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Epidemiología y Estadística MIR2021 Flashcards

1
Q

<p>Definición de: Sensibilidad (S)</p>

A

<ul> <li>Probabilidad de que un individuo enfermo tenga un test positivo</li> <li>Análoga a la potencia de un estudio</li> <li>S + TFN = 1 = total de enfermos</li></ul>

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2
Q

<p>Definición de</p>

<p>Especificidad (E)</p>

A

<ul> <li>Probabilidad de que un individuo sano tenga un test negativo</li> <li><strong>E + TFP = 1 </strong>= total de sanos</li></ul>

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3
Q

<p>Definición</p>

<p>Tasa de falsos negativos (TFN).</p>

A

<p>Probabilidad de que un individuo enfermo sea clasificado como sano</p>

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4
Q

<p>Definición</p>

<p>Tasa de falsos positivos (TFP)</p>

A

<p>Probabilidad de que un individuo sano sea clasificado como enfermo</p>

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5
Q

<p>Definición</p>

<p>Razón de probabilidad o verosimilitud positiva</p>

A

<p>Probabilidad de que un individuo enfermo presente un resultado positivo frente a la probabilidad de que el resultado positivo se presente en un individuo sano</p>

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6
Q

<p>Definición</p>

<p>Razón de probabilidad o verosimilitud negativa</p>

A

<p>Probabilidad de que un individuo enfermo presente un resultado negativo con la probabilidad de que el resultado negativo se dé en un individuo sano</p>

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7
Q

<p>Definición</p>

<p>Valor predictivo positivo</p>

A

<ul> <li>Verdaderos positivos entre aquellos que han sido identificados como positivos</li> <li><strong>Inversa del VPP: 1-VPP</strong>: prueba + y no ser enfermo</li></ul>

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8
Q

<p>Definición</p>

<p>Valor predictivo negativo</p>

A

<ul> <li>Verdaderos negativos entre aquellos que han sido identificados como negativos</li> <li><strong>Inversa del VPN: 1-VPN</strong>: prueba - y ser enfermo</li></ul>

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9
Q

<p>Definción</p>

<p>Valor global (eficacia) del test</p>

A

<p>Indica la proporción de resultados válidos<br></br>entre el conjunto de resultados.</p>

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10
Q

<p>Tablas de contingencia validan pruebas:</p>

A

<p>Cualitativas</p>

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11
Q

<p>Curvas CORvalidan pruebas</p>

A

<p>Cuantitativas</p>

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12
Q

<p>La sensibilidad y la especificidad clasifican a los sujetos en función:</p>

A

<p>De laenfermedad</p>

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13
Q

<p>Los valores predictivosclasifican a los sujetos en función de:</p>

A

<p>Resultado del test</p>

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14
Q

<p>RELACIÓN DE PARÁMETROS</p>

<p><strong>↑ Prevalencia</strong>:</p>

A

<p><strong>↑ VPP</strong>, <strong>↓ VPN</strong></p>

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15
Q

<p>RELACIÓN DE PARÁMETROS</p>

<p>↓ Prevalencia:</p>

<p></p>

A

<p>↓VPP, ↑VPN</p>

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16
Q

<p>ELEGIR UN TEST</p>

<p>Sensible</p>

A

<ul> <li><strong>Descartar enfermedad</strong></li> <li>Detectar el mayor nº enfermos</li> <li>Grave que no debe pasar desapercibida</li> <li>Tratable</li> <li>FP NO suponen un trauma psicológico</li> <li>Mucha prevalencia</li> <li>Baja rentabilidad</li></ul>

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17
Q

<p>ELEGIR UN TEST</p>

<p>Específico</p>

<p></p>

A

<ul> <li><strong>Confirmar enfermedad</strong></li> <li>Asegurar DX</li> <li>Difícil de curar o incurable</li> <li>FP pueden suponer un trauma psicológico o su TX graves consecuencias</li> <li>Poca prevalencia</li> <li>Cuando el tto tiene efectos adversos severos</li></ul>

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18
Q

<p>Criterios de la Enfermedad para el cribado</p>

A

<ul> <li>La enfermedad debe ser común y grave.</li> <li>Ha de conocerse la historia natural de la enfermedad.</li> <li>El tratamiento, en el estado presintomático, tiene que reducir la morbimortalidad en mayor medida que el tratamiento después de la aparición de los síntomas.</li></ul>

