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Epidemiología (II)

Epidemiología (II). Medidas de frecuencia. * casos existentes * casos nuevos. Medidas de PREVALENCIA Medidas de INCIDENCIA. Medidas de INCIDENCIA . Medidas dinámicas . Investigación causal . Evaluación de medidas preventivas Medidas de PREVALENCIA . Medidas estáticas

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Epidemiología (II)

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Presentation Transcript

  1. Epidemiología (II)

  2. Medidas de frecuencia * casos existentes * casos nuevos Medidas de PREVALENCIA Medidas de INCIDENCIA Medidas de INCIDENCIA . Medidas dinámicas . Investigación causal . Evaluación de medidas preventivas Medidas de PREVALENCIA . Medidas estáticas . Carga de enfermedad . Planificación sanitaria . Estimación de necesidades

  3. Medidas de asociación 1) Fuerza de la asociación . Riesgo Relativo . Odds Ratio 2) Impacto . Un grupo (Exp/No Exp) . Población Riesgo Atribuible “sujetos en riesgo” “IA”´/ “DI” Proporción RA “sujetos con el efecto”

  4. Sin tto <500 µg/d 500-1000 µg/d 1º Estratifica 2º Asigna Resultados: 12, 24, 36 y 52 s A B A B C D IA = Índice de Evento Experimental/Control Grupo A: Salmeterol/Fluticasona 50/100; 50/250; 50/500 Grupo B: Fluticasona 100/250/500 Grupo C: Salmeterol/Fluticasona 50/250; 50/500 Grupo D: Fluticasona 250/500

  5. Sin tto <500 µg/d 500-1000 µg/d Grupo A: Salmeterol/Fluticasona 50/100; 50/250; 50/500 Grupo B: Fluticasona 100/250/500 Grupo C: Salmeterol/Fluticasona 50/250; 50/500 Grupo D: Fluticasona 250/500

  6. Sin tto <500 µg/d 500-1000 µg/d Incremento % del Riesgo = Aumento RELATIVO del Beneficio/Riesgo (RR>1) Reducción Relativa del Riesgo (RR<1)

  7. - “Efecto absoluto” • Frecuencia del efecto que se debe exposición • Si RAE = Ie “causa necesaria” • Si RAE = 1 “causa suficiente y necesaria” • Si RAE = 0 “no hay asociación”

  8. Sin tto <500 µg/d 500-1000 µg/d RAE = Aumento ABSOLUTO del Beneficio/Riesgo (RR>1) Reducción ABSOLUTA del Riesgo (RR<1)

  9. Sin tto <500 µg/d 500-1000 µg/d

  10. NNT. Comentarios • Por convenio se redondea al próximo nº entero • Cuanto menor es el NNT mejores son los resultados • (Sin olvidar la gravedad del cuadro considerado) • Siempre hay un periodo de seguimiento asociado • Para comparar NNT para diferentes periodos habrá que ajustar t

  11. NNT de nuestro paciente particular = características que los del ECCA = NNT del ensayo (NNTe) ¿Y si su riesgo fuese el doble? = NNTe/2 ¿Y si fuese de un tercio? = NNTe/(1/3)

  12. ¡¡ ojo !! • Todas medidas de impacto son de asociación • Si IC RR incluye el 1 = NO asociación • Si IC medida impacto incluye O = NO asociación • RAE = “exceso de riesgo debido...” • RAnE = “reducción del riesgo debido ...” • Siempre es mejor un RA que un RR • (1-RR)·100 = Fracción de prevención “medida impacto” • (RR-1)·100 = Incremento porcentual del riesgo = RR

  13. Verificación de hipótesis causales Evidencia débil Evidencia fuerte Estudio Experimental Puro Estudio Semi-Experimental Estudios de cohortes Casos y controles Estudio de corte Serie de casos Estudio de un caso - +

  14. Otros aspectos importantes… Los pacientes incluidos en el estudio, ¿se parecen a los míos? • Estudios Experimentales Explicativos: • Valoran la EFICACIA de la Intervención • (en condiciones IDEALES de utilización). • 2. Estudios Experimentales Pragmáticos: • Valoran la EFECTIVIDAD de la Intervención • (en condiciones REALES de utilización).

