Elementos del Diseño de Investigación Defina el Problema Revise la literatura Formule una hipótesis Planee investigar y probar su hipótesis Planee necesidades.

Presentación del tema: "Elementos del Diseño de Investigación Defina el Problema Revise la literatura Formule una hipótesis Planee investigar y probar su hipótesis Planee necesidades."— Transcripción de la presentación:

1 Elementos del Diseño de Investigación Defina el Problema Revise la literatura Formule una hipótesis Planee investigar y probar su hipótesis Planee necesidades de personal, presupuesto, infraestructura Colección y maneje datos Analice datos Interprete resultados Comunique hallazgos

2 Fundamentos de análisis epidemiológicos 1. Edición de datos 2. Resumen de datos 3. Estimados (análisis) Univariados (crudos) 1. Dicotómicos - 2X2 RR - OR - AR -  2 - IC- incidencia 2. Categóricos - RR, OR 3. Cuantitativos (continuos) - utilice categóricos - tendencias Multivariado - controle para confusores, modelos 4. Interpretación

3 Edición de Datos Colección de datos Entrada de datos Revisión de rangos Validación Decida como utilizar los datos

4 Resumen de Datos Conozca sus datos (el ladrillo) Grafique Frecuencias Categorizar Agrupando Datos

5 Tres partes para evaluar asociaciones (estimación) Fuerza de asociación Dirección de asociación Pruebas y/o Intervalos de Confianza (eliminando aleatoriedad)

6 Las 3 medidas de Asociación mas comunes Riesgo Atribuible -101 Riesgo Relativo (RR)01  Razones de Densidad (RD)01  Razón de Momios (OR)01  Asoc Neg Max Asoc Nula Asoc Pos Max Importante: Considere el diseño del Estudio Note asimetría del RR y OR Necesita transformar RR y OR

7 Evento No Evento Total Expuesto No expuesto a b n 1* c d n 2* n *1 n *2 n ** RR = a/n 1* c/n 2* OR = ad/bc

8 Riesgo Atribuible Cuatro formulas: 1.Riesgo Atribuible (RA) o RA en expuestos: (Incidencia en expuestos) - (Incidencia en no-expuestos) 2. Porcentaje de Riesgo Atribuible (AR%) o RA% en expuestos (Incidencia en expuestos) - (Incidencia en no-expuestos) (Incidencia en expuestos) 3.Riesgo Atribuible Poblacional (RAP) o RA en una pob.. (Incidencia en pob.) - (Incidencia en no-expuestos) 4. Porcentaje de RAP (RAP%) o RA% en una población (Incidencia en pob.) - (Incidencia en no-expuestos) (Incidencia en pob.) X 100 En expuestos

9 Evento No Evento Total Expuesto No expuesto a b n 1* c d n 2* n *1 n *2 n ** RAP% = X 100 P(e) (RR-1) P(e) (RR-1)+1 o RAP% = X 100 (OR-1) (OR-1)+1 b n *2 b n *2

10 Evento No Even Total Expuestos No expuestos a b n 1* c d n 2* n *1 n *2 n ** RAP = ad - bc n ** d RA exp % = X100 RR - 1 RR

11 Pruebas de Significancia: “ Rechazar o aceptar” Asociación Real Presente Ausente Hallazgos Estadísticos Presente Ausente Correcto Error tipo I Error Tipo II Correcto

12 Error tipo I =  Encontrar una asociación cuando realmente no existe.  es predeterminada Error tipo II =  No encontrar una asociación cuando realmente si existe. 1-  = poder

13 Valor-p: Asumiendo que no hay sesgo, la probabilidad de que una prueba estadística de resultados entre la hipótesis nula y los datos de su muestra. Pruebas estadísticas: calculado para diferentes tipos de análisis, valor-z, prueba-t,  2, prueba-F, regresión, anova

14 Prueba de significancia  2 =  c/ 1 d.f. (obs - esp) 2 esp  2 = c/ 1 d.f. n ** ( ad - bc) 2 n 1* n 2* n *1 n *2

15 Intervalos de Confianza Generamos un parámetro (OR, RR, % expuestos, incidencia, edad promedio, etc.) de nuestros datos. Este parámetro es un estimado del parámetro real en la población. Nuestro resultado se llama un estimado puntual. Basados en nuestro estimado puntual, podemos determinar los limites donde es probable que se encuentre nuestro parámetro real. Estos limites son llamados “limites de confianza.” El espacio entre estos limites es llamado el “intervalo de confianza” (IC).

