ANALISIS DE RESULTADOS

 

GUILLERMO FERNANDEZ TARDON

GFERNANTA@GMAIL.COM

 

 

 

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INDICE       

1.       Preguntas apartados material y metodos y resultados:

 

          i.        ESTUDIO N. 1

        ii.        ESTUDIO N.2

     iii.        ESTUDIO N. 3

      iv.        ESTUDIO N. 4

        v.        ESTUDIO N. 5

      vi.        ESTUDIO N. 6

   vii.        Preguntas generales

 

2.       Preguntas apartado discusión.

 

 

 

 

 

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Risk of ischaemic heart disease and acute myocardial infarction in a Spanish population: observational prospective study in a primary-care setting  Cuadro de texto: ÍNDICE

1.   Describa qué tipo de estudio es. Cómo se han seleccionado las personas expuestas, si existe cohorte de comparación como se ha elegido.

Es un estudio epidemiológico observacional longitudinal, de cohorte cerrada,  y prospectivo. En el que participan 8 centros de atención primaria de Zaragoza. Se incluyen 6262 hombres y mujeres mayores de 25 años. Se excluyen aquellas personas que hayan padecido enfermedad isquémica cardiaca (IHD), o accidente cerebrovascular. Durante el seguimiento se pierden 138 individuos causaron baja por lo que la cohorte final fue de 6124 individuos (3393 mujeres y 2731 hombres). No se selecciona ni recluta cohorte de comparación alguna. La cohorte de comparación usada por los investigadores es la población general de Zaragoza, para comparar edad y genero. La comparación del resto de variables independientes y predictoras se comparan con los datos previos del equipo (referencia 9) en la que hacen un metaanalisis de estudios trasversales de riesgo cardiovascular realizados en España. (Según mi opinión si se comparan con factores de riesgo cardiovascular de población de España deberían haber seleccionado para asegurar representatividad población del padrón de España)  

2. En este estudio se ha calculado de diferentes modos medidas de incidencia de IHD (tablas 2 y 3). Explique como se han calculado cada una de ellas y su interpretación.

En la tabla 2 se ha calculado la tasa de incidencia de IHD por personas año. Para los hombres, en edades comprendidas entre los 60-64 años se incluyen 286 hombres que suman 1.402,8 años de seguimiento y se han producido 14 casos, por ello la incidencia será

14/1402,8*100000 años/persona=998,0/100000 años/persona.

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En la tabla 3 se ha calculado la IHD de los distintas categorías de la exposición de riesgos cardiovasculares y se ha utilizado la medida de incidencia acumulada de Kaplan Meier que supone el cálculo de la probabilidad de cada evento en el momento que ocurre, por ejemplo la glucosa en mujeres sea mayor o igual a 126.

18 pacientes7279 eventos *100= 6,5%                       Cuadro de texto: ÍNDICE

¿Cómo se calcularon las tasas de mortalidad?

Las tasas de mortalidad, se calcularon tomando como evento la muerte de un individuo y calculando el cociente entre el nº de muertes por genero y por edad entre la suma de las unidades de tiempo con que los individuos contribuyeron al estudio.

Ejemplo: hombres de 60 a 64 años

1/1402,8= 71,3 por cada 100000 personas año.

3. A partir de la tabla 3 calcule los riesgos relativos crudos de dos factores de riesgo de su elección de los que aparecen en la tabla. Explique como lo ha hecho e interprételos.

El RR, compara la incidencia en expuestos frente a incidencia en no expuestos. Es decir la probabilidad de los expuestos a enfermar, con la probabilidad de los no expuestos a enfermar RR= Ie/Ine

Fumadores actuales: RR= (44/959)/(90/3361)= 1,70

Índice de masa corporal ≥25 frente a <25:

RR= (117/2468)/(15/857)= 2,61

Un sujeto que sea fumador actual, tiene una probabilidad 1,70 veces mayor que una que un que no sea fumador actual, de padecer IHD. Una persona con IMC mayor a 25 tiene una probabilidad 2,7 veces mayor de padecer IHD que aquella que tiene un IMC menor a 25.

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4. En la tabla 4 se dan los riesgos relativos ajustados. Interprete los intervalos de confianza de los dos factores de riesgo seleccionados en la pregunta anterior. Discuta que nos aporta el valor de la p y qué el IC. Cuadro de texto: ÍNDICE

Hombres y mujeres

RR

IC95%

p

Current smoking

2,60

1.75-3,85

<0.001

IMC>=25

2.21

1.28-3.83

0.004

p es la probabilidad de que la diferencia o desigualdad de los pacientes se produzca la azar. Si p es mayor a 0,05, o a 0,001 no podremos estar seguros de que la diferencia obtenida entre los datos sea al azar o exista una correlación. Sin embargo si p es menor se dice que es estadísticamente significativo y podemos crees con una seguridad del 95% o del 99% que existe una correlación. El Intervalo de Confianza, es un rango de valores en el cual se encuentra el verdadero valor del parámetro. Nos da el intervalo de valores entre el que se encontraría el RR si repitiéramos el estudio en las mismas condiciones. Por ejemplo en los fumadores actuales siempre el RR se va a encontrar entre los valores desde 1,75 a 3,85. El valor de p es menor 0,001 por lo que es estadísticamente significativo y las diferencias por ser fumador o no son debidas al azar.

5. Calcule el RR de IHD en >=65 comparando con <65 utilizando personas tiempo en el denominador para el cálculo de la incidencia.

RR de IHD en >= 65 comparado con <65 utilizando personas tiempo

RR = (92/7.263)/(63/23.123,9) = 4,65

Mayores o iguales de 65 = 7.263 personas-año. Menores de 65 años = 23.123,9 personas- año

Mayores o iguales de 65 = 92 eventos IHD. Menores de 65 años = 63 eventos IHD

Un sujeto con más de 65 años tiene 4,65 veces más de riesgo de padecer una IHD con respecto a otra persona de la misma edad en esta población en un año.

