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Mediciones

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Mediciones

  1. 1. Mediciones y observaciones clínicas y epidemiológicas Preparado por: Dr. Juan José García García
  2. 2. <ul><li>“ La meta fundamental que debe perseguir un estudio epidemiológico (y clínico) es la agudeza en la medición: estimar con poco error el valor del parámetro que es objeto de la medida.” </li></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li>Rothman K. Epidemiología moderna </li></ul></ul></ul></ul></ul>
  3. 4. Medición: Concepto <ul><li>Es la calificación o cuantificación de una variable. </li></ul><ul><li>Es la asignación de números o valores a las observaciones, de modo que estos sean susceptibles de análisis de acuerdo con ciertas reglas. </li></ul>
  4. 5. Calidad de la medición <ul><li>Hay dos características fundamentales que debe tener toda medición: </li></ul><ul><li>Validez </li></ul><ul><li>Confiabilidad </li></ul>
  5. 6. Conceptos <ul><li>Validez </li></ul><ul><li>Grado en el que una medición o estudio alcanza una conclusión correcta. Medir lo que se quiere medir </li></ul><ul><li>Validez interna </li></ul><ul><li>Grado en el que los resultados de una investigación reflejan con precisión la situación verdadera de la población en estudio </li></ul><ul><li>Validez externa </li></ul><ul><li>Grado en el que es posible aplicar los resultados de un estudio a otras poblaciones. Generalización. </li></ul>
  6. 7. <ul><li>Al atributo que permite obtener igual medición, respuesta o interpretación cuando el mismo fenómeno es evaluado en condiciones similares por un segundo observador, o por la misma persona, se le denomina concordancia, repetibilidad, precisión, reproducibilidad, confiabilidad, o consistencia. </li></ul>
  7. 8. Tipos de error en la medición: <ul><li>Aleatorio </li></ul><ul><li>Sistemático </li></ul>
  8. 10. Error aleatorio o falta de precisión <ul><li>Debido a variaciones producidas por azar, las características de las personas en una muestra concreta son diferentes a las de otras en la población de la cual fueron tomadas. </li></ul><ul><li>La variación aleatoria tiene tanta probabilidad de resultar en observaciones por encima del valor real como por debajo. Como consecuencia, la media de observaciones no sesgadas proveniente de muchas muestras, tiende a corresponder con el verdadero valor en la población, aun cuando los resultados de pequeñas muestras individuales no lo hagan. </li></ul>
  9. 11. <ul><li>La magnitud del error de muestreo se estima a través del valor del error estándar. </li></ul><ul><li>La principal manera de aumentar la precisión de una estimación, es, entonces, con un mayor tamaño muestral. </li></ul><ul><li>Una decisión clave es la obtención de una buena precisión frente al costo de una muestra que puede ser grande. </li></ul>
  10. 12. <ul><li>Por tanto, otro aspecto a considerar con respecto a la precisión es la eficiencia del estudio. </li></ul><ul><li>Esta puede ser juzgada según la relación del contenido total de la información deseada con el número total de sujetos requeridos o estudiados, o según contenido de dicha información con el costo de adquirirla. </li></ul>
  11. 13. Procedimientos de recolección (medición) de información: <ul><li>Métodos </li></ul><ul><ul><li>Censos </li></ul></ul><ul><ul><li>Encuestas </li></ul></ul><ul><ul><li>Sistemas de registro </li></ul></ul><ul><li>Técnicas </li></ul><ul><ul><li>Entrevista </li></ul></ul><ul><ul><li>Cuestionarios o formularios </li></ul></ul><ul><ul><li>Observación </li></ul></ul><ul><ul><li>Mediciones instrumentales </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Por ejem.: peso, talla, tensión arterial, temperatura, condiciones bioquímicas, imagenología </li></ul></ul></ul>
