mediciones epidemiológicas y diseños epidemiológicos
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MEDICIONES EPIDEMIOLÓGICASInterna Viviana Nario Lazo
MEDICIÓN
La medición constituye uno de los aspectos más importantes de la metodología epidemiológica y de la medicina científica.
La observación es la base de la medición, de la metodología científica y por lo tanto de la epidemiología.
La observación pasa por diferentes momentos en su búsqueda objetiva de la realidad, este proceso tiene niveles de complejidad que constituyen las etapas de la observación.
OBSERVACIÓN
Es una característica esencial del método científico experimental y la medición forma parte de ella.
ETAPAS DE LA OBSERVACIÓN
Clasificación de los objetivos según la presencia del atributo de estudio Se identifica y reconoce el atributo y se
seleccionan aquellos que lo tengan o no. Es la primera aproximación a una real medición.
Cuantificación de la intensidad del atributo Se valora la intensidad del atributo con el fin de
identificar su gradualidad e intensidad y poder ordenarlos dentro de los que poseen el atributo en estudio.
Medición de la intensidad del atributo Se debe establecer una diferencia cuantitativa
entre un individuo que tenga el atributo y otro que también lo posea.
OBSERVACIÓN
Planteamiento del problema Propósito Hipótesis
Variables
VARIABLE
Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra.
Característica que puede tomar diferentes valores o estados.
Es una propiedad no constante que cambia o puede cambiar en un individuo o entre varios individuos dentro de un grupo o varios grupos.
Variable es una cosa que varía
INTERPRETACIÓN DE LA NOCIÓN VARIABLE
Su naturaleza: Cualitativa o Cuantitativa
Su escala de medición: Nominal Ordinal Intervalo o de razón
Su interrelación: Dependientes o independientes Reversibles o irreversibles Precedentes o subsiguientes Determinantes o probabilísticas
NATURALEZA DE LA VARIABLE
TIPOS DE VARIABLES
Cualitativa o de atributos: clasifica o describe un elemento de la población. Los valores que pueden asumir no constituyen un espacio métrico , por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar u obtener promedios, no son significativas.
Ejemplo: sexo, nacionalidad, etc.
TIPOS DE VARIABLES
Cuantitativa o numérica: cuantifica un elemento de la población. Los valores que puede asumir constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, son significativas.
Ejemplo: cantidad de habitaciones, número de hijos, etc.
TIPOS DE VARIABLES
Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas o continuas.
Variables cuantitativas discretas: solo pueden asumir ciertos valores. Ejemplo: cantidad de hijo (1, 2, 3, 4, …).
Variables cuantitativas continuas: pueden asumir cualquier valor dentro del rango de medición. Normalmente se miden magnitudes como longitud, superficie, volumen, etc. Ejemplo: peso al nacer.
ESCALAS DE MEDICIÓN
ESCALAS DE MEDICIÓN
Las variables cualitativas se miden en escala nominal u ordinal.
Nominal: los elementos solo pueden ser clasificados en categorías pero no se da un orden o jerarquía.
Ejemplo: color de ojos.
CARACTERÍSTICAS DE LA ESCALA NOMINAL
Mutuamente excluyentes: un sujeto no puede pertenecer a la vez a varias categorías de la misma variable. Cada elemento que se observa corresponde a una y solamente a una de esas categorías. Ejemplo: grupo sanguíneo.
Colectivamente exhaustivo: las categorías o grupos presentes conforman la totalidad de los aspectos o comprenden el conjunto de todas las posibilidades en donde se pueden clasificar a un elemento dado. Ejemplo: las 4 categorías del grupo sanguíneo.
ESCALAS DE MEDICIÓN
Ordinal: los elementos son clasificados en categorías que tienen una jerarquía, la diferencia entre valores no se pueden realizar o no son significativas. Ejemplo: ocupación.
ESCALAS DE MEDICIÓN
Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón.
Intervalo: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar o son significativas. La diferencia entre dos valores es de tamaño constante y no existe el 0 absoluto. Ejemplo: temperatura.
ESCALAS DE MEDICIÓN
Razón: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas. Existe el 0 absoluto, es decir, la ausencia de la variable medida. Ejemplo: tiempo de vuelo.
CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN SU NATURALEZA
Variables
Cualitativas
Cuantitativas:- Discretas- Continuas
Escalas de medición
Nominal
Ordinal
Intervalo
Razón o proporción
INTERRELACIÓN DE VARIABLES
VARIABLES DEPENDIENTES E INDEPENDIENTES
La variable es independiente cuando se sospecha que una variable produce un cambio determinado o efecto en la presencia de otra.
