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Interacción, sinergia y antagonismo en estudios prospectivos en Epidemiología / Interaction, synergy and antagonism in prospective Epidemiological studies
Orellana, Juan J.; Kaufman, Jay S.; Pino, Paulina.
  • Orellana, Juan J.; universidad de la frontera. Facultad de Medicina. Departamento de Salud Pública. Temuco. CL
  • Kaufman, Jay S.; universidad de la frontera. Facultad de Medicina. Departamento de Salud Pública. Temuco. CL
  • Pino, Paulina; universidad de la frontera. Facultad de Medicina. Departamento de Salud Pública. Temuco. CL
Rev. peru. med. exp. salud publica ; 30(4): 687-690, oct.-dic. 2013. ilus, graf
Article in Spanish | LILACS, LIPECS | ID: lil-698132
RESUMEN
En Salud Pública existe una creciente conciencia sobre las ventajas de las escalas aditivas para una mejor comprensión del impacto de los factores involucrados en un evento de salud. Es necesario siempre recordar que el concepto de interacción estadística es escala dependiente. En la relación causal entre una respuesta y la presencia de dos o más factores de exposición los conceptos de interacción, sinergia y antagonismo cobran protagonismo. El objetivo de este documento es mostrar una aplicación de los conceptos interacción, sinergia y antagonismo en estudios prospectivos con una mirada de la salud pública. Se presentan tres situaciones que ilustran dichos conceptos. Se utiliza Stata 12 para el ajuste de modelos (log-binomial y Poisson) y estimación de parámetros. Se aportan anexos con conceptos y comandos de Stata usados en los procesos de simulación y estimación de parámetros.
ABSTRACT
In public health there is a growing appreciation for the advantage of the additive scale to better understand the impacts of factors involved in a health event. It is necessary to always remember that the concept of statistical interaction is scale dependent. In the causal relationship between a response and the presence of two or more factors, the concepts interaction, synergy and antagonism are the key ideas. The aim of this note is to show an application of the concepts interaction, synergy and antagonism in prospective studies from a public health perspective. We present three scenarios that illustrate analyses of interaction, independence, synergy and antagonism. Stata 12 software was used for fitting models (log-binomial model and Poisson) and estimating parameters. Appendixes are provided with concepts and Stata commands used in the processes of simulation and parameter estimation.
Subject(s)


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Epidemiologic Studies / Prospective Studies Type of study: Observational study / Prognostic study / Screening study Language: Spanish Journal: Rev. peru. med. exp. salud publica Year: 2013 Type: Article Institution/Affiliation country: universidad de la frontera/CL

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