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M todos de colecci n de datos Primario: el investigador es el encargado de colectar los datos. Las fuentes incluyen: examenes m dicos, ... Dise o de estudio: ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Dise


1
Diseño de estudios en Epidemiología
  • Ahmed Mandil, MBChB, DrPH
  • Profesor de Epidemiología
  • Instituto de Salud Pública
  • Universidad de Alejandría

2
Encabezados
  • Investigación epidemiológica
  • Clasificación de diseños
  • Métodos cualitativos
  • Métodos cuantitativos
  • Elección de diseño

3
Investigación epidemiológica
  • Investigación en laboratorio aplica conocimiento
    de ciencias básicas hacia el desarrollo de
    procedimientos y estrategias para prevenir,
    control y entender mecanismos de fenómenos
    relacionados a la salud
  • Investigaciones epidémicas estudio de brotes, en
    poblaciones locales, para identificar agente(s),
    modo(s) de transmisión y posible(s) medida(s) de
    control.
  • Investigación basada en poblaciones (campo)
    estudio de distribución, determinantes, medidas
    de control de fenómenos relacionados a la salud
    en poblaciones seleccionadas, seguidas por
    aplicación de técnicas bioestadísticas para
    generalizar los resultados.

4
Métodos de colección de datos
  • Primario el investigador es el encargado de
    colectar los datos. Las fuentes incluyen
    examenes médicos, entrevistas, observaciones,
    etc. Ventajas menos error en las mediciones,
    mejor cumplimiento de objetivos del estudio.
    Desventaja costos, puede no ser factible.
  • Secundario donde los datos son colectados por
    OTROS, para otros propósitos que los del estudio
    actual. Fuentes incluyen registros individuales
    (médicos/empleo), registros de grupos (datos del
    censo/estadísticas vitales).

5
Diseño de estudio definición
  • Un diseño de estudio es un plan específico o
    protocolo para conducir el estudio, lo cual
    permite al investigador, traducir la hipótesis
    conceptual en una operacional.

6
Diseño de estudios Tipos
  • Cualitativa
  • Cuantitativa
  • Experimental
  • Observacional
  • Básica
  • Híbrida
  • Incompleta

7
  • Diseños cualitativos

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Comparación (I)
  • Cualitativa
  • Entendimiento
  • Entrevista/observación
  • Descubrimiento de esquemas
  • Textual (palabras)
  • Generación de teorías
  • Calidad de la información más importante que el
    tamaño de muestra
  • Subjectiva
  • Integración de conocimientos
  • Modelos de análisis fidelidad para texto o
    palabras en entrevistas
  • Cuantitativa
  • Predicción
  • Encuesta/cuestionarios
  • Existentes esquemas
  • Numérica
  • Pruebas de teorías (experimental)
  • Tamaño de muestra tema esencial de datos
  • Objetiva
  • Pública
  • Modelo de análisis paramétrico, no paramétrico

9
Comparación (II)
  • Cualitativa
  • Métodos
  • Grupos de enfoque
  • Entrevistas
  • Encuestas
  • Auto-reportes 
  • Observaciones 
  • Análisis documentado
  • Muestreo intencional
  • Aseguramiento de calidad
  • Confiabilidad Credibilidad, Confirmabilidad,
    Fiabilidad, Transferibilidad
  • Autenticidad Equidad, Ontológica, Educativa,
    Táctica, Catalítica
  • Cuantitativa
  • Métodos
  • Observacional
  • Experimental
  • Mixtos
  • Muestreo Aleatorio (simple, estratificado, por
    conglomerados, etc) o intencional
  • Aseguramiento de calidad
  • Confiabilidad Interna y Externa
  • Validez Constructo, Contenido, Encarado


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Tipos de investigación cualitativa
Postpositivista No pretende ofrecer respuestas universales sino que prefiere responder preguntas Interpretivista Múltiples interpretaciones del mismo fenómeno deberán permitirse ya que ninguna verdad es alcanzable Crítica Alternativa/ Basada en Arte
Teoría fundamentada Etnografía descripción e interpretación de un grupo o sistema social o cultural Teoría crítica Experiencia personal
Fenomenología La ciencia o estudio de fenómenos, cosas que son percibidas Feminista Investigación narrativa
Estudio de casos Rendimiento
Historia de vida/Historia oral Retrato
Biografía Agrupado
11
Técnicas de investigación cualitativa
  • Observación de participantes (notas de campo)
  • Entrevistas/discusión de grupos de enfoque con
    informantes clave
  • Análisis de video / texto e imágenes (documentos,
    datos de medios)
  • Encuestas
  • Uso de pruebas

