Bioestadística Maricarmen Caamaño

Semana 2

Plan de análisis estadístico OBJETIVO HIPOTESIS DEFINICIÓN DE VARIABLES ANÁLISIS ESTADÍSTIC O PLAN DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DISEÑO

Plan de análisis estadístico  Identificar el objetivo de los estudios  Confirmar una hipótesis  Estimar con precisión los efectos atribuibles al tratamiento y  relacionar estos efectos con su significancia o relevancia clínica.  Explorar asociaciones o diferencias  Se definen objetivos  Las pruebas estadísticas son flexibles porque están sujetas a lo que encontramos en los datos

Plan de análisis estadístico  Manejo de datos  ¿Cuáles son las variables de respuesta/dependientes?  Tipo de análisis a realizar  Descripción de la muestra  Prueba estadística para confirmar la hipótesis  Análisis exploratorio  Determinar qué tipo de valores expresarán la confirmación de la prueba de hipótesis  Medias y desviación estándar,  Medias e intervalo de confianza  Coeficiente de correlación  Pruebas de hipótesis: significancia estadística  Análisis adicionales  Covariables,  Subgrupos  Interacciones  Software a utilizar

Plan de análisis estadístico  Plan de análisis en el protocolo  Análisis interino (“interim”)  Plan de análisis estadístico antes de terminado el estudio  Se requiere romper los códigos de cegamiento  Es útil para:  Ajustar el tamaño de muestra  Detectar índices altos de pacientes que se dan de baja y las razones  Detectar sesgos importantes  Decidir si se detiene o continúa un estudio  Revisión de eventos adversos en casos de tratamientos potencialmente peligrosos

Plan de análisis estadístico  Análisis final  Análisis “Intention to treat”  Se consideran todos los sujetos que se aleatorizaron y consumieron tratamiento  Solamente se excluyen a los que no cumplan con criterios de inclusión o no tengan ninguna evaluación después de la evaluación inicial o no haber consumido el tratamiento.  Análisis “por protocolo”  Se analizan los “casos válidos”  Completaron el tratamiento  Disponibilidad las evaluaciones de las variables principales  La ausencia de desviaciones al protocolo

Resumen de Plan de Análisis Estadístico  Manejo de datos  Asegurar calidad de los datos  Manejo de datos perdidos y datos extremos  Definir variables de respuesta  Tipo de análisis a realizar  Descriptivos  Prueba de hipótesis  Determinar qué tipo de valores expresarán la confirmación de la prueba de hipótesis  Análisis interino (“interim”)  Análisis final  Análisis “Intention to treat”  Análisis “por protocolo”  Análisis adicionales  Software a utilizar

Trabajo en proyectos propios  IDENTIFICAR:  Variables dependientes  Primarias - escala  Secundarias – escala  Variables independientes  Independientes - escala  Confusoras – escala  Diagrama de su teoría/hipótesis a probar  Hipótesis en términos estadísticos - texto

Captura y procesamiento de datos  Crear hoja de registro de variables  Captura de datos  Prevenir de errores en la captura de datos  Crear una forma de entrada de datos semejante a la fuente de datos  Definir valores válidos antes de entrar los datos  Doble entrada de datos por dos diferentes operadores  Comparar contenidos para tener una lista de discrepancias  Corregir errores en ambos archivos y efectuar nueva comparación  Revisión de la captura  Revisión visual de la captura  Uso de filtros en excel para detectar errores  Manejo de base de datos  Valores extremos  Valores perdidos

Manejo de datos  Manejo de valores perdidos  Fuente de sesgo en resultados  Imputación de valores perdidos  Exclusión del caso  Manejo de valores extremos  Extremo desde el punto de vista médico  Extremo desde el punto de vista estadístico  Evaluar ambos análisis estadísticos con y sin el valor extremo

Manejo de datos-Variables en la base Ejemplo: Evaluación de un tratamiento para bajar de peso VARIABLES DEPENDIENTES PRIMARIASTIPOUNIDADBASE PesoContinuaKgAntropometría CinturaContinuaCmsAntropometría CaderaContinuaCmsAntropometría Índice cintura-caderaContinuaCms/cmsAntropometría Índice de Masa CorporalContinuam/cm2Antropometría % GrasaContinua%Antropometría VARIABLES DEPENDIENTES SECUNDARIASTIPOUNIDADBASE Densidad mineral óseaContinuag/cm2Antropometría Masa magra (muscular)ContinuaKgAntropometría Masa libre de grasaContinuaKgAntropometría Presión arterial sístólicaContínuaHg/mmAntropometría Presión arterial diastólicaContínuaHg/mmAntropometría TriglicéridosContínuamg/dLAnálisis bioquímicos ColesterolContínuamg/dLAnálisis bioquímicos HDLContínuamg/dLAnálisis bioquímicos LDLContínuamg/dLAnálisis bioquímicos GlucosaContínuamg/dLAnálisis bioquímicos

