Medidas de Asociaci

1
Medidas de Asociación II

• El medir la ocurrencia de un evento nuevo puede
  ser una meta de estudio, pero por lo general
  queremos estudiar la relación entre una
  exposición (factor de riesgo, predictor) y el
  evento de interés
• El tipo de medición para encontrar la asociación
  entre exposición y evento de interés esta
  enlazado con el diseño de estudio

2
Aéreas que cubriremos

• Medidas de asociación entre ocurrencia de
  enfermedad y diferentes niveles de exposición a
  una variable productora
• Tablas de 2 X 2
• Estudios transversales
• Razón de prevalencia
• Razón de momios
• Estudios de Casos y Controles
• Razón de Momios
• Estudios de cohorte
• Riesgo relativo (incidencia acumulada)
• Razón de densidad de incidencia (tasa de dens
  incidencia)
• Riesgo absoluto versus riesgo relativo

3
Diseño de estudio transversal Una muestra
prevalente
4
Medidas de Asociación en un estudio transversal

• Lo básico un evento de interés dicotómico y una
  variable de exposición dicotómica
• La muestra es clasificada con enfermedad o
  no-enfermedad y con exposición o no- exposición,
  haciendo la tabla 2 x 2
• La proporción de enfermos es comparada entre
  aquellos con o sin exposición
• Exposiciónfactor de riesgopredictor

5
2 x 2 table for association of disease and
exposure
Enfermedad
Si
No
Si
a b
b
a
Exposición
c d
c
d
No
N abcd
a c
b d
Nota los datos pueden ordenarse de otras formas
por ejemplo STATA ordena exposicion (superior )
por enfermedad (transv).
6
Razon de prevalencia de enf ermedad en exp y no
exp
Enfermedad
Yes
No
a
a
Yes
b
a b
PR
Exposición
c
c
d
c d
No
7
Razón de Prevalencia

• El texto se refiere a Razón de Prevalencia
  puntual en caso de estudios transversales
• Mantendremos los conceptos de tasa y prevalencia
  separados, y usaremos razón de prevalencia

8
Ejemplo de calculo de razón de prevalencias
Casos No-casos Total Prevalencia
Exp 14 17 31 0.45
No-exp 388 248 636 0.61
Total 667
Razón de Prevalencia 0.45/0.61 0.74 Razón de Prevalencia 0.45/0.61 0.74 Razón de Prevalencia 0.45/0.61 0.74 Razón de Prevalencia 0.45/0.61 0.74 Razón de Prevalencia 0.45/0.61 0.74
9
Describiendo un RP lt 1
Razón de Prevalencia 0.45/0.61 0.74
En palabras Aquellos que están expuestos tienen
(1-0.74 .24) menos carga de enfermedad comparado
con aquellos no-expuestos. O Existe un 0.74
veces la prevelencia en expuestos comparado con
no expuestos.
10
Describiendo una RP gt 1
Por ejemplo, una razón de prevalencia 1.5
En palabras Aquellos expuestos tienen el 50
(1-1.5.5) mas carga de enfermedad comparado con
aquellos que no refieren exposición.
O Existe1.5 X la prevalencia entre expuestos
comparado con no-expuestos.
11
Exjemplo de tabla de 2 x 2
Exposed Unexposed Total --------------
------------------------------------- Cases
14 388
402 Noncases 17 248
265 -------------------------------------
-------------- Total 31
636 667


