Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Medidas de Asociación e Impacto

No description
by

Monica Schpilberg

on 14 June 2016

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Medidas de Asociación e Impacto

Medidas de Asociación e Impacto
Clase Bioestadística

Mediciones en Epidemiología
Medidas de Frecuencia

Medidas de Impacto
Ante un problema determinado, INTENTAMOS encontrar las CAUSAS de diferentes aspectos del proceso salud/enfermedad. Para encontrar estas causas usamos fundamentalmente comparaciones.

El procedimiento que seguimos es sencillo y es similar al que seguimos todos INTUITIVAMENTE. Si sospechamos que un factor de exposición dado, causa una enfermedad en particular, comparamos la frecuencia de enfermar en los sujetos expuestos en relación a los no expuestos al factor de interés. Esto es, vemos si hay asociación entre la exposición y la enfermedad.
Ejemplos
Supongamos que queremos saber si el hacinamiento causa enfermedades respiratorias. Compararemos la frecuencia en ambos grupos.

Ejemplo: se realizó un estudio y se vio que la incidencia en el grupo de expuestos es mayor que en el de no expuestos.
Medidas de Asociación
Estiman si existe una asociación

Estiman la dirección de la asociación

Estiman la magnitud de la asociación
Para qué sirven estas medidas
Para encontrar asociación entre variables.

Si sospechamos que un factor de exposición dado, causa una enfermedad en particular, comparamos la frecuencia de enfermar en los sujetos expuestos en relación a los no expuestos al factor de interés. Vemos si hay asociación entre la exposición y la enfermedad.

Asociación implica que el evento se presenta con mayor FRECUENCIA en los expuestos que en los no expuestos.

PREGUNTA que opera: cuál es el efecto de la exposición sobre el evento.
Buscando asociación
Variable A
(Exposición)
Variable B
(Enfermedad)
Las medidas de frecuencia son útiles para hacer diagnóstico de situación.

Muchas veces además, queremos COMPARAR las frecuencias de diferentes grupos para ver diferencias entre los mismos...
Por ejemplo cuando decimos que el grupo de pacientes que fumó se infartó en el 30% y que los no fumadores se infartaron el 12%
Medidas de Efecto
En una población estable encontramos que en un año 10.000 personas desarrollaron infecciones entre 100.000 afiliados que viven en condiciones de hacinamiento y 5.000 casos en 100.000 afiliados que no viven hacinados.
¿ Que tipo de medida de frecuencia podemos calcular?
¿ Como es el cálculo en los expuestos?
¿Cuánto nos da el cálculo en los no expuestos?
¿Hay diferencia entre los dos grupos?
Medida de frecuencia: incidencia ó riesgo

Como es el cálculo en expuestos: 10.000/100.000=0,1 o 10%
En lo no expuestos?= 5.000/100.000=0,05 o 5%

Hay diferencia entre los dos grupos? Sí, son diferentes las incidencias.

Ahora por ejemplo, ante un paciente puntual que vive en hacinamiento la pregunta siguiente sería ¿cuánto más riesgo tiene ese paciente?

RIESGO RELATIVO
Indica cuántas veces más es el riesgo de desarrollar la enfermedad en los expuestos respecto a los no expuestos.
Medidas de Asociación
a
c
b
d
enfermedad
exposición
Incidencia expuestos (I ex) = a / (a+b)
Incidencia no expuestos (I noex) = c / (c+d)
Riesgo Relativo (RR)=Ie+/Ie- = [a/(a+b)] / [c/(c+d)]
30
10
15
8
Incidencia expuestos (I ex) = a / (a+b) = 30 / 45 = 0.66
Incidencia no expuestos (I noex) = c / (c+d) = 10 / 18 = 0.55
Riesgo Relativo (RR)=Ie+/Ie- = [a/(a+b)] / [c/(c+d)] = 1.2
exposición
enfermedad
El riesgo de enfermar en el grupo expuesto es 20% mayor que el del grupo no expuesto o el riesgo de enfermar en expuestos es 1,2 veces el del grupo no expuesto
Interpretación del RIESGO RELATIVO

La incidencia en el grupo de expuestos es IGUAL a la incidencia en el grupo de no expuestos. Entonces... no se observa asociación entre la exposición y la enfermedad.

