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Excelente material subido por Yaquelín Franco. Licda. en Enfermería. Msc.Gerencia de Salud Pública. Diplomatura en: Docencia, Metodología e Investigación, Nefrología y Salud Ocupacional.

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Epidemiología Clínica

Definición

• Aplicación de los principios y métodos epidemiológicos a los problemas de la práctica clínica cotidiana. Su propósito básico es promover métodos de observación e interpretación clínica que conduzcan a conclusiones válidas.
• Aplicación de principios y métodos epidemiológicos a problemas prácticos en la medicina clínica.
• Aplicación, por un profesional de la salud que da cuidado directo al paciente, de la epidemiología y métodos biométricos para el estudio del diagnóstico y proceso terapéutico con el objetivo de producir una mejoría de la salud.

El objetivo de la epidemiología clínica es desarrollar y aplicar métodos de observación clínica que conducirán a conclusiones válidas, evitando las malas interpretaciones por error sistemático y por azar; de esta manera, constituye un enfoque para obtener el tipo de información que los clínicos requieren para tomar las decisiones adecuadas en la asistencia de sus pacientes.

La epidemiología clínica como disciplina, se orienta al estudio de la enfermedad en tres aspectos:

1. Prevención: búsqueda de factores de riesgo
2. Diagnóstico: utilizando observaciones clínicas
3. Tratamiento: interacción entre diagnóstico y pronóstico.

Fuente: Apuntes UFRO Prof. Pamela Serón S.

En epidemiología la Causa es aquél evento, condición o característica que tiene un papel esencial en producir la ocurrencia de una enfermedad. Este proceso recibe comúnmente el nombre de causalidad.

Tanto en el estudio retrospectivo como en el prospectivo se procura buscar la asociación causa-efecto. En el retrospectivo las unidades de observación se clasifican de acuerdo a la variable EFECTO, y luego se investiga la variable que se presume como causa. En el prospectivo las unidades de observación se clasifican primero de acuerdo a la variable que se considera como CAUSA, y posteriormente se registra la ocurrencia o ausencia del efecto.

Fuente: http://www.medspain.com/colaboraciones/EpidemiologiaySaludOcup.htm

Prueba de hipótesis

Estadísticamente una prueba de hipótesis es cualquier afirmación acerca de una población y/o sus parámetros.

Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra. Una hipótesis estadística se denota por “H” y son dos:

- Ho: hipótesis nula
- H1: hipótesis alternativa

Partes de una hipótesis

1-La hipótesis nula “Ho”
2-La hipótesis alternativa “H1”
3-El estadístico de prueba
4-Errores tipo I y II
5-La región de rechazo (crítica)
6-La toma de decisión

 

Ver presentación

 

 

Estadística Inferencial: correlación y regresión

Parte de la Estadística corresponde a la Estadística Inferencial y dentro de ella los capítulos de correlación y regresión son muy usados en la Investigación Científica, una herramienta muy útil cuando se trata de relacionar 2 o más variables, relacionadas entre si, como por ejem. nivel de hemoglobina y embarazo en el ámbito de las Ciencias de la Salud, la Correlación implica el grado de dependencia de una variable respecto a otra y la Regresión es otra técnica que ayuda en la investigación de la salud.

 Regresión 

1.- Regresión lineal simple

2.- Regresión múltiple (varias variables)

• Simple
• Múltiple

3.- Regresión logística

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL

Estadística Descriptiva e Inferencial

Se puede dividir la estadística en dos grandes ramas: la estadística Descriptiva y la estadística Inferencial.

Estadística Descriptiva: procedimientos empleados para organizar y resumir conjuntos de observaciones en forma cuantitativa. El resumen de los puede hacerse mediante tablas, gráficos o valores numéricos. Los conjuntos de datos que contienen observaciones de más de una variable permiten estudiar la relación o asociación que existe entre ellas.

