epidemiologia y estadistica

7/28/2019 Epidemiologia y Estadistica

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Epidemiologa y Estadstica

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TEMA 1. ESTUDIO DE UN TEST.PARMETROS DE USO.

1.1. Estudio de un test.

La actividad epidemiolgica estudia la frecuencia de enfermedad. Sinembargo, todas sus medidas son realmente de la frecuencia de diag-nsticos de enfermedad, de ah la importancia de conocer la autnticacorrespondencia entre el diagnstico y la realidad patolgica. Muypocas pruebas diagnsticas, quiz ninguna, identifican con certeza si

el paciente tiene o no la enfermedad.La eficacia de unapruebadiagnstica dependede sucapacidadparadetectar correctamente la presencia o ausencia de la enfermedad quese estudia, lo que se expresa matemticamente en cuatro ndices como:sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivonegativo.

Estos ndices se obtienen a partir del anlisis de una serie de pacien-tes a los que se les realiza una prueba diagnstica (prueba problema),comparndose los resultados con los de una prueba de superior rendi-miento diagnstico (prueba de referencia). Los resultados obtenidos seexpresan de la siguiente manera:

Tabla 1.

PV

aPF

bsovitisoplatoT

b+a

NFc

NVd

latoTsovitagen

d+c

edlatoTsomrefne

c+a

edlatoTsonas

d+b

LATOTSOUDIVIDNI

d+c+b+a

.sovitisopsoredadreV .somrefnesotejusnesovitisopsodatluseR.sovitagensoredadreV .sonassotejusnesovitagensodatluseR

.sovitisopsoslaF .sonassotejusnesovitisopsodatluseR

.sovitagensoslaF .somrefnesotejusnesovitagensodatluseR

Sensibilidad (S).Se definecomola probabilidadde queun individuoenfermo tenga un test +. La sensibilidad indica la proporcin deltotal de enfermos que el test es capaz de detectar (MIR 03-04, 143;MIR 00-01F, 238; MIR 98-99F, 205).

Especificidad (E). Probabilidad de que un individuo sano tenga untest -. La especificidad indica la proporcin de individuos sanosconfirmados como tales por el resultado negativo del test (MIR 98-99F, 208).

Tasa de falsos negativos (TFN). Es la probabilidad de que un indi-viduo estando enfermo sea clasificado como sano.

Tasa de falsos positivos (TFP). Es la probabilidad de que a un indi-viduo sano se le clasifique como enfermo.

Razn de probabilidad positiva. Compara la probabilidad de queun paciente enfermo presente un resultado positivo comparadocon la probabilidad de que el resultado positivo se presente en unindividuo sano (MIR 99-00F, 209; MIR 98-99, 198; MIR 98-99, 201).

RP+ = S/1-E

Razn de probabilidad negativa. Compara la probabilidad de qun paciente enfermo presente un resultado negativo comparacon la probabilidad de que el resultado negativo se presente en individuo sano.

RP- = 1-S/E

Valor predictivo positivo. Se trata de la proporcin de verdaderpositivos entre aquellos que han sido identificados como positiven una prueba de test (MIR 03-04, 135; MIR 01-02, 205; MIR 99-0239; MIR 98-99, 199; MIR 98-99F, 204; MIR 97-98, 81; MIR 96-97, 13MIR 96-97, 139; MIR 95-96, 30; MIR 95-96F, 60; MIR 94-95, 60).

Valor predictivo negativo. Se trata de la proporcin de verdadernegativos entre aquellos que han sido identificados como negativen un test (MIR 03-04, 135; MIR 02-03, 28; MIR 00-01, 217; MIR 94-9236).

Valor global (eficiencia) del test. Indica la proporcin de resultadvlidos entre el conjunto de resultados.

* Sensibilidad + Tasa de falsos negativos = 100%.

* Especificidad+ Tasade falsospositivos = 100%(MIR 96-97, 152; M95-96F, 54).

El resultado de un test puede ser continuo (p. ej. niveles de glucemen mg/dl) y entonces hay que decidir cul se considerar com

resultado positivo, hay que elegir un punto de corte.

El punto de corte escogido determinar la sensibilidad y especicidad de la prueba (si cogemos 70, la prueba ser muy sensible y poespecfica; si cogemos 140, ser poco sensible y muy especfica) (M96-97, 142).

Para determinar el punto de corte se pueden utilizar las curvas caractersticas operativas para el receptor (COR). Se seleccionan varipuntos de corte y se estima la sensibilidad y especificidad para cauno de ellos. Posteriormente, se representa grficamente la sensibilid

en funcin de (1-Especificidad). La prueba ideal se sita en el ngusuperior izquierdo (S y E = 1).

Una prueba sin ningn valor sigue la diagonal que va del nguinferior izquierdo al ngulo superior derecho (cada incremento de la sesibilidad se asocia a una prdida de igual magnitud de especificidad

De esta forma, la sensibilidad y la especificidad son valores interdpendientes, de forma que si aumenta la sensibilidad disminuye la esp


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cificidad y viceversa. Si se adoptan criteriosde diagnstico muyestrictosdisminuye la sensibilidad (hay menos enfermos que cumplen estos cri-terios), y paralelamente aumenta la especificidad(pocossanoscumplenestos criterios) (MIR 01-02, 206; MIR 99-00F, 217; MIR 99-00F, 203; MIR98-99F, 209; MIR 96-97, 147; MIR 96-97F, 216; MIR 96-97F, 197).

1.2. Relacin entre prevalencia y valores predictivos.

Los valores predictivos de un test son variables, dependen de la prevalen-cia de la enfermedad en la poblacin.La sensibilidad y la especificidad

son caractersticas propias del test y no se modifican con cambios enla prevalencia.Si la prevalencia de la enfermedad aumenta, aumenta el valor pre-

dictivo positivo, mientras que disminuye el valor predictivo negativo(MIR 99-00F, 203; MIR 97-98, 63; MIR 97-98, 87; MIR 97-98F, 69; MIR95-96, 151).

Si la prevalencia de la enfermedad disminuye, aumenta el valorpredictivo negativo y disminuye el valor predictivo positivo(MIR 96-97,147; MIR 95-96, 95).

1.3. Aceptabilidad de un mtodo diagnstico.

No existe un parmetro gua til para todas las situaciones. La aceptabi-lidad de un test depende de la patologa estudiada y de las condicionesreales en el medio y en la colectividad.

Si lo que interesa es detectar el mayor nmero posible de enfermos,se debe usar un test con alta sensibilidad. As se te escaparn pocos,aunque al precio de bastantes falsos positivos. Elegiremos un testsensible cuando: La enfermedad sea grave y no pueda pasar desapercibida. La enfermedad sea tratable. Los resultados falsamente positivos no supongan un traumatismo

psicolgico en los individuos examinados (MIR 98-99, 200).

Si lo que quieres es asegurar el diagnstico, debes usar un test cuyaespecificidad sea mxima.

Utilizaremos un test lo ms especfico posible cuando: La enfermedad sea importante, pero difcil de curar o incurable. Los resultados falsamente positivos puedan suponer un trauma

psicolgico para el individuo examinado .

El tratamiento de los falsos positivos pudiera tener graves conse-cuencias (MIR 02-03, 49; MIR 01-02, 203; MIR 00-01, 210; MIR 96-97,130; MIR 95-96F, 49).

1.4. Screening.

Estrategia de deteccin precoz de la enfermedad. Lo ideal es aplicarprimero un test muy sensible (detecta todos los casos posibles deenfermedad se obtienen muchos FP y pocos FN) y en una segundafase aplicar un test muy especfico (se confirma el diagnstico de esosposibles enfermos se obtienen muy pocos FP).

En la puesta en marcha de un programa de screening deben tenerseen cuenta criterios dependientes de la enfermedad, del test y de lapoblacin diana.

1) Criterios dependientes de la enfermedad. La enfermedad debe ser comn y grave. Debe conocerse la historia natural de la enfermedad. El tratamiento, en el estado presintomtico, debe reducir la mor-

bimortalidad en mayor medida que el tratamiento despus de laaparicin de los sntomas.

2) Criterios dependientes del test. De fcil aplicacin. Coste razonable dentro del presupuesto de salud. Inocua para la poblacin. Confiabilidad o capacidad de repeticin. Validez. Se refiere a la capacidad del test de medir lo que realmente

deseamos medir. El concepto de validez incluye los de sensibilidad,especificidad y valor predictivo.

3) Criterios dependientes de la poblacin diana. El riesgo de ser afectado por la enfermedad debe ser alto. La informacin demogrfica debe estar disponible en la comu

dad. La comunidad debe sentir la necesidad de programas de salud p

blica.(MIR 98-99F, 213; MIR 97-98, 66; MIR 96-97, 145; MIR 95-96, 109; M95-96F, 188).

1.5. Coeficiente Kappa.

El coeficiente Kappaes unamedida delgrado de concordanciano aletoria entre varios observadores o entre distintas mediciones de la mismvariable. Vara de -1 a +1 (MIR 97-98, 85; MIR 96-97F, 210). k= -1. Discrepan ms mediciones de lo esperado por azar. k = 0. Concordancia debida al azar. k = +1. Concordancia completa.

