TEMA 2 (2015)

Apunte Español
Universidad Universidad Pompeu Fabra (UPF)
Grado Medicina - 2º curso
Asignatura Bioestadística
Año del apunte 2015
Páginas 13
Fecha de subida 20/04/2016
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2n Medicina UPF- UAB BIOESTADÍSTICA TEMA 2.1: Estudios en biomedicina Población y muestra: Cuando queremos investigar siempre comenzamos con una pregunta. Investigamos porque tenemos una pregunta y queremos saber algo relativo a una población.
Ejemplo: ¿la presión arterial aumenta con la edad? Únicamente con dos observaciones bastaría para comprobar dicha pregunta, no obstante, no es lógico que cojamos dos personas y las comparemos ya que hay muchos factores que pueden afectar a la presión; diferencias entre individuos, errores experimentales, azar, etc. Lo más lógico es llevar a cabo un estudio o investigación en el que las medidas y observaciones se hacen sobre grupos de individuos.
Un estudio o investigación es una actividad sistemática (tiene un método), es organizada y objetiva encaminada a contestar una pregunta. Dicha investigación debe planificar para definir, es decir, establecer un plan de investigación: 1. La pregunta 2. El diseño del estudio 3. La selección de los individuos 4. Las mediciones a realizar La calidad del plan de investigación condiciona el éxito del trabajo.
Planificación inadecuada= trabajo no bueno 5. EL análisis de los datos.
Cometer un error en el diseño del plan es irreparable. Es muy importante tomarme enserio dichas etapas de investigación. Por otra parte se debe hacer de forma formal, es decir, la pregunta, el diseño del experimento, como se seleccionan los individuos, que datos se van a recoger en el laboratorio y como los vamos a analizar se define anteriormente y se recoge en un documento o protocolo de trabajo.
1. La pregunta: Qué investigar? Una buena pregunta de investigación debe tener una serie de (siglas “FINER”): - Factible: una buena pregunta tiene que ser algo que podamos contestar, es decir, que tengamos los recursos en tiempo y dinero para realizar dicha investigación, poseer la experiencia adecuada y poderse reclutar los suficientes individuos - Interesante: puede originar conocimiento necesario.
- Novedosa: puede originar conocimiento nuevo. Hay que asegurarse de cual es el estado del arte ya que corremos el riesgo de investigar algo que ya ha sido estudiado por otros investigadores.
2n Medicina UPF- UAB - Ética: No supone riegos inaceptables para los participantes. En el caso de la investigación animal el uso de dichos animales deben estar justificados por los beneficios de esa investigación.
- Relevante: avance para la ciencia, la sociedad o la práctica sanitaria.
2. El diseño: Como vamos a llevar a cabo el estudio? Dependiendo de la pregunta y de otros factores se pueden realizar estudios de muy diversos tipos.
La primera decisión a tomar es cual va a ser la acción del investigador sobre los individuos: Estudios observacionales El investigador observa los hechos sin alterarlos. Se limita a observar la realidad sin alterarla.
Ejemplo: Se observa si en un grupo de toxicómanos IV, los que comparten agujas tienen más o menos incidencia de SIDA que los que no comparten agujas Estudios experimentales El investigador aplica una intervención y observa su efecto. El experimentador no solo se limita a observar. Observamos el efecto de ducha intervención Ejemplo: Se observa el impacto de repartir jeringuillas gratis sobre toxicómanos IV en la incidencia de SIDA 3. Selección de individuos: La respuesta a la pregunta planteada, idealmente, debería tener validez universal, es decir, que la conclusión sea aplicable a todas las personas. No obstante, raramente se pueden estudiar directamente a todos los individuos de la población. Es por este motivo que cuando realizamos una investigación normalmente se estudia directamente solo a un conjunto de individuos seleccionados para representar a la población.
NOTA: Muestra! grupo de individuos seleccionados para ser estudiados directamente.
La selección de una muestra adecuada es crítica para el éxito del estudio.