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ESTUDIO N.2 Relación entre la exposición a pesticidas y el desarrollo de carcinoma urotelial vesical (CUV) superficial de bajo grado.                      Cuadro de texto: ÍNDICE

6. Describa qué tipo de estudio es y como se han seleccionado los casos y los controles.

Estudio observacional analítico de casos y controles, realizado durante dos años (1994 a 1996) sobre la población de la Axarquía (110.000 habitantes). El tamaño muestral se calculó considerando una exposición relacionada con el CUV y una relación caso/control de 1:1 (96 casos/96 controles).

- Casos: casos diagnosticados de CUV de cualquier edad y sexo, como condición de ser residentes en el área del estudio y diagnosticados en un plazo menor o igual a los 2 años anteriores a la fecha de inicio del estudio (96 casos).

- Controles: En cada caso de CUV se realizó un control hospitalario de forma aleatoria que incluyese mismo sexo y fecha de hospitalización. No se incluyeron como controles a los pacientes con neoplasias o historial previo de hematuria.

7.  Los controles se emparejaron a los casos en función de una serie de factores. ¿Por qué cree que se ha hecho? Según su criterio ¿Sería mejor utilizar esta técnica o no?

- Ventajas: Permite controlar el efecto de las variables de confusión aumentando la eficiencia del estudio.

Se debe hacer para aquellas variables que son factores de confusión claros como género y edad. Se hace con el fin de lograr que los casos y los controles sean lo mas similares posible y así evitar que el sexo o la fecha de hospitalización actúen como factores de confusión. Sin embargo no se ha tenido en cuenta la edad.

- Desventajas: no se puede estudiar el efecto de las variables por las que se empareja. Puede dificultar la selección de los controles.

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8. Explique como se han calculado los OR de la tabla 3. ¿Se podría hablar de una relación dosis-efecto?  Razone su respuesta y comente los resultados de la tabla en este sentido.                 Cuadro de texto: ÍNDICE

 

CASOS

CONTROLES

EXPUESTOS

56=a

39=b

NO EXPUESTOS

40=c

57=d

Los casos expuestos se consideran todos los que comunican uso de pesticidas. De los 96 casos, 56 habían estado expuestos a pesticidas y 40 no. De los 96 controles, 39 habían estado expuestos a pesticidas y 57 no. OR= (a x d)/(b x c) = (56 x 57)/(39 x 40) =2,04. Lo que indica según los autores en el análisis univariante que los individuos expuestos a pesticidas tienen 2,04 veces más probabilidad de desarrollar un CUV que los no expuestos. La OR se obtuvo en la población total y también por separado, en función del tiempo de exposición a pesticidas. La OR univariante va aumentando a mayor uso de pesticidas, (relación dosis-efecto en los casos que la asociación sea >1). Lo que no se mantiene al ajustar por edad, sexo, antecedentes de litiasis y consumo de tabaco, ya que solo se presenta significación estadística del OR para la categoría mayor de exposición.

- Uso de pesticidas de 1 a 5 años: OR(1-5) =(a x d)/(b x c)=

(9 x 57)/(15 x 40)=0,8 (0,3-2,1); ajustada: 0,60 (0,2-1,18)

- Uso de pesticidas de 6 a 15 años: OR (6-15) =(a x d)/(b x c)=

 (22 x 57)/(13 x 40)=2,4(1,08-5,3); ajustada: 2,2 (0,9-5,2)

- Uso de pesticidas es mayor de 15 años: OR (>15) = (a x d)/(b x c)=

(25 x 57)/(11 x 40)=3,2 (1,4-7,3); ajustada: 3,2 (1,3-7,4)

Por tanto: aunque se hubiera hecho una correcta asignación de la exposición (que los autores no explican como), no existe una relación dosis-efecto, al aumentar el tiempo de exposición a los pesticidas no aumenta la probabilidad de desarrollar la enfermedad de una forma estadísticamente significativa. Cuadro de texto: Anterior         Cuadro de texto: Siguiente

ESTUDIO N.3 (Características epidemiológicas relacionadas con el cáncer de mama en mujeres pre y postmenopáusicas)            Cuadro de texto: ÍNDICE

9. Describa qué tipo de estudio es y como se han seleccionado los casos y los controles.

Es un estudio de tipo observacional de casos y controles. La población de estudio fueron mujeres diagnosticadas de novo de cáncer de mama, diagnosticadas histológicamente de cáncer de mama e inscritas en el registro de tumores del hospital Gregorio Marañón entre enero de 1990 y diciembre de 1992, y residentes en la Comunidad de Madrid.

Los criterios de exclusión de caso fueron: fallecimiento al inicio del estudio (96/459), perdidas del registro (65/459) y rechazo a participar (24/459). Población final de casos 274 mujeres.

Los controles son: para cada caso se selecciona un control poblacional (de la población de mujeres de cada área sanitaria y centro de primaria del caso). La selección se hace de forma aleatoria  en las salas de espera de los centros equiparando por edad, área sanitaria y actividad hormonal.

Se considera controles a aquellas mujeres que no presentaban en el momento del estudio ningún tipo de neoplasia ginecológica tras examen clínico y mamográfico, que fueran de la misma edad, zona geográfica, y actividad hormonal de los casos.

Se seleccionan así 274 controles, que hipotéticamente habían tenido la misma probabilidad de exposición a los distintos factores de riesgo.    

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10. ¿En este estudio de caso control y en el anterior se podría calcular RR? ¿Por qué?                        Cuadro de texto: ÍNDICE

Para que la OR se aproxime al RR, se deben dar las siguientes características: 1) la enfermedad es rara (<5%), 2) la población base es una cohorte fija, 3) el periodo de observación para detectar los casos cubre todo el periodo de riesgo de interés. En general la OR puede equivaler al RR cuando la incidencia de la enfermedad es baja. Ya que el OR produce un sesgo y exagera la magnitud de la asociación factor de riesgo/desenlace, pero este sesgo es despreciable si la incidencia de la enfermedad es baja. Este no es el caso del cáncer de mama ni de vejiga, que sin canceres muy frecuentes en la población.