Ejemplo. Dos oftalmlogos revisaron la misma serie de 100 fotogfas de fondo de ojo para determinar el grado de retinopata. Se desea mdir el grado de coincidencia, concordancia entre los dos observador

TEMA 2. CONCEPTO Y USO DE LAEPIDEMIOLOGA.

2.1. Concepto de epidemiologa.

Etimolgicamente, la palabra epidemiologa procede del griegosignifica tratado sobre el pueblo (epi = sobre, demo = pueblo, logotratado).

Podramos definir la epidemiologa como la ciencia que estudiadistribucin y los determinantes del fenmeno salud-enfermedad en poblaciones humanas. La comunidad sustituye al individuo a la hora buscar la respuesta a ciertas preguntas sobre la etiologa y la prevencide la enfermedad, y sobre los recursos necesarios para los cuidados salud de esa poblacin.

La epidemiologa se ocupa de dos aspectos fundamentales:1. Estudiar la distribucin de las enfermedades en relacin con

variables lugar, tiempo y persona. Es lo que se denomina Ep

demiologa Descriptiva.2. Buscar los factores que determinan la distribucin encontradaidentificar asociaciones causales. Es lo que hace la llamada Epidmiologa Analtica.

Las principales posibilidades de aplicacin de la Epidemiologson: Establecer el diagnstico de salud de una comunidad. Conocer los factores causales de enfermedad y las probabilidad

de enfermar. Evaluar la eficacia/efectividad/eficiencia de los procedimient

preventivos y teraputicos de los servicios de salud.

Los principales pasos dentro del mtodo epidemiolgico seran1. Observar un fenmeno.

2. Elaborar una hiptesis.3. Probar la hiptesis.4. Emitir un informe o ley.

2.2. Indicadores de riesgo. Causas de enfermedad.

CONCEPTOS. Riesgo. Es la probabilidad de desarrollar una enfermedad por es

expuesto a ciertos factores. Causa. Es la condicin que, sola o acompaada de otras condic

nes, inicia o permite iniciar una secuencia de acontecimientos qproducen un determinado efecto.

Factor de riesgo. Variable endgena o exgena al individuo, contrlable, que precede al comienzo de la enfermedad y que est asociaa un incremento de la probabilidad de aparicin de la misma, y


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la que podemos atribuir responsabilidad en la enfermedad. P. ej.:tabaco como factor de riesgo de cncer de pulmn.

Marcador de riesgo. Variable no controlable, endgena al individuo(constitucional), y cuya presencia anuncia a los individuos particu-larmente vulnerables. P. ej.: sexo femenino como marcador de riesgode cncer de mama.

Indicador de riesgo. Variable sin relacin causal con el problema,pero cuya presencia alerta precozmente sobre el padecimiento. P.ej.: Manchas de Koplik como signo precursor de la aparicin delsarampin.

CRITERIOS EPIDEMIOLGICOS DE CAUSALIDAD.La existencia de asociacin estadstica no es sinnimo de causalidad,sino que deben cumplirse los denominados criterios de causalidad. Fuerza de asociacin. Es un criterio muy importante, consistente

en cuntas veces ms riesgo de enfermedad tienen las personasexpuestas al factor estudiado que las no expuestas (ver Tema 4).

Efecto dosis-respuesta. Es decir, que la asociacin tenga coheren-cia interna, que al incrementarse la presencia del factor de riesgoaumente la de la enfermedad.

Secuencia temporal. La exposicin al presunto factor de riesgo debepreceder al efecto.

Coherencia externa o consistencia de los resultados. Los resultadosdeben ser concordantes con los obtenidos en otros estudios (repro-ducibilidad).

Ausencia de distorsiones metodolgicas en el estudio, debidas asesgos. Ausencia de explicaciones alternativas. Es decir, ausencia de otras

hiptesis que expliquen los resultados. Plausibilidad biolgica. Que los resultados sean compatibles con el

marco de los conocimientos cientficos previos. Efecto de la cesacin o reversibilidad. Es decir, que exista una dis-

minucin del riesgo tras la reduccin de la exposicin al presuntofactor de riesgo.

Demostracin experimental. Es la prueba causal por excelencia,pero su realizacin plantea en ocasiones problemas ticos (MIR99-00, 240; MIR 99-00F, 207; MIR 98-99, 202; MIR 96-97F, 212).

MODELOS CAUSALES. Determinista o unicausal. Este modelo dice que siempre que se

presente la causa (causa suficiente) y slo cuando se presente lacausa (causa necesaria), ocurre el efecto. Hay especificidad de causa(el efecto tiene una nica causa) y tambin de efecto (cada causaproduce un nico efecto).

Multicausal. Postula que hay pluralidad de causas y multiplicidadde efectos, formando redes causales, de forma que diferentes causasproducen el mismo efecto, y una nica causa produce varios efec-tos.

Determinista modificado(Rothman). En este modelo se distinguen3 tipos de causas:1. Causa suficiente. Es aquella que inevitablemente produce el

efecto cuando se presenta.2. Causa complementaria o contribuyente. Son aquellas causas que

forman parte de una causa suficiente.3. Causa necesaria. Es la que debe estar presente inevitablemente

para que se produzca el efecto, por tanto, debe formar parte detodas las causas suficientes de una enfermedad.

TEMA 3. MEDIDAS DE FRECUENCIA DE LAENFERMEDAD.

3.1. Formas bsicas de medida.

Nmero. Es un valor absoluto. Al no conocer el denominador no sepuede conocer la importancia relativa del problema.

Razn. Cociente en el que el numerador no est incluido en el deno-minador, es decir, cociente entre dos entidades que poseen caracteresdistintos. Sus valores oscilan de 0 a infinito.

Frmula: R = a/b Ejemplo: razn de hombres/mujeres.

Proporcin. Cociente en que el numerador est incluido en el dnominador. Sus valores oscilan de 0 a 1. Es adimensional. Frmula: P = a/a+b Ejemplo: proporcin de aprobados en un examen.

Tasa.Mide la ocurrencia de un suceso durante un perodo de tiemen una poblacin determinada. Es un cociente en el que el numerad

est incluido en el denominador pero, a diferencia de la proporcin,tiempo tambin est incluido en el denominador. Tienen, por tandimensin temporal.

Frmula: T = a / persona x tiempo. Ejemplo: 300 Ca pulmn/ 100.000 personas-ao.

3.2. Medidas de frecuencia de la enfermedad.

Prevalencia. Es el nmero total de casos entre el total de la pobcin. No hace distincin entre casos antiguos y nuevos y nos describesituacin en un momento determinado del tiempo. Es mayor a mayincidencia y mayor duracin de la enfermedad (MIR 96-97, 141; M96-97F, 213).

Incidencia acumulada. Se define como el nmero de casos nuevde una enfermedad que se producen en un perodo de tiempo. Es la prbabilidad de que un individuo desarrolle la enfermedad en ese pero(MIR 01-02, 195; MIR 00-01F, 234; MIR 98-99F, 212; MIR 96-97, 155; M95-96, 44; MIR 95-96, 37).

sta se puede relacionar con la prevalencia segn las siguientfrmulas.

Tabla 2. Medidas de frecuencia de la enfermedad.

setnetsixesosaC

latotnicalboP

soudividniednicroporPunenicalbopanunesomrefne

otercnocotnemom

sodavresbosoveunsosaC

snicalboP laelbitpecsuledozneimoc odorep

edlaudividniogseiRramrefne

sodavresbosoveunsosaC

edamuS edsodorepsologseir

adanimretedeuqnocdadicoleV

anuneecerapadademrefnenicalbop

Densidad de incidencia. Se define como el nmero de casos nuevde la enfermedad que se producen en un perodo de tiempo, teniendo cuenta la informacin que aporta cada uno de los individuos.

Personas x tiempo: es una unidad de medida de la poblacin riesgo. Se obtiene sumando la cantidad de tiempo que cada individha estado expuesto al factor de estudio.


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Ejemplo:1- 1 ao

2---- 4 aos3 ----- 5 aos4 -- 2 aos5 -------- 8 aos Total: 20 aos

La densidad de incidencia es una tasa que expresa la velocidad conla que se desarrolla una enfermedad en una poblacin y, para ser vlida,todos los sujetos debieran haber sido seguidos un tiempo suficientepara desarrollarla. Este concepto se conoce tambin con el nombre defuerza de la morbilidad.

TEMA 4. MEDIDAS DE ASOCIACIN O DELEFECTO.

Miden la diferencia de ocurrencia de una enfermedad entre dos gruposde personas: personas expuestas (a un factor de riesgo) y personas noexpuestas.

4.1. Riesgo relativo (RR).

Es la medida de asociacin en los estudios de cohortes. Mide lafuerza de la asociacin entre el factor de riesgo y la enfermedad.Puede variar entre 0 e infinito (MIR 03-04, 136; MIR 03-04, 149;MIR 03-04, 152; MIR 02-03, 29; MIR 00-01, 193; MIR 98-99F, 211;MIR 96-97, 129).

Responde a la pregunta: Cunto ms frecuente es la enfermedadentre los expuestos a un factor de riesgo, respecto a los no expuestos?

