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Medidas epidemiológicas de

asociación

Saeed Akhtar, PhDProfesor Asociado, Epidemiología

División de Epidemiología y BioestadísticaUniversidad Aga Khan,

Karachi, Pakistán

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Medidas epidemiológicas de asociación

• Objetivos de la conferenciaAl terminar la conferencia el lector deberá ser capaz de:

•Computar e interpretar Riesgo Relativo (RR) y Razón de Momios (RM, OR) como medidas de asociación entre la exposición y la enfermedad

• Entender cuando RM (OR) se aproxima a RR

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Definiciones Asociación

• Una relación estadística entre dos o más variables

Riesgo• Probabilidad condicional o no condicional de la

ocurrencia de un evento en el tiempo

• Probabilidad de un individuo de desarrollar una enfermedad o cambio en el status de salud en un intervalo de tiempo fijado, condicional a que el individuo no muera durante el mismo periodo de tiempo.

Riesgo absoluto

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Asociación entre exposición y enfermedad

• Pregunta:

¿Hay exceso de riesgo asociado con una exposición?

• Objetivo:

Determinar si ciertas exposiciones están asociadas con una enfermedad

• Metodología:Uso de uno de los diseños de estudio

epidemiológicosCohorteCasos-controles

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Estudio cohorte• Evalúa la incidencia acumulada (CIE+) de

enfermedad en el grupo expuesto (Riesgo absoluto)

• Evalúa la incidencia acumulada (CIE-) de enfermedad en el grupo no expuesto (Riesgo absoluto)

e.g. Riesgo de enfermedad coronaria (CHD) entre fumadores

Riesgo a 1 año de CHD entre fumadores (CIE+)*

CHD Sí No Total Fumadores 84 2916 3000 CIE+ = 84/3000 = 28/1000/año (riesgo en 1 año de

CHD entre fumadores)Cont.

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Riesgo de entre no fumadores

• Riesgo a 1 año de EC en no fumadores (CIE-)

EC Si No

• No fumadores 87 4913 5000

CIE-= 87/5000=17.4/1000/año (riesgo a 1 año de EC en no fumadores)

Cont.

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Evaluación de exceso de riesgo (Dos métodos)

a.Razón RR (Razón de dos riesgos; razón de Riesgos; Riesgo Relativo) CIE+ / CIE- = 28/17.4 = 1.6

Interpretación de RR Fumadores fueron 1.6 veces más probable 1ue desarrollaran EC que los no fumadores

b.DiferenciaDiferencia de dos riesgos (Diferencia de riesgos)* CIE+- CIE- = 28.0 – 17.4 = 10.6

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RM (OR) (Razón de momios, Momios relativos)

•En estudio casos-controles no podemos calcular la incidencia acumulada (CI) o el riesgo de inicdencia (IR), por lo tanto, por lo tanto no podemos calcular el RR “directamente”.

• RM como medida de asociación entre exposición y enfermedad es usada cuando los datos son reunidos en un estudio de casos y controles

• RM puede obtenerse, sin embargo, de un estudio cohorte,y puede usarse en lugar del RR.

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RM en estudios casos-controles y cohorte

• Estudio cohorte Razón de la proporción de expuestos quienes desarrollaron la enfermedad con la proporción de no expuestos quienes desarrollaron la enfermedad

• Estudio de casos - controlesRazón de la proporción de casos quienes estuvieron expuestos con la proporción de controles quienes no estuvieron expuestos.

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Razón de Momios• Momio es la razón de dos probabilidades

i.e. Probabilidad de que un evento ocurra/ 1- Probabilidad de que el evento no ocurra

• Momio se refiere a una entidad sola

• Si un evento tiene la probabilidad P, luego el momio del mismo evento es P/1-P

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Derivación de RM en un estudio cohorte P D

+|E+ = (expuestos desarrollaron enfermedad) = a/(a+b)

P D

-|E+ = (expuestos no desarrollaron la enfermedad) = b/(a+b)

Momio de desarrollar la enfermedad entre expuestos =

D+|E+/1-P D-|E+ = a/(a+b) b/(a+b) = a/b

P D

+|E- = (no expuestos desarrollaron la enfermedad) = c/(c + d)

P D-|E

- = (no expuestos no desarrollaron la enfermedad)= d/(c + d)

Momio de desarrollar enfermedad entre los no expuestos =

= PD+|E-/1-P D+|E

- = c/(c+d)

d/(c + d) = c/d

Razón de Momios = a/b : c/d = ad/bc

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RM en estudio de casos controles

En estudios de casos controles, RR no puede calcularse directamente para determinar la asociación entre exposición y enfermedad.

