El método científicoEl método científico

VARIABLES

DESCRIPCION

ASOCIACION

CAUSALIDAD

Preguntas frente a una asociación...Preguntas frente a una asociación...

¿Es casual?¿Es casual? ¿Puede explicarse por un sesgo?¿Puede explicarse por un sesgo? ¿Es fuerte?¿Es fuerte? ¿Tiene impacto?¿Tiene impacto?

TIPO DE FACTORES DE RIESGOTIPO DE FACTORES DE RIESGO

CAUSALESCAUSALES ASOCIADOSASOCIADOS CONFUSORES:CONFUSORES:

marcadores que guardan relación con el evento marcadores que guardan relación con el evento y con el factor de riesgoy con el factor de riesgo

Es capaz de distorsionar mi apreciación acerca Es capaz de distorsionar mi apreciación acerca de la fuerza de asociación entre el evento y la de la fuerza de asociación entre el evento y la exposiciónexposición

ESTA UN FACTOR DE RIESGO ESTA UN FACTOR DE RIESGO CAUSALMENTE RELACIONADO?CAUSALMENTE RELACIONADO?

Estrategias de asociación (cuán fuerte es)Estrategias de asociación (cuán fuerte es) La exposición a FR precede a la enfermedad, La exposición a FR precede a la enfermedad,

es biológicamente plausible?es biológicamente plausible? La asociación puede ser consistente en La asociación puede ser consistente en

diferentes situacionesdiferentes situaciones Cambiando la exposición a los FR cambia?Cambiando la exposición a los FR cambia?

FACTOR DE RIESGOFACTOR DE RIESGO

Factor de Riesgo

Un FR es una condición* que coloca al individuo en riesgo de desarrollar un problema relacionado con la salud.*(característica personal o ambiental)

Un FR puede ser genético o adquirido. Se puede identificar como una medición simple ej. característica física: peso, colesterolo una enfermedad (ej hipertensión)o una característica del estilo de vida (fumar).

Factor de Riesgo

Para que se pueda considerar un FR, la condición debe estar asociada con la enfermedad de una forma que vaya más allá del simple azar, pero no necesariamente conduce siempre a ella.

Factor de Riesgo

Si la condición aparece cuando la enfermedad ya está presente, no es un FR sino un marcador de enfermedad

Factor de Riesgo

microalbuminuria enf.renal por lo tanto es un marcador de nefropatía

Sin embargo, un marcador de enfermedad puede ser un FR para otro desenlace

Factor de Riesgo

microalbuminuria disf. endot. y ha probado ser un FR de muerte por causa cardiovascular

Algunos FR confieren una probabilidad tan alta de desarrollar la enfermedad que se pueden considerar como principales o determinantes, indicando que pertenecen a la cadena de causalidad.

Si la probabilidad de desarrollar la enfermedad es casi 100% cuando el FR está presente y casi 0 cuando está ausente, entonces la enfermedad no es multifactorial y la condición debería ser referida como un agente causal.

El propósito final de identificar un FR es para modificarlo con el fin de prevenir la enfermedad. Si al modificarlo se reduce significativamente la enfermedad (desenlace), el FR es definitivamente determinante y un blanco de intervención.

Si no se puede modificar el FR pero su asociación con la enfermedad es fuerte (ej. sexo o edad) se puede emplear para seleccionar individuos de alto riesgo que se pueden beneficiar con intervenciones preventivas mas intensas o especiales.

Si la enfermedad es multifactorial, tiene muchos FR sospechosos.

Mediante métodos estadísticos se puede identificar cuáles tienen una asociación significativa con la enfermedad.

Como algunos pueden ser factores de confusión, se prefiere hacer un análisis multivariado para identificar los FR independientes (Aquellos que son FR "por derecho propio")

Factor de Riesgo

Depende del tipo de estudio que realicemos si podemos establecer si hay una asociación y qué tan fuerte (estudios de corte transversal y de casos y controles) pero en este caso no pueden asegurar que el FR estaba presente antes de la enfermedad (excepto si la condición se adquirió muy temprano como sexo, peso al nacer, etc.)

establecen un riesgo relativopero indirecto: odds ratio

Los estudios de cohorte permiten establecer causalidad: pueden asegurar que el FR estaba presente antes de la enfermedad

