3. DEFINICIÓN
• Son indicadores que miden la fuerza con laque una
determinada enfermedad o evento de salud (que se
presume como resultado) está asociada o relacionada con
un determinado factor o exposición (que se presume como
su causa).
• Son comparaciones de incidencia del efecto, entre los
expuestos y no expuestos
• Compara las frecuencias de la exposición entre los que
desarrollan el efecto y las que no la desarrollan
• Permiten realizar inferencias, utilizando incidencias,
prevalencias y odss evalúa el riesgo o disminución de este
4. Es la probabilidad de que se produzca un efecto, a
consecuencia de alguna exposición o ausencia de esta.
Exceso de riesgo, numero
necesario a tratar
Riesgo Relativo, Odds Ratio
5. EXCESO DE RIESGO O DIFERENCIA
ABSOLUTA DE RIESGO DAR
• Determina el exceso de riesgo que presentan los sujetos
del grupo de expuestos comparados con el grupo de los
no expuestos
• Diferencia de Incidencias acumuladas calcula la
incidencia de la enfermedad que se atribuye al factor de
exposición en estudio.
• Compara el grupo de sujetos expuestos.
• También se le denomina riesgo atribuible.
• No tiene unidades y su valor puede ir de -1 a +1
6. FÓRMULAS
• mayor a 0= existe asociación positiva
• menor a 0= asociación negativa
expuestos al factor No expuestos al factor
afectados del
problema
a b
no afectados del
problema
c d
DAR= {a/(a+c)} - {b/(b+d)}
• (mayor a 0) la presencia del factor
se asocia a mayor ocurrencia del
evento
• (menor a 0) la presencia del
factor se asocia a menor
ocurrencia del evento.
DAR = IE-INE su valor es de -1 a 1
7. EJEMPLO (ESTUDIO DE COHORTE)
QUEREMOS EVALUAR EL MAL CONTROL DE LA PA en pacientes en
riesgo de sufrir infarto, seleccionamos dos muestras, la primera de 364
pacientescon buen control y otra también de 364 con mal control de su
hipertensión,los seguimos por un año:
Mal control buen control
Infarto 14 5 19
No
Infart
o
350 359 709
364 364 728
DAR = 14/364 - 5/364
= 0.0247
RPTA: 0.025
el mal control se asocia a
mayor ocurrencia de infarto en
pacientes hipertensos
8. NÚMERO NECESARIO A TRATAR NNT
● Es el número de pacientes que se estima que es necesario tratar con el
nuevo tratamiento o sistema a implementar, en lugar de con el tratamiento
control, para prevenir un suceso.
● NNT = 1/DAR
Mal
control
buen
control
Infarto 14 5 19
No
Infarto
350 359 709
364 364 728
=1/(14/364 - 5/364)
=1/0.025
= 40
9. RR RIESGO RELATIVO
● Se estima mediante la razón de riesgos
● Nos indica cuantas veces es más frecuentes la
enfermedad
● Compara grupo de los expuestos a un
determinado factor de riesgo en estudio (por
ejemplo el tabaco ) , frente al grupo de los no
expuestos (los que no fuman).
10. RR
• RR (riesgo relativo) definido como el cociente entre los riesgos; 1
indica no asociación. Es el estadístico preferido, estudios
longitudinales prospectivos de cohorte, NO EN LOS CASOS
CONTROL, ahí se utiliza otro cociente.
• El riesgo (incidencia acumulada) en el grupo expuesto al factor
entre el grupo no expuesto o control.
• También conocido como el cociente entre los riesgos
buen
control
Mal
control
Infarto 5 14 19
No
Infarto
359 350 709
364 364 728
RR = (iNCIDENCIA DE EXPUESTOS)/(INCIDENCIA NO EXPUESTOS)
RR= (5/364) /(14/364)
RR= 0.36
11. • Cuando no podemos conocer la incidencia
en ninguno de los dos grupos (expuestos
o no expuestos), no se puede calcular el
RR de forma directa. Se puede estimar a
través de de la OR.
OR - ODDS RATIO
12. OR - ODDS RATIO
Es un estadístico menos intuitivo que el RR. El OR también puede oscilar
entre 0 y œ; 1 indica no asociación, se utiliza para estudios caso control.
