Interacción

La palabra "interacción" puede referirse a la interacción biológica, que es cuando dos exposiciones, como el gas radón y las toxinas de los cigarrillos, actúan conjuntamente para influir en un resultado, como el cáncer de pulm Pero la palabra "interacción" también puede referirse a la interacción estadística, también llamada modificación del efecto, que es la metodología estadística utilizada para averiguar si hay una interacción biológica.

La mayoría de las enfermedades están causadas por exposiciones múltiples que actúan conjuntamente, como nuestro ejemplo del gas radón y el consumo de cigarrillos que conducen al cáncer de pulmón.

El radón es un gas radiactivo que se desprende de la descomposición de elementos como el uranio y el radio de las rocas y el suelo.

Puede encontrarse en las partículas de polvo del aire, por lo que la mayoría de las personas respiran una concentración baja de radón cada d El radón provoca mutaciones en el ADN, y las personas que lo respiran en concentraciones elevadas tienen un mayor riesgo de padecer cáncer de pulmó Del mismo modo, las personas que fuman cigarrillos tienen un mayor riesgo de padecer cáncer de pulmón debido a que el tabaco contiene diversas toxinas que también mutan el ADN Además, el humo del cigarrillo daña los cilios pulmonares.

Son las pequeñas estructuras en forma de pelo que normalmente eliminan cosas como la mucosidad, las partículas de polvo y los productos químicos Los cilios dañados son un gran problema para las personas expuestas a altas concentraciones de radón porque los pulmones no pueden deshacerse del polvo que contiene radón Este es un ejemplo de interacción biológica, ya que aunque el radón y el tabaquismo pueden causar cáncer de pulmón por separado, cuando actúan juntos se amplifica el riesg Con la interacción estadística se puede averiguar cuánto aumenta el riesgo en las personas que están expuestas a ambos factores en comparación con las que están expuestas a uno u otr La interacción estadística puede evaluarse comparando el efecto de una exposición sobre el resultado en cada estrato o grado de la otra exposición Por ejemplo, se podría averiguar cómo afecta el tabaquismo al riesgo de cáncer de pulmón en personas expuestas a concentraciones altas de radón y en personas expuestas a concentraciones bajas de radón.

Para ello, se podría empezar por observar el efecto bruto o no estratificado, de modo que se reclutarían 100 personas que fuman y 100 que no fuman, y se compararía la proporción de personas de cada grupo que desarrollan cáncer de pulmón en los 10 años siguientes.

Supongamos que se encuentra un riesgo relativo global, o efecto bruto, de 7,5, es decir, que las personas que fuman tienen 7,5 veces más riesgo de desarrollar cáncer de pulmón, en comparación con las personas que no fuman.

Después de encontrar el efecto bruto, se quiere ver si el riesgo de cáncer de pulmón cambia para cada grado de exposición al radón.

Supongamos que, en general, hay 140 personas en el estudio que estuvieron expuestas a concentraciones bajas de radón y 60 personas que estuvieron expuestas a concentraciones altas de radón.

De las 140 personas del grupo de radón bajo, 60 fumaban y 80 no fumaban. De los 60 fumadores, 40 (67%) desarrollaron cáncer de pulmón, y de los 80 no fumadores, 35 (44%) desarrollaron cáncer de pulmón Esto da un riesgo relativo de 1,5 en el grupo de radón bajo, que es inferior al riesgo relativo bruto de 7,5.

Por otro lado, de las 60 personas del grupo de radón alto, 40 fumaban y 20 no fumaban De los 40 fumadores, 35 (88%) desarrollaron cáncer de pulmón, y de los 20 no fumadores, 5 (25%) desarrollaron cáncer de pulmón Esto da un riesgo relativo de 3,5 en el grupo de radón alto, que es menor que el riesgo relativo bruto, pero mayor que el riesgo relativo en el grupo de radón bajo.

Este resultado se llama heterogeneidad de efectos, porque cada estrato tiene un riesgo diferente. Un error habitual es no saber diferenciar entre confusión e interacción.

En la confusión, una tercera variable se asocia tanto con el resultado como con la exposición, mientras que en la interacción una tercera variable se asocia con el resultado pero no con la exposición.

Por ejemplo, digamos que el tabaquismo es la exposición, el cáncer de pulmón es el resultado y la exposición al radón es la tercera variabl En este caso, existe una asociación entre el radón y un mayor riesgo de cáncer de pulmón, pero las personas expuestas a concentraciones altas de radón no son más propensas a ser fumadoras, por lo que no se asocia a la exposición En cambio, la exposición al polvo de carbón sería un factor de confusión porque, igual que el radón, se asocia con un mayor riesgo de cáncer de pulmón.

Además, la exposición al polvo de carbón también se asocia con el tabaquismo, ya que los mineros del carbón suelen fumar más cigarrillos que las personas de otras profesiones.

La interacción estadística puede utilizarse para averiguar si el efecto conjunto o combinado de las dos exposiciones es diferente de lo que esperado según sus efectos independientes.

En otras palabras, si el efecto de una exposición se suma al efecto de la otra o se multiplica por él, ¿el efecto conjunto coincidirá con lo que se considera que debería ser?

