Tema 6: La etapa empírica de la investigación: El diseño y el material y métodos.

Material y métodos

1. Población de estudio: selección de individuos en búsqueda interna y externa (evitar sesgos de selección).

2. Muestreo: Cuando no es posible incorporar toda la poblacion de estudio. Se considerará:

- Tamaño de la muestra: para hacer inferencia con un error determinado (p < 0,50 generalmente).

- Representatividad del muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados, multietápico…

Planificación de la recogida de datos

- Por observación directa.
- Por fuentes documentales.
- A través de entrevistas, cuestionarios, formularios.
- Cuidado: fiabilidad y precisión.
- Variables: búsqueda de relaciones de asociación (dependiente/s e independientes/s).

Registro y procesamiento
- Agrupación de los datos
- Distribución de frecuencia
- Tablas cruzadas, tabulaciones
- Bases de datos y hojas de calcula (PCS)

Ejecucion de la recogida de datos
- Pilotaje previo.
- Evitar sesgos de información.
- Hoja de recogida de datos.

Análisis

- Revisión de la información.
- Aplicación técnica estadística.
- Comparación de grupos.
- Controlar variables confundentes.
- Estimar magnitud de la asociación.
- Errores en los estudios (aleatorios y sistemáticos),
- Definir validez.

Diseños cuantitativos (epidemiológicos)

1. Diseño descriptivo
Se basa en el estudio de prevalencia sin hipótesis.

2. Diseño analítico
Medir la fuerza de asociación entre dos fenómenos (entre dos variables). Estudio de cohortes (grupo homogéneo de población) o de seguimiento:

- Prospectivo: la cohorte es actual

- Retroprospectivo: se diferencia en que la cohorte no es actual, sino antigua.

Estudio de casos y controles
Porcentaje de personas que tienen EPOC, investigo las causas de su enfermedad. A las personas que no tengan EPOC le hago el mismo cuestionario y veo si son fumadores o no, para ver si afecta a la aparición de la enfermedad. Si en los casos hay 80% de fumadores y en los que están expuestos solo hay 40% de fumadores, se llega a la conclusión de que el tabaco.

- Técnica de apareamiento: selecciono un sujeto control con las mismas características que el caso estudiado. Debieran proceder del mismo entorno que surgieran los casos.

- Tienen un nivel 3, 2 son fiables pero depende del como se ha hecho el estudio de casos controles. Son sencillos de realizar y el investigador se limita a medir. Son estudios observacionales.

3. Diseño experimental

Sirven para medir la fuerza de asociación entre dos fenómenos. La diferencia esta en que en que la variable independiente es introducida por el investigador. No se limita a observar. Hay hipótesis. 

Son los más fiables, pero con muchos defectos éticos. Los resultados tienen mucha validez.
Inconvenientes: Obligas a un sujeto a que haga algo que puede ser nocivo para el. Hay un problema ético.

Diseño cuasiexperimental: no del todo al azar.

No es experimental al 100%, hay que pedir consentimiento informado. Se puede evitar un poco el sesgo incluyendo elementos de ceguera, evitando que el paciente sepa si está expuesto o no a la variable independiente, ya que el saber que está expuesto, puede variar el resultado (efecto placebo por ejemplo). Y si el que reparte las pastillas, por ejemplo, tampoco sabe si es el placebo o no, sería ciego. Actuaría solo el azar. Cuanta más ceguera tenga un ensayo clínico, más fiabilidad tiene. En simple ciego, excepto los sujetos, todos saben acerca del estudio. Doble ciego, es que la enfermera no sabe que no administra las mismas muestras a todos. En el triple ciego, ni si quiera el que analiza los resultados sabe del estudio.

Densidad de incidencia basada en datos individuales

Densidad incidencia= Nuevos casos/personas-tiempo a riesgo. Personas-tiempo:

- Suma de tiempos que los individuos están a riesgo de desarrollar el evento.

- Las unidades a utilizar dependen del investigador.

Calcular el denominador, es decir, el numero de unidades de tiempo con que contribuye cada individuo y el total.