  15. EXPLICATIVOS PRAGMÁTICOS Centro de interés Eficacia (condiciones ideales) Efectividad (condiciones reales) Objetivo Aumentar conocimiento Ayudar en las decisiones Enmascaramiento Si A menudo no Placebo/control Sí A menudo no Dosis de tratamiento Fija A menudo variable Criterios de selección Restrictivos Amplios Otros tratamientos Se evitan A menudo se permiten Muestra de sujetos Homogénea/ Cumplidora Heterogénea/ Representativa Variables de respuesta Acción farmacológica Efecto terapéutico Otros aspectos importantes…

  16. Efecto + Efecto + Exposic + Exposic + Efecto - Efecto - Exposic - Exposic - Exposición + COHORTES Exposición - Efecto + CASOS y CONTROLES Efecto -

  17. Ventajas (con respecto a los estudios de casos y controles) La Principal: Sus resultados son MÁS VÁLIDOS • Mejor conocimiento del fenómeno en estudio. • Cálculo de incidencias y de medidas derivadas. • Estudio de multiefectividad. • Estudio de exposiciones raras. • Control de sesgos.

  18. Inconvenientes (con respecto a los estudios de casos y controles) El Principal: Son mucho MENOS FACTIBLES • Malos para estudiar enfermedades raras. • Existencia de pérdidas. • Elevado coste y duración. • Baja reproducibilidad. • Pobre eficiencia estadística.

  19. Variantes de Estudios Observacionales Clásicos 1. Casos y controles alternante (case-crossover) - Riesgo de un suceso agudo tras la exposición a un FR transitorio - Sólo son útiles cuando la exposición varía con el tiempo - Tipo es especial de Estudio de C/C apareado - Controles son los propios casos y su exposición la habitual en el pasado - Los controles se miden en personas tiempo

  20. Variantes de Estudios Observacionales Clásicos 1. Casos y controles alternante (case-crossover) 2. Diseños híbridos 2.1. Estudios de cohorte-casos 2.2. Estudios de casos y controles anidados cohorte • - Sólo se analiza una parte de los miembros iniciales de una cohorte • - Exposiciones caras y tediosas • Se seleccionan TODOS LOS CASOS que aparecen en la cohorte • En la selección de controles dos opciones = dos tipos de diseños

  21. Variantes de Estudios Observacionales Clásicos 1. Casos y controles alternante (case-crossover) 2. Diseños híbridos 2.1. Estudios de cohorte-casos 2.2. Estudios de casos y controles anidados cohorte • 2.1. Muestreo cohortes casos = controles muestra cohorte inicial • (Variación de la exposición en el t) • 2.2 Muestreo por densidad en tiempo = 1 caso y se elige un control • Posibilidad de ser caso y control • Cálculo de RTI

  22. CASOS Y CONTROLES ANIDADOS + control Cohorte Inicial CASOS Grupo control ESTUDIOS DE COHORTE-CASOS

  23. Variantes de Estudios Observacionales Clásicos 1. Casos y controles alternante (case-crossover) 2. Diseños híbridos 2.1. Estudios de cohorte-casos 2.2. Estudios de casos y controles anidados cohorte 3. Estudios multinivel = Ecológicos Parciales • Unidad última de estudio = Individuo (se mide variable dependiente) • Exposiciones = Datos individuales + datos medidos a nivel ecológico

  24. Factor de confusión. Concepto ... Tercera variable que “confunde” total o parcialmente la relación entre la exposición y el efecto “inducir la relación, eliminarla,  ó 

  25. Factor de confusión. Concepto FC se asocia “causalmente” con el E FC se asocia con la Exposición (causalmente o no) No es una variable intermedia en el mecanismo casual

  26. ¿? Efecto Exposición Factor de Confusión DAG: Gráficos acíclicos dirigidos

  27. EL ESTUDIO OBSERVACIONAL DE COHORTES Seguimiento: Cirrosis hepática Fumadores Ie Población Susceptible Seguimiento: Cirrosis hepática No Fumadores Io Observación ¿Realmente los que fuman y los que no lo hacen son iguales en todo salvo en eso?: Seguro que no (p. ej., alcohol)

  28. “MEZCLA DE EFECTOS”

  29. Estrategias para eliminar y controlar la confusión Diseño. Asignación aleatoria . Restricción . Emparejamiento 2) Análisis . ESTRATIFICACIÓN . Análisis multivariante Ajustada

