TEMA 1: CONCEPTOS GENERALES

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1 EPIDEMIOLOGÍA TEMA 1: CONCEPTOS GENERALES TEMA 2: CAUSALIDAD 1. Criterios de causalidad 2. Modelos de causalidad TEMA 3: MEDIDAS DE FRECUENCIA 1. Cocientes utilizados en epidemiología 2. Incidencia y prevalencia TEMA 4: MEDIDAS DE ASOCIACIÓN. MEDIDAS DE IMPACTO. 1. Medidas de asociación 2. Medidas de impacto potencial TEMA 5: DISEÑO DE ESTUDIOS 1. Tipos de muestreo 2. Clasificación del estudio 2.1. Descriptivos o analíticos 2.2. Transversales o longitudinales 2.3. Hacia adelante o hacia atrás 2.4. Prospectivo o retrospectivo 2.5. Individual o poblacional 2.6. Observacionales o experimentales 3. Estudios descriptivos 4. Estudios analíticos 5. Revisiones sistemáticas y metaanálisis TEMA 6: ERRORES EN LA ESTIMACIÓN DE LAS MEDIDAS DE ASOCIACIÓN 1. Sesgos de selección 2. Sesgos de información TEMA 7: CONFUSIÓN E INTERACCIÓN 1. Confusión 2. Interacción TEMA 8: PRUEBAS DIAGNÓSTICAS 1. Reproducibilidad 2. Variables 2.1. Internas 2.2. Externas 1

2 TEMA 1: CONCEPTOS GENERALES La salud pública va asociada a la prevención, aunque también a la promoción de la salud (restablecer la salud). El objetivo es proteger, promover y restaurar la salud de la población. Es una disciplina con un enfoque fundamentalmente preventivo. Es multidisciplinar : trabajan médicos, farmacéuticos, filósofos, estadísticos, psicopedagogos, economista, etc. De todos ellos, el farmacéutico debe ser una parte esencial por la tarea que desempeña en la prevención de las enfermedades y la promoción de la salud. La política y la salud pública están relacionadas. En la salud pública se estudian las poblaciones, de forma estructurada. Qué preguntas responde la epidemiología?: El nuevo tratamiento es más efectivo? debe el gobierno introducir esta nueva vacuna en el calendario vacunal? se debe hacer un test diagnóstico de VIH a toda la población? el móvil causa cáncer? el cannabis aumenta el riesgo de psicosis? La epidemiología empezó con John Snow y el cólera (que se transmite por el agua). John detectó que había más casos de los esperados de cólera y empezó a responder preguntas simples como: dónde? cuando?, como?, por qué? y cómo podemos prevenirlo?. Se vio que la mayor incidencia de casos se daba cuando había agua contaminada cerca (incidencia relacionada con fuentes de agua). Se sabía que la causa era el agua porque en el momento que cerraron las fuentes dejaron de haber casos. Aquí vemos como aunque no sepamos el agente infeccioso, podemos evitar o prevenir la enfermedad. El método epidemiológico se compone de varias partes: Diagnóstico de una epidemia Distribución espacial de los casos (el VIH se da con mayor incidencia en áfrica subsahariana). Distribución cronológica de casos. Encuesta Analizar todos los datos que se recogen. Establecer la causa de la enfermedad. Todas las encuestas (en el caso de VIH, nº de parejas sexuales que tiene, por ejemplo) nos sirven para llegar a la causa. 2

3 Una vez establecida la causa tenemos que dar recomendaciones (para la gripe, lavarse las manos). La epidemiología incluye el concepto de: enfermedad infecciosa, causa y circunstancia (determinados factores que nos llevan a la causa de la enfermedad). Por tanto, la epidemiología es un método de razonamiento que estudia, en las poblaciones humanas, la dinámica de la salud-enfermedad, los factores que influyen en ella, así como los métodos de intervención diagnóstico-terapéuticos. Los criterios epidemiológicos nos sirven para definir la causa de la enfermedad. Las ciencias clínicas están centradas en la persona: por ejemplo cómo diagnosticar una infección a través de un hemocultivo?. La salud pública no se centra en la persona sino en las poblaciones (observa a la población). En salud pública se dan recomendaciones (seguir tales consejos a través de TV, internet en función del grado de desarrollo del país). 3

4 TEMA 2: CAUSALIDAD Si una persona tiene alergia, ésta se puede deber a que un alimento le ha sentado mal, o a que, casualmente, ese día ha tomado un medicamento (por ejemplo). Por eso, hay que distinguir entre causalidad y casualidad. A continuación vamos a ver una tabla 2x2 (las veremos hasta en la sopa). En la tabla ponemos la exposición (que es a lo que hemos estado expuestos, puede ser un medicamento, un alimento, etc) y el desenlace, que es el efecto que produce la exposición (he tenido o no he tenido alergia?). Efecto (desenlace) si no Expuestos a b No expuestos c d La exposición puede ser un medicamento, un agente infeccioso, alimento. Se estudia si puede estar asociada a un desenlace. Ej: haber comido frutos secos está asociado a tener una alergia?; consumo de nueces está asociado a problemas dermatológicos? consumo del cannabis está asociado a psicosis?; ver fútbol está asociado a infarto? Siempre tenemos que decir cuál es la exposición y cuál es el desenlace. Aunque no siempre es fácil identificarlos correctamente. En epidemiología hay dos variables : dependiente e independiente. La variable independiente sería el cannabis ( exposición ); mientras que la psicosis (desenlace) sería la dependiente. ( DE senlace - DE pendiente). Si vamos a valorar si la dieta está asociada a HTA; entonces la dieta es la variable independiente y la HTA es la variable dependiente. En función del estudio que hagamos, lo que en un estudio podría ser variable dependiente, en otro podría ser independiente. En el caso anterior decíamos que la dieta puede producir HTA. Pero si hacemos otro estudio en el que medimos si la HTA puede producir infarto, entonces la HTA ya no es variable dependiente sino variable independiente. Hay que distinguir entre dos conceptos: asociación y causalidad. Si ver muchas horas de TV está asociado con mayor riesgo de obesidad, puede que esté asociado y que 4