STATA ordena exp vertical y enfermedad horizontal
12
Razón de Prev (STATA)
Exposed
Unexposed Total ------------------------------
--------------------- Cases 14
388 402 Noncases
17 248
265 ----------------------------------------------
----- Total 31 636
667
Risk .4516129
.6100629 .6026987
Point estimate 95 Conf. Interval
----------------------------------------
----- Risk ratio .7402727
.4997794 1.096491
-----------------------------------------------
chi2(1) 3.10
Prgtchi2 0.0783
STATA uses risk and risk ratio by default
13
Razon de prevalencia de enf. en exp y no exp
Enfermedad
Si
No
a
a
Si
b
a b
RP
Exposición
c
c
d
c d
No
a/(ab) y c/(cd) probabilidad de enfermedad
14
Estudio reportando razón de prevalencia
Prevalence of hip osteoarthritis among Chinese
elderly in Beijing, China, compared with whites
in the United States Abstract The crude
prevalence of radiographic hip OA in Chinese ages
6089 years was 0.9 in women and 1.1 in men it
did not increase with age. Chinese women had a
lower age-standardized prevalence of radiographic
hip OA compared with white women in the SOF
(age-standardized prevalence ratio 0.07) and the
NHANES-I (prevalence ratio 0.22). Chinese men had
a lower prevalence of radiographic hip OA
compared with white men of the same age in the
NHANES-I (prevalence ratio 0.19). Nevitt et
al, 2002 Arthritis Rheumatism
15
Probabilidad y Momio

• Momio es otra forma de expresar la prob de un
  evento
• Momios eventos
• no-eventos
• Probabilidad eventos
• eventos non-eventos
• eventos
  
• sujetos

16
Probabilidad y Momios

• Probabilidad eventos
• sujetos
• Momios eventos
• sujetos
  probabilidad
• no-eventos (1
  probabilidad)
• sujetos
• Momio p / (1 - p)
• razon de dos prob a diferencia de una
  probabilidad pude ser gt1

17
Probabilidad y Momio

• Si un evento ocurre 1 de 5 veces,
  probabilidad1/50.2
• De las 5 oportunidades, en 1 ocurrira el evento y
  en 4 no ocurrira el evento (no-evento),
  momio 1 / 4 0.25
• Para calcular probabilidades con momios
• probabilidad momio / 1 momio

18
Entendiendo Momios

• Para expresar momios en palabras, piense en la
  frecuencia del evento comparado con la frecuencia
  del no-evento
• Por cada vez que ocurre el evento, habra 3
  ocaciones cuando no ocurre
• En palabras Momios es de 1 a 3
• Escrito como13 o 1/3 o 0.33

19
Momios

• Menos intuitivo que probabilidad (no diriamos
  los momios de que el paciente mejore es de 1 a
  4)
• No menos valido matematicamente, solo mas dificil
  de entender

20
Momios (cont.)

• Util en epidemiologia ya que la medida de
  asociacion para estudio de casos y controes es la
  RM
• Tambien es importante ya que se utiliza como log
  de RM como coeficiente predictor en regresion
  logistica. Puede utilizarse en modelos de ajuste
  multivariado en estudios transversales.

21
Razon de Momios

• Como los momios son una forma valida de expresar
  la ocurrencia de un evento, la razón de momios
  (RM) es una alternativa a la razón de dos
  probabilidades (razón de prevalencia en estudios
  transversales o riesgo relativo en estudios de
  cohorte)
• Razón de Momios razón de dos momios

22
Probabilidades y momios en una tabla 2 x 2
Enfermedad
Si
No
Cual es la probabilidad de enf, en
expuestos? Cuales son los miomios de enf en
expuestos? Y lo mismo para los no expuestos?
2
Si
3
5
Exposición
1
4
5
No
10
7
3
23
Probabilidad y razon de momios en una tabla 2 x 2
Enfermedad
Si
No
RP 2/5
1/5
2
2
3
Si
5
RM 2/3
1/4
Exposición
2.67
1
4
5
No
10
7
3
24
RM de enfermedad en expuestos y no expuestos
Enfermedad
a
Si
No
a b
a
b
a
Si
1 -
a b
RM
Exposición
c
d
c
c d
No
c
1 -
c d
Formula de p / 1-p en exp / p / 1-p en no-exp
25
Razon de Momios de enfermedad en exp y no-exp
a a b b a b c c d d c d
a
a b c d
a b
a
1 -
a b
ad bc

