Se decriben medidas de asociacion e impacto, que en Ciencias de la Salud son imprescisncibles para estudios observacionales

1. Dr. D. Pedro García Ramos
C. S. Don Benito Oeste
pedro1garciaramos@gmail.com
0
1
Valor nulo
2

2.  Los conceptos de medida de asociación y de impacto.
 El concepto y manera de calcular:
el riesgo relativo (estimación puntual y por intervalo)
la odds ratio (estimación puntual y por intervalo)
la razón de prevalencias (est. puntual y por intervalo).
 El concepto y manera de calcular
el riesgo atribuible (exceso de riesgo),
el riesgo atribuible proporcional (fracción etiológica) y
el riesgo atribuible poblacional.

3.  Medidas de Asociación (Valorar asociaciones
CAUSALES)
 Riesgo relativo
 Odds ratio
 Razón de prevalencias
 Medidas de impacto (Evaluan efectos absolutos de
distintas intervenciones)
 Risgo atribuible (o diferencia de riesgo exp)
 Fracción etiológica expuestos (o fracción atribuible en
expuestos)
 Riesgo atribuible poblacional (fracción atribuible población)
 Proporción de RA poblacional

4.  estimar si existe una asociación (causal
generalmente)
 estimar la dirección de la asociación
 estimar la magnitud de la asociación
Variable A
(Exposición)
Variable B
(enfermedad)
Variable A
(Exposición)
Variable B
(enfermedad)
+ + + +
+

5. Definición: “la razón entre la incidencia de enfermedad en
el grupo de expuestos (Ie+) y la incidencia de enfermedad
en el grupo de no expuestos (Ie-)
RR = Ie+ / Ie-
Indica cuánta probabilidad más tienen las personas
expuestas de desarrollar la enfermedad respecto a los no
expuestos.

6. 0
1
∞
Valor nulo
Ie+ = Ie-
Riesgo
Ie+ > Ie-
Protección
Ie+ < Ie-
 RR = 1
La incidencia en el grupo de expuestos es igual a la incidencia
en el grupo de no expuestos  no se observa asociación entre
la exposición y la enfermedad.

7.  RR > 1
La incidencia en el grupo de expuestos es mayor que la
incidencia en el grupo de no expuestos  se observa
asociación “positiva” o “directa” entre la exposición y la
enfermedad.
0
1
∞
Valor nulo
Ie+ = Ie-
Riesgo
Ie+ > Ie-
asociación
positiva o
directa
Protección
Ie+ < Ie-

8.  RR < 1
La incidencia en el grupo de expuestos es menor que la incidencia en
el grupo de no expuestos  se observa asociación “negativa” o
“inversa” entre la exposición y la enfermedad.
0
1
∞
Valor nulo
Ie+ = Ie-
Riesgo
Ie+ > Ie-
Protección
Ie+ < Ie-
asociación
negativa o
inversa

9.  Significación estadística
Si el IC95% incluye el valor nulo (RR=1), no se puede
descartar la H0 de que el RR estimado sea diferente de
1, con una confianza del 95% (α=0,05)
0
1
Valor nulo
2
LI RR LS
0,6 1,8 2,9

10.  Significación estadística
Si el IC95% no incluye el valor nulo (RR=1), se puede
descartar la H0 de que el RR estimado es diferente de 1,
con una confianza del 95% (α=0,05)
0
1
Valor nulo
2
LI RR LS
1,1 1,6 3,2

11. Otras denominaciones:
Razón de riesgos
Razón de densidades de incidencias
Razón de tasas (de incidencia)
Relative Risk
Risk Ratio
Density Incidence Ratio
Es la medida de asociación propia
de los estudios de cohortes

12. Enfermedad
Sí No
Sí a bExposición
No c d

13. Enfermedad
Sí No
Sí a bExposición
No c d
Incidencia expuestos (Ie+) = a / a+b
Incidencia no expuestos (Ie-) = c / c+d
(a / a+b)
Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- =
(c / c+d)

14. (a / a+b)
Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- =
(c / c+d)
IC 95 % = RR * exp (± 1,96 * √ Var lnRR )
IC 95 %:
Límite inferior RR: RR * exp (1,96 * √ Var lnRR )
Límite superior RR: RR * exp (-1,96 * √ Var lnRR )

15. Seguimiento
Muerto Vivo
Siguen 27 48Tabaco
Dejan 14 67
(a / a+b)
RR = Ie+ / Ie- =
(c / c+d)
27/75 0,36
RR = = = 2,08
14/81 0,17
Influencia del consumo de tabaco en la supervivencia tras
un infarto agudo de miocardio (156 fumadores con IAM).

