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Diseños epidemiológicos
A. Descriptivos:
- Descripción de casos: Series de casos clínicos
- Informes descriptivos: Lugar, tiempo y persona
- Estudios de evolución temporal: Vigilancia
epidemiológica, con el COVID miramos de forma muy organizada los enfermos y el círculo de personas con el que estuvo
- Estudios de correlación ecológica:
Comparación entre veredas
- Estudios transversales: Solo es un grupo pero si
consigo otro grupo se vuelve un estudio analítico
- Estudios longitudinales
B. Analíticos:
- Estudios observacionales:
• Estudios de casos y controles
• Estudios de cohorte
- Estudios de intervención:
• Ensayos clinicos, un grupo de personas con COVID19 y a una
parte del grupo le doy la vacuna y a los demás un placeboLo siguiente pertenece a la secuencia epidemiológicas y cuando hay un estudio no ético se dice que requiere reproducción experimental pero no es posible hacerlo:
- Obsevarción clínica/ hipótesis teórica
- Estudio descriptivo (Reproducción experimental y Estudio de intervención)
- Estudio observacional La investigación epidemiológica intenta probar que existe una asociación entre la exposición y la enfermedad, la comparación nos lleva a comparas los grupos individuos expuestos y no expuestos en el tiempo para hallar si presentan o no la enfermedad, lo que nos lleva a las tablas 2x2 , que son llamadas el abc del análisis epidemiológico y tiene 2 tipos de origen:
• Estudios de seguimiento en el tiempo
• Estudios transversales y de casos & controles
En la casilla “a” siempre situamos a los expuestos-enfermos En los estudios longitudinales se estudia la tabla de manera horizontal y en los estudios transversales se estudia de forma vertical la tabla. La estimación de medidas epidemiológicas se divide en dos por la puntual que son la medidas de frecuencia (Incidencia y prevalencia), medidas de efecto (RD, RR,, OR), medidas de supervivencia (Cáncer y hablo de días, meses y años) y otras como la media aritmética y correlación y por otro lado se encuentran las de intervalo (Del 95%) donde se encuentra el contraste de hipótesis (Obtención de P)
¿Qué es la medida de efecto?
Es un indicador cuantitativo de la intensidad o fuerza del efecto de una exposición sobre una enfermedad; la medida específica a usar depende de la finalidad y diseño del estudio, contamos con el riesgo relativo (RR), riesgo diferencial (RD) y el odds ratio (OR). ENFERMEDAD SI ENFERMEDAD NO EXPUESTOS A B a+b NO EXPUESTOS C D c+d a+c b+d
Conceptos epidemilógicos
básicos
A. Factor de riesgo: Determinante individual que aumenta la probabilidad de que la persona portadora presente una enfermedad y puede ser modificable (Tabaquismo, obesidad, dieta errónea, escaso ejercicio, etc) y no modificable (Sexo, talla, edad, raza, base genética, etc) B. Triángulo epidemiológico: Señala que para que aparezca una enfermedad deben combinarse los siguientes elementos un agente nocivo que entre en contacto con un huésped susceptible y que tenga lugar en un medio ambiente favorable C. Cadena epidemiológico: Aplica mas que todo a enfermedades infecciosas y se da la siguiente secuencia: Agente infeccioso, reservorio y fuente, mecanismo de transmisión directo (VIH) o indirecto (superficie o mosquito de malaria), huésped susceptible D. Morbilidad: Signos y síntomas de una enfermedad que se presentan E. Carga de la enfermedad: Total de enfermedades, lesiones y discapacidades presentes en un país F. Mortalidad: Defunciones registradas en un grupo o población G. Vigilancia epidemiologica: Recogida y análisis sistemático de datos de interés para detectar la presencia de un fenómeno de salud y conocer la evolución temporal (Sistema nacional de vigilancia en salud publica SIVIGILA con un registro de cáncer) H. Epidemia: Aumento o exceso inesperado de una enfermedad en una comunidad I. Endemia: Nivel permanente estable de una enfermedad en la comunidad J. Historia natural de la enfermedad: Es la evolución normal de la enfermedad si no se interviene medicamente. El punto de partida es un sujeto sano sobre el actúan unos factores que potencian la enfermedad, luego aparece una lesión inicial (Aún no hay diagnóstico y el sujeto no es consiente que esta enfermo) con ello se da un diagnóstico precoz (Hacer una citología y sale sospechoso por una lesión por lo que se hace una biopsia) aunque en muchos caso se pasa directamente a un diagnóstico clínico (En la citología, se encontró con la biopsia células tumorales) y con ello se espera que llegue al final de la enfermedad ya sea que sane o fallezca. La historia natural de la enfermedad va ligada con tres niveles de prevención; cuando yo ataco los factores de riesgo por medio de la prevención primaria (Promover un buen estilo de vida) en personas sanas puedo prevenir la lesión y con esto la aparición de la enfermedad; sin embargo, cuando yo no sé que una persona tiene la enfermedad y hago una campaña para un diagnóstico precoz se daría una prevención secundaria (Ejemplo: Todos los programas de examinación de cáncer de mama como el palparse la mama o en hombres con el tacto del recto) es necesario entender que en este punto la enfermedad ya existe pero se quiere descubrir precozmente para poder abordarla y la prevención terciaria se da cuando ya