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19
Q

<p>Criterios del Test para el cribado</p>

A

<ul> <li>De fácil aplicación.</li> <li>Coste razonable dentro del presupuesto de salud.</li> <li>Inocuo para la población.</li> <li>Confiabilidad o capacidad de repetición.</li> <li>Validez. Se refiere a la capacidad del test de medir lo que realmente se desea medir. El concepto de validez incluye los de sensibilidad, especificidad y valor predictivo; ya se han mencionado previamente los conceptos de validez interna y externa.</li></ul>

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20
Q

<p>Criterios dependientes de la población diana para el cribado</p>

A

<ul> <li>El riesgo de ser afectado por la enfermedad debe ser alto.</li> <li>La información demográfica tiene que estar disponible en la comunidad.</li> <li>La comunidad ha de sentir la necesidad de programas de salud pública.</li></ul>

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21
Q

<p>Evaluación de Concordancia</p>

<p>Para Variables CUANTITATIVAS</p>

A

<p>Coeficiente de correlación intraclase 0 a 1</p>

<p>CCI = 1 ==>toda la variabilidad observada se explicaría por las diferencias entre sujetos y no por las diferencias entre los métodos de medición o los diversos observadores.</p>

<p>CCI = 0 se obtiene cuando la concordancia observada es<br></br>igual a la que se esperaría que ocurriera sólo por azar</p>

<p></p>

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22
Q

<p>Evaluación de Concordancia</p>

<p>Para variables CUALITATIVA dicotómica</p>

A

<p>Coeficiente kappa</p>

<p>Mide el nivel de concordancia entre 2 o más observadores</p>

<p>Kappa 0 ==> concordancia debido al azar</p>

<p>Kappa -1 ==> discrepan más mediciones de lo esperado por el azar</p>

<p>Kappa +1 ==> concordancia completa</p>

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23
Q

<p>Validez interna</p>

A

<p>Sensibilidad</p>

<p>Especificidad</p>

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24
Q

<p>Al ↑ Sensibilidad </p>

A

<p>↑ VPN</p>

<p>↑FP</p>

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25

Al ↑ Especificidad  

↑ VPP

↑ FN

26

Prevalencia

Probabilidad pretest

- Proporción de individuos enfermos en una población en un momento concreto

- Más grande a mayor incidencia y duración de la enfermedad

- NO ENFERMEDADES AGUDAS, ESTACIONARIAS, RARAS

27

Incidencia acumulada

  • Riesgo individual de enfermar
  • ¡Restar al denominador los enfermos!
28

Densidad de incidencia

Fuerza de morbilidad

  • Velocidad grupal de enfermar
  • Personas x tiempo = ∑ total de periodos individuales de tardanza en enfermar
  • Ejm==> DI=15 infecciones; Si hubiera 100 pct ingresados en UCI, cada día 15 nuevas infecciones
29

Medida de carga global de una enfermedad 

Los años de vida ajustada por discapacidad atribuible a esa enfermedad

30

Se ha realizado un estudio de cohortes en pacientes expuestos a diferentes antiinflamatorios no esteroideos. El evento de interés fue la ocurrencia de hemorragia digestiva alta. En la cohorte de pacientes expuestos a ibuprofeno, se ha obtenido una densidad de incidencia de 2 por 1000 personas-año. ¿Cómo debe interpretarse este resultado?

Ocurren de media 2 casos de hemorragia digestiva alta por cada 1000 años de exposición a ibuprofeno, sumados los tiempos de observación de todos los individuos de la cohorte.

31

En una población se produjeron 2.000 accidentes mortales de tráfico desde el 1 de enero al 31 de diciembre de 2019. ¿Qué medida de frecuencia de accidentes se ha utilizado?

Incidencia

32

Medidas de Asociación para Cohortes, ensayos clínicos

Riesgo relativo (RR)

33

Riesgo relativo

Mide la "fuerza de la asociación" entre el factor de riesgo y la enfermedad Puede variar entre 0 e infinito

Responde a: ¿cuánto más frecuente es la enfermedad
entre los expuestos a un factor de riesgo respecto a los no expuestos?

