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Epidmeiología taller, Guías, Proyectos, Investigaciones de Epidemiología

Taller epidemiología taller epideiologia

Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones

2022/2023

Subido el 09/10/2023

camila-garces-ramirez
camila-garces-ramirez 🇨🇴

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UNIVERSIDAD LIBRE
MEDICINA
EPIDEMIOLOGIA II
PROFESOR: RODOLFO HERRERA
ESTUDIANTES:
Estrada Ana sofia- Garces Camila- Mendoza Giovanny -Villegas Juan José
TALLER DE CONFUSIÓN
1) En una muestra de 921 pacientes de COVID-19 del Valle del cauca durante toda la
pandemia hasta el 6 de octubre de 2022 se identificó un grupo de 307 individuos
diagnosticados con COVID-19 y que fallecieron (casos) y un grupo de 614 controles con
distribución de edad y sexo similar con COVID, pero que no fallecieron (controles). El
propósito del estudio era evaluar el impacto de la vacunación determinado por periodo de
vacunación, contados a partir de mayo de 2021, y el desenlace de fallecer por COVID-19
ajustado por un posible factor de confusión.
a. Un potencial factor de confusión, para esta relación de interés, podría ser la
Edad. Justifique por que podría ser esto cierto. ¿Cuáles son las estrategias para
evaluar la presencia de confusión en el análisis?
Respuesta;
La edad podría ser un potencial factor de confusión en este estudio porque está asociada tanto
con la exposición (vacunación) como con el desenlace (fallecimiento por COVID-19). Se
relaciona con la exposición porque las personas mayores son más propensas a ser vacunadas que
las personas más jóvenes. Esto se debe a que las personas mayores tienen un mayor riesgo de
desarrollar complicaciones graves por COVID-19. Además de que Las personas mayores tienen
un mayor riesgo de fallecer por COVID-19 que las personas más jóvenes. Todo por el sistema
inmune más débil que tienen los mayores siendo más propensos a complicaciones graves por la
enfermedad.
Estrategias para evaluar la presencia de confusión:
Hay varias estrategias que se pueden utilizar para evaluar la presencia de confusión en el análisis.
Estas estrategias incluyen:
-Análisis de regresión multivariable: Este análisis permite controlar los efectos de varios
factores de confusión al mismo tiempo. Esto se puede hacer agregando la edad como
variable independiente al modelo de regresión. Si el efecto de la vacunación sobre el
fallecimiento por COVID-19 se reduce o desaparece después de controlar la edad,
entonces la edad es un factor de confusión.
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UNIVERSIDAD LIBRE

MEDICINA

EPIDEMIOLOGIA II

PROFESOR: RODOLFO HERRERA

ESTUDIANTES:

Estrada Ana sofia- Garces Camila- Mendoza Giovanny -Villegas Juan José

TALLER DE CONFUSIÓN

  1. En una muestra de 921 pacientes de COVID-19 del Valle del cauca durante toda la pandemia hasta el 6 de octubre de 2022 se identificó un grupo de 307 individuos diagnosticados con COVID-19 y que fallecieron (casos) y un grupo de 614 controles con distribución de edad y sexo similar con COVID, pero que no fallecieron (controles). El propósito del estudio era evaluar el impacto de la vacunación determinado por periodo de vacunación, contados a partir de mayo de 2021, y el desenlace de fallecer por COVID- ajustado por un posible factor de confusión. a. Un potencial factor de confusión, para esta relación de interés, podría ser la Edad. Justifique por que podría ser esto cierto. ¿Cuáles son las estrategias para evaluar la presencia de confusión en el análisis? Respuesta ; La edad podría ser un potencial factor de confusión en este estudio porque está asociada tanto con la exposición (vacunación) como con el desenlace (fallecimiento por COVID-19). Se relaciona con la exposición porque las personas mayores son más propensas a ser vacunadas que las personas más jóvenes. Esto se debe a que las personas mayores tienen un mayor riesgo de desarrollar complicaciones graves por COVID-19. Además de que Las personas mayores tienen un mayor riesgo de fallecer por COVID-19 que las personas más jóvenes. Todo por el sistema inmune más débil que tienen los mayores siendo más propensos a complicaciones graves por la enfermedad. Estrategias para evaluar la presencia de confusión: Hay varias estrategias que se pueden utilizar para evaluar la presencia de confusión en el análisis. Estas estrategias incluyen:
  • Análisis de regresión multivariable: Este análisis permite controlar los efectos de varios factores de confusión al mismo tiempo. Esto se puede hacer agregando la edad como variable independiente al modelo de regresión. Si el efecto de la vacunación sobre el fallecimiento por COVID-19 se reduce o desaparece después de controlar la edad, entonces la edad es un factor de confusión.
  • Estratificación: Los participantes en grupos según su edad y luego comparar la asociación entre la vacunación y el fallecimiento por COVID-19 en cada grupo. Si la asociación es diferente en los diferentes grupos de edad, entonces la edad es un factor de confusión.
  • Estandarización: Se estandarizaron los datos de edad para que tengan la misma distribución en los grupos de expuestos y no expuestos. Luego, se podría realizar un análisis de regresión simple para evaluar la asociación entre la vacunación y el fallecimiento por COVID-19. Si el efecto de la vacunación sobre el fallecimiento por COVID-19 se reduce o desaparece después de estandarizar la edad, entonces la edad es un factor de confusión.
  1. Los datos crudos son los siguientes: Tabla cruzada Periodo de VacunaciónFallecidoEdad corte 65** Recuento Edad corte 65 Fallecido Casos Controles Total Mayores o iguales a 65 años Periodo de Vacunación Pos-vacuna 92 29 121 Pre-vacuna 117 30 147 Total 209 59 268 Menores de 65 años Periodo de Vacunación Pos-vacuna 53 307 360 Pre-vacuna 45 248 293 Total 98 555 653 Total Periodo de Vacunación Pos-vacuna 145 336 481 Pre-vacuna 162 278 440 Total 307 614 921 Fuente: INS con corte al 6 de octubre 5:30 pm. 2) Calcular el OR crudo y el OR ajustado OR crudos: Tabla 1. 𝑂𝑅 = 92× 117×29 = 0. 813