Errores sesgos en los estudios epidemiol gicos
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Errores (sesgos) en los estudios epidemiológicos PowerPoint PPT Presentation


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Errores (sesgos) en los estudios epidemiológicos. Error 0. Variables de un estudio. Válida: representar el verdadero valor del fenómeno que se desea medir. Precisa: cuando se aplique en ocasiones sucesivas en condiciones iguales y en sujetos similares se obtenga el mismo resultado. Error 2.

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Errores (sesgos) en los estudios epidemiológicos

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Presentation Transcript


Errores sesgos en los estudios epidemiol gicos

Errores (sesgos) en los estudios epidemiológicos

Error 0


Variables de un estudio

Variables de un estudio

  • Válida: representar el verdadero valor del fenómeno que se desea medir.

  • Precisa: cuando se aplique en ocasiones sucesivas en condiciones iguales y en sujetos similares se obtenga el mismo resultado.

Error 2


Fuentes de variaci n

Fuentes de variación

  • Medición

    • instrumento

    • observador

  • Biológica

    • mismo individuo

    • entre individuos

acumulativas

Error 3


Errores de un estudio

Errores de un estudio

  • Error sistemático (sesgos) (ES)

    Sesgo de selección

    Sesgo de información

    Factor de confusión

  • Error aleatorio (EA)

Error 5


Validez interna

Validez interna:

  • Es el grado en el cual los resultados de una observación son correctos para los pacientes estudiados. Es el grado de ausencia de ES.

    Validez externa:

  • Es el grado en el cual los resultados de una observación son ciertos en otros contextos.

Error 6


Precisi n

Precisión:

  • Es el grado de ausencia del error aleatorio (EA).

  • Grado de dispersión de las observaciones.

  • Grado de acercamiento entre la estimación obtenida y el parámetro que se pretende estimar.

Error 7


Errores sistem ticos

Errores sistemáticos

  • Los ES son debidos al diseño del estudio.

  • No desaparecen al aumentar el número de observaciones, ni al estudiar la población entera.

  • Su presencia conlleva a que la validez interna de un estudio sea baja.

  • También conllevan a un grado de validez externa baja.

Error 8


Sesgo de selecci n i

Sesgo de selección (I)

Error sistemático en el proceso de selección de los individuos que limita la comparabilidad entre los grupos. Pueden aparecer en distintas fases del estudio:

  • entrada de los pacientes en el estudio

  • asignación de los tratamientos

  • elección del grupo control

  • seguimiento de los pacientes

Error 9


Ejemplos sesgos de selecci n seguimiento ii

Ejemplos sesgos de selección:(seguimiento) (II)

Error 10


Sesgo de informaci n i

Sesgo de información (I)

Cuando los grupos de estudio no son comparables debido a como se obtuvieron los datos. Las fuentes de errores son:

  • Propio investigador (interés  detección)

  • El paciente y/o el control (recuerdo)

  • Metodología (historias clínicas)

  • Tipo de enfermedad (gravedad, duración)

Error 11


Sesgo de informaci n ii

Sesgo de información (II)

Recoger la información exactamente igual en todos los grupos de estudio (casos y controles).

  • Utilizar cuestionarios estructurados.

  • Entrevistas realizadas con personal debidamente entrenado

  • Técnicas de enmascaramiento (doble-ciego)

Error 12


Factores de confusi n i

Factores de confusión (I)

Tienen lugar cuando dos factores o procesos están asociados o “viajan juntos”, y el efecto de uno se confunde o distorsiona con el efecto del otro.

  • Ser un factor de riesgo para la enfermedad

  • Estar asociado con la exposición

  • No ser un simple factor intermedio en la vía etiológica entre la exposición y la enfermedad.

Error 13


Factores de confusi n ii

Factores de confusión (II)

Un factor de riesgo para la enfermedad será un factor de confusión (F) al estudiar la asociación entre la exposición (E) y el efecto (Y) sólo en el caso que el parámetro con el que medimos la asociación entre E y Y (RR) sea distinto cuando no tenemos en consideración a F y cuando si lo tenemos en cuenta.

Error 14


Error aleatorio azar

Error aleatorio (azar)

Se presenta cuando existe una diferencia entre la estimación obtenida a partir de los datos estudiados y el parámetro que se pretende estimar. Se atribuye esencialmente a la variabilidad inherente al proceso de muestreo.

  • Si se utiliza toda la población el error desaparece.

  • Al aumentar el tamaño de la muestra disminuye.

Error 15


Muestreo al azar

Muestreo al azar

  • Selección de los pacientes de estudio.

  • Cada individuo de la población de referencia tiene una Pb. conocida de ser seleccionado.

  • Población seleccionada es representativa de la de referencia.

  • Inferencias estadísticas.

  • Minimiza errores muestrales (aleatorios).

  • Aumenta la precisión y la validez interna.

  • Estudios descriptivos (encuestas).

Error 16


Asignaci n al azar

Asignación al azar

  • Asignar pacientes a cada grupo.

  • Cada individuo de la población seleccionada tiene una Pb. conocida de recibir tratamiento.

  • Los grupos tendrán una distribución similar de los factores pronósticos.

  • Minimiza errores sistemáticos y aleatorios.

  • Aumenta la validez interna.

  • Ensayos clínicos y estudios epidemiológicos experimentales.

Error 17


Aumentar la precisi n

Aumentar la precisión

Calcular el tamaño de la muestra antes de iniciar un estudio. Tener en cuenta:

  • Tasa de no respuesta

  • Tasa de cumplimiento

  • Pérdidas del seguimiento

  • Cantidad y calidad de información para cada individuo

  • Tipo de análisis estadístico (¿estratificación?)

Error 18


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