1 Medidas epidemiológicas de asociación Saeed Akhtar, PhD Profesor Asociado, Epidemiología División de Epidemiología y Bioestadística Universidad Aga.

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2 1 Medidas epidemiológicas de asociación Saeed Akhtar, PhD Profesor Asociado, Epidemiología División de Epidemiología y Bioestadística Universidad Aga Khan, Karachi, Pakistán Email

3 2 Medidas epidemiológicas de asociación Objetivos de la conferencia Al terminar la conferencia el lector deberá ser capaz de: Computar e interpretar Riesgo Relativo (RR) y Razón de Momios (RM, OR) como medidas de asociación entre la exposición y la enfermedad Entender cuando RM (OR) se aproxima a RR

4 3 Definiciones Asociación Una relación estadística entre dos o más variables Riesgo Probabilidad condicional o no condicional de la ocurrencia de un evento en el tiempo Probabilidad de un individuo de desarrollar una enfermedad o cambio en el status de salud en un intervalo de tiempo fijado, condicional a que el individuo no muera durante el mismo periodo de tiempo. Riesgo absoluto

5 4 Asociación entre exposición y enfermedad Pregunta: ¿Hay exceso de riesgo asociado con una exposición? Objetivo: Determinar si ciertas exposiciones están asociadas con una enfermedad Metodología: Uso de uno de los diseños de estudio epidemiológicos Cohorte Casos-controles

6 5 Estudio cohorte Evalúa la incidencia acumulada (CI E+ ) de enfermedad en el grupo expuesto (Riesgo absoluto) Evalúa la incidencia acumulada (CI E- ) de enfermedad en el grupo no expuesto (Riesgo absoluto) e.g. Riesgo de enfermedad coronaria (CHD) entre fumadores Riesgo a 1 año de CHD entre fumadores (CI E+ )* CHD Sí NoTotal Fumadores 84 29163000 CI E+ = 84/3000 = 28/1000/año (riesgo en 1 año de CHD entre fumadores) Cont.

7 6 Riesgo de entre no fumadores Riesgo a 1 año de EC en no fumadores (CI E- ) EC Si No No fumadores 874913 5000 CI E- = 87/5000=17.4/1000/año (riesgo a 1 año de EC en no fumadores) Cont.

8 7 Evaluación de exceso de riesgo (Dos métodos) a.Razón RR (Razón de dos riesgos; razón de Riesgos; Riesgo Relativo)CI E+ / CI E- = 28/17.4 = 1.6 Interpretación de RR Fumadores fueron 1.6 veces más probable 1ue desarrollaran EC que los no fumadores b.Diferencia Diferencia de dos riesgos (Diferencia de riesgos)* CI E+ - CI E- = 28.0 – 17.4 = 10.6

9 8 RM (OR) (Razón de momios, Momios relativos) En estudio casos-controles no podemos calcular la incidencia acumulada (CI) o el riesgo de inicdencia (IR), por lo tanto, por lo tanto no podemos calcular el RR “directamente”. RM como medida de asociación entre exposición y enfermedad es usada cuando los datos son reunidos en un estudio de casos y controles RM puede obtenerse, sin embargo, de un estudio cohorte,y puede usarse en lugar del RR.

10 9 RM en estudios casos-controles y cohorte Estudio cohorte Razón de la proporción de expuestos quienes desarrollaron la enfermedad con la proporción de no expuestos quienes desarrollaron la enfermedad Estudio de casos - controles Razón de la proporción de casos quienes estuvieron expuestos con la proporción de controles quienes no estuvieron expuestos.