Pero también hay que tener en cuenta que los casos de mama se obtienen del registro de tumores del hospital (POBLACION FIJA). Haciendo una interpretación generosa en este tipo de estudio caso-control si podríamos asumir que es incidencia poblacional (de la población de referencia del hospital) y calcular el RR. El registro de tumores hospitalario recoge TODOS los casos de cáncer que se producen en TODA la población de referencia del hospital.

11. ¿Cuáles son los principales resultados del estudio?. Interprete los OR y los intervalos  de confianza.

Evaluando las OR y los IC para evaluar que factores son de riesgo y cuales de protección. Un OR>1 junto un IC>1, nos indica que son factores de riesgo de la enfermedad, Un OR<1 e IC<1 indicaría que el factor de riesgo PODRÍA ser protector.

- Factores de riesgo: OR mayores a la unidad indicando asociación positiva de los factores estudiados con respecto al desarrollo de la enfermedad, los valores del IC indican que las diferencias entre ambos grupos fueron estadísticamente significativas:

a) Edad menarquia posterior a los 15 años (OR: 2,18 (1,17-4,07).

b) Primiparidad por encima de 30 años (OR: 1,89, IC: 1,09-3,28).

c) Antecedentes familiares maternos (OR: 2,18, IC: 1,34-3,54).Cuadro de texto: Anterior         Cuadro de texto: Siguiente

- Factores de protección: OR menores a 1 y el IC nos indican que la asociación entre estos factores y la enfermedad es -, existe menos riesgo de padecer cáncer de mama si están presentes estos factores.           

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a) No haber realizado estudios superiores (OR: 0,47, IC: 0,28-0,78).

b) Consumo de anticonceptivos orales (OR: 0,61, IC: 0,41-0,93).

El estudio también busca la implicación de distintos factores en el cáncer de mama, dependiendo de si es pre o postmenopaúsico. En estos casos las tablas de resultados nos indican:

Premenopausico

·        Factores de riesgo: antecedentes familiares maternos y antecedentes personales de enfermedad benigna de mama

·        Factores de protección: nivel inferior o igual a estudios primarios

Postmenopaúsico.

·        Factores de riesgo: menarquia por encima de los 15 años, primer parto por encima de los 30 años y antecedentes familiares maternos

·        Factores protectores: nivel de estudios igual o inferior a primarios

 

 

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12. Calcule para este estudio medidas de impacto. PAE y PAP (proporción atribuible a la exposición y a la población) para la variable antecedentes maternos y las PPE y PPP (proporciones prevenibles por la exposición y en la población) de la variable nivel de estudios. Interprete los resultados (Recuerde que cuando calculamos medidas de impacto estamos asumiendo causalidad, aunque en los estudios de caso control podemos utilizar el OR para su calculo)                               Cuadro de texto: ÍNDICE

- PAE: nos estima la proporción de casos en el grupo expuesto que se pueden atribuir a la presencia del factor de exposición. Población: 274 casos / OR antecedentes maternos no ajustada: 2,18 / Nº de casos con antecedentes maternos: 55

(PAE) :(OR-1)/O=:2,18 - 1 / 2,18 = 0,54 --> 54% del total de casos de cáncer de mama se deben al factor antecedentes maternos.

- PAP: nos calcula cuando toda la población participante en el estudio mantiene la representatividad con respecto a la proporción de personas expuestas. Población: 274 casos / OR antecedentes maternos no ajustada: 2,18 / Nº de casos con antecedentes maternos: 55

(PAP): ((OR-1)/OR) x (a/M1)= 0,54 x 55 / 274 = 0,108 --> 11 % del total de casos de cáncer de mama, se deben al factor antecedentes maternos.

- PPE: se aplica cuando a partir de las medidas de asociación obtenemos factores protectores o negativos. Población: 274 casos / OR nivel de estudios no ajustada: 0,47 / Número de sanos con bajo nivel de estudios: 50

(PPE):1-OR= 1 – 0,47 = 0,53 --> El 53% de los casos con el factor sin estudios han sido prevenidos.

- PPP: proporción prevenible en la población: Población: 274 casos / OR nivel de estudios no ajustada: 0,47 / Número de sanos con bajo nivel de estudios: 50.

(PPP)= (b/M0)x(1-OR)= 50 / 274 x 0,53 = 0,096 --> El 9,6% de la población sana está protegida por no tener estudios.

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13. Ponga un ejemplo de factor de confusión con alguna de las variables del estudio. Justifique su respuesta.                  Cuadro de texto: ÍNDICE

La Confusión se refiere a una situación en la que se observa una asociación no causal entre una exposición dada y un efecto, que ocurre como consecuencia de la influencia de una tercera variable (o de grupo de variables), a la que usualmente se designa como variable confusora o simplemente como confusor. La variable confusora tiene que estar relacionada tanto con el supuesto factor de riesgo como con el desenlace bajo estudio. Para que una variable se considere un factor de confusión debe cumplir tres condiciones:

1- La variable confusora se asocia causalmente con el desenlace
2- Está asociada causalmente o no con la exposición.
3- No es una variable intermediaria en el camino causal entre la exposición y el desenlace.

Como ejemplo de factor de confusión, podemos poner el factor nivel de estudios que actúe como factor de confusión porque las mujeres con menor nivel de estudios se incorporan antes al mercado laboral, consiguiendo antes una estabilidad económica y así teniendo su primer hijo antes de los 30 años, por lo que un bajo nivel de estudios no te protege de un cáncer de mama, sino el tener hijo antes de los 30, el número de hijos.