Su significado vara dependiendo del valor que tome: RR > 1 Factor de riesgo (FR). RR = 1 Indiferente. La incidencia es igual en expuestos

y no expuestos. RR < 1 Factor de proteccin.

a b b+a

c d d+c

c+a d+b d+c+b+a

Incidencia en expuestos: Ie = a/a+b Incidencia en no expuestos: Io = c/c+d

(MIR 01-02, 212; MIR 99-00F, 211; MIR 99-00F, 198; MIR 97-98F, 83).

4.2. Odds ratio (razn de desventaja).

Es una razn. Es la medida bsica de los estudios casos-controles.Su significado es idntico al del RR, aunque no puede calcularsecomo l, ya que en los estudios casos-controles no puede calcularsela incidencia de la enfermedad. Para que la OR sea un buen estima-dor del RR es necesario que los controles sean representativos de lapoblacin de la que han surgido los casos y que la enfermedad tengauna incidencia baja, inferior al 10%. (MIR 02-03, 36; MIR 00-01, 196;MIR 99-00F, 209).

a b b+a

c d d+c

c+a d+b d+c+b+a

4.3. Razn de prevalencia.

Es la medida de asociacin de los estudios transversales. Su interpretcin es similar a la del riesgo relativo, es decir, el nmero de veces mque padecen la enfermedad los expuestos frente a los no expuestos.

TEMA 5. MEDIDAS DE IMPACTO.

5.1. Diferencia de incidencias o riesgo atribuible (RA).

Es una medida que informa sobre el exceso de riesgo en los individuexpuestos frente a los no expuestos al factor de riesgo. Indica la incidenacumulada en el grupo de expuestos que se debe exclusivamente al facde riesgo. Representa el descenso en el nmero de casos nuevos entre lexpuestos si se evitara el FR (MIR 03-04, 127; MIR 03-04, 152; MIR 00-0249; MIR 94-95, 237).

RA = Ie- I

o

5.2. Fraccin atribuible en expuestos o fraccin etiolgicadel riesgo (FAE).

Es la proporcin de la enfermedad que se debe a la exposicin, es decla proporcin de casos nuevos de enfermedad, entre los expuestoque se evitara si eliminsemos el factor de riesgo (MIR 02-03, 39; M98-99, 193).

TEMA 6. TIPOS DE ESTUDIOSEPIDEMIOLGICOS.

6.1. Estudios descriptivos.

Los objetivos de los estudios descriptivos son:1. Describir las caractersticas y la frecuencia de un problema de salu

en funcin de las caractersticas de PERSONA (edad, sexo, estacivil...), de LUGAR (rea geogrfica...) y de TIEMPO de aparicin dproblema y su tendencia.

2. Servir de base para estudios analticos.

1. Series de casos clnicos. Describen las caractersticas de un grude enfermos. Son estudios longitudinales, ya que contienen infmacin adquirida a lo largo del tiempo. Su principalventajaes qpermiten generar nuevas hiptesis, mientras que el mayor inco

veniente es que no presentan grupo control, por lo que cualquFR puede ser un hallazgo casual.


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2. Estudios ecolgicos.Pueden ser transversales o longitudinales. Sonestudios en los que la unidad de anlisis son grupos de individuos, noindividuos (p.ej. clases de una escuela, ciudades, regiones). Son tilescuando no se pueden hacer mediciones de exposicin individuales(contaminacin del aire, ruidos, etc.). Ventajas. Permiten describir diferencias en poblaciones que

habrn de ser estudiadas con ms detalle posteriormente (MIR00-01, 198).

Limitaciones. Los datos son promedios de poblaciones. Se usanmedidas aproximadas de exposicin (impuestos por alcohol,

ventas de cajetillas de cigarrillos...) y de enfermedad (mortalidaden vez de incidencia...) lo que limita el valor de los hallazgos.

3. Estudios transversales o de prevalencia. Son estudios descriptivosy transversales, ya que estudian la relacin entre una enfermedady algunas variables en un momento concreto del tiempo. Buscanhallar una posible relacin entre un FR y una enfermedad, que luegohabr de ser verificada por estudios analticos(MIR 00-01, 195; MIR00-01F, 240). Caractersticas.Es de corte o transversal, ya que enfermedad

y caractersticas se miden simultneamente. Ventajas. No tienen problemas ticos, son de duracin mnima,

su coste es bajo y son de fcil reproductibilidad. Son tiles para elestudio de enfermedades crnicas en la poblacin (MIR 99-00F,205; MIR 95-96, 37).

Inconvenientes.No es til para estudiar enfermedades raras, nopermite ver el mecanismo de produccin de la enfermedad y nosirve para comprobar una hiptesis previa de causalidad (no esposible conocer la secuencia temporal porque la informacinsobre el factor de riesgo y la enfermedad se recogen a la vez) (MIR01-02, 202; MIR 97-98, 62; MIR 96-97F, 214; MIR 95-96, 29).

Anlisis de las medidas de enfermedad. Con el estudio de preva-lencia, la medida que se obtiene es la RAZON DE PREVALENCIA deindividuos expuestos (MIR 96-97, 136; MIR 95-96F, 53).

6.2. Estudios analticos.

Los estudios analticos (intentan establecer una relacin de causalidadentre el factor de riesgo y la enfermedad) se pueden clasificar en ex-

perimentales y observacionales. En los estudios experimentales es elinvestigador el que asigna el factor de estudio (qu frmaco, vacuna,campaa de educacin... cunto tiempo, cundo, cunta dosis recibirnlos individuos...) mientras que en los observacionales, el investigadorse limita a observar qu es lo que sucede en un grupo de individuos, sinmanipular el estudio.

6.2.1. Estudios analticos experimentales.TERMINOLOGA.Decimos que un estudio es experimental cuando cumple dos condi-ciones: Asignacin por parte del investigador del factor de estudio. Aleatorizacin de la muestra de modo que los participantes son

adscritos al azar a uno u otro grupo de estudio.

LIMITACIONES.Problemas ticos. Es el principal inconveniente de este tipo de estudios.No es admisible exponer a unos sujetos a un factor de riesgo que presu-miblemente es el causante de una enfermedad.

VENTAJAS.

Son los estudios que mejor valoran la utilidad de una intervenciny aportan mayor evidencia causal (MIR 02-03, 27).

Permiten un gran control sobre cualquier efecto que no sea el estu-diado.

Permiten el empleo de tcnicas de enmascaramiento.

1. Ensayo clnico aleatorio. Es, con mucho, el estudio experimentalms frecuente. La asignacin aleatorizada del factor de estudio (unfrmaco o intervencin sanitaria) se hace sobre los individuos. Es el

que ofrece la mejor evidencia de una posible relacin causa-efecy la eficacia de una actuacin (MIR 99-00, 229; MIR 98-99, 259; M97-98, 78; MIR 97-98F, 74; MIR 96-97F, 211; MIR 96-97, 144). (Amplestudio en Tema 8).

Figura 1. Ensayo clnico aleatorio.

2. Ensayo de campo. Es un estudio experimental que valora la eficade una medida preventiva. En general, estos estudios son ms carque los ensayos clnicos y requieren mayor nmero de individuoLas principales diferencias respecto a los ensayos clnicos son: Se hacen sobre individuos sanos. Valoran la eficacia de las medidas preventivas (MIR 99-0

242).

6.2.2. Estudios analticos cuasiexperimentales.Se diferencian de los estudios experimentales puros en que no hasignacin al azar (aleatorizacin).

1. Ensayo comunitario de intervencin. Son una variedad de los e

sayos de campo (MIR 00-01, 194). Se aplica a individuos sanos. Valora la eficacia de medidas preventivas. No se aplica aleatorizacin individual.

2. Ensayos antes-despus. En este tipo de estudios, el frmaco (o mdida en general) se administra a los individuos y se compara el resultacon la situacin basal. Los estudios antes-despus tienen la ventaja que son ms fciles de hacer, pero tienen el inconveniente grave que, al no disponer de grupo de control, los resultados son difciles interpretar.

3. Estudios controlados no aleatorios. Se realizan cuando la asignacialeatoria, o no ofrece ventajas, o no se puede hacer.

6.2.3. Estudios analticos observacionales.

1. Estudios de cohortes.DESCRIPCIN.Partiendo de un grupo de individuos expuestos al factor de ries(cohorte expuesta), y de otros comparables en todo pero que no estexpuestos al FR (cohorte no expuesta), se estudia la incidencia deenfermedad en ambas cohortes (MIR 03-04, 132; MIR 01-02, 199; M00-01F, 237; MIR 94-95, 239).

CARACTERSTICAS. Son estudios longitudinales, de seguimiento. Es prospectivo (excepto en los estudios de cohortes histricas). Va de la causa al efecto (enfermedad).


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VENTAJAS.

Es el mejor estudio para comprobar hiptesis previas de causalidad,cuando por razones ticas, no es posible realizar un estudio experi-mental.

Es el mejor para el estudio de la multiefectividad del factor de riesgo(todos los efectos del factor de riesgo).

La posibilidad de sesgos es baja. Sirven para el estudio de exposiciones raras.

INCONVENIENTES.

