Medición, sesgo y error aleatorio
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Investigación en salud:
Medición, sesgos, error
aleatorio y factores de
confusión
UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA
FACULTAD DE FARMACIA
MENCIÓN SANITARIO ASISTENCIAL
SUMINISTRO DE MEDICAMENTOS EN EL SISTEMA
PÚBLICO NACIONAL DE SALUD
PROFA. LESBIA MURO
SUMINISTRO DE MEDICAMNTOS EN EL SISTEMA PÚBLICO NACIONAL DE SALUD. PROFA LESBIA MURO
1. MEDICIONES EN EPIDEMIOLOGÍA
• Incidencia
• Prevalencia
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Casos nuevos
de un evento de salud en un
período de tiempo
INCIDENCIA
Casos Nuevos y Viejos: Casos de
un evento de salud ocurridos antes y durante el período en
estudio
PREVALENCIA
Solo puede calcularse en los estudios longitudinales que permiten evidenciar el
surgimiento de casos nuevos (Estudios de
cohorte)
Incidencia
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Tiempo. Determinación de incidencia
Posibles Desenlaces Factor de
Exposición Población
Población
Expuestos Enfermos expuestos
Sanos Expuestos
No expuestos
Enfermos no expuestos
Sanos no expuestos
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Resultados en un estudio de incidencia. Comparación entre grupos
ENFERMOS NO ENFERMOS TOTAL
EXPUESTOS a (Enfermedad en
expuestos)
b (Ausencia de
Enfermedad en expuestos)
a+b
NO EXPUESTOS c (Enfermedad en
no expuestos)
d (Ausencia de
Enfermedad en no expuestos)
c+d
TOTAL a+c b+d a+b+c+d
a/a+b = Proporción de incidencia en los expuestos (PIe)
c/c+d = Proporción de incidencia en los no expuestos (Pne)
Proporción de incidencia de la enfermedad (PI) en el total de la muestra estudiada
PI = (a+c /n) = (a+c / a+b+c+d )
Proporción de incidencia en expuestos (PIe)
PIe = (a / a+b)
Proporción de incidencia en no expuestos (PIne)
PIne=(c / c+d)
Medidas de frecuencia
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Medida de asociación para el análisis de incidencia
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Riesgo Relativo (RR)
•Riesgo Atribuible al Factor (RAF)
•Riesgo Atribuible a la Población (RAP)
•Reducción de Riesgo Absoluto (RRA)
•Número Necesario a Tratar (NNT)
Otras medidas de riesgo que cuantifican
impacto
Mide la magnitud del riesgo en expuestos
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RR=
a
= PIe a+b
c PIne
c+d
RIESGO RELATIVO (RR)
El RR cuantifica la fuerza de asociación entre la exposición al factor y el evento
Si su valor es distinto de 1 y esa diferencia resulta significativa, exponerse al factor, afecta la incidencia del evento (desenlace)
Interpretación del Riesgo Relativo RR
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• Un valor de uno (1) significa que no hay diferencias entre la incidencia de la enfermedad en expuestos y no expuestos
• Un valor mayor de uno (>1) significa que la incidencia es mayor en los expuestos que en los no expuestos, es decir exponerse al factor supone riesgo de presentar el desenlace evaluado.
