Epidemiologia

EPIDEMIOLOGÍA

ETIMOLOGÍA: epi (sobre) demos (pueblo) logos (conocimiento) CONCEPTO COMÚN :“Estudio de las epidemias de enfermedades infecciosas transmisibles” DEFINICION: “El estudio de la ocurrencia y distribución de los estados o eventos relacionados con la salud en poblaciones específicas, incluyendo el estudio de sus determinantes, y la aplicación de este conocimiento para el control de los problemas de salud”. DISTRIBUCIÓN: análisis según tiempo, lugar y clases o subgrupos de personas afectadas dentro de la población (cuantos, quienes, cuando y donde) ESTADOS O EVENTOS RELACIONADOS CON LA SALUD: Incluye enfermedades, causas de muerte, comportamientos, actitudes ante medidas de prevención y promoción y la provisión de servicios de atención de salud DETERMINANTES: Son todos aquello factores físicos, biológicos, sociales, culturales, económicos y de comportamiento que tienen o pueden tener efectos sobre el proceso salud y enfermedad DEFINICION OPERATIVA: Método de estudio de la presentación del proceso salud-‐enfermedad en la población, así como el análisis y determinación de las causas y factores que motivan o condicionan tal presentación, con el objetivo de intervenir sobre ellos, para controlar, aminorar o erradicar un problema de salud o aumentar la protección frente a factores de riesgo. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN BIOMÉDICA BÁSICA CLÍNICA EPIDEMIOLÓGICA OBJETOS O SUJETOS DE ESTUDIO EN LA INVESTIGACIÓN BIOMÉDICA: persona, biosfera, naciones, comunidad, familia, parejas, sistemas, aparatos, órganos, tejidos, células moléculas, atomos, part sub atomicas. HITOS EN EL ESTUDIO EPIDEMIOLÓGICO DE PROBLEMAS DE SALUD: 1849 JOHN SNOW: Transmisión del Cólera. 1950-‐1970 Éxitos en investigaciones con alto impacto en el control de problemas de salud frecuentes o raros: Tabaco y cáncer pulmón. Factores de riesgo enfermedades cardiovasculares. Síndrome de shock tóxico. Terapia hormonal de reemplazo exógenos y cáncer de endometrio. Uso del dietilstilbestrol y cáncer vaginal.

PRINCIPIOS BÁSICOS DE LA EPIDEMIOLOGÍA

I. PRINCIPIO DE CUANTIFICACIÓN Medir frecuencias y riesgos Modelos matemáticos de ocurrencia y de efectos

II. ENFOQUE ECOLÓGICO

El proceso salud-‐enfermedad en relación al complejo ambiental físico-‐químico, bíopsicosocial. MODELO CAUSALES:

• TRIADA ECOLÓGICA (GORDON): Huesped, agente, ambiente • RED CAUSAL ( MAC. MAHON) • CAUSA SUFICIENTE ( ROTHMAN)

III: Inferencia “causal” por la comparación de grupos. ¿La observación clínica v/s observación epidemiológica?

USOS Y APLICACIONES EPIDEMIOLOGÍA

1.-‐ DIAGNÓSTICO DE SITUACIÓN DE SALUD Conocer la situación de salud de una comunidad y establecer indicadores que permitan conocer la magnitud de necesidades y problemas sanitarios. Describir la utilización que hace de los servicios (consultas, hospitalizaciones, exámenes, vacunas, etc.). Analizar y explicar la participación de los factores involucrados. Estudios epidemiológicos descriptivos 2.-‐ INVESTIGAR CAUSAS DE ENFERMEDADES Mediante estudios epidemiológicos analíticos observacionales y en algunas ocasiones estudios experimentales. Tipos de estudios analítico observacionales:

• PREVALENCIA • CASO-‐CONTROL • COHORTE CONCURRENTE • COHORTE HISTÓRICA

3.-‐ ESTABLECER RIESGOS (PROBABILIDADES). Los datos epidemiológicos permiten establecer probabilidades de ocurrencia de una enfermedad en población general o grupos específicos. Útil para planificar y priorizar recursos en salud. Riesgos absolutos: Incidencia acumulada. Prevalencia. Mortalidad. Letalidad Riesgos relativos: Razón de riesgos, Razón de tasas, etc.

4.-‐ VIGILANCIA DE SALUD PÚBLICA (EPIDEMIOLÓGICA) Observación y análisis rutinario de la ocurrencia y distribución de enfermedades, y/o de los factores que inciden sobre su control para que las acciones de prevención y control sean oportunas y efectivas. Recolección de datos análisis de interpretación ejecución de acciones diseminación de la información sobre la enfermedad y de los resultados de las medidas aplicadas. Ej. Campaña de invierno y vigilancia hospitalizaciones por IRA en menores de 1 año, registro de malformaciones congénitas. 5.-‐ EVALUACIÓN MÉTODOS DE DIAGNÓSTICO Y TRATAMIENTO. Evaluación de medidas terapéuticas: Ensayos clínicos controlados aleatorizados (“randomizados”) mide RR, RA, NNT, NND, etc. Evaluación de test diagnósticos: Sensibilidad, Especificidad, Valores predictivos positivo/negativo, Razones de Probabilidad, Costos, Aceptabilidad, etc. Curvas ROC 6.-‐ CONOCIMIENTO DE LA HISTORIA NATURAL DE LA ENFERMEDAD. Completar y perfeccionar cuadro clínico. Ej. Enfermedad arterioesclerótica en soldados en la Guerra de Corea. Identificación de nuevos síndromes. Ej. Síndrome de Reye 7.-‐ RACIONALIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES.

• Identificación necesidades y problemas. • Determinación de prioridades. Plan Auge • Monitoreo y evaluación de programas.

Mediciones en epidemiologia

1.-‐ Mediciones de frecuencia 2.-‐ Mediciones de asociación 3.-‐ Mediciones de impacto potencial Medidas de frecuencia:

• Numero: frecuencia absoluta • Proporción: cuociente en que el numerador esta incluido en el

denominador • Razon: cuociente de dos frecuencias absolutas, el numerador no esta

incluido en el denominador • Tasa: cuociente que relaciona un numerador y un denominador compuesto

tiempo-‐persona.

Mediciones de Frecuencia 1. Cifras absolutas: Los datos u observaciones individuales se expresan en numeros , los cuales resultan del simple recuento Frecuencias relativas: proporciones, razones y tasas Medidas básicas Un numero: frecuencia absoluta (na): número de individuos que presentan un determinado acontecimiento de salud (número de casos) Cifras absolutas Numeros absolutos: útiles para dimensionar un evento en términos absolutos ¿Limitaciones? No permiten inferir riesgo, No permiten comparabilidad Utilidad de números absolutos Estimación de requerimientos (camas, rrhh) Ej. intervenciones quirurgicas -‐-‐-‐-‐> dotación de camas y pabellones consultas -‐-‐-‐-‐-‐-‐> dotación de profesionales 2. Proporciones Fracción donde el numerador siempre esta contenido en el denominador El valor resultante puede multiplicarse por 100 y da un porcentaje Establecen relación entre eventos similares El valor esta entre 0 y 1 p = a / a + b numerador y denominador: relacionados Ej. % Muertes cardiov = /22057/80257) = 27,5% Interpretación: Señalan importancia relativa de un evento Pueden indicar riesgo: cuando el denominador es la población expuesta Útiles en descripción 3. Tasas Indicador que mide velocidad de ocurrencia de un evento en la población y permite hacer comparaciones validas Compuesta por:

• numerador • denominador • amplificador

Según constitución del denominador:

• crudas o absolutas • especificas y • ajustadas

Según naturaleza del evento:

• natalidad • morbilidad • mortalidad

Relacion entre el numero de individuos que presentan el acontecimiento de salud estudiado y el numero total de individuos de una población expuesta al riesgo, durante un periodo de tiempo definido (normalmente un año) el denominador se expresa como tiempo-‐persona observación se expresa multiplicando el resultado por una potencia de 10 T = (na / n) x 10 n Tasas brutas o generales

• miden fenómenos en toda la población, sin desagregar por nínguna característica.

