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Riesgos atribuibles absoluto y relativo
Sociedad Internacional de Enfermeras en GenéticaMayo 2007Jan Dorman, PhDUniversidad de PittsburghPittsburgh, PA EUA
Objetivos Definir medidas de riesgo atribuible
absoluto y relativo
Identificar diseños principales de estudios epidemiológicos
Estimar riesgos atribuibles, absoluto o relativo de estudios en la literatura epidemiológica
Interpretar estimaciones de riesgo para pacientes y aplicarlos en la práctica clínica.
Epidemiología clínica es La ciencia de hacer predicciones acerca de
pacientes individuales tomando en cuenta eventos clínicos en pacientes similares, usando fuertes métodos científicos para estudios de grupos de pacientes que aseguran que las predicciones sean seguras.
Forma importante de obtener el tipo de información que los clínicos requieren para tomar buenas decisiones en la atención de sus pacientes.
¡Es como la práctica basada en evidencias!Fletcher, Fletcher & Wagner, 1996
Consideraciones El pronóstico del paciente es expresado como
probabilidad – estimada por experiencias pasadas
Observaciones clínicas individuales pueden ser subjetivas y afectadas por variables que pueden dar lugar a conclusiones erróneas
Clínicos deberán basarse en observaciones basadas sobre investigaciones que usaron principios científicos, incluyendo formas de reducción de sesgos
Fletcher, Fletcher & Wagner, 1996
Epidemiología es Proceso por el cual los problemas de
salud pública son detectados, investigados y analizados– Estimaciones de riesgos
Basado en grandes poblaciones, no en pacientes o sus cuidadores– Sesgos y confusores potenciales
deben ser considerados
Bases científicas de salud pública
Objetivos de la epidemiología Determinar las tasas de enfermedad por
persona, lugar y tiempo– Riesgo absoluto (incidencia, prevalencia)
Identificar los factores de riesgo para la enfermedad– Riesgo relativo (o razón de momios)
Desarrollar formas para la prevención de la enfermedad– Riesgo/fracción atribuible
Determinar las tasas de enfermedad por persona, lugar y tiempo
Riesgo absoluto (incidencia, prevalencia)– Incidencia = número de nuevos casos de una
enfermedad ocurriendo en un periodo específico de tiempo dividido entre el número de personas en riesgo de desarrollar la enfermedad durante el mismo periodo de tiempo.
– Prevalencia = número total de individuos afectados en una población en un periodo de tiempo específico dividido entre el número de individuos en la población al mismo tiempo
– Incidencia es más relevante clínicamente
Para identificar los factores de riesgo de la enfermedad
Riesgo relativo (RR), razón de momios (RM)– RR = razón de incidencia de la enfermedad en
individuos expuestos y la incidencia de la enfermedad en individuos no expuestos (de un estudio cohorte/prospectivo)
• Si RR > 1, hay una asociación positiva• Si RR < 1, hay una asociación negativa
– RM = razón del momio de que cases estuvieron expuestos al momio de que los controles estuvieron expuestos (de un estudio casos-controles/retrospectivo), es una estimación del RR
• La interpretación es la misma que para RR
Para identificar los factores de riesgo para la enfermedad
Riesgo relativo (RR), razón de momios (RM)– RR = razón de incidencia de la enfermedad en
individuos expuestos y la incidencia de enfermedad en individuos no expuestos (en un estudio cohorte/prospectivo)
• Si RR > 1, hay una asociación positiva• Si RR < 1, hay una asociación negativa
– RM = razón del momio de que los casos estuvieron expuestos y el momio de que los controles estuvieron expuestos (en estudios casos-controles/ retrospectivo) – es un estimado del RR
• Interpretación es la misma que para RR
Para desarrollar formas de prevención de la enfermedad
Riesgo (RA) /fracción (FA) atribuible– RA = la cantidad de incidencia de enfermedad
