Ya hemos mencionado que para calcular el RR debemos tener los valores de la incidencia en expuestos y no expuestos. Esto sólo es posible de obtener en Estudios longitudinales.
En los Estudios Caso-control y Transversales, no podemos conocer la Incidencia, ya que partimos de la población enferma (casos) y la sana (controles) y luego calculamos el porcentaje de expuestos en cada grupo y en los estudios transversales obtenemos datos de prevalencia de factor de exposición y/o evento de interés.
Por lo tanto, para calcular si existe un exceso de riesgo y asociación debemos recurrir a otra medida conocida como Odds Ratio.
Se dice que la posibilidad de un evento (Odds) puede definirse como el cociente del número de veces que el evento puede ocurrir vs. número de veces que el evento no puede ocurrir.
Supongamos que un caballo tiene una probabilidad (p) de ganar una carrera de 60 %: por lo tanto, la probabilidad de no ganar es del 40 % (1 – p o 100 – 60), por lo tanto el Odds de que el caballo gane es igual a:
Odds = Posibilidad que el caballo gane
Posibilidad que el caballo no gane
Odds= 60 = 1.5
40
Es importante diferenciar entre probabilidad y posibilidad (odds).
Probabilidad de ganar = 60 %
Posibilidad de ganar = 1.5
Como calculamos el Odds Ratio (OR)
| Casos | Controles | |
Expuestos | 45 a | 20 b | |
No expuestos | 55 c | 80 d | |
Total | 100 | 100 | |
% expuestos | 45 | 20 | |
Al cálculo del Odds Ratio también se lo denomina “cocientes de los productos cruzados” ya que multiplicados la celda a por d y lo dividimos por b por c.
El porcentaje de casos expuestos es del 45 % y el de controles expuestos del 20 % ¿Cómo podemos saber si el factor de exposición está relacionado con la enfermedad?
Calculamos entonces el OR.
OR = (45 x 80) / (55 x 20) = 3.2 (IC 95 % 1,7 a 6,5)
El OR también tiene su IC 95 %, ya que toda estimación en estadística tiene su grado de incertidumbre. En este caso la posibilidad de haber estado expuesto entre casos y controles es de 3.2 veces más posible para los casos.
En otras palabras los casos estuvieron 3.2 veces más expuestos que los controles.
¿Cómo sabemos, basados en este valor del OR, si la exposición está asociada a la enfermedad?
Si el Odds de casos fuera igual que el Odds de controles, el OR seria = 1, en esta situación concluiríamos que el factor de exposición al ser igual en casos y controles, no contribuyo a producir la enfermedad.
Si el OR es > 1 y su IC 95 % no contiene al valor 1, el Odds de los casos es mayor al de los controles, por lo tanto concluimos que el factor de exposición contribuyó a producir la enfermedad con un 95 % de certeza.
Si el IC 95 % contiene el valor 1 significa que hay alguna posibilidad que ambos Odds sean iguales, por lo tanto no podemos concluir con certeza que el factor de exposición contribuya a producir la enfermedad.
Si el OR es < 1 y su IC 95 % no contiene el valor 1, el Odds de los casos es menor al de los controles; por lo tanto, concluimos que el factor de exposición está relacionado negativamente con la enfermedad con un 95 % de certeza, no hay posibilidad que por azar los Odds fueran iguales.
En conclusión:
El OR es útil como medida de asociación tanto en Estudios transversales como en Caso-controles. Esto no es de utilidad al momento de analizar la relación causal entre un factor de exposición y un evento.
En los Estudios de Cohortes el RR puede calcularse directamente.
En Estudios Caso-control, el RR no puede calcularse; por lo tanto se usa el OR como medida de asociación, y es un buen estimador del RR cuando la enfermedad es infrecuente.
Tanto el RR como el OR informan acerca de la posibilidad o probabilidad de que un sujeto expuesto desarrolle una enfermedad o que un sujeto considerado como caso haya estado expuesto al factor de exposición. El RR y el OR informan riesgo a nivel individual.
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