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Epidemiology (Schneider) Confusión Confusión es una asociación aparente entre la enfermedad y la exposición causada por un tercer factor no tomado en consideración.

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Presentación del tema: "Epidemiology (Schneider) Confusión Confusión es una asociación aparente entre la enfermedad y la exposición causada por un tercer factor no tomado en consideración."— Transcripción de la presentación:

1 Epidemiology (Schneider) Confusión Confusión es una asociación aparente entre la enfermedad y la exposición causada por un tercer factor no tomado en consideración Un confusor es una variable que está asociada con la exposición e, independiente de la exposición, es un factor de riesgo para la enfermedad

2 Ejemplos Estudio A encontró una asociación entre tabaquismo y calvicie El estudio fue confundido por edad Estudio B encontró un efecto protector entre compañía animal y ataque cardiáco El estudio puede estar confundido por el hecho que las mascotas requieren cuidado y los dueños de mascotas están más activos o son más aptos físicamente para atenderlos El estudio también puede estar confundido por el hecho que aquellos que pueden tolerar mascotas son más accesibles (personalidades tipo B)

3 Epidemiology (Schneider) Probando para confusión Obtención de una medición cruda del resultado (tasa cruda de mortalidad, tasa cruda de natalidad, razón de momios o riesgo relativo) Repita la medición del resultado controlando por la variable (tasa ajustada por edad, riesgo relativo o razón de momios específico a género) Compare las dos mediciones; la estimación de las dos mediciones serán diferente si la variable es un confusor

4 Probando para confusión (cont.) Edad es un confusor para mortalidad por cáncer Tasa ajustada por edad = Suma de las esperadas/ Total en la población estándar = 1.27 / 1,000 Tasa cruda= Muertes totales/Población en riesgo = 115 / 45,000 = 2.56 / 1,000 * 1980 Población de USA donde jóven= 0-18; maduro=19-64; viejo= , ,500,000 XXXX 45, Total 171,41925,700, , Viejo 56,120140,300, ,00010Maduro 60, ,000 5 Joven Esperados Población estándar * ASR/1,000 Población en riesgo Muertes por cáncer Edad 60,500,000

5 Controles para confusión Controles para confusión pueden ser diseñados en los estadios de planeación del estudio o en la planeación de un estudio Estadio de planeación Aleatorización (para estudios experimentales) Restricción (Permite ingresar al estudio a aquellos que queden en una banda estrecha de una variable potencialmente confusora) Pareando (Parear casos y controles sobre las bases de las variables potencialmente confusoras, especialmente edad y género) Casos y controles pueden ser individualmente pareados para una o más variables, o pueden ser pareados en grupo Pareando es caro y requiere técnicas analíticas especiales Sobrepareando o pareando en forma innecesaria puede enmascarar hechos

6 Estadio de análisis Estratificación Análisis multivariado – Regresión linear múltiple, Regresión logística, Modelo de Riesgos proporcionales Controles para confusión (cont)

7 Probando para efecto modificador (Interacción entre variables) Cuando la tasa de incidencia de la enfermedad en la presencia de dos o más factores de riesgo difiere de la tasa de incidencia esperada como resultado de sus efectos individuales. El efecto puede ser mayor que lo esperado (interacción positiva o sinergismo) o menor a lo esperado (interacción negativa o antagonismo)

8 Epidemiology (Schneider) Efecto modificador (Interacción), cont. Para evaluar interacción: ¿Hay una asociación? Si es así, ¿es debido a confusión? Si no, ¿hay diferencias entre los estratos formados sobre las bases de una tercera variable? Si es así, interacción o efecto modificador está presente Si no, no hay interacción o efecto modificador

9 Epidemiology (Schneider) La prevalencia de osteoartritis es de 50% entre mujeres a la edad de 65. ¿Iniciar suplementos de calcio a los 50 años es de utilidad? Aquellas con tratamiento tienen 84% menos enfermedad a los 65 años RR= Ca Ca+ No enfermas Enfermas

10 ¿ Tabaquismo confunde el tratamiento con calcio? RR= Ca- Fumadores Ca+ No Enfermedad Enfermedad RR= Ca- No fumadores Ca+ No EnfermedadEnfermedad El tratamiento con calcio de la osteoartritis es confundida por tabaquismo

11 ¿El tratamiento para fumadores fue modificado por alcohol? Fumadores que no beben RR= Ca Ca+ No EnfermedadEnfermedad Fumadores que beben RR= Ca Ca+ No Enfermedad Enfermedad El tratamiento con calcio de los fumadores fue modificado por alcohol

