Cap. 9Una mujer de 55 años en excelente estado de salud hasta hace dos semanas, antes de su admisión hospitalaria, desarrolló malestar, febrícula, tos y dolor muscular generalizado.

A pesar de tomar aspirinas, los síntomas empeoraron durante los siguientes días, en particular había un dolor muscular creciente, lo que le hacía muy difícil levantarse cuando estaba sentada. Entonces consultó a su médico personal quien llevó a cabo una valoración completa. La historia de la paciente era irrelevante excepto que había sufrido insomnio durante todo el año anterior, el cual ella trataba autoadministrándose L-triptófano.

En el examen físico se notó un ligero adolorimiento muscular difuso y una leve erupción maculopapular eritematosa en gran parte de su cuerpo. Los estudios de laboratorio mostraron elevaciones en su cuenta de eosinófilos sanguíneos (2,000 células/mm3, el valor normal es meno de 250 celulas /mm3) y valores ligeramente elevados de aldolasa. Se diagnosticó síndrome de mialgia-eosinófila (SME).

Estudios de casos y controles

Población fuente

Controles

Casos

Inicio del estudio

Tiempo

Expuestos

No expuestos

Expuestos

No expuestos

Dirección del estudio

Sin SME

SM-E

Inicio del estudio

Tiempo

L-triptófano

Sin L-triptófano

Dirección del estudio

L-triptófano

Sin L-triptófano

Fig 9-2. Diagrama de un estudio de casos y controles uso de una marca específica de L-triptófano y el riesgo subsecuente de desarrollar síndrome de mialgia-eosinófila (SME)

Población fuente

Controles

Casos

Inicio del estudio

Tiempo

Expuestos

No expuestos

Expuestos

No expuestos

Dirección del estudio

Población fuente

Población fuente

ControlesControles

CasosCasos

Inicio del estudio

Tiempo

Expuestos

No expuestos

Expuestos

No expuestos

Dirección del estudio

Estudios de casos y controles

Incidentes

PrevalentesDefinición clara de los casos

Deben ser lo mas sensible y específico posible

La selección de los controles de modo que su participación en el estudio no dependa de la exposición

Población fuente

Controles

Casos

Inicio del estudio

Tiempo

Expuestos

No expuestos

Expuestos

No expuestos

Dirección del estudio

Población fuente

Población fuente

ControlesControles

CasosCasos

Inicio del estudio

Tiempo

Expuestos

No expuestos

Expuestos

No expuestos

Dirección del estudio

Determinación de la exposición

Dado que los factores no pueden afectar al riesgo después que la enfermedad se presenta, el momento exacto de las exposiciones es crítico.

Estudios de casos y controles basados en hospital

No deberán seleccionarse pacientes que padezcan trastornos múltiples concurrentes.No deberán seleccionarse pacientes con diagnósticos de los que se conoce se relacionen con el factor de riesgo de interés

Secciónese controles de diversos grupos con diagnósticos diferentes, de modo que ningún factor de riesgo particular esté representado en exceso.Secciónese controles entre pacientes con enfermedades recién diagnosticadas, de modo que las exposiciones previas no hayan recibido influencia del trastorno actual

Qué evitarQué hacer

Criterios de selección para controles basados en hospital

Cuadro 9-1. Recomendaciones para muestrear controles basados en hospital para estudios de caso y controles.

La población de estudio proviene del mismo hospital

En síntesis, del estudio basado en hospitales ofrece ventajas logísticas, en tanto que el basado en la población proporciona una característica mas precisa de la historia de la exposición previa de la población fuente

Los sujetos son más accesibles.

Los sujetos tienden a cooperar más.

Las características basales de casos y controles

suelen estar equilibradas.

Más fácil de obtener informes de exposiciones a

partir de registros médicos y muestras biológicas.

La población fuente se define mejor

Más fácil de asegurar que casos y controles

derivan de la misma población fuente.