 

 

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14. Ponga un ejemplo de interacción con alguna de las variables del estudio. Justifique su respuesta. ¿Qué se haría para manejar la confusión y la interacción en el análisis?.Explique si algo de ello se hizo en el estudio.

Cuadro de texto: ÍNDICE

Interacción del efecto; la interacción se produce cuando 2 o mas factores se riesgo modifican el efecto que cada cual tiene sobre la ocurrencia o el nivel de un efecto dado. Un ejemplo de interacción es el que se da entre las mujeres que toman anticonceptivos y son fumadoras a la vez, que tienen mayores probabilidades de padecer un cáncer de mama que las que solo son fumadoras o solo toman anticonceptivos.

La confusión se puede intentar corregir en la fase de análisis de los datos por medio de a) emparejamiento: elimina las influencias de los factores de confusión constitucionales y difíciles de medir, además incrementa la precisión al equilibrar el número de casos y controles en cada uno de los estratos, y también facilita la selección de los controles. b) Restricción, ya que delimita a los individuos de la muestra en función con la pregunta que se investiga. c) Para manejar la confusión en el análisis se deben ajustar las OR para cada factor y estratificar.

En el estudio nº3 se ha estratificado en mujeres premenopausicas y posmenopaúsicas. En el total de la población aparece como factor protector la toma de anticonceptivos orales, pero este factor protector desaparece con la estratificación, con los nuevos cálculos de OR:

·        población total OR=0.61 IC (0.39-0.94)

·        población premenopausicas OR=0.64 IC(0.36-1.15)

·        población posmenopaúsicas OR=0.52 IC(0.24-1.12)

 

 

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ESTUDIO N.4 (Abandono del tabaco y riesgo de nuevo infarto en pacientes coronarios: estudio de casos y controles anidado)                         

Cuadro de texto: ÍNDICE

15. Describa qué tipo de estudio es y como se han seleccionado los casos y los controles.

Se trata de un estudio de casos y controles anidados en una cohorte de 985 pacientes coronarios de edad inferior a 76 años, no tratados con procedimientos invasivos o quirúrgicos, que sobrevivieron más de 6 meses tras el primer infarto y que no se les había practicado procedimientos invasivos ni bypass aortocoronario.

Se consideraron casos todos aquellos pacientes diagnosticados de reinfarto entre 1997 y 2002, que fueron 142, de aquí se excluyeron 2 pacientes que no quisieron participar y otros 3 por no tener un control apropiado. Finalmente se entrevistaron 137 casos que se emparejaron con un paciente control por edad (+/- 5 años) y sexo.

- Casos: todos los pacientes diagnosticados de un reinfarto fatal o no fatal entre enero de 1997 y diciembre de 2000. No se incluyeron los pacientes que no quisieron participar y a los que no se pudo garantizar un seguimiento adecuado, por ello el resultado final fue de 137 pacientes (96,5% de la muestra inicial).

- Controles: se emparejaron con cada caso por edad, sexo y también procedieran de la misma cohorte de pacientes coronarios. Todos habían padecido sólo 1 infarto de miocardio y después de un periodo de prevención secundaria igual al de su correspondiente caso, no hubiesen presentado progresión de enfermedad coronaria. A los pacientes se les realizó un cuestionario sobre hábitos de vida como el ejercicio físico, el tabaquismo y hábitos dietéticos.

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16. ¿Por qué es un diseño caso control anidado?.¿Cuál es la cohorte de partida?

Cuadro de texto: ÍNDICE

Es un Diseño de caso-control anidado, porque los casos y los controles se obtienen de una cohorte seleccionada previamente, con unas características muy definidas.

 La cohorte de partida son los 985 pacientes con diagnóstico firme de infarto agudo de miocardio en el Hospital de Navarra (1980 y 2000), pacientes con menos de 76 años de edad, los cuales sobrevivieron más de 6 meses después del episodio agudo y en los que no se había practicado ningún procedimiento terapéutico invasivo ni bypass aorto-coronario.

 

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ESTUDIO N.5 (Chalmydia pneumoniae infection and incident coronary Heart disease: the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC))         Cuadro de texto: ÍNDICE

17. Describa qué tipo de estudio es y como se han seleccionado los casos y los controles. Se hace muestreo tipo densidad.

Es un tipo de estudio especial caso-cohorte (case-cohort design) para investigar la asociación entre infecciones crónicas por Chlamydia pneumoniae e incidencia de enfermedad coronaria.

La población base constó de 15.792 participantes (seleccionados aleatoriamente de cuatro comunidades de Estados Unidos) con edades comprendidas entre 45-64 años, de ambos sexos que fueron examinados entre otoño de 1986 y diciembre de 1989.

Se excluyeron los sujetos de razas que no fueran blancos o negros (n= 48), y aquellos con pérdidas de información en enfermedad cardiovascular por poseer enfermedad cerebrovascular (n= 1.338). Por lo que la muestra final quedó en 14.406 participantes. De esta población base se seleccionaron los controles, 556 individuos estratificados por edad, sexo, raza, y grosor de la capa intima media de la arteria carótida. De estos 556 individuos, finalmente quedaron 540, ya que 10 se convirtieron en casos y a otros 6 no se les fue capaz de detectar el nivel de IgG por C. pneumoniae.

Los casos se tomaron de todos los pacientes incidentes de enfermedad cardiaca coronaria, 246 casos.

 

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18. ¿En qué se diferencia este estudio y el anterior (4) con respecto a los estudios 2 y 3 que eran también estudios de caso control?      Cuadro de texto: ÍNDICE

Se diferencian en la forma de seleccionar la población:

- 4 y 5 son estudios de casos y control dentro de una cohorte definida previamente, en base a si desarrollan o no una enfermedad a lo largo de un seguimiento. Los casos y los controles proceden de una misma cohorte de partida, definida en función de si desarrollan la enfermedad o no.

