epidemiología y demografía sanitaria bloque de epidemiología tema 17 interacción dr. esteve...
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Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de epidemiología
Tema 17
Interacción
Dr. Esteve Fernández
¿Qué queremos aprender?
1. El concepto de interacción en epidemiología.
2. Identificar la presencia de interacción.
3. Valorar la naturaleza (aditiva o multiplicativa) de la interacción.
4. Las implicaciones de la interacción para la prevención y la salud pública.
Estructura de la sesión
1. Definición de interacción.
2. Interacción en escala aditiva.
3. Interacción en escala multiplicativa.
4. Interacción en salud pública.
Materiales para el aprendizaje
0. (Diapositivas de la lección)
1. Lectura recomendada
• Artículo Aula Global y capítulo 14 libro Gordis
2. Lecturas complementarias
• capítulo 6 libro Szklo & Nieto
Definición de interacción
Interacción
Situación en la que dos o más factores
de riesgo modifican el efecto que cada
cual tiene sobre la ocurrencia o el nivel
de un desenlace dado
Modificación del efecto
Fuente: Szklo y Nieto 2000
Una definición más clásica
“… cuando la tasa de incidencia de la
enfermedad en presencia de 2 o más
factores de riesgo difiere de la tasa de
incidencia esperada del resultado de los
efectos individuales”
Fuente: MacMahon 1972
Hay interacción cuando…
… el efecto del factor A en la probabilidad del desenlace Y difiere según la presencia de Z (y viceversa).
… el efecto conjunto observado de A y Z en la probabilidad del desenlace Y es diferente del esperado a partir de los efectos independientes de A y Z.
Interacción
A ZEfectos individuales
Efecto conjunto esperado
+
Efecto conjunto observado A+Z
Sin interacción
Efecto conjunto observado A+Z
Sinergismo
Efecto conjunto observado A+Z
Antagonismo
+I
-I
Interacción
A ZEfectos individuales
Efecto conjunto esperado
+
Efecto conjunto observado A+Z
Sin interacción
Efecto conjunto observado A+Z
Sinergismo
Efecto conjunto observado A+Z
Antagonismo
+I
-I
Interacción
Modificacion del efecto
Sinergismo o interacción positivaAntagonismo o interacción negativa
InteractionEffect modification
Synergism, positive interactionAntagonism, negative interaction
El “problema” es determinar qué
efecto es el esperado
RecordatorioPodemos medir efectos como
-- riesgos absolutos y sus diferencias (Inc, RA)-- riesgos relativos
¿Cuál es el efecto esperado?
Incidencia observada Factor de riesgo X
No Sí
Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000
Sí 15/100.000 25/100.000
¿Cuál es el efecto esperado?
Incidencia observada Factor de riesgo X
No Sí
Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000
Sí 15/100.000 ¿esperada?
¿Cuál es la incidencia esperada en los individuos expuestos a ambos factores?
¿Cuál es el efecto esperado?
Incidencia observada Factores de riesgo X
No Sí
Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000
Sí 15/100.000 ?
¿Cuál es la incidencia esperada en los individuos expuestos a ambos factores?
ADITIVO2 respuestas: Según el modelo
MULTIPLICATIVO
MODELO ADITIVO(Los efectos se suman)
¿Cómo contribuye el factor X?
¿Cómo contribuye el factor Y?
Incidencia observada Factor de riesgo X
No Sí
Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000
Sí 15/100.000 ?
MODELO ADITIVO(Los efectos se suman)
¿Cómo contribuye el factor X?
¿Cómo contribuye el factor Y?
¿Incidencia esperada (X e Y)?
0,60,30,9
0,120,30,15
Incidencias Factor de riesgo X
No Sí
Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000
Sí 15/100.000 ?
21,012,09,0
MODELO ADITIVO
IESP=IBASAL+(IFC1-IBASAL)+(IFC2-IBASAL)
Hay interacción aditiva si
IOBS > IESP
El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “adición”
de los efectos independientes
RRESP=RRBASAL+(RRFC1-RRBASAL)+(RRFC2-RRBASAL)
RRESP = 1 + (RRFC1 -1) + (RRFC2 -1)
Hay interacción aditiva si: RROBS > RRESP
IESP+ IBASAL+ (IFC1+-IBASAL+) (IFC2+-IBASAL+)
IESP- IBASAL- (IFC1--IBASAL-) (IFC2--IBASAL-)------ = --------- + ----------------- + ------------------
RRESP = RRFC1 + RRFC2 - 1
MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios)
MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios)
Si la enfermedad es rara
Hay interacción aditiva si
RROBS > RRESP
OROBS > ORESP
ORESP = ORFC1 + ORFC2 - 1
Intuitivamente ….
