Departamento de Salud Pública Facultad de Medicina UNAM

Presentación del tema: "Departamento de Salud Pública Facultad de Medicina UNAM"— Transcripción de la presentación:

1 Departamento de Salud Pública Facultad de Medicina UNAM
OBSERVACIÓN Y MEDICIÓN CLÍNICA Dra. Laura Moreno Altamirano Dra. Nora Ibarra Naranjo

2 Observación El primer paso en cualquier investigación y en la práctica clínica es la OBSERVACIÓN.

3 Observación Es la selección, el registro y la codificación de un conjunto de comportamientos o hechos de un individuo o unidad en su medio natural. Experimento de laboratorio Fenómeno natural Individuos Una comunidad

4 Observación La observación consiste en fijar la atención en una porción del universo.

5 Observación Mediante la observación identificamos realidades o acontecimientos específicos del cosmos a través de nuestros sentidos.

6 Observación Ventajas Obtener información de comportamientos verbales o de acciones Ser externo al grupo observado Poca o nula participación de los observados Aplicables a diferentes tipos de investigación

7 Observación Limitaciones
Imposibilidad de observar todos los aspectos del fenómeno. Fallas en la subjetividad del observador

8 Medición Asignación de símbolos o valores a la observación realizada de un hecho significativo para la investigación o la atención médica. Aplicación de una escala estándar a una variable o a un grupo de valores (Last)

9 MEDIR Asignar valores a objetos, eventos o hechos. Proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos. Concepto abstracto; perspectiva teórica (no observable) Nivel socioeconómico Indicador empírico; respuesta observables (marcada en un cuestionario, respuesta oral, conducta) Ingreso, ocupación, escolaridad

10 Variables Definición: son representaciones de los conceptos de la investigación. Conceptos: Abstracciones que representan fenómenos empíricos. Etapa empírica Etapa conceptual variables conceptos

11 Variables Propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse. Características medibles en los elementos de estudio. Cualidades, rasgos, atributos, características o propiedades que toman diferentes valores, magnitudes o intensidades en un grupo de elementos.

12 Componentes del proceso de medición
Unidades o sujetos que serán medidos Observador o quien mide Instrumentos de medición

13 Fuentes de error en la medición
Unidades o sujetos que serán medidos Observador o quien mide Instrumentos de medición

14 Errores en la medición Se evitan cuando:
Los objetivos son claros y señalan las variables que se requieren medir. Por lo tanto, la selección de las variables deben contemplar su forma de medición. La forma de medición elegida deberá asegurar el menor error posible.

15 Error aleatorio Son mediciones que se distribuyen alrededor del valor real (tolerable en la investigación)

16 Error aleatorio Falta de reproducibilidad en la medición de las variables. Falta de representatividad en la muestra.

17 Error aleatorio Se debe a: Muestreo defectuoso Variabilidad biológica.
Inconsistencia del observador. Se puede evitar Realizando un muestro aleatorio y estratificado. Aumentando el tamaño de muestra

18 Error sistemático Son mediciones desviadas en forma constante en una misma dirección fuera del valor real (no es tolerable en investigación)

19 Error sistemático Falta de exactitud en la medición de las variables.
Falta de certeza (inter e intra observador o respecto a un estándar de oro).

20 Error sistemático Se debe a:
Variabilidad del observador por falta de preparación o por técnicas de medición y criterio de interpretación diferentes. Falta de planeación en algunas de las etapas de investigación.

21 Error sistemático Se puede evitar: Capacitando a los observadores.
Uniformando técnicas y criterios de medición. Elaborando correctamente cada parte del protocolo de investigación.

22 SESGO El error sistemático en un estudio, conduce a una distorsión de los resultados.

23 SESGO

24 SESGO Variación constante del valor real, en una misma dirección

25 SESGO Se puede presentar durante: La selección de la información
Elección del diseño metodológico Selección de la muestra Medición Aplicación de la maniobra En el análisis de los datos

26 Medición Validez, es la exactitud con que pueden realizarse procedimientos de medida en forma significativa y adecuada con él, en el sentido de que midan realmente los rasgos o variables que pretenden medir “Grado en que un instrumento mide lo que debe medir”. Confiabilidad o consistencia, grado en que mediciones repetida a objetos o sujetos semejantes produce resultados semejantes Lo que se valida no es estrictamente el instrumento, sino la interpretación de los datos obtenidos por un procedimiento específico. La validez no debe entenderse como el cálculo de un simple índice que relaciona el test y el criterio, sino como un proceso continuo (onservación, + pregunta + hipótesis + variables + medición de las mimas + resultados)

27 Medición Exactitud o precisión se evalúa con respecto a un criterio de veracidad Estándar de Oro Concordancia, expresa el acuerdo o desacuerdo entre: Dos observadores o Un observador con si mismo

28 Concordancia El desacuerdo a discordancia es la suma de los errores resultantes de la falta de consistencia y validez

29 Concordancia Para evaluar la concordancia es necesario.
Establecer con claridad los objetivos Identificar los posibles sesgos Determinar las reglas de clasificación de la información. Establecer criterios precisos en la interpretación de las observaciones.

