Clase 9 - Estudios Cos Epidemiologicos

ESTUDIOS ANALÍTICOS EPIDEMIOLÓGICOS UNIVERSIDAD SAN MARTIN DE PORRES FACULTAD DE MEDICINA HUMANA CURSO DE EPIDEMIOLOGÍA Dr. Carlos Soto Linares

Descriptiva Epidemiol ogía Analítica

“Todo estudio epidemiológico debe ser entendido como un ejercicio de medición” K.J.Rothman

EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA Distribución de la enfermedad, determinando la población afectada, localización geográfica, y su frecuencia de acuerdo a tiempo.

= Cuándo?, Dónde? y Quién tiempo, lugar y persona

nera pistas para formular hipótesis

EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA

Estudia determinantes de la enfermedad probando hipótesis (asociaciones causales) Causa

Efecto

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Nivel de Organización Social Comunitario Familiar

Disciplina Biomédica Epidemiología Clínica

Individual Fisiopatología Orgánico Biología Celular Celular Molecular Submolecular

Biología Molecular Bioquímica.

Objetivos de los Estudios Epidemiológicos La meta fundamental de cualquier estudio epidemiológico es la agudeza en la medición: estimar el valor del parámetro que es objeto de medida con poco error (exactitud)

Objetivos de los Estudios Epidemiológicos Nivel SE

Dieta

Ejercicio Ocupación Raza

Herencia Edad Sexo Radiación

Objetivos de los Estudios Epidemiológicos Muestra Precisión (Error aleatorio) Eficiencia del estudio

Exactitud

Sesgos Interna

Confusión Validez (Error sistemático) Externa o generalización

CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS Asignación Aleatoria Si

No

Si

Experimental

Cuasi experimental

No

Observacional Observacional cuantitativo cualitativo

Manipulación de la variable

CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS

B) Direccionalidad: Causa Efecto Causa Efecto C) Temporalidad: Prospectivo Retrospectivo Ambipectivo

Pasado

Presente

A) Intervención del investigador: Activa Experimental o Cuasiexperimental Pasiva Observacional

Futuro

CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS D) Número de poblaciones estudiadas: Descriptivo Comparativo E) Número de mediciones hechas: Transversal Longitudinal F) Método de Recolección de la Información: Primarios Prospectivo Prolectivo Secundarios Retrospectivo Retrolectivo

CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS REALIDAD Observacional

Cohorte

A

Experimental

Prospectivo

- Animales de lab.

Retrospectivo

- E.C.C.

Ambipectivo

- Naturales

Casos y Controles

Cuasiexperim. - Ensayo Comunit.

Transversal D

Ecológicos Serie de casos Reporte de caso

ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES

CASOS Y CONTROLES SINÓNIMOS



Estudios retrospectivos



Casos y referentes

CASOS Y CONTROLES HISTORIA 

Primer artículo publicado en 1929 por Lane-Claypon



En los 1950’s se utiliza ampliamente para enfermedades crónicas



En 1952 Doll y Hill publicaron el prototipo de Ca-Co



Actualmente el 15-20 % de los

CASOS Y CONTROLES FUNDAMENTOS

La condición central para que los estudios Ca-Co sean válidos, es que los controles deben ser seleccionados independientemente de su status de exposición.

CASOS Y CONTROLES FUNDAMENTOS

Los participantes son seleccionados en base a su status de enfermedad Casos

Controles

Expuestos

No-expuestos Expuestos No-expuestos

ESTUDIOS CASOS Y CONTROLES 

CARACTERÍSTICAS Se busca la frecuencia con que un grupo de afectados por la enfermedad en estudio (casos) y uno de sanos (controles), estuvieron expuestos al factor del que se sospecha.



Utiliza casos Incidentes y/o prevalentes.



Retrospectivos.



Unidad de análisis es el individuo.



Utiliza datos primarios (exposición)

ESTUDIOS CASOS Y CONTROLES Ca E

DISEÑO

Ca n1

Ca E Co

N Ca n2 Ca

Co

Co E

E

ni

E

no mi

mo

Marginales fijos

Co

Co E

n

Fluctúan aleatoriamente

CASOS Y CONTROLES 

VENTAJAS Apropiados para investigar enfermedades raras o de larga latencia.



Relativamente rápidos para montar y conducir.



Tienden a consumir menos tiempo y dinero en relación a otros diseños.



Requiere menos sujetos.



