Epidemiología (II).

Epidemiología (II)

Medidas de frecuencia * casos existentes Medidas de PREVALENCIA
* casos nuevos Medidas de PREVALENCIA Medidas de INCIDENCIA Medidas de INCIDENCIA . Medidas dinámicas . Investigación causal . Evaluación de medidas preventivas Medidas de PREVALENCIA . Medidas estáticas . Carga de enfermedad . Planificación sanitaria . Estimación de necesidades 2

“sujetos con el efecto”
Medidas de asociación 1) Fuerza de la asociación . Riesgo Relativo . Odds Ratio 2) Impacto . Un grupo (Exp/No Exp) . Población Riesgo Atribuible “sujetos en riesgo” “IA”´/ “DI” Proporción RA “sujetos con el efecto”

IA = Índice de Evento Experimental/Control
Sin tto <500 µg/d µg/d 1º Estratifica 2º Asigna Resultados: 12, 24, 36 y 52 s A B A B C D SFC FP N 539 544 583 568 567 Control Total 50% 40% 44% 28% 29% 16% IA = Índice de Evento Experimental/Control Grupo A: Salmeterol/Fluticasona 50/100; 50/250; 50/500 Grupo B: Fluticasona 100/250/500 Grupo C: Salmeterol/Fluticasona 50/250; 50/500 Grupo D: Fluticasona 250/500

Sin tto <500 µg/d 500-1000 µg/d SFC FP N 539 544 583 568 567
Control Total 50% 40% 44% 28% 29% 16% RR 1,25 1,57 1,81 Grupo A: Salmeterol/Fluticasona 50/100; 50/250; 50/500 Grupo B: Fluticasona 100/250/500 Grupo C: Salmeterol/Fluticasona 50/250; 50/500 Grupo D: Fluticasona 250/500

Reducción Relativa del Riesgo (RR<1)
Sin tto <500 µg/d µg/d SFC FP N 539 544 583 568 567 Control Total 50% 40% 44% 28% 29% 16% RR 1,25 1,57 1,81 |Io-Ie|/Io 25% 57% 81% Incremento % del Riesgo = Aumento RELATIVO del Beneficio/Riesgo (RR>1) Reducción Relativa del Riesgo (RR<1)

- “Efecto absoluto” Frecuencia del efecto que se debe exposición Si RAE = Ie “causa necesaria” Si RAE = 1 “causa suficiente y necesaria” Si RAE = 0 “no hay asociación”

RAE = Aumento ABSOLUTO del Beneficio/Riesgo (RR>1)
Sin tto <500 µg/d µg/d SFC FP N 539 544 583 568 567 Control Total 50% 40% 44% 28% 29% 16% RR 1,25 1,57 1,81 |Io-Ie|/Io 25% 57% 81% RAE 10% 14% RAE = Aumento ABSOLUTO del Beneficio/Riesgo (RR>1) Reducción ABSOLUTA del Riesgo (RR<1)

Sin tto <500 µg/d 500-1000 µg/d SFC FP N 539 544 583 568 567
Control Total 50% 40% 44% 28% 29% 16% RR 1,25 1,57 1,81 |Io-Ie|/Io 25% 57% 81% RAE 10% 14% NNT 10 6,25 7,14 NND

NNT. Comentarios Por convenio se redondea al próximo nº entero
Cuanto menor es el NNT mejores son los resultados (Sin olvidar la gravedad del cuadro considerado) Siempre hay un periodo de seguimiento asociado Para comparar NNT para diferentes periodos habrá que ajustar t

NNT de nuestro paciente particular
= características que los del ECCA = NNT del ensayo (NNTe) ¿Y si su riesgo fuese el doble? = NNTe/2 ¿Y si fuese de un tercio? = NNTe/(1/3)

¡¡ ojo !! Todas medidas de impacto son de asociación
Si IC RR incluye el 1 = NO asociación Si IC medida impacto incluye O = NO asociación RAE = “exceso de riesgo debido...” RAnE = “reducción del riesgo debido ...” Siempre es mejor un RA que un RR (1-RR)·100 = Fracción de prevención “medida impacto” (RR-1)·100 = Incremento porcentual del riesgo = RR

