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Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de epidemiología Tema 16 Confusión Dr. Esteve Fernández.

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1 Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de epidemiología Tema 16 Confusión Dr. Esteve Fernández

2 ¿Qué queremos aprender? 1.El concepto de confusión y factor de confusión en epidemiología. 2.Investigar la presencia de confusión en un estudio epidemiológico. 3.El concepto de análisis estratificado y ajustado. 4.Obtener medidas de asociación ajustadas. 5.Los conceptos de confusión negativa y confusión residual.

3 Estructura de la sesión 1.Definición de confusión. 2.Análisis estratificado. 3.Ajuste de medidas de asociación. 4.Tipos de confusión (positiva y negativa). 5.Confusión residual.

4 Materiales para el aprendizaje 0.(Diapositivas de la lección) 1.Lectura recomendada De Irala-Estévez J, Martínez-González MA, Guillén-Grima F. ¿Qué es un factor de confusión?. Med Clín (Barc). 2001; 117:

5 Materiales para el aprendizaje 2. Lecturas complementarias Delgado Rodríguez M, Llorca Díaz J. Sesgos: En: Gálvez Vargas R, Sierra López A, Saénz González MC, et al., eds. Piédrola Gil. Medicina Preventiva y Salud Pública. 10ª edición. Barcelona: Masson, Capítulo 13 Szklo M, Nieto J. Epidemiología intermedia. Madrid: Ed. Díaz de Santos; Capítulo Seminario de resolución de problemas nº 8

6 Definición de confusión

7 CONFUSIÓN Situación en la que la asociación entre una determinada exposición y un determinado resultado es debida a la influencia de una tercera variable confounding

8 exposición resultado

9 exposición resultado tercera variable X

10 exposición enfermedad Factor de confusión Confusor confounder confounding variable

11 Factor de confusión 1. El factor de confusión se asocia causalmente a la enfermedad; 2. Se asocia, causalmente o no, con la exposición; 3. Y no es una variable intermedia en la secuencia causal entre exposición y enfermedad.

12 exposición enfermedad Factor de confusión X

13 consumo de café cáncer de vejiga urinaria

14 consumo de café cáncer de vejiga urinaria RR=2.9 Tabaco RR=3.1 Preval. Tabaco (café=0): 0.43 Preval. Tabaco (café=1): 0.73 RR(aj)=1.3

15 ¿Cuándo hay confusión? RR crudo RR ajustado La medida de frecuencia o asociación que estemos usando!!!

16 consumo de café cáncer de vejiga Tabaco 1. El tabaco es un factor de riesgo del cáncer de vejiga; 2. El tabaco está asociado al consumo de café; 3. Fumar no es consecuencia de beber café (ni viceversa)

17 Otra manera de tenerlo presente... AZUCAR

18 Tasa de mortalidad /1000 (1986) Costa Rica3.8 Venezuela4.4 México4.9 Cuba6.7 Canadá7.3 Estados Unidos8.7 Otro ejemplo.-

19 Costa Rica México Canadá Mortalidad

20 ? ¿Puede ser la edad un factor de confusión?

21 Costa Rica México Canadá Mortalidad Estructura etaria de la población ¿Puede ser la edad un factor de confusión?

22 Tasa de mortalidad /1000 (1986) Costa Rica3.8 Venezuela4.4 México4.9 Cuba6.7 Canadá7.3 Estados Unidos8.7

23 Tasa de mortalidad /1000 (1986) BRUTAAJUSTADA Costa Rica Venezuela México Cuba Canadá Estados Unidos

24 Costa Rica México Canadá Mortalidad Estructura etaria de la población x

25 Se ha definido la CONFUSIÓN en el contexto de los estudios etiológicos (casos y controles, cohortes), pero este fenómeno es aplicable a estudios descriptivos (transversales y ecológicos). Renta per capita Incidencia de melanoma Latitud

26 X NO es un confusor E M X E M X E M X

27 X NO es un confusor E M X M: cáncer de hígado E: alcohol X: virus hepatitis C

28 X NO es un confusor E M X M: muerte súbita del lactante E: tabaquismo materno X: bajo peso al nacer

29 X NO es un confusor E M X M: cáncer de cérvix E: infección VPH X: relaciones sexuales

30 Evaluación de la confusión 1. La variable de confusión, ¿está asociada con la exposición y con el desenlace? 2. La asociación* exposición-desenlace del análisis bruto... ¿es similar en el análisis estratificado? 3. La asociación* exposición-desenlace del análisis bruto… ¿es similar en el análisis ajustado? *dirección y magnitud

