BC Jung Una breve introducción a la epidemiología - X (Diseño de estudios epidemiológicos: Estudios cohorte) Betty C. Jung, RN, MPH, CHES
BC Jung
Una breve introducción a la epidemiología - X
(Diseño de estudios epidemiológicos: Estudios cohorte)
Betty C. Jung, RN, MPH, CHES
BC Jung
Objetivos de aprendizaje/ a alcanzar
Desarrollar el entendimiento de: – Qué son los estudios cohorte
– El avlor de tales estudios
– La metodología básica
– Pros y contras de tales estudios
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Introducción
Epidemiología estudia la distribucipon de enfermedad en varias formas.
Las dos principales categorías de estudio epidemiológicos son: Observacionales y Experimentales.
La mayoría de loes estudios epidemiológicos son observacionales.
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Diseño de estudios epidemiológicos
Estudios observacionales - examinana asociaciones entre factores de riesgo y resultados (Analítico - determinantes y riesgo de enfermedad, y descriptivos - patrones y frecuencia de enfermedad)
Estudios intervencionales - exploran la asociación entre intervenciones y el resultado (estudios experimentales o ensayos clínicos).
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Diseños epidemiológicos de investigación analítica
Diseño de estudios transversales ecológicos
Estudio de casos y controles
Estudios cohorte
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Estudios cohorte
“Estudios en movimiento” (Paffenbarger, 1988)
Observan hacia delante. Los estudios observacionales más poderosos.
Siguen grupos de individuos libres de la enfermedad a través de un periodo de tiempo.
Cuantifica el riesgo relativo / las incidencias de tasas / riesgo atribuible.
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Ejemplos de estudios cohortes Estudio de corazón Framingham Distribución de grasa corporal y riesgo de muerte en 5
años en mujeres de edad avanzada (1993) - incremento de 15 unidades en el perímetro cintura/cadera estuvo asociado con 60% mayor riesgo de morir. Razón de la circunferencia cintura/cadera es un mejor marcador que índice de masa corporal en la incidencia de riesgo de morir en mujeres de edad avanzada.
Vasectomía y cáncer de próstata - aquellos que tuvieron vasectomía y sin ella. Aumento del riesgo relativo con vasectomía - incremento del riesgo de cáncer de próstata.
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Estudios cohorte históricos
Cohorte formada en el pasado con un periodo de seguimiento que, también termina en el pasado.
Usado en lugares de trabajo donde los registros de población están disponibles
Ejemplo: sobrevivientes a la bomba atómica
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Valor
Estándar dorado para estudiar la asociación entre un factor de riesgo y el resultado
Util para estudiar incidencia, factores de riesgo, historia natural o pronóstico
Util para estudiar mútiples resultados Util para observar múltiples exposiciones y
sus interacciones.
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Diseño de estudio cohorte
Dirección del estudio
Expuestos
No expuestos
Enfermo
No enfermo
No enfermo
Tiempo
Población
Enfermo
Pesonas sin
enfermedad
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Diseño de estudios cohorte
Defina población
No aleatorizado
Expuesto No expuesto
Enfermedad No enfermedad Enfermedad No enfermedad2015
2005
Actual1995
Retrospectivo1975
1985
1995
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Metodología
Inicia con personas teniendo la causa presumida (antecedente oi exposición). PERO libre del efecto (enfermedad), y luego esperar para que desarrollen el efecto.
Grupo de comparación - también libre de la enfermedad, pero quienes, también NO TIENEN la causa presumida.
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Metodología
Cohorte - grupo de personas quienes tienen características antecedentes en común y observan el desarrollo o no desarrollo de un resultado de salud dao.
