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Medición de la ocurrencia de la enfermedad
Parte 1
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en un momento dado
PREVALENCIA
En la prevalencia influye la velocidad de aparición del evento y su duración; la duración a su vez está determinada por la supervivencia o la curación
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EPIDEMIOLOGÍA Medidas de PREVALENCIA
Medidas de PREVALENCIAMedidas de PREVALENCIA
“Frecuencia de casos existentes, viejos y nuevos”
Nº de casos existentes en una población en un tiempo definido
Población
1. Prevalencia puntual; en un punto del tiempo
2. Prevalencia de periodo; durante un lapso de tiempo definido, tal como un año
Estudios transversales
Encuestas
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EPIDEMIOLOGÍA Medidas de PREVALENCIA
PrevalenciaPrevalencia
Indica la “carga” del evento que soporta la población
Características
Es una proporción No tiene dimensiones
Su valor oscila entre 0 y 1, se expresa como porcentaje
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Prevalencia de pacientes con infección nosocomial Prevalencia de pacientes con infección nosocomial adquirida en el centroadquirida en el centro
H. Cabueñes EPINE 2009H. Cabueñes EPINE 2009 - 2011 - 2011
AñoAño
7,90%6,83% 6,38%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
20%
Año 2009 Año 2010 Año 2011
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PREVALENCIA DE PACIENTES CON INFECCIÓN. PREVALENCIA DE PACIENTES CON INFECCIÓN. PREVALENCIA GLOBAL DE ESPAÑAPREVALENCIA GLOBAL DE ESPAÑA
EPINE 1990-2009EPINE 1990-2009
AñoAño
8,5
7,87,3 7,1 7,2
6,97,2
6,9 6,7 6,9 6,9 6,7 6,7 6,5 6,56,9 6,8 7 7 6,8
19901990 19911991 19921992 19931993 19941994 19951995 19961996 19971997 19981998 19991999 20002000 20012001 20022002 20032003 20042004 20052005 20062006 20072007 20082008 2009200900
22
44
66
88
1010
Prevalencia %
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LOCALIZACIÓN DE LAS INFECCIONES NOSOCOMIALES. EPINE 1990-2009
19901990 19911991 19921992 19931993 19941994 19951995 19961996 19971997 19981998 19991999 20002000 20012001 20022002 20032003 20042004 20052005 20062006 20072007 20082008 2009200955
1010
1515
2020
2525
3030Porcentaje sobre el total del año %
Urinarias Urinarias 27,727,7 26,326,3 27,627,6 25,925,9 25,125,1 25,925,9 27,727,7 25,425,4 24,424,4 24,324,3 23,523,5 22,922,9 21,721,7 20,820,8 20,720,7 20,820,8 20,920,9 20,520,5 21,121,1 22,122,1
Quirúrgicas Quirúrgicas 22,722,7 21,421,4 19,319,3 21,921,9 23,223,2 19,719,7 17,517,5 19,619,6 18,418,4 20,120,1 18,818,8 19,119,1 21,221,2 20,420,4 2020 21,321,3 20,520,5 20,720,7 20,620,6 20,120,1
Respiratorias Respiratorias 15,415,4 16,916,9 17,817,8 1818 17,417,4 1919 20,620,6 20,620,6 22,322,3 20,920,9 22,622,6 2323 22,522,5 22,322,3 22,322,3 21,721,7 21,521,5 22,222,2 22,522,5 20,920,9
Bacteriemias Bacteriemias 10,610,6 8,98,9 9,29,2 10,910,9 10,710,7 12,412,4 12,612,6 13,613,6 1414 1313 1414 13,413,4 12,812,8 14,214,2 15,115,1 15,915,9 15,515,5 16,116,1 15,415,4 1414
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casos nuevos
INCIDENCIA
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EPIDEMIOLOGÍA Medidas de INCIDENCIA
Medidas de INCIDENCIAMedidas de INCIDENCIA
“Frecuencia de un evento nuevo”
Estudios transversales
Estudios casos-control
Nº de sucesos que ocurren en una población en un tiempo definido
Población en riesgo de experimentar tal evento durante dicho tiempo
1. Incidencia acumulada; basada en las personas en riesgo
2. Tasa o densidad de incidencia; basadas en unidades persona-tiempo en riesgo
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EPIDEMIOLOGÍA Medidas de INCIDENCIA
Incidencia acumuladaIncidencia acumulada
Índice definido en términos de la probabilidad de un evento
Es una medida del riesgo
El número de eventos ocurridos durante el seguimiento dividido por la población expuesta
Características
Es una proporción No tiene dimensiones
Su valor oscila entre 0 y 1, se suele expresar como porcentaje
Depende del tiempo de seguimiento
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Incidencia acumuladaIncidencia acumulada
La IA en el año de seguimiento es 33,3%
Eventos
Censuras
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Incidencia acumuladaIncidencia acumulada
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EPIDEMIOLOGÍA Medidas de INCIDENCIA
Tasa de incidenciaTasa de incidencia
El denominador está formado por las unidades de tiempo con el que los individuos contribuyeron al periodo de seguimiento.
