Mediciones y Mediciones y observaciones clínicas y observaciones clínicas y

epidemiológicasepidemiológicas

Preparado por:Preparado por:

Dr. Juan José García GarcíaDr. Juan José García García

• ““La meta fundamental que debe La meta fundamental que debe perseguir un estudio epidemiológico perseguir un estudio epidemiológico (y clínico) es la agudeza en la (y clínico) es la agudeza en la medición: estimar con poco error el medición: estimar con poco error el valor del parámetro que es objeto de valor del parámetro que es objeto de la medida.”la medida.”

Rothman K. Epidemiología modernaRothman K. Epidemiología moderna

Medición: ConceptoMedición: Concepto

• Es la calificación o cuantificación de una Es la calificación o cuantificación de una variable.variable.

• Es la asignación de números o valores a Es la asignación de números o valores a las observaciones, de modo que estos las observaciones, de modo que estos sean susceptibles de análisis de acuerdo sean susceptibles de análisis de acuerdo con ciertas reglas. con ciertas reglas.

Calidad de la mediciónCalidad de la medición

Hay dos características Hay dos características fundamentales que debe tener toda fundamentales que debe tener toda medición:medición:

• ValidezValidez

• ConfiabilidadConfiabilidad

ConceptosConceptos

• ValidezValidez

• Grado en el que una medición o estudio alcanza una Grado en el que una medición o estudio alcanza una conclusión correcta. Medir lo que se quiere medirconclusión correcta. Medir lo que se quiere medir

• Validez internaValidez interna

• Grado en el que los resultados de una investigación reflejan Grado en el que los resultados de una investigación reflejan con precisión la situación verdadera de la población en con precisión la situación verdadera de la población en estudioestudio

• Validez externaValidez externa

• Grado en el que es posible aplicar los resultados de un Grado en el que es posible aplicar los resultados de un estudio a otras poblaciones. Generalización.estudio a otras poblaciones. Generalización.

• Al atributo que permite obtener igual Al atributo que permite obtener igual medición, respuesta o interpretación medición, respuesta o interpretación cuando el mismo fenómeno es evaluado cuando el mismo fenómeno es evaluado en condiciones similares por un segundo en condiciones similares por un segundo observador, o por la misma persona, se le observador, o por la misma persona, se le denomina concordancia, repetibilidad, denomina concordancia, repetibilidad, precisión, reproducibilidad, confiabilidad, precisión, reproducibilidad, confiabilidad, o consistencia.o consistencia.

Tipos de error en la Tipos de error en la medición:medición:

• AleatorioAleatorio

• SistemáticoSistemático

Error aleatorio o falta de precisiónError aleatorio o falta de precisión• Debido a variaciones producidas por azar, las Debido a variaciones producidas por azar, las

características de las personas en una muestra características de las personas en una muestra concreta son diferentes a las de otras en la concreta son diferentes a las de otras en la población de la cual fueron tomadas.población de la cual fueron tomadas.

• La variación aleatoria tiene tanta probabilidad de La variación aleatoria tiene tanta probabilidad de resultar en observaciones por encima del valor resultar en observaciones por encima del valor real como por debajo. Como consecuencia, la real como por debajo. Como consecuencia, la media de observaciones no sesgadas proveniente media de observaciones no sesgadas proveniente de muchas muestras, tiende a corresponder con de muchas muestras, tiende a corresponder con el verdadero valor en la población, aun cuando el verdadero valor en la población, aun cuando los resultados de pequeñas muestras individuales los resultados de pequeñas muestras individuales no lo hagan.no lo hagan.

• La magnitud del error de muestreo se La magnitud del error de muestreo se estima a través del valor del error estima a través del valor del error estándar.estándar.

• La principal manera de aumentar la La principal manera de aumentar la precisión de una estimación, es, precisión de una estimación, es, entonces, con un mayor tamaño entonces, con un mayor tamaño muestral.muestral.

• Una decisión clave es la obtención de Una decisión clave es la obtención de una buena precisión frente al costo de una buena precisión frente al costo de una muestra que puede ser grande.una muestra que puede ser grande.

• Por tanto, otro aspecto a considerar con Por tanto, otro aspecto a considerar con respecto a la precisión es la eficiencia del respecto a la precisión es la eficiencia del estudio.estudio.

