Epidemiología y demografía sanitaria

Presentación del tema: "Epidemiología y demografía sanitaria"— Transcripción de la presentación:

1 Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de epidemiología Tema 16 Confusión Dr. Esteve Fernández

2 ¿Qué queremos aprender?
El concepto de confusión y factor de confusión en epidemiología. Investigar la presencia de confusión en un estudio epidemiológico. El concepto de análisis estratificado y ajustado. Obtener medidas de asociación ajustadas. Los conceptos de confusión negativa y confusión residual.

3 Estructura de la sesión
Definición de confusión. Análisis estratificado. Ajuste de medidas de asociación. Tipos de confusión (positiva y negativa). Confusión residual.

4 Materiales para el aprendizaje
0. (Diapositivas de la lección) Lectura recomendada De Irala-Estévez J, Martínez-González MA, Guillén-Grima F. ¿Qué es un factor de confusión?. Med Clín (Barc). 2001; 117:

5 Materiales para el aprendizaje
2. Lecturas complementarias Delgado Rodríguez M, Llorca Díaz J. Sesgos: En: Gálvez Vargas R, Sierra López A, Saénz González MC, et al., eds. Piédrola Gil. Medicina Preventiva y Salud Pública. 10ª edición. Barcelona: Masson, Capítulo 13 Szklo M, Nieto J. Epidemiología intermedia. Madrid: Ed. Díaz de Santos; Capítulo 5. 3. Seminario de resolución de problemas nº 8

6 Definición de confusión

7 CONFUSIÓN confounding
Situación en la que la asociación entre una determinada exposición y un determinado resultado es debida a la influencia de una tercera variable confounding

8 resultado exposición

9 resultado tercera variable X exposición

10 Factor de confusión Confusor
exposición enfermedad Factor de confusión Confusor confounder confounding variable

11 Factor de confusión 1. El factor de confusión se asocia
causalmente a la enfermedad; 2. Se asocia, causalmente o no, con la exposición; 3. Y no es una variable intermedia en la secuencia causal entre exposición y enfermedad.

12 enfermedad X exposición Factor de confusión

13 cáncer de vejiga urinaria consumo de café

14 Tabaco cáncer de vejiga urinaria consumo de café RR=2.9 RR(aj)=1.3
Preval. Tabaco (café=0): 0.43 Preval. Tabaco (café=1): 0.73

15 ¿Cuándo hay confusión? RR crudo  RR ajustado La medida de frecuencia
o asociación que estemos usando!!!

16 1. El tabaco es un factor de riesgo del cáncer de vejiga;
consumo de café Tabaco 1. El tabaco es un factor de riesgo del cáncer de vejiga; 2. El tabaco está asociado al consumo de café; 3. Fumar no es consecuencia de beber café (ni viceversa)

17 AZUCAR Otra manera de tenerlo presente...

18 Otro ejemplo.- Tasa de mortalidad /1000 (1986) Costa Rica 3.8 Venezuela 4.4 México 4.9 Cuba 6.7 Canadá 7.3 Estados Unidos 8.7

19 Mortalidad Costa Rica México Canadá

20 ? ¿Puede ser la edad un factor de confusión?

21 Mortalidad Costa Rica México Canadá ¿Puede ser la edad
un factor de confusión? Costa Rica México Canadá Mortalidad Estructura etaria de la población

22 Tasa de mortalidad /1000 (1986) Costa Rica 3.8 Venezuela 4.4 México 4.9 Cuba 6.7 Canadá 7.3 Estados Unidos 8.7

23 Tasa de mortalidad /1000 (1986) BRUTA AJUSTADA Costa Rica Venezuela México Cuba Canadá Estados Unidos

24 x Mortalidad Costa Rica México Canadá Estructura etaria
de la población x

25 Incidencia de melanoma
Se ha definido la CONFUSIÓN en el contexto de los estudios etiológicos (casos y controles, cohortes), pero este fenómeno es aplicable a estudios descriptivos (transversales y ecológicos). Renta per capita Incidencia de melanoma Latitud

26 “X” NO es un confusor...... E M X E M X E M X

27 “X” NO es un confusor...... M: cáncer de hígado E: alcohol
X: virus hepatitis C E M X

28 “X” NO es un confusor...... M: muerte súbita del lactante
E: tabaquismo materno X: bajo peso al nacer

29 “X” NO es un confusor...... M: cáncer de cérvix E: infección VPH
X: relaciones sexuales E M X

