Estudios transversales Fernando de la Hoz Restrepo. MD MSc. PhD Departamento de Salud Publica. Facultad de Medicina.

Problema: Que impacto ha tenido la invasión norteamericana a IRAK en la mortalidad por causas externas y generales de la población Iraquí?

Tipo de estudio: Encuesta de mortalidad.

Tamaño de muestra

Muestreo estratificado por conglomerados

Definición Su característica mas importante es que la enfermedad y la exposición se miden al mismo tiempo.

Fuente: Salud pública Méx vol.42 n.2  2000

Fuente: Salud pública Méx vol.42 n.2.   2000

Objetivos Estimar la frecuencia y distribución de un evento de salud. Explorar y generar hipótesis. En algunos casos puede probar hipótesis especialmente cuando las exposiciones no cambian con el tiempo.

Ejemplos Encuesta de tabaquismo. Encuesta de infección por hepatitis B y practicas sexuales o estado serológico de la familia. Encuesta de infección por VIH y uso de drogas intravenosas o practicas sexuales.

Características La medida de frecuencia del evento en un estudio transversal es la prevalencia. Dependiendo del evento también pueden calcularse otras medidas. En eventos agudos de corta duración o cuya aparición marca la vida de una persona, puede a veces calcularse su incidencia dentro de un período de tiempo delimitado. IRA EDA Accidentes Muertes

Características Los estudios transversales no son muy útiles cuando la enfermedad o la exposición es de baja frecuencia. Son muy útiles para la planificación de servicios de salud especialmente cuando los sistemas regulares de información tienen baja cobertura o su información no es oportuna.

Características Los estudios transversales son especialmente valiosos en enfermedades degenerativas, que son de baja letalidad y que no tienen un punto de inicio claro.

Población y muestra En las encuestas transversales se recolecta información sobre los sujetos del estudio sin clasificarlos a priori de acuerdo con la presencia o ausencia de la variable de resultado que se desee estudiar.

Población y muestra Frecuentemente en las encuestas transversales se trabaja con muestras de la población y no con la población completa. Es uno de los pocos ejemplos de estudios epidemiológicos donde los métodos de muestreo son importantes.

Tipos de muestra Aleatoria. Los elementos tienen una probabilidad conocida de ser elegidos. No aleatoria o de conveniencia. No se conoce cual es la probabilidad de que un individuo sea elegido.

Tipos de muestras aleatorias Muestreo aleatorio simple. (MAS). Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Se usa principalmente cuando la población objeto del estudio es una población cerrada. Escuelas. Cárceles. Hospitales. Muestras de laboratorio. Estas poblaciones se caracterizan porque sus elementos se pueden identificar y numerar fácilmente.

Tipos de muestras aleatorias Muestreo estratificado. Es un tipo de muestreo aleatorio donde no todo se deja al azar. Los elementos se dividen en grupos grandes que tienen un determinada característica. Población urbana y rural por ejemplo. Dentro de cada grupo se saca una muestra por MAS que puede ser del mismo tamaño o de tamaños diferentes.

Tipos de muestras aleatorias Muestreo por conglomerados monoetápico: Es el ideal cuando la población no puede ser delimitada fácilmente o cuando es muy dispersa. La población se divide en conjuntos, manzanas o veredas por ejemplo, y se escogen unos conjuntos por MAS donde se realizan las encuestas del estudio.

Tipos de muestras aleatorias Muestreo por conglomerados estratificado y polietápico. Se realizan en las mismas circunstancias que la anteriores, especialmente cuando el universo que se pretende muestrear es muy grande y muy heterogéneo. Ciudades como Bogotá. Países o regiones extensas donde hay numerosas comunidades dispersas o diferentes sub-regiones.

Encuestas repetidas También son llamados, “estudios paneles”. Generalmente son llevados a cabo sobre la misma población y tienen como objetivo evaluar cambios en los estados de salud y en los estados de exposición.

Checkoway, Pearce, Crawford Brown Checkoway, Pearce, Crawford Brown. Research methods in occupational epidemiology

Encuestas repetidas Los paneles son muy utiles para evaluar cambios en variables fisiológicas. Ej: En 1971 y 1972 se hicieron mediciones de capacidad vital forzada y volumen expiratorio forzado en bomberos. Los resultados se relacionaron con el numero de incendios en que habían participado. Checkoway H, Pearce N, Crawford D. Research methods in occupational epidemiology. Oxford. 1995.

Encuestas repetidas Numero de incendios Capacidad vital forzada (mL) Volumen expiratorio forzado (mL) 1-40 -51 -49 41-99 -78 -71 ≥100 -135 -109 Los resultados muestran que la capacidad respi- ratoria declina entre mediciones de acuerdo al numero de incendios que han atendido.

Problemas en la interpretación de los estudios transversales Pueden sobre representar a los casos con larga duración de la enfermedad y a subestimar a los de corta duración. Tienden a sobre representar aquellas exposiciones que se relacionan con una mayor sobrevida de los casos. El tipo de afiliación a la seguridad social de los casos. La calidad del tratamiento recibido en caso de enfermedades crónicas.