Permite el estudio de múltiples causas potenciales.

CASOS Y CONTROLES VENTAJAS  Util para el estudio de enfermedades con largos períodos de inducción Los participantes se incluyen una vez que han desarrollado la enfermedad.  Util para enfermedades raras No es necesario esperar largos períodos de tiempo para que la persona desarrolle la enfermedad

CASOS Y CONTROLES VENTAJAS 

Evalúa múltiples factores de riesgo Tabaquismo

Infarto

Dieta Actividad física Hipertensión, etc

CASOS Y CONTROLES DESVENTAJAS 







Son poco útiles cuando la frecuencia de exposición al factor de interés es muy baja. No produce estimativos directos de la Incidencia o de la Prevalencia de la enfermedad. Está expuesto a la producción de sesgos (Memoria). Ineficiente para evaluar exposiciones raras, a menos que el porcentaje de riesgo atribuible sea alto

CASOS Y CONTROLES DESVENTAJAS 

Temporalidad difícil de establecer en ocasiones



Pueden existir sesgos de selección y de memoria

CASOS Y CONTROLES SELECCIÓN DE CASOS Personas que cumplan con la definición operacional de caso en una población durante un tiempo especificado Enfermos de una población Hospital o clínica Los casos incluidos no necesariamente deben representar la población

CASOS Y CONTROLES SELECCIÓN DE CASOS Controles deben ser seleccionados de la misma población donde surgieron los casos

Casos Hipertensos que están hospitalizados en la clínica XX (población)

Controles No-hipertensos que están hospitalizados en la clínica XX

CASOS Y CONTROLES SELECCIÓN DE CASOS Controles deben ser seleccionados idependientemente de su status de exposición. Los controles deben representar la exposición de la población de donde surgieron los casos

Cuántos controles por caso? Caso

Controles

CASOS Y CONTROLES ANÁLISIS

Medida de Frecuencia

Ninguna *

*Excepto Diseño basado en población

CASOS Y CONTROLES ANÁLISIS

Medida de Efecto

Odds ratio Sinónimos:

• Razón de momios • Razón de productos cruzados • Razón de posibilidades • Razón de disparidades • Razón de ventajas

CASOS Y CONTROLES

Exposición

ANÁLISIS

Casos

controles

Sí

a

b

no

c

d

N0

M1

M0

T

axd RM= bxc

N1

CASOS Y CONTROLES

tabaquismo

ANÁLISIS

RM=

casos de controles cancer Sí

499

462

961

no

19

56

75

518

518

1036

axd bxc

=

499 x 56 19 x 462

= 3.18

CASOS Y CONTROLES ANÁLISIS INTERPRETACIÓN DE LA RM

RM= 3.18 ~ 3 Fumadores tienen 3 veces mayor riesgo de presentar cáncer que los no-fumadores

CASOS Y CONTROLES ANALISIS COMPROBACION DE HIPOTESIS SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA: (ad)–(bc) Xmh = ----------------------mi mo ni no n-1 I.C. 95% = Exp (ln RM ± Zα (EE))

EE =

1/a + 1/b + 1/c + 1/d

CASOS Y CONTROLES ANALISIS COMPROBACION DE HIPOTESIS

χ2 =

T (| ad - bc | - 2

)2 T

N1N0M1M0

=

(Obs - Esp)2 Varianza(a)

CASOS Y CONTROLES ANALISIS COMPROBACION DE HIPOTESIS

χ = 2

(

T (| ad - bc | - 2

)2 T

N1N0M1M0

1036 | (499)(56) - (462)(19) | - 2

)

(518)(518)(961)(75)

2

1036

= 18.63

CASOS Y CONTROLES ANALISIS COMPROBACION DE HIPOTESIS

Interpretación

χ2 = 18.63 Buscar en tablas: Valor crítico de χ2 al 95% = 3.84 18.63 > 3.84

P<0.05

CASOS Y CONTROLES - ANALISIS INTERVALO DE CONFIANZA

IC- RM = exp ln (RM) ± Z

1 1 1 1 + + + a b c d

ln(RM)= ln (3.18) = 1.1569 Valor crítico de Z al 95% = 1.96 1 1 1 1 + 19 + 462 + 56 499

