Epidemiología Primer Examen Flashcards
(173 cards)
1
Q
Primero en utilizar el termino de epidemiología clínica
A
John Rodman Paul en 1983
2
Q
Epidemiología clínica (Beaglehole R, Bonita R, Kjelleström)
A
Es la aplicación de los principios y métodos de la epidemiología a la práctica de la medicina clínica
3
Q
La epidemiología clínica permite:
A
-Darle su Justo valor a la clínica y a la tecnología para diagnóstico
-Optimizar el uso de loss recursos clínicos
-Razonar lógicamente en la atención de los enfermos y a no dejarse llevar ciegamente por impresiones, estimaciones, sensaciones o emociones
-Seleccionar mejor las pruebas Dx
-Interpretarlas más correctamente
-Elegir la mejor secuencia en la estrategia diagnóstica
-Juzgar más objetivamente los resultados de sus intentos terapéuticos
-Identificar lagunas en el conocimiento
-Plantear preguntas de investigación
-Identificar las estrategias metodológicas para realizar investigación
4
Q
Campos de acción de la epidemiología clínica
A
-Anallizar críticamente la literatura médica
-Identificar las causas de los problemas de salud
-Detectar y diagnosticar enfermedades y factores de riesgo de las mismas
-Prevenir, tratar, atenuar y rehabilitar los problemas de salud
-Predecir el curso de la enfermedad
-Medir la carga de la enfermedad, la calidad de vida y el impacto de las innovaciones en los servicios de salud
-Resumir sistemáticamente la evidencia de la investigación
-Incrementar la calidad de la atención y mejorar los desenlaces
-Apoyar la toma de decisiones clínicas
5
Q
Ejemplo de aplicaciones de la epidemiología clínica
A
Identificar factores protectores y de riesgo
6
Q
Conocimiento Científico
A
Es el obtenido mediante una metodología y de acuerdo a algún método cienífico
7
Q
Ciencia
A
Conjunto de conocimientos que tenemos sobre el mundo, así como la actividad humana destinada a conseguirlos
-La ciencia no pretende ser definitiva; persigue descubrir innecesariamente problemas
8
Q
Ciencia Bunge.
A
La ciencia no pretende ser verdadera, ni por tanto, final, incorregible o cierta
9
Q
Definición de PROTOCOLO DE INVESTIGACIÓN
A
Documento en el que se describe la planeación de las diferentes etapas de la investigación
10
Q
Definición de PROYECTO DE INVESTIGACIÓN
A
-Plan escrito y detallado de un experimento científico, un ensayo clínico o una actuación médica
11
Q
Ventajas del protocolo de investigación
A
-Permite al investigador explicar el razonamiento científico
-Ordenar sus ideas en relación con el problema de estudio
-Determinar a través de la definición de los objetivos e hipótesis lo que se pretende obtener con la investigación
-Establecer el método, las técnicas y procedimientos más adecuados
-Definir las características de los sujetos en estudio y garantizar su seguridad
-Establecer los recursos necesarios y el tiempo requerido para la ejecución de cada una de las etapas
12
Q
Componentes del protocolo de investigación
A
I. Fundamentación
II. Metodología
III. Implementación
IV. Referencias bibliográficas
13
Q
FUNDAMENTACIÓN
A
-Título
-Antecedentes
-Planteamiento del problema
-Pregunta de investigación
-Justificación
-Marco teórico
-Hipótesis
-Objetivos
14
Q
METODOLOGÍA
A
-Diseño del estudio
-Población o muestra
-Características y número
-Método de selección de la muestra
-Variables y escalas
-Procedimiento de recolección de datos
-Métodos
-Fuente
-Técnica
-Instrumentos
-Formas de medir
-Organización y análisis de datos
-Recuento y presentación tabular gráfica
-Medidas de resumen (tendencia central y dispersión)
-Pruebas estadísticas
-Lineamientos éticos
-Carta de consentimiento
15
Q
IMPLEMENTACIÓN
A
-Recursos y logísticas
-Recursos humanos, metodológicos, materiales, técnicas y físicos
-Cronograma de actividades
16
Q
Punto de inicio de un investigador
A
Identificación de la pregunta que se desea contestar
17
Q
Punto de inicio de un investigador
A
Identificación de la pregunta que se desea contestar
18
Q
Pregunta de investigación
A
-Guía que permite diseñar metodológica mente el camino de la investigación
-Parte medular de la investigación
-Implica la resolución de un problema
19
Q
¿Cómo se convierte una pregunta en un problema científico?
