Modulo I INTRODUCCIN A LA EPIDEMIOLGIA CURSO AFAM

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Modulo I INTRODUCCIÓN A LA EPIDEMIOLÓGIA CURSO AFAM 2011 27 de Abril 2011 Adriana

Modulo I INTRODUCCIÓN A LA EPIDEMIOLÓGIA CURSO AFAM 2011 27 de Abril 2011 Adriana Durán Coordinación Sida

Epidemiología “ Estudio de la distribución de los determinantes de los estados o acontecimientos

Epidemiología “ Estudio de la distribución de los determinantes de los estados o acontecimientos relacionados con la salud de determinadas poblaciones y la aplicación de estudio al control de los problemas sanitarios” Last 1989

EPIDEMIOLOGIA TRADICIONAL • Determinar la frecuencia y las tendencias de exposición a factores o

EPIDEMIOLOGIA TRADICIONAL • Determinar la frecuencia y las tendencias de exposición a factores o marcadores que se asocian con daño o enfermedad • Determinar las poblaciones de riesgo (riesgo , susceptibilidad y vulnerabilidad ) • Describir la variación de la frecuencia de las enfermedades en el tiempo y entre las poblaciones • Generar hipótesis sobre las causas que producen los eventos a partir de la descripción de su distribución.

Epidemiología “ Estudio de la distribución de los determinantes de la salud en las

Epidemiología “ Estudio de la distribución de los determinantes de la salud en las poblaciones y la aplicación de este conocimiento para disminuir los problemas de salud” Diez Roux 2008

SALUD COLECTIVA • Propone un ámbito de prácticas contra-hegemónicas con distintos significados en relación

SALUD COLECTIVA • Propone un ámbito de prácticas contra-hegemónicas con distintos significados en relación a la salud pública. • Incorpora el concepto de proceso-salud-enfermedad-atención-cuidado (PSEAC) que incluye determinantes históricos • Plantea un concepto de salud no limitado a lo médico y con jerarquización de los determinantes sociales • Compromiso de producción de conocimiento para la acción • Compromiso con el desarrollo de acciones para eliminar las desigualdades

PARADIGMAS EPIDEMIOLOGICOS • Teoría miasmática • Teoría del gérmen • Teoría de la caja

PARADIGMAS EPIDEMIOLOGICOS • Teoría miasmática • Teoría del gérmen • Teoría de la caja negra

Paradigmas epidemiológicos Período Teoría dominante Momento histórico Foco de interés / eje conductor Enfoque

Paradigmas epidemiológicos Período Teoría dominante Momento histórico Foco de interés / eje conductor Enfoque preventivo Sanitario Miasmática 1° mitad del siglo XIX - Población - morbimortalidad sin causa específica Saneamiento ambiental y condiciones de vida Enfermedades Gérmen infecciosas Fin siglo XIX -Causa única / Aislamiento, enfermedad vacunas única Enfermedades Caja negra crónicas Siglo XX post 2° guerra mundial - Multicausalidad - factores de riesgo individual Factores de riesgo

“ nada tan poderoso como las llamadas enfermedades-metáfora para evidenciar la representación de una

“ nada tan poderoso como las llamadas enfermedades-metáfora para evidenciar la representación de una enfermedad, tanto para la corporación médica, como para una sociedad determinada Sontag, 1984

“ Por enfermedades-metáfora entiendo el conjunto de enfermedades cuya enunciación depara catástrofes. Esas enfermedades,

“ Por enfermedades-metáfora entiendo el conjunto de enfermedades cuya enunciación depara catástrofes. Esas enfermedades, generalmente, poseen una larga historia de desarrollo y envolvimiento con el imaginario social y movilizan fuerzas que suscitan miedo y proscripción en la sociedad…. . …Desde el punto de vista sociológico, . pueden se consideradas categoríasíntesis porque consiguen crear un consenso sobre la fuente de los males en la sociedad “ Cecilia de Souza Minayo, La artesanía de la investigación cualitativa

1981 - Se identifican los primeros casos de deficiencias del sistema inmunitario poco comunes

1981 - Se identifican los primeros casos de deficiencias del sistema inmunitario poco comunes en varones homosexuales de USA. - Los medios de comunicación hablan del "cáncer o peste rosa". .

1982 Se encuentran casos entre heroinómanos, hemofílicos y haitianos, además de los homosexuales, por

1982 Se encuentran casos entre heroinómanos, hemofílicos y haitianos, además de los homosexuales, por lo que se habla del "club de las 4 haches", y se maneja el desafortunado término de "grupos de riesgo". Se detecta una epidemia heterosexual en África de mayores proporciones que la norteamericana. Se identifican con claridad las vías de transmisión: sexual, perinatal y sanguínea. El Departamento de Salud de Estados Unidos (CDC) establece el término oficial de síndrome de inmunodeficiencia adquirida (sida). El número estimado de casos se eleva a casi 1 millón.

1983 - En Francia, Luc Montaigner logra aislar al agente causal del sida y

1983 - En Francia, Luc Montaigner logra aislar al agente causal del sida y lo denomina virus de la linfadenopatía (LAV). - La jerarquía católica habla de "castigo divino" a los "pervertidos". - Las organizaciones gay son las primeras en responder a la crisis de salud. Se realiza la primera Caminata Nocturna Silenciosa en San Francisco.

1984 Robert Gallo anuncia que ha logrado aislar el virus que causa el sida

1984 Robert Gallo anuncia que ha logrado aislar el virus que causa el sida y lo llama HTLV-III, con lo que se inicia el pleito, en el que hay de por medio millones de dólares, por la autoría del descubrimiento. Fallece el filósofo francés Michel Foucault a causa del sida.

1985 Aparecen las pruebas diagnósticas bajo los nombres de ELISA y Western Blot y

1985 Aparecen las pruebas diagnósticas bajo los nombres de ELISA y Western Blot y se instalan rutinariamente en los bancos de sangre Se realiza la primera Conferencia Mundial sobre Sida en Atlanta, Estados Unidos. Fallece la estrella de Holywood Rock Hudson.

1987 -Los gobiernos de Francia y EU anuncian un acuerdo sobre la patente del

1987 -Los gobiernos de Francia y EU anuncian un acuerdo sobre la patente del test serológico, de esta manera, termina la disputa entre Luc Montaigner y Robert Gallo, a quienes se considera codescubridores del virus. - La Organización Mundial de la Salud (OMS) establece el Programa Especial sobre sida, que más tarde se llamará Programa Mundial del Sida. - La Federal Drug Administration (FDA) aprueba el uso de zidovudina (AZT), primer fármaco antirretroviral contra el VIH. -

1987 - Se crea la organización Act Up en Estados Unidos, caracterizada por su

1987 - Se crea la organización Act Up en Estados Unidos, caracterizada por su combatividad, originalidad y su radicalismo contra la apatía gubernamental y la especulación de la industria farmacéutica. - Se funda la Red Mundial de Personas que Viven con VIH/sida

1989 - Gracias a las enérgicas campañas de Act Up, la compañía Burroughs Wellcome

1989 - Gracias a las enérgicas campañas de Act Up, la compañía Burroughs Wellcome reduce el precio del AZT en 20 por ciento. - Se establece el 1 de diciembre como Día Mundial de Lucha contra el Sida.

