Medidas de asociación en epidemiología


Resumen.

En función del tipo de estudio epidemiológico y de la medida de frecuencia que estemos empleando  tendremos que utilizar una u otra medida de asociación. Así, en los estudios de cohortes y en los ensayos clínicos podemos utilizar el calculo del Riesgo Relativo, en los estudios de casos y controles sólo podemos realizar el cálculo de la  Odds Ratio y en los estudios trasversales la Razón de Prevalencias. Sólo podemos hablar de riesgo cuando la medida de frecuencia que utilicemos sea la incidencia, (Incidencia Acumulada o Tasa de Incidencia).

La interpretación en cuanto a la asociación de medidas relativas es la misma, ya sea Razón de Prevalencias, Riesgo Relativo u Odds Ratio. Valores superiores a uno, indican que existe una asociación positiva entre el factor de riesgo o exposición y el efecto o enfermedad con el que lo estamos relacionando. Sin embargo la interpretación  varía en cuanto a la causalidad. Solo es posible establecer una relación  causal firme si empleamos el Riesgo Relativo 

La precisión de la medida de asociación relativa que hayamos calculado podemos estudiarla mediante el cálculo del intervalo de confianza. Cuanto más estrecho sea el mismo, más precisa será la medida de asociación relativa. Si el intervalo de confianza incluye al valor nulo (que es el uno e indica no asociación o independencia de la variable exposición con respecto a la variable efecto), indicará una ausencia de efecto, siempre que el estudio carezca de errores sistemáticos y será estadísticamente no significativo (p > 0,05).

El riesgo atribuible (diferencia de incidencias acumuladas entre expuestos y no expuestos), nos permite conocer el número de casos nuevos de una enfermedad que se pueden atribuir al factor de riesgo en expuestos. Esta medida nos permite estimar la magnitud del problema de salud pública que la exposición representa.



















Comentarios

  1. Gracias por esta excelente explicación. Corresponde exactamente a la información que buscaba para la realización de un trabajo de medicina en el trabajo.

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  2. Muchas gracias...buen resumen.

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  3. Excelente material, gracias por aportar a la cienciencia y el conocimiento, saludos cordiales

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  4. Me ha servido de gran ayuda. Muchas gracias

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