No es bueno para el estudio de enfermedades raras (MIR 01-02,198). No es bueno para el estudio de enfermedades de largo perodo de

incubacin. El coste es alto. No sirve para el estudio de la multicausalidad de la enfermedad. Son difcilmente reproducibles.

Anlisis de las medidas de la enfermedad.Los estudios de cohortesson los que permiten saber cul es la incidencia de la enfermedad. Lasmedidas que se obtienen son: Riesgo relativo. Es la medida de la fuerza de la asociacin. Diferencia de incidencias o riesgo atribuible. Informa sobre el exceso

de riesgo de enfermar. Fraccin atribuible. Estima la proporcin de la enfermedad entre

los expuestos, que es debida al factor de riesgo.(MIR 99-00, 235)

2. Estudios de cohortes histricas (retrospectivas). El investigadidentifica, mediante registros, una cohorte expuesta en el pasadoun factor de riesgo, y otra cohorte no expuesta. Mediante dichos gistros (p.ej. historias clnicas) sigue la evolucin de ambas cohortcomparando los resultados.

Por ejemplo: Los trabajadores que son despedidos, sufren una maymorbilidad que los que no son despedidos?

En 1989 se dise un estudio de cohortes retrospectivo, consistenen identificar a lostrabajadores despedidos de una fbrica. De esam

ma localidad, se identific a otro grupo de trabajadores que siguiertrabajando. Mediante las historias clnicas, se estudi la morbilidad ambas cohortes.

3) Estudio de casos-controles.DESCRIPCIN.Partiendo de un grupo de individuos enfermos (casos), y de otrcomparables a ellos en todo, pero que no tienen la enfermedad (cotroles), se estudia la exposicin, en ambos, a distintos factores riesgo (MIR 03-04, 129; MIR 03-04, 137; MIR 01-02, 196; MIR 00-0197; MIR 95-96F, 56).

CARACTERSTICAS. Es un estudio longitudinal. Es retrospectivo.

Va del efecto (enfermedad) a la causa.

ESTUDIOS EPIDEMIOLGICOS

ESTUDIOS DESCRIPTIVOS(describen una situacin)

ESTUDIOS ANALTICOS(analizan hiptesis)

- Series de casos clnicos.- Estudios ecolgicos.- Estudios descriptivos de mortalidad.- Estudios descriptivos de morbilidad.- Estudios de prevalencia (estudios transversales).

Existe asignacin controladadel factor de estudio?

SINO

Existe asignacinaleatoria de los sujetos?

SI NO

ESTUDIO EXPERIMENTAL ESTUDIO CUASI-EXPERIMENTAL

ESTUDIO OBSERVACIONAL

- Ensayo clnico.- Ensayo de campo.- Ensayo clnico cruzado.

- Ensayo comunitario de intervencin.- Estudio antes-despus.- Estudios controlados no aleatorizados.

Eleccin de los sujetosen funcin de?

Enfermedad(efecto)

Exposical facto

Existe hitoria previade exposicin?

SI NO

Estudio decasos-controles

Estudio de prevalenciatransversal

Estudiocohort

Figura 2. Tipos de estudios epidemiolgicos.


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VENTAJAS. Es de corta duracin. Es ideal para el estudio de enfermedades raras. Es el mejor para el estudio de enfermedades de largo perodo de

induccin. El coste es bajo. Es el mejor para el estudio de la multicausalidad de la enfermedad

(los posibles factores de riesgo de una determinada enfermedad). Es el mejor para formular nuevas hiptesis etiolgicas.

INCONVENIENTES. No es bueno para comprobar hiptesis previas de causalidad. No permite el estudio de la multiefectividad del factor de riesgo. La posibilidad de sesgos es muy alta, su control difcil.

Anlisis de las medidas de la enfermedad. En los estudios de ca-sos-controles no puedes obtener informacin sobre la incidencia dela enfermedad ya que partes de una poblacin seleccionada. Tampocotienes informacin sobre la prevalencia, ya que el nmero de enfermosslo depende de los que t elijas. Debido a ello, la fuerza de la asociacinno se puede calcular directamente, como en el estudio de cohortes, sinode forma indirecta mediante la ODDS RATIO (MIR 99-00, 234).

Tabla 3. Diferencias entre los estudios de cohortes y los de

casos y controles.

adinifeD adinifednI

S oN

soiraV onU

anU sairaV

litocoP lityuM

lityuM litocoP socoP sohcuM

sohcuM socoP

odavelE ojaB

agraL C atro

ralugeR alaM

TEMA 7. VALIDEZ Y FIABILIDAD DE LOS ESTUDIOSEPIDEMIOLGICOS.

Cuando realizamos un estudio de investigacin clnica casi nunca tra-bajamos con poblaciones completas. Lo que hacemos es, partiendo deobservaciones realizadas en un grupo reducido de personas (la llamadamuestra), generalizar o extrapolar nuestros resultados a colectivos msamplios. El hecho de que no trabajemos con poblaciones completas, sinocon muestras, puede introducir en nuestras observaciones errores pro-ducidos por el azar, a los que llamamos errores aleatorios. Existen ade-ms otros tipos de errores no relacionados con el hecho de trabajar conmuestras, y que son conocidos como errores sistemticos o sesgos.

7.1. Tipos de Error.

1. Error aleatorio. Es el error que puede atribuirse a la variabilidadaleatoria que conlleva siempre un proceso de muestreo. El azar haceque la muestra con la que vamos a trabajar no sea representativa.

El error aleatorio no afecta a la validez interna de un estudio, pereduce la posibilidad de elaborar conclusiones sobre la relacin expsicin-enfermedad, aunque no altera el sentido de la asociacinLos errores aleatorios, a diferencia de los errores sistemticos,pueden minimizar aumentando el tamao de la muestra (MIR 998F, 67; MIR 96-97F, 206).

2. Errores sistemticos o sesgos. Son los errores producidos cuanhay un fallo en el diseo o en la ejecucin del estudio, que haque los resultados de la muestra sean diferentes de la poblacin

la que proceden. No se relacionan con el tamao de la muestracuando no se controlan, tienden a invalidar las condiciones de estudio, es decir, la existencia de sesgos conduce a la elaboracide conclusiones incorrectas sobre la relacin entre una exposiciy una enfermedad.

TIPOS DE ERRORES SISTEMTICOS.1. Sesgo de seleccin (MIR 02-03, 40; MIR 94-95, 235). Se produ

cuando se asignan sujetos al grupo control que difierensignificativmente, en alguna caracterstica clave, del grupo problema. Este tide sesgos se pueden controlar mediante un proceso de aleatorizacien la constitucin de los distintos grupos de estudio (MIR 95-96, 3Son ejemplos de este tipo de sesgo: Sesgo de autoseleccin o del voluntario. La participacin o a

toderivacin del individuo al estudio compromete su validez

Sesgo diagnstico o sesgo de Berkson. Es el que se producuando para saber qu ocurre en la poblacin, eliges una muesthospitalaria de esa poblacin y el factor de riesgo que estamestudiando se asocia a una mayor probabilidad de hospitalizcin. Tambin se incluye en este tipo de sesgo aquel que puesurgir al elegir como control pacientes con alguna enfermedque tambin se asocia al factor de exposicin estudiado.

Sesgo del obrero sano. La salida del trabajador enfermo dmercado laboral compromete la validez del estudio.

Falacia de Neyman. Se produce en los estudios casos y controal seleccionar casos prevalentes (ya existentes) en vez de casincidentes (casos nuevos). Esto conlleva que en los casos smenos frecuente la exposicin a aquellos FR que disminuyensupervivencia.

Ejemplo. Queremos estudiar si la actividad fsica tiene algn efecsobre la frecuencia de insuficiencia coronaria. Comparamos personcon actividad y personas sedentarias. Un sesgo de seleccin sera cuanla inactividad de los sedentarios fuese a consecuencia de padecerenfermedad cardaca.

2. Sesgo de informacin.Se produce cuando hay un error sistemtien la medicin de alguna variable clave del estudio. La clasificaciincorrecta puede afectar de igual manera a todos los grupos estudio o no. Los sesgos de informacin debidos al investigadoa los participantes en el estudio se controlan mediante tcnicas enmascaramiento (MIR 00-01, 201). Clasificacinincorrecta diferencial.La probabilidad de clasific

cin errnea de la exposicin (en un estudio de casos y contrafecta de manera desigual a sanos y enfermos o la clasificaci

de enfermo o no enfermo (en un estudio de cohortes) se hade manera distinta, segn se est o no expuesto al factor estudio. Este tipo de sesgo produce una sub o sobreestimacidel efecto del factor de exposicin en la enfermedad. Dentde este grupo cabe destacar: Sesgo de memoria. Se produce en los estudios casos y co

troles. El hecho de padecer la enfermedad hace que estms motivado para recordar posibles antecedentes de expsicin.

Sesgo de atencin o efecto Hawthorne. Los participantes un estudio pueden modificar su comportamiento si sabque estn siendo observados.

Clasificacin incorrecta no diferencial. La probabilidadclasificacin errnea ocurre en todos los grupos de estudiomanera similar. El error de clasificacin no diferencial produ


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una infraestimacin del efecto del factor de exposicin estudiadoen la enfermedad (MIR 99-00F, 200).

