La red GRAAL: Un enfoque actualizado en metodología cuantitativa Barcelona UPF 2010 Miguel Martín.

Presentación del tema: "La red GRAAL: Un enfoque actualizado en metodología cuantitativa Barcelona UPF 2010 Miguel Martín."— Transcripción de la presentación:

1

2 La red GRAAL: Un enfoque actualizado en metodología cuantitativa Barcelona UPF 2010 Miguel Martín

3 La aproximación cuantitativa a los problemas de salud ► La variabilidad de estados de salud puede cuantificarse. ► La detección de grupos de riesgo se traduce en un cálculo de probabilidades. ► Hay que tener conocimientos claros de bioestadística. ► La tecnología actual permite “aparcar” métodos aproximados.

4 BIOESTADÍSTICA CONCEPTOS BÁSICOS CLÁSICOS: LOS ORÍGENES ► En Ciencias Físicas Experimentales: Experimentos positivistas Objetivo: determinar Exactitud Objetivo: determinar Exactitud Variabilidad (Error) Variabilidad (Error) (atribuible al aparato de medida) Precisión (atribuible al aparato de medida) Precisión Media… Error estándar… Exactitud… Precisión…Frente a un patrón Media… Error estándar… Exactitud… Precisión…Frente a un patrón Tamaño muestral Tamaño muestral

5 BIOESTADÍSTICA CONCEPTOS BÁSICOS ► En Ciencias Biológicas y de la Salud: Error medida Error medida Variabilidad Aleatoria Variabilidad Aleatoria Atribuible Atribuible V.Atribuible >> V.Aleatoria >> Error medida V.Atribuible >> V.Aleatoria >> Error medida (posible) (permanente) (controlable) (posible) (permanente) (controlable) V. Experimental V. Aleatoria ??? V. Aleatoria ???

6 Tipos de variables   Categóricas Nominales Ordinales Conteo Conteo (discretas)   Continuas Frecuencia   Presencia   Ocurrencia No consideran el tiempo Obligan a determinar el tiempo Aplicación escala Cualitativas Cuantitativas

7 PROYECTO MONICA http://www.who.int/cardiovascular_diseases/resources/publications/en/index.html

8   Variables presencia: Prevalencia. Binomial Multinomial Nº veces que se produce un fenómeno categórico (una variable categórica) de sólo 2 categorías en una muestra N. Los fenómenos con frecuencia tienen >2 situaciones. Ej: Probabilidad de que en una muestra de N=920 individuos, x sean mujeres si la probabilidad de ser mujer es p=0.3 y, por lo tanto, la de ser hombre es 1-p=0.7. La probabilidad de que 250 sean mujeres es 0,005 Ej: Probabilidad de que en una muestra de N=920 individuos, x 1 sean 50 años, siendo p 1 =0.3, p 2 =0.5 y p 3 =0.2. P(260, 480,180) = 0,0004

9   Variables presencia Sucesos observados: Independientes (sin contagio) Homogeneidad entre los individuos (sin predisposición) Si no: Análisis Multivariante + OR Antes de buscar modelos… describir la varianza

10   Variables ocurrencia Probabilidad de observar x sucesos de una característica determinada en una población en la que en promedio se observan en un tiempo determinado. f (Nº personas, tiempo de estudio) Análisis Multivariante + RR

11 Poisson 1781 - 1840 Jacob Bernouilli 1654-1705 Padres “involuntarios” de los fenómenos incidencia y prevalencia

12 ¿Entendemos que quiere decir probabilidad? ► 0 < p < 1. ► ¿Por qué a veces valoramos p = 0.05 como valor muy pequeño y otras al contrario?. ► ¿Nos fijamos en las posibilidades o sólo en las probabilidades?