Verificación de hipótesis causales
Evidencia débil Evidencia fuerte Estudio Experimental Puro Estudio Semi-Experimental Estudios de cohortes Casos y controles Estudio de corte Serie de casos Estudio de un caso - +

Los pacientes incluidos en el estudio, ¿se parecen a los míos?
Otros aspectos importantes… Los pacientes incluidos en el estudio, ¿se parecen a los míos? Estudios Experimentales Explicativos: Valoran la EFICACIA de la Intervención (en condiciones IDEALES de utilización). 2. Estudios Experimentales Pragmáticos: Valoran la EFECTIVIDAD de la Intervención (en condiciones REALES de utilización).

Otros aspectos importantes…
EXPLICATIVOS PRAGMÁTICOS Centro de interés Eficacia (condiciones ideales) Efectividad (condiciones reales) Objetivo Aumentar conocimiento Ayudar en las decisiones Enmascaramiento Si A menudo no Placebo/control Sí Dosis de tratamiento Fija A menudo variable Criterios de selección Restrictivos Amplios Otros tratamientos Se evitan A menudo se permiten Muestra de sujetos Homogénea/ Cumplidora Heterogénea/ Representativa Variables de respuesta Acción farmacológica Efecto terapéutico

COHORTES CASOS y CONTROLES Efecto + Exposición + Efecto - Efecto +
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Ventajas (con respecto a los estudios de casos y controles)
Mejor conocimiento del fenómeno en estudio. Cálculo de incidencias y de medidas derivadas. Estudio de multiefectividad. Estudio de exposiciones raras. Control de sesgos. Ventajas (con respecto a los estudios de casos y controles) La Principal: Sus resultados son MÁS VÁLIDOS

Inconvenientes (con respecto a los estudios de casos y controles)
Malos para estudiar enfermedades raras. Existencia de pérdidas. Elevado coste y duración. Baja reproducibilidad. Pobre eficiencia estadística. Inconvenientes (con respecto a los estudios de casos y controles) El Principal: Son mucho MENOS FACTIBLES

Variantes de Estudios Observacionales Clásicos
1. Casos y controles alternante (case-crossover) - Riesgo de un suceso agudo tras la exposición a un FR transitorio - Sólo son útiles cuando la exposición varía con el tiempo - Tipo es especial de Estudio de C/C apareado - Controles son los propios casos y su exposición la habitual en el pasado - Los controles se miden en personas tiempo Ejm beber alcohol/ejercicio y riesgo inmediato de IAM. La exposición del individuo durante el tiempo relevante inmediatamente inferior (periodo de caso) se compara con la exposición habitual del sujeto (periodo de control). Ejm: Alcohol horas antes del infarto con el consumo de alcohol en día semejantes del mes anterior

1. Casos y controles alternante (case-crossover) 2. Diseños híbridos 2.1. Estudios de cohorte-casos 2.2. Estudios de casos y controles anidados cohorte Cuando una exposición es cara y tediosa preeferible medirla en una parte de la cohorte que en toda la cohorte (carga genética, biomarcador…) - Sólo se analiza una parte de los miembros iniciales de una cohorte - Exposiciones caras y tediosas Se seleccionan TODOS LOS CASOS que aparecen en la cohorte En la selección de controles dos opciones = dos tipos de diseños

1. Casos y controles alternante (case-crossover) 2. Diseños híbridos 2.1. Estudios de cohorte-casos 2.2. Estudios de casos y controles anidados cohorte Cuando una exposición es cara y tediosa preeferible medirla en una parte de la cohorte que en toda la cohorte (carga genética, biomarcador…) 2.1. Muestreo cohortes casos = controles muestra cohorte inicial (Variación de la exposición en el t) 2.2 Muestreo por densidad en tiempo = 1 caso y se elige un control Posibilidad de ser caso y control Cálculo de RTI

CASOS Y CONTROLES ANIDADOS ESTUDIOS DE COHORTE-CASOS
Cohorte Inicial CASOS Grupo control ESTUDIOS DE COHORTE-CASOS

