Análisis de factores de riesgo epidemiológico

Dr Harold Guevara RivasDepartamento Salud

Pública UChguevararivas@gmail.co

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Estudios de prevalencia

Contar la frecuencia de enfermedades y otros atributos

Describir las características de los que padecen una enfermedad

Analizar la diferencia entre enfermos y no enfermos

Recolección de información

Exámenes clínicos, de laboratorio y observación

Entrevistas, cuestionarios

Historias clínicas, otros documentos, etc

Características del EP

No tiene fines predictivos

El cálculo de la prevalencia será apropiado para la medición de procesos prolongados, pero no tendrá mucho sentido para valorar fenómenos más momentáneos (accidentes de tránsito, apendicitis, IAM)

Frecuencia de enfermedad

En epidemiología, las medidas de frecuencia de enfermedad más comúnmente utilizadas se engloban en dos categorías: Prevalencia  e Incidencia

Prevalencia

Cuantifica la proporción de individuos de una población que padecen una enfermedad en un momento o periodo determinado. Su cálculo se estima mediante:

Ejemplo:En una muestra de 270 habitantes aleatoriamente seleccionada de una

población de 65 y más años, se observó que 111 presentaban

obesidad (IMC > 30). En este caso, la prevalencia de obesidad en ese grupo de edad y en esa muestra

sería de:

Otra medida de prevalencia Prevalencia de periodo: Proporción

de personas que han presentado la enfermedad en algún momento a lo largo de un periodo (por ejemplo, la prevalencia de cáncer en Venezuela en los últimos 5 años)

Principal problema: La población puede haber cambiado durante el periodo estudiado

Tipos de prevalencia Prevalencia puntual: N° de individuos

afectados en un momento dado / Población de ese momento

Prevalencia de periodo: N° de individuos afectados en el periodo estudiado / Población a riesgo. (P. a riesgo= inicio – final/2)

Prevalencia de vida: N° de individuos que han padecido alguna vez en su vida la enfermedad / Población de ese momento

Razón de Prevalencias (RP) Se obtiene dividiendo la prevalencia en el

grupo expuesto a un eventual factor entre la prevalencia en el grupo no expuesto

RP > 1: factor de riesgo

RP < 1: factor de protección

RP = 1: independencia entre exposición y efecto

Medidas de asociación

Estudios de casos-controlesTipos de Diseños Epidemiológicos

Estudios Observacionales Estudios Experimentales

Descriptivos Analíticos (sin hipótesis) (demuestran Hip.) Ensayos Clínicos

Otros

Prevalencia Casos - Controles Cohortes

Objetivo: Proveer una estimación válida y razonablemente precisa, de la fuerza de asociación de una relación hipotética causa-efecto.

Estudios de casos-controles

Compara un grupo de sujetos con el evento en estudio y uno control o referente, para estimar las diferencias en la exposición así como el riesgo que implica esta.

Se parte del efecto en busca de la posible causa.

No cuentan con una relación causa-efecto correcta y, por esta razón, pueden ser susceptibles a sesgos en su interpretación.

Estudios de casos-controles

Análisis sin pareamiento Se basa en tablas 2 x 2 o tetracóricas El evento ya ocurrió, se mide exposición Se calcula los momios de exposición en casos y

en controles Momios de exposición en el grupo de los casos

a/b Momios de exposición en el grupo de los

controles c/dRazón de Momios (RM) u Odds Ratio (OR)

OR ̳ M de exposición de los casos ̳ a/b ̳ a x d M exposición en los controles c/d b x c

OR = 1 exposición no asociada al eventoOR < 1 exposición asociada de manera inversa al evento (protege)OR > 1 exposición asociada positivamente al evento (factor de riesgo)

Intervalos de confianza (IC): Precisión de la asociación

Si se realiza un estudio n veces bajo las mismas condiciones, en 95% de los casos el OR estará contenido en los límites estimados

