Resumen: Medidas de Frecuencia

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Definiciones básicas:

 Confusión: La confusión entre dos variables supuestamente causales de tal manera que parte o todo el presunto efecto de una variable en realidad se debe a la otra.

 Error aleatorio: Un error no diferencial que produce resultados que son muy bajos o muy altos en aproximadamente igual cantidad, debido a factores al azar.

 Modificación de efecto (interacción): Un fenómeno en el que una tercera variable altera la dirección o fuerza de asociación entre otras dos variables.

 Sesgo: Un error diferencial que usualmente da resultados que son consistentemente distorsionados en una dirección, debido a factores no aleatorios o no al azar.

 Sinergismo: La interacción de dos o más variables presuntamente causales, de tal manera que el efecto total es claramente mayor que la suma de los efectos individuales.

 

TIPOS DE CAUSAS

 Causa suficiente: Si el factor (causa) está presente, el efecto (enfermedad) siempre ocurre.

Causa necesaria: Si el factor (causa) está ausente, el efecto (enfermedad no puede ocurrir.

 Factor de riesgo: Si el factor está presente y activo, aumenta la probabilidad que el efecto (enfermedad) ocurra.

 TIPOS DE RELACIÓN O ASOCIACIÓN

 Relación o asociación causal directa: El factor ejerce su efecto en ausencia de factores intermediarios (variables intermediarias).

 Relación o asociación causal indirecta: El factor ejerce su efecto vía variables intermediarias.

 Relación o asociación no causal: La relación entre dos variables es estadísticamente significativa, pero no existe relación causal, sea porque la relación temporal es incorrecta (la presunta causa aparece después y no antes del presunto efecto) o porque otro factor es responsable de la presunta causa y del presunto efecto.

FLUJOGRAMA PARA ESTABLECER SI EXISTE UNA ASOCIACIÓN CAUSAL

 Ejemplo:  

1.      Enfermedad: cáncer pancreático

Factor de interés: consumo de café

Factor probable confusión: hábito de fumar

2.      Enfermedad: riesgo de enfermedad cardiovascular

Factor de interés: niveles altos de colesterol

Factor probable confusión: perfil genético

3.      Resultado: embarazo no deseado

Factor de interés: no uso de métodos anticonceptivos

Factor probable confusión: edad adolescente

TIPOS DE RELACIONES CAUSALES 

Directa:  el factor es necesario y suficiente para producir la enfermedad, sin pasos intermedios. Sin el factor la enfermedad no se presenta (necesario) y en la presencia del factor la enfermedad siempre se presenta (suficiente). Es inusual.

 Ejemplo: es inusual

 Indirecta: hay varios pasos antes de la aparición de la enfermedad. Luego de la exposición: periodo de incubación, fase preclínica, fase clínica, en cada uno de ellos  entran en juego distintos mecanismos que alteran la función del o los órganos afectados.

 

 

 

 

 a)      Necesaria pero no suficiente: Cada factor es necesario, pero no es suficiente para producir la enfermedad.

 

 

 

 

  

Ejemplo: virus del papiloma humano y cáncer del cuello uterino, bacilo de Koch y tuberculosis.

  b)     Suficiente pero no necesaria: El factor puede producir la enfermedad, pero también la pueden producir otros factores que actúan solos.

 

 

 

Ejemplo: leucemia puede ser producida por exposición a la radiación y por exposición al benceno.

 c)      Ni suficiente ni necesaria: Ningún factor por sí solo es necesario ni suficiente.

 

 

 

 

 

  

Ejemplo: la mayoría de enfermedades crónicas como diabetes mellitus, hipertensión arterial.

 

EVIDENCIAS DE RELACIÓN CAUSAL 

a) Postulados de Koch (1880)

1.      El organismo se encuentra siempre presente en los que padecen la enfermedad

2.      El organismo no se encuentra en ninguna otra enfermedad

3.      Cuando se aisla el organismo de un sujeto enfermo, la enfermedad puede ser producida en animales de experimentación.

 

Fueron desarrollados y útiles en enfermedades infecciosas.

