Tema 2

1
Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de
epidemiología
Tema 16 Confusión Dr. Esteve Fernández
2

• Qué queremos aprender?
• El concepto de confusión y factor de confusión en
  epidemiología.
• Investigar la presencia de confusión en un
  estudio epidemiológico.
• El concepto de análisis estratificado y ajustado.
• Obtener medidas de asociación ajustadas.
• Los conceptos de confusión negativa y confusión
  residual.

3

• Estructura de la sesión
• Definición de confusión.
• Análisis estratificado.
• Ajuste de medidas de asociación.
• Tipos de confusión (positiva y negativa).
• Confusión residual.

4

• Materiales para el aprendizaje
• 0. (Diapositivas de la lección)
• Lectura recomendada
• De Irala-Estévez J, Martínez-González MA,
  Guillén-Grima F. Qué es un factor de confusión?.
  Med Clín (Barc). 2001 117 377-385.

5

• Materiales para el aprendizaje
• 2. Lecturas complementarias
• Delgado Rodríguez M, Llorca Díaz J. Sesgos En
  Gálvez Vargas R, Sierra López A, Saénz González
  MC, et al., eds. Piédrola Gil. Medicina
  Preventiva y Salud Pública. 10ª edición.
  Barcelona Masson, 2000. Capítulo 13
• Szklo M, Nieto J. Epidemiología intermedia.
  Madrid Ed. Díaz de Santos 2003. Capítulo 5.
• 3. Seminario de resolución de problemas nº 8

6
Definición de confusión
7
CONFUSIÓN
Situación en la que la asociación entre una
determinada exposición y un determinado resultado
es debida a la influencia de una tercera variable
confounding
8
resultado
exposición
9
resultado
exposición
10
(No Transcript)
11
Factor de confusión
1. El factor de confusión se asocia
causalmente a la enfermedad
2. Se asocia, causalmente o no, con la
exposición
3. Y no es una variable intermedia en la
secuencia causal entre exposición y
enfermedad.
12
enfermedad
X
exposición
Factor de confusión
13
cáncer de vejiga urinaria
consumo de café
14
cáncer de vejiga urinaria
RR2.9
RR(aj)1.3
consumo de café
15
Cuándo hay confusión? RR crudo ? RR
ajustado
16
cáncer de vejiga
consumo de café
Tabaco
1. El tabaco es un factor de riesgo del
cáncer de vejiga 2. El tabaco está asociado al
consumo de café 3. Fumar no es consecuencia
de beber café (ni viceversa)
17
Otra manera de tenerlo presente...
18
Otro ejemplo.-
Tasa de mortalidad /1000 (1986) Costa
Rica 3.8 Venezuela 4.4 México 4.9 Cuba 6.7 C
anadá 7.3 Estados Unidos 8.7
19
Mortalidad
Costa Rica México Canadá
20
?
Puede ser la edad un factor de confusión?
21
Puede ser la edad un factor de confusión?
22
Tasa de mortalidad /1000 (1986) Costa
Rica 3.8 Venezuela 4.4 México 4.9 Cuba 6.7 C
anadá 7.3 Estados Unidos 8.7
23
Tasa de mortalidad /1000 (1986)
BRUTA AJUSTADA Costa Rica 3.8
3.7 Venezuela 4.4 4.6 México 4.9
5.0 Cuba 6.7 4.0 Canadá 7.3
3.2 Estados Unidos 8.7 3.6
24
x
25
Se ha definido la CONFUSIÓN en el contexto de los
estudios etiológicos (casos y controles,
cohortes), pero este fenómeno es aplicable a
estudios descriptivos (transversales y
ecológicos).
26
X NO es un confusor......
E M X
E M X
E M X
27
X NO es un confusor......
M cáncer de hígado E alcohol X virus
hepatitis C
E M X
28
X NO es un confusor......
E M X
M muerte súbita del lactante E tabaquismo
materno X bajo peso al nacer
29
X NO es un confusor......
M cáncer de cérvix E infección VPH X
relaciones sexuales
E M X
30
Evaluación de la confusión 1. La variable de
confusión, está asociada con la exposición y
con el desenlace? 2. La asociación
exposición-desenlace del análisis bruto ... es
similar en el análisis estratificado? 3. La
asociación exposición-desenlace del análisis
bruto es similar en el análisis
ajustado? dirección y magnitud
31

• Control de la confusión
• en el DISEÑO
• emparejamiento
• restricción
• en el ANÁLISIS
• estratificación
• ajuste (estandardización)
• emparejamiento
• modelización

32
Estratificación
33
Evaluación de la confusión 1. La variable de
confusión, está asociada con la exposición y
con el desenlace? 2. La asociación
exposición-desenlace del análisis bruto... es
similar en el análisis estratificado? 3. La
asociación exposición-desenlace del análisis
bruto es similar en el análisis
ajustado? dirección y magnitud
34
Ejemplo hipotético sobre abandono del tabaquismo,
en el que se identifica el sexo como un
determinante del mismo
Abandonan
No abandonan
117
88
Hombres
Mujeres
83
112
OR 1,80
35
ABANDONO DEL TABACO
OR1,80
SEXO
??????????????? ???????
ambiente laboral libre de humo
36
Está asociada la variable confusora con la
exposición y con el resultado?
Sexo
OR 7,54
37
Está asociada la variable confusora con la
exposición y con el resultado?
A.L.
OR 4,9
38
ABANDONO DEL TABACO
OR1,8
SEXO
OR4,9
OR7,5
AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO
39
La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud en
los estratos de la variable de confusión?
40
La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud en
los estratos de la variable de confusión?
OR 0,56
OR 1,20
41
La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud en
los estratos de la variable de confusión?
Sexo Abandono tabaco (OR1,80)
AMBIENTE LABORAL SIN HUMO
AMBIENTE LABORAL CON HUMO
Sexo Abandono tabaco OR 1,20
Sexo Abandono tabaco OR 0,56
42
La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud
después de ajustar por la variable de confusión?
43
Ajuste de medidas de asociación
44
La asociación exposición-resultado del análisis
crudo tiene la misma dirección y magnitud
después de ajustar por la variable de confusión?
Debemos calcular la OR ajustada como
ponderación de la OR de cada uno de los estratos
Método de Mantel-Haenszel
45
OR de Mantel-Haenszel
Estrato i
Casos
Controles
ai
bi
m1i
Expuestos
No expuestos
ci
di
m2i
n1i
n2i
Ni
46
RR (MH) en estudio de cohortes con Incidencia
Acumulada
Estrato i
Casos
No casos
ai
bi
m1i
Expuestos
No expuestos
ci
di
m2i
n1i
n2i
Ni
å
a