RM


c
c d
c
1 -
c d
Rm es el producto cruzado. Sinembargo, el
calcular como momios de enf en exp/ momios de enf
en no-exp ayuda a entender que es lo que estamos
comparando
26
RM en un estudio transversal

• El diseno del estudio no solo afecta la medida de
  ocurrencia de enfermedad sino tambien la medida
  de asociacion
• En estudios transverales se utilizan casos
  prevalentes de enfermedad, por lo que la RM en un
  estudio transversal es la RM de prevalencia
• Muchos autores no lo especifican, pero deberian
• Promuebe la claridad de pensamiento y presentar
  en forma correcta de las medidas

27
RM comparado a Razon de Prevalencia (RP)
Si la RP 1.0, RM 1.0 De otra manera, RM es
mas lejana del 1
0
1
8
Mayor efecto RP RM
Mayor efecto RM RP
28
Prevalence ratio and Odds ratio
Si la razon de prev es gt 1, entonces las RM es
mayor que 1 y RP RP 0.4 2 0.2
RM 0.4 0.6 0.67 2.7 0.2
0.25 0.8
29
Razonde Prevalencia y RM
Si la RP lt 1, entonces RM es mas lejana del 1 que
RP (es menor que RP) RP 0.2 0.67 0.3
RM 0.2 0.8 0.25 0.58
0.3 0.43 0.7
30
Razón de Momios (STATA)
Exposed Unexposed
Total ------------------------------------------
--------- Cases 14 388
402 Noncases 17
248 265 ---------------------
------------------------------ Total
31 636 667

Risk .4516129 .6100629
.6026987 Point estimate
95 Conf. Interval
--------------------------------------------- Risk
ratio .7402727 .4997794
1.096491 Odds ratio .5263796
.2583209 1.072801
-----------------------------------------------
chi2(1) 3.10
Prgtchi2 0.0783
31
RM Propiedad importante 1

• RM se aproxima a la razon de prevalencia solo si
  la prevalencia de enfermedad es baja tanto en
  expuestos como no-expuestos

32
Razon de Prev y RM Si la frecuencia
de enfermedad es baja tanto en expuestos como
no-expuestos posed, RP y RM es aproximadamente
igual. Ejemplo la prevalencia de IM en personas
con HTA es de 0.018 y en personas sin-HTA es de
0.003 RP 0.018/0.003 6.0
RM 0.01833/0.00301 6.09
33
RP y RM Si la
prevalencia de enf es alta en ya sea exp o no-exp
o ambos, la RP es diferente a la RM. Ejemplo, si
la prevalencia en exp es del 0.6 y en no exp de
0.1 RP 0.6/0.1 6.0
RM 0.6/0.4 / 0.1/0.9 13.5 RM se aproxima a RP
solo si la prevalencia es baja tanto en expuestos
como no-expuestos
34
Pseudo-Sesgo de RM como estimador de RP

• El texto se refiere a p-sesgo en RM como
  estimado de RP (O riesgo relativo en estudios de
  cohorte)
• No es un sesgo en el sentido convencional ya
  que RM y RP (o RR) son validos matematicamente y
  utilizan los mismos numeros
• Sencillamente que RM no puede ser utilizado como
  suplente (a aproximado) de RP o RR al menos que
  la incidencia sea baja.