5 sea la causa pero no tiene porqué ser así. Algo puede estar asociado a otra cosa, pero no tiene porqué ser la causa. Por ejemplo, las manchas amarillas de los dedos pueden estar asociadas al cáncer de pulmón, pero tener los dedos amarillos no es la causa de tener cáncer de pulmón. Sin embargo, hay manchas más frecuentes en personas con cáncer (la clave es la frecuencia). Aquí hay una asociación no causal (está asociado, pero no es causa de) Podemos decir que el tabaco produce cáncer de pulmón. Aquí tenemos una asociación (porque el tabaco se asocia a cáncer de pulmón) causal (el tabaco produce cáncer de pulmón). La CAUSA de un efecto se define como una condición, característica o suceso que desempeña un papel ESENCIAL en la aparición de dicho efecto. Si no sabemos en concreto la causa, podemos hablar de FACTORES DE RIESGO, que no quieren decir que sean la única causa que produzca X enfermedad, sino que tener un factor de riesgo aumenta la probabilidad de tener la enfermedad, pero no tiene porqué ser causa de la misma. El factor de riesgo se define como un aspecto del comportamiento personal o del estilo de vida, una exposición ambiental, o una característica innata que, según la evidencia epidemiológica, se considera ASOCIADO con unas condiciones relacionadas con la falta de salud y cuya prevención se considera importante. 1. Criterios de causalidad Para demostrar que una exposición es causa, hay que cumplir unos criterios. Los 9 criterios (muy importantes) de causalidad de Bradford Hill son: 1. Secuencia temporal ( imprescindible, se tiene que cumplir sí o sí): la secuencia temporal es que podamos asegurar que la causa es previa al efecto (primero la causa, y luego el efecto). En relación con la TV-obesidad: pasamos una encuesta con nº de horas de TV a la semana, IMC, peso, etc, Cómo sabemos si la TV nos ha llevado a obesidad o la obesidad nos ha llevado a ver más TV?. Ej: la atorvastatina puede causar pesadillas? La exposición es la atorvastatina y las pesadillas son el desenlace. Cómo sabemos si la atorvastatina produce pesadillas o son las pesadillas las que llevan a tomar atorvastatina? Pues viendo la secuencia temporal: la atorvastatina es PREVIA a la aparición de pesadillas. Ej2: la gabapentina (exposición) puede causar problemas visuales (desenlace) cierto, 9 meses después de empezar a tomar gabapentina empezaron a aparecer problemas visuales (por tanto la gabapentina es la causa). 5

6 2. Fuerza de la asociación : tener de 2-5 parejas sexuales aumenta el riesgo de tener VIH en 2.5 veces. Tener > 5 parejas sexuales multiplica el riesgo por infección de VIH 3.4 veces (es proporcional). Esto nos dice que más parejas sexuales multiplica el riesgo de causa (hay una fuerza de asociación). La frecuencia de cáncer de pulmón en fumadores es 100, la frecuencia de cáncer de pulmón en no fumadores es 20, el cociente 100/20 es 5. Un 5 es una fuerza de asociación muy grande (elevada magnitud del efecto ). A mayor magnitud, más apoya la causalidad. Si el cociente es cercano a uno, no hay gran magnitud. La fuerza de asociación no es el valor p. 3. Gradiente : es que a más dosis se ve más fuerza en la asociación. Es el efecto dosis-respuesta. En el caso de: el teléfono produce tumor cerebral?: valoramos secuencia temporal, fuerza de asociación... y gradiente vemos si aumentando el uso de del teléfono, aumenta la probabilidad de tener tumor. Ej2: a mayor consumo de cannabis, mayor riesgo de síntomas psicóticos. 4. Consistencia o concordancia : es la coincidencia con resultados de otros estudios (otras poblaciones). Significa que los mismos datos que hemos encontrado en un estudio (hablar por teléfono está asociado con tumor cerebral) los hemos encontrado en otros estudios de otros lugares (nuestros datos coinciden con los que han encontrado otros autores). Si no coinciden, los datos no son consistentes. Cuantos más investigadores lleguen a la misma conclusión más se apoya la causa. 5. Plausibilidad biológica : esto quiere decir que la causa que sea tiene una explicación biológica. Ej: yogur se asocia a menor ganancia de peso. Esto es biológicamente plausible? Tendríamos que pensar en mecanismos biológicos que nos lo expliquen, por ejemplo, existen microorganismos que contribuyen al metabolismo de los lípidos y esto ayuda a no ganar tanto peso. Ej2: atorvastatina causa pesadillas? Las pesadillas podrían ser un efecto directo de la atorvastatina sobre el SNC y el mecanismo puede ser farmacocinético a través de la enzima CYP3A4. 6. Evidencia experimental : qué estudios experimentales hay? con qué se ha hecho experimentos? (animales, humanos ensayos clínicos). La evidencia experimental es un criterio muy importante para poder hablar de causalidad. En este caso, nosotros damos yogures y vemos si aparecen casos de obesidad o no. Con lo que veíamos del cólera: experimentalmente veíamos que si cerrábamos la fuente (la causa) disminuían los casos de cólera. La evidencia experimental es la prueba más sólida de causalidad ya que podemos observar que si eliminamos la causa, eliminamos la enfermedad. 7. Coherencia : no se puede contradecir la historia natural de la enfermedad (la nicotina produce cáncer, esto es así). 6

7 8. Analogía : Ej: atorvastatina causa pesadillas? Si sabemos que la simvastatina (análoga) produce pesadillas, entonces podemos decir que la atorvastatina también produce. Una exposición similar apoya la causa. 9. Especificidad : el casco de la bici es causa de menor probabilidad de accidentes y lesiones de cabeza. Podemos decir que la exposición está asociada específicamente a lesiones de cabeza (esto sería especificidad de desenlace ). La especificidad de exposición sería que el cáncer de cervix sea característico del papiloma humano. 2. Modelos de causalidad A lo largo de la historia se han desarrollado distintos modelos de causalidad. Ahora sabemos que el cáncer de cuello de útero está causado por el vírus del papiloma humano pero no basta con que solo esté el virus, sino que tiene que haber otros factores de riesgo: mujer, fumadora, que use anticonceptivos orales, etc. El primer modelo es el determinista : dice que una cosa solo puede causar un efecto. Una exposición está asociada con un determinado desenlace y este desenlace está asociado con esa causa. Hoy en día sabemos que esto no es verdad. El segundo modelo es el multicausal : el yogur puede estar asociado con la obesidad, pero también influye ejercicio físico, consumo de grasas, etc. No hay una única causa del desenlace. El último modelo es el modelo determinista modificado de Rothman : dice que una enfermedad puede estar causada por distintos mecanismos. El cáncer de cérvix se puede dar en personas con diferentes cosas, y si se juntan todas se desarrolla la enfermedad. Tipos de causa Decimos que los mecanismos que producen el cáncer son causa SUFICIENTE, es decir, un conjunto de condiciones mínimas que (cuando se dan todas ellas: A+B+C+D...) inevitablemente producen la enfermedad. El virus del papiloma humano es causa necesaria, pero no suficiente para producir cáncer de cérvix. Hay que distinguir entre diferentes causas, la suficiente ya la hemos visto. Otra causa es la NECESARIA, que es la causa componente que tiene que estar presente en todas las causas suficientes. En caso del cáncer de cérvix, en todos los casos hay infección por el virus de papiloma humano, que se transmite por vía sexual, y es una causa necesaria (para que haya cáncer de cérvix tiene que haber infección por virus del papiloma humano y por eso es causa necesaria y no suficiente). 7

