TALLER DE METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

Unidad de Investigación. SER.

39 Congreso Nacional de la SER

Tenerife, del 21 de mayo de 2013 al 24 de mayo de 2013

Josemi Carrasco Gimeno y Sabina Pérez Vicente

Trabajadores contratados por la SER.

No hemos recibido compensaciones económicas por parte de ninguna industria o institución que se vea favorecida o perjudicada por este trabajo.

Conflictos de intereses

General

Introducir a los conocimientos para realizar Investigación Clínica de Calidad

Objetivos

Operativo

Diseñar un protocolo a partir de vuestras preguntas de investigación

¿Qué es la investigación?

Protocolo de investigación

1. Antecedente y justificación

2. Hipótesis

3. Objetivos

4. Diseño

5. Población

6. Variables y mediciones

7. Aspectos estadísticos

Índice

¿Qué es la investigación?

R.A.E: “Conjunto de estrategias llevadas a cabo para descubrir algo”.

“Es el estudio de los métodos, procedimientos y técnicas utilizados para obtener nuevos conocimientos, explicaciones y comprensión científica de los problemas y fenómenos planteados y, por consiguiente, que nos puedan llevar a la solución de los mismos”

Piedra angular de la investigación: Pregunta de investigación

¿Qué es la investigación?

“¿Por qué?, ¿qué?, ¿cómo?”

Interés en conocer y comprender, la perspectiva de los individuos sobre fenómenos, conductas, estados de salud, a través de los sentidos, de las narrativas personales, de las historias de vida…

Investigación cualitativa

“¿Cuánto?, ¿cuántas veces?”

Interés por analizar causalidad, asociación entre características o factores de los sujetos para poder demostrar hipótesis

Investigación cuantitativa

¿Qué explorar?

Fases lógicas de la investigación

Pregunta

Protocolo

Ejecución

Difusión

Pregunta de investigación

Nuestro deber como científico es

cuestionar todo. ¿Quién dice?

“La formulación de una pregunta de investigación es un paso, el más

importante, en el proceso de diseño y desarrollo de una investigación”.

Rothman K.J.

“Philosophy of Scientific Inference” 1986.

Antes que nada, paciencia. Muuuuuuuucha paciencia.

¿Cómo inspirarse?,

¿cómo iniciar la búsqueda de una

pregunta?

“El instrumento más importante que necesitamos para empezar una investigación es un diván para pensar. La investigación que realmente tiene algún valor se empieza pensando, no haciendo.”

Peter Skrabanek. (J McCormick. Lancet 1994;344:1243-4)

Observación cuidadosa y rigurosa de los pacientes

construcción sobre la experiencia.

Aprender a leer críticamente.

Dudar de lo tradicional, atención a nuevas ideas.

Intercambiar ideas con colegas.

Dejar rodar la imaginación.

Recomendaciones para encontrar una buena pregunta

¿Qué es lo importante de una pregunta de investigación?

Que sea buena – Para saber si es buena, utilizamos la aproximación FINER

•Factible

•Interesante

•Novedosa

•Ética

•Relevante

• Que esté bien construida o formulada – Para saber si está bien construida

• Identificamos el tipo de pregunta:

– Frecuencia

– Etiología

– Pronóstico

– Diagnóstico

– Eficacia o seguridad

• Utilizamos la aproximación PICO

¿Qué es lo importante de una pregunta de investigación?

“Con diferencia, es mucho mejor una respuesta aproximada a una pregunta correcta que una respuesta exacta a una pregunta errónea” (JW Tuckey. Ann Matemat Stat 1962;33:1-67)

Una pregunta adecuada y a la vez útil debe incluir referencias a:

1. Población sobre la que se va a realizar el estudio, o a la que se van a generalizar los resultados

2. Qué se va a medir; variable principal o desenlace

3. Tipo de estudio que se va a realizar

Elementos de la pregunta

Cómo se formula (PICO)

¿ ? Población Outcome

¿ ? Población [Prueba / Factor] Outcome

¿ ? Población Intervención Outcome Comparador

Eficacia y seguridad

Etiología, pronóstico y diagnóstico

Frecuencia

Pregunta PICO

P: Pacientes

I: Intervención

C: Comparación

O: Outcomes

(resultados)