1991 - Se aprueba el segundo fármaco antirretroviral: didanosida (dd. I) - Muere Freddie

1991 - Se aprueba el segundo fármaco antirretroviral: didanosida (dd. I) - Muere Freddie Mercury. - El grupo de artistas Visual AIDS crea el listón rojo como símbolo de solidaridad con las personas afectadas por el sida.

1994 - Se aprueba la venta del cuarto medicamento: el d 4 T. -

1994 - Se aprueba la venta del cuarto medicamento: el d 4 T. - Se difunden los resultados del estudio ACTG 076 que demuestra que el uso de AZT durante el embarazo logra reducir en más de 60 por ciento la transmisión materno-infantil del virus.

1995 - Se aprueba el saquinavir, primer inhibidor de la proteasa. - En Europa

1995 - Se aprueba el saquinavir, primer inhibidor de la proteasa. - En Europa oriental se detecta un brote de VIH entre los consumidores de drogas intravenosas

1996 Se crea el Programa Conjunto de las Naciones Unidas sobre el VIH/sida (Onusida).

1996 Se crea el Programa Conjunto de las Naciones Unidas sobre el VIH/sida (Onusida). Nuevos medicamentos son aprobados, entre ellos: indinavir y nevirapina. Se celebra la XI Conferencia Internacional sobre Sida en Vancouver, donde se da a conocer con gran optimismo el famoso "coctel antiviral", combinación de tres medicamentos que logra desacelerar el avance del virus en el organismo. Estados Unidos anuncia un descenso de 13 por ciento en las muertes relacionadas al sida gracias al "coctel" de medicamentos. Se establece la prueba de la carga viral como un indicador útil para determinar el avance del virus en el organismo.

1997 - Brasil, primer país en desarrollo que aprueba dar los tratamientos a todas

1997 - Brasil, primer país en desarrollo que aprueba dar los tratamientos a todas las personas afectadas a través de su sistema público de salud. - El número de defunciones en los países donde se aplica la terapia antirretroviral combinada desciende de 33 a 50 por ciento.

1998 - Se realiza la XII Conferencia Internacional sobre Sida en Ginebra, donde se

1998 - Se realiza la XII Conferencia Internacional sobre Sida en Ginebra, donde se difunden los reportes sobre los efectos secundarios, las fallas terapéuticas, el desarrollo de resistencias virales y el elevado costo de los medicamentos que los vuelve inaccesibles para el 90 por ciento de las personas afectadas en todo el mundo.

2000 - Los gobiernos de Brasil y Sudáfrica se enfrentan a las grandes compañías

2000 - Los gobiernos de Brasil y Sudáfrica se enfrentan a las grandes compañías farmacéuticas por su política de producir los medicamentos sin respetar las patentes. - Crece la presión mundial para que esas compañías rebajen sus precios en los países pobres.

2001 - Algunas compañías farmacéuticas rebajan sus precios en África y América Latina, y

2001 - Algunas compañías farmacéuticas rebajan sus precios en África y América Latina, y retiran las demandas contra los países productores de genéricos. - La Organización Mundial de Comercio acuerda flexibilizar sus tratados de patentes. - Alrededor de 80 vacunas han sido experimentadas a la fecha en seres humanos sin tener todavía resultados satisfactorios. - La Organización de las Naciones Unidas (ONU), realiza una sesión extraordinaria sobre el VIH/sida, donde se firma una Declaración de Compromiso para detener la pandemia.

LA OTRA RESPUESTA VULNERABILIDAD el nacimiento de un concepto

LA OTRA RESPUESTA VULNERABILIDAD el nacimiento de un concepto

Período del descubrimiento 1981 -1984 Factor de riesgo → Grupos de riesgo (H-H-H-H) Abstinencia

Período del descubrimiento 1981 -1984 Factor de riesgo → Grupos de riesgo (H-H-H-H) Abstinencia – Aislamiento Estigma y discriminación

Período de las primeras respuestas 1985 -1988 Grupos de riesgo → comportamientos de riesgo

Período de las primeras respuestas 1985 -1988 Grupos de riesgo → comportamientos de riesgo Estrategias de reducción de riesgo -Información -Sexo seguro -Reducción de daño Información + voluntad = cambio de comportamiento? ? ? protección? ? ?

Avances clínico (los noventa) La respuesta no es global Componentes estructurales

Avances clínico (los noventa) La respuesta no es global Componentes estructurales

Prevalencia mundial de la infección por el VIH

Prevalencia mundial de la infección por el VIH

Acceso al Tratamiento Cobertura (%) 75– 100 50– 74. 9 25– 49. 9 10–

Acceso al Tratamiento Cobertura (%) 75– 100 50– 74. 9 25– 49. 9 10– 24. 9 <10 Datos no disponibles OMS

Después de los 90 Comportamiento de riesgo → vulnerabilidad oportunidad de exposición como resultante

Después de los 90 Comportamiento de riesgo → vulnerabilidad oportunidad de exposición como resultante de aspectos no solo individuales sino colectivos y contextuales con distintas disponibilidades de recursos para protegerse -Individual -Social -Programático

Estrategias preventivas según marco conceptual Marco conceptual Foco Dificultades Grupo de riesgo Particularidad Estigma

Estrategias preventivas según marco conceptual Marco conceptual Foco Dificultades Grupo de riesgo Particularidad Estigma y discriminación Comportamiento de riesgo Universalidad No contempla particularidades culturales, morales o económicas Vulnerabilidad Universalidad del victimización compromiso + singularidad operativa

VIGILANCIA INCIDENCIA VIH VIGILANCIA COMPORTAMIENTO INFECCION “PERIODO VENTANA” VIGILANCIA CASOS SIDA VIGILANCIA PREVALENCIA VIH

VIGILANCIA INCIDENCIA VIH VIGILANCIA COMPORTAMIENTO INFECCION “PERIODO VENTANA” VIGILANCIA CASOS SIDA VIGILANCIA PREVALENCIA VIH PERIODO ASINTOMATICO = Carga Viral = Anticuerpos VIH MUERTES SIDA MUERTE

QUE ESTUDIAR Y PARA QUE? QUE DATOS RECOLECTAR? DONDE Y COMO RECOLECTARLOS? COMO PRESENTARLOS?