Factor de Riesgo

establecen un riesgo relativoDirecto: RR

TIPOS DE ESTUDIOS EN EPIDEMIOLOGIA

TIPOS DE ESTUDIOS BASADOS EN

1 Objetivo2 tiempo3 costos4 factibilidad

TIPOS DE ESTUDIO ObservacionalesDescriptivosAnalíticosCross-sectionalRestrospectivosProspectivosExperimentalesEnsayos clínicoEnsayos de intervención en la comunidadEnsayos de campo

ENSAYO CLINICO RANDOMIZADO: DPPENSAYO CLINICO RANDOMIZADO: DPP

ESTUDIO EXPERIMENTAL

SELECCIÓN AL AZAR

EJERCICIO

DIETA

DROGAS

EV

AL

UA

CIÓ

N D

EL

DE

SA

RR

OL

LO

pasado

PresenteCross-sectional

TIEMPO Y TIPOS DE ESTUDIO

retrospectivo prospectivo

Futuro

tiempo

ESTUDIOS RETROSPECTIVOS

tiempo

Presente

Enfermedad

pasado

PRO • Adecuado para

enfermedades raras

• No caro• Mínimos problemas

ético• Tiempo de estudio

corto• Pequeño número de

sujetos• Los sujetos no

necesitan ser voluntarios

CON• Susceptible a la selección

y memoria• Inconsistencias:

definición de síntomas o enfermedad pueden ser modificados con el tiempo

• No pueden determinar incidencia

• Limitaciones en datos• Aproximación de riesgo

relativo

ESTUDIO RETROSPECTIVO

ESTUDIOS PROSPECTIVOSESTUDIOS PROSPECTIVOS

PRESENTEDM

RETINOPATIA +

RETINOPATIA -

FACTOR DE RIESGO ???

TIEMPO

FUTURO

PRO• Menos variabilidad en los

sesgos• Tiene una incidencia

determinada• Exacto riesgo relativo

CONTRAS

• Consistentes Definiciones de enfermedad y síntomas

• De largo tiempo• Sólo para enfermedades

comunes• Caros• Consentimiento ético• Se necesitan voluntarios• Se necesita un gran número

de sujetos

ESTUDIO PROSPECTIVO

TIPOS DE ESTUDIOS Y OBJETIVOSTIPOS DE ESTUDIOS Y OBJETIVOS

CROSS-SECTIONAL

RETROSPECTIVO

PROSPECTIVO

ENTENDIMIENTO

ESTIMA FACTORES DE RIESGO

CONFIRMA FACTORES DE RIESGO

ESTUDIOS EXPERIMENTALESESTUDIOS EXPERIMENTALES

ANIMALESANIMALES ENSAYO DE DROGASENSAYO DE DROGAS HUMANOSHUMANOS

Presente

tiempo

ESTUDIO Cross-sectional

A lo largo de su desarrollo, la epidemiología se A lo largo de su desarrollo, la epidemiología se ha preocupado de dos objetivos ha preocupado de dos objetivos fundamentales:fundamentales:

Probar causalidad e, Probar causalidad e, Identificar riesgo. Identificar riesgo.

CROSS-SECTIONAL STUDY

Los estudios de cohorte consisten en el seguimiento de una o más cohortes de individuos sanos que presenta diferentes grados de exposición a un factor de riesgo en quienes se mide la aparición de la enfermedad o condición en estudio.

Estos diseños de investigación se Estos diseños de investigación se clasifican, segúnclasifican, según

los criterios taxonómicos clásicos, los criterios taxonómicos clásicos, como estudios observacionales, (se refiere a la imposibilidad como estudios observacionales, (se refiere a la imposibilidad

que el investigador tiene de manipular la(s) variable(s) que el investigador tiene de manipular la(s) variable(s) independiente(s), lo cual los distingue de los estudios independiente(s), lo cual los distingue de los estudios experimentales)experimentales)

Analíticos (estudios cuyos resultados permiten un análisis Analíticos (estudios cuyos resultados permiten un análisis más sofisticado que el de los estudios descriptivos. Por más sofisticado que el de los estudios descriptivos. Por definición, deben permitir la verificación de hipótesis de definición, deben permitir la verificación de hipótesis de trabajo) trabajo)

longitudinales prospectivos (se basan en un seguimiento en longitudinales prospectivos (se basan en un seguimiento en el tiempo de uno o más grupos humanos que difieren entre sí el tiempo de uno o más grupos humanos que difieren entre sí por la presencia de una o más variable(s) independiente(s).. por la presencia de una o más variable(s) independiente(s)..

