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

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

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

3 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.

4 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

5 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

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

7 Paradigmas epidemiológicos PeríodoTeoría dominante Momento histórico Foco de interés / eje conductor Enfoque preventivo SanitarioMiasmática1° mitad del siglo XIX - Población - morbi- mortalidad sin causa específica Saneamiento ambiental y condiciones de vida Enfermedades infecciosas GérmenFin siglo XIX-Causa única / enfermedad única Aislamiento, vacunas Enfermedades crónicas Caja negraSiglo XX post 2 ° guerra mundial - Multi- causalidad - factores de riesgo individual Factores de riesgo

8 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

9 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 categoría- síntesis porque consiguen crear un consenso sobre la fuente de los males en la sociedad Cecilia de Souza Minayo, La artesanía de la investigación cualitativa

10 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"..

11 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.

12 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.

13 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.

14 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.

15 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. -

16 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

17 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.

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

19 Se aprueba la venta del cuarto medicamento: el d4T. - 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.

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

21 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.

22 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.

23 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.

24 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.

25 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.

26 LA OTRA RESPUESTA VULNERABILIDAD el nacimiento de un concepto

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

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

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

30 Prevalencia mundial de la infección por el VIH

31 Acceso al Tratamiento Cobertura (%) 75–100 50– – –24.9 <10 Datos no disponibles OMS

32 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

33 Estrategias preventivas según marco conceptual Marco conceptualFocoDificultades Grupo de riesgoParticularidadEstigma y discriminación Comportamiento de riesgo UniversalidadNo contempla particularidades culturales,morales o económicas VulnerabilidadUniversalidad del compromiso + singularidad operativa victimización

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

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

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37 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

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

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

41 Relación entre el momento de diagnóstico y TV del VIH CABA VariableNiños( +)Niños( –)total antes o durante embarazo 22(53.6%)227 (94.2%)249 parto o puerperio 19 (46.4%)14 (5.8%)33 total X 2 = 55.7 p< (gl 1) OR= 14 (IC95%= 6.1 – 31.7)

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

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

44 CLASIFICACION

45 Unidad de análisis Papel del investigador Referencia temporal Denominaciones AgregadoObservacionalTransversalEcológico LongitudinalTendencia o series temporales IntervenciónLongitudinalEnsayo comunitario IndividualObservacionalTransversalEncuesta o prevalencia LongitudinalProspectivos (cohorte) Retrospectivos (casos y controles) IntervenciónLongitudinalEnsayos clínicos TIPOLOGÍA DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN EPIDEMIOLOGÍA ( Almeida Filho)

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

47 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.

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

49 Etapa I 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 LIPODISTROFIA EN PACIENTES CON VIH

50 Reporte de casos

51 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

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

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

54 Estudios transversales

55 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?

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

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

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

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

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

61 Estudios de cohorte

62 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

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

64 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 ????????

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

66 Estudios de casos y controles

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

68 De que depende la elección ? De la naturaleza de la enfermedadDe la naturaleza de la enfermedad baja prevalencia largo período de latencia múltiples factores de exposición Del tipo de exposiciónDel tipo de exposición exposiciones infrecuentes una exposición asociada a múltiples enfermedades Disponibilidad de recursosDisponibilidad de recursoseconómicosregistros Casos y controles Cohorte

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

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

71 ESTUDIOS ECOLÓGICOS

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

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

74 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

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

76 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

77 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

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79 PROTOCOLO ACTG 076 REDUCCION = 67.5%

80 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/mm3. Recuento de plaquetas < células/mm3. 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.

81 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.

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

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

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85 CUANTIFICACIÓN DE PROBLEMAS EN SALUD PARTE II

86 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?

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

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

89 ¿ Cuál es la variable dependiente y cuál la independiente?

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

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92 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

93 OPERACIONALIZAR Significa pasar de una definición teórica a una forma de medición. 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. 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. La función básica es precisar al máximo el valor que se le ha dado a la variable.

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

95 COMO SE MIDEN LAS VARIABLES?

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

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98 Según la escala de medida VARIABLESESCALACARACTERÍSTICASEJEMPLOS CualitativasNominalCategorías no numéricas Sin relación de orden Estado civil, Sexo, Marca, Consumo CualitativasOrdinalCategorías no numéricas Con relación de orden Estudios, Clase social, Categoría CuantitativasContinuoUnidad numérica constante Comparación por diferencia Tallas CuantitativasDiscretoUnidades numéricas con un cero absoluto Edad Número de hijos

99 Diferentes variables para medir el hábito de fumar

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

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

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104 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?

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106 DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE Medidas de frecuenciaRazón Proporción Tasas Medidas de tendencia centralMedia Mediana Moda Medidas de dispersiónRango Rango intercuartílico Desvío standard Medidas de ordenCentiles Cuartiles MEDIDAS DE RESUMEN

107 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.

