Estudios epidemiológicos

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Estudios epidemiológicos

  1. 1. Dr. RAMIRO OLEAS COSTALES ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS
  2. 2.  Describen las características y la frecuencia de un problema de salud en función de las características de persona (edad, sexo, estado civil…), de lugar (área geográfica….) y de tiempo de aparición del problema y de su tendencia.  Sirven de base para estudios analíticos.  TIPOS de ESTUDIOS DESCRIPTIVOS: 1.1 Series de casos clínicos. 1.2 Estudios ecológicos. 1.3 Estudios descriptivos de mortalidad. 1.4 Estudios descriptivos de morbilidad. 1.5 Estudios de prevalencia (transversales) 1. ESTUDIOS DESCRIPTIVOS
  3. 3.  Describen las características de un grupo de enfermos.  Son estudios longitudinales ya que contienen información adquirida a lo largo del tiempo.  Permiten generar nuevas hipótesis.  No presentan grupo control por lo que cualquier factor de riesgo puede ser un hallazgo casual. 1.1 SERIES DE CASOS CLÍNICOS
  4. 4.  Pueden ser transversales o longitudinales.  Son estudios en que la unidad de análisis son grupos de individuos, no individuos. Ej. Clases de una escuela, ciudades, regiones.  Son útiles cuando no se pueden hacer mediciones de exposición individuales: contaminación del aire, ruidos, etc.  Permiten establecer diferencias en poblaciones que habrán de ser estudiadas con más detalle posteriormente.  Los datos son promedios de poblaciones, se usan medidas aproximadas de exposición ej. Impuestos por alcohol, ventas de cajetillas de cigarrillos, etc. y de enfermedad, mortalidad en vez de incidencia lo que limita el valor de los hallazgos. 1.2 ESTUDIOS ECOLÓGICOS
  5. 5.  Estudian la relación entre una enfermedad y algunas variables en un momento concreto del tiempo.  Buscan hallar una posible relación entre un factor de riesgo y una enfermedad que luego ha de ser verificada por estudios analíticos.  Es de corte o transversal ya que enfermedad y características se miden simultáneamente.  No tienen problemas éticos, son de duración mínima, su coste es bajo y son de fácil reproductibilidad.  Son útiles para el estudio de enfermedades crónicas  No es útil par estudiar enfermedades raras, no permite ver el mecanismo de producción de la enfermedad y no sirve para comprobar una hipótesis previa de causalidad. 1.3 ESTUDIOS TRANSVERSALES O DE PREVALENCIA
  6. 6.  Intentan establecer una relación de causalidad entre el factor de riesgo y la enfermedad.  Se clasifican en EXPERIMENTALES Y CUASIEXPERIMENTALES según exista o no asignación aleatoria y OBSERVACIONALES en los que el investigador se limita a observar, sin manipular el estudio. 2. ESTUDIOS ANALÍTICOS
  7. 7.  Es experimental cuando cumple dos condiciones: 1. ASIGNACIÓN por parte del investigador DEL FACTOR DE ESTUDIO 2. ALEATORIZACIÓN de la muestra de modo que los participantes son adscritos al azar a uno u otro grupo de estudio. Limitaciones: Problemas éticos. No es admisible exponer a unos sujetos a un factor de riesgo que presumiblemente es el causante de una enfermedad. Ventajas: Valoran mejor la utilidad de una intervención y aportan mayor evidencia causal. Permiten un gran control sobre cualquier efecto que no sea el estudiado. Permiten el empleo de técnicas de enmascaramiento. 2.1 ESTUDIOS ANALÍTICOS EXPERIMENTALES
  8. 8.  La asignación aleatorizada del factor de estudio un fármaco o una intervención sanitaria se hace sobre los individuos.  Es el que ofrece la mejor evidencia de una posible relación causa-efecto y la eficacia de una actuación 2.1.1 ENSAYO CLÍNICO ALEATORIO
  9. 9.  Valora la eficacia de una medida preventiva  Requieren mayor número de individuos DIFERENCIAS CON LOS ENSAYOS CLÍNICOS:  Se hacen sobre individuos sanos  Valoran la eficacia de las medidas preventivas 2.1.2 ENSAYO DE CAMPO
  10. 10.  No hay asignación al azar.  Se clasifican en: 2.2.1 Ensayo comunitario de intervención 2.2.2 Estudios antes-después 2.2.3 Estudios controlados no aleatorizados 2.2 ESTUDIOS ANALÍTICOS CUASI EXPERIMENTALES
