Riesgos atribuibles absoluto y relativo Sociedad Internacional de

Riesgos atribuibles absoluto y relativo Sociedad Internacional de Enfermeras en Genética Mayo 2007 Jan Dorman, Ph. D Universidad de Pittsburgh, PA EUA

Objetivos n Definir medidas de riesgo atribuible absoluto y relativo n Identificar diseños principales de estudios epidemiológicos n Estimar riesgos atribuibles, absoluto o relativo de estudios en la literatura epidemiológica n Interpretar estimaciones de riesgo para pacientes y aplicarlos en la práctica clínica.

Epidemiología clínica es n La ciencia de hacer predicciones acerca de pacientes individuales tomando en cuenta eventos clínicos en pacientes similares, usando fuertes métodos científicos para estudios de grupos de pacientes que aseguran que las predicciones sean seguras. n Forma importante de obtener el tipo de información que los clínicos requieren para tomar buenas decisiones en la atención de sus pacientes. n ¡Es como la práctica basada en evidencias! Fletcher, Fletcher & Wagner, 1996

Consideraciones n El pronóstico del paciente es expresado como probabilidad – estimada por experiencias pasadas n Observaciones clínicas individuales pueden ser subjetivas y afectadas por variables que pueden dar lugar a conclusiones erróneas n Clínicos deberán basarse en observaciones basadas sobre investigaciones que usaron principios científicos, incluyendo formas de reducción de sesgos Fletcher, Fletcher & Wagner, 1996

Epidemiología es n Proceso por el cual los problemas de salud pública son detectados, investigados y analizados – Estimaciones de riesgos n Basado en grandes poblaciones, no en pacientes o sus cuidadores – Sesgos y confusores potenciales deben ser considerados n Bases científicas de salud pública

Objetivos de la epidemiología n Determinar las tasas de enfermedad por persona, lugar y tiempo – Riesgo absoluto (incidencia, prevalencia) n Identificar los factores de riesgo para la enfermedad – Riesgo relativo (o razón de momios) n Desarrollar formas para la prevención de la enfermedad – Riesgo/fracción atribuible

Determinar las tasas de enfermedad por persona, lugar y tiempo n Riesgo absoluto (incidencia, prevalencia) – Incidencia = número de nuevos casos de una enfermedad ocurriendo en un periodo específico de tiempo dividido entre el número de personas en riesgo de desarrollar la enfermedad durante el mismo periodo de tiempo. – Prevalencia = número total de individuos afectados en una población en un periodo de tiempo específico dividido entre el número de individuos en la población al mismo tiempo – Incidencia es más relevante clínicamente

Para identificar los factores de riesgo de la enfermedad n Riesgo relativo (RR), razón de momios (RM) – RR = razón de incidencia de la enfermedad en individuos expuestos y la incidencia de la enfermedad en individuos no expuestos (de un estudio cohorte/prospectivo) • Si RR > 1, hay una asociación positiva • Si RR < 1, hay una asociación negativa – RM = razón del momio de que cases estuvieron expuestos al momio de que los controles estuvieron expuestos (de un estudio casoscontroles/retrospectivo), es una estimación del RR • La interpretación es la misma que para RR

Para identificar los factores de riesgo para la enfermedad n Riesgo relativo (RR), razón de momios (RM) – RR = razón de incidencia de la enfermedad en individuos expuestos y la incidencia de enfermedad en individuos no expuestos (en un estudio cohorte/prospectivo) • Si RR > 1, hay una asociación positiva • Si RR < 1, hay una asociación negativa – RM = razón del momio de que los casos estuvieron expuestos y el momio de que los controles estuvieron expuestos (en estudios casos-controles/ retrospectivo) – es un estimado del RR • Interpretación es la misma que para RR

Para desarrollar formas de prevención de la enfermedad n Riesgo (RA) /fracción (FA) atribuible – RA = la cantidad de incidencia de enfermedad que puede atribuirse a una exposición específica • Diferencia en incidencia de la enfermedad entre individuos expuestos y no expuestos • Incidencia en no expuestos = riesgo antecedente • Cantidad de riesgo que puede prevenirse – FA = la proporción de la incidencia de la enfermedad que puede ser atribuida a una exposición específica (entre los que estuvieron expuestos) • RA dividido entre la incidencia en expuestos x 100%