• Un valor menor a uno (<1) significa que la incidencia es menor en los expuestos que en los no expuestos, es decir exponerse al factor ocasiona menor posibilidad de presentar el desenlace. En estos casos se habla de factor protector
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Tener en cuenta para la interpretación
Cálculo del intervalo de confianza
Control de factores de confusión empleando diferentes estrategias de análisis multivariado o estratificado
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Riesgo Atribuible
al Factor (RAF)
RAF= PIe-PIne
Mide la diferencia entre la incidencia del evento en
expuestos y no expuestos atribuible al factor de riesgo
Proporción de
Riesgo Atribuible (%RAF)
% de Incidencia del evento en expuesos que es debida
al factor de riesgo
%RA= PIe-PIne
x100 PIe
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Riesgo Atribuible
a la Población (RAP)
RAP=PI-PIne
Mide el riesgo para la población atribuible al factor
de exposición
Proporción de
Riesgo Atribuible (%RAF)
% de Incidencia del evento en la población que es
ocasionada por la exposición al factor de riesgo
%RA= PI-PIne
x100 PI
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Reducción del
Riesgo Absoluto (RRA)
RRA=PIne-PIe
Mide la diferencia entre la incidencia en no expuestos y la
incidencia en expuestos. Útil para cuantificar el efecto protector de la
exposición a un determinado factor (P. ej. Un medicamento, una
medida de prevención u otra acción terapéutica)
Reducción del
Riesgo Relativo (RRR)
% de reducción del riesgo de incidencia ocasionado por la
exposición al factor protector. Da cuenta del porcentaje de casos
que pueden evitarse si se exponen al factor protector
RRR= PIne-PIe
x100 PIne
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Número Necesario a Tratar
(NNT)
NNT=1/RRA
Número de sujetos que deben ser tratados o expuestos al factor
protector (una medida terapéutica) para evitar un caso.
Es una medida de gran utilidad en la clínica y terapéutica
Puede calcularse en estudios que midan la
ocurrencia del un evento en un momento dado o en un
período de tiempo
Prevalencia
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Medidas de prevalencia
Prevalencia de punto: Probabilidad de que un individuo de la población en estudio presente un evento en un momento determinado.
Prevalencia de período: Probabilidad de que un individuo se considere un caso en cualquier momento de un período de tiempo
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Esquema general de un estudio de prevalencia
Población
Enfermos no expuestos
Sanos no expuestos
Sanos expuestos
Enfermos expuestos
Muestra Momento puntual
Resultados en un estudio de prevalencia. Comparación entre grupos
El tratamiento de los datos y el procedimiento para el cálculo de los correspondientes estadísticos es similar al observado en los estudios de incidencia; sin embargo el estadístico, calculado en este caso, denominado Razón de Prevalencias (RP) no expresa fuerza de asociación.
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Cuantifica la relación entre la exposición al factor y la ocurrencia del evento
Razón de Prevalencias (RP)
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RP=
a
= PPe a+b
c PPne
c+d
Mide la diferencia entre la prevalencia de la enfermedad en expuestos y no expuestos
Para el proceso de interpretación se sigue el mismo procedimiento que para el Riesgo Relativo (RR); sin embargo la determinación de significancia no evidencia asociación causal.
Razón de Momios Cruzados. ODDS RATIO (OR)
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Utilizada en estudios transversales y de casos y controles
Posibilidad de que una condición de salud o enfermedad se presente en un grupo de población frente al riesgo de que ocurra en otro. Es una medida del tamaño del efecto
RM= axd
bxc
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La significancia estadística de la asociación entre las variables se hace a través del cálculo de intervalos de confianza y prueba de hipótesis de no asociación o contraste de hipótesis (RR, RP o RM= 1).
La significancia estadística
Contraste de hipótesis: Una de las pruebas más empleadas es la
llamada:Chi2 de Mantel y Haenzel
Ch2= (ad – bc)2
(n-1) (a+b)(c+d)(a+c)(b+d)
Intervalos de confianza
IC (95%)=
Estadístico de asociación RR,
RP ó RM ( 1+/-
Z (95%) ) √Ch2
Z 95%= 1,96
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Interpretación
Intervalo de confianza: El estadístico calculado tendrá un valor significativo siempre que entre los valores del intervalo de confianza, no se encuentre el número 1.
Contraste de hipótesis (Chi2): Si el Ch2 observado resulta mayor que el Ch2 teórico, la diferencia observada es estadísticamente significativa.
El Ch2 teórico dependerá de los grados de libertad. Para un (1) grado de libertad, el valor es 3,84
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Mientras menor sea la oportunidad de haber cometido
un error durante la investigación, más alto será el
grado de validez.
