DISEÑO DISEÑO TRANSVERSALTRANSVERSAL

DISEÑO DISEÑO TRANSVERSALTRANSVERSAL

DISEÑO TRANSVERSALDISEÑO TRANSVERSALDISEÑO TRANSVERSALDISEÑO TRANSVERSAL

• Diseño observacional de base individual.Diseño observacional de base individual.• Se caracteriza porque la variable de Se caracteriza porque la variable de

exposición y la variable resultado se miden exposición y la variable resultado se miden al mismo tiempo. al mismo tiempo.

• Ej. Relación entre exposición a Ej. Relación entre exposición a contaminantes domiciliarios (v. exposición) contaminantes domiciliarios (v. exposición) y síntomas de asma (v. efecto).y síntomas de asma (v. efecto).

• Diseño observacional de base individual.Diseño observacional de base individual.• Se caracteriza porque la variable de Se caracteriza porque la variable de

exposición y la variable resultado se miden exposición y la variable resultado se miden al mismo tiempo. al mismo tiempo.

• Ej. Relación entre exposición a Ej. Relación entre exposición a contaminantes domiciliarios (v. exposición) contaminantes domiciliarios (v. exposición) y síntomas de asma (v. efecto).y síntomas de asma (v. efecto).

VentajasVentajasVentajasVentajas

Bajo costo y rapidez.Bajo costo y rapidez. Permite explorar múltiples exposiciones y Permite explorar múltiples exposiciones y

efectos.efectos. Permite generar datos útiles para la Permite generar datos útiles para la

planificación y gerencia de los servicios de planificación y gerencia de los servicios de salud.salud.

Permite estudiar factores de riesgo de Permite estudiar factores de riesgo de enfermedades.enfermedades.

Bajo costo y rapidez.Bajo costo y rapidez. Permite explorar múltiples exposiciones y Permite explorar múltiples exposiciones y

efectos.efectos. Permite generar datos útiles para la Permite generar datos útiles para la

planificación y gerencia de los servicios de planificación y gerencia de los servicios de salud.salud.

Permite estudiar factores de riesgo de Permite estudiar factores de riesgo de enfermedades.enfermedades.

LimitacionesLimitacionesLimitacionesLimitaciones

Imposibilidad de establecer causalidad.Limitada utilidad para estudiar factores

de riesgo de enfermedades de corta duración o poco frecuentes.

Se trabaja con casos prevalentes y no incidentes.

Imposibilidad de establecer causalidad.Limitada utilidad para estudiar factores

de riesgo de enfermedades de corta duración o poco frecuentes.

Se trabaja con casos prevalentes y no incidentes.

Población y MuestraPoblación y MuestraPoblación y MuestraPoblación y Muestra

Definir una población base. Determinar a priori el tamaño de muestra,

nivel de confianza, poder del estudio.Selección de la muestra: muestreo por

conveniencia o probabilístico.Participación voluntaria se puede

relacionar con mayor exposición de los casos (sesgo de selección).

Definir una población base. Determinar a priori el tamaño de muestra,

nivel de confianza, poder del estudio.Selección de la muestra: muestreo por

conveniencia o probabilístico.Participación voluntaria se puede

relacionar con mayor exposición de los casos (sesgo de selección).

Variables de EstudioVariables de EstudioVariables de EstudioVariables de Estudio

Característica observable y medible, que tiene diferentes valores y representan los conceptos que se quieren investigar.

Previo al inicio del estudio definir operativamente las variables de exposición, de resultado y variables de control.

Conocer la escala de medición de las variables permite definir el tipo de análisis estadístico de los datos.

Característica observable y medible, que tiene diferentes valores y representan los conceptos que se quieren investigar.

Previo al inicio del estudio definir operativamente las variables de exposición, de resultado y variables de control.

Conocer la escala de medición de las variables permite definir el tipo de análisis estadístico de los datos.

Medición de las VariablesMedición de las VariablesMedición de las VariablesMedición de las Variables

Cuestionarios (autoaplicados o aplicado por encuestador).

Entrevistas.Fichas médicas.Variables antropométricas (peso, talla, etc.).Registros laborales.Biomarcadores (saliva, orina, sangre, pelo,

etc.).Etc.....

Cuestionarios (autoaplicados o aplicado por encuestador).

Entrevistas.Fichas médicas.Variables antropométricas (peso, talla, etc.).Registros laborales.Biomarcadores (saliva, orina, sangre, pelo,

etc.).Etc.....

Recolección de InformaciónRecolección de InformaciónRecolección de InformaciónRecolección de Información

En caso de utilizar cuestionarios evaluar: Precisión (o confiabilidad): que el instrumento sea capaz de entregar resultados similares en distintos momentos. Validez: capacidad del instrumento para medir la variable que realmente se quiere medir.Ambas características se pueden evaluar a través de un estudio piloto.

