Señalando causas,

introducción a la

planeación del estudio

Principios de Epidemiología

Conferencia 4

Dona Schneider, PhD, MPH, FACE

Epidemiology (Schneider)

Teorías de la causalidad de enfermedad Teorías supernaturales

Teoría Hipocrática

Miasma

Teoría del contagio

Teoría de los gérmenes (causa mostrada por via de los postulados de Henle-Koch)

Teoría epidemiológica clásica

Multicausalidad y causal de Web ( causa mostrada via los postulados de Hill)

Epidemiology (Schneider)

Postulados de Henle-Koch

Algunas veces llamado determinismo puro

1. El agente está presente en cada caso de la enfermedad

2. No ocurre en cualquier otra enfermedad al azar o parásito no patogénico (un agente una enfermedad)

3. Puede ser aislado y si se expone a sujetos sanos causará la enfermedad

Triada epidemiológica

Enfermedad es el resultado de fuerzas dentro de una sistema dinámico, consistiendo en:Agente de la infección HuéspedAmbiente

Teoría epidemiológica clásica Agentes

Organismos vivos Químicos exógenos Características genéticas Stress y factores psicológicos Elementos nutritivos Químicos endógenos Fuerzas físicas

Agentes tienen características como infectividad, patogenicidad y virulencia (habilidad para causar serias enfermedades) Pueden ser transmitidos al huésped a través de vectores

Teoría epidemiológica clásica (cont.)

Factores del huésped: Inmunidad y respuesta inmunológica

Conducta del huésped

Factores ambientales: Ambiente físico (calor, frío, humedad)

Ambiente biológico (flora, fauna)

Ambiente social (económico, político, cultural)

Postulados de Hill Fuerza de asociación – entre más fuerte la asociación,

menos probable que la asociación sea debido al azar o por variables confusoras

Consistencia de la asociación observada – ¿la asociación ha sido observada por diferentes personas, en diferentes lugares, circunstancias y tiempos? (similar a la replicación en experimentos de laboratorio) Especificidad – si una asociación es limitada a personas específicas, sitios o tipos de enfermedad, y si no hay asociación entre la exposición y otros modos de morir, entones la relación apoya causalidad

Plausibilidad biológica – hay un conocido o mecanismo postulado por el cual la exposición podría razonablemente alterar el riesgo de desarrollar la enfermedad. Coherencia – los datos observados no estarán en conflicto con hechos conocidos acerca de la historia natural y de la biología de la enfermedad Experimento – más fuerte apoyo para causalidad puede ser obtenido a través de experimentos controlados (estudios clínicos, estudios intervencinales y experimentos animales)

Postulados de Hill (cont.)

Red de causalidad para las enfermedades cardiovasculares principales

Epidemiology (Schneider)

Relaciones causales Un camino causal puede ser directo o indirecto

En causalidad directa, A causa B sin efectos intermedios

En causalidad indirecta, A causa B, pero con efectos intermedios

En biología humana, pasos intermedios están virtualmente presentes en todos los procesos causales

Tipos de relaciones causales

Necesaria y suficiente – sin el factor, la enfermedad nunca se desarrolla Con el factor, la enfermedad siempre se

desarrolla (esta situación rara vez ocurre)

Necesaria pero no suficiente – el factor por sí mismo no es suficiente causa de enfermedad Múltiples factores son requeridos,

usualmente en una secuencia específica temporal (tal como carcinogénesis)

Factores en causalidad Todos pueden ser necesarios pero raramente suficientes para

causar una enfermedad o estado Predisponiendo – edad, sexo o enfermedades previas pueden crear

un estado de susceptibilidad al agente de la enfermedad

Habilitando – bajo ingreso, pobre nutrición, casa en malas condiciones o atención médica inadecuada pueden favorecer el desarrollo de la enfermedad Por lo contrario, circunstancias que ayudan en la recuperación o en

mantener la salud pueden ser habilitantes

Precipitando – exposición a una enfermedad o a un agente nocivo

Reforzando – repetidas exposiciones o trabajo indebido o stress puede agravar un enfermedad establecida o estado