8 Resumen: la causa suficiente es el conjunto de factores que tienen que estar presentes para que se de la enfermedad. Cuando todos esos factores se dan (en un tiempo X), aparece la enfermedad (es suficiente para que aparezca). La causa COMPONENTE es cada uno de los factores que produce la enfermedad. La causa necesaria es cada una de esas causas componentes que tiene que estar para que se de la enfermedad. Una causa componente puede formar parte de más de una causa suficiente para el mismo efecto. Si una causa componente forma parte de todas las causas suficientes de un efecto, se le denomina causa necesaria. Frecuentemente desconocemos la mayoría de las causas componentes de una causa suficiente. Preguntas: Cuando los resultados de un estudio concuerdan con los de otro autor en otro país, hablamos de...: consistencia. Cuando se afirma que el virus del papiloma humano es causa necesaria pero no suficiente para que se desarrolle el cáncer de cérvix, es falso que: el VPH no tiene que estar presente en todas las causas suficientes de la enfermedad. Cuál de las siguientes afirmaciones se refiere a una causa necesaria de enfermedad? Es una causa componente que está presente en todas las causas suficientes de esa enfermedad. La relación entre la ingesta elevada de sal y la presencia de HTA es probablemente: ni suficiente ni necesaria. 8

9 Las medidas de frecuencia las utilizamos para valorar lo común de un fenómeno. Las medidas de asociación, permiten estimar la magnitud de la relación entre la exposición y el desenlace. Las medidas de impacto potencial nos permiten estimar cuál es la carga de enfermedad atribuible a un factor y cual sería el beneficio de las acciones de salud pública dirigidas a controlar o eliminar la exposición. TEMA 3: MEDIDAS DE FRECUENCIA La gripe común causa entre y afectados cada invierno. Es frecuente o no? Depende del total de habitantes. Si hay personas: / es un 5% de incidencia, mientras que si hay : / es un 15%. Las medidas pueden ser absolutas o relativas. Las absolutas tienen un denominador desconocido y la interpretación depende del tamaño muestral (Ej: afectados). Las medidas relativas se expresan en porcentaje y su interpretación es independiente del tamaño muestral (Ej: 5%). 1. Cocientes utilizados en epidemiología 1. Proporciones : una proporción es una división. El numerador está incluido en el denominador. Ej: 300 varones, 200 mujeres. La proporción de varones será 300/500 = 0.6 (60%). No hay unidades y va de entre 0-1 o de 0 a 100 en función de si se expresa en porcentaje o no. 2. Razón : el numerador no está contenido en el denominado r. Razón de masculinidad = 300/200 = 1,5. No hay unidades. 3. ODDS : es un tipo de razón (A/B) pero lo específico es que el denominador (B) es el complementario del numerador. El numerador es la probabilidad de que ocurra algo, por ejemplo, de estar enfermo; y el denominador sería el suceso complementario, es decir, no estar enfermo. Ej: tenemos un hospital con 200 trabajadores, de esos, 150 se vacunan de la hepatitis y los otros 50 no. La ODDS de estar vacunado sería 150/50 = 3. Una ODDS de 3 quiere decir que por cada no vacunado, hay 3 vacunados. La proporción de vacunados sería 150/200. Tenemos otro hospital de 300 trabajadores y 200 vacunados. La ODDS sería 200/100 = 2. Cómo sabemos si este hospital es más seguro que el anterior que tiene una ODDS 9

10 de 3? Es más seguro el que mayor ODDS tenga. Ej2: Odds de utilización de amoxicilina entre pacientes curados: 1.88 (por cada paciente curado y que no utiliza amoxicilina, hay 1.88 que sí la utilizan). Odds de utilización de amoxicilina entre pacientes que no se curan: Es mayor en los que se curan y por tanto la amoxicilina es la responsable de que se curen. Dividimos 1.88 entre 1.25 y vemos que da mayor que 1 (es mejor). Si diese 1 justo, quiere decir que la amoxicilina no es la responsable de la curación. Podemos pasar de proporción a ODDS. Ej: 200 personas deberían haberse vacunado pero sólo se vacunaron 150. qué porcentaje está vacunado? 150/200. Si vemos el ODDS: 150/50 = 3. Para pasar: ODDS = p/(1-p) p = ODDS/(1+ODDS) 4. Tasas : la tasa es una proporción en la que está la variable tiempo. La fórmula es enfermos/(enfermos + no enfermos) tiempo. Aquí analizamos la velocidad de enfermado. Las unidades son en 1/t. Ej: tasa de infarto es 0.08 años -1, esto quiere decir que hay 8 infartos por cada 100 habitantes al año. Se prueban 2 antibióticos (A y B) en dos grupos de pacientes. En el grupo A y en el B, a los 10 días, se han curado el mismo número de pacientes (3 pacientes se curan al final del estudio). Pero vemos que en el tratamiento A, los pacientes se curan al cuarto día (mucho más rápido que en el tratamiento B) y esto solo se puede ver si se calcula la tasa. 2. Incidencia y prevalencia La i N cidencia es el número de casos N uevos. Empezamos con la INCIDENCIA. Existen dos tipos de incidencia: la acumulada (%) y la tasa de incidencia o densidad de incidencia (t -1 ). La incidencia acumulada (IA) es el riesgo o probabilidad individual de enfermar. Es el número de casos nuevos durante un periodo determinado entre el número de sujetos susceptibles al inicio de ese periodo. El numerador sería el riesgo y el denominador la probabilidad individual de enfermar. Medimos la probabilidad de enfermar entre la gente que puede enfermar. Si queremos medir la probabilidad de pincharse con una aguja del hospital, tendremos que coger la población que esté en el hospital y no en otro sitio. La IA se calcula sobre una cohorte y no se permite la entrada de nuevos 10