• son tasas resumen o promedio ponderada. Ej. tmg • suelen amplificarse por 1.000 habitantes para facilitar lectura

Toda tasa de referirse a:

• momento en el que se calcula • grupo humano al cual se refiere • lugar

TMG: 5.2 muertes por 1000 hab en chile, 2010 Tasas especificas: Estimador que considera:

• atributo población de interés • enfermedad • sexo • grupo de edad • nivel socioeconómico • profesión, etc

Requerimientos:

• Numerador específico - mortalidad por enfermedad cardiovascular, según sexo, etc

• Denominador específico : -‐ población expuesta al riesgo

- debe haber correspondencia entre el numerador y el denominador Tasa bruta de natalidad n° de nacidos vivos en una poblacion en un año/poblacion total a mitad de periodo. Usualmente multiplicada por 1.000. Unidades de medida: por 1,000 habitantes Tasa bruta de mortalidad n° de defunciones en una poblacion en un año/poblacion total a mitad de periodo. Multiplicada por 1.000 Unidades de medida: por 1,000 habitantes

Tasa de Mortalidad por causa especifica nº total defunciones por causa especifica / total de esa población expresada por 100.000 hab en un año dado, en cierta region. Unidad medida: 100.000 hab Categoría: todas las edades, hombres, mujeres Tasa de mortalidad infantil nº muertes niños menores 1 año edad / nº nacidos vivos en ese territorio. Unidad: 1000 nacidos vivos. Suma aritmética de tasa de mortalidad neonatal (precoz y tardía) mas la postneonatal Letalidad Medida de gravedad de una enfermedad Es la proporción de casos de una enfermedad que resultan mortales en un periodo especificado Proporción de letalidad Letalidad (%) = nº muertes por enfermedad / nº casos diagnosticados de enf x 100 3. Razón Señala la medida de un numero respecto a otro que funciona como unidad El numerador no esta incluido en el denominador. Cuociente entre dos frecuencias absolutas de distinta naturaleza. R = A / B Razón masculinidad: n° de hombres por cada mujer en una poblacion para un año, en un determinado pais Unidades de medida: por 100 habitantes Prevalencia e incidencia

prevalencia es un indicador de la magnitud, volumen o carga de una enfermedad u otro evento de salud en la población en un momento determinado.

incidencia es un indicador de la ocurrencia de una enfermedad u otro evento de salud en la población en un periodo de tiempo determinado. puede expresarse como DI o IA

Prevalencia proporción de individuos de una población que presentan el evento en un momento determinado. ejemplo: prevalencia de diabetes en chile en el año 2006 es la proporción de individuos del pais que en el año 2006 padecían la enfermedad. se calcula p = nº eventos nº individuos totales

Características Es una proporción:

• su valor se expresa como porcentaje • es un indicador estático, que se refiere a un momento temporal • indica la “carga” del evento que soporta la población, tiene su mayor

utilidad en los estudios de planificación de servicios sanitarios Factores que influyen en la prevalencia de una enfermedad

• Periodo de incubación • duración de la enfermedad • cronicidad • tratamiento de la enfermedad • recaídas de enfermedad

Incidencia Refleja el número de “casos” nuevos en un periodo de tiempo. Indice dinámico que requiere seguimiento en el tiempo de la población de interés. Cuando la enfermedad es recurrente se suele referir a la primera aparición. Se puede medir con dos índices:

• incidencia acumulada • densidad (o tasa) de incidencia.

Requisitos para medir incidencia • Una población • un momento de partida • un sistema de detección del evento de interés • Tiempo suficiente para que se exprese el riesgo

Incidencia acumulada Es la proporción de individuos que desarrollan el evento durante el periodo de seguimiento. No importa cuándo aparecen ni el tiempo observado en cada individuo. IA= nº eventos nuevos nº individuos susceptibles al comienzo Características

• Es una proporción • se suele expresar como porcentaje • depende del tiempo de seguimiento

Densidad o tasa de incidencia Es el cuociente entre el nº de casos nuevos ocurridos durante el periodo de seguimiento y la suma de todos los tiempos de observación de cada individuo, se calcula: Di = nº eventos nuevos suma de persona-‐tiempo observación

Medidas de asociacion y medidas de impacto potencial 1. MEDIDAS DE ASOCIACIÓN CONCEPTO: Los estudios epidemiológicos orientados a la búsqueda de factores etiológicos deben establecer mediciones que expresen la fuerza de asociación entre los factores hipotéticamente causales y la enfermedad. Una forma de establecer esa fuerza consiste en relacionar el riesgo de enfermar que presenta un grupo expuesto a los factores hipotéticamente causales con el riesgo de un grupo no expuesto. Mediante una razón o bien una diferencia entre ambos riesgos, se obtiene una medida de la fuerza con la cual se asocia la exposición con la enfermedad investigada. En resumen: las medidas de asociación, son comparaciones matemáticas. LAS MEDIDAS DE ASOCIACIÓN SON: Comparaciones matemáticas. Las comparaciones pueden ser hechas en términos absolutos o relativos. Ej. Si yo tengo $ 2.000 y Ud. tiene $1.000 ¿En términos absolutos cuánto más dinero tengo yo? Al hacer una comparación en términos absolutos, yo tengo $2.000 -‐ $1.000 = $1.000 más que Ud. ¡ La comparación absoluta se ha hecho por SUSTRACCIÓN! ¿En términos relativos cuanto más dinero tengo yo? En términos relativos: $2.000 / $1.000 = 2 Por lo tanto yo tengo el doble de dinero que UD: ¡La comparación en términos relativos se hace mediante una DIVISIÓN! TIPOS DE MEDIDAS DE ASOCIACIÓN 1.1 Riesgo Relativo (RR) (comparación relativa) 1.2 Razón de Disparidades (RD) u Odds Ratio (comparación relativa) 1.3 Riesgo Atribuible (RA) (comparación relativa) 1.1 RIESGO RELATIVO Es la razón de las tasas (T) (rate ratio) o de las incidencias acumuladas (IA) (risk ratio), de un evento de interés, que presentan los individuos con un determinado factor de riesgo y aquellos que no tienen dicho factor.

Es una razón entre dos cantidades de distinta naturaleza donde el numerador no está contenido en el denominador.