31 Control de la confusión en el DISEÑO emparejamiento restricción en el ANÁLISIS estratificación ajuste (estandardización) emparejamiento modelización

32 Estratificación

33 Evaluación de la confusión 1. La variable de confusión, ¿está asociada con la exposición y con el desenlace? 2. La asociación* exposición-desenlace del análisis bruto... ¿es similar en el análisis estratificado? 3. La asociación* exposición-desenlace del análisis bruto… ¿es similar en el análisis ajustado? *dirección y magnitud

34 Abandonan No abandonan Hombres Mujeres Ejemplo hipotético sobre abandono del tabaquismo, en el que se identifica el sexo como un determinante del mismo OR = 1,80

35 SEXO ABANDONO DEL TABACO ??????????????? ??????? OR=1,80 ambiente laboral libre de humo

36 ¿Está asociada la variable confusora con la exposición y con el resultado? Sin humo Con humo Hombres Mujeres Ambiente laboral Confusor vs Exposición OR = 7,54 Sexo

37 Sí No sin humo con humo Dejan de fumar? Resultado vs confusor ¿Está asociada la variable confusora con la exposición y con el resultado? OR = 4,9 A.L.

38 SEXO ABANDONO DEL TABACO AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO OR=1,8 OR=4,9 OR=7,5

39 Método para eliminar comparaciones erróneas resultado del efecto de variables confusoras ¿La asociación exposición-resultado del análisis crudo tiene la misma dirección y magnitud en los estratos de la variable de confusión? ESTRATIFICACIÓN

40 ¿La asociación exposición-resultado del análisis crudo tiene la misma dirección y magnitud en los estratos de la variable de confusión? Sí No Hombres Mujeres ¿Dejan de fumar? AMBIENTE LABORAL SIN HUMO OR = 0,56 Sí No Hombres Mujeres ¿Dejan de fumar? AMBIENTE LABORAL CON HUMO OR = 1,20

41 ¿La asociación exposición-resultado del análisis crudo tiene la misma dirección y magnitud en los estratos de la variable de confusión? Sexo – Abandono tabaco (OR=1,80) AMBIENTE LABORAL SIN HUMO AMBIENTE LABORAL CON HUMO Sexo – Abandono tabaco OR = 0,56 Sexo – Abandono tabaco OR = 1,20

42 ¿La asociación exposición-resultado del análisis crudo tiene la misma dirección y magnitud después de ajustar por la variable de confusión? AJUSTE Método para controlar el efecto de una tercera variable en el análisis de la relación entre otras dos variables

43 Ajuste de medidas de asociación

44 ¿La asociación exposición-resultado del análisis crudo tiene la misma dirección y magnitud después de ajustar por la variable de confusión? Debemos calcular la OR ajustada como ponderación de la OR de cada uno de los estratos Método de Mantel-Haenszel

45 Casos Controles Expuestos No expuestos aiai bibi cici didi Estrato i n 1i n 2i m 1i m 2i NiNi OR de Mantel-Haenszel )(MHOR ) /*( i i i Ncb i ) /*( i i i Nda i

46 )(MHRR i ] )/)/+( i i i Ndc i Casos No casos Expuestos No expuestos aiai bibi cici didi Estrato i n 1i n 2i m 1i m 2i NiNi RR (MH) en estudio de cohortes con Incidencia Acumulada i a [ ] )/)/+( ii Nba i i c [

47 )(MHRR ) /*( i i Tca ) /*( i i 1i1i Tya 0i0i Casos Pers-tiempo Expuestos No expuestos a 1i y 1i a 0i y 0i Estrato i TiTi RR (MH) estudio cohortes con Densidad Incidencia (pers-tiempo) 0i0i1i1i

48 Volvamos a nuestro ejemplo ¿La OR bruta = OR ajustada? Sí No Hombres Mujeres ¿Dejan de fumar? AMBIENTE LABORAL SIN HUMO Sí No Hombres Mujeres ¿Dejan de fumar? AMBIENTE LABORAL CON HUMO OR bruta = 1,80 OR ajust = 1,1

49 ¿Hay confusión? a) ¿Asociación sexo – ambiente laboral? b) ¿Asociación ambiente laboral – abandono? c) ¿Asociación sexo – abandono por estratos de ambiente laboral? d) ¿Asociación sexo – abandono bruta semejante tras ajustar por ambiente laboral?

