Tema 6: La Etapa Empírica de la Investigación: el diseño, material y métodos

1. Material y Métodos.

   ·  Población de estudio: se trata de realizar una selección de individuos en búsqueda de validez interna y externa. Para ello tenemos que evitar los sesgos de selección.

   · Muestreo: se realiza cuando no es posible estudiar a toda la población de estudio. Tenemos que tener en cuenta:

               - Tamaño de la muestra: con ello se consigue deducir con un error determinado (p < 0,5).

              - El sistema que garantiza las condiciones de representatividad es el muestreo aleatorio simple.             Existe: muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados y multietápico.  

2. Medidas de frecuencia en estudios descriptivos.

La medida de prevalencia es la situación en un punto determinado en el tiempo.

     ·  Porción de población que presenta la enfermedad en un punto determinado en el tiempo. Ejemplo: personas diabéticas en Sevilla en febrero 2017.

     ·  Depende de la duración de la enfermedad y de su velocidad de aparición (incidencia). Si se mide una enfermedad de corta duración en un momento determinado, podrá existir menos prevalencia que si se mide una enfermedad de larga duración.

      ·  Incidencia: lo que está pasando durante un periodo de tiempo.

    · Flujo de sanos a enfermos: es la frecuencia de nuevos casos que ocurren durante un periodo de tiempo.

En conclusión la prevalencia es el número de individuos con la enfermedad en un tiempo específico/número de individuos en la población en un punto en el tiempo.  

La prevalencia no puede ser inferior a cero ni superior a uno. P = 0-1

Se caracteriza por que es adimensional, por lo que no puede ser medida y es una proporción ya que P = 0-1.

La incidencia la podemos definir como el número de nuevos casos detectados durante el seguimiento que se desarrollan en la enfermedad/número de personas libres de enfermedad al comienzo del seguimiento.

La incidencia acumulada significa calcular una porción de incidencias,  es decir, calcular el riesgo de que se produzca la patología. Para calcularlo se utiliza un periodo de tiempo durante el cual consideramos que todos los individuos de la población están con riesgo de padecer la enfermedad y observamos la porción de los sujetos que desarrollan la enfermedad. Es decir, mide el riesgo de padecer la enfermedad (promedio).

IA = número de nuevos casos en un tiempo determinado/población a riesgo en el momento inicial.

Se caracteriza por medir la probabilidad de tener la patología, no  tiene unidades si no que se expresa en % (proporción), sus valores se encuentran entre 0 y 1, no puede existir perdidas en el seguimiento ya que se tiene  que seguir todos los sujetos durante todo el periodo, fuera del periodo de estudio no se permite obtener conclusiones y no lleva implícito el periodo de tiempo.

3. Tasa de incidencia o densidad de incidencia.

Este término es la velocidad con la que aparecen los nuevos casos con respecto al  tamaño de la población. Si disponemos de los diferentes “tiempos en riesgo” de los diferentes individuos, podemos llegar a obtener la tasa de incidencia.

Para obtener la tasa de incidencia, es necesario:

- Especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa.

- Una misma cantidad de personas-tiempo, se puede obtener mediante  el seguimiento de distintos grupos de población.

- Se mide en unidad de tiempo elevado a menos 1.

- Es una tasa instantánea y puedo obtener valores por encima de 1 (No son proporciones).

- Expresa la tasa a la cual ocurren los eventos.

- Expresa la velocidad: rapidez con la que se desarrolla el evento en la población.

4. Estudios de seguimiento y experimentales.

- Medida de asociación:

            Incidencia en expuestos = Número de casos nuevos entre los expuestos (I.e)

                                                       Número total de individuos expuestos.

Incidencia en no expuestos = Número de casos nuevos entre los no expuestos (I.ne.)

                                                Número total de individuos no expuestos.

- Riego relativo:

Es la relación entre el riesgo de los expuestos y el de los no expuestos.

