Estimación de la Razón de Prevalencia con distintos modelos de Regresión: Ejemplo de un estudio internacional en investigación de las adicciones

Albert Espelt, Marc Marí-Dell'Olmo, Eva Penelo, Marina Bosque-Prous

Resumen


Objetivo: Examinar las diferencias entre la Razón de Prevalencia (RP) y la Odds Ratio (OR) en un estudio transversal y proporcionar herramientas para calcular la RP usando dos paquetes estadísticos ampliamente utilizados en la investigación de adicciones (STATA y R). Métodos: Se utilizaron los datos de un estudio transversal de 41.263 participantes de 16 países de Europa que participaron en la Encuesta sobre Salud y Envejecimiento en Europa (SHARE). La variable dependiente, consumo de riesgo de alcohol, se calculó a partir del Alcohol Use Disorders Identification Test – Consumption (AUDIT-C). Como principal variable independiente se utilizó el género. Otras variables fueron la edad, el nivel de estudios y el país de residencia. Las RP de consumo de riesgo de alcohol entre hombres y mujeres se estimaron a partir del método de Mantel Haenzel, de modelos de regresión log-binomial y de modelos de regresión de Poisson con varianza robusta. Estas estimaciones fueron comparadas con las OR obtenidas a partir de modelos de regresión logística. Resultados: La prevalencia de consumidores de riesgo de alcohol varía según país. En general los hombres tienen un mayor consumo de riesgo que las mujeres [RP=1.43 (1.38-1.47)]. La RP estimada no varía, independientemente del método o paquete estadístico utilizado. Sin embargo, dependiendo de la prevalencia del consumo de riesgo del país, la OR entre los consumidores de riesgo y el género sobrestima la RP. Conclusiones: En estudios transversales en los que se comparan distintos países con diferente prevalencia de una determinada enfermedad o condición es recomendable utilizar la RP en lugar de la OR.


Palabras clave


Regresión de Poisson; Regresión Log-binomial; Razón de Prevalencia; Odds Ratio; Estudios transversales.

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Referencias


Barlés-Arizón, J.J., Escario, J.J., y Sánchez-Ventura, J. G. (2014) Predictors of driving under the influence of alcohol among Spanish adolescents. Adicciones, 26, 96-105.

Barros, A. J. D., y Hirakata, V. N. (2003). Alternatives for logistic regression in cross-sectional studies: an empirical comparison of models that directly estimate the prevalence ratio. BMC Medical Research Methodology, 3, 21. doi:10.1186/1471-2288-3-21.

Börsch-Supan, A., Brandt, M., Hunkler, C., Kneip, T., Korbmacher, J., Malter, F.,... Zuber., S. (2013). Data Resource Profile: The Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE). International Journal of Epidemiology, 42, 992–1001. doi: 10.1093/ije/dyt088

Bosque-Prous, M., Espelt, A., Guitart, A. M., Bartroli, M., Villalbí, J. R., y Brugal, M. T. (2014). Association between stricter alcohol advertising regulations and lower hazardous drinking across European countries. Addiction, 109, 1634–1643. doi:10.1111/add.12562.

Brotman, D. J. (2006). Mediators of the association between mortality risk and socioeconomic status. JAMA: The Journal of the American Medical Association, 296, 763–764; author reply 764. doi: 10.1001/jama.296.7.763-b.

Coutinho, L. M. S., Scazufca, M., y Menezes, P. R. (2008). Methods for estimating prevalence ratios in cross-sectional studies. Revista de Saúde Pública, 42, 992–998.

Cummings, P. (2009). Methods for estimating adjusted risk ratios. Stata Journal, 9, 175–196.

Deddens, J. A., y Petersen, M. R. (2008). Approaches for estimating prevalence ratios. Occupational and Environmental Medicine, 65, 501–506. doi: 10.1136/oem.2007.034777.

Espelt, A., Borrell, C., Palència, L., Goday, A., Spadea, T., Gnavi, R.,... Kunst, AE. (2013). Socioeconomic inequalities in the incidence and prevalence of type 2 diabetes mellitus in Europe. Gaceta Sanitaria, 27, 494–501. doi: 10.1016/j.gaceta.2013.03.002.

Font-Ribera, L., Garcia-Continente, X., Pérez, A., Torres, R., Sala, N., Espelt, A., y Nebot, M. (2013). Driving under the influence of alcohol or drugs among adolescents: The role of urban and rural environments. Accident Analysis & Prevention, 60, 1–4. doi:10.1016/j.aap.2013.07.031.

Gual, A., Segura, L., Contel, M., Heather, N., y Colom, J. (2002). Audit-3 and audit-4: effectiveness of two short forms of the alcohol use disorders identification test. Alcohol Alcohol, 37, 591–596. doi: 10.1093/alcalc/37.6.591.

Jamieson, L. M., Gunthorpe, W., Cairney, S. J., Sayers, S. M., Roberts-Thomson, K. F., y Slade, G. D. (2010). Substance use and periodontal disease among Australian Aboriginal young adults. Addiction, 105, 719–726. doi: 10.1111/j.1360-0443.2009.02851.x.

McNutt, L. A., Wu, C., Xue, X., y Hafner, J. P. (2003). Estimating the Relative Risk in Cohort Studies and Clinical Trials of Common Outcomes. American Journal of Epidemiology, 157, 940–943. doi: 10.1093/aje/kwg074

Meneses-Gaya, C., Zuardi, A. W., Loureiro, S. R., Hallak, J. E. C., Trzesniak, C., de Azevedo Marques, J. M.,... Crippa, JA. (2010). Is the full version of the AUDIT really necessary? Study of the validity and internal construct of its abbreviated versions. Alcoholism, Clinical and Experimental Research, 34, 1417–1424. doi: 10.1111/j.1530-0277.2010.01225.x.

Palencia, L., Espelt, A., Rodriguez-Sanz, M., Puigpinos, R., Pons-Vigues, M., Pasarin, M. I.,... Borrell, C. (2010). Socio-economic inequalities in breast and cervical cancer screening practices in Europe: influence of the type of screening program. Internal Journal of Epidemioogyl, 39, 757–765. doi: 10.1093/ije/dyq003.

Sarasa-Renedo, A., Espelt, A., Folch, C., Vecino, C., Majó, X., Castellano, Y.,... Brugal, MT. (2014). Overdose prevention in injecting opioid users: the role of substance abuse treatment and training programs. Gaceta Sanitaria, 28, 146–54. doi:10.1016/j.gaceta.2013.10.012.

Schiaffino, A., Rodriguez, M., Pasarin, M. I., Regidor, E., Borrell, C. y Fernandez, E. (2003). [Odds ratio or prevalence ratio? Their use in cross-sectional studies]. Gaceta.Sanitaria, 17, 70–74.

Shishehbor, M. H., Litaker, D., and Lauer, M. S. (2006). Mediators of the association between mortality risk and socioeconomic status - Reply. JAMA: The Journal of the American Medical Association, 296, 764–764. doi: 10.1001/jama.296.7.764-a

Szklo, M., & Nieto, J. (2012). Epidemiology: Beyond the Basics (3 edition.). Burlington, Mass: Jones & Bartlett Learning.

Thompson, M. L., Myers, J. E. y Kriebel, D. (1998). Prevalence odds ratio or prevalence ratio in the analysis of cross sectional data: what is to be done? Occupational and Environmental Medicine, 55, 272–277.




DOI: https://doi.org/10.20882/adicciones.823

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