A
Carácter creativo: Lógico, intuitivo y azaroso de la actividad científica
-Estar inmerso en el campo del conocimiento que conforman el marco en el que el problema se presenta
-Exploración, reflexión y búsqueda
20
Q
Requisitos de un problema de investigación
A
-Es recomendable presentarlo en forma de pregunta
-Señalar de manera clara cada uno de sus términos
-Ser relevante y pertinente
-Ser específico
-Su resolución debe ser factible
-Congruente con los conocimientos que la ciencia ha determinado como cercanos a la verdad
-Resolverse con base en la cuantificación de una o más variables en estudio o por la interpretación de un proceso
-Los conceptos del problema deben definirse en términos operacionales
21
Q
El título debe contestar:
A
¿Qué?, ¿A quién?, ¿Cuándo?, ¿Dónde?
22
Q
Antecedente
A
-Constituyen el marco de referencia que permite conocer el estado actual del problema
-La revisión bibliográfica permite que el investigador se actualice y profundice en el conocimiento relacionado al problema
-Permite conocer lo que otros autores han investigado
-Permite sugerir nuevas hipótesis y mejorar el diseño de las investigaciones previas
23
Q
Justiicación
A
-Razones por las que se decidió llevar a cabo la investigación
-Beneficios que se esperan
-Relevancia y trascendencia en el ámbito social, en la práctica o como aportación teórica
24
Q
HIPÓTESIS
A
-Repuesta tentativa al problema de investigación sujeta a comporbación
-Se desprende de la experiencia personal del investigador y por deducción de resultados ya conocidos
-Ayuda a identificar las variables del diseño y los métodos estadísticos necesarios para su comprobación
25
La hipótesis debe ser congruente con el planteamiento del problema en cuanto a:
-Defiición operacional de los términos que la conforman
-Sustento en conocimientos comprobados
-Armonía con los conocimientos científicos sobre el tema
-Incluir la explicación sencilla pero suficiente sobre los hechos
-Conducir de manera racional a la predicción teórica de los hechos
-Las consecuencias previstas deben ser verificables
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OBJETIVOS
-Logros directos y evalúales que se pretende alcanzar
-Deben estar directamente relacionados con las consecuencias de la hipótesis
-Selección adecuada de los verbos que describan la acción que se pretende lograr: conocer, evaluar, comparar, determinar
-Deben ser: claros, pertinentes, factibles, trascendentes, precisos, congruentes entre sí
27
METODOLOGÍA definición
Parte del proceso de investigación que permite sistematizar los métodos y técnicas necesarias para llevarla a cabo
-Descripción detallada de métodos y técnicas
28
Diseños de estudios
-Transversal
-Casos y controles
-Cuasi experimentales
-Experimentales
29
Población Objetivo o Universo
Grupo de individuos o unidades de observación a los que se extrapolarán los resultados de la investigación
30
Muestra
Subconjunto representativo de la población, que se utiliza cuando no es factible estudiar toda la población
31
Criterios de selección
-Inclusión
-Excusión
-Eliminación
32
Inclusión
Características que deben estar presentes
33
Exclusión
Características que de estar presentes no permiten su inclusión en el estudio
34
Eliminación
Características que al presentarse durante el estudio obligan a su eliminción
35
CARACTERÍSTICAS DE SELECCIÓN DE LOS SUJETOS
-Características sociodemográficas
-Características de la enfermedad o la exposición
36
Características sociodemográficas
-Edad
-Sexo
-Grupo étnico
-Escolaridad
-Nivel socioeconómico
-Profesión
37
Características de la enfermedad o exposición
-Definición de la enfermedad o exposición
-Características de la enfermedad: forma, tipo, estadio, curso clínico, etiología, complicaciones, duración, etc.