QUE ESTUDIAR Y PARA QUE? QUE DATOS RECOLECTAR? DONDE Y COMO RECOLECTARLOS? COMO PRESENTARLOS? COMO PRECESARLOS E INTERPRETARLOS?

EPIDEMIOLOGIA DESCRIPTIVA • Describir como se distribuye una enfermedad o evento en una población

EPIDEMIOLOGIA DESCRIPTIVA • Describir como se distribuye una enfermedad o evento en una población en un lugar y tiempo determinado. • Determinar su frecuencia. • Describir los determinantes y factores asociados A partir de la descripción se pueden generar hipótesis

Distribución etaria de la razón H/M y porcentaje de embarazadas por grupo, residentes, CABA,

Distribución etaria de la razón H/M y porcentaje de embarazadas por grupo, residentes, CABA, 2003 -2008 Situación epidemiológica del VIH en la CABA 2009, Coordinación Sida

Situación epidemiológica del VIH en la CABA 2009, Coordinación Sida

Situación epidemiológica del VIH en la CABA 2009, Coordinación Sida

EPIDEMIOLOGIA ANALÍTICA • Analiza las hipótesis para confirmarlas o rechazarlas • Permite establecer una

EPIDEMIOLOGIA ANALÍTICA • Analiza las hipótesis para confirmarlas o rechazarlas • Permite establecer una asociación entre enfermedad (evento) y factores de exposición (riesgo/protección)

Relación entre el momento de diagnóstico y TV del VIH CABA 2003 -2007 Variable

Relación entre el momento de diagnóstico y TV del VIH CABA 2003 -2007 Variable Niños( +) Niños( –) antes o durante embarazo 22(53. 6%) 227 (94. 2%) 249 parto o puerperio 19 (46. 4%) 14 (5. 8%) 33 total 41 282 X 2 = 55. 7 p< 0. 001 (gl 1) total OR= 14 (IC 95%= 6. 1 – 31. 7)

Los estudios epidemiológicos generan información valiéndose de distintos tipos de diseños Plan general seleccionado

Los estudios epidemiológicos generan información valiéndose de distintos tipos de diseños Plan general seleccionado para confirmar la hipótesis Su elección depende del objetivo y posibilidades de ejecutarlo

CLASIFICACIÓN DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS Unidad de análisis - Individuales - Agregados Papel del investigador

CLASIFICACIÓN DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS Unidad de análisis - Individuales - Agregados Papel del investigador - Observacionales - Intervención o experimentales Dimensión temporal - Transversal - Longitudinal

CLASIFICACION

CLASIFICACION

TIPOLOGÍA DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN EPIDEMIOLOGÍA ( Almeida Filho) Unidad de análisis

TIPOLOGÍA DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN EPIDEMIOLOGÍA ( Almeida Filho) Unidad de análisis Agregado Individual Papel del investigador Referencia temporal Denominaciones Observacion al Transversal Ecológico Longitudinal Tendencia o series temporales Intervención Longitudinal Ensayo comunitario Observacion al Transversal Encuesta o prevalencia Longitudinal Prospectivos (cohorte) Retrospectivos (casos y controles) Intervención Longitudinal Ensayos clínicos

CONOCER EL TIPO DE PLANEAMIENTO DE UN ESTUDIO ES FUNDAMENTAL PARA COMPRENDER LAS CONCLUSIONES

CONOCER EL TIPO DE PLANEAMIENTO DE UN ESTUDIO ES FUNDAMENTAL PARA COMPRENDER LAS CONCLUSIONES QUE PUEDEN EXTRAERSE

QUE TIPO DE DISEÑO CONVIENE UTILIZAR? ? ? El diseño constituye el plan general

QUE TIPO DE DISEÑO CONVIENE UTILIZAR? ? ? El diseño constituye el plan general que permite obtener respuestas a los interrogantes. La elección del diseño depende del objetivo a alcanzar y de las posibilidades para su ejecución.

QUE TIPO DE DISEÑO CONVIENE UTILIZAR? ? ? Ocurrencia de una enfermedad ? Diseños

QUE TIPO DE DISEÑO CONVIENE UTILIZAR? ? ? Ocurrencia de una enfermedad ? Diseños Descriptivos Reporte de caso Serie de casos Útiles para enfermedades de baja prevalencia

LIPODISTROFIA EN PACIENTES CON VIH Etapa I 1997 - se comunicaron reportes de alteraciones

LIPODISTROFIA EN PACIENTES CON VIH Etapa I 1997 - se comunicaron reportes de alteraciones en el metabolismo de lípidos e hidratos de carbono caracterizados por una distribución anómala de la grasa corporal (lipodistrofia) vinculados al uso de antirretrovirales. Case reports - serie de casos

Reporte de casos

Reporte de casos

Ocurrencia de una enfermedad y un factor de exposición en una población en un

Ocurrencia de una enfermedad y un factor de exposición en una población en un momento dado ? Descriptivo Transversal o de prevalencia Útiles para enfermedades crónicas, de larga evolución dado que no definen incidencia sino prevalencia

Etapa II Estudios transversales Debido a la ausencia de definición de caso de lipodistrofia,

Etapa II Estudios transversales Debido a la ausencia de definición de caso de lipodistrofia, la prevalencia reportada varia entre el 3 y 80 %

ESTUDIOS TRANSVERSALES La exposición y el evento son medidos en el mismo tiempo histórico

ESTUDIOS TRANSVERSALES La exposición y el evento son medidos en el mismo tiempo histórico

Estudios transversales

Estudios transversales

Queremos conocer la prevalencia de enfermedad coronaria (enfermedad) en individuos sedentarios (factor de exposición)

Queremos conocer la prevalencia de enfermedad coronaria (enfermedad) en individuos sedentarios (factor de exposición) y en los que no lo son. . . Supongamos que se observara que la prevalencia de enfermedad coronaria es mayor en el grupo de sujetos sedentarios. . . Podríamos asumir que ambas condiciones se encuentran asociadas. . . sin embargo. . . Podríamos establecer que la exposición precede a la enfermedad o por el contrario, la enfermedad ocurrió primero?

