Post on 01-Jan-2015
Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de epidemiología
Tema 16
Confusión
Dr. Esteve Fernández
¿Qué queremos aprender?
1. El concepto de confusión y factor de confusión en epidemiología.
2. Investigar la presencia de confusión en un estudio epidemiológico.
3. El concepto de análisis estratificado y ajustado.
4. Obtener medidas de asociación ajustadas.
5. Los conceptos de confusión negativa y confusión residual.
Estructura de la sesión
1. Definición de confusión.
2. Análisis estratificado.
3. Ajuste de medidas de asociación.
4. Tipos de confusión (positiva y negativa).
5. Confusión residual.
Materiales para el aprendizaje
0. (Diapositivas de la lección)
1. Lectura recomendada
De Irala-Estévez J, Martínez-González MA, Guillén-Grima F.
¿Qué es un factor de confusión?. Med Clín (Barc). 2001; 117:
377-385.
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, 2000. Capítulo 13
Szklo M, Nieto J. Epidemiología intermedia. Madrid: Ed. Díaz de Santos; 2003. Capítulo 5.
3. Seminario de resolución de problemas nº 8
Definición de confusión
CONFUSIÓN
Situación en la que la asociación entre
una determinada exposición y un
determinado resultado es debida a la
influencia de una tercera variable
confounding
exposición
resultado
exposición
resultado
tercera variable
X
exposición
enfermedad
Factor de confusiónConfusorconfounder
confounding variable
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.
exposición
enfermedad
Factor de confusión
X
consumode café
cáncer de vejiga urinaria
consumode café
cáncer de vejiga urinariaRR=2.9
Tabaco
RR=3.1
Preval. Tabaco (café=0): 0.43Preval. Tabaco (café=1): 0.73
RR(aj)=1.3
¿Cuándo hay confusión?
RR crudo RR ajustado
La medida de frecuenciao asociación que estemos usando!!!
consumode café
cáncer de vejiga
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)
Otra manerade tenerlo presente... AZUCAR
Tasa de mortalidad /1000 (1986)
Costa Rica 3.8Venezuela 4.4México 4.9Cuba 6.7Canadá 7.3Estados Unidos 8.7
Otro ejemplo.-
Costa RicaMéxicoCanadá
Mortalidad
?¿Puede ser la edad
un factor de confusión?
Costa RicaMéxicoCanadá
Mortalidad
Estructura etariade la población
¿Puede ser la edad un factor de confusión?
Tasa de mortalidad /1000 (1986)
Costa Rica 3.8Venezuela 4.4México 4.9Cuba 6.7Canadá 7.3Estados Unidos 8.7
Tasa de mortalidad /1000 (1986) BRUTA AJUSTADA
Costa Rica 3.8 3.7Venezuela 4.4 4.6México 4.9 5.0Cuba 6.7 4.0Canadá 7.3 3.2Estados Unidos 8.7 3.6
Costa RicaMéxicoCanadá
Mortalidad
Estructura etariade la población
x
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
“X” NO es un confusor......
E M
X
E M
X
E M
X
“X” NO es un confusor......
E M
X
M: cáncer de hígado
E: alcohol
X: virus hepatitis C
“X” NO es un confusor......
E M
X
M: muerte súbita del lactante
E: tabaquismo materno
X: bajo peso al nacer
“X” NO es un confusor......
E M
X
M: cáncer de cérvix
E: infección VPH
X: relaciones sexuales
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
Control de la confusión
en el DISEÑO emparejamiento restricción
en el ANÁLISIS estratificación ajuste (estandardización) emparejamiento modelización
Estratificación
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
Abandonan No abandonan
Hombres
Mujeres
117 88
83 112
Ejemplo hipotético sobre abandono del tabaquismo, en el que se identifica el sexo como un determinante del mismo
OR = 1,80
SEXO
ABANDONODEL TABACO
??????????????????????
OR=1,80
ambiente laborallibre de humo
¿Está asociada la variable confusora con la exposición y con el resultado?
Sin humo Con humo
Hombres
Mujeres
92 113
19 176
Ambiente laboralConfusor vs Exposición
OR = 7,54
Sexo
Sí No
sin humo
con humo
85 26
115 174
Dejan de fumar?Resultado vs confusor
¿Está asociada la variable confusora con la exposición y con el resultado?
OR = 4,9
A.L.
