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Medidas de Asociación II
• El medir la ocurrencia de un evento nuevo puede ser una meta de estudio, pero por lo general queremos estudiar la relación entre una exposición (factor de riesgo, predictor) y el evento de interés
• El tipo de medición para encontrar la asociación entre exposición y evento de interés esta enlazado con el diseño de estudio
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Aéreas que cubriremos• Medidas de asociación entre ocurrencia de
enfermedad y diferentes niveles de exposición a una variable productora
• Tablas de 2 X 2 • Estudios transversales – Razón de prevalencia– Razón de momios
• Estudios de Casos y Controles – Razón de Momios
• Estudios de cohorte – Riesgo relativo (incidencia acumulada)– Razón de densidad de incidencia (tasa de dens incidencia)– Riesgo absoluto versus riesgo relativo
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Diseño de estudio transversal: Una muestra prevalente
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Medidas de Asociación en un estudio transversal
• Lo básico: un evento de interés dicotómico y una variable de exposición dicotómica
• La muestra es clasificada con enfermedad o no-enfermedad y con exposición o no- exposición, haciendo la tabla 2 x 2
• La proporción de enfermos es comparada entre aquellos con o sin exposición
• Exposición=factor de riesgo=predictor
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2 x 2 table for association of disease and exposureEnfermedad
Si NoE
xpos
ició
n
Si
No
a b
c d
a + b
c + d
a + c b + d N = a+b+c+dNota: los datos pueden ordenarse de otras formas por ejemplo STATA ordena exposicion (superior ) por enfermedad (transv).
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Razon de prevalencia de enf ermedad en exp y no expEnfermedad
Yes No
Exp
osic
ión
Yes
No
a b
c d
a + b
c + d
c
a
PR =
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Ejemplo de calculo de razón de prevalencias
Casos No-casos Total Prevalencia
Exp 14 17 31 0.45
No-exp 388 248 636 0.61
Total 667
Razón de Prevalencia = 0.45/0.61 = 0.74
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Describiendo un RP < 1
Razón de Prevalencia = 0.45/0.61 = 0.74
En palabras: Aquellos que están expuestos tienen (1-0.74= .24) menos carga de enfermedad comparado con aquellos no-expuestos. O
Existe un 0.74 veces la prevelencia en expuestos comparado con no expuestos.
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Describiendo una RP > 1
Por ejemplo, una razón de prevalencia =1.5
En palabras: Aquellos expuestos tienen el 50% (1-1.5=.5) mas carga de enfermedad comparado con aquellos que no refieren exposición. O
Existe1.5 X la prevalencia entre expuestos comparado con no-expuestos.
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Exposed Unexposed | Total--------------------------------------------------- Cases | 14 388 | 402Noncases | 17 248 | 265--------------------------------------------------- Total | 31 636 | 667 | |
Exjemplo de tabla de 2 x 2
STATA ordena exp vertical y enfermedad horizontal
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Exposed Unexposed | Total---------------------------------------------------
Cases | 14 388 | 402Noncases | 17 248 | 265---------------------------------------------------
Total | 31 636 | 667 | |
Risk | .4516129 .6100629 | .6026987
Point estimate [95% Conf. Interval] ---------------------------------------------
Risk ratio .7402727 | .4997794 1.096491 ----------------------------------------------- chi2(1) = 3.10 Pr>chi2 = 0.0783
Razón de Prev (STATA)
STATA uses “risk” and “risk ratio” by default
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Razon de prevalencia de enf. en exp y no expEnfermedad
Si No
Exp
osic
ión
Si
No
a b
c d
a + b
c + d
c
a
RP =
a/(a+b) y c/(c+d) = probabilidad de enfermedad
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Estudio reportando razón de prevalencia
Prevalence of hip osteoarthritis among Chinese elderly in Beijing, China, compared with whites in the United States
Abstract: The crude prevalence of radiographic hip OA in Chinese ages 60–89 years was 0.9% in women and 1.1% in men; it did not increase with age. Chinese women had a lower age-standardized prevalence of radiographic hip OA compared with white women in theSOF (age-standardized prevalence ratio 0.07) and the NHANES-I (prevalence ratio 0.22). Chinese men had a lower prevalence of radiographic hip OA compared with white men of the same age in the NHANES-I (prevalence ratio 0.19).