1. Casos y controles alternante (case-crossover) 2. Diseños híbridos 2.1. Estudios de cohorte-casos 2.2. Estudios de casos y controles anidados cohorte 3. Estudios multinivel = Ecológicos Parciales Ejm: uso de consultas: variables del paciente, del médico y del CS (3 niveles, el 2 y 3 son ecológicos) Unidad última de estudio = Individuo (se mide variable dependiente) Exposiciones = Datos individuales + datos medidos a nivel ecológico

Factor de confusión. Concepto “inducir la relación, eliminarla,  ó 
... Tercera variable que “confunde” total o parcialmente la relación entre la exposición y el efecto “inducir la relación, eliminarla,  ó 

Factor de confusión. Concepto
FC se asocia “causalmente” con el E FC se asocia con la Exposición (causalmente o no) No es una variable intermedia en el mecanismo casual

¿? Efecto Exposición Factor de Confusión DAG: Gráficos acíclicos dirigidos

EL ESTUDIO OBSERVACIONAL DE COHORTES
Seguimiento: Cirrosis hepática Fumadores Ie Población Susceptible Seguimiento: Cirrosis hepática No Fumadores Io Observación ¿Realmente los que fuman y los que no lo hacen son iguales en todo salvo en eso?: Seguro que no (p. ej., alcohol)

“MEZCLA DE EFECTOS”

Estrategias para eliminar y controlar la confusión
Diseño . Asignación aleatoria . Restricción . Emparejamiento 2) Análisis . ESTRATIFICACIÓN . Análisis multivariante Ajustada

ANÁLISIS ESTRATIFICADO:
ANÁLISIS CRUDO: Tabaco Cirrosis ¿? En toda la muestra: RRcrudo (puede estar sesgado por el efecto confusor del alcohol) ANÁLISIS ESTRATIFICADO: Tabaco Cirrosis ¿? En bebedores: RRen bebedores En no bebedores: Tabaco Cirrosis ¿? RRen no bebedores

Si, tras hacer el ANÁLISIS ESTRATIFICADO, se comprueba que las estimaciones de RR en cada estrato son similares entre sí, se puede obtener una media ponderada de todas ellas, que se llama estimación AJUSTADA Si RRen bebedores RRen no bebedores RRen bebedores RRen no bebedores RRajustado

Comparación del ANÁLISIS CRUDO con el ANÁLISIS AJUSTADO
Posibilidades: RRcrudo  RRajustado NO HABÍA CONFUSIÓN RRcrudo  RRajustado SÍ HABÍA CONFUSIÓN

Estrategias para evaluar la confusión análisis
Comparar OR ajustadas y crudas ORc  OR1 = OR2 = OR3 = … = ORn  Confusión Parámetro resumen de Mantel-Haenszel

Estratificación: poco eficiente
Análisis multivariante . Regresión logística - más utiliza - efecto = dicotómico (sí/no) - OR . Regresión de Cox - efecto = dicotómico - RR

ORc  OR1  OR2  OR3  Interacción
Describe y ya está

RRfumadores= 5 RRno fumadores = 2
MODIFICACIÓN DE EFECTO. ANÁLISIS ESTRATIFICADO: Ejemplo En fumadores: Café C. De Páncreas ¿? RRfumadores= 5 En no fumadores: ¿? C. De Páncreas Café RRno fumadores = 2 El efecto del café sobre el cáncer de páncreas es mayor en fumadores que en no fumadores; luego el tabaco modifica el efecto del café sobre el cáncer de páncreas.

2. MODIFICACIÓN DE EFECTO
ANÁLISIS ESTRATIFICADO: Si RRfumadores  RRno fumadores RRfumadores RRno fumadores RRajustado

Siempre que en una pregunta den un RR/OR y su IC y después la misma medida para estratos diferentes la respuesta es FC/Interacción

Resumen: Ejemplos de posibles resultados de un análisis estratificado
Análisis Crudo Análisis Estratificado Ajustado Conclusión: RRc = 3 RR1= 2,9 RRa = 3 No hay ME No hay confusión RR2= 3,1 RR3= 3

Análisis Crudo Análisis Estratificado Ajustado Conclusión: RRc = 3 RR1= 2,9 RRa = 3 No hay ME No hay confusión RR2= 3,1 RR3= 3 Análisis Crudo Análisis Estratificado Ajustado Conclusión: RRc = 3 RR1= 5,1 RRa = 5 No hay ME Hay confusión (sesgo hacia el nulo) RR2= 4,9 RR3= 5

