4. Tipus de dissenys epidemiològics (2016)

Apunte Catalán
Universidad Universidad de Barcelona (UB)
Grado Enfermería - 1º curso
Asignatura Epidemiologia
Año del apunte 2016
Páginas 11
Fecha de subida 27/03/2016
Descargas 9
Subido por

Vista previa del texto

UNITAT 4: TIPUS DE DISSENYS EPIDEMIOÒGICS 1. POBLACIÓ I MOSTRA 2. TIPUS DE MOSTREIG Segons la probabilitat que tenen els individus de la població d’estudi per a ser seleccionats:   Mostreig probabilístic: o Aleatori o Sistemàtic o Estratificat o En etapes múltiples Mostreig no probabilístic: o Consecutiu o De conveniència o A criteri 3. VARIABLES D’ESTUDI Concepte: Esdeveniment o característica observable i mesurable que pot tenir diferents valors i que representa els conceptes a estudiar en la investigació.
 Variable principal: fenomen o problema de salut a estudiar.
 Altres variables d’estudi: factors que actuen i interactuen sobre el fenomen d’estudi.
Classificació: Variables fonamentals per als objectius de l’estudi:  Variables dependents o resultat o desenllaç.
 Variables independents o explicatives o exposició.
Altres variables:  Variables de confusió.
 Variables modificadores d’efecte.
Variables universals.
Variables complementàries.
3.1 Variables fonamentals:  Variables dependents o resultat o enllaç: els efectes esperats segons les causes.
 Variables independents, explicatives o exposició: aquelles de les que es poden mesurar els efectes, és a dir, que serien les causes del fenomen que es volen estudiar.
*Una mateixa variable pot classificar-se de manera diferent segons la pregunta d’investigació.
Exemple: - - El consum del tabac incrementa el risc de càncer de pulmó: o Variable independent: el consum del tabac.
o Variable dependent: el càncer de pulmó.
El consum de tabac s’incrementa per determinants factors psicològics i socials: o Variable independent: els factors psicològics i socials.
o Variable dependent: el consum de tabac.
Factor de confusió: Quan l’associació observada entre el factor d’estudi i el criteri avaluat pot ser total o parcialment explicada per una altra variable (factor de confusió) o una associació real queda emmascarada per aquest factor: - Han de ser factor de risc per a la variable dependent.
- Han d’estar associades a l’exposició.
- No han de ser un pas intermig en la cadena causal entre l’exposició i la malaltia.
Modificadores de l’efecte: Variables que modifiquen les condicions de la relació entre la variable dependent i alguna altra variable d’estudi, produint un canvi en la magnitud d’una mesura de l’efecte.
Estudi de l’associació asbest i càncer de pulmó, considerant que els treballadors de l’asbest són gent més fumadora.
Selecció: Quines variables hem d’incloure? En el procés de disseny d’una investigació és fonamental la identificació de totes aquelles variables susceptibles d’interès per a l’estudi.
- Dependents.
- Independents.
- Confusores i/o modificadores - Universals.
- Complementàries.
El nombre de variables a considerar en un estudi dependrà fonamentalment de: - Objectiu de l’estudi.
- Possibilitats reals de la investigació.
*Cal concloure només aquelles variables amb un interès real per a l’estudi que puguin ser recollides de manera correctament factible.
Recollim només unes quantes variables: Si en la fase de disseny de l’estudi oblidem recollir variables d’interès, un cop en marxa l’estudi, ja no hi som a temps.
Incloem un nombre elevat de variables: - Major durada de l’estudi.
- Gastem més recursos materials i humans.
- Anàlisi de les dades més difícils.
- Podem posar en perill la viabilitat de l’estudi.
Escales de mesura i tipus de variables:   Escala categòrica: o Variables nominals.
o Variables ordinals.
Escala quantitativa: o Variables contínues.
o Variables discretes.
Variables categòriques:  Nominals: variables en què els seus valors són categories no numèriques, cada una de les quals pot ser definida operativament.
o  Variable dicotòmica o binària: variable nominal amb només dos categories no ordenades.