valores de los pacientes “Dentro de 10 años el 50% de lo aprendido será obsoleto” La medicina basada en la experiencia es un conjunto de la experiencia clínica, preferencia y valores, evidencias de la investigación y recursos disponibles (Ejemplos: la guía nacional de trauma cefalocraneal dice que a una persona con TEC severo le debo hacer una topografía pero estoy en un pueblo donde no se cuenta con un tomógrafo ahí la evidencia no me sirve para nada/ guía de cáncer de próstata me dice que si un paciente con historia familiar de cáncer de próstata a los 35 años le debo hacer un examen rectal pero este no se deja de nuevo la evidencia queda obsoleta ) Para aplicar la MBE, se debe tener una excelente calidad de evidencia se creo la gradación de la calidad científica de la evidencia:
- (^) Gradación o jerarquía básica:
- Evidencia de ensayos clínicos (Los mejores) o revisiones sistemáticas
- Evidencia convincente no-experimental
- Intervenciones sin ninguna evidencia substancial Revisiones sistemáticas Documento en el que se resume una evidencia de investigación y tiene diferentes tipos de ellas como los libros, revisiones narrativas clásicas y meta-análisis El consumo de cigarrillo es un factor de riesgo para infarto de miocardio (revisión sistemática) eso no es un resumen cuantitativo por lo que la forma correcta de expresarlo sería: el fumar cigarrillo da un riesgo de 2,4 veces mayor para un infarto agudo de miocardio con respecto a una persona que no fuma (Esto es un ejemplo de meta-análisis) La revisión sistemáticas yo no miro el paciente si no investigaciones y se hace uso de diferentes fuentes de información como revistas primarias, protocolos revisiones narrativas, guías, libros electrónicos, base de datos y publicaciones secundarias. Su realización tiene varias etapas las cuales son la formulación de la pregunta adecuada, extensa búsqueda de datos, proceso de selección y resumen (sin sesgos), valoración crítica de los datos y la síntesis de los datos Guía de práctica clínica (GPC) Conjunto de recomendaciones que se han recogido de forma sistemática a partir de las evidencias de investigación disponibles con el objetivo de ayudar al clínico adoptar las desiciones más apropiadas en la atención en la atención de los pacientes de una determinada enfermedad. EN TODA GPC ES ESENCIAL REFERIR EL GRADO DE EVIDENCIA CIENTÍFICA QUE SUSTENTA CADA RECOMENDACIÓN Errores y sesgos Tipos de errores:
- Aleatorio
- Sistemáticos o sesgos Ejemplo: Una persona que controla bien su peso y sabe que pesa 85 a petición de un amigo. Se pesa 5 veces, en momentos distintos en 5 básculas digitales nuevas y obtiene los siguientes valores: 80, 88, 84, 86, 87. Es decir ninguna medición muestra el valor real, si bien la medida aritmética es 85kg. Es el error aleatorio o falta de precisión.
Cuando esta persona se pesa 5 veces seguidas en una báscula antigua y obtiene los siguientes valores: 83, 83, 83, 83, 83; de media aritmética: 83kg. Es el error sistemático o falta de validez El error puede consistir por errores del ambiente o depende de la situación Errores aleatorios: Se producen cuando la precisión de las mediciones es deficiente, la imprecisión genera dispersión aleatoria alrededor del verdadero valor. En los estudios extensos los errores aleatorios tienden a compensarse; tienden a enmascarar las diferencias y a incrementar los falsos negativos no los falsos positivos. En cuanto menor sea el estudio mayor será la variación aleatoria. Errores sistemáticos: Se producen un sesgo cuando existe un error sistemático en la estimación del efecto, pueden tener gran importancia en un estudio. Es frecuente que generan resultados falsamente positivos (Sobreestimación del efecto) pero también puede subestimar e incluso invertir el sentido del efecto. No se compensan al aumentar el tamaño del estudio Pruebas diagnósticas Exactitud: Es la capacidad de una prueba diagnóstica para clasificar correctamente los pacientes, los resultados de la prueba evaluada se com paran con los de una prueba diagnóstica de referencia. Se estima tanto para resultados positivos de la prueba como para los negativos En este tema también hacemos uso de la tabla 2x2: Sensibilidad (S): Probabilidad de que en individuos enfermos el resultado de la prueba sea positivo. Su formula matemática es S=VP/VP+FN Especifidad (E): Probabilidad de que en no enfermos el resultado de la prueba sea negativo. Su formula matemática es E=VN/VN+FP Ejemplo #1: Glucemia en ayunas y la diabetes S=39/52= 75% E=31/222= 86% Ejemplo #2: Estoy evaluando la prueba de la ferritina con la enfermedad anemia ferropénica Resultado de la prueba Presente Ausente Positivo Verdadero positivo (VP) Falso positivo (FP) Negativo Falso negativo (FN) Verdadero negativo (VN) Total enfermos Total sanos Diabetes Si No Total Positivo >120 39 31 70 Negativo <120 13 191 204 Total 52 222 274
Ejemplo #2: Prueba de tira reactiva con infección urinaria S=86/106= 81,1% E=548/981= 55,9% VP+=86/519= 16,6% VP- =548/568= 96,5% Si una prueba tiene una sensibilidad alta un resultado negativo descarta el diagnóstico y si una prueba tiene una especificidad alta un resultado positivo confirma el diagnóstico. La sensibilidad se correlaciona con los valores predictivo negativo y la especificidad se correlaciona con los valores predictivos positivos. El valor predictivo positivo de una prueba depende de la especificidad de la prueba, de la prevalencia de la enfermedad y en menor grado la sensibilidad de la prueba.
