Señalando causas, introducción a la planeación del estudio

Presentación del tema: "Señalando causas, introducción a la planeación del estudio"— Transcripción de la presentación:

1 Señalando causas, introducción a la planeación del estudio
Principios de Epidemiología Conferencia 4 Dona Schneider, PhD, MPH, FACE Traducción de la Conferencia 4 del Curso de Epidemiología, realizada por el Dr. Nicolás Padilla, Facultad de Enfermería y Obstetrica de Celaya, Universidad de Guanajuato, México

2 Teorías de la causalidad de enfermedad
Teorías supernaturales Teoría Hipocrática Miasma Teoría del contagio Teoría de los gérmenes (causa mostrada por via de los postulados de Henle-Koch) Teoría epidemiológica clásica Multicausalidad y causal de Web ( causa mostrada via los postulados de Hill)

3 Postulados de Henle-Koch
Algunas veces llamado determinismo puro El agente está presente en cada caso de la enfermedad No ocurre en cualquier otra enfermedad al azar o parásito no patogénico (un agente una enfermedad) Puede ser aislado y si se expone a sujetos sanos causará la enfermedad …entonces no puede ser una accidente al azar de la enfermedad, pero entre el parásito y la enfermedad no puede ser concebida una relación excepto que el parásito sea la causa de la enfermedad Robert Koch (1890)

4 Triada epidemiológica
Enfermedad es el resultado de fuerzas dentro de una sistema dinámico, consistiendo en: Agente de la infección Huésped Ambiente

5 Teoría epidemiológica clásica
Agentes Organismos vivos Químicos exógenos Características genéticas Stress y factores psicológicos Elementos nutritivos Químicos endógenos Fuerzas físicas Agentes tienen características como infectividad, patogenicidad y virulencia (habilidad para causar serias enfermedades) Pueden ser transmitidos al huésped a través de vectores Fuente: Smith, Theobald (1934) Parasitism and Disease. Princeton, NJ: Princeton University Press.

6 Teoría epidemiológica clásica (cont.)
Factores del huésped: Inmunidad y respuesta inmunológica Conducta del huésped Factores ambientales: Ambiente físico (calor, frío, humedad) Ambiente biológico (flora, fauna) Ambiente social (económico, político, cultural)

7 Postulados de Hill Fuerza de asociación – entre más fuerte la asociación, menos probable que la asociación sea debido al azar o por variables confusoras Consistencia de la asociación observada – ¿la asociación ha sido observada por diferentes personas, en diferentes lugares, circunstancias y tiempos? (similar a la replicación en experimentos de laboratorio) Especificidad – si una asociación es limitada a personas específicas, sitios o tipos de enfermedad, y si no hay asociación entre la exposición y otros modos de morir, entones la relación apoya causalidad Fuente: Hill, Sir Austin Bradford (1965) Temporalidad – la exposición de interés deberá preceder al resultado por un lapso de tiempo consistente con algún mecanismo biológico Gradiente biológico – hay un gradiente del riesgo asociado con el grado de exposición (relación dosis-respuesta)

8 Postulados de Hill (cont.)
Plausibilidad biológica – hay un conocido o mecanismo postulado por el cual la exposición podría razonablemente alterar el riesgo de desarrollar la enfermedad Coherencia – los datos observados no estarán en conflicto con hechos conocidos acerca de la historia natural y de la biología de la enfermedad Experimento – más fuerte apoyo para causalidad puede ser obtenido a través de experimentos controlados (estudios clínicos, estudios intervencinales y experimentos animales) Analogía – en algunos casos, es justo juzgar la relación causa-efecto por analogía -”Con el efecto de la talidomida y de rubeóla ante nosostros, se acepta que similar evidencia con otra droga u otra enfermedad viral en el embarazo”

9 Red de causalidad para las enfermedades cardiovasculares principales
Red de causalidad para las principales enfermedades cardiovasculares. (Fuente: Stallones, R.A. (1966). Prospective epidemiologic studies of cerebrovascular disease. Public Health Monograph No. 76, Washington, DC: U.S. Government Printing Office. p. 53.)