Nevitt et al, 2002 Arthritis & Rheumatism
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Probabilidad y Momio
• Momio es otra forma de expresar la prob de un evento
• Momios = # eventos
# no-eventos
• Probabilidad= # eventos
# eventos + # non-eventos
= # eventos
# sujetos
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Probabilidad y Momios
• Probabilidad = # eventos # sujetos• Momios = # eventos # sujetos = probabilidad # no-eventos (1 – probabilidad) # sujetos
• Momio = p / (1 - p) [razon de dos prob: a diferencia de una
probabilidad pude ser >1]
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Probabilidad y Momio
• Si un evento ocurre 1 de 5 veces, probabilidad=1/5=0.2
• De las 5 oportunidades, en 1 ocurrira el evento y en 4 no ocurrira el evento (no-evento), momio = 1 / 4 = 0.25
• Para calcular probabilidades con momios:
probabilidad = momio / 1+ momio
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Entendiendo Momios
• Para expresar momios en palabras, piense en la frecuencia del evento comparado con la frecuencia del no-evento
• “Por cada vez que ocurre el evento, habra 3 ocaciones cuando no ocurre”
• En palabras: “Momios es de 1 a 3”
• Escrito como1:3 o 1/3 o 0.33
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Momios
• Menos intuitivo que probabilidad (“no diriamos los momios de que el paciente mejore es de 1 a 4”)
• No menos valido matematicamente, solo mas dificil de entender
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Momios (cont.)• Util en epidemiologia ya que la medida de
asociacion para estudio de casos y controes es la RM
• Tambien es importante ya que se utiliza como log de RM como coeficiente predictor en regresion logistica. Puede utilizarse en modelos de ajuste multivariado en estudios transversales.
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Razon de Momios• Como los momios son una forma valida de
expresar la ocurrencia de un evento, la razón de momios (RM) es una alternativa a la razón de dos probabilidades (razón de prevalencia en estudios transversales o riesgo relativo en estudios de cohorte)
• Razón de Momios = razón de dos momios
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Probabilidades y momios en una tabla 2 x 2
EnfermedadSi No
Exp
osic
ión
Si
No
2 3
1 4 5
5
103 7
Cual es la probabilidad de enf, en expuestos?
Cuales son los miomios de enf en expuestos?
Y lo mismo para los no expuestos?
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Probabilidad y razon de momios en una tabla 2 x 2 Enfermedad
Si No
Exp
osic
ión
Si
No
2 3
1 4 5
5
103 7
RP = 2/5 1/5= 2
RM = 2/3 1/4= 2.67
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RM de enfermedad en expuestos y no expuestos
EnfermedadSi No
Exp
osic
ión
Si
No
a b
c d
a + b
c + d
c
a
RM =
aa + b
1 -
c
c + d1 -
Formula de p / 1-p en exp / p / 1-p en no-exp
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Razon de Momios de enfermedad en exp y no-exp
a + b
c + dc
a
RM =
aa + b
1 -
cc + d
1 -
=
aa + b ba + b cc + d dc + d
a b c d
= =adbc
Rm es el producto cruzado. Sinembargo, el calcular como momios de enf en exp/ momios de enf en no-exp ayuda a entender que es lo que estamos comparando
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RM en un estudio transversal
• El diseno del estudio no solo afecta la medida de ocurrencia de enfermedad sino tambien la medida de asociacion
• En estudios transverales se utilizan casos prevalentes de enfermedad, por lo que la RM en un estudio transversal es la RM de prevalencia– Muchos autores no lo especifican, pero deberian– Promuebe la claridad de pensamiento y presentar
en forma correcta de las medidas
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RM comparado a Razon de Prevalencia (RP)
0 1 ∞Mayor efecto
RM RP
Mayor efecto
RP RM
Si la RP = 1.0, RM = 1.0;De otra manera, RM es mas lejana del 1
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Prevalence ratio and Odds ratio
Si la razon de prev es > 1, entonces las RM es mayor que 1 y RP :
RP = 0.4 = 2 0.2
RM = 0.4
0.6 = 0.67 = 2.7 0.2 0.25 0.8
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Razonde Prevalencia y RM
Si la RP < 1, entonces RM es mas lejana del 1 que RP (es menor que RP):
RP = 0.2 = 0.67 0.3
RM = 0.2
0.8 = 0.25 = 0.58 0.3 0.43 0.7
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Exposed Unexposed | Total
--------------------------------------------------- Cases | 14 388 | 402Noncases | 17 248 | 265---------------------------------------------------
Total | 31 636 | 667 | |
Risk | .4516129 .6100629 | .6026987
Point estimate [95% Conf. Interval] ---------------------------------------------
Risk ratio .7402727 | .4997794 1.096491 Odds ratio .5263796 | .2583209 1.072801
----------------------------------------------- chi2(1) = 3.10 Pr>chi2 = 0.0783
Razón de Momios (STATA)
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RM Propiedad importante #1
• RM se aproxima a la razon de prevalencia solo si la prevalencia de enfermedad es baja tanto en expuestos como no-expuestos
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Razon de Prev y RM Si la frecuencia de enfermedad es baja tanto en expuestos como no-expuestos posed, RP y RM es aproximadamente igual.
