Estudios caso control

Departamento de Estadística
Universidad Carlos III de Madrid

BIOESTADISTICA (55 - 10536)
Estudios de casos y controles

CONCEPTOS CLAVE

1) Características del diseño en un estudio de casos y controles.

2) Elección del tamaño muestral.

3) Estrategias para el análisis de estudios de casos y controles: la Razón de Odds
como medida de asociación.

4) Análisis estratificados y sesgo de confusión: el método de Mantel-Haenszel

1. INTRODUCCION

Un estudio de casos y controles comienza con la identificación de personas con la enfermedad u otro
tipo de característica y un grupo adecuado de personas de control (comparación, referencia) sin la
enfermedad. Se examinan las relaciones entre un atributo y la enfermedad, mediante la comparación de
los enfermos con los sanos, con respecto a la frecuencia con que el atributo se halla presente (o si es de
carácter cuantitativo, qué niveles alcanza) en cada uno de los grupos.

Un estudio de esta naturaleza se puede calificar de retrospectivo, ya que comienza después del inicio de
la enfermedad y busca en el pasado los supuestos factores causales. Los casos y controles de un estudio
caso control pueden acumularse prospectivamente; en ese caso, a medida que se diagnostican, se
incorporan al estudio.

En la figura siguiente muestra una representación gráfica de un estudio de casos y controles.

Tal y como indica la figura, el investigador selecciona por separado los grupos de poblaciones de casos y
controles disponibles, lo que lo diferencia de los estudios transversales en los cuales la selección se
realiza de una única población. Otra diferencia es que un estudio de caso control puede incluir casos
incidentes, esto es, los casos y controles pueden ser tomados prospectivamente en el tiempo.

2

2. DISEÑO DE UN ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES

Los principales puntos metodológicos a tener en cuenta para la ejecución de un estudio de casos y
controles son:

a) Definición precisa de la variable dependiente.

b) Definición de las variables independientes o de la exposición de interés.

c) Fuente y criterios de selección de los casos.

La manera "ideal" de selección de los casos se plantea que sea: en un área geográfica limitada, todos los
casos que aparezcan en un tiempo determinado, o seleccionar una muestra representativa de éstos. Sin
embargo, existen limitantes para proceder de esta manera: la necesidad de registros, y aún teniéndolos,
no podemos asegurar que se captan todos los casos. Tomar sólo casos incidentes puede ser un problema
si la enfermedad es poco frecuente.

d) Definición, fuente y criterios de selección de los controles.

El grupo control debe estar integrado por individuos que no tienen la enfermedad, por tanto, debe
emplearse procedimientos diagnósticos similares a los utilizados por los casos. En relación a la fuente, se
deben tomar los controles con el mismo criterio de selección que los casos. La idea fundamental que
debe seguirse es la de establecer la mayor comparabilidad posible entre ambos grupos, con relación a los
factores distintos de la exposición en estudio.

e) Obtención de la información.

f) Determinación del número de casos y controles a incluir en el estudio.

g) Determinar el tipo de análisis epidemiológico y estadístico de los datos.

Nos centraremos en estos dos últimos puntos.

Veamos a continuación como se calculan los tamaños de muestras en los estudios de caso control para
distintas situaciones.

1) Si el objetivo es estimar la Razón de Odds (OR), o razón de disparidad, con una precisión
relativa especificada se deberá "conocer":

a) Dos de los siguientes elementos:
a
− Probabilidad anticipada de la exposición al factor en individuos enfermos: P1 =
a+b
c
− Probabilidad anticipada de la exposición en individuos sanos: P2 =
c+d
− Razón de Odds anticipado: OR

b) Nivel de confianza: 100(1-α)%

c) Precisión relativa: ε

3

Notemos que si conocemos el valor de P1 y OR, podemos calcular, P2 mediante:
P1 P / (1 - P 1) y P
, análogamente podemos obtener OR por: OR = 1
P2 = 1
OR(1 - P 1) + P 1 P 2/ (1 - P 2 )
por: P 1 =
P2 .
(1 - P 2) /OR + P 2

Se utiliza en este caso la siguiente fórmula para obtener el tamaño muestral:

2 1/ [ P 1(1 - P 1)] + 1/ [ P 2 (1 - P 2 )]
n = z 1-α /2
ln (1 - ε )
2

Ejemplo 1: En una región donde el cólera es un problema grave de salud, se supone que el 30% de la
población utilizan agua contaminada. Se desea realizar un estudio para estimar el OR con una precisión
relativa del 25% (OR anticipado igual a 2) con un 95% de confianza. ¿Cuál es el tamaño de la muestra
en los casos de cólera y en los controles?

