Estudios epidemiológicos

Estudios epidemiológicos

Los estudios epidemiológicos pueden ser descriptivos o analíticos • Los estudios analíticos se utilizan para conocer la distribución de un evento de salud en una población con respecto a persona, tiempo y lugar

Estudios descriptivos • Esto nos permite llevar a cabo actividades de planeación y programación de servicios de salud • Por otro lado nos permiten identificar los grupos con tasas mayores o menores de un padecimiento específico lo que nos llevará a la formulación de hipótesis

Hipótesis: • proposiciones que deben se examinadas mediante estudios analíticos

Estudios analíticos • Constituyen un intento de analizar las razones que expliquen esta distribución en persona, tiempo y lugar • Nos permiten identificar factores de riesgo y determinar mediante estudios experimentales

Estudios analíticos • Nos permiten identificar factores de riesgo y determinar mediante estudios experimentales si una  o  de un factor va seguido de un  o  en las tasas de enfermedad

Estudios analíticos • Por último, los estudios analíticos generan ideas que deberán explorarse por medio de nuevos estudios descriptivos, cerrando así el circulo de los estudios epidemiológicos

Circulo de estudios epidemiológicos Estudios descriptivos Reporte de casos Serie de casos Corte seccional Identificar grupos con  o  riesgo Planeación y Programación Distribución de la enfermedad Tiempo, persona, lugar Formulación de hipótesis Estudios prospectivos asociación causal? Estudios retrospectivos Identificar factores de riesgo Estudios analíticos Estudios de intervención

Tipos de estudio • Reporte de un caso • Reporte de una serie de casos

Estudios de corte seccional • En este tipo de estudio, tanto el factor de riesgo como la enfermedad son evaluados al mismo tiempo • Por ejemplo, si hacemos una encuesta para determinar la prevalencia de EIC y los niveles de colesterol e forma simultánea

Estudios de corte seccional • El hecho de que los sujetos con EIC tengan un nivel medio de colesterol mayor que aquellos sin EIC nos lleva a la conclusión de que el nivel elevado de colesterol incrementa el resgo de EIC

Estudios de corte seccional • Esto bien puede ser cierto, pero solo lo podemos comprobar al observar una mayor incidencia de EIC en personas que tenían valores elevados de colesterol antes de desarrollar la EIC • Hasta entonces podemos establecer inferencias causales

Cuando nosotros deseamos probar una hipótesis acera de la etiología de un padecimiento lo podemos llevar a cabo a través de un estudio observacional o experimental

Estudios observacionales • En ellos los sujetos son segregados en grupos en base a una experiencia o exposición • El investigador analiza los contrastes entre los grupos de estudio después de observarlos • El investigador no crea los contrastes experimentales

Estudios observacionales • Uno de los problemas de los estudios observacionales es que los grupos observados usualmente difieren en alguna característica además de aquella que esta bao estudio (factores de confusión) lo que hace mas difícil demostrar el efecto de un factor especifico de interés

En un estudio experimental el investigador puede determinar el impacto de un factor al modificar lo niveles de dicho factor • Los contrastes entre los grupos son creados por el investigador

Estudios analíticos • Existen dos métodos principales disponibles para el estudio observacional de la etiología de una entidad: • estudios retrospectivos • estudios prospectivos

Estudios analíticos • El propósito de ambos tipos de estudios es producir un estimado valido de la relación causa-efecto hipotética entre un factor de riesgo y un padecimiento

Estudios retrospectivos • Vamos a comparar a los casos (sujetos con la enfermedad bajo estudio) y los vamos a comparar con los controles (sujetos sin la enfermedad)

Estudios retrospectivos • El propósito es determinar si los dos grupos difieren en la proporción de sujetos con el factor especifico bajo estudio • Se denomina retrospectivo porque compara loos casos y los controles con respecto a la presencia de un factor en el pasado

Estudios prospectivos (de cohorte) • Inician con un grupo de sujetos libres de enfermedad que están expuestas o no a un factor que suponemos nocivo y se siguen hacia el futuro para determinar sus tasas de enfermedad en relación a la exposición al factor en cuestión

Retrospectivo Enfermedad Presente Ausente (casos) (controles) Prospectivo (cohorte) Presente (expuesto) A B A + B Factor de riesgo Ausente ( no expuesto) C D C + D B + D A + C En la mayoria de los estudios epidemiológicos podemos construir una tabla de 2  2

Esta seria la tabla mas sencilla, pero frecuentemente es deseable analizar un factor en termino de los niveles de exposición (por ejemplo el numero de cigarrillos fumados) y no simplemente como presente o ausente

En los estudios retrospectivos el investigador empieza con los casos y selecciona un grupo control para calcular la exposición al factor