2n Medicina UPF- UAB Los resultados del estudio de la muestra se usan para inferir conocimiento sobre la población. La información extraído de dicha muestra será aplicable a toda la población siempre i cuando haya sido seleccionada adecuadamente.
Si la muestra no es adecuada, el conocimiento no será aplicable sobre la población.
La calidad de la muestra depende de su tamaño y se du representatividad (la muestra debe depender únicamente del azar, si depende de otro factor no será representativa ! sesgo). El tamaño y la representatividad permiten realizar la inferencia.
En la práctica, el muestreo no se realiza de toda la población (población diana) sino de un subconjunto de esta (población accesible) Población diana: todos los individuos que les afecta Población accesible: población de la cual se extrae la muestra que vamos a estudiar directamente.
4. Técnicas de muestreo: Las técnicas de muestreo buscan construir una muestra que sea representativa de la población. Los métodos de muestreo pueden ser de dos tipos: - Métodos probabilísticos: la selección se hace de modo que la pertenencia o no un individuo a la muestra depende solo del azar. Se basan en algún proceso de sorteo para garantizar que cada individuo tenga cierta probabilidad de ser seleccionado. Requieren un listado de los candidatos (población accesible). Hay varias metodología para garantizar que la elección sea al azar; meter nombres en un bombo, aplicar tecnologías que genera números aleatorios, elección a dedo ante una lista pero esto puede generar un gran error ya que operan factores de tipo subconsciente (estar atraído por los nombres de mujer o por los de hombre, por nombres largos, etc.) 2n Medicina UPF- UAB 1. Aleatorio simple: sorteo usando tablas de números aleatorios, un bombo o un programa de ordenador.
2. Aleatorio sistemático: en vez de escoger al azar los individuos de la muestra, se usa un proceso periódico, se sortea el punto de inicio de la lista al azar y se elige un individuo de cada X.
3. Polietápico o de etapas múltiples: cuando los individuos tienen algún tipo de agrupación, se pueden sortear primero dichas agrupaciones y luego sortear de nuevo dentro de cada unidad. Es muy útil cuando la población es dispersa y es difícil obtener un listado de todos los individuos. Puedes ser problemático ya que las unidades poder ser homogéneas con respecto a las variables de interés.
Ej 1.: primero sorteamos la ciudad y luego nos vamos al centro de cada pueblo y volvemos a sortear.
Ej 2.: Imaginemos que queremos hacer un estudio de hospitales, cogemos o sorteamos el hospital y dentro del hospital sorteamos el servicio.
Nos ahorramos mucho trabajo pero a veces cuando haces el sorteo puede que mezclemos unidades que no sean homogéneas. Ej 3.: si sorteamos poblaciones en toda Catalunya y me salen 3 pueblos relativamente pequeños no serian representativos de una ciudad grande como Barcelona. Hay más probabilidad de que salga un pueblo pequeño porque hay muchos respeto a Barcelona que solo hay una.
4. Aleatorio estratificado (muy importante): cuando alguna característica de los individuos (edad, sexo, estado de salud) es muy determinante en el estudio, la selección se fuerza de modo que la muestra mantenga estas características en las mismas proporciones que en la población.
2n Medicina UPF- UAB Si sorteamos por azar y queremos hacer un estudio sobre una población en que el 50% son hombres y el resto mujeres puede que obtengamos muestras en que nos salen 7 mujeres y 3 hombres. Esta muestra ya no seria representativa de la población porque hay una descompensación al azar ya que hay mucho mas mujeres que de hombres. La proporción de dicha variable que es muy importante en nuestra muestra es muy diferente que la variable en nuestra población. La proporción de nuestras características debe ser igual en la muestra que en la población.