 

b) Pautas para definir si existe una relación causal:

1.      Relación temporal: La exposición al factor debe ser previa a la aparición de la enfermedad. Es el único criterio absoluto de causalidad.

2.      Fuerza de la asociación: Se mide por el riesgo relativo o la razón de productos cruzados. A mayor fuerza de la asociación más probable que la asociación sea causal.

3.      Relación dosis-respuesta: al aumentar el nivel de exposición, el riesgo de la enfermedad también aumenta.

4.      Replicación de los hallazgos: Si la relación es causal, se espera que los hallazgos sean consistentes en distintos estudios y en distintas poblaciones.

5.      Plausibilidad biológica: Es la coherencia con el conocimiento biológico vigente.

6.      Consideración de explicaciones alternativas: Se refiere a la extensión en la que se ha tomado en cuenta y descartado otras explicaciones.

7.      Cese de la exposición: Si el factor es causa de una enfermedad, se espera que el riesgo de la enfermedad disminuya al reducir o eliminar la exposición al factor.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 8.      Especificidad de la asociación: significa que una exposición específica está asociada con sólo una enfermedad; es el criterio más débil.

 9.      Consistencia con otros conocimientos: Si una relación es causal, se espera que los resultados sean consistentes con otros datos disponibles.

 Ejemplo: relación entre Helicobacter Pylori (HP) y úlcera duodenal, en base a estudios realizados desde 1982. 

1.      Relación temporal:

·         HP está vinculado con gastritis crónica. Cerca de 11% de los pacientes con gastritis crónica desarrolla úlcera duodenal en los 10 años posteriores.

·         En un estudio de 454 pacientes que tuvieron endoscopía en los 10 años previos , 34 de 321 pacientes que eran positivos a HP (11%) desarrollaron úlcera duodenal, en comparación con 1 de 133 pacientes negativos a HP (0.8%).

 

2.      Fuerza de la asociación:

·         Se encuentra HP en por lo menos 90% de los pacientes con úlcera duodenal. No se ha reportado HP en por lo menos una población aislada de otras poblaciones  que se ha reportado libre de úlcera duodenal.

 

3.      Relación dosis-respuesta:

·         La densidad de HP por milímetro cuadrado de mucosa gástrica es más elevada en pacientes con úlcera duodenal que en aquellos que no la presentan.

 

4.      Replicación de los hallazgos:

·         Muchas de las observaciones en relación con HP han sido replicadas repetidas veces.

 

5.      Plausibilidad biológica:

·         Se reconoce que HP tiene lugares de unión en las células del antro y puede seguir a éstas células en el duodeno.

·         HP induce mediadores de inflamación

·         La mucosa infectada con HP está debilitada y es susceptible a los efectos dañinos del ácido clorhídrico.

 

6.      Consideración de explicaciones alternativas:

·         Los datos sugieren que el hábito de fumar puede aumentar el riesgo de úlcera duodenal en pacientes infectados con HP, pero no es un factor de riesgo en pacientes en los que se eliminó el HP.

 

7.      Cese de la exposición:

·         La erradicación de HP cicatriza las úlceras duodenales a la misma velocidad que los fármacos antagonistas de los receptores de histamina.

·         Las tasas de recurrencia de úlcera a largo plazo fueron cero luego de erradicar HP usando tratamiento antimicrobiano triple, comparado con 60-80% de tasa de ausencia de enfermedad que se encuentra en pacientes tratados con antagonistas de los receptores de histamina.

 

8.      Especificidad de la exposición:

·         La prevalencia de infección por HP en pacientes con úlcera duodenal es 90 a 100%. Sin embargo puede encontrarse en pacientes con úlcera gástrica y aún en pacientes asintomáticos.

 

9.      Consistencia con otros conocimientos:

·         La prevalencia de infección por HP es la misma en hombres y mujeres. La incidencia de úlcera duodenal, que antes se creía más alta en varones que en mujeres ha sido la misma en los últimos años.

·         La prevalencia de úlcera duodenal se cree que tuvo un pico en el siglo XIX, y la prevalencia de HP pudo haber sido más alta en esa época por las condiciones de vida. Este razonamiento también se basa en la observación que la prevalencia de HP es mucho muy elevada en países en desarrollo.

