Medidas De Asociacion Flashcards
Para que sirven las medidas de asociación
1- Sirven para cuantificar cuánto y cómo se asocia un factor de riesgo a una enfermedad, a partir de la frecuencia con la que aparece el evento resultado en un grupo expuesto a un factor de riesgo, frente al grupo que no esté expuesto a dicho factor.
- Es decir, se emplea para indicar si un factor analizado es protector o factor de riesgo y se utilizan para cuantificar la asociación entre factor de riesgo y evento resultado.
Cuáles son las medidas de asociación
1- Riesgo relativo.
2- Odds ratio o razón de desventaja.
3- Razón de prevalencia
Qué medida de asociación se utiliza en los estudios de cohortes
Riesgo relativo
Qué medida de asociación si utiliza en los estudios casos-controles
Razón de desventaja u Odds ratio
Qué medidas de asociación si utiliza en los estudios transversales
Razón de prevalencia
Qué es riesgo relativo
1- Es una medida de asociación en los estudios de cohortes.
2- Mide la fuerza de asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad.
3- Puede variar entre 0 a infinito.
4- El riesgo relativo o RR responde a la pregunta: ¿ cuánto más frecuente es la enfermedad entre los expuestos a un factor de riesgo respecto a los no expuestos?
Cuáles son los valores del riesgo relativo o RR
Su significado varía dependiendo del valor que tome:
1- RR > 1: factor de riesgo o FR.
2- RR = 1: es indiferente, la incidencia es igual en expuestos y no expuestos.
3- RR < 1: factor de protección.
Cuál es la fórmula del RR
1- RR= incidencia en expuestos/incidencia en no expuestos.
- Incidencia en expuestos (Ie) = a/a + b.
- Incidencia no expuestos (Io) = c /c + d.
2- por lo tanto:
RR= Ie/Io = a/a+b/c/c+d
Tabla de contingencias:
- columnas: enfermos, sanos y total
- filas: FR, no FR, total.
Intersección enfermos con FR = a
Intersección sanos con FR = b
Intersección enfermos con no FR= c
Intersección sanos con no FR= d
Qué es la Odds ratio
1- Es la medida de asociación, que constituye la medida básica de los estudios casos - controles.
2- Es una razón.
3- Su significado es idéntico al del RR, aunque no puede calcularse como este, ya que en los estudios casos-controles no es posible valorar la incidencia de la enfermedad.
4- Por lo tanto para que la OR sea un buen estimador del RR, es necesario que los controles sean representativos de la población de la cual han surgido los casos y que la enfermedad tenga una prevalencia baja inferior al 10%.
Para que la OR sea un buen estimador del RR es necesario
1- Es necesario que los controles sean representativos de la población de la cual han surgido los casos.
2- Y que le enfermedad tenga una prevalencia baja, inferior al 10%.
Cuál es la fórmula de OR
1- OR = Odds de exposición en los casos/Odds de exposición en los controles.
2- OR = casos expuestos/casos no expuestos/controles expuestos/controles no expuestos
Tabla de contingencia:
• Columnas: casos (enfermos), controles (sanos) y total.
• Filas: FR, no FR, total.
Intersección entre casos y FR: a
intersección entre controles y FR: c.
Intersección entre casos y no FR: b.
Intersección entre controles y no FR: d
Por lo tanto: OR=a/c/b/d = a x d/b x c
Qué es la razón de prevalencia
1- La razón de prevalencia o RP, es la medida de asociación de los estudios transversales.
2- Si interpretación es similar a la del RR, es decir, el número de veces más que padecen la enfermedad los expuestos frente a los no expuestos.
RP= enfermos expuestos/enfermos no expuestos.
Cómo interpretamos las medidas de asociación
1- La lectura de un OR, RR y una RP es idéntica y basta con aplicar las palabras clave: “veces más” o “por cada 1”.
2- Por ejemplo:
- si un fármaco con respecto al placebo produce un RR de 4, significa que el fármaco es 4 veces más que el placebo.
- Si se trata de un estudio de casos y controles y se encuentra una OR de 3 entre tabaco y cáncer, se dirá que el grupo de fumadores tiene tres veces el riesgo de cáncer del no fumador.
3- Éste tipo de resultados se suele acompañar del intervalo de confianza.
Qué es el intervalo de confianza
1- Es la expresión de lo que la variabilidad debida al azar puede hacerlo oscilar en la población real:
• Es decir, expresa los límites que con una cierta seguridad contendrán ese verdadero valor.
2- Generalmente los intervalos de confianza o IC, se calculan con una seguridad del 95%, y sólo dejan una probabilidad de 5% de que el verdadero valor de la OR no se halle en ese intervalo.
3- Sirve para ver si un valor es estadísticamente significativo.
Cómo se sabe si es estadísticamente significativo
1- Los intervalos de confianza no son significativos si se incluyen un valor nulo, que en el caso de las medidas de asociación es el 1, o valor que no permite saber si el factor de estudio es protector o de riesgo.
