Evaluación y corrección del sesgo para la fracción atribuible a la población de Levin en presencia de confusión

En 1953, Morton Levin introdujo un enfoque simple para estimar las fracciones atribuibles a la población (PAF) que depende únicamente de la prevalencia de factores de riesgo y el riesgo relativo. Esta fórmula y sus extensiones aún se utilizan ampliamente hoy en día, particularmente para estimar PAF en poblaciones donde los datos individuales no están disponibles. Desafortunadamente, se sabe que el enfoque de Levin es asintóticamente sesgado para la PAF cuando la relación entre el factor de riesgo y la enfermedad está confundida, incluso si se utilizan riesgos relativos que están correctamente ajustados para la confusión en el estimador. Aquí describimos una reexpresión simple del estimando de Miettinen que depende del riesgo relativo causal, el riesgo relativo no ajustado y la prevalencia del factor de riesgo poblacional. Si bien esta reexpresión no es nueva, ha sido subestimada en la literatura, y el estimador asociado puede ser útil para estimar PAF en poblaciones cuando los datos individuales no están disponibles, siempre que los riesgos relativos ajustados y no ajustados estimados puedan ser transportados a la población de interés. Utilizando el estimado re-expresado, desarrollamos fórmulas analíticas novedosas para el sesgo asintótico relativo y absoluto en la fórmula de Levin, solidificando trabajos anteriores de Darrow y Steenland que utilizaron simulaciones para investigar este sesgo. Extendemos todos los resultados a configuraciones con factores de riesgo de valor no binario y exposiciones continuas y discutimos la utilidad de estos resultados en la estimación de PAF en la práctica.