Análisis Crudo Análisis Estratificado Ajustado Conclusión: RRc = 3 RR1= 2 RRa = 2 No hay ME Hay confusión (sesgo alejado del nulo) RR2= 2,1 RR3= 2

Análisis Crudo Análisis Estratificado Ajustado Conclusión: RRc = 3 RR1= 2 RRa = 2 No hay ME Hay confusión (sesgo alejado del nulo) RR2= 2,1 RR3= 2 Análisis Crudo Análisis Estratificado Ajustado Conclusión: RRc = 3 RR1= 1 No se puede obtener una estimación ajustada Hay ME: El efecto de la exposición aumenta para niveles crecientes del modificador RR2= 3 RR3= 5

¿Cómo comparar la mortalidad entre países o regiones, o dentro de un mismo país a lo largo del tiempo, eliminando el efecto distorsionante de factores como la edad? 1. TASAS ESPECÍFICAS POR GRUPOS DE EDAD 2. AJUSTE O ESTANDARIZACIÓN DE TASAS AJUSTE DIRECTO AJUSTE INDIRECTO

. . AJUSTE DIRECTO TAM1 TBM1 TAM2 TBM2 TAM3 TBM3 TAMn TBMn
Las tasas ajustadas sí son comparables entre sí, porque en ellas se ha eliminado el efecto distorsionante del factor de confusión.

Población estándar AJUSTE DIRECTO TMEE0-14 TAMA= TMEE15-44 TBMA
0-14 años 45-64 años >64 años 15-44 años Población estándar Total Muertes esperadas 0-14 TMEE0-14 TMEE15-44 TMEE45-64 TMEE>64 TAMA= Total de muertes Esperadas para A Población Total Muertes esperadas 15-44 TBMA Muertes esperadas 45-64 Muertes esperadas >64 Total de muertes Esperadas para A Muertes esperadas 0-14 Muertes esperadas 15-44 Muertes esperadas 45-64 Muertes esperadas >64 TMEE0-14 TMEE15-44 TMEE45-64 TMEE>64 TAMB= Total de muertes Esperadas para B Población Total TBMB Total de muertes Esperadas para B

AJUSTE INDIRECTO Variante método directo TMEE se desconocen TMEE son inestables

Muertes observadas en A REM =
AJUSTE INDIRECTO TBMA TBMB RBM = Muertes observadas en A REM = Muertes esperadas en A si tuviera la misma mortalidad que B 0-14 años 45-64 años >64 años 15-44 años Población de A: Muertes esperadas 0-14 Tasas específicas de B: Muertes esperadas 15-44 TMEE0-14 TMEE15-44 TMEE45-64 TMEE>64 Suma Muertes esperadas 45-64 Muertes esperadas >64

Pruebas Diagnósticas. Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública Universidad de Granada

Tipos de Validez… Validez Interna → Sólo de la Prueba
- Sensibilidad - Especificidad - Razón de Probabilidades Diagn Validez Externa → Prueba + Prevalencia Enfermedad - Valores Predictivos

Sensibilidad Especificidad + VP FP - FN VN Validez Interna Enfermos
Sanos + VP FP - FN VN

VP VP + FN Sensibilidad = + VP FP - FN VN Validez Interna Enfermos

VP Sensibilidad = VP + FN Validez Interna Inversamente proporcional FN
0-1 adimensional Sensibilidad = Inversamente proporcional FN Porcentaje de enfermos que dan positivo Probabilidad de dar positivo cuando está enfermo Muy sensible descartar enfermedad

VN VN + FP Especificidad = + VP FP - FN VN Validez Interna Enfermos

VN Especificidad = VN + FP Validez Interna
0-1 adimensional Especificidad = Inversamente proporcional FP Porcentaje de sanos que dan negativo Probabilidad de dar negativo cuando está sano Muy específica confirmar enfermedad

Validez de Pruebas Diagnósticas
ENFERMOS colesterol SANOS colesterol VN VP FN 240

Validez de Pruebas Diagnósticas
Si disminuye punto de corte . Sensibilidad aumenta . Especificidad disminuye Si aumenta punto de corte . Sensibilidad disminuye . Especificidad aumenta

