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Elementos del Diseño de Investigación

•Defina el Problema•Revise la literatura•Formule una hipótesis•Planee investigar y probar su hipótesis •Planee necesidades de personal, presupuesto, infraestructura•Colección y maneje datos •Analice datos•Interprete resultados •Comunique hallazgos

Fundamentos de análisis epidemiológicos

1. Edición de datos 2. Resumen de datos 3. Estimados (análisis)

Univariados (crudos) 1. Dicotómicos - 2X2 RR - OR - AR - 2 - IC- incidencia 2. Categóricos - RR, OR 3. Cuantitativos (continuos) - utilice categóricos - tendencias Multivariado - controle para confusores, modelos

4. Interpretación

Edición de Datos

•Colección de datos•Entrada de datos•Revisión de rangos•Validación•Decida como utilizar los datos

Resumen de Datos

•Conozca sus datos (el ladrillo)•Grafique •Frecuencias•Categorizar•Agrupando Datos

Tres partes para evaluar asociaciones (estimación)

•Fuerza de asociación

•Dirección de asociación

•Pruebas y/o Intervalos de Confianza (eliminando aleatoriedad)

Las 3 medidas de Asociación mas comunes

Riesgo Atribuible -1 0 1

Riesgo Relativo (RR) 0 1 Razones de Densidad (RD) 0 1 Razón de Momios (OR) 0 1

Asoc Neg Max Asoc Nula Asoc Pos Max

Importante: Considere el diseño del Estudio Note asimetría del RR y ORNecesita transformar RR y OR

Evento No Evento Total

Expuesto

No expuesto

a b n1*

c d n2*

n*1 n*2 n**RR = a/n1* c/n2*

OR = ad/bc

Riesgo Atribuible Cuatro formulas:1. Riesgo Atribuible (RA) o RA en expuestos:

(Incidencia en expuestos) - (Incidencia en no-expuestos)

2. Porcentaje de Riesgo Atribuible (AR%) o RA% en expuestos (Incidencia en expuestos) - (Incidencia en no-expuestos)

(Incidencia en expuestos)

3. Riesgo Atribuible Poblacional (RAP) o RA en una pob. .(Incidencia en pob.) - (Incidencia en no-expuestos)

4. Porcentaje de RAP (RAP%) o RA% en una población(Incidencia en pob.) - (Incidencia en no-expuestos)

(Incidencia en pob.)

X 100

X 100

En expuestos

Evento No Evento Total

Expuesto

No expuesto

a b n1*

c d n2*

n*1 n*2 n**RAP% = X 100P(e) (RR-1)P(e) (RR-1)+1

o

RAP% = X 100 (OR-1) (OR-1)+1

bn*2

bn*2

Evento No Even Total

Expuestos

No expuestos

a b n1*

c d n2*

n*1 n*2 n**RAP = ad - bc n**d

RAexp% = X100RR - 1 RR

Pruebas de Significancia:

“Rechazar o aceptar”

Asociación RealPresente Ausente

HallazgosEstadísticos

Presente

Ausente

Correcto Error tipo I

Error Tipo II Correcto

Error tipo I = Encontrar una asociación cuando realmente no existe. es predeterminada

Error tipo II = No encontrar una asociación cuando realmente si existe.

1- = poder

Valor-p: Asumiendo que no hay sesgo, la probabilidad de que una prueba estadística de resultados entre la hipótesis nula y los datos de su muestra.

Pruebas estadísticas: calculado para diferentes tipos de análisis, valor-z, prueba-t, 2 , prueba-F, regresión, anova

Prueba de significancia

2 = c/ 1 d.f. (obs - esp)2

esp

2 = c/ 1 d.f. n** ( ad - bc)2

n1* n2* n*1 n*2

Intervalos de Confianza

•Generamos un parámetro (OR, RR, % expuestos, incidencia, edad promedio, etc.) de nuestros datos.•Este parámetro es un estimado del parámetro real en la población. Nuestro resultado se llama un estimado puntual.•Basados en nuestro estimado puntual, podemos determinar los limites donde es probable que se encuentre nuestro parámetro real.•Estos limites son llamados “limites de confianza.” El espacio entre estos limites es llamado el “intervalo de confianza” (IC).