11 individuos al estudio. Para paliar esto, se puede calcular la densidad de incidencia. Las unidades son en %. La tasa o densidad de incidencia (DI) es el número de casos nuevos entre la suma de los tiempos en riesgo de cada individuo. El tiempo a riesgo es hasta que enfermas o hasta que se acaba el estudio. Esta tasa se utiliza cuando valoramos enfermedad o desenlaces en un tiempo determinado o cuando hay tiempos de seguimientos muy distintos (también se llama poblaciones dinámicas). Ej: el desenlace es infectarse por VIH. Una paciente se infectó a los 35 meses, 2 se infectaron a los 3 meses, otra a los 15 meses. En el numerador pondríamos el nº de infecciones por VIH y en el denominador pondriamos (1 35)+(2 3 meses )+(1 15 meses )...etc. A mayor tasa, mayor velocidad de enfermado. No depende del tiempo de seguimiento. Las unidades son t -1 Sobre la PREVALENCIA : La PRE valencia es el número de casos PRE sentes. Los casos presentes son los que se han infectado en un año más los que se habían infectado años anteriores (casos nuevos + casos antiguos). La prevalencia de periodo es el número de casos presentes en el periodo

12 entre la población total en la mitad del intervalo Las unidades son en %. La prevalencia de punto es el número de casos presentes en un momento dado entre el número de casos totales. Las unidades son en %. Existe relación entre prevalencia e incidencia? Depende (de la enfermedad: si es mortal, etc. Si es mortal la prevalencia baja). Ej: sida en los años 80, había muchos casos nuevos pero también muchas muertes y por eso la prevalencia no era tan alta como la incidencia. En el caso de la diabetes, la incidencia es baja pero la prevalencia es muy alta (porque no se cura -pero tampoco es que sea letal-). La prevalencia puede aumentar si: Aumenta el numerador: la enfermedad es crónica, si se prolonga la vida, inmigración de casos, mejora el diagnóstico. Disminuye el denominador: si hay muerte o emigración de personas sansa. Puede disminuir la prevalencia si: Disminuye el numerador: cuando la enfermedad es aguda, si mejora el tratamiento, si hay emigración Aumenta el denominador: si hay inmigración de personas sanas La prevalencia se utiliza cuando la enfermedad no tiene un inicio claro: enfermedades psicológicas, malformaciones congénitas (síndrome de down), etc Seminario 1 (causalidad y frecuencia) Repaso: en epidemiología valoramos asociamos entre exposiciones y desenlaces. Decimos que, que haya asociación no tiene porqué ser causal. Para que sea causa debe cumplir los criterios de causalidad: secuencia temporal (que siempre debe cumplirse se debe demostrar que la exposición es anterior al desenlace), la fuerza de asociación (debe ser distinto de 1), el gradiente o efecto dosis respuesta (a más exposición, va cambiando gradualmente la magnitud de la asociación), consistencia (mis resultados son consistentes con otros estudios), plausibilidad biológica (hay un mecanismo que explique la asociación que estamos tratando de explicar?), evidencia experimental, especificidad (cáncer de cérvix aparece cuando hay infec en la mujer por el VPH tipo 16 o 18 <- estos en concreto), coherencia (no debe contradecir lo que ya se sabe), analogía. La exposición es el cannabis y el desenlace la psicosis. Exposure to cannabis during adolescence and young adulthood increases the risk of psychotic symptoms later in life secuencia temporal 12

13 our results confirm those from three previous studies that showed that exposure to cannabis plays a part not only in the expression of psychotic disorder but also in the emergence of less severe psychotic experiences concordancia findings from earlier research suggest biological plausibility, involving the endocannabinoid CB1 receptor system in close interaction with the dopamine neurotransmitter system plausibilidad biológica. delta-9-tetrahydrocannabinol increases presynaptic dopamine efflux and utilisation in the prefrontal cortex in rats evidencia experimental Tabla con odds ratio y frecuencia de consumo de cannabis gradiente (la frecuencia de aparición de síntomas cuando se consume frente a cuando no se consume es superior a 1 y va aumentando a medida que aumenta la dosis de cannabis) y fuerza de la asociación (a más dosis aumenta el riesgo de desarrollar psicosis). 13

14 (tarde) TEMA 4: MEDIDAS DE ASOCIACIÓN. MEDIDAS DE IMPACTO. 1. Medidas de asociación Las medidas de asociación valoran si la exposición es la causa del desenlace. Las medidas de asociación son medidas relativas, que comparan la la población expuesta (por ejemplo, los fumadores) con la no expuesta (los no fumadores). Las medidas de asociación comparan dos medidas de frecuencia, si las medidas se basan en el cociente, se denominan medidas de asociación; mientras que si se basan en una diferencia (resta) se denominan medidas de impacto. Hay varios tipos de medidas de asociación (estudiamos 4): razón de incidencias, razón de prevalencias, razón de densidades de incidencia y ODDS ratio. Como se puede observar, todas las medidas de asociación son razones (un cociente en el que el denominador no incluye al numerador). 1. La primera que vemos es la razón de incidencias o RIESGO RELATIVO (súper importante). El riesgo relativo de cáncer de pulmón se sitúa entre 10 y 25 para fumadores activos. Cómo se interpreta esto? Quiere decir que es entre 10 y 25 veces más frecuente, es decir, la incidencia de cáncer de pulmón en expuestos es 25 veces mayor que en los no expuestos. La fórmula del riesgo relativo es: RR = incidencia en expuestos / incidencia en no expuestos. Si el RR es 1 sabemos que no hay asociación. Si RR es mayor a 1 quiere decir que es una exposición de riesgo. Si es i nferior a 1 quiere decir que la exposición es protectora. Cálculo del riesgo relativo Hacemos una tabla 2x2 síntoma síntoma Consumo cannabis si no total Ninguno veces/semana

