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Cap. 9Una mujer de 55 años en excelente estado de salud hasta hace dos semanas, antes de su admisión hospitalaria, desarrolló malestar, febrícula, tos y dolor muscular generalizado.
A pesar de tomar aspirinas, los síntomas empeoraron durante los siguientes días, en particular había un dolor muscular creciente, lo que le hacía muy difícil levantarse cuando estaba sentada. Entonces consultó a su médico personal quien llevó a cabo una valoración completa. La historia de la paciente era irrelevante excepto que había sufrido insomnio durante todo el año anterior, el cual ella trataba autoadministrándose L-triptófano.
En el examen físico se notó un ligero adolorimiento muscular difuso y una leve erupción maculopapular eritematosa en gran parte de su cuerpo. Los estudios de laboratorio mostraron elevaciones en su cuenta de eosinófilos sanguíneos (2,000 células/mm3, el valor normal es meno de 250 celulas /mm3) y valores ligeramente elevados de aldolasa. Se diagnosticó síndrome de mialgia-eosinófila (SME).
Estudios de casos y controles
Población fuente
Controles
Casos
Inicio del estudio
Tiempo
Expuestos
No expuestos
Expuestos
No expuestos
Dirección del estudio
Sin SME
SM-E
Inicio del estudio
Tiempo
L-triptófano
Sin L-triptófano
Dirección del estudio
L-triptófano
Sin L-triptófano
Fig 9-2. Diagrama de un estudio de casos y controles uso de una marca específica de L-triptófano y el riesgo subsecuente de desarrollar síndrome de mialgia-eosinófila (SME)
Población fuente
Controles
Casos
Inicio del estudio
Tiempo
Expuestos
No expuestos
Expuestos
No expuestos
Dirección del estudio
Población fuente
Población fuente
ControlesControles
CasosCasos
Inicio del estudio
Tiempo
Expuestos
No expuestos
Expuestos
No expuestos
Dirección del estudio
Estudios de casos y controles
Incidentes
PrevalentesDefinición clara de los casos
Deben ser lo mas sensible y específico posible
La selección de los controles de modo que su participación en el estudio no dependa de la exposición
Población fuente
Controles
Casos
Inicio del estudio
Tiempo
Expuestos
No expuestos
Expuestos
No expuestos
Dirección del estudio
Población fuente
Población fuente
ControlesControles
CasosCasos
Inicio del estudio
Tiempo
Expuestos
No expuestos
Expuestos
No expuestos
Dirección del estudio
Determinación de la exposición
Dado que los factores no pueden afectar al riesgo después que la enfermedad se presenta, el momento exacto de las exposiciones es crítico.
Estudios de casos y controles basados en hospital
No deberán seleccionarse pacientes que padezcan trastornos múltiples concurrentes.No deberán seleccionarse pacientes con diagnósticos de los que se conoce se relacionen con el factor de riesgo de interés
Secciónese controles de diversos grupos con diagnósticos diferentes, de modo que ningún factor de riesgo particular esté representado en exceso.Secciónese controles entre pacientes con enfermedades recién diagnosticadas, de modo que las exposiciones previas no hayan recibido influencia del trastorno actual
Qué evitarQué hacer
Criterios de selección para controles basados en hospital
Cuadro 9-1. Recomendaciones para muestrear controles basados en hospital para estudios de caso y controles.
La población de estudio proviene del mismo hospital
En síntesis, del estudio basado en hospitales ofrece ventajas logísticas, en tanto que el basado en la población proporciona una característica mas precisa de la historia de la exposición previa de la población fuente
Los sujetos son más accesibles.
Los sujetos tienden a cooperar más.
Las características basales de casos y controles
suelen estar equilibradas.
Más fácil de obtener informes de exposiciones a
partir de registros médicos y muestras biológicas.
La población fuente se define mejor
Más fácil de asegurar que casos y controles
derivan de la misma población fuente.