16. Gripe
Sí No
Sí 4 133Vacuna
No 24 109
(a / a+b)
RR = Ie+ / Ie- =
(c / c+d)
4/137 0,029
RR = = = 0,16
24/133 0,189
Incidencia de gripe en un grupo de 268 profesionales
sanitarios vacunados y no vacunados

17. Enfermedad
Sí
Sí a
Exposición
No c
Incidencia expuestos (Ie+) = a / PTe+
Incidencia no expuestos (Ie-) = c / PTe-
a / PTe+
Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- =
c / PTe-
PTe+
PTe-
PTe+: personas-tiempo expuestos
PTe-: personas-tiempo no expuestos
Personas-tiempo

18. a / PTe+
Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- =
c / PTe-
IC 95 % = RR * exp (± 1,96 * √ Var lnRR )
IC 95 %:
Límite inferior RR: RR * exp (1,96 * √ Var lnRR )
Límite superior RR: RR * exp (-1,96 * √ Var lnRR )

19. a / PTe+
RR = Ie+ / Ie- =
c / PTe-
26/36581 0,000710
RR = = = 3,46
14/68239 0,000205
Asociación entre el colesterol sérico y la mortalidad coronaria
Muerte coronaria
Sí
>180 26[Colesterol]
mg/dl
≤180 14
PT
36581 personas-año
68239 personas-año

20. a / PTe+
RR = Ie+ / Ie- =
c / PTe-
118/88912 0,00133
RR = = = 1,43
80/86463 0,00093
Asociación entre dietilestilbestrol (DES) y cáncer de mama
Cáncer de mama
Sí
Sí 118DES
No 80
PT
88912 personas-año
86463 personas-año

21.  Es el cociente entre dos probabilidades complementarias
(o mutuamente excluyentes).
Ej.: La probabilidad de un evento (muerte, enfermedad,
recuperación…) o de una exposición (fumar…) es 0,20,
entonces la odds es:
1,0):0,25(ó4:1
0,80
0,20
0,20-1
0,20
Odds ===
Es decir, por cada persona con el evento o exposición,
hay 4 personas sin el evento o exposición.

22. Definición: medida de asociación que se obtiene
dividiendo la odds de enfermedad en los expuestos
por la odds de enfermedad en los no expuestos
OR = Odds enf (exp) / Odds enf (no exp)
Indica cuánta odds más (o menos) tienen las
personas expuestas de desarrollar la enfermedad
respecto a los no expuestos.

23.  Se puede calcular en cualquier tabla de contingencia
 Es la medida de asociación propia de los estudios de casos y
controles
 También se puede aplicar en estudios de cohortes y de prevalencia
Se puede calcular tanto
una OR de enfermedad como una OR de exposición

24. Casos Controles
Sí a bExposición
No c d
Odds enfermedad expuestos = a / b
Odds enfermedad no expuestos = c / d
Odds ratio o razón de odds (OR) = (a/b) / (c/d) = a·d / b·c
“razón del producto cruzado”

25. IC 95 % = OR * exp (± 1,96 * √ Var lnOR )
IC 95 %:
Límite inferior OR: OR * exp (1,96 * √ Var lnOR )
Límite superior OR: OR * exp (-1,96 * √ Var lnOR )
OR = (a/b) / (c/d) = a·d / b·c

26. OR enfermedad = OR exposición
Estudio de cohortes hipotético
Infarto de miocardioHTA Nº
Presente Ausente
Sí 10000 180 9820
No 10000 30 9970
09,6
9970
30
9820
180
exp-noenfOdds
expenfOdds
nfeOR ===
Estudio de casos y controles hipotético
HTA Casos Controles
Sí 180 9820
No 30 9970
09.6
9970
9820
30
180
casos-noexpOdds
casosexpOdds
ORexp ===
igual
OR enfermedad (“prospectiva”)
OR exposición (“retrospectiva”)

27. Interpretación útil: Las personas que toman salicilatos (exposición) tienen
una odds de tener hemorragia digestiva (enfermedad) casi 43 veces mayor
que la de las personas que no los toman
Interpretación poco útil (aunque correcta): La odds de la exposición
pasada a salicilatos es casi 43 veces mayor en casos que en controles
Casos Controles
Sí 26 53Uso de
salicilatos
No 1 87
OR = Odds enf exp / Odds enf no exp
= (26/53) / (1/87) = 42,7