que puede atribuirse a una exposición específica• Diferencia en incidencia de la enfermedad entre
individuos expuestos y no expuestos• Incidencia en no expuestos = riesgo antecedente• Cantidad de riesgo que puede prevenirse
– FA = la proporción de la incidencia de la enfermedad que puede ser atribuida a una exposición específica (entre los que estuvieron expuestos)
• RA dividido entre la incidencia en expuestos x 100%
Riesgo atribuible
0
20
40
60
80
100
+ -
Exceso de
riesgo
Factor de riesgo
Riesgo
RA=Riesgo entre los
positivos al factor de riesgo
Riesgo entre los Riesgo entre los negativos al negativos al
factor de riesgofactor de riesgo
--
Fracción atribuible
Riesgo entre positivos al factor de
riesgoFA =
Riesgo entre negativos al factor de
riesgoX 100%
Riesgo entre positivos al factor de
riesgo
Diseños principales de estudios epidemiológicos
Caso control (retrospectivo)
Cohorte (prospectivo)
Transversal (un punto en el tiempo)
No Enfermedad
Enfermedad
No Enfermedad
Enfermedad
Factor de riesgo -
Factor de riesgo +
Factor de riesgo -
Factor de riesgo +
Estudios retrospectivos/casos-controles
Identifica individuos afectados y no afectados
Datos del factor de riesgo se reúnen retrospectivamente
Estudios casos controles/retrospectivos
Ventajas– Baratos– Relativamente
cortos– Buenos para
desordenes raros– Medición de riesgo
• Razón de momios• Riesgo atribuible
(si la incidencia es conocida)
Desventajas– Selección de
controles puede ser difícil
– Puede haber sesgo de evaluación de la exposición
– No puede establecer causa - efecto
Factor de riesgo -
Factor de riesgo +
Factor de riesgo -
Factor de riesgo +
No enfermedad
Enfermedad
No enfermedad
Enfermedad
Estudios cohorte/prospectivos
Identifica individuos no afectados
Datos del factor de riesgo son reunido al inicio
Sigue hasta la ocurrencia de enfermedad
Estudios cohorte / prospectivos
Ventajas– Establece causa -
efecto– Buenos cuando la
enfermedad es frecuente
– Evaluación no sesgada del riesgo.
– Mediciones del riesgo• Riesgo absoluto
(incidencia)• Riesgo relativo• Riesgo atribuible
Desventajas– Caro– Dura mucho
tiempo– Requiere largo
seguimiento– Criterios pueden
cambiar en el tiempo
Estudios cohorte y casos - controles
¿Factor de riesgo?
¿Enfermedad?
¿Factor de riesgo?
¿Enfermedad?
Estudio casos - controles
Estudios cohorte
Pasado Presente Futuro
Estudios transversales
Determina presencia de enfermedad y factores de riesgo al mismo tiempo – “snapshot”
Población definida
Factor de riesgo + Factor de riesgo -
No enfermedad
No enfermedad
Enfermedad
Enfermedad
Estudios transversales
Ventajas– Evaluación de
enfermedad/ factores de riesgo al mismo tiempo
– Medidas de riesgo• Riesgo absoluto
(prevalencia)• Razón de momios• Riesgo atribuible (si
la incidencia es conocida)
Desventajas– Puede tener
evaluación sesgada de la exposición
– No se puede establecer causa efecto
Interpretando resultados del estudio No hay el estudio “perfecto” Reconocer las limitaciones y las
fortalezas de cualquier estudio Criticando la literatura epidemiológica:
¿son comparables en términos de características demográficas u otras?
¿Son representativas de la población?¿Los métodos de medición son
comparables? (e.g., criterios de elegibilidad y clasificación , evaluación del factor de riersgo?
¿Las asociaciones podrían estar sesgadas o confundidas por otros factores que no fueron evaluados?
Epidemiología genética de la Diabetes Tipo 1
Ejemplo de evaluación de riesgos relativos, absolutos y atribuibles.
Diabetes tipo 1 Una de las más frecuentes enfermedades crónicas
infantiles – Prevalencia ~ 2/1000 en condado Allegheny– Incidencia ~ 20/100,000/año en Condado Allegheny
Debido a la destrucción autoinmune de células β del páncreas.– Etiología permanece desconocida
Investigación epidemiológica puede ofrecer pistas– 1979 – inicia estudio en EGSP, Pitt.