Tenemos que P2 = 0.3, OR = 2, ε = 0.25 y α = 0.05. Calculamos primero P1 mediante
P2 0.3
P1 = = ≈ 0.46 y sustituyendo en la fórmula obtenemos n = 408
(1 - P 2 ) / OR + P 2 0.7 / 2 +0.3
individuos en cada grupo:

1/ [0.46 × 0.54 ] +1/ [0.3 × 0.7 ] 4.03+ 4.76
n = 3.8416 2
≈ 3.8416 ≈ 408 .
ln (0.75) 0.083

2) Si el objetivo es probar que la Razón de Odds (OR) o razón de disparidad difiere
significativamente de 1, se deberá "conocer":

a) Hipótesis nula: H0: OR = 1

b) Dos de los siguientes elementos:

− Probabilidad anticipada de la exposición al factor en individuos enfermos P1
− Probabilidad anticipada de la exposición en individuos sanos P2
− Razón de Odds anticipado ORa

c) Nivel de confianza: 100(1-α)%

d) Potencia del test: 100(1-β)%

e) Hipótesis alternativa: Ha: ORa ≠ 1

4

Se utiliza en este caso la siguiente fórmula:

[ z 1-α /2 (r +1) P M (1 - P M ) - z 1- β rP 1(1 - P 1) + P 2(1 - P 2 )]2
n′ = ,
r ( P 1 - P 2) 2

donde PM = (P1 + rP2)/(r + 1).

La mayoría de software estadístico, como EpiDat, propone la corrección de Yates para el cálculo
del tamaño muestral:
2
n′  2(r +1) 
n =  1+ 1+ 
4 n′r | P 2 - P 1 | 

Ejemplo 2: A continuación se muestra la salida del programa EpiDat, para el cálculo del tamaño
muestral suponiendo que P2 = 0.1 y OR = 2.0, α = 0.05, β = 0.2 y r = 1, o sea un control por cada caso. El
tamaño de muestra calculado es n = 307 en ambos grupos.

5

[ 1] Tamaños de muestra y potencia para estudios de casos y controles independientes

Proporción de casos expuestos: 18,182%
Proporción de controles expuestos: 10,000%
OR esperado: 2,000
Controles por caso: 1
Nivel de confianza: 95,0%

Tamaño de muestra
Potencia (%) Ji-cuadrado Casos Controles
---------------- ------------------------- ---------- ----------
80,0 Sin corrección 283 283
Corrección de Yates 307 307

3. ANÁLISIS DE ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES

3.1. Plan de análisis estadístico para estudios de casos y controles

Un posible esquema de plan de análisis para estudios de casos y controles es el siguiente:

5D]µQ GH 2GGV 25

6

A continuación se presentan los principales métodos de análisis, a partir de la siguiente disposición de
los resultados de un estudio de casos y controles:

Casos Controles Total
Expuestos a b N1

No Expuestos c d N0

Total M1 M0 T

Método 1: Modelo hipergeométrico

La probabilidad de obtener a o más expuestos en el grupo de los casos está dada por:

 N 1  N0
min ( M 1 ,N 1 )   
 k M1-k 
Pr( K ≥ a) = ∑
k=a  T
 
 M 1
La regla de decisión es: rechazar H0 si Pr(K ≥ a) ≤ α.

Este método se debe utilizar cuando la frecuencia esperada de alguna de las casillas es menor que 5.

Método 2: Aproximación normal a la hipergeométrica

Cuando el valor esperado de todas las casillas es mayor que 5, se puede utilizar una aproximación
M 1N 1 N 1 N 0 M 1M 0
normal de la distribución hipergeométrica con: µ = ,y σ= con el siguiente
T T 2 (T − 1)
a-µ
test estadístico: z = , y como regla de decisión: z ≥ zα. Este procedimiento es equivalente al
σ
estadístico χ2 de Mantel-Haenszel.