¿Cuándo utilizar pruebas muy sensibles?
Coste sanitario de no detectar la enfermedad  Coste social  Primeras fases proceso diagnóstico  FN a costa de  FP VP VP+ FN JJJM

¿Cuándo utilizar pruebas muy específicas?
FP pueden perjudicar al sujeto Siguiente prueba no exenta de riesgos Final proceso diagnóstico  FP a costa de  FN VP VP+ FP JJJM

CURVAS ROC Relación entre S y E Un punto de corte = valor S y E
Sensibilidad = 1 Especificidad =1 Bondad de la Prueba

CURVAS ROC 1) Conocer relación entre S y E
2) Identificar el punto de corte para S y E máximas 3) Comparar la validez de varias pruebas 4) Bondad de la prueba

“dependen de la PREVALENCIA”
VALORES PREDICTIVOS . Positivo . Negativo “dependen de la PREVALENCIA”

Enfermos Sanos + VP FP VP VP + FP VPP = - FN VN P·x (1-P)·x x

VP VPP = VP + FP Porcentaje de positivos que están enfermos
Probabilidad de estar enfermo cuando da positivo Inversamente proporcional FP Depende de la ESPECIFICIDAD y de la PREVALENCIA

Enfermos Sanos + VP FP VN VN + FN VPN = - FN VN P·x (1-P)·x x

VN VPN = VN + FN - Porcentaje de negativos que están sanos
- Probabilidad de estar sano cuando da negativo Inversamente proporcional FN Depende de la SENSIBILIDAD y de la PREVALENCIA

Combinación de PD PARALELO + = ENFERMO Combinar SERIE - = SANO

PARALELO Sensibilidad  VPN + = ENFERMO FP  FN  PD 1 -
Especificidad  VPP + = ENFERMO - PD 3 + = ENFERMO - PD 4

PARALELO Puerta urgencias Inicio diagnóstico + = ENFERMO PD 1 -

Especificidad  VPP SERIE Sensibilidad  VPN FP  FN  + ENFERMO
- = SANO PD 3 + - = SANO PD 2 + - = SANO PD 1 Sensibilidad  VPN Especificidad  VPP FP  FN 

SERIE Programas de cribado Últimas fases del proceso diganóstico
+ ENFERMO - = SANO PD 3 + - = SANO PD 2 + - = SANO PD 1 Programas de cribado Últimas fases del proceso diganóstico

Razón de Probabilidades Diagnósticas
P (Resultado+/Enfermo) S RPD (+) = = P (Resultado+/Sano) 1-E P (Resultado-/Enfermo) 1-S RPD (-) = = P (Resultado-/Sano) E

Razón de Probabilidades Diagnósticas
P (Resultado+/Enfermo) S RPD (+) = = P (Resultado+/Sano) 1-E = 1 la prueba NO sirve Más se aleja de 1 mejor Odds post-prueba = Odds preprueba . RPD (+)

Diseños epidemiológicos para el estudio validez PD
Estudios de casos y controles . Más utilizado para validez . Diseño que da más problemas Series de casos prospectivas “corte” . Único para reproducibilidad . 2º más utilizado para validez . Causa < problemas ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES LOS PRIMEROS EN FRECUENCIA EN LA EVALUACIÓN DE VALIDEZ DE PD 3. Estudios de cohortes . Aplica la prueba y dos cohortes +/- . El seguimiento confirma el resultado – . Razones éticas o económicas

Diseños epidemiológicos para el estudio validez PD
Estudios de impacto diagnóstico-terapéutico y resultados en salud . Modificación del tto en función de resultados . ECCA para ver resultado en salud ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES LOS PRIMEROS EN FRECUENCIA EN LA EVALUACIÓN DE VALIDEZ DE PD

Sesgos en Estudios de Validez PD
Sesgo de secuencia: PR sólo PD+ → Sensibilidad Sesgo por exclusión de los casos dudosos Mala elección de la prueba de referencia Sesgo por falta de cegamiento