Ejemplo: la prevalencia de IM en personas con HTA es de 0.018 y en personas sin-HTA es de 0.003:
RP = 0.018/0.003 = 6.0 RM = 0.01833/0.00301 = 6.09
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RP y RMSi la prevalencia de enf es alta en ya sea exp o no-exp o ambos, la RP es diferente a la RM.
Ejemplo, si la prevalencia en exp es del 0.6 y en no exp de 0.1: RP = 0.6/0.1 = 6.0 RM = 0.6/0.4 / 0.1/0.9 = 13.5
RM se aproxima a RP solo si la prevalencia es baja tanto en expuestos como no-expuestos
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“Pseudo-Sesgo” de RM como estimador de RP
• El texto se refiere a “p-sesgo” en RM como estimado de RP (O riesgo relativo en estudios de cohorte)
• No es un “sesgo” en el sentido convencional ya que RM y RP (o RR) son validos matematicamente y utilizan los mismos numeros
• Sencillamente que RM no puede ser utilizado como suplente (a aproximado) de RP o RR al menos que la incidencia sea baja.
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Prevalencia y momios de discapacidad de acuerdo a estatus de diabetes (NHANES) - =>60 años de
edad
Gregg et al. Diabetes Care (2000) 23: 1272
Diabetes No Diabetes RM ajustada
Caida el año previo 36.3 24.9 1.58
Prevalencia 36.3/100 24.9/100 RP= 36.3/24.9= 1.46
Momios 36.3/63.7 24.9/75.1 RM= 36.3/63.7/24.9/75.1 = 1.72
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RM: Propiedades importante #2
• A diferencia de razón de prevalencia (y RR), RM es simétrica:
RM de evento = 1 / RM de no-evento
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Simetría de RM vs RP o RR
RM de no-evento es 1/RM de evento
RP de no-evento = 1/RP de evento
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Ejemplo: la RP o RR no son simétricos
Casos No-cas0s Total Prevalencia
Exp 14 17 31 0.45
No-exp 388 248 636 0.61
Total 667
Razon de Prev (de evento) = 0.45/0.61 = 0.74
RP de no-evento = (17/31)/(248/636) = 1.41
1/RP = 1 /0.74 = 1.35 NO ES IGUAL a RP de no-evento
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Ejemplo: RM es simétrica
Casos No-casos Total Prevalencia
Exp 14 17 31 0.45
No-exp 388 248 636 0.61
Total 667
RN(de evento) = (14/17)/(388/248)= 0.53
RM de no-evento = (17/14)/(248/388) = 1.9
1/OR = 1/0.53 = 1.9 IGUAL a RM de no-evento
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RM: Propiedad importante #3
• El coeficiente de una variable predictora en regresión logística es el logaritmo de los momios de ocurrencia del evento (enfermedad)
• ecoeficiente = OR
– La Regresión Logística es un método de análisis multivariado utilizado para estudiar asociación de FR con variables dependientes dicotómicas
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Propiedades útiles del RM
• La RM de un evento es reciproco a la RM de no-evento (simétrica)
• La RM de enfermedad es igual a la RM de exposición
• Cuando la frecuencia de enfermedad es baja la RM ~ a RP (o RR)
• Útil para regresión de variables dependientes dicotómicas (Regresión logística), los coeficientes de la RL son igual a log de la RM
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Medidas de Asociación en un estudio de Cohorte
• Con estudios transversales podemos calcular razón de probabilidades o momios de casos prevalentes de enfermedad en dos grupos, pero no podemos medir incidencia
• En un estudio de Cohorte nos permite calcular la incidencia de enfermedad en dos o mas grupos
![Page 42: Medidas de Asociación II El medir la ocurrencia de un evento nuevo puede ser una meta de estudio, pero por lo general queremos estudiar la relación entre.](https://reader035.fdocuments.ec/reader035/viewer/2022081520/5665b4de1a28abb57c946894/html5/thumbnails/42.jpg)
Medidas de Asociación en un estudio CohorteEl seguir a dos grupos de acuerdo a exposición dentro de una cohorte: equivalente a seguir 2 cohortes definidos por exposición:
![Page 43: Medidas de Asociación II El medir la ocurrencia de un evento nuevo puede ser una meta de estudio, pero por lo general queremos estudiar la relación entre.](https://reader035.fdocuments.ec/reader035/viewer/2022081520/5665b4de1a28abb57c946894/html5/thumbnails/43.jpg)
Análisis de incidencia de enfermedad en una cohorte
• Medición de ocurrencia nueva de enfermedad separado en una sub-cohorte de individuos expuestos y una sub-cohorte de individuos no expuestos
• Comparación de las incidencias en cada sub-cohorte
– Como?
