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

¿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.

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

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

Definición de interacción

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

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

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.

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

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

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

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

¿Cuál es el efecto esperado? Incidencia observada Factor de riesgo X No Sí Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000 Sí 15/100.000 25/100.000

¿Cuál es el efecto esperado? Incidencia observada Factor de riesgo X No Sí Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000 Sí 15/100.000 ¿esperada? ¿Cuál es la incidencia esperada en los individuos expuestos a ambos factores?

¿Cuál es el efecto esperado? Incidencia observada Factores de riesgo X No Sí Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000 Sí 15/100.000 ? ¿Cuál es la incidencia esperada en los individuos expuestos a ambos factores? ADITIVO 2 respuestas: Según el modelo MULTIPLICATIVO

MODELO ADITIVO (Los efectos se suman) ¿Cómo contribuye el factor X? Incidencia observada Factor de riesgo X No Sí Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000 Sí 15/100.000 ? ¿Cómo contribuye el factor X? ¿Cómo contribuye el factor Y?

MODELO ADITIVO (Los efectos se suman) ¿Cómo contribuye el factor X? Incidencias Factor de riesgo X No Sí Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000 Sí 15/100.000 ? ¿Cómo contribuye el factor X? ¿Cómo contribuye el factor Y? ¿Incidencia esperada (X e Y)?

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

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

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

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

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

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

MODELO MULTIPLICATIVO (Los efectos se MULTIPLICAN) Incidencia observada Factores de riesgo X No Sí Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000 Sí 15/100.000 ? ¿Cómo contribuye el factor X? ¿Cómo contribuye el factor Y?

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 3/100.000 9/100.000 Sí 15/100.000 ?

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

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

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

EJEMPLO Mortalidad observada por cáncer de esófago (/100 EJEMPLO Mortalidad observada por cáncer de esófago (/100.000) 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

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

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

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

¿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

¿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

¿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

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.

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 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

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

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

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

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.

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