)/

(
N
d
c
i
i
i
i
i

)
(
MH
RR
å
c


)/

(
N
b
a
i
i
i
i
i
47
RR (MH) estudio cohortes con Densidad Incidencia
(pers-tiempo)
Estrato i
Casos
Pers-tiempo
a1i
y1i
Expuestos
No expuestos
a0i
y0i
Ti
å
)
/

(
T
y
a
0i
i
1i
i

)
(
MH
RR
å
)
/

(
T
c
a
i
0i
1i
i
48
Volvamos a nuestro ejemplo La OR bruta OR
ajustada?
OR bruta 1,80
OR ajust 1,1
49
Hay confusión?
a) Asociación sexo ambiente laboral? b)
Asociación ambiente laboral abandono? c)
Asociación sexo abandono por estratos de
ambiente laboral? d) Asociación sexo abandono
bruta semejante tras ajustar por ambiente laboral?
50
ABANDONO DEL TABACO
OR crudo1,8
OR ajust1,1
SEXO
OR4,9
OR7,5
AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO
51
ABANDONO DEL TABACO
OR crudo1,80
OR ajust1,09
X
SEXO
OR4,95
OR7,54
AMBIENTE LABORAL LIBRE DE HUMO
52

• Asunciones
• definición correcta de los estratos
• homogeneidad dentro de cada estrato
• ausencia de confusión residual

La confusión no es un fenómeno todo o nada
La realidad es más compleja que una tabla de 2 x 2
53
La confusión no es un fenómeno todo o nada
La realidad es más compleja que una tabla de 2 x 2
RR de hemorragia digestiva respecto al uso de
eritromicina RR IC95 No
ajustado 1,8 1,2-2,7 Ajustado por edad, raza,
sexo, residencia y AINES 1,5 1,0-2,2 Ajustado
por lo anterior y hospitalización
reciente 1,1 0,7-1,7
54
Tipos de confusión
55

• Confusión positiva
• Cuando la confusión produce una sobreestimación
  del efecto (? el estimador bruto se aleja de 1,0
  y exagera la asociación no ajustada frente a la
  ajustada).
• Confusión negativa
• Cuando la confusión produce una infraestimación
  del efecto (? el estimador bruto se acerca a 1,0
  y atenúa la asociación no ajustada frente a la
  ajustada).

56
Tipo de confusión Positiva Negativa
Ajustado
3.0
x
Bruto o no ajustado
5.0
3.0
x
2.0
0.4
x
0.3
0.4
x
0.7
1
0.1
10
RR, OR
Fuente Szklo y Nieto 2000
57
Confusión residual
58
Confusión residual Cuando no se puede ajustar o
cuando el ajuste es imperfecto
1. No disponemos de información de la variable
que sospechamos que es el confusor (no sabemos
si los casos y controles fumaban o no) 2. La
información no es suficiente (sólo sabemos si
fumaban o no, pero no sabemos nada de los
exfumadores o del nº de cigarrillos...)
59
OR de IAM respecto a la menopausia.Estudio ARIC
(mujeres de 45-64 años, 1987-89)
Odds ratio (IC95 )
A No ajustada 4,54 (2,67 - 7,85)
B Ajustada por edad 45-54 vs. 55 (Mantel-Haenszel) 3,35 (1,60 6,01)
C Ajustada por edad 45-49, 50-54, 55-59, 60-64 (M-H)) 3,04 (1,37 6,11)
D Ajustada por edad continua (regresión logística) 2,47 (1,31 4,63)
60

• Recapitulación
• Definición de confusión

Situación en la que la asociación entre una
determinada exposición y un determinado resultado
es debida a la influencia de una tercera variable

1. El factor de confusión se asocia causalmente a la
   enfermedad
2. Se asocia, causalmente o no, con la exposición
3. Y no es una variable intermedia en la secuencia
   causal entre exposición y enfermedad.

RR crudo RR ajustado ?
61
Recapitulación 2. Análisis estratificado
Estratificación Método para eliminar
comparaciones erróneas resultado del efecto de
variables confusoras
62
Recapitulación 3. Ajuste de medidas de asociación
Ajuste Método para controlar el efecto de una
tercera variable en el análisis de la relación
entre otras dos variables
63
Recapitulación 4. Tipos de confusión
La confusión produce una sobreestimación del
efecto (? el estimador crudo se aleja de 1,0 y
exagera la asociación no ajustada frente a la
ajustada).
Positiva
La confusión produce una infraestimación del
efecto (? el estimador crudo se acerca a 1,0 y
atenúa la asociación no ajustada frente a la
ajustada).
Negativa
Cuando no se puede ajustar o cuando el ajuste es
imperfecto
5. Confusión residual
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Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de
epidemiología
Tema 16 Confusión Dr. Esteve Fernández