S: Setting

(ámbito, enclave, lugar)

P: Perspective

(perspectiva)

I: Intervention

(intervención)

C: Comparison

(comparación)

E: Evaluation

(evaluación)

E: Expectation

(expectativas)

C: Client group

(clientes)

L: Location

(localización)

I: Impact

(impacto)

P: Professionals

(profesionales implicados)

SE: Service

(servicio)

Otras preguntas

AHORA TÚ: Plantea tu pregunta

Hazla en bruto

Asegúrate que sabes de qué tipo es

Comprueba PICO y FINER

Protocolo de investigación

Anatomía y fisiología de un protocolo

• Resumen

• Antecedentes y justificación

• Hipótesis

• Objetivos

• Diseño

• Sujetos de estudio

• Variables y mediciones

• Aspectos estadísticos

– tamaño muestral

– plan de análisis

• Flujo del estudio

• Control de calidad

• Aspectos éticos

• Dificultades, limitaciones y aplicabilidad

• Equipo investigador y funciones

• Plan de trabajo y cronograma

• Bibliografía

• Presupuesto

• Anexos

Fases operativas en el desarrollo de un protocolo

Formular una pregunta de

forma adecuada

Hacer un borrador que

incluya las partes más importantes

Ir añadiendo las otras

partes del protocolo

Documentos de un estudio que no se llaman protocolo y se deben crear después del mismo,

nunca antes o en su lugar

Formular una pregunta de forma

adecuada

Hacer un borrador que incluya las partes

más importantes

Ir añadiendo las otras partes del protocolo a medida que toma

consistencia

borrador protocolo

Apartados del protocolo

1. Antecedentes y justificación

Qué debe incluir la justificación de un proyecto

• ¿Qué se sabe hasta el momento sobre el tema?

– Centrar el tema en la pregunta: hablar de P, I, O para aclarar aspectos fundamentales para entenderla

• ¿Por qué la pregunta de investigación es importante?

– Impacto, necesidad, consecuencias, incertidumbre, variabilidad…

• ¿Qué beneficios traería resolverla?

– Mejor pronóstico, mejor distribución de recursos, diagnóstico precoz, mejor manejo…

• Ayuda a centrar y comprender el resto de apartados

del protocolo.

• Puede determinar la diferencia entre una valoración

positiva o negativa del proyecto (… y que concedan o

no la ayuda!!).

• Que no existan estudios de algo no significa que

tengan que existir.

• Hay que justificar que existe una hipótesis y que si no

se confirma se pueden hacer muy mal las cosas.

Importancia de la justificación

Pasos de una buena justificación

1. Revisión sistemática de la literatura Para recabar la mayor información posible sobre el tema a investigar. Podría ser que ya exista una respuesta para la pregunta, si es así…

• Analizar si los estudios que la respondieron son buenos

• Reorientar la pregunta hacia aquellos aspectos sobre los que sigue existiendo incertidumbre

2. Búsqueda y presentación de datos que apoyen la necesidad de contestar a tu pregunta ¿Cómo de frecuente, mortal, discapacitante, o caro es el problema de salud que vas a estudiar?

¿Cuánta incertidumbre hay al respecto?

3. Pensamiento de revisor Toma distancia respecto a tu trabajo y, antes de dar la justificación por definitiva, lee varias veces como si fueras el revisor de una revista científica

AHORA TÚ: Justifica tu estudio

Qué se sabe hasta el

momento

Por qué es importante la pregunta de investigación

Qué beneficios

traería resolverla

2. Hipótesis

Establecimiento de hipótesis

• Anticiparse a los acontecimientos

• Expresar lo que se piensa que está ocurriendo o lo que va a ocurrir cuando el problema se someta a la prueba en cuestión

– Debe basarse en teorías, revisión de la literatura, conocimientos previos, etc. La CVRS del paciente mejora si…

– Implica mojarse y determinar cuál o cuales son las magnitudes esperables del efecto. Los pacientes con XX puntúan una media de 10 puntos menos en el SF-36 que los pacientes con YY…

• Necesaria para dimensionar el estudio y calcular el tamaño muestral necesario para rechazar la hipótesis nula (no existen diferencias)

Cómo se formula

Ejemplo de formulación de hipótesis:

La calidad de vida relacionada con la salud (CVRS) de los

pacientes con artritis reumatoide que realizan ejercicio físico de

forma regular es mejor que la de aquellos que llevan una vida

sedentaria.