Ejemplo 3: Resultados de en un estudio de casos y controles para evaluar el efecto del consumo de
cigarrillos (exposición) sobre el cáncer de bucofaringe (casos).

Expuestos 352 228 580

No Expuestos 48 122 170

Total 400 350 750

7

Si aplicamos el Método 2, entonces:

400 × 580
µ = M 1N 1 = ≈ 309.33
T 750
580 × 170 × 400 × 350
σ = N 1 N 0 M 1M 0 =
2
≈ 5.72
T (T − 1) 750 × 749
2

a - µ 352 - 309.33
luego: z = = ≈ 7.46 que es mayor que z = 1.96, por lo tanto rechazamos la
σ 5.72
hipótesis nula de no asociación.

Veamos el resultado obtenido por el programa EpiDat:

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[ 2] Tablas de contingencia : Tablas 2x2 simples

Tipo de estudio : Caso-control
Nivel de confianza: 95,0%

Tabla
------------ -------- -------- --------
Expuestos 352 228 580
No expuestos 48 122 170
------------ -------- -------- --------
Total 400 350 750

Estimación IC(95,0%)
---------------------------------------- ---------- --------- ---------
Proporción de casos expuestos 0,880000 - -
Proporción de controles expuestos 0,651429 - -
Odds ratio 3,923977 2,701761 5,699094 (Woolf)
2,704889 5,691788 (Cornfield)
---------------------------------------- ---------- --------- ---------
Fracción atribuible en expuestos 0,745156 0,629871 0,824534
Fracción atribuible poblacional 0,655738 0,534569 0,745362

Prueba Ji-cuadrado de asociación Estadístico Valor p
---------------------------------------- --------- ---------
Sin corrección 55,6360 0,0000
Corrección de Yates 54,3397 0,0000

Prueba exacta de Fisher Valor p
---------------------------------------- ----------
Unilateral 0,0000
Bilateral 0,0000

Notemos que z2 = 7.462 ≈ 55.65 que es similar a χ2M-H = 55.56. Luego, de nuevo rechazamos la hipótesis
nula de no asociación (p<0.0001).

Asimismo, recordemos del Tema 3, que la interpretación de este resultado en términos epidemiológicos
vendría dada como que existe una asociación entre el consumo de cigarrillos y el cáncer de bucofaringe,
donde el riesgo de desarrollar cáncer de bucofaringe en fumadores (expuestos) es 3.92 veces más
elevado que el de los no fumadores (no expuestos).

Método 3: Intervalo de confianza aproximado para OR, Método de Woolf

Aplicando una transformación logarítmica se obtiene: ln(OR ) ± z 1-α e.e.(ln(OR )) , donde
1 1 1 1
e.e.(ln(OR)) = + + + . Con los datos del ejemplo anterior, obtenemos:
a b c d
1 1 1 1
e.e.(ln(OR )) = + + + ≈ 0.19 y el intervalo de confianza del 95% está dado por:
352 228 48 122
exp(ln(3.92) - 1.96 × 0.19 ) = 2.69 y exp(ln(3.92) +1.96 × 0.19 ) = 5.70 , muy similares de nuevo a
los calculados por el programa EpiDat.

Cuando el tamaño de la muestra es inferior a 30 debe introducirse la siguiente corrección:

(a+0.5)(d +0.5) 1 1 1 1
OR = , y e.e.(ln(OR )) = + + +
(c +0.5)(b+0.5) a + 0.5 b + 0.5 c + 0.5 d + 0.5

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Método 4: Intervalo de confianza aproximado para el OR, basado en el estadístico χ2

Se utiliza la siguiente fórmula: OR1± z1−α / χ , donde χ2 es valor del test chi-cuadrado sin corrección de
Yates. En el ejemplo anterior χ2=55.64, de donde obtenemos: OR1−1.96/ 55.64
= 2.74 , y
1+1.96/ 55.64
OR = 5.61 . El programa EpiDat utiliza para este cálculo el método de Cornfield.