35
Prevalencia y momios de discapacidad de acuerdo a
estatus de diabetes (NHANES) - gt60 años de edad
Diabetes No Diabetes RM ajustada
Caida el año previo 36.3 24.9 1.58
Prevalencia 36.3/100 24.9/100 RP 36.3/24.9 1.46
Momios 36.3/63.7 24.9/75.1 RM 36.3/63.7/24.9/75.1 1.72
Gregg et al. Diabetes Care (2000) 23 1272
36
RM Propiedades importante 2

• A diferencia de razón de prevalencia (y RR), RM
  es simétrica
• RM de evento 1 / RM de no-evento

37
Simetría de RM vs RP o RR
RM de no-evento es 1/RM de evento RP de
no-evento 1/RP de evento
38
Ejemplo la RP o RR no son simétricos
Casos No-cas0s Total Prevalencia
Exp 14 17 31 0.45
No-exp 388 248 636 0.61
Total 667
Razon de Prev (de evento) 0.45/0.61 0.74 RP de no-evento (17/31)/(248/636) 1.41 1/RP 1 /0.74 1.35 NO ES IGUAL a RP de no-evento Razon de Prev (de evento) 0.45/0.61 0.74 RP de no-evento (17/31)/(248/636) 1.41 1/RP 1 /0.74 1.35 NO ES IGUAL a RP de no-evento Razon de Prev (de evento) 0.45/0.61 0.74 RP de no-evento (17/31)/(248/636) 1.41 1/RP 1 /0.74 1.35 NO ES IGUAL a RP de no-evento Razon de Prev (de evento) 0.45/0.61 0.74 RP de no-evento (17/31)/(248/636) 1.41 1/RP 1 /0.74 1.35 NO ES IGUAL a RP de no-evento Razon de Prev (de evento) 0.45/0.61 0.74 RP de no-evento (17/31)/(248/636) 1.41 1/RP 1 /0.74 1.35 NO ES IGUAL a RP de no-evento
39
Ejemplo RM es simétrica
Casos No-casos Total Prevalencia
Exp 14 17 31 0.45
No-exp 388 248 636 0.61
Total 667
RN(de evento) (14/17)/(388/248) 0.53 RM de no-evento (17/14)/(248/388) 1.9 1/OR 1/0.53 1.9 IGUAL a RM de no-evento RN(de evento) (14/17)/(388/248) 0.53 RM de no-evento (17/14)/(248/388) 1.9 1/OR 1/0.53 1.9 IGUAL a RM de no-evento RN(de evento) (14/17)/(388/248) 0.53 RM de no-evento (17/14)/(248/388) 1.9 1/OR 1/0.53 1.9 IGUAL a RM de no-evento RN(de evento) (14/17)/(388/248) 0.53 RM de no-evento (17/14)/(248/388) 1.9 1/OR 1/0.53 1.9 IGUAL a RM de no-evento RN(de evento) (14/17)/(388/248) 0.53 RM de no-evento (17/14)/(248/388) 1.9 1/OR 1/0.53 1.9 IGUAL a RM de no-evento
40
RM Propiedad importante 3

• El coeficiente de una variable predictora en
  regresión logística es el logaritmo de los momios
  de ocurrencia del evento (enfermedad)
• ecoeficiente OR
• La Regresión Logística es un método de análisis
  multivariado utilizado para estudiar asociación
  de FR con variables dependientes dicotómicas

41
Propiedades útiles del RM

• La RM de un evento es reciproco a la RM de
  no-evento (simétrica)
• La RM de enfermedad es igual a la RM de
  exposición
• Cuando la frecuencia de enfermedad es baja la RM
  a RP (o RR)
• Útil para regresión de variables dependientes
  dicotómicas (Regresión logística), los
  coeficientes de la RL son igual a log de la RM

42
Medidas de Asociación en un estudio de Cohorte

• Con estudios transversales podemos calcular razón
  de probabilidades o momios de casos prevalentes
  de enfermedad en dos grupos, pero no podemos
  medir incidencia
• En un estudio de Cohorte nos permite calcular la
  incidencia de enfermedad en dos o mas grupos

43
Medidas de Asociación en un estudio
Cohorte El seguir a dos grupos de acuerdo a
exposición dentro de una cohorte equivalente a
seguir 2 cohortes definidos por exposición
44
Análisis de incidencia de enfermedad en una
cohorte

• Medición de ocurrencia nueva de enfermedad
  separado en una sub-cohorte de individuos
  expuestos y una sub-cohorte de individuos no
  expuestos
• Comparación de las incidencias en cada
  sub-cohorte
• Como?

