MEDIDAS DE ASOCIACIÓN

¿Qué son medidas de asociación?

En epidemiología, las medidas de asociación son indicadores que miden la fuerza con la que una determinada enfermedad o evento de salud (que se presume como resultado)  está asociada o relacionada con un determinado factor (que se presume como su causa).

Riesgo relativo

Las medidas de asociación se basan en;

Comparar incidencias: la incidencia de la enfermedad en las personas que se expusieron al factor estudiado, presunto factor de riesgo  o factor protector (o incidencia entre los expuestos) con la incidencia de la enfermedad  en las personas  que no se expusieron al factor estudiado (o incidencia entre los no expuestos). 

Un resumen de los datos suele presentarse en una tabla de  dos por dos. 

Tabla de 2 por 2

Cada celda se denomina con una letra. En las filas (horizontal) está el factor y en las columnas (vertical) la enfermedad o evento  en estudio.   

La suma de las filas a + b, representa el total de enfermos entre los expuestos y c + d el total de enfermos entre los no expuestos.

Las medidas de asociación: establecen la fuerza  con que la  exposición se asocia a la enfermedad, bajo ciertas circunstancias estas medidas permiten realizar inferencias causales, especialmente cuando se pueden evaluar mediante una función estadística. 

Las medidas de asociación más sólidas se calculan utilizando la incidencia, porque esta medida nos permite establecer, sin ninguna duda, que el efecto (el evento o enfermedad) aparece después de la exposición. En estos casos, se dice, existe una correcta relación temporal entre la causa y el efecto. 

   

Valor =1 indica ausencia de asociación

Valores <1 indica asociación negativa, posible factor protector. 

Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo. 

MEDIDAS DE DIFERENCIA Y DE RAZÓN 

MEDIDAS DE DIFERENCIA 

Como indica su nombre, estas medidas expresan la diferencia existente en una misma medida de frecuencia (idealmente la incidencia) entre dos poblaciones.

En general, las medidas de diferencia indican la contribución de un determinado factor en la producción de enfermedad entre los que están expuestos a él. Su uso se basa en la suposición de que tal factor es responsable de la aparición de la enfermedad y en la presunción de que, de no existir, los riesgos en ambos grupos serían iguales. Por este motivo, se dice que las medidas de diferencia indican el riesgo de enfermar que podría evitarse si se eliminara la exposición. Como sinónimo se emplea el término riesgo atribuible. Estas medidas se calculan de la siguiente manera:

Diferencia = Ei - Eo x 100

donde,

Ei es la frecuencia de enfermar o morir de un grupo expuesto, y

Eo es la frecuencia de enfermar o morir en el grupo no expuesto.

El resultado se interpreta de la siguiente forma:

Valor =0 indica no-asociación (valor nulo). 

Valores <0 indica asociación negativa y puede tomar valores negativos hasta infinito. 

Valores >0 indica asociación positiva y puede tomar valores positivos hasta infinito.

Debe señalarse que el término riesgo atribuible carece de justificación cuando no existe una relación causa-efecto entre la exposición y la enfermedad. 

No obstante, como la diferencia de incidencias -ya sea diferencia de tasas de incidencia (DTI) o diferencia de riesgos (DR)-puede llegar a indicar diferencias verdaderamente atribuibles a la exposición, estas medidas se siguen usando para estimar la magnitud de problemas de salud pública, aunque ya casi nunca se usan en investigación.

La diferencia de prevalencia (DP), usada en estudios transversales, puede ser en algunas condiciones un estimador aceptable de la diferencia de incidencia, pero sus resultados sólo indican asociación y no causalidad.

MEDIDAS DE RAZÓN

Estas medidas también cuantifican las discrepancias en la ocurrencia de enfermedad en grupos que difieren en la presencia o no de cierta característica. Como se señaló antes, una razón puede calcularse tanto para dos eventos en una misma población como para un solo evento en dos poblaciones. Las razones que con mayor frecuencia se calculan son del segundo tipo, y se obtienen con la siguiente fórmula:

La razón representa cuántas veces más (o menos) ocurrirá el evento en el grupo expuesto al factor, comparado con el grupo no expuesto. El resultado se interpreta de la siguiente forma:

Valor =1 indica ausencia de asociación, no-asociación o valor nulo. 

Valores <1 indica asociación negativa, factor protector. 

Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo.

La interpretación de estas medidas se basa en el hecho de que si se dividen dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente iguales, y tener o no la característica estudiada es lo mismo, pues ello no afecta la frecuencia de enfermedad. Cuando, en cambio, la razón es mayor de 1, el factor se encuentra asociado positivamente con el riesgo de enfermar y la probabilidad de contraer el padecimiento será mayor entre los expuestos. Si el resultado es menor de 1, el factor protege a los sujetos expuestos contra esa enfermedad.

Conforme el resultado se aleja más de la unidad, la asociación entre el factor y la enfermedad es más fuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces mayor que entre los no expuestos. Asimismo, un valor de 0.25 indicaría que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces menor que entre los no expuestos.

La incidencia y la mortalidad son las medidas de frecuencia más empleadas en la construcción de las medidas de razón. Con la densidad de incidencia se obtiene la razón de densidad de incidencia (RDI), y con la incidencia acumulada se obtiene la razón de incidencia acumulada (RIA) también llamado riesgo relativo (RR).

 Ambas medidas -que se obtienen en estudios de cohorte- permiten asumir inferencia etiológica, ya que siempre implican la posibilidad de establecer adecuadamente una relación de temporalidad causal.

¿QUE ES LA ASOCIACIÓN ESTADÍSTICA?

En epidemiología, las medidas de asociación tratan de estimar la magnitud con la que dos fenómenos se relacionan. Dicha asociación no implica necesariamente causalidad. Ejemplos de medidas de asociación son:

• El riesgo relativo, utilizado en los estudios de cohortes.

Referencias: 

http://ccp.ucr.ac.cr/cursos/epidistancia/contenido/3_epidemiologia.htm

http://www.hrc.es/investigacion/bioest/Medidas_frecuencia_6.html

http://ccp.ucr.ac.cr/cursos/epidistancia/contenido/efecto2.pdf

http://escuela.med.puc.cl/Recursos/recepidem/IndEpi1.htm

http://tgrajales.net/asociaestad.pdf