15 Si calculamos la RR (17/57)/(342/2117) = El riesgo de desarrollar síntomas psicóticos se multiplica por La RAZÓN DE PREVALENCIAS o RP, expresa cuántas veces mayor es la prevalencia en personas expuestas en comparación con personas no expuestas. Es la razón entre la prevalencia en expuestos y la prevalencia en no expuestos. En esta medida de asociación no hay temporalidad y no vale para determinar la causa (sólo para decir que hay asociación). Se utiliza en estudios transversales. 3. La RAZÓN DE DENSIDAD DE INCIDENCIA o RDI es la razón entre la densidad de incidencia en expuestos y la densidad de incidencia en no expuestos. Lo que diferencia la incidencia de la densidad de incidencia es el tiempo. La RDI expresa cuántas veces más rápidamente ocurre el desenlace en personas expuestas en comparación con las no expuestas al mismo factor de riesgo (no se interpreta de forma individual). En el tratamiento del cáncer todos se mueren y si medimos la incidencia en un tiempo alto entre diferentes fármacos, al final son todos iguales. Pero si vemos la velocidad de enfermado, con la RDI saldrán diferentes. Ej: las universitarias se infectan por el VPH con una rapidez 8.88 veces mayor si tienen relaciones con más de una pareja que las que no cambian de pareja. 4. ODDS ratio. Un odds ratio se interpreta igual que un riesgo relativo. Estudiamos el consumo de alcohol en pacientes con migraña (1.88) y en pacientes sin migraña (1.25). Por cada paciente con migraña que no consume alcohol, hay 1.88 que sí consumen. Por cada paciente sin migraña que no consume alcohol, hay 1.25 que sí consumen. El cociente del producto de las diagonales (producto cruzado) permite calcular rápidamente el odds ratio. El RR es más intuitivo que el OR pero el RR no se puede estudiar en todos los diseños de estudio (por ejemplo en un casos y controles). Si el riesgo es bajo, el RR y la OR son parecidos. El OR siempre está más alejado de 1 que el RR. El OR se calcula en estudios de casos y controles. 2. Medidas de impacto potencial Las medidas de impacto potencial nos permiten estimar cuál es la carga de enfermedad atribuible a un factor y cual sería el beneficio de las acciones de salud pública dirigidas a controlar o eliminar la exposición. 1. El INCREMENTO RELATIVO DEL RIESGO (IRR) : es la medida de impacto más sencilla. Lo único que hay que hacer es quitarle la unidad al riesgo relativo: RR - 1. Es 15

16 otra manera de medir el RR. Si un RR es de de 1.5 y calculamos el incremento relativo de riesgo nos daría 50% (que el RR sea de 1.5 significa que el riesgo aumenta en un 50%). Si el RR es inferior a uno (factor protector) lo que se hace es 1 - RR, al resultado se le llama reducción del riesgo relativo. qué parte de la incidencia en fumadores se debe precisamente al hecho de fumar? si de los que fuman, la mitad desarrollan cáncer (incidencia 0.5) y de los que no fuman solo adquieren cáncer 2 (2/100). El RR será 50/2 = 25 (el que fume, tendrá 25 veces más riesgo que el que no fuma). 2. RIESGO ATRIBUIBLE A LA EXPOSICIÓN (RAE). Si restamos la Incidencia en expuestos menos la incidencia en no expuestos nos queda el riesgo atribuible a la exposición: 50/100-2/100 = Este riesgo es el que se atribuye a la exposición (RAE). El 48% del riesgo se debe al tabaco: un 48% de los fumadores tendrán cáncer debido precisamente al tabaco. El riesgo atribuible en expuestos es una incidencia de enfermedad debida a la exposición. 3. FRACCIÓN ETIOLÓGICA EN EXPUESTOS (FEE). De 50 casos que hay, el 48% se debe al tabaco, dividimos para saber el porcentaje de los casos en fumadores (50) que se deben precisamente a fumar: 48/50 = 96%. Esta fracción es la fracción etiológica en expuestos (FEE). También se puede calcular como (RR-1)/RR. Resumen. hay dos tipos de medidas: las de asociación, cuya principal medida es el riesgo relativo, y la de impacto, cuya principal medida es el riesgo atribuible a exposición. 16

17 TEMA 5: DISEÑO DE ESTUDIOS En salud pública se estudia la dinámica de las enfermedades en las poblaciones. Pero no se puede estudiar a una población entera (a todos los individuos de la población). Lo que se hace es seleccionar muestras de una población. Un paso muy importante a la hora de realizar un estudio epidemiológico es seleccionar la muestra del estudio. Si vamos a realizar un estudio sobre los alumnos de la universidad, no cogemos a todos los alumnos, sino que cogemos a unos determinados: los que tienen mejores notas, los que tienen peores notas, los que el apellido empieza por A, etc. 1. Tipos de muestreo La selección de la muestra puede ser de diferentes formas. La ideal (la más representativa ) es la selección aleatoria (al azar). Otra forma es la selección sistemática, por ejemplo, los que tengan una determinada letra del apellido, los que tengan DNI impar, etc. No es tan representativa de la población. La muestra de conveniencia o capturada selecciona a un grupo concreto que te interese (graduados universitarios) La muestra agrupada selecciona por grupos de personas (clase de quinto de farmacia, etc). 2. Clasificación del estudio Los estudios pueden clasificarse en función de: la intención al realizar el estudio (descriptivos y analíticos), el seguimiento (transversales y longitudinales), sentido del análisis (hacia delante o hacia atrás), comienzo del estudio (prospectivos o retrospectivos), medición (individual o poblacional), asignación de la exposición (observacional o experimental) Descriptivos o analíticos En función de la intención, distinguimos descriptivos de analíticos. En el DESCRIPTIVO, el objetivo es describir el fenómeno que estamos observando. Estos estudios nos permiten describir un fenómeno y a partir de ahí lanzar una hipótesis. Nunca un estudio descriptivo nos va a permitir demostrar una causalidad (tendrá que cumplir el criterio de secuencia temporal). Normalmente, cuando hay un fenómeno extraño o nuevo, primero hacemos un estudio descriptivo (que son básicos y describen lo que esta pasando), que nos permite formular una hipótesis, que la 17