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11 Relaciones causales Un camino causal puede ser directo o indirecto
En causalidad directa, A causa B sin efectos intermedios En causalidad indirecta, A causa B, pero con efectos intermedios En biología humana, pasos intermedios están virtualmente presentes en todos los procesos causales

12 Tipos de relaciones causales
Necesaria y suficiente – sin el factor, la enfermedad nunca se desarrolla Con el factor, la enfermedad siempre se desarrolla (esta situación rara vez ocurre) Necesaria pero no suficiente – el factor por sí mismo no es suficiente causa de enfermedad Múltiples factores son requeridos, usualmente en una secuencia específica temporal (tal como carcinogénesis) Suficiente pero no necesaria – el factor solo puede causar la enfermedad, pero lo pueden hacer otros factores en su ausencia Benzeno o radiación pueden causar leucemia sin la presencia del otro Ni necesaria ni suficiente – el factor no puede causar enfermedad por sí mismo, ni es el único factor que puede causar la enfermedad Es el probable modelo para las relaciones en las enfermedades crónicas

13 Factores en causalidad
Todos pueden ser necesarios pero raramente suficientes para causar una enfermedad o estado Predisponiendo – edad, sexo o enfermedades previas pueden crear un estado de susceptibilidad al agente de la enfermedad Habilitando – bajo ingreso, pobre nutrición, casa en malas condiciones o atención médica inadecuada pueden favorecer el desarrollo de la enfermedad Por lo contrario, circunstancias que ayudan en la recuperación o en mantener la salud pueden ser habilitantes Precipitando – exposición a una enfermedad o a un agente nocivo Reforzando – repetidas exposiciones o trabajo indebido o stress puede agravar un enfermedad establecida o estado

14 Comparando roles de evidenciae
Leyes criminales Causalidad Presencia criminal en la escena del crimen Agente presente en la enfermedad Eventos causales preceden al ataque de la enfermedad Premeditación Accesorios involucrados en el crimen Cofactores y/o causalidad múlriple, involucrados Severidad del crimen relacionado al estado de la víctima Susceptibilidad y respuesta del huésped determina severidad El rol del a gente en la enfermedad deberá tener sentido común y biológico Motivación – deberá ganarle al criminal Ningún otro agente podría haber causado la enfermedad bajo las circunstancias dadas Ningúno ootro sospechos podría haber cometido el crimen La causalidad debrá ser establecida sin duda razonable y sin intervención del azar La culpabilidad deberá ser establecida sin dudas razonables

15 Tipos de estudio Medio para evaluar posibles causas por la reunión y análisis de la evidencia

16 Tipos de estudios Estudios descriptivos (para generar hipótesis)
Reporte de casos Estudios transversales (estudios de prevalencia) miden la exposición y la enfermedad al mismo tiempo Estudios ecológicos (estudios correlacionales) usan datos de grupos más que datos de individuos Esos datos no pueden ser usados para evaluar riesgos individuales Haciendo esto se comete falacia ecológica

17 Tipos de estudios (cont.)
Estudios analíticos (para probar hipótesis) Estudios experimentales Ensayos clínicos Estudios de campo Estudios de intervención Estudios observacionales Estudios casos-controles Estudios cohorte

18 La clave para el tipo de estudio
La clave en cualquier estudio epidemiológico es la definición de lo que constituye un caso y qué constituye una exposición Definiciones deberán ser exclusivas categóricas Fracaso para definir efectivamente una caso puede dar lugar a sesgo de misclasificación

19 Fuentes de error en estudios epidemiológicos
Misclasificación – clasificación errónea del estatus de la enfermedad o de la exposición Variación aleatoria - azar

20 Fuentes de error en estudios epidemiológicos
Sesgo – preferncias sistemáticas contruídas en la planeación del estudio Confusión – ocurre cuando una variable es incluída en la planeación del estudio que está relacionada a la exposición y al resultado, conduciendo a falsas conclusiones Ejemplo: juego y cáncer de pulmón Interacción o modificador de efecto – ocurre cuando la magnitud de la asociación entre el resultado y la exposición difieren de acuerdo al nivel de una tercera variable El efecto puede ser nulificar o aumentar la asociación Ejemplo: género y fractura de cadera modificado por edad

21 Tablas de contingencia
Los hallazgos de muchos estudios epidemiológicos pueden ser presentados en tablas 2 x 2 Enfermedad Sí No Total Exposición a b a+b c d c+d a+c b+d a+b+c+d

22 Medidas de asociación de una tabla 2x2
Estudio cohorte: la medición del resultado es el riesgo relativo (o razón de riesgos o razón de tasas) En estudios cohorte se inicia con la exposición de interés y luego se dtermina la tasa de desarrollo de la enfermedad RR mide la probabilidad de tener la enfermedad si estás expuesto en relación a aquellos no expuestos. RR = incidencia entre los expuestos/incidencia entre los no expuestos RR = a/(a+b) c/(c+d)