30 Concordancia Definir el tipo de muestra en cuanto a gravedad, etapa, período, etc. Diseñar formatos adecuados para la captación de datos. Incluir todas las respuestas posibles. Realizar las observaciones en forma independiente. Estar cegado con respecto al diagnóstico definitivo.

31 Concordancia Para determinar la concordancia entre observadores e intraobservador, se comparan las observaciones realizadas por dos o mas observadores o bien por la misma persona en dos ocasiones.

32 Concordancia El porcentaje de concordancia es la proporción de casos en donde ambos observadores o uno mismo, en ambas observaciones emiten la misma respuesta

33 Concordancia a b c d El porcentaje de concordancia* puede ser
Concordancia absoluta: a+d/n Concordancia específica: a/n (cp) d/n (cn) * Este procedimiento es orientador sin embargo, no considera la concordancia debida al azar. a b c d + -

34 Concordancia El coeficiente de Kappa estima la concordancia no debida al azar. K = Po – Pc / 1- Pc Po = concordancia observada = a+d/n Pc = concordancia esperada debida al azar (mi/n x ni/n)+(mo/n x no/n)

35 Concordancia K = Po – Pc 1 - Pc + - a b c d + -
Observador 2 K = Po – Pc 1 - Pc a b mi c d mo ni no n + - Po = Concordancia Observada = a+d/n Pc = a+b x a+c + b+d x c+d n n n n = mi x ni + mo x no n n n n Observador 1 Pc = Concordancia esperada debida al azar

36 Prueba de Kappa + - + - Pc = Concordancia esperada debida al azar
Observador 2 Índice de concordancia observada (absoluta) = = .850 = 85% 127 56 a 7 b 63 12 c 52 d 64 68 59 127 + - Observador 1 Índice de Concordancia específica: VP 56/127 = .44 = 44% VN 52/127 = .41 = 41% Pc = Concordancia esperada debida al azar

37 Prueba de Kappa Coeficiente de Kappa Po – Pc 1 – Pc
Po = Concordancia Observada = a+d/n =.850 Pc = Concordancia esperada debida al azar = = (a+b)/n x (a+c)/n + (b+d)/n x (c+d)/n Pc = (56+7)/127 x (56+12)/127 + (7+52)/127 x (12 +52)/127

38 Prueba de Kappa Pc = (56+7)/127 x (56+12)/127 + (7+52)/127 x (12 +52)/127 .50 x x .497 K= K = .353 = .70 .503 RESULTADO = .70

39 Interpretación de los valores de acuerdo a Landis y Koch.
< = Pobre 0 a = Leve 0.21 a = Mediana 0.41 a = Moderada a = Sustancial a = Casi Perfecta

40 Sesgos

41 Sesgo medición Individuo Observador Instrumento

42 selección de la Información
SESGO selección de la Información La pregunta de investigación La hipótesis Elección de artículos que presentan argumentos y no evidencias (sesgo de retórica) Tendencia a publicar trabajos con diferencias significativas

43 selección de la Información
SESGO selección de la Información Omitir artículos que presentan datos contrarios.

44 Elección del diseño metodológico
SESGO Elección del diseño metodológico Falta de grupo control. Regresión al promedio. Efecto de ser observado.

45 selección de la muestra
SESGO selección de la muestra Incluir individuos más susceptibles. Muestra no representativa. Autoselección Marco muestral inapropiado

46 selección de la muestra
SESGO selección de la muestra Tiempo entre el momento de exposición y medición del efecto. Muertes Cuadro poco florido Enfermedades de corta duración. Estudio más exhaustivo de los expuestos en relación a los no expuestos. Diferencias en gravedad de la enfermedad

47 Aplicación de la maniobra
SESGO Aplicación de la maniobra Falta de asignación aleatoria Uso de control histórico Incumplimiento terapéutico. Tratamientos colaterales. Comorbilidad Perdida de pacientes (abandono, mejoría, no mejoría o muerte) Estudios no ciegos

48 SESGO Análisis de datos Elección de la prueba estadística.
Reclasificación de sujetos. Significancia estadística VS. Significancia clínica. disminución de 5mm/Hg en HTA severa, no es clínicamente significativo, aunque lo sea estadísticamente.

49 Validez ... Un test o instrumento de medición, cuya finalidad es conocida, será valido, si mide aquello para lo que fue construido. Magnuson Cuestionarios, termometro, tira reactiva,