Intervalos de Confianza

(lnRR + 1.96 *SE(ln RR))

(lnOR + 1.96*SE(ln OR))

e

e

IC 95% para RR

IC 95% para OR

SE: Error estándar

Intervalos de Confianza

SE(ln RR)= b da(a+b) c(c+d)+

SE(ln OR) =

1 1 1 1a b c d

+ + +

SE: Error estándar

Hipertensión TA Normal Total

Antec Fam

No-Antec Fam

40 626 666

26 952 978

66 1578 1644RR = 40/666 26/978 = 2.2592

OR = 40*952/626*26 = 2.34

Ejemplo:

RAP% = X 100 = 34.05%.41 (2.259-1).41 (2.259-1)+1

o

RAP% = X 100 = 34.71% (2.34-1) (2.34-1)+1

6261578

6261578

Hipertensión TA Normal Total

Antec Fam

No-Antec Fam

40 626 666

26 952 978

66 1578 1644

Ejemplo:

RAP = 40*952 - 626*26 1644*952 = .014

RAexp% = X100 = 55.73%2.259 - 1 2.259

Hipertensión TA Normal Total

Antec Fam

No-Antec Fam

40 626 666

26 952 978

66 1578 1644

Ejemplo:

Prueba de Significancia e IC

2 = w/ 1 d.f. (obs - esp)2

esp

2 = = 11.52

w/ 1 d.f.

1644 ( 40*952 - 626*26)2

666*952*1578*66

SE(ln RR)= 626 95240(666) 26(978)+

SE(ln OR) =1 1 1 140 626 26 952

+ + +

= .2468

= .2571

Prueba de Significancia e IC

SE: Error estándar

(.815 + 1.96 *.2468)e

IC 95% para RR ln2.259 = .815

lnRRa = .8150 + 1.96*.2468 = 1.2987

lnRRb = .8150 - 1.96*.2468 =.3313

RRa = e1.2987 = 3.664 RRb = e.3313 = 1.393

Prueba de Significancia e IC

(.850 + 1.96 *.2571)e

IC 95% para OR ln2.34 = .850

lnORa = .850 + 1.96*.2571 = 1.3539

lnORb = .850 - 1.96*.2571 =.3461

ORa = e1.3539 = 3.87 ORb = e.3461 = 1.41

Prueba de Significancia e IC

OR= Razón de Momios

Razones de Densidad

Dens de Incidencia = = DI1 Eventos observados en grp 1 (O1) tiempo-persona en grp 1 (L1)

Razón de Dens = DI1

DI2

Razón de Incidencias: Intervalos de Confianza

Paso 1: = O1

O1 + O2

Pb,a = + 1.96 * (1- )O1 + O2[

Paso 2:

DIb = * Pb

1 - Pb L2

L1

DIa = * Pa

1 - Pa L2

L1

[ [

]

] ]

Razón de Densidades: Ejemplo

Razón de Dens = = = 1.14 DI1

DI2

Población (grupo) 1: 60 personas con SGB 35,000 personas año DI1 = 60/35000 = 0.00171

Población (grupo) 2: 45 personas con SGB 30,000 personas año DI2 = 45/30000 = 0.0015

0.001710.0015

SGB: Síndrome de Guillain-Barré

Razón de Dens: Intervalos de Confianza Ejemplos

Paso 1: = 6060 + 45

Pb,a = + 1.96 * .5714(1- .5714) 60 + 45

Paso 2:

RDb = * 0.47680.5232

30,00035,000

RDa = * 0.66610.3339

30,00035,000

6060 + 45

Pb = 0.4768 , Pa = 0.6661

RD = 1.14, 95% CI ( 0.78, 1.71)

]

] ]

[

[ [

Enf No-Enf

Exp nivel 1

Exp nivel 2

Exp nivel 3

Exp nivel 4

Mas de 2 categorías de exposición

a b

c d

e f

g h

•Escoja un nivel de referencia•Luego decida:

•referencia vs. todas las demás combinadas•referencia vs. niveles individuales

Enf No-Enf

Niveles2,3, y 4combinados

Nivel 1 exp

Mas de 2 categorías de exposición

a b

•Ejemplo:•Nivel de referencia = 1•referencia vs los demás combinados

c+e+g d+f+h

OR= (d+f+h) * a

(c+e+g) * b

Interpretación: La posibilidad que los sujetos enfermos (casos) que estuvieron expuestos a cualquier nivel de exposición excepto nivel-1 es ____ veces mayor (/menor) que los sujetos no enfermos que fueron expuestos a cualquier nivel excepto 1.

