Modelización mediante regresión logística para estimación ...
Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn...
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Medición de riesgo y su
modelamiento en epidemiología,
con Stata.
Milcíades Ibáñez Pinilla
Docente – investigador, UR y UN
Objetivo
Definir Riesgo, su medición y
modelamiento en investigaciones
epidemiológicas en salud
Riesgo: Probabilidad de un resultado o
evento de interés (Ei) adverso.
La probabilidad de que los sujetos
expuestos a una serie de factores
(factores de riesgo),desarrollen la
enfermedad o Ei
Riesgo de contagio de VIH
Riesgo de cáncer
Riesgo de consumo de cannabis
• EVENTOS DE INTERES (EI)
ENFERMEDAD
COMPLICACIONES - RECIDIVAS
METÁSTASIS
EVENTOS ADVERSOS
MORTALIDAD
FACTOR DE RIESGO
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RiesgoEstimaciones del Riesgo:
Asociaciones de factores riesgo con la
enfermedad o Ei
Hereditarios (genes, polimorfismos)
Medio ambiente (Agentes infecciosos,
fármacos y toxinas)
Social (perdida de un familiar,
hacinamiento)
Conductuales (consumo de sustancias
psicoactivas, relaciones sexuales, dietas)
Marcadores (educación)
Exposiciones – efectos
Inmediatas: sobredosis, quemaduras
solares
Largas: Morbilidad y mortalidad de
enfermedades crónicas (latencia
prolongada).
• Dosis de exposición • Dosis acumulativas por años
• Incidencia bajas (2x 1000)
• Criterios de causalidad (Hill)• Temporalidad• Plausibilidad biológica• Concordancia – consistencia• Relación dosis – Respuesta• Evidencia experimental• Reversibilidad – cesación• Fuerza de asociación • Analogía• Especificidad
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Riesgo
Múltiples causas y efectos :
Generalmente no existe asociación exacta
entre un solo factor especifico y una
enfermedad o Ei (Especificidad).HTA
Tabaquismo
Alcohol
Diabetes
Modelos multivariados
Modelos de ecuaciones estructurales
• Factores de riesgo – efectos• Predicción de la incidencia • Tabaquismo – Cáncer de pulmón (RR=20).• Incidencia en los fumadores de desarrollar
cáncer de pulmón durante 10 años de exposición de 1 x 100 consumidores
• Diagnóstico• Valor predictivo positivo• La existencia de otra enfermedad menor
puede ser predictor de una enfermedad mayor.
• Prevención• Factor de riesgo es la causa del efecto• Consumo de agua – cólera (Snow)• Múltiples parejas sexuales sin protección
- VIH
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Diseños epidemiológicos para medir el riesgo
Estudios experimentales
Grupo control
Asignación aleatoria
Cegamiento o enmascaramiento (sujetos
evaluadores y análisis)
Eficacia – efectividad
Seguridad
Estudios observacionales analíticos
(causas)
Estudios analíticos de cohorte
Historia natural de la enfermedad
Estudios de casos y controles
• COHORTE PROSPECTIVA: CONCURRENTES (PROSPECTIVOS):
• Se desarrolla “ hacia adelante” en el tiempo, se observa la población (expuestos y no expuestos) y se mide el desenlace de interés.
• COHORTE RETROSPECTIVA:• Se parte de sujetos que ya presentan el
desenlace y se busca “hacia atrás” en el tiempo para encontrar el factor causal (exposición) – temporalidad.
• COHORTE AMBIESPECTIVA O RETROPROSPECTIVA: hacia atrás - hacia adelante
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• Medidas de ocurrència
– Prevalencia
– Incidencia
• Medidas de asociación
– Riesgo relativo
– Odds ratio
– Razón de prevalencias
• Medidas de impacto
– Riesgo atribuible (o diferencia de riesgos)
– Fracción etiológica expuestos (o fracción
atribuible en expuestos)
– Riesgo atribuible poblacional (fracción atribuible
población)
Riesgo relativo
Enfermedad
Sí No
Exposición Sí a b
No c d
Incidencia expuestos (Ie+) = a / a+b
Incidencia no expuestos (Ie-) = c / c+d
(a / a+b)
Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- =
(c / c+d)
Ejemplo: RR a partir de incidencias acumuladas
Seguimiento
Muerto Vivo
Siguen 27 48 Tabaco
Dejan 14 67
(a / a+b)
RR = Ie+ / Ie- =(c / c+d)
27/75 0,36RR = = = 2,08
14/81 0,17
RAe = Ie+ – Ie- =
= (a / a+b) – (c / c+d) =
= (27/75) – (14/81) =
= 0,36 – 0,173 = 0,187
FEe = [(Ie+ – Ie-) / Ie+ ] ·100 =
= (0,36-0,17) / 0,36) · 100 = 0,5277 = 52,77% = %RA
%RAP = (Ip – Ie-) / Ip=(0.263-0.173)/0.263=0.342=34.2%
Influencia del consumo de tabaco en la supervivencia tras
un infarto agudo de miocardio (156 fumadores con IAM).
Muertes atribuible al consumo de tabaco
(España, 1998)
Banegas et al. 2001.
Modelos de Riesgo• MODELOS REGRESIÓN LOGÍSTICA BINARIA (CONDICIONAL E INCONDICIONAL)
• MODELO: REGRESIÓN LOGÍSTICA ORDINAL
• MODELO: REGRESIÓN LOGÍSTICA MULTINOMIAL
• MODELO DE REGRESIÓN DE POISSON
• MODELO BINOMIAL NEGATIVA.
• MODELOS DE SUPERVIVENCIA (NO-PARAMETRICOS Y PARAMETRICOS)
• MODELO DE REGRESION DE RIESGOS PROPORCIONALES DE COX
• MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE
• MODELSO DE REGRESIÓN NO-PARAMÉTRICA
• MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES
• MODELOS LONGITUDINALES
• MODELO MULTINIVEL
• MODELOS DE SERIES TEMPORALES
• MODELOS EXACTOS Y ASINTÓTICOS
• MODELOS BAYESIANOS Y FRECUENTISTAS