El criterio de validez V
AL
IDE
Z Grado en que las mediciones realizadas
sobre un fenómeno en estudio coinciden con su magnitud real
Grado en que una variable mide lo que
debe medir
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• Vinculada al diseño de la investigación
Validez interna
• Relacionada con la posibilidad de generalizar
los resultados de un estudio a otras poblaciones.
Validez externa
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validez interna
Se puede definir como el grado en que todos los aspectos
considerados en el desarrollo de una investigación, están libres de
sesgos o errores sistemáticos y de factores de confusión.
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PROFA LESBIA MURO
Validez interna
Afectada por
La formulación del problema y sus objetivos
El muestreo
La aplicación de los instrumentos de
medición
La selección y asignación de
sujetos
El proceso de recolección y
procesamiento de datos
La evaluación del desenlace
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“…es fundamental en el
método científico… determinar
cuál ha sido el procedimiento
para demostrar que un
enunciado es así.”
Tamayo y Tamayo
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Dos grandes grupos de errores
unos dependen del azar y son de difícil eliminación. Errores aleatorios
otros dependen de la forma en que los investigadores establecen su
metodología de trabajo y abordan el objeto de investigación. Errores
sistemáticos o SESGOS SUMINISTRO DE MEDICAMNTOS EN EL SISTEMA PÚBLICO NACIONAL DE SALUD.
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El error sistemático o sesgo ocurre por circunstancias
relacionadas con el diseño de la investigación
selección de los sujetos
medición de las variables
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Sesgos de selección
• errores en la selección, asignación o seguimiento de los grupos
• por un muestreo no representativo,
• por supervivencia selectiva
• por errores de detección
• por autoselección
• por pérdidas
Sesgos de información
• Por errores en la clasificación de los sujetos de estudio (diferencial o no diferencial)
• Errores en la información sobre el evento o exposición
• Por errores de medición inadecuada o diferencial debido a: el observador, el sistema de medición, a los sujetos que participan en el estudio, al instrumento de medición, al procesamiento de datos
Tipos de
sesgos
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Sesgo de selección
Durante el proceso de selección
Durante el seguimiento
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Este tipo de sesgo se ocasiona a partir de dos entidades bien definidas:
El p
rop
io
inve
stig
ado
r
La p
ob
laci
ón
d
e es
tud
io.
Cualquier aspecto que afecta la posibilidad de un sujeto
de formar parte o continuar con determinado estudio es considerado como un sesgo
de selección.
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Entre los sesgos de selección se pueden señalar los
siguientes:
La paradoja de Berkson
Sesgo de Neyman.
Sesgo de detección diferencial.
Sesgos por exclusión/inclusión diferencial.
Sesgo de detección diferencial.
Sesgo de no respuesta.
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Sesgos de Información
Incorrecta información
Sobre la exposición
Sobre el desenlace
Diferente proceso de recolección de
datos
Entre los grupos de estudio.
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Se ocasionan por Utilización de instrumentos y sistemas de medición inadecuados
Diagnósticos equivocados o uso de pruebas diagnósticas con baja sensibilidad y especificidad
Sujetos que dan información inexacta o ambigua sobre sus condiciones de salud o exposición.
Encuestadores mal adiestrados
Errores en el procesamiento de los datos
Seguimiento desigual de los sujetos incluidos en los grupos de estudio
Imprecisiones en los procedimientos de construcción de encuestas y cuestionarios
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Aplicando técnicas de
enmascaramiento, Igualando las condiciones de medición y seguimiento
Estandarizando los procesos de medición
Utilización de instrumentos validados, confiables, específicos y
sensibles Definiendo claramente los criterios diagnósticos
y las variables del estudio
Los sesgos de
información
pueden evitarse
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Un sesgo de información
Mala clasificación de los sujetos
Vinculada al factor de exposición o al desenlace
Puede ser diferencial y no diferencial.