Normalmente se divide a la población en subgrupos y se sortea dentro de cada subgrupo Ej 1.: Si el sexo es importante y en la población hay 50% hombres, 50% mujeres, para obtener una muestra de 1000 pacientes seleccionamos al azar 500 hombres y 500 mujeres Ej 2.: Si la raza es importante y en la población hay 10% asiáticos, 30% negros, 60% blancos, para obtener una muestra de 200 pacientes seleccionaríamos al azar… - Métodos No- probabilísticos: se utilizan en circunstancias en las que el muestreo probabilístico no es posible por razones prácticas (tamaño insuficiente de población, etc.). Se puede considerar que no es muestreo. Existen dos tipos: 1. Muestreo de casos consecutivos: Se seleccionan a todos los pacientes que cumplan unos criterios de selección dentro de un intervalo de tiempo o hasta alcanzar un cierto tamaño Ej.: Estudio sobre un tipo extraño de leucemia, nos aparecen 3 paciente al año, como hacemos el estudio? Lo sorteamos entre los 3? En este tipo de casos en los cuales nuestra población accesible es muy pequeña no nos podemos permitir el lujo de sortear sino que elegiremos los individuos que cumplan ciertos criterios de selección dentro de un intervalo de tiempo o hasta alcanzar un cierto tamaño. Si el intervalo de tiempo es demasiado corto puede haber efectos estacionales. (ej.: solo coger pacientes que acuden en verano).
2. Muestreo de conveniencia: se elige a los individuos más accesibles. Puede ser adecuado cuando la muestra no tiene problemas de representatividad (se espera que cualquier individuo sirva) Se usa cuando estamos convencidos que en un estudio la variación entre individuos es mínima.
4.1. Errores de elección de muestras: 1. Elección incorrecta de las poblaciones: las poblaciones dianas y accesibles deben seleccionarse de modo que el estudio responda a la pregunta planteada 2n Medicina UPF- UAB Ej.: ¿Qué factores intervienen en el hábito de fumar? Se elige la muestra entre alumnos de último curso de institutos del Ensanche.
Población diana (alumnos último curso de secundaria). Puede haber empezado a fumar mucho antes.
Población accesible (institutos del Ensanche). Pueden existir diferencias socio-culturales con alumnos de otros institutos.
2. Error aleatorio debido al azar: se obtienen proporciones que no son iguales a las de la población. Se obtendría una muestra desequilibrada y las conclusiones no serian correctas. Para evitarlo, o bien se hace una prueba estratificada o se usan muestras muy grandes (es más raro que ocurra).
3. Errores sistemáticos: debido a sesgos que hacen que algún factor que no es el azar opere en la selección. Son factores que hacen que no sea representativa la muestra en la población.
Ej.: Se recluta a individuos mediante un cartel en un centro de salud. La muestra contiene solo individuos que acuden al médico con regularidad.
4.2. Elección del tamaño de la muestra: Una sola observación no sirve, debido al efecto de la variabilidad entre individuos y los errores experimentales ya mencionados.
En general, cuanto mayor sea a muestra mejores resultados se obtienen. Si las muestras son grandes minimizamos los errores aleatorios haciendo las muestras más representativas.
Siempre existen límites al tamaño de las muestras, debidos a razones económicas, de tiempo, éticas El tamaño de la muestra siempre es una solución de compromiso entre los factores estadísticos (cuanto más grande mejor) y los factores prácticos (desde el punto de vista recursos, obtener muestras más pequeñas ya que resulta ser más barato). Por ello se usan métodos y programas que nos digan cual es el mínimo tamaño de muestra que nos permite obtener unos ciertos criterios de calidad en el ensayo.
Cálculo del tamaño de la muestra: GRANMO: Es un programa de libre distribución desarrollado en el IMIM y que permite calcular de un modo muy sencillo el tamaño mínimo de las muestras 2n Medicina UPF- UAB 5. Tipos de estudios: ¿Cómo se llevará a cabo el estudio? Dependiendo de la pregunta y de otros factores se pueden realizar estudios de muy diversos tipo La primera decisión a tomar es cual va a ser la acción del investigador sobre los individuos Dos grandes familias de tipos de estudios: Estudios observacionales El investigador observa los hechos sin alterarlos.
