Una breve introducci - PowerPoint PPT Presentation

About This Presentation
Title:

Una breve introducci

Description:

BC Jung. Una breve introducci n a la epidemiolog a - XIII (Cr tica de la investigaci n: ... Sesgo de publicaci n puede exagerar el exceso de riesgo ... – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:119
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 28
Provided by: Betty78
Learn more at: https://sites.pitt.edu
Category:

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: Una breve introducci


1
Una breve introducción a la epidemiología -
XIII(Crítica de la investigación
Consideraciones estadísticas)
  • Betty C. Jung, RN, MPH, CHES

2
Objetivos de aprendizaje/a alcanzar
  • Revisión rápida
  • Bases de la estadística inferencial
  • Medidas comunes de asociación
  • Ser capaz de criticar estadísticamente loe
    estudios
  • Temas estadísticos
  • Reglas estadísticas

3
Introducción
  • Refresque su memoria
  • Estadísticas inferenciales básicas
  • Medidas comunes de asociación usadas en estudios
    epidemiológicos

4
Medidas de asociación y pruebas de hipótesis
  • Prueba estadística
  • Asociación observada - Asociación esperada
  • Error estándar de la asociación
  • Error tipo I Se concluye que hay una asociación
    cuando no existe
  • Error tipo II Se concluye que no hay asociación,
    cuan relamente existe

5
Medidas de asociación
  • Dos principales tipos de medidas
  • Medidas de diferencia (Dos medias independientes,
    dos proporciones independientes, riesgo
    atribuible)
  • Razón de medidas (Riesgo relativo, Prevalencia
    relativa, Razón de momios)

6
Medidas de asociaciónDiferencia de medidas
  • Dos medias independientes
  • Dos proporciones independientes
  • Riesgo atribuible

7
Riesgo atribuible (RA)
  • La diferencia entre dos proporciones
  • Cuantifica el número de ocurrencias de un
    resultado en salud que es debido a, o puede ser
    atribuido a , la exposición o factor de riesgo.
  • Usado para evaluar el impacto de eliminar el
    factor de riesgo

8
Medidas de asociaciónRazón de medidas
  • Riesgo relativo (RR)
  • Prevalencia relativa (PR)
  • Razón de momios (OR)

9
Fuerza de asociación
  • Riesgo relativo (Prevalencia) Razón de momios
    Fuerza de

  • asociación
  • 0.83-1.00 1.0-1.2 Ninguna
  • 0.67-0.83 1.2-1.5 Débil
  • 0.33-0.67 1.5-3.0 Moderada
  • 0.10-0.33 3.0-10.00
    Fuerte
  • lt0.01 gt10.0 Acercándose al

  • infinito

10
Advertencias acerca de la clasificación de datos
  • Todas las personas en un estudio epidemiológico
    deberán ser clasificables
  • Todos los reportes del estudio deberán claramente
    señalar los criterios usados para clasificar las
    variables.
  • Estudios que usan diferentes criterios para
    definir la presencia de cualquier estado de salud
    no son comparables con respecto a las tasas
    reportadas de ese estado de salud.

11
Advertencias acerca de las variables
cuantitativas y categóricas
  • Información sobre la variabilidad entre personas
    se pierde cuando datos cuantitativos son
    categorizados
  • Pasando una variable cuntitativa en categórica
    con dos o más categorías puede esconder el hecho
    de que la variable subyacente tiene un rango
    mucho mayor en una cetagoría que en otra.

12
Advertencias acerca de variables cuantitativas y
categóricas (cont...)
  • Sea cuidadoso al comparar los rangos, debido a
    que una muestra mayor generalmente tendrá un
    rango mayor
  • Pasando variables cuantitativas a categóricas,
    limita las elecciones apropiadas de pruebas de
    significancia estadística
  • Intente usar categorías comunes (como bandas de
    edad de 5 o 10 años) para facilitar comparaciones
    entre estudios.

13
Falacia de Berkson
  • Asociaciones basadas en datos de clínicas u
    hospitales son influenciadas por tasas de
    admisiones diferentes entre grupos de personas
  • Fuentes similares de sesgo de selección ocurren
    cuando asociaciones están basadas en datos de
    autopsias.

