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1
Medidas epidemiológicas de
asociación
Saeed Akhtar, PhDProfesor Asociado, Epidemiología
División de Epidemiología y BioestadísticaUniversidad Aga Khan,
Karachi, Pakistán
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2
Medidas epidemiológicas de asociación
• Objetivos de la conferenciaAl 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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3
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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4
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
epidemiológicosCohorteCasos-controles
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5
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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6
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.
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7
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 1ue desarrollaran EC que los no fumadores
b.DiferenciaDiferencia de dos riesgos (Diferencia de riesgos)* CIE+- CIE- = 28.0 – 17.4 = 10.6
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8
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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9
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 - controlesRazón 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 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
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12
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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13
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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• Cirugía Status VHC
anterior VHC+ VHC-
• Si 59 168
• No 54 48
» 113 216
Ejemplo
RM en estudio de casos - controles
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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-) = 168/2161-P2 (No cirugía entre VHC-) = 48/216Momio 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 < 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 > 8 lbs.
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8 18
7 38
8 + 1b
Cases <8 1b
Total
26
45
15 56 71
8+ 1b <8 1b
Total
Normal Controles
Razón de momios
18/7 = 2.57
χ2 = 4.00; P = 0.046
La interpretación es la misma que antes
Ejemplo