En caso de utilizar cuestionarios evaluar: Precisión (o confiabilidad): que el instrumento sea capaz de entregar resultados similares en distintos momentos. Validez: capacidad del instrumento para medir la variable que realmente se quiere medir.Ambas características se pueden evaluar a través de un estudio piloto.

Sesgos: Error de la MediciónSesgos: Error de la MediciónSesgos: Error de la MediciónSesgos: Error de la Medición

Afectan la estimación de la prevalencia o de la asociación entre exposición y efecto, afectando la validez del estudio. Sesgo de selección. Sesgo de memoria. Sesgo de información.

Afectan la estimación de la prevalencia o de la asociación entre exposición y efecto, afectando la validez del estudio. Sesgo de selección. Sesgo de memoria. Sesgo de información.

Análisis IAnálisis IAnálisis IAnálisis I

Si el objetivo es establecer el grado de relación que existe entre una variable respuesta y una variable de exposición, las medidas de asociación utilizadas en este diseño son: a) la razón de prevalencia (RP); y b) la razón de posibilidades (OR).

Variable dicotómica (SI/NO)Variable cuantitativa Dicotomizar

Si el objetivo es establecer el grado de relación que existe entre una variable respuesta y una variable de exposición, las medidas de asociación utilizadas en este diseño son: a) la razón de prevalencia (RP); y b) la razón de posibilidades (OR).

Variable dicotómica (SI/NO)Variable cuantitativa Dicotomizar

a)a) Calculo de Riesgo Poblacional Calculo de Riesgo Poblacional (RP)(RP)

a)a) Calculo de Riesgo Poblacional Calculo de Riesgo Poblacional (RP)(RP)

Los datos deben resumirse en una tabla tetracóricaLos datos deben resumirse en una tabla tetracórica

Enfermos No Enfermos

Expuestos a b a + b

No Expuestos

c d c + d

RP = a / a + b c / c + d

Interpretación RPInterpretación RPInterpretación RPInterpretación RP

• RP = 1 significa que la prevalencia de la enfermedad es igual en los sujetos expuestos y no expuestos.

• RP > 1 significa que la prevalencia de la enfermedad es mayor en los sujetos expuestos que en los no expuestos.

• RP < 1 significa que la prevalencia de la enfermedad es mayor en los no expuestos en relación a los expuestos.

• RP = 1 significa que la prevalencia de la enfermedad es igual en los sujetos expuestos y no expuestos.

• RP > 1 significa que la prevalencia de la enfermedad es mayor en los sujetos expuestos que en los no expuestos.

• RP < 1 significa que la prevalencia de la enfermedad es mayor en los no expuestos en relación a los expuestos.

b) Cálculo del OR. Ejemplo: Relación entre síntomas respiratorios y exposición a humo de tabaco.

15 x 60 OR = ----------- = 1.8; (IC 1.02 - 2.1) 10 x 50

Interpretación: Quienes están expuestos a humo de tabaco, tienen 1,8 veces más riesgo de presentar síntomas respiratorios respecto los no expuestos.

b) Cálculo del OR. Ejemplo: Relación entre síntomas respiratorios y exposición a humo de tabaco.

15 x 60 OR = ----------- = 1.8; (IC 1.02 - 2.1) 10 x 50

Interpretación: Quienes están expuestos a humo de tabaco, tienen 1,8 veces más riesgo de presentar síntomas respiratorios respecto los no expuestos.

Enfermos No Enfermos

Expuestos a b a + b

No Expuestos

c d c + d

Análisis IIAnálisis IIAnálisis IIAnálisis II

Cuando el objetivo del estudio es comparar poblaciones respecto una variable resultado que es cuantitativa se utiliza: Prueba de t- Student dos poblaciones. Prueba ANOVA tres o más grupos.

Ejemplo: Comparar la presión arterial (var. resultado continua) de acuerdo al sexo (var. exposición dicotómica).

Cuando el objetivo del estudio es comparar poblaciones respecto una variable resultado que es cuantitativa se utiliza: Prueba de t- Student dos poblaciones. Prueba ANOVA tres o más grupos.

Ejemplo: Comparar la presión arterial (var. resultado continua) de acuerdo al sexo (var. exposición dicotómica).

Consideraciones ÉticasConsideraciones ÉticasConsideraciones ÉticasConsideraciones Éticas

Consentimiento informado de los participantes.

Participación voluntaria.Resguardar la confidencialidad de los datos. Utilizar información recolectada sólo para los

fines autorizados por el sujeto en estudio.Considerar previamente si se entregarán los

resultados a los participantes y que medidas se tomarán en caso de encontrar resultados desfavorables.

Consentimiento informado de los participantes.

Participación voluntaria.Resguardar la confidencialidad de los datos. Utilizar información recolectada sólo para los

fines autorizados por el sujeto en estudio.Considerar previamente si se entregarán los

resultados a los participantes y que medidas se tomarán en caso de encontrar resultados desfavorables.