13 Colocar 4 personas en cuatro habitaciones es un problema de 256 situaciones diferentes. ► A B C D A B C D A B C D A B C D 4,0,0,0 1 0,4,0,0 1 0,0,4,0 1 0,0,0,4 1 4,0,0,0 1 0,4,0,0 1 0,0,4,0 1 0,0,0,4 1 3,1,0,0 4 3,0,1,0 4 3,0,0,1 4 0,3,1,0 4 3,1,0,0 4 3,0,1,0 4 3,0,0,1 4 0,3,1,0 4 0,3,0,1 4 1,3,0,0, 4 0,0,3,1 4 1,0,3,0 4 0,3,0,1 4 1,3,0,0, 4 0,0,3,1 4 1,0,3,0 4 0,1,3,0 4 0,0,1,3 4 1,0,0,3 4 0,1,0,3 4 0,1,3,0 4 0,0,1,3 4 1,0,0,3 4 0,1,0,3 4 2,2,0,0 6 2,0,2,0 6 2,0,0,2 6 0,2,2,0 6 2,2,0,0 6 2,0,2,0 6 2,0,0,2 6 0,2,2,0 6 0,2,0,2 6 0,0,2,2, 6 0,2,0,2 6 0,0,2,2, 6 2,1,0,1 12 2,1,1,0 12 2,0,1,1 12 0,2,1,1 12 2,1,0,1 12 2,1,1,0 12 2,0,1,1 12 0,2,1,1 12 1,2,1,0 12 1,2,0,1 12 0,1,2,1 12 1,0,2,1 12 1,2,1,0 12 1,2,0,1 12 0,1,2,1 12 1,0,2,1 12 1,1,2,0 12 0,1,1,2 12 1,0,1,2 12 1,1,0,2 12 1,1,2,0 12 0,1,1,2 12 1,0,1,2 12 1,1,0,2 12 1,1,1,1 24 1,1,1,1 24 ► TOTAL 256

14 Interpretación valores de probabilidad ► En una tabla 2*2, hay 1048576 formas diferentes de colocar 10 casos. ► Una tabla 4,1,2,3 se puede formar de 12600 maneras diferentes. ► Si las casillas fuesen equiprobables ver esa tabla tendría una probabilidad de : ► 12600/1048576 = 0,012

15 ► Si n fuese 20 el número de tablas 2*2 posible sería 1,1 10 12. ► En una tabla 2*2, n individuos generan 4 n tablas posibles. tablas posibles. HM E4010 D2030 Tablas posibles: 1,61 10 +60 Tablas (40, 10, 20, 30) : 4,88 10 +52 P(equiprobable) = 3,03 10 -8 P (MV) = 0,00037 P(ind) = 2,2 10 -7 Interpretación valores de probabilidad

16 Década de los sesenta: IBM, UNIVAC BMDP, SPSS, NAG Década de los 70: Minis VAX HP Fujitsu Uso Estadística Década 1980 – 1990 tecnología 16 bits SAS Estadística Década 1990 – 2000 tecnología 32 bits Trivialización Errores de uso Década 2000- tecnología 64 bits Desaparecen las aproximaciones Una nueva forma de abordar la estadística sin aproximaciones: N>30, test exacto si n<20, p<0.05, etc.

17 Laplace 1749 – 1827 Gauss 1777-1855 De Moivre 1667 - 1754

18

19   Contraste de Hipótesis por verosimilitud Verosimilitud: Probabilidad de que lo observado se corresponda con una hipótesis. Hipótesis: Implica definir que probabilidad a priori le damos a cada celda.

20 G 2 = -2 ln (P(f observadas |H) / P(f observadas |H MV ) )

21 Mientras tanto… Desarrollo industrial y agrónomo: Potencia estudios diseño experimental. Potencia estudios diseño experimental. El rendimiento de un experimento se evalúa por las medias El rendimiento de un experimento se evalúa por las medias Estudios Clínicos y Farmacológicos: Utilizan formalismos del diseño experimental clásico sin serlo Estudios observacionales: Los esquemas del diseño experimental no son útiles.

22 Pearson Fischer Gosset Snedecor Wilcoxon

23 BIOESTADÍSTICA CONCEPTOS BÁSICOS ► En Ciencias Biológicas y de la Salud: Error medida Error medida Variabilidad Aleatoria Variabilidad Aleatoria Atribuible Atribuible V.Atribuible - V.Aleatoria - Error medida V.Atribuible - V.Aleatoria - Error medida Modelización

24 Y { X n } F ( Y ) = β 0 + β 1 X 1 +…+ β k X k + Error Modelo lineal Introducción Introduce X i si el cambio en el Error es significativo, (Disminución). Introduce nueva X l si nuevo cambio en el Error es significativo. Si Error final es aleatorio fin del estudio. Si Error final no es aleatorio faltan variables. DE PROPENSIÓN: Búsqueda de factores de riesgo TIPOS DE MODELOS DE PROPENSIÓN: Búsqueda de factores de riesgo

25 F ( Y ) = β 0 + β 1 X 1 +…+ β k X k + Error Modelo lineal Y contin. X contin. F(Y)=E(Y) ERROR Normal REG. LINEAL MULTIPLE categoria ANOVA Y frec. X contin. F(Y)=lnY ERROR Poisson REGRESION POISSON categoria LOGLINEAL Y Odds X contin. F(Y)=lnY ERROR Binomial REG. LOGISTICA categoria LOGIT Mod LOGISTICO Y Odds X contin. F(Y)=lnY ERROR Multinomial REG POLITOMICA categoria Modelos Politómicos TIPOS DE MODELO SEGÚN EL ERROR O RESIDUAL

