Estudio de casos y controles Capítulo 9 Estudio de casos y controles

Cap. 9 Una mujer de 55 años en excelente estado de salud hasta hace dos semanas, antes de su admisión hospitalaria, desarrolló malestar, febrícula, tos y dolor muscular generalizado. A pesar de tomar aspirinas, los síntomas empeoraron durante los siguientes días, en particular había un dolor muscular creciente, lo que le hacía muy difícil levantarse cuando estaba sentada. Entonces consultó a su médico personal quien llevó a cabo una valoración completa. La historia de la paciente era irrelevante excepto que había sufrido insomnio durante todo el año anterior, el cual ella trataba autoadministrándose L-triptófano. En el examen físico se notó un ligero adolorimiento muscular difuso y una leve erupción maculopapular eritematosa en gran parte de su cuerpo. Los estudios de laboratorio mostraron elevaciones en su cuenta de eosinófilos sanguíneos (2,000 células/mm3, el valor normal es meno de 250 celulas /mm3) y valores ligeramente elevados de aldolasa. Se diagnosticó síndrome de mialgia-eosinófila (SME).

Estudios de casos y controles Población fuente Controles Casos Inicio del estudio Tiempo Expuestos No expuestos Dirección del estudio

L-triptófano SM-E Sin L-triptófano Sin SME Dirección del estudio Inicio del estudio Tiempo L-triptófano Sin L-triptófano Dirección del estudio Fig 9-2. Diagrama de un estudio de casos y controles uso de una marca específica de L-triptófano y el riesgo subsecuente de desarrollar síndrome de mialgia-eosinófila (SME)

Estudios de casos y controles Incidentes Definición clara de los casos Prevalentes Deben ser lo mas sensible y específico posible La selección de los controles de modo que su participación en el estudio no dependa de la exposición

Determinación de la exposición Dado que los factores no pueden afectar al riesgo después que la enfermedad se presenta, el momento exacto de las exposiciones es crítico.

Estudios de casos y controles basados en hospital La población de estudio proviene del mismo hospital No deberán seleccionarse pacientes que padezcan trastornos múltiples concurrentes. No deberán seleccionarse pacientes con diagnósticos de los que se conoce se relacionen con el factor de riesgo de interés Secciónese controles de diversos grupos con diagnósticos diferentes, de modo que ningún factor de riesgo particular esté representado en exceso. Secciónese controles entre pacientes con enfermedades recién diagnosticadas, de modo que las exposiciones previas no hayan recibido influencia del trastorno actual Qué evitar Qué hacer Criterios de selección para controles basados en hospital Cuadro 9-1. Recomendaciones para muestrear controles basados en hospital para estudios de caso y controles.

población y en hospital Cuadro 9-2. Potencias relativas de estudios de casos y controles basados en población y en hospital Basados en población Basados en hospital La población fuente se define mejor Más fácil de asegurar que casos y controles derivan de la misma población fuente. Es mas probable que las historias de exposición de los controles reflejen aquellas de personas sin la enfermedad que interesa Los sujetos son más accesibles. Los sujetos tienden a cooperar más. Las características basales de casos y controles suelen estar equilibradas. Más fácil de obtener informes de exposiciones a partir de registros médicos y muestras biológicas. En síntesis, del estudio basado en hospitales ofrece ventajas logísticas, en tanto que el basado en la población proporciona una característica mas precisa de la historia de la exposición previa de la población fuente

A + B + C + D B + D A + C C + D D C A + B B A expuestos Expuestos Cuadro 9-4. Resumen de datos obtenidos en un estudio de casos y controles no pareados A + B + C + D B + D A + C Total C + D D C Controles A + B B A Casos No expuestos Expuestos Momios de exposición en los casos Momios de exposición en los controles

Razón de Momios => Odds Ratio Cuadro 9-4. Resumen de datos obtenidos en un estudio de casos y controles no pareados A + B + C + D B + D A + C Total C + D D C Controles A + B B A Casos No expuestos Expuestos También llamada Razón de Momios => Odds Ratio OR

¿Cuales serían las hipótesis nula y alterna? Cuadro 9-5. Resumen de datos del estudio del síndrome de mialgia – eosinofilia (SME) y empleo del lote A 151 122 29 Total 93 86 7 Controles 58 36 22 Casos Usa otro Lote Usa lote A ¿Cuales serían las hipótesis nula y alterna? Ho: RM=1 Ha: RM≠1