34

Medidas de Asociación para Casos-controles

Odds ratio (razón de desventaja)

35

Medida de asociación de los estudios transverales (prevalencia)

Razón de prevalencia

36

¿Qué indica la razón de prevalencia?

El número de veces más que se puede padecer la enfermedad en los expuestos frente a los no expuestos

37

¿En que situación se aproxima más el valor de OR a RR?

En enfermedades de prevalencia baja < 10%

38

Medidas de impacto o del efecto son aplicables a:

Estudios prospectivos: cohortes, ensayos clínicos

39

Diferencia de incidencias o riesgo atribuible

  • Exceso de riesgo en los individuos expuestos frente a los no expuestos al factor de riesgo.
  • Incidencia acumulada en el grupo de expuestos que se debe exclusivamente al factor de riesgo.
  • Descenso en el número de casos nuevos entre los expuestos si se evitara el FR
40

Cálculo

Diferencia de incidencias o riesgo atribuible

RA = Ie - Io

41

Fracción atribuible en expuestos o fracción etiológica del riesgo

  • Es la proporción de la enfermedad que se debe a la exposición, es decir, la proporción de casos nuevos de enfermedad, entre los expuestos, que se evitaría si se eliminase el factor de riesgo.
  • Cuál puede ser el impacto con determinadas medidas, calcular los costes y determinar prioridades.
42