Riesgo atribuible Riesgo Exceso de riesgo Riesgo entre los RA= positivos al factor de riesgo Riesgo entre los negativos al factor de riesgo Factor de riesgo

Fracción atribuible FA = Riesgo entre positivos al factor de riesgo - Riesgo entre negativos al factor de riesgo Riesgo entre positivos al factor de riesgo X 100%

Diseños principales de estudios epidemiológicos n Caso control (retrospectivo) n Cohorte (prospectivo) n Transversal (un punto en el tiempo)

Estudios retrospectivos/casoscontroles Factor de riesgo + Enferm edad Factor de riesgo - No Enfermedad Factor de riesgo + Enfermedad n Identifica individuos afectados y no afectados n Datos del factor de riesgo se reúnen retrospectivamente Factor de riesgo - No Enfermedad

Estudios casos controles/retrospectivos n Ventajas – Baratos – Relativamente cortos – Buenos para desordenes raros – Medición de riesgo • Razón de momios • Riesgo atribuible (si la incidencia es conocida) n Desventajas – Selección de controles puede ser difícil – Puede haber sesgo de evaluación de la exposición – No puede establecer causa efecto

Estudios cohorte/prospectivos Factor de riesgo + Enfermedad Factor de riesgo - No enfermedad Factor de riesgo + Enfermedad n Identifica individuos no afectados n Datos del factor de riesgo son reunido al inicio n Sigue hasta la ocurrencia de enfermedad Factor de riesgo - No enfermedad

Estudios cohorte / prospectivos n Ventajas – Establece causa efecto – Buenos cuando la enfermedad es frecuente – Evaluación no sesgada del riesgo. – Mediciones del riesgo • Riesgo absoluto (incidencia) • Riesgo relativo • Riesgo atribuible n Desventajas – Caro – Dura mucho tiempo – Requiere largo seguimiento – Criterios pueden cambiar en el tiempo

Estudios cohorte y casos controles Pasado Presente ¿Factor de riesgo? Futuro ¿Enfermedad? Estudios cohorte ¿Factor de riesgo? ¿Enfermedad? Estudio casos - controles

Estudios transversales Población definida Factor de riesgo + No enfermedad Enfermed ad Factor de riesgo No enfermedad Enfermed ad Determina presencia de enfermedad y factores de riesgo al mismo tiempo – “snapshot”

Estudios transversales n Ventajas – Evaluación de enfermedad/ factores de riesgo al mismo tiempo – Medidas de riesgo • Riesgo absoluto (prevalencia) • Razón de momios • Riesgo atribuible (si la incidencia es conocida) n Desventajas – Puede tener evaluación sesgada de la exposición – No se puede establecer causa efecto

Interpretando resultados del estudio No hay el estudio “perfecto” Reconocer las limitaciones y las fortalezas de cualquier estudio n Criticando la literatura epidemiológica: n n v¿son comparables en términos de características demográficas u otras? v¿Son representativas de la población? v¿Los métodos de medición son comparables? (e. g. , criterios de elegibilidad y clasificación , evaluación del factor de riersgo? v¿Las asociaciones podrían estar sesgadas o confundidas por otros factores que no fueron evaluados?

Epidemiología genética de la Diabetes Tipo 1 Ejemplo de evaluación de riesgos relativos, absolutos y atribuibles.

Diabetes tipo 1 n Una de las más frecuentes enfermedades crónicas infantiles – Prevalencia ~ 2/1000 en condado Allegheny – Incidencia ~ 20/100, 000/año en Condado Allegheny n Debido a la destrucción autoinmune de células β del páncreas. – Etiología permanece desconocida n Investigación epidemiológica puede ofrecer pistas – 1979 – inicia estudio en EGSP, Pitt.

