Tipos de variables. Tipos de variables. Tipos de variables. Tipos de variables. Riesgo. Tipos de variables. Según el tipo de medición pueden ser:

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1 Tipos de variables Tipos de variables Según el tipo de medición pueden ser: Cualitativas. Cuantitativas. Cualitativas: se expresan en categorías (=categóricas) Ordinales: categorías susceptibles de ser ordenadas. Nominales: categorías sin orden natural. Las variables cualitativas con dos posibilidades se denominan dicotómicas. Tipos de variables Tipos de variables Cuantitativas: pueden expresarse como una cantidad. Discretas: no pueden tomar todos valores posibles. Con una variable categórica se indica a qué grupo o categoría pertenece una observación. Se pueden calcular frecuencias absolutas y relativas. Continuas: pueden tomar cualquier valor. Con una variable cuantitativa se dispone de valores numéricos con los que se pueden realizar operaciones aritméticas. Tipos de variables Según la relación que guardan unas con otras, las variables se clasifican en Independientes. Dependientes. El efecto (outcome), habitualmente una enfermedad o un evento, es la variable dependiente. Los factores que determinan la aparición de un efecto son las variables independientes. La variables independientes no son necesariamente causas. Posibilidad de que una persona expuesta a un determinado factor desarrolle una enfermedad o un evento. Un factor de riesgo predice la aparición de una enfermedad o un evento. Un factor de riesgo puede ser causa o marcador del efecto al que se asocia. 1

2 Dosis de exposición Relación exposición - efecto Expuesto Dosis actual de exposición Dosis máxima de exposición Incidence rate I(x1) = α + β1x1 Dosis acumulada Años de exposición Años desde el primer contacto 0 Cumulative exposure Relación exposición - efecto Dosis de exposición Incidence rate I(x1) = exp(α + β1x1) Expuesto Dosis actual de exposición variable cualitativa variable cuantitativa Dosis máxima de exposición Dosis acumulada Años de exposición 0 Cumulative exposure Años desde el primer contacto Dosis de exposición Expuesto Dosis actual de exposición Dosis máxima de exposición Dosis acumulada Años de exposición variable dicotómica variable cuantitativa En humanos los factores de riesgo no pueden aplicarse deliberadamente, por lo que los estudios experimentales no son posibles. Los estudios de factores de riesgo son Años desde el primer contacto observacionales con diseño de cohorte. 2

3 En una cohorte superviviente los sujetos son reclutados en momentos diversos del inicio de su enfermedad, más que en el principio de la misma, como corresponde a un verdadero estudio de cohorte (sesgo de supervivencia) En el punto basal o momento 0 de un estudio de cohorte nadie a sufrido el efecto que se quiere identificar, pero todos los participantes pueden sufrirlo. Si el abandono tiene relación con el efecto buscado, una cohorte con pérdida de participantes en el seguimiento estará sesgada. En que situaciones las pérdidas de una cohorte no determinarán sesgo? Cambio de domicilio Se asume que el cambio de domicilio en la mayoría de ocasiones no está relacionado con la salud. Pero puede estar determinado por motivos Sesgo de supervivencia Sesgo de migración Sesgo de medición: mayor identificación efecto en un grupo que en otro económicos o de salud ambiental 3

4 Corrección de sesgos Randomización: Cada sujeto tiene iguales posibilidades de ser expuesto o no expuesto. Efecto infrecuente = número sujetos cohorte elevado. Restricción: Inclusión únicamente de sujetos de características predeterminadas para reducir variabilidad. Apareamiento: Por cada sujeto en grupo expuesto incluir un sujeto de similares características en grupo control. Estratificación: Subanálisis por categorías predeterminadas. Estandarización: Corrección resultados en cada grupo asumiendo que las proporciones de sujetos de determinadas características en cada grupo es la No es útil para enfermedades poco habituales. Único método para establecer incidencia = riesgo absoluto. Puede examinar relación entre exposición y varios efectos. misma. Períodos de inducción y de latencia Relevancia del tiempo de exposicíón Induction period Exposure Time Disease induced Latency period Case identified Efecto de vapores tóxicos Sobre población sana a alta concentración Efecto minutos después de exposición Sobre asmáticos Efecto en días Sobre población susceptible desarrollar cancer de pulmón >10 años Los expuestos pueden ser distintos de los no expuestos 4