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Involucra herramientas de
  • Observación
  • Conversación
  • Participación
  • Interpretación

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Técnicas cualitativas (I)
  • Observación de participantes
  • Gana percepción en el entendimiento de patrones
    culturales para determinar qué es necesario en el
    desarrollo de herramientas (complementario a las
    entrevistas)
  • Entrevistas/Grupos de enfoque con interesados
  • Explora cómo son usadas las herramientas y
    deberían ser usadas en un curso/programa nuevo
  • Explora percepción del significado de
    herramientas para estudiantes para el aprendizaje
    del programa

14
Técnicas cualitativas (II)
  • Análisis de datos
  • Temas que surgen de los datos ofrecerán una
    percepción de los temas del programa de
    aprendizaje y ver qué es importante para
    estudiantes/maestros/administrativos
  • Encuesta
  • Útil para verificar resultados a gran escala
  • Usando pruebas
  • Útil para triangular resultados

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Rigor en investigación cualitativa
  • Fiabilidad
  • Credibilidad
  • Transferibilidad
  • Confirmabilidad

16
  • Diseños cuantitativos

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Diseños cuantitativos
  • Observacional estudios que no involucran
    intervención o experimento.
  • Experimental estudios que manipulan el factor de
    estudio (exposición) y aleatorización de los
    sujetos en grupos de tratamiento (expuestos)

18
  • Diseños observacionales

19
Métodos de observación
  • Unidades seleccionadas individuos, grupos
  • Población de estudio transversal, longitudinal
  • Tiempo de colección de datos prospectivo,
    retrospectivo, combinación
  • Tipos de colección de datos primaria, secundaria

20
Poblaciones de estudio
  • Transversal donde sólo UN grupo de observaciones
    es colectada por cada unidad en el estudio, en un
    cierto punto del tiempo, sin tomar en cuenta la
    longitud del tiempo del estudio como un todo.
  • Longitudinal donde DOS o MÁS grupos de
    observaciones son colectadas por cada unidad de
    estudio, por ejemplo, seguimiento se realiza para
    monitorear a cierta población (cohorte) en un
    periodo de tiempo específico. Tales poblaciones
    están EN RIESGO (sin la enfermedad), al inicio
    del estudio.

21
Diseños observacionales (Clasificación I)
  • Exploratorio usado cuando el estado del
    conocimiento acerca del fenómeno es pobre
    pequeña escala de duración limitada.
  • Descriptivo usado para formular ciertas
    hipótesis pequeña/gran escala. Ejemplos
    estudios de casos, estudios transversales.
  • Analítico usado para probar hipótesis
    pequeña/gran escala. Ejemplos casos y controles,
    transversales, cohorte.

22
Diseños observacionales (Clasificación II)
  • Preliminar (reporte de casos, serie de casos)
  • Básico (transversal, caso y control, cohorte
    prospectivo, retrospectivo )
  • Híbrido (dos o más de los arriba señalados, caso
    y control anidado en un cohorte, etc.)
  • Incompleto (ecológico, RMP, etc.)
  • Otros (repetidos, transversal de caso, migrantes,
    gemelos, etc.)

23
Serie de casos serie de casos clínicos
  • Serie de casos clínicos usualmente un grupo de
    casos coherente y consecutivo de una enfermedad
    (o problema similar) del cual se deriva la
    práctica de uno o más profesionales de atención
    de la salud o de un lugar de atención a la salud
    definido, por ejemplo, un hospital o práctica
    familiar.
  • Una serie de casos es, efectivamente, un registro
    de casos.
  • Analiza casos juntos para aprender acerca de la
    enfermedad.
  • Serie de casos clínicos son de valor en
    epidemiología para
  • Estudiar síntomas y signos
  • Crear definiciones de casos
  • Educación clínica, revisar e investigar

24
Serie de casos Basados en poblaciones
  • Cuando una serie de casos clínicos está completa
    para un área geográfica definida donde se conoce
    a toda la población, es efectivamente, una serie
    de casos basados en la población, consistiendo en
    un registro de casos en una población.
  • Epidemiológicamente, la serie de casos más
    importante son registros de enfermedades serias o
    muertes ( usualmente enfermedades no
    transmisibles), y utilización de servicios de
    salud, por ejemplo, admisiones hospitalarias.
  • Usualmente reunidos por razones legales o
    administrativas.