Ejemplo. Queremos estudiar el efecto del tabaco sobre la aparicinde bronquitis crnica, comparndose un grupo de fumadores y otrode no fumadores. Existe la posibilidad de que los fumadores sean diag-nosticados ms fcilmente de bronquitis crnica que los no fumadores,simplemente por el hecho de que fumar se considera que est asociadoa la bronquitis crnica.

Tabla 4. Tipos de error.

.ocirtmiS.elbigerrocnI

.elbicederpmIropelbamitsE

.acitsdatse

ON .lartseumoamaT

.ocirtmisA.elbigerroC

.elbicederPynicneverP

roplortnoc.agoloimedipe

IS

:niccelesedogseS.nicazirotaelA-

:nicacifisalcedogseS.otneimaracsamnE-

:nisufnocedrotcaF.nicazirotaelA-.otneimaerapA-

.niccirtseR-.nicacifitartsE-

.etnairavitlumsisilnA-

3. Factor de confusin (confounding). Un factor de confusin es unavariable extraa al estudio que modifica los resultados que se obtie-nen. Todo factor de confusin debe cumplir tres condiciones (MIR03-04, 147; MIR 02-03, 43; MIR 01-02, 200; MIR 00-01F, 236; MIR 00-01,208): Ser un factor de riesgo para la enfermedad. Estar asociado con la exposicin. No ser un paso intermedio entre la exposicin y la enfermedad

(MIR 97-98, 88).Para prevenir los sesgos de confusin tenemos distintas tcnicas(MIR 01-02, 215):

Fase de diseo: aleatorizacin (estudios experimentales), aparea-miento y restriccin (MIR 00-01, 219; MIR 99-00F, 206).

Fase de anlisis estadstico: anlisis estratificado (dividir losdatos globales en dos grupos segn la presencia o no del factorde confusin) y anlisis multivariante (MIR 98-99F, 217; MIR98-99F, 214; MIR 96-97F, 207; MIR 94-95, 233).

Ejemplo.Queremos saber si existe relacin entre el alcohol y el cncerde pulmn. La OR cruda es de 2,4. Sospechamos que el tabaco puedeactuar como factor de confusin. Al estratificar observamos que: OR cruda: 2,4 OR en fumadores: 1

OR en no fumadores: 1El tabaco es un factor de confusin, puesto que el valor de la OR se

ha modificadoen losestratos (de2,4 a 1).La verdaderaOR entrealcoholy Ca. de pulmn es de 1.

7.2. Validez y fiabilidad.

Validez. El estudio mide lo que realmente se propone medir. Es elgrado de ausencia de error sistemtico. Tambin recibe el nombre deexactitud. Validez interna. Es el grado de validez del resultado para los pacientes

del estudio. Se dice que un estudio tiene validez interna, cuando losresultados del estudio son aplicables a los individuos del estudio.

Validez externa. Se dice que un estudio tiene validez externa cuando

los resultados del estudio son aplicables a otros individuos distintde los del estudio (MIR 96-97, 151; MIR 95-96F, 63).

Fiabilidad. Es el grado de reproductibilidad de un estudio, es decel grado de similitud que presentaran los resultados si repitieses el estdio en condiciones similares. Es el grado de ausencia de error aleato(MIR 96-97F, 223).

Figura 3. Tipos de error.

7.3. Validez de un test diagnstico.

Para conocer si una prueba diagnstica es til, se comparan sus resultadcon los de otra prueba que acta como patrn de referencia (gold standarEl grado en el que las medidas de la prueba evaluada se correlacionan co

la de referencia se denominavalidez de criterio.La prueba de referencia debe haber sido aceptada como tal porcomunidad cientfica,se debeaplicar a todala serie de casos estudiady no tiene que incorporar informacin procedente de la prueba qevala.

El valor real de la prueba slo podr ser establecido si el estudiorealiza en condiciones semejantes a la prctica clnica habitual, es decincorporando un amplio espectro de pacientes a los que en condicionnormales se les aplicara dicho procedimiento diagnstico (MIR 02-050; MIR 01-02, 204; MIR 00-01F, 235; MIR 00-01, 212; MIR 96-97, 151

TEMA 8. ENSAYO CLNICO

8.1. Introduccin.

Un ensayo clnico es un experimento cuidadosa y ticamente diseacon el findedarrespuestaapreguntasquetienenqueverconlautilidde procedimientos diagnsticos, teraputicos y profilcticos en el serhmano. Los ensayos clnicos son estudios prospectivos y experimentaen los que, una vez seleccionada la muestra, se divide aleatoriamente dos grupos de pronstico comparable que idealmente slo se diferencien la intervencin teraputica que van a recibir (MIR 99-00F, 216; M96-97F, 198; MIR 96-97F, 211; MIR 95-96F, 48).

Teniendo en cuenta los objetivos perseguidos en el desarrollo de umedicamento, se distinguen 4 fases: Ensayo en fase I: es la primera vez que un frmaco se da a human

Generalmente se realiza con voluntarios sanos (n=20-80) y sin grucontrol. El principal objetivo es evaluar la toxicidad y conocer la donica aceptable no txica.


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Ensayo en fase II: el principal objetivo es aportar informacin sobre larelacin dosis/respuesta, proporcionando una informacin preliminarsobre la eficacia.Se hacenen pacientes(n=100-200).No necesariamen-te tienen que ser comparativos(MIR 02-03, 23).

Ensayo en fase III: es el prototipo del ensayo clnico. Suele ser com-parativo con la teraputica de referencia o con un placebo. Es lainvestigacin clnica ms extensa y rigurosa sobre un tratamientomdico. Sirve para establecer la eficacia de un nuevo frmaco y laexistencia de efectos adversos frecuentes.

Ensayo en fase IV: tambin se denomina farmacovigilancia y consiste

en el seguimiento postcomercializacin de un nmero muy elevadode pacientes con el findedetectarefectosadversospocofrecuentesode aparicin tarda. La Fase IV tambin sirve para evaluar interaccio-nes entre medicamentos y sugerir nuevas indicaciones de frmacosya aceptados para otro fin.

As la Farmacovigilancia es la recogida de datos sobre seguridadde frmacos una vez que se autoriza su comercializacin. Su objeti-vo es detectar reacciones adversas poco frecuentes que no han sidoidentificadas durante el desarrollo del ensayo, dado que este se harealizado en una poblacin limitada (generalmente n < 2000). El Sis-tema Espaol de Farmacovigilancia, recibe informacin de diferentesfuentes, entre ellas, y principalmente, la Notificacin Espontnea dereacciones adversas.

La notificacin espontnea de reacciones adversas, supone la re-

cogida y notificacin mediante las tarjetas amarillas, de las reaccionesadversas que aparecen durante la prctica clnica.En general, se acepta cualquier reaccin adversa. Sin embargo, las

de mayor inters son las reacciones adversas graves, inesperadas o raras,y aquellas de frmacos de comercializacin reciente (menos de 3 aos).El programa de Notificacin Espontnea est dirirgido especialmente amdicos, aunque incluye a otros profesionales sanitarios.

8.2 Etapas en la realizacin de un ensayo clnico.

A continuacin se desarrollan los pasos a seguir para la realizacin deun ensayo clnico en fase III con dos grupos de intervencin.

8.2.1. Seleccin de la cohorte de estudio.Consiste en la eleccin de un grupo de sujetos adecuados para la eva-

luacin del medicamento de los cuales se extrapolarn los resultadosdel ensayo clnico. Mediante la formulacin de los criterios de inclusinse establecen las caractersticas clnicas y sociodemogrficas de losenfermos en los que se emplear el frmaco. Los criterios de exclusinse utilizan para desdear a aquellos enfermos con criterios de inclusinpero que presentan alguna contraindicacin, condiciones que puedenafectar a la variable resultado o alguna caracterstica que le haga com-plicado de ser estudiado (MIR 01-02, 211).

En funcin de los criterios de inclusin, podemos dividir los EC endos grandes grupos: EC pragmticos: se acercan lo ms posible a la poblacin general.

Los criterios de inclusin son muy laxos (prcticamente los nicosson los diagnsticos) (MIR 03-04, 257; MIR 00-01, 200).

EC explicativos: los criterios de inclusin son muy estrictos, por loque la poblacin no es exactamente igual a la poblacin general.

Cuando los criterios de inclusin son muy estrictos, el EC presentauna muestra ms homognea y se necesita menor tamao muestralpara detectar las diferencias. Adems, hay mayor validez interna.Sin embargo, existe una clara limitacin a la hora de generalizar losresultados y de reclutar a los pacientes. Se utilizan, sobre todo, en lasfases II y III.

En cambio, cuando no son estrictos, el reclutamiento se ver facilitado,se podr generalizar los resultados con mayor facilidad y tendr mayorvalidez externa. Sin embargo, la muestra ser heterognea, se necesita unmayor tamao muestral y los resultados son confusos si slo es eficaz ensubgrupos de pacientes. Se utilizan en las fases III y IV.

En esta etapa, tambin hay que determinar el tamao muestral.Este ha de ser suficienteparaobtenerun IC del95 % de la eficacia cuyoslmites sean clnicamente relevantes.