DEFINICIÓN: Expresa por cuánto se multiplica el riesgo o la probabilidad del desenlace en personas expuestas en comparación con las que no lo están. La magnitud del RR es un criterio para determinar la causa o etiología de las enfermedades.

Enfermos No Enfermos

Total

Expuestos A B A+B

No expuestos

C D C+D

Total A+C B+D A+B+C+D Incidencia acumulada en expuestos: A / A+B Incidencia acumulada no expuestos: C / C+ D Incidencia acumulada global: A+C / A+B+C+D Tasa o IA en expuestos RIESGO RELATIVO = -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ Tasa o IA en no expuestos El RR es fácilmente determinable en estudios de cohorte, en los cuales se conocen las poblaciones expuestas y no expuestas y por lo tanto se conocen las tasas de incidencia para cada grupo. SIGNIFICADO SUGERIDO VALOR DEL RR o RD

FUERZA DE ASOCIACIÓN

1.1-‐1.3 Débil

1.4-‐1.7 Leve

1.8-‐2.9 Moderada

3-‐7.9 Fuerte

8-‐15.9 Muy Fuerte

16-‐39 Dramática

40+ Abrumadora Interpretación de RR y RD según el Valor y sus Límites de Confianza VALOR de RR o RD INTERPRETACIÓN

1 No hay asociación

> 1 y su LI es < 1 Asoc. No significativa (daño)

> 1 y su LI es > 1 Asoc. Significativa (causal daño)

< 1 y su LS es < 1 Asoc. Significativa (causal protección)

< 1 y su LS es > 1 Asoc. No significativa (protección)

CONCEPTOS SIMILARES O SINÓNIMOS DE RIESGO RELATIVO

Razón de riesgos (Risk ratio): es la razón entre la incidencias acumulada en expuestos y la incidencia acumulada en no expuestos.

Razón de tasas (Rate ratio): es la razón entre la tasa en expuestos y la tasa en no expuestos. Se le denomina en algunos textos Razón de densidades de incidencia.

LA INTERPRETACIÓN DE SU VALOR PUNTUAL Y DE SUS LC ES IDÉNTICA 1.2 RAZÓN DE DISPARIDADES (ODDS RATIO) en la clase dedicad a casos y controles 1.3 RIESGO ATRIBUIBLE DEFINICIÓN: El RA es la medida de cuánto del riesgo que presenta un grupo expuesto a un factor de riesgo, es atribuible a dicho factor Atención: El grupo no expuestos puede presentar también algún grado de riesgo (infarto que no tienen factores de riesgo) RIESGO ATRIBUIBLE: RA = Tasa incidencia exp – Tasa incidencia no exp Expresa qué incidencia de la enfermedad es debida a la exposición o el exceso de riesgo que puede adjudicarse a la presencia de un factor de riesgo. 1.4 MEDIDAS DE ASOCIACIÓN CUANDO LA EXPOSICIÓN PROTEGE En RR hay que tener en cuenta que la incidencia en los no expuestos es mayor que la de los expuestos al factor protector. POR TAL MOTIVO: Si el RR tiene un valor inferior a 1 (el denominador de la razón es mayor que el numerador), estamos frente a una exposición protectora. MEDIDAS DE ASOCIACIÓN CON FACTOR PROTECTOR En esta situación los no expuestos tendrán una IA mayor que la de los expuestos, de ahí que la fórmula para RA no sirve. ¡¡Daría un número negativo!! 1.4.1 Reducción Absoluta del Riesgo (RAR): RAR= IA no exp -‐ IA exp 1.4.2 Diferencia absoluta del riesgo en la población (Es la reducción en término absolutos del riesgo de la población si se expusiesen al factor protector.) DARP: IA global – IA exp .

2. MEDIDAS DE IMPACTO POTENCIAL El tercer nivel de interés de la epidemiología cuando se conocen los factores de riesgo que provocan una enfermedad está dirigido hacia medidas de intervención preventivas. La efectividad de las intervenciones debe expresarse cuantitativamente estimando el su impacto potencial. El impacto se puede expresar para el grupo que esta expuesto al los factores de riesgo o de protección así como en para población general (compuesta por expuestos y no expuestos). Se tratarán separadamente medidas de impacto para factores de riesgo y medidas de impacto para factores protectores. 2.1 MEDIDAS DE IMPACTO POTENCIAL PARA FACTORES DE RIESGO TABLA GENERAL Enfermos No

Enfermos Total

Expuestos A B A+B

No expuestos

C D C+D

Total A+C B+D A+B+C+D Incidencia acumulada en expuestos: A / A+B Incidencia acumulada no expuestos: C / C+ D Incidencia acumulada global: A+C / A+B+C+D 2.1.1 Riesgo Atribuible Porcentual en Expuestos (RA %) (Fracción etiológica en expuestos) Consiste en determinar la importancia relativa (como porcentaje) que se le puede atribuir a la exposición a un factor de riesgo dentro del riesgo absoluto que presenta el grupo expuesto. Tasa o IA exp – Tasa o IA no exp RA % = -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ x 100 Tasa o IA en exp 2.1.2 Riesgo Atribuible Poblacional (RAP %) (Fracción etiológica poblacional) RAP % :Es la proporción de casos de enfermedad que aparecen en la comunidad y que son atribuibles al factor de riesgo considerado causal. Tasa o IA global -‐ Tasa o IA no expuestos RAP % = -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ x 100 Tasa o IA global

FACTORES DE LOS QUE DEPENDE LA MAGNITUD DEL RAP % y SU INTERPRETACIÓN 1. La prevalencia del factor de riesgo en toda la población. 2. La fuerza con que se asocia a la enfermedad.

Se interpreta como: “el beneficio que se esperaría en la comunidad (no sólo en el grupo expuesto) en términos de disminución del riesgo, si la exposición al factor fuese eliminada”. 2.2. MEDIDAS DE IMPACTO POTENCIAL EXPOSICIÓN PROTECTORA 2.2.1 Fracción de prevención en los expuestos (FEP %): Es el % de reducción del riesgo en aquellas personas que se exponen al factor protector FPE%: ((IAno exp – IA exp) / IA no exp) x 100 2.2.2 Fracción de prevención poblacional (FPP %): Es el % de reducción del riesgo que tendría toda la población si todos se expusieran al factor protector. FPP%: ((IA global – IA exp) / IA global) x 100 Exposiciones protectoras

• Inmunizaciones • Ejercicio • Uso condón • Alimentación equilibrada • Protección contra rx • Mamografía • Papanicolau • Cinturón seguridad • Casco motoristas • Bloqueador solar

TABLA GENERAL PARA DATOS DE DENSIDAD DE INCIDENCIA ENFERMOS TIEMPO

PERSONA

EXPUESTOS a d1

NO EXPUESTOS

b d2

TOTAL a + b D

TIPOLOGÍA GENERAL DE LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

Cambios en periodos seculares Variación estacional Tiempo Variación en días de las semana Variaciones horarias Diferencias entre países, regiones o zonas Atributos Diferencias entre medios urbanos y rural Estudiados Lugar Diferencias entre áreas pequeñas Edad, sexo, estado civil, ocupación Nivel socioeconómico, religión, escolaridad Antecedentes personales, familiares. Personas Rasgos físicos (peso, estatura, tipo) Hábitos de vida (dieta, alcohol, tabaco, vida sexual, etc.), tiempo de exposiciónal riesgo. etc. ESTUDIOS DESCRIPTIVOS

Muestran situación de comportamiento de variables. Permiten caracterizar situación sin entrar a demostrar existencia de relaciones

entre variables. Permiten caracterizar una población o conjunto de sujetos, foco de interés. Determinan magnitud de problemas (prevalencia, incidencia). Aplicables a asuntos epidemiológicos, sociológicos, educacionales,

administrativos. Pueden originar otros estudios.

FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS A PARTIR DE ESTUDIOS DESCRIPTIVOS 1.-‐ Personas (¿Quiénes están afectados) (edad, sexo, grupo étnico, educación, ocupación, etc.) 2.-‐ Tiempo (¿Cuándo ocurren los casos?) (conglomerados en tiempo, variación estacional, tendencias seculares, etc.) 3.-‐ Lugar (¿Dónde ocurren los casos?) (residencia, sitio de trabajo, condiciones ambientales, etc.) 4.-‐Combinaciones de Estudios: conglomerados en tiempo y lugar, persona-‐tiempo, etc. ESTUDIOS ANALÍTICOS -‐Asociación a nivel colectivo (Estudios Ecológicos o de Correlación) -‐Asociación a nivel individual Estudios Observacional -‐Cohorte (prospectivo concurrente) Analíticos -‐Cohorte Histórica (prospectivo histórico) -‐Casos y Controles (retrospectivos) -‐Prevalencia (Corte transversal) Experimental. -‐Con animales -‐Con Humanos: Ensayos Clínicos: Terapéuticos y Preventivos EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA

Asociación a nivel colectivo Estudios ecológicos

Asociación a nivel individual Estudios observacionales Estudios experimentales ESTUDIOS ANALÍTICOS OBSERVACIONALES Características Fundamentales

Tienen hipótesis etiológica Naturaleza observacional La inferencia causal se hace a partir de la comparación de las características

individuales de los miembros de dos o más grupos ESTUDIOS ANALITICOS

Pretenden explicar causas o factores de riesgo. Porqué suceden los fenómenos. Que factores los condicionan o se asocian. Tienen hipótesis. Validan o rechazan hipótesis. Originan otros estudios.

Someten a verificación relaciones explicativas o causales. Pueden partir de causa a efecto o del efecto a causa.

ESTUDIOS ANALÍTICOS OBSERVACIONALES

La presencia de una hipótesis definida los diferencia de un estudio descriptivo, los cuales solamente generan hipótesis.

Son observacionales ya que los investigadores, no imponen las variables independientes que se consideran asociadas o causa de la enfermedad.

Diseños que establecen la presencia y cuantía de la exposición a factores de riesgo o protectores, en los individuos que forman los grupos comparados.

La presencia o ausencia de estos factores, es consecuencia de la decisión voluntaria de cada sujeto o resultado de una situación natural, no manejada por los investigadores.

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN ANALÍTICA OBSERVACIONAL Exposición Enfermedad

a) No comparabilidad total entre los grupos. b) Existencia de otros factores además del elegido para estudio.

Según el control de las variables que realiza el investigador en grupos de individuos (cohorte y casos-‐controles) COHORTE.

Se selecciona un grupo y se realizan mediciones a lo largo del tiempo. Mismo grupo se va clasificando para describir variables o relaciones entre

ellas. Grupos según presencia o ausencia de factor causal y se compara frecuencia o

magnitud con que se observa la consecuencia. Es prospectivo aun cuando los hechos ya hayan ocurrido.

Casos -‐ Controles

Se compara frecuencia de antecedente característica o atributo en dos grupos: Presenta condición o enfermedad: CASOS. No presenta la condición o enfermedad: CONTROLES. Se busca determinar factores que contribuyeron a la presencia de enfermedad

o condición. Es retrospectivo: va de la consecuencia a la causa.

CLASIFICACION DE ESTUDIOS DE ACUERDO CON TEMPORALIDAD

ESQUEMA DE ESTUDIOS EPIDEMIOLOGICOS SEGUN TEMPORALIDAD

SEGÚN TIEMPO DE OCURRENCIA DE HECHOS Y REGISTRO DE INFORMACIÓN Prospectivos:

Registran los hechos a medida que ocurren. Datos mas confiables, mejor calidad. Mayor costo y demora en obtener los datos.

Retrospectivos. Registran hechos ocurridos en el pasado. Datos pueden estar grabados en memoria del respondiente o en registros. Fácil recolección en tiempo y costo.

SEGÚN PERIODO Y SECUENCIA EN QUE SE MIDEN LAS VARIABLES Transversal:

Mide las variables en un solo momento. Una sola medición por sujeto.

Longitudinal: Analiza comportamiento de variables a través del tiempo. Mediciones de cada sujeto se realizan en forma reiterada.

SEGÚN IDEA CENTRAL Y ANALISIS DE LOS DATOS Experimentales:

Explicativos El investigador manipula o dosifica efecto. La población se divide en dos grupos uno en que el factor causal esta presente

y otro de comparación. Se analizan las consecuencias de la manipulación, sobre una o mas variables

dependientes (efectos). Estudia efectos de tratamientos y nuevas modalidades de trabajo. Utilizados en clínica Permiten tomar decisiones, introducir innovaciones o cambios de acción

No Experimentales: no manipula variables. observa fenómenos existentes. no provocados intencionalmente.

Estudios descriptivos pueden ser:

Transversales o Longitudinales Prospectivos o Retrospectivos

Los estudios analíticos pueden ser: Prospectivos o retrospectivos Transversales o longitudinales

ESTUDIOS ANALÍTICOS OBSERVACIONALES (Sinonimia)

EPIDEMIOLOGIA DESCRIPTIVA Metodo científico

Observacion del fenomeno Tabulacion y comparacion Elaboracion de hipótesis Definicion de hipótesis Experimentacion de hipótesis Informacion y formulacion de ley

Metodo epidemiológico Etapa descriptiva y exploratoria, donde el objeto de estudio es total o parcialmente desconocido y hay necesidad de caracterizar el problema : quien? Cuando? Donde? . Etapa analitica ¿porque? Etapa analítica, dando continuidad a la investigacion del problema, partiendo de una hipótesis definida, se busca responder:

Causalidad (etiologia/factores de riesgo) Medidas de prevencion, control o tratamiento Evaluacion de procedimentos diagnósticos (mayor precision)

Metodo descriptivo Mide la importancia de un acontecimiento relacionado con la salud de la población y estudia variaciones en funcion de los fenomenos susceptibles de influir en ella. Lugar, tiempo, características personas. Epidemiologia descriptiva Objetivo: estudiar la frecuencia y distribución, en el tiempo y en el espacio y según características relevantes de las personas, de la salud y enfermedad en la población. Propósitos de un estudio descriptivo

• Indagacion inicial. • definir epidemiológicamente casos. • Definir poblacion en riesgo. • Medir fenómeno de interés: números absolutos, tasas o densidades de

incidencia, incidencias acumuladadas, etc. Tiempo, lugar, persona El agrupamiento de las variables en estas tres categorías debe ser considerado como una separación inicial útil para el investigador y no como una clasificación de factores causales Caracteristicas de las personas