Características:
No es una proporciónTiene dimensión de inversa del tiempo
Rango ilimitado; de 0 a infinito
No depende del tiempo de seguimiento, asumiendo estacionalidad, es decir ritmo constante.
No necesita cohorte fija.
Expresa la tasa de cambio instantáneo o la ‘rapidez’ con la que el individuo desarrolla el evento en la población
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Tasa de incidenciaTasa de incidencia
Σ tiempo = 3+2,5+12+8+6+6 =37,5
La tasa de incidencia = 2/37,5= 5,3x100 personas-mes
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Tasa de incidenciaTasa de incidencia
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ODDSODDSEs la razón entre la probabilidad de un evento de interés y la probabilidad del evento contrario (de que no se produzca)
Puede definirse tanto para la incidencia como para la prevalencia
Ejemplo:
Prevalencia puntual
1- Prevalencia puntual
Características
Es una razón
No se utiliza como medida absoluta de frecuencia
La razón de dos odds (odds ratio) es una medida de impacto
Cocientes utilizados en Epidemiología
Estudios transversales
Estudios casos-control
Estudios de cohortes
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Medidas de asociación
EPIDEMIOLOGÍA 2011
Parte 2
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Comparan medidas de frecuencia del evento entre dos o más grupos, definidos por diferentes categorías del factor de estudio
1. Medidas de efecto
2. Medidas de impacto
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Medidas de efecto
Las medidas basadas en el cociente:
Razón de prevalencia
Razón de tasas de incidencia
Riesgo relativo
Odds ratio
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Medidas de impacto
Las medidas basadas en diferencias:
Diferencia absoluta de riesgo (exceso o
reducción)
Diferencia relativa de riesgo (fracción
atribuible o reducción relativa)
Número necesario a tratar
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Medidas de efecto
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s No tiene dimensiones
Rango de 0 a
=1 No hay asociación entre la presencia del factor y el evento.
>1 La presencia del factor se asocia a mayor ocurrencia del evento, hablamos de
“factor de riesgo” si cumple ......
<1 La presencia del factor se asocia a menor ocurrencia del evento, hablamos de
“factor protector” si cumple ......
Interpretación
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el truco
OR = 0,396
Es un factor protector
1 / 0,396 = 2,5
El evento tal es 2,5 veces menos frecuente en el grupo con el factor cual
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Razón de prevalencia
Es el cociente entre la prevalencia de ambos grupos.
Es una medida para estudios transversales
Sin seguimiento temporal no siempre podemos hablar de
factor y evento al desconocer la secuencia temporal
Es una medida que se está desplazando por la
odds ratio de prevalencia si bien la principal
razón es la mayor disponibilidad de este en los
softwares utilizados en el análisis de datos
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¿RP o ORP?
ACV Sanos Total
HTA 10 354 364
Normotensos 6 750 756
Total 16 1104 1120
Si la variable estudio precede al evento (razón de sexos, por ejemplo) el uso de Odds ratio es usado por convención
ORP = 3,5 RP = 3,5
Prevalencia enfermedad (Pr D)= 1,4 %
Prevalencia exposición (Pr E) = 32,5 %
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¿RP o ORP?
HTA NormoT Total
ACV 10 6 16
Sanos 354 750 1104
Total 364 756 1120
ORP = 3,5 RP = 1,9
Prevalencia enfermedad (Pr D)= 32,5 %
Prevalencia exposición (Pr E) = 1,4 %
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Relación entre Razón de prevalencia y Odds ratio de prevalencia
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Razón de tasas de incidencia
También llamada razón de densidades de incidencia (RDI)
Es el cociente entre las tasas de incidencia de ambos
grupos
En el denominador el grupo de referencia
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En un ensayo clínico para evaluar el efecto del tratamiento con un IECA más un diurético, en pacientes que habían sufrido un ACV, se estudió como evento la ocurrencia de otro ACV en los siguientes 4 años, los resultados fueron:
Razón de tasas de incidencia
la tasa de incidencia de otro ACV es el 73% de la de los pacientes tratados con placebo
la tasa de incidencia de otro ACV es 1,37 veces menor que la de los pacientes tratados con placebo
ACV Personas-tiempo
Exp 307 11983
No exp 420 11889
727 23872
RDI = 0,725 (0,62 – 0,84)
¿OR?