                                               R.R = I.e/I.ne

· Si R.R = 1 à Las incidencias de expuestos y no expuestos es la  misma. Aceptamos la hipótesis nula.  

· Si R.R < 1 à Aceptamos la hipótesis nula.

· Si R.R > 1 à Despreciamos la hipótesis nula.

Ejemplo:
Un grupo de investigadores estudian durante 1 año a 1500 escolares para estudiar las enfermedades periodontales con y sin uso de colutorios. 900 usaban colutorios. A lo largo del año se observa que 15 de los escolares que usaban colutorios presentaron síntomas de infección periodontal, mientras que 40 de lo que no usaban colutorios presentaron estos síntomas.

a)   Hipótesis nulas y alternativas identificando las variables.

b)   Qué tipo de diseño es el utilizado.

c)    Magnitud de asociación existente entre el uso de colutorios y enfermedades periodontales.

d)   A qué conclusión se puede llegar a la vista de los resultados del estudio.

a)  Variables

Dependiente: aparición de caries

Independiente: uso del colutorio

Hipótesis nula: el uso de colutorios no influye en la aparición de caries

H1: el uso de los colutorios disminuye la aparición de caries.

H2: el uso de colutorios aumenta la aparición de caries.

     b) Diseño

Estudio de cohortes o seguimiento prospectivo. No es experimental porque nadie le dice a los sujetos lo que tiene que hacer.

        c)  Magnitud de asociación

Al tratarse de un estudio de cohortes hay que calcular el riesgo relativo.

Incidencia de niños con colutorio: 15 nuevos caos / 900= 0,02

Incidencia de niños sin colutorio: 40 casos nuevos / 600= 0,07

Riesgo relativo: 0,7/0,2 = 3,5

Nota: En el numerador ponemos la incidencia del factor de exposición (causante de la enfermedad)

    

           d) Resultado: Descartamos la hipótesis nula y escogemos la H1. 

5. Estudios de casos y controles. Estimación de la magnitud de asociación.

En este estudio se realiza la comparación de dos grupos, uno con variable dependiente y otro, el cual, no presente la variable.

Se calcula la ODDS RATIO:

Otra forma de calcular ODDS RATIO (Tabla 2x2):

Resultados:

· si es 0 à nula

· si supera a 1 à los casos tienen más riesgo de exposición al factor (H1)

· si es inferior a 1à los controles tienen más riesgo de exposición al                                                                        factor (H2)

Ejemplo

1. En un centro de salud se pretende realizar un estudio sobre la influencia del tabaquismo sobre las EPOC. Para ello, a partir de un grupo de 337 pacientes EPOC que acuden a consulta, se selecciona un grupo de otros 337 pacientes sin EPOC pero que acudían a consulta de enfermería en el programa de atención al paciente diabético. Tras recoger los datos de antecedentes del tabaquismo de los sujetos de estudio, se comprueba que en el primer grupo había 215 pacientes con antecedentes del tabaquismo mientras que en el segundo grupo se detectaron 122 pacientes con antecedentes. Se pide:

1.                 Hipótesis más adecuada y variables

2.                 Diseño de investigación

3.                 Calcular la magnitud de asociación

4.                 Resultado

1)  Variables

Dependiente: EPOC

Independiente: tabaquismo

Hipótesis nula: el tabaquismo no influye en la EPOC

H1: fumar influye en el EPOC

H2: no fumar influye en el EPOC

2) Tipo de Estudio

Estudio de casos y controles.

3) Magnitud de asociación

Al tratarse de un estudio de casos y controles hay que calcular OR.

OR= (215x215) / (122x122)= 3,09

337

337

4) Resultado: se confirma hipótesis 1: el tabaco influye en el EPOC.

· Si es 0à nula

· si supera a 1à los casos tienen más riesgo de exposición al factor (H1)

· si es inferior a 1à los controles tienen más riesgo de exposición al                                                                        factor (H2)