AHORA TÚ: Formula tu hipótesis

Pregunta

• ¿Es eficaz el aripripazol para reducir el número de brotes en la esquizofrenia?

Hipótesis

• Nuestra hipótesis es que el aripripazol reduce el número de brotes en la esquizofrenia un 20% con respecto a placebo

3. Objetivos

Los objetivos del estudio

• Como la hipótesis, y relacionados con ella, los objetivos están basados en la pregunta de investigación.

• Establecer los objetivos permite concretar el diseño...

Hay objetivos inalcanzables con determinados diseños

• Consiste en reformular la pregunta de investigación…

La pregunta no aparecerá como tal en el protocolo, sino que quedará reflejada de forma implícita.

Cómo plantearlos

• Deben plantearse de una forma lo más detallada posible:

– ¿cómo se va a medir la variable principal?

– ¿cuáles son los sujetos de estudio?

– ¿cuál es el tipo de diseño?

• Fórmula en infinitivo: Explorar, Analizar, Describir, Estudiar…

• Ejemplo:

– Pregunta: ¿Condiciona la realización de ejercicio físico regular la CVRS de los pacientes con artritis reumatoide?

– Objetivo: Explorar la asociación entre la realización de ejercicio físico de forma regular en los pacientes con artritis reumatoide y la calidad de vida relacionada con la salud medida mediante el cuestionario SF-36, mediante el seguimiento de una cohorte.

Jerarquía de objetivos

• General:

– Es el objetivo de investigación

– Susceptible de ser investigado con la metodología, las técnicas propuestas y los recursos disponibles

• Secundarios:

– Guían el proceso de investigación, tanto para la elección de métodos y técnicas como para el análisis

– Incluidos y congruentes con el objetivo general

– Delimitan aspectos del tema a investigar

– Alcanzables con los recursos disponibles

– No son un “pues ya que…”

• Operativos:

– Guían el proceso de investigación en relación a cuestiones logísticas

Pregunta -> Hipótesis -> Objetivos

P: ¿Condiciona la realización de ejercicio físico regular la CVRS de los pacientes con artritis reumatoide?

O: Explorar la asociación entre la realización de ejercicio físico de forma regular en los pacientes con artritis reumatoide y la calidad de vida relacionada con la salud medida mediante el cuestionario SF-36, mediante el seguimiento de una cohorte.

H: La calidad de vida relacionada con la salud (CVRS) de los pacientes con artritis reumatoide que realizan ejercicio físico de forma regular es mejor que la de aquellos que llevan una vida sedentaria. Las diferencias en CVRS entre ambos grupos, medidas a través del cuestionario SF-36, podrían ser clínicamente relevantes, es decir, >3 puntos en todas las dimensiones del cuestionario.

AHORA TÚ: Plantea un objetivo general

Pregunta

• ¿Es eficaz el aripripazol para reducir el número de brotes en la esquizofrenia?

Objetivo

• Examinar la eficacia del aripripazol para reducir el número de brotes en la esquizofrenia

• Examinar, Analizar, Describir, Determinar, Estudiar, Estimar…

4. Diseño

La elección del diseño debe cimentarse en un plan estructurado de trabajo en el que principalmente se tendrán en cuenta las hipótesis y objetivos del estudio.

Es recomendable no mezclar diferentes diseños.

RECOMENDACIONES PREVIAS A ELECCION DISEÑO

TIPOS DE DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS

Clasificación en función del control de la asignación del factor estudio

I. ESTUDIOS EXPERIMENTALES

I.A. Ensayos Clínicos Controlados

I.B. Estudios Cuasiexperimentales

I.C. Estudios de Intervención Comunitaria

II. ESTUDIOS OBSERVACIONALES

II.A. ANALÍTICOS

II.A.1. Estudios de Casos y Controles

II.A.2. Estudios de Seguimiento (Cohortes)

II.B. DESCRIPTIVOS

II.B.1. Estudios Ecológicos

II.B.2. Informes de Casos o Serie de Casos

II.B.3. Estudios Transversales (Prevalencia)

SI

NO

DISEÑO: Ecológicos

Unidad de análisis: grupos de individuos

(población), no individuos en sí.

