Unidad 10 Análisis estratificado con SPSS

Unidad X

Análisis estratificado con SPSS.Análisis estratificado con SPSS.

Ricardo Ruiz de Adana

Factores de confusión

• Se entiende por confusión un ERROREN LA ESTIMACIÓN DE LA MEDIDADEL EFECTO entre una exposición y laDEL EFECTO entre una exposición y laenfermedad, debido a otra variable quepor estar asociada a la enfermedad yexposición confunde los resultados.

Factores de confusión

• Un estudio para determinar el riesgo de cáncer deboca (enfermedad) en expuestos al alcohol(exposición o factor de estudio) tendría que

considerar al tabaco como variable confusora.considerar al tabaco como variable confusora.

Alcohol (exposición) Cáncer boca (enfermedad)

Tabaco (confusora)

Características de una variable confusora

• 1. La variable confusora es factor de riesgo para la enfermedad en ausencia del resto de variables incluida la exposición variables incluida la exposición

• 2. La variable confusora no ha de ser una variable intermedia en la cadena causal

• 3. La variable confusora ha de estar asociada a la exposición o factor de estudio

Características de una variable confusora

• Ejemplo• El tabaco es un factor de riesgo para el

cáncer de boca, de forma independiente al alcohol alcohol

• Para que el alcohol se asocie al cáncer de boca no es necesario que el tabaco sea un paso intermedio en la cadena causal

• Por último, el tabaco está asociado al alcohol, en la población general , ya que los fumadores suelen beber más

Interacción o factores modificadores del efecto

• La interacción es la respuesta en distinto grado a un mismo factor dependiendo de los valores de un dependiendo de los valores de un determinada variable. Es un efecto distinto a la simple suma de de dos factores de riesgo

Ejemplo interacción

• El consumo de tabaco interactúa con la toma de anticonceptivos orales aumentando el riesgo de trombo aumentando el riesgo de trombo embolismo pulmonar

Control de factores de confusión

• Los factores de confusión pueden ser controlados mediante diferentes técnicas, bien en la fase de diseño, bien técnicas, bien en la fase de diseño, bien en la fase de análisis, sin embargo estas técnicas requieren la identificación de estos factores en la fase de diseño.


• En la fase de diseñoRestricción– Consiste en especificar criterios de inclusión y

exclusión muy restrictivos con el objetivo de que exclusión muy restrictivos con el objetivo de que los sujetos incluidos sean lo mas homogéneos posibles en relación a los factores que puedan distorsionar las asociación entre causa-efecto.

– Esta técnica tiene el inconveniente que disminuye la validez externa del estudio, ya que la población estudiada está restringida y no suele ser comparable con la población general.


• En la fase de diseñoTécnicas de apareamiento ( matching).– Se entiende por APAREAMIENTO a la – Se entiende por APAREAMIENTO a la

selección de una serie de comparación (controles), que es idéntica o casi, a la serie índice (casos) con respecto a uno o más factores potenciales de confusión.


• En la fase de diseñoAsignación aleatoria– Nos permite controlar los factores de – Nos permite controlar los factores de

confusión conocidos y no conocidos.– Sólo es posible en ensayos clínicos.


• Fase de análisis– Estandarización de tasas.– Análisis estratificado.– Análisis multivariante.

Control factores de confusión mediante SPSS mediante SPSS

• Un equipo de investigadores cree que las personas que toman hamburguesas tienen mas probabilidades de padecer tienen mas probabilidades de padecer colon irritable. Para confirmar la hipótesis se diseña un estudio de seguimiento con 1089 personas

Investigamos la asociación entre comer hamburguesas y colon irritable

Pruebas de chi-cuadrado

8,272b 1 ,004

6,904 1 ,009

8,470 1 ,004

,006 ,004

8,145 1 ,004

Chi-cuadrado de Pearson

Corrección porcontinuidad

a

Razón de verosimilitud

Estadístico exacto deFisher

Asociación lineal porlineal

Valor glSig. asintótica

(bilateral)Sig. exacta(bilateral)

Sig. exacta(unilateral)

Tabla de contingencia Comen hamburguesas * Colon ir ritable

Recuento

420 600 1020

12 57 69

432 657 1089

Si

No

Comen hamburguesas

Total

Si No

Colon irritable

Total

8,145 1 ,004

65

lineal

N de casos válidos

Calculado sólo para una tabla de 2x2.a.