Retrospectivo Enfermedad Presente (expuesto) Presente Ausente (casos) (controles) Ausente ( no expuesto) A B A + B C D C + D B + D A + C Factor de riesgo Tasa de exposición entre los casos = A / A+C Tasa de exposición entre los controles = B/B+D Incidencia en el grupo expuesto = A/A+B Incidencia en el grupo no expuesto = C/C+D

Estudios retrospectivos(casos y controles) • Seleccion de los casos y los controles • Casos • se deben establecer criterios estrictos para evitar ambigüedad en la selección de los casos • la preocupación debe centrarse en que el estudio sea valido (aunque no pueda generalizarse) • nos interesa mas el poder establecer una asociación causal aunque sea para un segmento de la población

Estudios retrospectivos(casos y controles) • Guia para selección de los casos • óptimamente seleccionaremos casos recién diagnosticados (incidentes) con características especificas durante un periodo especifico de tiempo en una población bien definida • se prefieren casos incidentes pues los prevalentes representan una selección de todos los casos (no se curaron ni fallecieron)

esto puede introducir sesgo en los resultados • una protección contra este sesgo es introducir todos los casos, vivo y muertos

Fuente de los casos • archivos hospitalarios, archivos médicos, certificados de defunción, etc.

Controles • fuente de los controles • población general • casos con otros diagnósticos del mismo hospital • familiares o amigos del caso

Una suposición básica de los estudios de C y C es que los controles son representativos de la población general en términos de la probabilidad de exposición al factor de riesgo de interés

Las fuentes y métodos de recolección de información debe ser similar para los casos y los controles • Se prefieren los controles poblacionales pues generalmente están sanos y reflejan la población que vive en esta área si la muestra es aleatorio • Desafortunadamente esto es costoso y consume tiempo

Una forma de hacerlo es por medio de la vía telefónica seleccionando números al azar • Esto requiere sin embargo que una proporción muy alta de la población bajo estudio tenga teléfono

Frecuentemente se seleccionan los controles del mismo hospital de donde se seleccionaron los casos • Existen múltiples factores selectivos que llevan a una persona a un hospital específico (nivel socioeconómico, área de residencia accesibilidad, etc.)

El seleccionar los controles de la misma población hospitalaria que dio origen a los casos duplica estos factores selectivos y por lo tanto nulifica su efecto • El problema es que estos controles hospitalarios no son representativos de la población general

Los pacientes hospitalizados tienen mas factores de riesgo para enfermedades y frecuentemente representan el extremo de una distribución

Otro problema lo constituye el hecho de que siendo enfermos también, existe la posibilidad de que algunos de sus padecimientos puedan compartir factores de riesgo con la enfermedad bajo estudio

Ventajas de utilizar pacientes hospitalizados como controles • Fácilmente identificables • Disponibles para entrevistarlos • Siendo pacientes (similares en ese aspecto a nuestros casos) tendrán una tendencia a darnos mayor información

Variables de confusion • Se denominan así los factores que se asocian tanto con la exposición de interés (pero no son consecuencia de la misma) y casualmente con la enfermedad bajo estudio • Es necesario controlarlos pues de otra forma nos llevarán a resultados sesgados

Variables de confusion • Por ejemplo: ? ECI alcoholismo tabaquismo

Variables de confusion • Existen dos métodos para controlar las variables de confusión: • por apareamiento de los casos con los controles • por técnicas estadísticas • estratificación • regresión

Apareamiento de casos y controles • Es el método mas comúnmente utilizado para controlar las variables de confusión • Consiste en seleccionar a los controles para que sean similares a los casos en algunas características especificas

Apareamiento de casos y controles • Las variables que se controlan con este método con mayor frecuencia son la edad, la raza y el género • Obviamente el apareamiento debe mantenerse durante el análisis estadístico

Precaución! • El apareamiento deberá realizarse solo para aquel factor o factores que claramente pueden crear confusión • No podemos investigar el efecto de una variable para la cual se apareado los casos y los controles • Si uno aparea un factor su papel etiológico no podrá ser evaluado

Apareamiento: desventajas • El aparear para múltiples variables tiene inconvenientes: • pudiera llevarnos a aparear en una variable que pudiera tener una relación causal con la enfermedad • el costo puede ser elevado • pudiéramos perder casos al no encontrar controles para aparearlos

Estudios de casos y controles • Para estimar el riesgo en un estudio de C y C se puede clasificar la población de la siguiente forma ENFERMEDAD EXPOSICION AL FACTOR

P1 P1+ P2 P3 P3+ P4 ÷ De los que tienen el factor ¿cuantos están enfermos? De los que no tienen el factor ¿cuantos están enfermos? Razón de momios • La razón de momios (OR) es una aproximación al riesgo relativo:

P1 P2 P3 P4 P1 P4 P2 P3 ÷ = • Coma la frecuencia de la enfermedad en la población siempre es baja podemos eliminar a P1 y P3 del denominador y la ecuación queda: • Esta técnica se puede utilizar en estudios de C y C no apareados

Estudios epidemiológicos