• Edad • Sexo • Raza o etnia

• Nivel socioeconómico • Estado civil • Ocupacion o trabajo • Religión

Preguntas respecto a tiempo 1. ¿variación estacional? 2. ¿variación secular? 3. ¿variaciones en periódos breves: horas, dias, semanas? 4. ¿existe comparación con periódos similares anteriores? 5. ¿cambios en la definicion de caso y formas de determinar la ocurrencia en el tiempo? Preguntas respecto a lugar 1. ¿cuál es la distribución geográfica de los casos? ( lugar de residencia u ocurrencia, lugar de trabajo, otros) 2. ¿existen casos en otras áreas? 3. ¿cuáles son las tasas en otros lugares? 4. ¿se modifican tasas en los grupos que ingresan o salen (migrantes) del lugar? 5.-‐ ¿diferentes grupos etnicos presentan tasas similares en el mismo lugar? Preguntas respecto a personas 1. ¿cuáles son las tasas específicas por edad y sexo? 2. ¿cuáles son los grupos de edad y sexo que tuvieron el más alto y más bajo riesgo de enfermar? 3. ¿qué características de los casos son significativamente diferentes de aquéllas de la población general? 4. ¿qué factores contribuyeron en la ocurrencia de los casos? Caracteristicas del lugar -‐ Distribución de las distintas variables por áreas geográficas -‐ Aglomeraciones en el tiempo y en espacio: brotes epidémicos, cáncer, asma, etc. Caracteristicas del tiempo -‐Período de incubación -‐Tendencia y/o variación estacional de la morbilidad y de la mortalidad Un buen estudio epidemiologico Un Buen estudio epidemiologico -‐ Surge de una pregunta bien planteada -‐ Es una respuesta a un vacío de información científica y está siempre sujeto a consideraciones éticas.

Clasificacion de estudios epidemiológicos y relación con el método científico Descriptivo Caso unico Serie de casos Descripcion epidemiologica ( lugar tiempo y persona).

Analítico Prevalencia Caso control Cohorte Ensayos clínicos Controlados

Estudios Descriptivos Hipótesis de trabajo -‐Carecen de hipótesis de trabajo -‐ Ventajas, desventajas Usos -‐Estudios de base para epidemiología analítica -‐Se efectúan en condiciones naturales, sin intervención -‐ Describir problemas de salud

Estudio de prevalencia o transversales Definición: Por diseño de un estudio se entienden los procedimientos, métodos y técnicas mediante los cuales el investigador selecciona a la población en estudio, recoge los datos, los analiza e interpreta los resultados. El diseño es la conexión entre una hipótesis y unos datos. Estudios de prevalencia Objetivo: describir características de la aparición de un evento y/o de exposición a factores de riesgo en relación con personas, lugares y tiempo. Se caracteriza porque indaga la presencia de los factores y la ocurrencia del evento en la población en estudio simultaneamente y porque sólo se hace una medición en el tiempo en cada sujeto de estudio. Es una imagen en un punto específico del tiempo acerca de la magnitud de un problema de salud pública en una comunidad. Se selecciona una muestra representativa de la población total y se mide exposición y enfermedad en estas personas El tiempo de estudio es relativamente corto

Son relativamente fáciles y económicos y resultan útiles para investigar exposiciones que constituyen características de los individuos. En los brotes o epidemias de una enfermedad, los estudios transversales que implican la medición simultánea de varias exposiciones y la detección de diversos efectos adversos, constituyen a menudo el primer paso correcto para la investigación de la causa. Análisis de datos Este diseño nos permite establecer las “tasas” de prevalencia correspondientes a expuestos y no expuestos a la variable independiente o establecer la "carga total" de la enfermedad en la población, considerando casos antiguos y nuevos de la patología en estudio. Otra alternativa de análisis, utilizada con frecuencia, es la determinación de los porcentajes de exposición en enfermos y no enfermos. en la tabla tenemos que la proporción de expuestos en los enfermos es a/n1 Y en los no enfermos b/n2 Se pueden establecer “tasas” en diversos subgrupos, incluyendo: A) medidas de asociación: razón de disparidad y riesgo atribuible. B) medidas de impacto potencial: riesgo atribuible porcentual en los expuestos y riesgo atribuible porcentual poblacional. Ej. 1. Encuestas de morbilidad 2. Descripcion de mujeres que presentan p.i.p. Entre todas las mujeres que utilizan d.i.u. Permite identificar posibles factores de riesgo y facilitar información para hipótesis en futuros estudios analíticos. 3. Estudio de mortalidad materna en hospitales de chile que compara tasas y causas de mortalidad relacionada con el embarazo en hospitales rurales y urbanos. ENCUESTAS DE PREVALENCIA Frecuentemente se realizan una vez para determinar la distribución de factores de riesgo en un punto en el tiempo. Son validos para conocer prevalencia de factores de riesgo y sus tendencias.

Puntos a considerar en el diseño de un estudio de prevalencia A) definir la población de referencia. B) determinar si el estudio se realizará sobre el total de la población o en una muestra. C) determinar el tamaño de la muestra poblacional y las formas de selección de la misma. D) elaborar y validar los instrumentos o técnicas mediante los cuales se determinará la presencia o ausencia de las variables independientes y de las variables dependientes. E) asegurar la comparabilidad de la información obtenida en los diferentes grupos. F) determinar el tipo de análisis epidemiológico y estadístico de los datos. G) determinar la conducta a seguir con los casos detectados. Fuentes de información · registros hospitalarios · fichas clínicas · registros especiales · protocolos de autopsias · exámenes de laboratorio Fuentes oficiales. · ministerio de salud · servicios de salud · laboratorios Ventajas de estudios de prevalencia

• Eficientes para estudiar la prevalencia de enfermedades en la población • La exposicion y estado de la enfermedad se estudian simultaneamente • Se pueden estudiar multiples enfermedades y exposiciones • Son de relativo bajo costo y se pueden realizar en poco tiempo • Son una etapa inicial para un estudio de cohorte. • se pueden usar datos recolectados con otros fines. • ayuda a planear y evaluar los servicios de atención médica. • fáciles de realizar • pueden revelar características de la prevalencia de enfermedades y

tendencias a lo largo del tiempo • complementa la historia natural de las enfermedades.

Desventajas de estudios de prevalencia

• No se puede determinar el tiempo entre la exposición y la enfermedad. • No miden incidencia, los casos detectados son mescla de incidentes y

prevalentes • Sesgos de selección por casos prevalentes • La relación causa efecto no siempre es verificable • no son útiles para enfermedades de baja frecuencia. • No sirven para probar hipótesis causales

• no evaluan riesgo • Sobrerrepresentación de enfermos con tiempos prolongados de sobrevida o

con manifestaciones con mejor curso clínico

Tipos de estudios transversales • Comparativos entre subgrupos de población • Comparativos geográficamente • Comparativos temporalmente

ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES DISEÑO, EJECUCIÓN Y ANÁLISIS

FUNDAMENTOS: Se compara un grupo de individuos en los que está presente la variable dependiente, denominados casos, con un grupo de individuos en los cuales está ausente la variable dependiente, denominados controles. Casos y controles son comparados respecto a la presencia en el pasado de la o las variables independientes, que se consideran relevantes para la condición o enfermedad en estudio. En este diseño el conocimiento esencial que se obtendrá acerca de la etiología de la enfermedad procede de determinar la proporción de expuestos a la variable independiente (causa) en casos y controles.