0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperadaes 14,78.

b. Estimación de riesgo

3,325 1,762 6,274

2,368 1,408 3,980

,712 ,632 ,803

1089

Razón de las ventajaspara Comenhamburguesas (Si / No)

Para la cohorte Colonirritable = Si

Para la cohorte Colonirritable = No

N de casos válidos

Valor Inferior Superior

Intervalo de confianzaal 95%

• Los investigadores sospechan que el verdadero causante del colon irritable es la mostaza decidiéndose realizar un es la mostaza decidiéndose realizar un análisis estratificado

• Si en un estudio se sospecha que un factor es de confusión en el análisis estratificado:estratificado:– La medida de RR u OR deben ser

significativamente distinta en el análisis global y en el de los estratos

– No hay diferencias significativas de las medidas de RR u OR en los estratos

Análisis estratificado

Resumen análisis estratificado

Tabla de contingencia Comen hamburguesas * Colon ir ritable * Toman mostaza

Recuento

400 401 801

7 7 14

407 408 815

20 199 219

5 50 55

25 249 274

Si

No

Comen hamburguesas

Total

Si

No

Comen hamburguesas

Total

Toman mostazaSi

No

Si No

Colon irritable

Total


,000b 1 ,996

,000 1 1,000

,000 1 ,996

1,000 ,604

,000 1 ,996

815

,000c 1 ,992



a




N de casos válidos


Toman mostazaSi

No




RR crudo: 2,3

,000 1 1,000

,000 1 ,992

1,000 ,615

,000 1 ,992

274


a




N de casos válidos


0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 6,99.b.

0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 5,02.c.

Estimación de riesgo

,998 ,347 2,870

,999 ,589 1,694

1,001 ,590 1,698

815

1,005 ,360 2,809

1,005 ,395 2,557

1,000 ,910 1,098

274




N de casos válidos




N de casos válidos

Toman mostazaSi

No



Estudian la asociación entre mostaza y hamburguesas

Tabla de contingencia Comen hamburguesas * Toman mo staza

Recuento

801 219 1020

14 55 69

815 274 1089

Si

No

Comen hamburguesas

Total

Si No

Toman mostaza

Total


116,414b 1 ,000

113,342 1 ,000

97,934 1 ,000

,000 ,000



a






,000 ,000

116,307 1 ,000

1089

Fisher


N de casos válidos




14,369 7,843 26,325

3,870 2,422 6,185

,269 ,228 ,318

1089


Para la cohorte Tomanmostaza = Si

Para la cohorte Tomanmostaza = No

N de casos válidos



Estudian la asociación entre mostaza y colon irritable

Tabla de contingencia Toman mostaza * Colon irritab le

Recuento

407 408 815

25 249 274

432 657 1089

Si

No

Toman mostaza

Total

Si No

Colon irritable

Total


142,731b 1 ,000

141,030 1 ,000

165,663 1 ,000

,000 ,000



a






,000 ,000

142,600 1 ,000

1089

Fisher


N de casos válidos




9,936 6,440 15,327

5,473 3,743 8,003

,551 ,509 ,596

1089

Razón de lasventajas para Tomanmostaza (Si / No)

Para la cohorteColon irritable = Si

Para la cohorteColon irritable = No

N de casos válidos



• A la vista de los resultados anteriores se descarta que comer hamburguesas sea un factor de riesgo de colon irritable sea un factor de riesgo de colon irritable siendo la variable confusora el consumo de mostaza que se asocia al consumo de hamburguesas y al colon irritable

Control factores de confusión e interacción mediante SPSS e interacción mediante SPSS

• Un equipo de investigadores cree que la ingesta habitual de benzodiacepinas aumenta la probabilidad de presentar aumenta la probabilidad de presentar temblor esencial. Para confirmar la hipótesis se diseña un estudio de seguimiento con 1330 personas


67,144b 1 ,000

66,003 1 ,000

64,903 1 ,000

,000 ,000

67,094 1 ,000



a







Investigamos la asociación entre consumo de benzodiacepinas y tenblor

Tabla de contingencia Tratamiento benzodiacepinas * Temblor

Recuento

160 320 480

121 729 850

281 1049 1330

Si

No

Tratamientobenzodiacepinas

Total

Si No

Temblor

Total


3,012 2,299 3,947

2,342 1,902 2,883

,777 ,726 ,833

1330

Razón de las ventajaspara Tratamientobenzodiacepinas (Si / No)

Para la cohorte Temblor =Si

Para la cohorte Temblor =No

N de casos válidos



67,094 1 ,000

1330

lineal

N de casos válidos



b.