OB
SE
RV
AD
OR
SU
JE
TO
S
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Valor observado
Diferencia
Valor real
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Verdad Hallazgo
APROXIMACIÓN
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Las fuentes principales de error
Los procedimientos requeridos para minimizar su impacto en los resultados
Es
necesario
conocer:
Muestra
•Solo es posible estudiar una
muestra de la población
Instrumento
•Características específicas del
instrumento de medición
Observador • Características
propias del observador
FUENTES
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ERROR ALETAORIO Ocurre cuando la diferencia entre los hallazgos de un estudio y la realidad es debida al:
AZAR
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Es un error inevitable producido por eventos
poco factibles de
controlar durante el
proceso de medición
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Medición Muestreo
No hay medición exacta. La repetición de medidas aún
en el mismo laboratorio siempre dará variaciones
en la medición
El error de muestreo forma parte del proceso de
selección de los participantes en el estudio, que siempre
son una muestra de una población mayor
clases de error aleatorio
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La minimización
de error aleatorio
aumenta la
Precisión SUMINISTRO DE MEDICAMNTOS EN EL SISTEMA PÚBLICO NACIONAL DE SALUD.
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Relación
entre sesgo
y precisión
Precisión
alta
Precisión
baja
Sesgo bajo Sesgo alto
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El error aleatorio
disminuye al
incrementar el tamaño
de la muestra, lo cual
conduce a un aumento
en la precisión
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ERROR ALEATORIO I Y II
No hay error
No hay error
Alfa:
PROBABILIDAD DE COMETER UN ERROR TIPO I
Cierta Falsa
P < 0.05
Beta:
PROBABILIDAD DE COMETER UN ERROR TIPO II
Hipótesis nula: No hay diferencias significativas
ESTUDIO
REALIDAD
Cie
rta
Fals
a
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Error Tipo I
Se concluye que existe una diferencia significativa
cuando en realidad no la hay; es decir se rechaza la
hipótesis nula siendo verdadera.
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Error Tipo II
Admite como cierta una hipótesis falsa. Se concluye que no existen diferencias significativas cuando en
realidad si las hay; es decir se acepta la hipótesis nula
siendo falsa.
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El Error Tipo II permite
calcular la potencia del
estudio
Potencia de un estudio
= 1- beta
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Generalmente tales características se distribuyen desigualmente
Lo cual requiere la corrección de dichas diferencias
Grupos similares En relación a las características que influyen en los resultados
Los estudios analíticos
Comparación
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Variable de
respuesta
Variable de
confusión
Factor de
riesgo Asociación observada
Se explica o queda enmascarada por la presencia de una
tercera variable: Factor de confusión
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Considerados por algunos autores como un tipo especifico de sesgo debido a que pueden influir en
la subestimación o sobreestimación real del desenlace. Constituyen una tercera variable que
afecta la comparabilidad de los grupos.
Los factores de confusión no serán tratados como sesgos:
* A diferencia de los sesgos, los factores de confusión pueden controlarse tanto en la fase de diseño como en la de análisis.
* La presencia de un sesgo en la investigación, una vez aplicado su diseño, no puede eliminarse. Con los factores de confusión, lo importante es establecer la magnitud de su efecto sobre la variable de desenlace.
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Evidentemente la presencia de factores de confusión no controlados, afecta la validez interna del estudio, llevando a resultados sesgados en la investigación.
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Debe ser un factor pronóstico del efecto independientemente de la variable de
estudio
Debe estar asociado al factor de estudio y a la variable de respuesta
No debe ser un paso intermedio en la asociación entre el factor de estudio y el
resultado
La asociación con la variable de respuesta no es necesariamente causal
Car
acte
ríst
icas
de
l fac
tor
de
co
nfu
sió
n
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Un factor de confusión puede
1
Sobreestimar el efecto
2
Subestimar el efecto
3
Invertir la dirección de la asociación
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Todo factor cuya distribución es desigual
entre los grupos de estudio puede ser un factor de confusión
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Diseño Análisis
Control de los factores de confusión
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REFERENCIAS
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Grupo Noriega Editores. México: 13-34