Existencia y disponibilidad de datos

agregados, generalmente ya existentes cuando

se inicia la investigación.

VENTAJAS

Muy económicos y rápidos ya que generalmente utilizan datos existentes sobre la exposición y la enfermedad. Primeros generadores de hipótesis.

Permiten el estudio de gran cantidad de personas, y por tanto, pueden investigarse pequeños aumentos del riesgo.

Pueden incluir poblaciones con un rango muy amplio de niveles de exposición.

DISEÑO: Ecológicos

INCONVENIENTES

El número de variables para las que se dispone de información es limitado.

Es difícil evaluar errores en la medida de las variables de exposición y enfermedad.

Susceptibles de falacia ecológica.

DISEÑO: Ecológicos

• Los estudios transversales están destinados a determinar la

prevalencia (o el nivel) de una exposición o enfermedad

específica, o cualquier acontecimiento relacionado con la

salud, en una población definida en un momento

determinado en el tiempo.

• El muestreo aleatorio es el mejor método para seleccionar

una muestra representativa de la población de origen (ya que

no se puede estudiar a toda la población).

DISEÑO: Transversal

Son más fáciles de realizar que los estudios observacionales ya que no es necesario un seguimiento.

Proporcionan una buena representación de las necesidades sanitarias de la población en un momento determinado.

Pueden utilizarse para investigar exposición y resultados múltiples.

DISEÑO: Trasversales

VENTAJAS

INCONVENIENTES

Se basan en casos prevalentes en lugar de incidentes (nuevos), por lo que presentan un valor limitado para investigar relaciones etiológicas, y establecer la secuencia temporal de acontecimientos.

No son útiles para investigar enfermedades poco frecuentes o de corta duración.

No son adecuados para investigar exposiciones poco frecuentes.

DISEÑO: Trasversales

• Los estudios de cohortes son diseños observacionales en los que inicialmente

se selecciona una población a estudio o cohorte. A continuación se obtiene

información para determinar quién está expuesto y quién no, al factor de

interés.

• La cohorte se sigue a través del tiempo y se compara la incidencia de la

enfermedad a estudio entre los individuos expuestos y los no expuestos.

• Este tipo de estudio observacional es el que más se parece a los estudios de

intervención, a excepción de que la asignación de los sujetos a la exposición no

está controlada por el investigador.

DISEÑO: Cohortes

Población

de estudio

No ECV

ECV

Seguimiento de las cohortes

No ECV

ECV

Cohorte Expuesta: AR, EA, APs

Cohorte NO Expuesta: artrosis,

osteoporosis

DISEÑO: Cohortes

Actividad

inflamatoria

crónica

Sin actividad

inflamatoria

crónica

La exposición se determina antes del inicio de la enfermedad, minimizando la posibilidad que la población no esté sesgada en términos de desarrollo de la enfermedad.

Se pueden estudiar múltiples resultados finales.

La incidencia de la enfermedad puede determinarse para Expuestos y No Expuestos.

DISEÑO: Cohortes VENTAJAS

Pueden ser muy caros y requerir mucho tiempo, especialmente si son prospectivos.

Los cambios de la exposición en el tiempo y en criterios de diagnóstico pueden afectar a la clasificación de los individuos.

Las pérdidas del seguimiento pueden introducir sesgos de selección.

INCONVENIENTES

DISEÑO: Cohortes

Población

de estudio

Controles

Sin F.R.

Factor

Riesgo

Sin F.R.

Factor

Riesgo

Dirección de la Investigación

Casos

DISEÑO: Casos y controles

• Eficientes en tiempo y coste.

• Proporcionan la posibilidad de investigar múltiples factores de riesgo.

• Son adecuados para investigar enfermedades raras o con un periodo de inducción prolongado.

DISEÑO: Casos y controles

VENTAJAS

Difícil de determinar un grupo control adecuado (sesgo de selección).

Difícil de obtener medidas no sesgadas y precisas de exposiciones en el pasado.

La secuencia temporal entre exposición y enfermedad puede ser difícil de establecer.