Se observa si en un grupo de toxicómanos IV, los que comparten agujas tienen más o menos incidencia de SIDA que los que no comparten agujas Estudios experimentales El investigador aplica una intervención y observa su efecto. El experimentador no solo se limita a observar. Observamos el efecto de ducha intervención.
Ejemplo: Se observa el impacto de repartir jeringuillas gratis sobre toxicómanos IV en la incidencia de SIDA 5.1. Estudios observacionales: Debe decidirse: - Estudios transversales !Si las mediciones se realizan en una única ocasión - Estudios longitudinales ! si las mediciones se realizan a lo largo del tiempo Ej: estudio de la muestra en un determinado día o bien durante un tiempo.
Según cuando observamos: - Estudios retrospectivos ! cuando se basan en hechos pasados y presentes - Estudios prospectivos ! seguimiento de un grupo de individuos a al espera de nuevos eventos, es decir, observación del futuro. Estos estudios normalmente son longitudinales 2n Medicina UPF- UAB En Epidemiología, se utilizan diversos tipos de estudios observacionales, dependiendo de cómo se seleccionen los individuos del estudio y otros factores.
1. Estudios de cohortes: los individuos se seleccionan en función de la exposición al factor de estudio.
NOTA: Cohorte es término romano para designar un grupo de soldados que marchaban juntos a una batalla Es un estudio longitudinal en el que se sigue a una muestra de individuos sanos, cuya exposición a un conjunto de “factores de riesgo” es conocida, observando cómo aparece la enfermedad a lo largo del estudio. Se escoge una muestra muy representativa de la población y que contenga una distribución de una serie de factores conocida. Vamos a ir observando la aparición de ciertas enfermedades o eventos en los individuos para después analizar la relación de dichos eventos con la posición de los factores.
Ej: ¿El ejercicio protege frente a la arteriopatía coronaria? En 1962 se reunió una cohorte de 16.936 graduados de Harvard. Se miden los hábitos de actividad mediante cuestionarios y se siguen los fallecimientos. Diez años más tarde se observó que la incidencia de la enfermedad fue de 24/10.000 en los sedentarios y de 16/10.000 en los activos Pueden limitarse a describir la aparición de la enfermedad, pero habitualmente se usan para comparar la aparición de la enfermedad en relación a unos ciertos factores (ejercicio SI/NO, consumo alcohol SI/NO, etc.) Normalmente son prospectivos, pero podrían ser retrospectivos si el investigador define las muestras y recoge los datos una vez que se ha producido el desenlace (relativamente raro).
Si la muestra se observa en una sola ocasión, en lugar de seguirla por un tiempo, los estudios se denominan transversales Todo esto nos lleva a cuales son las ventajas y desventajas de dicho estudio: - VENTAJAS En la versión prospectiva, la medición del factor se produce antes del desenlace, lo que lo hace adecuado para identificar causas de enfermedades No sufre sesgos asociados a estudiar solo a individuos enfermos ya que cualquiera podría participar.
Bastante representatividad de la población.
2n Medicina UPF- UAB - - DESVENTAJAS Muy costoso: tiempo, dinero por lo tanto es poco eficiente.
No serviría para enfermedades raras ya que si solo hay una persona enferma por cada 10.000 no vamos a coger tamaños tan grandes de muestras.
Peligro asociado a factores de confusión (¿y si los que hacen ejercicio fuman menos que los sedentarios?). No permiten demostrar causalidad: vemos asociaciones de factores de riesgo. A lo mejor estamos pensando que la causa de la enfermedad es el ejercicio y quizá es otro factor como la alimentación. No confundir asociación con causalidad. Para demostrar la causa nunca se debe realizar mediante un estudio observacional. A lo mejor las personas que no hacen ejercicio es porque se cansan más porque tienen una cardiopatía. Son ejemplos de interpretación de causalidad con asociación.
Peligro asociado a enfermedades silentes, que están ya presentes al inicio y afectan al factor (¿y si los enfermos subclínicos hacen menos ejercicio y no al revés?) NOTA: Estudio observacional jamás demuestra causalidad pero si asociación.