45
Dos Medidas

• Recuerden en las clases anteriores dos medidas de
  incidencia incidencia acumulada y razón de
  densidad de incidencias
• Corresponde a medir la asociación de enfermedad
  con razón de riesgo o Riesgo relativo para
  comparar incidencias acumuladas y razón de
  densidad de incidencia para comparar incidencias
  (densidades de incidencia)

46
Razón de Riesgo y Razón de DI

• Riesgo es la proporción de personas con
  enfermedad incidencia acumulada
• Razón de Riesgo Razón de 2 incidencias
  acumuladas también llamado riesgo relativo
• Densidad de inc basado en eventos por
  persona-tiempo razón de incidencia (densidad
  de)
• RD Razón de dos densidad de incidencias
  también llamado tasa relativa
• Preferimos RR y RD en estudios de cohorte (como
  preferimos razón de prevalencia y RM en estudios
  transversales y RM en C-C)

47
Una Observación sobre RR Riesgo Relativo

• RR es utilizada comunmente en la literatura, pero
  puede representar razon de incidencias
  (densidad), razon de riesgos y hasta RM
• En clase trataremos de ser explícitos acera de
  estas mediciones para distinguir los diferentes
  tipos de razones
• Puede haber una diferencia importante entre la
  relación de factores de riesgo asociados a casos
  prevalentes versus casos de enfermedad incidente

48
Cual es ese Riesgo Relativo?

• Determine si se midió enfermedad incidente o
  prevalente
• Si fue enfermedad incidente, determine si se
  utilizó una incidencia acumulada (en que tiempo?)
  o una incidencia de persona-tiempo para hacer el
  calculo
• Hazard is an instantaneous person-time rate
• Cualquier medida de asociación llamada relativa
  debe de ser una razón, no una diferencia

49
RR (sin censura)
Cuadro diarreico (en 3 dias) Yes No Cuadro diarreico (en 3 dias) Yes No Total
consumio ensalada de papa 54 16 70
No consumio ensalda de papa 2 26 28
Total 56 42 98
Probabilidad de enf, comio ensalda 54/70 0.77 Probabilidad de enf, no c. ensalada 2/28 0.07 RR 0.77/0.07 11 Ilustra una razon de riesgo en una con seguimiento completo Probabilidad de enf, comio ensalda 54/70 0.77 Probabilidad de enf, no c. ensalada 2/28 0.07 RR 0.77/0.07 11 Ilustra una razon de riesgo en una con seguimiento completo Probabilidad de enf, comio ensalda 54/70 0.77 Probabilidad de enf, no c. ensalada 2/28 0.07 RR 0.77/0.07 11 Ilustra una razon de riesgo en una con seguimiento completo Probabilidad de enf, comio ensalda 54/70 0.77 Probabilidad de enf, no c. ensalada 2/28 0.07 RR 0.77/0.07 11 Ilustra una razon de riesgo en una con seguimiento completo
50
RR en una cohorte con Censura
Escoja un punto en el tiempo para comparar dos
inc acumuladas A 6 años, muerte en gpo con CD4
bajo 0.70 y en grupo con CD4 alto 0.26.
RR a 6 años 0.70/0.26 2.69
51
ECA diseñado originalmente para 3 anos, extendido
a 5 anos
RR 1año 0.95 2años0.86 3años0.80
5años0.78
52
Si se presentan como curvas de sobrevida, tome
1-probabilidad de sobrevida para obtener el
mortalidad acumulada RR 0.3/0.50.6
53
Comparacion de dos tasas de persona-tiempo como
razon de densidad de incidencia