16 Intervalos de Confianza (lnRR + 1.96 *SE(ln RR)) (lnOR + 1.96*SE(ln OR)) e e IC 95% para RR IC 95% para OR SE: Error estándar

17 Intervalos de Confianza SE(ln RR)= b d a(a+b) c(c+d) + SE(ln OR) =  1 1 a b c d + + +  SE: Error estándar

18 Hipertensión TA Normal Total Antec Fam No-Antec Fam 40 626 666 26 952 978 66 1578 1644 RR = 40/666 26/978 = 2.2592 OR = 40*952/626*26 = 2.34 Ejemplo:

19 RAP% = X 100 = 34.05%.41 (2.259-1).41 (2.259-1)+1 o RAP% = X 100 = 34.71% (2.34-1) (2.34-1)+1 626 1578 626 1578 Hipertensión TA Normal Total Antec Fam No-Antec Fam 40 626 666 26 952 978 66 1578 1644 Ejemplo:

20 RAP = 40*952 - 626*26 1644*952 =.014 RA exp % = X100 = 55.73% 2.259 - 1 2.259 Hipertensión TA Normal Total Antec Fam No-Antec Fam 40 626 666 26 952 978 66 1578 1644 Ejemplo:

21 Prueba de Significancia e IC  2 =  w/ 1 d.f. (obs - esp) 2 esp  2 = = 11.52 w/ 1 d.f. 1644 ( 40*952 - 626*26) 2 666*952*1578*66

22 SE(ln RR)= 626 952 40(666) 26(978) + SE(ln OR) = 1 1 40 626 26 952 + + + =.2468 =.2571   Prueba de Significancia e IC SE: Error estándar

23 (.815 + 1.96 *.2468) e IC 95% para RR ln2.259 =.815 lnRR a =.8150 + 1.96*.2468 = 1.2987 lnRR b =.8150 - 1.96*.2468 =.3313 RR a = e 1.2987 = 3.664 RR b = e.3313 = 1.393 Prueba de Significancia e IC

24 (.850 + 1.96 *.2571) e IC 95% para OR ln2.34 =.850 lnOR a =.850 + 1.96*.2571 = 1.3539 lnOR b =.850 - 1.96*.2571 =.3461 OR a = e 1.3539 = 3.87 OR b = e.3461 = 1.41 Prueba de Significancia e IC OR= Razón de Momios

25 Razones de Densidad Dens de Incidencia = = DI 1 Eventos observados en grp 1 (O 1 ) tiempo-persona en grp 1 (L 1 ) Razón de Dens = DI 1 DI 2

26 Razón de Incidencias: Intervalos de Confianza Paso 1:  = O 1 O 1 + O 2 P b,a =  + 1.96 *  (1-  ) O 1 + O 2 [ Paso 2: DI b = * P b 1 - P b L2L1L2L1 DI a = * P a 1 - P a L2L1L2L1  [ [ ] ] ]

27 Razón de Densidades: Ejemplo Razón de Dens = = = 1.14 DI 1 DI 2 Población (grupo) 1: 60 personas con SGB 35,000 personas año DI 1 = 60/35000 = 0.00171 Población (grupo) 2: 45 personas con SGB 30,000 personas año DI 2 = 45/30000 = 0.0015 0.00171 0.0015 SGB: Síndrome de Guillain-Barré

28 Razón de Dens: Intervalos de Confianza Ejemplos Paso 1:  = 60 60 + 45 P b,a = + 1.96 *.5714(1-.5714) 60 + 45  Paso 2: RD b = * 0.4768 0.5232 30,000 35,000 RD a = * 0.6661 0.3339 30,000 35,000 60 60 + 45 P b = 0.4768, P a = 0.6661 RD = 1.14, 95% CI ( 0.78, 1.71) ] ] ] [ [ [

29 EnfNo-Enf Exp nivel 1 Exp nivel 2 Exp nivel 3 Exp nivel 4 Mas de 2 categorías de exposición a b c d e f g h Escoja un nivel de referencia Luego decida: referencia vs. todas las demás combinadas referencia vs. niveles individuales

30 EnfNo-Enf Niveles 2,3, y 4 combinados Nivel 1 exp Mas de 2 categorías de exposición a b Ejemplo: Nivel de referencia = 1 referencia vs los demás combinados c+e+gd+f+h OR= (d+f+h) * a (c+e+g) * b Interpretación: La posibilidad que los sujetos enfermos (casos) que estuvieron expuestos a cualquier nivel de exposición excepto nivel-1 es ____ veces mayor (/menor) que los sujetos no enfermos que fueron expuestos a cualquier nivel excepto 1.

