TEMA 3. DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS (2017)

Apunte Español
Universidad Universidad Complutense de Madrid (UCM)
Grado Farmacia - 4º curso
Asignatura Epidemiología nutricional
Año del apunte 2017
Páginas 5
Fecha de subida 19/06/2017
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Apuntes de Epidemiología nutricional del curso 2016/2017; grupo C. Profesora: Ángeles Carbajal

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TEMA 3. DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS En Epidemiología, con un equipo multidisciplinar, se mide la exposición y la enfermedad, con el objetivo de ver si hay asociación entre la exposición y la enfermedad y valorar la fuerza de esa asociación.
FACTORES DE EXPOSICIÓN - Factor de riesgo: cualquier fenómeno o característica, externa o interna, de naturaleza física, psíquica, social, etc, en el genotipo o en el fenotipo, que está relacionada (factor de riesgo) con la enfermedad o que puede ser su causa (factor causal). Es decir, es aquel que se asocia positivamente, que aumenta las posibilidades o el riesgo de padecer la enfermedad. Si se modifica el factor de riesgo, se modifica el efecto. Por ejemplo, el factor de riesgo puede ser una alta ingesta de sodio o una baja ingesta de fibra. El factor de riesgo aparece por primera vez descrito en el Estudio de los 7 países. La identificación del factor de riesgo es muy útil porque si este factor identificado se puede modificar, la prevención es una posibilidad real y, aunque fuera no modificable, permite identificar los grupos de riesgo, en los que también podemos intervenir.
- Factor de protección: es aquel que disminuye el riesgo o protege al individuo de desarrollar la enfermedad. Es el que se asocia negativamente porque, por ejemplo, cuando aumenta la ingesta de fibra, disminuye el riesgo de padecer estreñimiento.
- Factor confundente: tercera variable que puede ser responsable de la asociación (o falta de asociación) entre la exposición y el efecto. Es un factor que confunde en el estudio. Al confundir puede aumentar, disminuir o cambiar la dirección de la asociación. Para que sea un factor confundente, es decir, para que lo consideremos como tal, tiene que ser un factor de riesgo de la enfermedad y estar relacionado con la exposición. Por ejemplo, la hidratación o la actividad física están relacionados con el estreñimiento y son factores confundentes. Debemos controlar esos factores para saber la relación real entre la fibra y el estreñimiento. Otro ejemplo sería la obesidad, que aumenta el riesgo coronario a través del aumento de la presión arterial. En este caso no sería un factor confundente sino parte del factor de riesgo. La existencia de este sesgo es muchas veces inevitable. Hay que buscar procedimientos para estimar cuál sería el efecto del factor estudiado en el caso de que el factor confundente no estuviera presente. Buscamos conseguir grupos homogéneos y, por tanto, comparables. Para excluir los factores confundentes podemos (ajuste de factores confundentes): • Aleatorización.
• Incluir en el protocolo de trabajo criterios de inclusión y exclusión. Si estos criterios se cumplen bien, vamos a tener una muestra homogénea en la que habremos excluido factores confundentes.
• Emparejamiento o apareamiento de la muestra en los diseños caso/control.
• En el análisis estadístico de los datos se puede hacer la estratificación según el factor confundente (sexo, edad, tabaco, ingesta calórica) o podemos utilizar modelos matemáticos de regresión logística múltiple.
Es importante definir la exposición en cuanto a la dosis (cuantitativa/cualitativa) y la intensidad/duración (continua/intermitente). También se define una exposición mínima de referencia que va a servir de comparación. Debe quedar establecido si es una exposición actual o pasada. En cuanto a las variables de exposición pueden ser cualitativas (no numéricas) como tabaco si/no o sexo hombre/mujer; o cuantitativas (numéricas).
CUANTIFICACIÓN DE LA ENFERMEDAD Con respecto a la enfermedad podemos definir una serie de conceptos.
- Prevalencia: probabilidad de tener la enfermedad. Es la proporción de personas con una determinada característica o enfermedad en una población y en un momento determinado. Es muy útil para saber la magnitud del problema o enfermedad. Los estudios de prevalencia o estudios transversales con muy útiles para ver si en un grupo de población existe un problema y su magnitud. También trabajamos con la prevalencia en los estudios caso/control.
- Incidencia: es la probabilidad de desarrollar la enfermedad. La incidencia también valora el riesgo. Solo incluye los casos nuevos en una población durante un periodo de tiempo determinado. En la incidencia se incluye el factor tiempo, a diferencia de la prevalencia. La incidencia es una variable que se utiliza en los estudios epidemiológicos en los que hay variable tiempo, es decir, en los estudios de cohorte y en los experimentales o de intervención.
Es necesario estandarizar por edad y sexo para comparar entre grupos de población.
Dinámica de la prevalencia o analogía con la piscina Aquellas enfermedades en las que haya una alta tasa de curación o de muerte, van a tener una baja prevalencia porque sale una gran cantidad de personas mientras que tendrán una alta incidencia aquellas enfermedades con baja mortalidad o curación.
IDENTIFICACIÓN Y CUANTIFICACIÓN DEL RIESGO Las medidas de asociación nos van a permitir saber si existe asociación, la dirección de la asociación y la magnitud de la asociación. Vamos a utilizar relaciones/ratios y la comparación de incidencias/prevalencias de enfermedad a distintos niveles de exposición al factor de riesgo.
Vamos a separar la muestra en función de la exposición: 1. Riesgo relativo (RR).