Se comparan con aquellos libres de la enfermedad o del resultado en estudio. Se debe tomar en cuenta el riesgo de un episodio repetido
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Medidas en estudio cohorte
Incidencia acumulada - # nuevos casos / la población en riesgo
Densidad de incidencia - # nuevos casos / persona-tiempo en riesgo
Medidas de asociación– Riesgo relativo– Razón de momios
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Fuerza de asociaciónRiesgo Relativo;(Prevalencia); Razón de momios Fuerza de
Asociación
0.83-1.00 1.0-1.2 Ninguna
0.67-0.83 1.2-1.5 Débil
0.33-0.67 1.5-3.0 Moderada
0.10-0.33 3.0-10.00 Fuerte
<0.01 >10.0 Acercándose al infinito
Fuente: Handler,A, Rosenberg,D., Monahan, C., Kennelly, J. (1998) Analytic Methods in Maternal and Child Health. p. 69.
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Pros
Podemos estudiar situaciones donde la aleatorización no es posible
La secuencia temporal fortalece la inferencia acerca de la causa (relación tempral entre la exposición y el resultado)
Unica forma de establecer la incidencia basada en poblaciones
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Pros Medición directa de la incidencia (riesgo) y
pronóstico (historia natural) La incidencia de tasa no es influenciada por
la presencia del efecto (resultado/enfermedad) al inicio del estudio
La magnitud del efecto de un factor de riesgo puede ser cuantificado
Puede estimar la contribución relativa de diferentes (múltiples) causas a la ocurrencia del efecto (enfermedad o resultado)
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Pros
Puede contar el número de casos prevalentes, y nuevos casos así como el número y proporción de casos que pudieron ser prevenidos
Sesgo de información está minimizado (recuerdo selectivo/memoria)
Mide mejor el impacto de la confusión
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Pros (Estudios cohorte históricos)
Fácil para crear la cohorte Medidas basales disponibles Seguimiento ya ha ocurrido Menos costoso y menos uso de tiempo
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Contras Costoso No bueno para enfermedades con baja
incidencia (raras) No bueno para enfermedades crónicas con
largos periodos de latencia Se necesita tiempo para conducir estos estudios Cambios inesperados del ambiente pueden
influenciar la asociación de enfermedad y posibles causas, en el tiempo
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Contras
Sesgo de no respuesta/migración - “pérdida de seguimiento”
Sesgo de selección – tiempo cero no definido ( sesgo de tiempo)
Sesgo de muestreo Sesgo de evaluación (puede minimizarse
cegando)
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Contras
Sesgo de información – datos son diferentes (diferentes hospitales) - deberán ser comparables para expuestos y no expuestos
Sesgo de confusión Sesgo de medición - misclasificación Sesgo de observador / analítico – como los
datos son analizados e interpretados
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Contras (Estudios cohorte históricos)
Grupo de datos incompletos No hay control sobre la calidad de las
mediciones que están disponibles Control incompleto de confusión
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Referencias
Para recursos en internet sobre los temas cubiertos en esta conferencia, revise mi sitio Web:
http://www.bettycjung.net/
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Medidas de asociación:Diferencia de medidas
Dos medias independientes Dos proporciones
independientes El riesgo atribuible
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Riesgo atribuible (RA)
La diferencia entre dos proporciones Cuantifica el número de ocurrencia
de un resultado de salud que es debido a, o puede ser atribuido a, la exposición o factor de riesgo
Se usa para evaluar el impacto de eliminar un factor de riesgo
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Fuerza de asociaciónRiesgo Relativo;(Prevalencia); Razón de momios Fuerza de
Asociación
0.83-1.00 1.0-1.2 Ninguna
0.67-0.83 1.2-1.5 Débil
0.33-0.67 1.5-3.0 Moderada
0.10-0.33 3.0-10.00 Fuerte
<0.01 >10.0 Acercándose al
infinito
Fuente: Handler,A, Rosenberg,D., Monahan, C., Kennelly, J. (1998) Analytic Methods in Maternal and Child Health. p. 69.
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Referencias
Para recursos en Internet sobre los tópicos cubiertos en esta conferencia, revise mi sitio Web.
http://publichealthusa.homestead.com