“CONCLUSIONES SEMEJANTES”
Escala de la Evidencia Científica. Revisiones Sistemáticas Revisiones Sistemáticas Evaluaciones rigurosas de temas clínicos concretos Sistemáticas = Todos los trabajos “publicados y no publicados” Metodología explícita = Evaluación y Selección “CONCLUSIONES SEMEJANTES”

Escala de la Evidencia Científica. Revisiones Sistemáticas
Metanálisis = Revisión Sistemática Cuantitativa Conjunto de técnicas que se utilizan para cuantificar la información contenida en estudios similares Análisis estadístico de una colección de resultados analíticos con el propósito de integrar los hallazgos

“CONCLUSIONES SEMEJANTES”
Escala de la Evidencia Científica. Revisiones Sistemáticas Revisiones Sistemáticas Evaluaciones rigurosas de temas clínicos concretos Sistemáticas = Todos los trabajos “publicados y no publicados” Metodología explícita = Evaluación y Selección “CONCLUSIONES SEMEJANTES”

Limitaciones de las Revisiones Clásicas Carácter subjetivo “conclusiones distintas según autor” Equivalen a la opinión de expertos No tienen carácter científico Poco eficaces No utilizan métodos cuantitativos

Utilidades de las Revisiones Sistemáticas
Escala de la Evidencia Científica. Revisiones Sistemáticas Utilidades de las Revisiones Sistemáticas Análisis de intervenciones terapéuticas/preventivas Estudio de factores de riesgo Análisis de pruebas diagnósticas Estudio de factores pronóstico “falta de consistencia”

Niveles de la Evidencia Ensayos Clínicos Controlados y Aleatorizados Revisiones Sistemáticas bien diseñadas de ECCA I Estudios Experimentales no aleatorizados Cohortes, Casos y Controles Revisiones Sistemáticas de estudios observacionales II III IV Estudios no analíticos Consensos / Opinión de Expertos 87

Fuerza de las Recomendaciones Basadas Evidencia Categoría I A Basadas Evidencia Categoría II Extrapoladas a partir Evidencias I B Basadas Evidencia Categoría III Extrapoladas a partir Evidencias Categoría II C E Opinión de Expertos 88

Indicadores de Estructura
Indicadores de Proceso Indicadores de Resultado Nº de personas estudiadas Nº de pruebas por persona Costes totales del proceso/acto Costes por caso encontrado % de diagnosticados y tratados Reducción de la mortalidad Reducción de la letalidad Reducción de las complicaciones Prevención / Reducción de recidivas o metástasis Mejoría calidad de vida

Indicadores de Estructura
Indicadores de Proceso Indicadores de Resultado Reducción de la mortalidad Reducción de la letalidad Reducción de las complicaciones Prevención / Reducción de recidivas o metástasis Mejoría calidad de vida

Análisis Económicos. Tipos de costes
. Costes Intangibles . Costes TANGIBLES - Directos - Indirectos

Análisis Económicos. Tipos de análisis
. Minimización de costes . Coste-Efectividad . Coste-Utilidad (AVAC) . Coste-Beneficio ($) “2 ó más alternativas”

Estudios de uso de medicamentos
Estudios de la oferta de medicamentos . Catálogos de medicamentos . Calidad de la oferta e información Estudios cuantitativos de consumo . Tendencias comparadas de consumo Estudios cualitativos de consumo . Calidad farmacológica de los fármacos utilizados Otros estudios cualitativos . De prescripción . De dispensación . De uso-administración . Estudios orientados a problemas (vs. Uso correcto) Clasifican por el objetivo. No por el diseño epidemiológico

Cribados recomendados cáncer Nivel A
Cáncer de mama Mujeres años cada 1-2 años Cáncer de cuello Mujeres años cada 1-3 años sexualmente 2 periodicidad anual activas 3-5 años >65 años 2 periodicidad anual NO HISTERECTOMÍA TOTAL - Cáncer de colon Todos años anual (sangre oculta en heces)

NO hay pruebas científicas suficientes para recomendar el cribado sistemático del cáncer de próstata en las personas asintomáticas

Y yo creo que lo estáis logrando…
La buena suerte no es casual, es producto del trabajo; así la sonrisa de la fortuna tiene que ganarse a pulso. Emily Dickinson Y yo creo que lo estáis logrando…

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