-Tratamiento actual
-Tratamientos previos
-Otras enfermedades o exposiciones
-Otros tratamientos
38
Variables
-Propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse
-Características medibles en los elementos de estudio
-Cualidades, rasgos, atributos, características o propiedades que toman diferentes valores, magnitudes o intensidades en un grupo de elementos
39
Variable dependiente
Efecto
40
Variable independiente
Causa
41
Variables cuantitativas
Se miden de acuerdo a un sistema convencional
Miden la magnitud de una propiedad
42
Variables cualitativas
Se integran por categorías según sus características, propiedades o atributos (sexo, raza, dolor, etc)
Miden la modalidad de una característica
43
Método de recolección directo
Se obtiene de fuentes primarias
Planeada por el investigador
Obtenida de los individuos involucrados
44
Método de recolección indirecto
Se obtiene de fuentes secundarias
-Expedientes clínicos
-Documentos
-Bases de datos
-Archivos clínicos
-Estudios histopatológicos, radiológicos
45
Confiabilidad
Grado en que su aplicación repetida a objetos o sujetos semejantes produce iguales resultados
46
Validez
Grado en que un instrumento mide lo que debe medir
47
Consentimiento informado
-Forma de participación en el estudio
-Alternativas de tratamiento conocidas
-Asignación aleatoria a distintos grupos
-Cegamiento
-Efecto secundarios potenciales
-Derecho a no participar
-Derecho a abandonar el estudio
-Derecho a recibir el mismo trato en caso de no participar
-Confiedencialidad
-Autorización para analizar la información obtenida
48
Gráfica de Grant
Para la programación logística de un proyecto de investigación
49
Propósito de las referencias bibliográficas
-Otorgar crédito a los autores
-Fundamentar el problema de investigación
-Permitir que los lectores conozcan las fuentes documentales, autores, tipo de revistas, año
-Referirlas adecuadamente
50
Definición de la MBE
Integración de las mejores evidencias de la investigación con nuestros conocimientos y experiencias clínicas y con los valores y circunstancias únicas de nuestos pacientes
51
Experiencia clínica
Capacidad de utilizar nuestras habilidades clínicas y experiencias del pasado
52
Circunstancia del paciente
-Situación clínica individual
-Entorno clínico que rodea al paciente
53
¿Cómo se practica la MBE?
Paso1: Convertir la necesidad de información (sobre prevención, Dx, pronóstico, terapia, causalidad, etc), es una pregunta con respuesta
Paso 2: Rastrear las mejores evidencias para contestar la pregunta
Paso 3: Evaluar de forma crítica la validez de las evidencias (proximidad a la vrd), impacto (tamaño del efecto) y aplicabilidad (utilidad en la práctica clínica)
Paso 4: Integrar la valoración crítica con muestra práctica clínica y con los datos biológicos de nuestro Px, sus valores y sus circunstancias exclusivas
Paso 5: Evaluar nuestra efectividad y eficacia para ejecutar los pasos 1-4 y buscar mejorarlos
54
Epidemiología
Estudia la frecuencia, distribución y las determinantes de los eventos de salud en la población
55
Tres variables en epidemiología
-Tiempo
-Lugar
-Persona
56
Variables cualitativas/categóricas pueden ser:
-Nominales
-Ordinales
57
Nominales pueden ser:
1.Dicotómicas
2.Policotómicas
58
Nominales Dicotómicas
Dos categorías (sano/enfermo; expuesto/no expuesto; hombre/mujer)
59
Nominales Policotómicas
Varias categorías (grupo sanguíneo, Tx, A/B/C, estado civil)
60
Cualitativas ordinales
Son aquellas, cuyo posibles valores se encuentran jerarquizados y ordenados
1.Intensidad de una enfermedad
2.Pronóstico de un Px
3.nivel de estudios
61
Cualitativas pueden ser:
-Discretas
-Continuas
62
Cuantitativas discretas
Solo pueden tomar valores numéricos. Sus valores son finitos y coinciden con números enteros
1.Número de colonias en un cultivo
2.Número de hijos
3.Número de cirugías
63
Cuantitativas continuas
Son numéricos y teóricamente pueden ser iguales a cualquier cantidad a intermedia entre dos números enteros:
-Toma valores con números decimales que tienden al infinito
64
Transformación de una variable: categorización y recodificación
Consiste en que una determinada variable que inicialmente poseía características de cuantitativa pasa a considerarse como cualitativa ordinal—**Rango de valores**
65
A que se le denominada **CODIFICACIÓN**
Al proceso de cambiar los nombres de las categorías por números
66
Estudios descriptivos