DiseñoDiseño

Los estudios de cohorte tienen un diseño o formato Los estudios de cohorte tienen un diseño o formato fundamental. fundamental.

Se trata del seguimiento de individuos caracterizados Se trata del seguimiento de individuos caracterizados por estar libres del daño en estudio al inicio de la por estar libres del daño en estudio al inicio de la observación. observación.

En estos individuos se observa, a medida que pasa el En estos individuos se observa, a medida que pasa el tiempo, la aparición de casos de enfermedad tiempo, la aparición de casos de enfermedad (outcome) a lo largo del tiempo según posean o no (outcome) a lo largo del tiempo según posean o no estos un atributo (variable independiente o estos un atributo (variable independiente o exposición) que se cree asociado al desenlace exposición) que se cree asociado al desenlace (outcome) en estudio. (outcome) en estudio.

Los elementos básicos de un estudio de Los elementos básicos de un estudio de cohorte pueden resumirse en el siguiente cohorte pueden resumirse en el siguiente listado: listado:

Formulación clara de una hipótesis de trabajo a Formulación clara de una hipótesis de trabajo a investigar investigar

Identificación de los grupos a ser estudiados Identificación de los grupos a ser estudiados Definición de la exposición y de la forma en que ésta Definición de la exposición y de la forma en que ésta

será medida será medida Definición y medición de las posibles variables Definición y medición de las posibles variables

confundentes involucradas confundentes involucradas Definición de la(s) variable(s) dependiente(s) Definición de la(s) variable(s) dependiente(s)

(outcomes), así como de la forma en que será(n) (outcomes), así como de la forma en que será(n) medida(s) medida(s)

Análisis de datos Análisis de datos Interpretación de resultados Interpretación de resultados

Los estudios de cohorte pueden adoptar Los estudios de cohorte pueden adoptar algunas variaciones en su diseño básico, algunas variaciones en su diseño básico, dependiendo del número de cohortes dependiendo del número de cohortes involucradas y su origen. Se reconocen en involucradas y su origen. Se reconocen en

general las siguientes variaciones:general las siguientes variaciones:

Estructura adoptada por los estudios Estructura adoptada por los estudios de cohortes de cohortes

Cohorte única (antes y después): Cohorte única (antes y después): Ej. estudio de incidencia (casos nuevos) de leucemia Ej. estudio de incidencia (casos nuevos) de leucemia

linfática aguda en la población Japonesa residente en linfática aguda en la población Japonesa residente en Hiroshima después de la explosión nuclear. Hiroshima después de la explosión nuclear.

La frecuencia de casos nuevos se comparó con la existente en el La frecuencia de casos nuevos se comparó con la existente en el mismo grupo de personas antes de ocurrida la explosión y mismo grupo de personas antes de ocurrida la explosión y posterior exposición masiva a radiación. posterior exposición masiva a radiación.

Como se advierte en el ejemplo, la cohorte única corresponde a Como se advierte en el ejemplo, la cohorte única corresponde a un grupo de individuos que comparten (o compartieron) una un grupo de individuos que comparten (o compartieron) una misma condición (exposición) en los cuales se mide la misma condición (exposición) en los cuales se mide la presencia de una variable dependiente predefinida presencia de una variable dependiente predefinida (outcome). (outcome).

En este caso se compara la incidencia (casos nuevos) de la En este caso se compara la incidencia (casos nuevos) de la enfermedad en los mismos individuos antes y después de enfermedad en los mismos individuos antes y después de ocurrida la exposición a la variable independiente. ocurrida la exposición a la variable independiente.

Dos cohortes: corresponde al formato clásico ya descrito en el Dos cohortes: corresponde al formato clásico ya descrito en el cual se seleccionan dos grupos de individuoscual se seleccionan dos grupos de individuos

Cohortes múltiples: en este caso se trata de generar Cohortes múltiples: en este caso se trata de generar múltiples grupos, de individuos sanos, con múltiples grupos, de individuos sanos, con diferentes grados de exposición al factor de riesgo. diferentes grados de exposición al factor de riesgo.