8.2.2. Medicin de variables basales.Consiste en determinar una serie de variables en los sujetos que cumplen los criterios de inclusin y han aceptado participar en el estud(consentimiento informado), con los siguientes propsitos: Definirlas caractersticas de la poblacin a la quepodr extrapola

el resultado del ensayo clnico. Aportar una serie de datos que nos permitan posteriormente verific

que la aleatorizacin ha sido eficaz y hacer anlisisestratificado (por edad) en caso de diferencias entre los dos grupos (MIR 01-0216; MIR 00-01F, 243).

Demostrar que el evento resultado, cuya frecuencia se pretendisminuir con el frmaco estudiado, no est presente al comiendel estudio.

Registrar posibles predictores del evento inters, de modo quepueda evaluar su interaccin con el frmaco estudiado si la aleatrizacin no los ha distribuido homogneamente entre los distintgrupos de estudio.

8.2.3. Aleatorizacin.Consiste en asignar por azar, sin que influyaningnfactor, los paciende la muestra a los dos grupos de intervencin de modo que, si el tmao muestral es suficientemente grande, se consiga una distribucihomognea de las variables predictoras en ambos grupos. Se puerealizar de tres formas diferentes (MIR 02-03, 42): Aleatorizacin simple: cada paciente tiene la misma probabilid

de ser asignado a cualquiera de los grupos de tratamiento. Con esmtodo, existe riesgo de desigualdad numrica entre grupos. Aleatorizacin por bloques:se establecen bloques de aleatorizaci

de modo que en cada bloque la mitad de los pacientes reciba el trtamiento experimental y la otra mitad el control. Con este tipo aleatorizacin se evita la desigualdad numrica entre los distintgrupos, por lo que es especialmente til cuando el tamao muestno es muy grande.

Aleatorizacin estratificada: los pacientes son divididos en grup(estratos) homogneos respecto a alguna variable de inters prnstico y posteriormente son asignados aleatoriamente a uno los dos grupos de intervencin (MIR 02-03, 24).

En general, diremos que la aleatorizacin debe conseguir asignlos tratamientos de forma desconocida e impredecible. Debe ser u

proceso reproducible y estar documentado. Ha de basarse en propidades matemticas conocidas. No debe ser prevista la secuencia los tratamientos, y finalmente, debe ser posible detectar los fallosla asignacin.

Para evitar sesgos en la aleatorizacin es importante que quien decila inclusin de los paciente en el ensayo y quien lleva a cabo la aleatozacin, desconozcan la secuencia de aleatorizacin hasta que se apliqa cada uno de los enfermos reclutados. En caso de no hacerse ocultacide la secuencia de aleatorizacin, existe la posibilidad de seleccionar icorrectamente a los sujetos del ensayo y perder la comparabilidad de ldos grupos de tratamiento. La ocultacin de la secuencia de aleatorizacise puede conseguir mediante un sistema de aleatorizacin centralizaen un lugar distinto a aquel en el que se lleva a cabo el ensayo o mediansobres numerados secuencialmente, opacos y lacrados, que contengel tratamiento y que slo se abran tras la inclusin del paciente en el E

(MIR 01-02, 211).8.2.4. Aplicacin de la intervencin.Es importante evitar que tanto investigadores como otros proveedores cuidados traten de forma diferente a los dos grupos de intervencin. Paevitar esto, el llamado sesgo de cointervencin, y que la medicin devariable resultado pueda estar sesgada por el mismo motivo utilizaremel enmascaramiento. Los tipos de enmascaramiento son: Simple ciego: el paciente desconoce el grupo de tratamiento al q

est asignado. Doble ciego: paciente, personal sanitario y evaluador de la variab

resultado lo desconocen. Triple ciego: adems de los anteriores, el analista de los datos de

conoce el tipo de tratamiento de cada uno de los grupos.


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Tanto las reacciones adversas especficas como la falta de eficacia ylos cambios analticos especficos pueden desenmascarar un EC.

Otro aspecto a considerar en esta fase del ensayo clnico es quesiempre que exista un tratamiento eficaz,hayque administrarlo al grupocontrol, as que lo que se determinar con el ensayo clnico ser la eficaciarelativa del nuevo frmaco. En caso de no existir alternativa teraputicaprevia, se medir la eficacia en trminos absolutos.

8.2.5. Anlisis de los resultados.En este punto se deben tener en cuenta los siguientes aspectos:

Las prdidas de sujetos incluidos en el ensayo clnico ocurridas antesde la aleatorizacin van a afectar a la capacidad de generalizacin delos resultados, mientras que las prdidas postaleatorizacin puedenafectar a la validez interna (MIR 00-01, 203; MIR 00-01F, 242).

El anlisis estadstico de los ensayos clnicos es muy parecido al de losestudios de cohortes, pero es ms frecuente el uso de mtodos no para-mtricos y, al tener importancia no slo que ocurra la variable resultado,sino cundo ocurre, es frecuente el uso de anlisis de supervivencia.

Comparaciones mltiples: al aumentar el nmero de comparaciones,aumenta la posibilidad de resultados falsamente positivos.

Anlisis de subgrupos: puede ocasionar problemas, especialmentecuando no se tiene previsto desde el principio. Produce compara-ciones mltiples, aumenta la probabilidad de resultados espreos,y por tanto, sus resultados deben interpretarse con precaucin (MIR00-01F, 244).

Anlisis por intencin de tratar frente a anlisis por protocolo (MIR01-02, 208; MIR 98-99, 194; MIR 97-98, 86):- Por protocolo: incluye slo a aquellos pacientes que han cum-

plido los requisitos del protocolo y/o han finalizado el estudio.- Por intencin de tratar: el anlisis incluye a todos los pacientes

que han sido seleccionados y en el grupo en el que fueron asig-nados, aunque no hayan finalizadoel estudioo hayan cambiadode grupo.

Los anlisis intermedios se realizan durante las fases III y IV del estu-dio. Estn justificadosparaevitarque los pacientes del grupocontrolno se beneficien del tratamiento. Sin embargo, el realizar muchosanlisis intermedios aumenta el riesgo de cometer un error tipo I,debe estar previsto en el protocolo del estudio, se debe mantener laconfidencialidad de los resultados y debe haber una penalizacinestadstica porque, de nuevo, se estn realizando comparaciones

mltiples (MIR 02-03, 26). La magnitud del efecto del tratamiento en los ensayos clnicos sepuede expresar de varias formas:- El riesgo relativo: cociente entre el riesgo de sufrir un determinado

evento en el grupo expuesto a un determinado tratamiento y elriesgo de sufrir el mismo evento en el grupo control (no expuestoal tratamiento) (MIR 02-03, 29; MIR 01-02, 209).

- La reduccin absoluta del riesgo (RAR), que es la diferencia entreel porcentaje de eventos en el grupo control y el porcentaje deeventos en el grupo experimental (MIR 00-01, 204).

- La reduccin relativa del riesgo (RRR) es la diferencia entre elporcentaje de eventos en el grupo control y el porcentaje deeventos en el grupo experimental, dividido por el porcentaje deeventos en el grupo control.

- El nmero necesario de pacientes a tratar (NNT), que se obtiene

como el inverso de la RAR multiplicado por 100 y es el nmero depacientes que se deben tratar para prevenir un suceso indeseableadicional (MIR 03-04, 127; MIR 02-03, 47; MIR 01-02, 207; MIR 00-01, 218; MIR 99-00F, 199; MIR 98-99, 197).

8.3. Tipos de ensayos clnicos.

Diseo clsico o en paralelo: el grupo control recibe el tratamientoa la vez que el grupo experimental con el fin de controlar el efectodefactores pronsticos que pudieran cambiar a lo largo del tiempo. Elanlisis de los datos consiste en comparar la diferencia en la variableresultado entre ambos grupos con la variabilidad esperable dentrode cada grupo por el mero efecto del azar. Los hallazgos sern es-tadsticamente significativos cuando la variabilidad intergrupo seasuficientemente mayor que la intragrupal.

Diseo cruzado o intrapaciente: consiste en que un mismo pacientea recibir los dos tratamientos objeto de comparacin en dos momentdistintos, de modo que cada paciente sirve de control a s mismo,cual reduce la variabilidad intragrupal y consigue un control perfecde los factores pronsticos de carcter perenne, como el sexo, la raetc. Uno de los problemas es el efecto carry-over o de arrastre (el efecde uno puede influir sobre la toma del otro), por lo que debe habun perodo de lavado entre la administracin de los dos frmacos, modo que el primer frmaco haya sido totalmente aclarado del orgnismo antes de administrar el segundo (MIR 03-04; 134; MIR 03-0

138; MIR 02-03, 45; MIR 01-02, 217; MIR 00-01F, 240).

Figura 4. Ensayo clnico cruzado.

Diseo secuencial: consiste en introducir pares de pacientes radomizados a los dos tratamientos hasta que la diferencia entre ldistintos tratamientos favorece a uno u otro (exceso de preferenciamomento en el que el ensayo clnico se detiene (MIR 02-03, 22; M00-01F, 241).

