Taller: Cómo elaborar protocolos de investigación Material y Métodos

Diseños de estudio Diseños analíticos Diseños descriptivos Ensayo clínico Estudios de cohorte. Casos y controles Diseños descriptivos Series de enfermos Reporte de caso(s) Series de expuestos Diseños semi -analíticos Transversal (analítico) Ecológicos. Clasificación Diseños secundarios Revisión sistemática Meta-análisis Económicos

Ensayo Clínico Diseño metodológico que evalúa la eficacia de un tratamiento en el ser humano mediante la comparación de la frecuencia de un determinado evento de interés clínico (o desenlace) en un grupo de enfermos tratados con la terapia en prueba con la de otro grupo de enfermos que reciben un tratamiento control.

Ensayo clínico: diseño básico

Ensayo clínico cruzado

Estudios de cohorte El paradigma de los estudios de cohorte es la clasificación de los sujetos de estudio según su condición en relación con la exposición de interés, para que después de un período de observación razonable según la enfermedad de que se trate cuantifiquemos la frecuencia de eventos desarrollados en ambos grupos..

Ensayo clínico: diseño básico

Estudio de cohorte: diseño

Casos y controles Representan una estrategia muestral conde la población en estudio es seleccionada con base en la presencia (caso) o ausencia (control) del evento de interés. Después se compara la exposición relativa de cada grupo a variables que pueden tener relevancia para el desarrollo del evento de interés.

Estudio de casos y controles: diseño básico

Transversales (analíticos) Son estudios donde la población es seleccionada aleatoriamente sin considerar la exposición o el evento como criterios de selección. La exposición o el evento se indagan después de que los sujetos han sido seleccionados.

Estudio transversal o de encuestas: diseño básico Población de interés Muestra Enfermos Sanos Expuestos No Expuestos

Estudios Ecológicos Son aquellos donde la unidad de análisis son conglomerados de población, y no individuos.

Estudio ecológicos o de correlación: diseño básico

Estudios de clasificación Estos estudios han sido desarrollados para evaluar la validez y precisión que tienen los criterios de clasificación dos grupos de población: uno con la característica de interés y otro sin esa característica.

Evaluación de un criterio de clasificación Sensibilidad: (a/a+c)100 Especifícidad: (d/b+d)100 Característica según el instrumento de medición Presencia de la característica (clasificación verdadera) Si No a b c d

Series de enfermos, Series de expuestos Son aquellos donde sólo se describen sujetos enfermos, o sujetos expuestos.

Revisión sistemática y meta-análisis Son diseños que buscan la síntesis de dos o más estudios primarios realizados con el mismo objetivo, y generalmente con el mismo método Revisión Sistemática: síntesis cualitativa. Meta-análisis: síntesis cuantitativa.

Revisión sistemática: diseño básico

Meta-análisis: diseño básico

Méta-análisis: homogeneidad y combinación de resultados

Estudios de costo Más que un diseño de investigación son una modalidad de estudios orientados a la evaluación económica de los sistemas y las intervenciones en salud.

Características de las evaluaciones de la salud Qué se examina Solo resultados Solo costos Resultados y costos Se comparan dos o más alternativas No Descripción de resultados Descripción de costo Descripción de costo-resultado Si Evaluación de eficacia o efectividad Análisis de costo Costo-minimización Costo-beneficio Costo-efectividad Costo-utilidad

Universo y muestra Universo o población: conjunto de valores por los cuales existe algún interés. Muestra: parte del universo o población.

Parte del Universo al que tenemos acceso Universo y muestra Universo de interés Parte del Universo al que tenemos acceso Muestra

Criterios de selección Definen las características del Universo de interés Esquema 1 Criterios de inclusión Criterios de no inclusión Criterios de exclusión Esquema 2 Criterios de inclusión Criterios de exclusión Criterios de eliminación

Errores del esquema 1. Criterios de exclusión Criterios de inclusión Adultos mayores de 18 años. Expediente clínico completo. Pacientes con diagnóstico histopatológico de tumor neuroendocrino Gastroenteropancreático.  Criterios de exclusión Personas menores de 18 años de edad Expediente clínico incompleto. Pacientes con diagnóstico de NET fuera del tracto gastrointestinal y páncreas

Criterios de selección: esquema 2. Criterios de inclusión Identifica a los sujetos potenciales. Lo más incluyente posible. OJO: a quién piensa invitar a la fiesta. Criterios de exclusión Características que no deben tener los sujetos OJO: a los que no dejará entrar a la fiesta. Criterios de eliminación Motivos por los cuales los sujetos tendrán que salir del estudio. OJO: a los que sacará de la fiesta.

Tipos de muestreo Muestreo probabilístico. Muestreo no probabilístico. Aleatorio simple; Estratificado; Por racimos o conglomerados; y, Sistemático. Muestreo no probabilístico. Casos consecutivos. De conveniencia. A criterio.

El tamaño de la muestra

Variables Variables: características que identifican a los elementos que conforman el universo. Según su escala. Cualitativas: clasifican a los individuos de acuerdo a ciertas características que les son comunes (nominales, ordinales). Cuantitativas: señalan cuán grandes son las diferencias observadas (discretas, continuas).

Recolección de datos Fuente directa Fuente secundaria Observación (observación directa, medición física, medición química) Interrogatorio (entrevistas personales, cuestionarios auto-administrados, diarios) Fuente secundaria Registros previos, generalmente elaborados con otros propósitos diferentes a los de la investigación

Cómputo de los datos Equipos de cómputo. Hojas de cálculo: Excel. Administradores de bases de datos: dBase, Access, Epi Info. Programas de análisis estadístico: Epi Info, SPSS, Stata.