26 TIPOS DE MODELOS CON RECURRENCIA Fenómenos Poisson con repetición sobre los individuos λ t=i ≠ λ t=i-1 λ t=i ≠ λ t=i-1 Modelos clásicos marginales no evalúan sobredispersión 1 RR 1 RR Mezcla de funciones Poisson Poisson

27 FACTORES ASOCIADOS A LAS INCAPACIDADES LABORALES POR ENFERMEDAD DE CORTA DURACIÓN EN PROFESIONALES DE ENFERMERÍA EN UN HOSPITAL UNIVERSITARIO Indiana Mercedes López Bonilla GRAAL UNAN-León y GRAAL UFMG

28 Resultados XIII

29 HOSPITALIZACIONES EVITABLES (csap) ► 250.000 Hospitalizaciones en 220 áreas básicas de salud en Catalunya. ► 16% atribuibles a condiciones evitables por AP. ► Los reingresos son muy frecuentes en ciertas edades y causas, p.ej: Insuficiencia cardiaca. ► Modelos Poisson de la RME.

30 ANALISIS DE FENÓMENOS RECURRENTES: Riesgo recurrencia de hospitalización en mayores de 65 años.

31

32 Serviço de Atençao à Saude do Trabalhador – Núcleo Saúde SAST-NS Universidade Federal de Minas Gerais - Brasil

33 Subestudios Tesios Codtoral A. Navarro 2007 Fenómeno a estudiar: Muestra: 1. 1.Procesos sist. respiratorio (CIE = J00-J99) 2. 2.IT enfermedades del sist.músculoesquelético y tejido conectivo (CIE = M00-M99) 3. 3.IT trastornos mentales y del comportamiento (CIE = F00-F99) A. A.Todos los trabajadores contratados durante el periodo 2000-2005 y sin vínculo previo con el hospital B. B.Mujeres técnicas medias contratadas durante el periodo 2000-2005 y sin vínculo previo con el hospital - Dependencia de ocurrencia + + Heterogeneidad individual - Muestra MuestraFenómeno Todos los trabajadores Mujeres técnicas medias 1. Procesos sistema respiratorio 2. IT enfermedades del sistema músculoesquelético y tejido conectivo 3. IT trastornos mentales y del comportamiento

34 Heterogeneidad individual Tesis Doctoral A. Navarro 2007 Varianza término de fragilidad

35 Dependencia de ocurrencia Tesis Doctoral A. Navarro 2007 HR según nº ocurrencia

36 Estimación puntual Tesis Doctoral A. Navarro 2007 Subestudio 1A Subestudio 2A Subestudio 3A BN Poisson AG AG + f AG + num PWP.CP PWP.CP + f PWP.G PWP.G + f WLW n = 1200 HR  1,14-1,19 HR  1,53 HR  1,47 RR  1,49 HR  1,18-1,23 RR  1,52 HR  1,53 HR  1,56

37 Estimación puntual Resultados Subestudio 1B Subestudio 2B Subestudio 3B BN Poisson AG AG + f AG + num PWP.CP PWP.CP + f PWP.G PWP.G + f WLW n = 400 HR  1,55-1,70 HR  2,47 HR  2,30 RR  2,27 HR  1,21-1,24 RR  1,54 HR  1,58 HR  1,64

38 INFLUÈNCIA INSTITUCIONAL I SALUT MENTAL JOVES DELINQÜENTS INTERNATS EN CENTRES DE JUSTÍCIA JUVENIL

39 Variables ► Motiu de consulta  Agitació (MPA)  Autolesió (MPA)  Traumatològica  Mèdica ► Mòdul o grup educatiu  inicial  progrés 1  progrés 2  finalista  obert  intensiu ► Horari ► Desarrelament geogràfic  present  absent ► Delicte de major gravetat  vida  sexe  lesions  propietat

40 Demandes MPARestaTotal freqüència percentatg e freqüència freqüència 07267,36157,05349,5 11312,11917,81615,0 276,51211,2109,3 343,732,854,7 400,021,943,7 521,932,843,7 600,010,910,9 721,921,900,0 800,021,921,9 910,900,000,0 1010,910,921,9 1100,010,932,8 1210,900,010,9 1310,900,000,0 1400,000,000,0 >= 15 32,700,065,4 CONCENTRACIÓ DE DEMANDES PER USUARIS

41 CONTRIBUCIÓ A LA DEVIANCE DE CADA VARIABLE Variable Contribució AbsolutaPercentual Nacionalitat19,3815,1 Delicte11,068,6 Mòdul51,3540,0 Horari46,6436,3 Total128,43100,0

42

43

44 GRACIAS Kata Kali