En este caso se compara la incidencia de En este caso se compara la incidencia de enfermedad de cada grupo en relación a una cohorte enfermedad de cada grupo en relación a una cohorte de control, de preferencia la de menor o con nula de control, de preferencia la de menor o con nula exposición al factor de riesgo. exposición al factor de riesgo.

Son útiles en la evaluación de relaciones de dosis-Son útiles en la evaluación de relaciones de dosis-respuesta. respuesta.

Principales usos de los estudios de cohortePrincipales usos de los estudios de cohorte Ensayar hipótesis de causalidad y de riesgo: de los diseños Ensayar hipótesis de causalidad y de riesgo: de los diseños

observacionales, son los que proveen la más rigurosa información observacionales, son los que proveen la más rigurosa información en favor de la causalidad y del riesgo (la exposición precede al en favor de la causalidad y del riesgo (la exposición precede al desenlace). desenlace).

Medir la incidencia de una enfermedad o condición: Medir la incidencia de una enfermedad o condición: Permiten la cuantificación del riesgo: la relación entre tasa de Permiten la cuantificación del riesgo: la relación entre tasa de

incidencia de sujetos expuestos con relación a la de los no incidencia de sujetos expuestos con relación a la de los no expuestos da origen al llamado riego relativo que permite expuestos da origen al llamado riego relativo que permite establecer la magnitud de riesgo asociado a la exposición establecer la magnitud de riesgo asociado a la exposición analizada. analizada.

Estudiar la historia natural de la enfermedad: los estudios de Estudiar la historia natural de la enfermedad: los estudios de cohorte permiten realizar un seguimiento de individuos sanos con cohorte permiten realizar un seguimiento de individuos sanos con criterios y métodos diagnósticos estandarizados. criterios y métodos diagnósticos estandarizados.

Explorar el efecto de exposiciones de baja frecuencia poblacional: Explorar el efecto de exposiciones de baja frecuencia poblacional: en el campo de enfermedades ocupacionales, es posible observar en el campo de enfermedades ocupacionales, es posible observar el comportamiento de cohortes de sujetas sometidos a el comportamiento de cohortes de sujetas sometidos a exposiciones de rara ocurrencia en la población general. exposiciones de rara ocurrencia en la población general.

Algunas limitaciones propias de estos diseñosAlgunas limitaciones propias de estos diseños No prueban necesariamente causalidad No prueban necesariamente causalidad Pueden requerir de un largo período de seguimiento de la(s) Pueden requerir de un largo período de seguimiento de la(s)

cohorte(s). Esto conspira contra la integridad del estudio pues durante cohorte(s). Esto conspira contra la integridad del estudio pues durante el seguimiento individuos pueden perderse y/o puede alterarse su el seguimiento individuos pueden perderse y/o puede alterarse su condición de exposición (el sujeto que no fumaba al inicio del condición de exposición (el sujeto que no fumaba al inicio del seguimiento, comenzó a hacerlo posteriormente). seguimiento, comenzó a hacerlo posteriormente).

Tienen utilidad limitada en el estudio de enfermedades de baja Tienen utilidad limitada en el estudio de enfermedades de baja prevalencia o de prolongado período de incubación pues el prevalencia o de prolongado período de incubación pues el seguimiento debe ser más prolongado. seguimiento debe ser más prolongado.

Son generalmente estudios de mayor complejidad (en cuanto a diseño, Son generalmente estudios de mayor complejidad (en cuanto a diseño, costo y análisis) costo y análisis)

Pueden ser afectados por otras exposiciones, eventualmente no Pueden ser afectados por otras exposiciones, eventualmente no consideradas en el diseño que puedan influir en un mayor o menor consideradas en el diseño que puedan influir en un mayor o menor riesgo de presentación del desenlace u outcome riesgo de presentación del desenlace u outcome

PREGUNTAPREGUNTA

Estos diseños se prestan mejor para Estos diseños se prestan mejor para estudiar enfermedades de baja estudiar enfermedades de baja incidencia en la población:incidencia en la población:

¿Verdadero o Falso? ¿Verdadero o Falso?