Es mas probable que las historias de
exposición de los controles reflejen aquellas
de personas sin la enfermedad que interesa
Basados en hospitalBasados en población
Cuadro 9-2. Potencias relativas de estudios de casos y controles basados en
población y en hospital
€
Probabilidad de exposición del caso =Casos expuestos
Todos los casos=
A
A + B
€
Desigualdad
de la exposición
del caso
=Casos expuestos
Todos los casosCasos no expuestos
Todos los casos
=AA + B
BA + B
=A
B
Cuadro 9-4. Resumen de datos obtenidos en un estudio de casos y controles no pareados
A + B + C + DB + DA + CTotal
C + DDCControles
A + BBACasos
TotalNo
expuestosExpuestos
€
Desigualdad
de la exposición
de los controles
=Controles expuestos
Todos los controlesControles no expuestos
Todos los controles
=CC + D
DC + D
=C
D
€
Probabilidad de exposición del control =Controles expuestos
Todos los controles=
C
C + D
€
Probabilidad de no exposición del caso =Casos no expuestos
Todos los casos=
B
A + B
€
Probabilidad de no exposición del control =Controles no expuestos
Todos los controles=
D
C + D
Momios de exposición en los casos
Momios de exposición en los controles
€
Razón
de desigualdad=
Desigualdad de la exposición de los casos
Desigualdad de la exposición de los controles
Cuadro 9-4. Resumen de datos obtenidos en un estudio de casos y controles no pareados
A + B + C + DB + DA + CTotal
C + DDCControles
A + BBACasos
TotalNo
expuestosExpuestos
€
=AB
CD
=A ×D
B ×C€
Razón
de momios=
Momios de la exposición de los caso
Momios de la exposición de los controles
También llamada
Razón de Momios => Odds Ratio
OR
€
Razón de momios =A ×D
B ×C=
22 × 86
36 × 7= 7.5
Cuadro 9-5. Resumen de datos del estudio del síndrome de mialgia – eosinofilia (SME) y empleo del lote A
15112229Total
93867Controles
583622Casos
TotalUsa otroLote
Usalote A
¿Cuales serían las hipótesis nula y alterna?
Ho: RM=1
Ha: RM≠1
€
= 7.5( ) exp±0.94[ ]
€
Limite inferior
= 7.5( ) exp −0.94[ ] = 2.9
2.9
€
Limite superior
= 7.5( ) exp +0.94[ ] =19.1
19.1
Intervalo de confianza del 95%
7.5
Estimación puntual
4 8 12 16 200 24 Razón de momios
1
Ho: RM=1
Ha: RM≠1 ?
Sesgo: error sistemático que distorsiona los resultados y limita la validez de las conclusiones.
El sesgo en la selección, constituye un peligro particular para los estudios de casos y controles.
€
RM =A ×D
B ×C=
4 × 4
8 × 8= 0.25
€
RM =A ×D
B ×C=
4 × 4
2 × 2= 4.0
Exp
No Exp.
Caso 4 8 12
Control 8 4 12
12 12 24
Exp
No Exp.
Caso 4 2 6
Control 2 4 6
6 6 12
Cuadro 1: Definición de Confusión El efecto de confusión aparece cuando la medición del efecto de una exposición sobre un riesgo se distorsiona porque la exposición es relacionada con otro(s) factor(es) que también influencian el resultado.
(1) Así, una variable (o un factor) de confusión es: un factor de riesgo conocido para el resultado que nos interesa
(2) un factor asociado con la exposición pero no resultado de la exposición y (3) un factor que no es una variable intermedia entre ambos.
Un ejemplo es el del tabaquismo como variable de confusión en el estudio del consumo de café como factor de riesgo para la cardiopatía isquémica.
En efecto, el tabaquismo es un factor de riesgo conocido para la cardiopatía isquémica, y es asociado con el consumo de café (los fumadores suelen tomar más café), pero no es una variable intermedia entre los dos. Esquemáticamente:
Café
Tabaco
Isquemia del
Corazón
El tabaquismo es un factor de confusión en la asociación entre el consumo de café y la enfermedad isquémica del corazón.
Fig. 9-4. Esquema del proceso de igualación o pareamiento de controles en casos por
raza y sexo.