DI= 3/0.25+0.50+1+1.25+1.50+2 = 0.4615 personas por año

Relacion entre incidencia y prevalencia

Tengo un lavabo y hecho un cubo de agua, la prevalencia es el agua que cae en el lavabo cuando en un momento determinado corto, es decir,pongo el tapón,  la cantidad de agua que hay en el lavabo. Prevalencia: cuantas personas resfriadas hay en este momento.  La incidencia es la cantidad de agua que es vertida y que se elimina porque hemos quitado el tapón. 

Medidas de asociación en estudios descriptivos

Una medida de asociación mide la fuerza con la que se asocian dos fenómenos. Ej: yo pienso que las mujeres fuman mas que los hombres, entonces yo quiero saber la medida de asociación que hay entre el sexo y el habito de fumar. Puede ser nula o muy fuerte. son distintas en función del diseño de investigación. No se calcula igual la m.a en un caso de controles que en un caso descriptivo. Son tres las magnitudes de asociación:

- Razón de prevalencias: se utiliza en diseños transversales descriptivos. En un diseño transversal descriptivo, tengo una población y lo que hago es contar cuantos padecen la enfermedad. Ej: tabaquismo, quiero saber si hay asociación entre el sexo y el tabaquismo. Tengo una población que no fuma y otra que fuma. Lo que voy a calcular es la prevalencia de la enfermedad en un grupo y otro grupo. Si estoy considerando que creo que puede haber relación entre el sexo y el tabaquismo lo que voy a hacer es calcular la prevalencia del tabaquismo en mujeres y en hombres.

· Prevalencia en no expuestos= nº de casos entre los no expuestos/nº total de individuos no expuestos

· Prevalencia en expuestos=nº de casos entre los expuestos(nº total de individuos expuestos

La medida de asociación seria relacionar la prevalencia de expuestos con la prevalencia de no expuestos, es decir, dividir la prevalencia de expuestos entre la prevalencia de no expuestos.

Ej: a un grupo de 349 adolescentes de ambos sexos, que participaron en una encuesta realizada por un equipo básico de atención primaria, se les preguntó si consumían o no consumían alcohol, obteniéndose como resultado lo siguiente: 172 varones encuestados de los cuales 159 consumían alcohol y 177 mujeres encuestadas de las cuales 152 consumían alcohol. Ante esos resultados el equipo desea saber si existe asociación entre el sexo y el hecho de consumir alcohol. Para ello se pide que determines:

A) Cual es la hipótesis nula y alternativa, identificando las variables independiente y dependiente.

H0: no hay relación entre el sexo y el consumo de alcohol

H1: los varones beben mas que las mujeres

VI: el sexo

VD: consumo de alcohol

Chicos entrevistados: 172

Chicas entrevistadas: 177

Bebedores de alcohol en el grupo de chicos: 159

Bebedores de alcohol en el grupo de chicas: 152

Vamos a calcular la prevalencia de alcohol entre los chicos: 159/172 = 0.92, es decir, el 92% de los chicos encuestados bebían.Calcular la prevalencia de alcohol entre las chicas: 152/177 = 0.85, es decir, el 85% de las chicas encuestadas bebían.

Razon de prevalencias: 0.92/0.85 = 1.08 ¡¡Esta es la medida de la magnitud de asociación!!

Si fuera 1, querría decir que la prevalencia es igual en los dos grupos. Si da menos de 1, significa que beben menos los hombres que las mujeres.

Ahora, supuesto de que las mujeres fueran las expuestas:

0.85/0.92 (en caso de mujeres expuestas) = 0.92 , es decir, las mujeres beben menos que los hombres porque es menor que 1.

Estudios de seguimiento y experimentales

Medida de asociación

1.  Riesgo relativo: En un estudio de seguimiento hay un grupo de expuestos y un grupo de no expuestos que le voy a hacer un seguimiento durante un tiempo.  Voy a calcular la incidencia pero voy a hacer lo mismo, la incidencia de expuestos y la incidencia de los no expuestos. Normalmente incidencias acumuladas.

