clase 9 - estudios cos epidemiologicos

ESTUDIOS ANALÍTICOS EPIDEMIOLÓGICOS

UNIVERSIDAD SAN MARTIN DE PORRESFACULTAD DE MEDICINA HUMANA

CURSO DE EPIDEMIOLOGÍADr. Carlos Soto Linares

DescriptivaDescriptiva

AnalíticaAnalítica

Epidemiología

“Todo estudio epidemiológico debe ser entendido como un ejercicio de medición”

K.J.Rothman

Distribución de la enfermedad, determinando Distribución de la enfermedad, determinando la población afectada, localización geográfica, la población afectada, localización geográfica, y su frecuencia de acuerdo a tiempo.y su frecuencia de acuerdo a tiempo.

tiempo, lugar y persona Cuándo?, Dónde? y Quién?=

EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA

Genera pistas para formular hipótesisGenera pistas para formular hipótesis

Estudia determinantes de la enfermedad Estudia determinantes de la enfermedad probando hipótesis (asociaciones causales)probando hipótesis (asociaciones causales)

Causa Efecto

EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA

Nivel de Organización Disciplina Biomédica

Social Comunitario Epidemiología Familiar Clínica Individual Fisiopatología Orgánico Biología Celular Celular Biología Molecular Molecular Bioquímica.

Submolecular

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

Objetivos de los Estudios Epidemiológicos

La meta fundamental de cualquier estudio epidemiológico es la agudeza en la medición: estimar el valor del parámetro que es objeto de medida con poco error (exactitud)

K.J. Rothman

Dieta

Ejercicio

Herencia

Edad

SexoOcupación

Raza Radiación

Objetivos de los Estudios Epidemiológicos

Nivel SE

Exactitud

Validez(Error sistemático)

Precisión(Error aleatorio)

Muestra

Eficiencia del estudio

Sesgos

ConfusiónInterna

Externa ogeneralización

Objetivos de los Estudios Epidemiológicos

Asignación Aleatoria

Si No

Si Experimental CuasiManipulación experimentalde la variable No Observacional Observacional

cuantitativo cualitativo

CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS

A) Intervención del investigador: Activa Experimental o Cuasiexperimental Pasiva Observacional

B) Direccionalidad: Causa Efecto Causa Efecto

C) Temporalidad: Prospectivo Retrospectivo Ambipectivo

CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS

FuturoPre

sente

Pasado

D) Número de poblaciones estudiadas: Descriptivo Comparativo

E) Número de mediciones hechas: Transversal Longitudinal

F) Método de Recolección de la Información: Primarios Prospectivo Prolectivo Secundarios Retrospectivo Retrolectivo

CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS

REALIDAD

Observacional Experimental

Prospectivo - Animales de lab.

Cohorte Retrospectivo - E.C.C.

Ambipectivo - Naturales

A Casos y Controles Cuasiexperim.

- Ensayo Comunit. Transversal D Ecológicos Serie de casos Reporte de caso

CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS

ESTUDIOS DECASOS Y CONTROLES

CASOS Y CONTROLESSINÓNIMOS

Estudios retrospectivos

Casos y referentes

CASOS Y CONTROLESHISTORIA

Primer artículo publicado en 1929 por Lane-Claypon

En los 1950’s se utiliza ampliamente para enfermedades crónicas

En 1952 Doll y Hill publicaron el prototipo de Ca-Co

Actualmente el 15-20 % de los estudios publicados son casos-controles

CASOS Y CONTROLESFUNDAMENTOS

La condición central para que los estudios Ca-Co sean válidos, es que los controles deben ser seleccionados independientemente de su status de exposición.

Los participantes son seleccionados en base a su status de enfermedad

Casos

Controles

Expuestos

No-expuestos

Expuestos

No-expuestos

CASOS Y CONTROLESFUNDAMENTOS

ESTUDIOS CASOS Y CONTROLESCARACTERÍSTICAS

Se busca la frecuencia con que un grupo de afectados por la enfermedad en estudio (casos) y uno de sanos (controles), estuvieron expuestos al factor del que se sospecha.

Utiliza casos Incidentes y/o prevalentes.

Retrospectivos.

Unidad de análisis es el individuo.

Utiliza datos primarios (exposición)

ESTUDIOS CASOS Y CONTROLES

Ca Co

E ni

E no

mi mo

DISEÑO

n

Fluctúan aleatoriamente

Marginales fijos

N

n1

n2

Ca

Co

Ca E

Ca E

Ca

CoCo E

Co E

CASOS Y CONTROLESVENTAJAS

Apropiados para investigar enfermedades raras o de larga latencia.