Respuesta: FalsoRespuesta: Falso. Si la incidencia es baja, . Si la incidencia es baja, sería necesario el seguimiento por tiempo sería necesario el seguimiento por tiempo prolongado, con riesgo de pérdida de prolongado, con riesgo de pérdida de seguimiento y poca eficienciaseguimiento y poca eficiencia

CASOS-CONTROLCASOS-CONTROLSinónimos: estudios retrospectivos, casos y testigos, casos no casosSinónimos: estudios retrospectivos, casos y testigos, casos no casos. .

plantean una hipótesis de estudio explícita que el plantean una hipótesis de estudio explícita que el investigador desea poner a prueba. investigador desea poner a prueba.

Se trata de un diseño observacional, pasivo en cuanto Se trata de un diseño observacional, pasivo en cuanto a la participación del investigador, el que ordena la a la participación del investigador, el que ordena la información habiendo ya ocurrido los hechos que le información habiendo ya ocurrido los hechos que le dieron origen.dieron origen.

Los estudio de casos y controles son de máxima Los estudio de casos y controles son de máxima utilidad para el estudio de enfermedades de baja utilidad para el estudio de enfermedades de baja frecuencia poblacional y entregan como medida frecuencia poblacional y entregan como medida epidemiológica específica un estimador de riesgo, epidemiológica específica un estimador de riesgo, denominado odds ratio o razón de chance denominado odds ratio o razón de chance

Estructura básica de un estudio de casos y controles

Si la variable independiente está relacionada Si la variable independiente está relacionada con la enfermedad, esto podría evaluarse con la enfermedad, esto podría evaluarse mediante la siguiente formulación de mediante la siguiente formulación de hipótesis:hipótesis:

H0: H0: Tasa Exposición en casos Tasa Exposición en casos = = Tasa Tasa Exposición en controlesExposición en controles

H1: H1: Tasa Exposición en casosTasa Exposición en casos ≠≠Tasa Tasa Exposición en controlesExposición en controles

En términos generales, estos estudios son de En términos generales, estos estudios son de utilidad en las siguientes circunstancias:utilidad en las siguientes circunstancias:

Estudio de enfermedades de baja frecuencia poblacional Estudio de enfermedades de baja frecuencia poblacional (tanto en términos de incidencia como prevalencia), (tanto en términos de incidencia como prevalencia),

Cuando se requiere un estimador de riesgo como Riesgo Cuando se requiere un estimador de riesgo como Riesgo Relativo (riesgo previo al desarrollo de un estudio Relativo (riesgo previo al desarrollo de un estudio prospectivo), prospectivo),

Estudio de enfermedades con mas de un agente Estudio de enfermedades con mas de un agente etiológico, etiológico,

Evaluación de procedimientos o intervenciones de base Evaluación de procedimientos o intervenciones de base poblacional (programas de screening, inmunizaciones), poblacional (programas de screening, inmunizaciones),

Problemas de salud que requieren un abordaje Problemas de salud que requieren un abordaje relativamente rápido relativamente rápido

Factor de Riesgo

Desafortundamente los estudios de corte transversal y los de casos y controles solo pueden establecer si hay una asociación y qué tan fuerte es, pero no pueden asegurar que el FR estaba presente antes de la enfermedad (excepto si la condición se adquirió muy temprano como sexo, peso al nacer, etc.) y por lo tanto no pueden establecer causalidad.

establecen un riesgo relativopero indirecto

Riesgo relativo indirecto (OR)

DesenlaceDesenlacesisi nono

FRFRsisi aa bbnono cc dd

RRI=a x dc x b

Riesgo relativo indirecto (OR)

Enf.CoronEnf.Coron..sisi nono

albalb

3030++

1818 1111

<3<300

3838 7979RRI=a x dc x b

=18 x 7938 x 11

=3.4

Estos pacientes tienen 3.4 a 1 de caer en el Estos pacientes tienen 3.4 a 1 de caer en el grupo de tener enfermedad coronaria. Su grupo de tener enfermedad coronaria. Su riesgo indirecto es de 3.4 pero es significativo?riesgo indirecto es de 3.4 pero es significativo?