25
Serie de casos Historia natural y espectro
  • Por profundizar en las circunstancias pasadas de
    estos pacientes, incluyendo examenes de registros
    médicos, y continuando la observación de ellos
    hasta la muerte (y autopsia cuando sea
    apropiado), los profesionales de la salud pueden
    construir un cuadro de la historia natural de una
    enfermedad.
  • Serie de casos poblacionales es una extensión
    sistemática de esta serie, pero la cual incluye
    casos adicionales, por ejemplo, las defunciones
    sin haber visto a un clínico.
  • Además amplía el entendimiento del espectro y de
    la historia natural de la enfermedad.

26
Serie de casos población
  • Completo uso epidemiológico de datos de series de
    casos necesita información sobre la población
    para permitir el cálculo de tasas
  • Clave para entender la distribución de la
    enfermedad en poblaciones y para el estudio de
    sus variaciones en el tiempo, entre sitios y por
    características de la población.
  • Serie de casos puede dar la clave para estudios
    cohorte, casos y controles o experimentos
  • Diseño de serie de casos es conceptualmente
    simple
  • Define una enfermedad o problema de salud a ser
    estudiado y sitúa un sistema para capturar datos
    sobre el status de salud y factores relacionados
    en casos consecutivos.

27
Serie de casos Requerimientos para
interpretación
  • Para interpretar los datos de la serie de casos,
    los requisitos clave son
  • El diagnóstico (definición de caso) o, para
    mortalidad, la causa de muerte.
  • La fecha cuando la enfermedad o muerte ocurrieron
    (tiempo)
  • El sitio donde la persona vivía. Trabajaba, etc
    (sitio)
  • Las características de las personas (persona)
  • La oportunidad de colectar datos adicionales de
    registros médicos (posibilidad para clasificación
    electrónica de datos) o de la persona
    directamente
  • El tamaño y caracteristicas de la población en
    riesgo

28
Serie de caos datos adicionales
  • Datos de serie de casos pueden ser ligados a
    otros datos de salud en el pasado o en el futuro,
    por ejemplo, datos de mortalidad pueden ser
    ligados a admisiones hospitalarias, incluyendo al
    nacer o infantiles, registros de cáncer u otros
    registros y para obtener información o
    exposiciones y enfermedad.
  • Casos pueden ser contactados para información
    adicional.
  • Este tipo de acción puede cambiar el diseño de
    serie de casos a diseño cohorte.

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Serie de casos fortalezas
  • Serie de casos poblacionales permiten dos formas
    únicas posibles de visión y análisis
    epidemiológico.
  • Señala a nivel nacional e incluso internacional
    la perspectiva poblacional de una enfermedad.
  • Los patrones de enfermedad pueden ser
    relacionados a aspectos de la sociedad o del
    ambiente que afectan a la población, pero que no
    hay medición sensible al nivel individual e.g.
    concentración de ozono a nivel del suelo y el
    grosor de la capa de ozono en la atmósfera de la
    tierra.

30
Estudios transversales(Estudios de salud
comunitaria, encuestas)
  • Características detecta punto de prevalencia
    condiciones relativas permite la estratificación
  • Méritos factible rápido económico permite
    estudiar varias exposiciones/enfermedades útiles
    para estimar la carga en la población,
    planificación en salud y prioridades para los
    problemas de salud
  • Limitantes ambigüedad temporal (no puede
    determinar si la exposición precedió a la
    enfermedad) posible error en mediciones no útil
    para condiciones raras responsable de sesgo de
    sobreviviente
  • Medida de efecto Razón de momios

31
Estudios de caso - controles
  • Características dos poblaciones se asume que
    los no casos son representativos de la población
    de casos.
  • Méritos menos costoso menos tiempo requerido
    útil para enfermedades raras (especialmente no
    transmisibles).
  • Limitantes no útil para exposiciones raras
    responsable de sesgo de selección y de recuerdo
    no útil para el cálculo de medidas de
    frecuencias.
  • Medida de efecto Razón de Momios.