OR
1.0
2.02.5
3.5
Basal+Exceso debido a FC1
Basal+Exceso debido a FC2
ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP
EXCFC2
Basal
BL
EXCFC1
BL
EXCFC2
BL
EXCFC1
[EXCFC1+BL] + [EXCFC2+BL] - BL
=
ORESP= ORFC1 + ORFC2 – 1,0
BL
OR
1.0
2.02.5
3.5 3.5
ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP
OR OBS
Si la OR conjunta observada es igual a la esperada (bajo el modelo aditivo), no existe interacción aditiva
OR
1.0
2.02.5
3.5
6.0
ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP
OROBS
Exceso debido alefecto conjunto deFC1 y FC2
Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada (bajo el modelo aditivo), existe interacción aditiva
Exceso debido a lainteracción
MODELO MULTIPLICATIVO(Los efectos se MULTIPLICAN)
¿Cómo contribuye el factor X?
¿Cómo contribuye el factor Y?
Incidencia observada Factores de riesgo X
No Sí
Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000
Sí 15/100.000 ?
MODELO MULTIPLICATIVO(Los efectos se MULTIPLICAN)
¿Cómo contribuye el factor X?
¿Cómo contribuye el factor Y?
¿Incidencia esperada (X e Y)?
0,30,3
0,9
0,50,3
0,15
Incidencias Factores de riesgo X
No Sí
Factor de riesgo Y No 3/100.000 9/100.000
Sí 15/100.000 ?
45,03,015,0 *
MODELO MULTIPLICATIVO
IESP=IBASAL (IFC1/IBASAL) (IFC2/IBASAL)
RRESP=1 (RRFC1/1) (RRFC2/1) = RRFCi
Interacción multiplicativa si
RROBS > RRESP
RRESP=RRBASAL (RRFC1/RRBASAL) (RRFC2/RRBASAL)
El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “multiplicación”
de los efectos independientes
OR
1.0
2.02.5
5.0
6.0
ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP
OROBS
Exceso debido alefecto conjunto deFC1 y FC2
Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada (modelo multiplicativo), existe interacción multiplicativa
Exceso debido a lainteracción
¿Hay asociación entre el factor de riesgo (A) y
la enfermedad (Y)?
¿Es debida a confusión o sesgo?
¿La magnitud de la asociación es similar
en subgrupos (estratos) de la
población según el otro factor de riesgo (Z)?
Asociación espuria o confundida
Hay interacción
No hay interacción
Sí
Sí
Sí
No
Fuente: Szklo & Nieto 2000
No
Estrategia para evaluar la existencia de interacción
EJEMPLO Mortalidad observada por cáncer de esófago (/100.000) en hombres expuestos o no a tabaco y alcohol
ALCOHOLExpuestosNo expuestos
Expuestos
No expuestos
TABACO11,3 58,4
122,6 701,6
• ¿Interacción aditiva?
• ¿Interacción multiplicativa?
IA/T=11,3+(58,4-11,3)+(122,6-11,3)=169,7
IA/T=11,3*(58,4/11,3)*(122,6/11,3)=633,6
EJEMPLO Estudio de casos y controles sobre el riesgo de cáncer de pulmón en hombres expuestos a tabaco y asbesto
Caso Control
Exp
No exp
TABACO
110 53
61 238
1. ¿Son el tabaco y el asbesto factores de riesgo para el cáncer de pulmón?
Caso Control
Exp
No exp
ASBESTO
25 38
146 253
ORtab = 8,1 ORasb = 1,2
Caso Control
Exp
No exp
ASBESTO SÍ
14 3
11 35
2. ¿La asociación entre tabaco y cáncer de pulmón, está confundida por el asbesto?
Caso Control
Exp
No exp
ASBESTO NO
96 50
50 203
ORtab/asb sí = 8,1 ORtab/asb no = 7,8
OR(MH)tab/asb = 8,3
OR observadas de exposición conjunta
Tabaco Asbesto Casos Controles OR
observ
No No 50 203 1
No Sí 11 35 1,3
Sí No 96 50 7,8
Sí Sí 14 3 18,9
¿Interacción en escala aditiva?
¿Interacción aditiva?