ARQUITECTURA DE UN ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES

Principales aspectos del diseño 1. Variable dependiente

Se denomina también “efecto”. Generalmente es la enfermedad. Debe ser objetivamente definida: el mejor elemento de diagnóstico. Debe estar ausente en los controles.

2. Exposición

Es la variable independiente. Puede ser una característica biológica, una exposición ambiental, etc. Debe ser objetivamente definida. Su presencia debe ser anterior a la enfermedad o v. Dependiente.

3. Fuente y elección de los casos

Casos incidentes v/s prevalentes. Casos de la comunidad v/s casos hospitalarios.

4. Precauciones en la elección de controles

No deben tener la enfermedad. No deben ser “candidatos” a tenerla. No se requiere que sean “sanos”. Emparejados respecto a otras variables: edad, sexo, nivel socioeconómico. Similar fuente de origen que los casos. Un grupo control v/s varios grupos. Un grupo diagnóstico v/s mezcla de dgs. Controles representativos población general.

5. Obtención de datos

Generalmente son los propios casos y controles. Debe obtenerse de manera similar en casos y controles.

En lo posible “a ciegas” Por ser datos del pasado están sujetos a sesgos de memoria. Datos “duros” cuando es factible.

6. Determinación del tamaño muestral

Magnitud de la diferencia a detectar, que sea clínicamente relevante. (valor aproximado del or a estimar).

% de la exposición entre los casos % de la exposición entre los controles Riesgo de cometer un error de tipo i. Generalmente se trabaja con una

seguridad del 95% (α = 0,05). Potencia del estudio que es = (1-‐β). (riesgo de cometer un error de tipo ii).

7. Errores sistemáticos (sesgos) frecuentes

Sesgo del sujeto observado: Casos y controles recuerdan de forma diferente: sesgo de memoria

Control: entrevistas estandarizadas y control de Calidad Sesgo del observador: El conocimiento de la hipótesis, indagación más

exhaustiva en los casos que en controles. Control: utilidad de registro de entrevistas Previas y entrevista “a ciegas”.

Selección de casos: Casos no representativos (hospital: características demográficas, factores socio-‐económicos y severidad o gravedad).

Selección de controles: Controles no representativos (estudio de doll y hill): controles con otras enfermedades broncopulmonares y cardiaca)

8. Analisis de los datos

a) Proporción de expuestos en casos y controles. b) Significación estadística de una diferencia en las proporciones. c) Fuerza de asociación entre la exposición y la enfermedad o consecuencia a

través de la razón de disparidades u odds ratio 8 a.-‐ proporción de expuestos en casos y controles

PROPORCIÓN DE expuestos en casos A/N1 x 100 Proporcion de expuesto en los controles B/N2 x 100

CASOS

CONTROLES

TOTAL

EXPUESTOS NO EXPUESTOS

A

C

B

D

M1

M2

TOTAL

N1

N2

N

8 c.-‐ fuerza de asociación (odds ratio (OR) razón de disparidades (RD)) En estudios de casos y controles, con frecuencia, se carece de las poblaciones sobre las cuales calcular las tasas o incidencias acumuladas, por tal motivo no se puede establecer el RR. Se recurre a una estimación del RR, denominada en inglés odds ratio (OR) (razón de disparidades (RD). Que expresa la fuerza de asociación entre los factores de riesgo estudiados y la enfermedad. Se estima el valor puntual de la RD y además sus límites de confianza (LC). Concepto de odds El odds de un evento o suceso de interés, puede definirse como la razón entre la probabilidad de que ocurra el evento y la probabilidad de que no ocurra. ODDS= P / 1-‐P Calculo de odds para llegar a la razón de disparidades, paso a paso. CASOS CONTROLES

EXPUESTOS A B

NO EXPUESTOS C D

TOTAL A + C B + D 1.-‐ la probabilidad de exposición en los casos = a / (a+c) 2.-‐ la probabilidad de que no estén expuestos los casos = c / (a+c) 3.-‐ el odds (la disparidad) de exposición en los casos es: a / (a+c) : c / (a+c) Lo que es definitivamente = a / c Repitamos el mismo razonamiento para los controles 1.-‐ la probabilidad de exposición en los controles = b / (b+d) 2.-‐ la probabilidad de que no esten expuestos = d / (b+d) 3.-‐ el odds (la disparidad) de exposición en los controles es: b / (b+d) : d / (b+d) Lo que es definitivamente = b / d Ahora la razón de disparidades u odds ratio Odds de exposición casos: a / c Odds de exposición controles: b / d Odds ratio entre ambos: a/c : b/d OR (RD)= AxD / BxC Razón de disparidades (RD) conceptualización “intuitiva” La razón de productos cruzados, puede ser observada como la razón entre hechos congruentes y no congruentes:

Es congruente ser caso y haber estado expuesto, representado por a y ser control y no haber estado expuesto, representado por d. Es incongruente ser control y haber estado expuesto, representado por b y ser caso y no haber estado expuesto, representado por c . Ventajas

Eficiente para el estudio de enfermedades raras. Eficiente para estudiar enfermedades con periodo de latencia o incubación

larga. Permite estudiar varios factores de riesgo. Rápido de realizar ya que no requieren de un período de seguimiento. Requiere generalmente un número menor de sujetos en comparación a otros

diseños. Existen casos ya identificados y se reqiere ubicar al grupo de controles

adecuados. No hay pérdidas de seguimiento como en estudios de cohorte. Más barato, dado que no requiere de seguimiento ni de un número elevado de

sujetos. Desventajas

Generalmente no se pueden calcular incidencia y por lo tanto sólo se estima riesgo relativo.

La relación temporal entre exposición y enfermedad no es segura. Por ser información retrospectiva basada en la memoria.

Sesgos de memoria sobre la información, debido a la forma diferente de recordar de casos y controles.

Retrospectividad: la información sobre la exposición a las variables independientes es obtenida en forma retrospectiva.

Otros sesgos de información: provenientes de la forma de recoger la información.

Sesgos de confusión: casos y controles pueden ser heterogéneos en términos del riesgo de la enfermedad. Los controles deben ser emparejados (matching) con los casos en aquellos factores que pueden confundir la asociación de interés.