Ordinals: variables en què els seus valors són categories ordenades d’alguna manera.
*La característica essencial de les variables qualitatives és que les categories són mútuament excloents e independents.
 Variables nominals: Exemple: estat civil.
- Solter - Vidu - Casat - Divorciat - Separat Els valors són categories no numèriques, mútuament excloents i no ordenades.
 Variables dicotòmiques: Exemple: - HTA: si/no.
- Sexe: home/dona - Fumar: si/no Els valors són dos categories no numèriques, mútuament excloents i no ordenades.
 Variables ordinals: Exemple: dolor - Intens - Moderat - Lleu - Absent Els valors són categories no numèriques, mútuament excloents i ordenades.
Variables quantitatives:  Continues: variables que poden tenir qualsevol valor numèric en un continu.
 Discretes: variables que només poden tenir determinants valors, generalment números enters.
 Variables continues: Exemple: - Pes - Edat - Alçada Els valors poden ser diferents números en un continu.
 Variables discretes: Exemple: - Nombre de fills - Nombre d’ingressos hospitalaris - Nombre de cigarretes Els valors només poden ser determinats valors sencers.
 Elecció escala de mesura: La pròpia variable condiciona la manera en què ha de ser mesurada.
Exemple: estat civil, grup sanguini. NOMINALS.
Diferents maneres de mesurar una variable.
Exemple: consum de tabac - Si/no  DICOTÒMICA - Mai he fumat/fumador/exfumador  NOMINAL - No/lleu/moderat/important  ORDINAL - Nombre de cigarretes al dia  DISCRETA - Grams de nicotina al dia  CONTINUA És preferible escollir una escala quantitativa continua sempre que sigui possible.
Les variables continues contenen més informació: - Permeten utilitzar proves estadístiques més potents.
- Augmenta la probabilitat de trobar associacions significatives.
A partir de les dades quantitatives en poden agrupar en categories qualitatives, fins i tot, segons diferents criteris.
Categories:  Finalitat de l’estudi: o  Unitat d’anàlisi: o  Descriptius o analítics Individuals o poblacionals Seqüència temporal o Transversals o longitudinals.
 Control de l’assignació dels factors d’estudi o  Inici de l’estudi en relació a la cronologia dels fets o  Experimentals o observacionals Prospectius o retrospectius Descriptiu o analític:  Descriptiu: - Estimar la freqüència d’una malaltia en una població determinada.
- Descriure les característiques més importants d’una malaltia - Generar hipòtesis.
 Analític:  Avaluar una presumpta relació causa-efecte.
- Comprovar una hipòtesi Individual o poblacional:    - Individual: - Unitat d’anàlisi: l’individu.
- Dades individuals.
Poblacional: - Unitat d’anàlisi: població o grup - Dades agregades Transversal o longitudinal:  Transversal: -  Observació en un moment en el temps.
Longitudinal: - Estudi en diferents moments al llarg del temps.
 Experimental o observacional:  Experimental: -  L’investigador assigna el factor d’estudi i el controla.
Observacional: - L’investigador mesura la malaltia o la relació causa-efecte, però no hi intervé, és a dir, no manipula les variables.
 Prospectiu o retrospectiu:    Prospectiu: - L’inici de l’estudi és anterior al desenllaç estudiat.
- Les dades es recullen a mesura que van succeint.
Retrospectiu: - L’inici de l’estudi és posterior al desenllaç estudiat.
- Les dades s’obtenen d’arxius o preguntant als individus...
Ambispectiu: - L’inici de l’estudi és anterior i posterior al desenllaç estudiat.
4.
TIPUS DE DISSENYS D’INVESTIGACIÓ Estudis ecològics: - Dades agregades - Unitat d’anàlisi: grup o població d’interès.
- Font d’informació: publicacions periòdiques (cens, padró, anuaris estadístics...) i registres.
- Permeten relacionar exposicions i malalties en poblacions.
- Seqüència temporal difícil.
- Útils per generar hipòtesis - Susceptibles de biaixos.
Exemple: compara la mortalitat per cardiopatia isquèmica en diferents països en relació al consum de greixos obtenint la informació d’estadístiques oficials.
