Epidemiologa y demografa sanitaria Bloque de epidemiologa Tema

Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de epidemiología Tema 17 Interacción Dr. Esteve Fernández

¿Qué queremos aprender? 1. El concepto de interacción en epidemiología. 2. Identificar la presencia de interacción. 3. Valorar la naturaleza (aditiva o multiplicativa) de la interacción. 4. Las implicaciones de la interacción para la prevención y la salud pública.

Estructura de la sesión 1. Definición de interacción. 2. Interacción en escala aditiva. 3. Interacción en escala multiplicativa. 4. Interacción en salud pública.

Materiales para el aprendizaje 0. (Diapositivas de la lección) 1. Lectura recomendada • Artículo Aula Global y capítulo 14 libro Gordis 2. Lecturas complementarias • capítulo 6 libro Szklo & Nieto

Definición de interacción

Interacción Situación en la que dos o más factores de riesgo modifican el efecto que cada cual tiene sobre la ocurrencia o el nivel de un desenlace dado Modificación del efecto Fuente: Szklo y Nieto 2000

Una definición más clásica “… cuando la tasa de incidencia de la enfermedad en presencia de 2 o más factores de riesgo difiere de la tasa de incidencia esperada del resultado de los efectos individuales” Fuente: Mac. Mahon 1972

Hay interacción cuando… … el efecto del factor A en la probabilidad del desenlace Y difiere según la presencia de Z (y viceversa). … el efecto conjunto observado de A y Z en la probabilidad del desenlace Y es diferente del esperado a partir de los efectos independientes de A y Z.

Interacción Efectos individuales + A Z Efecto conjunto esperado Efecto conjunto observado A+Z Sin interacción A+Z Sinergismo A+Z Antagonismo -I +I

Interacción Modificacion del efecto Sinergismo o interacción positiva Antagonismo o interacción negativa Interaction Effect modification Synergism, positive interaction Antagonism, negative interaction

El “problema” es determinar qué efecto es el esperado Recordatorio Podemos medir efectos como -- riesgos absolutos y sus diferencias (Inc, RA) -- riesgos relativos

¿Cuál es el efecto esperado? Incidencia observada Factor de riesgo Y No Sí Factor de riesgo X No Sí 3/100. 000 9/100. 000 15/100. 000 25/100. 000

¿Cuál es el efecto esperado? Incidencia observada Factor de riesgo Y No Sí Factor de riesgo X No Sí 3/100. 000 9/100. 000 15/100. 000 ¿esperada? ¿Cuál es la incidencia esperada en los individuos expuestos a ambos factores?

¿Cuál es el efecto esperado? Incidencia observada Factores de riesgo X Factor de riesgo Y No 3/100. 000 15/100. 000 No Sí Sí 9/100. 000 ? ¿Cuál es la incidencia esperada en los individuos expuestos a ambos factores? ADITIVO 2 respuestas: Según el modelo MULTIPLICATIVO

MODELO ADITIVO (Los efectos se suman) Incidencia observada Factor de riesgo Y No Sí Factor de riesgo X No 3/100. 000 15/100. 000 ¿Cómo contribuye el factor X? ¿Cómo contribuye el factor Y? Sí 9/100. 000 ?

MODELO ADITIVO (Los efectos se suman) Incidencias Factor de riesgo Y Factor de riesgo X No Sí No 3/100. 000 15/100. 000 ¿Cómo contribuye el factor X? ¿Cómo contribuye el factor Y? ¿Incidencia esperada (X e Y)? Sí 9/100. 000 ?

