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

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

2 ¿Qué queremos aprender? 1.El concepto de interacción en epidemiología. 2.Identificar la presencia de interacción. 3.Valorar la naturaleza (aditiva o multiplicativa) de la interacción. 4.Las implicaciones de la interacción para la prevención y la salud pública.

3 Estructura de la sesión 1.Definición de interacción. 2.Interacción en escala aditiva. 3.Interacción en escala multiplicativa. 4.Interacción en salud pública.

4 Materiales para el aprendizaje 0.(Diapositivas de la lección) 1.Lectura recomendada Artículo Aula Global y capítulo 14 libro Gordis 2.Lecturas complementarias capítulo 6 libro Szklo & Nieto

5 Definición de interacción

6 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 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 AZ Efectos individuales Efecto conjunto esperado + Efecto conjunto observado A+Z Sin interacción Efecto conjunto observado A+Z Sinergismo Efecto conjunto observado A+Z Antagonismo +I -I

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

11 Interacción 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 YNo 3/ / Sí 15/ /

14 ¿Cuál es el efecto esperado? Incidencia observada Factor de riesgo X No Sí Factor de riesgo YNo 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 YNo 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? ¿Cómo contribuye el factor Y? Incidencia observada Factor de riesgo X No Sí Factor de riesgo YNo 3/ / Sí 15/ ?

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

18 MODELO ADITIVO I ESP =I BASAL +(I FC1 -I BASAL )+(I FC2 -I BASAL ) Hay interacción aditiva si I OBS > I ESP El efecto observado es mayor que el efecto esperado como adición de los efectos independientes

19 RR ESP =RR BASAL +(RR FC1 -RR BASAL )+(RR FC2 -RR BASAL ) RR ESP = 1 + (RR FC1 -1) + (RR FC2 -1) Hay interacción aditiva si: RR OBS > RR ESP I ESP+ I BASAL+ (I FC1+ -I BASAL+ ) (I FC2+ -I BASAL+ ) I ESP- I BASAL- (I FC1- -I BASAL- ) (I FC2- -I BASAL- ) = RR ESP = RR FC1 + RR FC2 - 1 MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios)

20 Si la enfermedad es rara Hay interacción aditiva si RR OBS > RR ESP OR OBS > OR ESP OR ESP = OR FC1 + OR FC2 - 1

21 Intuitivamente …. OR Basal+Exceso debido a FC1 Basal+Exceso debido a FC2 OR BAS OR FC1 OR FC2 OR ESP EXC FC2 Basal BL EXC FC1 BL EXC FC2 BL EXC FC1 [EXC FC1 +BL] + [EXC FC2 +BL] - BL = OR ESP = OR FC1 + OR FC2 – 1,0 BL

22 OR OR BAS OR FC1 OR FC2 OR ESP OR OBS Si la OR conjunta observada es igual a la esperada (bajo el modelo aditivo), no existe interacción aditiva

23 OR OR BAS OR FC1 OR FC2 OR ESP OR OBS Exceso debido al efecto conjunto de FC1 y FC2 Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada (bajo el modelo aditivo), existe interacción aditiva Exceso debido a la interacción

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

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 YNo 3/ / Sí 15/ ?

26 MODELO MULTIPLICATIVO I ESP =I BASAL (I FC1 /I BASAL ) (I FC2 /I BASAL ) RR ESP =1 (RR FC1 /1) (RR FC2 /1) = RR FCi Interacción multiplicativa si RR OBS > RR ESP RR ESP =RR BASAL (RR FC1 /RR BASAL ) (RR FC2 /RR BASAL ) El efecto observado es mayor que el efecto esperado como multiplicación de los efectos independientes

27 OR OR BAS OR FC1 OR FC2 OR ESP OR OBS Exceso debido al efecto conjunto de FC1 y FC2 Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada (modelo multiplicativo), existe interacción multiplicativa Exceso debido a la interacción

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

29 EJEMPLO Mortalidad observada por cáncer de esófago (/ ) en hombres expuestos o no a tabaco y alcohol ALCOHOL Expuestos No expuestos Expuestos No expuestos TABACO 11,358,4 122,6701,6 ¿Interacción aditiva? ¿Interacción multiplicativa? I A/T =11,3+(58,4-11,3)+(122,6-11,3)=169,7 I A/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 CasoControl Exp No exp TABACO ¿Son el tabaco y el asbesto factores de riesgo para el cáncer de pulmón? CasoControl Exp No exp ASBESTO OR tab = 8,1OR asb = 1,2

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

32 OR observadas de exposición conjunta TabacoAsbestoCasosControlesOR observ No NoSí11351,3 SíNo96507,8 Sí 14318,9

33 ¿Interacción en escala aditiva? ¿Interacción aditiva? TabacoAsbestoCasosControlesOR observ No NoSí11351,3 SíNo96507,8 Sí 14318,9 OR ESP = 1,3 + 7,8 – 1 = 8,1 OR OBS > OR ESP 18,9 > 8,1 Interacción en escala aditiva

34 TabacoAsbestoCasosControlesOR observ No NoSí11351,3 SíNo96507,8 Sí 14318,9 OR ESP = 1,3 * 7,8 = 10,1 ¿Interacción multiplicativa? OR OBS > OR ESP 18,9 > 10,1 Interacción en escala multiplicativa ¿Interacción en escala multiplicativa?

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

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 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 TabacoIncid./ No No 5,0 No Sí 10,0 Sí No 20,0 Sí Sí 40,0 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 Recapitulación 1.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 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) = RR FC1 - RR FC2 - 1

40 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) = RR FC1 * RR FC2

41 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


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