• Los investigadores sospechan que las benzodiacepinas y la dieta podrian interactuar entre si decidiéndose interactuar entre si decidiéndose realizar un análisis estratificado

• Si en un estudio se sospecha que una variable interactua con otra sin confusión en el análisis estratificado:– La medida de RR u OR deben ser – La medida de RR u OR deben ser

significativamente distintas en el análisis global de al menos una de las medidas de RR u OR de los estratos

– Hay diferencias significativas de las medidas de RR u OR en los estratos

– La variable no es confusora (no esta asociada al factor de estudio ni al criterio de evaluación)


65,554b 1 ,000

64,053 1 ,000

63,699 1 ,000

,000 ,000

65,473 1 ,000



a




Tipo de dietaPobre grasas




Resumen análisis estratificadoRR crudo: 2,3

Tabla de contingencia Tratamiento benzodiacepinas * Temblor * Tipo de dieta

Recuento

100 201 301

51 451 502

151 652 803

60 119 179

70 278 348

130 397 527

Si

No


Total

Si

No


Total


Normal

Si No

Temblor

Total


4,400 3,021 6,408

3,270 2,409 4,439

,743 ,683 ,809

803

2,002 1,334 3,006

1,666 1,242 2,236

,832 ,741 ,935

527




N de casos válidos




N de casos válidos


Normal



803

11,429c 1 ,001

10,719 1 ,001

11,107 1 ,001

,001 ,001

11,408 1 ,001

527

lineal

N de casos válidos



a




N de casos válidos

Normal



0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 44,16.c.

130 397 527Total

Analizamos si temblor y dieta están relacionados

Tabla de contingencia Tipo de dieta * Temblor

Recuento

151 652 803

130 397 527

281 1049 1330

Pobre grasas

Normal

Tipo dedieta

Total

Si No

Temblor

Total


6,565b 1 ,010

6,217 1 ,013

6,490 1 ,011

,011 ,007



a






6,560 1 ,010

1330

Fisher


N de casos válidos




,707 ,542 ,922

,762 ,620 ,938

1,078 1,016 1,143

1330

Razón de las ventajaspara Tipo de dieta(Pobre grasas / Normal)

Para la cohorte Temblor= Si

Para la cohorte Temblor= No

N de casos válidos



Analizamos relación entre dieta y benzodiacepinas

Tabla de contingencia Tratamiento benzodiacepinas * Tipo de dieta

Recuento

301 179 480

502 348 850

803 527 1330

Si

No


Total

Pobre grasas Normal

Tipo de dieta

Total


1,708b 1 ,191

1,559 1 ,212

1,713 1 ,191

,199 ,106



a






1,707 1 ,191

1330

Fisher


N de casos válidos



b.


1,166 ,926 1,467

1,062 ,972 1,160

,911 ,791 1,049

1330


Para la cohorte Tipo dedieta = Pobre grasas

Para la cohorte Tipo dedieta = Normal

N de casos válidos



• A la vista de los resultados anteriores las conclusiones son:

• La ingesta de benzodiacepinas es una factor de riesgo para padecer temblor esencial en de riesgo para padecer temblor esencial en todos los casos

• La dieta no es un factor de confusion• La dieta interactua con la ingesta de

benzodiacepinas siendo mayor el riesgo de temblor si se sigue una dieta pobre en grasas

• En un estudio de cohortes se estudia la relación entre la ingesta de AINES y ulcera gastroduodenal. Para confirmar ulcera gastroduodenal. Para confirmar la hipótesis se diseña un estudio de seguimiento con 800 personas


13,777b 1 ,000

13,052 1 ,000

14,615 1 ,000

,000 ,000

13,760 1 ,000



a







Investigamos la asociación entre AINES y ulcera gastroduodenal

Tabla de contingencia Antinflmatorios no esterioide os * ULCERA

Recuento

100 400 500

30 270 300

130 670 800

Si

No

Antinflmatorios noesterioideos

Total

Si No

ULCERA

Total


2,250 1,455 3,480

2,000 1,365 2,931

,889 ,839 ,942

800

Razón de las ventajaspara Antinflmatorios noesterioideos (Si / No)

Para la cohorteULCERA = Si

Para la cohorteULCERA = No

N de casos válidos



13,760 1 ,000

800

lineal

N de casos válidos



b.

• Los investigadores sospechan que el tomar café puede ser un factor de confusion y/o modificador de efecto confusion y/o modificador de efecto decidiéndose realizar un análisis estratificado

• Si una variable no es factor de confusion ni modificadora del efecto en el análisis estratificado:el análisis estratificado:– La medida de RR u OR no deben ser


– No hay diferencias significativas de las medidas de RR u OR en los estratos


2,803b 1 ,094

2,113 1 ,146

2,975 1 ,085

,123 ,070

2,786 1 ,095

162

10,973c 1 ,001



a




N de casos válidos


Corrección pora

CAFESi

No




Resumen análisis estratificadoRR crudo: 2

Tabla de contingencia Antinflmatorios no esterioide os * ULCERA * CAFE

Recuento

20 81 101

6 55 61

26 136 162

80 319 399

24 215 239

104 534 638

Si

No


Total

Si

No


Total

CAFESi

No

Si No

ULCERA

Total


2,263 ,854 5,997

2,013 ,856 4,735

,889 ,783 1,010

162

2,247 1,379 3,659

1,997 1,303 3,060

,889 ,833 ,948

638




N de casos válidos




N de casos válidos

CAFESi

No



10,252 1 ,001

11,640 1 ,001

,001 ,001

10,956 1 ,001

638


a




N de casos válidos



0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es38,96.

c.

