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Tipos de estudios en Epidemiología-Diseños analíticos y fundamentos de medidas de asociación — Transcript

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0:00esta sección vamos a introducirnos a la
0:02epidemiología analítica la epidemiología
0:05analítica en la rama de la epidemiología
0:07que se ocupa de evaluar la existencia de
0:09asociaciones entre uno o varios factores
0:12y un evento con el propósito de
0:14contribuir a la consideración de una
0:17relación causal para sintetizar
0:19podríamos pensar que la epidemiología
0:21analítica estudia las causas de las
0:25enfermedades en la población las
0:27enfermedades o de los problemas de salud
0:29no solamente de las enfermedades en la
0:32población está puesto entre comillas
0:34causas porque hay una discusión en el
0:37campo de la epidemiología de a qué se
0:39entiende cómo causa y cómo se piensan
0:43los diferentes modelos causales
0:45no vamos a entrar en esa discusión pero
0:47quiero marcar que la cuestión causal en
0:50la epidemiología es un tema aún en
0:53discusión en el campo de esta ciencia en
0:56la epidemiología existe de lo que
0:57conocemos como asociación y se entiende
1:00que un factor está asociado a un evento
1:03si al variar la frecuencia del factor se
1:06produce alguna modificación en la
1:09frecuencia del evento por ejemplo en
1:11este gráfico se observa la cantidad
1:13media de cigarrillos fumados diariamente
1:16de 5 a 45 en la escala del eje de las x
1:20con la tasa anual de mortalidad por cada
1:23mil hombres que va de 0,5 a 3.5 por mil
1:27en este gráfico de bebés el eje de las y
1:30que observamos observamos que a medida
1:33que aumenta la cantidad media de
1:35cigarrillos que se forman por día
1:37aumenta la tasa de mortalidad es decir
1:40la mortalidad por cada mil hombres
1:44indiferente a la cantidad media de
1:46cigarrillos que se fuman por día
1:48entonces pensamos que la variable
1:51cantidad media de cigarrillos fumados
1:53por día se asocia a la mayor mortalidad
1:56en hombres y esto se expresa
1:59gráficamente por este punto dado que
2:01como ya veníamos viendo en la clase
2:03anterior adquiere una relación bastante
2:07lineal que va de abajo hacia arriba de
2:10izquierda a derecha y que es la
2:12expresión gráfica de una relación
2:14directa pero hay que tener en cuenta que
2:17asociación y causa no son sinónimos y
2:21quien no todas las asociaciones son
2:24causales las asociaciones pueden ser
2:27causales pero también pueden ser debidas
2:30a tres grandes factores o tres grandes
2:32explicaciones que no son causales que
2:36serían la presencia de sesgos la
2:39presencia de factores de confusión o por
2:41intervención del pasar gran parte de la
2:44metodología de los diseños de estudios
2:46analíticos tratan de lidiar con estos
2:49tres
2:50fantasmas hay que evitar la presencia de
2:53sesgos hay que controlar los factores de
2:55confusión y estimar el grado de
2:58ocurrencia que el azar pudo haber tenido
3:01en la generación de los resultados
3:04es así que se conocen los criterios de
3:07hill que son diferentes criterios
3:09diferentes aspectos que uno puede ir
3:11analizando en los resultados de un
3:14trabajo para poder pensar si el
3:17resultado que encontró aporta a una
3:19asociación causal o no y ahora vamos a
3:23revisar cada uno de estos criterios
3:26uno de los criterios más importantes que
3:28luego vamos a realizar también cómo se
3:31pueden satisfacer estos criterios desde
3:33la fuerza de la asociación vamos a
3:35pensar que cuanto mayor es la magnitud
3:37de una asociación entre un factor y un
