Trabajos practicos Primer Parcial FCO I Flashcards

(41 cards)

1
Q

Prevalencia

A

Definicion: Proporcion de individuos de un grupo o una poblacion que presentan una caracteristica o evento determinado

  • Cuanto mayor es la prevalencia de una enfermedad, mayor es la probabilidad de que una persona este enferma ante su sospecha
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2
Q

RIESGO / INCIDENCIA

A

Probabilidad de que uno de los miembros de una población o un grupo de personas de una población, desarrolle un evento nuevo (por lo general el desarrollo una enfermedad), en un periodo determinado.

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3
Q

Estudios primarios

A

Son aquellos que aportan información original y de primera mano, no abreviada ni traducida.

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4
Q

Estudios secundarios

A

Son aquellos que contienen datos o informaciones reelaborados o sintetizados a partir de las fuentes primarias de información.

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5
Q

Estudios Observacionales

A

El investigador se limita a observar y no manipula las variables, la exposición se produce de forma “natural” sin intervención directa del investigador.

Se los clasifica en:
* Descriptivos vs analíticos → en función de la cantidad de grupos de estudio
* Prospectivos vs retrospectivos → en función de cuándo se recolectaron los datos con respecto a la formulación de la pregunta de investigación

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6
Q

Reporte de casos/ Serie de Casos

A

Características:
* Reporte detallado de síntomas, signos, resultados de estudios auxiliares,
tratamiento, complicaciones del tratamiento y seguimiento
* Se parte de datos de una sola persona o de un grupo de ellas
* Enfermedades desconocidas, presentaciones poco frecuentes o enfermedades raras

Ejemplos:
* Hijos con malformaciones congénitas por utilización de talidomida como
antiemético (formó la hipótesis de que la talidomida es teratógena)
* Reporte de enfermedades oportunistas en pacientes previamente sanos

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7
Q

Estudios de Corte Transversal, Estudios de Prevalencia

A

Características:
* Cada variable se mide UNA sola vez
* Es una “FOTO”: se observa a los participantes una sola vez en el tiempo (independiente de la temporalidad)
* Se mide la variable predictora y desenlace al mismo tiempo (no puedo denotar causalidad)
* Son estudios que se utilizan para medir la prevalencia

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8
Q

Casos y Controles

A

Los grupos comparados se definen por la presencia (o no) de la enfermedad o evento.

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9
Q

Estudios de Cohortes

A

Los grupos son definidos de acuerdo a la presencia (o no) del factor de exposición.

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10
Q

Estudios experimentales

A

El investigador asigna una intervención (variable de exposición).
- Controlado: utilización de un “grupo control” (que no se somete a la intervención)
- Aleatorizado: asignación al azar del sujeto en el grupo experimental (tratado) o al grupo de comparación (no tratado o control)
- No Aleatorizado: (cuasi experimental) no hay aleatorización de los sujetos a los grupos de tratamiento y control, o bien no existe grupo control propiamente dicho (esto introduce el riesgo de múltiples sesgos)
- Simple ciego: el paciente desconoce la asignación
- Doble ciego: investigador y paciente desconocen la asignación
- Triple ciego: Los individuos encargados del análisis de datos tampoco conocen la asignación

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11
Q

Revision sistematica

A
  • Son resúmenes claros y estructurados de la información disponible orientada a responder una pregunta clínica específica.
  • Se caracterizan por describir el proceso de elaboración transparente y comprensible para recolectar, seleccionar, evaluar críticamente y resumir toda la evidencia disponible con respecto a tratamientos, diagnósticos, pronósticos, etc
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12
Q

Metanalisis

A

Es una revisión sistemática que combina los resultados de estudios independientes y los analiza en conjunto.

Proporciona un único resultado combinado basado en diferentes estudios sobre el mismo tema y con la misma metodología.

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13
Q

Analisis de un estudio

A

Una forma práctica de empezar a evaluar un estudio de investigación es lo que se conoce como estrategia PICOT.
* P: población
* I: intervención
* C: control
* O:outcomes(desenlaces)
* T: tiempo

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14
Q

Fase 1 de estudios en farmacologia clinica

A

● Objetivos:
○ Evaluarseguridad
○ Evaluar tolerabilidad
○ Conocer la farmacocinética en el humano

● Se incluyen a pocos pacientes (decenas) y normalmente sanos.

● Duran alrededor de algunos meses a un año

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15
Q

Fase 2 de estudios en farmacologia clinica

A

● Objetivos:
○ Evaluar la eficacia (efecto terapéutico).
○ Se evalúan rangos de dosis e intervalos temporales inter-dosis.
○ Se establecen las relaciones dosis-respuesta.
○ Detectar reacciones adversas.

● Se incluyen a centenas de pacientes enfermos.

● Son estudios controlados.

● Duran alrededor de 1-2 años.

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16
Q

Fase 3 de estudios en farmacologia clinica

A

● Objetivos:
○ Confirmar la eficacia en población más grande
○ Determinar tanto el balance riesgo-beneficio a corto y largo plazo
○ Explorar el tipo y perfil de las reacciones adversas más frecuentes
○ Explorar interacciones clínicamente relevantes

● Se incluyen a miles de pacientes y enfermos.

● Estudios multicéntricos.

● Duran alrededor de 3-5 años.