No conocemos el riesgo de enfermedad entre expuestos y no expuestos, ya que iniciamos reclutando casos y controles.

Podemos usar RM como medida de asociación entre la exposición y enfermedad en un estudio de casos controles.

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RM en estudio casos y controles

Probabilidad de caso expuesto = Pcaso

Probabilidad de caso no expuesto =1-Pcaso

Momio de caso expuesto = Pcaso/1- Pcaso

Probabilidad de control expuesto = Pcontrol

Probabilidad de control no expuesto =1-Pcontrol

Momio de control expuesto = Pcontrol/ 1-Pcontrol

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Derivación de RM en un estudio de casos controles

Probabilidad de exposición entre casos = a /(a + c)

Probabilidad de no exposición entre casos = c /(a + c)

Momio de exposición entre casos = a/c

Probabilidad de exposición entre controles = b/(b + d)

Probabilidad de no exposición en controles = d/(b + d)

Momio de exposición entre controles = b/d

RM = ad/bc

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• Cirugía Status VHC

anterior VHC+ VHC-

• Si 59 168

• No 54 48

» 113 216

Ejemplo

RM en estudio de casos - controles

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Momio de cirugía anterior en VHC+

P1 (cirugía entre VHC+) = 59/113 1-P1 (No cirugía entre VHC+) = 54/113 Momio de cirugía entre VHC+ ) = 59/54 = 1.09

Momio de cirugía anterior entre VHC-

P2 (cirugía entre VHC-) = 168/2161-P2 (No cirugía entre VHC-) = 48/216Momio de cirugía entre VHC- = 168/48 = 3.5

RM = 3.50/1.09 = 3.21

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¿Cuando la RM es un buen estimado de la RR? En estudios casos controles puede calcularse como medida de asociación En estudio cohorte RR o RM es una medida válida de asociación ¿Cuando se puede calcular un RR de un estudio de casos y controles?

*Cuando la prevalencia de la exposición entre los casos estudiados es casi similar a la prevalencia de los sujetos enfermos en la población de donde tomamos los casos. *Prevalencia de exposición entre controles estudiados es similar a la prevalencia en la población no enferma de donde se extrajeron los casos. *Enfermedades raras (IC < 0.1)

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Estudio de casos – controles pareados

Pareado: en un estudio de casos – controles pareados cada caso es pareado a un control de acuerdo a variables que se sabe están relacionadas al riesgo de enfermedad, edad, sexo, raza Datos son analizados en términos de pares de caos-controles más que sujetos individuales Cuatro tipos de combinaciones de caso-controles son posibles en cuanto a la historia de la exposición.

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Pares concordantes son ignorados ya que no contribuyen al cálculo del efecto estimado (RM)

Pares discordantes de casos y controles son usados para calcular la RM pareada.

RM pareada = razón de pares discordantes = b /c

por ejemplo # de pares en los que los casos están expuestos / # de pares en que los controles están expuestos

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Ejemplo:

Factores de riesgo para tumores cerebrales en niños.

Hipótesis = niños con aumento de peso al nacer tienen mayor riesgo para algunos tipos de cáncer en la infancia.

Casos = Niños con tumores cerebrales

Controles = Niños normales

Exposición = Peso al nacer > 8 lbs.

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8 18

7 38

8 + 1b

Cases <8 1b

Total

26

45

15 56 71

8+ 1b <8 1b

Total

Normal Controles

Razón de momios

18/7 = 2.57

χ2 = 4.00; P = 0.046

La interpretación es la misma que antes

Ejemplo