![Page 44: Medidas de Asociación II El medir la ocurrencia de un evento nuevo puede ser una meta de estudio, pero por lo general queremos estudiar la relación entre.](https://reader035.fdocuments.ec/reader035/viewer/2022081520/5665b4de1a28abb57c946894/html5/thumbnails/44.jpg)
Dos Medidas
• Recuerden en las clases anteriores dos medidas de incidencia: incidencia acumulada y razón de densidad de incidencias
• Corresponde a medir la asociación de enfermedad con razón de riesgo o Riesgo relativo para comparar incidencias acumuladas y razón de densidad de incidencia para comparar incidencias (densidades de incidencia)
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Razón de Riesgo y Razón de DI• Riesgo es la proporción de personas con
enfermedad = incidencia acumulada
– Razón de Riesgo= Razón de 2 incidencias acumuladas = también llamado riesgo relativo
• Densidad de inc basado en eventos por persona-tiempo = razón de incidencia (densidad de)
– RD= Razón de dos densidad de incidencias = también llamado tasa relativa
• Preferimos RR y RD en estudios de cohorte (como preferimos razón de prevalencia y RM en estudios transversales y RM en C-C)
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Una Observación sobre RR “Riesgo Relativo”
• RR es utilizada comunmente en la literatura, pero puede representar razon de incidencias (densidad), razon de riesgos y hasta RM
• En clase trataremos de ser explícitos acera de estas mediciones para distinguir los diferentes tipos de razones
• Puede haber una diferencia importante entre la relación de factores de riesgo asociados a casos prevalentes versus casos de enfermedad incidente
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Cual es ese “Riesgo Relativo”?
• Determine si se midió enfermedad incidente o prevalente
• Si fue enfermedad incidente, determine si se utilizó una incidencia acumulada (en que tiempo?) o una incidencia de persona-tiempo para hacer el calculo– Hazard is an instantaneous person-time rate
• Cualquier medida de asociación llamada “relativa” debe de ser una razón, no una diferencia
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RR (sin censura) Cuadro diarreico
(en 3 dias)
Yes No Total
consumio ensalada de papa
54 16 70
No consumio ensalda de papa
2 26 28
Total 56 42 98
Probabilidad de enf, comio ensalda = 54/70 = 0.77
Probabilidad de enf, no c. ensalada = 2/28 = 0.07
RR = 0.77/0.07 = 11 Ilustra una razon de riesgo en una con seguimiento completo
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RR en una cohorte con Censura
Escoja un punto en el tiempo para comparar dos inc acumuladas:A 6 años, % muerte en gpo con CD4 bajo = 0.70 y en grupo con CD4 alto = 0.26. RR a 6 años = 0.70/0.26 = 2.69
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ECA diseñado originalmente para 3 anos, extendido a 5 anos
RR: 1año= 0.95 2años=0.86 3años=0.80 5años=0.78
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Si se presentan como curvas de sobrevida, tome 1-probabilidad de sobrevida para obtener el mortalidad acumulada: RR = 0.3/0.5=0.6
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Comparacion de dos tasas de persona-tiempo como razon de densidad de incidencia
• Razón de dos tasas de persona-tiempo– NB: denominador de dos tasas de persona-tiempo
deben estar en las mismas unidades
• Tasa uso AINEs = 12.02 por 1000 persona-año
• Tasa no-AINES= 11.86 por 1000 persona-año
Razon de DI= 12.02/11.86 = 1.01
• Descrito como “razón de inc ” en el articulo– “Razón de DI ” (RDI) también aceptable
Ray, Lancet, 2002
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RDI vs. RR• Ejemplo: Como se reportó la comparación de
mortalidad en dos grupos de acuerdo a IMC:
“el riesgo relativo de muerte fue de 1.52” (Calle, NEJM, Abril 2003)
• Como fue calculado (de sección de métodos): “Riesgo relativo (las tasas de muerte ajustadas a
edad de acuerdo a categorías de IMC dividido entre la categoría de referencia mas baja) ”
• La razón de dos tasas de persona-tiempo fue calculado pero reportado como riesgo relativo
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Tasas de DI vs razon de riesgos• Riesgo debe de ser entre 0 y 1