12 Evaluando la relación entre una causa posible y el resultado Asociación observada 1. ¿Podría ser debido a sesgo de selección o de información? 2. ¿Podría ser debido a confusión o efecto modificador? 3. ¿Podría ser un resultado por el azar? 4. ¿Podría ser causal? No Probablemente no Aplique guías y haga juicio

13 Evaluando una asociación ¿Cómo podemos estar seguros que lo encontrado es una asociación verdadera - para contruir un caso para la causa? Epidemiólogos van a través de un proceso de tres pasos: Examina la metodología buscando sesgos Examina el análisis para confusión y modificador de efecto (interacción) Examina los resultados para significancia estadística

14 Epidemiology (Schneider) Estadística inferencial Ayuda a realizar predicciones, estimaciones o inferencias,acerca de lo no observado basado en lo que fue observado (de una muestra) a través de la prueba de hipótesis.

15 Epidemiology (Schneider) Estadística inferencial Requiere probar una hipótesis H o : hipótesis nula No hay efecto o no hay diferencia H a : hipótesis de invstigación (alternativa) Hay un efecto o una diferencia

16 Epidemiology (Schneider) Significancia estadística Creo que el tratamiento A es mejor que el tratamiento B. ¿Por qué no pruebo mi hipótesis de investigación?¿Por qué prueba la hipótesis nula? H 0 : Tratamiento A = Tratamiento B La hipótesis de investigación requiere un número infinito de pruebas estadísticas Si probamos la hipótesis nula, tenemos que realizar un solo test, de no diferencia

17 Epidemiology (Schneider) Pasos en las pruebas de hipótesis(cont.) Una asociación estadística nos dice la probabilidad de que el resultado obtenido sucedad por azar. Una fuerte asociación estadística no significa causalidad! Cada que rechazamos la hipótesis nula, tenemos el riesgo de estar equivocados Cada que que fracasamos en rechazar la hipótesis nula tenemos el riesgo de estar equivocados

18 Epidemiology (Schneider) Ejemplos de probando hipótesis Calculamos la tasas ajustadas por edad para San Francisco y San Jose y se compararon H o : AAR1 = AAR2 H a : Hay una diferencia estadísticamente significativa entre las tasas ajustadas por edad de San Francisco y San José

19 Epidemiology (Schneider) Probando hipótesis (cont.) Calculamos razón de momios y riesgos relativos H o : OR = 1 (o RR = 1) H a : Hay una diferencia estadísticamente significativa entre casos y controles (o entre los expuestos y los no expuestos)

20 Epidemiology (Schneider) Probando hipótesis (cont.) Calculamos la SMR para rancheros H o : SMR = 100% H a : Hay una diferencia estadísticamente significativa entre la población cohorte y la población control.

21 Epidemiology (Schneider) Pasos para probar hipótesis Asumir que la hipótesis nula es verdadera Reunir los datos y probar si hay diferencia entre grupos La probabilidad de que se obtengan esos resultados sólo por azar, es el valor de p. Si el valor de p es bajo (azar es improbable que sea la causa del resultado), se rechaza la hipótesis nula

22 Epidemiology (Schneider) Hipótesis nula H 0 : Tratamiento A (tratamiento de dosis única en infección de vías urinarias (IVU)= tratamiento B (tratamiento multidosis de IVU). Situe alpha en 0.05 (1 en 20 de posibilidad de un error tipo 1) Calcule un valor de p (la probabilidad de que los resultados sea por azar) de 0.07 Fracaso para rechazar la hipótesis nula La diferencia entre los grupos no fue estadísticamanete significativa ¿Son los hallazgos clínicamente importantes?

23 Hipótesis nula No hay nada mágico en un valor de alfa de 0.05 o 0.01 Hay situaciones donde un alfa de 0.2 es aceptable El tamaño del valor de p no nos indica la importancia de los resultados El valor de p nos dice la probabilidad de que hayamos cometido un error-que rechazamos la hipótesis nula y señalamos una diferencia cuando no hay ninguna Resultados pueden ser estadísticamente significativos pero clínicamente sin importancia Resultados sin significancia estadística pueden ser clínicamente importantes

24 Intervalos de confianza Algunas veces estamos más interesados con la estimación de la verdadera diferencia que la probabilidad de que estamos haciendo la decisión correcta (valor de p) El intervalo de conafianza 0.95 provee el intervalo en el cual los verdaderos valores es probable que se encuentren en el 95% de las veces. Si el intervalo de confianza contiene 0 o 1 (el valor de no diferencia) no podemos rechazar la hipótesis nula Tamaños de muestra más grandes producen intervalos de confianza pequeños- más confianza en los resultados