- 2 y 3 son estudios de casos y controles basados en casos, seleccionan los casos presentes o incidentes en el periodo de estudio, y se buscan controles equivalentes a los casos, en todas las variables excepto en la presencia de la enfermedad a estudiar.

Los estudios de casos-cohorte y anidados se diferencian básicamente en la selección de los controles:

.- Casos-cohorte: el marco muestral para la selección de controles es la cohorte inicial completa.

.- Anidado: Los casos son un subconjunto de la cohorte en riesgo de convertirse en casos, en el momento en que ocurre cada caso.

En los estudios de casos y controles anidados, frente a los estudios de casos y controles, es más fácil la elección de los casos y de los controles, ya que partimos de una cohorte inicial. Al obtener la información de una cohorte inicial, abaratamos los costes del estudio y conseguimos reducir el sesgo de selección.

 

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19. A partir de los estudios 4 y 5 discuta cuando el OR se puede considerar un estimador insesgado del RR y por qué. ¿Qué ventajas tiene este diseño frente a los diseño de caso control de los ejercicios 2 y 3 que también son caso control?. En su opinión ¿Es fácil llevar a cabo este tipo de estudios?.                         Cuadro de texto: ÍNDICE En el caso del estudio nº4, para que la OR se considere un estimador insesgado del RR, se ha de cumplír que: se trate de una enfermedad poco frecuente (<5%), los controles deben proceder de la misma población que los casos, y el periodo de observación debe englobar todo el periodo de riesgo de interés. En el estudio nº5, el OR se considera un estimador insesgado del RR, ya que se trata de un estudio de casos-cohorte, en el que la población estudiada se emplea como grupo control.

Los estudios 2 y 3 son estudios de caso-control basados en casos. Presentan un diseño transversal, en el que se parte de pacientes que desde el inicio padecen la enfermedad en estudio y se emparejan con controles que no la padecen. Los estudios 4 y 5 son de tipo caso-cohorte presentan un diseño longitudinal, siguiendo una cohorte fija durante un periodo de tiempo y registrando los casos de enfermedad en estudio comparándolo con una muestra control. En estos dos estudios el punto de partida es una cohorte, a partir de la cual se irán registrando como casos las personas que presenten el evento en estudio y cuyos controles se seleccionan en función del tipo de estudio. Mientras los estudios 2 y 3 estiman prevalencias al ser estudios transversales, los estudios 4 y 5 son estudios caso-control donde el tipo de muestreo realizado hará posible que el OR sea un estimador del RR, como ocurre en los estudios de tipo casos-cohorte, donde el grupo de casos, son los casos identificados en el periodo de seguimiento y el denominador es el marco muestral de la cohorte en el momento inicial el OR es un estimador insesgado del RR. En cambio un estudio caso-control anidado en una cohorte, el OR estima la razón de tasas, los casos se excluyen de la muestra total de controles y, por tanto, se estima el OR de densidad. Es complicado llevar a cabo estudios que implican el seguimiento de una cohorte a lo largo del tiempo, puesto que para conocer incidencias dentro de esos conjuntos de personas el periodo de seguimiento ha de ser prolongado o la incidencia elevada. Pero una vez que se dispone de una cohorte establecida realizar estudios de casos-cohorte o anidados es más ventajoso por su coste efectividad, ya que cuando se requiere información que no se había recopilado al inicio es más sencillo si se obtiene de una muestra aleatoria seleccionada de la cohorte, que si se hace con lo cohorte completa. Cuadro de texto: Anterior         Cuadro de texto: Siguiente

ESTUDIO N.6 (Factores asociados al desarrollo de atopia en adultos jóvenes) Cuadro de texto: ÍNDICE

20. Describa qué tipo de estudio es y como se han seleccionado los casos y los controles.

Este estudio consta de tres fases:

a) Se obtuvo una muestra aleatoria (n = 16.884) procedente de la población general de entre 20 y 44 años de cinco áreas españolas (Albacete, Barcelona, Galdakao, Huelva y Oviedo). En una primera etapa, los participantes debían contestar a un cuestionario corto (siete preguntas) sobre síntomas respiratorios.

b) En una segunda etapa se contactó con una submuestra aleatoria (de población general) del 20% que provenía de la muestra original (n = 3.310), invitándoles a acudir a un hospital para contestar un cuestionario largo que incluía preguntas acerca del hábito tabáquico, el tamaño familiar, los animales domésticos (mascotas), el asma y la alergia de los padres y hermanos, rinitis alérgica, eccema (incluyendo los diversos tipos clínicos, atópicos y no atópicos) y las infecciones de vías respiratorias bajas sufridas antes de los cinco años (sin especificar el agente infeccioso), y llevar a cabo determinaciones de IgE específica en suero, pruebas de reactividad cutánea, espirometrías forzadas y medición de la reactividad bronquial mediante la prueba de broncoprovocación con metacolina. Tasa de respuesta 39,60%

c) La población incluida en el articulo que comentamos corresponde a la muestra aleatoria del 20% procedente de la muestra aleatoria original y que incluye a aquellos que finalizaron la segunda fase y que les fueron realizadas pruebas de reactividad cutáneas (n = 1.311, tasa de respuesta 39,60%).

d) Escogiendo  la determinación de IgE específica en suero como parámetro definitorio de caso. Se lleva a cabo un análisis de casos y controles en un estudio transversal, considerándose como casos (atópicos) los que presentaban cifras detectables de IgE específica en suero, y controles los que no.

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e) Como controles el resto de la muestra.    Cuadro de texto: ÍNDICE

Una limitación importante de este estudio, es la tasa de no respuesta (cercana al 60%), cosa que puede sesgar los estimadores. Esto podría haber sobrestimado la prevalencia de atopia y subestimado las asociaciones debido a un sesgo no diferencial.