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El cociente entre el riesgo (incidencia acumulada) en
el grupo con el factor y el riesgo en el grupo de
referencia
Riesgo relativo
ACV Sanos
Exp 307 2744 3051
No exp 420 2634 3054
727 5378 6105
Riesgo Exp = 307/3051 = 0.10
Riesgo No exp = 420/3054 = 0.137RR = 0,73 (0,63 - 0,84)
OR = 0,70 (0,60 – 0,82)
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Incidencia casos = ??
Incidencia controles = ??
Casos Control Expuestos 40 60 100 No expuestos 30 80 110 70 140 210
RR= ??/ ?? = ????
Prevalencia expuestos = 100 / 210 = 0,47
Prevalencia no expuestos = 110 / 210 = 0,52¿¿ Razón de exposición??
Estudio casos-control (1:2)
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Odds Ratio
Incidencia casos = ??
Incidencia controles = ??
Casos Control Expuestos 40 60 100 No expuestos 30 80 110 70 140 210
RR= ??/ ?? = ????
Odds casos = 40 / 30 = 1,33
Odds controles = 60 / 80 = 0,75OR= 1,33 / 0,75 = 1,77
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Casos Control Expuestos 40 60 100 No expuestos 30 80 110 70 140 210
Odds casos = 40 / 30 = 1,33
Odds controles = 60 / 80 = 0,75OR= 1,33 / 0,75 = 1,77
Odds expuestos = 40 / 60 = 0,666
Odds no expuestos = 30 / 80 = 0,375OR= 0,4 / 0,28 = 1,77
40 x 80 / 60 x 30 = 1,77
Odds Ratio
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El odds ratio (OR) es el cociente entre el odds
en el grupo con el factor y el odds en el grupo
sin el factor
Es la base de la REGRESIÓN LOGÍSTICA
Odds Ratio
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La OR es una buena aproximación del RR
1. Cuando el riesgo es bajo (IA < 20%), ambas medidas son muy similares
2. Cuanto mayor es el riesgo, la OR más exagera la
magnitud del efecto en relación al RR, es decir,
mayor cuando es >1 y menor cuando es <1.
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Interpretación (1)
Categorical Variables Codings
38 ,000 ,000 ,000
33 1,000 ,000 ,000
26 ,000 1,000 ,000
18 ,000 ,000 1,000
No bebedor
Bebedor ocasional
Bebedor diario
Bebedor de riesgo
Consumode alcohol
Frequency (1) (2) (3)
Parameter coding
Variables in the Equation
6,000 3 ,112
-,142 ,572 ,062 1 ,804 ,868 ,283 2,661
-,265 ,627 ,179 1 ,673 ,767 ,224 2,622
1,170 ,606 3,722 1 ,054 3,222 ,982 10,578
-1,170 ,382 9,403 1 ,002 ,310
alcohol
alcohol(1)
alcohol(2)
alcohol(3)
Constant
Step1
a
B S.E. Wald df Sig . Exp(B) Lower Upper
95,0% C.I.for EXP(B)
Variable(s) entered on step 1: alcohol.a.
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Interpretación (2)
Variables in the Equation
6,000 3 ,112
-1,170 ,606 3,722 1 ,054 ,310 ,095 1,019
-1,312 ,635 4,267 1 ,039 ,269 ,078 ,935
-1,435 ,685 4,383 1 ,036 ,238 ,062 ,912
,000 ,471 ,000 1 1,000 1,000
alcohol
alcohol(1)
alcohol(2)
alcohol(3)
Constant
Step1
a
B S.E. Wald df Sig . Exp(B) Lower Upper
95,0% C.I.for EXP(B)
Variable(s) entered on step 1: alcohol.a.
Categorical Variables Codings
38 1,000 ,000 ,000
33 ,000 1,000 ,000
26 ,000 ,000 1,000
18 ,000 ,000 ,000
No bebedor
Bebedor ocasional
Bebedor diario
Bebedor de riesgo
Consumode alcohol
Frequency (1) (2) (3)
Parameter coding
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Interpretación (3)
Variables in the Equation
,170 ,037 21,182 1 ,000 1,185 1,102 1,274
-2,671 ,484 30,452 1 ,000 ,069
tabaco
Constant
Step1
a
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Lower Upper
95,0% C.I.for EXP(B)
Variable(s) entered on step 1: tabaco.a.
Variables in the Equation
,171 ,040 18,453 1 ,000 1,187 1,098 1,283
1,652 3 ,648
,371 ,658 ,317 1 ,574 1,448 ,399 5,263
-,485 ,689 ,495 1 ,482 ,616 ,159 2,378
,318 ,730 ,190 1 ,663 1,374 ,329 5,743
-2,727 ,606 20,244 1 ,000 ,065
tabaco
alcohol
alcohol(1)
alcohol(2)
alcohol(3)
Constant
Step1
a
B S.E. Wald df Sig . Exp(B) Lower Upper
95,0% C.I.for EXP(B)
Variable(s) entered on step 1: tabaco, alcohol.a.