Valoran la frecuencia y la distribución de las enfermedades en las poblaciones, con relación a las variables
-Tiempo
-Lugar
-Persona
Se tienen dos aspectos claves que influyen en la calidad de un estudio epidemiológico
-Población de referencia
-Selección de variables
67
Estudios analíticos
Valoran los determinantes de los estados de salud o enfermedad comprobando o rechazando las hipótesis generadas por los estudios descriptivos con el objetivo de identificar factores de riesgo o protectores de una enfermedad
68
Estudios ecológicos (descriptivos)
Realizados en poblaciones
-Utilizar datos poblacionales para comparar la frecuencia de enfermedad entre diferentes grupos (conglomerado) durante un mismo periodo o en un mismo grupo durante periodos diferentes
-Las variables de interés pueden ser:
-edad, sexo, socioeconómicas o geográficas
69
Estudios transversales (descriptivos)
Realizados sobre individuos
-De prevalencia
-Valoran simultáneamente la exposición y la enfermedad en una población bien definida en un momento determinado
-Se selecciona una muestra de la polación y se analiza la frecuencia de un factor de riesgo y de la enfermedad
-Útiles para establecer el Dx de salud en una comunidad
-Permiten valorar determines de la salud o factores riesgo
70
Ventajas de los ecológicos
-Pueden realizarse rápidamente
-Bajo costo (se basa la inodrmación en censos, registros de mortalidad, datos de consumo de productos)
-Suelen ser el primer paso en la investigación de una posible relación entre una exposición y la enfermedad
-útiles en el estadio de enfermedades raras (análisis de toda la población)
71
Desventajas de los ecológicos
-La información obtenida solo se refiere a las poblaciones y no a los individuos
-Falacia ecológica:
Los estudios ecológicos tambo pueden controla la presencia de variables de confusión
72
Ventajas de los estudios transversales
-Son estudios fáciles de ejecutar y relativamente poco costosos
-Permiten conocer la prevalencia de enfermedades y de factores de riesgo
-Son utiles para valorar el estado de salud de una comunidad para determinar sus necesidades
73
Clasificación: Número de mediciones
Se refiere al número de mediciones de la o las variables en estudio
-Transversal: una sola medición
-Longitudinal: dos o más mediciones
74
Fuente de datos PRIMARIAS
-Diseñados ex profeso
-La información será obtenida de primera mano y diseñando estrategias de recolección de información como: cuestionarios, mediciones internacionales, pruebas de lab,etc
75
Fuentes de datos SECUNDARIAS
-se recaban datos originados con propósitos distinto a los estudios como:
-estadísticas oficiales
-Expedientes clínicos
76
¿Cuáles son los estudios descriptivos transversales?
-Estudios de prevalencia
-Series de casos transversales
-Evaluación de pruebas Dx
-Estudios de concordancia
-Estudios de asociación cruzada
-Otros estudios transversales descriptivos
77
¿Cuáles son los estudios descriptivos longitudinales?
-Estudios de incidencia
-Descripción de los efectos de una intervención no deliberada
-Descripción de la Historia natural
78
¿Cuáles son los estudios analíticos Observacionales?
-Dirección causa-efecto:estudios de cohortes:
-Prospectivos
-Retrospectivos
-Ambispectivos
-Dirección efecto-causa: estudios de casos y controles
-Estudios híbridos
79
¿Cuáles son los estudios analíticos experimentales?
-Ensayos controlados
-Ensayos clínicos en paralelo
-Ensayos clínicos cruzados
-Ensayos comunitarios
-Ensayos no controlado:
-Ensayos sin grupo control
-Ensayos con control extremo
80
En cuanto a la calidad de evidencia que estudio es el de calidad más alta
Ensayos clínicos aleatorios
81
Que estudio tiene la calidad de evidencia más bajo
Series de casos clínicos
82
Estudios epidemiológicos se clasifican en:
-Descriptivos
-Analíticos
83
Desventajas de los estudios transversales
-No permite conocer la secuencia temporal de los acontecimientos y como consecuencia no es posible determinar si la exposición precedió a la enfermedad o viceversa
-No son útiles para el estudio de enfermedades raras o de corta duración, con baja prevalencia, ya que, al seleccionar la muestra, el número de casos puede ser pequeño que imposibilite su análisis
84
¿Que estudios son retrospectivos?
-Casos y controles de casos prevalentes
-Estudios de cohorte histórico
La enfermedad o evento estudiado, ocurre antes del inicio del estudio
85
¿Qué estudios son prospectivos?