 Unitat d’anàlisis  PAÏSOS *Fal·làcia ecològica: generar conclusions a nivell individual a partir d’associacions entre grups evidenciades utilitzant dades agregades.
Estudis transversals: Estimem la freqüència d’una malaltia, d’un factor de risc o qualsevol altra característica en tota la població o en un subgrup, en un moment determinat.
Factor d’exposició i malaltia s’observen de manera simultània, comparant la proporció del factor entre els malalts i els no malalts.
 Avantatges: - Ràpids - Econòmics - Permet investigar diferents malalties o factors de risc en el mateix estudi - No hi ha pèrdues de seguiment.
 Limitacions: - No permeten establir relacions causals.
- No útils per a malalties o factors de risc poc freqüents.
- Biaixos.
Estudis descriptius longitudinals: Seguiment d’una cohort (grup d’individus seguit en el temps que tenen una característica en comú).
Utilitat:  Estimar la freqüència d’aparició d’un determinat resultat (incidència) o la supervivència d’un grup de pacients.
 Descriure l’evolució temporal de determinades característiques observades en un grup de pacients (sèrie de casos).
*Existeix una seqüència temporal definida, però l’estudi no avalua cap relació causa-efecte entre les variables.
Estudis de cohorts:   Avantatges: - Permet establir una correcta seqüència temporal.
- Es poden analitzar diversos efectes d’una sola exposició.
- Permet el càlcul directe de la incidència en un grup exposat i el no exposat.
- En els prospectius es minimitzen els errors en la mesura de l’exposició.
Limitacions: - No són útils per estudiar malalties poc freqüents.
- Si són prospectius solen ser de llarga durada.
- Requereixen mostres molt grans.
- Cost elevat.
- Possibilitat de pèrdues de seguiment.
Tipus de cohorts:  Prospectius  Retrospectius  Ambidireccional o ambispectiu Estudis de casos i controls  Avantatges - Útil per a l’estudi de malalties poc freqüents o amb un llarg període de latència.
- Permet estudiar un gran nombre de casos en poc temps.
- Pot avaluar molts factors de risc per a una mateixa malaltia.
- Durada curta.
- Permet avaluar el risc de tenir una malaltia en relació a l’exposició.
 Limitacions - Sols permet estudiar una malaltia.
- No permet calcular la incidència.
- No permet el càlcul del RR.
- És difícil establir la seqüència temporal entre exposició i malaltia.
- Elevat risc d’errors sistemàtics, per la mesura retrospectiva de l’exposició i el fet d’estudiar mostres diferents.
1. Aplicacions dels estudis observacionals 2. Avantatges i limitacions dels estudis observacionals Estudis experimentals:   Segons l’existència o no de grup control: - Assaigs controlats - Assaigs no controlats Segons l’assignació a la intervenció sigui o no aleatòria: - Experimentals - Quasi experimentals Assaig clínic aleatori Disseny experimental entre grups, on es comparen els desenllaços observats en dos o més grups d’individus que reben diferents tractaments.
L’assignació aleatòria dels participants als grups d’estudi és la condició fonamental d’un assaig clínic aleatori.
Utilitat:  Permet conèixer l’eficàcia d’una intervenció.
 Estimació de la incidència.
 Anàlisi de supervivència.
 Avantatges: - Dóna més control del factor estudiat.
- L’assignació aleatòria controla els factors pronòstics que poden influir en el resultat, aïllant l’efecte de la intervenció.
- Permet la utilització de tècniques d’emmascarament (cec, doble cec, triple cec), útils per a obtenir una estimació no esbiaixada de l’avaluació.
 Dóna evidència de la relació causa-efecte.
Limitacions: - - - Restriccions ètiques: o Intervencions o exposicions amb un efecte beneficiós per a la salut.
o Placebo només quan no existeix tractament comprovat per a la malaltia.
o Consentiment informat i voluntari.
Difícil la generalització dels resultats per: o Mostres molt seleccionades.
o Intervencions molt diferents de la pràctica habitual.
Cost elevat.
...