Resumen de Epidemiología: Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis

## Introducción La epidemiología estudia la distribución y determinantes de las enfermedades en poblaciones. Una parte central es cuantificar la asociación entre una exposición y un desenlace mediante medidas como la razón de prevalencia (RP), el riesgo relativo (RR), la odds ratio (OR) y el riesgo atribuible (RA). Este material explica estas medidas, cómo calcularlas e interpretarlas con ejemplos prácticos. > **Definición:** La **exposición** es la característica (p. ej., consumo de un alimento, comportamiento) que puede influir en la aparición de una enfermedad. La **variable dependiente** o desenlace es la enfermedad o evento de interés. ## Conceptos claves ### Incidencia y prevalencia - **Incidencia acumulada**: proporción de individuos sanos que desarrollan la enfermedad durante un periodo determinado. - **Tasa de incidencia**: número de casos por unidad de tiempo-persona. - **Prevalencia**: proporción de la población con la enfermedad en un momento dado. > **Definición:** La **incidencia** mide riesgo de aparición de nuevos casos; la **prevalencia** mide cuántas personas tienen la enfermedad en un momento. ### Medidas de efecto (asociación) - **Riesgo Relativo (RR)**: compara la incidencia en expuestos frente a no expuestos. - Interpretación: RR > 1 indica mayor riesgo en expuestos; RR < 1 indica efecto protector; RR = 1 indica ausencia de asociación. - **Razón de Prevalencia (RP)**: análoga al RR pero usando prevalencias cuando se trabaja con estudios transversales. - **Odds Ratio (OR)**: compara las odds (posibilidades) de enfermedad entre expuestos y no expuestos. Se usa frecuentemente en estudios de caso-control y a veces en cohortes. - **Riesgo Atribuible (RA)**: diferencia absoluta de riesgo entre expuestos y no expuestos; indica cuántos casos por unidad de población se deben a la exposición. > **Definición:** La **odds** de un evento es la razón entre la probabilidad de que ocurra y la probabilidad de que no ocurra. ## Cálculos básicos (con LaTeX) - Incidencia exponidos: $$I_e = \frac{\text{casos en expuestos}}{\text{número de expuestos}}$$ - Incidencia no expuestos: $$I_{ne} = \frac{\text{casos en no expuestos}}{\text{número de no expuestos}}$$ - Riesgo Relativo: $$RR = \frac{I_e}{I_{ne}}$$ - Razón de Prevalencia: $$RP = \frac{\text{Prevalencia en expuestos}}{\text{Prevalencia en no expuestos}}$$ - Odds en expuestos: $$O_e = \frac{I_e}{1 - I_e}$$ - Odds en no expuestos: $$O_{ne} = \frac{I_{ne}}{1 - I_{ne}}$$ - Odds Ratio: $$OR = \frac{O_e}{O_{ne}}$$ - Riesgo Atribuible (absoluto): $$RA = I_e - I_{ne}$$ - Porcentaje de aumento relativo a partir de RR u OR: $$(RR - 1)\times 100\% \quad \text{o} \quad (OR - 1)\times 100\%$$ ### Ejemplo práctico (cohorte, seguimiento 10 años) Se realiza seguimiento de 2,400 adultos inicialmente sanos: - Grupo expuesto: 800 sujetos con consumo crónico de marihuana (>3 veces/semana). - Grupo no expuesto: 1,600 sujetos sin consumo o anecdótico. - Casos tras 10 años: 120 en expuestos, 40 en no expuestos. Cálculos: - $$I_e = \frac{120}{800} = 0.15$$ - $$I_{ne} = \frac{40}{1600} = 0.025$$ - $$RR = \frac{0.15}{0.025} = 6.0$$ - $$RA = 0.15 - 0.025 = 0.125$$ (es decir, 12.5 casos por 100 sujetos en 10 años atribuibles a la exposición) Interpretación: Las personas con consumo crónico de marihuana tuvieron 6 veces el riesgo de desarrollar deterioro cognitivo leve que las no expuestas; 12.5% de incidencia absoluta adicional se asocia a la exposición. > **Definición:** El **Riesgo Atribuible** es la proporción de incidencia en expuestos atribuible a la exposición. ### Ejemplo con prevalencias (consumo de pescado y riesgo de infarto) Datos usados en la clase: - Prevalencia de infarto en consumidores de pescado: $$\text{Prev}_1 = \frac{104}{104+321} = 0.24$$ - Prevalencia de infarto en no consumidores: $$\text{Prev}_0 = \frac{303}{303+430} = 0.41$$ - $$RP = \frac{0.24}{0.41} = 0.58$$ Interpretación: El consumo de pescado se asocia con una prevalencia de infarto 0.58 veces la de no con