Registros de diabetes tipo 1 Registro del Hospital de Niños de Pittsburgh
– Todos los casos DT1 vistos en la clínica de diabetes CHP desde 1950
– Puede no ser representativo de todos los casos diagnosticados nuevos
Registro de Diabetes tipos 1 del Condado Allegheny – Todos los nuevos diagnosticados (incidentes)
casos de DT1 en el condado de Allegheny desde 1965
Incidencia de Diabetes Tipo 1 en el Condado Allegheny, PA
0
5
10
15
20
25
30
5 10 15 20
Edad en años
po
r 10
0,00
0/añ
o
H blanco
H no blanco
M blanca
M no blanca
Incidencia de Diabetes Tipo 1 En Condado de Allegheny, PA
0
5
10
15
20
Ene-Mar Abr-Jun Jul-Sep Oct-Dic
Estacion - temporada
Incidencia de Diabetes Tipo 1 Condado Allegheny, PA
0
5
10
15
20
25
1975-79 1980-84 1985-89
Hombres blancos
Hombres noblancos
Mujeres blancas
Mujeres no blancas
Evidencia para factores de riesgo ambientales Temporalidad al ataque Aumento en la incidencia en el mundo Emigrantes asumen el riesgo del país
que los recibe Factores de riesgo ambientales
- Pueden actuar como iniciadores o precipitantes- Virus, nutrición infantil, stress
Evidencia para factores de riesgo genéticos Aumento de riesgo para familiares
de primer grado – Riesgo para hermanos ~6%
Concordancia entre 20 gemelos monocigotos - 50%
Fuertemente asociado con genes en el cromosoma 6 nde la región HLA– Haplotipos DRBQ-DQB1
Incidencia de DT1 en el mundo
05
10152025303540
Finla
ndia
Sardi
nia
Suecia
Norueg
a
EUA-WI
EUA-PA
Italia
Isra
el
Japó
n
Méx
ico
Tas
a/10
0,00
0/añ
o
Centro Colaborador OMS
Para Monitoreo de Enfermedad, Telecomunicaciones y Epidemiología molecular de Diabetes Mellitus, GSPH, Universidad de Pittsburgh
Directores, Drs. Ron LaPorte, Jan Dorman
Proyecto Multinacional de la OMS para Diabetes Mellitus en la infancia (DiaMond) Reúne información estandarizada sobre:
– Incidencia (1990 – 2000)– Factores de riesgo– Mortalidad
Evalúa atención y economía en salud de DT1 Establece programas de entrenamiento
internacionales Centros Coordinadores: Helsinki y Pittsburgh
Registros de Diabetes tipo 1 - +60 países en 1989
Qué está causando las diferencias geográficas en la incidencia de DT1
Factores de riesgo ambientalesGenes de susceptibilidad
–Más de 20 genes están asociados con DT1–Región HLA – cromosoma 6 es el más importante
Figura 5. Los productos especificados por los genes DQA1 y DQB1 forman el antígeno DQ
Locus HLA-DQ
Gene DQA1– Para la cadena
Gene DQB1– Para la cadena
Cromosoma 1Cromosoma 1
Cromosoma 2Cromosoma 2
Haplotipo DQ Haplotipo DQ determinado por determinado por patrones de desequilibrio de patrones de desequilibrio de
acoplamientoacoplamiento
Vista lateral de la molécula HLA-DQ
Cadena β Cadena α
HipótesisDiferencias geográficas en la incidencia de DT1 refleja variación de la población en la frecuencia de genes de susceptibilidad a DT1
Diseño de casos y controles - internacional
Enfoque en genotipos de HLA-DQ
Subproyecto OMS de Epidemiología molecular DIAMOND
Subproyecto OMS de Epidemiología molecular DIAMOND
Incidencia:Alta
Moderada
Severa
Subproyecto OMS de Epidemiología molecular DIAMOND Análisis dentro del país
Razón de momios Riesgos absolutos Riesgos atribuibles
Análisis entre paísesFrecuencias alelo/haplotipoRiesgos absolutos
Haplotipos de susceptibilidad para diabetes tipos 1
DRB1- DQA1- DQB1 Etnicidad
*0405 -*0301- *0302 W, B, H, C*0301 - *0501- *0201 W, B, H, C*0701 - *0301- *0201 B*0901 - *0301- *0303 J*0405 - *0301- *0401 C, J
Blancos, negros, hispánicos, chinos, japoneses
Distribución de genotipos
S = DQA1-DQB1 haplotipos que son más prevalentes en casos vs controles (p < 0.05) para cada grupo étnico separadamente
aa bb
cc dd
ee ff
CasosCasos ControlesControles
2S2S
1S1S
0S0S
Razón de momios para DT1
BasalBasal
aa bb
cc dd
ee ff
CasosCasos ControlesControles
2S2S
1S1S
0S0S
RM2S = af / be
RM1S = cf / de
RM0S = 1.0
Razón de momios para DT1
Población 2S 1SFinlandia 51.8* 10.2*Blancos PA 15.9* 5.6*Negros PA >230* 8.4*Negros AL 14.6* 5.6*México 57.6* 3.0*Japón 14.9* 5.4*China >75.0* 6.9*
¿Cómo estimar la incidencia genotipo-específica de un estudio de casos controles?
