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Concepto del riesgo en epidemiología. Diferencias relativas: la razón de momios y el riesgo relativo.

Evaluación de la fuerza de asociación

Por: Gerardo Álvarez Hernández PhD

Curso introductorio de bioestadística

Riesgo: un primer concepto

• Contingencia o proximidad de un daño (Diccionario Porrúa de la Lengua Española)

• La probabilidad de ocurrencia de un evento (Last, 2002)

• Probabilidad: la frecuencia relativa de un evento en una secuencia de N

ensayos aleatorios, tal que N se aproxime al infinito

= Número de ocurrencias del evento

N (total de eventos)

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Factor de riesgo

• El factor de riesgo es una variable

asociada a la probabilidad de ocurrencia

de la enfermedad

• Un factor de riesgo puede ser iniciador

y/o promotor, según el estadio de

enfermedad en el que actúa

Factor de riesgo

• “Antecedentes de eventos adversos para la

salud que permanecen asociados con los

resultados, después de controlar el efecto de

potenciales confusores”

Sander Greenland, 2004

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Factor de riesgo

MacMahon, B, Yen S, Trichopoulos D, Warren K, Nardi G. Coffee and cancer of the pancreas. N Engl J Med 1981; 304:630-633

X

Factor de riesgo

• En general se usan tres criterios para considerar que una variable es

un factor de riesgo

a) La variable precede a la ocurrencia de la enfermedad

b) La variable debe covariar con la enfermedad (hay asociación estadística)

c) La asociación observada no se debe a errores de muestreo (azar), a otros

factores de riesgo o a problemas en el diseño y análisis del estudio

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Factor de riesgo

• La identificación de factores de riesgo es vital para la investigación en

salud pública (Susser, 2004)

• Su estudio puede proporcionar datos para probar hipótesis de causalidad

• Puede determinar la dirección y magnitud de una asociación, haciendo

posible mas precisión (no significancia estadística!) en las inferencias

acerca de la ocurrencia de un evento [Greenland, 2004]

Diferencias relativas:La razón de momios y el riesgo

relativo

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Nueve criterios para juzgar si una asociación es causal

• Relación temporal

• Consideración de explicaciones

alternas

• Fuerza de asociación

• Cesación de la exposición

• Relación dosis respuesta

• Especificidad de asociación

• Replicación de los hallazgos

• Consistencia con conocimiento previo

• Plausibilidad biológica

Hill AB. The environment and disease: association or causation?Proc R Soc Med 1965; 58: 295-300

Medidas de asociación

• Uno de los criterios de B. Hill para evaluar causalidad

es la fuerza de asociación y puede ser calculado

• ¿Qué calculamos?

• La probabilidad condicional de que ocurra un evento

dado que se está expuesto a un factor considerado

como de riesgo

• La mayoría de investigación epidemiológica se dirige a

la identificación de factores de riesgo

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• Propósito:

• Comparar frecuencias entre grupos para

identificar determinantes del evento

• La comparación requiere el cálculo de

una medida de resumen que estime la

asociación entre una exposición y el

evento


• Evalúan la presencia de asociación entre una

exposición y un resultado

• La asociación es expresada por las diferencias entre

medidas de frecuencia de la enfermedad

a) Pueden basarse en las diferencias absolutas entre

los expuestos vs. no expuestos

b) O en las diferencias relativas o razones

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Tipos de medidas de asociación usadas en la epidemiología analítica

Tipo Ejemplos Aplicación usual

Diferencia absoluta

Riesgo atribuible en expuestos

Impacto de la prevención primaria; búsqueda de causas

Riesgo atribuible poblacional

Eficacia

Impacto de la prevención primaria; impacto de intervención en recurrencias, letalidad, etc.

