Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de epidemiología
Tema 17
Interacción
Dr. Esteve Fernández
¿Qué queremos aprender?
1. El concepto de interacción en epidemiología.
2. Identificar la presencia de interacción.
3. Valorar la naturaleza (aditiva o multiplicativa) de la
interacción.
4. Las implicaciones de la interacción para la
prevención y la salud pública.
Estructura de la sesión
1. Definición de interacción.
2. Interacción en escala aditiva.
3. Interacción en escala multiplicativa.
4. Interacción en salud pública.
Materiales para el aprendizaje
0. (Diapositivas de la lección)
1. Lectura recomendada
•
Artículo Aula Global y capítulo 14 libro Gordis
2. Lecturas complementarias
•
capítulo 6 libro Szklo & Nieto
Definición de interacción
Interacción
Situación en la que dos o más factores
de riesgo modifican el efecto que cada
cual tiene sobre la ocurrencia o el nivel
de un desenlace dado
Modificación del efecto
Fuente: Szklo y Nieto 2000
Una definición más clásica
“… cuando la tasa de incidencia de la
enfermedad en presencia de 2 o más
factores de riesgo difiere de la tasa de
incidencia esperada del resultado de los
efectos individuales”
Fuente: MacMahon 1972
Hay interacción cuando…
… el efecto del factor A en la probabilidad del
desenlace Y difiere según la presencia de Z (y
viceversa).
… el efecto conjunto observado de A y Z en la
probabilidad del desenlace Y es diferente del
esperado a partir de los efectos independientes
de A y Z.
Interacción
Efectos individuales
+
A
Z
Efecto conjunto esperado
Efecto conjunto observado
Efecto conjunto observado
Efecto conjunto observado
A+Z
Sin interacción
A+Z
Sinergismo
A+Z
Antagonismo
-I
+I
Interacción
Efectos individuales
+
A
Z
Efecto conjunto esperado
Efecto conjunto observado
Efecto conjunto observado
Efecto conjunto observado
A+Z
Sin interacción
A+Z
Sinergismo
A+Z
Antagonismo
-I
+I
Interacción
Modificacion del efecto
Sinergismo o interacción positiva
Antagonismo o interacción negativa
Interaction
Effect modification
Synergism, positive interaction
Antagonism, negative interaction
El “problema” es determinar qué
efecto es el esperado
Recordatorio
Podemos medir efectos como
-- riesgos absolutos y sus diferencias (Inc, RA)
-- riesgos relativos
¿Cuál es el efecto esperado?
Incidencia observada
Factor de riesgo Y
No
Sí
Factor de riesgo X
No
Sí
3/100.000
9/100.000
15/100.000 25/100.000
¿Cuál es el efecto esperado?
Incidencia observada
Factor de riesgo Y
No
Sí
Factor de riesgo X
No
Sí
3/100.000
9/100.000
15/100.000 ¿esperada?
¿Cuál es la incidencia esperada en los
individuos expuestos a ambos factores?
¿Cuál es el efecto esperado?
Incidencia observada
Factores de riesgo X
Factor de riesgo Y
No
3/100.000
15/100.000
No
Sí
Sí
9/100.000
?
¿Cuál es la incidencia esperada en los
individuos expuestos a ambos factores?
ADITIVO
2 respuestas: Según el modelo
MULTIPLICATIVO
MODELO ADITIVO
(Los efectos se suman)
Incidencia observada
Factor de riesgo Y
No
Sí
Factor de riesgo X
No
3/100.000
15/100.000
¿Cómo contribuye el factor X?
¿Cómo contribuye el factor Y?
Sí
9/100.000
?
MODELO ADITIVO
(Los efectos se suman)
Incidencias
Factor de riesgo Y
Factor de riesgo X
No
Sí
No
3/100.000
15/100.000
Sí
9/100.000
?
¿Cómo contribuye el factor X? 9,0  3,0  6,0
¿Cómo contribuye el factor Y? 15,0  3,0  12,0
¿Incidencia esperada (X e Y)? 9,0  12,0  21,0
MODELO ADITIVO
IESP=IBASAL+(IFC1-IBASAL)+(IFC2-IBASAL)
Hay interacción aditiva si
IOBS > IESP
El efecto observado es mayor que el efecto
esperado como “adición”
de los efectos independientes
MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios)
IESP+ IBASAL+ (IFC1+-IBASAL+) (IFC2+-IBASAL+)
------ = --------- + ----------------- + -----------------IESP- IBASAL- (IFC1--IBASAL-) (IFC2--IBASAL-)
RRESP=RRBASAL+(RRFC1-RRBASAL)+(RRFC2-RRBASAL)
RRESP = 1 + (RRFC1 -1) + (RRFC2 -1)
RRESP = RRFC1 + RRFC2 - 1
Hay interacción aditiva si: RROBS > RRESP
MODELO ADITIVO (con riesgos relativos y odds ratios)
Si la enfermedad es rara
ORESP = ORFC1 + ORFC2 - 1
Hay interacción aditiva si
RROBS > RRESP
OROBS > ORESP
Intuitivamente ….