Para individuos con genotipos 2S, 1S y 0S
Incidencia en población total (R)
Es un promedio del riesgo específico por genotipo (R2S, R1S, R0S)
Sopesada por la distribución del genotipo (proporción) entre los controles
R = Incidencia en población
R2S, R1S, R0S = Incidencia específica por genotipo
P2S, P1S, P0S = Proporciones de genotipo entre controles
R = R2S P2S + R1S P1S + R0S P0S
?? ?? ??
Razón de momios aproximada a Riesgos Relativos (RR)
RM2S RR2S = R2S / R0S
RM1S RR1S = R1S / R0S
RM0S RR0S = R0S / R0S
R = R2SP2S + R1SP1S + R0SP0S
Puede ser re-escrita como sigue:= R0S [(R2S/R0S)P2S + (R1S/R0S)P1S + P0S]
Substituya RM por RR:= R0S [RM2SP2S + RM1SP1S + P0S]
Resuelve R0S
RM2S R2S / R0S
- RM2S y R0S son conocidos,
Resuelve R2S
RM1S R1S / R0S
- RM1S y R0S son conocidos,
Resuelve R1S
R = R2SP2S + R1SP1S + R0SP0S
R fue usada para estimar las tasas de incidencia acumulada hasta la edad de 35 años (R x 35) asi la estimación del riesgo podría ser interpretada como porcentajes
Riesgos absolutos de DT1 hasta los 35 años
Población 2S 1SFinlandia 7.1% 2.3%Blancos PA 2.6% 0.9%Negros PA 28.7% 1.2%Negros AL 1.7% 0.6%México 1.0% 0.1%Japón 0.3% 0.1%China 0.7% 0.1%
Fracción atribuible para DT1 - Implicaciones para Salud Pública
Población 2SFinlandia 29%Blancos PA 33%Negros PA 55%Negros AL 31%México 44%Japón 26%China 31%
Riesgo absoluto (incidencia) No indica si hay una asociación
significativa positiva o negativa
Puede ser más importante que Razón de Momios, particularmente cuando pueden ser estimados como porcentajes
Tiene importantes implicaciones clínicas para individuos y practicantes
Información genética para probar diabetes tipo1 -
GIFT-D
Desarrollando y evaluando una teoría educativa basada en la web y comunicación de riesgos para familias con DT1
Algoritmo de riesgo T1D
T1D ~42 yrs
• Basado en análisis de regresión de investigación epidemiológica genética realizada por nuestro grupo de investigación• Edad
• Historia familiar de T1D
• Hermanos con genotipo HLA-DQ
• Similaridad de genotipo con genotipo probando de T1D
• Traducción de la investigación
Algoritmo de riesgo T1D
Un niño de 12 años quien comparte ambos haplotipos DQ con su hermana T1D tienen una posibilidad de ~7% de desarrollar T1D a la edad de 30 años si ninguno de los padres tiene T1D
El riesgo aumenta a ~38% si ambos padres tienen T1D
Los exhorto a usar la literatura epidemiológica genética para estimar el riesgo atribuible absoluto y relativo
Importante para la práctica de enfermería basada en evidencias en la era post-genoma
¡Gracias!
Referencias
Dorman JS and Bunker CH. HLA-DQ locus of the Human Leukocyte Antigen Complex and type 1 diabetes: A HuGE review. Epidemiol Rev 2000; 22:218-227
Dorman JS, Charron-Prochownik, D, Siminerio L, Ryan C, Poole C, Becker D, Trucco M. Need for Genetic Education for Type 1 Diabetics. Arch Pediatr Adolesc Med 2003; 157:935-936
Referencias
Fletcher RH, Fletcher SW, Wagner EH. Clinical epidemiology: the essentials, Lippincott Williams and Wilkins, 1996.
Gordis L. Epidemiology. WB Saunders Co., Philadelphia, 1996.