50 SEXO ABANDONO DEL TABACO AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO OR crudo=1,8 OR ajust=1,1 OR=7,5 OR=4,9

51 SEXO ABANDONO DEL TABACO AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO OR crudo=1,80 OR ajust=1,09 OR=7,54 OR=4,95 X

52 Asunciones definición correcta de los estratos homogeneidad dentro de cada estrato ausencia de confusión residual La confusión no es un fenómeno todo o nada La realidad es más compleja que una tabla de 2 x 2

53 La confusión no es un fenómeno todo o nada La realidad es más compleja que una tabla de 2 x 2 RR de hemorragia digestiva respecto al uso de eritromicina RRIC95% No ajustado1,81,2-2,7 Ajustado por edad, raza, sexo, residencia y AINES1,51,0-2,2 Ajustado por lo anterior y hospitalización reciente1,10,7-1,7

54 Tipos de confusión

55 Confusión positiva Cuando la confusión produce una sobreestimación del efecto ( el estimador bruto se aleja de 1,0 y exagera la asociación no ajustada frente a la ajustada). Confusión negativa Cuando la confusión produce una infraestimación del efecto ( el estimador bruto se acerca a 1,0 y atenúa la asociación no ajustada frente a la ajustada).

56 RR, OR… Tipo de confusión Positiva Negativa Ajustado Bruto o no ajustado x x x x Fuente: Szklo y Nieto 2000

57 Confusión residual

58 Cuando no se puede ajustar o cuando el ajuste es imperfecto 1. No disponemos de información de la variable que sospechamos que es el confusor (no sabemos si los casos y controles fumaban o no) 2. La información no es suficiente (sólo sabemos si fumaban o no, pero no sabemos nada de los exfumadores o del nº de cigarrillos...)

59 OR de IAM respecto a la menopausia. Estudio ARIC (mujeres de años, ) Odds ratio (IC95% ) ANo ajustada4,54 (2,67 - 7,85) BAjustada por edad: vs. 55+ (Mantel-Haenszel)3,35 (1,60 – 6,01) CAjustada por edad: 45-49, 50-54, 55-59, (M-H))3,04 (1,37 – 6,11) DAjustada por edad: continua (regresión logística)2,47 (1,31 – 4,63)

60 Recapitulación 1.Definición de confusión Situación en la que la asociación entre una determinada exposición y un determinado resultado es debida a la influencia de una tercera variable exposición enfermedad Factor de confusión Confusor 1.El factor de confusión se asocia causalmente a la enfermedad; 2.Se asocia, causalmente o no, con la exposición; 3.Y no es una variable intermedia en la secuencia causal entre exposición y enfermedad. ¿ RR crudo = RR ajustado ?

61 Recapitulación 2.Análisis estratificado Estratificación Método para eliminar comparaciones erróneas resultado del efecto de variables confusoras Sexo – Abandono tabaco (OR=1,80) AMBIENTE LABORAL SIN HUMO AMBIENTE LABORAL CON HUMO Sexo – Abandono tabaco OR = 0,56 Sexo – Abandono tabaco OR = 1,20

62 Recapitulación 3.Ajuste de medidas de asociación Ajuste Método para controlar el efecto de una tercera variable en el análisis de la relación entre otras dos variables )(MHOR ) /*( ii Ncb i ) /*( ii Nda i

63 Recapitulación 4.Tipos de confusión La confusión produce una sobreestimación del efecto ( el estimador crudo se aleja de 1,0 y exagera la asociación no ajustada frente a la ajustada). La confusión produce una infraestimación del efecto ( el estimador crudo se acerca a 1,0 y atenúa la asociación no ajustada frente a la ajustada). Positiva Negativa Cuando no se puede ajustar o cuando el ajuste es imperfecto 5.Confusión residual

64 Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de epidemiología Tema 16 Confusión Dr. Esteve Fernández


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