3:40evento es más sugestiva la hipótesis de
3:43una asociación causal la fuerza de la
3:46asociación se puede medir mediante el
3:49riesgo relativo u otro radio hay otras
3:51medidas que vamos a actuar más adelante
3:53por eso está en esta diapositiva 20 en
3:56estos indicadores acá vemos que la el
4:00riesgo reactivo otro medio dependiendo
4:02del estudio que se haya realizado para a
4:05la asociación entre el virus del
4:08papiloma humano y cáncer cervical de
4:10tipo adenocarcinomas realizado en
4:12filipinas
4:16en costa rica con el casino más rica y
4:19termina caen van gogh todos tienen unos
4:23riesgos relativos u otro radios mayores
4:26a siempre
4:27también esta relación es muy fuerte
4:30entre el virus de la hepatitis b y el
4:33cáncer de hígado
4:35que está entre 50 y 100 entre 50 y 80
4:38entre el virus de la hepatitis c y el
4:41cáncer de hígado que está en torno a 20
4:44y el consumo de cigarrillos y el cáncer
4:47del pulmón que está en torno a 10 te
4:49vamos a estudiar qué significan estos
4:51indicadores y en qué tipo de estudios es
4:55pertinente calcular cada uno de ellos
4:59otro criterio importantísimo y es el
5:02único excluyente en estos criterios es
5:05en la secuencia temporal para que una
5:07asociación sea considerada causal la
5:10exposición debe anteceder a la
5:13ocurrencia del ejemplo respetando las
5:15características de la latencia de la
5:18enfermedad analizada esto que quiere
5:20decir que la supuesta causa
5:21necesariamente tiene que estar antes del
5:24evento esto es bastante obvio pero
5:27pensemos que no todos los diseños
5:29epidemiológicos pueden dar cuentas de la
5:31secuencia temporal
5:34por ejemplo se pueden tomar mujeres con
5:37y sin lesiones cervicales por el virus
5:40del papiloma humano y seguirlas por
5:42cuatro años y ver la incidencia de casi
5:45no mas cervical entre un grupo y el otro
5:48por ejemplo entre las mujeres que tienen
5:50lesiones cervicales por el virus por
5:53grupo humano en la tasa de carcinomas
5:55cervical fue de 8,6 por mil mujeres en
5:59cambio en las que no tenían estas
6:01lesiones fue de 0,73
6:04el riesgo de las mujeres con lesiones es
6:07de 8,6 por mil el riesgo de calle
6:10cervical de las mujeres sin lesiones es
6:13de 173 por mil y de la división de ambos
6:17riesgos se obtiene lo que vamos a
6:19conocer como un riesgo relativo que en
6:21este caso de 12 que vamos a interpretar
6:24como que las mujeres del grupo con
6:27lesiones cervicales tienen 12 veces el
6:30riesgo de las mujeres sin lesiones
6:33cervicales de 3 por hp de tener cáncer
6:37cervical esto vamos a repasar y lo vamos
6:39a estudiar enseguida en las próximas
6:42diapositivas
6:44otro criterio es el efecto dosis
6:46respuesta qué quiere decir esto que el
6:48aumento o la disminución de la
6:50frecuencia de la enfermedad con respecto
6:53a la dosis o el nivel de la exposición
6:55evidencia una relación causal la
6:58ausencia del efecto dosis respuesta no
7:00desecha la posibilidad de una asociación
7:03causal es decir está este efecto o este
7:06criterio no es un criterio excluyente
7:07sabemos que el único criterio excluyente
7:09fue el que dije para ser la temporalidad
7:12porque acá pueden existir explicaciones
7:14alternativas como por ejemplo un umbral
7:16de exposición en el caso de cáncer de
7:19cuello uterino se podrían realizar
7:20mediciones de carga viral y
7:23relacionarlas con medidas de incidencia
7:25de la neoplasia
7:26otro criterio que contribuye a una
7:29relación causal es que está respaldada
7:31por el conocimiento científico del
7:33problema analizado es decir si
7:36existieran conocimientos previos de como
