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General Específicos
Identificar Factores de Riesgo Detectar y caracterizar los factores que aumentan la probabilidad de desarrollar una enfermedad. Evaluar Efectos de Intervención Analizar la efectividad de medidas preventivas o terapéuticas para reducir la incidencia de enfermedades. Establecer Relaciones Causales Determinar si existe una relación causal entre la exposición a un factor de riesgo y el desarrollo de una enfermedad.
La epidemiología analítica utiliza diseños de estudios para investigar asociaciones entre exposiciones y desenlaces. Estos diseños se clasifican en dos categorías principales: estudios observacionales y estudios experimentales.
Para comprender la frecuencia de una enfermedad, la epidemiología utiliza indicadores como la incidencia y la prevalencia. Estos indicadores nos brindan información sobre la cantidad de casos nuevos y la proporción de individuos afectados en una población en un momento dado.
Incidencia Número de casos nuevos de una enfermedad en una población durante un periodo específico. Prevalencia Proporción de personas en una población que presentan una enfermedad en un momento dado.
Riesgo Relativo Compara la probabilidad de desarrollar una enfermedad en personas expuestas a un factor de riesgo con la probabilidad en personas no expuestas. 1 Razón de Momios Mide la probabilidad de desarrollar una enfermedad en personas expuestas en comparación con personas no expuestas. 2 Riesgo Atribuible Estima la proporción de casos de una enfermedad que pueden atribuirse a una exposición específica. 3
La validez de un estudio epidemiológico se refiere a la precisión de sus resultados. Un sesgo ocurre cuando los resultados de un estudio son distorsionados por factores que no reflejan la realidad.
La confusión ocurre cuando un factor no medido distorsiona la relación entre una exposición y un desenlace. La interacción se produce cuando el efecto de una exposición en un desenlace es modificado por otro factor.
Factor de Confusión Exposición 1^ Influye tanto en la exposición como en el desenlace. 2 3 Factor que se investiga. Exposición Efecto que se estudia.
Control de Variables Confusoras Estimación Precisa del Efecto Identificación de Interacciones BENEFICIOS DEL ANÁLISIS MULTIVARIANTE El análisis multivariante permite controlar el efecto de otras variables que podrían distorsionar la relación entre la variable independiente de interés y la variable dependiente. Ayuda a obtener una estimación más precisa del efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente, al tener en cuenta las otras variables que podrían influir en la relación. El análisis multivariante puede identificar posibles interacciones entre las variables independientes, lo que significa que el efecto de una variable puede depender del valor de otra variable.
Revisión de Datos La revisión manual de los datos es esencial para identificar errores de digitación, valores faltantes y anomalías. Se deben establecer protocolos claros para la revisión y validación de datos. Documentación La documentación detallada de los métodos de recolección, limpieza y análisis de datos es crucial para la transparencia y la reproducibilidad de los resultados. Seguridad de Datos Se deben implementar medidas para proteger la confidencialidad y seguridad de los datos. Los sistemas de gestión de datos deben ser seguros y confiables. ASEGURAMIENTO DE CALIDAD DE DATOS
La epidemiología intermedia tiene aplicaciones prácticas en diversos ámbitos, como la salud pública, la medicina preventiva y la investigación clínica. Vigilancia Epidemiológica Monitoreo de la frecuencia y distribución de enfermedades. Evaluación de Programas Medición del impacto de intervenciones en salud. Investigación Clínica Diseño de estudios para evaluar nuevos tratamientos y intervenciones.
Al aplicar estas herramientas, podemos obtener información más precisa y confiable sobre las relaciones entre factores de riesgo y enfermedades, lo que nos permitirá desarrollar intervenciones más efectivas para mejorar la salud pública. Es importante continuar con la investigación y el desarrollo de nuevas técnicas para mejorar aún más nuestra comprensión de la epidemiología y sus aplicaciones.