• Razón de dos tasas de persona-tiempo
• NB denominador de dos tasas de persona-tiempo
  deben estar en las mismas unidades
• Tasa uso AINEs 12.02 por 1000 persona-año
• Tasa no-AINES 11.86 por 1000 persona-año
• Razon de DI 12.02/11.86 1.01
• Descrito como razón de inc en el articulo
• Razón de DI (RDI) también aceptable

Ray, Lancet, 2002
54
Proportional hazards model

• Proportional hazards model compares hazards in
  the exposed and unexposed
• Result is a type of rate ratio and is often
  reported as a hazard ratio

55
Example Mortality after pediatric kidney
transplant, stratified by donor type
Survival curves
Hazard functions
Vittinghoff et al. Regression Methods in
Biostatistics 2005
56
From proportional hazards model Hazard ratio
2.06
57
RDI vs. RR

• Ejemplo Como se reportó la comparación de
  mortalidad en dos grupos de acuerdo a IMC
• el riesgo relativo de muerte fue de 1.52
  (Calle, NEJM, Abril 2003)
• Como fue calculado (de sección de métodos)
• Riesgo relativo (las tasas de muerte
  ajustadas a edad de acuerdo a categorías de IMC
  dividido entre la categoría de referencia mas
  baja)
• La razón de dos tasas de persona-tiempo fue
  calculado pero reportado como riesgo relativo

58
Tasas de DI vs razon de riesgos

• Riesgo debe de ser entre 0 y 1
• Ej, riesgo en gpo no-expuesto 0.7
• Significa que el riesgo mas alto seria 1.0 máximo
  en expuestos
• RR máximo 1.0/0.7 1.42
• Tasas DI no estan restringidas entre 0 y 1
• Si la tasa en exp es 10/100 persona-año y tasa
  en no-exp 5/100 persona-año, el riesgo
  (incidencia acumulada) en los 2 grupos después de
  20 años 0.88 and 0.64.
• RR seria de 0.88/0.64 1.38
• Pero razon de tasas de DI 10/5 2.0.

59
RR y Razon de DI con una tasa de incidencia
constante
Exp 50 por 100 pers-año No-exp 25 por 100
pers-año
60
RR y RDI con tasas de densidad de incidencia
menores
Exp 5.0 per 100 pers-yr Unexp 2.5 per 100
pers-yr
61
RR vs. RDI

• En el ejemplo anterior el RR 1.38 y RDI
  2.0, cual reportaría?
• Dicen algo diferente?

62
RR vs. RDI

• Uso depende de la información disponible y el
  énfasis del investigador
• RR
• Como difiere la probabilidad a largo plazo de
  enfermedad de acuerdo a exposición
• RDI
• Exposición como factor de riesgo de enfermedad
• Preserva la fuerza relativa de exposición a
  ocurrencia de enfermedad.
• Medida mas fundamental de ocurrencia de
  enfermedad

63
Medidas de Asociación Preferidas de acuerdo al
diseño de estudio

• Estudio transversal
• Razón de Prevalencias
• Razón de Momios (de Prevalencia)
• Estudio de Cohorte
• RR
• RDI
• Estudio de Casos y Controles
• Razón de Momios (única posibilidad)

64
Medidas de Diferencias Vs. Razones

• Dos formas basicas de coparar medidas
• diferencia resta una de la otra
• Razon una razon de una razon sobre otra
• Puede tomar la diferencia de una medida de
  incidencia o prevalencia (raro para prev)
• Ejemplo utilizando incidencia acumulada
  Incidencia acumulada de 26 en expuestos y 15 en
  no-expuestos,
• Diferencia de riesgos 26 - 15 11
• RR 0.26 / 0.15 1.7

65
Ejemplo Uso a largo plazo de estatinas y Riesgo
de Cáncer de Colon (Manitoba)
Variable Personas año de seguimiento Casos de CR Tasa DI (por 1,000 pers-años) ARR 95 CI
No statin use 3,250,266 6,235 2.16 1.0 Referencia
Regular statin users 134,734 402 2.29 1.03 0.93-1.14
Diferencia 2.29-2.16 0.13 por 1,000
personas-años
Singh et al, Amer Jour of Gastroenterology 2009
66
Resumen de Medidas de Asociación
Razon Diferencia
Transversal Razon de prev (diferencia de prev)
RM (dif de momios)
Cohorte RR Diferencia de Riesgo
RDI Diferencia de tasas
(RM) (dif de momios)
(menos común)
67
Por que usar diferencia vs. razón?