Relativamente rápidos para montar y conducir. Tienden a consumir menos tiempo y dinero en

relación a otros diseños. Requiere menos sujetos. Permite el estudio de múltiples causas potenciales. No representan riesgos para los sujetos. Generalmente son más rápidos y menos costosos

que los estudios de cohorte

Util para el estudio de enfermedades con largos períodos de inducción

Los participantes se incluyen una vez que han desarrollado la enfermedad.

CASOS Y CONTROLESVENTAJAS

Util para enfermedades raras

No es necesario esperar largos períodos de tiempo para que la persona desarrolle la enfermedad

Evalúa múltiples factores de riesgo

Infarto

Tabaquismo

Dieta

Actividad física

Hipertensión, etc

CASOS Y CONTROLESVENTAJAS

CASOS Y CONTROLESDESVENTAJAS

Son poco útiles cuando la frecuencia de exposición al factor de interés es muy baja.

No produce estimativos directos de la Incidencia o de la Prevalencia de la enfermedad.

Está expuesto a la producción de sesgos (Memoria). Ineficiente para evaluar exposiciones raras, a menos

que el porcentaje de riesgo atribuible sea alto No se pueden calcular medidas de frecuencia

(Incidencia o Prevalencia)

A menos que se conozcan las fracciones muestrales

Temporalidad difícil de establecer en ocasiones

CASOS Y CONTROLESDESVENTAJAS

Pueden existir sesgos de selección y de memoria

CASOS Y CONTROLESSELECCIÓN DE CASOS

Personas que cumplan con la definición operacional de caso en una población durante un tiempo especificado

Enfermos de una población Hospital o clínica

Los casos incluidos no necesariamente deben representar la población enferma

Controles deben ser seleccionados de la

misma población donde surgieron los

casosCasos

Hipertensos que estánhospitalizados en laclínica XX (población)

Controles

No-hipertensos queestán hospitalizados en la clínica XX

CASOS Y CONTROLESSELECCIÓN DE CASOS

Controles deben ser seleccionados idependientemente de su status de exposición.

Los controles deben representar la exposición de la población de donde surgieron los casos

CASOS Y CONTROLESSELECCIÓN DE CASOS

Cuántos controles por caso?

Caso Controles

Medida de Frecuencia Ninguna *

*Excepto Diseño basado en población

CASOS Y CONTROLESANÁLISIS

Medida de Efecto

Odds ratio

Razón de momios Razón de productos cruzados Razón de posibilidades Razón de disparidades Razón de ventajas

Sinónimos:

CASOS Y CONTROLESANÁLISIS

a b

c d

Exp

osic

ión

Sí

no

Casos controles

RM= a x d

b x c

N1

N0

M1 M0 T

CASOS Y CONTROLESANÁLISIS

RM= a x d

b x c=

499 x 56

19 x 462= 3.18

499

19

462

56

taba

quis

mo

Sí

no

casos decancer

518 518

961

75

1036

controles

CASOS Y CONTROLESANÁLISIS

CASOS Y CONTROLES - ANÁLISIS

INTERPRETACIÓN DE LA RM

RM= 3.18 ~ 3

Fumadores tienen 3 veces mayor riesgo de presentar cáncer que los no-fumadores

CASOS Y CONTROLES - ANALISIS

COMPROBACION DE HIPOTESIS

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA:

( a d ) – ( b c )Xmh = ----------------------- mi mo ni no n - 1

I.C. 95% = Exp (ln RM Z (EE)) EE = 1/a + 1/b + 1/c + 1/d

CASOS Y CONTROLES - ANALISIS

COMPROBACION DE HIPOTESIS

2 =

=(Obs - Esp)2

Varianza(a)