= 0.2732

CASOS Y CONTROLES ANALISIS INTERVALO DE CONFIANZA

IC- RM = exp ln (RM) ± Z

1 1 1 1 + + + a b c d

1.1569 ± 1.96 (0.2732)= 1.1569 ± 0.53 = 0.621, 1.692

Exp (.621, 1.692 ) = 1.862, 5.4325 RM= 3.18, IC 95% 1.862, 5.433

CASOS Y CONTROLES ANALISIS INTERVALO DE CONFIANZA

RM= 3.18, IC 95% 1.862, 5.433 Intervalo de confianza 95%

3.18

1.86

1

1.5

2

2.5

3

5.43

3.5

4

4.5

5

5.5

CASOS Y CONTROLES Como mejorar precisión y validez

CASOS Y CONTROLES Como mejorar precisión y validez

Número adecuado de casos y controles Eficiencia del estudio Pareamiento

CASOS Y CONTROLES Como mejorar validez

Pareamiento Evitar sesgo de selección Evitar sesgo de información

CASOS Y CONTROLES Como mejorar validez

Controlar confusión en el análisis:  Análisis estratificado Análisis multivariado (regresión logística)

ESTUDIOS DE COHORTE

ESTUDIOS DE COHORTE Sinónimos: Seguimiento Incidencia Panel Prospectivos Longitudinales Definición: Se parte de individuos sanos, divididos en dos grupos: los expuestos y los no expuestos a cierto factor de riesgo y se hace un seguimiento a través de un tiempo determinado,

ESTUDIOS DE COHORTE CARACTERÍSTICAS 

Existe evidencia de asociación de la enfermedad y una exposición (por observaciones clínicas o algún estudio previo).



Si la exposición es rara, pero la incidencia de la enfermedad entre los expuestos es alta (grupos de alto riesgo)



Cuando el tiempo entre la exposición y la enfermedad es corto.



Las pérdidas pueden ser minimizadas.



Si existen suficientes recursos económicos.

ESTUDIOS DE COHORTE VENTAJAS 

Se sabe con certeza que el factor de exposición precedió a la enfermedad Causa



Efecto

Se pueden estudiar diferentes enfermedades resultantes a un factor de exposición.

ESTUDIOS DE COHORTE 

DESVENTAJAS Aumento de costos, consumen mucho tiempo.



No es adecuado para enfermedades raras o con períodos largos de latencia.



Hay pérdidas de las unidades de observación por lo tanto disminuye la muestra y aumentan los sesgos.



Puede haber cambios en el estado de exposición a través del tiempo.

ESTUDIOS DE COHORTE c

DISEÑO

se eliminan EC E

n

N

c C

C ni

E

EC E Marginal fijo

no

E mi

mo

n Fluctúan aleatoriamente

EC

EC

C

C

E

a

b

ni

E

c

d

no

mi

mo

n

MEDIDAS DE FRECUENCIA: Incidencia global = enfermos / Total de la muestra. I = mi / n Incidencia en expuestos = Enfermos expuestos / expuestos I1 ó Ie = a / ni Incidencia en no expuestos = Enfermos no expuestos / no exp. Io = c / no

C

C

E

a

b

ni

E

c

d

no

mi

mo

n

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN: Razón de Riesgos (Riesgo Relativo) a / ni RR = --------c / no

C

C

E

a

b

ni

E

c

d

no

mi

mo

n

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA: (ad)–(bc) Xmh = ----------------------mi mo ni no n-1

I.C. 95% = RT e ± Zα

1 – I1 ni I1

1 – I0 no Io

C

C

E

a

b

ni

E

c

d

no

mi

mo

n

IMPACTO POTENCIAL. Fracción etiológica poblacional: a mi

RR – 1 RR

Fracción etiológica en expuestos: RR – 1 RR

C

TP

E

a

ni

E

c

no

mi

n

MEDIDAS DE FRECUENCIA: T.I.g = mi / n T.I.e = a / ni T.I.e = c / no

E E

C

TP

a

ni

c

no

mi

n

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN: Razón de Tasas (Riesgo Relativo) a / ni RT = ----------c / no

E E

C

TP

a

ni

c

no

mi n SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA: a – (mi) (p0) z = --------------------(mi) (p0) (q0) p0 = ni / n q0 = no / n = 1 – p0 ( 1 ± Zα / I.C. 95% = RT

x2

)

Estudios de cohorte - analisis comprobacion de hipotesis exposici ón Sí No casos a personaN1 tiempo