28.  Los casos son representativos de todos los
individuos con la enfermedad, de la población de la
que han estado seleccionados, en cuanto a la
exposición.
 Los controles son representativos de todos los
individuos sin la enfermedad, de la población de la
que han estado seleccionados, en cuanto a la
exposición.
 La enfermedad estudiada no es demasiado
frecuente

29. Odds de Enf. en Exp.
Odds de Enf. en no Exp.OR=
p1 / 1-p1
p2 / 1-p2
OR= =
p1 (1-p2)
p2 ( 1-p1)
=
p1
p2
x
(1-p2)
( 1-p1)
p1: probabilidad de Enf. en Exp.
p2: probabilidad de Enf. en no Exp.
Si p es baja (1-p≈1, “enfermedad poco frecuente”),
el error es pequeño
RR Error

30.  Análoga al RR
0
1
∞
Valor nulo
RiesgoProtección
OR=1
OR>1OR<1

31. Otras denominaciones:
Razón de odds (razón de ods)
Razón de ventajas, de posibilidades
Razón de momios
Odds ratio
Es la medida de asociación propia
de los estudios de casos y controles,
aunque se puede calcular en estudios de cohortes
y de prevalencia

32. Para determinar la posible relación entre el uso de
anticonceptivos orales (ACOs) y el cáncer de mama se realizó el
siguiente estudio: se identificaron 458 mujeres con cáncer de
mama, de las que 314 participaron en el estudio, y de las cuáles 24
habían tomado ACOs. De las 314 mujeres sin la enfermedad que
se seleccionaron, el 98% no había tomado nunca ACOs.
Preguntas
a) Construye la tabla de 2x2 que ilustre los resultados comentados en el
enunciado.
b) ¿Son los ACOs un factor de riesgo para el cáncer de mama? Cuantifica la
magnitud de la asociación
c) Estos resultados, ¿pueden estar sesgados?

33. Casos Controles
Exposición Sí a (24) b (6)
No c (290) d (308)
Odds enfermedad expuestos = a / b = 24/6
Odds enfermedad no expuestos = c / d = 290/308
Odds ratio o razón de odds (OR) = (a/b) / (c/d) = a·d / b·c
“razón del producto cruzado” = 4,28
Pike et al. Breast cancer in young women and use of oral contraceptives: possible modifying
effect of formulation and age at use. Lancet. 1983; 2: 926-30

34. FUNDAMENTO: El cáncer de pulmón en Asturias es 1,4 veces más frecuente que la media
española. Mientras que la proporción de fumadores no es ni ha sido diferente, el consumo de
vegetales es el más bajo de España. El objetivo de este estudio es examinar la relación entre
consumo de vegetales y cáncer de pulmón en Asturias.
PACIENTES Y MÉTODO: Es un estudio de casos y controles de tipo incidente, con base
hospitalaria. Los casos fueron pacientes con diagnóstico nuevo de cáncer de pulmón, y los
controles procedían de los servicios quirúrgicos. La dieta se obtuvo mediante un cuestionario
de frecuencias referido al año anterior. Además se recabó información sobre hábitos
tabáquicos, exposiciones ocupacionales y variables demográficas. El análisis se hizo mediante
odds ratio (OR).
RESULTADOS: Se incluyeron en el análisis 197 casos y 196 controles. El consumo de crucíferas del
género Brassica (coles, brécol, berza, etc.) estaba asociado en el análisis bruto a un menor
riesgo de cáncer de pulmón cuando se excluían los adenocarcinomas (OR = 0,47; intervalo de
confianza [IC] del 95%, 0,23-0,95). El ajuste por tabaco y clase social, aunque no modifica
sustancialmente la OR, hace que no sea significativa la asociación, posiblemente debido al
bajo poder del estudio, pero no se puede descartar que la asociación estuviera confundida por
el tabaco. No hay diferencias en el riesgo de cáncer atribuibles a consumo de vegetales,
vitamina A o betacarotenos.
CONCLUSIONES: Este estudio apunta hacia un efecto protector de las crucíferas del género
Brassica en el cáncer de pulmón, excluido el adenocarcinoma. Sin embargo, ni la vitamina A ni
los betacarotenos aparecen como protectores. Incluso en el caso de que los vegetales género
Brassica protegieran contra el cáncer de pulmón, su consumo en Asturias, que para este
vegetal en particular es más alto que en el resto de España, no podría explicar el elevado
riesgo de este cáncer.