DISEÑO: Casos y controles

INCONVENIENTES

AZAR

EXPERIMENTAL

ESTÁNDAR

INTERVENCIÓN

Expuestos

INCIDENCIA

No Expuestos

DISEÑO: Experimental

Los estudios de intervención se caracterizan por

ser los investigadores los responsables de asignar

los pacientes a los grupos de estudio.

Se diferencian los estudios aleatorios controlados o

ensayos clínicos donde la asignación de los

participantes es aleatoria individual.

Los estudios cuasi-experimentales la asignación es

por grupos de individuos. Se distinguen:

I. Estudios cuasiexperimentales con grupo control

II. Estudios antes-después sin grupo control.

DISEÑO: Experimental

FÁRMACO A

PLACEBO

Situación Basal

n = 48

DAS280 = 5,8

n = 49

DAS280 = 5,7

Situación Final

DAS281 = 4,9

DAS281 = 3,1

Diferencia de

medias = 1,8

(p<0,001)

Seguimiento: 24

semanas AZAR

DISEÑO: Experimental

Es el mejor diseño posible cuando se pretende verificar una hipótesis.

Si el azar no juega una mala pasada, se puede esperar que los grupos de comparación sean muy similares entre sí.

Para una intervención pueden estudiarse múltiples resultados.

DISEÑO: Experimental

VENTAJAS

Los estudios de intervención suelen ser muy caros y requerir mucho tiempo.

Pueden presentar problemas éticos.

Es difícil asegurar el cumplimiento del régimen de intervención y evitar la contaminación entre los grupos en el transcurso del estudio.

INCONVENIENTES

DISEÑO: Experimental

Mejor diseño dependiendo de la pregunta

Tipo de pregunta Ensayo clínico Estudio

longitudinal observacional

Casos-control Transversal

Eficacia x

Efectividad x

Seguridad x x x

Diagnóstico x x

Prevalencia x

Incidencia x

Pronóstico x x

Etiología x x

AHORA TÚ: Decide el diseño que vas a utilizar

• Basado en el tipo de pregunta

• Si es longitudinal, pon el tiempo

• Si es ensayo clínico pon TODO lo que haga falta (aleatorización, ciego, control, intervención y ttos permitidos)

• Transversal

• Longitudinal retrospectivo

• Longitudinal prospectivo de 6 meses de observación

• Ensayo clínico abierto no aleatorizado de un solo centro no controlado

• Casos y controles longitudinal retrospectivo

• Estudio de eficacia diagnóstica transversal

• …

5. Población

Artritis reumatoide

Población diana

Población diana, accesible y muestra

Población accesible

Pacientes con artritis

reumatoide en el área de

salud de Zaragoza

Muestra

Pacientes con artritis

reumatoide del área de

salud de Zaragoza

seleccionados de forma

aleatoria en consultas

externas

MUESTREO: procedimiento para escoger la muestra (tamaño y estructura)

UNIVERSO

UNIVERSO

Toda la población o conjunto de

unidades que se quiere estudiar y

que podría ser observada

individualmente en el estudio

MUESTRA Parte de un conjunto o población

DEBIDAMENTE elegida, que se

somete a observación en

representación del conjunto, con el

propósito de obtener resultados

válidos para todo el universo.

Población diana, accesible y muestra

• Población

– Diana

– Accesible

• Criterios de selección

– De inclusión

– De exclusión

• Tipo de muestreo

• Reclutamiento

• Justificación del tamaño de la muestra

• Aspectos éticos

¿Qué debe especificarse en un protocolo respecto a los sujetos?

Población diana

Población de estudio

Muestra

Validez externa

Validez interna

Criterios de selección

Sistemas de

muestreo

Criterios de selección

• Inclusión (específicos)

– Caract. demográficas

– Caract. clínicas

– Caract. geográficas o administrativas

– Caract. temporales

• Exclusión

– Alta probabilidad de no poder obtener datos o de pérdidas en el seguimiento

– Alta probabilidad de datos poco fiables

– Riesgo para el paciente

Si existe un criterio de inclusión, no es necesario que el negativo

sea un criterio de exclusión

Firmar o no el Consentimiento Informado no es un criterio, es una

obligación

Muestreo

• Sin muestreo, un estudio puede quedar invalidado por muchos test estadístico que se hagan

• Tipos de muestreo:

De conveniencia

Probabilísticos Consecutivo

• M. aleatorio simple

• M. sistemático

• M. aleatorio estratificado de casos incidentes

TIPOS DE MUESTREO

•ALEATORIA: Selección al azar de los miembros que la componen,

teniendo cada uno de ellos la misma oportunidad de ser incluido

•ESTRATIFICADA: Atendiendo a las características que se pretende

investigar, se subdivide la población en grupos o estratos que se

correspondan proporcionalmente con la población

•SISTEMÁTICA: La muestra es seleccionada mediante el

cumplimiento de un patrón sistemático

Población diana, accesible y muestra

Población diana

Población accesible

Muestra

Muestreo

Cuanti vs Cuali. El muestreo… ¿el principal escollo?

Reclutamiento

• Sujetos que participen en la investigación

• En el protocolo se debe especificar como mínimo la fuente de sujetos (dónde buscarlos para seleccionarlos).

• Dificultad:

– Complicado reclutar sujetos sanos (controles, población general en encuestas o cohortes)

– Mayor acceso a pacientes

• Imaginación e ingenio:

– Cartas, llamadas, etc

– Reembolso de gastos / dietas /regalo, etc…

– Posters en las consultas para que los pacientes sepan de antemano que hay un estudio.

– Recordatorios a compañeros.

– Etc.

• Población accesible

• Criterios de selección (de inclusión y de exclusión)

• Muestreo

• Reclutamiento

AHORA TÚ: Establece la población de tu estudio

6. Variables y mediciones

Todo aquello que podemos

estudiar/medir de los

elementos de una

población y que varía entre

los diferentes individuos de

la misma

Definición de variable

Característica que es medida en diferentes individuos, y

que es susceptible de adoptar diferentes valores

Variable Medición

Instrumento

D

A

T

O

• Principal = outcome*

• Secundarias

– Variables en estudio

• Factores

• Prueba (test)

• Intervención

– Variables descriptivas

– Variables de confusión

* Todo el diseño y el análisis gira en torno a ella.

El tamaño muestral no puede calcularse sin ella.

Diseño descriptivo Variable ppal = Definición de

caso /parámetro poblacional de

interés

Diseño analítico

Var.

ppal (Y)

Factor (X)

Var. confusión (Z)

Var.

ppal (Y)

Jerarquía de variables

VARIABLES

Cuantitativas: Se pueden medir

numéricamente.

Cualitativas: Cualidades recogidas en

categorías excluyentes

entre sí.

Ordinales

Nominales

Discretas

Continuas

Tipos de variables

Expresan características o cualidades que no pueden ser medidas con números

CATEGORÍAS

•ORDINALES: Jerarquizan

Ordenan las categorías de forma jerárquica

Ej: nivel socioeconómico (I a IV), dolor (leve/moderado/grave), preferencias,…

•NOMINALES: Clasifican

Nombran las categorías

Dicotómicas. Ej: sí/no, hombre/mujer, acto/no acto, …

Politómicas. Ej: estado civil (casado/soltero/separado/viudo), profesión, estudios, grupo sanguíneo, …

Tipos de variables cualitativas

Se expresan mediante cantidades numéricas

•DISCRETAS: Se pueden contar

Números enteros (separaciones o interrupciones en la escala de valores que pueden tomar)

Número finito de valores

Ej: nº de hijos, nº de altas/día, nº de partos, nº de visitas,…

NÚMEROS

•CONTINUAS: Se pueden medir

Valores intermedios

Número infinito de valores

Ej: edad, peso, talla, tiempo de espera en urgencias…

Tipos de variables cuantitativas

Las variables no son siempre de un determinado tipo, sino que en función de lo que nos interese, las consideraremos y estudiaremos de uno u otro tipo. Las variables aceptan transformaciones en un sentido, pero no en otro:

CUANTITATIVAS CUALITATIVAS Sí No

Transformación de variables

INDEPENDIENTES

V. EXPLICATIVA

Variables por las que realizar

agrupaciones y que determinan

cuestiones a tener en cuenta

V. RESPUESTA

DEPENDIENTES

Variables de interés principal

del estudio (aquella sobre la que se centra la

atención y la observación)

Tipos de variables según su influencia en el estudio

Al medir las variables elegidas, en condiciones que puedan analizarse, describimos los fenómenos que las caracterizan.