-Estudios de cohortes
-Ensayos clínicos
-Estudios comunitarios
La enfermedad o evento estudiado, ocurre después del inicio del estudio
86
Retrospectivos son
Efecto-Causa
87
Prospectivos son
Causa-efecto
88
Casos y controles
-Cuantifica la tasa de expuestos entre los casos y los controles y las compara
-A partir del efecto (enfermedad o fenómeno), busca las posibles causas o factores asociaos y estima el riesgo a partir de razzón de productos cruzados
89
Ventajas de los casos y controles
-Es útil en enfermedades donde el efecto se presenta mucho tiempo después de haber ocurrido la exposición
-Es útil para enfermedades poco frecuentes o de causas múltiples
-Ofrecen una aproximación a la relación causa-efecto, pero debe considerarse preliminares en la búsqueda de asociación
-No permiten establecer la temporalidad entre causa-efecto
-Es necesario definir estrategias para evitar sesgos en la obtención de datos y en la forma de elegir las unidades de estudio
90
Estudio de Cohortes
De los estudios observacionales que ofrecen los datos más confiables para la relación causa-efecto
-Cohorte prospectivo: el efecto no ha ocurrido
-Debe evidenciarse que la enfermedad no ha ocurrido
-Debe asegurarse que todos los individuos podrás estudiarse durante el tiempo necesario para evaluar la incidencia de la enfermedad
-Es posible medir la relación temporal entre exposición y efecto
-Es útil para enfermedades en que la exposición poco común
-Pueden evaluarse varios efectos relacionados con un mismo factor de riesgo
-En seguimientos largos puede haber pérdida de sujetos
-Se recomienda muestras grandes
-Son costosos
-Son prolongados
-No es recomendable en enfermedades poco frecuentes
91
Desventajas de los estudios de cohortes
-Son poco útiles en enfermedades poco frecuentes
-Pueden ser muy costosos y tardados
-La validez de los resultados pueden afectarse por pérdida en el seguimiento
92
Concepto de medición
-Es la calificación o cuatificación de una variable
-Es la asignación de númeroso valores a las observaciones, de modo que estos sean susceptibles de análisis de acuerdo con ciertas reglas
93
Características fundamentales que deben tener toda medición
-Validez
-Confibilidad
94
Validez
Grado en el que una medición o estudio alcanza una conclusión correcta. Medir lo se que se require medir
95
Validez interna
Grado en el que los resultados de una investigación refleja con precisión la situación verdadera de la población en estudio
96
Validez externa
Grado en el que es posible aplicar los resultados de un estudio a otras poblaciones. Generalización.
97
A que se le denomina CONCORDANCIA, REPETIBILIDAD, PRECISIÓN, REPRODUCIBILIDAD, CONFIABILIDAD o CONSISTENCIA
Al atributo que permite obtener igual medición, respuesta o interpretación cuando el mismo fenómeno es evaluado en condiciones similares por un segundo observador, o por la misma persona.
98
A través de que se estima la magnitud del error de muestreo
A través del valor del error estándar
99
La principal manera de aumentar la precisión de una estimación es
Con un mayor tamaño muestral
100
Procedimientos de recolección (medición) de información:
-Métodos
-Censos
-Encuestas
-Sistemas de registro
-Técnicas
-Entrevista
-Cuestionarios o formularios
-Observación
-Mediciones instrumentadas
(Pesó, talla, TA, temperatura, condiciones bioquímicas, imagenología)
101
Fuentes potenciales de variabilidad en las mediciones
-Características del individuo
-Características de las mediciones
-Características del observador
102
Características del individuo
-Cambios relacionados con edad, sexo, alimentación, ejercicio…
-Variación diurna: ritmos circadianos
-Disposición a colaborar, tendencia a mentir
103
Características de las mediciones
-Calibración deficiente del aparato, reactivos en mal estado…
-Falta de precisión inherente al instrumento
-Preguntas mal formuladas en un cuestionario
104
Características del observador
-Lectura o registro erróneo: experiencia, disposición, cansancio, problema de agudeza visual o auditiva
105
Formas de reducir la variabilidad en las mediciones
-Características de los sujetos
-Características de los instrumentos
106
Características de los sujetos
-Condiciones uniformes al realizarlas
-Ayuno
-Posición corporal
-Descubrir la región o segmento corporal por explorar
-Solicitar su cooperación y máxima veracidad en las respuestas
-Garantizar confidencialidad de la información proporcionada
107
Características de los instrumentos
-Calibración con las frecuencia determinad por el fabricante
-Mantenimiento del equipo. Cuidado, conservación, limpieza, reparación
-Definiciones claras y precisas acerca de la presencia de enfermedades o exposición
-Validación de cuestionarios
108
Definición de sesgo/falta de validez
Es un error sistemático en un estudio que conduce a una distorsión de los resultados. Corresponde a una medición en una misma dirección, fuera del valor real