CÁLCULO

Reducción absoluta del riesgo

RAR = Io - Ie

43

Medidas De Impacto para el estudio del Factor de Riesgo

  • RAE
  • FAE
44

Medidas De Impacto para el estudio del Factor Protector

  • RAR
  • RRR
45
Tipos de error de los estudios epidemiológicos
- Error ALEATORIO | - Error SISTEMÁTICO
46
Error ALEATORIO
- El azar hace que la muestra con la que se va a trabajar no sea representativa. - El error aleatorio no afecta a la validez interna de un estudio.
47
Características Error ALEATORIO
Simétrico, incorregible, impredecible
48
Error ALEATORIO afecta a:
Precisión | Fiabilidad
49
La solución para el error aleatorio es:
↑ tamaño muestral
50
Error SISTEMÁTICO
- Fallo en el diseño, o en la ejecución del estudio, que hace que los resultados de la muestra sean diferentes de la población de la que proceden. - No se relacionan con el tamaño de la muestra - La existencia de sesgos conduce a la elaboración de conclusiones incorrectas sobre la relación entre una exposición y una enfermedad
51
Características Error SISTEMÁTICO
Asimétrico, corregible, predecible
52
Error SISTEMÁTICO afecta a:
Validez | Exactitud
53
La mayoría de los sesgos acontecen habitualmente en:
Los estudios de casos-controles (retrospectivos).
54
Tipos de errores sistemáticos
- Sesgo de selección - Sesgo de información - Factor de confusión
55
Sesgo o error sistemático afecta a la validez interna
SI
56
Factor de confusión (confounding)
Un factor de confusión (FC) es una variable extraña al estudio que modifica los resultados que se obtienen.
57
Características del factor de confusión (confounding)
• Ser un factor de riesgo para la enfermedad.• Estar asociado con la exposición.• No ser un paso intermedio entre la exposición y la enfermedad.
58
Solución para el sesgo de selección
Aleatorización
59
Solución para el sesgo de información
Enmascaramiento
60
Solución para el factor de confusión
``` · Multivariante · Aleatorización · Restricción · Estratificación · Apareamiento: posible > 1 control ```
61
Tipos de sesgo
- Sesgo de selección - Sesgo de información - Factor de confusión
62
Tipos de sesgo de selección
- Del voluntario - Del obrero sano - Berkson- Neyman
63
Tipos de sesgo de información
- Diferencial, Subestima o sobreestima | - No diferencial Infraestimación
64
Tipos de sesgo diferencial
- De memoria- De atención
65
Sesgo de Berkson
Es el que se produce cuando, para saber qué ocurre en la población, se elige una muestra hospitalariade esa población y el factor de riesgo que se está estudiando se asocia a una mayor probabilidad de hospitalización.
66
Sesgo de Neyman
Se produce en los estudios de casos-controles alseleccionar casos prevalentes (ya existentes) en vez de casos incidentes (casos nuevos). Esto conlleva que en los casos sea menos frecuente la exposición a aquellos FR que disminuyen la supervivencia; esto es,los casos representarían a individuos con rasgos de mayor resistencia a la enfermedad o formas menos graves de ésta.
67
Sesgo de memoria
- Se produce en los estudios de casos-controles. - El hecho de padecer la enfermedad hace que se esté más motivado para recordar posibles antecedentes de exposición - Se evita usando base de datos
68
Sesgo de efecto Hawthorne (atención)
Los participantes en un estudio pueden modificar su comportamiento si saben que están siendo observados.
69
Sesgo de verificación
Consiste en que se puede clasificar de diferente manera al sujeto que da una prueba inicial negativa, porque no se hace en este grupo el mismo tipo de pruebas que si sale positiva la prueba inicial
70
Sesgo de regresión a la media
Consiste en que una variable puede ser extrema en su primera medición por motivos fisiológicos, pero volver a la normalidad posteriormente. Por ejemplo, efecto de la bata blanca, se clasifica al sujeto expuesto, cuando realmente no lo es.
71
Sesgo de Clasificación incorrecta no diferencial:
- La probabilidad de clasificación errónea ocurre en todos los grupos de estudio de forma similar. - El error de clasificación no diferencial ocasiona una infraestimación (hace que la medida de asociación tienda a 1) del efecto del factor de exposición estudiado en la enfermedad
72
Sesgo de Clasificación incorrecta diferencial
- La probabilidad de clasificación errónea de la exposición (en un estudio de casos-controles) afecta de forma desigual a sanos y enfermos o la clasificación de enfermo o no enfermo (en un estudio de cohortes) - Este tipo de sesgo produce una subestimación o sobreestimación del efecto del factor de exposición en la enfermedad.
73
Validez
- El estudio cuantifica lo que realmente se propone medir. - Es el grado de ausencia de error sistemático. - También recibe el nombre de exactitud.
74
Validez interna
Los resultados del mismo son aplicables a los individuos del citado estudio
75
Validez externa
