Dr. D. Pedro García RamosC. S. Don Benito Oeste

pedro1garciaramos@gmail.com

0

1

Valor nulo

2

Los conceptos de medida de asociación y de impacto.

El concepto y manera de calcular:el riesgo relativo (estimación puntual y por intervalo)la odds ratio (estimación puntual y por intervalo)la razón de prevalencias (est. puntual y por intervalo).

El concepto y manera de calcular el riesgo atribuible (exceso de riesgo), el riesgo atribuible proporcional (fracción etiológica) y el riesgo atribuible poblacional.

Medidas de Asociación (Valorar asociaciones CAUSALES) Riesgo relativo Odds ratio Razón de prevalencias

Medidas de impacto (Evaluan efectos absolutos de distintas intervenciones) Risgo atribuible (o diferencia de riesgo exp) Fracción etiológica expuestos (o fracción atribuible en

expuestos) Riesgo atribuible poblacional (fracción atribuible población) Proporción de RA poblacional

estimar si existe una asociación (causal generalmente)

estimar la dirección de la asociación estimar la magnitud de la asociación

Variable A(Exposición)

Variable B(enfermedad)

Variable A(Exposición)

Variable B(enfermedad)

+ + + +

+

Definición: “la razón entre la incidencia de enfermedad en el grupo de expuestos (Ie+) y la incidencia de enfermedad en el grupo de no expuestos (Ie-)

RR = Ie+ / Ie-

Indica cuánta probabilidad más tienen las personas expuestas de desarrollar la enfermedad respecto a los no expuestos.

0

1

∞

Valor nuloIe+ = Ie-

RiesgoIe+ > Ie-

ProtecciónIe+ < Ie-

RR = 1La incidencia en el grupo de expuestos es igual a la incidencia en el grupo de no expuestos no se observa asociación entre la exposición y la enfermedad.

RR > 1La incidencia en el grupo de expuestos es mayor que la incidencia en el grupo de no expuestos se observa asociación “positiva” o “directa” entre la exposición y la enfermedad.

0

1

∞

Valor nuloIe+ = Ie-

RiesgoIe+ > Ie-

asociaciónpositiva o

directa

ProtecciónIe+ < Ie-

RR < 1La incidencia en el grupo de expuestos es menor que la incidencia en el grupo de no expuestos se observa asociación “negativa” o “inversa” entre la exposición y la enfermedad.

0

1

∞

Valor nuloIe+ = Ie-

RiesgoIe+ > Ie-

ProtecciónIe+ < Ie-

asociaciónnegativa o

inversa

Significación estadísticaSi el IC95% incluye el valor nulo (RR=1), no se puede descartar la H0 de que el RR estimado sea diferente de 1, con una confianza del 95% (α=0,05)

0

1

Valor nulo

2

LI RR LS0,6 1,8 2,9

Significación estadísticaSi el IC95% no incluye el valor nulo (RR=1), se puede descartar la H0 de que el RR estimado es diferente de 1, con una confianza del 95% (α=0,05)

0

1

Valor nulo

2

LI RR LS1,1 1,6 3,2

Otras denominaciones:Razón de riesgosRazón de densidades de incidenciasRazón de tasas (de incidencia)

Relative RiskRisk RatioDensity Incidence Ratio

Es la medida de asociación propia de los estudios de cohortes

Enfermedad

Sí No

Sí a b Exposición

No c d

Enfermedad

Sí No

Sí a b Exposición

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)

(a / a+b)Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- = (c / c+d)

IC 95 % = RR * exp (± 1,96 * √ Var lnRR )

IC 95 %:

Límite inferior RR: RR * exp (1,96 * √ Var lnRR )

Límite superior RR: RR * exp (-1,96 * √ Var lnRR )

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

Influencia del consumo de tabaco en la supervivencia tras un infarto agudo de miocardio (156 fumadores con IAM).