MODELO ADITIVO IESP=IBASAL+(IFC 1 -IBASAL)+(IFC 2 -IBASAL) Hay interacción aditiva si IOBS > IESP El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “adición” de los efectos independientes

MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios) IESP+ IBASAL+ (IFC 1+-IBASAL+) (IFC 2+-IBASAL+) ------ = --------- + -------------IESP- IBASAL- (IFC 1 --IBASAL-) (IFC 2 --IBASAL-) RRESP=RRBASAL+(RRFC 1 -RRBASAL)+(RRFC 2 -RRBASAL) RRESP = 1 + (RRFC 1 -1) + (RRFC 2 -1) RRESP = RRFC 1 + RRFC 2 - 1 Hay interacción aditiva si: RROBS > RRESP

MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios) Si la enfermedad es rara ORESP = ORFC 1 + ORFC 2 - 1 Hay interacción aditiva si RROBS > RRESP OROBS > ORESP

Intuitivamente …. OR 3. 5 2. 0 2. 5 EXCFC 2 EXCFC 1 1. 0 BL ORBAS BL ORFC 1 EXCFC 2 BL BL ORFC 2 ORESP Basal+Exceso debido a FC 1 = Basal+Exceso debido a FC 2 [EXCFC 1+BL] + [EXCFC 2+BL] - BL ORESP= ORFC 1 + ORFC 2 – 1, 0

OR OR OBS 3. 5 2. 0 3. 5 2. 5 1. 0 ORBAS ORFC 1 ORFC 2 ORESP Si la OR conjunta observada es igual a la esperada (bajo el modelo aditivo), no existe interacción aditiva

OROBS 6. 0 OR Exceso debido a la interacción 3. 5 2. 0 2. 5 1. 0 ORBAS ORFC 1 Exceso debido al efecto conjunto de FC 1 y FC 2 ORESP Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada (bajo el modelo aditivo), existe interacción aditiva

MODELO MULTIPLICATIVO (Los efectos se MULTIPLICAN) Incidencia observada Factor de riesgo Y No Sí Factores de riesgo X No 3/100. 000 15/100. 000 ¿Cómo contribuye el factor X? ¿Cómo contribuye el factor Y? Sí 9/100. 000 ?

MODELO MULTIPLICATIVO (Los efectos se MULTIPLICAN) Incidencias Factor de riesgo Y Factores de riesgo X No Sí No 3/100. 000 15/100. 000 ¿Cómo contribuye el factor X? ¿Cómo contribuye el factor Y? ¿Incidencia esperada (X e Y)? Sí 9/100. 000 ?

MODELO MULTIPLICATIVO IESP=IBASAL (IFC 1/IBASAL) (IFC 2/IBASAL) RRESP=RRBASAL (RRFC 1/RRBASAL) (RRFC 2/RRBASAL) RRESP=1 (RRFC 1/1) (RRFC 2/1) = RRFCi Interacción multiplicativa si RROBS > RRESP El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “multiplicación” de los efectos independientes

OROBS 6. 0 OR 5. 0 2. 5 Exceso debido a la interacción Exceso debido al efecto conjunto de FC 1 y FC 2 1. 0 ORBAS ORFC 1 ORFC 2 ORESP Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada (modelo multiplicativo), existe interacción multiplicativa

Estrategia para evaluar la existencia de interacción ¿Hay asociación entre el factor de riesgo (A) y la enfermedad (Y)? Sí ¿Es debida a confusión o sesgo? Sí Asociación espuria o confundida No ¿La magnitud de la asociación es similar en subgrupos (estratos) de la población según el otro factor de riesgo (Z)? No Hay interacción Sí No hay interacción Fuente: Szklo & Nieto 2000

EJEMPLO Mortalidad observada por cáncer de esófago (/100. 000) en hombres expuestos o no a tabaco y alcohol ALCOHOL No expuestos Expuestos No expuestos 11, 3 58, 4 Expuestos 122, 6 701, 6 TABACO • ¿Interacción aditiva? IA/T=11, 3+(58, 4 -11, 3)+(122, 6 -11, 3)=169, 7 • ¿Interacción multiplicativa? IA/T=11, 3*(58, 4/11, 3)*(122, 6/11, 3)=633, 6