Diferencia de medias (resultados continuos)

Búsqueda de determinantes

Diferencia relativa

Riesgo relativo Búsqueda de determinantes y causas

Razón de momios Búsqueda de causas

Szklo M & Nieto FJ. Epidemiology. Beyond the basics. An Aspen Publication. 2000, USA. pp 92

Riesgo relativo: idea básica

Expuestos

No Expuestos

SeguimientoT0

Enfermos

No Enfermos

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Riesgo relativo: idea básica

ExpuestoEnfermedad

TotalSi No

Si a b M1

No c d M2

Total N1 N2 N

Schelesselman JJ. Case-Control Studies. Design, conduct, analysis. Oxford University Press. USA, 1982. pp 32

• Entre los expuestos la incidencia acumulada es p1 = a/M1

• Entre los no expuestos la incidencia acumulada es p2 = c/M2

• La razón entre las dos incidencias es R = p1/p2

Riesgo relativo (fórmula)

• Riesgo relativo = Incidencia en expuestos

Incidencia en no expuestos

2

1

E

E

I

I RR

M

c

M

a

dc

c

ba

a

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• La razón de esas incidencias es llamada

“Riesgo Relativo” (Relative Risk) o “Razón de

Riesgos” (Risk Ratio)

• Representa cuántas veces más (o menos) es

probable que la enfermedad (o evento de

interés) ocurra en el grupo expuesto

comparado con los no expuestos

Riesgo relativo: la idea básica

Interpretación

• RR/RM = 1.0 no asociación entre exposición y enfermedad

• El riesgo de enfermar es similar para ambos grupos. No hay diferencia en la

frecuencia del evento en ambos grupos

• RR/RM >1 indica mayor riesgo en los expuestos

• La exposición está asociada a la enfermedad y es un factor de riesgo

• RR/RM < 1 señala menor riesgo en los expuestos

• La exposición está asociada a la enfermedad y puede ser un factor protector

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Tabla 2x2. Estudio de cohorte

A = expuestos al factor de riesgo que durante el seguimiento desarrollaron la enfermedad

B = expuestos al factor de riesgo que durante el seguimiento no desarrollaron la enfermedad

C = no expuestos al factor de riesgo que durante el seguimiento desarrollaron la enfermedad

D = no expuestos al factor de riesgo que durante el seguimiento no desarrollaron la enfermedad

Enfermo No enfermo

Expuesto A B M1 (A+B)

No expuesto C D M2 (C+D)

N1 (A+C) N2 (B+D) N

Tabla 2x2/ Estudio de cohorte (2)

N1 (A+C) = total de sujetos que durante el seguimiento desarrollaron la enfermedad

N2 (B+D) = total de sujetos que durante el seguimiento no desarrollaron la enfermedad

M1 (A+B) = total de sujetos expuestos al factor de riesgo

M2 (C+D) = total de sujetos no expuestos al factor de riesgo

N = total de sujetos estudiados

Enfermo No enfermo



N1 (A+C) N2 (B+D) N

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Riesgo absoluto

• Cuantifica la probabilidad de experimentar una enfermedad o evento

• La incidencia es una medida del riesgo absoluto

• La comparación de la incidencia permite detectar el exceso de riesgo en un grupo

con relación al otro

0

10

20

30

40

50

60

Ie Ine

Exceso de riesgo

Inci

den

cia

Riesgo relativo (RR)

• Cuantifica la magnitud del exceso de riesgo y mide la fuerza de

asociación entre exposición y enfermedad

• El cálculo del RR requiere:

• Una medida de riesgo absoluto entre los expuestos a un factor

de riesgo

• Una medida de riesgo absoluto entre los no expuestos a tal

factor

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Ejemplo

597030

5820180

INFARTO DEL MIOCARDIO

SI NO

HIPERTENSIONSEVERA

NORMOTENSO

6000

6000

210 11790 12000

Estudio hipotético de cohorte de 1 año de incidencia de infarto del miocardioen individuos con hipertensión sistólica severa (>180 mm Hg) y presión arterial

normal (<120 mm Hg)