Registro de datos Enumerar todas las variables de interés y definir tres aspectos: Su naturaleza La dosis: dosis acumulada, tasa de exposición, exposición promedio, dosis pico. El tiempo, o periodo relevante. Forma de registro Utilizar uno ya existente Adaptar uno ya existente Desarrollar un instrumento propio

Análisis estadístico Variables en estudio Una variable Dos variables Tres o más variables Cualitativa Cuantitativa P ,  mediana, rango Cualitativa/Cualitativa Cualitativa/Cuantitativa Cuantitativa/Cuantitativa P-P, PP - , ,  Análisis Multivariado (Regresión Múltiple, Regresión Logística, Regresión de Cox)

Series de enfermos Series de expuestos Son aquellos donde sólo se describen sujetos enfermos, o sujetos expuestos.

Una variable cualitativa

Una variable cualitativa Proporciones. P = a  (a+b) donde P representa la proporción, a el número de elementos con la característica de interés y b el número de elementos sin la característica de interés. Hay que notar que a + b es el total del universo (N). Se acostumbra multiplicarlas por 100 para expresarlas como porcentaje, y se especifican mediante el símbolo "%".

Una variable cuantitativa Zhou y Col. BMC Public Health 2010;10:190.

Una variable cuantitativa Media donde xi indica que hay que sumar todas las equis (x) disponibles desde x1 hasta xN.

Una variable cuantitativa Varianza y desviación estándar La varianza poblacional se obtiene mediante la fórmula La varianza se expresa en unidades cuadradas que son difíciles de interpretar. La desviación típica o desviación estándar que es igual a la raíz cuadrada de la varianza.

Estudio transversal o de encuestas: diseño básico Población de interés Muestra Enfermos Sanos Expuestos No Expuestos

Ensayo clínico: diseño básico

Estudio de cohorte: diseño

Una variable cuantitativa y una variable cualitativa Diferencia de medias. Diferencia de medias= µa – µb donde µ representa la media, a y b identifican los grupos que se comparan.

Una variable cuantitativa Mean difference 2.3 -1.4 1.2 Zhou y Col. BMC Public Health 2010;10:190.

Dos variables cualitativas Diferencia de proporciones. Riesgo Atribuible = Pa - Pb Razón de proporciones. Riesgo Relativo= Pa  Pb donde P representa la proporción, a y b identifican los grupos que se comparan.

Tabla 2x2

Riesgo Relativo Se define como la razón de la incidencia de enfermedad en el grupo expuesto (expresada como Ie) dividida entre la incidencia correspondiente en el grupo no expuesto (I0). Su fórmula es

Riesgo Relativo con incidencia acumulada: ejemplo

Riesgo Relativo con incidencia acumulada: ejemplo. Wikeysundera y Col. BMJ 2010;340:b5526.

Riesgo Relativo con densidad de incidencia: ejemplo

Riesgo Relativo con densidad de incidencia: ejemplo

Riesgo relativo El riesgo relativo (RR) estima la magnitud de una asociación entre exposición y enfermedad e indica la probabilidad del grupo expuesto de desarrollar la enfermedad en relación a aquellos que no están expuestos. Ayuda a responder a la pregunta: ¿La exposición causa la enfermedad?

Odds Ratio En estudios de casos y controles no es posible estimar la incidencia, por lo que no es posible calcular el RR. Pero si se puede calcular el Odds Ratio, que es un estimador que se aproxima al RR. Su fórmula es:

Estudio de casos y controles: diseño básico

Odds Ratio: ejemplo

Odds Ratio: ejemplo

Riesgo Atribuible Se define como la diferencia que resulta de la incidencia de enfermedad en el grupo expuesto (expresada como Ie) menos la incidencia correspondiente en el grupo no expuesto (I0). Su fórmula es

Riesgo Atribuible con incidencia acumulada: ejemplo

Riesgo Atribuible con densidad de incidencia: ejemplo

Riesgo Atribuible El riesgo atribuible (RA) estima el efecto absoluto de la exposición o el exceso de la enfermedad en los expuestos en comparación con los no expuestos (cuando se infiere que la exposición es la causa de la enfermedad).

Dos variables cuantitativas Gráfico de correlación. Muestra visualmente la relación que existe entre dos variables cuantitativas. Correlación: , r. Mide la fuerza de asociación entre dos variables cuantitativas. Pendiente: β, b. Describe el incremento de la vaiable dependiente por cada cambio de unidad de la variable independiente. Intercepción: α, a. Describe el valor de la variable dependiente cuando el valor de la variable independiente es igual a 0.

Pendiente e intercepción

Correlación

Correlación

Dos preguntas Qué precisión tienen mis resultados: Intervalos de Confianza. Qué probabilidad tiene el azar de afectar mi interpretación de los resultados: Prueba de hipótesis.

Cualitativa/Cualitativa Variables en estudio Una variable Dos variables Tres o más variables Cualitativa Cuantitativa IC 95% de P IC 95% de Cualitativa/Cualitativa Cualitativa/Cuantitativa Cuantitativa/Cuantitativa IC 95% de P-P, PP Prueba de Chi-cuadrada IC 95% de - Prueba t de Student, ANOVA IC 95% de  t de Student, Prueba de F Análisis Multivariado (Regresión Múltiple, Regresión Logística, Regresión de Cox)

Objetivos del análisis multivariado. Predecir el valor que la variable dependiente tendrá mediante el uso de una serie de variables independientes. Cuantificar la relación de una o más variables independientes con la variable dependiente. Interacción. Confusión.