4. ESTRATIFICACION Y SESGO DE CONFUSION

Imaginemos que los datos correspondientes a una población de origen, a partir de la cual se quiere
realizar un estudio de casos y controles, vienen definidos en la siguiente tabla:

Hombres Mujeres Totales
Exp. No Exp. Exp. No Exp. Exp. No Exp.
Casos 999 20 111 180 1110 200

Controles 89001 9980 9889 89820 98890 99800

Totales 90000 10000 10000 90000 100000 100000

Donde: ORH = 5.6 ORM = 5.6 ORTotal = 5.6

Retomando los conocimientos de los Temas 1 y 2, observamos en esta población una asociación
directa entre la exposición y la enfermedad, donde los expuestos tiene un riesgo de desarrollar la
enfermedad 5.6 veces superior a los no expuestos. En esta población podemos decir no existe sesgo
confusión debido al sexo en la asociación entre la exposición y la enfermedad, dado que ORH = ORM =
ORTotal.

Pero, veamos ahora un como queda el estudio de casos y controles, seleccionando en la muestra del
estudio todos los casos y una muestra aleatoria de controles estratificados a partir de la variable
sexo, extraído de esta población de origen, donde se obtienen los resultados siguientes:

Hombres Mujeres Totales
Exp. No Exp. Exp. No Exp. Exp. No Exp.
Casos 999 20 111 180 1110 200

Controles 916 103 29 262 945 365

Totales 1915 123 140 442 2055 565

ORH = 5.6 ORM = 5.6 ORTotal = 2.1

Nótese que en este caso la estratificación por sexos introduce un factor, o sesgo, de confusión (ORH =
ORM ≠ ORTotal). De hecho cuando la variable de estratificación no está relacionada con la enfermedad,
pero si con la exposición en un estudio de casos y controles, se convertirá en un factor de confusión al
estratificar los resultados por esa variable.

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En esta situación debe utilizarse el OR de Mantel-Haenszel. Para calcular el OR de Mantel-Haenszel,
se construye una tabla 2×2 para las parejas caso/control, que en el estudio de un control por cada caso
debe corresponder a uno de estos patrones:

Pareja A Pareja B Pareja C Pareja D
E+ E- E+ E- E+ E- E+ E-
Caso 1 0 1 0 0 1 0 1

Control 1 0 0 1 1 0 0 1
E+: Expuestos, E-: No Expuestos

Así, el OR de Mantel-Haenszel se obtiene por: OR M -H =
∑a d /T
i i i
, en estudios de un control por
∑c b /T
i i i

caso puede calcularse por ORM-H = T10/T01 donde T10 es el número de tablas del tipo B y T01 es el
número de tablas del tipo C.

Veamos el cálculo de ORM-H por el programa EpiDat.

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[ 3] Tablas de contingencia : Tablas 2x2 estratificadas

Tipo de estudio : Caso-control, Número de estratos: 2, Nivel de confianza: 95,0%

Tabla global
--------------- ---------- ---------- ----------
Expuestos 1110 945 2055
No expuestos 200 365 565
--------------- ---------- ---------- ----------
Total 1310 1310 2620

ODDS RATIO (OR)
Estrato OR IC(95,0%)
--------------- ---------- ---------- ----------
1 5,616648 3,450400 9,142923 (Woolf)
2 5,571264 3,550126 8,743065 (Woolf)
--------------- ---------- ---------- ----------
Cruda 2,143651 1,767362 2,600055 (Woolf)
Combinada (M-H) 5,593982 4,014059 7,795757
Ponderada 5,592142 4,016968 7,784989

Prueba de homogeneidad
Ji-cuadrado gl Valor p
--------------- ---------- ---------- ----------
Combinada (M-H) 0,0006 1 0,9808
Ponderada 0,0006 1 0,9809

PRUEBA DE ASOCIACIÓN DE MANTEL-HAENSZEL
Ji-cuadrado gl Valor p
--------------- ---------- ----------
122,5582 1 0,0000

Obtenemos el ORTotal = 2.14 (sin considerar los estratos), mientras que ORM-H = 5.59 (considerando
los estratos) es muy similar a la OR de la población de referencia, y por lo tanto libre de sesgo de
confusión.

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