-No se reduce con un mayor tamaño de muestra
109
Sesgo de selección
Ocurre cuando se realiza una comparación entre grupos que no son similares en sus características, diferentes de las variables estudiadas que influyen sobre el resultado
110
Los sesgos de selección pueden ser resultado de:
-Patrones diferentes de búsqueda
-Acceso o referencia al sistema de atención médica
-Pérdida de sujetos durante el seguimiento
111
Sesgo de medición o información
Aparece cuando la medición de las variables se realiza de una forma que es sistemáticamente diferente entre los grupos que se comparan
-Entre los errores más frecuentes se encuentran aquellos introducidos por el observador, observado y los genéralos por los instrumentos empleados
112
Que implica el sesgo de medición o información
Implica un problema de clasificar erróneamente a los sujetos estudiaos en cuanto a si se encuentran o no expuestos a un factor de riesgo que se analiza, y/o en cuanto a si presentan o no un determinado efecto
-Este error puede ser diferencial o no diferencial
113
Error de clasificación diferencial
Es más grave, ya que no puede predecirse el resultado de su presencia, pues puede exagerar u ocultar una relación entre la exposición estudiada y el efecto
114
Error de clasificación no diferencial
Siempre tenderá a minimizar la posible asociación existente entre ambos eventos
115
Sesgo de confusión
Se refiere a la mezcla del efecto de una variable externa con los de la exposición y la enfermedad que interesa
116
Para que una variable se considere un potencial confuso debe reunir dos condiciones:
-Que se relacione con la enfermedad de interé en ausencia de exposición al factor analizado
-Que se relacione con la exposición, pero no como un resultado de esta
117
Control de factores de confusión durante el diseño: Pareammiento (VENTAJAS)
-Puede eliminar las influencias de los factores de confusión constitucionales
-Puede eliminar las influencias de factores difíciles de medir
-Puede incrementar la precisión al equilibrar el número de casos y controles en cada uno de los estratos
-Puede facilitar la selección de los controles
118
Control de factores de confusión durante el diseño: Pareamento (INCOVENIENTES)
-Puede ser lento, caro y menos eficiente que incrementar el número de individuos
-Puede tener efectos adversos sobre la fase de análisis
-Debe definirse cuáles variables son predictoras y cuáles de confusión
-No puede evaluarse el papel de las variables como predictoras
-Requiere un análisis pareado
119
Control de factores de confusión durante e diseño: Restricción (VENTAJAS)
-Delimita a los individuos de la muestra en relación con la pregunta que se investiga
120
Control de factores de confusión durante el diseño: Restricción (inconvenientes)
-Limita la generalización
-Puede ser difícil obtener un tamaño muestral apropiado
121
Control de factores de confusión durante el análisis: Estratificación (VENTAJAS)
Flexible o reversible; se pueden elegir las variables según las cuales se va a estratificar
122
Control de factores de confusión durante el análisis: Estratificación (INCONVENIENTES)
-El número de estratos está limitado por el tamaño de la muestra necesaria para cada uno de ellos
-Se puede considerar pocas covariables
-La existencia de pocos estratos por cada covariable hace que el control de los factores de confusión sea menos completo
-Deben haberse medido antes las covariables
123
Control de facatores de Confusión durante el análisis: Ajuste estadístico (VENTAJAS)
-Pueden controlarse simultáneamente múltiples factores de confusión
-Pueden utilizarse toda la infromación obtenida con las variables continuas
-Es tan flexible y reversible como la estratificación
124
Control de facatores de Confusión durante el análisis: Ajuste estadístico (INCONVENIENTES)
-El modelo puede no ser adecuado:
-Control incompleto de los factores de confusión
-Estimaciones de la fuerza del efecto
-Los resultados son difíciles de comprender
-Deben medirse previamente las covariables relevantes
125
La epidemiología clínica permite:
-Darle su justo valor a la clínica y a la tecnología para diagnóstico
-Optimizar el uso de los recursos clínicos
-Razonar lógicamente en la atención de los enfermos y a no dejarse llevar ciegamente por impresiones, estimaciones sensaciones o emociones
-Seleccionar mejor las pruebas diagnósticas
-Interpretarlas más correctamente
-Elegir la mejor secuencia en la estrategia disgnótica
-Juzgar más objetivamente los resultados de sus intentos terapéuticos
-Comprender mejor cuando se lee en las publicaciones médicas periódicas
-Discernir los trabajos que vale la pena recordar que aquéllos que sería mejor olvidar
-Transferir los resultados de la literatura a la atención de pacientes
-Otorgar su justa dimensión a sus propias observaciones clínicas