Estadística Inferencial: métodos empleados para inferir algo acerca de una población basándose en los datos obtenidos a partir de una muestra. Los datos estadísticos son cálculos aritméticos realizados sobre los valores obtenidos en una porción de la población, seleccionada según criterios rigurosos.

Medicina y Enfermería Basadas en la Evidencia

	UpToDate
	Cochrane Library Plus
	TripData Base
	Excelencia Clínica
	Guía Salud
	Joana Briggs Institute
	Portal Evidencias BVS
	Clinical Trials.gov
	CASPe
	Current Controlled Trials
	C. Reviews and Disseminations
	Sign – Rockets
	Frax
	PEDro

Población y muestra

Las estadísticas de por sí no tienen sentido si no se consideran o se relacionan dentro del contexto con que se trabajan. Por lo tanto es necesario entender los conceptos de población y de muestra para lograr comprender mejor su significado en la investigación educativa o social que se lleva a cabo.

POBLACIÓN - es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes observables en un lugar y en un momento determinado. Cuando se vaya a llevar a cabo alguna investigación debe de tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la población bajo estudio. 

Entre éstas tenemos:

1. Homogeneidad - que todos los miembros de la población tengan las mismas características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación.
2. Tiempo - se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés. Determinar si el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a una población de cinco años atrás o si se van a entrevistar personas de diferentes generaciones. 
3. Espacio - se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no puede ser muy abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o comunidad en específico.
4. Cantidad - se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es sumamente importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra que se vaya a seleccionar, además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la extensión de la población que se vaya a investigar.

MUESTRA - la muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población.
Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población.

1. ALEATORIA - cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual oportunidad de ser incluido.
2. ESTRATIFICADA - cuando se subdivide en estratos o subgrupos según las variables o características que se pretenden investigar. Cada estrato debe corresponder proporcionalmente a la población.
3. SISTEMÁTICA - cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra. Ejemplo: se entrevistará una familia por cada diez que se detecten.

El muestreo es indispensable para el investigador ya que es imposible entrevistar a todos los miembros de una población debido a problemas de tiempo, recursos y esfuerzo. Al seleccionar una muestra lo que se hace es estudiar una parte o un subconjunto de la población, pero que la misma sea lo suficientemente representativa de ésta para que luego pueda generalizarse con seguridad de ellas a la población.

El tamaño de la muestra depende de la precisión con que el investigador desea llevar a cabo su estudio, pero por regla general se debe usar una muestra tan grande como sea posible de acuerdo a los recursos que haya disponibles. Entre más grande la muestra mayor posibilidad de ser más representativa de la población.

En la investigación experimental, por su naturaleza y por la necesidad de tener control sobre las variables, se recomienda muestras pequeñas que suelen ser de por lo menos 30 sujetos. 

En la investigación descriptiva se emplean muestras grandes y algunas veces se recomienda seleccionar de un 10 a un 20 por ciento de la población accesible.

Fuente: http://ponce.inter.edu/cai/reserva/lvera/CONCEPTOS_BASICOS.pdf

Las razones para estudiar muestras en lugar de poblaciones son diversas y entre ellas podemos señalar 

1. Ahorrar tiempo. Estudiar a menos individuos es evidente que lleva menos tiempo.
2. Como consecuencia del punto anterior ahorraremos costes.
3. Estudiar la totalidad de los pacientes o personas con una característica determinada en muchas ocasiones puede ser una tarea inaccesible o imposible de realizar.
4. Aumentar la calidad del estudio. Al disponer de más tiempo y recursos, las observaciones y mediciones realizadas a un reducido número de individuos pueden ser más exactas y plurales que si las tuviésemos que realizar a una población.
5. La selección de muestras específicas nos permitirá reducir la heterogeneidad de una población al indicar los criterios de inclusión y/o exclusión.
   
   Fuente: http://www.fisterra.com/mbe/investiga/10descriptiva/10descriptiva.asp