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17
Q

Fase 4 de estudios en farmacologia clinica

A

● Objetivos:
○ Establecer el valor terapéutico (efectividad)
○ Documentar nuevas reacciones adversas (centros de farmacovigilancia)
○ Confirmar la frecuencia real de las reacciones adversas conocidas
○ Evaluar nuevas indicaciones off-label, dosis y esquemas

● Población grande y diversa en tratamiento

18
Q

Farmacovigilancia

A

● El Sistema Nacional de Farmacovigilancia se encarga de detectar, evaluar, comprender y prevenir efectos adversos derivados del uso de los medicamentos.

● Cualquier notificación de reacciones adversas puede contribuir a detectar problemas relacionados con el uso de los medicamentos.

● Nuestra cátedra es un centro de farmacovigilancia

19
Q

Medicina baseada en evidencia (MBE)

A

Proceso cuyo objetivo es el de obtener y aplicar la mejor Evidencia científica
en el ejercicio de la práctica médica cotidiana”.

20
Q

Probabilidad

A

P(A) + P(~A) = 1

P(A)= “la probabilidad de que el evento A ocurra”
P(~A)= “la probabilidad de que el evento A NO ocurra” [complemento]

Axiomas o propiedades básicas de la probabilidad:
1) 0 ≤ P(A) ≤1 para todo evento A del espacio muestral.

2) P(E)=1, siendo E el espacio muestral asociado.

3) Probabilidad de unión (U = “O”)
P(AUB) = “la probabilidad de que el evento A o el evento B ocurran ALGUNO DE LOS DOS”

4) Probabilidad de intersección (Π = “Y”)
P(AΠB) = P(A&B) = “la probabilidad de que el evento A y el evento B ocurran AMBOS A LA VEZ”
[joint probability o probabilidad conjunta]

5) Probabilidad condicional
P(A|B) = “la probabilidad de que ocurra el evento A, DADO QUE ocurra el evento B” [conditional probability o probabilidad condicional]

21
Q

Odds

A

Empieza en 0 y Tiende al infinito

22
Q

Odds ratio

A

El odds ratio es una razón (división) entre odds
Expresa el odds de que un evento ocurra en A sobre el odds del mismo evento ocurra en B

  • Me dice si es más probable que el evento ocurra con A o si es más probable que el evento ocurra con B
  • Es un numero adimensional que va del 0 al infinito
  • El valor de nulidad es 1 (los odds de ambos grupos son los mismos)
23
Q

Medida de asociacion

A
  • Herramienta epidemiológica
  • Son medidas estadísticas → la ASOCIACION entre dos variables
  • Estimar la magnitud de relación entre dos fenómenos

Medidas de riesgo absoluto y de riesgo relativo

24
Q

Riesgo absoluto

A

Riesgo = casos nuevos/total de expuestos (en un periodo de tiempo)

25
Medidas de riesgo absoluto
26
Reduccion de Riesgo absoluto (RRA)
27
Aumento del riesgo absoluto (ARA)
28
Numero necesario a tratar (NNT)
- Medida de EFICACIA - Medidas de riesgo absoluto
29
Numero necesario a danar (NNH)
- Medidas de riesgo absoluto
30
Riesgo Relativo (RR) y Reducción del RR (RRR)
- Medidas de asociacion relativas
31
Interpretacion del valor de RR o OR
32
Medidas de resumen
- Medidas estatisticas que resumen una cantidad de datos * Medidas de tendencia central: Media, mediana y moda * Medidas de dispersión: Desvío estándar, rango intercuartilo, varianza
33
Desvio estandar
Es una medida de dispersión. Me da información sobre cómo se distribuyen los valores alrededor de la media.
34
Inferencia en estadistica
Definicion: El test de hipótesis es lo que me permite (“autoriza”) hacer inferencias del universo a partir de lo que yo obtengo de la muestra. - Para poder hacer una buena inferencia, la muestra tiene que ser representativa del universo y tener un tamaño determinado. - Los pacientes tienen que ser elegidos de manera aleatoria e independientes entre sí. (Abanico de variedades en las variables de los pacientes) - Los pacientes deben tener la misma probabilidad de ser seleccionados para mi muestra.
35
Hipotesis nula y alternativa (H0 y H1)
H0: NO existe una asociación entre la variable predictora y la variable de desenlace. H1: existe una asociación entre la variable predictora y la variable de desenlace
36
Errores aleatorios
Errores aleatorios (falsos positivos / falsos negativos) ■ No se pueden evitar ● Por esta razón se define un límite de tolerabilidad por convención (alpha) Errores sistemáticos (sesgo) ■ Se previenen en el diseño del estudio (eligiendo bien la población, las variables, etc...).
37
Error tipo I
Falso positivo * Rechazar la H0 cuando en realidad es verdadera en nuestra población. * A la probabilidad límite de cometer este error se la llama Alpha (α) o nivel de significancia estadística. * Al ser una probabilidad puede ir de 0 a 1, el valor más aceptado es 0,05 (α = 0,05)
38
Error tipo II
Falso negativo * No rechazar la H0 cuando en realidad es falsa en nuestra población. * A la probabilidad límite de cometer este error se la llama Beta (β). * Al ser una probabilidad puede ir de 0 a 1, el valor más aceptado es 0,20 ( β = 0,20)
39
Poder (1- β)
* Probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula en la muestra (si el efecto observado es igual o mayor al estimado) * El valor más aceptado es 0,80 (80%)
40
P valor
p: La probabilidad de cometer un error tipo I en el estudio La probabilidad de ver una diferencia mayor o igual a la encontrada en el estudio, bajo la hipótesis nula (es decir, siendo cierto que NO hay realmente diferencias).
41
Alfa (α)
La probabilidad máxima tolerable de cometer un error tipo I