23 Medidas de asociación de una tabla 2x2
Estudio caso-control: el resultado medido es una estimación del riesgo relativo o de la razón de momios (probabilidad relativa) Medidas de asociación de una tabla 2x2 En un estudio de casos y controles, se inicia con el estatus de la enfermedad y luego se estima la exposición RR es estimado debido a que los pacientes son seleccionados sobre el estatus de la enfermedad y no podemos calcular la incidencia basada en exposición El estimado es la razón de momios (OR) o la probabilidad de tener la exposición si se tiene la enfermedad relacionado a aquellos que no tienen la enfermedad ~RR = OR = a/c = ad b/d bc

24 Riesgo atribuible o diferencia de riesgo
En un estudio cohorte, podemos querer conocer el riesgo de enfermedad atribuible a la exposición en el grupo expuesto, esto es , la diferencia entre la incidencia de la enfermedad en el grupo expuesto y el grupo no expuesto (exceso de riesgo) AR = a/(a+b) – c/(c+d) AR = 0: No hay asociación entre la exposición y la enfermedad AR > 0: Exceso de riesgo atribuible a la exposición AR < 0: La exposición lleva un efecto protector

25 Porcentaje del riesgo atribuible
En un estudio cohorte, podemos querer conocer la proporción de la enfermedad que podría ser prevenida por eliminar la exposición en el grupo expuesto (fracción atribuible o fracción etiológica) AR% = AR/[a/(a+b)] x 100 Si la exposición es preventiva, calcule la fracción preventiva

26 Riesgo atribuible a la población
En un estudio cohorte, podemos querer conocer el riesgo de la enfermedad atribuible a la exposición en la población en estudio completa o la diferencia entre la incidencia de la enfermedad en la población del estudio completa y la del grupo no expuesto PAR = (a+c)/(a+b+c+d) – c/(c+d) Para estimar PAR para una población más allá del grupo en estudio, debemos conocer la prevalencia de la enfermedad en la población total.

27 Porcentaje del riesgo atribuible a la población
En un estudio cohorte, podemos querer conocer la proporción de la enfermedad que podría ser prevenida eliminando la exposición en la población en estudio completa PAR% = PAR/[(a+c)/(a+b+c+d)] x 100

28 Resúmen de cálculos del riesgo atribuible
En grupo expuesto En total de la población Incidencia atribuíble a la exposición Ie – In AR Ip – In PAR Proporción de la incidencia atribuíble a la exposición X 100 Ie Ip AR% PAR%

29 Comparando riesgo relativos
Tasas de muerte ajustadas por edad por 100,000 Médicos Masculinos Británicos Fumadores No-fumadores Ca Pulmón 140 10 Enf. Coronaria 669 413 Riesgo relativo (riesgo relativo, razón de riesgo) Ie/In: CaP = 14.0; Enf. Coronaria = 1.6 Fumadores son 14 veces más probable que desarrollen CaP que los no fumadores Fumadores son 1.6 veces más probable que desarrollen Enf. Coronaria que los no fumadores Fuente: Doll and Peto. Mortality in relation to smoking: Twenty years’ observations on male British doctors. BMJ 1976;2: Tabaquismo es un más fuerte factor de riesgo para Cáncer de pulmón que para enfermedad coronaria

30 Comparando riesgos atribuibles
Tasas de muerte ajustadas por edad por 100,000 para Médicos Masculinos Británicos Fumadores No-fumadores Ca Pulmón 140 10 Enf. Coronaria 669 413 Riesgo atribuible diferencia de riesgos, fracción etiólógica) Ie- In: CP = 130; CHD = 256 El exceso de cáncer de pulmón atribuible a tabaquismo es 130 per 100, El exceso de EC atribuible a tabaquismo es 256 per 100,000 Si tabaquismo es causal, eliminar los cigarros deberá salvar más fumadores de enfermedad coronaria que de cáncer de pulmón

31 Comparando porcentajes del riesgo atribuible
Tasa de muerte ajustada por edad por 100,000 para médicos masculinos británicos Fumadores No fumadores Ca de pulmón 140 10 Enf. coronaria 669 413 Riesgo atribuible%=[(Ie-In)/Ie] x 100: Ca pulmón = 92%; Enf. coronaria = 38% Casi el 92% de los ca de pulmón podrían ser eliminados si los fumadores en este estudio, no fumaran Casi 38% de enf. Coronaria podría ser eliminada si los fumadores en este estudio, no fumaran Si tabaquismo es causal, eliminado el uso de cigarros se evitarían el doble de la proporción de fumadores del ca de pulmón que de enfermedad coronaria