La variable es dependiente cuando alude al efecto o cambio producido.
V.I V.D
CARACTERÍSTICAS DE LAS MEDICIONES
CARACTERÍSTICAS
Validez y repetibilidad Error y sesgo Precisión e imprecisión
VALIDEZ
Si la medición que realizamos mide realmente y con la mayor exactitud posible lo que se quiere medir.
REPETIBILIDAD
Es la tendencia que debe mantener la medición de producir resultados idénticos o similares, cuando el mismo sujeto observador u observadores diferentes los repiten en momentos distintos y en las mismas condiciones.
ERROR
Existe error cuando las desviaciones acerca del valor real ocurren en forma desorganizada, no sistemática.
SESGO
Hay sesgo si la desviación tiene una tendencia sistemática.
PRECISIÓN
Cuando las observaciones no difieren mucho entre si, se dice que la medición es precisa.
IMPRECISIÓN
Cuando las observaciones difieren mucho entre ellas.
Medidas de Frecuencia deenfermedad
Medidas de Asociación(de efecto)
Medidas de ImpactoPotencial
Incidencia PrevalenciaMedidas deDiferenciaAbsoluta
Medidas deDiferenciaRelativa o de Razón(Riesgo
Relativo)
MEDICIONES USADAS EN EPIDEMIOLOGIAMEDICIONES USADAS EN EPIDEMIOLOGIA
Impacto de remover la exposición sobre los expuestos
Impacto de remover la exposición
en la población
• Incidencia Acumulada• Proporción de Incidencia
• Puntual• Periodo
• Diferencia de riesgo• Exceso de riesgo• Riesgos Atribuible
• Razón de Riesgo• Razón de Incidencia Acumulada
• Razón de tasas• Razón de Tasa de Incidencia
• Densidad de• Incidencia• Tasa de Incidencia • Número
necesario a tratar
• Riesgo Atribuible• Exceso de Riesgo
• Riesgo Atribuible Poblacional
• Riesgo Atribuible Porcentual• Fracción Etiológica Porcentual
• Riesgo Atribuible Poblacional Porcentual• Fracción Atribuible Poblacional
• Odds Ratio• OR prevalencia
• Odds de Prevalencia
DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS
DISEÑOS EPIDEMIOLOGICOS
El principal objetivo de la epidemiología es desarrollar conocimiento de aplicación a nivel poblacional.
Por lo tanto se necesita información derivada de la experimentación con seres humanos o, más frecuentemente, de la observación directa de grupos poblacionales.
DISEÑOS EPIDEMIOLOGICOS
Para obtener dicha información es necesario desarrollar estrategias muestrales y de medición, las cuales permitan el estudio de un subgrupo poblacional y la extrapolación del conocimiento generado a la población total.
DISEÑOS EPIDEMIOLOGICOS
La validez de la información derivada de los estudios epidemiológicos depende de manera importante de lo adecuado y apropiado de los métodos utilizados.
CASOS YCONTROLES
COHORTES
EXPERIMENTOVERDADERO
CUASIEXPERIMENTO
TRANSVERSALLONGITUDINAL
DISEÑOS
ALEATORIZADOSNO
ALEATORIZADOS
CON GRUPO CONTROL
SIN GRUPOCONTROL
EXPERIMENTALES
OBSERVACIONALES
DISEÑOS OBSERVACIONALES
ESTUDIO TRANSVERSAL
- El investigador no tiene control sobre ningún factor considerado asociado o causal.
- Se investiga acerca de la presencia de la exposición y la ocurrencia del evento una vez conformada la población de estudio.
- Sólo se hace una medición en el tiempo en cada sujeto de estudio.
ESTUDIO TRANSVERSAL
ESTUDIO TRANSVERSAL
VENTAJAS
Eficientes para estudiar la prevalencia de enfermedades en la población.
• Se pueden estudiar varias exposiciones• Son poco costosos y se pueden realizar en
poco tiempo• Se puede estimar la prevalencia del
evento
ESTUDIO TRANSVERSAL
DESVENTAJAS
Problemas para definir y medir exposición.• Sesgos de selección.• Sesgos por casos prevalentes• La relación causa efecto no siempre es
verificable• Sobrerrepresentación de enfermos con
tiempos prolongados de sobrevida o con manifestaciones con mejor curso clínico.
