TEMA 6: LA ETAPA EMPÍRICA DE LA INVESTIGACIÓN: EL DISEÑO, MATERIAL Y MÉTODO

Material y métodos

Población de estudio: selección de individuos en búsqueda de validez interna y externa, eviatndo sesgos de selección

Muestreo: cuando no es posible incorporar toda la población de estudio. se considerará:

- Tamaño de la muestr

- Representatividad muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados, multietápico

Planificación De La Recogida De Datos:	Registro y Procesamiento:	Ejecución de la recogida de datos	Análisis
Por observación directa Por fuentes documentales A través de entrevistas, cuestionarios, formularios Cuidado: fiabilidad y precisión   Variables: búsqueda de relaciones de asociación (dependiente/s e independientes/s)	·  Agrupación de los datos · Distribución de frecuencia · Tablas cruzadas, tabulaciones ·   Bases de datos y hojas de calcula (PCS)	Pilotaje previo Evitar sesgos de información Hoja de recogida de datos	Revisión de la información Aplicación técnica estadística Comparación de grupos Controlar variables confundentes Estimar magnitud de la asociación Errores en los estudios (aleatorios y sistemáticos) Definir validez

Asignación del diseño en función de la pregunta de investigación

Problema: existe un daño a la salud

Descripción: mide el problema y observa las diferencias entre los grupos

Evaluar posible asociación entre factores y el problema de Asociación/Casualidad/Riesgo:

     - Analíticos: casos y controles/seguimiento (no hay causa-efecto=

     - Experimentales: aleatorios controlados/cuasiexperimentales (posemos medir la casualidad)

Medidas de frecuencia en estudios descriptivos

¿Qué queremos medir? 

La situación en un punto determinado en el tiempo = Prevalencia. Ésta describe qué proporción de la población tiene la enfermedad en un punto específico en el tiempo. La prevalencia depende de la velocidad de aparición de la enfermedad, es decir, la incidencia (lo que está pasando durante un periodo de tiempo) y su duración.

PREVALENCIA = Nº de individuos con la enfermedad en un tiempo específico/Nº de individuos en la población en un punto en el tiempo

Sus características son que es adimensional y que adopta valores entre 0 y 1

INCIDENCIA = Nº de nuevos casos detectados durante el seguimiento que desarrollan la enfermedad/Nº de sujetos libres de enfermedad al comienzo del seguimiento

Sus características son que es adimensional y que adopta valores entre 0 e infinito

La Incidencia Acumulada es el riesgo de que se produzca un suceso. Se calcula de la siguiente manera: 

IA = Nº total de casos nuevos en un tiempo determinado/Población de riesgo al inicio

La Incidencia Acumulada se encarga de medir la probabilidad de que ocurra el evento. Además, es una proporción, por lo que tiene valores entre 0 y 1 (0-100). Sin embargo, no lleva implícito el periodo de tiempo, y esto debe expresarse siempre.

La IA presenta una serie de condiciones, las cuales son:

   - No puede haber pérdidas en el seguimiento

   - Se siguen a todos los sujetos durante todo el periodo

   - No permite inferir fuera del periodo de estudio

EJEMPLO:

En una población de 15000 personas se quiere conocer cuál es la incidencia de cáncer de mama en mujeres entre 50 y 64 años. La población está formada por 8500 mujeres, de las cuales el 15% tienen entre 50 y 64 años. De estás, 15 ya han sido diagnosticadas de cáncer de mama. Después de un año de seguimiento activo (mamografía) se detectan 6 casos de cáncer de mama. ¿Cuál es la incidencia acumulada en esta población?

n mujerestotal = 8500 -------------- 15% (50-64 años)              P mujeres = 15/1275 = 0,011 (1,1%)

nmujeres (50-64 años) = 1275

n mujeres (50-64 años) = 1275-15 = 1260

IA =  6/1260 = 0,00476 (0,47%)

La Tasa de Incidencia es la velocidad de aparición de nuevos casos con respecto al tamaño de la población.Con frecuencia, no todos los individuos a riesgo (denominador) son seguidos durante el mismo tiempo. Si se dispone de los diferentes tiempos de observación (“tiempos en riesgo”) de los diferentes individuos, se puede calcular la densidad de incidencia o tasa de incidencia.

Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa 

EJEMPLO: 1000 personas –año se pueden obtener siguiendo a 1000 personas durante un año o siguiendo a 500 personas durante dos años o siguiendo a 2000 personas durante 6 meses

La Densidad de incidencias basada en datos individuales = Nº de casos nuevos (tiempo desde el momento inicial al final)/Personas-tiempo a riesgo (suma de los tiempos con los que cada individuo contribuye al seguimiento)

Las medidas de asociación en estudios descriptivos miden la fuerza con la que se asocian dos medidas, y se calculan a partir de las medidas de frecuencia: prevalencias o incidencias. Éstas dependen de tipo de diseño de la investigación.

Incidencia no expuestos = Nº de casos nuevos entre los no expuestos/Nº total de individuos no expuestos = P.ne (prevalencia no expuestos)

Incidencia expuestos = Nº de casos nuevos entre los expuestos/Nº total de individuos expuestos = P.e (prevalencia expuestos)

Razón de prevalencia = P.e/P.ne ⇒ Magnitud de asociación

Ejemplo: A un grupo de 349 adolescentes de ambos sexos, que participaron en una encuesta realizada por un equipo básico de AP, se les preguntó si consumían o no alcohol. Se obtuvieron los siguientes resultados: 172 varones: 159 consumían y 177 mujeres encuestadas: 152 consumían alcohol

H₀ = No existe relación entre el sexo y el consumo de alcohol

n= 349 (mujeres: 177 y hombres: 172)

P_hombre = 159/172 = 0,91  P_mujer = 152/177 = 0,85   Razón de prevalencia = Pe/Pne = 0,91/0,85 = 1,07

Si el valor de prevalencia es 1 tengo que aceptar la hipótesis nula (prevalencia en no expuestos es mayor), pero si está por encima de 1 se rechaza la hipótesis nula. 

En el estudio de seguimiento y experimentales  se observa quien presenta el factor de asociación y quién no. Se calcula mediante la razón de incidencia o el riesgo relativo

Entonces la relación entre la incidencia en expuestos (Ie)y la incidencia en no expuestos (Ine),se puede expresar como Ie/Ine. Esto recibe el nombre de riesgo relativo (RR). 

Ejemplo: Un grupo de investigadores estudian durante 1 año a 1500 escolares para saber si el uso de enjuagues bucales previene la aparición de enfermedades periodontales. De los 1500, 900 usaban colutorios. A lo largo del año se observa que 15 de los escolares que usaban colutorios presentaron síntomas de infección periodontal, mientras que 40 de lo que no usaban colutorios presentaron estos síntomas.

a)   Hipótesis nulas y alternativas identificando las variables independiente y dependiente

b)   Qué tipo de diseño es el utilizado

c) Magnitud de asociación existente entre el uso de colutorios y enfermedades periodontales, especificando el sentido de la relación si existiese

d)   A qué conclusión se puede llegar a la vista de los resultados del estudio

     a) H₀: Uso de colutorios no influyen en las enfermedades periodontales. H₁: Uso de colutorios reduce el riesgo de enfermedades periodontales. H₂: Uso de colutorios aumenta el riesgo de enfermedades. Variable independiente: Uso de colutorios (sí o no). Variable dependiente: enfermedades periodontales (sí o no)

      b)  Diseño: estudio de cohortes o de seguimiento prospectivo. No es experimental, porque no ha introducido la variable independiente aleatoriamente

      c)  Magnitud de asociación:

 n=1500: n_ne= 900 y n_e= 600

 Ine= 15/900 = 0,016

 Ie= 40/600= 0,066

 RR (riesgo relativo) = Ie/Ine = 0,066/0,016 = 4,12

         d) Resultado: Rechazamos la hipótesis nula porque está alejada de 1, y escogemos la                     H₁(la incidencia en expuestos es 4 veces más altaque en los no expuestos) 

Estudios de casos y controles. Estimación de la magnitud de asociación

Se trata de relacionar la ODDS o ventaja de los casos con la ODDS o la ventaja de los controles.

ODDS casos = Presencia del factor entre los casos/Ausencia del factor entre los casos

ODDS controles = Presencia del factor entre los controles/Ausencia del factor entre los controles

ODDS RATIO o razón de ventajas = ODDS casos/ODDS controles

Ejemplo: H₀= El consumo de tabaco no influye en el EPOC

40 fumadores/10 no fumadores (50 EPOC)       CASOS

5 fumadores/45 no fumadores (50 NO EPOC)   CONTROLES

O Casos= 40/10 = 4         O Controles= 5/45= 0,11   

OR= 4/0,11 = 36,36  (Los casos tienen mayor riesgo que los controles de ser fumadores, entonces hay que rechazar la hipótesis nula)

Mediante la tabla:

a= 40 b= 10 c=5 d=45

OR= 40x45/5x10 = 36,36