BC Jung

Una breve introducción a la epidemiología - XIII(Crítica de la investigación:

Consideraciones estadísticas)

Betty C. Jung, RN, MPH, CHES

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Objetivos de aprendizaje/a alcanzar

Revisión rápida – Bases de la estadística inferencial

– Medidas comunes de asociación Ser capaz de criticar estadísticamente loe

estudios – Temas estadísticos

– Reglas estadísticas

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Introducción

Refresque su memoria

–Estadísticas inferenciales básicas

–Medidas comunes de asociación usadas en estudios epidemiológicos

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Medidas de asociación y pruebas de hipótesis

Prueba estadística =Asociación observada - Asociación esperada

Error estándar de la asociación Error tipo I: Se concluye que hay una

asociación cuando no existe Error tipo II: Se concluye que no hay

asociación, cuan relamente existe

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Medidas de asociación Dos principales tipos de medidas:

– Medidas de diferencia (Dos medias independientes, dos proporciones independientes, riesgo atribuible)

– Razón de medidas (Riesgo relativo, Prevalencia relativa, Razón de momios)

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Medidas de asociación:Diferencia de medidas

Dos medias independientes Dos proporciones

independientes Riesgo atribuible

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Riesgo atribuible (RA)

La diferencia entre dos proporciones Cuantifica el número de ocurrencias

de un resultado en salud que es debido a, o puede ser atribuido a , la exposición o factor de riesgo.

Usado para evaluar el impacto de eliminar el factor de riesgo

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Medidas de asociación:Razón de medidas

Riesgo relativo (RR) Prevalencia relativa (PR) Razón de momios (OR)

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Fuerza de asociación

Riesgo relativo (Prevalencia) Razón de momios Fuerza de

asociación

0.83-1.00 1.0-1.2 Ninguna

0.67-0.83 1.2-1.5 Débil

0.33-0.67 1.5-3.0 Moderada

0.10-0.33 3.0-10.00 Fuerte

<0.01 >10.0 Acercándose al

infinito

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Advertencias acerca de la clasificación de datos

Todas las personas en un estudio epidemiológico deberán ser clasificables

Todos los reportes del estudio deberán claramente señalar los criterios usados para clasificar las variables.

Estudios que usan diferentes criterios para definir la presencia de cualquier estado de salud no son comparables con respecto a las tasas reportadas de ese estado de salud.

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Advertencias acerca de las variables cuantitativas y categóricas

Información sobre la variabilidad entre personas se pierde cuando datos cuantitativos son categorizados

Pasando una variable cuntitativa en categórica con dos o más categorías puede esconder el hecho de que la variable subyacente tiene un rango mucho mayor en una cetagoría que en otra.

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Advertencias acerca de variables cuantitativas y categóricas (cont...)

Sea cuidadoso al comparar los rangos, debido a que una muestra mayor generalmente tendrá un rango mayor

Pasando variables cuantitativas a categóricas, limita las elecciones apropiadas de pruebas de significancia estadística

Intente usar categorías comunes (como bandas de edad de 5 o 10 años) para facilitar comparaciones entre estudios.

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Falacia de Berkson

Asociaciones basadas en datos de clínicas u hospitales son influenciadas por tasas de admisiones diferentes entre grupos de personas

Fuentes similares de sesgo de selección ocurren cuando asociaciones están basadas en datos de autopsias.

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Advertencias acerca de los valores de P

El tamaño del valor de p no tiene relación con la potencial significancia práctica de los resultados.

El valor de p no revela nada acerca de la magnitud del efecto (que tanto difiere un grupo del otro) o la precisión de la medición (la cantidad de error aleatorio)

La naturaleza de la muestra, no el valor de p, determinará si las inferencias a la población de interés pueden ser hechas (y la muestra deberá ser representativa de la población)

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Estimación del intervalo de confianza

Usa la media de la muestra para contruir un intervalo (rango) de números que estiman el efecto

Ofrece alguna indicación de cuan probable es (68%, 90%, 95%) o cuan confiado uno puede estar, de que la verdadera media en la población está dentro del rango señalado en el intervalo estimado.

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Preguntas de Greenhalgh acerca del análisis (A)

¿Los autores situaron correctamente el estudio?

¿Han determinado si sus grupos son comparables,y si es necesario, ajustaron para diferencias basales?

¿Qué tipos de datos han usado, y han usados las pruebas estadísticas apropíadas?

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Preguntas de Greenhalgh acerca del análisis (B)

Si los autores han usado pruebas estadísticas no claras, ¿por qué los han hecho y cómo los han referenciado?

¿Los datos son analizados de acuerdo al protocolo?

¿Se realizó análisis pareado de datos pareados?

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Preguntas de Greenhalgh acerca del análisis (C)

¿Se realizó la prueba de dos colas de cualquier efecto de una intervención que podría ser uno negativo?

¿Fueron las “colas” analizadas con sentido común y ajustes estadísticos apropiados?

¿Han sido hechas las suposiciones acerca de la naturaleza y dirección de causalidad?

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Preguntas de Greenhalgh acerca del análisis (D)

¿Los valores de p han sido calculados e interpretados apropiadamente?

¿Se han calculado los intervalos de confianza, y las conclusiones del autor los reflejan?

¿Han expresado los autores, el efecto de una intervención en término del probable beneficio o peligro que un individuo pueda experar?

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Temas estadísticos: estudios epidemiológicos

Regresión logística para resultados binarios Regresión de Cox para análisis de sobrevida Distribución de Poisson para la prevalencia o

incidencia de la enfermedad La razón de momios es relativamente igual al

riesgo relativo, cuando la enfermedad es rara.

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Temas estadísticos: estudios ambientales

Buenos modelos estadísticos son difíciles de conseguir por:

Sesgo de publicación puede exagerar el exceso de riesgo

Razón de momios menore a 2 (o mayor a 0.5) pueden ser de interés

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Temas estadísticos: estudios ambientales

¿Cuáles son las bases estadísticas para el estándar ambiental?

Variabilidad contra incertidumbre ¿Cuál es la calidad de los

metadatos? Biomarcadores como resultados

clínicos próximos

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Temas estadísticos:Evaluación de riesgo

Identificación de peligros Evaluación de dosis- respuesta Evaluación de exposición Caracterización de riesgo Manejo de riesgo

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Reglas estadísticas

Uso de formulación logarítmica para calcular tamaño de muestra para estudios cohorte.

No uso de más de 4-5 controles por caso en estudios de casos y controles

Obtener al menos 10 sujetos para cada variable investigada en regresión logística

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Reglas estadísticas

Aumento del tamaño de muestra en proporción a la disminución de la tasa. Si se espera una disminución de la tasa de 20%, luego el incremento será n/0.80

Si la disminución es mayor al 20%, revise razones para la disminución.

Acepte sustituciones con precaución.

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Reglas estadísticas

Eligiendo los puntos de corte No dicotomice a menos que sea

necesario Seleccione un modelo aditico o

multiplicativo de acuerdo a: justificación teórica, aplicación práctica e implicación computada

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Referencias

Para recursos en internet sobre los temas cubiertos en esta conferencia, revise mi sitio Web:

http://www.bettycjung.net/ Otras conferencias de esta serie:

http://www.bettycjung.net/Bite.htm