(| ad - bc | - ) 2 TT2

N1N0M1M0

2 =(| ad - bc | - ) 2 T

T2

N1N0M1M0

(| (499)(56) - (462)(19) | - ) 2 10361036

2

(518)(518)(961)(75)= 18.63

CASOS Y CONTROLES - ANALISIS

COMPROBACION DE HIPOTESIS

Interpretación

Buscar en tablas:Valor crítico de 2 al 95% = 3.84

18.63 > 3.84 P<0.05

= 18.632

CASOS Y CONTROLES - ANALISIS

COMPROBACION DE HIPOTESIS

CASOS Y CONTROLES - ANALISISINTERVALO DE CONFIANZA

IC- RM = exp ln (RM) ± Z

ln(RM)= ln (3.18) = 1.1569 Valor crítico de Z al 95% = 1.96

1a +

1b

1c

1d+ +

1499 +

119

1462

156+ + = 0.2732

1.1569 ± 1.96 (0.2732)= 1.1569 ± 0.53 = 0.621, 1.692

Exp (.621, 1.692 ) = 1.862, 5.4325

RM= 3.18, IC 95% 1.862, 5.433

IC- RM = exp ln (RM) ± Z1a +

1b

1c

1d+ +

CASOS Y CONTROLES - ANALISIS

INTERVALO DE CONFIANZA

1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5

Intervalo de confianza 95%

RM= 3.18, IC 95% 1.862, 5.433

CASOS Y CONTROLES - ANALISIS

INTERVALO DE CONFIANZA

3.181.86 5.43

CASOS Y CONTROLES

Como mejorar precisión y validez

Número adecuado de casos y controles

Eficiencia del estudio

Pareamiento

CASOS Y CONTROLES Como mejorar precisión y

validez

CASOS Y CONTROLES Como mejorar validez

Pareamiento

Evitar sesgo de selección

Evitar sesgo de información

Análisis estratificado

Análisis multivariado (regresión logística)

Controlar confusión en el análisis:

CASOS Y CONTROLES Como mejorar validez

ESTUDIOS DE

COHORTE

ESTUDIOS DE COHORTE

Sinónimos:SeguimientoIncidenciaPanelProspectivosLongitudinales

Definición:Se parte de individuos sanos, divididos en dos grupos:los expuestos y los no expuestos a cierto factor de riesgo y se hace un seguimiento a través de un tiempo determinado,para observar la ocurrencia o no de el evento resultado.

ESTUDIOS DE COHORTECARACTERÍSTICAS

Existe evidencia de asociación de la enfermedad y una exposición (por observaciones clínicas o algún estudio previo).

Si la exposición es rara, pero la incidencia de la enfermedad entre los expuestos es alta (grupos de alto riesgo)

Cuando el tiempo entre la exposición y la enfermedad es corto.

Las pérdidas pueden ser minimizadas.

Si existen suficientes recursos económicos.

Se sabe con certeza que el factor de exposición precedió a la enfermedad

Causa Efecto

Se pueden estudiar diferentes enfermedades resultantes a un factor de exposición.

ESTUDIOS DE COHORTEVENTAJAS

ESTUDIOS DE COHORTEDESVENTAJAS

Aumento de costos, consumen mucho tiempo.

No es adecuado para enfermedades raras o con períodos largos de latencia.

Hay pérdidas de las unidades de observación por lo tanto disminuye la muestra y aumentan los sesgos.

Puede haber cambios en el estado de exposición a través del tiempo.

ESTUDIOS DE COHORTE DISEÑO

nFluctúan aleatoriamente

Marginal fijo

E

N n

c

c se eliminan

ECE

CE

CE

CEE

E

C C

ni

no

mi mo

C C

E

E

a b ni

c d no

mi mo n

MEDIDAS DE FRECUENCIA:

Incidencia global = enfermos / Total de la muestra.

I = mi / n

Incidencia en expuestos = Enfermos expuestos / expuestos

I1 ó Ie = a / ni

Incidencia en no expuestos = Enfermos no expuestos / no exp.

Io = c / no

C C

E

E

a b ni

c d no

mi mo n

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN:

Razón de Riesgos (Riesgo Relativo)

a / ni RR = --------- c / no

C C

E

E

a b ni

c d no

mi mo n

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA:

( a d ) – ( b c )Xmh = ----------------------- mi mo ni no n - 1

I.C. 95% = RT e Z

1 – I1 1 – I0

ni I1 no Io

C C

E

E

a b ni

c d no

mi mo n

IMPACTO POTENCIAL. Fracción etiológica poblacional:

a RR – 1 mi RR

Fracción etiológica en expuestos:

RR – 1 RR

E

E

a ni

c no

mi n

C TP

MEDIDAS DE FRECUENCIA:

T.I.g = mi / n

T.I.e = a / ni

T.I.e = c / no

a ni

c no

mi n

C TP

E

E

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN:

Razón de Tasas (Riesgo Relativo)

a / ni RT = ----------- c / no

a ni

c no

mi n

C TP

E

E

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA: a – (mi) (p0) z = --------------------- (mi) (p0) (q0)

p0 = ni / n

q0 = no / n = 1 – p0

( 1 Z / x2) I.C. 95% = RT

Estudios de cohorte - analisisEstudios de cohorte - analisiscomprobacion de hipotesiscomprobacion de hipotesis

a=casos expuestos b=casos no expuestosN1 = de períodos de tiempo en expuestosNo = de períodos de tiempo en no-expuestos

exposición

Sí No Total

casos a b M1

persona-tiempo N1 No T

2 =(a - N1 (M1 / T))2

M1 N1 N0

T2

=(Obs - Esp)2

Varianza

exposición

Sí No Total

casos 41 15 56

persona-tiempo

28010 19017 47027

(41 - 28,010 (56/47,027)) 2

(56)(28,010)(19,017)