ESTUDIOS DE COHORTE DISEÑO, EJECUCIÓN Y ANÁLISIS

CONCEPTO EPIDEMIOLÓGICO DE COHORTE Del lat. Cohors, guerreros, la décima parte de una legión “Conjunto de personas con alguna característica común en el tiempo y que son seguidas por un periodo de tiempo”

FUNDAMENTOS Se caracterizan por ser estudios eminentemente prospectivos, los grupos que se comparan son seleccionados de acuerdo al grado o nivel de exposición a la variable independiente sospechosa de ser un factor de riesgo. De esta manera se pueden estructurar categorías de expuestos y no expuestos. La comparación consiste fundamentalmente en establecer la tasa de incidencia de la enfermedad en los diversos grupos después de un cierto período de observación. En ocasiones es imposible encontrar individuos no expuestos, se procede a subdividir el grupo expuesto en niveles de intensidad, frecuencia o duración y se realizan comparaciones entre dichos niveles. El carácter prospectivo de este diseño se basa en el hecho de seleccionar los diversos grupos por su exposición a los factores de riesgo o por la presencia de algún atributo o característica biológica que se estime asociado con la enfermedad. A diferencia del diseño de casos y controles se parte de la causa hipotética (variable independiente). FORMACIÓN DE LAS COHORTES Estudios de cohortes con base poblacional: incluyen a toda la población o a una

muestra representativa de la misma. (Ej. Estudio de Framingham) Estudios de cohorte con base al grado de exposición: las cohortes según el nivel

de exposición. En especial para exposiciones poco frecuentes. Más eficientes. (Ej. Estudios en trabajadores expuestos al plomo)

TIPOS DE ESTUDIOS DE COHORTES PROSPECTIVO CONCURRENTE El inicio del seguimiento comienza en el presente con cohortes (expuesta y no expuesta) sin enfermedad y son observadas prospectivamente en el tiempo hasta que aparece el evento esperado o se termina el período de observación. TIPOS DE ESTUDIOS DE COHORTES COHORTE HISTÓRICA O PROSPECTIVO NO CONCURRENTE Las cohortes (expuesta y no expuesta) son identificadas en el pasado. Las cohortes deben haber estado libres de la enfermedad y son “rastreadas” desde el pasado hasta que el evento esperado aparece o se llega al presente, lo cual puede marcar el fin del seguimiento o bien se prosigue la observación hacia el futuro. ASPECTOS DEL DISEÑO ESTUDIO DE COHORTES 1. Planteamiento de una hipótesis en forma precisa y operacional. 2. Definición de la variable independiente y de la exposición a la misma. 3. Definición y validación de los instrumentos destinados a medir la exposición y

los efectos de interés. 4. Descartar presencia de enfermos en las cohortes 5. Fuente y criterios de elección de las cohortes que se van a comparar.

(Probabilidad distinta a cero de exponerse y de hacer la enfermedad) 6. Obtención de la información.

7. Determinación del tamaño muestral 8. Presencia de sesgos.

ESTUDIO DE COHORTES VENTAJAS

No hay dudas sobre la direccionalidad de los acontecimientos. Único diseño que establece las tasa de incidencia de la enfermedad y

estimar directamente el riesgo relativo, el riesgo atribuible y las mediciones de impacto potencial.

No hay sesgos de memoria. La información sobre la exposición no está sujeta a la capacidad de recordar de cada individuo ya que se recolectará prospectivamente.

Se pueden estudiar varias enfermedades simultáneamente. Se pueden estudiar factores de riesgos poco frecuentes.

DESVENTAJAS

Pueden ser de alto costo. Requieren a veces mucho tiempo. Exigen tamaños muestrales de gran tamaño. Están expuestos a pérdidas de sujetos lo que puede introducir sesgos de

selección. Puede haber sesgos de información en la detección de la enfermedad, si se

conoce la condición de expuesto o no expuesto. No son apropiados para enfermedades raras o poco frecuente o con largo

período de latencia. Durante un tiempo prolongado no se dispone de resultados. (Estudio de

caso-‐control anidado) Solo se puede estudiar un número limitado de factores de riesgo. Observación directa de participantes puede causar cambios en

comportamientos. Sesgos diagnósticos debido a cambios en los criterios diagnósticos y en los

medios de diagnóstico. Sesgos de información, si la calidad y extensión de la información es

distinta en expuestos y no expuestos. Sesgos en la evaluación de resultados, si la persona que decide si la

enfermedad se ha producido, sabe si el sujeto se ha expuesto, y si la persona está al tanto de la hipótesis a estudiar.

Ineficiente para estudiar enfermedades de baja incidencia.

EJEMPLOS RELEVANTES DE ESTUDIOS DE COHORTE Tabaco y cáncer de pulmón en médicos ingleses. (R.Doll y B.Hill) UK. 1950 The Framinghan Heart Study. Factores de riesgo cardiovascular. EE.UU. 1948 Multicenter AIDS Cohort Study. (Factores de riesgo VIH en hombres gay)

EE.UU. 1984 New York University Women´s Health Study (Hormonas endógenas y Cáncer

de mama) 1985

Sesgos posibles Si bien están menos expuesto a errores sistemáticos que los estudios caso-‐

control, pueden ocurrir: Sesgo de selección: cohortes de voluntarios, pérdidas de seguimiento. Sesgo de información: determinación de la exposición y de la detección de la

enfermedad distinta en expuestos y no expuestos. Sesgos de confusión: existencia de otro factor distinto al estudiado, que

también es un factor de riesgo para la enfermedad y a su vez se asocia con el factor elegido para estudio.

Análisis de los datos Incidencia acumulada global: n1/n Incidencia acumulada en expuestos: a/m1 Incidencia acumulada en no expuestos c/m2 a/m1 riesgo relativo = -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ c/m2 riesgo atribuible= (a/m1) -‐ ( c/m2) (a/m1) -‐ (c/m2) Riesgo atribuible % = -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ x 100 (a/m1) (n1/n) -‐ (c/m2) Riesgo atribuible % = -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ x 100 Poblacional (n1/n)

ENFERMOS

NO ENFERMOS TOTAL

EXPUESTOS a b m1

NO EXPUESTOS

c

d

m2

TOTAL

n1

n2

n

Datos en estudio de cohorte para calculo de densidad de incidencia ENFERMOS TIEMPO

PERSONA

EXPUESTOS a d1

NO EXPUESTOS

b d2

Total A + b D Formulas 1) Densidad de incidencia en expuestos= a / d1 2) Densidad de incidencia en no expuestos= b /d2 3) Densidad de incidencia global= a+b / d 4) Riesgo relativo (rate ratio)= (a/d1) / (b/d2) 5) Riesgo atribuible= (a/d1) – (b/d2) ALCANCES SOBRE NOMENCLATURAS El riesgo relativo, es técnicamente la razón entre dos probabilidades, por lo

tanto, es la razón entre dos incidencias acumuladas. Se le denomina por algunos Razón de Riesgos (Risk ratio) o más frecuentemente Riesgo Relativo (Relative risk).

En el caso de la razón entre dos densidades de incidencia, se le debe denominar Razón de Tasas. (Rate ratio). Infrecuentemente se le llama Razón de DI. (Incidence density ratio)

La interpretación es idéntica en si valor puntual y sus límitesde confianza.

POBLACIÓN EN RIESGO Son todos los miembros de una cohorte, que tienen una probabilidad distinta a cero de presentar o desarrollar el fenómeno de interés estudiado (enfermedad). TIPOS DE COHORTES 1. Cohorte cerrada: tiene un número fijo de componentes, el que solo puede ir

disminuyendo en el tiempo, por fallecimientos, abandonos o desarrollo del fenómeno de interés. Ej.-‐Cohortes de un ECC. Estudio de ECV de Framingham.

2. Cohorte abierta (dinámica): pueden ingresar nuevos miembros durante el seguimiento. Ej. Registros de cáncer poblacional Antofagasta y Valdivia. Población escolar. La población de presidentes de la república en ejercicio en Chile.