7:39el virus del papiloma humano podría
7:42producir un cáncer de cuello de útero
7:45podría contribuir a una asociación causa
7:48es decir es posible biológicamente el
7:50mecanismo que determina el cáncer de
7:54cuello de útero a partir de la infección
7:56en este virus
7:59otro criterio es la consistencia de los
8:02hallazgos porque las hipótesis de
8:04asociaciones causales se fortalecen con
8:07la observación de resultados similares
8:09en otros estudios es decir que los
8:11resultados de un trabajo sean
8:14repetitivos sean consistentes con
8:17respecto a otros lugares otro grupo de
8:20investigación otras localizaciones por
8:22ejemplo
8:24en gráficos se observa el radio de tener
8:28cáncer de cuello de útero ración al
8:31virus de papiloma humano de tipo 16 y
8:35vemos que en la gran cantidad de casos
8:37de los estudios cada punto es el
8:40resultado del otro radio de un estudio
8:43en particular todos están más allá de la
8:47medida de no afectos con el caso de los
8:49radios es el uno en que la mayoría se
8:52distribuyen más allá del uno y más o
8:56menos en torno a los treinta y cincuenta
8:59otro de los criterios es la evidencia
9:02experimental es decir que hayan estudios
9:05de intervención en poblaciones humanas
9:08que demuestren una reducción en la
9:10incidencia de cáncer de cuello de útero
9:12tras la reducción de la incidencia de
9:14infección por el virus del papiloma
9:16humano en la población por ejemplo en
9:18este estudio que se publicó el año
9:20pasado en el 2020
9:22vemos que la incidencia de cáncer de
9:24cuello uterino en mujeres vacunadas
9:25contra el virus del papiloma humano fue
9:28menor
9:2947% respecto de las no vacunadas o
9:3324.000 lo que nos da un riesgo relativo
9:36ajustado después vamos a ver cómo se
9:38interpreta de 0 37 con un intervalo de
9:41confianza que no toca la unidad lo que
9:43sugiere que la vacuna contra el vph es
9:48un factor de protección contra el cáncer
9:51de cuello uterino en mujeres suecas de
9:5310 a 30 años otro criterio es el de la
9:56analogía que tiene que ver con que haya
9:58evidencias de mecanismos similares a los
10:01que se plantean en un trabajo para poder
10:04sostener la hipótesis causa entonces en
10:07el caso de que se estuviera planteando
10:08que el virus del papiloma humano
10:11produjera cáncer de cuello de útero
10:13estas evidencias previas podrían
10:17contribuir a sostener que eso es posible
10:20porque se ha se ha visto con otro tipo
10:22de virus y los cuatro tipos de virus
10:24inclusive de papiloma humano
10:27el último criterio que es el menos
10:29necesario o el que más puede ser
10:31dispensable ya dijimos que el único
10:33indispensable es en la secuencia
10:36temporal es el de la especificidad que
10:39requiere que una causa debe conducir a
10:41un solo efecto y no a múltiples efectos
10:44pero este criterio como dice acá es el
10:46menos importante porque hay factores que
10:48éstas relacionen causalmente a varios
10:50eventos de salud
10:52muy bien entonces ahora me interesa que
10:55repasemos cómo se mide la fuerza de una
10:59asociación que es un criterio muy
11:01importante según lo que veníamos
11:03realizando en estudios prospectivos
11:05mediante riesgo relativo entonces
11:08tendríamos dos grupos un grupo expuesto
11:11a un factor o un grupo de no expuestos a
11:15ese factor suponerse que en este grupo
11:17de expuestos los expuestos al virus del
11:19papiloma humano y se comparan con
11:21personas no expuestas a ese virus y
11:24luego de un tiempo seguimiento dice 30
11:26días pero podría ser años o lo que se
11:29hace para lo que se considere necesario
11:33observamos que dentro de grupos de