Incidencias no expuestos: nº de casos entre los no expuestos/nº total de individuos no expuestos

Incidencias en expuestos: nº de casos entre los expuestos/nº total de individuos expuestos

Entonces la relación entre la incidencia (nuevos casos) en expuestos I.e (incidencia de expuestos) y la incidencia (nuevos casos) en no expuestos I.ne, se puede expresar como Ie/I.ne.

El resigo relativo: R.R=I.e/I.ne à magnitud de la asociación.

Es la razón entre el riesgo en los expuestos y el riesgo en los no expuestos. Cuantifica el incremento en el riesgo producido por la exposición. Si da 1, quiere decir que nos quedamos con la Ho, si nos da por encima de 1 influye el factor de exposición y si da por debajo de 21 influye en términos negativos, es decir, la no exposición produce riesgos.

Otro ejemplo

En una unidad coronaria de un hospital donde muchos pacientes requieren alimentación enteral por sonda nasogástrica, se quiere conocer si se producen mas cuadros diarreicos en aquellos pacientes que se le suministra la alimentación en bolo que en los que reciben un suministro continuo mediante bomba de perfusión. Se estudiaron 93 pacientes a los que aleatoriamente se les asignó la alimentación en bolo o mediante perfusión continua, aplicándose el bolo en 45 pacientes y aplicándose la perfusión continua al resto. En los datos recogidos se obtuvieron los siguientes resultados: 12 pacientes con cuadros diarreicos en el primer grupo y 5 pacientes con cuadros diarreicos en el segundo grupo.

Es un estudio experimental  porque va a aplicar una misma técnica en dos grupos aleatoriamente. Si no dijese nada de aleatorio seria de seguimiento prospectivo.

H0= la forma de administrar la alimentación enteral no influye en los cuadros diarreicos

H1= La administracion por bolo produce mas cuadros diarreicos

H2= La administracion por perfusión continua produce mas cuadros diarreicos

VI: forma de administracion enteral

VD: cuadro diarreico

Nº total de pacientes= 93

Nbolo: 45 à 12 cuadros diarreicos

Bperf: 93-45 = 48 à 5 casos diarreicos

Ie: 12/45 = 0.26

Ine= 5/48: 0.10

El R.R: 0.26/0.10 = 2.6, esto quiere decir que dar la alimentación por bolo produce el doble de riesgo de cuadro diarreico.

Estudios de casos y controles. Estimacion de la magnitud de saociacion

Se trata de relacionar la ODDS o ventaja de los casos con las ODDS o ventajas de los controles.

ODDS de los casos: (presencia del factor entre los casos/ausencia del factor entre los casos)/(presencia del factor entre los controles/ausencia del factor entre los controles)

Es la razón entre: la odds de los casos y la odds de los controles.

Ej: en un centro de salud se pretende realizar un estudio sobre la influencia del tabaquismo sobre las enfermedades pulmonares obstructivas crónicas (EPOC). Para ello, a partir de un grupo de 337 pacientes con EPOC acuden a consulta de enfermería del centro, se selecciona un grupo de otros 337 pacientes que no presentaban EPOC pero que acudían a consulta de enfemería del centro en el programa de atención al paciente diabético. Tras recoger los datos de los antecedentes del tabaquismo de los sujetos de estudio se comprueba que en el primer grupo había 215 pacientes con antecedentes de tabaquismo, mientras que en el segundo grupo se detectaron 122 pacientes con antecedentes de tabaquismo.

Ho: no hay relación entre tabaquismo y EPOC

H1: el tabaquismo favorece la EPOC

H2: el tabaquismo disminuye la EPOC

VI: antecedentes de tabaquismo

VD: EPOC

N: 337+337= 674

Ncasos: 337, de los cuales, hay 215 fumadores. Los no fumadores serian 337-215 = 122 no fumadores

Ncontroles: 337, de los cuales, hay 122 fumadores y no fumadores serian 337-122 = 215.

ODDS de casos de EPOC: 215 fumadores/122 no fumadores= 1.76

ODDS de no EPOC: 122 fumadores/215 no fumadores = 0.56

OR: 1.75/0.56 = 3.08, hay el triple de fumadores en EPOC que los de no EPOC, es decir, hay 3 veces mas posibilidades de que el fumar produzca EPOC.