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Una breve introducción a la epidemiología - X

(Diseño de estudios epidemiológicos: Estudios cohorte)

Betty C. Jung, RN, MPH, CHES

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Objetivos de aprendizaje/ a alcanzar

Desarrollar el entendimiento de: – Qué son los estudios cohorte

– El avlor de tales estudios

– La metodología básica

– Pros y contras de tales estudios

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Introducción

Epidemiología estudia la distribucipon de enfermedad en varias formas.

Las dos principales categorías de estudio epidemiológicos son: Observacionales y Experimentales.

La mayoría de loes estudios epidemiológicos son observacionales.

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Diseño de estudios epidemiológicos

Estudios observacionales - examinana asociaciones entre factores de riesgo y resultados (Analítico - determinantes y riesgo de enfermedad, y descriptivos - patrones y frecuencia de enfermedad)

Estudios intervencionales - exploran la asociación entre intervenciones y el resultado (estudios experimentales o ensayos clínicos).

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Diseños epidemiológicos de investigación analítica

Diseño de estudios transversales ecológicos

Estudio de casos y controles

Estudios cohorte

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Estudios cohorte

“Estudios en movimiento” (Paffenbarger, 1988)

Observan hacia delante. Los estudios observacionales más poderosos.

Siguen grupos de individuos libres de la enfermedad a través de un periodo de tiempo.

Cuantifica el riesgo relativo / las incidencias de tasas / riesgo atribuible.

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Ejemplos de estudios cohortes Estudio de corazón Framingham Distribución de grasa corporal y riesgo de muerte en 5

años en mujeres de edad avanzada (1993) - incremento de 15 unidades en el perímetro cintura/cadera estuvo asociado con 60% mayor riesgo de morir. Razón de la circunferencia cintura/cadera es un mejor marcador que índice de masa corporal en la incidencia de riesgo de morir en mujeres de edad avanzada.

Vasectomía y cáncer de próstata - aquellos que tuvieron vasectomía y sin ella. Aumento del riesgo relativo con vasectomía - incremento del riesgo de cáncer de próstata.

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Estudios cohorte históricos

Cohorte formada en el pasado con un periodo de seguimiento que, también termina en el pasado.

Usado en lugares de trabajo donde los registros de población están disponibles

Ejemplo: sobrevivientes a la bomba atómica

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Valor

Estándar dorado para estudiar la asociación entre un factor de riesgo y el resultado

Util para estudiar incidencia, factores de riesgo, historia natural o pronóstico

Util para estudiar mútiples resultados Util para observar múltiples exposiciones y

sus interacciones.

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Diseño de estudio cohorte

Dirección del estudio

Expuestos

No expuestos

Enfermo

No enfermo

No enfermo

Tiempo

Población

Enfermo

Pesonas sin

enfermedad

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Diseño de estudios cohorte

Defina población

No aleatorizado

Expuesto No expuesto

Enfermedad No enfermedad Enfermedad No enfermedad2015

2005

Actual1995

Retrospectivo1975

1985

1995

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Metodología

Inicia con personas teniendo la causa presumida (antecedente oi exposición). PERO libre del efecto (enfermedad), y luego esperar para que desarrollen el efecto.

Grupo de comparación - también libre de la enfermedad, pero quienes, también NO TIENEN la causa presumida.

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Metodología

Cohorte - grupo de personas quienes tienen características antecedentes en común y observan el desarrollo o no desarrollo de un resultado de salud dao.

Se comparan con aquellos libres de la enfermedad o del resultado en estudio. Se debe tomar en cuenta el riesgo de un episodio repetido

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Medidas en estudio cohorte

Incidencia acumulada - # nuevos casos / la población en riesgo

Densidad de incidencia - # nuevos casos / persona-tiempo en riesgo

Medidas de asociación– Riesgo relativo– Razón de momios

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Fuerza de asociaciónRiesgo Relativo;(Prevalencia); Razón de momios Fuerza de

Asociación

0.83-1.00 1.0-1.2 Ninguna

0.67-0.83 1.2-1.5 Débil

0.33-0.67 1.5-3.0 Moderada

0.10-0.33 3.0-10.00 Fuerte

<0.01 >10.0 Acercándose al infinito

Fuente: Handler,A, Rosenberg,D., Monahan, C., Kennelly, J. (1998) Analytic Methods in Maternal and Child Health. p. 69.

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Pros

Podemos estudiar situaciones donde la aleatorización no es posible

La secuencia temporal fortalece la inferencia acerca de la causa (relación tempral entre la exposición y el resultado)

Unica forma de establecer la incidencia basada en poblaciones

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Pros Medición directa de la incidencia (riesgo) y

pronóstico (historia natural) La incidencia de tasa no es influenciada por

la presencia del efecto (resultado/enfermedad) al inicio del estudio

La magnitud del efecto de un factor de riesgo puede ser cuantificado

Puede estimar la contribución relativa de diferentes (múltiples) causas a la ocurrencia del efecto (enfermedad o resultado)

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Pros

Puede contar el número de casos prevalentes, y nuevos casos así como el número y proporción de casos que pudieron ser prevenidos

Sesgo de información está minimizado (recuerdo selectivo/memoria)

Mide mejor el impacto de la confusión

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Pros (Estudios cohorte históricos)

Fácil para crear la cohorte Medidas basales disponibles Seguimiento ya ha ocurrido Menos costoso y menos uso de tiempo

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Contras Costoso No bueno para enfermedades con baja

incidencia (raras) No bueno para enfermedades crónicas con

largos periodos de latencia Se necesita tiempo para conducir estos estudios Cambios inesperados del ambiente pueden

influenciar la asociación de enfermedad y posibles causas, en el tiempo

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Contras

Sesgo de no respuesta/migración - “pérdida de seguimiento”

Sesgo de selección – tiempo cero no definido ( sesgo de tiempo)

Sesgo de muestreo Sesgo de evaluación (puede minimizarse

cegando)

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Contras

Sesgo de información – datos son diferentes (diferentes hospitales) - deberán ser comparables para expuestos y no expuestos

Sesgo de confusión Sesgo de medición - misclasificación Sesgo de observador / analítico – como los

datos son analizados e interpretados

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Contras (Estudios cohorte históricos)

Grupo de datos incompletos No hay control sobre la calidad de las

mediciones que están disponibles Control incompleto de confusión

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Referencias

Para recursos en internet sobre los temas cubiertos en esta conferencia, revise mi sitio Web:

http://www.bettycjung.net/

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Medidas de asociación:Diferencia de medidas

Dos medias independientes Dos proporciones

independientes El riesgo atribuible

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Riesgo atribuible (RA)

La diferencia entre dos proporciones Cuantifica el número de ocurrencia

de un resultado de salud que es debido a, o puede ser atribuido a, la exposición o factor de riesgo

Se usa para evaluar el impacto de eliminar un factor de riesgo

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Fuerza de asociaciónRiesgo Relativo;(Prevalencia); Razón de momios Fuerza de

Asociación

0.83-1.00 1.0-1.2 Ninguna

0.67-0.83 1.2-1.5 Débil

0.33-0.67 1.5-3.0 Moderada

0.10-0.33 3.0-10.00 Fuerte

<0.01 >10.0 Acercándose al

infinito

Fuente: Handler,A, Rosenberg,D., Monahan, C., Kennelly, J. (1998) Analytic Methods in Maternal and Child Health. p. 69.

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Referencias

Para recursos en Internet sobre los tópicos cubiertos en esta conferencia, revise mi sitio Web.

http://publichealthusa.homestead.com