11:35expuestos de 10 personas fíjese que
11:37ninguna tenía el evento al inicio
11:42el trabajo
11:434 de 10 es decir el
11:4840% 0 4 porciones
11:5140% desarrollan el evento al cabo de un
11:55tiempo seguimiento en este ejemplo son
11:5730 días ese sería el riesgo de la del
12:01evento en el grupo de los expuestos
12:02comparado con el riesgo en el grupo de
12:05los no expuestos en este ejemplo es uno
12:08de 10 es decir 10% entonces cuando
12:12tenemos el riesgo de un grupo y el
12:15riesgo del otro grupo al dividirlo se
12:18obtiene el riesgo relativo en este caso
12:20sería 04 / 01 día 4 o lo que sería lo
12:25mismo 40% / 10% igual del día 4
12:30cómo se interpretan estos resultados
12:33pensemos de esta manera en epidemiología
12:36es muy frecuente que utilicemos tablas
12:38de doble entrada o de dos por dos donde
12:41ubicamos en las filas los expuestos y
12:44luego los no expuestos a un factor y en
12:47las columnas las personas con el evento
12:50y sin el evento de ese orden o con la
12:53enfermedad y sin la enfermedad si
12:55estamos hablando de una enfermedad eso
12:57va en las columnas con el ejemplo
12:59anterior la tabla de dos por dos
13:02quedaría constituida de esta manera
13:04entonces pensemos en esto las personas
13:07expuestas tuvieron un riesgo de 4 / 10
13:12es decir deberíamos hacer esta operación
13:15el el número de la columna de la celda a
13:19sobre a más b es decir 4 sobre el total
13:23de la fila y de 10 para 0 4
13:26y lo dividimos por el riesgo del grupo
13:30no expuesto que acá sería 1 / 10 o lo
13:33que es lo mismo la celda ce sobre la
13:36celda de más de como dijimos recién eso
13:40da 4 gráficamente sería esto los
13:44expuestos tienen 4 veces el riesgo de
13:49los ex
13:51ese es el riesgo relativo el cociente
13:54entre el riesgo del grupo expuesto y el
13:56riesgo de grupos no expuestos y expresas
13:59cuántas es el más probable es el evento
14:01en un grupo el grupo expuesto respecto
14:04del grupo en lo expuesto y para su
14:07medición y esto es algo muy importante
14:08es necesario poder estimar la tasa de
14:12incidencia en cada grupo
14:14por ello el riesgo relativo solo es
14:18posible que se ha calculado estudios de
14:20tipo prospectivo es decir en los
14:23estudios de cohortes y en los estudios
14:25de tipo el ensayo clínico aleatorizado
14:28ahora qué pasaría si el riesgo del grupo
14:33expuesto kaká sería cero uno fuera el
14:38mismo que el riesgo del grupo no
14:41expuesto que sería el 0-1 sabemos que
14:44cuando dividimos el mismo número por sí
14:46mismo el cociente da igual a uno
14:49entonces en este ejemplo que tendríamos
14:51este tipo de de representación gráfica
14:55diríamos que los expuestos tienen el
14:59mismo riesgo de desarrollar el evento
15:01que los expuestos
15:04en el ejemplo anterior los expuestos
15:07tenían cuatro veces el riesgo del grupo
15:09expuesto con lo cual
15:11cambiaba la presencia de un factor y
15:15variaba la frecuencia de un evento y eso
15:18implica que hay una asociación tal como
15:20lo hemos definido al principio de esta
15:22clase acá cuando el riesgo de un grupo
15:25es el mismo que el riesgo del otro
15:28quiere decir que la presencia de un
15:31factor de exposición
15:34y de la exposición
15:35no se relaciona a la frecuencia de la
15:38delta con lo cual cuando el riesgo
15:40relativo no de igual a 1 vamos a pensar
15:43que el factor de estudio y el evento no
15:46están asociados cuando me de mayor a 1
15:49como fue el caso anterior vamos a pensar
15:52que el factor que se está estudiando se
15:56asocia a más frecuencia a una mayor
15:58frecuencia del evento y entonces vamos a