2.9 19.1 Intervalo de confianza del 95% Ho: RM=1 Ha: RM≠1 ? 7.5 Estimación puntual 4 8 12 16 20 24 Razón de momios 1

Sesgo: error sistemático que distorsiona los resultados y limita la validez de las conclusiones. El sesgo en la selección, constituye un peligro particular para los estudios de casos y controles. Exp No Exp. Caso 4 8 12 Control 24 Exp No Exp. Caso 4 2 6 Control 12

Isquemia del Corazón Café Tabaco Cuadro 1: Definición de Confusión El efecto de confusión aparece cuando la medición del efecto de una exposición sobre un riesgo se distorsiona porque la exposición es relacionada con otro(s) factor(es) que también influencian el resultado. Así, una variable (o un factor) de confusión es: un factor de riesgo conocido para el resultado que nos interesa un factor asociado con la exposición pero no resultado de la exposición y un factor que no es una variable intermedia entre ambos. Un ejemplo es el del tabaquismo como variable de confusión en el estudio del consumo de café como factor de riesgo para la cardiopatía isquémica. En efecto, el tabaquismo es un factor de riesgo conocido para la cardiopatía isquémica, y es asociado con el consumo de café (los fumadores suelen tomar más café), pero no es una variable intermedia entre los dos. Esquemáticamente: Café Tabaco Isquemia del Corazón El tabaquismo es un factor de confusión en la asociación entre el consumo de café y la enfermedad isquémica del corazón.

Fig. 9-4. Esquema del proceso de igualación o pareamiento de controles en casos por raza y sexo. Confusión.- Es una distorsión de los resultados que se presenta cuando los efectos aparentes de la exposición en estudio son en realidad atribuibles por entero o en parte a una variable extraña. Método para controlar la confusión: La igualación o apareamiento. El resultado real es proporcionar un medio para lograr un análisis pareado apropiado. Para igualar una variable continua como la edad, por lo general se necesita categorías, como intervalos de cinco años. Es posible igualar mas de un control para cada caso, pero la proporción de estos controles a casos rara vez excede de 4:1

W - Caso y control se han expuesto X - Caso expuesto, control sin exponer Y- Caso sin exponer, control expuesto Z- Caso y control sin exponer Cuadro 9-6. Formatos para resumen de datos de un estudio de casos y controles pareados con un control por caso W + X + Y + Z X + Z W + Y Total Y + Z Z Y Caso no Expuesto W + X X W Caso expuesto Control no expuesto Control

Cuadro 9-7. Resumen de los datos de un estudio de casos y controles pareado hipotético de uso de L-triptófano y el riesgo de síndrome de mialgia-eosinofilia (SME) 200 63 137 Total 11 6 5 Caso no Expuesto 189 57 132 Caso expuesto Control No expuesto

Cuadro 9-8. Resultados de un estudio de casos y controles pareado de uso de L-triptófano y el riesgo de síndrome de mialgia-eosinofilia (SME) 12 Total Caso no Expuesto Caso expuesto Control No expuesto

Pueden requerir mucho tiempo y ser costosos Cuadro 9-3. Ventajas y desventajas de la igualación en estudios de casos y controles Pueden requerir mucho tiempo y ser costosos Es probable que algunos casos y controles potenciales tengan que excluirse debido a que no es posible realizar su igualación Las variables pareadas no pueden valorarse como factores de riesgo en la población fuente Con variables continuas u ordinales, la igualación de categorías puede ser demasiado amplia y es posible que las diferencias residuales de casos y controles en estas variables puedan persistir. Pueden incrementar la precisión de comparaciones de casos y controles así como permitir un estudio con muestras de menor tamaño El proceso de muestreo es fácil de comprender y explicar Si se analizan en forma correcta, proporcionan una seguridad de que las variables pareadas no pueden explicar las diferencias de casos y controles en el factor de riesgo que interesa Desventajas Ventajas

Cuadro 9-9. Ventajas y desventajas de un estudios de casos y controles El riesgo de enfermedad no puede estimarse de manera directa No son eficientes para investigar exposiciones raras Más susceptibles a sesgos en la selección que otros diseños La información sobre exposición puede ser menos precisa que la disponible para otros diseños. Eficientes para el estudio de enfermedades raras Eficientes para el estudio de enfermedades crónicas Tienden a requerir un tamaño menor de muestra que otros diseños Menos costosos que otros diseños Pueden terminarse con más rapidez que los estudios alternos Desventajas Ventajas

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