  12. 15. Fuentes potenciales de variabilidad en las mediciones <ul><li>Características del individuo </li></ul><ul><ul><li>Cambios relacionados con edad, sexo, alimentación, ejercicio... </li></ul></ul><ul><ul><li>Variación diurna: ritmos circadianos </li></ul></ul><ul><ul><li>Disposición a colaborar, tendencia a mentir </li></ul></ul><ul><li>Características de las mediciones </li></ul><ul><ul><li>Calibración deficiente del aparato, reactivos en mal estado... </li></ul></ul><ul><ul><li>Falta de precisión inherente al instrumento </li></ul></ul><ul><ul><li>Preguntas mal formuladas en un cuestionario </li></ul></ul><ul><li>Características del observador </li></ul><ul><ul><li>Lectura o registro erróneo: experiencia, disposición, cansancio, problemas de agudeza visual o auditiva </li></ul></ul>
  13. 16. Formas de reducir la variabilidad en las mediciones. Ejemplos <ul><li>Características de los sujetos: </li></ul><ul><ul><li>Condiciones uniformes al realizarlas: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ayuno </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Posición corporal </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Descubrir la región o segmento corporal por explorar </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Solicitar su cooperación y máxima veracidad en las respuestas </li></ul></ul><ul><ul><li>Garantizar confidencialidad de la información proporcionada </li></ul></ul>
  14. 17. <ul><li>Características de los instrumentos: </li></ul><ul><ul><li>Calibración con la frecuencia determinada por el fabricante </li></ul></ul><ul><ul><li>Mantenimiento del equipo. Cuidado, conservación, limpieza, reparación </li></ul></ul><ul><ul><li>Definiciones claras y precisas acerca de la presencia de enfermedad o exposición </li></ul></ul><ul><ul><li>Validación de cuestionarios </li></ul></ul>
  15. 18. <ul><li>Características de los observadores: </li></ul><ul><ul><li>Estandarización u homologación de la forma en que se ha de llevar a cabo la medición. </li></ul></ul><ul><ul><li>Cegamiento respecto a la identidad del entrevistado en términos del grupo al que pertenece, ya sea de enfermos, sanos, expuestos o no expuestos. </li></ul></ul><ul><ul><li>Motivación respecto a la relevancia de su participación </li></ul></ul><ul><ul><li>Corrección de problemas de agudeza visual o auditiva </li></ul></ul>
  16. 19. Sesgo o falta de validez <ul><li>Un sesgo es un error sistemático en un estudio que conduce a una distorsión de los resultados. Corresponde a una medición en una misma dirección, fuera del valor real. </li></ul><ul><li>No se reduce con un mayor tamaño de muestra. </li></ul>
  17. 20. Tipos de sesgo <ul><li>De selección </li></ul><ul><li>De información </li></ul><ul><li>De confusión </li></ul>
  18. 21. Sesgo de selección <ul><li>Ocurre cuando se realiza una comparación entre grupos que no son similares en sus características, diferentes de las variables estudiadas que influyen sobre el resultado. </li></ul><ul><li>Puede ser resultado por ejemplo: de patrones diferenciales de búsqueda, acceso o referencia al sistema de atención médica; puede ser producto de la pérdida de sujetos durante el seguimiento. </li></ul>
  19. 22. Sesgo de medición o información <ul><li>Aparece cuando la medición de las variables se realiza de una forma que es sistemáticamente diferente entre los grupos que se comparan. </li></ul><ul><li>Entre los errores más frecuentes de este tipo se encuentran aquellos introducidos por el observador, por el observado, y los generados por los instrumentos empleados. </li></ul>
  20. 23. <ul><li>Un sesgo de información implica un problema de clasificar erróneamente a los sujetos estudiados en cuanto a si se encuentran o no expuestos a un factor de riesgo que se analiza, y/o en cuanto a si presentan o no un determinado efecto. </li></ul><ul><li>Este error puede ser diferencial o no diferencial. </li></ul>