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

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110 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

111 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

112 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

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

114 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. TASA DE INCIDENCIA ACUMULADA

115 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.

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

117 1. 1.Cuántas personas/año en seguimiento? 2. Cuál es la densidad de incidencia? 3. Cuál sería la incidencia acumulada?

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119 En conclusión, la densidad de incidencia....

120 DIFERENCIAS ENTRE INCIDENCIA Y PREVALENCIA CARACTERÍSTICAINCIDENCIAPREVALENCIA NumeradorNúmero de casos nuevosNúmero de casos DenominadorPoblación expuesta en un período Población expuesta TiempoT1 T2T1 Formas de calcularla Incidencia acumulada Tasa de incidencia acumulada Densidad de incidencia Prevalencia puntual Prevalencia de período UtilidadRIESGOFRECUENCIA

121 DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE Medidas de frecuenciaRazón Proporción Tasas Medidas de tendencia centralMedia Mediana Moda Medidas de dispersiónRango Rango intercuartílico Desvío standard Medidas de ordenCentiles Cuartiles MEDIDAS DE RESUMEN

122 Medidas de tendencia central Moda es el valor que se presenta con mayor frecuencia en el conjunto de datos 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)

123 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

124 DEBEN SER SELECCIONADAS DE ACUERDO A LA ESCALA DE MEDICION UTILIZADA PARA MEDIR LA VARIABLE Medidas de frecuenciaRazón Proporción Tasas Medidas de tendencia centralMedia Mediana Moda Medidas de dispersiónRango Rango intercuartílico Desvío standard Medidas de ordenCentiles Cuartiles MEDIDAS DE RESUMEN

125 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 Q1 = deja por debajo al 25% Q2 = deja por debajo al 50% Q3 = deja por debajo al 75%

126 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)

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

128

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

130 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

131 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 ????????

132 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

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

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

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

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

138 0.3 RR = =

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

140 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) ODDS RATIO (OR) Nº personas con evento ODDS = = 0 - infinito Nº personas sin evento Nº personas sin evento RIESGO ODDS PROPORCIONRAZON

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

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

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146 Se revisaron las historias clínicas del Servicio de Ginecología de un hospital para establecer la asociación entre cancer de ovario y uso de anticonceptivos casos de cancer de ovario235 casos de cancer de ovario 40 reportaron uso de ACO40 reportaron uso de ACO 451 controles451 controles 118 reportaron uso de ACO118 reportaron uso de ACO Como sería la tabla de contingencia?Como sería la tabla de contingencia? Que medida sería adecuada para cuantificar la presencia de asociación y por qué?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?Encontraron los investigadores asociación entre el cancer de ovario y el uso de ACO?

147 40 X OR = = = X X

148

149 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 !!!! Riesgo atribuible

150

151 Exceso de riesgo de padecer bronquitis crónica en pacientes fumadores

152 Relación entre cancer de piel y exposición solar Incidencia grupo expuesto = 0.009Incidencia grupo expuesto = Incidencia grupo no expuesto = 0.003Incidencia grupo no expuesto = RR = = RA = = Como se interpretan estos resultados ????

153

154 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.

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

156 AZARSESGOCONFUSION Error muestral tamañoselección Selección Recolección de datos Seguimiento Distorsiona la asociación entre factor y enfermedad

157 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 ERROR POR AZAR

158 Tipos de muestreo

159 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 entrevistado Introducido por el entrevistador -durante el seguimiento

160 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 ???? EFECTO DE CONFUSIÓN

161 NO FUMADORES FUMADORES OR = 1

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163 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

164 Estrategias para controlar el efecto de confusión Durante el diseño restricciónrestricción apareamientoapareamiento randomizaciónrandomización Durante el análisis estandarizaciónestandarización estratificaciónestratificación modelos de regresiónmodelos de regresión

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

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

169 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

170 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 variables son los valores del estadístico de muestra en muestra? Cuán confiable es la estimación producida por una 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?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

171 En una muestra aleatoria de 216 pacientes con cirrosis biliar se determinó el nivel sérico de albúmina X = gr/l S = 5.84 gr/l IC 95% = / ( ) ESTIMACION Estimamos con un 95% de confianza que la media poblacional ( ) estará entre y gr/l

172 TEST DE HIPOTESIS Hipótesis nula H 0 = no existe efecto o asociación Hipótesis nula H 0 = no existe efecto o asociación Hipótesis alternativa H 1 = existe efecto o es distinto de cero 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 ????

173 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 H0 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 <

174 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 = La media histórica de días de ausentismo es 6.3 días por año. La disminución observada demuestra que el horario flexible disminuye el ausentismo?

175 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 !!!!!!!!!!


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