Se utiliza en los diseños epidemiológicos que incluyen la variable tiempo como son los diseños de cohorte y los ensayos clínicos aleatorizados, de intervención o experimentales. Se define o se calcula como el ratio entre el riesgo de enfermar entre expuestos y el riesgo de enfermar entre no expuestos. El riesgo de enfermedad es la incidencia, de manera que el riesgo relativo es el ratio entre la incidencia de enfermedad entre expuestos y la incidencia de enfermedad entre no expuestos.
Por último, podemos definirlo como el número de enfermos entre los expuestos entre el número total de expuestos, todo ello entre el número de enfermos entre los no expuestos dividido por el número total de no expuestos. Permite hacer una estimación mucho mejor estadísticamente del riesgo.
Se suele trabajar con tablas de 2x2. El cociente puede dar diferentes valores. Si RR=1 significa que no se modifica el riesgo de desarrollar la enfermedad, es decir, no hay asociación entre el factor y la enfermedad.
Si el RR>1, entonces hay asociación positiva entre el factor y la enfermedad.
Si el RR<1, la asociación del factor es negativa, es decir, es un factor de protección. Cuanto más se aleje de 1, tanto por arriba como por abajo, más fuerte es la asociación. Para juzgar el riesgo relativo, el intervalo de confianza del 95% es un parámetro estadístico que nos indica si el factor es estadísticamente significativo o no (equivalente a la desviación estándar).
Por tanto, cualquier valor de RR u OD tiene que venir acompañado del intervalo de confianza al 95%, que es un rango en el que tendremos que poner un mínimo y un máximo (p<0,05). Este parámetro estadístico cuantifica la precisión del estudio. Es un rango de valores dentro del cual se encontraría el verdadero valor en el 95% de los casos (p<0.05). Si se hicieran 100 estudios, en 95 de ellos el RR tiene que salir dentro del rango. Cuanto más estrecho sea el rango, menor variabilidad o influencia de azar, más precisión y mayor calidad metodológica. Otra forma de ver si es significativo, es cuando el IC no incluya el 1 dentro del rango.
2. Odds ratio (OD).
En los estudios caso-control no existe variable tiempo, por lo que no podemos incluir la incidencia y, por tanto, tampoco el RR. En estos casos se emplea el OD. El Odds ratio es la probabilidad de que ocurra y la probabilidad de que no ocurra entre los expuestos. Es el número de veces que ocurre la enfermedad entre el número de veces que no ocurre en expuestos, entre el número de veces que ocurre y no ocurre en lo expuestos. También podemos utilizar la tabla del 2x2.
3. Coeficiente de correlación (r).
TIPOS DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS 1. Según asignación aleatoria (“aleatorización”) de la exposición, intervención o tratamiento: - Experimentales: el investigador asigna la exposición.
- Observacionales: el investigador se limita a observar la exposición. Dentro de estos observacionales encontramos los no experimentales donde la exposición se mide, pero no se manipula.
2. Según la unidad de agregación o de análisis.
- Individuos: se recogen datos individuales.
- Grupos/poblaciones: se trabaja con medias de grupos de población.
Hay casos en los que es imposible analizar las exposiciones de manera individual, como ocurre con las aguas canalizadas a ciertas poblaciones. Se analizan las aguas de las canalizaciones y no se analiza la composición del agua de cada familia.
Existe otro criterio que nos permite clasificar los estudios según sean descriptivos o analíticos: - Descriptivos: no hay grupo control y nos permite generar hipótesis y sugerir asociaciones.
Tenemos grupos ecológicos que trabajan con grupos e individuales tenemos caso control y cohortes y transversales.
- Analíticos: hay grupo control y nos permite probar hipótesis. Pueden ser experimentales u observacionales (cohortes y caso-control).
3. Según la secuencia cronológica, es decir, si influye o no la variable tiempo.
- Transversales, de corte o de prevalencia.
- Longitudinales (seguimiento en el tiempo o temporalidad).
4. Según la dirección de análisis: - Prospectivos: van de la causa al efecto, es decir, primero miden la exposición y después la enfermedad.
- Retrospectivos: primero se mide la enfermedad y se busca retrospectivamente la causa, es decir, primero medimos la enfermedad y después la exposición.
5. Según el criterio para la selección o asignación de los participantes a los grupos de comparación.
- Cohortes (por la exposición).
- Caso-control (por la enfermedad).
6. Según la valoración ciega del efecto o “enmascaramiento” (experimentales): - Abierto. Todo el mundo sabe qué está recibiendo cada persona y se sabe qué grupo es el problema y cuál es el control. Estos estudios no son frecuentes.
- Ciego, doble ciego, triple ciego. Ciego es cuando solo la muestra no sabe qué está tomando, doble ciego es cuando ni la muestra, ni el que reparte los comprimidos lo saben. El triple ciego consiste en que ni la muestra, ni el que reparte ni el que analiza los datos saben quién ha tomado el medicamento y quién el placebo.
7. Que exista un grupo control o no.
- Descriptivos. No existe grupo control. Pueden ser individuales (caso-reports, caso-series reports o transversales) o grupos (ecológicos). Generar hipótesis o sugerir asociaciones.
- Analíticos. Sí existe un grupo control. También pueden ser individuales (caso-control, cohortes, experimentales o de intervención) o bien, pueden ser ensayos clínicos, ensayos de campos o ensayos comunitarios. Intentan establecer una relación causal.
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