LA PRINCIPAL DESVENTAJA DE LOS ESTUDIOS TRANSVERSALES ES QUE NO PERMITEN ESTABLECER LA RELACION

LA PRINCIPAL DESVENTAJA DE LOS ESTUDIOS TRANSVERSALES ES QUE NO PERMITEN ESTABLECER LA RELACION TEMPORAL ENTRE LA SUPUESTA CAUSA (FACTOR DE EXPOSICION) Y ENFERMEDAD

Queremos establecer causas de enfermedad ? Tenemos que recurrir a diseños que permitan establecer

Queremos establecer causas de enfermedad ? Tenemos que recurrir a diseños que permitan establecer asociación entre factor de riesgo y enfermedad Utilización de grupos comparadores Estudios analíticos observacionales casos y controles cohorte

Asociación entre cáncer de pulmón y tabaquismo Desde el factor de exposición COHORTE si

Asociación entre cáncer de pulmón y tabaquismo Desde el factor de exposición COHORTE si Ca pulmón tabaquismo no Desde el evento Ca pulmón CASOS Y CONTROLES si tabaquismo no

ESTUDIOS de COHORTE Los grupos se definen en base al factor de exposición

ESTUDIOS de COHORTE Los grupos se definen en base al factor de exposición

Estudio prospectivo Los grupos de investigación se definen ANTES de que haya ocurrido el

Estudio prospectivo Los grupos de investigación se definen ANTES de que haya ocurrido el evento

Estudios de cohorte

Estudios de cohorte

Como disminuir el costo de los estudios de cohorte? - Utilizando sistemas de monitoreo

Como disminuir el costo de los estudios de cohorte? - Utilizando sistemas de monitoreo existentes - Utilizando cohortes históricas - Utilizando como grupo control a la población general - Realizar estudios anidados

ESTUDIOS de CASOS y CONTROLES Los grupos se definen en base a la presencia

ESTUDIOS de CASOS y CONTROLES Los grupos se definen en base a la presencia o no del evento

Gregg, 1941 Observó la ocurrencia de un número exagerado de cataratas y otros defectos

Gregg, 1941 Observó la ocurrencia de un número exagerado de cataratas y otros defectos congénitos en RN en Australia Intuyó que esto estaba relacionado con una epidemia de rubéola cuando las madres se encontraban en período de gestación. A la pregunta si habían tenido rubéola durante el embarazo, la proporción fue tan elevada que estableció un riesgo cercano al 100% Cuál fué su error ? ? ? ?

Estudio retrospectivo Los grupos de investigación se definen DESPUÉS de que ha ocurrido el

Estudio retrospectivo Los grupos de investigación se definen DESPUÉS de que ha ocurrido el evento

Estudios de casos y controles

Estudios de casos y controles

Selección de casos y controles - Fuentes hospitalarias - Registros de enfermedades específicas CASOS

Selección de casos y controles - Fuentes hospitalarias - Registros de enfermedades específicas CASOS - Definir casos prevalentes o incidentes - Deben ser seleccionados con sumo cuidado para evitar sesgos - Emparejamiento CONTROLES

De que depende la elección ? • De la naturaleza de la enfermedad baja

De que depende la elección ? • De la naturaleza de la enfermedad baja prevalencia largo período de latencia múltiples factores de exposición • Del tipo de exposición exposiciones infrecuentes una exposición asociada a múltiples enfermedades • Disponibilidad de recursos económicos registros Casos y controles Cohorte

Qué estudios analíticos podrían ser planteados para establecer la asociación entre LD y tratamiento

Qué estudios analíticos podrían ser planteados para establecer la asociación entre LD y tratamiento ARV ?

ESTUDIOS ECOLÓGICOS La descripción del evento se basa en datos obtenidos a nivel poblacional

ESTUDIOS ECOLÓGICOS La descripción del evento se basa en datos obtenidos a nivel poblacional

ESTUDIOS ECOLÓGICOS

ESTUDIOS ECOLÓGICOS

Queremos demostrar la eficacia de un tratamiento o de una acción preventiva ? Estudios

Queremos demostrar la eficacia de un tratamiento o de una acción preventiva ? Estudios analíticos experimentales Ensayos clínicos

ESTUDIOS EXPERIMENTALES Los grupos de estudio se definen en base a la intervención asignada

ESTUDIOS EXPERIMENTALES Los grupos de estudio se definen en base a la intervención asignada

ENSAYOS CLINICOS • Comparan la evolución del grupo en estudio y el control en

ENSAYOS CLINICOS • Comparan la evolución del grupo en estudio y el control en relación a una intervención. • De mayor validez para demostrar eficacia. • Los estudios controlados, randomizados, a doble ciego, son el “gold standard” en investigación clínica. • El diseño depende de: - número de centros participantes - grupo control - ciego

INICIO ESTUDIO BUSCO CONSECUENCIA ALEATORIZACION EFECTO ESTUDIO INDIVIDUOS CON CRITERIO DE ELIGIBILIDAD CON SIN

INICIO ESTUDIO BUSCO CONSECUENCIA ALEATORIZACION EFECTO ESTUDIO INDIVIDUOS CON CRITERIO DE ELIGIBILIDAD CON SIN CONTROL CON SIN En una aleatorización correcta, la única diferencia entre el grupo experimental y el control es si recibieron o no la intervención. Por lo tanto, cualquier diferencia en los resultados, debe ser atribuída a la intervención.

Centros participantes • uni o multicéntrico • nacional o internacional Grupo control • no

Centros participantes • uni o multicéntrico • nacional o internacional Grupo control • no comparativo • controles históricos • auto controles Ciego • abierto • simple ciego • doble ciego Randomización • no randomizados • randomización simple • randomización balanceada • randomización estratificada

ESTUDIOS DE INTERVENCION • Como los estudios de Cohorte parten de la exposición. •

ESTUDIOS DE INTERVENCION • Como los estudios de Cohorte parten de la exposición. • No observan sino que asignan una intervención a un grupo dentro de la población en estudio. • El grupo que no recibe la intervención actúa como control. • El patrón de referencia es la Investigación Clínica Controlada Aleatorizada. (ICCA) Investigación : actos en pos de un conocimiento Clínica: sobre sujetos humanos Controlada : se utiliza un grupo control Aleatorizada: intervenciones asignadas al azar

PROTOCOLO ACTG 076 REDUCCION = 67. 5%

PROTOCOLO ACTG 076 REDUCCION = 67. 5%

Criterios de exclusión • Consumo de alcohol o estupefacientes que, según el investigador principal,

Criterios de exclusión • Consumo de alcohol o estupefacientes que, según el investigador principal, obstaculizarían el seguimiento de las dosis y evaluaciones del protocolo. • Mujeres en edad reproductiva que no utilicen métodos anticonceptivos de barrera efectivos durante el estudio. • Anomalías clínicas o de laboratorio Grado 3 de toxicidad • Hemoglobina < 9, 2 g/decilitro (dl) para hombres y < 8, . 8 g/dl para mujeres ( • Recuento de neutrófilos < 1000 células/mm 3. • Recuento de plaquetas < 75. 000 células/mm 3. • Aspartato-amino-transferasa (AST) o alanina-amino-transferasa (ALT) 5 veces el valor superior normal (ULN. ) • Creatinina sérica 1, 6 veces el ULN. • Amilasa sérica 2, 0 veces el ULN (porción pancreática). Se requieren niveles de lipasa o amilasa pancreática normales si la amilasa total es > 2, 0 veces el ULN. • Bilirrubina total 1, 6 mg/dl.