Tabaco Asbesto Casos Controles OR
observ
No No 50 203 1
No Sí 11 35 1,3
Sí No 96 50 7,8
Sí Sí 14 3 18,9
ORESP= 1,3 + 7,8 – 1 = 8,1
OROBS > ORESP 18,9 > 8,1Interacción
en escala aditiva
Tabaco Asbesto Casos Controles OR
observ
No No 50 203 1
No Sí 11 35 1,3
Sí No 96 50 7,8
Sí Sí 14 3 18,9
ORESP= 1,3 * 7,8 = 10,1¿Interacción multiplicativa?
OROBS > ORESP 18,9 > 10,1Interacción
en escala multiplicativa
¿Interacción en escala multiplicativa?
¿Cuál es el modelo relevante?interacción aditiva versus interacción multiplicativa?
Tejido normal
Cambiosno neoplásicos
Multiplicación anómala celular
Enfermedad clínica
A1 + A2
A3 x A4
A5 x A6
Interacción aditiva como“interacción en salud pública”
Evaluar siempre la escala aditiva y multiplicativa
• Interacción multiplicativa propia de investigación básica y experimental, también en investigación etiológica
• Interacción aditiva de interés para la prevención
La presencia de interacción aditiva es importante en la traducción (riesgo atribuible)
del hallazgo epidemiológico a práctica de salud pública, aunque no haya interacción
multiplicativa.
Ejemplo hipotético de “interacción en salud pública” (interacción aditiva sin interacción multiplicativa)
Incidencia de Y según consumo de tabaco e historia familiar de Y
Antec.familiar Tabaco Incid./10.000 No No 5,0 No Sí 10,0 Sí No 20,0 Sí Sí 40,0
Incidencia esperada (aditiva) = 5,0 + (10,0-5,0) + (20,0-5,0) = 25,0
Incidencia esperada (multiplicativa) = 5,0 * 10,0/5,0 * 20,0/5,0 = 40,0
Recapitulación
1. Definición de interacción
Situación en la que dos o más factores de riesgo modifican el efecto que cada cual tiene sobre la ocurrencia o el nivel de un desenlace dado
InteracciónModificacion del efecto Sinergismo o interacción positiva Antagonismo o interacción negativa
A ZEfectos individuales
Efecto conjunto esperado
+
Efecto conjunto observado A+Z
Sin interacción
Efecto conjunto observado A+Z
Sinergismo
Efecto conjunto observado A+Z
Antagonismo
+I
-I
A ZEfectos individuales
Efecto conjunto esperado
+
Efecto conjunto observado A+ZEfecto conjunto observado A+Z
Sin interacción
Efecto conjunto observado A+ZEfecto conjunto observado A+Z
Sinergismo
Efecto conjunto observado A+ZEfecto conjunto observado A+Z
Antagonismo
+I+I
-I-I
Recapitulación
2. Interacción en escala aditiva
El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “adición” de los efectos independientes
OR
1.0
2.02.5
3.5
6.0
ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP
OROBS
Exceso debido alefecto conjunto deFC1 y FC2
Exceso debido a lainteracción
OR
1.0
2.02.5
3.5
6.0
ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP
OROBS
Exceso debido alefecto conjunto deFC1 y FC2
Exceso debido alefecto conjunto deFC1 y FC2
Exceso debido a lainteracciónExceso debido a lainteracciónExceso debido a lainteracción
I (ESPERADA)=I BASAL+(I FC1-I BASAL)+(I FC2-I BASAL)
RR (ESPERADO)= RRFC1- RR FC2 - 1
Recapitulación
3. Interacción en escala MULTIPLICATIVA
El efecto observado es mayor que el efecto esperado como “multiplicación” de los efectos independientes
I (ESPERADA)=I BASAL * (I FC1 / I BASAL) * (I FC2 /I BASAL)
RR (ESPERADO)= RRFC1 * RR FC2
OR
1.0
2.02.5
5.0
6.0
ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP
OROBS
Exceso debido alefecto conjunto deFC1 y FC2
Exceso debido a lainteracción
OR
1.0
2.02.5
5.0
6.0
ORBAS ORFC1 ORFC2 ORESP
OROBS
Exceso debido alefecto conjunto deFC1 y FC2
Exceso debido a lainteracción
Recapitulación
4. Interacción en salud pública
La presencia de interacción aditiva es importante en la traducción (riesgo atribuible) del hallazgo epidemiológico a práctica de salud pública, aunque no haya interacción multiplicativa.
Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de epidemiología
Tema 17
Interacción
Dr. Esteve Fernández