medición de riesgo y su milcíades ibáñez pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn...
TRANSCRIPT
![Page 1: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/1.jpg)
![Page 2: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/2.jpg)
www.ConvencionDeRiesgo.com
Medición de riesgo y su
modelamiento en epidemiología,
con Stata.
Milcíades Ibáñez Pinilla
Docente – investigador, UR y UN
![Page 3: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/3.jpg)
Objetivo
Definir Riesgo, su medición y
modelamiento en investigaciones
epidemiológicas en salud
Riesgo: Probabilidad de un resultado o
evento de interés (Ei) adverso.
La probabilidad de que los sujetos
expuestos a una serie de factores
(factores de riesgo),desarrollen la
enfermedad o Ei
Riesgo de contagio de VIH
Riesgo de cáncer
Riesgo de consumo de cannabis
• EVENTOS DE INTERES (EI)
ENFERMEDAD
COMPLICACIONES - RECIDIVAS
METÁSTASIS
EVENTOS ADVERSOS
MORTALIDAD
FACTOR DE RIESGO
www.ConvencionDeRiesgo.com
![Page 4: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/4.jpg)
RiesgoEstimaciones del Riesgo:
Asociaciones de factores riesgo con la
enfermedad o Ei
Hereditarios (genes, polimorfismos)
Medio ambiente (Agentes infecciosos,
fármacos y toxinas)
Social (perdida de un familiar,
hacinamiento)
Conductuales (consumo de sustancias
psicoactivas, relaciones sexuales, dietas)
Marcadores (educación)
Exposiciones – efectos
Inmediatas: sobredosis, quemaduras
solares
Largas: Morbilidad y mortalidad de
enfermedades crónicas (latencia
prolongada).
• Dosis de exposición • Dosis acumulativas por años
• Incidencia bajas (2x 1000)
• Criterios de causalidad (Hill)• Temporalidad• Plausibilidad biológica• Concordancia – consistencia• Relación dosis – Respuesta• Evidencia experimental• Reversibilidad – cesación• Fuerza de asociación • Analogía• Especificidad
www.ConvencionDeRiesgo.com
![Page 5: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/5.jpg)
Riesgo
Múltiples causas y efectos :
Generalmente no existe asociación exacta
entre un solo factor especifico y una
enfermedad o Ei (Especificidad).HTA
Tabaquismo
Alcohol
Diabetes
Modelos multivariados
Modelos de ecuaciones estructurales
• Factores de riesgo – efectos• Predicción de la incidencia • Tabaquismo – Cáncer de pulmón (RR=20).• Incidencia en los fumadores de desarrollar
cáncer de pulmón durante 10 años de exposición de 1 x 100 consumidores
• Diagnóstico• Valor predictivo positivo• La existencia de otra enfermedad menor
puede ser predictor de una enfermedad mayor.
• Prevención• Factor de riesgo es la causa del efecto• Consumo de agua – cólera (Snow)• Múltiples parejas sexuales sin protección
- VIH
www.ConvencionDeRiesgo.com
![Page 6: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/6.jpg)
Diseños epidemiológicos para medir el riesgo
Estudios experimentales
Grupo control
Asignación aleatoria
Cegamiento o enmascaramiento (sujetos
evaluadores y análisis)
Eficacia – efectividad
Seguridad
Estudios observacionales analíticos
(causas)
Estudios analíticos de cohorte
Historia natural de la enfermedad
Estudios de casos y controles
• COHORTE PROSPECTIVA: CONCURRENTES (PROSPECTIVOS):
• Se desarrolla “ hacia adelante” en el tiempo, se observa la población (expuestos y no expuestos) y se mide el desenlace de interés.
• COHORTE RETROSPECTIVA:• Se parte de sujetos que ya presentan el
desenlace y se busca “hacia atrás” en el tiempo para encontrar el factor causal (exposición) – temporalidad.
• COHORTE AMBIESPECTIVA O RETROPROSPECTIVA: hacia atrás - hacia adelante
www.ConvencionDeRiesgo.com
![Page 7: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/7.jpg)
![Page 8: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/8.jpg)
• Medidas de ocurrència
– Prevalencia
– Incidencia
• Medidas de asociación
– Riesgo relativo
– Odds ratio
– Razón de prevalencias
• Medidas de impacto
– Riesgo atribuible (o diferencia de riesgos)
– Fracción etiológica expuestos (o fracción
atribuible en expuestos)
– Riesgo atribuible poblacional (fracción atribuible
población)
![Page 9: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/9.jpg)
Riesgo relativo
Enfermedad
Sí No
Exposición Sí a b
No c d
Incidencia expuestos (Ie+) = a / a+b
Incidencia no expuestos (Ie-) = c / c+d
(a / a+b)
Riesgo relativo (RR) = Ie+ / Ie- =
(c / c+d)
![Page 10: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/10.jpg)
Ejemplo: RR a partir de incidencias acumuladas
Seguimiento
Muerto Vivo
Siguen 27 48 Tabaco
Dejan 14 67
(a / a+b)
RR = Ie+ / Ie- =(c / c+d)
27/75 0,36RR = = = 2,08
14/81 0,17
RAe = Ie+ – Ie- =
= (a / a+b) – (c / c+d) =
= (27/75) – (14/81) =
= 0,36 – 0,173 = 0,187
FEe = [(Ie+ – Ie-) / Ie+ ] ·100 =
= (0,36-0,17) / 0,36) · 100 = 0,5277 = 52,77% = %RA
%RAP = (Ip – Ie-) / Ip=(0.263-0.173)/0.263=0.342=34.2%
Influencia del consumo de tabaco en la supervivencia tras
un infarto agudo de miocardio (156 fumadores con IAM).
![Page 11: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/11.jpg)
![Page 12: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/12.jpg)
Muertes atribuible al consumo de tabaco
(España, 1998)
Banegas et al. 2001.
![Page 13: Medición de riesgo y su Milcíades Ibáñez Pinilla · modelos de riesgo •• modelos regresiÓn logÍstica binaria (condicional e incondicional) • modelo: regresiÓn logÍstica](https://reader030.vdocumento.com/reader030/viewer/2022040400/5e717fb68d222a072573f48b/html5/thumbnails/13.jpg)
Modelos de Riesgo• MODELOS REGRESIÓN LOGÍSTICA BINARIA (CONDICIONAL E INCONDICIONAL)
• MODELO: REGRESIÓN LOGÍSTICA ORDINAL
• MODELO: REGRESIÓN LOGÍSTICA MULTINOMIAL
• MODELO DE REGRESIÓN DE POISSON
• MODELO BINOMIAL NEGATIVA.
• MODELOS DE SUPERVIVENCIA (NO-PARAMETRICOS Y PARAMETRICOS)
• MODELO DE REGRESION DE RIESGOS PROPORCIONALES DE COX
• MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE
• MODELSO DE REGRESIÓN NO-PARAMÉTRICA
• MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES
• MODELOS LONGITUDINALES
• MODELO MULTINIVEL
• MODELOS DE SERIES TEMPORALES
• MODELOS EXACTOS Y ASINTÓTICOS
• MODELOS BAYESIANOS Y FRECUENTISTAS