RR<1
Protección
Ie+ < Ie-
asociación negativa
o inversa
RR >1
Riesgo
Ie+ > Ie-
asociación positiva
o directa
Ie+ = Ie-
1
RR = 1
0
Infinito
ODDS
Por Odds se entiende la razón entre la probabilidad de que un suceso ocurra y la probabilidad de que no ocurra.

Indica cuántas veces es el odds de la enfermedad en las personas expuestas respecto de las personas no expuestas.
26
1
53
87
OR = Odds enf exp / Odds enf en no exp = 0,49/0,01=42,6
exposición
enfermedad
Interpretación: Las personas expuestas tienen un odds de enfermar 42,6 veces el odds de enfermar de los no expuestos.
Odds Ratio (OR): Se obtiene dividiendo el odds (probabilidad) de enfermedad en los expuestos por el odds de enfermedad en los no expuestos.

OR = Odds enf | exp
Odds enf | no exp


Cómo se calcula el OR
Indica cuántas veces más es el riesgo de desarrollar la enfermedad en los expuestos respecto a los no expuestos.
a
c
b
d
casos
exposición
Odds ratio o razón de odds (OR) = (a/b) / (c/d) = a.d / b.c
También llamada “razón del producto cruzado”
controles
Odds (evento/no evento)
Odds enfermedad expuestos = a / b
Odds enfermedad no expuestos = c / d
no enfermedad
Interpretación del OR (análoga a la de RR)

La incidencia en el grupo de expuestos es IGUAL a la incidencia en el grupo de no expuestos. Entonces... no se observa asociación entre la exposición y la enfermedad.

OR<1
Protección
OR >1
Riesgo
Ie+ = Ie-
1
OR = 1
0
Infinito
Hasta aquí vimos medidas de efecto, que nos dan idea sobre el riesgo que tienen los expuestos a los factores de riesgo. ¿Pero si no quiero saber sólo el efecto en los expuestos sino que quiero saber el efecto de un factor de riesgo en toda la población? puedo preguntarme :
¿Cuál es el impacto del tabaquismo sobre el cáncer de pulmón en toda la población?
¿Cuál es el riesgo de cáncer de pulmón atribuible al tabaquismo en toda la población?
¿Cuántos son los casos de cáncer que puedo disminuir en toda la población si todos dejan de fumar?
Esta medida se llama Riesgo Atribuible Poblacional.

Ejemplo: Si el cigarrillo causa cáncer de pulmón y la incidencia de esta enfermedad es:
100/100.000 fumadores y
10/ 100.000 no fumadores

Entonces el riesgo atribuible es:
Riesgo en expuestos - Riesgo en no expuestos

100/100.000 (en fumadores) - 10/100.000 (en no fumadores) = = 90/100.000 más casos en fumadores
INTERPRETACIÓN
De cada 100 casos de cáncer de pulmón en fumadores, 90 se deben al cigarrillo.
Si removiéramos el consumo de tabaco y nadie fumara más disminuiríamos 90 de cada 100 casos de cáncer de pulmón en los fumadores.
Reduciríamos el 90% de los casos de Cáncer de Pulmón entre los fumadores.

Medida de Efecto Absoluta
Responde a la inquietud de saber ¿cuántos eventos en los expuestos se deben al factor de riesgo?

O si estamos pensando en diseñar una intervención preventiva…¿Cuántos eventos se evitarían en los expuestos si se remueve el factor de riesgo?

Riesgo Atribuible
RIESGO ATRIBUIBLE
RIESGO ATRIBUIBLE
Es la diferencia aritmética absoluta entre las dos incidencias. Señala qué cantidad del riesgo puede adjudicarse a la exposición.

Riesgo Atribuible Poblacional (RAPP)
El RAP se puede informar como tal, transmitiendo cuál es el número de casos que se evitarían en la población si se eliminara el FR o, puede informarse como un porcentaje de la incidencia en la población. En este último caso la fórmula sería...
Riesgo Atribuible (RA) = Ie – Ine.




