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Epidemiología Y Bioestadística Flashcards

1
Q

¿Qué es la epidemiología?

A

Ciencia que investiga:
Situación de salud
Causas
Factores positivos y negativos que la modifican
Procedimientos, acciones y planes que la mejoran
“Predicciones”

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2
Q

Aplicaciones de la epidemiología

A

Investiga indicadores de salud en la población
Estima riesgos actuales y futuros de la comunidad
Establece prioridades de acción
Evalúa procedimientos y efectos
Apoya la vigilancia permanente de morbimortalidad

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3
Q

1880

A

Obligatorio reportar enfermedades contagiosas

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4
Q

1910

A

Investigación sobre el tifoépidemico

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5
Q

1922

A

Fundación de la escuela de salud pública en México

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6
Q

Pasos del método científico

A

Observar
Preguntar
Hipótesis
Experimentación
Resultados
Conclusión

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7
Q

Areas de investigación

A

Enfoque cuantitativo
Enfoque cualitativo

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8
Q

Enfoque cuantitativo

A

Recolección de datos
Probar hipótesis
Medición numérica, análisis estadístico
Establece patrones de comportamiento
Probar teorías

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9
Q

Enfoque cualitativo

A

Recolección de datos
Sin medición numérica
Descubrir o afinar en el proceso de interpretación en una investigación

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10
Q

Procedimiento del enfoque cuantitativo

A

Idea
Plantear el problema (objetivos)
Revisión de la literatura
Visualización del alcance del estudio
Elaboración de hipótesis y definición de variables
Desarrollo del sistema de investigación
Definición y selección de la muestra
Recolección de datos
Análisis de datos
Elaborar reporte de resultados

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11
Q

Alcances de la investigación científica

A

Exploratoria
Descriptiva
Correlacional
Explicativa

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12
Q

Investigación Exploratoria

A

Examinar un problema o tema de investigación poco estudiado del cual se tienen muchas dudas o no se ha abordado antes.

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13
Q

Investigación descriptiva

A

Medir o recoger información
Describir fenómenos, situaciones, contextos y eventos; detallar como son y como se manifiestan

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14
Q

Investigación correlacional

A

Conocer la relación o grado de asociación que exista entre dos o más conceptos, categorías o variables en un contexto en particular

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15
Q

Investigación explicativa

A

Pretende establecer las causas de los eventos, sucesos o fenómenos que se estudian.

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16
Q

¿Qué es una variable?

A

Varía, se observa y puede medirse
Hay independiente y dependiente

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17
Q

Variable independiente

A

“Causa”
Se modifica
Manipuladas
Generan y explican los cambios en la variable dependiente

Ejemplos: edad, ingresos, años, género, número de hijos

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18
Q

Variable dependiente

A

“Efecto”
Modifican por la acción de la variable independiente
Efectos o consecuencias que dan origen a resultados de investigación

Ejemplos: calidad de vida, aprendizaje, modos de actuación y valores

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19
Q

Niveles de medición de la variable dependiente

A

Nominal
Ordinales
Razón
Intervalo

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20
Q

NOMINAL
(nmvd)

A

Se obtienes con:
Preguntas
Sentidos.examenes de laboratorio

Clasifican al individuo en categorías
% o frecuencias

Ejemplo: color de ojos, grupo sanguíneo y sexo

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21
Q

ORDINALES
(nmvd)

A

De mayor a menor
2 tipos:
De rango (ordenado por gravedad, delicado, grave, muy grave, 3 o + categorías)

De puntaje (medición numérica, observaciones subjetivas, escalas EVA, APGAR, etc)

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22
Q

RAZÓN
(nmvd)

A

Cuantificadas con aparatos de medición que calibran un cero absoluto

Peso, talla, edad, glucosa

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23
Q

INTERVALO
(nmvd)

A

Hay límites o rangos

Niveles de glucosa 70-110 mg/dl
Edades de 20-25

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24
Q

Elementos para elegir la prueba adecuada

A

Nivel de medición de la variable dependiente
Número de grupos de estudio que se compraran
Número de mediciones al mismo grupo de individuos