Comparando roles de evidenciae

Ningún otro agente podría haber causado la enfermedad bajo las circunstancias dadas

Ningúno ootro sospechos podría haber cometido el crimen

La causalidad debrá ser establecida sin duda razonable y sin intervención del azar

La culpabilidad deberá ser establecida sin dudas razonables

El rol del a gente en la enfermedad deberá tener sentido común y biológicoMotivación – deberá ganarle

al criminal

Susceptibilidad y respuesta del huésped determina severidad

Severidad del crimen relacionado al estado de la víctima

Cofactores y/o causalidad múlriple, involucrados

Accesorios involucrados en el crimen

Eventos causales preceden al ataque de la enfermedad

Premeditación

Agente presente en la enfermedadPresencia criminal en la escena del crimen

CausalidadLeyes criminales

Tipos de estudio

Medio para evaluar posibles causas por la reunión y análisis de la evidencia

Epidemiology (Schneider)

Tipos de estudios Estudios descriptivos (para generar hipótesis)

Reporte de casos

Estudios transversales (estudios de prevalencia) miden la exposición y la enfermedad al mismo tiempo

Estudios ecológicos (estudios correlacionales) usan datos de grupos más que datos de individuos

Esos datos no pueden ser usados para evaluar riesgos individuales

Haciendo esto se comete falacia ecológica

Epidemiology (Schneider)

Tipos de estudios (cont.) Estudios analíticos (para probar hipótesis)

Estudios experimentales Ensayos clínicos Estudios de campo Estudios de intervención

Estudios observacionales Estudios casos-controles Estudios cohorte

Epidemiology (Schneider)

La clave para el tipo de estudio La clave en cualquier estudio epidemiológico es

la definición de lo que constituye un caso y qué

constituye una exposición

Definiciones deberán ser exclusivas categóricas

Fracaso para definir efectivamente una caso

puede dar lugar a sesgo de misclasificación

Epidemiology (Schneider)

Fuentes de error en estudios epidemiológicos

Misclasificación – clasificación

errónea del estatus de la

enfermedad o de la exposición

Variación aleatoria - azar

Sesgo – preferncias sistemáticas contruídas en la planeación del estudio

Confusión – ocurre cuando una variable es incluída en la planeación del estudio que está relacionada a la exposición y al resultado, conduciendo a falsas conclusiones

Ejemplo: juego y cáncer de pulmón

Interacción o modificador de efecto – ocurre cuando la magnitud de la asociación entre el resultado y la exposición difieren de acuerdo al nivel de una tercera variable

El efecto puede ser nulificar o aumentar la asociación

Ejemplo: género y fractura de cadera modificado por edad

Fuentes de error en estudios epidemiológicos

Epidemiology (Schneider)

Tablas de contingencia

Enfermedad

Sí No Total

Exposición

Sí a b a+b

No c d c+d

Total a+c b+d a+b+c+d

Los hallazgos de muchos estudios epidemiológicos pueden ser presentados en tablas 2 x 2

Medidas de asociación de una tabla 2x2Estudio cohorte: la medición del resultado es el riesgo relativo (o razón de riesgos o razón de tasas)

En estudios cohorte se inicia con la exposición de interés y luego se dtermina la tasa de desarrollo de la enfermedad

RR mide la probabilidad de tener la enfermedad si estás expuesto en relación a aquellos no expuestos.