Problemas en la interpretación de los estudios transversales Tienden a subestimar aquellas exposiciones que están asociadas con mayor letalidad de la enfermedad bajo estudio. En un estudio de tabaquismo aquellos que eran fumadores mas empedernidos pueden quedar subestimados porque se mueren mas rápido.

Sesgos Sesgos de selección: La participación esta influida por la presencia o ausencia del evento a medir. Falacia de Berkson Ej: en 1980, en una población de 100 exp habian 30 casos de enfermedad, mientras que en 100 no exp existian 10 casos. RP=3.0

Sesgos Sesgos de selección: Ej cont: en 1985, 6 casos expuestos se habían retirado y 10 habían sido transferidos a trabajos no expuestos, resultando en solo 14 casos expuestos en ese momento (14/84). Entre los casos no expuestos 2 se habían retirado pero había 18 casos presentes (10 transladados+8 que permanecían) (18/108). Una medición hecha en ese momento no arrojaría una diferencia. RP=1.0

Checkoway, Pearce, Crawford Brown Checkoway, Pearce, Crawford Brown. Research methods in occupational epidemiology

Sesgos Sesgos de mala clasificación: Problemas en la medición de la exposición o del evento. No diferencial. Diferencial.

Sesgos Sesgo de confusión: Mezcla de efectos de variables secundarias con la exposición de interés. Imposibilidad de asignar la exposición de manera aleatoria en los estudios observacionales.

Conducción de estudios transversales Calculo del tamaño de la muestra. Es un paso importante en el diseño de este tipo de estudio. Los tamaños muestrales pueden ser muy grandes cuando la frecuencia del evento o de la exposición no es muy alta.

Conducción de estudios transversales Calculo del tamaño de la muestra. Para calcular el tamaño de la muestra para estimar un atributo se necesitan: 1) La magnitud esperada. 2) El error máximo esperado alrededor de esa magnitud.

Conducción de estudios transversales Calculo del tamaño de la muestra. 3) El nivel de confianza estadístico. Representa la probabilidad de que la magnitud esperada sea “real” desde el punto de vista estadístico. 1 - error α Se acepta que debe ser al menos el 95%.

Conducción de estudios transversales Calculo del tamaño de la muestra. Frecuentemente se quiere estimar mas que la frecuencia de un evento o de un factor asociado con este y de pronto estimar la magnitud de una asociación. En este caso se debe calcular también el tamaño de muestra que permitiría estimar esa asociación o diferencia

Conducción de estudios transversales Diseño del cuestionario: Es una parte del estudio que requiere una planificación cuidadosa y a veces varias pruebas pilotos. Muchas veces es el único instrumento que nos permitirá clasificar los eventos y las exposiciones a medir. Es como una prueba diagnostica y debemos garantizar su Confiabilidad y Validez.

Conducción de estudios transversales Diseño del cuestionario: El tipo de preguntas debe ser consideradas cuidadosamente para cada caso. Pueden ser: Abiertas Cerradas. Precodificadas. Postcodificadas.

Conducción de estudios transversales Diseño del cuestionario: El entrenamiento de los entrevistadores es fundamental porque permitirá evadir sesgos de información y mejorará la confiabilidad del cuestionario. El diseño de los cuestionarios electrónicos es también un punto de cuidado. Las bases de datos pueden diseñarse para que detecten errores comunes de digitación disminuyendo otros tipos de sesgos de información

Conducción de estudios transversales Análisis de datos en los estudios transversales. Depende de los objetivos de la misma y de la escala de medición de las variables del estudio. Descripción: Variables nominales: Proporciones o porcentajes. Variables ordinales: Proporciones o porcentajes. Variables de intervalos: Proporciones o Porcentajes, percentiles. Variables de razón: proporciones o porcentajes, percentiles, promedios.

Conducción de estudios transversales Análisis de datos en los estudios transversales. Se realizan primero las estimaciones puntuales y luego el siguiente paso es tratar de calcular el error alrededor de esas estimaciones. La estimación se hace calculando los errores estándares y los intervalos de confianza alrededor de la estimación.

Conducción de estudios transversales Cálculo del grado de asociación entre la variable dependiente y las independientes. Razón de Prevalencias Razón de ventajas de prevalencias (OR) Su valor es aproximado a la razón de riesgos cuando la prevalencia de la enfermedad es baja ( menor de 10%).

Odds prevalencia=Incidencia*Duracion de la enfermedad P/(1-P)=I*D El odds de prevalencia es la medida de resultado basica en un estudio de prevalencia porque es directamente proporcional a la incidencia. El OR de prevalencia es entonces la mejor medida de asociacion en un estudio transversal. Checkoway, Pearce, Crawford Brown. Research methods in occupational epidemiology

Conducción de estudios transversales Evaluar el grado de error aleatorio presente en los estimados de la asociación: Pruebas de significancia estadística. Intervalos de confianza.

Conducción de estudios transversales Evaluar el grado de error sistemático presente en los estimados de la asociación: Sesgo de selección. Sesgo de mala clasificación. Sesgo de confusión.