Si el IC incluye el valor 1, NO hay significancia estadística

Si el IC no incluye el 1, es estadísticamente significativo

Estudios de Cohortes

Cohorte: unidad de soldados romanos

Seguimiento de sujetos en el tiempo Con fines descriptivos: Incidencia de la

variable de resultado en el tiempo Con fines analíticos: Asociación entre

predictores y variable de resultado (RR)

Estudio de Cohorte Prospectivo

Factor de Riesgo (+)

Factor de Riesgo

(-)

Enfermedad(+)

Enfermedad

(+)

Enfermedad

(-)

Enfermedad(-)

Tomado de: Hulley S. Designing Clinical Research. LWW. Philadelphia, 2001

PRESENTE FUTUROMuestra

Población

Estudio de Cohorte Prospectivo

Estructura Grupo de sujetos seguidos en el

tiempo

El investigador Define la muestra Identifica predictor/es Mide resultado periódicamente

Estudio de Cohorte Prospectivo

Fortalezas Mide incidencia Bueno para inferir causalidad (factor de riesgo

precede al resultado) Recolección de datos prospectiva (menos error)

Debilidades Costoso Lleva tiempo Poco eficiente para resultados poco frecuentes

Incidencia

Número de casos nuevos de una enfermedad que se desarrollan en una población durante un período determinado

Hay dos tipos de medidas de incidencia: la incidencia acumulada y la tasa de incidencia, también denominada densidad de incidencia

Incidencia acumulada (IA)

Es la proporción de individuos sanos quedesarrollan la enfermedad a lo largo

de un período concreto. Se calcula:

Incidencia acumulada

Proporciona una estimación de la probabilidad o el riesgo relativo (RR) de que un individuo libre de una enfermedad la desarrolle durante un período

Suele expresarse como porcentaje. Se debe acompañar del periodo de observación para poder ser interpretada

Ejemplo: Durante 6 años se siguió a 431

varones entre 40 y 59 años sanos, con colesterol sérico y tensión arterial normales, para detectar la presencia de cardiopatía isquémica, registrándose al final del período 10 casos de CI. La IA sería:

 

La estimación más precisa es la que utiliza toda la información disponible, es la denominada tasa de incidencia o densidad de incidencia (DI).

Se calcula como el cociente entre el número de casos nuevos de una enfermedad ocurridos durante el periodo de seguimiento y la suma de todos los tiempos individuales de observación.

En un estudio de seguimiento durante 20 años de tratamiento hormonal en 8 mujeres postmenopáusicas, se observó que se presentaron 3 casos de enfermedad coronaria.

La Incidencia Acumulada sería de 3/8 = 0,375 = 37,5% durante los 20 años de seguimiento.

El tiempo de seguimiento no es el mismo para todas las pacientes (algunas entraron tarde, otras se retiraron antes de finalizar). En total se obtienen 84 personas-año de observación. La tasa de incidencia resultó por tanto ser igual a:

La Densidad de Incidencia (DI) o Tasa de Incidencia de enfermedad coronaria en esa población fue de 3,6 casos nuevos por cada 100 personas-año de seguimiento.

Riesgo Relativo (RR)

Se obtiene dividiendo la incidencia en el grupo expuesto a un eventual factor entre la incidencia en el grupo no expuesto

RR > 1: factor de riesgo

RR < 1: factor de protección

RR = 1: independencia entre exposición y efecto

Estudio de Cohorte Retrospectivo

Factor de Riesgo (+)

Factor de Riesgo

(-)

Enfermedad(+)

Enfermedad

(+)

Enfermedad

(-)

Enfermedad(-)

Tomado de: Hulley S. Designing Clinical Research. LWW. Philadelphia, 2001

PASADO PRESENTEMuestra

Población

“Es lógico resistir y atacar un sistema,pero resistir y atacar a su autor

es como resistirse y actuar contra uno mismo.Porque estamos todos dibujados con el mismo

pincel,y somos hijos de un único y mismo Creador,

los poderes divinos son infinitos en cada uno.Atacar a una sola criatura humanaes atacar a esos poderes divinos;

y por lo tanto, el daño se hace no sólo a ese ser,sino a través de él, a toda la humanidad”

 Mahatma Gandhi

  

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