5 Cohorte Grupo expuesto Cohorte Grupo expuesto Grupo no expuesto atribuible: absoluto = incidencia = nº casos/nº expuestos Muerte anual por cáncer pulmón en fumadores = 0,96/1000 incidencia atribuible a la exposición I expuestos I no expuestos relativo: riesgo en expuestos respecto no expuestos I expuestos / I no expuestos Cohorte Grupo expuesto Grupo no expuesto Cohorte Grupo expuesto Grupo no expuesto Muerte anual por cáncer de pulmón = 0,56/1000 atribuible (anual): I expuestos I no expuestos Prevalencia de tabaquismo = 56% 0,96/1000-0,07/1000 = 0,89/1000 Muerte anual por cáncer pulmón en fumadores = 0,96/1000 relativo : I expuestos / I no expuestos Muerte anual por cáncer pulmón en no fumadores = 0,07/1000 0,96/1000 / 0,07/1000 = 0,96/0,07 = 13,7 Cohorte Grupo expuesto Grupo no expuesto anual atribuible poblacional (population attributable risk): incidencia enfermedad en población atribuible al factor de riesgo atribuible x prevalencia exposición Fracción atribuible poblacional (population attributable fraction): Muerte anual por cáncer de pulmón (anual) = 0,56/1000 Prevalencia de tabaquismo = 56% Muerte cáncer pulmón fumadores (anual) = 0,96/1000 fracción de enfermedad en población atribuible al factor de riesgo Muerte cáncer pulmón en no fumadores (anual) = 0,07/1000 atribuible poblacional / incidencia en población atribuible= 0,89/1000 5

6 anual atribuible poblacional (population attributable risk): En enfermedades de baja incidencia, un riesgo relativo atribuible x prevalencia exposición 0,89/1000 x 0,56 = 0,50/1000 Fracción atribuible poblacional (population attributable fraction): atribuible poblacional / incidencia en población 0,50/1000 / 0,56/1000 = 0, ,56 = 0.89 elevado puede implicar un riesgo absoluto muy escaso. RIESGO RELATIVO = 2 0,96/0,07=13,7 incidencia expuestos 96/ ,0096/0,0007=13,7 incidencia expuestos <1/ Un riesgo débil pero muy prevalente puede causar más enfermedad que un riesgo elevado poco prevalente. El grupo expuesto será comparable al control? La información sobre la enfermedad será similar ambos grupos? Cuál será la duración estimada de los períodos de inducción y de la latencia? La exposición podrá modificarse a lo largo del tiempo? Pueden producirse pérdidas selectivas en el seguimiento? 6

7 El estudio fue iniciado en 1949 para identificar factores de riesgo de enfermedad coronaria sujetos de, un pueblo de habitantes cercano de Boston, entre los 30 y los 59 años, fueron examinados en un punto basal y reexaminados cada dos años. Efecto: Miocardiopatía isquémica. Dawber TR, Meadors GF, Moore FE Jr. Epidemiological approaches to heart disease: The Study. Am J Public Health Nations Health 1951; 41: Dawber TR, Moore FE, Mann GV. Coronary heart disease in the Study. Am J Public Health Nations Health 1957; 47:

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9 Grupo riesgo Cohorte Grupo expuesto Grupo no expuesto atribuible a la hipertensión arterial (cuatrianual): absoluto = incidencia = nº casos/nº expuestos (riesgo) I expuestos I no expuestos 74/ /1000 = 48/1000 Incidencia en hipertensos = 40/541 = 74/1000 relativo de la hipertensión arterial: I expuestos / I no expuestos 74/1000 / 26/1000 = 2,8 9

10 Pronóstico Prevención Para el riesgo enfermedad. el efecto es el inicio de una Prevención primaria: Impide que un determinado efecto aparezca. Prevención secundaria: Identifica el efecto Para el pronóstico el efecto puede ser una o más consecuencias de la enfermedad. (enfermedad) en fase inicial cuando aún es asintomática. Cribaje / Screening El pronóstico describe efectos frecuentes. Prevención terciaria: Previene el empeoramiento de una enfermedad ya manifiesta. Prevención Prevención - Cribaje Qué cribar? Únicamente enfermedades que amenazan la vida o la salud. Únicamente enfermedades con tratamiento. Enfermedades frecuentes Las enfermedades infrecuentes se identificarán muy poco (afectan a muy pocos sujetos), y, si la prueba utilizada tiene una proporción significativa de resultados falso positivo, el resultado del cribaje puede suministrar más falsos positivos que casos de enfermedad. 10

11 Prevención - Cribaje Prevención La prueba identifica todos los casos de enfermedad pero da un resultado falso positivo en un 5% de los sujetos sin enfermedad. La prevalencia de la enfermedad es del 1%. Al aplicar la prueba en una población en 100 sujetos, se obtendrá un resultado positivo en el enfermo y en 5 sujetos sanos. El poder predictivo positivo de la prueba de cribaje es muy bajo. Aplicar pruebas de cribaje únicamente en subgrupos con alta prevalencia de la enfermedad Prevención Prevención Neoplasia de mama 11