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Bases de la epidemiología Flashcards

(58 cards)

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1
Q

¿Qué es la normalidad?

A

Distribución de probabilidad determinada que es simétrica alrededor de una media, que coincide con la mediana y que es la condición más frecuente o usual en una población con una variable específica

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Q

Tipos de normalidad

A
  • univariada
  • multivariada
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Q

Este tipo de normalidad tiene enfoque de frecuencia

A

univariada

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Q

La normalidad multivariada tiene enfoque…

A

correlacionado

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Q

Esta normalidad comprende valores de una sola variable de la población, delimitado en intervalos

A

univariada

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6
Q

Temperatura, peso, ventilaciones por minuto son ejemplos de una normalidad (univaria/multivariada)

A

univariada

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7
Q

Para que tipo de normalidad se usa la campana de Gauss

A

univariada

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8
Q
A
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8
Q
A
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9
Q
A
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10
Q

¿Para qué se usa la distribución de Gauss?

A

establecer límites que abarquen la mayoría de los casos esperados en una población de referencia

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10
Q

¿Qué indican valores externos o inusuales en la campana de Gauss?

A

condiciones que sugieren inadaptación al entorno o respuestas extremas a estímulos nocivos

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10
Q

Características principales de la campana de Gauss

A
  1. Forma de la campana
  2. Media, mediana y moda igual
  3. Desviación estándar
  4. Regla empírica (68-95-99.7)
  5. Parámetros
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11
Q

¿Cómo debe de ser la campana de Gauss y qué se encuentra en el valor central?

A

simétrica, media

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12
Q

¿Qué indican los valores más alejado de la campana de Gauss?

A

la probabilidad de observar valores más alejados a la media

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13
Q

¿Dónde se ubican la media, moda y mediana en la campana de Gauss y como son estos datos?

A

en el centro, son iguales

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14
Q

¿Qué indica una desviación estándar mayor en la campana de Gauss?

A

mayor dispersión de los datos

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15
Q

la media +1 y -1 * desviación estándar indica (%) de los casos

A

68.3%

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16
Q

la media +2 y -2 * desviación estándar indica (%) de los casos

A

95.5%

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17
Q

la media +3 y -3 * desviación estándar indica (%) de los casos

A

99.7%

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18
Q

¿Qué parámetros se utilizan en la distribución normal?

A

media y desviación estándar

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19
Q

¿Qué es la normalidad multivariada?

A

extensión del concepto de normalidad a situaciones en las que se trabaja con múltiples variables aleatorias simultáneamente

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20
Q

¿Qué son los vectores aleatorios y en que normalidad se utilizan?

