Los estudios de prevalencia

Prof. Julio Peña GalindoResponsable de la cátedra de Epidemiología

http://cursodeepidemiologia.blogspot.com/Blog del curso

Clase 328 de octubre-del 2013

• Estudios Observacionales: – E. Ecológicos o de Correlación– Estudios de prevalencia o transversales– Casos y Controles– Cohortes

• Estudios de Intervención: – Ensayos Clínicos Aleatorizados– Ensayos de Campo – Ensayos Comunitarios

Los estudios de prevalencia

Los estudios de prevalencia consisten en escoger un número de personas de la población que se quiere estudiar (muestra), medir en este grupo

reducido las características que se desean conocer y extrapolar los resultados obtenidos a la población de la cual se ha extraído la muestra. (inducción) .

Martinez Navarro y otros (1997)

Los estudios de prevalencia son aquellos cuya finalidad es estimar la

frecuencia de algún fenómeno de interés en un momento dado

(prevalencia).

El rasgo que caracteriza a los estudios transversales es el tipo de muestreo, denominado como

muestreo tipo I.

Debido a que el tipo de diseño epidemiológico más comúnmente para estimar prevalencias es el transversal,

se consideran sinónimos los estudios de prevalencia y los estudios transversales.

Los estudios prevalencia son aquellos cuya finalidad es estimar la frecuencia de algún fenómeno de interés en un

momento dado (prevalencia).

INTRODUCCION Primero se selecciona un determinado número de

personas de la población que se desea estudiar, sin conocer previamente que individuos presentan o no el fenómeno de estudio.

Luego se recaba información de los sujetos seleccionados sobre las variables que se desean estudiar y, finalmente, inferir los resultados obtenidos a la población de partida.

En un estudio transversal, los sujetos que entrarán en la investigación se seleccionan frecuentemente a partir de una lista en la que están registrados los individuos de la población que se desea estudiar.

INTRODUCCION Las variables recogidas en un estudio epidemiológico, pueden

dividirse en dependientes e independientes. La variable dependiente corresponde habitualmente a la

enfermedad o a su progresión, mientras que las variables independientes corresponden a los factores de exposición.

La información que se obtiene de los participantes corresponden a las características que tienen en el momento de realizar el estudio.

Ofrece una visión de los que ocurre en un momento dado en una población determinada.

VENTAJAS DEL ESTUDIOSon apropiados para estudiar la prevalencia de

una enfermedad.Si la población en estudio se obtiene mediante un

muestreo aleatorio, proporcionan prevalencias representativas de la población.

Se estima dividiendo el número de casos de una enfermedad por el número total de personas estudiadas en la muestra.

Se utiliza para determinar factores asociados a la aparición de la enfermedad.

VENTAJAS DEL ESTUDIOPuede calcularse, al igual que en un estudio de

casos y controles, la probabilidad de que una persona que está enferma presente o haya presentado la exposición estudiada.

Tienen la ventaja sobre los estudios de cohorte de poder realizarse en un corto periodo de tiempo.

Permite estimar tanto la probabilidad de presentar la enfermedad como la de presentar la exposición.

LIMITACIONES DEL ESTUDIOEstudian casos prevalentes que pueden no ser

representativos de todos los casos de enfermedad que se han producido en una comunidad.

No establece la secuencia temporal de las diferentes variables estudiadas.

No es posible determinar si la exposición precede o es una consecuencia de la enfermedad.

Dificultad para separar los factores de riesgo de los factores pronósticos que influyen en la duración de la enfermedad.

La utilización de listas incompletas para la confección de la muestra puede sesgar la estimación de la prevalencia de la enfermedad.

ESTUDIO DE LA ASOCIACIÓN ENTRE EXPOSICIÓN Y ENFERMEDADExisten tres aspectos que han de tenerse en cuenta si se desea evaluar la relación entre exposición y enfermedad:Deben tener un tamaño de muestra adecuado para

estimar prevalencia y establecer asociación entre exposición y enfermedad con la suficiente potencia estadística entre subgrupos de interés.

Es fundamental “desenredar” los factores de confusión para establecer correctamente la asociación entre exposición y enfermedad.

Determinar las interacciones, es decir, que la asociación entre exposición y enfermedad sea distinta para distintos valores de otra variable denominada, por tal razón se le denomina factor modificador del efecto.

El tamaño de la muestra y la potencia estadística

Al concluir que existe o no existe asociación entre exposición y enfermedad, se pueden cometer dos tipos de errores que aparecen como consecuencia de la variabilidad inherente de los procesos biológicos.

I. CONCLUIR QUE LA ASOCIACIÓN EXISTE, cuando en realidad la enfermedad es independiente de la exposición. (ERROR TIPO I).

II. CONCLUIR QUE LA ASOCIACIÓN NO EXISTE, cuando de hecho, la exposición está asociada a la enfermedad. (ERROR TIPO II).Cuanto menos variable sea el fenómeno y más individuos tenga el estudio, menor será la probabilidad de cometerlos, pero también menor será la factibilidad de dicho estudio.

El tamaño de la muestra y la potencia estadística La probabilidad de cometer un error del tipo I se denomina

α. La probabilidad de cometer un error del tipo II se denomina

β. La probabilidad de no cometerlo es 1- β o potencia del

estudio. La potencia indica la probabilidad de encontrar asociación

entre exposición y enfermedad, cuando esta realmente existe.

La probabilidad de que se cometan estos errores está en función de lo variable que sea el fenómeno en la población y del tamaño de la muestra.

Cálculo del tamaño de la muestra Es preciso estimar el tamaño mínimo de la muestra que permita

mantener a niveles aceptables la probabilidad de que se produzcan estos errores.