OR
3.5
2.0
2.5
EXCFC2
EXCFC1
EXCFC1
1.0
BL
ORBAS
BL
ORFC1
EXCFC2
BL
BL
ORFC2 ORESP
Basal
Basal+Exceso debido a FC1
[EXCFC1+BL] + [EXCFC2+BL] - BL
=
Basal+Exceso debido a FC2
ORESP= ORFC1 + ORFC2 – 1,0
OR
OR OBS
3.5
2.0
3.5
2.5
1.0
ORBAS
ORFC1
ORFC2 ORESP
Si la OR conjunta observada es igual a la esperada (bajo
el modelo aditivo), no existe interacción aditiva
OROBS
6.0
OR
Exceso debido a la
interacción
3.5
2.0
2.5
1.0
ORBAS
ORFC1
Exceso debido al
efecto conjunto de
FC1 y FC2
ORFC2 ORESP
Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada
(bajo el modelo aditivo), existe interacción aditiva
MODELO MULTIPLICATIVO
(Los efectos se MULTIPLICAN)
Incidencia observada
Factor de riesgo Y
No
Sí
Factores de riesgo X
No
3/100.000
15/100.000
¿Cómo contribuye el factor X?
¿Cómo contribuye el factor Y?
Sí
9/100.000
?
MODELO MULTIPLICATIVO
(Los efectos se MULTIPLICAN)
Incidencias
Factor de riesgo Y
Factores de riesgo X
No
Sí
No
3/100.000
15/100.000
¿Cómo contribuye el factor X?
9,0
Sí
9/100.000
?
 3,0
3,0
¿Cómo contribuye el factor Y?
¿Incidencia esperada (X e Y)?
15,0
 5,0
3,0
15,0 * 3,0  45,0
MODELO MULTIPLICATIVO
IESP=IBASAL (IFC1/IBASAL)  (IFC2/IBASAL)
RRESP=RRBASAL (RRFC1/RRBASAL)  (RRFC2/RRBASAL)
RRESP=1  (RRFC1/1)  (RRFC2/1) =  RRFCi
Interacción multiplicativa si
RROBS > RRESP
El efecto observado es mayor que el efecto
esperado como “multiplicación”
de los efectos independientes
OROBS
6.0
OR
5.0
2.0
2.5
Exceso debido a la
interacción
Exceso debido al
efecto conjunto de
FC1 y FC2
1.0
ORBAS
ORFC1
ORFC2 ORESP
Si la OR conjunta observada es diferente a la esperada
(modelo multiplicativo), existe interacción multiplicativa
Estrategia para
evaluar la existencia
de interacción
¿Hay asociación entre
el factor de riesgo (A) y
la enfermedad (Y)?
Sí
¿Es debida a confusión
o sesgo?
Sí
Asociación espuria o
confundida
No
¿La magnitud de la
asociación es similar
en subgrupos
(estratos) de la
población según el otro
factor de riesgo (Z)?
No
Hay interacción
Sí
No hay interacción
Fuente: Szklo & Nieto 2000
EJEMPLO
Mortalidad observada por cáncer de esófago
(/100.000) en hombres expuestos o no a tabaco y alcohol
ALCOHOL
No expuestos Expuestos
No expuestos
11,3
58,4
Expuestos
122,6
701,6
TABACO
• ¿Interacción aditiva?
IA/T=11,3+(58,4-11,3)+(122,6-11,3)=169,7
• ¿Interacción multiplicativa? IA/T=11,3*(58,4/11,3)*(122,6/11,3)=633,6
EJEMPLO Estudio de casos y controles sobre el riesgo de
cáncer de pulmón en hombres expuestos a tabaco y asbesto
TABACO
Caso
ASBESTO
Control
Exp
110
53
Exp
No exp
61
238
No exp
Caso
Control
25
38
146
253
1. ¿Son el tabaco y el asbesto factores de riesgo para el
cáncer de pulmón?
ORtab = 8,1
ORasb = 1,2
2. ¿La asociación entre tabaco y cáncer de pulmón, está
confundida por el asbesto?
