4.4 Análisis

4.4         Análisis

Es evidente que en los estudios casos-controles no es posible calcular riesgos absolutos, ni tasas de incidencia, pues desconocemos cuántos individuos forman las poblaciones de expuestos y no expuestos de las que proceden los casos de enfermedad incluidos en el estudio. Por tanto, la razón de riesgos (RR) o la razón de tasas (RT) ("riesgo relativo") no pueden ser medidas directamente.

Lo que si puede calcularse es el odds de exposición entre los casos, esto es, la razón entre la proporción de casos expuestos (a/a+c) y su complementario, o proporción de casos no expuestos (c/a+c), (Tabla 2 a]). De igual modo calcularíamos el odds de exposición entre los controles ((b/b+d) / (d/b+d)).

Si nuestra hipótesis es correcta, es decir, si existe una relación causal, será más probable encontrar casos con el antecedente de exposición que controles expuestos: entonces, la razón entre estos dos odds, u odds-ratio de exposición, será mayor de 1.

En la Tabla 2 a], ilustramos su cálculo con un ejemplo real, un estudio de Doll y Hill con 649 casos de cáncer de pulmón y 649 controles (sin cáncer de pulmón), en los que se estudió la frecuencia de tabaquismo: 647 de los casos (a) habían sido fumadores, del mismo modo que 622 controles (b).

Como puede verse, las operaciones se simplifican, y el odds-ratio puede ser recordado simplemente como la "razón de los productos cruzados" (a x d / b x c).

Tabla 2. Análisis de los estudios casos-controles

Si no existiera asociación, el odds-ratio valdría 1, en tanto un odds-ratio inferior a 1 sería indicativo de que la exposición juega un papel protector, en esencia por tanto el mismo significado que tiene el riesgo relativo en los estudios de cohortes. Como quiera, básicamente, que el odds-ratio aproxima aceptablemente el riesgo relativo (RR) siempre y cuando la enfermedad estudiada sea de baja incidencia, como en general el cáncer, no debe sorprender que con frecuencia los odds-ratios calculados en este tipo de diseños sean presentados en la literatura científica directamente como "riesgos relativos".

En nuestro ejemplo, el odds-ratio vale 14, y puede mentalmente traducirse que ese sería el valor que se hubiera obtenido como riesgo relativo de haber realizado un estudio de cohortes: por tanto, podríamos asegurar, de no existir sesgos ni factores de confusión, que el hábito de fumar cigarrillos multiplica por 14 el riesgo de aparición del cáncer de pulmón.

De otro lado, y si el OR es un buen estimador del RR, además puede ser estimada la "proporción atribuible en expuestos" (PAe) (Tabla 2 b]), pues ésta se calcula directamente a partir del RR, como demostramos en la Tabla 1 c], simplemente sustituyendo el RR por el OR. En ausencia de sesgos y factores de confusión, y si la causalidad puede ser establecida, la PAe traduce el porcentaje del riesgo total en expuestos atribuible a la exposición: en nuestro ejemplo, aseguraríamos que podrían (como máximo y teóricamente) prevenirse el 92,9% de los cánceres de pulmón de los fumadores si éstos dejaran de fumar.

El mismo razonamiento es aplicable para el cálculo de la "proporción atribuible poblacional" (PAp) utilizando la fórmula de Levin (Tabla 2 c]). La prevalencia de exposición en la población (Pe, Tabla 2 c]) puede estimarse por la prevalencia de exposición en los controles si éstos son representativos de los individuos de la población: por esto es importante (y difícil) la selección de los controles en estos diseños. Nuestro ejemplo es ilustrativo de lo mal que puede hacerse esa selección: evidentemente no es imaginable que exista una población en la que la prevalencia de fumadores sea del 95,8% (622 controles fumadores de los 649 sujetos sin cáncer, Tabla 2 c]), aún en la década de los 40, cuando se hizo este estudio.

La explicación está en el origen de los controles que usaron Doll y Hill: como los casos de cáncer provenían de hospitales, seleccionaron (con buen criterio) controles entre los enfermos ingresados en esos hospitales, para garantizar que procedieran de la misma población y que tuvieran una "exactitud comparable". El error fue extraerlos exclusivamente de los servicios de Neumología, en los que lógicamente la prevalencia de fumadores era también muy alta, en vez de seleccionar enfermos ingresados por una variedad de patologías (en este punto no está de más insistir en que los controles no pueden tener la enfermedad que estudiamos, pero no tienen necesariamente que ser individuos sanos).

Pero bien, obviando que estos controles no son representativos de la experiencia de tabaquismo en la población de la que provienen casos y controles, la PAp calculada en este estudio nos indicaría que podrían, teóricamente, prevenirse, si los fumadores dejaran de fumar, el 92,6% de todos los casos de cáncer de pulmón en la población (en la que el 95,8% de sus integrantes fueran fumadores).

En cualquier caso, pese a este problema para generalizar las conclusiones del estudio, y para quiénes aún quieran mantener que no sabemos si el tabaco causa cáncer, es oportuno mencionar la fuerte asociación entre fumar cigarrillos y cáncer de pulmón detectada en el estudio, aún eligiendo como controles a personas que también tienen con frecuencia este hábito. Este hallazgo, refrendado en otros dos estudios casos-controles de la misma época, permitió poner en marcha el diseño de cohortes en médicos británicos, y está en el origen del conocido Surgeon General's Report on Smoking and Health, de 1964.