ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES

Presentación del tema: "ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES"— Transcripción de la presentación:

1 ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES
DRA. ASBEIDI OLAZARAN. DR. OMAR MARTINEZ.

2 Estudio caso-control Investiga posible relacion entre exposicion y cierta enfermedad Determina que proporcion de casos se expusieron y que proporcion no, en los controles Se inicia con enfermedad y no enfermedad en comparacion de estudios de cohorte que se inicia con exposicion y no exposicion.

3 Estudio caso-control Se compara un grupo de sujetos que ya sufrieron el efecto estudiado casos Con otro grupo de sujetos procedentes de la misma población y semejantes a los anteriores salvo por la ausencia del efecto controles. La selección de los sujetos viene definida por la presencia o no del efecto Es por tanto retrospectivo

4 Mediciones: De frecuencia: ninguna De asociación: odds ratio De potencial impacto: riesgo atribuible estimado

5 Estudio caso-control Pueden realizarse:
Con emparejamiento de casos y controles para cada caso se selecciona uno o más controles según semejanza de determinadas variables Sin emparejamiento

6 Estudios CC Vamos a comparar a los casos y los vamos a comparar con los controles Casi siempre retrospectivo No se puede determinar incidencia o prevalencia Puede ayudar a determinar relación causal Es útil en eventos con baja incidencia o prevalencia

7 Selección de casos Utilización de casos incidentes con periodos de exposición o latencia prolongados La razón de momios tiende a parecerse al RR cuando los casos del estudio son incidentes y la exposición que la precede es de larga duración. se puede disminuir el sesgo de memoria porque el sujeto puede recordar mejor

8 Utilización de casos incidentes y periodos de exposición muy cortos
La supervivencia no está condicionada por los factores de riesgo como pudiera ocurrir en los casos prevalentes, Es menos probable que el estatus de enfermedad pueda modificar la exposición que se está estudiando Utilización de casos prevalentes con periodos de exposición prolongados Utilización de casos incidentes y periodos de exposición muy cortos Utilización de casos o controles fallecidos

9 Selección controles Los controles deben ser seleccionados de la misma base poblacional de donde se originaron los casos. Los controles deben ser seleccionados independientemente de su condición de expuestos o no expuestos La probabilidad de selección para los controles debe ser proporcional al tiempo que el sujeto permaneció elegible para desarrollar el evento o enfermedad en estudio. En la selección de los controles se debe evitar, en la medida de lo posible, los factores de confusión. La medición de variables debe ser comparable entre los casos y los controles.

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11 C Y C DISEÑO CLASICO

12 Enfermos No-enfermos (casos) (controles) Expuestos No-expuestos Probabilidad de Probabilidad de Exposición Exposición Razón de Momios

13 Casos y Controles Emparejamiento
Se realiza de acuerdo a sus caracteristicas pero no en caracteristica de objeto de estudio. Busca de controles con caracteristicas similares a los casos. Sesgo del recuerdo No se proporciona informacion adecuada a la hora de realizar la encuesta.

14 Casos y Controles Utilizar multiples controles del mismo tipo para aumentar la potencia del estudio Recomendado 1 caso por cada 4 controles. Utilizar multiples controles de diferente tipo controles normales y casos con (ca por ejemplo).

15 Casos y Controles ANIDADOS
Es un diseño hibrido en el cual se anida un estudio de casos y controles a un estudio de cohorte. Se comienza con casos y controles, despues se determina el antecedente de exposicion y seguir el estudio con casos y controles que serian (enfermos y no enfermos)

16 DISEÑO DE CASOS Y CONTROLES DE TIPO CASO COHORTE

17 DISEÑO DE CASOS Y CONTROLES ANIDADOS

18 Muestreo: Casos y Controles Anidados en una Cohorte
Base = Cohorte In incidence density sampling the selection of controls is governed by the diagnoses of cases. Every time a case is diagnosed one or more controls are selected from other members of the cohort who, at that time, do not have the diagnosis. The term incidence density comes from the fact that the time of follow-up and the incidence of new disease are involved in determining eligible controls. In our example of conserving resources by not testing all of the cohort members, the investigator would test stored biological samples only on those subjects chosen as controls. If the predictor variable were a questionnaire item everyone in the cohort had already answered, there wouldn’t be any point in selecting controls as the data is already available on the entire cohort. The text book (and a number of others) call this design a “nested case-control study,” but nested is a imprecise term. It seems that it should more properly refer to any case control studies selecting controls from within a cohort study. In other words, all three of the sampling methods we are describing can be viewed as “nested” within a cohort. Los controles son seleccionados cada vez que se diagnostica un caso 18