Debe calcularse el intervalo de confianzaDebe calcularse el intervalo de confianza Si da lo mismo que este expuesto o que no el Si da lo mismo que este expuesto o que no el

IC = 1IC = 1

RRI=a x dc x b

=18 x 7938 x 11

=3.4(1.5-7.9)

Factor de Riesgo

Para determinar causalidad es necesario un estudio de cohorte. El problema es que son muy laboriosos, consumen mucho tiempo y son difíciles de completar.

establece un riesgo relativo"directo"

Factor de Riesgo

Para determinar causalidad es necesario un estudio de cohorte. El problema es que son muy dispendiosos, consumen mucho tiempo y son difíciles de completar.

establece un riesgo relativo"directo"

Riesgo relativo (RR)

DesenlaceDesenlacesisi nono

FRFRsisi aa bbnono cc dd

RR=IFR+IFR-

IFR+=a/a+bIFR-=c/c+d

Incluye incidencia

Riesgo relativo (RR)

DesenlaceDesenlacesisi nono

FRFRsisi 3636 4242nono 3838 158158

IFR+=36/36+42=0.46IFR-=38/38+158=0.19

Riesgo relativo (RR)

DesenlaceDesenlacesisi nono

FRFRsisi 3636 4242nono 3838 158158

RR=0.460.19

=2.4 (1.6-3.5)

Riesgo relativo (RR)

RR=0.460.19

=2.4 (1.6-3.5)

1 2 3 4

Si cruza el 1 podemos enfrenarnos a un error beta

Riesgo relativo (RR)

290

caféde

Colombia

Riesgo relativo (RR)

DesenlaceDesenlacesisi nono

FRFRsisi 1010 6262nono 6060 158158

IFR+=10/10+62=0.14IFR-=60/60+158=0.28

Riesgo relativo (RR)

DesenlaceDesenlacesisi nono

FRFRsisi 1010 6262nono 6060 158158

RR=0.140.28

=0.5El café reduce un 50% el riesgo de sufrir eventos coronarios

CIERTO?

Riesgo relativo (RR)

RR=0.140.28

=0.5 (0.3-0.9)

0.4 0.6 0.8 10.2

Sin el IC el café reduce en un 50% el riesgo de tener infarto lo cual no es real

> 1 = sugiere que estar expuesto incrementa el > 1 = sugiere que estar expuesto incrementa el

riesgoriesgo

< 1 sugiere protección frente a la exposición o < 1 sugiere protección frente a la exposición o

hay una reducción del riesgohay una reducción del riesgo

CONFUSIONCONFUSION

Parte crucial de la etapa de interpretación de los Parte crucial de la etapa de interpretación de los resultados y de evaluación de los hallazgos es resultados y de evaluación de los hallazgos es analizar críticamente la posibilidad de que eventuales analizar críticamente la posibilidad de que eventuales factores pudieran estar invalidando factores pudieran estar invalidando metodológicamente los resultados. metodológicamente los resultados.

El investigador debe ser consciente que los resultados El investigador debe ser consciente que los resultados obtenidos pueden deberse a otros factores que no obtenidos pueden deberse a otros factores que no corresponden a la intervención en estudio y que de no corresponden a la intervención en estudio y que de no ser consideradas pudieran llevar a conclusiones ser consideradas pudieran llevar a conclusiones equivocadas. equivocadas.

En términos generales, frente a los resultados En términos generales, frente a los resultados obtenidos el investigador debe estar en condiciones obtenidos el investigador debe estar en condiciones de poder evaluar si los resultados pueden ser de poder evaluar si los resultados pueden ser originados pororiginados por

Simple azar o chance Simple azar o chance Ocurrencia de error sistemático Ocurrencia de error sistemático Presencia de variables confundentes Presencia de variables confundentes Fenómenos de interacción entre variables Fenómenos de interacción entre variables

estudiadas. estudiadas. Asociaciones causales Asociaciones causales

Variables confundentesVariables confundentes

El efecto de confusión se produce cuando en el El efecto de confusión se produce cuando en el análisis de una relación, existe distorsión en el análisis de una relación, existe distorsión en el efecto estimado, el que es producido por la efecto estimado, el que es producido por la presencia de una variable extraña en el estudio presencia de una variable extraña en el estudio de la asociación. de la asociación.