Medir nos permite:

Describir

Comparar

Evaluar

Medición de las variables

Medición de las variables

• Capacidad visual o auditiva

• Calidad de vida relacionada con

• la salud: SF-12, SF-36, EuroQoL,…

• Apache: índice de gravedad

• Índice de Glasgow

• Test de Apgar

• Test de inteligencia

• Test de Rorschach

• Determinación de parámetros bioquímicos, hematológicos en sangre, etc.

Medición de las variables

¡¡REHACER!!

¿CONCLUSIONES?

Buenos datos vs malos datos

Buen diseño Mal análisis Buenos datos

Mal diseño

Buen análisis Malos datos

7. Aspectos estadísticos

Estrategia de análisis estadístico

1. Describir la muestra

reclutada

2. Realizar las estimaciones

o analizar asociaciones

3. Ajustar, predecir

1. Describir la muestra reclutada

• La muestra se describe en cuánto a la distribución de las variables descriptivas (en apartado variables) mediante medidas de tendencia central o medidas resumen:

– Medias y desviación estándar

– Frecuencias absolutas y relativas (porcentajes)

– Medianas y rango intercuantílico (P25-75) – variables sin distribución normal

– Rangos (en series de casos, “n” pequeñas)

2. Realizar estimaciones o analizar

asociaciones

• Clasificación de estudios para su análisis

Estudios descriptivos

Medidas de

frecuencia

Estudios analíticos

Medidas de efecto o asociación

1. Describir la muestra reclutada*

2. Estimaciones con IC 95%

3. Estandarización por edad y sexo

• El objetivo es estimar un parámetro de un problema de salud en la población

• Pasos a seguir:

– Estimar el valor del parámetro de interés

– Calcular el intervalo de confianza de la muestra

• ¿Es la distribución etaria de nuestra muestra distinta a la de la población general? => estandarizar por edad y sexo

Estudios descriptivos

*Si es una encuesta, podemos comparar con población general

Qué parámetros

Tipo Actual En un tiempo

Media Media poblacional (M) Cambio en la media (∆M)

Frecuencia • Prevalencia (P) = # personas enfermas / total población

• Prevalencia acumulada (PA) = # personas que cumplen o han cumplido criterios /total

• Incidencia acumulada (IA) = # casos nuevos en (Δt) / # personas al inicio

• Tasa de incidencia (I) = # casos nuevos / # personas-tiempo

• En cualquier caso, estimación => IC95%

Estudios analíticos: pasos

1. Describir la muestra reclutada

2. Analizar asociaciones (bivariante)

3. Ajustar, matizar, predecir

(multivariante)

Elegir la medida del efecto

Utilizar los test de hipótesis estadísticos adecuados

1. Bivariante

Identificar variables que puedan influir sobre el efecto

Utilizar el modelo apropiado a la

variable dependiente

2. Multivariante

Elige la medida del efecto o asociación

Y (dependiente, principal)

X (independiente, factor) Dicotómica Categórica (+2 niveles)

Ordinal* Cuantitativa

normal Tiempo a

Dicotómica RR OR

∆ de medias Coef. β

∆ de medias Coef. β

HR

Categórica (+2 niveles) RR OR

∆ de medias Coef. β

∆ de medias Coef. β

HR

Ordinal* RR OR

rho rho HR

Coef. β Coef. β

Cuantitativa normal RR OR

rho r HR

Coef. β Coef. β

Antes/después RR ∆ de medias

Coef. β ∆ de medias

Coef. β

Medidas repetidas RR ∆ de medias

Coef. β El color de la celda denota la dificultad de la interpretación de la medida

† o cuantitativa no normal, o discreta

Elige prueba estadística para decir si hay asociación (p)

Variable independiente

Variable dependiente

Cualitativa Cuantitativa

Dos grupos (tabla 2x2) Más de 2 grupos

Frecuencia esperada < 5

<20% celdas >20% celdas <20% celdas >20% celdas

M. independientes

Yates Fisher Chi-cuadrado Agrupar celdas

Cualitativa

M. dependientes

McNemar Cochran

Transformar una u otra.

Regresión logística

Dos grupos Más de 2 grupos

Paramétrico No

paramétrico Paramétrico

No paramétrico

Param. No param.