ASBESTO SÍ
Caso
ASBESTO NO
Control
Caso
Control
Exp
14
3
Exp
96
50
No exp
11
35
No exp
50
203
ORtab/asb sí = 8,1
ORtab/asb no = 7,8
OR(MH)tab/asb = 8,3
OR observadas de exposición conjunta
Tabaco
Asbesto
Casos
Controles
OR
observ
No
No
50
203
1
No
Sí
Sí
Sí
No
Sí
11
96
14
35
50
3
1,3
7,8
18,9
¿Interacción en escala aditiva?
Tabaco
Asbesto
Casos
Controles
OR
observ
No
No
50
203
1
No
Sí
Sí
Sí
No
Sí
11
96
14
35
50
3
1,3
7,8
18,9
¿Interacción aditiva?
OROBS > ORESP
ORESP= 1,3 + 7,8 – 1 = 8,1
18,9 > 8,1
Interacción
en escala aditiva
¿Interacción en escala multiplicativa?
Tabaco
Asbesto
Casos
Controles
OR
observ
No
No
50
203
1
No
Sí
Sí
Sí
No
Sí
11
96
14
35
50
3
1,3
7,8
18,9
¿Interacción multiplicativa?
OROBS > ORESP
ORESP= 1,3 * 7,8 = 10,1
18,9 > 10,1
Interacción
en escala multiplicativa
¿Cuál es el modelo relevante?
interacción aditiva versus
interacción multiplicativa?
A3 x A4
A1 + A2
Tejido
normal
Cambios
no
neoplásicos
A5 x A6
Multiplicación
anómala celular
Enfermedad
clínica
Interacción aditiva como
“interacción en salud pública”
Evaluar siempre la escala aditiva y multiplicativa
• Interacción multiplicativa propia de investigación básica
y experimental, también en investigación etiológica
• Interacción aditiva de interés para la prevención
La presencia de interacción aditiva es
importante en la traducción (riesgo atribuible)
del hallazgo epidemiológico a práctica de salud
pública, aunque no haya interacción
multiplicativa.
Ejemplo hipotético de “interacción en salud pública”
(interacción aditiva sin interacción multiplicativa)
Incidencia de Y según consumo
de tabaco e historia familiar de Y
Antec.
familiar
No
No
Sí
Sí
Tabaco
No
Sí
No
Sí
Incid./10.000
5,0
10,0
20,0
40,0
Incidencia esperada (aditiva) = 5,0 + (10,0-5,0) + (20,0-5,0) = 25,0
Incidencia esperada (multiplicativa) = 5,0 * 10,0/5,0 * 20,0/5,0 = 40,0
Recapitulación
1. Definición de interacción
Situación en la que dosE fe
oc to s in d iv id u a le s
más factores de riesgoE fe c to c o n ju n to e s p e ra d o
modifican el efecto que cada
E fe c to c o n ju n to o b s e rv a d o
cual tiene sobre la ocurrencia
o el nivel de un desenlace
E fe c to c o n ju n to o b s e rv a d o
dado
E fe c to c o n ju n to o b s e rv a d o
Interacción
Modificacion del efecto
Sinergismo o interacción positiva
Antagonismo o interacción negativa
+
A
Z
A+Z
S in in te ra c c ió n
A+Z
+I
S in e rg is m o
A+Z
A n ta g o n is m o
-I
Recapitulación
2. Interacción en escala aditiva
El efecto observado es mayor que el efecto esperado
como “adición” de los efectos independientes
O R OBS
I (ESPERADA)
=I BASAL+(I FC1-I
BASAL)+(I FC2-I BASAL)
6 .0
OR
E x c e s o d e b id o a la
in te ra c c ió n
3 .5
RR (ESPERADO)
= RRFC1- RR FC2 - 1
2 .5
E x c e s o d e b id o a l
e fe c to c o n ju n to d e
FC1 y FC2
2 .0
1 .0
O R B AS
O R FC1
O R FC2
O R ESP
Recapitulación
3. Interacción en escala MULTIPLICATIVA
El efecto observado es mayor que el efecto esperado
como “multiplicación” de los efectos independientes
O R OBS
I (ESPERADA)
=I BASAL * (I FC1 / I BASAL) * (I FC2 /I BASAL)
6 .0
OR
5 .0
RR (ESPERADO)
= RRFC1 * RR FC2
E x c e s o d e b id o a l
e fe c to c o n ju n to d e
FC1 y FC2
2 .5
2 .0
1 .0
O R B AS
O R FC1
O R FC2
E x c e s o d e b id o a la
in te ra c c ió n
O R ESP
Recapitulación
4. Interacción en salud pública
La presencia de interacción aditiva es importante
en la traducción (riesgo atribuible) del hallazgo
epidemiológico a práctica de salud pública, aunque
no haya interacción multiplicativa.
Epidemiología y demografía sanitaria
Bloque de epidemiología
Tema 17
Interacción
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