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investigación en salud, DISTRIBUCION Y LIMITES DE TOLERANCIA, FACTORES QUE…

- - - - OBSERVACIONAL
      - Cohorte, transversal y casos controles
    - - ENSAYO CLINICO
        
        No aleatorizado, Aleatorizado y enmascarado
- - - - Mejor tratamiento posible
      - Placebo
      - Ninguna intervención
    - - la que evalua el tratamiento
    - - Periodo de Preinclusion o RUN IN PHASE
        
        INCUMPLIDORES
- - - - :forbidden: El efecto no se puede “lavar”
        El paciente no vuelve al estado inicial
    - - Comparaciones intra-sujeto
      - Comparación global por secuencia
    - - Secuencia
        
        Efecto período
        
        Efecto residual
  - - - asigna de manera aleatoria a 1 de los 4 grupos:
  - - - Este diseño permite múltiples análisis intra- e intergrupales.
      - A vs control
      - B vs control
      - A vs B
      - evalúan dos factores independientes:
        
        Hipótesis 1: efecto de la intervención A
        
        Hipótesis 2: efecto de la intervención B
      - A funciona igual con o sin B → no hay interacción
      - A funciona mejor con B → sinergia
      - A funciona peor con B → interferencia
- - - - CONFIABLE se repite y da =resultado. PRECISIÓN depende de la POTENCIA estadística=Depende del ERROR ALEATORIO
        
        POTENCIA ESTADISTICA
        
        ERROR ALEATORIO
        
        VARIABLE DEL PARTICIPANTE
        
        BIOLOGICA
        
        ESTADO DE ANIMO
        
        VARIABILIDAD DEL INSTRUMENTO
        
        FACTORES AMBIENTALES
        
        DESGASTE MECANICO DEL COMPONENTE
        
        VARIABLE DEL OBSERVADOR
        
        La potencia estadística expresa la capacidad de un estudio para identificar efectos reales, y determina la probabilidad de evitar falsos negativos
        
        Potencia ≥ 80 %
        β ≤ 0,20
        
        Potencia = 80 %➡️ De 100 estudios bien hechos:
        
        En 80 vas a detectar el efecto
        
        En 20 no, aun cuando el efecto exista
        
        Esos 20 son errores tipo II.
        
        DONDE ENCUENTRO A B?
        
        Cálculo muestral
        
        Análisis de potencia
        
        Discusión de limitaciones
      - EVALUACION DE PRECISIÓN
        
        Reproducibilidad de las mediciones
        
        1 sola persona INTRAOBSERVADOR
        
        +5 personas INTEROBSERVADOR
    - - REPRESENTA UNA VARIABLE. Relacionada con la VALIDEZ.
        
        ERROR SISTEMÁTICO
        
        DESVIA EL RESULTADO GENERANDO UNA "TENDENCIA" ERRONEA
        
        SESGO DEL OBSERVADOR
        
        SESGO DEL INSTRUMENTO
        
        SESGO DEL PARTICIPANTE
        
        EVALUACIÓN
        
        PATRON DE REFERENCIA
    - - CONTENIDO
        
        examina todos los aspectos
      - CONSTRUCTO
        
        como esta formada la escala a nivel teorico para que pueda medir bien un atributo y diferenciarlo de otros
      - CRITERIO
        
        Nueva medicion mide tan bien y se compara con otras ya realizadas. Predice otros efectos
  - - - NUMERICAS o CUANTITATIVAS
        
        PROPORCION
        
        0= AUS DE PROPIEDAD
        
        DISCRETOS
        
        ENTEROS
        
        INTERVALO
        
        0 NO representa AUSENCIA DE LA PROPIEDAD
        
        CONTINUOS
    - - ORDINALES o PSEUDO CUANTITATIVA
        
        VALORES: NROS o CATEOGORIAS orden de las categorias tiene importancia. NROS no.
      - NOMINALES O CUALITATIVAS
        
        VALORES: NOMBRES. NO DA INFORMACIÓN
      - NOMINAL DICOTÓMICA
        
        VALOR POSIBLE: solo 2
- - - - Los controles sirven para estimar la frecuencia de exposición esperada en personas sin la enfermedad.
      - Odds Ratio (OR)
        