-Identificar lagunas en el conocimiento
-Plantear preguntas de investigación
-Identificar las estrategias metodológicas para realizar investigación
126
Conocimiento sistemático
-Observación
-Descubrimiento
-Predicción
-Explicación
127
Ciencia
Es un quehacer crítico, bresca establecer las relaciones existentes entre diversos hechos, a fin de lograr conexiones lógicas que permitan presentar postulados y axiomas
128
Investigación clínica
Tiene como propósito la generación, demostración y verificación de conocimientos científicos sobre los proceso de salud y enfermedad que ocurren en el organismo de los seres humanos, con el fin de explicarlos y controlarlos, y consecuentemente, brindar una mejor atención clínica, diagnóstica y terapéutica
129
Definición de epidemiología según SUSSER
Magnitud y distribución de eventos morbosos
130
Definición de epidemiología según FROST
Ciencia inductiva, describe la distribución de la enfermedad y la conforma en una filosofía consecuente
131
Definición de epidemiología según LILLIENFELD
Serie ordenada de razonamientos relacionados con las inferencias biológicas derivadas de la observación sobre la ocurrencia de la enfermedad en la población
132
Porcentaje de concordancia
Esta medida representa la proporción de observaciones en las cuales los observadores reportan resultados iguales, miedo por tanto la variabilidad entre observadores
-No considera la posibilidad de que las concidencias sean debidas al azar
133
Coeficiente o íbice Kappa
Mejora la estimación del porcentaje de concordancia ya que descuenta la proporción de la misma que puede ocurrir por azar
134
Fuerza de concordancia pobre
Menor de 0 en el valor de Kappa
135
Fuerza de concordancia leve
De 0-0.20 en el valor de Kappa
136
Fuerza de concordancia Mediana
0.21-040 en el valor de Kappa
137
Fuerza de concordancia Moderada
0.41-0.60
138
Fuerza de concordancia sustancial
0.61-0.80
139
Fuerza de concordancia Casi perfecta
0.81-1.00
140
Normalidad/Anomalidad
-Valores de una medición que entran dentro de un intervalo de valores conocidos
-Lo normal se asocia a un atributo o variable médica (signos y síntomas)
-Permite discriminar entre sanos y enfermos
-Normal=sano
141
Deefinición de normalidad
Condición más usual o frecuente
142
Con que se determinan los limites de la normalidad
Con un modelo matemático llamado CAMPANA DE GAUSS
143
Distribución de Gauss/distribución normal
Representa la forma en la que se distribuyen en la naturaleza los diversos valores numéricos de las variables continuas, como puede ser estatura, peso, etc.
144
Propiedades de la curva normal
1-Es un polígono de frecuencias en forma de campana para el que eestán calculadas sus áreas en función de los diversos valores del eje horizontal o abscisa
2-En la abscisa se encuentran valores de tipo cuantitativo continuo, denominados genéricamente como valores z, cuyas magnitudes en teoría pueden ir de izquierda a derecha desde (-Infinito) hasta (+ infinito)
3-El promedio de todos los valores z de la abscisa equivale a cero, pues la mitad son negativos y la mitad positivos
4-La curva es simétrica alrededor del promedio
5- En la abscisa existen segmentos unitarios de igual longitud y de tamaño. Los segmentos del lado izquierdo del promedio (-), los segmentos del lado derecho del promedio (+)
6-Curva asintótica es decir los extremos nunca tocan la abscisa
7-Toda el área bajo la curva equivale a 1; el área a la izquierda del promedio= 0.5 y el área a la derecha también es =0.5
8- El área sobre el segmento de la abscisa que va desde el promedio hasta el valor de z de +1 equivale= 0.3413; por simetría el valor que va desde el promedio hasta el valor de z-1 de la abscisa tmb vale 0.3413
9- Par cualquier segmento de la abscisa y aun para tracciones de segmento, se encuentran calculadas las áreas correspondientes
145
Descripción de distribuciones
-Las distribuciones se resumen para poder realizar comparaciones
146
Para resumir los datos de una distribución s utilizan:
-Medidas de tendencia central
-Medidas de dispersión
147
Medidas de tendencia central
-Media
-Moda
-mediana
148
Medidas de dispersión
-Desviación estándar
-Percentil, cuartel
149
Mediana y percentiles
Se debe usar cuando se dese sintetizar una serie de datos cuantitativos discretos
Estas medidas de resumen, a diferencia del promedio y la desviación estándar son apropiadas para sintetizar las variables cuantitativas discretas
-Pueden utilizarse para resumir variables cuantitativas discretas como variables cuantitativas continuas
150
Mediana
En una serie de valores ordenados de menos a mayor, es que valor que divide en dos partes de igual tamaño a toda la serie
151
Percentiles (Pp)
Es una serie de valores ordenados de menor a mayor, es aquel valor que divide en dos partes porcentualmente complementarias a toda la serie.