 

 OTROS ASPECTOS IMPORTANTES PARA ESTABLECER INFERENCIA CAUSAL

 Sesgo: cualquier error sistemático en el diseño, conducción o análisis de un estudio que resulta en una distorsión del resultado de la exposición en el riesgo de presentar la enfermedad.

 Puede originarse en varios momentos del proceso del estudio epidemiológico 

·         De selección: en caso que los grupos a comparar hayan sido elegidos a partir de poblaciones diferentes.

Ejemplo: casos de cáncer uterino hospitalizados y controles ambulatorios

Grupo de pacientes con infección urinaria a repetición con tratamiento de prueba y el grupo de comparación son pacientes con primer episodio de infección urinaria .

Se contrarresta con asignación aleatoria

 

·         De clasificación: depende de los criterios para definir el caso. Si los criterios no tienen capacidad para diferenciar si un sujeto es caso o no, entonces puede incurrirse en error al clasificar.

Ejemplo: diagnóstico clínico versus confirmación de laboratorio para enfermedades de trasmisión sexual.

Otro ejemplo: ELISA o Western-Blot para diagnóstico de VIH.

Se contrarresta usando métodos de clasificación que tengan una capacidad de clasificar conocida.

 

·         De información: al explorar los antecedentes de exposición se puede incurrir en error si los entrevistados alteran las respuestas de manera voluntaria o involuntaria.  Incluso considerar que por “cortesía” los entrevistados pueden alterar sus respuestas de manera de agradar al entrevistador.

Ejemplo: los familiares de los fallecidos pueden recordar algunos hechos con más frecuencia y/o precisión que los no fallecidos.

Las mujeres cuyo embarazo tuvo complicaciones pueden dar opiniones subjetivas sobre la calidad de atención en el servicio de gineco-obstetricia.

Se contrarresta siendo muy cuidadoso en el diseño de los instrumentos, estandarizar el procedimiento para la recolección de la información y realizar adecuada supervisión de todas las etapas del proceso.

 

·         De no respuesta: al investigar algunos problemas de salud no es posible ubicar a todos los seleccionados ó algunos rechazan participar en el estudio. Los rechazos o difíciles de ubicar pueden tener características significativamente distintas de los participantes.

 

Confusión: es uno de los problemas más importantes cuando de hace estudios epidemiológicos.

 Se dice que existe “confusión” cuando al explorar si el factor A es causa de la enfermedad B existe un tercer factor X que:

1.      Factor X es un factor de riesgo conocido para la enfermedad B

2.      Factor X está asociado con el factor A, pero no es resultado de A

 Si la relación entre la exposición y la enfermedad es similar para todos los grupos de edad pero diferente de la medida no estratificada de asociación (todos los grupos de edad combinados) entonces existe evidencia de confusión y es necesario tener una medida resumen que controle por el efecto de confusión.

 

Ejemplo: Estudio hipotético en el que la edad está relacionada con la exposición y con la condición de caso.

 Número de expuestos y no expuestos en un estudio caso-control

 

Razón de productos cruzados:    50  *  20   =  0.625

                                                      50 *  80

  Cálculo de la razón de productos cruzados luego de estratificar por edad

 

 Los casos expuestos son 5 + 25 , mientras que los controles expuestos son 10 + 8

Los casos “jóvenes” son 50, mientras que los controles “jóvenes” son 80

Se contrarresta haciendo estratificación en el análisis según la variable que se sospecha es confusora.

 

Interacción: Se dice que hay interacción cuando la asociación de una enfermedad en presencia de dos o más  factores es diferente de la esperada considerando cada factor de manera individual.

 El resultado puede ser sinergismo positivo, cuando el efecto combinado es mayor que la suma de los efectos individuales.

 

Interacción negativa o antagonismo cuando el efecto combinado es menor que la suma de los efectos individuales.

 

Se contrarresta estratificando por una tercera variable. Si la asociación es igualmente fuerte en los estratos, se concluye que no hay interacción.

 

Ejemplo:

 Riesgos relativos de cáncer de hígado en personas expuestas a aflatoxina y/o  antígeno australiano> Un ejemplo de interacción.

 

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