  11. 11.  Son una variedad de los ensayos de campo  Se aplica a individuos sanos  Valora la eficacia de las medidas preventivas  No se aplica aleatorización individual 2.2.1 ENSAYO COMUNITARIO DE INTERVENCIÓN
  12. 12.  La medida en general ej. fármaco se administra a los individuos y se compara el resultado con la situación basal. Ventajas: Son más fáciles de hacer Inconveniente: Al no disponer de un grupo de control los resultados son difíciles de interpretar. 2.2.2 ENSAYOS ANTES DESPUÉS
  13. 13.  Analizan hipótesis  No existe asociación controlada del factor de estudio.  Clasificación:  Estudios de cohortes: Si la elección de sujetos es en función de exposición al factor se denomina estudio de cohortes.  Estudios casos-controles: Si la elección de sujetos es en función de enfermedad (efecto) y existe historia previa de exposición.  Estudios de prevalencia transversales: Cuando no existe historia previa de exposición 2.3 ESTUDIOS ANALÍTICOS OBSERVACIONALES
  14. 14.  Partiendo de un grupo de individuos expuestos al factor de riesgo (cohorte expuesta) y de otros comparables en todo pero que no estén expuestos al factor de riesgo (cohorte no expuesta). Se estudia la incidencia de enfermedad en ambas cohortes. Características: Son estudios de seguimiento longitudinales Es prospectivo, excepto en los estudios de cohortes históricas Va de la causa al efecto. Ventajas: Es el mejor estudio para comparar hipótesis previas de causalidad cuando no es posible un estudio experimental. 2.3.1 ESTUDIOS DE COHORTES
  15. 15. Ventajas: Es el mejor estudio para comparar hipótesis previas de causalidad cuando no es posible un estudio experimental. Es el mejor para el estudio de la multiefectividad del factor de riesgo (todos los efectos del factor de riesgo). La posibilidad de sesgos es baja Sirven para el estudio de exposiciones raras Inconvenientes: No es bueno para enfermedades raras No para enfermedades de largo período de incubación El coste es alto No sirve para el estudio de la multicausalidad de la enfermedad Son difícilmente reproducibles 2.3.1 ESTUDIOS DE COHORTES
  16. 16. Permiten saber cuál es la incidencia de enfermedad. Las medidas que se obtienen: RIESGO RELATIVO (RR) Es la medida de la fuerza de asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad. RR=Ie/Io; Ie=a/a+b; Io=c/c+d RIESGO ATRIBUIBLE (RA) O DIFERENCIA DE INCIDENCIA Informa sobre el exceso de riesgo de enfermar. RA=Ie-Io FRACCIÓN ATRIBUIBLE EN EXPUESTOS Estima la proporción de enfermedad entre los expuestos que es debida al factor de riesgo. FAE=Ie-Io/Ie 2.3.1 ESTUDIOS DE COHORTES
  17. 17.  El investigador identifica una cohorte expuesta en el pasado a un factor de riesgo y otra cohorte no expuesta. Mediante dichos registros por ej. Historias clínicas sigue la evolución de ambas cohortes comparando los resultados.  Ej. Los trabajadores que son despedidos sufren una mayor morbilidad que los que no son despedidos. 2.3.2 ESTUDIOS DE COHORTES HISTÓRICAS (RETROSPECTIVAS)
  18. 18.  Partiendo de un grupo de individuos enfermos (casos) y de otros comparables a ellos en todo pero que no tienen la enfermedad (controles). Se estudia la exposición en ambos a distintos factores de riesgo.  Características: Longitudinal, retrospectivo, del efecto a la causa. Ventajas: Corta duración Ideal para enfermedades raras Enfermedades de largo período de inducción Coste bajo Estudio de la multicausalidad (los posibles factores de riesgo de una determinada enfermedad) Es el mejor para formular nuevas hipótesis etiológicas 2.3.3 ESTUDIOS DE CASOS CONTROLES
  19. 19. Inconvenientes: No es bueno para comprobar hipótesis previas de causalidad. No permite el estudio de la multiefectividad del factor de riesgo. Alta posibilidad de sesgos su control es difícil. No se puede obtener información sobre la incidencia de la enfermedad ya que partes de una población seleccionada. Tampoco prevalencia porque el número de enfermos solo depende de lo que tú eliges. La fuerza de asociación no se puede calcular directamente como en el de cohortes, sino de forma indirecta mediante el ODDS RATIO (RAZÓN DE DESVENTAJA) cociente de productos cruzados requiere que los controles sean representativos de la población de la que han surgido los casos y que la enfermedad tenga una incidencia baja, menor al 10%. OR=axd/bxc 2.3.3 ESTUDIOS DE CASOS CONTROLES
