Medidas epidemiolgicas de asociacin

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Medidas epidemiológicas de asociación

• Saeed Akhtar, PhD
• Profesor Asociado, Epidemiología
• División de Epidemiología y Bioestadística
• Universidad Aga Khan,
• Karachi, Pakistán
• Email

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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 a RR

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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.
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• Riesgo de entre no fumadores
• Riesgo a 1 año de EC en no fumadores (CIE-)
• EC
• Si No
• No fumadores 87 4913 5000
• CIE- 87/500017.4/1000/año (riesgo a 1 año de
  EC en no fumadores)

Cont.
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• Evaluación de exceso de riesgo (Dos métodos)
• 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
• 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/ 1-
  Probabilidad 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
DE (expuestos desarrollaron enfermedad)
a/(ab) P D-E (expuestos
no desarrollaron la enfermedad) b/(ab)
Momio de desarrollar la enfermedad entre
expuestos DE/1-P D-E
a/(ab) b/(ab) a/b
P DE- (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 PDE-/1-P DE-
c/(cd) 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 Status VHC
• anterior VHC VHC-
• Si 59 168
• No 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 VHC- P2
(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.
• Enfermedades raras (IC lt 0.1)

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• 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 caso-controles
  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 gt 8
lbs.
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Ejemplo
Normal Controles
8 1b
lt8 1b
Total
8 1b
26
45
Cases
lt8 1b
15
56
Total
71
Razón de momios
18/7 2.57 ?2 4.00 P 0.046 La
interpretación es la misma que antes