• Esta puede ser juzgada según la relación Esta puede ser juzgada según la relación del contenido total de la información del contenido total de la información deseada con el número total de sujetos deseada con el número total de sujetos requeridos o estudiados, o según requeridos o estudiados, o según contenido de dicha información con el contenido de dicha información con el costo de adquirirla.costo de adquirirla.

Sesgo o falta de validezSesgo o falta de validez

• Un sesgo es un error sistemático en un Un sesgo es un error sistemático en un estudio que conduce a una distorsión de estudio que conduce a una distorsión de los resultados. Corresponde a una los resultados. Corresponde a una medición en una misma dirección, fuera medición en una misma dirección, fuera del valor real.del valor real.

• No se reduce con un mayor tamaño de No se reduce con un mayor tamaño de muestra.muestra.

Procedimientos de Procedimientos de recolección (medición) de recolección (medición) de información:información:• MétodosMétodos

– CensosCensos– EncuestasEncuestas– Sistemas de registroSistemas de registro

• TécnicasTécnicas– EntrevistaEntrevista– Cuestionarios o formulariosCuestionarios o formularios– ObservaciónObservación– Mediciones instrumentalesMediciones instrumentales

• Por ejem.: peso, talla, tensión arterial, temperatura, Por ejem.: peso, talla, tensión arterial, temperatura, condiciones bioquímicas, imagenologíacondiciones bioquímicas, imagenología

Fuentes potenciales de Fuentes potenciales de variabilidad en las medicionesvariabilidad en las mediciones

• Características del individuoCaracterísticas del individuo– Cambios relacionados con edad, sexo, alimentación, Cambios relacionados con edad, sexo, alimentación,

ejercicio...ejercicio...– Variación diurna: ritmos circadianosVariación diurna: ritmos circadianos– Disposición a colaborar, tendencia a mentirDisposición a colaborar, tendencia a mentir

• Características de las medicionesCaracterísticas de las mediciones– CalibraciónCalibración deficiente del aparato, reactivos en mal estado...deficiente del aparato, reactivos en mal estado...– Falta de precisión inherente al instrumentoFalta de precisión inherente al instrumento– Preguntas mal formuladas en un cuestionarioPreguntas mal formuladas en un cuestionario

• Características del observadorCaracterísticas del observador– Lectura o registro erróneo: experiencia, disposición, Lectura o registro erróneo: experiencia, disposición,

cansancio, problemas de agudeza visual o auditivacansancio, problemas de agudeza visual o auditiva

Formas de reducir la Formas de reducir la variabilidad en las mediciones. variabilidad en las mediciones. EjemplosEjemplos• Características de los sujetos:Características de los sujetos:

– Condiciones uniformes al realizarlas:Condiciones uniformes al realizarlas:•AyunoAyuno•Posición corporalPosición corporal•Descubrir la región o segmento corporal por Descubrir la región o segmento corporal por

explorarexplorar

– Solicitar su cooperación y máxima Solicitar su cooperación y máxima veracidad en las respuestasveracidad en las respuestas

– Garantizar confidencialidad de la Garantizar confidencialidad de la información proporcionadainformación proporcionada

• Características de los Características de los instrumentos:instrumentos:– Calibración con la frecuencia Calibración con la frecuencia

determinada por el fabricantedeterminada por el fabricante– Mantenimiento del equipo. Cuidado, Mantenimiento del equipo. Cuidado,

conservación, limpieza, reparaciónconservación, limpieza, reparación– Definiciones claras y precisas acerca de Definiciones claras y precisas acerca de

la presencia de enfermedad o la presencia de enfermedad o exposiciónexposición

– Validación de cuestionariosValidación de cuestionarios

• Características de los observadores:Características de los observadores:– Estandarización u homologación de la Estandarización u homologación de la

forma en que se ha de llevar a cabo la forma en que se ha de llevar a cabo la medición.medición.

– Cegamiento respecto a la identidad del Cegamiento respecto a la identidad del entrevistado en términos del grupo al que entrevistado en términos del grupo al que pertenece, ya sea de enfermos, sanos, pertenece, ya sea de enfermos, sanos, expuestos o no expuestos.expuestos o no expuestos.