Diseo factorial: en ese tipo de diseo se evalan simultneamente d

tratamiento distintos en una misma muestra de sujetos, asignndoaleatoriamente a los sujetos a uno de los cuatro grupos posibles: AA+B y placebo. Con este diseo se puede evaluar la interaccin enlos dos tratamientos, aunque hay que asumir que los dos tratamientno interaccionan entre s.

TEMA 9. NIVELES DE CALIDAD DE LA EVIDENCIACIENTFICA.

9.1. Factores determinantes de la calidad de la evidenciacientfica.

Los aspectos del diseo de un estudio epidemiolgico que estn asciados a una mayor calidad y rigor cientfico son:

El sentido prospectivo del estudio (secuencia temporal). La asignacin aleatoria a los grupos experimental y control. La existencia de un grupo control concurrente. El enmascaramiento de los pacientes e investigadores participa

tes. La inclusin en el estudio de un nmero suficientede pacientescom

para detectar, en caso de haberlas, diferencias estadsticamensignificativas entre los distintos grupos del estudio.

9.2. Escalas de gradacin de la evidencia cientfica.

Todas son muy similares entre s y presentan al metaanlisis de Econtrolados y aleatorizados como el estudio ms riguroso y que apomayor evidencia causal (MIR 02-03, 21; MIR 01-02, 197; MIR 99-00, 22MIR 98-99, 259; MIR 97-98F, 74; MIR 97-98, 78; MIR 96-97, 144).


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La calidad de la evidencia cientfica se clasifica en tres grados derecomendacin para la adopcin de una medida sanitaria: Buena (grado A): existe adecuada evidencia cientfica pararecomendar

o desaconsejar la adopcin del procedimiento mdico. Regular (grado B): existe cierta evidencia cientfica(no concluyente)

para recomendar o desaconsejar la adopcin del procedimientomdico.

Mala (grado C): existe insuficiente evidencia cientfica para reco-mendar o desaconsejar la adopcin del procedimiento mdico.

Tabla 5. Gradacin de la evidencia cientfica.

.sodazirotaelaysodalortnocCEedsisilnaateM

.ednargartseumedodazirotaelayodalortnocCE

artseumedodazirotaelayodalortnocCE.aeuqep

EC selortnocnocodazirotaelaonodalortnoc.setnerrucnoc

EC selortnocnocodazirotaelaonodalortnoc

.socirtsih

.sovitcepsorpsetrohocedoidutsE

.sovitcepsortersetrohocedoidutsE

.selortnocysosacedoidutsE

.socigloceyselasrevsnartsoidutse,sacinlcseireS

.sotrepxeedstimoC

TEMA 10. ESTADSTICA. GENERALIDADES.

Concepto de estadstica.Mtodo de razonamiento que permite interpretar un conjunto de datoscuyo carcter esencial es la variabilidad.

10.1. Tipos de estadstica.

1. Estadstica descriptiva. Organizacin, presentacin y sntesis de losdatos de una manera cientfica y lgica.

2. Estadstica inferencial. Bases lgicas mediante las cuales se es-tablecen conclusiones relacionadas con poblaciones, a partir delos resultados obtenidos en muestras; trabaja con los datos que leproporciona la estadstica descriptiva y es la parte de la estadsticafundamental para la medicina clnica.

10.2. Poblacin y muestra.

La poblacin es el conjunto de todos los individuos, generalmente in-accesible, que tienen en comn alguna caracterstica observable y delque se pretende obtener una serie de conclusiones.

Se denomina muestraal conjunto menor de individuos, accesible ylimitado, sobre el que se realiza el estudio con idea de obtener conclu-siones generalizables a la poblacin.

El proceso de seleccin de los individuos se puede realizar mediantedistintas tcnicas de muestreo:a. Muestreo aleatorio simple. Es aquel tipo de muestreo en el que cada

individuo tiene las mismas posibilidades de ser elegido para formarparte de la muestra.

b. Muestreo aleatorio estratificado. Con este tipode muestreo asegurasque la muestra tenga la misma proporcin de una(s) variable(s) quela poblacin de la que procede.

c. Muestreo sistemtico. El proceso de seleccin se basa en alguna resistemtica simple, por ejemplo, elegir uno de cada n individuo

d. Muestreo por etapas o polietpico. La seleccin se realiza en doms etapas sucesivas y dependientes.Por ltimo, individuo ser cada uno de los componentes de la p

blacin y de la muestra. Al nmero de individuos que forman la muestse llama tamao muestral(n).

10.3. Variables.

Una variable es una caracterstica observableque se desea estudiar en umuestra de individuos, pudiendo tomar diferentes valores.

1. Tipos de variables.

Tabla 6. Tipos de variables.

acimtocidlanimoN oxeS

acimtocidonlanimoN azaR

lanidrO ocimnoceoicosleviN

atercsiD mes/amsaedsocidosipeN

aunitnoC amecirU

2. Escalas de medicin. Son criterios usados para definir las diferencategoras en que se pueden agrupar los valores de la variable. Lcategoras de las variables deben cumplir dos condiciones: Mutuamente excluyentes. Colectivamente exhaustivas.

Hay cuatro niveles de escalas de medicin. Nivel nominal. Clases o categoras en las que se est o no incluid

P.ej. estado civil, raza. Nivel ordinal. Las categoras se ordenan de una forma determina

(de mayor a menor, de menor a mayor). P.ej. intensidad del do(MIR 03-04, 146).

Nivel de intervalo. Existe un orden numrico, la diferencia entvalores sucesivos es siempre la misma. P.ej. temperatura. Nivel de razn. Es la escala que proporciona ms informacin. Tie

las mismas caractersticas que la anterior, pero adems posee el ceabsoluto (no tiene el rasgo que nosotros estamos midiendo). P.glucemia, talla.

TEMA 11. ESTADSTICA DESCRIPTIVA.

Se puede considerar la estadstica descriptiva como el conjunto de tnicas que facilitan la organizacin, resumen y comunicacin de dato

11.1. Representacin grfica.

La representacin grfica de los datos facilita un anlisis visual. Segla naturaleza de las variables estudiadas se utilizan diferentes tipos representacin.

Variables cualitativas.- Diagrama de rectngulos.- Diagrama sectorial (pastel).

En ambos casos se debe cumplir el principio de proporcionalidde las reas a las frecuencias absolutas. En los diagramas de sectoresngulo central es proporcional a la frecuencia absoluta correspondienpor lo que tambin lo es su rea. Los diagramas de rectngulos tienuna base constante y una altura proporcional a la frecuencia absolucorrespondiente (tambin su rea es proporcional a la frecuencia asoluta).


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Figura 5. Diagrama sectorial.

Variables cuantitativas discretas.- Diagrama de barras. En un diagrama, sobre el valor que puede to-

mar la variable, se levanta una barra cuya altura mide exactamentela frecuencia absoluta del valor. Tambin se puede representar lafrecuencia relativa y/o los porcentajes.

Figura 6. Diagrama de rectngulos.

Figura 7. Histograma y polgono de frecuencias.

Variables cuantitativas continuas.- Histograma. Es un grfico que est formado por rectngulos ady

centes que tienen por base cada uno de los intervalos y por altulas frecuencias absolutas. La superficie de cada rectngulo es prporcional a la frecuencia de cada una de las clases y el rea totalser al nmero de individuos en la muestra.

- Polgono de frecuencias. Es una lnea quebrada que une los puntmedios de las barras superiores de los rectngulos del histogram

11.2. Sntesis de los datos.

1. Medidas de localizacin o tendencia central. Las medidas de cetralizacin nos indican alrededor de qu valores se agrupan los datobservados. Distinguimos: Media aritmtica. Es la medida de centralizacin ms comn.

calcula sumando los valores numricos de todas las observaciony dividiendo el total por el nmero de observaciones.

La media aritmtica verifica la propiedad de equilibrar las desvciones positivas y negativas de los datos respecto a su valor, es dec(xi - ) = 0. Acta, por tanto, como centro geomtrico o centro gravedad para el conjunto de puntos.

Mediana. Es el valor numrico que divide al conjunto de datos ord

nados en dos partes iguales, es decir, el 50% de los datos ser menque ella y el 50% de los datos mayor. En una distribucin simtrica,mediana coincide con la media aritmtica, pero no en una asimtri(MIR 98-99, 211; MIR 97-98, 77; MIR 96-97F, 204).

Moda. Es el valor ms corriente o el valor de la variable que se prsenta con mayor frecuencia. Pueden existir distribuciones con mde una moda.

Parmetros de posicin: cuartiles, deciles, percentiles.Valores qdividen el conjunto de las observaciones en cuatro, diez o cien partiguales. Por ejemplo:Q2=D5=Pc50= Mediana. El 50% de las observaciones sern inferioral segundo cuartil, quinto decil o percentil 50 (MIR 97-98F, 73; M96-97F, 203; MIR 95-96, 31).