– Ej, riesgo en gpo no-expuesto 0.7 – Significa que el riesgo mas alto seria 1.0
máximo en expuestos – RR máximo= 1.0/0.7 = 1.42
• Tasas DI no estan restringidas entre 0 y 1– Si la tasa en exp es = 10/100 persona-año y tasa
en no-exp = 5/100 persona-año, el riesgo (incidencia acumulada) en los 2 grupos después de 20 años = 0.88 and 0.64.
– RR seria de 0.88/0.64 = 1.38 – Pero razon de tasas de DI = 10/5 = 2.0.
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RR y Razon de DI con una tasa de incidencia constante
Incidence Rates, by exposure
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0 2 4 6 8 10Years
Rat
e (p
er 1
p-y
r)
Rate exposed
Rate unexposed
Survival, by Exposure
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0 2 4 6 8 10Years
Su
rviv
al P
rob
abil
ity
Exp survival
Unexp survival
Risk Ratio vs Rate Ratio
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
0 2 4 6 8 10Years
Rat
io
Cumulative IncidenceRatio (Risk Ratio)
Rate Ratio
Failure, by Exposure
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Years
Years
Prop
ortio
n w
ith e
vent
Exposed
Unexposed
Exp = 50 por 100 pers-año; No-exp = 25 por 100 pers-año
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RR y RDI con tasas de densidad de incidencia menores
Risk and Rate Ratios
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
Years
Risk ratio
Rate ratio
Survival, by exposure
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0 2 4 6 8 10
Years
Su
rviv
ing
pro
po
rtio
n
Incidence rate, by exposure
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 2 4 6 8 10
Years
Rat
e (p
er p
ers-
yr)
Failure, by exposure
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Years
Years
Pro
port
ion
with
eve
nt
Exposed
Unexposed
Exp = 5.0 per 100 pers-yr; Unexp = 2.5 per 100 pers-yr
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RR vs. RDI
• En el ejemplo anterior el RR = 1.38 y RDI = 2.0, cual reportaría?
• Dicen algo diferente?
![Page 58: Medidas de Asociación II El medir la ocurrencia de un evento nuevo puede ser una meta de estudio, pero por lo general queremos estudiar la relación entre.](https://reader035.fdocuments.ec/reader035/viewer/2022081520/5665b4de1a28abb57c946894/html5/thumbnails/58.jpg)
RR vs. RDI
• Uso depende de la información disponible y el énfasis del investigador
• RR– Como difiere la probabilidad a largo plazo de
enfermedad de acuerdo a exposición
• RDI– Exposición como factor de riesgo de enfermedad – Preserva la “fuerza” relativa de exposición a ocurrencia
de enfermedad. – Medida mas fundamental de ocurrencia de enfermedad
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Medidas de Asociación Preferidas de acuerdo al diseño de estudio
• Estudio transversal – Razón de Prevalencias– Razón de Momios (de Prevalencia)
• Estudio de Cohorte– RR – RDI
• Estudio de Casos y Controles – Razón de Momios (única posibilidad)
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Medidas de Diferencias Vs. Razones
• Dos formas basicas de coparar medidas:– diferencia: resta una de la otra– Razon: una razon de una razon sobre otra
• Puede tomar la diferencia de una medida de incidencia o prevalencia (raro para prev)
• Ejemplo utilizando incidencia acumulada: Incidencia acumulada de 26% en expuestos y 15% en no-expuestos,– Diferencia de riesgos = 26% - 15% = 11% – RR= 0.26 / 0.15 = 1.7
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Ejemplo: Uso a largo plazo de estatinas y Riesgo de Cáncer de Colon (Manitoba)
Variable Personas año de seguimiento
Casos de CR
Tasa DI (por 1,000
pers-años)
ARR 95% CI
No statin use
3,250,266 6,235 2.16 1.0 Referencia
Regular statin users
134,734 402 2.29 1.03 0.93-1.14
Singh et al, Amer Jour of Gastroenterology 2009
Diferencia= 2.29-2.16 = 0.13 por 1,000 personas-años
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Resumen de Medidas de Asociación
Razon Diferencia
Transversal Razon de prev (diferencia de prev)
RM (dif de momios)
Cohorte RR Diferencia de Riesgo
RDI Diferencia de tasas
(RM) (dif de momios)
(menos común)
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Por que usar diferencia vs. razón?