Gripe

Sí No

Sí 4 133 Vacuna

No 24 109

(a / a+b)RR = Ie+ / Ie- = (c / c+d)

4/137 0,029RR = = = 0,16 24/133 0,189

Incidencia de gripe en un grupo de 268 profesionales sanitarios vacunados y no vacunados

Enfermedad

Sí

Sí a Exposición

No c

Incidencia expuestos (Ie+) = a / PTe+

Incidencia no expuestos (Ie-) = c / PTe-

a / PTe+Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- = c / PTe-

PTe+

PTe-

PTe+: personas-tiempo expuestos

PTe-: personas-tiempo no expuestos

Personas-tiempo

a / PTe+Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- = c / PTe-

IC 95 % = RR * exp (± 1,96 * √ Var lnRR )

IC 95 %:

Límite inferior RR: RR * exp (1,96 * √ Var lnRR )

Límite superior RR: RR * exp (-1,96 * √ Var lnRR )

a / PTe+RR = Ie+ / Ie- = c / PTe-

26/36581 0,000710RR = = = 3,46

14/68239 0,000205

Asociación entre el colesterol sérico y la mortalidad coronaria

Muerte coronaria

Sí

>180 26 [Colesterol]

mg/dl ≤180 14

PT

36581 personas-año

68239 personas-año

a / PTe+RR = Ie+ / Ie- = c / PTe-

118/88912 0,00133RR = = = 1,43

80/86463 0,00093

Asociación entre dietilestilbestrol (DES) y cáncer de mama

Cáncer de mama

Sí

Sí 118 DES

No 80

PT

88912 personas-año

86463 personas-año

Es el cociente entre dos probabilidades complementarias (o mutuamente excluyentes).

Ej.: La probabilidad de un evento (muerte, enfermedad, recuperación…) o de una exposición (fumar…) es 0,20, entonces la odds es:

1,0):0,25 (ó 4:10,80

0,20

0,20-1

0,20Odds ===

Es decir, por cada persona con el evento o exposición, hay 4 personas sin el evento o exposición.

Definición: medida de asociación que se obtiene dividiendo la odds de enfermedad en los expuestos por la odds de enfermedad en los no expuestos

OR = Odds enf (exp) / Odds enf (no exp)

Indica cuánta odds más (o menos) tienen las personas expuestas de desarrollar la enfermedad respecto a los no expuestos.

Se puede calcular en cualquier tabla de contingencia

Es la medida de asociación propia de los estudios de casos y controles

También se puede aplicar en estudios de cohortes y de prevalencia

Se puede calcular tanto

una OR de enfermedad como una OR de exposición

Casos Controles

Sí a b Exposición

No c d

Odds enfermedad expuestos = a / b

Odds enfermedad no expuestos = c / d

Odds ratio o razón de odds (OR) = (a/b) / (c/d) = a·d / b·c

“razón del producto cruzado”

IC 95 % = OR * exp (± 1,96 * √ Var lnOR )

IC 95 %:

Límite inferior OR: OR * exp (1,96 * √ Var lnOR )

Límite superior OR: OR * exp (-1,96 * √ Var lnOR )

OR = (a/b) / (c/d) = a·d / b·c

OR enfermedad = OR exposición

Estudio de cohortes hipotético

Infarto de miocardio HTA Nº

Presente Ausente

Sí 10000 180 9820

No 10000 30 9970

09,6

997030

9820180

exp-no enf Odds

exp enf OddsnfeOR ===

Estudio de casos y controles hipotético

HTA Casos Controles

Sí 180 9820

No 30 9970

09.6

99709820

30180

casos-no exp Odds

casos exp OddsORexp ===

igual

OR enfermedad (“prospectiva”)

OR exposición (“retrospectiva”)

Interpretación útil: Las personas que toman salicilatos (exposición) tienen una odds de tener hemorragia digestiva (enfermedad) casi 43 veces mayor que la de las personas que no los toman

Interpretación poco útil (aunque correcta): La odds de la exposición pasada a salicilatos es casi 43 veces mayor en casos que en controles

Casos Controles

Sí 26 53 Uso de salicilatos

No 1 87

OR = Odds enf exp / Odds enf no exp = (26/53) / (1/87) = 42,7

Los casos son representativos de todos los individuos con la enfermedad, de la población de la que han estado seleccionados, en cuanto a la exposición.

Los controles son representativos de todos los individuos sin la enfermedad, de la población de la que han estado seleccionados, en cuanto a la exposición.

La enfermedad estudiada no es demasiado frecuente

Odds de Enf. en Exp.Odds de Enf. en no Exp.OR=

p1 / 1-p1

p2 / 1-p2

OR= =p1 (1-p2)

p2 ( 1-p1)=

p1

p2

x(1-p2)

( 1-p1)

p1: probabilidad de Enf. en Exp.p2: probabilidad de Enf. en no Exp.