– Motivación respecto a la relevancia de su Motivación respecto a la relevancia de su participaciónparticipación

– Corrección de problemas de agudeza visual Corrección de problemas de agudeza visual o auditivao auditiva

Tipos de sesgoTipos de sesgo

• De selecciónDe selección

• De informaciónDe información

• De confusiónDe confusión

Medición de la concordanciaMedición de la concordancia

Observador 1 Total

Presente Ausente

Observador 2 Presente a b a + b

Ausente c d c + d

Total a + c b + d n

Índice kappaÍndice kappa

• K = Co – CeK = Co – Ce

____________

1 – Ce1 – Ce

Donde:Donde:

Co = (a + d) / TCo = (a + d) / T

Ce = Ce = (a + c) (a + b)(a + c) (a + b) + + (b + d) (c + d)(b + d) (c + d)

nn22 n n22

Medición de la concordanciaMedición de la concordancia

Observador 1 Total

Presente Ausente

Observador 2 Presente 140 52 192

Ausente 69 725 794

Total 209 777 986

Criterios de interpretación: Criterios de interpretación: Landis y KochLandis y Koch

Valor de kappa ConcordanciaValor de kappa Concordancia

< 0 Pobre< 0 Pobre

0 a 0.20 Reducida0 a 0.20 Reducida

0.21 a 0.40 Aceptable0.21 a 0.40 Aceptable

0.41 a 0.60 Moderada0.41 a 0.60 Moderada

0.61 a 0.80 Notable0.61 a 0.80 Notable

0.81 a 1 Casi perfecta0.81 a 1 Casi perfecta

Sesgo de selecciónSesgo de selección

Ocurre cuando se realiza una comparación Ocurre cuando se realiza una comparación entre grupos que no son similares en sus entre grupos que no son similares en sus características, diferentes de las variables características, diferentes de las variables estudiadas que influyen sobre el resultado.estudiadas que influyen sobre el resultado.

Puede ser resultado por ejemplo: de Puede ser resultado por ejemplo: de patrones diferenciales de búsqueda, patrones diferenciales de búsqueda, acceso o referencia al sistema de atención acceso o referencia al sistema de atención médica; puede ser producto de la pérdida médica; puede ser producto de la pérdida de sujetos durante el seguimiento.de sujetos durante el seguimiento.

Sesgo de medición o Sesgo de medición o informacióninformación

Aparece cuando la medición de las Aparece cuando la medición de las variables se realiza de una forma que es variables se realiza de una forma que es sistemáticamente diferente entre los sistemáticamente diferente entre los grupos que se comparan.grupos que se comparan.

Entre los errores más frecuentes de este Entre los errores más frecuentes de este tipo se encuentran aquellos introducidos tipo se encuentran aquellos introducidos por el observador, por el observado, y los por el observador, por el observado, y los generados por los instrumentos generados por los instrumentos empleados.empleados.

• Un sesgo de información implica un Un sesgo de información implica un problema de clasificar erróneamente a problema de clasificar erróneamente a los sujetos estudiados en cuanto a si se los sujetos estudiados en cuanto a si se encuentran o no expuestos a un factor encuentran o no expuestos a un factor de riesgo que se analiza, y/o en cuanto de riesgo que se analiza, y/o en cuanto a si presentan o no un determinado a si presentan o no un determinado efecto.efecto.

• Este error puede ser diferencial o no Este error puede ser diferencial o no diferencial.diferencial.

• Un error de clasificación diferencial es Un error de clasificación diferencial es más grave, en términos de que no más grave, en términos de que no puede predecirse el resultado de su puede predecirse el resultado de su presencia, pues puede exagerar u presencia, pues puede exagerar u ocultar una relación entre la exposición ocultar una relación entre la exposición estudiada y el efecto, en tanto que un estudiada y el efecto, en tanto que un error de clasificación no diferencial error de clasificación no diferencial siempre tenderá a minimizar la posible siempre tenderá a minimizar la posible asociación existente ente ambos asociación existente ente ambos eventos.eventos.