Szklo M & Nieto FJ. Epidemiology. Beyond the Basics. An Aspen Publication. USA, 2000 pp 95

Ejemplo

IE = A/(A+B) = 180/6000 = 0.03

INE = C/(C+D) = 30/6000 = 0.005

597030

5820180


SI NO

HIPERTENSIONSEVERA

NORMOTENSO

6000

6000

210 11790 20000

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Riesgo relativo

• Compara ambos riesgos absolutos

• Determina el exceso de riesgo mediante una razón de riesgos

RR= 0.03__ = 6.00.005

Interpretación:

El riesgo de desarrollar infarto del miocardio en los individuos con

hipertensión arterial sistólica severa es 6 veces mayor que en los sujetos

con presión arterial normal

Ejercicio

4617

25010

Infarto del miocardio

Presente Ausente

Mal control

Buen control

260

468

17 711 728

Relación entre el grado de control de la hipertensión arterialy el riesgo de infarto cardiaco

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Ejercicio

IE = A/(A+B) = 10/260 = 0.0384

INE = C/(C+D) = 7/468 = 0.0149

4617

25010

Infarto del miocardio

Presente Ausente

Mal control

Buen control

260

468

17 711 728

Ejercicio

RR= 0.0384 = 2.5772 ≈ 2.60.0149

Interpretación:

El riesgo de presentar un infarto cardiaco es 2.6 veces mayor en los

individuos con mal control de la hipertensión arterial que en los sujetos con

un buen control

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Ejercicio

38347

28078

Dengue grave

Presente Ausente

No infección previa

358

430

125 663 788

Relación entre el antecedente de infección previa de denguey el riesgo de desarrollar una forma grave de dengue

Infección previa

Ejercicio

IE = A/(A+B) = 78/358 = 0.2179

INE = C/(C+D) = 47/430 = 0.1093

38347

28078

Dengue grave

Presente Ausente

No infección previa

358

430

125 663 788

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Ejercicio

RR= 0.2179 = 1.9936 ≈ 2.00.1093

Interpretación:

Los sujetos del grupo con infecciones previas de dengue tienen dos veces

más riesgo de desarrollar formas graves de dengue que los sujetos sin

historia previa de dengue

Magnitud del RR

• Cuantifica la fuerza de la asociación entre la exposición y la enfermedad

• Por ejemplo, un RR = 2.8 expresa una asociación más fuerte entre

exposición y enfermedad que un RR = 1.4

• El RR debe ser sujeto a pruebas de significancia estadística (χ2, F test,

etc.) para identificar el papel del azar o confusión (χ2 Mantel-Haenzsel,

Regresión múltiple)

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Infiriendo la magnitud del efecto

Guidelines for the interpretation for the values of RR and OR

Value Effect of exposure

0 – 0.3 Strong benefit

0.4 – 0.5 Moderate benefit

0.6 – 0.8 Weak benefit

0.9 – 1.1 No effect

1.2 – 1.6 Weak hazard

1.7 – 2.5 Moderate hazard

> 2.6 Strong hazard

Sahai H & Kurshid A. Statistics in epidemiology. Methods, techniques, and applications. CRC Press . USA, 1996. pp 26

Estudio de casos-controles y la razón de momios

• Es un diseño muy versátil y popular en epidemiología

• Permite obtener una medida llamada razón de momios=RM (Odds

ratio=OR)

• La razón de momios es una medida análoga al RR

• Explica sí la probabilidad de exposición es la misma para dos grupos,

dado que se es caso de la enfermedad

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Razón de momios: idea básica