11 10 Razón de Momios Momio es la razón de dos probabilidades i.e. Probabilidad de que un evento ocurra/ 1- Probabilidad de que el evento no ocurra Momio se refiere a una entidad sola Si un evento tiene la probabilidad P, luego el momio del mismo evento es P/1-P

12 11 Derivación de RM en un estudio cohorte P D + | E + = (expuestos desarrollaron enfermedad) = a/(a+b) P D - | E + = (expuestos no desarrollaron la enfermedad) = b/(a+b) Momio de desarrollar la enfermedad entre expuestos = D+|E+ /1-P D-|E+ = a/(a+b) b/(a+b) = a/b P D + | E - = (no expuestos desarrollaron la enfermedad) = c/(c + d) P D - | E - = (no expuestos no desarrollaron la enfermedad)= d/(c + d) Momio de desarrollar enfermedad entre los no expuestos = = P D+|E - /1-P D+|E - = c/(c+d) d/(c + d) = c/d Razón de Momios = a/b : c/d = ad/bc

13 12 RM en estudio de casos controles En estudios de casos controles, RR no puede calcularse directamente para determinar la asociación entre exposición y enfermedad. No conocemos el riesgo de enfermedad entre expuestos y no expuestos, ya que iniciamos reclutando casos y controles. Podemos usar RM como medida de asociación entre la exposición y enfermedad en un estudio de casos controles.

14 13 RM en estudio casos y controles Probabilidad de caso expuesto = P caso Probabilidad de caso no expuesto =1-P caso Momio de caso expuesto = P caso /1- P caso Probabilidad de control expuesto = P control Probabilidad de control no expuesto =1-P control Momio de control expuesto = P control / 1-P control

15 14 Derivación de RM en un estudio de casos controles Probabilidad de exposición entre casos = a /(a + c) Probabilidad de no exposición entre casos = c /(a + c) Momio de exposición entre casos = a/c Probabilidad de exposición entre controles = b/(b + d) Probabilidad de no exposición en controles = d/(b + d) Momio de exposición entre controles = b/d RM = ad/bc

16 15 Cirugía Status VHC anterior VHC+ VHC- Si 59 168 No 54 48 » 113 216 Ejemplo RM en estudio de casos - controles

17 16 Momio de cirugía anterior en VHC + P 1 (cirugía entre VHC + ) = 59/113 1-P 1 (No cirugía entre VHC + ) = 54/113 Momio de cirugía entre VHC + ) = 59/54 = 1.09 Momio de cirugía anterior entre VHC - P 2 (cirugía entre VHC - ) = 168/216 1-P 2 (No cirugía entre VHC - ) = 48/216 Momio de cirugía entre VHC - = 168/48 = 3.5 RM = 3.50/1.09 = 3.21

18 17 ¿Cuando la RM es un buen estimado de la RR? En estudios casos controles puede calcularse como medida de asociación En estudio cohorte RR o RM es una medida válida de asociación ¿Cuando se puede calcular un RR de un estudio de casos y controles? *Cuando la prevalencia de la exposición entre los casos estudiados es casi similar a la prevalencia de los sujetos enfermos en la población de donde tomamos los casos. *Prevalencia de exposición entre controles estudiados es similar a la prevalencia en la población no enferma de donde se extrajeron los casos. *Enfermedades raras (IC < 0.1)

19 18 Estudio de casos – controles pareados Pareado: en un estudio de casos – controles pareados cada caso es pareado a un control de acuerdo a variables que se sabe están relacionadas al riesgo de enfermedad, edad, sexo, raza Datos son analizados en términos de pares de caos-controles más que sujetos individuales Cuatro tipos de combinaciones de caso- controles son posibles en cuanto a la historia de la exposición.

20 19 Pares concordantes son ignorados ya que no contribuyen al cálculo del efecto estimado (RM) Pares discordantes de casos y controles son usados para calcular la RM pareada. RM pareada = razón de pares discordantes = b /c por ejemplo # de pares en los que los casos están expuestos / # de pares en que los controles están expuestos

21 20 Ejemplo: Factores de riesgo para tumores cerebrales en niños. Hipótesis = niños con aumento de peso al nacer tienen mayor riesgo para algunos tipos de cáncer en la infancia. Casos = Niños con tumores cerebrales Controles = Niños normales Exposición = Peso al nacer > 8 lbs.

22 21 818 738 8 + 1b Cases<8 1b Total 26 45 1556 71 8+ 1b<8 1b Total Normal Controles Razón de momios 18/7 = 2.57 χ 2 = 4.00; P = 0.046 La interpretación es la misma que antes Ejemplo