14
Advertencias acerca de los valores de P
  • El tamaño del valor de p no tiene relación con la
    potencial significancia práctica de los
    resultados.
  • El valor de p no revela nada acerca de la
    magnitud del efecto (que tanto difiere un grupo
    del otro) o la precisión de la medición (la
    cantidad de error aleatorio)
  • La naturaleza de la muestra, no el valor de p,
    determinará si las inferencias a la población de
    interés pueden ser hechas (y la muestra deberá
    ser representativa de la población)

15
Estimación del intervalo de confianza
  • Usa la media de la muestra para contruir un
    intervalo (rango) de números que estiman el
    efecto
  • Ofrece alguna indicación de cuan probable es
    (68, 90, 95) o cuan confiado uno puede estar,
    de que la verdadera media en la población está
    dentro del rango señalado en el intervalo
    estimado.

16
Preguntas de Greenhalgh acerca del análisis (A)
  • Los autores situaron correctamente el estudio?
  • Han determinado si sus grupos son comparables,y
    si es necesario, ajustaron para diferencias
    basales?
  • Qué tipos de datos han usado, y han usados las
    pruebas estadísticas apropíadas?

17
Preguntas de Greenhalgh acerca del análisis (B)
  • Si los autores han usado pruebas estadísticas no
    claras, por qué los han hecho y cómo los han
    referenciado?
  • Los datos son analizados de acuerdo al
    protocolo?
  • Se realizó análisis pareado de datos pareados?

18
Preguntas de Greenhalgh acerca del análisis (C)
  • Se realizó la prueba de dos colas de cualquier
    efecto de una intervención que podría ser uno
    negativo?
  • Fueron las colas analizadas con sentido común
    y ajustes estadísticos apropiados?
  • Han sido hechas las suposiciones acerca de la
    naturaleza y dirección de causalidad?

19
Preguntas de Greenhalgh acerca del análisis (D)
  • Los valores de p han sido calculados e
    interpretados apropiadamente?
  • Se han calculado los intervalos de confianza, y
    las conclusiones del autor los reflejan?
  • Han expresado los autores, el efecto de una
    intervención en término del probable beneficio o
    peligro que un individuo pueda experar?

20
Temas estadísticos estudios epidemiológicos
  • Regresión logística para resultados binarios
  • Regresión de Cox para análisis de sobrevida
  • Distribución de Poisson para la prevalencia o
    incidencia de la enfermedad
  • La razón de momios es relativamente igual al
    riesgo relativo, cuando la enfermedad es rara.

21
Temas estadísticos estudios ambientales
  • Buenos modelos estadísticos son difíciles de
    conseguir por
  • Sesgo de publicación puede exagerar el exceso de
    riesgo
  • Razón de momios menore a 2 (o mayor a 0.5) pueden
    ser de interés

22
Temas estadísticos estudios ambientales
  • Cuáles son las bases estadísticas para el
    estándar ambiental?
  • Variabilidad contra incertidumbre
  • Cuál es la calidad de los metadatos?
  • Biomarcadores como resultados clínicos próximos

23
Temas estadísticosEvaluación de riesgo
  • Identificación de peligros
  • Evaluación de dosis- respuesta
  • Evaluación de exposición
  • Caracterización de riesgo
  • Manejo de riesgo

24
Reglas estadísticas
  • Uso de formulación logarítmica para calcular
    tamaño de muestra para estudios cohorte.
  • No uso de más de 4-5 controles por caso en
    estudios de casos y controles
  • Obtener al menos 10 sujetos para cada variable
    investigada en regresión logística

25
Reglas estadísticas
  • Aumento del tamaño de muestra en proporción a la
    disminución de la tasa. Si se espera una
    disminución de la tasa de 20, luego el
    incremento será n/0.80
  • Si la disminución es mayor al 20, revise razones
    para la disminución.
  • Acepte sustituciones con precaución.

26
Reglas estadísticas
  • Eligiendo los puntos de corte
  • No dicotomice a menos que sea necesario
  • Seleccione un modelo aditico o multiplicativo de
    acuerdo a justificación teórica, aplicación
    práctica e implicación computada

27
Referencias
  • Para recursos en internet sobre los temas
    cubiertos en esta conferencia, revise mi sitio
    Web
  • http//www.bettycjung.net/
  • Otras conferencias de esta serie
  • http//www.bettycjung.net/Bite.htm
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com