Epidemiology. An evolving text. Available at http://www.epidemiolog.net/evolving/
Esempio
¾Si vuole condurre uno studio caso-controllo
sul tumore del polmone nella città di Torino
¾Per due anni identifico ed intervisto tutti i
casi di tumore del polmone diagnosticati
negli ospedali di Torino
¾Selezione ed intervisto i controlli dalla
popolazione della città
¾Decido criteri di inclusioni equivalenti per i
casi e per i controlli
Source population
Il punto chiave è la definizione della Source population. Ci sono tre
possibilità:
1)
La Source population è una popolazione ben definita, come ad
esempio i residenti in una data città in un dato periodo.
2)
Esiste anche lo studio caso-controllo OSPEDALIERO: la
Source population è una popolazione determinata dalla
selezione dei casi. Ad esempio se i casi sono identificati in un
dato ospedale, i controlli sono tutte le persone che se avessero
avuto la malattia in studio, sarebbero stati ricoverati
nell’ospedale.
Lo studio Caso-controllo innestato nella coorte
3)
Un esempio di studio caso controllo di popolazione: lo studio di
Casale Monferrato sui fattori di rischio ambientali di mesotelioma
Modified from Maule et al. EHP 2007
Lo studio di Casale Monferrato sui fattori di rischio ambientali di
mesotelioma. Distanza delle abitazioni dei casi e dei controlli dallo
stabilimento Eternit
Modified from Maule et al. EHP 2007
Un esempio di studio caso controllo ospedaliero: lo studio di Doll
e Hill sulla associazione tra fumo di tabacco e tumore del polmone
Modified from Doll and Hill. BMJ 1950
Studi prospettici o storici: coorti
Passato
Esposizione
Studio di coorte storico
(retrospettivo)
Presente
Malattia
Futuro
Studio di coorte
prospettico
Esposizione
Malattia
Studi prospettici o storici
Passato
Esposizione
Presente
Malattia
Esposizione
Futuro
Studio Ca-Co storico
(retrospettivo)
Malattia
Studio Ca-Co
prospettico
Studi prospettici o storici
Passato
Presente
Esposizione
Malattia
Studio di coorte storico
(retrospettivo)
Esposizione
Futuro
Studio di coorte
prospettico
Esposizione
Malattia
Esposizione
Malattia
Studio Ca-Co storico
(retrospettivo)
Malattia
Studio Ca-Co
prospettico
Identificazione dei casi
¾ Si possono utilizzare i registri, come i registri
tumori:
- solitamente completi
- Si usano molto negli studi caso-controllo
retrospettivi
- I casi sono intervistati fuori dagli ospedali
- Ci può essere ritardo tra quando il caso è
identificato e quando viene intervistato
¾ Reclutamento negli ospedali e nelle cliniche
- Più costoso in termini economici ed organizzativi
- Completezza?
Selezione dei controlli
I controlli sono individui che sarebbero diventati casi dello
studio se avessero sviluppato la malattia. Appartengono alla
Source population.
A seconda della Source population:
1) Controlli di popolazione
2) Controlli ospedalieri Source
population
Casi
Controlli
Controlli di popolazione
I controlli di popolazione sono campionati da
una popolazione ben identificata sulla base
di:
1) Registri, come l’anagrafe, le liste elettorali,
i registri dei medici di base…
2) Numeri telefonici casuali
3) Vicini di casa
4) “migliore amico”, fratelli…
Controlli di popolazione: vantaggi e limiti
¾ E’ probabile che rappresentino la base dello studio
da cui provengono i casi
¾ Le caratteristiche dei controlli possono essere
estrapolate alla popolazione
¾ La proporzione di rispondenza può essere bassa
¾ La validità e la completezza delle interviste può
essere minore rispetto ai casi Æ le persone sono
meno motivate, diversa situazione di intervista
Controlli ospedalieri
¾ I controlli ospedalieri sono selezionati da pazienti
ricoverati allo stesso ospedale dove sono stati
identificati i casi
¾ L’assunto è che i controlli rappresentino la
popolazione che fa riferimento all’ospedale in cui
si conduce lo studio
¾ La proporzione di rispondenza è in genere più
elevata, la situazione di intervista è la stessa dei
casi, la validità e la completezza delle interviste
sono teoricamente simili per controlli e casi
¾ Campioni biologici possono essere ottenuti
facilmente
Controlli ospedalieri: limiti
C’è rischio di bias da selezione:
a.
b.
c.
Le persone malate ed ospedalizzate possono avere una
distribuzione dell’esposizione differente rispetto alla
popolazione generale Æ le diagnosi associate con
l’esposizione in studio devono essere escluse; i controlli
devono essere selezionati da numerose patologie differenti.
Un ospedale può avere diverse aree di riferimento a
seconda di diverse patologie.
L’esposizione in studio può essere associata alla
probabilità di essere ospedalizzati.
Valutazione dell’esposizione
Informazioni sull’esposizione devono essere
ottenute dai casi e controlli
¾Mediante intervista Æ attenzione: sono le
informazioni confrontabili?
¾Utilizzando dati già raccolti prima
dell’evento Æ ad esempio dati da cartelle
cliniche
Vantaggi degli studi casocontrollo
1. Sono un metodo efficiente per studiare
malattie rare ed esposizioni multiple.
2. Solitamente sono meno costosi in termini di
spesa e tempo rispetto agli studi di coorte.