30 Evaluación de la confusión
1. La variable de confusión, ¿está asociada con la exposición y con el desenlace? 2. La asociación* exposición-desenlace del análisis bruto ... ¿es similar en el análisis estratificado? 3. La asociación* exposición-desenlace del análisis bruto… ¿es similar en el análisis ajustado? *dirección y magnitud

31 Control de la confusión
en el DISEÑO emparejamiento restricción en el ANÁLISIS estratificación ajuste (estandardización) modelización

32 Estratificación

33 Evaluación de la confusión
1. La variable de confusión, ¿está asociada con la exposición y con el desenlace? 2. La asociación* exposición-desenlace del análisis bruto... ¿es similar en el análisis estratificado? 3. La asociación* exposición-desenlace del análisis bruto… ¿es similar en el análisis ajustado? *dirección y magnitud

34 Ejemplo hipotético sobre abandono del tabaquismo, en el que se identifica el sexo como un determinante del mismo Abandonan No abandonan Hombres 117 88 Mujeres 83 112 OR = 1,80

35 ABANDONO DEL TABACO SEXO ??????????????? ??????? ambiente laboral
libre de humo

36 ¿Está asociada la variable confusora
con la exposición y con el resultado? Sin humo Con humo Hombres Mujeres 92 113 19 176 Ambiente laboral Confusor vs Exposición Sexo OR = 7,54

37 ¿Está asociada la variable confusora
con la exposición y con el resultado? Sí No sin humo con humo 85 26 115 174 Dejan de fumar? Resultado vs confusor A.L. OR = 4,9

38 ABANDONO DEL TABACO AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO
SEXO OR=4,9 OR=7,5 AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO

39 ¿La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud en los estratos de la variable de confusión? ESTRATIFICACIÓN Método para eliminar comparaciones erróneas resultado del efecto de variables confusoras

40 ¿La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud en los estratos de la variable de confusión? Sí No Hombres Mujeres 69 23 16 3 ¿Dejan de fumar? AMBIENTE LABORAL SIN HUMO OR = 0,56 Sí No Hombres Mujeres 48 65 67 109 ¿Dejan de fumar? AMBIENTE LABORAL CON HUMO OR = 1,20

41 ¿La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud en los estratos de la variable de confusión? Sexo – Abandono tabaco (OR=1,80) AMBIENTE LABORAL SIN HUMO AMBIENTE LABORAL CON HUMO Sexo – Abandono tabaco OR = 0,56 Sexo – Abandono tabaco OR = 1,20

42 AJUSTE Método para controlar el efecto
¿La asociación exposición-resultado del análisis crudo tiene la misma dirección y magnitud después de ajustar por la variable de confusión? AJUSTE Método para controlar el efecto de una tercera variable en el análisis de la relación entre otras dos variables

43 Ajuste de medidas de asociación

44 ¿La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud después de ajustar por la variable de confusión? Debemos calcular la OR “ajustada” como ponderación de la OR de cada uno de los estratos Método de Mantel-Haenszel

45 å ) ( MH OR / * N c b d a = ai bi m1i ci di m2i n1i n2i Ni i
OR de Mantel-Haenszel Estrato i Casos Controles ai bi m1i Expuestos No expuestos ci di m2i n1i n2i Ni ) ( MH OR / * i N c b å d a =

46 RR (MH) en estudio de cohortes con Incidencia Acumulada
Estrato i Casos No casos ai bi m1i Expuestos No expuestos ci di m2i n1i n2i Ni å [ a ( c + d )/ N ] i i i i i = RR ( MH ) å [ c ( a + b )/ N ] i i i i i

47 RR (MH) estudio cohortes con Densidad Incidencia (pers-tiempo)
Estrato i Casos Pers-tiempo a1i y1i Expuestos No expuestos a0i y0i Ti å ( a * y / T ) 1i 0i i i = RR ( MH ) å ( a * c / T ) i 0i 1i i

48 Volvamos a nuestro ejemplo ¿La OR bruta = OR ajustada?
No Hombres Mujeres 69 23 16 3 ¿Dejan de fumar? AMBIENTE LABORAL SIN HUMO OR bruta = 1,80 Sí No Hombres Mujeres 48 65 67 109 ¿Dejan de fumar? AMBIENTE LABORAL CON HUMO OR ajust = 1,1

49 ¿Hay confusión? a) ¿Asociación sexo – ambiente laboral?
b) ¿Asociación ambiente laboral – abandono? c) ¿Asociación sexo – abandono por estratos de ambiente laboral? d) ¿Asociación sexo – abandono bruta semejante tras ajustar por ambiente laboral?

