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Presentation Transcript

  1. Errores (sesgos) en los estudios epidemiológicos Error 0

  2. 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

  3. Fuentes de variación • Medición • instrumento • observador • Biológica • mismo individuo • entre individuos acumulativas Error 3

  4. Errores de un estudio • Error sistemático (sesgos) (ES) Sesgo de selección Sesgo de información Factor de confusión • Error aleatorio (EA) Error 5

  5. 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

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. Ejemplos sesgos de selección:(seguimiento) (II) Error 10

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. 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

  14. 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

  15. 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

  16. 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

  17. 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