Limiti
1. La selezione dei controlli può introdurre un
bias di selezione
2. L’informazione sull’esposizione è raccolta
dopo la diagnosi della malattia Æ Può
essere difficile ricordarsi esposizioni del
passato, il ricordo può essere diverso per i
casi e per i controlli, c’è possibilità di
causalità inversa.
3. Gli studi caso-controllo solitamente non
permettono la stima di incidenza negli
esposti e nei non esposti.
Vantaggi e limiti
TIPO DI STUDIO
COORTE CASO-CONTROLLO
Malattia rara
Esposizione rara
Endpoints multipli
Molte Esposizioni/confondenti
Tassi di incidenza
Periodo di induzione lungo
Prospettici e retrospettivi
Solitamente costosi
+
+
+
+
+
+
+
+
+
-
Misure di frequenza
Rischio di malattia: n. nuovi casi
= D
popolazione a rischio
N
Tasso di malattia:
Odds di malattia:
n. nuovi casi
anni-persona a rischio
n. casi
n. non-casi
=D
AP
=
D
(N-D)
Persons
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Diag
Death
Diag
Diag Death
Diag
Diag
Death
Death
Diag
1
2
3
4
5
6
7 8
Years
9 10 11 12 13 14
Morti: Esp=3 Non-Esp=1
Rischio di morte:
Esp= 3/5= 0.6
Non-Esp= 1/5 = 0.2
Persons
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Diag
Death
Diag
Diag Death
Diag
Diag
Death
Death
Diag
1
2
3
4
Morti: Esp=3 Non-Esp=1
5
6
7 8
Years
9 10 11 12 13 14
AP a rischio: Exp= 56 N-Exp=61
Tasso di mortalità Esp= 5.36 x 100 AP Non-Esp= 1.64 x 100 AP
Persons
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Diag
Death
Diag
Diag Death
Diag
Diag
Death
Death
Diag
1
2
3
4
5
6
7 8
Years
9 10 11 12 13 14
Morti: Esp=3 Non-Esp=1
Odds di morte:
Esp= 3/2=1.5
Non-Esp= 1/4 = 0.25
Misure di associazione
• Relative Risk: 0.6/0.2= 3.0
• Rate Ratio: 5.36/1.64 = 3.3
• Odds Ratio: 1.5/0.25 = 6
Che interpretazione ha l’Odds Ratio?
• In genere l’Odds Ratio è maggiore del
Rischio relativo. Però, quando la malattia è
sufficientemente rara nella Source
population questa differenza diventa
trascurabile. In questa situazione (e solo in
questa!):
OR~ RR
From: Greenland et al. Am J Epidemiol
1982;116:547-53.
Interpretation of the odds ratio
Incidence (*1,000)
RR
OR
Unexposed exposed
4
5 1.25
1.25
2
5 1.99
2.01
1
5 4.95
5.05
40
50 1.22
1.28
25
50 1.88
2.13
10
50 4.54
5.54
400
500 1.06
1.75
250
500 1.29
4.49
Closed cohort, IRR and the prevalence of exposure are constant
Due tipi di Odds
Odds di malattia:
n. casi
n. non-casi
Odds di esposizione:
n. esposti
n. non-esposti
=
=
D
(N-D)
E
(N-E)
Ipotetica coorte
Il rischio di malattia per una certa esposizione
è studiato in uno studio di coorte
Non casi
Casi
Totale
Esp
9500
500
10000
N-Esp
9900
100
10000
Rischio Esp=0.05
Rischio N-Esp=0.01
RR = (0.05 / 0.01) = 5
Ipotetica coorte
Non casi
Casi
Totale
Esp
9500
500
10000
N-Esp
9900
100
10000
Odds Malattia (Esp)=500/9500=0.05
Odds Malattia (N-Esp)=100/9900=0.01
OR malattia = (0.05 / 0.01) = 5.2
Odds esposizione (casi)=500/100=5
Odds esposizione (non casi)=9500/9900=0.96
OR esposizione = (0.05 / 0.01) = 5.2
Odds Ratio e Rischio relativo
Odds Ratio di esposizione
= Odds Ratio di malattia
≈ Rischio relativo (sotto
l’assunzione di “rarità della
malattia”)
Jerry Cornfield, circa 1950
Cornfield, J Nat Cancer Instit, 1951
Caso controllo
Immaginiamo di prendere tutti i casi di
malattia e campionare l’10% dei non casi.
Non casi
Casi
Totale
Esp
950
500
?
N-Esp
990
100
?
Quanto valgono Rischio Esp, Rischio N-Esp e RR?
Rischio Esp=?
RR = (? / ?) =?
Rischio N-Esp=?
ERRATO !!!
Immaginiamo di prendere tutti i casi di
malattia e campionare l’10% dei non casi.
Non casi
Casi
Totale
Esp
950
500
1450
N-Esp
990
100
1090
Quanto valgono Rischio Esp, Rischio N-Esp e RR?
Rischio Esp=0.35
Rischio N-Esp=0.09
RR = (0.35 / 0.09) =3.9
Caso controllo
In genere in uno studio caso controllo non è
possibile calcolare rischi, tassi, e relative misure
di associazione (come il RR)!
Non casi
Casi
Totale
Esp
950
500
?
N-Esp
990
100
?
Però possiamo calcolare gli Odds e l’Odds Ratio!
Odds esposizione (casi)=500/100=5
Odds esposizione (non-casi)=950/990=0.96
OR = (5 / 0.96) =5.2