21. En este estudio se dice que se lleva a cabo un “estudio transversal con análisis caso control” y se incluyen casos prevalentes. ¿Cómo puede influir la inclusión de casos prevalentes en el estimador del OR? (revisar OR de prevalencia).

Cuando se trata de identificar factores de riesgo para una enfermedad, es importante estar seguro de que la exposición al menos precede el inicio de los síntomas, ya que desde ese momento esa persona cambiará el status de exposición como resultado de la enfermedad. En general se recomienda mejor el empleo de casos incidentes, por lo siguiente: a) Las exposiciones etiológicas son presumiblemente más recientes y por tanto, más fáciles de reconocer y recoger. b) Es probable que el medio etiológico de donde proceden los casos incidentes sea relativamente más homogéneo con lo que se evitan errores. c) La exclusión de casos prevalentes supervivientes puede prevenir el sesgo de selección por la inclusión de factores de riesgo o de otro tipo que influyan sobre el pronóstico clínico. d) Además, el incluir casos incidentes, permite una mejor normalización en la recogida de la información y la aplicación de los mismos criterios diagnósticos.

Los casos prevalentes son:

a) casos sobrevivientes de enfermedad por lo que no representan la totalidad de los casos, sino aquellos que han sido capaces de sobrevivir. Es posible que hayan sobrevivido porque la exposición sea menor, o tengan gran cantidad de factores en su estilo de vida asociados a supervivencia.; b) La inclusión de casos prevalentes supervivientes puede producir un sesgo de selección por la inclusión de factores de riesgo o de otro tipo que influyan sobre el pronóstico clínico.; c) en los casos prevalentes es mas difícil recoger exposición ya que el sesgo de recuerdo es mayor al tener que olvidarse de las características de exposición desde el diagnostico de la enfermedad. Cuadro de texto: Anterior         Cuadro de texto: Siguiente

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d) Los estudios de casos y controles realizados a partir de casos prevalentes están limitados porque las exposiciones pueden haber sido modificadas en el pasado a causa de la aparición de una enfermedad (p. ej., las personas sintomáticas se deshacen de los animales de compañía), aunque esto no influya en variables como la edad, el sexo, el tamaño familiar o el nivel educativo.

e) Los Odds de prevalencia son medidas de frecuencia. Mientras que la prevalencia es la probabilidad de que un individuo de la población presente la enfermedad en un momento dado, el odds de prevalencia es la razón entre la probabilidad de presentar la enfermedad (P) y la probabilidad de no presentarla (1-P).

f) Los casos prevalentes inducen mucha ambigüedad al momento de evaluar la relación temporal entre exposición y enfermedad. Si la exposición produce enfermedad leve y de larga duración, la frecuencia de exposición será elevada en los casos, y por tanto, de aparente mayor riesgo. En los casos donde la exposición produce una enfermedad con alta letalidad, la frecuencia de la exposición será muy baja entre los casos y la asociación exposición/enfermedad puede resultar negativa.

Cuando se estudian enfermedades raras de baja prevalencia, que son crónicas, y no necesariamente fatales, supone una ventaja el uso de los casos prevalentes dada su disponibilidad, en lugar de esperar largos periodos de tiempo a que aparezcan casos incidentes. Cualquier factor que esté relacionado con la duración del evento y exposición puede ser una fuente de error en este tipo de estudios. La selección de casos prevalentes o incidentes influye en los resultados de los estudios; si solo se incluyen casos prevalentes tendríamos un sesgo de incidencia-prevalencia al tomar la razón de tasas de prevalencia como una medida de asociación. Para conocer los factores causales de una enfermedad serán necesarios estudios que proporcionen información sobre la incidencia para evitar el sesgo incidencia-prevalencia.

 

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22. ¿Cómo se llevaría a cabo un estudio como este pero con un diseño caso control que no fuera transversal?   Cuadro de texto: ÍNDICE

Para llevar a cabo un estudio caso control que no fuera trasversal podemos hacer un caso control anidado en la cohorte. Realizando pruebas de atopia a los sujetos de toda la cohorte y seleccionando cada caso positivo de atopia como caso y comparándolos con el resto de los participantes en la cohorte que consideraríamos controles.

O también podíamos hacer un estudio caso-control clásico con casos incidentes, seleccionando como casos aquellas personas que acudieran a la consulta de Atención Primaria durante 6 meses refiriendo por primera vez algún síntoma asociado con la atopia y como controles a pacientes que hubieran acudido a esa misma consulta por otros motivos en el mismo periodo de tiempo, emparejando por fecha de consulta y sexo. Después se realizaría la toma de datos correspondiente a las variables de interés, incluyendo la exposición al posible factor de riesgo.

 

 

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Preguntas generales     Cuadro de texto: ÍNDICE

23. A partir de los estudios anteriores discuta brevemente que ventajas tienen unos diseños frente a otros.

a) Estudios de Cohortes: Ventajas:

*    Miden incidencia de enfermedad

*    Establecen con seguridad secuencia temporal

*    Miden relación exposición y varias enfermedades

*    Se mide la exposición antes de que aparezca la enfermedad

*    Evita el sesgo de supervivencia

*    Prospectivos aportan más calidad en medida de variables

*    Retrospectivos más rápidos y baratos

Inconvenientes:

*    Si no se identifican todos los eventos resultado se produce una INFRAESTIMACIÓN DE LA INCIDENCIA.

*    Si la perdida afecta de manera diferente a expuestos y no expuestos se produce un SESGO  en la medida del efecto.

b) Estudios Caso-Control:

- Son útiles para el estudio de enfermedades raras.  Para el estudio de enfermedades con periodos de latencia largos.

- Son económicos (más rápidos y menos costosos que los estudios de cohortes prospectivas).

- Son rápidos tanto en su diseño como en su ejecución.

- Eficientes si la enfermedad no afecta a más 50%de la población.

- Nos permiten el estudio de multi-causalidad.