Los resultados del mismo son aplicables a otros individuos distintos de los del estudio
76
Fiabilidad.
- Es el grado de reproductibilidad de un estudio, esto es, el grado de similitud que presentarían los resultados si se repitiese el estudio en condiciones similares. - Grado de ausencia de error aleatorio.
77
Análisis estratificado
Permite diferencial entre factor confusor y factor modificador para validar una prueba en estudios Cy C
78
¿Qué hecho es importante en le proceso de aleatorización para evitar sesgos?
Quien decida le inclusión de los pacientes en el estudio y lleva acabo la aleatorización desconozca la secuencia de aleatorización que se aplica a cada uno de los pacientes reclutados
79
¿Principal inconveniente de los EC explicativos?
Poca validez externa
80
Método para reducir el sesgo de clasificación
Enmascaramiento
81
Para evitar diferencias sistemáticas en los abandonos, pérdidas o cumplimiento terapéutico entre los dos grupos de comparación (sesgo de atrición), se realiza
Un análisis por intención de tratar
82
Tipos de estudio según la finalidad del estudio
- Descriptivo - Analítico
83
Tipos de estudio según el control de la asignación del FE
- Experimental - Observacional
84
Tipos de estudio según la Secuencia temporal
- Transversal - Longitudinal
85
Tipos de estudio la Relación temporal FE-E
- Prospectivo - Retrospectivo
86
Series de casos clínicos
- Describen las características de un grupo de enfermos. - Estudios longitudinales =>información adquirida a lo largo del tiempo. - Ventaja es que permiten generar nuevas hipótesis - Desventaja es que no presentan grupo control, por lo que cualquier FR puede ser un hallazgo casual
87
Estudios ecológicos
· Analizan comunidades, regiones, países…· Usan estadísticas recolectadas con otros fines· Tipos: de tendencias temporales, multigrupales, “experimentales”
88
Estudios transversales o de prevalencia
- Analizan la relación entre una enfermedad y algunas variables en un momento concreto del tiempo. - Solo se ve 1 vez al sujeto, pero pueden durar mucho tiempo si hay mucha muestra - Enfermedades crónicas - Pueden ser analíticos: razón de prevalencia - No hay seguimiento
89
Se dice que un estudio es experimental cuando cumple las dos condiciones
• Asignación por parte del investigador del factor de estudio.• Aleatorización de la muestra de modo que los participantes son adscritos al azar a uno u otro grupo de estudio.
90
Estudios analíticos experimentalesLimitaciones
Los problemas éticos
91
Estudios analíticos experimentalesVentajas:
- Son los estudios que mejor valoran la utilidad de una intervención y aportan mayor evidencia causal - Permiten un gran control sobre cualquier efecto que no sea el estudiado.- Posibilitan el empleo de técnicas de enmascaramiento
92
Ensayo clínico aleatorio
- La asignación aleatorizada del factor de estudio (un fármaco o una intervención sanitaria) se hace sobre los individuos. - Es el mejor para demostrar causalidad y la eficacia de una intervención
93
Ensayo de campo
· Valoran eficacia de medidas preventivas· Individuos sanos· Aleatorizado· Más caros que EC, + individuos
94
Ensayos antes-después
- Se administra a los individuos y se compara el resultado con la situación basal- Sin grupo control, difíciles de interpretarEjemplo, a un grupo de pacientes cardiópatas se les administra un IECA, comparando la presión arterial (PA) media en el conjunto antes y después de administrar el tratamiento.
95
Estudios controlados no aleatorios
- Útiles cuando la asignación aleatoria no ofrece ventajas o no se puede hacerEjemplo, se quiere hacer un ensayo en pacientes cardiópatas. A un grupo se le administra IECA (se trata de pacientes no dislipidémicos) y al otro (que además son dislipidémicos), IECA más estatinas. No hay asignación aleatorizada, sino que la inclusión en uno u otro grupo de estudio se ha hechotomando como base los factores de riesgo que presentan los pacientes.
96
Estudio de cohortes
Partiendo de un grupo de individuos expuestos al FR (cohorte expuesta), y de otro conjunto comparable en todo pero cuyos individuos no están expuestos al FR (cohorte no expuesta), se estudia la incidencia de la enfermedad en ambas cohortes.
97
Mejor estudio para comprobar hipótesis previas de causalidad cuando, por razones éticas, no es posible realizar un estudio experimental.
Estudio de cohortes
98
Mejor para el estudio de la “multiefectividad del factor de riesgo” (todos los efectos del factor de riesgo).
Estudio de cohortes
99
Estudio de cohortesVentajas:
- Es el mejor estudio para comprobar hipótesis previas de causalidad cuando, por razones éticas, no es posible realizar un estudio experimental.- 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.- Sirve para el estudio de exposiciones raras.
100
Estudio de cohortes | Inconvenientes:
- No es bueno para el estudio de enfermedades raras. - No es adecuado para el estudio de enfermedades de largo periodo de incubación. - El coste es alto. - No sirve para el estudio de la “multicausalidad de la enfermedad”.- Es difícilmente reproducible.
101
Medidas de asociación de los estudios de cohorte
RR
102
Medidas de efecto / impacto de los estudios de cohorte
RA, FAE, RAR, RRR, NNT, NND
103
Estudio de cohortes históricas (retrospectivas)
El investigador identifica, mediante registros, una cohorte expuesta en el pasado a un factor de riesgo, y otra cohorte no expuesta. Mediante dichos registros (p. ej., historias clínicas) sigue la evolución de ambas cohortes, comparando los resultados.Por ejemplo, se selecciona una muestra de 100 historias clínicas de un hospital que se divide en dos grupos en función del antecedente de tabaquismo o no. Se observa en cada grupo la frecuencia de cáncer de laringe
104
Estudio de casos-controles
Partiendo de un grupo de individuos enfermos (casos), y de otro comparable a ellos en todo, pero que no tienen la enfermedad (controles), se estudia la exposición, en ambos casos, a distintos factores de riesgo
105
Estudio de casos-controlesCaracterísticas:
- Es un estudio longitudinal.- Es retrospectivo.- Va del efecto (enfermedad) a la causa.
106
Estudio de casos-controlesVentajas:
- Es de corta duración. - Es ideal para el estudio de enfermedades raras. - Es el mejor para el estudio de enfermedades de largo periodo de inducción. - El coste es bajo. - Es el más adecuado para el estudio de la multicausalidad de la enfermedad (los posibles factores de riesgo de una determinada enfermedad). - Es el mejor para formular nuevas hipótesis etiológicas
107
Estudio de casos-controlesInconvenientes:
- No es adecuado para comprobar hipotesis previas de causalidad.- No permite el estudio de la “multiefectividad del factor de riesgo”.- La posibilidad de sesgos es muy alta, su control difícil.
108
Medidas de asociación de los estudios de caso-control
OR
109
Casos-controles anidados
Los casos y controles se obtienen de una cohorte o un registro poblacional
110
¿ Para evaluar el efecto de una intervención usaría?
ENSAYO CLINICO ALEATORIZADO
111
¿Qué medida de frecuencia se determina en los estudios de cohorte?
Incidencia de enfermedad
112
Estudios en función de la probabilidad de cometer sesgos de más a menos
Transversal > Casos y Controles > Cohortes > Ensayo Clínico
113
Se está estudiando si el metamizol magnésico es más eficaz que el paracetamol para la fiebre postquimioterapia de origen no infeccioso. Ambos tienen indicación aprobada para esa indicación, pero usted quiere comprobar si alguno es superior al otro. Para ello se diseña un EC en el que se administra al azar uno u otro tratamiento a pacientes oncológicos con fiebre postquimioterapia. Ha realizado un diseño:
Un EC fase IV
114
El ensayo clínico es un estudio:
Prospectivos y experimentales
115
Fase I del ensayo clínico
* Estimación inicial de tolerancia, seguridad, farmacocinética y farmacodinámica * No estimación de eficacia * Habitualmente sólo pocos voluntarios sanos (n = 20 - 80) * No suelen tener grupo control ni enmascaramiento
116
Fase II del ensayo clínico
Información preliminar sobre eficacia, patróndosis-respuesta, tolerancia y ampliación de los datosde seguridad obtenidos en fase I• Ensayos pequeños (n = 100 - 200) en pacientes con la enfermedad de interés• Preferentemente con grupo control
117
Fase III del ensayo clínico
• Demostrar un efecto terapéutico (eficacia)• Valorar la seguridad del nuevo fármaco frente a alternativas disponibles• Muestra más amplia de pacientes con una única enfermedad concreta• Controlados y aleatorizados
118
Fase IV del ensayo clínico
- Evaluar seguridad y efectividad, nuevasindicaciones, efectos secundarios, morbilidady mortalidad a largo plazo- Preferentemente controlados y aleatorizados
119
Ensayos clínicos según los Criterios de inclusión los
* EC pragmáticos. Se acercan lo más posible a la población general. Los criterios de inclusión son muy laxos (prácticamente los únicos son los diagnósticos). * EC explicativos. Los criterios de inclusión son muy estrictos, por lo que la muestra no es exactamente igual a la población general.
120
EC explicativos | Características:
- Se necesita menor tamaño muestral - Mayor validez interna, eficacia - Se utilizan en las fases II y III - Análisis por protocolo
121
EC pragmáticosCaracterísticas:
- Se necesita mayor tamaño muestral - Mayor validez externa, efectividad - Se utilizan en las fases III y IV. - Análisis por intensión a tratar
122
Si el tamaño muestral es suficientemente grande, se consiga
Una distribución homogénea de las variables predictoras en ambos grupos
123
Aleatorización simple
- Cada paciente tiene la misma probabilidad de ser asignado a cualquiera de los grupos de tratamiento. - Con este método, existe riesgo de desigualdad numérica entre grupos.