16:01considerarlo como un factor de riesgo a
16:04diferencia de lo cubriría si el riesgo
16:07del grupo expuesto es menor que el del
16:11grupo no expuesto como podría ser el
16:14caso de personas expuestas a una vacuna
16:17que se enferma al menos de una
16:19enfermedad el riesgo relativo a dar
16:21menor a 1
16:23y aquí para interpretarlo primero
16:25debemos calcular el inverso del riesgo
16:29relativo y el inverso de un número se
16:31calcula dividiendo uno por ese número en
16:34este caso sería uno dividido 025 día
16:37cuatro y diríamos que los expuestos
16:40tienen cuatro veces menos riesgo de
16:42desarrollar elementos que los no
16:45expuestos con lo cual si el riesgo
16:48relativo me da igual a uno significa que
16:51no se encuentra una asociación entre el
16:53factor de estudio y el evento si me da
16:56mayor a uno significa que hay una
16:59asociación y esas asociaciones positivas
17:02es decir la presidencia del factor se
17:04asocia a mayor ocurrencia del evento y
17:07si el valor me da menor a uno quiere
17:10decir que la presencia del factor se
17:12asocia a una menor frecuencia del evento
17:15y entonces puedo pensar a ese factor
17:17como un factor de protección teniendo en
17:20cuenta todo esto vamos a estudiar
17:22rápidamente los tres estudios analíticos
17:25más frecuentes en la epidemiología y el
17:28primero es el yo clínico aleatorizado
17:31los ensayos clínicos aleatorizados son
17:35estudios experimentales que cuando se
17:36llevan a cabo de manera adecuada van a
17:39proporcionarnos el mayor grado de
17:41evidencia para confirmar una relación
17:43causal entre un factor y un evento es el
17:48diseño que logra por así decir la máxima
17:50pureza del contraste comparación entre
17:53los grupos que se están experimentando
17:55porque se asume que la única diferencia
17:57entre los grupos que se están comparando
17:59es justamente la exposición de estudio
18:02entonces para que ello sea posible hay
18:05que recurrir a una técnica que es el de
18:07la actualización para que cada individuo
18:10tenga la misma probabilidad que el resto
18:13de pertenecer a uno u otro grupo del
18:15experimento y así disminuir la
18:17probabilidad de cometer se dejó la
18:19selección los detalles de este estudio y
18:22del resto de los que estamos mencionando
18:24en estos vídeos se encuentran
18:26disponibles en los textos de campo
18:28virtual ahora vamos a hablar sobre el
18:30estudio de corte fíjense que el estudio
18:33de corte para cambiar de diapositiva
18:34pero a faltar esta parte la parte de la
18:37aleatorización fíjense que compara a un
18:41grupo de expuestos a un factor con un
18:44grupo de no expuestos y luego de un
18:46tiempo
18:47mide la tasa de incidencia del evento en
18:50ambos grupos y se comparan tanto en este
18:53tipo de estudios como en lo anterior
18:55la medida de asociación que vamos a
18:58utilizar es el riesgo relativo porque
18:59puedo medir la incidencia del efecto a
19:02diferencia de los estudios de casos y
19:04controles que seleccionan a la población
19:07de estudio según tengan o no el evento y
19:11revisan si en el pasado estas
19:13poblaciones han estado expuestas o no a
19:15un factor de estudio entonces en este
19:18tipo de diseño no es posible calcular la
19:21incidencia del evento porque se
19:23seleccionan en base a que tengan o no
19:25justamente estén a diferencia de los
19:28estudios de cohortes oa los ensayos
19:31clínicos aleatorizados donde si es
19:34posible establecer la incidencia del
19:37evento entonces como los estudios de
19:39casos y controles no se pueden estimar
19:42la incidencia del evento vamos a atraer