- Si nos ofrecen una prueba “mejorada” cuya especificidad ha aumentado de 95% a 98% a expensas de la sensibilidad, que ha caído de 95% a 80. ¿Será útil? En realidad, comporta un elevado incremento del VP+ de 44,21% a 76,7%, mientras que la notable reducción de la sensibilidad disminuye el VP- solamente en un 0,6% El valor predictivo depende de la prevalencia de la enfermedad
Pruebas basadas en variables contables
Muchas pruebas diagnosticas se basan en una variable continua, la distribución de la variable en pacientes con una enfermedad y al usar una variable continua, debe decidirse que valor se utilizará para clasificar los individuos como sanos o enfermos Ejemplo: Glucemia en ayunas y diabetes Lo que se busca en amarillo, valor global= (Sensibilidad + especificidad)/ El punto de corte que discrimina más es el de mayor valor global, en este caso, es 84,5% Con la ferritina es al revés porque los mas enfermos tienen un puntaje menor Punto de corte bajo: Elevada sensibilidad muchos falsos positivos con baja especificidad Puntaje de corte alto: Elevada especificidad, muchos falsos negativos y baja negatividad Punto de corte Sensibilidad Especificidad Valor global ≥ 80 mg/l 100 % 27 % 63,5 % ≥ 100 96 % 65 % 80,5 % ≥ 120 83 % 86 % 84,5 % ≥ 140 67 % 97 % 82 % ≥ 160 46 % 99 % 72,5 % Tira reactiva Si No Total Positivo 86 433 519 Negativo 20 548 568 Total 106 981 1087
Elección del punto de corte, debe conocerse la sensibilidad y especificidad de cada punto de corte. Cuanto mas bajo sea se aumentará la sensibilidad y disminuirá la especificidad y cuando más alto sea se disminuirá la sensibilidad y aumentará la especificidad Curva ROC Una curva ROC es una representación gráfica de la sensibilidad y especificidad de los diferentes puntos de corte de una prueba diagnóstica basada en una variable continua. En abscisas (x), se representa la proporción de falsos positivos (1- especificidad)de cada punto y en ordenadas la sensibilidad Interpretación: La curva informa del comportamiento de la variable en sanos y enfermos, según diversos puntos de corte Cuanto más se acerque la curva al vértice superior izquierdo, los discriminará mejor Cuanto más se acerque a la diagonal de la gráfica, los discriminará peor Cuanto mas elevada sea el área bajo la curva ROC, los discriminará mejor El área bajo la curva ROC, permite comparar dos o más pruebas usabas para diagnosticar una enfermedad Elijo 120 porque tiene una buena proporción entre sensibilidad y falsos positivos Prueba de tamizaje, esta primero sensibilidad y luego especificidad
- Complemento 10
- Complemento 35
- Complemento 65 El punto de corte elegido es el tercero porque en pruebas de tamízame (prevención secundaria) se busca hacer un diagnóstico precoz y por eso no importa que se colen falsos positivos
Causalidad
Determinismo fuerte: Todo está relacionado y hay ciertos eventos que se relacionan entre sí por ende yo podría decir que pasaría en otro lugar Determinismo débil: Eventos precedentes y el azar influye en esos eventos Causas
• Causa productiva:^ Un factor produce un efecto, alterar el
factor es alterar el efecto y es determinista excluyente, es decir, es causante de un evento o no lo es. Ejemplo:
La causa directa, es la exposición de los bronquios o el tejido pulmonar a los hidrocarbonatos policías ….. Interacción: Variable de confusión y de modificación Sinergismo: Aumenta la potencia de la otra Antagonismo: Una disminuye la acción de la otra Interacción biológica: Se explica la relación desde el punto de vista fisiológico Interacción estadística: Se explica la relación desde el punto de vista estadístico Modelos de causalidad: Postulados de Koch: Encontrarse en los casos de enfermedad, poder ser aislado en cultivo demostrando ser
