Medidas de frecuencia

¿QUÉ MEDIMOS EN ESTUDIOS DESCRIPTIVOS?

-          La situación en un punto en el tiempo: PREVALENCIA

-          Lo que está pasando durante un periodo de tiempo: INCIDENCIA.

  

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

Características:

-          Es adimensional.

-          Adopta valores entre 0 y 1 (es una proporción).

Incidencia = Nº de nuevos casos detectados durante el seguimiento que desarrollan la enfermedad/Nº de sujetos libre de enfermedad al comienzo del seguimiento.

Características:

-          Es dimensional.

-          Adopta valores entre 0 e ∞ (es una tasa).

Medida De Asociación En Estudios Descriptivos.

   Prevalencia en no expuestos = 
   Nº de casos entre los no expuestos/Nº total de individuos no expuestos = P.ne

Prevalencia en expuestos =      Nº de casos entre los expuestos/ Nº total de individuos expuestos = P. e Es la razón de prevalencias:

R.p = P.e / P.ne -------------------------------------- Magnitud de la asociación.

Si da 1, la P.ne es = a la P.e : no hay asociación.

Si da menor de 1, quiere decir que la P.ne es mayor.

Nunca pueden ser valores negativos.

Si es 0 o muy próximo a 0 quiere decir que hay más enfermos entre los no expuestos que entre los expuestos.

Estudios De Seguimiento Y Experimentales.

Medida de asociación

Incidencia en no expuestos = 

Nº de casos entre los no expuestos / Nº total de individuos no expuestos = I.ne.

Incidencia en expuestos = 
Nº de casos entre los expuestos / Nº total de individuos expuestos = I.e.

Entonces la relación entre la incidencia (nuevos casos) en expuestos I.e y la incidencia (nuevos casos) en no expuestos I.ne, se puede expresar como: I.e/I.ne

  Es El Riesgo Relativo: 

R.R. = I.e/I.ne ---------------------------------------- Magnitud de la asociación.

Es la razón entre el riesgo de los expuestos y el de 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 ventaja de los controles.

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

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

Es la razón entre: la ODDS de los casos y la ODDS de los controles.

	F	Nf
C	A	B
Nc	C	D

Odds Ratio  o bien RAZÓN DE VENTAJAS: O.R.= ODDS CASOS/ODDS CONTROLES. a+b c+d

              

     

                                                                       

Tipos de estudios epidemiológicos

Conceptos generales.

La investigación en clínica obedece a diversos objetivos, que pueden ser desde la descripción u observación de una realidad, hasta la verificación de una hipótesis en relación a factores de riesgo o factores pronósticos. 

Antes de hacer la necesaria recogida de datos, debemos elegir consecuentemente el diseño más adecuado a nuestros fines.

Teniendo en cuenta que la muestra de una población es un determinado grupo de personas y por lo tanto, y a conveniencia de que lo que queramos verificar, (por ejemplo, la exposición a un determinado factor de riesgo) y algunas de esas personas reunan ciertas características, y otras personas, no, podremos establecer comparación entre grupos para conocer la distribución de una enfermedad.

La gran diferencia en principio entre estudios, la determina el control o no de la asignación aleatoria de los participantes por parte del investigador, y también su intervención mediante alguna variable independiente, a la que se le podrá atribuir a posteriori, las diferencias entre grupos que se encuentren en el estudio.

Estas diferencias establecen dos tipos: Estudios experimentales, en los que media de alguna manera el investigador, y se formulan hipótesis, y estudios no experimentales u observacionales, que a su vez se dividen en estudios meramente descriptivos y en estudios analíticos.

Diseño descriptivo.

Sirve para constatar por simple observación, la existencia de un determinado problema. Si lo usamos, es solamente para constatar que álgo determinado ocurre. Puede también relacionar la distribución y prevalencia de una característica, pero no formula hipótesis.

Diseño analítico.

Mide la fuerza de asociación entre dos variables. Los diseños analíticos más usados son los estudios de seguimiento o cohortes, (que predicen la asociación entre exposición y efecto) que pueden ser prospectivos si se estudia el presente y retrospectivo si la cohorte es antigua, y los estudios de casos y controles (cubren un amplio tiempo de seguimiento, incluso años, desde que se inicia la exposición, hasta que aparece el efecto).

 

Tipos de Variables

Tipos de Variables. 

Las variables se estudian en una muestra o población, en cada individuo o elemento. Lo normal es utilizar muestras, ante la imposibilidad de manejar por motivos obvios, a una población entera.

Hay dos tipos de variables: Cualitativas y Cuantitativas.



Cualitativas: Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas con números. No se pueden utilizar por ejemplo para el sexo, el estado civil, etc.

  Nominales

o   Dicotómicas: 2 niveles o categorías (hombre, mujer).

o   Policotómicas: Mas de 2 categorías. (soltero, viudo, casado, separado).

 Ordinales: Establecen un orden.

                                       Ej.: Satisfacción en el trabajo: 

                                                         Muy satisfecho.

                                                         Satisfecho.

                                                         Poco satisfecho.

                                                         Nada satisfecho.

Los criterios de clasificación deben ser exhaustivos y exclusivos, de tal forma que todos los sujetos podrán clasificarse en un sitio de la escala.

Cuantitativas: Son las que se pueden medir con números.

 

-          Discretas: Sólo pueden tomar un número finito de valores. La unidad de medición no puede ser fraccionada. Son números aislados.

                                                         Ej.: Nº de hijos: 1, 2, 3, 4,… 

-          Continuas: Las que pueden valer cualquier número dentro de un rango. La unidad de medida puede tener decimales.

                                     Ej.: TA (tensión arterial), peso, estatura...


                   No son "intercambiables" entre sí, o sea, la variable contínua podemos hacerla discreta, pero no al revés.

 

Escalas para medir variables.

Disponemos de tres escalas: Nominal, Ordinal,de intervalo y de razón.

Escala Nominal.

La usamos cúando las características o variables son iguales o diferentes. Por ejemplo, la categoría "profesiones": (enfermero, médico, auxiliar...)

Éstas categorías son exhaustivas y excluyentes, ningún individuo estará en dos grupos a la vez.

(Hay que tener en cuenta que la representación de las categorías, o sea, la asignación de las mismas, la haremos con números, que no tendran propiedades aritméticas, o con símbolos, ya que ambos indistintamente, nos serviran para poder llevar a cabo la gestión informática de los datos, pues los programas que usamos, cualesquiera que sean, gratuitos o de pago, así lo establecen.)

Escala Ordinal.

Con esta escala, dadas dos variables, podremos establecer:
- Si son iguales o diferentes.
- Si son distintas, cual de ellas es mayor.
Entonces, los números expresaran igualdad, desigualdad y orden.

Por ejemplo grado de mejoría tras un tratamiento:
1. Nula
2. Leve
3. Media
4. Máxima.
                     Por lo tanto, establecemos una jerarquia: 4>3>2>1.

Escala de Intervalo.

Presenta las características de las dos anteriores (identidad y orden) y además la característica de que entre intervalos hay distancias equivalentes.

Por ejemplo, cuando medimos la temperatura: 36º,37º,38º...
La distancia entre cualquiera de ellas es la misma: 1º.

Escala de Razón.

Reune y junta las características de las tres anteriores: Identidad, orden, y distancias iguales entre intervalos, más el orden de jerarquia, admitiéndose entonces las relaciones de suma, resta, multiplicación y división. Por ejemplo, edad, peso, estatura, etc.

Tendremos en cuenta que en el campo de la salud, es muy frecuente la métrica del 0 absoluto.