31 EnfNo Enf Nivel Exp 1 Nivel Exp 2 Nivel Exp 3 Nivel Exp 4 Mas de 2 categorías de exposición a b c d e f g h Ejemplo: nivel de referencia=4 referencia vs. niveles individuales OR eh/fg 1.00

32 a b c d e f g h OR 1.00 ch/dg eh/fg EnfNo Enf Nivel Exp 1 Nivel Exp 2 Nivel Exp 3 Nivel Exp 4 Mas de 2 categorías de exposición Ejemplo: nivel de referencia=4 referencia vs. niveles individuales

33 a b c d e f g h OR ah/bg ch/dg eh/fg 1.00 EnfNo Enf Nivel Exp 1 Nivel Exp 2 Nivel Exp 3 Nivel Exp 4 Mas de 2 categorías de exposición Ejemplo: nivel de referencia=4 referencia vs. niveles individuales

34 a b c d e f g h OR ah/bg ch/dg eh/fg 1.00 Interpretación: Comparado con nivel 4, la pos. de que un sujeto enfermo (caso) tuviera nivel 3 es ___ veces mayor que la pos. que un sujeto no enfermo fuera nivel 3. EnfNo Enf Nivel Exp 1 Nivel Exp 2 Nivel Exp 3 Nivel Exp 4 Mas de 2 categorías de exposición Ejemplo: nivel de referencia=4 referencia vs. niveles individuales

35 Comparación de mortalidad en dos poblaciones por edad Tasa Especifica Numero Tasa de mort anual Cruda Edad Población por edad de de mort (años ) Numero Proporción por 1000 Muertes por 1000 Pob A<15 15-44 >44 Total5000 45 45/5000=9.0 Pob B<15 15-44 >44 Total5000 29 29/5000=5.8

36 Pop A<151500 0.30 2 3 15-442000 0.40 612 >441500 0.302030 all ages5000 1.00 45 45/5000=9.0 Pop B<152000 0.40 2 4 15-442500 0.50 615 >44 500 0.10 2010 all ages5000 1.0029 29/5000=5.8 Tasa Especifica Numero Tasa de mort annual Cruda Edad Poblacion por edad de de mort (años ) Numero Proportion por 1000 Muertes por 1000 Comparacion de mortalidad en dos poblaciones por edad

37 Comparacion de Tasas de Mortalidad en dos poblaciones por edad Estandarizacion directa: Paso1 – Crear una poblacion estandard Edad Population (años) Numero Proporcion Pop A<151500 0.30 15-442000 0.40 >441500 0.30 all ages5000 1.00 Pop B<152000 0.40 15-442500 0.50 >44 500 0.10 all ages5000 1.00 Poblacion estandard <153500 15-444500 >442000 Total10000

38 Comparación de Tasas de Mortalidad en dos poblaciones por edad Ajuste directo: Paso 2 – casos esperados para cada población Mortalidad anual Numeros para especifica NUMERO Edad la Poblacion por edad ESPERADO (años) Estandard por 1000 DE CASOS PoB A<15 3500 2 3.5K * 2 = 7 15-44 4500 6 4.5K * 6 = 27 >44 2000 20 2.0K * 20 = 40 PoB B<15 3500 2 3.5K * 2 = 7 15-44 4500 6 4.5K * 6 = 27 >44 2000 20 2.0K * 20 = 40 -Utilice tasas especificas de cada pob. original -Aplique para los números de la pob. estándar

39 NUMERO ESPERADO DE CASOS Pob A<15 3.5K * 2 = 7 15-44 4.5K * 6 = 27 >44 2.0K * 20 = 40 Pob B<15 3.5K * 2 = 7 15-44 4.5K * 6 = 27 >44 2.0K * 20 = 40 74 Comparación de Tasas de Mortalidad en dos poblaciones por edad Ajuste directo: Paso 3 – Sume casos esperados

40 Pop A<15 3.5K * 2 = 7 15-44 4.5K * 6 = 27 >44 2.0K * 20 = 40 Pop B<15 3.5K * 2 = 7 15-44 4.5K * 6 = 27 >44 2.0K * 20 = 40 74 10000 74 10000 = 7.4 per 1000 Total de población estandard Comparación de Tasas de Mortalidad en dos poblaciones por edad Ajuste directo: Paso 4 – Calcule tasa ajustada para cada pob. NUMERO ESPERADO DE CASOS

41 Pob A<151500 0.30 2 3 15-442000 0.40 612 >441500 0.302030 Todos5000 1.00 45 45/5000=9.0 Pob B<152000 0.40 2 4 15-442500 0.50 615 >44 500 0.10 2010 Todos5000 1.0029 29/5000=5.8 Comparacion de mortalidad en dos poblaciones por edad Tasa Especifica Numero Tasa de mort annual Cruda Edad Poblacion por edad de de mort (años ) Numero Proportion por 1000 Muertes por 1000