32
Estudios cohorte
  • Características periodo de seguimiento
    (prospectivo retrospectivo).
  • Méritos sin ambigüedad temporal varios
    resultados pueden estudiarse al mismo tiempo
    útil para calcular estimación de incidencia.
  • Limitantes (del tipo prospectivo) costoso
    consumidor de tiempo ineficiente para
    enfermedades raras puede no ser factible
  • Medida de efecto Razón de Riesgos (Riesgo
    Relativo).

33
Diseño cohorte
enfermedad
Factor presente
sin enfermedad
Población de estudio sin enfermedad
enfermedad
Factor ausente
sin enfermedad
presente
futuro
tiempo
Estudio inicia aquí
34
Estudios ecológicos (I)
  • Son estudios donde los datos de la exposición se
    relacionan a un lugar (contaminación, dureza del
    agua)se correlacionan con datos de salud
    colectados de individuos pero resumidos por lugar
    (enfermedad coronaria).
  • Conceptualmente, el componente ecológico en estos
    estudios, es un tema de análisis de datos y no un
    diseño de estudio.
  • Qué se pierde? relación entre la exposición y
    el resultado al nivel individual (diseño
    incompleto)

35
Estudios ecológicos (II)
  • Estudios transversales, caso-control, cohorte y
    experimentos (y no sólo serie de casos
    poblacionales) podrían también analizarse en
    relación a las variables ecológicas y con esas
    unidades de análisis.
  • La mayoría de los análisis ecológicos se basan en
    serie de casos poblacionales.
  • Análisis ecológicos están sujetos a la falacia
    ecológica.

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Falacia ecológica ejemplo
  • Imagine un estudio de la tasa de enfermedad
    coronaria (EC) en las ciudades capitales del
    mundo, relacionándolas con la tasa de promedio
    del ingreso.
  • Dentro de las ciudades estudiadas, la enfermedad
    coronaria es más alta en las ciudades ricas que
    en las pobres.
  • Pudiéramos predecir de tal hallazgo, que siendo
    rico, incrementa el riesgo de enfermedad
    coronaria.
  • En el mundo industrializado, se encuentra lo
    contrario dentro de ciudades como Londres,
    Washington y Estocolmo, las personas pobres,
    tienen tasas de EC más altas que los ricos.
  • La falacia ecológica es interpretada como una
    debilidad importante de los análisis ecológicos.
  • Análisis ecológicos, sin embargo, nos informan
    acerca defuerza que actúan en las poblaciones
    como un todo.

37
  • Diseños experimentales

38
Diseño de estudio experimental
  • Un estudio en el cual una población es
    seleccionada para un estudio planeado de un
    régimen, cuyos efectos son medidos, comparando el
    resultado del régimen en el grupo experimental
    versus el grupo control. Tales diseños, se
    diferencian de los diseños observacionales por el
    hecho que hay manipulación del factor en estudio
    (exposición), y aleatorización (colocación
    aleatoria) de sujetos para grupos de tratamiento
    (exposición).

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Por qué realizarlos?
  • Ofrecer fuerte evidencia del efecto
    (resultado) comparado con los diseños
    observacionales, con mayor precisión y seguridad.
  • Produce resultados más válido, ya que la
    variabilidad es minimizada y el sesgo es
    controlado
  • Determina si los tratamientos experimentales son
    seguros y efectivos bajo ambientes controlados
    (opuesto a situación natural en diseños
    observacionales, especialmente cuando el margen
    de los beneficios esperados es dudoso/pequeño (10
    - 30).

40
Diseño experimental
resultado
ALEATORIZACIÓN
Intervención
sin resultado
Población en estudio
resultado
Control
sin resultado
basal
futuro
tiempo
Estudio inicia aquí (punto basal)
41
Tipos de estudios
Estudio
Controlado
No controlado
Aleatorizado
No aleatorizado
Ciego
No ciego
42
Ventajas de ECA (I)
  • El stándar dorado de diseños de investigación.
    Ofrecen la evidencia más convincente de la
    relación entre la exposición y efecto. Ejemplo
  • Estudios de terapia de reemplazo hormonal en
    mujeres menopáusicas no encontraron efecto
    protector cardiaco, contradiciendo los hallazgos
    previos de estudios observacionales.