RR = incidencia entre los expuestos/incidencia entre los no expuestos

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

Medidas de asociación de una tabla 2x2

En un estudio de casos y controles, se inicia con el estatus de la enfermedad y luego se estima la exposición

RR es estimado debido a que los pacientes son seleccionados sobre el estatus de la enfermedad y no podemos calcular la incidencia basada en exposición

El estimado es la razón de momios (OR) o la probabilidad de tener la exposición si se tiene la enfermedad relacionado a aquellos que no tienen la enfermedad

~RR = OR = a/c = ad b/d bc

Estudio caso-control: el resultado medido es una estimación del riesgo relativo o de la razón de momios (probabilidad relativa)

Riesgo atribuible o diferencia de riesgo En un estudio cohorte, podemos querer conocer el riesgo de

enfermedad atribuible a la exposición en el grupo expuesto,

esto es , la diferencia entre la incidencia de la enfermedad en

el grupo expuesto y el grupo no expuesto (exceso de riesgo)

AR = a/(a+b) – c/(c+d)

AR = 0: No hay asociación entre la exposición y la enfermedad

AR > 0: Exceso de riesgo atribuible a la exposición

AR < 0: La exposición lleva un efecto protector

Porcentaje del riesgo atribuible En un estudio cohorte, podemos querer conocer la

proporción de la enfermedad que podría ser

prevenida por eliminar la exposición en el grupo

expuesto (fracción atribuible o fracción etiológica)

Si la exposición es preventiva,

calcule la fracción preventiva

AR% = AR/[a/(a+b)] x 100

Riesgo atribuible a la población En un estudio cohorte, podemos querer conocer el riesgo de la

enfermedad atribuible a la exposición en la población en estudio

completa o la diferencia entre la incidencia de la enfermedad en la

población del estudio completa y la del grupo no expuesto

PAR = (a+c)/(a+b+c+d) – c/(c+d)

Para estimar PAR para una población más allá del

grupo en estudio, debemos conocer la prevalencia

de la enfermedad en la población total.

Porcentaje del riesgo atribuible a la población

En un estudio cohorte, podemos querer conocer la

proporción de la enfermedad que podría ser

prevenida eliminando la exposición en la población

en estudio completa

PAR% = PAR/[(a+c)/(a+b+c+d)] x 100

Resúmen de cálculos del riesgo atribuible

En grupo expuesto

En total de la población

Incidencia atribuíble a la exposición

Ie – In

AR

Ip – In

PAR

Proporción de la incidencia atribuíble a la exposición

Ie – In

X 100

Ip – In

X 100 Ie Ip

AR% PAR%

Comparando riesgo relativos

Fumadores No-fumadores

Ca Pulmón 140 10

Enf. Coronaria 669 413Riesgo relativo (riesgo relativo, razón de riesgo) Ie/In: CaP = 14.0; Enf. Coronaria = 1.6

Fumadores son 14 veces más probable que desarrollen CaP que los no fumadoresFumadores son 1.6 veces más probable que desarrollen Enf. Coronaria que los no fumadores

Tasas de muerte ajustadas por edad por 100,000 Médicos Masculinos Británicos

Tabaquismo es un más fuerte factor de riesgo para Cáncer de pulmón que para enfermedad coronaria

Fumadores No-fumadores

Ca Pulmón 140 10

Enf. Coronaria 669 413Riesgo atribuible diferencia de riesgos, fracción etiólógica) Ie- In: CP = 130; CHD = 256

El exceso de cáncer de pulmón atribuible a tabaquismo

es 130 per 100,000

El exceso de EC atribuible a

tabaquismo es 256 per 100,000

Tasas de muerte ajustadas por edad por 100,000 para Médicos Masculinos Británicos

Comparando riesgos atribuibles

Si tabaquismo es causal, eliminar los cigarros deberá salvar más fumadores de enfermedad coronaria que de cáncer de pulmón

Fumadores No fumadores

Ca de pulmón 140 10

Enf. coronaria 669 413

Riesgo atribuible%=[(Ie-In)/Ie] x 100: Ca pulmón = 92%; Enf. coronaria = 38%

Casi el 92% de los ca de pulmón podrían ser eliminados si los fumadores en este estudio, no fumaran

Casi 38% de enf. Coronaria podría ser eliminada si los fumadores en este estudio, no fumaran

Comparando porcentajes del riesgo atribuibleTasa de muerte ajustada por edad por 100,000 para

médicos masculinos británicos

Si tabaquismo es causal, eliminado el uso de cigarros se evitarían el doble de la proporción de fumadores del ca de pulmón que de enfermedad coronaria