El efecto conjunto esperado de dos exposiciones se puede calcular de dos maneras. En primer lugar, se puede calcular en una escala multiplicativa o aditiva.

Con la escala multiplicativa se puede obtener el efecto conjunto esperado multiplicando el efecto observado de una exposición por el efecto observado de la otra exposició Por ejemplo, si se quiere averiguar si hay una interacción multiplicativa entre el tabaquismo y la exposición al radón, y se observan cuatro grupos de 100 personas cada uno.

Personas que no tienen ninguna de las dos exposiciones, personas que fuman pero no están expuestas al radón, personas que no fuman pero están expuestas al radón y personas que tienen ambas exposiciones, que es el efecto conjunto observado.

Para cada grupo, se calcula el riesgo absoluto de cáncer de pulmón dividiendo el número de personas que contrajeron cáncer de pulmón en ese grupo entre el número total de personas del grupo.

Supongamos que el riesgo absoluto observado de cáncer de pulmón es de 3 para el primer grupo, 15 para el segundo, 9 para el tercero y 60 para el cuarto.

El riesgo absoluto de cáncer de pulmón de 3 en el primer grupo es el riesgo de referencia, ya que las personas que no están expuestas ni al tabaco ni al radón siguen teniendo riesgo de cáncer de pulmón.

Después se calcula el riesgo relativo de cada grupo dividiendo cada uno de ellos entre el riesgo de referencia. Así, el riesgo relativo de las personas que solo fuman es 15 dividido entre 3 o 5, el riesgo relativo de las personas que solo están expuestas al radón es 9 entre 3 o 3 y el riesgo relativo de las personas que fuman y están expuestas al radón es 60 dividido entre 3 o 20.

Ahora se multiplica el riesgo relativo de los dos grupos de exposición (5 por 3) para obtener el efecto conjunto esperado de 15.

En otras palabras, se espera que las personas que fuman y están expuestas al radón tengan un riesgo 15 veces mayor de padecer cáncer de pulmón en comparación con las personas que no fuman y no están expuestas al radón.

Pero el riesgo relativo observado en este grupo fue de 20, que es mayor que el riesgo relativo esperado de 15, por lo que hay pruebas de interacción.

En concreto, puesto que el efecto observado es mayor que el efecto esperado, se denomina interacción sinérgica, e implica que las dos variables actúan conjuntamente para aumentar el riesg Por otro lado, si el efecto observado es menor que el efecto esperado, se denomina antagónico, lo que implica que las dos variables trabajan juntas para disminuir el riesgo; y si el efecto observado es igual al efecto esperado, entonces no hay in teracción.

También se puede calcular el efecto conjunto esperado en la escala aditiva sumando el efecto observado de un grupo de exposición al efecto observado del otro grupo de exposición.

En esta ocasión se utiliza el riesgo atribuible, o sea, el exceso de riesgo asociado a una determinada exposición. El riesgo atribuible se calcula tomando el riesgo absoluto en un grupo de exposición y restando la cantidad del riesgo de referenci Así, el riesgo atribuible de las personas que solo fuman es de 15 menos 3 o 12, el riesgo atribuible de las personas que solo están expuestas al radón es de 9 menos 3 o 6 y el riesgo atribuible de las personas que fuman y están expuestas al radón es de 60 menos 3 o 57.

Ahora se suma el riesgo atribuible de cada uno de los dos grupos de exposición (12 más 6) para obtener el efecto conjunto esperado de 18.

En otras palabras, se espera que las personas que fuman y están expuestas al radón tengan 18 casos más de cáncer de pulmón en comparación con las personas que no fuman y no están expuestas al radón.

Pero el riesgo atribuible observado en este grupo fue de 57, que es mayor que el riesgo atribuible esperado de 18, por lo que, una vez más, eso significa que se trata de una interacción sinérgica.

La mayoría de los modelos estadísticos, como la regresión lineal y la regresión logística, están diseñados para evaluar únicamente la interacción multiplicativa, por lo que esta es la que se suele evaluar Es especialmente problemático en situaciones en las que hay una interacción multiplicativa antagónica y una interacción aditiva sinérgica.

Esto podría ocurrir porque el umbral de la interacción sinérgica multiplicativa suele ser mayor que el umbral de la interacción sinérgica aditiva, simplemente porque la multiplicación da lugar a números más grandes que la suma.

Por ejemplo, si el riesgo absoluto observado para las personas expuestas a A es de 5, y a B es de 6, el umbral para la interacción multiplicativa sinérgica es de 30 y el umbral para la interacción aditiva sinérgica es solo de 11.

Si el riesgo absoluto observado para las personas expuestas a A y B está entre 12 y 29, hay una interacción multiplicativa antagónica y una interacción aditiva sinérgica ##Resumen Como breve resumen...

La interacción puede referirse a la interacción biológica, el mecanismo por el que dos exposiciones influyen en un resultado, o a la interacción estadística, la forma estadística de probar la interacción biológica.

La interacción estadística puede probarse examinando la heterogeneidad del efecto de la exposición sobre el resultado en cada estrato, o examinando cómo los efectos conjuntos observados de dos exposiciones se comparan con los efectos conjuntos esperados de las dos exposiciones en una escala aditiva o multiplicativa