Manejo de datos-Variables en la base VARIABLES INDEPENDIENTESTIPOUNIDADBASE TratamientoCategórica-Antropometría COVARIABLES/VARIABLES DE CONTROL TIPOUNIDADBASE EdadContinuaAñosAntropometría ComunidadCategórica-Antropometría Apego a la dietaContinua%Apego Apego al tratamientoContinua%Apego Nivel socioecómicoContínua Categórica Puntos - C Socioecon. EscolaridadContínuaAñosC Socioecon. Actividad física (Gasto energético)Contínua(KCal/Kg/d)Actividad física

Hoja de registro de variables Nombre variableDescripción variableTipo varaibleUnidadesCodigos NC Número de caso Num:0000 INIC Iniciales Texto: AAAA DIRECCION Dirección Texto libre Fec Nac Fecha de nacimiento Fechadd/mm/aaaa Meses Tot Edad en meses Num:000 Escolaridad Texto libre Grado Grado de escolaridad Num:0 esc_años Años de escolaridad Num:00 F_ANTR Fecha evaluación antropométrica Fecha dd/mm/aaaa Peso (kg) Peso Num:000.0Kg Talla (cm) Talla Num:000Cms IMC Indice de Masa Corporal Num:00.0kg/m 2 IMC_Obesidad Obesidad de acuardo a IMC Num:0 1-Bajo peso, 2-Normal, 3- Sobrepeso, 4 Obesidad Ci Circunferencia de Cintura Num:000.0Cms FTS Fecha de Toma de Muestra de Sangre Fecha dd/mm/aaaa Gluc_X Glucosa Num:000.0mg/dL Col_X Colesterol Num:000.0mg/dL Trig_X Trigliceridos Num:000.0mg/dL HDL_X Colesterol de Alta Densidad Num:000.0mg/dL Ejemplo

Captura de base de datos NOINICDIRECCIONFec NacañosmesesMeses Tot..... F_ANTRPesoTallaIMC 1001MMAG Río Antiguo 2a casa portón cobrizo grande29/05/ /02/ IHRRío Coatzacoalcos12/12/ /03/ GVC Rio Bravo Calle principal09/09/ /02/ EOR Río Nasa frente a primaria17/03/ /02/ EOE Rio Lerma calle de en medio19/08/ /02/ Ejemplo

Captura organización y revisión de una base de datos  En plan de análisis estadístico  Variables de respuesta o dependientes  Variables independientes  Covariables  Tipo de variable  Contínua  Discreta (Nominal y ordinal)  En base de datos  Nombre de la variable  Descripción de cada variable  Formato, códigos y unidades de cada variable  Identificación de valores perdidos  Rol o función de cada variable (Dependiente, independiente covariariable, identificación o subgrupos)

PRACTICA EXCEL  Captura de datos  Nombre de variables  Codificación de variables categóricas  Valores perdidos  Validación de captura  Doble captura  Validación de datos al capturar  Revisión de captura (CC)  Revisión  Filtros  Análisis descriptivos en excel

Ejemplo para manejo de datos Estudio de anemia Objetivos para análisis:  1.- Determinar la prevalencia de anemia.  2.- Describir las variables de hemoglobina y antropométricas en esta población.  3.- Conocer el mejor tratamiento para incrementar la concentración de Hb.  4.- Conocer si algún tratamiento mejora el crecimiento de los niños.  5.- Explorar diferentes variables con las que se asocia la concentración de hemoglobina.

Diseño de base para ejemplo Hemoglobina Inicial Hemoglobina final Tratamiento Edad Genero NSE Peso incial Talla inicial Peso final Talla final

Diseño del estudio Niños no anémicos Niños anémicos Tratamientos 1-Agua fortificada 2-Papilla fortificada 3-Jarabe Fe+Ácido Fólico Tratamientos: 1-Agua fortificada 2-Papilla fortificada 3-Jarabe Fe+Ácido Fólico