19:45que recurrir a otra forma de medir la
19:48fuerza de la asociación entre factor y
19:51evento diferente al riesgo relativo
19:54entonces contextualizando estos
19:56elementos que estoy mencionando con la
19:59relación que estábamos estudiando entre
20:01el vph y el cáncer de cuello de útero un
20:04ensayo clínico aleatorizado no podría
20:07ser posibles porque deberíamos asignarle
20:09a un grupo de personas a grupos de
20:11mujeres de ph y a un grupo placebo lo
20:15cual no es éticamente adecuada cuando no
20:18se puede hacer un estudio de tipo de
20:20ensayo clínico aleatorio lo más lo más
20:23cercano esto es un estudio de cortas por
20:27ejemplo este que una bio clásico por eso
20:30lo traigo de año 92 donde se evalúa el
20:34riesgo de casi normal intraepitelial
20:37grado 2 o 3 en relación a la infección
20:40por el virus del papiloma humano en este
20:43estudio se compararon 110 mujeres con
20:46infección con el virus de papiloma
20:48humano con 198 mujeres sin el virus se
20:53la siguió por dos años
20:54y al cabo de este tiempo
20:5724 mujeres de las 110 es decir el 21 8%
21:02de ellas desarrolló cáncer de cuello de
21:05útero comparada con 4 de 198 es decir el
21:092 por ciento de grupo que no tenía vph
21:13si yo divido el riesgo de un grupo
21:16respecto del riesgo del otro grupo
21:19obtengo 10,9 que es el riesgo relativo
21:22de
21:23tener cáncer de cuello uterino si se
21:27tiene vph como interpretamos este número
21:30diríamos las mujeres con infección con
21:33vph tienen 10,9 veces más riesgo de
21:37cáncer de cuello uterino que las mujeres
21:407 h
21:43un estudio de casos y controles que este
21:45es otro estudio clásico del mismo año
21:47que el anterior que se hizo comparando
21:50poblaciones en españa y en colombia
21:53determinó que de 229 mujeres con cáncer
21:57de cuello de útero
21:59161 tenían en la muestra de arte
22:03patológica vph y 68 no tenía y de 228
22:08mujeres sin cáncer de cuello de útero
22:10solamente 19 tenían evidencias de
22:14infección por el virus del papiloma
22:16humano entonces para entender cómo vamos
22:19a calcular la medida de asociación
22:22en los estudios de casos y controles ya
22:24que no se puede calcular el riesgo vamos
22:27a conocer la diferencia entre
22:28probabilidades y chances o de tasas y
22:31otros fíjense que la probabilidad de
22:34obtener un número cualquiera por ejemplo
22:35un 4 creando un dado es calculada de
22:39esta manera 1 porque una sola cara del
22:41lado tiene el número 4 / 6 es la
22:45cantidad de veces que ocurre un fenómeno
22:47en relación a la cantidad de veces que
22:50podría ocurrir y me da un 17%
22:54recordemos que otro sería el riesgo de
22:56tener un número 4 al tener un lado y el
23:00riesgo relativo es lo que se obtiene
23:03mediante la división de dos tazas
23:06yo podría calcular el riesgo de obtener
23:09un 4 que sería este el riesgo obtener
23:12otro número que debería ser el mismo
23:15porque 1 sobre 6
23:17dividiendo los dos riesgos tendríamos el
23:21riesgo relativo que se obtiene mediante
23:23el cociente de dos casos esta sería una
23:25taza faltaría otra tasa de a partir de
23:27ahí se obtiene un riesgo rápido en
23:30cambio las chances de obtener un número
23:32cualquiera por ejemplo un 4 tiran un
23:34dado se calcula mediante la cantidad de
23:37veces que ocurre el fenómeno en este
23:39caso sería 1 porque una sola cara tiene
23:41el 4 en los dados pero dividido la
23:45cantidad de que el fenómeno no puede
23:47ocurrir entonces uno dividido 5 en vez
23:51de uno dividido 6 en este caso es según
23:55la cantidad de esas que podría ocurrir y
