El Riesgo y sus diferentes formas de ser medido

Dr Sebastian Genero

Residencia de Epidemiología de la Provincia del Chaco

Cátedra de APS, Epidemiología e Informática II, Facultad de Medicina, UNNE

Historia natural de las

enfermedades

Muestreo

Medidas de resumen

Cuantificación de eventos

Significación estadística

Dx precoz

Pruebas diagnóstica

s

Sesgo y Error

Tipos de estudios

Variables Escalas de medición Fuentes de

información

Tablas y Gráficos

Validez y confiabilidad

Medicalización

Fig. N°1 Esquema de contenidos de APS; Epidemiología e Informática II, Facultad de Medicina de la UNNE

Atención primaria

de la Salud Epidemiología

Informática II Determinantes

Salud

Participación Comunitaria

Educación para la salud

La APS como estrategia de Salud Pública

Estadística descriptiva e inferencial

Metodología de la

investigación

Epidemiologia clínica

Demografía

Riesgo

Causalidad

Algunos conceptos de causalidad

• Factor que inicia o permite –solo, o en combinación con otros- una secuencia de eventos que resultan en un efecto.

• Fundamento u origen de algo/ La razón, motivo u origen de algo.

• Factor que es posible o conveniente alterar para producir, modificar o evitar un efecto.

• Varios enfoques causales

Divinidad

Sucesión cronológica (un eclipse y luego una epidemia)

Miasmas

Teoría microbiana

Modelos de Causalidad

Trisomía 21 S de Down

Tabaquismo

Colesterol

Sedentarismo

Factores genéticos

Sexo

Diabetes

Otros conocidos y no conocidos

Infarto de Miocardio

Modelo causal de Rothman

B

C

D

E

A

Causa suficiente I

B

G

F

H

A

Causa suficiente II

j

I

F

C

A

Causa suficiente III

Cada porción (A, B, C…H) se denomina “causa componente” La “causa componente A” seria, además, una “Causa necesaria”

Causalidad en epidemiología:

requiere de varios criterios uno de los cuales es demostrar una asociación

Un factor está asociado a un evento si al variar su frecuencia se produce alguna modificación en la

frecuencia del evento.

“Un factor está asociado a un evento si al variar su frecuencia se produce alguna

modificación en la frecuencia del evento”

Fig. Nº 1 Tasa de mortalidad por cada 1000 hombres según media de cigarrillos fumados

por año

• Asociación y causa no son sinónimos!

• No todas las asociaciones son causales!

¿ La asociación es causal? Evidencias de asociación causal –

Criterios de Hill (1965)

Fuerza de la asociación

Secuencia temporal

Efecto dosis-respuesta

Plausibilidad biológica

Consistencia con otros estudios

Otros criterios

Riesgo y factores de Riesgo

• Riesgo: es la probabilidad de la ocurrencia de un fenómeno.

(matemáticas) se puede estimar de 2 formas (hay otras pero estas son las mas importantes):

1) Aproximación de la probabilidad por frecuencias relativas:

Cantidad de veces que ocurrió un fenómeno Muertes en menores de un año, Chaco, 2013

Cantidad de veces que podía haber ocurrido Niños menores de 1 año, Chaco, 2013 =243 = 0,010 * 1000 =10,9 22137

2) Método clásico de la probabilidad Cantidad de formas en que puede ocurrir un fenómeno Sacar un “2” con un dado = 1 = 0,17 o 17% Cantidad de posibilidades que pueden ocurrir 6 caras de un dado 6

(Tasa de MI)

Factor de riesgo

• Cualquier característica, circunstancia o condición detectable en un grupo que esta asociada estadísticamente con una mayor probabilidad de padecer o desarrollar un daño a la salud(enfermedad o muerte)

• Cuando se asocia a una menor probabilidad se denomina “Factor de Protección”

Medición del riesgo y su relación con la incidencia

1 de enero 2013

Cantidad de veces que ocurrió en t y l x fa Cantidad de veces que podría haber ocurrido en t y l

31 de diciembre

2013

1 en Chaco, año 2013 = 1 = 0,01 x 100 = 1% 100 menores de 1 año Chaco, 2013 100

1 = 0,01 x 1000 = 10%0 100

El concepto de riesgo relativo

Día 0 Día 30

No

Ex

pu

est

o

Exp

ue

sto

Riesgo en Expuesto = 4/10=0.4

Riesgo en No Expuestos = 1/10=0.1

Enfermos No enfermos Total

Expuestos 4 (a) (b) 6 10

No expuestos 1 (c ) (d) 9 10

Total 5 15 20

a/a+b 0,4 4

b/c+d 0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

Queso No Queso

El concepto de riesgo relativo: tabla de 2 x 2

RR es el cociente entre el riesgo del grupo expuesto y el riesgo del grupo no expuesto. Expresa cuantas veces mas probable es el evento en el grupo expuesto respecto del no expuesto. Para su medición es necesaria la tasa de incidencia de cada grupo

