Epidemiología y demografía sanitaria

Presentación del tema: "Epidemiología y demografía sanitaria"— Transcripción de la presentación:

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

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

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

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

5 Definición de interacción

6 Interacción Modificación del efecto
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

7 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: MacMahon 1972

8 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.

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

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

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

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

13 ¿Cuál es el efecto esperado?
Incidencia observada Factor de riesgo X No Sí Factor de riesgo Y No 3/ / Sí 15/ /

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

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

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

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

18 Hay interacción aditiva si IOBS > IESP
MODELO ADITIVO IESP=IBASAL+(IFC1-IBASAL)+(IFC2-IBASAL) Hay interacción aditiva si IOBS > IESP El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “adición” de los efectos independientes

19 MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios)
IESP IBASAL+ (IFC1+-IBASAL+) (IFC2+-IBASAL+) IESP IBASAL (IFC1--IBASAL-) (IFC2--IBASAL-) = RRESP=RRBASAL+(RRFC1-RRBASAL)+(RRFC2-RRBASAL) RRESP = 1 + (RRFC1 -1) + (RRFC2 -1) RRESP = RRFC1 + RRFC2 - 1 Hay interacción aditiva si: RROBS > RRESP

20 Hay interacción aditiva si
MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios) Si la enfermedad es rara ORESP = ORFC1 + ORFC2 - 1 Hay interacción aditiva si RROBS > RRESP OROBS > ORESP

21 Intuitivamente …. 3.5 ORESP= ORFC1 + ORFC2 – 1,0 ORBAS ORFC1 ORFC2
EXCFC2 2.5 2.0 EXCFC2 BL EXCFC1 BL EXCFC1 1.0 Basal BL BL ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP Basal+Exceso debido a FC1 Basal+Exceso debido a FC2 [EXCFC1+BL] + [EXCFC2+BL] - BL = ORESP= ORFC1 + ORFC2 – 1,0

22 OR OR OBS 3.5 3.5 2.5 2.0 1.0 ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP Si la OR conjunta observada es igual a la esperada (bajo el modelo aditivo), no existe interacción aditiva

23 OROBS 6.0 OR Exceso debido a la interacción 3.5 Exceso debido al efecto conjunto de FC1 y FC2 2.5 2.0 1.0 ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada (bajo el modelo aditivo), existe interacción aditiva

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

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

26 Interacción multiplicativa si de los efectos independientes
MODELO MULTIPLICATIVO IESP=IBASAL (IFC1/IBASAL)  (IFC2/IBASAL) RRESP=RRBASAL (RRFC1/RRBASAL)  (RRFC2/RRBASAL) RRESP=1  (RRFC1/1)  (RRFC2/1) =  RRFCi Interacción multiplicativa si RROBS > RRESP El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “multiplicación” de los efectos independientes

27 OROBS 6.0 OR Exceso debido a la interacción 5.0 Exceso debido al efecto conjunto de FC1 y FC2 2.5 2.0 1.0 ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada (modelo multiplicativo), existe interacción multiplicativa

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

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

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

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

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

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

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

35 ¿Cuál es el modelo relevante? interacción aditiva versus
interacción multiplicativa? A3 x A4 A1 + A2 A5 x A6 Cambios no neoplásicos Multiplicación anómala celular Tejido normal Enfermedad clínica

36 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.

37 familiar Tabaco Incid./10.000 No No 5,0 No Sí 10,0 Sí No 20,0
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 Tabaco Incid./10.000 No No ,0 No Sí ,0 Sí No ,0 Sí Sí ,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

38 Definición de interacción
Recapitulación 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

39 2. Interacción en escala aditiva
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 FC1-I BASAL)+(I FC2-I BASAL) RR (ESPERADO) = RRFC1- RR FC2 - 1

40 3. Interacción en escala MULTIPLICATIVA
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 FC1 / I BASAL) * (I FC2 /I BASAL) RR (ESPERADO) = RRFC1 * RR FC2

41 4. Interacción en salud pública
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.

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