18 confirmaremos con estudios analíticos, que a su vez nos llevarán a nuevas hipótesis. Este ciclo es el ciclo de los estudios epidemiológicos. Dentro de los descriptivos tenemos: Un caso / Serie de casos clínicos : describen las características de un grupo de enfermos. Son estudios longitudinales (contienen información a lo largo del tiempo). Permiten generar nuevas hipótesis pero no presentan grupo control. Transversales o de prevalencia: estudian la relación entre un desenlace y una exposición en una momento concreto del tiempo (se miden simultáneamente). Son útiles para el estudio de enfermedades crónicas en la población. Son de duración mínima, bajo coste y fácil reproducibilidad. Sin embargo, no es útil para estudiar enfermedades raras y no nos permite conocer la secuencia temporal. Estudios ecológicos : pueden ser transversales o longitudinales. Son estudios en los que, a diferencia de los dos anteriores, se analiza a un grupo de individuos (ciudades, regiones) y no a un individuo concreto. Son útiles cuando no se pueden hacer mediciones de exposición individuales (contaminación del aire, ruidos...). La desventaja es que los datos son promedios de poblaciones y se usan medidas aproximadas de exposición y de enfermedad lo que limita el valor de los hallazgos. En 1980 con el brote de sida, lo primero que se hizo fue hacer un estudio descriptivo. Se vio que aparecía una neumonía causada por Pneumocystis carinii y que se daba en pacientes que abusaban de drogas o que eran homosexuales. Como vemos, el estudio que se hizo fue descriptivo, sólo describía lo que les pasaba. Luego se preguntaron: será que los que los que tienen los linfocitos bajos (debido a consumo de droga o prácticas homosexuales), tienen más riesgo de presentar neumonía? También dedujeron que las infecciones por P. carinii eran más frecuentes en varones homosexuales. Ventajas de los descriptivos: fáciles, rápidos y económicos, útiles para generar hipótesis y para la administración de recursos sanitarios. Después plantearon estudios ANALÍTICOS, que permitieron ver más clara la relación exposición-causa. En los estudios analíticos, sí que podemos llegar a demostrar la causalidad y además de describir el fenómeno, se intenta observar un fenómeno de causalidad. A diferencia de los descriptivos -en concreto el ecológico-, los analíticos son todos estudios individuales. Los estudios analíticos se clasifican en experimentales y observacionales. En los estudios experimentales es el investigador el que asigna la exposición (y hay aleatorización de la muestra ) mientras que en los observacionales el investigador se limita a observar qué es lo que sucede en un grupo de individuos, sin manipular el 18

19 estudio. Los estudios analíticos experimentales son: Ensayos clínicos aleatorizado s : es el estudio experimental más frecuente ya que ofrece la mejor evidencia posible de la relación causa-efecto. Estudio de campo : se valora la eficacia de una medida preventiva (el estudio se realiza sobre individuos sanos). Son más caros que los anteriores y requieren mayor número de individuos. Estudios cuasiexperimentales : en este caso no hay una asignación al azar (aleatorización). Los estudios analíticos observacionales son: Estudio de cohortes : se parte de un grupo de individuos expuestos al factor de riesgo y de otros, comparables en todo, pero que no están expuestos al factor de riesgo; y se estudia la incidencia de la enfermedad en ambas cohortes. El RR es la medida de asociación en los estudios de cohortes pero también se suele calcular la RAE y la FEE. Responde a la pregunta: Cuánto más frecuente es la enfermedad entre los expuestos respecto a los no expuestos?. Los estudios de cohortes son estudios longitudinales (de seguimiento) y pueden ser prospectivos o retrospectivos. Va de la exposición al desenlace. La posibilidad de sesgos es baja y sirven para estudios de exposiciones raras pero no para enfermedades raras ni de largo período de incubación (su coste es alto y son difícilmente reproducibles). Estudio de casos y controles : se parte de un grupo de individuos enfermos (casos) y de otro, comparables a ellos en todo, pero que no tienen la enfermedad (controles), se estudia su exposición en ambas. La OR es la medida de asociación calculada en estos estudios. El significado es idéntico a la RR pero no puede calcularse igual ay que en los estudios de casos y controles no se puede calcular la incidencia de la enfermedad. Estos estudios son longitudinales y retrospectivos : van del desenlace a la exposición. El estudio es barato, de corta duración e ideal para enfermedades raras y de largos períodos de inducción. No es bueno para comprobar hipótesis previas de causalidad y la probabilidad de sesgos es muy alta. Comparativa cohortes / casos y controles Características Cohortes Casos y controles enfermedades raras poco útil muy útil exposiciones raras muy útil poco útil 19

20 sesgos posibles pocos muchos nº de sujetos en estudio muchos pocos coste elevado bajo Duración larga corta Evidencia causal regular mala nº de exposiciones posibles a estudiar una varias Cuando planteamos una hipótesis, decimos que es estadísticamente significativa cuando el valor p es inferior a 0.05 (el resultado es estadísticamente significativo) Transversales o longitudinales Según el seguimiento en el tiempo se distinguen estudios transversales o longitudinales. El estudio TRANSVERSAL (también llamado de corte) es aquel en el que no hay seguimiento (es como sacar una foto). Ej: encuesta con nº de horas de estudio y estudiamos si aparece alguna enfermedad (por ejemplo, si aparece ansiedad). Recogemos la exposición y el desenlace. En este estudio no podemos demostrar qué ha ido antes y qué después, y además no hay seguimiento; se recoge todo a la vez (es como sacar una foto). No sabemos si las horas de estudio han llevado a la ansiedad o al revés (es evidente que al revés no puede ser, pero es un ejemplo sencillo para que se entienda). El estudio LONGITUDINAL es aquel en el que hay un seguimiento en el tiempo. Ej: pedimos IMC, a los 3 años volvemos a medirlo Hacia adelante o hacia atrás Según el sentido del análisis: puede ser hacia adelante (como los estudio de cohortes y ensayos clínicos) o hacia atrás (como el estudio de casos y controles) HACIA ATRÁS : si seleccionamos gente con el desenlace y sin el desenlace y les preguntamos por su exposición. Permite medir y comparar frecuencias de desenlace. Desenlace exposición HACIA ADELANTE : si seleccionamos gente con o sin exposición y les preguntamos por el desenlace. Exposición desenlace. 20