Si p es baja (1-p≈1, “enfermedad poco frecuente”), el error es pequeño

RR Error

Análoga al RR

0

1

∞

Valor nulo

RiesgoProtección

OR=1

OR>1OR<1

Otras denominaciones:Razón de odds (razón de ods)Razón de ventajas, de posibilidadesRazón de momios

Odds ratio

Es la medida de asociación propia de los estudios de casos y controles,

aunque se puede calcular en estudios de cohortes y de prevalencia

Para determinar la posible relación entre el uso de anticonceptivos orales (ACOs) y el cáncer de mama se realizó el siguiente estudio: se identificaron 458 mujeres con cáncer de mama, de las que 314 participaron en el estudio, y de las cuáles 24 habían tomado ACOs. De las 314 mujeres sin la enfermedad que se seleccionaron, el 98% no había tomado nunca ACOs.

Preguntasa) Construye la tabla de 2x2 que ilustre los resultados comentados en el enunciado.b) ¿Son los ACOs un factor de riesgo para el cáncer de mama? Cuantifica la magnitud de la asociaciónc) Estos resultados, ¿pueden estar sesgados?

Casos Controles

Exposición Sí a (24) b (6)

No c (290) d (308)

Odds enfermedad expuestos = a / b = 24/6

Odds enfermedad no expuestos = c / d = 290/308

Odds ratio o razón de odds (OR) = (a/b) / (c/d) = a·d / b·c

“razón del producto cruzado” = 4,28

Pike et al. Breast cancer in young women and use of oral contraceptives: possible modifying effect of formulation and age at use. Lancet. 1983; 2: 926-30

FUNDAMENTO: El cáncer de pulmón en Asturias es 1,4 veces más frecuente que la media española. Mientras que la proporción de fumadores no es ni ha sido diferente, el consumo de vegetales es el más bajo de España. El objetivo de este estudio es examinar la relación entre consumo de vegetales y cáncer de pulmón en Asturias.

PACIENTES Y MÉTODO: Es un estudio de casos y controles de tipo incidente, con base hospitalaria. Los casos fueron pacientes con diagnóstico nuevo de cáncer de pulmón, y los controles procedían de los servicios quirúrgicos. La dieta se obtuvo mediante un cuestionario de frecuencias referido al año anterior. Además se recabó información sobre hábitos tabáquicos, exposiciones ocupacionales y variables demográficas. El análisis se hizo mediante odds ratio (OR).

RESULTADOS: Se incluyeron en el análisis 197 casos y 196 controles. El consumo de crucíferas del género Brassica (coles, brécol, berza, etc.) estaba asociado en el análisis bruto a un menor riesgo de cáncer de pulmón cuando se excluían los adenocarcinomas (OR = 0,47; intervalo de confianza [IC] del 95%, 0,23-0,95). El ajuste por tabaco y clase social, aunque no modifica sustancialmente la OR, hace que no sea significativa la asociación, posiblemente debido al bajo poder del estudio, pero no se puede descartar que la asociación estuviera confundida por el tabaco. No hay diferencias en el riesgo de cáncer atribuibles a consumo de vegetales, vitamina A o betacarotenos.

CONCLUSIONES: Este estudio apunta hacia un efecto protector de las crucíferas del género Brassica en el cáncer de pulmón, excluido el adenocarcinoma. Sin embargo, ni la vitamina A ni los betacarotenos aparecen como protectores. Incluso en el caso de que los vegetales género Brassica protegieran contra el cáncer de pulmón, su consumo en Asturias, que para este vegetal en particular es más alto que en el resto de España, no podría explicar el elevado riesgo de este cáncer.