35. Leer el artículo individualmente y contestar las siguientes preguntas, para la posterior discusión en
grupo:
 Caicoya M. Cáncer de pulmón y consumo de vegetales en Asturias. Un estudio de casos y controles.
Med Clin (Barc) 2002; 119: 206-210
1. ¿Cuál es la fuente y base del estudio de donde provienen los casos?
2. ¿Son casos incidentes (entran en el estudio al inicio de la enfermedad) o prevalentes?
3. ¿Se describen claramente los criterios de inclusión y, en su caso, los criterios de exclusión?
4. ¿Cuál es la fuente y base del estudio de donde provienen los controles?
5. ¿Tienen la misma probabilidad de exposición que los casos?
6. En caso de que enfermaran por el proceso de interés, ¿seguirían un proceso asistencial similar
al de los casos?
7. ¿Se describen claramente las pérdidas en la identificación e inclusión de los controles
(controles identificados vs. controles incluidos finalmente)?
8. ¿Provienen los casos y controles de la misma base del estudio?
9. ¿Se ha definido y medido claramente (criterios, marcadores, duración, dosis, instrumentos y
cuestionarios validados, etc.)?
10. ¿Se controlan los resultados por las variables de confusión relevantes?
11. ¿Se valoran adecuadamente los criterios de causalidad (consistencia, secuencia temporal,
gradiente dosis-respuesta)?
12. ¿Discuten adecuadamente los autores las ventajas y limitaciones del estudio (potenciales
sesgos de selección e información y confusión y su efecto sobre los resultados)?

36. Medidas de asociación:
RR, OR (y RP)

37. • Se puede utilizar como medida de asociación en
estudios transversales
• Indica cuántas veces es más probable que los
individuos expuestos presenten la enfermedad
respecto los no expuestos.

38. a
------
a+b
c
------
c+d
RP = ----------------
b/a d/c
Var (ln RP) = ------- + -------
a+b c+d
_________
IC 95% : RP * exp (±1.96 √ var (ln RP)
Enfermos No
enfermos
Sí a bExposición
No c d
a
Preval. Enf en Exp = -------
a+b
c
Preval. Enf en No Exp = -------
c+d

39. Otras denominaciones:
Prevalence rate ratio o prevalence ratio
• Razones de prevalencia de enfermedad ≠ de exposición
• Poco utilizada en la práctica
• Indica aosciación, pero no necesariamente causalidad

40. 0
1
∞
Valor nulo
Asociación posotivaAsociación negativa
RP=1
RP>1RP<1

41. Riesgo atribuible (diferencia de riesgos)
Fracción etiológica (fracción atribuible)

42.  Informan de la cantidad de enfermedad que
es atribuible a la exposición.
 RR y OR dan una idea relativa de la fuerza y
sentido de la asociación entre la exposición
y la enfermedad.

43.  Riesgo de tener el efecto en los sujetos
expuestos que se debe a la exposición
 Mide, en escala absoluta, en qué cantidad es
mayor la frecuencia de enfermedad en el
grupo de expuestos comparados con el
grupo de no expuestos.

44.  Se define como la diferencia entre las tasas de
incidencia (riesgo absoluto) en el grupo de
expuestos y en el grupo de no expuestos.
RAe = Ie+ – Ie-
 Representa la cantidad de incidencia que puede
ser atribuida al factor de riesgo.

45. Seguimiento
Muerto Vivo
Siguen 27 48Tabaco
Dejan 14 67
RAe = Ie+ – Ie- =
= (a / a+b) – (c / c+d) =
= (27/75) – (14/81) =
= 0,36 – 0,17 = 0,19
Influencia del consumo de tabaco en la supervivencia tras
un infarto agudo de miocardio.

46.  Proporción del efecto producido por la
exposición en los expuestos
 Indica la proporción de enfermedad en los
expuestos que se podria prevenir eliminando
la exposición

47. Seguimiento
Muerto Vivo
Siguen 27 48Tabaco
Dejan 14 67
RAe = Ie+ – Ie- =
= (a / a+b) – (c / c+d) =
= (27/75) – (14/81) =
= 0,36 – 0,17 = 0,19
Influencia del consumo de tabaco en la supervivencia tras
un infarto agudo de miocardio.
FEe = [(Ie+ – Ie-) / Ie+ ] ·100 =
= (0,19 / 0,36) · 100 = 0,5277 = 52,77% = %RA

48. RR
1)(RR
FEe
−
=
OR
1)(OR
FEe
−
=
• estudio de cohortes
• estudio de casos y controles (con algunas asunciones)

49.  Similar al RA expuestos (o DRe) pero referido a la
población total
 Se define como la diferencia entre las tasas de
incidencia (riesgo absoluto) en la población (Ip) y en
el grupo de no expuestos.
RAe = Ip – Ie-
 Es el riesgo producido por la exposición en la
población total