• Se puede presentar causalidad débil.
ESTUDIO LONGITUDINAL
El investigador observa a lo largo del tiempo cohortes ya existentes.
Se establece una situación basal a partir de la cual se registran los cambios que ocurren durante el periodo de observación.
Son muy útiles para determinar incidencia de una cierta enfermedad pero no sirven para encontrar asociaciones con determinados factores.
ESTUDIO LONGITUDINAL
POBLACIONSELECCIÓN DEUNA COHORTE
SINENFERMEDAD
SEGUIMIENTO
R.R.
SANOS EXPUESTOS
ENFERMOSEXPUESTOS
FUTUROPRESENTE
INICIO
ENFERMOSNO EXPUESTOS
SANOS NO EXPUESTOS
ESTUDIO DE COHORTES
Se seleccionan dos o más grupos de sujetos de acuerdo con su nivel de exposición al factor causal.
Este modelo es el que más se aproxima al modelo experimental.
El principio más importante es el de comparabilidad entre los grupos de modo que se asegure que los efectos se deben al factor señalado y no a otros realacionados con variaciones del sujeto o del medio ambiente.
ESTUDIO DE COHORTES
Si bien el modelo clásico es básicamente prospectivo, existen otras alternativas para hacer estudios de cohortes.
Una de las alternativas es el denominado estudio de cohortes histórica o no concurrente.
Aquí se seleccionan las cohortes en el pasado y se hace un “rastreo” de ellas para identificar los casos nuevos ocurridos desde el comienzo de la exposición
ESTUDIO DE COHORTES
ESTUDIO DE COHORTES
VENTAJAS Más cercanos a un experimento. La relación temporal causa efecto es
verificable. Se pueden estimar medidas de incidencia. Eficientes para evaluar exposiciones poco
frecuentes. Se pueden estudiar varios eventos. Se pueden fijar criterios de calidad en la
medición del evento. Bajo riesgo de sesgo de selección (en
especial en estudios prospectivos).
ESTUDIO DE COHORTES
DESVENTAJAS
Cuando se trata de eventos poco frecuentes la complejidad y el costo pueden aumentar considerablemente, ya que requiere estudiar y seguir un número grande de participantes.
Son estudios difíciles de realizar
ESTUDIO CASOS Y CONTROLES
Se conforman grupos de observación de acuerdo a la presencia o no del efecto que se investiga.
Se requiere que ambos grupos sean representativos de la población a la cual se pretende inferir los resultados.
Asimismo dichos grupos sólo difieren en la característica señalada.
ESTUDIO CASOS Y CONTROLES
Se parte de una situación dada y se trata de reconstruir lo ocurrido a través de la anamnesis.
Son de bajo costo y más rápido de elaborar.
Muy empleados en estudio de enfermedades poco frecuentes.
ESTUDIO CASOS Y CONTROLES
ESTUDIO CASOS Y CONTROLESVENTAJAS
Eficientes para el estudio de enfermedades raras.
Eficientes para estudiar enfermedades con periodos de latencia o inducción prolongados.
Se pueden estudiar varias exposiciones simultáneamente.
En comparación con los estudios de cohorte son menos costosos y se pueden realizar en menor tiempo.
ESTUDIO CASOS Y CONTROLESDESVENTAJAS
No se pueden estimar de manera directa medidas de incidencia o prevalencia.
Susceptibles a sesgos de selección. Se puede presentar causalidad reversa Problemas para definir población fuente de
los casos. Problemas para medir adecuadamente
exposición.
ESTUDIO EXPERIMENTAL VERDADERO
El investigador controla el factor causal y decide aleatoriamente a quien somete o no a la experiencia.
La desventaja es que no siempre se puede hacer esta selección en poblaciones humanas por razones éticas u operativas.
ESTUDIO EXPERIMENTAL VERDADERO
Se emplean en este estudio tres principios básicos: aleatorización, comparación y control experimental.
ESTUDIO EXPERIMENTAL VERDADERO
POBLACION
CRITERIOS
SUJETOS
ALEATORIZACION
INTERVENCIONEXPERIMENTAL
GRUPOCONTROL
ENFERMEDADO RESULTADO (+)
SIN ENFERMEDADO RESULTADO (-)
SIN ENFERMEDADO RESULTADO (-)
ENFERMEDADO RESULTADO (+)
MEDICIONBASAL
INICIO CONFORMACION GRUPOS
MEDICIONRESULTADOS
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