Enf No Enf

Nivel Exp 1

Nivel Exp 2

Nivel Exp 3

Nivel Exp 4

Mas de 2 categorías de exposición

a b

c d

e f

g h

•Ejemplo:•nivel de referencia=4•referencia vs. niveles individuales

OR

eh/fg

1.00

a b

c d

e f

g h

OR

1.00

ch/dg

eh/fg

Enf No Enf

Nivel Exp 1

Nivel Exp 2

Nivel Exp 3

Nivel Exp 4

Mas de 2 categorías de exposición

•Ejemplo:•nivel de referencia=4•referencia vs. niveles individuales

a b

c d

e f

g h

OR

ah/bg

ch/dg

eh/fg

1.00

Enf No Enf

Nivel Exp 1

Nivel Exp 2

Nivel Exp 3

Nivel Exp 4

Mas de 2 categorías de exposición

•Ejemplo:•nivel de referencia=4•referencia vs. niveles individuales

a b

c d

e f

g h

OR

ah/bg

ch/dg

eh/fg

1.00

Interpretación:Comparado con nivel 4, la pos. de que un sujeto enfermo (caso) tuviera nivel 3 es ___ veces mayor que la pos. que un sujeto no enfermo fuera nivel 3.

Enf No Enf

Nivel Exp 1

Nivel Exp 2

Nivel Exp 3

Nivel Exp 4

Mas de 2 categorías de exposición

•Ejemplo:•nivel de referencia=4•referencia vs. niveles individuales

Comparación de mortalidad en dos poblaciones por edad

Tasa Especifica Numero Tasa de mort anual Cruda Edad Población por edad de de mort(años ) Numero Proporción por 1000 Muertes por 1000

Pob A <1515-44>44

Total 5000 45 45/5000=9.0

Pob B <1515-44>44

Total 5000 29 29/5000=5.8

Pop A <15 1500 0.30 2 315-44 2000 0.40 6 12>44 1500 0.30 20 30

all ages 5000 1.00 45 45/5000=9.0

Pop B <15 2000 0.40 2 415-44 2500 0.50 6 15>44 500 0.10 20 10

all ages 5000 1.00 29 29/5000=5.8

Tasa Especifica Numero Tasa de mort annual Cruda Edad Poblacion por edad de de mort(años ) Numero Proportion por 1000 Muertes por 1000

Comparacion de mortalidad en dos poblaciones por edad

Comparacion de Tasas de Mortalidad en dos poblaciones por edad Estandarizacion directa: Paso1 – Crear una poblacion estandard

Edad Population (años) Numero Proporcion

Pop A <15 1500 0.3015-44 2000 0.40>44 1500 0.30

all ages 5000 1.00

Pop B <15 2000 0.4015-44 2500 0.50>44 500 0.10

all ages 5000 1.00

Poblacion estandard

<15 350015-44 4500>44 2000

Total 10000

Comparación de Tasas de Mortalidad en dos poblaciones por edadAjuste directo: Paso 2 – casos esperados para cada población

Mortalidad anual Numeros para especifica NUMERO Edad la Poblacion por edad ESPERADO (años) Estandard por 1000 DE CASOS

PoB A <15 3500 2 3.5K * 2 = 715-44 4500 6 4.5K * 6 = 27>44 2000 20 2.0K * 20 = 40

PoB B <15 3500 2 3.5K * 2 = 7

15-44 4500 6 4.5K * 6 = 27>44 2000 20 2.0K * 20 = 40

-Utilice tasas especificas de cada pob. original-Aplique para los números de la pob. estándar

NUMERO ESPERADODE CASOS

Pob A <15 3.5K * 2 = 715-44 4.5K * 6 = 27>44 2.0K * 20 = 40

Pob B <15 3.5K * 2 = 7

15-44 4.5K * 6 = 27>44 2.0K * 20 = 40

74

74

Comparación de Tasas de Mortalidad en dos poblaciones por edadAjuste directo: Paso 3 – Sume casos esperados

Pop A <15 3.5K * 2 = 715-44 4.5K * 6 = 27>44 2.0K * 20 = 40

Pop B <15 3.5K * 2 = 7

15-44 4.5K * 6 = 27>44 2.0K * 20 = 40

74

74

7410000

7410000

= 7.4 per 1000

= 7.4 per 1000

Total de población estandard

Comparación de Tasas de Mortalidad en dos poblaciones por edadAjuste directo: Paso 4 – Calcule tasa ajustada para cada pob.

NUMERO ESPERADODE CASOS

Pob A <15 1500 0.30 2 315-44 2000 0.40 6 12>44 1500 0.30 20 30

Todos 5000 1.00 45 45/5000=9.0

Pob B <15 2000 0.40 2 415-44 2500 0.50 6 15>44 500 0.10 20 10

Todos 5000 1.00 29 29/5000=5.8

Comparacion de mortalidad en dos poblaciones por edad

Tasa Especifica Numero Tasa de mort annual Cruda Edad Poblacion por edad de de mort(años ) Numero Proportion por 1000 Muertes por 1000