Media geomtrica. Muy utilizada en microbiologa y serologa, cyos datos tienen una marcada asimetra positiva (hacia la derech

Ejemplo: ttulos de anticuerpos.COMPARACIN DE MEDIDAS DE CENTRALIZACIN.Aunque desde un punto de vista puramente descriptivo las tres medidproporcionan informacin complementaria, sus propiedades son mdistintas: la mediautiliza todos los datos y es, por tanto, preferible si ldatos son homogneos; tiene el inconveniente de que es muy sensiba observaciones atpicas, y un error de datos o un valor anormal puemodificarla totalmente. Porel contrario, la medianautiliza menos infomacin que la media, ya que slo tiene en cuenta el orden de los datos y su magnitud, pero, en contrapartida, no se ve alterada si una observaci(o en general una pequea parte de observaciones) es extrema o contieerrores grandes de medida o de transcripcin (MIR 95-96, 39).

En consecuencia, es siempre recomendable calcular la media ymediana: ambas medidas diferirn mucho cuando la distribucin s

muy asimtrica, lo que sugiere heterogenicidad en los datos.2. Medidas de dispersin o variabilidad. Junto a las medidas de tedencia central, completan la informacin sobre la distribucin devariable (indican si los valores de la variable estn muy dispersos o concentran alrededor de la medida de centralizacin). Rango o Recorrido. Diferencia entre el valor mximo y el mnim

observado en una serie.

R = Mx. - Mn.

Desviacin media. Es la media de las desviaciones respecto amedia aritmtica.


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Varianza. Se definecomo la media del cuadradode lasdesviacionesde los elementos respecto a la media aritmtica.

Desviacin tpica o estndar.Es la raz cuadrada positiva de la varian-za. Es, junto con la anterior, la medida de dispersin ms usada.

La desviacin tpica es una medida complementaria de la mediaaritmtica; mientras que sta da una idea de la magnitud general de ladistribucin, la desviacin estndar muestra cmo se distribuyen losvalores alrededor de la media.

Rango intercuartlico. Es la diferencia entre el percentil 75 y el 25.Es, junto con el rango, la medida de dispersin usada para los datosasimtricos.

Coeficientede variacin(CV). Es una medida de dispersin adimen-sional. Es el porcentaje que representa la desviacin estndar sobrela media. Es el mtodo de eleccin para comparar la variabilidad odispersin relativa de variables que estn expresadas en las mismaso en diferentes unidades (MIR 96-97, 153).

Tabla 7. Formas de medida.

aideM

oaciptnicaivseDradntse

anaideM

ociltraucretniognaRognaR

3. Propiedades de media y varianza. Si a todos los valores de una distribucin se les suma una constante,su media queda aumentada en ese valor mientras que su varianzano se modifica.

Si a todos los valores de una distribucin se les multiplica por unaconstante, su media y su desviacin tpica quedan multiplicadaspor la constante, mientras que su varianza queda multiplicada porel cuadrado de esa constante.

TEMA 12. PROBABILIDAD.

Supongamos una poblacin finita conN elementos, k deloscuales tienenla caracterstica A. Llamaremos probabilidad de la caracterstica A en lapoblacin a: P (A) = k/N. La probabilidad se define , desde un punto de

vista ptimo, en trminos de frecuencia relativa.

De esta forma,

Propiedades. La probabilidad es un valor entre 0 y 1, es decir, 0 < P(A) < 1. Llamaremos suceso seguro E, al que ocurre siempre, entonces:

P(E)=1. Si es el suceso complementario de A, que ocurre siempre que no

lo hace A, entonces: P( ) = 1 - P(A).

Dos sucesos son mutuamente excluyentes (incompatibles) cuanno pueden suceder a la vez (P.ej.: ser mujer y tener cncer de prtata).

Dos sucesos son independientes cuando la probabilidad de apacin de uno de ellos no depende, no se modificapor la aparicindotro (P. ej.: efectos secundarios de un frmaco en dos pacientes)

12.1. Probabilidad condicionada.

La probabilidad de A condicionada a la ocurrencia de B se define conderando nicamente los casos en los que aparece B, y viendo en cuntde estos casos ocurre el suceso A. Es la probabilidad de que suceda una vez que ya ha sucedido B.

12.2. Regla de la multiplicacin.

Es la probabilidad de que sucedan AyB.P (AB) = P (A/B)xP(B)

Si dos sucesos son independientes:P (AB) = P (A)xP(B)

(MIR 98-99, 210; MIR 96-97F, 224).

12.3. Regla de la suma.

Nos indica la probabilidad de que suceda Ao de que suceda B.P (AB) = P(A) + P(B) - P (AB)

Si dos sucesos son mutuamente excluyentes (o bien se da A o bise da B), entonces:

P (AB) = P(A) + P(B)

Figura 8. Reglas de la probabilidad.

TEMA 13. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.

Una vez que hemos escogido la muestra y recogido los datos, el siguien

paso es inferir las propiedades de la poblacin a partir de la muestrEl instrumento conceptual que permitir esta generalizacin es umodelo de la poblacin, es decir, una representacin simblica de comportamiento.

Encontramos tres leyes tericas que tienen la particularidad ser seguidas por una inmensa mayora de los fenmenos biolgichabituales: Distribucin Binomial. Distribucin de Poisson. Distribucin normal o de Gauss.

13.1. Distribucin binomial.

Es una ley terica de aplicacin siempre que se conozca, de entrada,probabilidad de aparicin de un fenmeno biolgico (p). El resulta


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es dicotmico y puede ser evaluado como xito o fracaso. La variablede inters es el nmero de xitos alcanzados en n pruebas .

La distribucin binomial constituye siempre un diagrama de barrasdiscontinuo se aplica a variables discretas.

13.2. Distribucin de Poisson.

Constituye un caso particular de la ley binomial para aquellas situacionesen que la probabilidad de aparicin de un fenmeno es muy pequea.Es, por tanto, la ley adecuada para los sucesos raros, cuando p < 0,1

y n x p


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En el caso de que se desconozca el valor del parmetro (que es loms habitual en la prctica) o cuando n < 30, los lmites de confianzase calcularan siguiendo:

Donde el valor tcorresponde a los valores tabulados de la distribu-cin terica t-Student. (MIR 98-99F, 221; MIR 96-97F, 205; MIR 96-97F,

202; MIR 95-96, 28).14.2. Estimacin de un porcentaje.

Si hemos estudiado una variable cualitativa, el objetivo ser aplicar ala poblacin el porcentaje o proporcin obtenido en la muestra con unmargen de tolerancia (intervalo de confianza).

En caso de muestras pequeas (n 100) y si n x p>5 y n x(1-p)>5, ladistribucin binomial se puede aproximar a la distribucin normal y laestimacin del porcentaje poblacional sera (MIR 98-99, 204):

p 1,96 x eep, p


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Tabla 9. Test de contraste de hiptesis.

acimtociD acimtociD

avitatilauC)sarogetac2>(

avitatilauC)sarogetac2=>(

acimtociD avitatitnauC

avitatilauC)sarogetac2>(

avitatitnauC

avitatitnauC avitatitnauC

Variable resultado cualitativa de dos o ms categoras: test de McNemar.

Variable resultado cuantitativa: t de Student apareada.

Variable resultado cuantitativa (varias medidas repetidas): ANOpara medidas repetidas.

(MIR 03-04, 145; MIR 99-00F, 208; MIR 98-99, 213; MIR 98-99, 212; M97-98, 69; MIR 97-98F, 77; MIR 97-98F, 70; MIR 96-97F, 200; MIR 95-947; MIR 95-96F, 57; MIR 94-95, 234, MIR 94-95, 232).

2) Test no paramtricos. Son pruebas que no dependen de la distribucide la variable y no precisan condicin previa de normalidad. Estas pruebno manejan los valores cuantitativos que toma la variable en cuestin sinnicamente sus rangos. Son pruebas de menor precisin que las paramtricas, por lo que solamente demostrarn como significativas diferencmayores. Por lo tanto, generalmente se prefiere utilizar pruebas pamtricas (t de Student, anlisis de la varianza, etc.) y el uso de los test paramtricos se limita a estudios con tamaos muestrales menores de 3en los que las poblaciones no puedan ser consideradas como normalesbien, cuando la variable represente solamente una medida aproximada dcarcter, sin una valoracin exacta. Si las muestras son mayores de 30, existe inconveniente en utilizar pruebas paramtricas (MIR 94-95, 230)

3) Anlisis multivariante.Son un conjunto de test estadsticos queaplican cuando se intenta establecer la asociacin estadstica entre tr

Figura 11. Pruebas de asociacin estadstica.


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o ms variables. Ejemplo: se desea saber si existe una relacin entre lainfeccin de herida quirrgica, la administracin de profilaxis y el tipode ciruga (MIR 01-02, 214; MIR 95-96F, 50).

Tabla 10. Test no paramtricos.

acimtociD.etneidnepedni

)03


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El tamao de la muestra se determina en el diseo del estudio demodo que sea apropiado para los objetivos buscados y los condicio-namientos que se est dispuesto a asumir. Un nmero insuficiente departicipantes impedir encontrar las diferencias buscadas, concluyendoerrneamente que no existen, y un nmero excesivo aumenta innece-sariamente el coste. Manejar muestras es ms barato, rpido, fcil ysuficientementepreciso y exhaustivo. Losdatos obtenidos en la muestrase generalizarn a la poblacin original utilizando ciertas pruebas esta-dsticas con una mnima probabilidad de error (

epidemiologia y estadistica

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