Expuestos

No Expuestos

T0

Enfermos

No Enfermos

Probabilidad de exposición

Momios de exposición en los enfermos

Momios de exposición en los no enfermos

Tabla 2x2. Casos-controles

Casos Control



N1 (A+C) N2 (B+D) N

A = Casos (enfermos) que estuvieron expuestos al factor de riesgo

B = Controles (no enfermos) que estuvieron expuestos al factor de riesgo

C = Casos (enfermos) que no estuvieron expuestos al factor de riesgo

D = Controles (no enfermos) que no estuvieron expuestos al factor de riesgo

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Tabla 2x2. Casos-controles

Casos Control



N1 (A+C) N2 (B+D) N

N1 (A + C) = Total de Casos (sujetos enfermos)

N2 (B + D) = Total de Controles (sujetos no enfermos)

M1 (A + B) = Total de sujetos que estuvieron expuestos al factor de riesgo

M2 (C + D) = Total de sujetos que no estuvieron expuestos al factor de riesgo

N = Total de sujetos del estudio

Cálculo de los momios (odds) en un estudio de casos y controles

bc

ad

d

bc

a

OR RM

ExpuestoEnfermedad

TotalMomios de la enfermedadSi No

Si a b M1 a/b

No c d M2 c/d

Total N1 N2 N

Momios de la exposición a/c b/d

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La Razón de momios

• Es el cociente entre dos momios (odds)

• Casos-Controles

• El cociente entre los momios a favor de la exposición en los casos (a/c), respecto de los

controles (b/d). RM de la exposición

• Cohorte / Transversal

• Es el cociente entre los momios a favor de la enfermedad en los expuestos (a/b),

respecto de los no expuestos (c/d). RM de la enfermedad

• En ambos casos el cálculo queda reducido a: ad/bc

Interpretación de la razón de momios

• Misma interpretación que el RR

• OR=1.0 no asociación entre exposición-enfermedad

• OR > 1 indica una asociación positiva entre el factor de riesgo y la

enfermedad

• OR < 1 indica una asociación negativa entre el factor de riesgo y la

enfermedad. El factor en estudio tiene un efecto potencialmente

protector

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597030

5820180


SI NO

HIPERTENSIONSEVERA

NORMOTENSO

6000

6000

210 11790 12000

Ejemplo

Ejemplo

• RM = [ad] / [bc] = 180*5970 / 5820*30

= 1,074,600 / 174600 = 6.2

• Interpretación: en el grupo de pacientes con infarto agudo al miocardio, la

probabilidad de exposición a hipertensión sistólica severa fue 6.2 veces mayor que

en los controles

• Ahora bien, con los mismos datos RR = 6.0 y RM = 6.2, ¿qué le sugiere la diferencia?

• Típicamente, la RM sobreestima el tamaño del efecto

• Grandes discrepancias entre RR y RM ocurren solamente cuando el tamaño del

efecto es grande

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Importancia de la razón de momios

• En determinadas circunstancias (baja prevalencia del evento) constituye una

aproximación al RR

• La RM es importante por dos motivos:

• En enfermedades raras (prevalencias <10%) es cercano al RR (Zhang, 1998;

McNutt, 2003)

• Puede ser calculado para un estudio de cohorte o casos-controles

43

Ejemplo: examinando las diferencias entre el RR y la RM

44

42134

12538

TUBERCULOSIS

SI NO HACINAMIENTO

NO

SI 163

455

72 546 618

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23


45

42134

12538

TUBERCULOSIS

SI NO HACINAMIENTO

NO

SI 163

455

72 546 618

IE = A/(A+B) = 38/163 = 0.233 ó 23.3%

INE = C/(C+D) = 34/455 = 0.075 ó 7.5%


RR= 38/163 x 100 = 23.3 = 3.134/455 7.5

Interpretación:

El riesgo de enfermar de tuberculosis en los individuos que viven en condiciones de

hacinamiento es 3.1 veces mayor que en los que no viven en hacinamiento

46

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24


47

42134

12538

TUBERCULOSIS

SI NO HACINAMIENTO

NO

SI 163

455

72 546 618


• RM = [ad] / [bc] = 38*421 / 34*125

= 15998 / 4250 = 3.8

• Interpretación: dado que se es caso de tuberculosis, la probabilidad de exposición

a hacinamiento fue 3.8 veces mayor que los del grupo control

• Ahora bien, con los mismos datos RR = 3.1 y RM = 3.8, ¿qué le sugiere la

diferencia?