50 ABANDONO DEL TABACO AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO
OR crudo=1,8 OR ajust=1,1 SEXO OR=4,9 OR=7,5 AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO

51 X ABANDONO DEL TABACO SEXO AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO
OR crudo=1,80 OR ajust=1,09 X SEXO OR=4,95 OR=7,54 AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO

52 La realidad es más compleja que una tabla de 2 x 2
Asunciones definición correcta de los estratos homogeneidad dentro de cada estrato ausencia de “confusión residual” La confusión no es un fenómeno “todo o nada” La realidad es más compleja que una tabla de 2 x 2

53 RR de hemorragia digestiva respecto al uso de eritromicina
La confusión no es un fenómeno “todo o nada” La realidad es más compleja que una tabla de 2 x 2 RR de hemorragia digestiva respecto al uso de eritromicina RR IC95% No ajustado 1,8 1,2-2,7 Ajustado por edad, raza, sexo, residencia y AINES 1,5 1,0-2,2 Ajustado por lo anterior y hospitalización reciente 1,1 0,7-1,7

54 Tipos de confusión

55 Confusión positiva Confusión negativa
Cuando la confusión produce una sobreestimación del efecto ( el estimador bruto se aleja de 1,0 y exagera la asociación no ajustada frente a la ajustada). Confusión negativa Cuando la confusión produce una infraestimación del efecto ( el estimador bruto se acerca a 1,0 y atenúa la asociación no ajustada frente a la ajustada).

56 Tipo de confusión Positiva Negativa x x x x Ajustado
3.0 x Bruto o no ajustado 5.0 3.0 x 2.0 0.4 x 0.3 0.4 x 0.7 0.1 1 10 RR, OR… Fuente: Szklo y Nieto 2000

57 Confusión residual

58 Cuando no se puede ajustar o cuando el ajuste es imperfecto
Confusión residual Cuando no se puede ajustar o cuando el ajuste es imperfecto 1. No disponemos de información de la variable que sospechamos que es el confusor (no sabemos si los casos y controles fumaban o no) 2. La información no es suficiente (sólo sabemos si fumaban o no, pero no sabemos nada de los exfumadores o del nº de cigarrillos...)

59 OR de IAM respecto a la menopausia
OR de IAM respecto a la menopausia. Estudio ARIC (mujeres de años, ) Odds ratio (IC95% ) A No ajustada 4,54 (2,67 - 7,85) B Ajustada por edad: 45-54 vs. 55+ (Mantel-Haenszel) 3,35 (1,60 – 6,01) C 45-49, 50-54, 55-59, (M-H)) 3,04 (1,37 – 6,11) D continua (regresión logística) 2,47 (1,31 – 4,63)

60 Definición de confusión
Recapitulación Definición de confusión exposición enfermedad Factor de confusión Confusor Situación en la que la asociación entre una determinada exposición y un determinado resultado es debida a la influencia de una tercera variable El factor de confusión se asocia causalmente a la enfermedad; Se asocia, causalmente o no, con la exposición; Y no es una variable intermedia en la secuencia causal entre exposición y enfermedad. ¿ RR crudo = RR ajustado ?

61 Sexo – Abandono tabaco (OR=1,80)
Recapitulación 2. Análisis estratificado Estratificación Método para eliminar comparaciones erróneas resultado del efecto de variables confusoras Sexo – Abandono tabaco (OR=1,80) AMBIENTE LABORAL SIN HUMO CON HUMO Sexo – Abandono tabaco OR = 0,56 OR = 1,20

62 3. Ajuste de medidas de asociación
Recapitulación 3. Ajuste de medidas de asociación Ajuste Método para controlar el efecto de una tercera variable en el análisis de la relación entre otras dos variables ) ( MH OR / * i N c b å d a =

63 Recapitulación 4. Tipos de confusión 5. Confusión residual
Positiva La confusión produce una sobreestimación del efecto ( el estimador crudo se aleja de 1,0 y exagera la asociación no ajustada frente a la ajustada). Negativa La confusión produce una infraestimación del efecto ( el estimador crudo se acerca a 1,0 y atenúa la asociación no ajustada frente a la ajustada). 5. Confusión residual Cuando no se puede ajustar o cuando el ajuste es imperfecto

64 Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de epidemiología Tema 16 Confusión Dr. Esteve Fernández