Criterios de exclusión • Neuropatía periférica > Grado 2 o antecedentes significativos. • Malabsorción

Criterios de exclusión • Neuropatía periférica > Grado 2 o antecedentes significativos. • Malabsorción o diarrea crónica ( Grado 2) dentro de los 30 días antes del estudio o imposibilidad de ingerir en forma adecuada ( 1 comida(s) al día) debido a náuseas crónicas, emesis, o malestar estomacal o esofágico. • Evento médico agudo o severo dentro de los 30 días de la visita de selección. El tratamiento agudo debe completarse 14 días antes del inicio del estudio. • Infecciones oportunistas previas de SIDA, excepto tuberculosis pulmonar o infección gastrointestinal. • Pacientes actualmente en tratamiento contra tuberculosis activa. • Pacientes que requieren tratamiento o profilaxis crónicos con drogas sulfa. • Pacientes que utilicen derivados de astemizol, cisaprida, midazolam, triazolam o ergotina.

ALTA VALIDEZ INTERNA INTERVENCION CONTROL ENSAYOS CLINICOS ALEATORIEDAD CIEGOS BAJA VALIDEZ EXTERNA

ALTA VALIDEZ INTERNA INTERVENCION CONTROL ENSAYOS CLINICOS ALEATORIEDAD CIEGOS BAJA VALIDEZ EXTERNA

DIFERENTES TIPOS DE ESTUDIOS CIENTIFICOS RESPONDEN A FIFERENTES PREGUNTAS • ESTUDIOS DESCRIPTIVOS GENERAN HIPOTESIS

DIFERENTES TIPOS DE ESTUDIOS CIENTIFICOS RESPONDEN A FIFERENTES PREGUNTAS • ESTUDIOS DESCRIPTIVOS GENERAN HIPOTESIS • ESTUDIOS ANALITICOS DEMUESTRAN RELACION CAUSA-EFECTO • ESTUDIOS EXPERIMENTALES DEMUESTRAN EFICACIA Y SEGURIDAD

PARTE II CUANTIFICACIÓN DE PROBLEMAS EN SALUD

PARTE II CUANTIFICACIÓN DE PROBLEMAS EN SALUD

Pasos en el proceso de investigación de un evento en salud QUE ESTUDIAR Y

Pasos en el proceso de investigación de un evento en salud QUE ESTUDIAR Y PARA QUE? QUE DATOS RECOLECTAR? DONDE Y COMO RECOLECTARLOS? COMO PRESENTARLOS? COMO PRECESARLOS E INTERPRETARLOS?

Los datos que recolectemos dependen de las variables que escojamos • En los estudios

Los datos que recolectemos dependen de las variables que escojamos • En los estudios cuantitativos, las variables deben ser siempre definidas a priori. • La identificación de las variables es crucial para definir como se van a medir. • El marco teórico define las variables y las describe. • La bibliografía aporta nuevas variables a medir.

Tipos de variables • Según la función en la hipótesis dependientes independientes • Según

Tipos de variables • Según la función en la hipótesis dependientes independientes • Según la pregunta que responden quienes? (persona) cuando? (tiempo) donde? (lugar)

¿ Cuál es la variable dependiente y cuál la independiente?

¿ Cuál es la variable dependiente y cuál la independiente?

Variables universales • Sexo • Edad • Raza/grupo étnico • Nivel socio-económico • Ocupación

Variables universales • Sexo • Edad • Raza/grupo étnico • Nivel socio-económico • Ocupación

AL REALIZAR UNA INVESTIGACION, CUALQUIERA SEA EL TIPO DE ESTUDIO, NO SOLO ES IMPORTANTE

AL REALIZAR UNA INVESTIGACION, CUALQUIERA SEA EL TIPO DE ESTUDIO, NO SOLO ES IMPORTANTE IDENTIFICAR LAS VARIABLES SINO QUE HAY QUE DEFINIRLAS CON LA MAYOR PRECISION POSIBLE OPERACIONALIZAR UNA VARIABLE SIGNIFICA DEFINIR LA FORMA EN QUE SE OBSERVARÁ Y MEDIRÁ CADA VARIABLE DEL ESTUDIO ESTE PROCESO ES FUNDAMENTAL PARA QUE UN ESTUDIO PUEDA SER REPRODUCIDO Y SUS RESULTADOS COMPARADOS

OPERACIONALIZAR • Significa pasar de una definición teórica a una forma de medición. •

OPERACIONALIZAR • Significa pasar de una definición teórica a una forma de medición. • Es una forma de explicar como se miden las variables que se han seleccionado. • La función básica es precisar al máximo el valor que se le ha dado a la variable.

Las variables deben ser descompuestas en dimensiones y traducidas en indicadores que permitan una

Las variables deben ser descompuestas en dimensiones y traducidas en indicadores que permitan una medición directa Indicador Es una construcción o índice con información proveniente de distintas áreas Ejemplo = NBI ó IMC

COMO SE MIDEN LAS VARIABLES?

COMO SE MIDEN LAS VARIABLES?

MEDICIÓN DE VARIABLES Escala de medición NOMINAL ORDINAL DE INTERVALO Clasifica según categorías Clasifica

MEDICIÓN DE VARIABLES Escala de medición NOMINAL ORDINAL DE INTERVALO Clasifica según categorías Clasifica en orden jerárquico Permite medir la diferencia entre los grados de la escala

VARIABLES Cualitativas ESCALA CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS Según la escala de medida Nominal Categorías no numéricas

VARIABLES Cualitativas ESCALA CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS Según la escala de medida Nominal Categorías no numéricas Sin relación de orden Estado civil, Sexo, Marca, Consumo Cualitativas Ordinal Categorías no numéricas Con relación de orden Estudios, Clase social, Categoría Cuantitativas Continuo Unidad numérica constante Comparación por diferencia Tallas Cuantitativas Discreto Unidades numéricas con un cero “absoluto” Edad Número de hijos

Diferentes variables para medir el hábito de fumar

Diferentes variables para medir el hábito de fumar

DONDE Y COMO OBTENER LOS DATOS ? PUEDEN EXISTIR PREVIAMENTE O SER PROVOCADOS POR

DONDE Y COMO OBTENER LOS DATOS ? PUEDEN EXISTIR PREVIAMENTE O SER PROVOCADOS POR EL INVESTIGADOR FUENTES PRIMARIAS FUENTES SECUNDARIAS O DE O RECOLECCION DIRECTA DOCUMENTALES

FUENTES SECUNDARIAS PERMANENTES • Estadísticas hospitalarias • Estadísticas vitales (Registro Civil) nacimientos – defunciones

FUENTES SECUNDARIAS PERMANENTES • Estadísticas hospitalarias • Estadísticas vitales (Registro Civil) nacimientos – defunciones EVENTUALES • Censos • Empadronamientos • Encuestas nacionales

Pasos en el proceso de investigación de un evento en salud QUE ESTUDIAR Y

Pasos en el proceso de investigación de un evento en salud QUE ESTUDIAR Y PARA QUE? QUE DATOS RECOLECTAR? DONDE Y COMO RECOLECTARLOS? COMO PRESENTARLOS? COMO PRECESARLOS E INTERPRETARLOS?

