2. El objetivo de los estudios epidemiológicos es medir
con exactitud la aparición de la enfermedad
No siempre son fáciles y hay muchas posibilidades
de error
3. Nunca pueden eliminarse todas las
posibilidades de error por ello hay que
prestarles atención y valorar su importancia
para minimizarlas en lo posible
4. Tipos de errores o sesgos
Aleatorio
- Variación de la biología individual
- Error de muestreo (forma parte del proceso de selección)
- Error de medición
Sistemático
- Sesgo de selección
- Sesgo de medición (o clasificación)
FENÓMENO DE CONFUSIÓN (no es estrictamente
sesgo)
5. ERROR ALEATORIO
Diferencia debida al azar
Nunca puede eliminarse del
todo
Puede reducirse si se hacen
mediciones cuidadosas
El error de muestreo puede
reducirse si se aumenta el
tamaño de la muestra
6. Cálculo del tamaño muestral
Variables:
- Nivel requerido de significación estadística del
resultado que se espera (que tanto sirve el estudio)
- Probabilidad aceptable de que un efecto real no se
detecte (que la información que se pueda escapar no sea tanta)
- Magnitud del efecto que se investiga (que tan importante
es lo que se estudia)
- Frecuencia de la enfermedad en la población (que
tanto se suele enfermar la población)
- Tamaños relativos de los grupos a comparar (cuántas
personas se estudiaran)
7. La OMS ha publicado
una guía para
determinar el tamaño
muestral, porque hay
que considerar los
aspectos financieros y
logísticos, pues siempre
hay un compromiso
entre el tamaño muestral
y los costos del estudio
8. La precisión del estudio también mejora si se garantiza un
tamaño relativo adecuado de los grupos
No hay una norma para determinar la razón ideal entre casos
y controles, pero hay que tratar de que sea lo mas equilibrada
posible
Al analizar los datos es importante comprobar que los grupos
de casos y controles son suficientemente similares
9. ERROR SISTEMÁTICO
(sesgo)
Es un riesgo particular pues no se puede tener
control absoluto sobre los participantes
Cuando un estudio tiene un error sistemático
pequeño se considera de exactitud elevada
10. Es difícil obtener
muestras que sean
representativas de la
población originaria
Hay variables
especialmente difíciles
de medir
(personalidad, hábitos
de consumo de
alcohol, exposiciones
previas…)
11. Sesgo de selección
Cuando existe una diferencia sistemática
entre las características de la población
seleccionada para un estudio y las
características de la población no
seleccionada
12. 1. Cuando los participantes se seleccionan a
si mismos, pues seguro los que asistan
serán personas más sugestionadas y
además más preocupadas por su salud,
probablemente los casos mas graves no se
presentarán
13. 2. Cuando la misma enfermedad o factor que se investiga
hace que las personas no sean detectables para el
estudio, si algunas personas fueron expuestas mas
gravemente al evento probablemente decidan alejarse
o se suspendan del trabajo (en epidemiología
ocupacional: efecto del trabajador sano)
14. Sesgo de medición
Cuando las mediciones o clasificaciones
individuales de la enfermedad o de la
exposición son inexactas
15. Sesgo de recuerdo: cuando los casos y
controles recuerdan de forma distinta cierta
información y entonces pueden exagerar el
grado de efecto asociado a la exposición o
reducirlo
16. FENOMENO DE
CONFUSIÓN Los efectos de dos exposiciones no se diferencian y se
llega a la conclusión incorrecta de que el efecto se debe
a una variable y no a la otra
Puede crear la apariencia de una relación causa-efecto
que en realidad no existe
17. Control del fenómeno de confusión
En el diseño del estudio:
- Asignación aleatoria (aleatorización)
- Restricción
- Apareamiento
En la etapa de análisis:
- Estratificación
- Uso de un modelo estadístico o “modelado
estadístico”
18. Asignación aleatoria
Solo en estudios experimentales
Para garantizar que los valores de confusión se
distribuyan igualmente
Tamaños muestrales suficientemente grandes
19. Restricción
Limita al estudio solo a personas con
características especiales
Apareamiento
Los participantes se seleccionan de
manera que los potenciales factores de
confusión se encuentren distribuidos de
forma similar en los dos grupos a
comparar
20. Estratificación
Medir durante la fase analítica la fuerza de la
asociaciones en categorías bien definidas y
homogéneas (estratos), por ejemplo por intervalos
de tiempo o sexos
21. Modelado estadístico
Si por el limitado tamaño de la muestra no se
puede aplicar la estratificación
Sirve para calcular la asociación y al mismo
tiempo controlar las diversas variables que
actúan como factores de confusión
22. VALIDEZ
Grado en que los resultados de una
observación son correctos para el grupo
específico de personas objeto del
estudio
- Interna
- Externa
23. ASPECTOS ÉTICOS
Normas para la realización de investigaciones
biomédicas:
Ethics an epidemiology: intenational
guidelines
Consejo de Organizaciones Internacionales
de las Ciencias Médicas