Registros de diabetes tipo 1 n Registro del Hospital de Niños de Pittsburgh – Todos los casos DT 1 vistos en la clínica de diabetes CHP desde 1950 – Puede no ser representativo de todos los casos diagnosticados nuevos n Registro de Diabetes tipos 1 del Condado Allegheny – Todos los nuevos diagnosticados (incidentes) casos de DT 1 en el condado de Allegheny desde 1965

Incidencia de Diabetes Tipo 1 en el Condado Allegheny, PA

Incidencia de Diabetes Tipo 1 En Condado de Allegheny, PA

Incidencia de Diabetes Tipo 1 Condado Allegheny, PA

Evidencia para factores de riesgo ambientales n Temporalidad al ataque n Aumento en la incidencia en el mundo n Emigrantes asumen el riesgo del país que los recibe n Factores de riesgo ambientales - Pueden actuar como iniciadores o precipitantes - Virus, nutrición infantil, stress

Evidencia para factores de riesgo genéticos n Aumento de riesgo para familiares de primer grado – Riesgo para hermanos ~6% n Concordancia entre 20 gemelos monocigotos - 50% n Fuertemente asociado con genes en el cromosoma 6 nde la región HLA – Haplotipos DRBQ-DQB 1

Incidencia de DT 1 en el mundo

Centro Colaborador OMS Para Monitoreo de Enfermedad, Telecomunicaciones y Epidemiología molecular de Diabetes Mellitus, GSPH, Universidad de Pittsburgh Directores, Drs. Ron La. Porte, Jan Dorman

Proyecto Multinacional de la OMS para Diabetes Mellitus en la infancia (Dia. Mond) n Reúne información estandarizada sobre: – Incidencia (1990 – 2000) – Factores de riesgo – Mortalidad Evalúa atención y economía en salud de DT 1 n Establece programas de entrenamiento internacionales n Centros Coordinadores: Helsinki y Pittsburgh n

Registros de Diabetes tipo 1 - +60 países en 1989

Qué está causando las diferencias geográficas en la incidencia de DT 1 n. Factores de riesgo ambientales n. Genes de susceptibilidad –Más de 20 genes están asociados con DT 1 –Región HLA – cromosoma 6 es el más importante

Figura 5. Los productos especificados por los genes DQA 1 y DQB 1 forman el antígeno DQ

Locus HLA-DQ Cromosoma 1 Cromosoma 2 Gene DQA 1 – Para la cadena Gene DQB 1 – Para la cadena Haplotipo DQ determinado por patrones de desequilibrio de acoplamiento

Vista lateral de la molécula HLA-DQ Cadena β Cadena α

Subproyecto OMS de Epidemiología molecular DIAMOND n Hipótesis Diferencias geográficas en la incidencia de DT 1 refleja variación de la población en la frecuencia de genes de susceptibilidad a DT 1 n Diseño de casos y controles - internacional n Enfoque en genotipos de HLA-DQ

Subproyecto OMS de Epidemiología molecular DIAMOND Incidencia: Alta Moderada Severa

Subproyecto OMS de Epidemiología molecular DIAMOND n Análisis dentro del país Razón de momios Riesgos absolutos Riesgos atribuibles n Análisis entre países Frecuencias alelo/haplotipo Riesgos absolutos

Haplotipos de susceptibilidad para diabetes tipos 1 DRB 1 - DQA 1 - DQB 1 Etnicidad *0405 -*0301 - *0302 *0301 - *0501 - *0201 *0701 - *0301 - *0201 *0901 - *0301 - *0303 *0405 - *0301 - *0401 W, B, H, C B J C, J Blancos, negros, hispánicos, chinos, japoneses

Distribución de genotipos S = DQA 1 -DQB 1 haplotipos que son más prevalentes en casos vs controles (p < 0. 05) para cada grupo étnico separadamente Casos Controles 2 S a b 1 S c d 0 S e f

Razón de momios para DT 1 Casos Controles 2 S a b n RM 2 S = af / be 1 S c d n RM 1 S = cf / de 0 S e f n RM 0 S = 1. 0 Basal

Razón de momios para DT 1 Población Finlandia Blancos PA Negros AL México Japón China 2 S 51. 8* 15. 9* >230* 14. 6* 57. 6* 14. 9* >75. 0* 1 S 10. 2* 5. 6* 8. 4* 5. 6* 3. 0* 5. 4* 6. 9*

¿Cómo estimar la incidencia genotipo-específica de un estudio de casos controles? Para individuos con genotipos 2 S, 1 S y 0 S