Conceptualmente deben cumplirse algunos Conceptualmente deben cumplirse algunos requisitos para considerar a una variable requisitos para considerar a una variable como potencialmente confundente:como potencialmente confundente: La variable incriminada debe estar simultáneamente La variable incriminada debe estar simultáneamente

asociada con la enfermedad (variable dependiente) en asociada con la enfermedad (variable dependiente) en estudio y con la exposición, estudio y con la exposición,

Por tanto, debe ser un factor de riesgo para la Por tanto, debe ser un factor de riesgo para la enfermedad estudiada, enfermedad estudiada,

El factor extraño si bien es cierto debe estar asociado El factor extraño si bien es cierto debe estar asociado con la exposición (o variable independiente), no debe con la exposición (o variable independiente), no debe ser consecuencia de ésta última. ser consecuencia de ésta última.

ConfusiónConfusión

ACV SI Persona-Años Incidencia por milSedentarismo 105 40000 2.63activ.física intensa 25 40000 0.63

ConfusiónConfusión

ACV SI Persona-Años Incidencia por milSedentarismo 105 40000 2.63Alta activ.física 25 40000 0.63RR= 4.2 (no ajustado)

ObesosSedentarismo 90 30000 3.00Alta activ.física 10 10000 1.00RR=3

No ObesosSedentarismo 15 10000 1.50Alta Activ.física 15 30000 0.50RR=3

Más de un factor causalMás de un factor causal

Mortalidad CV por Mortalidad CV por 101055 mujeres-años mujeres-años

RRRR Riesgo Atribuible Riesgo Atribuible por 100000 por 100000 mujeres-añosmujeres-años

No Fuma, no OCNo Fuma, no OC 3.03.0 1.01.0 0 (referencia)0 (referencia)

Fuma, no OCFuma, no OC 8.98.9 3.03.0 5.95.9

No Fuma, OCNo Fuma, OC 13.813.8 4.64.6 10.810.8

Fuma, OCFuma, OC ???? ???? ????

Más de un factor causalMás de un factor causal

Mortalidad CV por Mortalidad CV por 101055 mujeres-años mujeres-años

RRRR Riesgo Atribuible Riesgo Atribuible por 100000 por 100000 mujeres-añosmujeres-años

No Fuma, no OCNo Fuma, no OC 3.03.0 1.01.0 0 (referencia)0 (referencia)

Fuma, no OCFuma, no OC 8.98.9 3.03.0 5.95.9

No Fuma, OCNo Fuma, OC 13.813.8 4.64.6 10.810.8

Fuma, OCFuma, OC ???? ???? ????

Modelo Aditivo:3.0 + 5.9 + 10.8 = 19.7 muertes/100000 mujeres-añosRR en expuestos a ambos factores= 19.7/3.0= 6.6

Calculado como “exceso de riesgo”: (3.0-1)+(4.6-1)+RR basal= 6.6

Más de un factor causalMás de un factor causal

Mortalidad CV por Mortalidad CV por 101055 mujeres-años mujeres-años

RRRR Riesgo Atribuible Riesgo Atribuible por 100000 por 100000 mujeres-añosmujeres-años

No Fuma, no OCNo Fuma, no OC 3.03.0 1.01.0 0 (referencia)0 (referencia)

Fuma, no OCFuma, no OC 8.98.9 3.03.0 5.95.9

No Fuma, OCNo Fuma, OC 13.813.8 4.64.6 10.810.8

Fuma, OCFuma, OC ???? ???? ????

Modelo Aditivo:3.0 + 5.9 + 10.8 = 19.7 muertes/100000 mujeres-añosRR en expuestos a ambos factores= 19.7/3.0= 6.6

Modelo Multiplicativo:3.0 x 4.6 = 13.8 veces 13.8 x 3.0 muertes/105 p-a= 41.4 m/105 p-a

VARIABLE CONFUSORAVARIABLE CONFUSORA

Guarda relación con el evento y con el factor Guarda relación con el evento y con el factor de riesgode riesgo

Es capaz de distorsionar mi apreciación acerca Es capaz de distorsionar mi apreciación acerca de la fuerza de asociación entre el evento y la de la fuerza de asociación entre el evento y la exposiciónexposición

EL EXPERIMENTO EL EXPERIMENTO PERFECTO, PERFECTO,

PUEDE NO LLEGAR A PUEDE NO LLEGAR A SER DISEÑADO JAMÁS. SER DISEÑADO JAMÁS.

   C. R. B. JoyceC. R. B. Joyce