SEXO
ABANDONODEL TABACO
AMBIENTE LABORALLIBRE DE HUMO
OR=1,8
OR=4,9
OR=7,5
Método para eliminar comparaciones erróneas resultado del efecto de variables
confusoras
¿La asociación exposición-resultado del análisis crudo tiene la misma dirección y magnitud en
los estratos de la variable de confusión?
ESTRATIFICACIÓN
¿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 LABORALSIN HUMO
OR = 0,56
Sí No
Hombres
Mujeres
48 65
67 109
¿Dejan de fumar?AMBIENTE LABORALCON HUMO
OR = 1,20
¿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 tabacoOR = 0,56
Sexo – Abandono tabacoOR = 1,20
¿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 efectode una tercera variable en el análisis
de la relación entre otras dos variables
Ajuste de medidas de asociación
¿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
Casos Controles
Expuestos
No expuestos
ai bi
ci di
Estrato i
n1i n2i
m1i
m2i
Ni
OR de Mantel-Haenszel
)(MHOR
)/*( i
i
i Ncb i
)/*( i
i
i Nda i
)(MHRR
i
])/+( i
i
i Ndc i
Casos No casos
Expuestos
No expuestos
ai bi
ci di
Estrato i
n1i n2i
m1i
m2i
Ni
RR (MH) en estudio de cohortes con Incidencia Acumulada
ia[
])/+( ii Nba iic[
)(MHRR
)/*( i
i
Tca
)/*( ii
1i Tya 0i
Casos Pers-tiempo
Expuestos
No expuestos
a1i y1i
a0i y0i
Estrato i
Ti
RR (MH) estudio cohortes con Densidad Incidencia (pers-tiempo)
0i 1i
Volvamos a nuestro ejemplo¿La OR bruta = OR ajustada?
Sí No
Hombres
Mujeres
69 23
16 3
¿Dejan de fumar?AMBIENTE LABORALSIN HUMO
Sí No
Hombres
Mujeres
48 65
67 109
¿Dejan de fumar?AMBIENTE LABORALCON HUMO
OR bruta = 1,80
OR ajust = 1,1
¿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?
SEXO
ABANDONODEL TABACO
AMBIENTE LABORALLIBRE DE HUMO
OR crudo=1,8
OR ajust=1,1
OR=7,5
OR=4,9
SEXO
ABANDONODEL TABACO
AMBIENTE LABORALLIBRE DE HUMO
OR crudo=1,80
OR ajust=1,09
OR=7,54
OR=4,95
X
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
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 1,2-2,7Ajustado por edad, raza, sexo, residencia y AINES 1,5 1,0-2,2Ajustado por lo anterior y hospitalización reciente 1,1 0,7-1,7
Tipos de confusión
Confusión positivaCuando 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 negativaCuando 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).
10.1 10
RR, OR…
5.0
3.02.0
0.40.3
0.40.7
3.0
Tipo de confusiónPositiva Negativa
Ajustado
Bruto o no ajustadox
x
x
x
Fuente: Szklo y Nieto 2000
Confusión residual
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...)
OR de IAM respecto a la menopausia.Estudio ARIC (mujeres de 45-64 años, 1987-89)
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 Ajustada por edad:
45-49, 50-54, 55-59, 60-64 (M-H)) 3,04 (1,37 – 6,11)
D Ajustada por edad:
continua (regresión logística) 2,47 (1,31 – 4,63)
Recapitulación
1. Definición de confusiónSituación en la que la asociación entre una determinada exposición y un determinado resultado es debida a la influencia de una tercera variable
exposición
enfermedad
Factor de confusiónConfusor
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.
¿ RR crudo = RR ajustado ?
Recapitulación
2. Análisis estratificado
EstratificaciónMétodo para eliminar comparaciones erróneas resultado del efecto de variables confusoras
Sexo – Abandono tabaco (OR=1,80)
AMBIENTE LABORAL
SIN HUMO
AMBIENTE LABORAL
CON HUMOSexo – Abandono tabaco
OR = 0,56Sexo – Abandono tabaco
OR = 1,20
Recapitulación
3. Ajuste de medidas de asociación
AjusteMétodo para controlar el efectode una tercera variable en el análisisde la relación entre otras dos variables
)(MHOR
)/*( ii Ncb i
)/*( ii Nda i
Enfermedad
Sí No
Sí a1 b1 Estrato 1
No c1 d1
Recapitulación
4. Tipos de confusión
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).
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).
Positiva
Negativa
Cuando no se puede ajustar o cuando el ajuste es imperfecto
5. Confusión residual
Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de epidemiología
Tema 16
Confusión
Dr. Esteve Fernández