23:57esto es según la cantidad de esas que no
23:59ocurre que me daría 20 porciones son
24:02similares 17 respecto de 20 por ciento
24:05es similar pero no es lo mismo
24:09entonces esto sería un 8
24:12y lo que vamos a calcular ahora que es
24:15el otro radio se obtiene mediante el
24:17cociente de 28 tomando este ejemplo
24:20podemos a kobe que esos datos en la
24:24tabla de 2 x 2
24:25siempre ponemos en las filas con y luego
24:30sin el factor y en la columna con y
24:32luego sin el evento y el otro medio se
24:36calcula de cualquiera de estas dos
24:37formas viviendo
24:40161 es decir la celda por las celdas 161
24:45sobre 68 y a su vez eso dividido 19
24:50sobre 209 es decir la celda de sobre las
24:54celdas de y equidad 26 o lo que es lo
24:58mismo aplicar lo que se conoce como la
25:01razón de los productos cruzados es decir
25:04multiplicar los números que están
25:06contados 161 por 209
25:1268 por 10 igual en cualquier caso de 26
25:16las mujeres con cáncer de cuello uterino
25:18tuvieron 26 veces más chances o más
25:22ventajas watch de tener el vph en
25:26comparación con las que no tienen cáncer
25:28de cuello uterino cuando tengan tiempo
25:30revisen la interpretación del otro radio
25:33para ver cuál es la diferencia con la
25:36interpretación del riesgo relativo en
25:39los radios es una forma de estimar el
25:41riesgo relativo en la medida de
25:43asociación que vamos a utilizar el
25:46estudio de casos y controles también
25:48puede ser utilizado en las transversales
25:50pero lo usamos justamente porque no
25:52podemos medir el riesgo relativo dado el
25:55diseño de estudio hay que tener en
25:58cuenta que la radio estima mejor al rr
26:00cuando la frecuencia del evento
26:03habitualmente una enfermedad en este
26:05caso de cáncer de cuello uterino es baja
26:06aproximadamente baja pensamos que es
26:09menor al 10%
26:15por último veamos qué pasaría en nuestro
26:18transversal que si bien no es un estudio
26:21critica habitualmente como analítico
26:24sino que está dentro de la categoría
26:26como descriptivo tiene una interfaz que
26:29permite cierta evaluación de
26:31asociaciones porque en los activos
26:33transversales podemos encontrar
26:35subgrupos por ejemplo podríamos
26:38encontrar en un estudio transversal
26:42mujeres con y sin de ph y con y sin
26:45cáncer de cuello uterino con lo cual se
26:47podrían realizar la tabla de dos por dos
26:50que veníamos estudiando recién en los
26:52estudios de casos y controles solamente
26:55que acá sería más pertinente utilizar
26:59como medida de asociación lo que se
27:00conoce como la razón de prevalencia que
27:03resulta de dividir la prevalencia de un
27:06evento del grupo expuesto respecto de la
27:09prevalencia de un evento en el grupo de
27:11lo expuesto en este caso sería 7 de 15 /
27:159 de 45 en el ejemplo hipotético y nos
27:20daría una razón de prevalencia de 23 y
27:23se interpretaría de esta manera las
27:25mujeres con vph tuvieron una prevalencia
27:28de cáncer de cuello uterino
27:302,3 es mayor que las mujeres sin bp h
27:34esto como para tenerlo en cuenta en los
27:37estudios de tipo transversal entonces la
27:41razón de prevalencia estima mejor al
27:42riesgo relativo cuando la duración del
27:45evento es similar entre expuestos y no
27:48expuestos y cuando no hay migración
27:50hacia dentro o fuera de esos grupos
27:53como con esta presentación espero que
27:56sea de su agrado deben complementar lo
27:58que hemos mencionado en esta
28:00presentación con los textos disponibles
28:02del campo virtual les dejo un abrazo y
28:05los espero en la próxima clase

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