        Cuántas veces más probable fue la exposición en los casos respecto a los controles
      - o Criterios de selección: incluye que hayan podido estar expuesto al FR del estudio.
        o Casos: deberían ser una muestra aleatoria de toda la población enferma.
        o Control: debe tener la misma probabilidad de haber estado expuesto que los casos.
        o Se pueden usar dos grupos control para evitar el sesgo en su selección.
      - SESGOS
        
        ENTREVISTADOR
        
        Sesgo de memoria (recall bias)
        
        Sesgo de Seleccion
        
        Sesgo de Berkson
        
        sesgo de selección propio de estudios hospitalarios.
        
        Sesgo de Neyman
        
        Se estudian solo los que sobreviven o persisten.
        
        Sesgo de Detención
        
        Un grupo se diagnostica más, no porque esté más enfermo, sino porque:
        
        Se controla más
        
        Se estudia más
      - emparejamiento: MATCHING
        
        Consiste en elegir controles que se parezcan a los casos en ciertas variables, con el objetivo de controlar factores de confusión.
        
        variable es confusora cuando cumple las 3 condiciones:
        
        Se asocia con la exposición
        
        Se asocia con la enfermedad
        
        No está en la cadena causal
        
        INDIRECTAS
        
        Lugar de residencia
        
        Tipo de institución
        
        Cobertura de salud
  - - - La comparación se hace dentro del mismo grupo original.
    - - Cohorte expuesta vs población externa
    - - Permite calcular riesgo real, porque mide incidencia.
        
        Riesgo relativo (RR)
        Proporción de casos atribuibles a la exposición
    - - Tengan probabilidad real de desarrollar el evento
        Estén libres del evento al inicio
      - FIJA
        
        incluyen individuos solo en fecha de inicio del estudio (mayor sesgo).
      - DINAMICA
        
        Se incorporan sujetos a medida que aparecen
        Durante todo el estudio
- - - - CONCLUSIÓN
      - PROBABILIDAD
        
        "p"
        
        SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA
      - PROBABILIDAD QUE EL RESULTADO HAYA SIDO POR EL AZAR
  - - - UNILATERAL
        
        tto A es mejor que B
      - BILATERAL
        
        tto A Y B tienen diferente efectividad
  - - - ¿Qué cambio es suficientemente grande como para ser útil, relevante o notorio para el paciente?
        
        MENOR EFECTO CLINICO (cambio de 2 puntos)
        
        Necesitamos ⬆️TAMAÑO MUESTRAL
        
        MAYOR EFECTO CLINICO (CAMBIO DE 10 pts)
        
        no necesitás una muestra grande
    - - estadísticamente no significativo (p>0,05)
      - significativo (p<0,05).
    - - diferencia observada al comparar 2 factores.
        
        Se decide por
        
        criterio subjetivo, no por matemáticas, depende del efecto clínico que en el ejemplo es la comparación del
        
        Grupo A y B.
- - - - DT ALTA
        
        ALTA VARIABILIDAD
        
        MEDIA NO representa al grupo
      - DT BAJA
        
        BAJA VARIABILIDAD
        
        MEDIA SI representa al grupo
  - - - MUESTRA TOMADA EN UNA POBLACION DIFERENTE
        
        Ha VERDADERA
        
        Ha FALSA EN LA POBLACION
    - - Ha Falsa en la INVESTIGACIONSe acepta la hipótesis nula cuando es falsa
        
        Ha VERDADERA EN LA POBLACIÓN
        
        Probabilidad de NO detectar una diferencia cuando sí existe
        
        error tipo II ocurre cuando:
        
        Existe un efecto real
        
        Pero el estudio no lo detecta
        
        INTERPRETACION
        
        El DS alto aumenta β
        
        El n bajo aumenta β
        
        Ambos juntos disparan el error tipo II
        
        falso negativo.
    - - Acepta Ha y rechaza H0
        
        estadisticamente significativo- azar baja
    - - Rechazo Ha, acepto H0
        
        Resultado obtenido x AZAR
    - - Qué tan buena es tu prueba para no dejar pasar un efecto verdadero.
        