MEDIDAS DE RESUMEN Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas Medidas de tendencia central Mediana

MEDIDAS DE RESUMEN Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas Medidas de tendencia central Mediana Moda Medidas de dispersión Rango intercuartílico Desvío standard Medidas de orden Centiles Cuartiles DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE

RAZÓN • Se emplea para variables de tipo nominal • Es una división que

RAZÓN • Se emplea para variables de tipo nominal • Es una división que no implica relación entre numerador y denominador • El numerador NO se encuentra incluído en el denominador • Numerador y denominador pueden tener unidades diferentes.

PROPORCIÓN • Expresa que parte del total de determinaciones expresa determinada característica • El

PROPORCIÓN • Expresa que parte del total de determinaciones expresa determinada característica • El numerador se encuentra incluído en el denominador

TASA • Expresa el número de eventos en una población determinada • Una medida

TASA • Expresa el número de eventos en una población determinada • Una medida de tiempo es parte intrínseca del denominador • En el numerador aparece el número de eventos y en el denominador la población de donde provienen los casos y el período de tiempo de riesgo. • Se relaciona el evento con la población en riesgo de presentarlo • Los resultados se multiplican por una constante (10 o múltiplo) para facilitar la comparación de poblaciones • Las tasa pueden se brutas o específicas

PREVALENCIA • Es el número de casos, de una enfermedad, en un grupo de

PREVALENCIA • Es el número de casos, de una enfermedad, en un grupo de sujetos en un momento determinado • Intenta demostrar la frecuencia de una enfermedad, en un momento determinado, independientemente de cuando se haya originado • Se expresa como proporción o porcentaje

INCIDENCIA • Es el número de casos NUEVOS, de una enfermedad, en una población

INCIDENCIA • Es el número de casos NUEVOS, de una enfermedad, en una población durante un período de tiempo • La duración del período influirá en el número de casos • Existen tres formas de calcularla: 1. Incidencia acumulada 2. Tasa de incidencia acumulada 3. Densidad de incidencia

INCIDENCIA ACUMULADA Representa la proporción de individuos sanos que contraen la enfermedad en un

INCIDENCIA ACUMULADA Representa la proporción de individuos sanos que contraen la enfermedad en un período de tiempo determinado

TASA DE INCIDENCIA ACUMULADA Es una tasa porque el denominador es el tiempo en

TASA DE INCIDENCIA ACUMULADA Es una tasa porque el denominador es el tiempo en riesgo de la población estudiada Sin embargo, muchas veces no es posible calcular este tiempo porque: • Frecuentemente, no es posible excluir el tiempo en que los individuos que se enferman ya no están en riesgo. • En otras ocasiones, es imposible identificar el período de exposición de cada uno de los miembros de la población estudiada.

DENSIDAD DE INCIDENCIA • Es el número de nuevos casos registrados, dividido por la

DENSIDAD DE INCIDENCIA • Es el número de nuevos casos registrados, dividido por la suma de los períodos de tiempo en riesgo correspondientes a todos los individuos en estudio. • Esta sería la "verdadera tasa de incidencia", porque en este caso se conocen los tiempos en riesgo de cada uno de los individuos y no se recurre a una aproximación como lo es la tasa de incidencia acumulada. • Esta medida se utiliza cuando la población observada es inestable en el tiempo, es decir, cada sujeto ha estado "en riesgo" o expuesto al evento de interés por períodos de tiempo distintos, ya sea por abandono del estudio, por contraer la enfermedad, etc. • Es una medida útil para el seguimiento de poblaciones dinámicas en las que ingresan y salen individuos. Su unidad de tiempo es personas-unidad de tiempo utilizada para el estudio (personas-años, personas-días, etc. ). Una persona-año representa un individuo en riesgo de desarrollar la enfermedad durante un año.

Duración de exposición a reactividad de trabajadores en seguimiento 1. Cuántas personas/año en seguimiento?

Duración de exposición a reactividad de trabajadores en seguimiento 1. Cuántas personas/año en seguimiento? 2. Cuál es la densidad de incidencia? 3. Cuál sería la incidencia acumulada?

1. Cuántas personas/año en seguimiento? 2. Cuál es la densidad de incidencia? 3. Cuál

1. Cuántas personas/año en seguimiento? 2. Cuál es la densidad de incidencia? 3. Cuál sería la incidencia acumulada?

En conclusión, la densidad de incidencia. .

En conclusión, la densidad de incidencia. .

DIFERENCIAS ENTRE INCIDENCIA Y PREVALENCIA CARACTERÍSTICA INCIDENCIA PREVALENCIA Numerador Número de casos nuevos Número

DIFERENCIAS ENTRE INCIDENCIA Y PREVALENCIA CARACTERÍSTICA INCIDENCIA PREVALENCIA Numerador Número de casos nuevos Número de casos Denominador Población expuesta en un período Población expuesta Tiempo T 1 Formas de calcularla Incidencia acumulada Tasa de incidencia acumulada Densidad de incidencia Prevalencia puntual Prevalencia de período Utilidad RIESGO FRECUENCIA T 2

MEDIDAS DE RESUMEN Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas Medidas de tendencia central Mediana

MEDIDAS DE RESUMEN Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas Medidas de tendencia central Mediana Moda Medidas de dispersión Rango intercuartílico Desvío standard Medidas de orden Centiles Cuartiles DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE

Medidas de tendencia central Moda es el valor que se presenta con mayor frecuencia

Medidas de tendencia central Moda es el valor que se presenta con mayor frecuencia en el conjunto de datos Media es la suma de las observaciones dividida por el total de observaciones (promedio)

Medidas de tendencia central Mediana es la observación que deja la mitad de los

Medidas de tendencia central Mediana es la observación que deja la mitad de los datos ( ordenados de menor a mayor)a mitad de cada lado

MEDIDAS DE RESUMEN Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas Medidas de tendencia central Mediana