2. Estudios de Casos y controles: el investigador reúne una muestra que contenga personas sanas y enfermas, en la que se estudian las diferencias con respecto a ciertos factores. Los individuos se seleccionan en función de la enfermedad, es decir, la selección de la muestra no se hace en función de la representatividad sino que cogemos individuos que de entrada sabemos que están sanos o enfermos. Seleccionamos en función de la presencia de enfermedad.
Ej: El síndrome de Reye (RS) es una enfermedad neurológica rara, pero muy grave, que suele afectar a niños. Generalmente comienza como una complicación de una infección viral común, que hasta ese momento evolucionaba normalmente.
¿Existe relación entre RS y algún medicamento? En 1980, se estudiaron 97 niños con RS (casos) y 156 controles de igual edad, raza, sexo, lugar, tiempo y tipo de enfermedad.
Se analizaron diversos factores, observando que el 97% de los casos habían tomado aspirina frente al 71% de los controles.
Tras algunas comprobaciones, en 1985 se la ley USA obligó a etiquetar la aspirina recomendando que no se administrara a menores.
2n Medicina UPF- UAB - - - - VENTAJAS Pequeño coste (tiempo y dinero). Muy eficiente Ej: hemos estudiado cientos de pacientes y no miles. Pocos individuos incluso en enfermedades raras Rápida Ideal para estudiar enfermedades raras (de baja incidencia) ya que seleccionamos directamente los enfermos y no debemos esperar a que dichos individuos enfermen.
Pueden examinarse muchos factores. Útil para generar hipótesis.
DESVENTAJAS Casos y controles se muestrean por separado lo que favorece los sesgos No es fácil coger a individuos sanos que sean idénticos a los enfermos. Los individuos no enferman a la vez.
Por ello se elige a los individuos que enferman más gravemente ya que son fáciles de acceder. (pasan por el hospital) La información sobre los factores es retrospectiva. Casos y controles suelen tener distinta capacidad de “recordar” estos factores. Ej: El esfuerzo para recordar lo que ha tomado una persona que ha muerto que otra que sigue viva es diferente. En diferentes grupos hay factores que operan de diferente manera haciendo que la veracidad de la información que podamos coger no sea la misma.
Solo puede estudiarse un desenlace a la vez.
Existen protocolos internacionales que determinan como se debe llevar a cabo correctamente estudios observacionales. Al mismo tiempo estos protocolos permiten publicar los resultados completos.
“CONSORT” statement 5.2. Estudios experimentales: El experimentador cambia una variable A (Ej. administra un fármaco) y observa cómo cambia una variable B (Ej. observa si se cura un paciente).
El problema es que la variable B puede cambiar por otras causas que no sean la variable A (el paciente se puede curar solo). Por ello es muy importante que los dos grupos de individuos sean lo más parecidos posibles.
Los estudios experimentales más frecuentes son los ensayos aleatorizados enmascarados o cegados.
2n Medicina UPF- UAB Los individuos de la muestra se asignan al azar al grupo tratado o placebo, se aplica la intervención y se valora el resultado.
Cualquier diferencia no atribuible al azar será consecuencia del tratamiento Demuestran causalidad. Hacemos una intervención sobre la muestra. Después vamos a observar como reacciona el sistema.
El éxito depende de un modo crítico de que ambos grupos solo se diferencien en la intervención. Para ello hay que cuidar dos aspectos - Aleatorización: los individuos deben asignarse a un grupo o al otro al azar, sin ninguna intervención subjetiva (asignar inconscientemente los más sanos al placebo). Tenemos que tener cuidado con la aleatorización. (pueden intervenir factores subconscientes si se elige a dedo).