        MENOR A 66%
        
        rechazo Ha y H0
    - - SEÑAL: Diferencia observada entre GP
        
        EJEMPLO
        
        Grupo A (intervención): mejora 10 puntos
        
        Grupo B (control): mejora 2 puntos
        
        SEÑAL = 8 puntos de diferencia
      - RUIDO: VARIABILIDAD entre INDIVIDUOS de un mismo grupo
        
        EJEMPLO
        
        RUIDO BAJO
        
        hay efecto.
        
        RUIDO ALTO
        
        diferencia de 8 puntos queda perdida → no podés afirmar que hay efecto.
  - - - ALGO SE HIZO MAL
    - - DIFERENCIA POR EL AZAR
- - - - una parte desconoce, suele ser el paciente.
    - - paciente y profesional no conocen de que se trata esta investigación
    - - tanto paciente, como profesional y participante
- - - - ALEATORIA SIMPLE
        
        Enumera a la poblacion y se saca un subgrupo
      - ALEATORIA SISTEMATICA
        
        Enumera a la poblacion y se selecciona según un preorden 1-1
      - ALEATORIA ESTRATIFICADA
        
        Divide a la población segun subgrupos con caracteristicas similares
      - MUESTRA DE CONGLOMERADOS
        
        Se analiza poblaciones en conglomerados que sean del mismo nivel en cada parte del mundo para analizar aleatoriamente
    - - CONVENIENCIA
        
        personas cumplen con el criterio de admision y son de fácil acceso
      - CONSECUTIVO
        
        todos los que cumplan los criterios y quieran participar
      - A CRITERIO
  - - - Generalizacion de los resultados a la población blanco por estadistica y analisis de los datos
    - - muestra=representativa de la población
  - - - Error muestral se da por: 1-variabilidad indivuduos 2-medicion de variables 3-error en el observador
        
        Resolución: ⬆️MUESTRA
      - INEVITABLE Y ASISTEMÁTICO
    - - EVITABLE Y SISTEMÁTICO
      - Error diseño de estudio 1) sesgos de selección 2) sesgos de info (variables)
- - - - Relatan segun lo observado. poco analisis
    - - Relacion entre 2 variables
    - - Exposicion de una patologia=predisposición a FR
        
        2 VARIABLES: Factor de Riesgo + evento
      - CASOS Y CONTROLES
        
        Se analiza cuántas veces estuvo expuesto cada grupo a un determinado factor de riesgo antes de que aparezca la enfermedad o efecto, y luego se comparan esas exposiciones entre sí.
        
        COMPARATIVOS
        
        OBSERVACIONALES
        
        TRANSVERSALES
        
        RETROSPECTIVOS
      - COHORTE
        
        2 gp: EXPOSICION FR y NO EXPUESTO
        
        RELACION CAUSA-EFECTO
        
        OBSERVACIONAL ANALITICO LONGITUDINAL
        
        INCIDENCIA en el TIEMPO, ver EVOLUCION y APARICION ENFERMEDAD
        
        DESCRIPTIVO LONGITUDINAL PROSPECTIVO
      - MÉTODO DIAGNOSTICO
        
        Dx nuevo=ponerlo a prueba
        
        Valores dx=las caracteristicas
  - - - INTENCIÓN MODIFICAR ALGO
        
        QUIERE PONER A PRUEBA UNA INTERVENCIÓN. PROSPECTIVOS LONGITUDINALES
      - CONTROLADO, NO CONTROLADO Y CRUZADOS
    - - pte ya es parte de la muestra y por azar elijo a que GP va a estar
- - - - Sin modificar variables solo observar
    - - Modifica variables (relación causa y efecto)
  - - - DESCRIPTIVOS
    - - DESCRIPTIVOS O ANALITICOS
- - - - ASOCIACION, COMPARACIÓN Y DESCRIPTIVO
- - - - MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL O PUNTO
        
        MEDIA
        
        MEDIANA
        
        MODA
      - MEDIDAS DE DISPERSIÓN
        
        DESVIO ESTANDAR
        
        RANGO
        
        RANGO INTERCUARTIL
      - INFERENCIA ESTADISTICA
        
        PRUEBA DE HIPOTESIS
        
        ESTIMACION POR INTERVALOS DE CONFIANZA
        
        El IC te muestra el rango probable donde está el valor real y te dice si la diferencia es estadísticamente creíble y clínicamente útil.
        