Leer el artículo individualmente y contestar las siguientes preguntas, para la posterior discusión en grupo:

Caicoya M. Cáncer de pulmón y consumo de vegetales en Asturias. Un estudio de casos y controles. Med Clin (Barc) 2002; 119: 206-210

1. ¿Cuál es la fuente y base del estudio de donde provienen los casos?2. ¿Son casos incidentes (entran en el estudio al inicio de la enfermedad) o prevalentes?3. ¿Se describen claramente los criterios de inclusión y, en su caso, los criterios de exclusión?4. ¿Cuál es la fuente y base del estudio de donde provienen los controles?5. ¿Tienen la misma probabilidad de exposición que los casos?6. En caso de que enfermaran por el proceso de interés, ¿seguirían un proceso asistencial similar

al de los casos?7. ¿Se describen claramente las pérdidas en la identificación e inclusión de los controles

(controles identificados vs. controles incluidos finalmente)?8. ¿Provienen los casos y controles de la misma base del estudio?9. ¿Se ha definido y medido claramente (criterios, marcadores, duración, dosis, instrumentos y

cuestionarios validados, etc.)?10. ¿Se controlan los resultados por las variables de confusión relevantes?11. ¿Se valoran adecuadamente los criterios de causalidad (consistencia, secuencia temporal,

gradiente dosis-respuesta)?12. ¿Discuten adecuadamente los autores las ventajas y limitaciones del estudio (potenciales

sesgos de selección e información y confusión y su efecto sobre los resultados)?

Medidas de asociación:RR, OR (y RP)

• Se puede utilizar como medida de asociación en estudios transversales

• Indica cuántas veces es más probable que los individuos expuestos presenten la enfermedad respecto los no expuestos.

a------ a+b

c------ c+d

RP = ----------------

b/a d/cVar (ln RP) = ------- + -------

a+b c+d _________

IC 95% : RP * exp (±1.96 √ var (ln RP)

Enfermos No enfermos

Sí a b Exposición

No c d

aPreval. Enf en Exp = ------- a+b

cPreval. Enf en No Exp = ------- c+d

Otras denominaciones:Prevalence rate ratio o prevalence ratio

• Razones de prevalencia de enfermedad ≠ de exposición

• Poco utilizada en la práctica

• Indica aosciación, pero no necesariamente causalidad

0

1

∞

Valor nulo

Asociación posotivaAsociación negativa

RP=1

RP>1RP<1

Riesgo atribuible (diferencia de riesgos)

Fracción etiológica (fracción atribuible)

Informan de la cantidad de enfermedad que es atribuible a la exposición.

RR y OR dan una idea relativa de la fuerza y sentido de la asociación entre la exposición y la enfermedad.

Riesgo de tener el efecto en los sujetos expuestos que se debe a la exposición

Mide, en escala absoluta, en qué cantidad es mayor la frecuencia de enfermedad en el grupo de expuestos comparados con el grupo de no expuestos.

Se define como la diferencia entre las tasas de incidencia (riesgo absoluto) en el grupo de expuestos y en el grupo de no expuestos.

RAe = Ie+ – Ie-

Representa la cantidad de incidencia que puede ser atribuida al factor de riesgo.

Seguimiento

Muerto Vivo

Siguen 27 48 Tabaco

Dejan 14 67

RAe = Ie+ – Ie- = = (a / a+b) – (c / c+d) =

= (27/75) – (14/81) =

= 0,36 – 0,17 = 0,19

Influencia del consumo de tabaco en la supervivencia tras un infarto agudo de miocardio.

Proporción del efecto producido por la exposición en los expuestos

Indica la proporción de enfermedad en los expuestos que se podria prevenir eliminando la exposición

Seguimiento

Muerto Vivo

Siguen 27 48 Tabaco

Dejan 14 67

RAe = Ie+ – Ie- = = (a / a+b) – (c / c+d) =

= (27/75) – (14/81) =

= 0,36 – 0,17 = 0,19

Influencia del consumo de tabaco en la supervivencia tras un infarto agudo de miocardio.

FEe = [(Ie+ – Ie-) / Ie+ ] ·100 = = (0,19 / 0,36) · 100 = 0,5277 = 52,77% = %RA

RR

1)(RRFEe

−=

OR

1)(ORFEe

−=

• estudio de cohortes

• estudio de casos y controles (con algunas asunciones)

Similar al RA expuestos (o DRe) pero referido a la población total

Se define como la diferencia entre las tasas de incidencia (riesgo absoluto) en la población (Ip) y en el grupo de no expuestos.