152
Rango intercuartílico (RIC)
Es la diferencia entre los percentiles 75 y 25
El rango intercuartílico es una medida que abarca el 50% central de los valores de una serie ordenada de números, y es una medida de síntesis que expresa el grado de homogeneidad o heterogeneidad de dicho porcentaje de datos
153
Moda
Se define como el número que está representado más veces dentro de esos datos
154
Promedio
Es el valor que tendrán todos los datos de más Erie numérica si ellos fueran de igual valor
155
Desviación estándar
Es la Raíz cuadrada de la varianza
156
Varianza
Equivale al promedio de las desviaciones de cada valor de una serie, respecto al promedio de dicha serie
157
La pertinencia de una prueba estadística
-Permite comprender con mayor precisión los resultados obtenidos en estudios de investigación
-Incrementa nuestra capacidad para hacer uso adecuado de los resultados
158
Las pruebas estadísticas se seleccionan con base a:
1. Objeto del estudio
2. Tipo de variables
3. Grupos de comparación
159
¿Cuál es el objetivo de una prueba estadística?
-Demostrar diferencias entre grupos o diferencias en un mismo grupo y después de una maniobra
-Mostrar relación (correlación) entre variables
-Predecir un desenlace
-Modelos superpuestos
160
Pruebas paramétricas
-Analizan datos CUANTITATIVOS
-Suponen determinada distribución de las variables a comparar
-Son pruebas potentes
-Toleran adecuadamente violaciones de la distribución cuando el tamaño de la estrategia es elevado
161
Pruebas NO paramétricas
-Analizan datos CUALITATIVOS
-No requieren suponer distribución específicas
-Son menos potentes
162
Pruebas paramétricas cuantitativas
-t de student
-Anova
-Pearson
163
Pruebas no paramétricas Cualitativas
-U Mann-Whitney
-Kruskal-Wallis
-Spearman
-Wilcoxon
-Friedman
-X2
-Coeficiente phi
-McNemar
-Q de Cochran
-Curvas de supervivencia
164
Técnicas Estadísticas Multivariables
Se utiliza cuando existe una variable dependiente (variable de respuesta)y múltiples independiente (factor de estudio y otras variables que controlar)
165
Las técnicas estadísticas multivariables pueden utilizarse para
-Predicción: predecir el valor de la variable dependiente, conociendo los valores de un conjunto de variables independientes
-Descripción: de la relación entre variables (identificar entre un conjunto de variables independientes, cuales están asociadas con la variable dependiente
-Estimación: del efecto del factor de estudio (obtener una estimación del efecto del factor de estudio sobre la variable de respuesta, controlando la influencia de variables de confusión)
166
Si se acepta la hipótesis nula (H0) y es verdadera entonces
No hay error
1-Alfa (nivel de significancia)
167
Si se acepta la hipótesis nula (H0) y es falsa entonces
Hay error tipo II o beta
168
Si se rechaza la hipótesis nula (H0) y es verdadera entonces
Hay error tipo I o alfa
169
Si se rechaza la hipótesis nula (H0) y es falsa entonces
NO HAY ERROR
1-beta (poder estadístico
170
El valor de p debe ser menor a
0.05, de lo contrario se acepta la hipótesis nula
171
Error tipo 1
Se ven diferencias cuando no las hay
172
Error tipo 2
No se ven diferencias cuando en realidad si las hay. Para asegurarse de no cometer est error, se determina el poder de estudio, es decir 1-beta
173
Significancia estadística
Representa la estimación de probabilidades de cometer errores (Alfa o beta) ante la decisión de rechazar o no la hipótesis nula