1. La RM sobrestima al RR si la prevalencia del evento es > 10%, luego, la

tuberculosis en este estudio tiene una prevalencia > 10%

48

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Estimación del intervalo de confianza para el riesgo relativo

1. Estudio de cohorte

• Riesgo de infarto del miocardio en mujeres de 40-44 años, expuestas a anticonceptivos

orales

EnfermedadTotal

Si No

Exposición Si a b M1

No c d M2

Total N1 N2

2

1

/

/

/

/

Mc

Ma

dcc

baaRR


• Para obtener el intervalo de confianza (IC), asumimos que la distribución binomial se

aproxima a una distribución normal

• Bajo este supuesto, la distribución muestral del Ln del riesgo relativo (RR) sigue más

cercanamente una distribución normal que el RR per se

21 cM

d

aM

bVarianza (Ln RR)

• Por lo tanto, un intervalo de confianza al 95% para el ln del RR es dado por:

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26


Infarto al corazónTotal

Si No

Exposición Si 13 4987 5000

Anticonceptivos orales No 7 9993 10000

Total 20 14980 15000

21

96.1cM

d

aM

bLnRR

Schotenfeld, D. 2002

1. Calcule el riesgo absoluto para cada estrato

e interprete los hallazgos

2. Calcule el RR e interprételo

Error estándar

Nivel de confianza


• Ie = 13/5000 = 0.0026

• En el periodo, aparecieron 26 casos nuevos de infarto cardiaco por cada 10,000

mujeres expuestas a anticonceptivos orales

• Ine = 7/10000 = 0.0007

• En el periodo, aparecieron 7 casos nuevos de infarto cardiaco por cada 10,000 mujeres

sin exposición a anticonceptivos orales

• RR = 0.0026/0.0007 = 3.71

• El riesgo de desarrollar un infarto agudo del corazón fue 3.7 veces mayor en las

mujeres que tomaron anticonceptivos orales que en las no expuestas

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27


21

96.1cM

d

aM

bLnRR

• Paso 1: desarrolle la siguiente fórmula


230.29182.0311.1

392.09182.0311.1

9182.0311.1

)4685.0(96.1311.1

21952.096.1311.1

1428.007672.096.1311.1

)10000(7

9993

)5000(13

498796.1311.1

1

ln 3.71 = 1.311

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• (0.392, 2.230)… ¿es este el IC 95% para el RR = 3.71?

• Nooooo!!!! Más ejercicio es necesario ….


• Para obtener los límites de confianza del intervalo, debemos exponenciar (e) los

valores obtenidos del Ln del RR [anti-logaritmo]

• Recuerde que el RR fue transformado a un Ln porque la distribución se encuentra

usualmente sesgada

• De modo que en realidad obtuvimos una varianza del RR

• La exponenciación de los límites convierte el intervalo de la varianza del RR en un

intervalo que se encuentra en la escala verdadera del RR

2

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29


• De modo que:

• Límite inferior del intervalo de confianza = e 0.392 = 1.479 ≈ 1.48

• Límite superior del intervalo de confianza = e 2.230 = 9.300 ≈ 9.30

• Así, el intervalo de confianza al 95% para el RR = 3.71, es:

• IC 95% (1.48, 9.30)

• Interpretación:

• Las mujeres entre 40-44 años de edad que consumen anticonceptivos orales tienen 3.7 veces más

riesgo de sufrir infarto al miocardio que las mujeres no expuestas. Este exceso de riesgo es

estadísticamente significativo al 95% de confianza

• La asociación sugiere un fuerte riesgo de IAM para las expuestas

Estimación del intervalo de confianza para la razón de momios

2. Estudio de casos y controles

• Probabilidad de exposición a benceno en casos de leucemia

TotalCasos Controles

Benceno Si 53 53 106

No 43 85 128

Total 96 138 234

Schotenfeld, 2002

• Estime los momios de exposición en los casos y los controles. Interprete

• Calcule la RM. Interprete

• Obtenga el logaritmo natural de la RM

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30

Ejercicio

• Momios de exposición de los casos = a/c = 53/43 = 1.2325

• Momios de exposición de los controles = b/d = 53/85 = 0.6235

• RM = 4505/2279= 1.976 ≈ 1.98

• Interpretación

a) Los momios (de los casos) a favor estar expuesto a benceno son 1.23 a 1 [55.2% a 44.8%]

b) Los momios (de los controles) a favor estar expuesto a benceno son 0.62 a 1 [38.4% a 61.6%)

c) Los casos de leucemia, estuvieron casi dos veces (1.98) más expuestos al benceno que los

sujetos del grupo control

• El Ln RM = Ln 1.98 = 0.6831


dcbaRMVar

1111][ln Error estándar

Método de Woolf

Usando la fórmula siguiente, estime la varianza del ln RM

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31


07273.0

01176.002325.001886.001886.085

1

43

1

53

1

53

1][ln

RMVar

Ahora desarrolle la siguiente fórmula

Ln RM ± 1.96 (Var ln RM)


2117.15286.06831.0

1545.05286.06831.0

5286.098.1ln

)2697.0(96.198.1ln

07273.096.198.1ln

Finalmente, estime un IC95% para la RM e interprete

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32


• De modo que:

• Límite inferior del intervalo de confianza = e 0.1545 = 1.167 ≈ 1.17


• El intervalo de confianza al 95% para la RM = 1.98, es:

• IC 95% (1.17, 3.36)


• Los casos de leucemia estuvieron dos veces más expuestos a benceno que los controles.

Este exceso de riesgo es estadísticamente significativo con un nivel de confianza del 95%

• La asociación sugiere un moderado efecto negativo del benceno sobre la leucemia

Ejercicio


• Riesgo de infarto del miocardio en adultos mayores de 35 años con obesidad como

factor de exposición

Infarto al miocardioTotal

Si No

Obeso Si 260 3740 4000

No 350 5650 6000

Total 610 9390 10000

a) Calcule la incidencia de cada estrato de exposición. Interprete

b) Calcule el riesgo relativo. Interprete

c) Estime el IC 95% para el RR obtenido. Interprete

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Ejercicio1. Estudio de cohorte

• Riesgo de infarto del miocardio en adultos mayores de 35 años con obesidad como factor de

exposición

Infarto al miocardioTotal

Si No

Obeso Si 260 3740 4000

No 350 5650 6000

Total 610 9390 10000

a) Ie = 260/4000 = 0.065 * 1000 = 65/1000

• Entre los obesos, aparecieron 65 casos de IAM por cada 1000 sujetos

b) Ine = 350/6000 = 0.058 * 1000 = 58/1000

• En los no obesos, aparecieron 58 casos de IAM por cada 1000 sujetos

Ejercicio


• Riesgo de infarto del miocardio en adultos mayores de 35 años con obesidad

como factor de exposición

• RR = 0.065/0.058 = 1.12

• Interpretación: en los individuos obesos el riesgo de desarrollar IAM es 12%

mayor que en los sujetos sin obesidad

Ln RR21 cM

d

aM

b1.96

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34

Ejercicio


• Riesgo de infarto del miocardio en adultos mayores de 35 años con

obesidad como factor de exposición

21

961cM

d

aM

bLnRR .

