Mediciones EpidemiolóGicas Y DiseñOs EpidemiolóGicos

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    Mediciones EpidemiolóGicas Y DiseñOs EpidemiolóGicos - Presentation Transcript

    1. MEDICIONES EPIDEMIOLÓGICAS Interna Viviana Nario Lazo
    2. 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.
    3. OBSERVACIÓN Es una característica esencial del método científico  experimental y la medición forma parte de ella.
    4. 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.
    5. OBSERVACIÓN Planteamiento del problema   Propósito  Hipótesis Variables 
    6. 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
    7. 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
    8. NATURALEZA DE LA VARIABLE
    9. 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.
    10. 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.
    11. 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.
    12. ESCALAS DE MEDICIÓN
    13. 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.
    14. 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.
    15. 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.
    16. 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.
    17. 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.
    18. CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN SU NATURALEZA Escalas de medición Cualitativas Nominal Ordinal Variables Intervalo Cuantitativas: -Discretas Razón o -Continuas proporción
    19. INTERRELACIÓN DE VARIABLES
    20. 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
    21. CARACTERÍSTICAS DE LAS MEDICIONES
    22. CARACTERÍSTICAS Validez y repetibilidad   Error y sesgo  Precisión e imprecisión
    23. VALIDEZ Si la medición que realizamos mide realmente y  con la mayor exactitud posible lo que se quiere medir.
    24. 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.
    25. ERROR Existe error cuando las desviaciones acerca del  valor real ocurren en forma desorganizada, no sistemática.
    26. SESGO Hay sesgo si la desviación tiene una tendencia  sistemática.
    27. PRECISIÓN Cuando las observaciones no difieren mucho entre  si, se dice que la medición es precisa.
    28. IMPRECISIÓN Cuando las observaciones difieren mucho entre  ellas.
    29. MEDICIONES USADAS EN EPIDEMIOLOGIA Medidas de Medidas de Medidas de Frecuencia de Asociación Impacto enfermedad (de efecto) Potencial Incidencia Prevalencia Medidas de Medidas de Impacto de Impacto de Diferencia Diferencia remover la remover la Relativa o Absoluta exposición exposición de Razón sobre los en la (Riesgo expuestos población Relativo) • Puntual • Incidencia • Periodo Acumulada • Proporción • Diferencia de Incidencia de riesgo • Razón de • Riesgo • Exceso • Riesgo • Odds de Riesgo Atribuible de riesgo Atribuible • Razón de Prevalencia Poblacional • Riesgos • Exceso de Incidencia Atribuible Riesgo Acumulada • Densidad de • Incidencia • Riesgo • Tasa de Atribuible • Razón • Riesgo Incidencia • Número Poblacional de tasas Atribuible necesario a Porcentual • Razón de Porcentual • Fracción tratar • Fracción Tasa de Atribuible Incidencia Etiológica Poblacional Porcentual • Odds Ratio • OR prevalencia
    30. DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS
    31. 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.
    32. 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.
    33. 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.
    34. DISEÑOS OBSERVACIONALES EXPERIMENTALES SIN GRUPO CONTROL NO ALEATORIZADOS ALEATORIZADOS LONGITUDINAL TRANSVERSAL CON GRUPO CONTROL CUASI EXPERIMENTO EXPERIMENTO VERDADERO CASOS Y COHORTES CONTROLES
    35. 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.
    36. ESTUDIO TRANSVERSAL
    37. ESTUDIO TRANSVERSAL VENTAJAS  Eficientespara 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
    38. 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.
    39. 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.
    40. ESTUDIO LONGITUDINAL R.R. INICIO ENFERMOS EXPUESTOS SANOS POBLACION EXPUESTOS SELECCIÓN DE SEGUIMIENTO UNA COHORTE ENFERMOS SIN NO EXPUESTOS ENFERMEDAD SANOS NO EXPUESTOS PRESENTE FUTURO
    41. 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.
    42. 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
    43. ESTUDIO DE COHORTES
    44. 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).
    45. 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 
    46. 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.
    47. 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.
    48. ESTUDIO CASOS Y CONTROLES
    49. ESTUDIO CASOS Y CONTROLES VENTAJAS 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.
    50. ESTUDIO CASOS Y CONTROLES DESVENTAJAS 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.
    51. 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.
    52. ESTUDIO EXPERIMENTAL VERDADERO Se emplean en este estudio tres principios básicos:  aleatorización, comparación y control experimental.
    53. ESTUDIO EXPERIMENTAL VERDADERO ENFERMEDAD O RESULTADO (+) A INTERVENCION L P EXPERIMENTAL E O C SIN ENFERMEDAD A O RESULTADO (-) S R B T U I L O J T R A MEDICION E E I C BASAL ENFERMEDAD T R Z I O RESULTADO (+) O I A O S O C N S I GRUPO O CONTROL SIN ENFERMEDAD N O RESULTADO (-) MEDICION INICIO CONFORMACION RESULTADOS GRUPOS

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