OR = Odds de enfermedad en expuestos
Odds de enfermar en no expuestos
Expuestos al factor No expuestos al factor
Afectados del problema a b
No afectados del problema c d
OR = (a/c) / (b/d/ OR =
(a*d)/b*c)
13. INTERPRETACIÓN DE RR Y OR
0.0 -0.3 Beneficio grande
0.4 -0.5 Beneficio moderado
0.6 -0.8 Beneficio insignificante
0.9 -1.1 Sin efecto
1.2 -1.6 Riesgo insignificante
1.7 -2.5 Riesgo moderado
> 2.6 Riesgo grande
cuando los grupos son grandes
14. CÁLCULO DE RR Y OR
RR = {a/(a+c)} / {b/b+d)}
OR = (a*d) / (c*b)
Expuesto No expuesto
Enfermo a b a+b
Sano c d c+d
a+c b+d a+b+c+d
16. SENSIBILIDAD
Mide la proporción de enfermos que son identificados
correctamente por la prueba
100
Enfermos
Prueba Positiva
90
Negativa 10
Sensibilidad 90%
Falsos
negativos
18. 0
= 0.8 ó 80 0
400
=
a + c 400 +100
Sensibilidad =
a
La prueba identifica al 80% de enfermos (positivos verdaderos) y habra
20% de enfermos que no son identificados por la prueba (falsos negativos)
19. ESPECIFICIDAD
Mide la proporción de sanos que son identificados
correctamente por la prueba
100
Sanos
Prueba Negativa 90
Positiva 10
Especificidad 90%
Falsos positivos
21. 0
ó 90 0
= 0.9
450
=
d + b 50 + 450
Especificidad =
d
La prueba identifica al 90% de sanos (negativos verdaderos) y no
identifica a 10% de los sanos (falsos positivos)
22. Prueba positiva
Prueba negativa
Prueba positiva
Prueba negativa
Objeto de
Busqueda de la
sensibilidad
Objeto de
Busqueda de la
especificidad
Falso
negativo
Falso
positivo
23. Prueba
Prueba
de oro
evaluada Enfermos Sanos
positivo 80 90
negativo 20 810
total 100 900
Prueba
Prueba
de oro
evaluada Enfermos Sanos
positivo 400 50
negativo 100 450
total 500 500
Grupo estudiado con prevalencia de
enfermedad 10%, sensibilidad 80% y
estecificidad 90%
Grupo estudiado con prevalencia de
enfermedad 50%, sensibilidad 80% y
estecificidad 90%
Prueba
Prueba
de oro
evaluada Enfermos Sanos
positivo 8 99
negativo 2 891
total 10 990
Grupo estudiado con prevalencia de
enfermedad 1%, sensibilidad 80% y
estecificidad 90%
24. La sensibilidad y especificidad no están influidas directamente
por la frecuencia relativa o prevalencia de la enfermedad
Sin embargo el número real de individuos que se identifican
erróneamente como negativos o positivos depende de la
frecuencia relativa de la enfermedad.
Prevalencia
Probabilidad de padecer
la enfermedad antes de
someterse
a la prueba Valor predictivo
Probabilidad de padecer
la enfermedad despues
de someterse a la prueba
25. VALOR PREDICTIVO POSITIVO
• Si la prueba es positiva ¿Cuál es la probabilidad
que el individuo tenga la enfermedad?
•Este es igual a la proporción de individuos con una
prueba positiva que padecen la enfermedad
28. 0
ó 88.9 0
= 0.889
400
Valor predictivo positivo = =
a + b 400 + 50
a
Si la prueba es positiva, La probabilidad que el sujeto tenga la
enfermedad es de 88.9%
29. VALOR PREDICTIVO NEGATIVO
•Si la prueba es negativa ¿Cuál es la
probabilidad que el individuo no tenga la
enfermedad?
•Este es igual a la proporción de individuos
con una prueba negativa que no padecen la
enfermedad
32. 0
= 0.818 ó 81.80
450
Valor predictivo negativo = =
c + d 100 = 450
d
Si la prueba es negativa, la probabilidad de que el sujeto
no tenga la enfermedad es de 81.1%
33. probabilidad anterior a la
prueba
1% 10% 50% 90%
Valor predictivo Positivo 7.5% 47.1% 88.9% 98.6%
Valor predictivo negativo 99.8% 97.6% 81.8% 33.3%
A mayor frecuencia de enfermedad el VP + aumenta
Cuanto mas frecuente es la enfermedad el VP (-)
disminuye