Medidas de Asociación
Las medidas de asociación son las cantidades que la epidemiología utiliza para expresar la fuerza con la que una exposición o intervención se vincula a un resultado. Traducen los recuentos de enfermedad y exposición en un único número comparable —una razón o una diferencia— que captura la magnitud y la dirección de un efecto y permite que los estudios se resuman, comparen y combinen.
Definition
Una medida de asociación es una estadística que cuantifica la fuerza de la relación entre una exposición (o tratamiento) y un resultado, expresada como una razón de dos riesgos, posibilidades o tasas, o como su diferencia aritmética.
Scope
Esta área orienta al lector a la familia de medidas de efecto utilizadas en la investigación epidemiológica y clínica: medidas relativas (de razón) como el riesgo relativo, la razón de posibilidades (odds ratio) y la razón de riesgo (hazard ratio); medidas absolutas (de diferencia) como la diferencia de riesgo; y el recíproco orientado al paciente, el número necesario a tratar. Explica cómo se relacionan estas medidas entre sí y cuándo es apropiada cada una, tratándolas como herramientas metodológicas más que como instrucciones clínicas.
Sub-topics
Core questions
- ¿Con qué fuerza se asocia una exposición o tratamiento con un resultado?
- ¿Cuándo se debe utilizar una medida relativa (de razón) en lugar de una medida absoluta (de diferencia)?
- ¿Cómo se relacionan entre sí la razón de riesgo, la razón de posibilidades, la razón de riesgo y la diferencia de riesgo?
- ¿Cómo puede un mismo efecto parecer grande o pequeño dependiendo de la medida que se reporte?
Key concepts
- Medidas relativas (de razón)
- Medidas absolutas (de diferencia)
- Riesgo, posibilidades y tasa
- Grupo de referencia y dirección del efecto
- Tiempo hasta el evento y el riesgo
- Riesgo basal e interpretación clínica
Mechanisms
Las medidas de efecto se dividen en dos grandes familias. Las medidas de razón (riesgo relativo, razón de posibilidades, razón de riesgo) dividen la frecuencia del resultado en un grupo expuesto o tratado por la de un grupo de comparación, de modo que un valor de 1 significa que no hay asociación; capturan la fuerza de una asociación y se aplican bien a poblaciones con diferentes riesgos basales. Las medidas de diferencia (la diferencia de riesgo) restan una frecuencia de resultado de otra, de modo que 0 significa que no hay asociación; capturan el impacto absoluto en la salud pública o clínico y dependen del riesgo basal. El número necesario a tratar es el recíproco de la diferencia de riesgo y reexpresa un efecto absoluto en términos del paciente. Elegir entre estas medidas y reportar tanto las formas relativas como las absolutas es fundamental para una evaluación honesta de la evidencia, porque un efecto relativo constante puede corresponder a efectos absolutos muy diferentes dependiendo de cuán común sea el resultado.
Clinical relevance
Las medidas de asociación son el lenguaje en el que los ensayos, los estudios de cohortes y las revisiones sistemáticas reportan sus resultados, por lo que su comprensión sustenta la evaluación crítica de la evidencia. Describen la fuerza con la que la evidencia vincula exposiciones y resultados; son herramientas para interpretar la investigación, no prescripciones para el diagnóstico o tratamiento individual.
Epidemiology
Estas medidas se utilizan en toda la epidemiología observacional y experimental y constituyen el resultado del metaanálisis. La elección de la medida está dictada en parte por el diseño del estudio —los datos de cohortes y ensayos respaldan las razones de riesgo y las diferencias de riesgo, los datos de casos y controles naturalmente producen razones de posibilidades, y los datos de supervivencia producen razones de riesgo— y en parte por el objetivo de comunicación, ya que las medidas relativas transmiten fuerza mientras que las medidas absolutas transmiten impacto.
History
El vocabulario formal de las medidas de efecto se desarrolló junto con la epidemiología y la bioestadística del siglo XX: la razón de posibilidades y su vínculo con el riesgo relativo se aclararon a mediados de siglo en la epidemiología del cáncer, el marco de riesgos proporcionales introdujo la razón de riesgo para datos de tiempo hasta el evento en 1972, y el número necesario a tratar se propuso en 1988 para facilitar la comunicación de los efectos absolutos. Los libros de texto modernos consolidaron estos conceptos en un sistema coherente de medidas relativas y absolutas.
Debates
- Medidas relativas versus absolutas
- Las medidas relativas transmiten la fuerza de una asociación, pero pueden exagerar la importancia percibida cuando el riesgo basal es bajo; se recomienda ampliamente reportar medidas absolutas junto a ellas para que el impacto real de un efecto no sea malinterpretado.
- Cuando la razón de posibilidades (odds ratio) engaña
- La razón de posibilidades se aproxima a la razón de riesgo solo cuando el resultado es raro; para resultados comunes, las dos divergen, y tratar una razón de posibilidades como si fuera una razón de riesgo sobrestima el efecto.
Key figures
- Kenneth Rothman
- Sander Greenland
- David Sackett
- Jerome Cornfield
Related topics
Seminal works
- rothman-2008
- cook-sackett-1995
- davies-1998
Frequently asked questions
- ¿Cuál es la diferencia entre una medida de asociación relativa y una absoluta?
- Una medida relativa (como una razón de riesgo) divide la frecuencia del resultado de un grupo por la de otro y expresa cuántas veces más probable es el resultado; una medida absoluta (como una diferencia de riesgo) las resta y expresa los resultados adicionales por población, lo que depende del riesgo basal.
- ¿Qué medida de asociación debe reportar un estudio?
- La buena práctica es reportar tanto una medida relativa como una absoluta, porque la medida relativa transmite la fuerza de una asociación mientras que la medida absoluta transmite su impacto en la salud pública o clínico; la medida de razón apropiada también depende del diseño del estudio.