Medidas epidemiolgicas de asociacin Saeed Akhtar Ph D

Medidas epidemiológicas de asociación Saeed Akhtar, Ph. D 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 a 2 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 3

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 4

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 87 4913 5000 CIE-= 87/5000=17. 4/1000/año (riesgo a 1 año de EC en no fumadores) Cont. 6

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 1 ue desarrollaran EC que los no fumadores b. Diferencia de dos riesgos (Diferencia de riesgos)* CIE+- CIE- = 28. 0 – 17. 4 = 10. 6 7

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 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. 8

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. 9

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 10

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 11

RM en estudio de casos controles n En estudios de casos controles, RR no puede calcularse directamente para determinar la asociación entre exposición y enfermedad. n No conocemos el riesgo de enfermedad entre expuestos y no expuestos, ya que iniciamos reclutando casos y controles. n Podemos usar RM como medida de asociación entre la exposición y enfermedad en un estudio de casos controles. 12

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 13

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 14

Ejemplo RM en estudio de casos - controles • • • Cirugía Status VHC anterior VHC+ VHCSi 59 168 No 54 48 » 113 216 15

Momio de cirugía anterior en VHC+ P 1 (cirugía entre VHC+) = 59/113 1 -P 1 (No cirugía entre VHC+) = 54/113 Momio de cirugía entre VHC+ ) = 59/54 = 1. 09 Momio de cirugía anterior entre VHCP 2 (cirugía entre VHC-) = 168/216 1 -P 2 (No cirugía entre VHC-) = 48/216 Momio de cirugía entre VHC- = 168/48 = 3. 5 RM = 3. 50/1. 09 = 3. 21 16

¿Cuando la RM es un buen estimado de la RR? n En estudios casos controles puede calcularse como medida de asociación n En estudio cohorte RR o RM es una medida válida de asociación n ¿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. 17 *Enfermedades raras (IC < 0. 1)

Estudio de casos – controles pareados n 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, sexo, raza n. Datos son analizados en términos de pares de caos-controles más que sujetos individuales n Cuatro tipos de combinaciones de casocontroles son posibles en cuanto a la historia de la exposición. 18

Pares concordantes son ignorados ya que no contribuyen al cálculo del efecto estimado (RM) n n Pares discordantes de casos y controles son usados para calcular la RM pareada. n RM pareada = razón de pares discordantes = b /c por ejemplo # de pares en los que los casos están expuestos / # de pares en que los 19 controles están expuestos

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. 20

Ejemplo Normal Controles 8+ 1 b <8 1 b 8 + 1 b Cases <8 1 b Total Razón de momios Total 8 18 7 38 45 15 56 71 26 18/7 = 2. 57 χ2 = 4. 00; P = 0. 046 La interpretación es la misma que antes 21