  20. 20.  Son herramientas para la resolución de problemas cuantitativos. Hay que saber de que se dispone y cuando utilizarles,  TAMAÑO Y VALIDEZ DE LA MUESTRA: Población es el conjunto de todos los individuos generalmente inaccesible que tiene en común alguna característica observable y del que se pretende obtener una serie de conclusiones, Muestra es un conjunto menor de individuos, accesible y limitado sobre el que se realiza un estudio con la idea de obtener conclusiones generalizables a la población utilizando ciertas pruebas estadísticas con una mínima probabilidad de error < 5% habitualmente. Individuo: cada uno de los componentes de la población y de la muestra. Tamaño muestral: número de individuos que conforman la muestra, un número insuficiente impedirá encontrar las diferencias buscadas y un número excesivo aumentará innecesariamente el coste. ENSAYOS CLÍNICOS
  21. 21.  MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Cada individuo tiene las mismas probabilidades de ser elegido para la muestra.  MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO: Asegura que la muestra tenga la misma proporción de una (s) variable(s) que la población de la que procede.  MUESTREO SISTEMÁTICO: La selección se basa en alguna regla sistemática simple ej. elegir uno de cada “n” individuos.  MUESTREO POR ETAPAS o POLIETÁPICO: La selección se realiza en dos o más etapas sucesivas y dependientes. ENSAYOS CLÍNICOS: SELECCIÓN
  22. 22.  CÁLCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
  23. 23.  CÁLCULO DE UNA MUESTRA PARA LA ESTIMACIÓN DE UNA MEDIA
  24. 24.  CÁLCULO DE UNA MUESTRA PARA LA ESTIMACIÓN DE UNA MEDIA
  25. 25.  Los factores ha tener en cuenta para determinar el tamaño muestral son: 1. Objetivo del estudio y variable principal 2. Variabilidad de la variable principal 3. Error tipo I o alfa asumido(0.005) 4. Error tipo II o beta asumido (0.2-0.1) 5. Poder estadístico: 1-Beta (80-90%) 6. Proporción de pacientes en los distintos grupos 7. Proporción de perdidos (d). Deberemos multiplicar el tamaño calculado por 1/(1-d) CONTRASTE DE UNA HIPÓTESIS
  26. 26.  TIPO DE COMPARACIÓN:  Test unilateral o de una cola cuando se supone que la diferencia entre los grupos será siempre a favor de uno de ellos.  Test bilateral o de dos colas cuando no se presupone la dirección de la diferencia, es más conservador y requiere mayor tamaño muestral CONTRASTE DE UNA HIPÓTESIS
  27. 27.  Pueden haber:  Errores Aleatorios son errores producidos por el azar, por el hecho que no trabajemos con poblaciones completas sino con muestras.  Sesgos o errores sistemáticos no relacionados con el hecho de trabajar con muestras VALIDEZ Y FIABILIDAD DE LOS ESTUDIOS ALEATORIOS
  28. 28.  Se producen cuando el azar haga que la muestra escogida no sea representativa.  No afecta a la validez interna de un estudio pero reduce la posibilidad de elaborar conclusiones sobre la relación exposición enfermedad aunque no altera el sentido de la relación exposición enfermedad.  Los errores aleatorios a diferencia de los sistemáticos se pueden minimizar aumentando el tamaño de la muestra ERROR ALEATORIO
  29. 29.  Ocurren cuando hay un fallo en el diseño o ejecución del estudio que hacen que los resultados de la muestra sean diferentes de la población de la que proceden.  No se relacionan con el tamaño muestral.  Cuando no se controlan tienden a invalidar las condiciones de un estudio.  Conduce a la elaboración de conclusiones incorrectas sobre la relación entre una exposición y una enfermedad. ERRORES SISTEMÁTICOS O SESGOS