19 Diseño: Casos-cohorte: Controles seleccionados
a partir de una Cohorte “Case-cohort” is type of design you may not be acquainted with as it is relatively new and still has not been used frequently. It was first described by the statistician Ross Prentice in the 1980’s. It seems odd at first to realize that you will likely be sampling future cases as well as controls when you take a random sample of a cohort at its baseline. This means that a subject may be included both as a case and a control. But this is also true of incidence density sampling since a subject selected as a control at one time point may later become a case. This troubles many new to these sampling designs and results in their thinking that the best design must be to wait until the end of follow-up to select controls so that the investigator can be sure they will not be cases. We will spend some time trying to demonstrate why this is not the right way to think about it. For starters, becoming a case is an artifact of the follow-up period of the cohort. The investigator cannot know whether many of the controls will be diagnosed with the study outcome the day after the study ends. This is made even clearer by the example of the cohort study that uses death as an outcome, as some do. Everyone is eventually a case. In summary, when we are looking for (i.e., sampling) controls, we do not necessarily have to guarantee that these are subjects who will never become cases. All that is needed is to be sure that they are not cases at the time of control sampling. 19

20 Ventajas: Se elimina los sesgos del recuerdo ya que las entrevistas se realizan al comienzo del estudio (nivel basal). Si se ecuentran anomalias en las caracteristicas biologicas, debido a que las muestras se obtuvieron años antes de la aparicion de la enfermedad Es mas probable que estas observaciones representen factores de riesgo mas que una enfermedad precos o subclinica.

21 Diseño Casos y Controles utilizando “controles prevalentes”
This is the design that most neophytes are drawn to, as discussed in the notes on the previous slide on case-cohort design. When we discuss the measures of association linked to each of these sampling designs in future lectures, we will show more formally why this is not a good design. For now, it will suffice to note that there is an obvious source of potential bias in waiting until the end of follow-up to select controls because factors that influence loss to follow-up will influence the selection of controls. If those factors are associated with both your predictor variable and the outcome, the measure of association will be biased. 21

22 Casos y Controles Ventajas: Son mas Baratos y Rápidos de llevar a cabo
Se utiliza para enfermedades con periodos latentes largos Es útil para enfermedades raras Se pueden evaluar varios factores de riesgo (se pueden agregar después) Útil para estudiar exposición a agentes poco comunes Permite evaluación de modificadores de efecto

23 DESVENTAJAS Especialmente susceptible a sesgos porque:
La población en riesgo a menudo no está definida Los casos seleccionados por el investigador se obtienen a partir de una reserva disponible Es difícil asegurar la comparabilidad de factores de riesgo poco frecuentes Pueden generar frecuentemente sesgos de información, debido a que la exposición se mide, se reconstruye o se cuantifica, después del desarrollo de la enfermedad Se puede introducir un sesgo de selección, si la exposición de interés determina diferencialmente la selección de los casos y los controles

24 Si el problema de salud en estudio es muy prevalente (mayor de 5%)
El riesgo o la incidencia de la enfermedad no se puede medir directamente Los grupos están determinados no por su naturaleza sino por los criterios de selección de los investigadores Si el problema de salud en estudio es muy prevalente (mayor de 5%) La razón de momios no ofrece una estimación confiable del riesgo relativo No sirven para determinar otros posibles efectos de una exposición sobre la salud Se ocupan de un solo resultado 5. Inapropiados cuando la enfermedad bajo estudio se mide en forma continua SESGO, SESGO, SESGO, SESGO

25 ODDS RATIO a b c d Medida de asociacion Odds ratio
Probabilidad de que un caso se haya expuesto es: a:c Probabilidad de que un control se haya expuesto es b:d Odds ratio Entra las probabilidades de los casos expuestos y los controles expuestos ad/bc

26 Si la exposicion no se relaciona con la enfermedad
1 Si la exposicion se relaciona positivamen te > 1 Si la exposicion se relaciona negativamente < 1

27 Odds ratio, buena aproximacion al riesgo relativo de la poblacion
Casos estudiados son representativos antecedentes de exposicion. Controles estudiados son representativos, con respecto al antecedente de exposicion. Cuando la enfermedad que se estudia no se produce con frecuencia.

28 GRACIAS