• La diferencia de riesgo nos da una medida absoluta de asociación entre exposición y ocurrencia de enfermedad– Implicaciones de salud publica mas claras con medidas
absolutas: cuanto se puede eliminar la enfermedad al prevenir la exposición?
• RR no da una medida relativa– Medida relativa proporciona mejor informacion de la fuerza
de asociación entre exposición y enfermedad para inferencia sobre causa de enfermedad
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Medidas Relativas y Fuerza de Asociacion con un Factor de Riesgo
• En practica muchos factores de riesgo tienen una medida relativa (prev, riesgo, DI, RM) en el rango de 2 a 5
• Algunos factores de riesgo fuertemente asociados pueden estar en el rango de 10 o mas – Asbesto y mesotelioma
• Medidas relativas < 2.0 pueden ser validas pero tienen mas posibilidad de ser resultado de sesgos o confusion – RR de tabaquismo de segunda mano < 1.5
![Page 65: Medidas de Asociación II El medir la ocurrencia de un evento nuevo puede ser una meta de estudio, pero por lo general queremos estudiar la relación entre.](https://reader035.fdocuments.ec/reader035/viewer/2022081520/5665b4de1a28abb57c946894/html5/thumbnails/65.jpg)
Ejemplo de Medida de Riesgo Absoluta Vs Relativa
TB recurrencia 1 yr
No Rec TB 1 yr
Total
Tratado:
> 6 mos 14 986 1000
< 3 mos 40 960 1000
RR= 0.040/0.014 = 2.9
Dif de Riesgo= 0.040 – 0.014 = 2.6%
Si la incidencia es muy baja, la medida relativa Puede ser grande pero la diferencia menor
![Page 66: Medidas de Asociación II El medir la ocurrencia de un evento nuevo puede ser una meta de estudio, pero por lo general queremos estudiar la relación entre.](https://reader035.fdocuments.ec/reader035/viewer/2022081520/5665b4de1a28abb57c946894/html5/thumbnails/66.jpg)
Reciproco de Diferencia Absoluta ( 1/diferencia)
• Depende del escenario:– Numero necesario para tratar par prevenir un
caso de enfermedad – Numero necesario para tratar para dañar a una
persona – Numero necesario para tratar para proteger de
exposicion para prevenir un caso de enfermedad
• Ej Tx de TB: 1/0.026 = 38.5, significa que deben de tratar a 38 personas por 6 meses vs. 3 meses para prevenir una recurrencia de TB
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Retorno a circulación espontanea de acuerdo a intervención
Intervencion
Retorno a circulacion espontanea
Diferencia de Riesgo
(95% CI) valor-p
Desfibrilación rápida
(N=1391) 12.9%
-- --
Apoyo avanzado
(N=4247) 18.0% 5.1% (3.0-7.2) <0.001
Stiel et al., NEJM, 2004
Ejemplo de un estudio reportando diferencia de riesgo
Diferencia de Riesgo = 0.051; numero necesario para trartar = 1/0.051 = 20
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Resumen• Estudio Transversal
– Razón de Prevalencisa– Razón de Momios
• Estudio de Casos y Controles– Razón de Momios
• Estudio de Cohorte:– Riesgo relativo– Razón de Densidad de Incidencia– Diferencia de Riesgo/Tasa
• Medidas de asociación relativas (razón) – Fuerza de asociación – Para investigación etiológica
• Medidas de diferencia de asociación o impacto– Importante para Salud Publica/ Clínica