  30. 30.  Cuando se asignan sujetos al grupo control que difieren significativamente de alguna característica clave del grupo problema.  Se controla mediante aleatorización en la constitución de distintos grupos de estudio Ej. 1.1 SESGO DEL VOLUNTARIO La auto derivación del individuo al estudio compromete su validez. 1.2 SESGO DIAGNÓSTICO DE BERKSON Para saber que ocurre en una población eliges una muestra hospitalaria de esa población y el factor de riesgo que estamos estudiando se asocia a una mayor probabilidad de hospitalización. O al elegir como control pacientes con alguna enfermedad que también se asocia al factor de exposición estudiado 1. SESGO DE SELECCIÓN
  31. 31. 1.3 SESGO DEL OBRERO SANO La salida del trabajador enfermo del mercado laboral compromete la validez del estudio. 1.4 FALACIA DE NEYMAN En los casos-controles al seleccionar casos prevalentes (ya existentes) en vez de casos incidentes (casos nuevos). Conlleva que en los casos sea menos frecuente la exposición a aquellos factores de riesgo que disminuyen la supervivencia. Ej. Actividad física efecto sobre la insuficiencia coronaria: comparamos personas activas y sedentarias. Sesgo de selección cuando la inactividad de los sedentarios fuese a consecuencia de padecer la enfermedad cardíaca. 1. SESGO DE SELECCIÓN
  32. 32.  Se produce cuando hay un error sistemático en la medición de una variable clave del estudio.  La clasificación incorrecta puede afectar a todos los grupos de estudio o no.  Los sesgos de información debidos al investigador o los participantes se controlan mediante técnicas de enmascaramiento. 2.1 CLASIFICACIÓN INCORRECTA DIFERENCIAL La clasificación errónea de la exposición (casos-control) afecta igual a sanos o enfermos o la clasificación de enfermo-no enfermo (cohortes) se hace de manera distinta según este o no expuesto al factor de estudio, produciendo sub o sobreestimación del efecto del factor de exposición en la enfermedad. 2. SESGO DE INFORMACIÓN
  33. 33.  Dentro de este grupo destacan: 2.1.1 SESGO DE MEMORIA El hecho de padecer la enfermedad hace que estés más motivado para recordar posibles antecedentes de exposición (casos-controles). 2.1.2 SESGO DE ATENCIÓN O EFECTO HAWTHOME Los participantes pueden motivar su comportamiento si saben que están siendo observados. 2.2 CLASIFICACIÓN INCORRECTA NO DIFERNCIAL Ocurre en todos los grupos de estudio. Produce una infraestimación del efecto del factor de exposición estudiado en la enfermedad. Ej. Existe más posibilidad de que los fumadores sean diagnosticados más fácilmente de bronquitis crónica que los no fumadores. 2. SESGO DE INFORMACIÓN
  34. 34.  Variable extraña al estudio que modifica los resultados que se obtienen.  Debe cumplir tres condiciones: 1. Ser un factor de riesgo para la enfermedad 2. Estar asociado con la exposición 3. No ser un paso intermedio entre la exposición y la enfermedad  Prevención: a. Fase de diseño: Aleatorización, apareamiento y restricción. b. Fase de análisis estadístico Análisis estratificado (dividir los datos globales en dos grupos según la presencia o no del factor de confusión) y análisis multivariante. FACTOR DE CONFUSIÓN (CONFOUNDING)
  35. 35.  Ej. Queremos saber si existe relación entre el alcohol y el cáncer pulmonar. La OR cruda es 2.4, sospechamos que el tabaco puede actuar como un factor de confusión. Al estratificar observamos que:  OR cruda es 2.4  OR en fumadores 1  OR en no fumadores 1  El tabaco es factor de confusión ya que en los estratos OR es 1.  La verdadera OR entre el alcohol y el cáncer pulmonar es 1 FACTOR DE CONFUSIÓN (CONFOUNDING)
  36. 36.  El estudio mide lo que realmente se propone medir.  Es el grado de ausencia de error sistemático 1. VALIDEZ INTERNA Es el grado de validez del resultado para los pacientes del estudio. Cuando los resultados del estudio son aplicables a los individuos del estudio. 2. VALIDEZ EXTERNA Cuando los resultados son aplicables a otros individuos distintos del estudio. VALIDEZ O EXACTITUD
  37. 37.  Es el grado de ausencia de error aleatorio  Es el grado de reproductibilidad de un estudio.  El grado de similitud que presentarían los resultados si se repitiese el estudio en condiciones similares. FIABILIDAD

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