MEDICIÓN DE LA INCIDENCIA SEGÚN EL TIPO DE COHORTES COHORTE CERRADA: Puede medirse Incidencia Acumulada (riesgo), pero, hay

que considerar los riesgo de competencia, (la población no permanece constante en el tiempo, algunas mueren antes de haber tenido tiempo para desarrollar en fenómeno de interés). Si el período de seguimiento es corto o los riesgos de competencia son muy bajos, lo anterior se subsana. Es factible medir la DI.

COHORTE DINÁMICA: Medir el riesgo (IA) ofrece dificultades, ya que se agregan nuevas personas durante el seguimiento. Por lo tanto, se pueden considerar los tiempos de observación de cada sujeto (tiempo en riesgo) y se calcula las Densidades de Incidencia (tasas).

SESGOS POSIBLES EN ESTUDIOS DE COHORTES Sesgo en la evaluación de resultados (sesgo de detección): El que detecta la

aparición de la enfermedad conoce la condición de expuesto o no expuesto. Sesgos de información: Diferencias en la calidad y cantidad de la información

recogida en expuestos y no expuestos. Sesgos por falta de respuesta: Si la falta de respuesta no es aleatoria entre

expuestos y no expuestos, los resultados son difíciles de interpretar. Sesgo de seguimiento: Si durante el seguimiento se pierden de forma selectiva

las personas con la enfermedad, la tasa de incidencia entre expuestos y no expuestos es difícil de interpretar.

ESTUDIO DE COHORTES TAMAÑO MUESTRAL DEPENDE DE: ERROR ALFA (α ) ERROR BETA (β ) O LA POTENCIA = 1 -‐ ERROR BETA INCIDENCIA EN LOS NO EXPUESTOS RIESGO RELATIVO QUE SE DESEA DETECTAR

Error aleatorio, error sistemático y causalidad en estudios epidemiológicos

Validez

La validez de una medición es la capacidad de medir lo que realmente queremos medir. a. Interna: los resultados obtenidos son correctos para los sujetos incluidos en el

estudio. (Diseño del estudio y análisis de datos)

b. Externa: capacidad de generalizar nuestros resultados a la población de la que se ha extraído la muestra. (Muestras representativas, vigilar el seguimiento)

No hay validez externa sin validez interna

Error sistemático (SESGO) Está presente en cada medición y SIEMPRE en la misma dirección (Ej: balanza que siempre añade 500 grs al peso real)

• Afectan más a la validez que a la precisión del estudio

• Desvían las estimaciones de la asociación en una sola dirección.

• Generalmente predecibles. Importante identificar qué efecto tendrá el sesgo sobre la medida de asociación (subestimación o sobreestimación del efecto real).

Precision y errores aleatorios La PRECISIÓN o fiabilidad es la capacidad de obtener un mismo valor cuando una medición se realiza…

Sobre la misma persona

En más de una ocasión

En condiciones similares

ERROR ALEATORIO: No es constante en cada medición ni ocurre siempre en la misma dirección (Ej: balanza que unas veces pesa más y otras menos)

Empeora la precisión

Dificulta la obtención de medidas de asociación significativas (imprecisión)

Validez y precisión

SesgosDefinición general:

ú Es un “error sistemático en un estudio epidemiológico”

ú Distorsiona la medida de asociaciónú Se produce en cualquier fase de la

investigaciónSe clasifican principalmente en:

Sesgos de selección Sesgos de información o clasificación

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Sesgo de selección

• Al seleccionar la muestra• En los grupos de comparación o en el

estudio descriptivo no están quienes deberían estar (por exceso o por defecto)– Descriptivo: cuando no se selecciona una

muestra representativa – Caso-control: la selección de algún caso o

control está relacionada con la exposición – Cohortes: cuando se pierden los sujetos en

relación con la exposición

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Sesgo de selección

Conducen al sesgo de selección:(a) Selección inadecuada de personas al

comenzar el estudio(b) Seguimiento incompleto de los

participantes ("lost to follow-up")(c) Valores faltantes en el momento de

realizar el análisis

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Control de sesgos de selección• Durante el transcurso del estudio

– Mantener contactos frecuentes para evitarabandonos o pérdidas en el seguimiento(motivación)

• En la fase de recogida de datos– Evitar los valores faltantes

• En la fase de análisis de datos– Identificar la presencia de sesgos de selección y

valorar su efecto sobre la medida de asociación– Ajustes estadísticos (análisis multivariantes)11/05/2013

SESGO DE INFORMACIÓN/CLASIFICACIÓN

Clasificación incorrecta de los participantes de un estudio con respecto a las variables dependientes (desenlaces) o independientes (exposiciones) recogidas por el investigador

No diferenciales:– Cuando existe la misma proporción de personas mal

clasificadas en los grupos comparados– Sesgo hacia el nulo

Diferenciales:– cuando no existe la misma proporción de personas mal

clasificadas en los grupos comparados.– Sesgo más grave (subestima o sobreestima)

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Sesgo de clasificacióndel desenlace

• Poca validez/distintos aparatos o criterios diagnósticos en los diferentes grupos

• poca experiencia/distinta experiencia de persona que realiza el diagnóstico en los grupos

(no diferenciales/diferenciales)

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SESGO DE CLASIFICACIÓN DE LA EXPOSICIÓN

• Sesgo anamnésico o sesgo de recuerdo (Dif)– los casos recuerdan mejor la exposición

• Sesgo del entrevistador o del observador (Dif)– intensidad de indagación diferente en casos y controles

• Sesgo de inaceptabilidad• Sesgo de obsequiosidad• Sesgo de atención o efecto Hawthorne

– los participantes de un estudio alteran su comportamiento cuando saben que están siendo observados

• Sesgo de migración diagnóstica (No dif)– cambio de criterios o aparatos diagnósticos

(ND: Si la persona más alta de un grupo de gente baja pasa a pertenecer a otro grupo de personas con mayor altura, ambos grupos verán disminuir la media de sus alturas)

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¿Como controlar los sesgos de información clasificación?

• Utilizar procedimientos válidos• Evitar sesgos en el

investigador/observador (“ciego”)• Utilizar un mismo procedimiento para

todos los sujetos –consistencia• Que los sujetos del estudio no conozcan las

hipótesis a investigar

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Factores de Confusión§ Variables que DISTORSIONAN la

medida de asociación entre otras dosvariables (exposición y efecto)§ Puede conducirnos a encontrar asociaciones o

efectos donde no los hay o viceversa.§ Se deben a las complejas relaciones de las

múltiples variables que nos definen

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Un factor es confusor si:1. Está asociado con la exposición 2. Está asociado con el desenlace3. No es un eslabón intermedio entre la

exposición y la enfermedad

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CAUSA EFECTO

FACTOR DE CONFUSIÓN

¿Cómo eliminar la confusión?• En la fase de diseño:–Aleatorización–Restricción–Apareamiento

• En la fase de análisis–Estratificación–Análisis multivariante

CUIDADO CON EL SOBREAJUSTE11/05/2013

CONFUSIÓN-PRESENTACIÓN

• Presentar siempre las estimacionesajustadas–Estimaciones crudas con fines

comparativos• Las conclusiones deben basarse en las

medidas ajustadas• Estimar un valor ajustado global

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Epidemiologia

Health & Medicine

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