50. • Proporción de la incidencia de la enfermedad que se
evitaría en la población general si se erradicara la
exposición al factor de riesgo
%RAP = (Ip – Ie-) / Ip
• Medida de impacto o efecto de mayor importancia en
salud pública
• Ayuda a determinar las exposiciones que tienen una
mayor relevancia (“impacto”) en la salud de la
comunidad

51.  pe: prevalencia del factor de riesgo en la población
(proporción de expuestos)
100
11)(RRp
1)(RRp
RAP%
e
e
×
+−
−
=
• Y se puede aplicar en los estudios de casos y controles bajo
algunas asunciones
100
11)(ORp
1)(ORp
RAP%
e
e
×
+−
−
=

52. P (%) RR %RAP
HTA 16,6 2,23 16,7
Diabetes 1,9 2,07 0,7
Obesidad 24,2 1,35 7,8

53. Hombres Mujeres
Causa implícita de muerte**
Cáncer de Pulmón 23,2 12,8
EPOC 11,7 12,8
EC 1,9 1,8
Infarto 1,9 1,8
Mortalidad Total 2,3 1,9
Thun et al., 1997.
*CPS: Estudio de Prevención de Cáncer. American Cancer Society
**EC: Enfermedad Coronaria; EPOC: Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica

54. Hombres Mujeres
Cáncer 78,6 19,3
Boca, Faringe y
Esófago 87,1 24,6
Páncreas 28,5 8,0
Laringe 82,9 53,7
Pulmón 90,9 37,5
Vejiga 47,6 6,3
Riñón 49,9 3,2
Enf. cardiovasculares 30,3 2,6
Enf. respiratorias 70,9 13,5
Banegas et al. 2001.

55. Banegas et al. 2001.

56.  RAe ó DRe: Indica el número de casos de
enfermedad entre los expuestos que se
podría eliminar si se elimininara el factor
de riesgo.
 FEe ó FAe ó %RA: indica la proporción de
enfermedad entre los expuestos que es
atribuible a la exposición.
 RAP o DRp: indica la cantidad de
incidencia de enfermedad en la población
que se puede atribuir al factor de riesgo.
 %RAP ó FAp: indica la proporción de
incidencia de enfermedad en la población
que se puede evitar si se elimina el fator
de riesgo.
Ie+ – Ie-
(Ie+ – Ie-) / Ie+ (%)
RAe / Ie+
(Ip – Ie-)
(Ip – Ie-) / Ip (%)

57.  RAe ó DRe: Indica el número de casos de
enfermedad entre los expuestos que se
podría eliminar si se elimininara el factor
de riesgo.
 FEe ó FAe ó %RA: indica la proporción de
enfermedad entre los expuestos que es
atribuible a la exposición.
 RAP o DRp: indica la cantidad de
incidencia de enfermedad en la
población que se puede atribuir al factor
de riesgo.
 %RAP ó FAp: indica la proporción de
incidencia de enfermedad en la
población que se puede evitar si se
elimina el fator de riesgo.
Ie+ – Ie-
(Ie+ – Ie-) / Ie+ (%)
RAe / Ie+
(Ip – Ie-)
(Ip – Ie-) / Ip (%)

58. Conclusiones
1. Medidas de asociación
• Riesgo relativo (RR)
RR = Incidencia enf exp / Incidencia enf no exp
– con proporciones de incidencia
– con densidades de incidencia
• Odds ratio (OR)
OR = odds enf exp / odds enf no exp
• Razón de prevalencias (RP)
RP = Preval enf exp / Preval enf no exp
Estudios de cohortes
Estudios de casos y controles
Estudios de cohortes
Estudios deprevalencia
Estudios de prevalencia

59. Conclusiones
0
1
∞
Valor nulo
Asociación
directa
Asociación
inversa

60. Conclusiones
2. Medidas de Impacto
• RAe ó DRe: Indica el número de casos de
enfermedad entre los expuestos que se podría
eliminar si se elimininara el factor de riesgo.
• FEe ó FAe ó %RA: indica la proporción de
enfermedad entre los expuestos que es atribuible a
la exposición.
• RAP ó DRp: indica la cantidad de incidencia de
enfermedad en la población que se puede atribuir al
factor de riesgo.
• %RAP ó FAp: indica la proporción de incidencia de
enfermedad en la población que se puede evitar si
se elimina el fator de riesgo.
Ie+ – Ie-
(Ie+ – Ie-) / Ie+ (%)
RAe / Ie+
(Ip – Ie-)
(Ip – Ie-) / Ip (%)

61. Muchas Gracias