Bioestadística

Question 1

¿Qué es la Bioestadística?

Answer 1

Disciplina que aplica principios y métodos estadísticos al
análisis de datos en biología y medicina

Question 2

Ejemplos de usos:

Answer 2

1) Evaluar la eficacia de un nuevo
tratamiento para una enfermedad.

2) Identificar factores de riesgo en una
población para enfermedades como la diabetes o el cáncer.

3) Analizar datos genéticos para
comprender la variabilidad dentro de una población.

Question 3

¿Qué nos permite la bioestadística?

Answer 3

Permite diseñar estudios, recopilar datos y analizar resultados para extraer conclusiones que pueden ser utilizadas en la investigación científica

Question 4

Objetivos de la Bioestadística

Answer 4

1) Facilitar la toma de decisiones en medicina basada en evidencia.

2) Interpretar resultados clínicos para garantizar la seguridad y eficacia de intervenciones médica.

3) Planificación de estudios y ensayos clínicos para asegurar resultados confiables y minimizar errores.

Question 5

Usos en el ámbito médico:

Answer 5

1) Evaluación de la eficacia de medicamentos y tratamientos.

2) Análisis de datos clínicos y epidemiológicos para la vigilancia de enfermedades.

3) Desarrollo de modelos
predictivos para enfermedades
crónicas y agudas

Question 6

Ejemplos de uso en el ámbito médico:

Answer 6

1) Comparar dos grupos de pacientes (uno con tratamiento y otro sin él) para determinar si hay diferencias significativas en los resultados.

2) Estudio de la propagación de una enfermedad en un entorno hospitalario mediante el análisis de tasas de infección

Question 7

¿Qué es una variable?

Answer 7

Se refiere a cualquier características, atributo o propiedad que puede medirse o categorizarse en individuos, grupos o poblaciones de INTERÉS dentro de un estudio epidemiológico.

Question 8

Tipos de variables

Answer 8

Cualitativas y numéricas

Question 9

Variables Cualitativas

Answer 9

Describen atributos no numéricos (Nominales y Ordinales)

Question 10

Variables Cuantitativas

Answer 10

Expresadas en números. (Discretas y Continuas)

Question 11

Nominales

Answer 11

Sin orden específico
Ex:
1) Grupo sanguíneo (A, B, AB, O)
2) Estado civil
3) Antecedentes patológicos

Question 12

Ordinales

Answer 12

Clasificación con orden lógico o jerarquía.
Ex:
1) Grados de obesidad (leve, moderada, severa)
2) Riesgo de caída (alto, medio, bajo)
3) Nivel de quemadura

Question 13

Discretas

Answer 13

Valores contables,
enteros
Ex:
Número de: hospitalizaciones en un año, partos, hijos.

Question 14

Continuas

Answer 14

Valores en un rango continuo. (decimales)
Ex:
1) Presión arterial en mmHg.
2) peso en kilogramos
3) altura

Question 15

Variables Dependientes

Answer 15

Representan el resultado o
fenómeno que se quiere medir.
Ex:
1) Niveles de colesterol en sangre.
2) cirrosis
3) diabetes / obesidad

Question 16

Variables Perturbadoras

Answer 16

Son aquellas que influyen en el resultado de un estudio, alterando la relación esperada entre las variables de interés. (sesgo)
(Internas, Externas)

Question 16

Variables Independientes

Answer 16

Variables que se manipulan o predicen cambios en otras.
Ex:
Tipo de dieta (alta o baja en grasas). actividad física (activo, intermedio, sedentario) alcoholismo / drogadicción

Question 17

Que variables perturban las variables perturbadoras?

Answer 17

perturban el efecto de las variables independientes sobre las dependientes, y generalmente no se controlan adecuadamente.

Question 18

Internas

Answer 18

Afectan desde dentro del sistema estudiado.
Ex:
El nivel de estrés en pacientes en un ensayo clínico

Question 19

Externas

Answer 19

Factores externos que influyen en los resultados sin ser parte de las variables principales.
Ex:
Cambios en la temperatura durante el experimento

Question 20

Variables Confusorias

Answer 20

Son variables que pueden distorsionar o alterar la relación
observada entre una variable independiente y una dependiente.
(Positivas y Negativas)

Question 21

Confusorias positivas:

Answer 21

Exageran o sobreestiman la asociación entre las variables.

Ex:
En un estudio sobre ejercicio y salud cardíaca, el consumo de menos tabaco entre los que hacen ejercicio podría sobreestimar los beneficios del ejercicio.

Question 22

Confusorias negativas:

Answer 22

Subestiman o reducen la asociación entre las variables.
Ex:
En un estudio sobre café y enfermedades cardíacas, una dieta saludable entre los que consumen café podría ocultar un posible riesgo del consumo de café.

Question 23

Medidas de resumen

Answer 23

Las medidas de resumen son estadísticas que permiten describir y sintetizar un conjunto de datos.
1) Tasa
2) Razón
3) Proporción
4) Porcentaje

Question 24

¿Qué es la tasa?

Answer 24

Mide la frecuencia con la que
ocurre un evento en un
periodo de tiempo dentro de
una población.
Ex:
Tasa de incidencia de COVID-19 en un mes por cada100,000 habitantes

Question 25

¿Qué es la razón?

Answer 25

Relación entre dos
cantidades de diferente
naturaleza.
Ejemplo: Razón de consultas de emergencia versus hospitalizaciones.

Question 26

¿Qué es la proporción?

Answer 26

Comparación entre un
número de eventos y el total
de oportunidades en las que
pudo ocurrir.
Ex:
Proporción de personas vacunadas contra la gripe en una población

Question 27

¿Qué es el porcentaje

Answer 27

Proporción expresada en
relacióna100.
Ex:
25% de los pacientes hospitalizados fueron diagnosticados con neumonía.