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- Los errores de clasificación de la enfermedad son menos frecuentes que en estudios de cohortes porque al hacerse en menos tiempo, el diagnóstico o sus métodos están menos sujetos a cambios.

c) Estudios de Caso-Cohorte:

- La información recogida hace referencia a los miembros de la cohorte que no desarrollan la enfermedad de interés, ya que la incidencia de la enfermedad es generalmente baja.

d) Estudios de Casos y Controles Anidados

- Mismas ventajas que los estudios de casos y controles

- Los controles son comparables con los casos al proceder también de la misma cohorte inicial.

- Nos permiten examinar FR desconocidos o no considerados en el momento de iniciarse el estudio de cohorte y en cualquier momento del desarrollo del estudio (sólo se precisaría tener el número suficiente de casos).

- Antes de acabar un estudio de cohortes podemos ver resultados claros con un estudio anidado de modo que se podría justificar la interrupción del prospectivo (que es más costoso) si no necesitamos valorar otras preguntas de investigación.

e) Estudios Transversales:

- Para estudiar varias enfermedades y factores de riesgo a la vez.

- Requieren poco tiempo para su ejecución.

- Son fáciles de ejecutar.

- Son poco costosos.

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24) Establezca, según su criterio, un gradiente de los diferentes tipos de estudios a la hora de estudiar causalidad. ¿Dónde incluiría los ensayos clínicos?                                             Cuadro de texto: ÍNDICE

1. Ensayo clínico.

2. Estudio de cohortes.

3. Estudio de casos y controles.

- Estudios híbridos:

a) Caso control anidado.

b) Caso cohorte.

- Estudios caso control

4. Estudio transversal.

5. Estudio ecológico

6. Serie de casos.

7. Notificación de un caso.

 

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25. Ponga un ejemplo de pregunta de investigación y que diseño utilizaría para llevar a cabo su estudio. Justifique su respuesta.    Cuadro de texto: ÍNDICE

¿Existe relación causal entre los parabenes  contenidos en los productos cosméticos y de higiene personal y el desarrollo de cáncer de mama?

Llevaría a cabo un estudio de casos y controles de base poblacional. Seleccionaría los casos incidentes entre mujeres diagnosticadas durante un periodo de tiempo de cáncer de mama y los controles con mujeres de población general seleccionadas aleatoriamente de las cartillas de atención primaria y llamadas a casa por teléfono invitándolas a participar, Durante el mismo periodo de tiempo, emparejando por edad y zona de residencia.

La inclusión de casos incidentes es la más eficaz y valida para medir etiología. La inclusión de controles poblacionales aumenta la validez interna del estudio.

 

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II. PREGUNTAS APARTADO DISCUSIÓN

Elija uno entre los estudios 2 y 3 y conteste a las preguntas que se detallan a Continuación siempre sobre el mismo estudio elegido.  Cuadro de texto: ÍNDICE

Relación entre la exposición a pesticidas y el carcinoma urotelial vesical (CUV) superficial de bajo grado.

26. Discuta si en el estudio podría haberse cometido algún sesgo en la selección de controles. Ponga un ejemplo hipotético de cómo podría haberse cometido.

Podría haber ocurrido el sesgo de selección, los controles se seleccionan de las diferentes áreas del hospital, con la misma edad y fecha de ingreso. Si se seleccionan controles con una patología que pudiese influir de forma directa o indirecta en la aparición de CUV, se habría cometido un sesgo de selección de controles.

Los estudios de casos y controles que se basan en poblaciones hospitalarias, pueden estar sujetos a sesgos de selección con relativa frecuencia. Esto ocurre cuando se selecciona como control otro grupo de enfermedades. Si la exposición en estudio se encuentra asociada con el grupo de enfermedades seleccionadas para el grupo control siempre existirá la posibilidad de incurrir en sesgos de selección. Por ejemplo si se seleccionan enfermos de enfisema, éste puede estar relacionado con el consumo de tabaco que, a su vez, está asociado al desarrollo de diferentes tipos de cáncer y, por tanto el CUV podría ser uno de ellos.

Para evitar este sesgo de selección de controles se deben seleccionar controles que no presenten ningún factor de riesgo asociado a la enfermedad en estudio. Por ejemplo lo mejor es seleccionar sujetos que acuden al hospital por procesos accidentales como fracturas, esguinces, hernias, cirugía plástica, etc.

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27. Discuta si en el estudio podría haberse cometido algún sesgo en la obtención de la información originando un error de clasificación no diferencial y como afectaría al valor del OR o del RR. Ponga un ejemplo hipotético de cómo podría haberse cometido.   Cuadro de texto: ÍNDICE

El error de clasificación no diferencial se produce cuando la proporción de sujetos clasificados erróneamente es similar en cada uno de los grupos de estudio. Todos los estudios de investigación epidemiológica tienen un cierto grado de mala clasificación de la exposición al factor de estudio o de la variable de respuesta, ya que en general es imposible utilizar un proceso de medición que sea a la vez 100% sensible y 100% específico. El error de clasificación no diferencial distorsiona la RR u OR, es decir, sesga los resultados. En este estudio se produce un sesgo que podría ser interpretado quizás como error de clasificación no diferencial: la variable que pretende reflejar el tiempo de exposición en el uso de pesticidas, no se explica totalmente como se trabaja y quien decide las categorías de exposición.

Los investigadores especifican solo que se recogen: Años de utilización, frecuencia, condiciones de uso, uso de equipos de protección (EPIs) e intoxicaciones agudas. Sin embargo los casos y controles se agrupan siguiendo unos intervalos (de 1-5, 6-15 y < de 15 años) que no se especifica como se obtienen o si se tienen en cuenta el uso de EPIs o las condiciones de uso.