  30. En bebedores: En toda la muestra: ¿? ¿? ¿? Cirrosis Cirrosis Cirrosis Tabaco Tabaco Tabaco En no bebedores: ANÁLISIS CRUDO: RRcrudo (puede estar sesgado por el efecto confusor del alcohol) ANÁLISIS ESTRATIFICADO: RRen bebedores RRen no bebedores

  31. Si RRen bebedores RRen no bebedores RRajustado RRen bebedores RRen no bebedores Si, tras hacer el ANÁLISIS ESTRATIFICADO, se comprueba que las estimaciones de RR en cada estrato son similares entre sí, se puede obtener una media ponderada de todas ellas, que se llama estimación AJUSTADA

  32. Comparación del ANÁLISIS CRUDO con el ANÁLISIS AJUSTADO Posibilidades: RRcrudo RRajustado NO HABÍA CONFUSIÓN RRcrudo RRajustado SÍ HABÍA CONFUSIÓN

  33. Estrategias para evaluar la confusión análisis Comparar OR ajustadas y crudas ORc OR1 = OR2 = OR3 = … = ORn Confusión Parámetro resumen de Mantel-Haenszel

  34. Estratificación: poco eficiente Análisis multivariante . Regresión logística - más utiliza - efecto = dicotómico (sí/no) - OR . Regresión de Cox - efecto = dicotómico - RR

  35. Interacción ORc OR1 OR2OR3 Interacción Describe y ya está

  36. ¿? C. De Páncreas Café MODIFICACIÓN DE EFECTO. ANÁLISIS ESTRATIFICADO: Ejemplo En fumadores: RRfumadores= 5 En no fumadores: ¿? C. De Páncreas Café RRno fumadores = 2 El efecto del café sobre el cáncer de páncreas es mayor en fumadores que en no fumadores; luego el tabaco modifica el efecto del café sobre el cáncer de páncreas.

  37. 2. MODIFICACIÓN DE EFECTO RRajustado Si RRfumadores RRnofumadores RRfumadores RRno fumadores ANÁLISIS ESTRATIFICADO:

  38. Siempre que en una pregunta den un RR/OR y su IC y después la misma medida para estratos diferentes la respuesta es FC/Interacción

  39. Resumen: Ejemplos de posibles resultados de un análisis estratificado

  40. Resumen: Ejemplos de posibles resultados de un análisis estratificado

  41. Resumen: Ejemplos de posibles resultados de un análisis estratificado

  42. Resumen: Ejemplos de posibles resultados de un análisis estratificado

  43. Resumen: Ejemplos de posibles resultados de un análisis estratificado

  44. Resumen: Ejemplos de posibles resultados de un análisis estratificado

  45. 2. AJUSTE O ESTANDARIZACIÓN DE TASAS AJUSTE DIRECTO AJUSTE INDIRECTO ¿Cómo comparar la mortalidad entre países o regiones, o dentro de un mismo país a lo largo del tiempo, eliminando el efecto distorsionante de factores como la edad? 1. TASAS ESPECÍFICAS POR GRUPOS DE EDAD

  46. TBM1 TAM1 TBM2 TAM2 TBM3 TAM3 . . . . TBMn TAMn AJUSTE DIRECTO Las tasas ajustadas sí son comparables entre sí, porque en ellas se ha eliminado el efecto distorsionante del factor de confusión.

  47. Población estándar TAMA= Muertes esperadas 0-14 TMEE0-14 TMEE0-14 Total de muertes Esperadas para A 0-14 años TMEE15-44 Muertes esperadas 15-44 TMEE15-44 15-44 años TMEE45-64 TMEE45-64 Muertes esperadas 45-64 Población Total TMEE>64 Muertes esperadas >64 TMEE>64 45-64 años >64 años TAMB= Total de muertes Esperadas para B Población Total Población Total AJUSTE DIRECTO Muertes esperadas 0-14 Muertes esperadas 15-44 TBMA Muertes esperadas 45-64 Muertes esperadas >64 Total de muertes Esperadas para A TBMB Total de muertes Esperadas para B

  48. AJUSTE INDIRECTO • Variante método directo • TMEE se desconocen • TMEE son inestables

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