Resumen del IV Congreso Chileno de Salud Pública y VI Congreso Chileno de Epidemiología
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Publicado el 29 de noviembre de 2016 | http://doi.org/10.5867/medwave.2016.6718
Fracción atribuible poblacional en estudios de corte transversal: propuesta para el análisis de datos
Population attributable fraction in cross-sectional studies: proposal for data analysis
Karen Domínguez
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Tema
Métodos de investigación epidemiológica
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Palabras clave
estudios transversales, fracción atribuible, metodología
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Introducción
La fracción atribuible poblacional (FAP) corresponde a una medida de impacto que estima, una vez asumida la causalidad, cuál es la carga de enfermedad que es atribuible a ese factor en la población. La información que aportan las estimaciones ayudan a planificar programas de salud pública.
Objetivos
Proponer un abordaje metodológico para la determinación de fracciones atribuibles poblacionales desde estudios de corte transversal.
Metodo
Se realizó un análisis de literatura sobre la determinación de FAP. Se revisó el cálculo en el caso de variables de exposición dicotómicas y politómicas. El análisis de FAP desde estudios de corte transversal se fundamentó utilizando los 3 criterios de Levine para el problema de salud estudiado. Se realizó determinación de razón de prevalencia a través de la utilización de una regresión Poisson según lo recomendado por Barros e Hirakata. Se utilizó la fórmula de Walter para determinación de intervalos de confianza.
Principales resultados
La metodología se probó en un problema de salud particular asociando consumo de sal tratada en estratos de consumo y presión arterial de riesgo cardiovascular. Se observó sobredispersión de los datos por lo que se analizaron los modelos obtenidos a través de regresión Poisson con varianza robusta versus una regresión binomial negativa, los resultados no fueron estadísticamente significativos. Se determinaron las FAP considerando exposición dicotómica, de manera similar a lo realizado por Dal Grande, los resultados no distaron de la fórmula que considera múltiples exposiciones.
Conclusiones
La propuesta resulta ser adecuada. Es necesario revisar otros métodos estadísticos para la obtención de esta medida de impacto utilizada en la toma de decisiones.
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