Además no se explica porque consideran caso o control expuesto por igual al uso de 1 a 5 años (que en la tabla 3 se ve que se comporta como protector de forma no estadísticamente significativa) o quince años (asociado a mayor riesgo significativo). Aunque los pacientes hayan estados expuestos a lo largo de varios años, incluidos en estos intervalos, podría ocurrir que no hubiesen estado expuestos con la misma intensidad, o incluso podría suceder que una persona hubiese estado expuesto durante los últimos 15 años pero de manera discontinua, haciendo que a lo mejor en total su periodo de exposición no fuera mayor de 5 años.

 

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Los efectos de este tipo de error sobre el OR dependen de las categorías en que se subdivida la exposición; cuando son dos categorías este error diluye la intensidad de la asociación, pero con más categorías, como en nuestro caso, puede aumentar la asociación e incluso invertir el patrón.        Cuadro de texto: ÍNDICE

Los autores reflejan también que recogen tabaco por tipo, tiempo y cantidad. A la hora de realizar los análisis no se valora esta variable sin embargo de forma continua por lo que quizás el efecto observado para el uso de pesticidas, se nutra de confusión residual por efecto de tabaquismo. De igual manera los autores no ajustan los resultados en función de hábitos dietéticos.

28. Discuta si en el estudio podría haberse cometido algún sesgo en la obtención de la información originando un error de clasificación diferencial y como afectaría al valor del OR o del RR. Ponga un ejemplo hipotético de cómo podría haberse cometido.

El sesgo de información diferencial se produce  cuando la sensibilidad para identificar sujetos expuestos es distinta para casos que para controles, y la especificidad para identificar sujetos no expuestos es distinta para casos que para no casos. Este tipo de error puede sesgar la asociación, acercándose o alejándose de la hipótesis nula, siendo difícil predecir la dirección del sesgo. Puede debilitar o reforzar una asociación e incluso indicar una falsa asociación.

Se puede producir por la predisposición a recordar la exposición en los enfermos, en general un caso recordará mejor cualquier exposición pasada al factor de riesgo y por lo tanto se produce un sesgo de recuerdo, explicando en la entrevista un grado de exposición en mayor medida que los controles, ya que estos fueron seleccionados por hospitalización, pero no por gravedad de la enfermedad; lo que influye de manera importante en el recuerdo de la exposición o no a cualquier agente causal.

 

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29. ¿Podría el error de tipo I o de tipo II explicar los resultados? ¿Por qué?. ¿Cuál fue la potencia del estudio? (Consulte la hoja de cálculo potencia.xls del CD)

El error aleatorio es debido a que todos los estudio se basan en las mediciones de variables aleatorias, es decir, en una variable cuyo valor discreto o continuo, está determinado por un fenómeno aleatorio. La principal forma de reducir el error aleatorio es aumentar el tamaño muestral. Esto hace que la precisión de la medida sea mayor y aumentará la precisión del cálculo de riesgo. La precisión se refiere a la ausencia de error aleatorio.

El error Tipo I o error alfa es el nivel de significación estadística. El error alfa se comete cuando los datos indican un resultado estadísticamente significativo aunque no exista una verdadera asociación o diferencia en la población. El nivel alfa es el tamaño del error de tipo I habitualmente tolerado (5%). Si aumentamos el nivel alfa aumentamos la precisión.

En el estudio que comentamos se podría haber cometido este tipo de error, en los tiempos de exposición menores (1-5 años, p=0,46). No ocurre así en los tiempos de exposición de < de 15 años donde el error alfa es de 0,007 muy pequeño y, por tanto existe significación estadística.

El error Tipo II o Error beta se comete cuando las observaciones muestrales no permiten demostrar la existencia de una significación estadística a pesar de que exista una asociación o diferencia verdadera en la población. La potencia es la capacidad de un estudio para demostrar significación estadística

Número de casos = 96; Número de controles= 96

Proporción de exposición en el grupo control = 40,6 % (39/96)

Odds Ratio obtenida en el estudio = 2,04

Proporción de exposición en casos = 58,3 % (56/96)

Valor de Z-alfa 1,96; Valor de Z-beta calculado 0,48

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POTENCIA DEL ESTUDIO (1-beta) = 0,69        Cuadro de texto: ÍNDICE

Existe un 69% de probabilidad de que el estudio demuestre una asociación real de los pesticidas con el Cáncer de Vejiga. En general se desea una potencia mayor del 80% por lo que es posible que en este estudio se haya cometido un error de tipo beta

30. Según su criterio y de acuerdo a todas las respuestas que usted ha contestado a lo largo del trabajo sobre este estudio ¿Cree tienen validez interna?. ¿Y validez externa?. Justifique sus respuestas.

La validez interna tiene relación con la interferencia desde los individuos realmente estudiados a la población base o conjunto de individuos del que proceden directamente tales sujetos incluidos en el estudio. Por ejemplo, en relación a nuestro estudio, la validez interna debe responder a la pregunta de si los resultados reflejan realmente el efecto de la exposición a pesticidas en la población total de la Axarquía en el momento en que fue realizada la investigación.

Desde mi punto de vista este estudio no demuestra validez interna, ya que la principal exposición a medir no se clasifica correcta ni exhaustivamente ni se ajusta por todos lo posibles factores de confusión y/o interacción que se recogen (tipo, tiempo y cantidad de tabaco, dieta (alimentos protectores o de riesgo por contaminación por pesticidas por ejemplo),

La validez externa tiene relación con la capacidad de generalización de resultados desde el grupo particular de individuos en los que se ha basado el estudio a la población diana. La población diana es el conjunto de individuos para el que se pretende obtener conclusiones válidas en función de los resultados observados. Esta generalización externa no puede ser resuelta únicamente con la información recogida en el propio estudio, sino que se ha de recurrir a otros criterios externos al mismo. En nuestro estudio, la validez externa debe responder a la pregunta de si los resultados que se observan con este estudio serían aplicables a cualquier grupo de personas expuestas a pesticidas, que constituiría la población diana.

En cualquier caso no puede haber validez externa en ausencia de validez interna.

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