Confusión.-
Es una distorsión de los resultados que se presenta cuando los efectos aparentes de la exposición en estudio son en realidad atribuibles por entero o en parte a una variable extraña.
Método para controlar la confusión:
La igualación o apareamiento. El resultado real es proporcionar un medio para lograr un análisis pareado apropiado.
Para igualar una variable continua como la edad, por lo general se necesita categorías, como intervalos de cinco años.
Es posible igualar mas de un control para cada caso, pero la proporción de estos controles a casos rara vez excede de 4:1
W - Caso y control se han expuestoX - Caso expuesto, control sin exponerY- Caso sin exponer, control expuestoZ- Caso y control sin exponer
€
Razón de desigualdad=XY
Cuadro 9-6. Formatos para resumen de datos de un estudio de casos y controles pareados con
un control por caso
W + X + Y + ZX + ZW + YTotal
Y + ZZYCaso noExpuesto
W + XXWCasoexpuesto
TotalControl no expuesto
ControlExpuesto
Cuadro 9-7. Resumen de los datos de un estudio de casos y controles pareado hipotético de uso de L-triptófano y el
riesgo de síndrome de mialgia-eosinofilia (SME)
20063137Total
1165Caso noExpuesto
18957132Casoexpuesto
TotalControlNo expuesto
ControlExpuesto
€
IC 95%= RM( ) exp±1.961X
+1Y
⎡ ⎣ ⎢
⎤ ⎦ ⎥
€
IC 95%= 11.4( ) exp±1.9615
+157
⎡ ⎣ ⎢
⎤ ⎦ ⎥
€
= 11.4( ) exp±0.91[ ]
€
Limite inferior= 11.4( ) exp−0.91[ ] =4.6
€
Limite superior= 11.4( ) exp+0.91[ ]=28.3
Cuadro 9-8. Resultados de un estudio de casos y controles pareado de uso de L-triptófano y el riesgo de síndrome de
mialgia-eosinofilia (SME)
12120Total
000Caso noExpuesto
12120Casoexpuesto
TotalControlNo expuesto
ControlExpuesto
Pueden requerir mucho tiempo y ser costosos
Es probable que algunos casos y controles potenciales tengan que excluirse debido a que no es posible realizar su igualación
Las variables pareadas no pueden valorarse como factores de riesgo en la población fuente
Con variables continuas u ordinales, la igualación de categorías puede ser demasiado amplia y es posible que las diferencias residuales de casos y controles en estas variables puedan persistir.
Pueden incrementar la precisión de comparaciones de casos y controles así como permitir un estudio con muestras de menor tamaño
El proceso de muestreo es fácil de comprender y explicar
Si se analizan en forma correcta, proporcionan una seguridad de que las variables pareadas no pueden explicar las diferencias de casos y controles en el factor de riesgo que interesa
DesventajasVentajas
Cuadro 9-3. Ventajas y desventajas de la igualación en estudios de casos y controles
Cuadro 9-9. Ventajas y desventajas de un estudios de casos y controles
El riesgo de enfermedad no puede estimarse de manera directa
No son eficientes para investigar exposiciones raras
Más susceptibles a sesgos en la selección que otros diseños
La información sobre exposición puede ser menos precisa que la disponible para otros diseños.
Eficientes para el estudio de enfermedades raras
Eficientes para el estudio de enfermedades crónicas
Tienden a requerir un tamaño menor de muestra que otros diseños
Menos costosos que otros diseños
Pueden terminarse con más rapidez que los estudios alternos
DesventajasVentajas
BAA+
=
=casos los Todos
expuestos Casoscaso del exposición de adProbabilid
BA=
++=
=
BAB
BAA
casos los Todosexpuestos no Casos
casos los Todosexpuestos Casos
caso del
exposición la de
dDesigualda
DC=control del exposición de dDesigualda
CBDA
DC
BA
××==
=control del exposición la de dDesigualdacaso del exposición la de dDesigualda
ddesigualda de
Proporción
5.7736
8623ddesigualda de Proporción =
××=
××=
CBDA
4.115
57ddesigualda de Proporción ===
YX
012
ddesigualda de Proporción ==YX