Per gli studi di coorte con un follow-up individuale continuo e periodico, possiamo determinare il “tempo a rischio”, che ci permette di calcolare e confrontare i tassi di incidenza.
Possiamo riassumere i risultati con un’altra tabella di contingenza con la forma generale mostrata nella tabella seguente. Di nuovo, “a”, “b”, “c” e “d” rappresentano il numero di soggetti in ogni categoria, e P-Ye e P-Yu rappresentano gli anni-persona totali di tempo di osservazione senza malattia nei soggetti esposti e non esposti, rispettivamente.
| Malato | Non malato | Persona-tempo | |
|---|---|---|---|
| Esposto | a | b | P-Ye |
| Esposti | c | d | P-Yu |
Tasso di incidenza nel gruppo esposto: IRe = a/ P-Ye
Tasso di incidenza nel gruppo non esposto: IRu = c/ P-Yu
Considerate il seguente esempio tratto dal Nurses’ Health Study che ha studiato una grande coorte di infermiere per molti anni. La tabella di contingenza che segue riassume i dati di uno studio che esamina l’associazione tra l’indice di massa corporea (BMI) e lo sviluppo di un infarto miocardico non fatale. Nessun dato è mostrato per i soggetti che non hanno avuto un infarto del miocardio, perché per ogni gruppo di esposizione abbiamo solo bisogno del numero che ha avuto un infarto e il totale degli anni-persona di osservazione senza malattia.
|
BMI |
MI |
No MI |
Persona-Anni |
|---|---|---|---|
|
>30 |
85 |
– |
99,573 |
|
25-29.9 |
67 |
– |
148,541 |
|
20-24.9 |
113 |
– |
349,960 |
|
<20 |
41 |
– |
177,356 |
Questi dati possono essere utilizzati per calcolare i tassi di incidenza per 100.000 anni-persona, il rapporto del tasso di incidenza e la differenza del tasso di incidenza per 100.000 anni-persona come mostrato nella tabella seguente.
|
BMI |
IR per 100.000 P-Y |
IR Ratio |
IR Difference per 100.000 persone-anno. |
|---|---|---|---|
|
>30 |
85.4 |
3.7 |
62.3 |
|
25-29.9 |
45.1 |
2.0 |
22.0 |
|
20-24.9 |
32 |
1.5 |
12.9 |
|
<20 |
23.1 |
– |
– |
Vedi se puoi replicare questi calcoli dalla tabella di contingenza sopra.
Se confrontiamo il tasso di incidenza nelle donne più pesanti a quelle più magre:
Rapporto di incidenza = IRR = (85,4/100.000 PY) / (23,1/100.000 PY) = 85,4/23,1 = 3,7
Interpretazione: Le donne con BMI > 30 avevano 3,7 volte il tasso di avere un infarto miocardico non fatale rispetto alle donne con BMI < 20 durante il periodo di studio.
E
Differenza del tasso di incidenza = IRD = 85,4/100.000-23,1/100.000 = 62/100.000 PY
Interpretazione: Tra le donne più pesanti c’erano 62 casi in eccesso di MI non fatale per 100.000 anni-persona di follow-up che potrebbero essere attribuiti al loro eccesso di peso durante questo periodo di studio.
Questo suggerisce, per esempio, che se seguissimo altre 50.000 donne con BMI > 30 per 2 anni potremmo aspettarci 62 infarti miocardici non fatali in eccesso dovuti al loro peso (poiché 50.000 persone con follow-up completo per 2 anni fornirebbero 100.000 anni-persona di follow-up). Oppure si potrebbero prevenire 62 infarti miocardici non fatali convincendoli a ridurre il loro peso.
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