Var = Var M. independientes t-Student

Mann-Whitney

ANOVA I Kruskall-Wallis

Corr. Pearson

Corr. Spearman

Cuantitativa

M. dependientes

t-Student apareada

Wilcoxon ANOVA II Friedman Regresión lineal

Regresión de Cox

Multivariante

• ¿Para qué utilizamos el multivariante? – Controlar (ajustar) el efecto de variables confusoras

– Evaluar el efecto conjunto de varias exposiciones

– Predicción

Identificar variables que puedan influir sobre el efecto

Utilizar el modelo apropiado a la

variable dependiente

2. Multivariante

Elige el modelo de regresión

Y (dependiente)

X (independiente) Dicotómica Categórica (+2 niveles)

Ordinal* Cuantitativa normal

Tiempo a

Dicotómica

Regresión logística

Regresión logística

condicional

Regresión lineal

Regresión de Poisson

Regresión lineal

Regresión de Cox

Categórica (+2 niveles)

Ordinal*

Cuantitativa normal

Antes/después

Medidas repetidas Modelos generales

linearizados

Modelos generales

linearizados

Modelos generales

linearizados

El color de la celda denota la dificultad de la interpretación de la medida

† o cuantitativa no normal, o discreta

Estudios de pruebas diagnósticas

Enferm

o Sano

Prueba + a b

Prueba - c d

• Cuantifican la capacidad de una prueba para clasificar correcta o incorrectamente a una persona – Sensibilidad: Probabilidad de clasificar correctamente a un individuo

enfermo = a / (a+c)

– Especificidad: Probabilidad de clasificar correctamente a un individuo sano = d / (b+d)

– Razón de probabilidad positiva: Sen / (1-Esp)

• Las curvas ROC se utilizan cuando los valores de la prueba diagnóstica provienen de una escala cuantitativa (AUC)

Qué es lo más importante de cada diseño

Diseño Descripción

muestra Análisis principal Ajustes

Prevalencia + Estimación del parámetro de

interés con IC95%

Estandarización

por edad y sexo

Incidencia + Estimación del parámetro de

interés con IC95%

Estandarización

por edad y sexo

Diagnóstico + Sensibilidad, especificidad, razones de verosimilitud, AUC

-

Cohortes + Riesgo relativo +++

Casos-control + Odds ratio +++

Ensayos

clínicos +

Según tabla de medidas

asociación y tests de

hipótesis

-

AHORA TÚ: Establece la estrategia de análisis

1. Describir la muestra reclutada

2. Realizar las estimaciones o analizar asociaciones

3. Ajustar, predecir

• “Se describirá la muestra en cuanto a la distribución de las variables mediante medidas de tendencia central.”

• “Se estimará la incidencia / prevalencia de X con intervalo de confianza del 95%”

• “El análisis de la asociación entre X e Y se evaluará mediante el estadístico…(chi-cuadrado, t de Student, r de Pearson, rho de Spearman…)”

• “Como medida de la asociación se utilizará el…(odds ratio, riesgo relativo…)”

• “Se realizará un análisis multivariante para…. mediante regresión….”

Bibliografía

Sackett DL, Haynes RB, Guyatt GH, Tugwell P. Epidemología Clínica: ciencia básica para la medicina clínica. Editorial Médica Panamericana, Buenos Aires, Argentina, 1994.

Fletcher RH. Clinical Epidemiology: The essentials. Baltimore: Williams and Wilkins, 1988.

Ruiz A, Gómez C, Londoño P. Investigación Clínica: Epidemiología clínica aplicada. Centro Editorial Javeriano, Bogotá, Colombia, 2001

Hulley SB, Feigal D, Martin M, “Diseño de Investigación clínica”. Ediciones Doyma, 1997.

Martínez-González MA, Sánchez-Villegas A, Faulin J, Bioestadística amigable. Editorial Díaz de Santos, 2006.

¡¡MUCHAS GRACIAS POR VUESTRA ATENCIÓN!!

José Miguel Carrasco

josemiguel.carrasco@ser.es

Sabina Pérez

sabina.perez@ser.es

Maria Auxiliadora Martín

mauxiliadora.martin@ser.es

Gracias también a la Dra. Loreto Carmona; puesto que parte de esta presentación está apoyada en materiales facilitados por ella.