Riesgo Atribuible
Indica cuántas veces más es el riesgo de desarrollar la enfermedad
en los expuestos respecto a los no expuestos.
c: 10
b: 15
d: 8
enfermedad
exposición SÍ
No enfermedad
Inc. o Riesgo en expuestos = a /(a+b) = 30/45 = 0.66
Inc. o Riesgo en no expuestos = c/(c+d) = 10/18 = 0.55
Riesgo Absoluto (RA)= Inc. exp - Inc. no exp = 66 - 55 = 11
exposición NO
a
c
b
d
enfermedad
exposición SÍ
No enfermedad
exposición NO
Inc. o Riesgo en expuestos = a /(a+b)
Inc. o Riesgo en no expuestos = c/(c+d)
Riesgo Absoluto (RA)= Inc. exp -Inc. no exp
a: 30
Se lee de cada 100 pacientes enfermos, en 11 la enfermedad se atribuye a la exposición
Riesgo en Toda la Población - Riesgo en No Expuestos (Riesgo de Base)
Supongamos que sabemos que en toda la población el riesgo es de 70/100000. y recordemos que hay asociación causal entre fumar y cáncer de pulmón.

RAP = I (p)-I no exp
RAP =70/100.000 - 10/ 100.000 (riesgo de base)= 60 casos en 100.000

Esta medida se usa para reflejar el efecto que se podría esperar en la población si se elimina la exposición.
RAP
_________________ x 100 = Riesgo en toda la población
Riesgo atribuible poblacional porcentual
Las medidas de impacto sirven para estimar la importancia de la exposición en la población y que sucedería si se lograra eliminar esta exposición en los expuestos o en la población.
Medidas de Impacto: Son medidas que informan el impacto que tiene una exposición dada sobre toda la población (expuestos y no expuestos).
Riesgo atribuible pobl = Riesgo total en la pobl - Riesgo en exp
Formula alternativa:
Prevalencia (como proporción) (Riesgo en exp - Riesgo en no exp)
Riesgo atribuible pobl porcentual= RAP /Riesgo en toda la pobl x 100
Resumen
Medidas de Frecuencia:
Prevalencia: número de casos existentes en un momento dado en una población.
Incidencia: número de casos nuevos en un período dado en una población.
Medidas de Efecto: Miden fuerza de asociación entre exposición y evento, comparando
grupos expuestos con no expuestos. Veremos dos tipos de medidas de efecto.

RELATIVAS: Se construyen dividiendo las medidas de frecuencia vistas arriba en un grupo expuesto y en el grupo no expuesto. Expresan cuántas veces más frecuente es el evento entre los expuestos. Cuando las frecuencias son iguales en ambos grupos, serán igual a 1. Esto indica que no hay asociación. Si son mayores de uno, indican exposición o asociación positiva (mayor frecuencia del evento entre los expuestos). Si son menores de 1 indican asociación negativa o protección (la frecuencia del evento es mayor entre los no expuestos.
(RR - OR)
ABSOLUTAS: Surgen de la diferencia (resta) de riesgos entre expuestos y no expuestos.
Si hay asociación causal, muestran cuántos casos son atribuibles (se deben) a
la exposición en estudio entre los expuestos. (RA)
1) Unos investigadores realizaron un estudio de casos y controles para evaluar la asociación entre diabetes con mortalidad postoperatoria a 30 días en cirugías vasculares de miembros inferiores.
Fallecidos No fallecidos
Diabetes 812 593 1.405
No Diabetes 260 479 739
1.072 1.072 2.144

Calcule la medida de asociación que corresponda y escriba su interpretación en el contexto del estudio.
En un estudio de cohorte se evaluó la incidencia de eventos de síntomas gripales luego de una campaña de vacunación al personal de salud en una institución. Se realizó el seguimiento de vacunados y no vacunados. Obtenga la medida de asociación que corresponda e interprétela.
Síntomas gripales Si Síntomas gripales No
Vacuna Si 8 246 254
Vacuna No 21 281 302
29 527 556
Full transcript