21 2.4. Prospectivo o retrospectivo Según el comienzo del estudio: si el estudio comienza y el efecto todavía no se ha producido, el estudio es PROSPECTIVO. Si cuando empieza el estudio, el desenlace ya se ha producido, el estudio es RETROSPECTIVO. Ej: para un estudio de cohortes prospectivo sería: coger a los varones con prácticas homosexuales y a los que no son homosexuales (ningún grupo tiene problemas de inmunodeficiencias), y se le sigue a los grupos en el tiempo para ver si desarrollan sida (esto sería un estudio prospectivo). Se ve que el riesgo de inmunodeficiencia es mucho mayor en homosexuales que en no homosexuales. También se podría coger a los pacientes con o sin sida y preguntarles si en el pasado tuvieron relaciones homosexuales (los que han tenido, tienen más probabilidad de tener sida) este ejemplo sería estudio de cohortes retrospectivo. Ej2: tenemos 2 grupos, uno que consume aceite de oliva y otro de girasol; y valoramos cuál grupo desarrolla obesidad a lo largo del tiempo (estudio de cohortes prospectivo). Un estudio de cohortes retrospectivo es aquel que cuando empieza el estudio, ya se ha producido el desenlace (hoy 9 de septiembre ya ha tenido lugar el efecto que busco), pero vamos a la historia clínica de los pacientes y vemos si hay gente, que desde el año 2000, haya tenido infección por Staphylococcus (o lo que sea) y gente que no haya tenido. A día de hoy vemos a lo largo del tiempo, quienes desarrollaron fractura de cadera (a causa de la infección) y quién no. Como se puede observar, se escoge por desenlace y no por exposición Individual o poblacional Según el sujeto : puede ser individual o poblacional. La mayoría de los estudios son individuales, sin embargo, también existen estudios poblacionales (también llamados ecológicos) que recogen la información poblacional (consumo de carne en Roma) Observacionales o experimentales Según la asignación de la exposición. Pueden ser observacionales o experimentales. Un estudio OBSERVACIONAL es aquel que observa la exposición. El investigador no asigna la exposición. En un estudio EXPERIMENTAL es aquel que el investigador asigna la exposición a la persona. Resumen: en función de la intención son: descriptivos (todos son observacionales) o 21

22 analíticos (que pueden ser observacionales o experimentales). 3. Estudios descriptivos Los estudios descriptivos son todos observacionales. Son los más sencillos y los que peor evidencia científica tienen. En este bloque se engloban los casos clínicos, serie de casos, transversales (todos descriptivos) y los de cohortes y casos y controles (analíticos). En estos estudios de cohortes se emplean la IA, DI, RR y RDI, aunque, si se emplea un análisis multivariante se usará la OR. Estudiamos si el consumo de drogas está asociado con IAM. Se describe: hay un chico de 22 años con historia de abuso de drogas y alcohol y ha tenido ataque isquémico. Puede ser un caso (1 solo chico afectado) o una serie de casos (11 chicos afectados...). La ventaja de estos estudios es que son fáciles, rápidos y económicos. Permiten generar una hipótesis y son útiles para la administración de recursos sanitarios, programas de planificación y educación sanitaria (detección de epidemias, fenómeno nuevo). Las desventajas es que no hay un grupo de comparación y no se puede llegar a conclusiones sobre la etiología de la enfermedad ni generalizar a la población. Un poquito mejores son los estudios descriptivos transversales. Aunque el problema es que no se puede demostrar la secuencia temporal y por tanto no se puede hablar de causalidad. En un estudio transversal se miden prevalencias (es como hacer una foto en un momento determinado, son casos presentes en un momento dado). También se puede obtener el odds ratio. Ventajas: es sencillo y económico Desventajas: no es analítico y no está clara la secuencia temporal. Los estudios poblacionales también se denominan correlacionales. La exposición se recoge a nivel poblacional y no individual. Ej: consumo per cápita y diario de carne vs incidencia de cáncer de colon. Vemos que a mayor consumo de carne, mayor cáncer de colon. El problema de estos estudios es que hay una falacia ecológica : hay una asociación pero, dentro de cada país, hay de todo gente con mucho nivel económico y menor IMC y gente con poco nivel económico y elevado IMC. Es decir, que se pueden sacar malas conclusiones al haber tantas diferencias socioeconómicas. La mejor evidencia 22

23 científica la tiene los estudios experimentales, luego vienen los ensayos clínicos y luego los de cohorte. Ej. Una investigadora descubre una asociación positiva entre el consumo per cápita de pescado blanco y las tasas por mortalidad de cáncer de mama en 20 países que tipo de estudio ha realizado? Vemos que se estudia el consumo per cápita de pescado y queremos ver si esta asociado a mortalidad. Transversal no puede ser porque el transversal es un estudio individual. El de cohortes es individual por tanto tampoco puede ser. Casos y controles también es individual (se cogen pacientes concretos, los que son VIH positivo por ejemplo), ensayo clínico tampoco (es individual). Por tanto este estudio es un estudio ecológico o poblacional. Sobre un estudio transversal todo es correcto excepto: Hay que tener en cuenta que la secuencia temporal es ambigua (correcto). El desenlace puede ser el causante de lo que llamamos exposición (correcto) Puede haber inversión de la secuencia temporal Se pueden estimar razones de incidencias (riesgos relativos) esta es falsa. Se pueden estimar razones de prevalencias (correcto). Un estudio ecológico: es un estudio descriptivo analítico (falso), observacional descriptivo (correcto), observacional analítico, experimental descriptivo, experimental analitico Cuál de los siguiente estudios tiene menos validez para evaluar la existencia de una relación causal entre un posible factor de riesgo y es una enfermedad? De mayor a menor validez: ensayo clínico > cohortes > descriptivos Seminario 2 : Medidas de asociación Tenemos 4 medidas de asociación: razón de incidencias acumuladas (comparamos la incidencia acumulada en expuestos frente a no expuestos. A esto le llamamos riesgo relativo, muy importante), la tasa o densidad de incidencia (que mide la velocidad de incidencia en expuestos frente a la de los no expuestos), razón de prevalencias (si usamos prevalencias como medida de frecuencia) y la odds ratio (es la frecuencia de exposición en gente con desenlace frente a la frecuencia de exposición en gente que no tiene desenlace. Ej: frecuente de comportamiento sexual en pacientes VIH positivos frente a frecuencia del comportamiento sexual de los VIH negativo. Lo que nos indica es que una cosa es más frecuente en un grupo que en otro, y por tanto habrá asociación de exposición con desenlace): Si el riesgo relativo es 1, decimos que no hay asociación. Si es mayor que 1 (por 23