• La diferencia de riesgo nos da una medida
  absoluta de asociación entre exposición y
  ocurrencia de enfermedad
• Implicaciones de salud publica mas claras con
  medidas absolutas cuanto se puede eliminar la
  enfermedad al prevenir la exposición?
• RR no da una medida relativa
• Medida relativa proporciona mejor informacion de
  la fuerza de asociación entre exposición y
  enfermedad para inferencia sobre causa de
  enfermedad

68
Medidas Relativas y Fuerza de Asociacion con un
Factor de Riesgo

• En practica muchos factores de riesgo tienen una
  medida relativa (prev, riesgo, DI, RM) en el
  rango de 2 a 5
• Algunos factores de riesgo fuertemente asociados
  pueden estar en el rango de 10 o mas
• Asbesto y mesotelioma
• Medidas relativas lt 2.0 pueden ser validas pero
  tienen mas posibilidad de ser resultado de sesgos
  o confusion
• RR de tabaquismo de segunda mano lt 1.5

69
Ejemplo de Medida de Riesgo Absoluta Vs Relativa
TB recurrencia 1 yr No Rec TB 1 yr Total
Tratado gt 6 mos 14 986 1000
lt 3 mos 40 960 1000
RR 0.040/0.014 2.9 Dif de Riesgo 0.040 0.014 2.6 RR 0.040/0.014 2.9 Dif de Riesgo 0.040 0.014 2.6 RR 0.040/0.014 2.9 Dif de Riesgo 0.040 0.014 2.6 RR 0.040/0.014 2.9 Dif de Riesgo 0.040 0.014 2.6
Si la incidencia es muy baja, la medida relativa
Puede ser grande pero la diferencia menor
70
Reciproco de Diferencia Absoluta ( 1/diferencia)

• Depende del escenario
• Numero necesario para tratar par prevenir un caso
  de enfermedad
• Numero necesario para tratar para dañar a una
  persona
• Numero necesario para tratar para proteger de
  exposicion para prevenir un caso de enfermedad
• Ej Tx de TB 1/0.026 38.5, significa que deben
  de tratar a 38 personas por 6 meses vs. 3 meses
  para prevenir una recurrencia de TB

71
Ejemplo de un estudio reportando diferencia de
riesgo
Retorno a circulación espontanea de acuerdo a intervención Retorno a circulación espontanea de acuerdo a intervención Retorno a circulación espontanea de acuerdo a intervención Retorno a circulación espontanea de acuerdo a intervención
Intervencion Retorno a circulacion espontanea Diferencia de Riesgo (95 CI) valor-p
Desfibrilación rápida (N1391) 12.9 -- --
Apoyo avanzado (N4247) 18.0 5.1 (3.0-7.2) lt0.001
Diferencia de Riesgo 0.051 numero necesario
para trartar 1/0.051 20
Stiel et al., NEJM, 2004
72
Resumen

• Estudio Transversal
• Razón de Prevalencisa
• Razón de Momios
• Estudio de Casos y Controles
• Razón de Momios
• Estudio de Cohorte
• Riesgo relativo
• Razón de Densidad de Incidencia
• Diferencia de Riesgo/Tasa
• Medidas de asociación relativas (razón)
• Fuerza de asociación
• Para investigación etiológica
• Medidas de diferencia de asociación o impacto
• Importante para Salud Publica/ Clínica