Los estudios observacionales pueden ser fundamentalmente de tres tipos según el momento de recogida de la información y el método de selección de los participantes en el estudio:A pesar de que el Odds Ratio se utiliza en todos los estudios observacionales hay que tener en cuenta que sobreestima el riesgo ya que proporciona un valor sobreestimado de la asociación entre el factor y la enfermedad (especialmente en enfermedades no esporádicas).
- Transversal: la información sobre la exposición al factor y el estado de salud y enfermedad corresponde un momento concreto del tiempo, y el estimador de riesgo más adecuado es la razón de prevalencias, aunque en ocasiones también se puede calcular el Odds Ratio.
- Caso-Control: se seleccionan en un momento dado del tiempo animales enfermos (casos) y sanos (controles), y luego se investiga si en el pasado estuvieron expuestos al factor o no. El estimador de riesgo para este tipo de estudios es el Odds Ratio.
- Cohortes: se parte de una población sana en la que en un momento del tiempo se seleccionan dos cohortes de animales sanos, una expuesta al factor y otra no expuesta, y se espera durante un determinado periodo de tiempo para ver cuantos animales de cada cohorte enferman. Puede realizarse el cálculo con los datos teniendo en cuenta la población en riesgo (incidencia acumulada) o el tiempo en riesgo (tasa de incicencia). El estimador de riesgo de elección es el Riesgo Relativo, aunque también se suele calcular el Odds Ratio. Además en este caso también se pueden calcular los riesgos atribuibles.
Para interpretar los resultados obtenidos se deben tener en cuenta tres circunstancias:
- Validez de los límites: las frecuencias esperadas de todos los grupos deben ser mayores de 5.
- Significación estadística: Los resultados son significativos cuando la unidad no está incluida en el intervalo de confianza calculado. El programa calcula dos intervalos de confianza por aproximación logarítmica o por aproximación basada en la prueba de Chi-cuadrado.
- Interpretación del estimador:
- Estimador menor de 1: el factor al que el individuo está expuesto es un factor protector.
- Estimador igual a 1: no existe asociación entre la enfermedad y la exposición al factor.
- Estimador mayor de 1: el factor al que el individuo está expuesto es un factor de riesgo.
Por lo tanto para realizar los cálculos correspondientes a este módulo necesitaremos los siguientes datos:
- NC: el nivel de confianza deseado (normalmente se establece como 95%).
- A: número de enfermos expuestos.
- B: número de sanos expuestos (o tiempo en riesgo expuesto).
- C: número de enfermos no expuestos.
- D: número de sanos no expuestos (o tiempo en riesgo expuesto).
Antes de estimar el riesgo en un estudio observacional debe indicar el tipo de datos del que dispone:
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