  21. 24. <ul><li>Un error de clasificación diferencial es más grave, en términos de que no puede predecirse el resultado de su presencia, pues puede exagerar u ocultar una relación entre la exposición estudiada y el efecto, en tanto que un error de clasificación no diferencial siempre tenderá a minimizar la posible asociación existente ente ambos eventos. </li></ul>
  22. 25. Sesgo de confusión <ul><li>La confusión se refiere a la mezcla del efecto de una variable externa con los de la exposición y la enfermedad que interesa </li></ul><ul><li>Para que una variable se considere un potencial confusor debe reunir dos condiciones: </li></ul><ul><ul><li>Que se relacione con la enfermedad de interés en ausencia de exposición al factor analizado </li></ul></ul><ul><ul><li>Que se relacione con la exposición, pero no como un resultado de esta </li></ul></ul>
  23. 26. Circunstancias en que ocurre un sesgo de confusión a b c E F D E F D E F D En los diagramas (a) y (b) la exposición E se relaciona, sin que sea su causa, con la variable ajena F o Confusor, y esta a su vez condiciona, aún en los no expuestos, el desenlace D, o se asocia de manera no causal con este, diagrama (c)
  24. 27. Control de factores de confusión durante el diseño: Pareamiento <ul><li>Ventajas </li></ul><ul><li>Puede eliminar las influencias de los factores de confusión constitucionales </li></ul><ul><li>Puede eliminar las influencias de factores difíciles de medir </li></ul><ul><li>Puede incrementar la precisión al equilibrar el número de casos y controles en cada uno de los estratos </li></ul><ul><li>Puede facilitar la selección de los controles </li></ul><ul><li>Inconvenientes </li></ul><ul><li>Puede ser lento, caro y menos eficiente que incrementar el número de individuos </li></ul><ul><li>Puede tener efectos adversos sobre la fase de análisis </li></ul><ul><li>Debe definirse cuáles variables son predictoras y cuáles de confusión </li></ul><ul><li>No puede evaluarse el papel de las variables como predictoras </li></ul><ul><li>Requiere un análisis pareado </li></ul>
  25. 28. Control de factores de confusión durante el diseño: Restricción <ul><li>Ventajas </li></ul><ul><li>Delimita a los individuos de la muestra en relación con la pregunta que se investiga </li></ul><ul><li>Inconvenientes </li></ul><ul><li>Limita la generalización </li></ul><ul><li>Puede ser difícil obtener un tamaño muestral apropiado </li></ul>
  26. 29. Control de factores de confusión durante el análisis: Estratificación <ul><li>Ventajas </li></ul><ul><li>Flexible o reversible; se pueden elegir las variables según las cuales se va a estratificar </li></ul><ul><li>Inconvenientes </li></ul><ul><li>El número de estratos está limitado por el tamaño de la muestra necesario para cada uno de ellos </li></ul><ul><li>Se pueden considerar pocas covariables </li></ul><ul><li>La existencia de pocos estratos por cada covariable hace que el control de los factores de confusión sea menos completo </li></ul><ul><li>Deben haberse medido antes las covariables </li></ul>
  27. 30. Control de factores de confusión durante el análisis: Ajuste estadístico <ul><li>Ventajas </li></ul><ul><li>Pueden controlarse simultáneamente múltiples factores de confusión </li></ul><ul><li>Puede utilizarse toda la información obtenida con las variables continuas </li></ul><ul><li>Es tan flexible y reversible como la estratificación </li></ul><ul><li>Inconvenientes </li></ul><ul><li>El modelo puede no ser adecuado: </li></ul><ul><ul><li>Control incompleto de los factores de confusión </li></ul></ul><ul><ul><li>Estimaciones inexactas de la fuerza del efecto </li></ul></ul><ul><li>Los resultados son difíciles de comprender </li></ul><ul><li>Deben medirse previamente las covariables relevantes </li></ul>

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