1

2

3

4

“Los expuestos tienen 4 veces mas riesgo de desarrollar el evento

que los no expuestos”

Enfermos No

enfermos Total

Expuestos 1 (a) (b) 9 10 a/a+b 0,1

0,25 No expuestos

4 (c ) (d) 6 10 b/c+d 0,4

Total 5 15 20

1/RR = 1/0.25 =4

Enfermos No

enfermos Total

Expuestos 1 (a) (b) 9 10 a/a+b 0,1

1 No expuestos

1 (c) (d) 9 10 b/c+d 0,1

Total 2 18 20

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

Queso No Queso

“Los expuestos tienen el mismo riesgo de desarrollar el evento que los no expuestos”

“Los expuestos tienen 4 veces menos riesgo de desarrollar el evento que los no expuestos”

Robert West, Ph.D., Witold Zatonski, M.D., Magdalena Cedzynska, M.A., Dorota Lewandowska, Ph.D., M.D. Placebo-Controlled Trial of Cytisine for Smoking Cessation

N Engl J Med 2011; 365:1193-1200

Efecto de la Cytisina en la cesación del hábito de fumar

Grupo Dejaron No dejaron Total Riesgo Absoluto RR

Cytisina 31 339 370 0,08 3,4

Placebo 9 361 370 0,02

Totales 40 700 740 0,05

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Tasa

po

r 1

00

00

0

Departamento

Tasa de mortalidad por Cáncer de Utero, por departamento, Provincia del Chaco. 2001-2013

Tabla N°2 Riesgo relativo de muerte por CU según departamentos agrupados por quintiles de NBI, Provincia del Chaco, años 2001-2013

Departamentos NBI % Tasa de muerte por CU RR Quintil 1 23,7 18,4 1,0 Quintil2 34,6 27,6 1,5 Quintil 3 39,2 25,0 1,4 Quintil 4 44,5 29,1 1,6 Quintil 5 50,6 31,7 1,7

Profundizando en las mediciones de Riesgo

Casos de ACV Personas Tasa de incidencia

por 100000

RR: cuántas veces mayor es la tasa de la enfermedad en el grupo expuesto en comparación con el no expuesto. Pero no nos dice acerca de la cantidad real de la enfermedad que se producen en cualquiera de los grupos. Esto es una forma de medir la fuerza de la asociación y nos puede ayudar a decidir si fumar podría ser una causa de un derrame cerebral.

Riesgo Relativo=Ie/Io (con densidad de incidencias)

Cuanto mayor es el riesgo de enfermar entre los expuestos comparado con los no expuestos?

Ex Fumadoras RR=1,6 Fumadoras actuales RR=2,8

Casos de ACV Personas Tasa de incidencia por

100000

Riesgo Atribuible =Ie-Io Cuantos casos son producidos por el factor?

RA: La diferencia de tasas nos dice la cantidad de enfermedad adicional producida en un grupo en comparación con el otro grupo (por ejemplo, hubo un extra de 32 ACV por 100.000 personas entre las fumadoras actuales en comparación con las no fumadoras). Esta información estima el valor potencial de una intervención preventiva, en este caso un programa destinado a evitar que las mujeres empiecen a fumar.

RA ex fumadoras=10,2 por cada 100000 pa y RA fumadoras actuales =31,9 por cada 100000 pa

Riesgo Atribuible Proporcional

RAP=49,6-17,7 = 31,9 =0,64=64% 49,6 49,6

RA fumadoras actuales =31,9 por cada 100000 pa

De todos los accidentes cerebrovasculares que ocurren entre las fumadores actuales, alrededor de dos tercios podrían ser atribuido al hecho de que las mujeres fuman.

Casos de ACV Personas Tasa de incidencia por

100000

Riesgo atribuible poblacional porcentual: Que porcentaje de la ocurrencia de la enfermedad en la Población en estudio se

podría reducir si se eliminara el factor de Riesgo?

RAPo= It-Io = 30,2-17,7=0,41=41% It 30,2

Casos de ACV Personas Tasa de incidencia por

100000

Otra forma de valorar una asociación

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0

Tasa

po

r 1

00

00

0

Necesidades Básicas Insatisfechas %

Relacion entre pobreza y muerte por Cancer de Utero segun quintiles de departamentos, Provincia del Chaco, peridodo 2001-2013

Coeficiente de Correlación de Pearson=0,92

Muchas gracias!