RAe = Ip – Ie-

Es el riesgo producido por la exposición en la población total

• Proporción de la incidencia de la enfermedad que se evitaría en la población general si se erradicara la exposición al factor de riesgo

%RAP = (Ip – Ie-) / Ip

• Medida de impacto o efecto de mayor importancia en salud pública

• Ayuda a determinar las exposiciones que tienen una mayor relevancia (“impacto”) en la salud de la comunidad

pe: prevalencia del factor de riesgo en la población (proporción de expuestos)

10011)(RRp

1)(RRpRAP%

e

e ×+−

−=

• Y se puede aplicar en los estudios de casos y controles bajo algunas asunciones

10011)(ORp

1)(ORpRAP%

e

e ×+−

−=

P (%) RR %RAP

HTA 16,6 2,23 16,7

Diabetes 1,9 2,07 0,7

Obesidad 24,2 1,35 7,8

Hombres Mujeres

Causa implícita de muerte**

Cáncer de Pulmón 23,2 12,8

EPOC 11,7 12,8

EC 1,9 1,8

Infarto 1,9 1,8

Mortalidad Total 2,3 1,9

Thun et al., 1997.

*CPS: Estudio de Prevención de Cáncer. American Cancer Society

**EC: Enfermedad Coronaria; EPOC: Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica

Hombres Mujeres

Cáncer 78,6 19,3

Boca, Faringe yEsófago 87,1 24,6

Páncreas 28,5 8,0

Laringe 82,9 53,7

Pulmón 90,9 37,5

Vejiga 47,6 6,3

Riñón 49,9 3,2

Enf. cardiovasculares 30,3 2,6

Enf. respiratorias 70,9 13,5

Banegas et al. 2001.

Banegas et al. 2001.

RAe ó DRe: Indica el número de casos de enfermedad entre los expuestos que se podría eliminar si se elimininara el factor de riesgo.

FEe ó FAe ó %RA: indica la proporción de enfermedad entre los expuestos que es atribuible a la exposición.

RAP o DRp: indica la cantidad de incidencia de enfermedad en la población que se puede atribuir al factor de riesgo.

%RAP ó FAp: indica la proporción de incidencia de enfermedad en la población que se puede evitar si se elimina el fator de riesgo.

Ie+ – Ie-

(Ie+ – Ie-) / Ie+ (%)RAe / Ie+

(Ip – Ie-)

(Ip – Ie-) / Ip (%)

RAe ó DRe: Indica el número de casos de enfermedad entre los expuestos que se podría eliminar si se elimininara el factor de riesgo.

FEe ó FAe ó %RA: indica la proporción de enfermedad entre los expuestos que es atribuible a la exposición.

RAP o DRp: indica la cantidad de incidencia de enfermedad en la población que se puede atribuir al factor de riesgo.

%RAP ó FAp: indica la proporción de incidencia de enfermedad en la población que se puede evitar si se elimina el fator de riesgo.

Ie+ – Ie-

(Ie+ – Ie-) / Ie+ (%)RAe / Ie+

(Ip – Ie-)

(Ip – Ie-) / Ip (%)

Conclusiones

1. Medidas de asociación

• Riesgo relativo (RR)

RR = Incidencia enf exp / Incidencia enf no exp– con proporciones de incidencia – con densidades de incidencia

• Odds ratio (OR)

OR = odds enf exp / odds enf no exp

• Razón de prevalencias (RP)

RP = Preval enf exp / Preval enf no exp

Estudios de cohortes

Estudios de casos y controles

Estudios de cohortes

Estudios deprevalencia

Estudios de prevalencia

Conclusiones

0

1

∞

Valor nulo

Asociacióndirecta

Asociacióninversa

Conclusiones

2. Medidas de Impacto

• RAe ó DRe: Indica el número de casos de enfermedad entre los expuestos que se podría eliminar si se elimininara el factor de riesgo.

• FEe ó FAe ó %RA: indica la proporción de enfermedad entre los expuestos que es atribuible a la exposición.

• RAP ó DRp: indica la cantidad de incidencia de enfermedad en la población que se puede atribuir al factor de riesgo.

• %RAP ó FAp: indica la proporción de incidencia de enfermedad en la población que se puede evitar si se elimina el fator de riesgo.

Ie+ – Ie-

(Ie+ – Ie-) / Ie+ (%)RAe / Ie+

(Ip – Ie-)

(Ip – Ie-) / Ip (%)

Muchas Gracias