6000*350

5650

4000*260

37401.96Ln1.12

0.0026900.0035961.960.1133

Ejercicio


• Riesgo de infarto del miocardio en adultos mayores de 35 años con

obesidad como factor de exposición

0.1133

0.15540.1133

0.07928*1.960.1133

0.0026900.0035961.96

(-0.00421, 0.2687)

6/7/2016

35

Ejercicio


• Riesgo de infarto del miocardio en adultos mayores de 35 años con obesidad como

factor de exposición

• Límite inferior del intervalo de confianza = e -0.00421 = 0.9957 ≈ 0.996


• IC95% para el RR = 1.12 es (0.996, 1.310)

• Interpretación: en los individuos obesos el riesgo de desarrollar IAM es 12% mayor

que en los sujetos sin obesidad, pero ese exceso de riesgo no es estadísticamente

significativo, de modo que no hay diferencias en los grupos comparados

Ejercicio


• Riesgo de exposición a radiación en mujeres adultas mayores de 30 años

de edad con cáncer mamarioRadiation exposure

TotalYes No

Breast cancer cases 41 15 56

Controls 298 202 500

Total 339 217 556

a) Calcule la razón de momios. Interprete

b) Estime el IC 95% para la RM que obtuvo. Interprete

6/7/2016

36

Ejercicio


Riesgo de exposición a radiación en mujeres adultas mayores de 30 años de edad con cáncer

mamario

Radiation exposureTotal

Yes No

Breast cancer cases 41 15 56

Controls 298 202 500

Total 339 217 556

a) RM = 41*202/298*15 = 8282/4470 = 1.85

b) Las mujeres > 30 años de edad, con cáncer mamario, estuvieron 1.85 veces más expuestas a

radiación que las mujeres del grupo control

Ejercicio

0.31520.09937

0.004950.066670.003360.02439

202

1

15

1

298

1

41

1

d

1

c

1

b

1

a

1Var[lnRM]


Riesgo de exposición a radiación en mujeres adultas mayores de 30 años de edad, con cáncer

mamario

Ln RM ± 1.96 (Var ln RM)

Ln 1.85 ± 1.96 (0.3152)

0.6152±0.6178

(-0.0026, 1.233)

6/7/2016

37

Ejercicio

• De modo que:

• Límite inferior del intervalo de confianza = e -0.0026 = 0.997

• Límite superior del intervalo de confianza = e 1.233 = 3.432

• El intervalo de confianza al 95% para la RM = 1.85, es:

• IC 95% (0.99, 3.43)


• Las mujeres > 30 años de edad, con cáncer mamario, estuvieron 1.85 veces más

expuestas a radiación que las mujeres del grupo control, pero ese exceso de

riesgo no es estadísticamente significativo. No hay diferencias reales entre los

grupos estudiados

Ejercicio

• Interpreta la razón de momios y el intervalo de confianza de la siguiente

tabla

Tabla 3. Predictores de mortalidad por fiebre manchada por R. rickettsii en niños. Sonora. 2004-2014

Variable β EE RMc IC 95%

Edad < 10 años 1.28 0.65 3.61 (1.00, 12.94)

Leucocitosis 1.82 0.58 6.16 (1.97, 12.26)

Plaquetopenia <50,000 mm3 0.95 0.59 2.59 (0.82, 8.15)

Edema de muñecas 1.99 0.65 7.33 (2.06, 26.07)

Edema de tobillos 1.62 0.58 5.04 (1.62, 15.75)

Sepsis -0.29 0.45 0.75 (0.31, 1.83)

Choque séptico -0.54 0.79 0.58 (0.12, 2.76)

Falla renal aguda 1.57 0.50 4.83 (1.83, 12.74)

Falla renal aguda

Estadio 1 1.99 0.67 7.29 (1.96, 27.12)

Estadio 2 2.09 0.82 8.10 (1.63, 40.10)

Estadio 3 -0.14 1.11 0.87 (0.09, 7.59)

RMc=Razón de momios sin ajustar

Resultados de la regresión logística bivariada

riesgo: un primer concepto - wordpress.com · 2016. 6. 7. · estudio de casos-controles y la...

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