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Estudios de Cohorte Dra. Pilar Jiménez M.. Estudios de Cohorte Los estudios de Cohorte se han utilizado e manera clásica para determinar la ocurrencia.

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1 Estudios de Cohorte Dra. Pilar Jiménez M.

2 Estudios de Cohorte Los estudios de Cohorte se han utilizado e manera clásica para determinar la ocurrencia de un evento específico en un grupo de sujetos libres del evento de interés La característica que define a los estudios de cohorte es que los sujetos de estudio se eligen de acuerdo con la exposición de interés

3 Estudios de Cohorte II Se selecciona a uno o mas grupos con diferentes grados de exposición a un factor de riesgo y se siguen en el tiempo para medir la ocurrencia e un evento A diferencia de los Ensayos Clínicos controlados (diseños experimentales), el factor de exposición se observa, no se asigna aleatoriamente

4 Clasificación de los estudios de Cohorte Observacional Analítico Existe relación temporal entre el inicio del estudio y la ocurrencia del evento Prospectivo La unidad de análisis es de carácter individual

5 Tipos de estudios de Chorte Cohorte única (Framingahm) Dos Cohortes (expuesto y no expuesto) Cohortes múltiples (evalúan distintos grados de exposición, dosis-respuesta)

6 Diseño del estudio La exposición ocurre antes de que la enfermedad o evento de interés sea detectado Se puede plantear la hipótesis de que la causa precede al evento Útiles para determinar causalidad

7 Exposición: Variable Independiente Debe ser claramente definida al inicio del estudio y su medición debe ser lo más precisa posible Dependientes del tiempo (hábito de fumar, contaminación) Fijos: Factores que no cambian con el tiempo (edad y sexo)

8 Obtención de datos : Exposición Fuentes: Entrevistas Mediciones ambientales: radiaciones y sustancias tóxicas Marcadores biológicos

9 Obtención de datos : Enfermedad Asegurar su inexistencia al inicio del estudio Fuentes: Exámenes periódicos Registros médicos Certificados de defunción

10 Evento: Medición del resultado Único (termina el seguimiento), en caso de muerte o incidencia de la enfermedad Múltiple (se puede reiniciar el seguimiento), enfermedades recurrentes Modificables (tasa de cambio), talla función pulmonar Marcadores intermedios, ej: medición de colesterol como marcador de riesgo de enfermedad coronaria

11 Seguimiento Termina cuando se presenta el evento de interés Pérdidas de seguimiento: Abandono del estudio Muerte por otra causa al evento de interés Administrativas Se deben cuantificar las pérdidas para evaluar la validez del estudio

12 Sesgos en estudios de Cohorte Sesgos de selección: Errores derivados de la conformación de la población de estudio 1) Conformación de la Cohorte Autoselección: participación de sujetos más sanos voluntarios difieren de la población general Hacer comparaciones internas dentro de la cohorte Lograr muestras representativas de la población general

13 Sesgos de selección II 2)Pérdidas de seguimiento Minimizar su ocurrencia y considerar si afectan o no los resultados

14 Sesgos de Información Errores originados durante el proceso de recolección de la información. 1)La información se obtiene de manera diferente en los grupos estudiados 2)Sesgo del observador: evaluación sesgada al conocer la condición de exposición de los participantes

15 Sesgo de información II 2) Mala clasificación Existencia o cuantificación de la exposición, ocurrencia de la enfermedad o del evento de interés. Depende del uso y aplicación de los instrumentos utilizados Validación de instrumentos de medida Protocolo de investigación Entrenamiento personal Prueba piloto

16 Ventajas de los estudios de Cohorte Permite probar hipótesis de causalidad y riesgo Establece directamente la incidencia en los grupos expuestos y no expuestos Establece la secuencia temporal de exposición y enfermedad Permiten investigar el efecto de exposiciones poco frecuentes Permite evaluar eventos múltiples asociados a una misma exposición ( incidencia, mortalidad) Menos probabilidad de sesgos

17 Desventajas de los estudios de Cohorte Complejidad Larga duración No son útiles para investigar enfermedades de baja prevalencia o enfermedades con grandes periodos de latencia Sesgos de información, si la identificación de la enfermedad puede estar influenciada por el conocimiento del estado de exposición del sujeto