A

vector formado por más de una variabale aleatoria escalar, multivariada

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21
Q

Características de normalidad multivariada

Study These Flashcards
A
  • vectores aleatorios
  • matriz de covarianza
  • función de densidad de probabilidad multivariada
  • teorema del límite central multivariado
22
¿Qué representan los vectores aleatorios?
observaciones simultáneas
23
¿Qué describe la matriz covarianza?
variabilidad y las relaciones entre todas las variables a juego
24
¿Qué mide la matriz covarianza?
tendencia de dos variables a cambiar juntas, captura las relaciones para todas las combinaciones de variables
25
¿Qué describe la función de densidad de probabilidad multivariada?
describe la probabilidad conjunta de observar un conjunto específico de valores en todas las variables
26
¿Qué es el teorema del límite central multivariado?
la suma de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas tiene a una distribución normal multivariada a medida que el tamaño de la muestra aumenta
27
En el enfoque multivariado la normalidad se relaciona con ...
presencia o ausencia de asociaciones entre variables
28
¿Qué representa lo anormal en la normalidad multivariada?
presencia de comportamientos interrelacionados que indican la presencia de un proceso que facilita el inicio de una enfermedad
29
¿Qué representa lo normal en la normalidad multivariada?
La respuesta del organismo a enfermedades conocidas a tratamientos que mejoren la salud o la prevención de enfermedades
30
¿Qué es causa?
acontecimiento que juega un papel esencial en producir un efecto
31
¿Qué es causalidad?
estudio de la relación etiológica entre una exposición y aparición de un efecto
32
Efectos de causa (4)
- morbilidad: proporción de personas enfermas en un tiempo, lugar y población específico - defunción: muertes - curación: mejorías después de una enfermedad - profilaxis: tratamientos preventivos
33
Tipos de causas
- suficiente - necesaria - factor de riesgo
34
¿Qué es la causa suficiente?
factores que garantizan la ocurrencia de un efecto
35
Una causa suficiente no tiene que ser la única causa de un evento y puede haber múltiples causas suficientes (verdadero/falso)
verdadero
36
¿Qué es la causa necesaria?
factor que debe de estar presente para que ocurra un evento o una enfermedad, pero su presencia no garantiza que el evento ocurra, puede haber múltiples causas necesarias en un mismo evento
37
Factor de riesgo
característica que se asocia estadísticamente con un aumento en la probabilidad de desarrollar una enfermedad, no son causas pero esta relacionado con un mayor riesgo
38
El virus es un ejemplo de... (tipo de causa)
causa suficiente, la presencia del virus es suficiente para causar la enfermedad
39
El bacilo Mycobacterium tuberculosis para la aparición de tuberculosis pulmonar es un ejemplo de... (tipo de causa)
causa necesaria, la presencia de la bacteria no es necesaria por si sola para la aparición de tuberculosis
40
El tabaquismo no es un factor de riesgo (verdadero/falso)
falso
41
Tipos de asociación causa/efecto
- relación o asociación causal directa - relación o asociación causal indirecta - necesaria y no suficiente - no necesaria y suficiente - no necesaria y no suficiente - relación o asociación no causal
42
Relación o asociación causal directa
El factor ejerce su efecto en asuencia de otros factores o variables intermediarias - relacion necesaria y suficiente - factor ---> enfermedad
43
Relación o asociación causal indirecta
El factor ejerce su efecto vía factores o variables intermediarias - Factor --> Paso 1 --> Paso 2 --> Paso 3 --> Enfermedad
44
Relación necesaria y no suficiente
Cada factor es necesario, pero no es suficiente para la enfermedad - Factor A --> Factor B --> Factor C --> Enfermedad
45
Relación no necesaria y suficiente
El factor puede producir la enfermedad, pero también otros factores pueden actuar solos - Factor A o Factor B o Factor c --> Enfermedad
46
Relación no necesaria y no suficiente
Ningún factor por si solo es necesario ni suficiente - Factor A + Factor B o Factor C + Factor D - Enfermedad
47
Relación o asociación no causal
Relación entre dos variables es significativa pero no hay relación causal - Relación temporal incorrecta - Otro factor es responsable de la causa y efecto
48
¿Cuáles son factores de causa y causalidad?
- factores biológicos - factores psicológicos - factores relacionados con el medio ambiente social y cultural - factores económicos - ámbito laboral - factores políticos - factores relacionados con el medio ambiente físico - servicios de salud
49
¿Para qué sirven los modelos de causa y causalidad y cuáles se usan?
Representan la relación entre causa y causalidad - modelo de Koch-Henle - modelo de Bradford-Hill - postulados de Evans
50
Año del modelo de Koch-Henle
1887
51
Uso del modelo de Koch-Henle
Estudio de enfermedades infecto-contagiosas. Se basa en la influencia de un microorganismo
52
El micoorganismo en el postulado de Koch-Henle debe:
1. encontrarse siempre en los casos de la enfermedad 2. poder ser aislado en cultivo (demostrar que no se puede encontrar en otras enfermedades) 3. explicar las manifestaciones de la enfermedad 4. producir la enfermedad en un animal de experimentación
53
Características del modelo de Bradford-Hill
1. fuerza de asociación: relación entre la causa y el efecto, asociación causal alta cuando el factor de riesgo esta asociado a un riesgo relativo 2. consistencia: la asociación de causa y efecto se demuestra siempre 3. especificidad: una causa origina un efecto particular 4. temporalidad: largo periodo de latencia entre exposición y efecto en la salud 5. gradiente biológico (relación dosis-respuesta): la frecuencia de la enfermedad aumenta con el nivel de exposición 6. plausibilidad biológica: explicación lógica de porque afecta la salud 7. coherencia: entendimineto de los hallazgos de asociación causal con la historia natural de la enfermedad 8. evidencia experimental 9. analogía: si un factor de riesgo produce una enfermedad, otro similar lo producirá
54
¿Qué significa que un riesgo relativo pase de un valor de 2?
una fuerte asociación
55
¿Cuáles son los 10 postulados de Evans?
1. proporción de individuos enfermos debe ser mayor entre los que estuvieron expuestos a la causa 2. la exposición debe ser más frecuente entre los que padecen la enfermedad que en los que no la padecen 3. los casos nuevos deben ser mayores en las personas expuestas a la causa que en los que no fueron expuestos 4. la enfermedad se debe mostrar después de la exposición a la causa con un periodo de incubación, se demuestra por una curva en forma de campana 5. después de la exposición de debe aparecer un abanico de respuestas en el hospedador (leves a graves) 6. si se modifica la respuesta del huésped, se debe disminuir la enfermedad (vacunas) 7. la enfermedad se presenta con más frecuencia a los que se exponen a la causa que a los que no 8. si se modifica la causa la producción de la enferemdad va a disminuir 9. si se previene la respuesta del huésped se debe de reducir la enfermedad aunque haya exposición 10. todas las relaciones y asociaciones deberían de ser biológica y epidemiológicamente verosímil

EPIDEMIO (12 decks)

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