        El p-valor baja cuando la diferencia es grande (señal), la variabilidad es baja (ruido), la muestra es grande, el efecto es clínicamente importante y el estudio tiene alta potencia.
        
        Describir el tiempo de internación en rehabilitación postquirúrgica de columna se
        tomó una muestra (n) de 100 personas, la media fue de 20 días de internación con un desvío
        estándar de 4 días.
        
        IC 95: MEDIA+/- DESVIO ESTANDAR / RAIZ (N)
        
        ic 95: posible porcentaje que se puede tener por el azar
        
        RELEVANCIA CLINICA
        
        1 more item...
      - VARIABLE CUANTITATIVA
        
        SIMETRICA
        
        MEDIA Y DESVIO ESTANDAR
        
        ASIMETRICA
        
        MEDIANA Y RANGO
        
        MEDIDA DE DISPOSICION CENTRAL
        
        describir a la muestra y a los resultados.
        
        MEDIA
        
        Es muy sensible a valores extremos (outliers), por eso no se recomienda cuando la distribución es asimétrica.
        
        La variable es continua
        
        La distribución es normal (gaussiana)
        
        No hay valores extremos relevante
        
        DISTRIBUCION SIMÉTRICA
        
        MEDIANA
        
        Es el valor central al ordenar los datos de menor a mayor.
        No se ve afectada por valores extremos, por lo que es ideal en distribuciones asimétricas.
        
        DISTRIBUCIÓN ASIMETRIA
        
        Escalas clínicas (EVA, WOMAC, DASH)
        
        Datos no normales
        
        Muestras pequeñas
        
        MODA
        
        Es el valor que más se repite
        
        Variables categóricas u ordinales
        Describir patrones frecuentes
        
        MEDIDA DE DISPERSION
        
        DESVIO ESTANDAR
        
        Mide cuánto se alejan, en promedio, los datos respecto de la MEDIA
        No dice dónde están los datos (eso lo hace la media), sino qué tan dispersos o concentrados están.
        
        MEDIA/DS
        
        El desvío estándar es una medida de variabilidad dentro de la muestra. Si el DS es alto, los datos están muy dispersos, lo que significa que la diferencia entre grupos puede no ser tan clara. Esto reduce la capacidad para detectar una diferencia significativa, porque "el ruido" o variabilidad dentro de los datos se vuelve mayor. Un DS alto implica más incertidumbre en los resultados y aumenta la probabilidad de cometer un error tipo
        
        En resumen, un tamaño de muestra pequeño y un alto desvío estándar tienden a aumentar β (error tipo 2), mientras que un tamaño de muestra grande puede disminuir β, incluso si el DS es alto, porque se tiene más poder para detectar diferencias.
        
        1 more item...
        
        RANGO INTERCUARTIL
        
        ASIMETRICA
        
        El rango
        intercuartil va a ser un 25% para un lado y
        otro de la MEDIANA (50%), osea entre primer
        cuartil Q1 (25%) y tercer cuartil Q3 (75%).
        
        RANGO
        
        Solo tiene en cuenta valores
        extremos. Ej., datos 1, 2, 2, 2, 4→ rango = 4
        1= 3.
      - VARIABLE CUALITATIVA
        
        ORDINAL
        
        Pocas categorias
        
        proporcion, porcentaje, frecuencia o razon.
        
        Muchas categorias
        
        Mediana y Rango intercuartil
        
        NOMINAL
        
        proporcion, porcentaje, frecuencia o razon
        
        ESTADISTICOS
        
        Proporción:
        
        Razón:
        
        “Relaciona dos categorías independientes del mismo fenómeno.”
        
        1:1
        
        Tasa:
        
        “Mide la frecuencia de ocurrencia de un evento en un período de tiempo.”
        
        Prevalencia:
        
        “Indica la carga total de una enfermedad en una población.”
        
        Incidencia:
        
        “Mide el riesgo de aparición de nuevos casos.”
        
        “Expresa la parte del total que presenta una característica determinada.”
        
        20 niños con bajo peso
        
        Total: 200 nacidos vivos
        
        Proporción = 20 / 200 = 0,10