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25
Tipos de grupos
Univariado (1 grupo) Bivariado (2 grupos) Multivariado (3 o + grupos)
26
Mediciones que se realizan a la muestra
Transversales (1 medición) Longitudinales (2 o + mediciones)
27
Cómo se pueden medir las variables
Cuestionario Instrumento
28
¿Qué es una población?
Conjunto de entes que tienen alguna característica cuantificable en común
29
Criterios de selección
Género Padecimientos Sexo Área de estudio
30
Muestra
Grupo representativo de la población 10% de la población
31
Inferencia
Llegar a conclusiones basadas en los datos que nos arrojo la muestra
32
Sesgo
Riesgo de no medir lo que se quiere medir
33
Sesgo de selección
Cuando se comparan grupos de PX que difieren en factores determinantes
34
Sesgo de medición
Cuando los métodos de medición difieren entre los grupos de PX
35
Sesgo de confusión
Cuando 2 factores están asociados y el efecto de uno se confunde o queda distorsionado por el efecto del otro
36
Relaciones causales entre acciones y efectos
Entender el entorno Adaptación al mismo Modificarlo
37
Modelo multicausal
Relaciones entre factores de riesgo, causas intermedias y finales. Para prevenir se tendrá que eliminar las causas claves que explican la ocurrencia de enfermedad. Ejemplo: los malos hábitos de consumo y no realizar actividad física puede ocasionar obesidad
38
Modelo de causas suficientes
Cuando se completa una causa suficiente se completa inevitablemente la enfermedad. Existen simultáneamente varias causas componentes Ejemplo: necesitas tener diabetes para tener un pie diabético
39
Modelos probabilisticos
Factores de riesgo Relación entre variables, asociando entre una exposición y su efecto Estimar riesgos sin conocer todas las causas Creación de modelos matemáticos para analizar efectos de exposiciones
40
¿Qué es un factor de riesgo?
Si la exposición aumenta, el riesgos e padecer la enfermedad también aumenta
41
¿Qué es un factor protector?
Prevenir el desarrollo de enfermedad
42
Glucosa en ayunas
70-100 ml/dl
43
Incidencia
Todos los casos nuevo Nos habla de causas, tx y prevención
44
Prevalencia
Acumulación de PX enfermos Nos habla de atención sanitaria
45
Qué es la densidad de incidencia
Potencial que tiene una enfermedad para cambiar de salud a enfermedad
46
Incidencia
Mide la ocurrencia de una enfermedad a lo largo del tiempo Medida de riesgo Formula: #de casos nuevos / # de PX en riesgo de padecerla
47
Incidencia acumulada (IA)
(Individuos que se enferman / población susceptible) x 100 El resultado es en porcentaje 4 decimales
48
Densidad de incidencia (DI)
# de episodios de enfermedad / (población x tiempo de estudio)
49
Prevalencia
Refleja el peso de la enfermedad real en la comunidad. Útil a la hora de tomar de decisiones sobre la distribución de fondos financieros para la asistencia médica Formula: DI x duración de la enfermedad
50
Riesgo relativo
Cuántas veces es más frecuente la enfermedad en un grupo respecto al otro Fórmula: a / (a+b) __________ c / (c+d) Expuestos Enfermos (a) Expuestos Sanos (b) No expuestos Enfermos (c) No expuestos Sanos (d)
51
Interpretación de Riesgo relativo
RR= 1. significa que la presencia del factor no modifica la probabilidad de ocurrencia del EI RR mayor a 1. Indica cuánto es mayor la probabilidad de enfermedad en los expuestos respecto de los no expuestos, en este caso se trata de un factor de riesgo porque aumenta la probabilidad de enfermar RR menor a 1. Indica cuánto menor es la probabilidad de enfermar en los expuestos respecto de los no expuestos, se trata de un factor protector porque disminuye la probabilidad de enfermar
52
Riesgo atribuible
Medida útil para expresar la efectividad de una intervención Formula: [a / (a+b)] - [c / (c+d)] Expuestos: Enfermos (a) Sanos (b) No expuestos: Enfermos (c) Sanos (d)
53
Media o promedio
La suma de los datos entre la cantidad de datos que tienes
54
Mediana
El número que está en medio Deben estar de menor a mayor Si quedan dos se suman y se dividen entre 2 y esa es la mediana
55
Moda
El número que más se repite, puede que no haya, no tiene límites
56
Varianza
A todos tus datos se les resta lo que obtuviste en la mediana, y el resultado se eleva al cuadrado, sumas todos los resultados. Lo divides entre la población o entre la muestra (población - 1)
57
Desviación estándar
Saca la raíz cuadrada del resultado de la varianza
58
Tendencia central
Media Mediana Moda
59
Dispersión
Varianza Desviación estándar
60
Que tipos de medidas se deben presentar al describir una variable cuantitativa
Central Dispersión

Enf Cuatri 5 (4 decks)

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