(47,027) 2

FÓRMULA:

EJEMPLO:

2 =

(41 - 33.35)

13.483

258.45413.483

= 4.332 = =

Estudios de cohorte - análisisEstudios de cohorte - análisiscomprobación de hipótesiscomprobación de hipótesis

= 58.45413.483

= 4.33

Interpretación:

2

Buscar en tablas:

Valor crítico de 2 al 95% = 3.84

4.33 > 3.84 P<0.05

Estudios de cohorte - análisisEstudios de cohorte - análisisestimación puntualestimación puntual

I1

I0

RR= = 41 / 28,010

15 / 19,017= 1.856

exposición

Sí No Total

casos 41 15 56

persona-tiempo

28010 19017 47027

I1

I0

RR =

a

N1

b

N0

=

Estudios de cohorte - análisisEstudios de cohorte - análisisIntervalo de confianzaIntervalo de confianza

IC95%RR = exp { ln (RR) ± Z . SD [ln (RR)]}

SD [ln (RR)] = 1/a + 1/b = 1/41 + 1/15 = 0.302

ln (RR)= ln (1.856) = 0.618 Valor crítico de Z al 95% = 1.96

0.618 ± 1.96 (0.302)= 0.618 ± 0.592 = 1.21, 0.026

Exp (1.21, 0.026) = 3.35, 1.03

RR= 1.86, IC 95% 1.03-3.35

Estudios de cohorte - análisisEstudios de cohorte - análisisIntervalo de confianzaIntervalo de confianza

RR= 1.86, IC 95% 1.03-3.35

1 1.5 2 2.5 3 3.5

Intervalo de confianza 95%

Esquema de un estudio de casos y Esquema de un estudio de casos y controles anidados controles anidados (nested case (nested case

control studies) control studies)

EXP+

EXP-

CASOS

CASOS

NO CASOS

NO CASOS

COHORTE

CASO-CONTROLCASOS

CONTROLES

EXPOSICIÓN

EXPOSICIÓN

ENSAYOS CLÍNICOSCONTROLADOS

Estudio experimental en humanos, con la

finalidad de medir y comparar la eficacia

de una intervención de tipo profiláctica,

diagnóstica o terapéutica.

SELECCIÓN DEL TIPO DE ESTUDIO

A) Frecuencia de la enfermedad: Si es rara Casos y Controles

B) Frecuencia del factor de riesgo: Si es raro Cohorte

C) Factores o enfermedades múltiples: Factores Ca y Co Enfermedades Cohorte Ambos Transversal

D) Período de latencia o incubación: Largo Ca y Co, Transversal Corto Cohorte

ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES

¿ Cuales son los factores de riesgo para consumo de heroína?.

Casos: Adictos a la Heroína

Controles: Individuos sin adicciones.

ESTUDIOS DE COHORTE

¿ El consumo de heroína afecta el peso al nacer?

Expuestas: Embarazadas Heroinómanas.

No Expuestas: Embarazadas sin adicciones.

ENSAYOS CLÍNICOS CONTROLADOS.

¿Cuál es el mejor tratamiento para la recuperación de la de la salud de los pacientes?

Sujetos adictos sometidos Curación.a un Tx de recuperación. Reacciones

secundarias. Tiempo de tx. Sujetos adictos sometidosa un tratamiento de recuperaciónconvencional.

CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOSEPIDEMIOLÓGICOS

Tipo de estudio Asignación de la exposición

Número de observaciones por individuo

Criterios de selección de la población en

estudio

TemporalidadUnidad de

análisis

Ensayo aleatorizado Aleatoria Longitudinal Ninguno Prospectivo Individuo

Pseudo-experimentales Por conveniencia Longitudinal Ninguno Prospectivo Individuo

CohorteFuera de control del investigador

Longitudinal ExposiciónProspectivo,

retrospectivo o ambipectivo

Individuo

Casos y controlesFuera de control del investigador

Longitudinal o transversal

EventoProspectivo,

retrospectivo o ambipectivo

Individuo

Estudio de encuestaFuera de control del investigador

Transversal Ninguno Retrospectivo Individuo

Ecológico o de conglomerado

Fuera de control del investigador

Longitudinal o transversal

Ninguno RetrospectivoGrupo (o

población)