MEDIDAS DE RESUMEN Medidas de frecuencia Razón Proporción Tasas Medidas de tendencia central Mediana Moda Medidas de dispersión Rango intercuartílico Desvío standard Medidas de orden Centiles Cuartiles DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE

Medidas de orden Percentiles son divisiones del conjunto de datos que dejan , por

Medidas de orden Percentiles son divisiones del conjunto de datos que dejan , por debajo de ellos, determinados porcentajes (Percentilo 10 = deja por debajo al 10% de los datos) Cuartiles son valores que dividen al conjunto de datos en cuatro partes Q 1 = deja por debajo al 25% Q 2 = deja por debajo al 50% Q 3 = deja por debajo al 75%

Medidas de dispersión Expresan el grado de variación de los datos Rango (R) se

Medidas de dispersión Expresan el grado de variación de los datos Rango (R) se calcula como la diferencia entre la observación mayor y la menor Rango intercuartílico se define como la distancia entre los cuales se encuentra el 50% central de los datos (intervalo entre el primer y tercer cuartil)

Medidas de dispersión Desvío standard (S ó DS) mide la dispersión de los datos

Medidas de dispersión Desvío standard (S ó DS) mide la dispersión de los datos alrededor de la media aritmética

Como estudiar los determinantes o factores causales de los fenómenos de salud ? ?

Como estudiar los determinantes o factores causales de los fenómenos de salud ? ? Cuantificación del riesgo Medidas de efecto o asociación Medidas de Impacto

Medidas de asociación o efecto Permiten determinar la fuerza de asociación entre exposición y

Medidas de asociación o efecto Permiten determinar la fuerza de asociación entre exposición y evento • Medidas relativas o de razón RR – OR • Medidas absolutas o de diferencia RA

Gregg, 1941 Observó la ocurrencia de un número exagerado de cataratas y otros defectos

Gregg, 1941 Observó la ocurrencia de un número exagerado de cataratas y otros defectos congénitos en RN en Australia Intuyó que esto estaba relacionado con una epidemia de rubéola cuando las madres se encontraban en período de gestación. A la pregunta si habían tenido rubéola durante el embarazo, la proporción fue tan elevada que estableció un riesgo cercano al 100% Cuál fué su error ? ? ? ?

Las madres de hijos sanos, a pesar de haber tenido rubéola durante el embarazo

Las madres de hijos sanos, a pesar de haber tenido rubéola durante el embarazo no consultaron!!!!! Disponía del número de casos pero no del número de expuestos No podía calcular la tasa de incidencia en la población expuesta para establecer una comparación con la no expuesta

Cuantificación del riesgo a través de las medidas de Efecto o Asociación Permiten determinar

Cuantificación del riesgo a través de las medidas de Efecto o Asociación Permiten determinar la fuerza de asociación entre factor de exposición y evento Medidas relativas o de razón • RIESGO RELATIVO (RR) • ODDS RATIO (OR) Medidas absolutas o de diferencia RIESGO ATRIBUIBLE (RA)

Nº personas con evento RIESGO = ---------------- Nº de personas en riesgo de experimentarlo

Nº personas con evento RIESGO = ---------------- Nº de personas en riesgo de experimentarlo

TABLA DE CONTINGENCIA ( 2 X 2 ) R o INCIDENCIA EXPUESTOS R o

TABLA DE CONTINGENCIA ( 2 X 2 ) R o INCIDENCIA EXPUESTOS R o INCIDENCIA NO EXPUESTOS a/a+b c/ c + d

incidencia de enfermedad expuestos (a / a+b) RR = ------------------------------------incidencia de enfermedad en no

incidencia de enfermedad expuestos (a / a+b) RR = ------------------------------------incidencia de enfermedad en no expuestos (c / c+d) El RR responde a la pregunta. . ” cuantas veces es más probable que las personas expuestas desarrollen la enfermedad en comparación con las no expuestas ? “

INTERPRETACION DEL RR La asociación entre exposición y daño no implica necesariamente causalidad!!!!!

INTERPRETACION DEL RR La asociación entre exposición y daño no implica necesariamente causalidad!!!!!

Cuando no se dispone de la información necesaria para calcular las tasas de incidencia

Cuando no se dispone de la información necesaria para calcular las tasas de incidencia en expuestos y no expuestos (estudios de casos y controles) se debe utilizar otra medida de asociación ODDS RATIO (OR) Nº personas con evento ODDS = ----------------------- = 0 - infinito Nº personas sin evento RIESGO PROPORCION ODDS RAZON

expuestos con enfermedad ODDS expuestos = -----------------expuestos sin enfermedad OR = a b ------------------------------------------no

expuestos con enfermedad ODDS expuestos = -----------------expuestos sin enfermedad OR = a b ------------------------------------------no expuestos con enfermedad ODDS no expuestos = c -----------------no expuestos sin enfermedad Razón de productos cruzados d

TABLA DE CONTINGENCIA ( 2 X 2 ) a ODDS EXPUESTOS = -------b c

TABLA DE CONTINGENCIA ( 2 X 2 ) a ODDS EXPUESTOS = -------b c ODDS NO EXPUESTOS = -------d

Se revisaron las historias clínicas del Servicio de Ginecología de un hospital para establecer

Se revisaron las historias clínicas del Servicio de Ginecología de un hospital para establecer la asociación entre cancer de ovario y uso de anticonceptivos. . . • 235 casos de cancer de ovario • 40 reportaron uso de ACO • 451 controles • 118 reportaron uso de ACO • Como sería la tabla de contingencia? • Que medida sería adecuada para cuantificar la presencia de asociación y por qué? • Encontraron los investigadores asociación entre el cancer de ovario y el uso de ACO?

40 X 333 13320 OR = ----------- = 0. 57 195 X 118 23010

40 X 333 13320 OR = ----------- = 0. 57 195 X 118 23010

Riesgo atribuible RA = incidencia en expuestos - incidencia en no expuestos Cuál es

Riesgo atribuible RA = incidencia en expuestos - incidencia en no expuestos Cuál es el riesgo de enfermar que la exposición le agrega al riesgo basal ? Expresa en número de casos que podrían evitarse si se elimina el factor de riesgo !!!!

Exceso de riesgo de padecer bronquitis crónica en pacientes fumadores

Exceso de riesgo de padecer bronquitis crónica en pacientes fumadores

Relación entre cancer de piel y exposición solar • Incidencia grupo expuesto = 0.

Relación entre cancer de piel y exposición solar • Incidencia grupo expuesto = 0. 009 • Incidencia grupo no expuesto = 0. 003 0. 009 RR = ----------------- = 30 0. 0003 RA = 0. 009 - 0. 0003 = 0. 0087 Como se interpretan estos resultados ? ?

