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

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?


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


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


E M

X

M: cáncer de hígado

E: alcohol

X: virus hepatitis C


E M

X

M: muerte súbita del lactante

E: tabaquismo materno

X: bajo peso al nacer


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



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



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


OR crudo=1,8

OR ajust=1,1

OR=7,5

OR=4,9

SEXO

ABANDONODEL TABACO


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

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