Sesgo de confusiónSesgo de confusión

• La confusión se refiere a la mezcla del efecto de La confusión se refiere a la mezcla del efecto de una variable externa con los de la exposición y la una variable externa con los de la exposición y la enfermedad que interesaenfermedad que interesa

• Para que una variable se considere un potencial Para que una variable se considere un potencial confusor debe reunir dos condiciones:confusor debe reunir dos condiciones:– Que se relacione con la enfermedad de interés Que se relacione con la enfermedad de interés

en ausencia de exposición al factor analizadoen ausencia de exposición al factor analizado– Que se relacione con la exposición, pero no Que se relacione con la exposición, pero no

como un resultado de estacomo un resultado de esta

Circunstancias en que ocurre Circunstancias en que ocurre un sesgo de confusiónun sesgo de confusión

a b c

E

F

D

E

F

D

E

F

D

En los diagramas (a) y (b) la exposición E se relaciona, sin que sea su causa, con la variable ajena F o Confusor, y esta a su vez condiciona, aún en los no expuestos, el desenlace D, o se asocia de manera no causal con este, diagrama (c)

Control de factores de confusión Control de factores de confusión durante el diseño: Pareamientodurante el diseño: Pareamiento

• VentajasVentajas

• Puede eliminar las influencias Puede eliminar las influencias de los factores de confusión de los factores de confusión constitucionalesconstitucionales

• Puede eliminar las influencias Puede eliminar las influencias de factores difíciles de medirde factores difíciles de medir

• Puede incrementar la Puede incrementar la precisión al equilibrar el precisión al equilibrar el número de casos y controles número de casos y controles en cada uno de los estratosen cada uno de los estratos

• Puede facilitar la selección de Puede facilitar la selección de los controleslos controles

• InconvenientesInconvenientes

• Puede ser lento, caro y menos Puede ser lento, caro y menos eficiente que incrementar el eficiente que incrementar el número de individuosnúmero de individuos

• Puede tener efectos adversos Puede tener efectos adversos sobre la fase de análisissobre la fase de análisis

• Debe definirse cuáles Debe definirse cuáles variables son predictoras y variables son predictoras y cuáles de confusióncuáles de confusión

• No puede evaluarse el papel No puede evaluarse el papel de las variables como de las variables como predictoraspredictoras

• Requiere un análisis pareadoRequiere un análisis pareado

Control de factores de confusión Control de factores de confusión durante el diseño: Restriccióndurante el diseño: Restricción

VentajasVentajas

• Delimita a los Delimita a los individuos de la individuos de la muestra en muestra en relación con la relación con la pregunta que se pregunta que se investigainvestiga

InconvenientesInconvenientes

• Limita la Limita la generalizacióngeneralización

• Puede ser difícil Puede ser difícil obtener un tamaño obtener un tamaño muestral apropiadomuestral apropiado

Control de factores de confusión Control de factores de confusión durante el análisis: Estratificacióndurante el análisis: Estratificación

VentajasVentajas• Flexible o reversible; se Flexible o reversible; se

pueden elegir las variables pueden elegir las variables según las cuales se va a según las cuales se va a estratificarestratificar

InconvenientesInconvenientes• El número de estratos está El número de estratos está

limitado por el tamaño de la limitado por el tamaño de la muestra necesario para muestra necesario para cada uno de elloscada uno de ellos

• Se pueden considerar pocas Se pueden considerar pocas covariablescovariables

• La existencia de pocos La existencia de pocos estratos por cada covariable estratos por cada covariable hace que el control de los hace que el control de los factores de confusión sea factores de confusión sea menos completomenos completo

• Deben haberse medido Deben haberse medido antes las covariablesantes las covariables

Control de factores de confusión Control de factores de confusión durante el análisis: Ajuste durante el análisis: Ajuste estadísticoestadísticoVentajasVentajas• Pueden controlarse Pueden controlarse

simultáneamente simultáneamente múltiples factores de múltiples factores de confusiónconfusión

• Puede utilizarse toda Puede utilizarse toda la información la información obtenida con las obtenida con las variables continuasvariables continuas

• Es tan flexible y Es tan flexible y reversible como la reversible como la estratificaciónestratificación

InconvenientesInconvenientes• El modelo puede no El modelo puede no

ser adecuado:ser adecuado:– Control incompleto de Control incompleto de

los factores de confusiónlos factores de confusión– Estimaciones inexactas Estimaciones inexactas

de la fuerza del efectode la fuerza del efecto• Los resultados son Los resultados son

difíciles de comprenderdifíciles de comprender• Deben medirse Deben medirse

previamente las previamente las covariables relevantescovariables relevantes