Artículo 7: Glycemic control and excess mortality in type 1 diabetes

En este artículo publicado en el New England Journal of Medicine en este año 2014 se realiza un importante estudio de la relación y la cuantificación del riesgo de mortalidad en general y mortalidad por causas cardiovasculares en función del nivel de control de la glucemia en diabéticos tipo 1.

El Abstract es el siguiente:

IMG_0268

Observemos a continuación una tabla descriptiva de los diferentes grupos de estudio según el distinto nivel de control de la diabetes, evaluado mediante el nivel de Hemoglobina glicada:

IMG_0269

La siguiente tabla analiza la mortalidad en los diferentes grupos delimitados:

IMG_0270

En la tabla y gráfico siguiente se calcula la Hazard ratio según sexo y según grupo de edad, separando la muerte por cualquier causa de la muerte por causas cardiovasculares:

IMG_0271

La siguiente tabla es una tabla ajustada:

IMG_0272

Como puede verse los autores obtienen unas medidas del aumento relativo del riesgo de morir por cualquier causa o morir por causas cardiovasculares, en diabéticos tipo I. Los números, con sus correspondientes intervalos de confianza, estiman el aumento del riesgo. Por ejemplo, si tenemos una Hazard ratio, en la relación de dos grupos, de 3, significa que a lo largo del tiempo que se ha estudiado la mortalidad de ambos grupos el grupo con valor de 3 respecto al grupo referencia, la probabilidad de morir es tres veces mayor. Si a tiempo 1 la mortalidad en el grupo referencia es de 2/1000 en el grupo de estudio es de 6/1000 y si a tiempo 10 la mortalidad en el grupo referencia es de 10/1000 en el grupo de estudio es de 30/1000. Se mantiene constante esta relación (Esta es una condición para que la Regresión de Cox sea aplicable).

Es muy importante ver que al manejar la Hazard ratio estamos hablando de evolución temporal. Si el estudio se hiciera en un momento puntual determinado (por ejemplo, a los 10 años) manejaríamos la Odds ratio y aplicaríamos la Regresión logística.

En la siguiente tabla se dan valores de mortalidad según diferentes modelos:

IMG_0273

En este artículo es interesante ver cómo ensayan la comparación de distintos ajustes. ¿Qué significa ajustar? Significa evitar la incidencia de variables confusoras. Ver el Tema 26: Análisis estadístico de variables confusos. En este caso, como calculan las Hazard ratio, el ajuste lo hacen introduciendo las variables que quieran evitar la confusión en la Regresión de Cox necesaria para calcular esa Hazard ratio (Ver el Tema 22: Regresión de Cox).

Hay dos grandes formas de ajuste de un cálculo de riesgo (de una Odds ratio o de una Hazard ratio (Ver artículo La Odds ratio versus la Lazard ratio)):

1. Mediante el Propensity Score Analysis (Ver el Tema 24: Análisis de propensiones (Propensity Score Analysis).

2. Introduciendo la variable de ajuste en la Regresión logística o en la Regresión de Cox que se realice. La diferencia entre estas dos regresiones está fundamentalmente en que en la primera se mira el resultado a un tiempo fijo, por eso acabamos manejando una Odds ratio, mientras que en la segunda, en la Regresión de Cox, nos interesa la evolución, nos interesa analizar la curva de supervivencia o la función de riesgo, por eso acabamos manejando la Hazard ratio.

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s