Es mas probable que las historias de

exposición de los controles reflejen aquellas

de personas sin la enfermedad que interesa

Basados en hospitalBasados en población

Cuadro 9-2. Potencias relativas de estudios de casos y controles basados en

población y en hospital

€

Probabilidad de exposición del caso =Casos expuestos

Todos los casos=

A

A + B

€

Desigualdad

de la exposición

del caso

=Casos expuestos

Todos los casosCasos no expuestos

Todos los casos

=AA + B

BA + B

=A

B

Cuadro 9-4. Resumen de datos obtenidos en un estudio de casos y controles no pareados

A + B + C + DB + DA + CTotal

C + DDCControles

A + BBACasos

TotalNo

expuestosExpuestos

€

Desigualdad

de la exposición

de los controles

=Controles expuestos

Todos los controlesControles no expuestos

Todos los controles

=CC + D

DC + D

=C

D

€

Probabilidad de exposición del control =Controles expuestos

Todos los controles=

C

C + D

€

Probabilidad de no exposición del caso =Casos no expuestos

Todos los casos=

B

A + B

€

Probabilidad de no exposición del control =Controles no expuestos

Todos los controles=

D

C + D

Momios de exposición en los casos

Momios de exposición en los controles

€

Razón

de desigualdad=

Desigualdad de la exposición de los casos

Desigualdad de la exposición de los controles

Cuadro 9-4. Resumen de datos obtenidos en un estudio de casos y controles no pareados

A + B + C + DB + DA + CTotal

C + DDCControles

A + BBACasos

TotalNo

expuestosExpuestos

€

=AB

CD

=A ×D

B ×C€

Razón

de momios=

Momios de la exposición de los caso

Momios de la exposición de los controles

También llamada

Razón de Momios => Odds Ratio

OR

€

Razón de momios =A ×D

B ×C=

22 × 86

36 × 7= 7.5

Cuadro 9-5. Resumen de datos del estudio del síndrome de mialgia – eosinofilia (SME) y empleo del lote A

15112229Total

93867Controles

583622Casos

TotalUsa otroLote

Usalote A

¿Cuales serían las hipótesis nula y alterna?

Ho: RM=1

Ha: RM≠1

€

= 7.5( ) exp±0.94[ ]

€

Limite inferior

= 7.5( ) exp −0.94[ ] = 2.9

2.9

€

Limite superior

= 7.5( ) exp +0.94[ ] =19.1

19.1

Intervalo de confianza del 95%

7.5

Estimación puntual

4 8 12 16 200 24 Razón de momios

1

Ho: RM=1

Ha: RM≠1 ?

Sesgo: error sistemático que distorsiona los resultados y limita la validez de las conclusiones.

El sesgo en la selección, constituye un peligro particular para los estudios de casos y controles.

€

RM =A ×D

B ×C=

4 × 4

8 × 8= 0.25

€

RM =A ×D

B ×C=

4 × 4

2 × 2= 4.0

Exp

No Exp.

Caso 4 8 12

Control 8 4 12

12 12 24

Exp

No Exp.

Caso 4 2 6

Control 2 4 6

6 6 12

Cuadro 1: Definición de Confusión El efecto de confusión aparece cuando la medición del efecto de una exposición sobre un riesgo se distorsiona porque la exposición es relacionada con otro(s) factor(es) que también influencian el resultado.

(1) Así, una variable (o un factor) de confusión es: un factor de riesgo conocido para el resultado que nos interesa

(2) un factor asociado con la exposición pero no resultado de la exposición y (3) un factor que no es una variable intermedia entre ambos.

Un ejemplo es el del tabaquismo como variable de confusión en el estudio del consumo de café como factor de riesgo para la cardiopatía isquémica.

En efecto, el tabaquismo es un factor de riesgo conocido para la cardiopatía isquémica, y es asociado con el consumo de café (los fumadores suelen tomar más café), pero no es una variable intermedia entre los dos. Esquemáticamente:

Café

Tabaco

Isquemia del

Corazón

El tabaquismo es un factor de confusión en la asociación entre el consumo de café y la enfermedad isquémica del corazón.

Fig. 9-4. Esquema del proceso de igualación o pareamiento de controles en casos por

raza y sexo.