24 ejemplo 5, decimos que es mayor el riesgo de desenlace en expuestos frente a los no expuestos). Si es menor que 1, indica que es un factor de protección (Ej: valoramos los que se vacunan frente a los que no) Las medidas de asociación van acompañados de un intervalo de confianza (margen en el que está comprendido el valor). Si el intervalo de confianza incluye el valor 1 ( por ejemplo ) significa que las diferencias entre los grupos que estudiamos no son estadísticamente significativas. Un riesgo relativo, se puede expresar de otra forma. Suponemos que una exposición, aumenta el riesgo 2.5 veces. Pues un RR de 2.5 es lo mismo que: (2.5-1) 100 = 150% (aumenta un 150%). El riesgo atribuible en expuestos es otra forma de valorar el riesgo. También se denomina diferencia de riesgos. 2. a) El riesgo relativo de calcular psicosis es la relación entre la incidencia acumulada de los que consumen cannabis frente a la incidencia acumulada de los que no consumen cannabis: (82/(82+238)) / (342/(342/1775)) = Que sea mayor que 1 quiere decir que el cannabis es un factor de riesgo, concretamente el riesgo de desarrollar síntomas psicóticos se multiplica por 1.58 en los que consumen cannabis con respecto a los que no consumen. Cuando se hacen análisis multivariantes, se obtienen odds ratio, aunque el estudio sea de cohortes y tendríamos que obtener el riesgo relativo, como tenemos muchas variables (edad, sexo, etc multivariante) 2. b) Calcular el riesgo atribuible a expuestos. Restamos 51 menos 26 = 25%. Recordar que el riesgo atribuible a expuestos es qué riesgo puedo atribuir al consumo de cannabis. 1. La densidad de incidencia es una medida de frecuencia. Consideramos el tiempo a riesgo de cada persona en concreto Estudios analíticos Pueden ser observacionales como los de cohortes o de casos y controles; o experimentales como los ensayos clínicos y los estudios cuasi-experimentales. Los de cohortes y los de casos y controles se diferencian en que los de cohortes son 24

25 estudios con sentido hacia adelante (no tiene nada que ver con prospectivo/retrospectivo) mientras que los de casos y controles son hacia atrás. Lo estudios hacia adelante son aquellos en los que partimos de expuestos y no expuestos. Por ejemplo, estudiar si ser profesional sanitario está asociado a un mayor conocimiento del VIH en un estudio de cohortes cogeremos expuestos y no expuestos: los que son profesionales sanitarios y los que no son). Los estudios de cohortes pueden ser prospectivos o retrospectivos. Por ser de cohortes, partimos de expuestos y no expuestos, es decir, si queremos estudiar si la infección articular está asociada a la rotura de cadera, tendremos que seleccionar a los que tienen infección articular y a los que no tienen. En los estudios de cohortes estudiaremos la medida de frecuencia: incidencia. Si queremos valorar medidas de asociación (comparar, al cabo de 10 años, la incidencia de rotura de cadera entre los que tienen infección y los que no) tendremos que calcular el riesgo relativo. Los estudios de cohortes prospectivos son muy buenos (tienen buena evidencia científica). Ventajas : secuencia temporal clara, para estudiar factores de exposición raros, se pueden estudiar muchos desenlaces o exposiciones (cohortes multipropósito). Desventajas : son caros (hay que pagarle al paciente la vuelta al hospital para hacerle las preguntas), requieren mucho tiempo, pérdida seguimiento (lo más común), no enfermedades raras (no podemos valorar la exposición de contaminante ambiental y el desarrollo de una malformación: no se puede esperar mucho tiempo hasta que aparezca la malformación) Cuál de estas características pueden aplicarse a un estudio de cohortes de la dieta mediterránea (ej: estudio SUN)? Descartamos todos los experimentales. No es transversal, es longitudinal porque hay seguimiento. Y es retrospectivo. Por tanto es: observacional, retrospectivo y longitudinal. En un estudio para comprobar la relación entre el consumo de picantes (exposición) y cáncer de estómago (desenlace) se siguieron (cohortes) durante un año a 1000 personas, de las cuales 500 tomaban picantes y 500 no (seguimiento hacia adelante). De las 50 personas que presentaron cáncer de estómago durante este tiempo de observación, 45 tomaban picantes. De qué tipo de estudio se trata? De cohortes. Los de casos y controles son con sentido hacia atrás. Vemos la gente que conoce mucho el VIH y los que no lo conocen, y preguntarles por la exposición (si son profesionales sanitarios u otra cosa). Se diferencia del estudio de cohortes 25

26 retrospectivo en que en casos y controles seleccionamos el desenlace (los que tienen cáncer y los que no) y en los de cohortes retrospectivos seleccionamos la exposición (los que toman picantes y los que no). En un estudio de casos y controles, la medida de asociación que calculamos es el odds ratio: odds de exposición en los casos / odds de exposición en controles. Ventajas : se pueden estudiar enfermedades raras, se pueden estudiar muchas exposiciones, es más eficiente (sobre todo en enfermedades con largos periodos de latencia). Desventajas Hay 3 tipos de casos y controles: emparejados, anidados y alternantes. Ahora estudiamos los estudios experimentales Tipos de estudios experimentales: Según el ámbito Ensayos clínicos Estudio de campo (prevención): no participan los enfermos. Se evalúa la prevención de la enfermedad Ensayos comunitarios (aleatorización colectivo) Según el grupo control Controlados No controlados Según la fase de la investigación (farmacológicos) Fase I: voluntarios sanos Fase II: pacientes (datos preliminares fármaco) Fase III: eficacia, seguridad Fase IV: Según el diseño Estudios con grupos experimentales: son como los estudios de cohortes, pero en este caso, el investigador decide quién está expuesto. Estudios de secuencia cruzada: se hacen dos grupos a los cuales se administran dos fármacos diferentes para luego intercambiar los fármacos tras un tiempo de lavado, con el inconveniente de que los pacientes mueran o se curen (irreversible) tras el tratamiento y que no puedan pasar a la segunda fase 26