- Enmascaramiento: La intervención debe estar enmascarada de modo que ni investigador ni sujeto sepan qué está tomando. Si un paciente conoce que es tratado con un placebo su reacción será negativa que una persona que se piensa que esta tratada mejor. Si los profesionales saben que una persona esta tratada con placebo pueden tener un trato distinto. La evaluación del desenlace debe hacerse también a ciegas. Cuando intervención + evaluación se hacen a ciegas en ensayo es “doblemente enmascarado” o “doble ciego” Ej: Realizamos una intervención en los dos grupos en uno una intervención real y en el otro una intervención falsa. Si mi tratamiento tiene efecto habrá mas proporción de los que se curen en la intervención real. La interpretación siempre se hace de modo comparativo entre un grupo tratado y un grupo control. Esta es la esencia de un estudio experimental. La clave es que la diferencia entre los individuos debe ser al azar y además las intervenciones sean más o menos equivalentes.
2n Medicina UPF- UAB Ejemplo ¿Es efectivo un nuevo fármaco antihipertensivo? Se selecciona una muestra de pacientes hipertensos y se les asigna al azar al nuevo tratamiento o a un protocolo estándar. Ni médico ni paciente saben cual es el tratamiento que toman.
Se les hace un seguimiento de la PA (presión arterial) mediante un protocolo estandarizado, por parte de personal que tampoco sabe qué tratamiento tienen. No sabe si la persona es tratada con el tratamiento o con el placebo. Observan como evoluciona la PA.
IMPORTANTE: problemas éticos: Hoy en día no puedes dejar a una persona sin tratar ya que nadie por participar en un estudio clínico puede estar peor tratado. Es un principio ético. Cuando se habla de animales si hay placebo, en personas hoy en día no hay placebos. Se compara siempre un tratamiento nuevo con el mejor de los tratamiento posibles. Esto es el protocolo estándar.
VENTAJAS Es el único modo de demostrar causalidad: ya que no hay asociaciones que valgan, tenemos controlado todo. La única diferencia que hay entre los que se curan y los que no es solo el tratamiento. Si hay una diferencia es debido a nuestra intervención.
Pueden ser el único modo de demostrar una hipótesis - - DESVENTAJAS Pueden no ser aplicables por motivos éticos. Ej: ver los efectos de radiación en los seres humanos.
No podemos someter humanos a radiación.
Puede ser costoso, sobre todo cuando los desenlaces son raro, es decir, ante enfermedades raras porque pueden obligar a seleccionar muestras muy grandes.
Al aplicarse una intervención, los aspectos éticos son muy importantes y deben tenerse siempre en cuenta " En estudios con seres humanos placebo no puede ser peor que el tratamiento que recibirían de no estar incluidos en el estudio " Si se detecta que hay diferencias importantes en el estado de salud de ambos grupos el ensayo debe interrumpirse Y se le da a todo el mundo lo mismo. Ej: estudio de cáncer que resulto que los pacientes mejoraron con la medicación nueva que no con la convencional. Se dio el beneficio a todos.
" Todo ensayo experimental con seres vivos debe ser aprobado por un comité de bioética 6. Secuencia de trabajo: En ciencias de la salud, un modo habitual de trabajar es llevar a cabo distintos estudios en secuencia NOTA- Amimefuncionismo: ¿Qué hace la gente de la calle? pastillas de homeopatía, reflexoterapia, etc.
Métodos que no tienen ninguna prueba científica. Esa persona se cura pero podría haberlo hecho por si sola. Esa persona puede tener la falsa sensación que ha sido por un determinado factor. Sin tener controles puede haber fallos importantes. Si no hay un control no se puede generalizar. Esto afecta a la gente de la calle y también a los profesionales.
2n Medicina UPF- UAB ¿Como se trabaja realmente en ciencia de la salud? 1. Se comienza por un estudio observacional descriptivo y se plantea una hipótesis 2. Seguidamente se realiza un estudio observacional analítico donde existe una posible asociación causal.
3. Finalmente se realiza una aplicación de un estudio experimental para revelar las posibles asociaciones causales.
7. Calidad del conocimiento adquirido Calidad de la evidencia, según the Cochrane group, Oxford, UK, un centro muy reconocido de medicina basada en evidencia ...