• A la vista de los resultados anteriores se concluye:

• Tanto en personas que toman café como no el riesgo de ulcera por AINES es el mismoel riesgo de ulcera por AINES es el mismo

• Se descarta que el café sea una variable confusora dado que el riesgo global es el mimo que en los estratos

• Se descarta interacción entre café y AINES ya que el riesgo es el mismo en cada estrato

• En un estudio de cohortes se estudia la relación entre la ingesta de alcohol y cardiopatia isquemica. Para confirmar la cardiopatia isquemica. Para confirmar la hipótesis se diseña un estudio de seguimiento con 800 personas


10,513b 1 ,001

8,817 1 ,003

10,973 1 ,001

,002 ,001

10,351 1 ,001



a







Investigamos la asociación entre ingesta de alcohol y cardiopatía isquemica

Tabla de contingencia BEBE * ENFERMEDAD CORONARIA

Recuento

15 16 31

4 30 34

19 46 65

si

No

BEBE

Total

si No

ENFERMEDADCORONARIA

Total


7,031 1,997 24,759

4,113 1,529 11,066

,585 ,407 ,840

65

Razón de las ventajaspara BEBE (si / No)

Para la cohorteENFERMEDADCORONARIA = si

Para la cohorteENFERMEDADCORONARIA = No

N de casos válidos



10,351 1 ,001

65

lineal

N de casos válidos



b.

• Los investigadores sospechan que el consumo de tabaco puede ser un factor de confusión y/o modificador del efectode confusión y/o modificador del efecto

• Si una variable es factor de confusión y modificadora del efecto en el análisis estratificado:– La medida de RR u OR deben ser – La medida de RR u OR deben ser


– Hay diferencias significativas de las medidas de RR u OR en los estratos

– La variable confusora (esta asociada al factor de estudio ni al criterio de evaluación)


9,632b 1 ,002

7,520 1 ,006

10,937 1 ,001

,003 ,002

9,349 1 ,002

34

,036c 1 ,849

,000 1 1,000



a




N de casos válidos



a

FUMAsi

No




Resumen análisis estratificadoRR crudo: 4,1

Tabla de contingencia BEBE * ENFERMEDAD CORONARIA *FUMA

Recuento

14 8 22

1 11 12

15 19 34

1 8 9

3 19 22

si

No

BEBE

Total

si

No

BEBE

FUMAsi

No

si No

ENFERMEDADCORONARIA

Total


19,250 2,083 177,915

7,636 1,139 51,205

,397 ,222 ,707

34

,792 ,071 8,807

,815 ,097 6,830

1,029 ,774 1,368

31




N de casos válidos




N de casos válidos

FUMAsi

No



,037 1 ,847

1,000 ,673

,035 1 ,851

31




N de casos válidos



2 casillas (50,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es1,16.

c.

3 19 22

4 27 31Total

Analizamos relación entre CI y fumar

Tabla de contingencia FUMA * ENFERMEDAD CORONARIA

Recuento

15 19 34

4 27 31

19 46 65

si

No

FUMA

Total

si No

ENFERMEDADCORONARIA

Total


7,638b 1 ,006

6,203 1 ,013

8,043 1 ,005

,007 ,006



a






7,520 1 ,006

65

Fisher


N de casos válidos




5,329 1,528 18,588

3,419 1,271 9,199

,642 ,462 ,891

65

Razón de las ventajaspara FUMA (si / No)



N de casos válidos



Analizamos la relación entre fumar y alcohol

Tabla de contingencia FUMA * BEBE

Recuento

22 12 34

9 22 31

31 34 65

si

No

FUMA

Total

si No

BEBE

Total


8,272b 1 ,004

6,904 1 ,009

8,470 1 ,004

,006 ,004



a






,006 ,004

8,145 1 ,004

65

Fisher


N de casos válidos



b.


4,481 1,573 12,768

2,229 1,219 4,076

,497 ,299 ,826

65

Razón de las ventajaspara FUMA (si / No)

Para la cohorte BEBE = si

Para la cohorte BEBE =No

N de casos válidos



• A la vista de los resultados anteriores se concluye:

• El tabaco actúa como factor de confusión y modificador del efecto del consumo de alcohol sobre la cardiopatía isquemiaalcohol sobre la cardiopatía isquemia

• El tabaco interacciona con el alcohol y en fumadores es un factor de riesgo mas fuerte

• En no fumadores los resultados sugieren que es un factor de protección RR= 0,8 de cardiopatía, sin embargo nuestros resultados no son estadísticamente significativos

Unidad 10 Análisis estratificado con SPSS

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