Confusión.-

Es una distorsión de los resultados que se presenta cuando los efectos aparentes de la exposición en estudio son en realidad atribuibles por entero o en parte a una variable extraña.

Método para controlar la confusión:

La igualación o apareamiento. El resultado real es proporcionar un medio para lograr un análisis pareado apropiado.

Para igualar una variable continua como la edad, por lo general se necesita categorías, como intervalos de cinco años.

Es posible igualar mas de un control para cada caso, pero la proporción de estos controles a casos rara vez excede de 4:1

W - Caso y control se han expuestoX - Caso expuesto, control sin exponerY- Caso sin exponer, control expuestoZ- Caso y control sin exponer

€

Razón de desigualdad=XY

Cuadro 9-6. Formatos para resumen de datos de un estudio de casos y controles pareados con

un control por caso

W + X + Y + ZX + ZW + YTotal

Y + ZZYCaso noExpuesto

W + XXWCasoexpuesto

TotalControl no expuesto

ControlExpuesto

Cuadro 9-7. Resumen de los datos de un estudio de casos y controles pareado hipotético de uso de L-triptófano y el

riesgo de síndrome de mialgia-eosinofilia (SME)

20063137Total

1165Caso noExpuesto

18957132Casoexpuesto

TotalControlNo expuesto

ControlExpuesto

€

IC 95%= RM( ) exp±1.961X

+1Y

⎡ ⎣ ⎢

⎤ ⎦ ⎥

€

IC 95%= 11.4( ) exp±1.9615

+157

⎡ ⎣ ⎢

⎤ ⎦ ⎥

€

= 11.4( ) exp±0.91[ ]

€

Limite inferior= 11.4( ) exp−0.91[ ] =4.6

€

Limite superior= 11.4( ) exp+0.91[ ]=28.3

Cuadro 9-8. Resultados de un estudio de casos y controles pareado de uso de L-triptófano y el riesgo de síndrome de

mialgia-eosinofilia (SME)

12120Total

000Caso noExpuesto

12120Casoexpuesto

TotalControlNo expuesto

ControlExpuesto

Pueden requerir mucho tiempo y ser costosos

Es probable que algunos casos y controles potenciales tengan que excluirse debido a que no es posible realizar su igualación

Las variables pareadas no pueden valorarse como factores de riesgo en la población fuente

Con variables continuas u ordinales, la igualación de categorías puede ser demasiado amplia y es posible que las diferencias residuales de casos y controles en estas variables puedan persistir.

Pueden incrementar la precisión de comparaciones de casos y controles así como permitir un estudio con muestras de menor tamaño

El proceso de muestreo es fácil de comprender y explicar

Si se analizan en forma correcta, proporcionan una seguridad de que las variables pareadas no pueden explicar las diferencias de casos y controles en el factor de riesgo que interesa

DesventajasVentajas

Cuadro 9-3. Ventajas y desventajas de la igualación en estudios de casos y controles

Cuadro 9-9. Ventajas y desventajas de un estudios de casos y controles

El riesgo de enfermedad no puede estimarse de manera directa

No son eficientes para investigar exposiciones raras

Más susceptibles a sesgos en la selección que otros diseños

La información sobre exposición puede ser menos precisa que la disponible para otros diseños.

Eficientes para el estudio de enfermedades raras

Eficientes para el estudio de enfermedades crónicas

Tienden a requerir un tamaño menor de muestra que otros diseños

Menos costosos que otros diseños

Pueden terminarse con más rapidez que los estudios alternos

DesventajasVentajas

BAA+

=

=casos los Todos

expuestos Casoscaso del exposición de adProbabilid

BA=

++=

=

BAB

BAA

casos los Todosexpuestos no Casos

casos los Todosexpuestos Casos

caso del

exposición la de

dDesigualda

DC=control del exposición de dDesigualda

CBDA

DC

BA

××==

=control del exposición la de dDesigualdacaso del exposición la de dDesigualda

ddesigualda de

Proporción

5.7736

8623ddesigualda de Proporción =

××=

××=

CBDA

4.115

57ddesigualda de Proporción ===

YX

012

ddesigualda de Proporción ==YX