25 ¿Son estas tasas estadisticamente significativas diferentes entre ellas? Los intervalos de confianza al 95% lo dicen. AAR1 = (ES 2.5) (344.4, 349.4) AAR2 = (ES 14) (313.8, 341.8)

26 AAR1 fue estadísticamente significativa más alta que AAR2 ¿Qué acerca de estas? SMR = 112% (99, 125) RR = 3.4 (1.2, 5.6)

27 Epidemiology (Schneider) Cada vez que usamos estadística inferencial, estamos en riesgo de estar equivocados

28 Hipótesis nula H 0 : Tratamiento A = Tratamiento B Correcto (Poder) 1- Error tipo I (Nivel de significancia) Rechazar Error tipo II Correcto 1- Fracaso para rechazar Falsa diferencia Verdad No diferencia Decisión sobre H 0

29 Epidemiology (Schneider) Formas de estar equivocado Error tipo I – rechazando la hipótesis nula cuando ella es verdad- no hay diferencia Error tipo II – fracasando en rechazar la hipótesis nula cuando ella es falsa - hay una diferencia

30 Epidemiology (Schneider) Poder de la prueba Beta (la probabilidad de un error tipo II) es importante si no queremos que se encubra un efecto Podemos reducir el riesgo de error tipo II mejorando el poder de la prueba Poder: La probabilidad de que se detecte un efecto de un particular tamaño basado en un número particular de sujetos

31 Epidemiology (Schneider) Poder de la prueba Poder es influenciado por: El nivel de significancia (probabilidad de un error tipo I) se sitúa para la prueba de hipótesis; El tamaño de la diferencia que se desea detectar El número de sujetos en el estudio

32 Epidemiology (Schneider) Sujetos en el estudio Más sujetos permiten determinar pequeñas diferencias Más sujetos producen más pequeños intervalos de confianza Más sujetos cuestan más dinero Más sujetos incrementan la complejidad del proyecto ¿Se necesitan más sujetos?

33 ¡Puede ser! Equilibre lo siguiente: Diferencia no significativa en un estudio pequeño no nos dice nada Encontrar una diferencia significativa en un estudio pequeño podría no ser reproducido debido a variación de la muestra Encontrar una diferencia no significativa en un estudio grande nos dice que los tratamientos o resultados son esencialmente equivalentes Encontrar una diferencia significativa en un estudio grande revela una diferencia verdadera, pero los hallazgos pueden no ser clínicamente importantes

34 ¿Cómo me imagino qué hacer? Revise la literatura para estimar la incidencia o la prevalencia de la enfermedad ( o tasa de recuperación)en la población control, o Estime la exposición (tratamiento, monitoreo) en la población control Determine que diferencia desea detectar entre la población del estudio y los controles Seleccione alfa – el riesgo de encontrar un efecto cuando realmente no hay uno (usualmente 0.05 o 0.01) Seleccione el nivel de poder – la probabilidad de encontrar un efecto cuando realmente hay uno (usualmente 0.90 o 0.90) Calcule o use tablas de tamaño de muestra para determinar cuantos sujetos se necesita

35 Epidemiology (Schneider) Finalmente, ¿puede tener muchos sujetos con el presupuesto, tiempo y limitaciones logísticas? Si no, el estudio es probablemente no útil realizarlo, a menos que se acepte un bajo poder o un alfa grande

36 Tamaño de muestra para un estudio clínico % incremento o disminución 30%.05 Dos colas %incremento o disminución 30%.05 Dos colas % incremento o dimsinución 30%.05 Una cola % incremento o disminución 30%.05 Una cola Tamaño de muestra requerido en cada grupo Poder Sobrevida con tratamiento B Sobrevida con tratamiento A Nivel de significancia (Prueba de una cola vs dos colas, por la cual queremos probar el incremento o disminución de sobrevida con tratamiento B) H 0 : Tratamiento A = Tratamiento B

37 153 20% de diferencia % de diferencia 30% % de diferencia 73 20% de diferencia % de diferencia 30% % de diferencia % de diferencia 30% % de diferencia 30%.05 Tamaño de muestra requerido para cada grupo Poder Sobrevida con tratamiento B Sobrevida con tratamiento A Nivel de significancia (prueba de una cola, variando el nivel de significancia, poder y diferencia que deseamos detectar) H 0 : Tratamiento A = Tratamiento B Tamaño de muestra para un estudio clínico


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