Incidencia en población total (R) n Es un promedio del riesgo específico por genotipo (R 2 S, R 1 S, R 0 S) n Sopesada por la distribución del genotipo (proporción) entre los controles

? ? ? R = R 2 S P 2 S + R 1 S P 1 S + R 0 S P 0 S n R = n P 2 S, P 1 S, P 0 S = genotipo entre controles n R 2 S, R 1 S, R 0 S genotipo = Incidencia en población Proporciones de Incidencia específica por

Razón de momios aproximada a Riesgos Relativos (RR) n RM 2 S RR 2 S = R 2 S / R 0 S n RM 1 S RR 1 S = R 1 S / R 0 S n RM 0 S RR 0 S = R 0 S / R 0 S

R = R 2 SP 2 S + R 1 SP 1 S + R 0 SP 0 S n Puede ser re-escrita como sigue: = R 0 S [(R 2 S/R 0 S)P 2 S + (R 1 S/R 0 S)P 1 S + P 0 S] n Substituya RM por RR: = R 0 S [RM 2 SP 2 S + RM 1 SP 1 S + P 0 S] n Resuelve R 0 S

R = R 2 SP 2 S + R 1 SP 1 S + R 0 SP 0 S n RM 2 S R 2 S / R 0 S - RM 2 S y R 0 S son conocidos, Resuelve R 2 S n RM 1 S R 1 S / R 0 S - RM 1 S y R 0 S son conocidos, Resuelve R 1 S R fue usada para estimar las tasas de incidencia acumulada hasta la edad de 35 años (R x 35) asi la estimación del riesgo podría ser interpretada como porcentajes

Riesgos absolutos de DT 1 hasta los 35 años Población Finlandia Blancos PA Negros AL México Japón China 2 S 7. 1% 2. 6% 28. 7% 1. 0% 0. 3% 0. 7% 1 S 2. 3% 0. 9% 1. 2% 0. 6% 0. 1%

Fracción atribuible para DT 1 Implicaciones para Salud Pública Población Finlandia Blancos PA Negros AL México Japón China 2 S 29% 33% 55% 31% 44% 26% 31%

Riesgo absoluto (incidencia) n No indica si hay una asociación significativa positiva o negativa n Puede ser más importante que Razón de Momios, particularmente cuando pueden ser estimados como porcentajes n Tiene importantes implicaciones clínicas para individuos y practicantes

Información genética para probar diabetes tipo 1 - GIFT-D Desarrollando y evaluando una teoría educativa basada en la web y comunicación de riesgos para familias con DT 1

Algoritmo de riesgo T 1 D • Basado en análisis de regresión de investigación epidemiológica genética realizada por nuestro grupo de investigación • Edad • Historia familiar de T 1 D • Hermanos con genotipo HLA-DQ • Similaridad de genotipo con genotipo. T 1 D probando de ~42 yrs T 1 D • Traducción de la investigación

Algoritmo de riesgo T 1 D Un niño de 12 años quien comparte ambos haplotipos DQ con su hermana T 1 D tienen una posibilidad de ~7% de desarrollar T 1 D a la edad de 30 años si ninguno de los padres tiene T 1 D El riesgo aumenta a ~38% si ambos padres tienen T 1 D

Los exhorto a usar la literatura epidemiológica genética para estimar el riesgo atribuible absoluto y relativo Importante para la práctica de enfermería basada en evidencias en la era post-genoma

¡Gracias!

Referencias n Dorman JS and Bunker CH. HLA-DQ locus of the Human Leukocyte Antigen Complex and type 1 diabetes: A Hu. GE review. Epidemiol Rev 2000; 22: 218 -227 n Dorman JS, Charron-Prochownik, D, Siminerio L, Ryan C, Poole C, Becker D, Trucco M. Need for Genetic Education for Type 1 Diabetics. Arch Pediatr Adolesc Med 2003; 157: 935 -936

Referencias n Fletcher RH, Fletcher SW, Wagner EH. Clinical epidemiology: the essentials, Lippincott Williams and Wilkins, 1996. n Gordis L. Epidemiology. WB Saunders Co. , Philadelphia, 1996.