18 Análisis estadístico Razón de tasas de incidencia (RTI) Se debe conocer el tiempo que cada sujeto ha estado en el estudio Utiliza la densidad de incidencia Expresa la velocidad de ocurrencia del evento de un grupo en comparación con otro Es indicador de asociación cuando su valor es diferente a 1 Independientemente de la estimación puntual, será necesario estimar un límite de confianza que determine los límites de variación debidos al azar

19 Análisis estadístico a b c d ENFERMOSNO ENFERMOS a + b c + d Incidencia en los expuestos = casos / total expuestos a/ a+b Incidencia en los no expuestos = Casos/total no expuestos c/c+d Expuestos No expuestos

20 Análisis estadístico: Riesgo Relativo (RR) Riesgo relativo (RR) Incidencia Expuesto Incidencia NO Expuesto Mide la magnitud del riesgo asociado a la exposición Número de veces que es más frecuente la enfermedad en los expuestos versus los no expuestos

21 RR II Es un indicador de asociación cuando su valor es diferente de 1 Un valor > 1 implica que la exposición es un factor de riesgo Un valor <1 implica que es un valor protector Estimación de los intervalos de confianza

22 Razón de tasas de incidencia (RTI) RTI = tasa incidencia Expuesto tasa incidencia no Expuesto Tasa incidencia Expuesto = casos entre los exp tiempo- persona exp Tasa incidencia no Expuesto = casos entre los no exp tiempo-persona no exp

23 Riesgo Atribuible porcentual Proporción del riesgo total que puede ser atribuida al factor de riesgo de estudio en expuestos RA% = IE-INE x 100 IE

24 Riesgo Atribuible Poblacional Porcentual El RAP % es una una medida de impacto. Puede definirse como la disminución de las cifras de la enfermedad en la población si se suprimiera la exposición RAP % = IP – INE x 100 IP

25 ESTUDIOS EXPERIMENTALES

26 CARACTERÍSTICAS Es el investigador quien tiene el control en cuanto a la asignación de la exposición a los individuos, así como, la conformación de los grupos de estudio. De todos los diseños de investigación, el estudio experimental es el que permite acercarse a la noción de causalidad de manera más directa. Su gran fortaleza es que da la posibilidad de medir tasa de incidencia y en ocasiones contribuir a hacer asociaciones causales

27 Características II El investigado define sus variables dependientes (resultado) e independientes (exposición), asigna la exposición aleatoriamente conformando así a lo menos un grupo experimental y un grupo control, luego realiza intervenciones observa los resultados y hace inferencia. Los efectos del experimentos se miden comparando los resultados entre el grupo experimental y el grupo control El estudio debe ser enmascarado o ciego ( se desconoce a quien se le asigna la exposición)

28 Tipos de diseños experimentales Ensayo clínico controlado aleatorio Prueba de campo Ensayo de intervención comunitaria

29 Ensayo clínico controlado La hipótesis del posible beneficio de una terapia para cierta enfermedad, debe probarse y demostrarse mediante estdios clinicos, es decir mediante la observación sistematizada y objetiva de su efecto en seres humanos que la reciben y su comparación con lo que habitualmente sucede en u grupo de enfermos sin la terapia u otra terapia

30 Para lograr validez debe cumplir: Asignación aleatoria de tratamiento en estudio Seguimiento completo de los individuos en estudio Evitar que las expectativas de los pacientes y sus evaluadores influyan en la medición de los desenlaces

31 Prueba de campo Se estudian sujetos sanos, pero que suponemos están expuestos a un riesgo. La recolección de la información se realiza en la comunidad misma, no en instituciones cerradas como hospitales y se estudia a los individuos en su ambiente natural. Ej: prueba de la vacuna Salk para la prevención de lapoliomelitis

32 Ensayos comunitarios de intervención Son parte de los estudios experimentales donde la unidad de análisis no es el individuo, si no una comunidad completa. Una o varias comunidades reciben la intervención, mientras que otras sirven como control o grupo de comparación Ej: Programa de fluoración de la leche en Codegua


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