Si repetimos la investigación en la misma población. . . . obtendría los mismos

Si repetimos la investigación en la misma población. . . . obtendría los mismos resultados o fue simplemente una cuestión de azar ? ? ? Qué errores se cometieron ? ? ? ? De la magnitud y la importancia de los errores depende la confiabilidad de los resultados.

Que es error en Epidemiología? ? ? Toda diferencia entre el valor medido, calculado

Que es error en Epidemiología? ? ? Toda diferencia entre el valor medido, calculado u observado y el verdadero valor

AZAR Error muestral tamaño selección SESGO Selección Recolección de datos Seguimiento CONFUSION Distorsiona la

AZAR Error muestral tamaño selección SESGO Selección Recolección de datos Seguimiento CONFUSION Distorsiona la asociación entre factor y enfermedad

ERROR POR AZAR • Sobreviene al realizar mediciones sobre una muestra y atribuirlos a

ERROR POR AZAR • Sobreviene al realizar mediciones sobre una muestra y atribuirlos a la población general • Depende del procedimiento de selección de la muestra (tamaño y método de selección) • Relación entre el tamaño de la muestra y el error muestral

Tipos de muestreo

Tipos de muestreo

ERROR SISTEMÁTICO (SESGO) cualquier error sistemático en el diseño, realización o análisis que da

ERROR SISTEMÁTICO (SESGO) cualquier error sistemático en el diseño, realización o análisis que da lugar a una estimación errónea del efecto de la exposición sobre el evento • Sesgo de selección • Sesgo de información - durante la recolección de los datos Introducido por el entrevistador -durante el seguimiento

EFECTO DE CONFUSIÓN Un estudio de casos y controles muestra una asociación entre el

EFECTO DE CONFUSIÓN Un estudio de casos y controles muestra una asociación entre el consumo de café y el cáncer de páncreas con los siguientes datos: OR = 2. 24 Qué pasa si estratificamos los datos ? ?

NO FUMADORES OR = 1

NO FUMADORES OR = 1

Qué es un confusor? Es una tercera variable que conduce a una interpretación errónea

Qué es un confusor? Es una tercera variable que conduce a una interpretación errónea de la asociación entre exposición y evento Condiciones: - Es un factor de riesgo para el evento estudiado - Está asociado en forma diferencial con el factor de exposición No es azar porque es una asociación existente No es sesgo porque no es un error sistemático Aunque la asociación no sea causal es real

Estrategias para controlar el efecto de confusión Durante el diseño • restricción • apareamiento

Estrategias para controlar el efecto de confusión Durante el diseño • restricción • apareamiento • randomización Durante el análisis • • • estandarización estratificación modelos de regresión

Conclusiones • El sesgo es el resultado de un error en el diseño del

Conclusiones • El sesgo es el resultado de un error en el diseño del estudio. • La confusión describe una relación real entre exposición y evento • El sesgo debe ser reconocido y, si es posible, eliminado • La confusión debe ser reconocida y expuesta

Cuando hacemos investigación el objetivo es generalizar las observaciones realizadas sobre una muestra a

Cuando hacemos investigación el objetivo es generalizar las observaciones realizadas sobre una muestra a toda la población INFERENCIA Parámetros poblacionales El estadístico obtenido a partir de una muestra permite estimar o inferir el verdadero valor del parámetro poblacional muestra estadísticos

Población = habitantes masculinos de la Ciudad de Bs. As de 20 a 60

Población = habitantes masculinos de la Ciudad de Bs. As de 20 a 60 años Seleccionamos una muestra aleatoria de 100 varones Evaluamos el nivel de colesterol en sangre

Distintas muestras tomadas de la misma población producirán distintos valores del estadístico de interés.

Distintas muestras tomadas de la misma población producirán distintos valores del estadístico de interés. . . . por lo tanto. . . • Cuán variables son los valores del estadístico de muestra en muestra? • Cuán confiable es la estimación producida por una muestra? • Cuál es el error cometido al usar una muestra para estimar el valor de un parámetro poblacional? Distribución de probabilidades del estadístico estudiado Inferencia estadística Estimación Test de hipótesis

ESTIMACION En una muestra aleatoria de 216 pacientes con cirrosis biliar se determinó el

ESTIMACION En una muestra aleatoria de 216 pacientes con cirrosis biliar se determinó el nivel sérico de albúmina X = 34. 46 gr/l S = 5. 84 gr/l IC 95% = 34. 46 +/- 0. 78 ( 33. 68 - 35. 24 ) Estimamos con un 95% de confianza que la media poblacional ( ) estará entre 33. 68 y 35. 24 gr/l

TEST DE HIPOTESIS Hipótesis nula H 0 = no existe efecto o asociación Hipótesis

TEST DE HIPOTESIS Hipótesis nula H 0 = no existe efecto o asociación Hipótesis alternativa H 1 = existe efecto o es distinto de cero Un test de hipótesis responde a la pregunta. . La diferencia observada es real o puede ser atribuída al azar ? Como decidimos si rechazamos o no la hipótesis nula ? ?

Existen numerosas pruebas estadísticas que ayudan a tomar esta decisión (chi cuadrado - t

Existen numerosas pruebas estadísticas que ayudan a tomar esta decisión (chi cuadrado - t de Student - Fisher etc) En todas estas pruebas se realiza un contraste de la hipótesis que permite conocer la probabilidad de tener un valor igual o más extremo del observado, asumiendo que H 0 es cierta, si repitiéramos el estudio Este valor de probabilidad es el valor de p Por convención se rechaza la Ho con valores de p < 0. 1 - 0. 05 - 0. 01

Una empresa con 5000 empleados introduce el horario flexible para disminuir el úndice de

Una empresa con 5000 empleados introduce el horario flexible para disminuir el úndice de ausentismo. . . H 0 = el horario flexible no tiene efecto H 1 = el horario flexible reduce el ausentismo Después de un año de seguimiento de una muestra de 100 empleados los resultados son los siguientes : N= 100 media días de ausentismo = 5. 4 días DS = 3 días p valor = 0. 001 La media histórica de días de ausentismo es 6. 3 días por año. La disminución observada demuestra que el horario flexible disminuye el ausentismo?

El p valor nos dice que solo 1 de 1000 muestras obtenidas aleatoriamente tendría

El p valor nos dice que solo 1 de 1000 muestras obtenidas aleatoriamente tendría estos valores como producto del azar y rechaza la hipótesis nula Por lo tanto el resultado es estadísticamente significativo La disminución en el ausentismo es real y no debida a la variabilidad aleatoria Sin embargo. . . no podemos asegurar que la causa en la reducción del ausentismo haya sido el horario flexible!!!! Es importante distinguir entre significación estadística e importancia práctica !!!!!