43
Ventajas ECA (II)
  • Diseño de estudio con mejor evidencia
  • Sin sesgo de inclusión (usando ciego)
  • Control para posibles confusores
  • Grupos comparables (usando aleatorización)

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Desventajas ECA
  • Estudios grandes (pueden afectar el poder
    estadístico)
  • Seguimiento a largo plazo (posibles pérdidas)
  • Adherencia y cumplimiento
  • Costosos
  • Perspectiva de salud pública?
  • Posibles cuestiones éticas

45
Elección del diseño (I)
  • Depende de
  • Preguntas de investigación
  • Metas de las investigación
  • Creencias y valores del investigador
  • Herramientas del investigador
  • Tiempo y recursos financieros

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Elección del diseño (II)
  • También está relacionado a
  • Status del conocimiento existente
  • Ocurrencia de la enfermedad
  • Duración del periodo de latencia
  • Disponibilidad y naturaleza de la información
  • Recursos disponibles

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Comparando diseños de estudios
  • Tema
  • Facilidad
  • Tiempo
  • Mantenimiento y continuidad
  • Costos
  • Etica
  • Utilización de datos
  • Contribución principal
  • Sesgo del observador
  • Sesgo de selección
  • Resultado analítico

48
Sobreposición en las bases conceptuales de
diseños de estudios cuantitativos
  • El estudio transversal puede ser repetido
  • Si la misma muestra es estudiada en una segunda
    vez, por ejemplo, seguimiento, el estudio
    original transversal se convertiría en estudio
    cohorte.
  • Si, durante un estudio cohorte, posiblemente en
    un subgrupo, el investigador impone una
    intervención, se convierte en experimento.
  • Estudio cohorte también da lugar a estudio de
    caso control anidado, usando casos incidentes
    (estudio caso control anidado).
  • Casos en serie de casos, particularmente uno
    basado en población, puede ser el inicio de un
    estudio de casos y controles o experimento.
  • Algunos diseños no entran exactamente en las
    categorías de los diseños básicos.

49
Conclusión (I)
  • Diseños cualitativos son complementarios a los
    diseños cuantitativos son importantes para
    estudiar determinantes sociales de los problemas
    de salud.
  • Diseños cuantitativos tienen una meta común para
    entender la frecuencia y causas de fenómenos
    relacionados a la salud.
  • Buscando causas se inicia al describir
    asociaciones entre exposiciones (causas) y
    resultados.

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Conclusión (II)
  • Serie de casos es una grupo coherente de casos de
    una enfermedad ( o problema similar).
  • Casos son comparados con el grupo de referencia,
    entonces tenemos un estudio de casos y controles.
  • En una población estudiada en un lugar y tiempo
    específicos (transversal), el resultado primario
    es datos de prevalencia, se puede generar la
    asociación entre factores de riesgo y enfermedad.
  • En estudios transversales, buscamos la exposición
    y el resultado simultáneamente.
  • En estudio caso control, conocemos el resultado,
    buscando la exposición.
  • En estudios cohorte, conocemos el resultado,
    seguido por Ia búsqueda del resultado de interés.

51
Conclusión (III)
  • Si la población en un estudio transversal es
    seguida para medir resultados de salud, el diseño
    de estudio es un cohorte.
  • Si la población de ese estudio, es basal,
    dividido en dos grupos, y los investigadores
    imponen una intervención en salud en uno de los
    grupos, el diseño es de experimental.
  • Estudios basados en datos agregados son
    comúnmente llamados estudios ecológicos.
  • Principalmente, los estudios ecológicos son un
    modo de análisis, más que un diseño.
  • Interpretación y aplicación de datos es más fácil
    cuando la relación entre la población observada y
    la población objetivo es entendida.
  • ECA representan el estándar dorado de diseños
    de investigación. Ofrecen la evidencia más
    convincente de relación entre exposición y
    efecto.

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Encabezados
  • Investigación epidemiológica
  • Clasificación de diseños
  • Métodos cualitativos
  • Métodos cuantitativos
  • Elección de diseño

53
Referencias
  • Porta M. A dictionary of epidemiology. 5th
    edition. Oxford, New York Oxford University
    Press, 2008.
  • Rothman J, Greenland S. Modern epidemiology.
    Second edition. Lippincott - Raven Publishers,
    1998.
  • Bhopal R. Study design. University of Edinburgh.
  • NLM. An introduction to Clinical trials. U.S.
    National Library of Medicine, 2004
  • Songer T. Study designs in epidemiological
    research. In South Asian Cardiovascular Research
    Methodology Workshop. Aga-Khan and Pittsburgh
    universities.

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Gracias por su amable atención
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