EJEMPLO Estudio de casos y controles sobre el riesgo de cáncer de pulmón en hombres expuestos a tabaco y asbesto TABACO Caso ASBESTO Control Exp 110 53 Exp No exp 61 238 No exp Caso Control 25 38 146 253 1. ¿Son el tabaco y el asbesto factores de riesgo para el cáncer de pulmón? ORtab = 8, 1 ORasb = 1, 2

2. ¿La asociación entre tabaco y cáncer de pulmón, está confundida por el asbesto? ASBESTO SÍ Caso ASBESTO NO Control Caso Control Exp 14 3 Exp 96 50 No exp 11 35 No exp 50 203 ORtab/asb sí = 8, 1 ORtab/asb no = 7, 8 OR(MH)tab/asb = 8, 3

OR observadas de exposición conjunta Tabaco Asbesto Casos Controles OR observ No No No Sí 50 11 203 35 1 1, 3 Sí Sí No Sí 96 14 50 3 7, 8 18, 9

¿Interacción en escala aditiva? Tabaco Asbesto Casos Controles OR observ No No No Sí 50 11 203 35 1 1, 3 Sí Sí No Sí 96 14 50 3 7, 8 18, 9 ¿Interacción aditiva? OROBS > ORESP= 1, 3 + 7, 8 – 1 = 8, 1 18, 9 > 8, 1 Interacción en escala aditiva

¿Interacción en escala multiplicativa? Tabaco Asbesto Casos Controles OR observ No No No Sí 50 11 203 35 1 1, 3 Sí Sí No Sí 96 14 50 3 7, 8 18, 9 ¿Interacción multiplicativa? ORESP= 1, 3 * 7, 8 = 10, 1 18, 9 > 10, 1 Interacción en escala multiplicativa OROBS > ORESP

¿Cuál es el modelo relevante? interacción aditiva versus interacción multiplicativa? A 3 x A 4 A 1 + A 2 Tejido normal Cambios no neoplásicos A 5 x A 6 Multiplicación anómala celular Enfermedad clínica

Interacción aditiva como “interacción en salud pública” Evaluar siempre la escala aditiva y multiplicativa • Interacción multiplicativa propia de investigación básica y experimental, también en investigación etiológica • Interacción aditiva de interés para la prevención La presencia de interacción aditiva es importante en la traducción (riesgo atribuible) del hallazgo epidemiológico a práctica de salud pública, aunque no haya interacción multiplicativa.

Ejemplo hipotético de “interacción en salud pública” (interacción aditiva sin interacción multiplicativa) Incidencia de Y según consumo de tabaco e historia familiar de Y Antec. familiar No No Sí Sí Tabaco No Sí Incid. /10. 000 5, 0 10, 0 20, 0 40, 0 Incidencia esperada (aditiva) = 5, 0 + (10, 0 -5, 0) + (20, 0 -5, 0) = 25, 0 Incidencia esperada (multiplicativa) = 5, 0 * 10, 0/5, 0 * 20, 0/5, 0 = 40, 0

Recapitulación 1. Definición de interacción Situación en la que dos o más factores de riesgo modifican el efecto que cada cual tiene sobre la ocurrencia o el nivel de un desenlace dado Interacción Modificacion del efecto Sinergismo o interacción positiva Antagonismo o interacción negativa

Recapitulación 2. Interacción en escala aditiva El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “adición” de los efectos independientes I (ESPERADA) =I BASAL+(I FC 1 -I BASAL)+(I FC 2 -I BASAL) RR (ESPERADO) = RRFC 1 - RR FC 2 - 1

Recapitulación 3. Interacción en escala MULTIPLICATIVA El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “multiplicación” de los efectos independientes I (ESPERADA) =I BASAL * (I FC 1 / I BASAL) * (I FC 2 /I BASAL) RR (ESPERADO) = RRFC 1 * RR FC 2

Recapitulación 4. Interacción en salud pública La presencia de interacción aditiva es importante en la traducción (riesgo atribuible) del hallazgo epidemiológico a práctica de salud pública, aunque no haya interacción multiplicativa.

Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de epidemiología Tema 17 Interacción Dr. Esteve Fernández