T otal b M1 No T

EJEMPLO:

exposición Sí

No

41

15

Total

56 4 persona- 2801 1901 702 tiempo 0 7 7 casos

a=casos expuestos b=casos no expuestos (41 - 28,010 N1 =Σ de períodos de tiempo en χ2 = (56/47,027)) 2 expuestos FÓRMULA: No = Σ de períodos de tiempo en (a - N1 (M1 / T))2 no-expuestos (56)(28,010)(19,017 (Obs - Esp)2 ) = χ2 = 2 (41 33.35) Varianza 58.454 M1 N1 N0 χ2 = = = 4.33 13.483 2 13.483 (47,027) 2

Estudios de cohorte - análisis comprobación de hipótesis Interpretación:

χ

2

58.454 = 4.33 = 13.483

Buscar en tablas: Valor crítico de χ2 4.33 > 3.84

al 95% = 3.84 P<0.05

Estudios de cohorte - análisis estimación puntual exposición

casos

Sí

No

Total

41

15

56 4 702 7

persona- 2801 tiempo 0

RR=

1901 7

I1 I0

=

RR =

41 / 28,010 15 / 19,017

I1 I0

=

a N1 b N0

= 1.856

Estudios de cohorte - análisis Intervalo de confianza IC95%RR = exp { ln (RR) ± Z . SD [ln (RR)]} SD [ln (RR)] = 1/a + 1/b

=

1/41 + 1/15 = 0.302

ln (RR)= ln (1.856) = 0.618 Valor crítico de Z al 95% = 1.96 0.618 ± 1.96 (0.302)= 0.618 ± 0.592 = 1.21, 0.026 Exp (1.21, 0.026) = 3.35, 1.03

RR= 1.86, IC 95% 1.03-3.35

Estudios de cohorte - análisis Intervalo de confianza RR= 1.86, IC 95% 1.03-3.35 Intervalo de confianza 95%

1

1.5

2

2.5

3

3.5

Esquema de un estudio de casos y controles anidados (nested case control studies) EXP+

CASOS

NO CASOS COHORTE

EXP-

EXPOSICIÓN EXPOSICIÓN

CASOS

NO CASOS

CASOS CONTROLES

CASO-CONTROL

ENSAYOS CLÍNICOS CONTROLADOS Estudio experimental en humanos, con la finalidad de medir y comparar la eficacia de una intervención de tipo profiláctica, diagnóstica o terapéutica.

SELECCIÓN DEL TIPO DE ESTUDIO A) Frecuencia de la enfermedad: Si es rara Casos y Controles D) Frecuencia del factor de riesgo: Si es raro Cohorte C) Factores o enfermedades múltiples: Factores Ca y Co Enfermedades Cohorte Ambos Transversal D) Período de latencia o incubación: Largo Ca y Co, Transversal Corto Cohorte

ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES ¿ Cuales son los factores de riesgo para consumo de heroína?. Casos:

Adictos a la Heroína

Controles: Individuos sin adicciones.

ESTUDIOS DE COHORTE

¿ El consumo de heroína afecta el peso al nacer? Expuestas: Embarazadas Heroinómanas. No Expuestas: Embarazadas sin adicciones.

ENSAYOS CLÍNICOS CONTROLADOS. ¿Cuál es el mejor tratamiento para la recuperación de la de la salud de los pacientes? Sujetos adictos sometidos a un Tx de recuperación. Sujetos adictos sometidos a un tratamiento de recuperación convencional.

Curación. Reacciones secundarias. Tiempo de tx.

CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

Tipo de estudio Ensayo aleatorizado

Número de Asignación de observaciones la exposición por individuo

Criterios de selección de la población en estudio

Temporalidad

Unidad de análisis

Aleatoria

Longitudinal

Ninguno

Prospectivo

Individuo

Pseudo-experimentales

Por conveniencia

Longitudinal

Ninguno

Prospectivo

Individuo

Cohorte

Fuera de control del investigador

Longitudinal

Exposición

Casos y controles

Fuera de control del investigador

Longitudinal o transversal

Evento

Estudio de encuesta

Fuera de control del investigador

Transversal

Ninguno

Retrospectivo

Individuo

Ecológico o de conglomerado

Fuera de control del investigador

Longitudinal o transversal

Ninguno

Retrospectivo

Grupo (o población)

Prospectivo, retrospectivo o ambipectivo Prospectivo, retrospectivo o ambipectivo

Individuo

Individuo