Es necesario conocer la prevalencia aproximada de la enfermedad en las personas expuestas y no expuestas.

Se debe conocer el porcentaje de expuestos en la población. Fijar el nivel de confianza (α) que se desea, es decir, cuan

pequeña debe ser la probabilidad de cometer el error tipo I. Debe fijarse la potencia (1-β), es decir, cuan grande desea que

sea la probabilidad de encontrar asociación cuando esta realmente existe.

Cálculo del tamaño de la muestraPara el cálculo del tamaño de la muestra necesario, se ha de especificar:Nivel de confianza α (habitualmente 0.05). La potencia 1-β (0.90 o 0.80).Una estimación de prevalencia de la enferm. en sujetos expuestos (Px+).Una estimación de prevalencia de enferm. en sujetos no expuestos (Px-).Una estim. del cociente entre sujetos expuestos y no expuestos (k=(nx+)/(nx-)).El número necesario de individuos se calcula con la fórmula:

N = nx - + nx + = nx - + knx -

Donde nx - es el número de sujetos de la muestra no expuestos y nx +, el de expuestos. El número necesario de sujetos no expuestos se calcula mediante la fórmula:

2

2

12/1

)(

)1()1()11)(1(

xx

xxxx

x PP

zkPPPPz

kPP

n

LOS FACTORES DE CONFUSIÓN

Otro error que puede cometerse al estudiar la asociación entre un factor de exposición y una enfermedad, es el de establecer que la asociación existe cuando en realidad esta es debida a un tercer elemento o factor de confusión.

Surge cuando se estudia la relación entre una determinada exposición y una enfermedad y existe otra exposición que está asociada con la enfermedad y con la exposición estudiada.

Por tanto, un factor de confusión es un factor de riesgo de la enfermedad, es decir, la prevalencia de la enfermedad es más alta en el grupo que la presenta que en el grupo que no la presenta.

ANALISIS DE LOS DATOS

Los datos se presentan en tablas de 2 x 2

a b

c d

DAÑOSI NO

FACTORDE

RIESGO

SI

NO

a + b

c + d

Nb + da + ca : Verdaderos positivosb : Falsos positivosc : Falsos negativosd : Verdaderos negativos

TOTALEXPUESTOS

TOTAL NO EXPUESTOS

TOTALCON

DAÑO

TOTALSIN

DAÑO

MEDIDAS DE FRECUENCIA

Prevalencia de la enfermedad (lectura horizontal) La P de enfermedad en el total de la población

estudiada se estima mediante la formula: P = (a+c)/n La P de enfermed en x+ se estima mediante: Px+ = a/(a+b) La P de enfermed en x- se estima mediante: Px- = c/(c+d)

Prevalencia de la exposición (lectura vertical) La P E + en enfermos se estima mediante: PE+ = a/(a+c) La P E – en no enfermos se estima mediante: PE- = b/(b+d)

Mientras que la prevalencia es la probabilidad de que un individuo de la población presente la enfermedad en un momento dado, la oportunidad

es la razón entre la probabilidad de presentar la enfermedad (P) y la probabilidad de no presentarla (1 – P).

PREVALENCIAS

Oportunidad de enfermedad (lectura horizontal) Odds de enfermedad en X+:

Odds de enfermedad en X-:

Oportunidad de exposición (lectura vertical)

Odds de enfermedad en X+:

Odds de enfermedad en X-:

La relación entre la oportunidad de enfermedad y la prevalencia de la enfermedad viene dada por:

ba

babbaa

PPOp

x

x

)/()/(

1

dc

dcddcc

PPOp

x

x

)/()/(

1

ca

cabcaa

PPOp

E

E

)/()/(

1

db

dbddbb

PPOp

E

E

)/()/(

1

aPrevalenci1aPrevalencidOportunida

OPORTUNIDADES

IC de la prevalencia (al 95% para una proporción)

INTERVALOS DE CONFIANZA

nPPPPl)1.(96.1

nPPPPs)1.(96.1

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN

PREVALENCIAS RELATIVASPrevalencia relativa de enfermedad (lectura horizontal) En el caso en el que se desee estimar la fuerza de asociación

de la exposición y la enfermedad:

La PR indica cuantas veces es más frecuente la enfermedad en aquellos sujetos que presenta el factor de exposición en comparación con los que no lo presentan.

Indica cuantas veces es mayor o menor el riesgo de enfermar en los sujetos expuestos respecto a los no expuestos.

Cuanto más asociados estén el factor de riesgo y la enfermedad, más frecuente será la enfermedad en el grupo de los no expuestos.

)/()/(dccbaa

PxPxPR

Prevalencia relativa de la exposición (lectura vertical)

La interpretación de la prevalencia es similar a la del riesgo relativo.

En el caso de que el factor de riesgo y la enfermedad no estén asociados, la prevalencia relativa sería 1, es decir, la prevalencia es igual en expuestos que en no expuestos.

Si están asociados positivamente, la prevalencia relativa será mayor de 1, y cuanto más lejos de 1 esté, más fuerte será la asociación.

Si la asociación es negativa la prevalencia relativa será menor de 1 y se concluirá que la exposición protege de la enfermedad.

)/()/(dbbcaa

PP

PRE

E

Variable dependiente

Variables independientes

Análisis univariado

Análisis bivariado y multivariado

Contínua• Media• mediana• moda• desv estándar• varianza• rango

intercuart

Ordinal• Mediana• rango• rango

intercuart

Nominal• Proporción• Prevalenca

Contínuas• t de student• Andeva• Correlación

Ordinales• Mediana• Mann-

Whitney• Corr

spearman

Nominal• Proporción• Prevalenca

Regresión linealsimple y múltiple

Regresión logíst multinomial

Regresión logíst multinomial

Análisis estadístico por tipo de variable