124
Aleatorización por bloques
- Se establecen bloques de aleatorización,de modo que en cada uno de ellos la mitad de los pacientes reciba el tratamiento experimental y la otra mitad, el control. - Con este tipo de aleatorización se evita la desigualdad numérica entre los distintos grupos, por lo que es especialmente útil cuando el tamaño muestralno es muy grande.
125
Aleatorización estratificada
Los pacientes son divididos en grupos(estratos) homogéneos respecto a alguna variable de interés pronóstico y posteriormente son asignados aleatoriamente a uno de los dos grupos de intervención
126
Aleatorización Sistemática
Se elige un número de partida y un intervalo para ir cogiendo gente
127
Sesgo de cointervención
Ocurre cuando los dos grupos no son comparables, debido a que reciben intervenciones diferentes a aquéllas en evaluación, pero que pueden influir sobre las variables dependientes. Por ejemplo, en un estudio que compara la efectividad de dos tratamientos farmacológicos para depresión, uno de los grupos —aparte de la intervención bajo estudio— recibe psicoterapia de apoyo
128
Solución para el sesgo de cointervención
Enmascaramiento
129
Enmascaramiento | Simple ciego
El paciente desconoce el grupo de tratamiento al que está asignado.
130
EnmascaramientoDoble ciego
Paciente, personal sanitario-evaluador de la variable resultado lo desconocen
131
EnmascaramientoTriple ciego
El analista de los datos no sabe el tipo de tratamiento de cada uno de los grupos
132
EnmascaramientoDoble simulación
Todos los individuos reciben uno de los tratamientos (experimental o de referencia) junto con el placebo del otro fármaco
133
EnmascaramientoAbiertos
No enmascarado: si no se puede enmascarar se suele usar un evaluador ciego
134
Análisis de los resultadosComparaciones múltiples
Al aumentar el número de comparaciones,se incrementa la posibilidad de resultados falsamente positivos
135
Análisis de los resultados | Análisis de subgrupos
Produce comparaciones múltiples, aumenta la probabilidad de resultados falsos y, por tanto,sus resultados deben interpretarse con precaución.
136
Análisis de los resultadosPor protocolo
Incluye únicamente a aquellos pacientes que hancumplido los requisitos del protocolo y/o han finalizado el estudio.
137
Análisis de los resultadosPor intención de tratar
El análisis incluye a todos los pacientesque han sido seleccionados y en el grupo en el que fueron asignados, aunque no hayan finalizado el estudio o hayan cambiado de grupo.
138
La magnitud del efecto del tratamiento en los ensayos clínicos se puede expresar de varias formas:
- Riesgo relativo (RR). - Reducción absoluta del riesgo (RAR)- Reducción relativa del riesgo (RRR)- Número necesario de pacientes a tratar (NNT)
139
Ensayos clínicos Pragmáticos
Muestra heterogénea, validez externa
140
Ensayos clínicos Explicativos
Muestra homogénea, validez interna
141
Ensayos clínicos Cruzado
- Cada grupo toma ambos fármacos con periodo de lavado- Permite llevar a cabo el estudio con un tamaño muestral menor al del diseño clásico al reducir la variabilidad- Para enfermedades crónicas de evolución estable
142
Ensayos clínicos Paralelo
- Cada grupo toma un único fármaco- Apropiado en los casos de enfermedades agudas - Inconveniente => variabilidad de la muestra
143
Ensayos clínicos Por intención de tratar
Todos los sujetos incluidos son analizados- Infraestima el resultado
144
Ensayos clínicos Por protocolo
- Sólo se analizan los que terminan el estudio- Presenta sesgo de atrición
145
Ensayos clínicos De tamaño predeterminado
Tamaño muestral conocido a priori
146
Ensayos clínicos Secuenciales
- Incorporación progresiva de pacientes al estudio- No se conoce el tamaño de la muestra
147
Ensayos clínicos De superioridad
Demostrar que un fármaco es mejor que otro
148
Ensayos clínicos De no inferioridad
Se supone una eficacia similar, el nuevo fármaco tiene otras ventajas
149
Ensayos clínicos Enmascarados
Empleo de técnicas de ciego para evitar sesgos
150
Ensayos clínicos Abiertos
No enmascarados
151
Como evitar el efecto residual de los estudios cruzados
Aumentado el tiempo de lavado
152
Efecto período de los estudios cruzados
La historia natural de la enfermedad condiciona el resultado (Enf. neurodegenerativas)
153
Ensayos clínicos Factoriales
- Compara A vs AB | - Interacción de tratamiento
154
Ensayos clínicos de Equivalencia
- Estudio doble ciego FASE I cruzados - Evalúa farmacocinética - No eficacia
155
Forma de evaluar la eficacia ABSOLUTA de un fármaco
Comparación con el placebo
156
¿Qué diferencia hay entre el estudio de campos y un estudio comunitario de intervención?
En el estudio de comunitario no se aplica aleatorización individual
157
Valor a partir del cual 2 fármacos no son no inferirores
Valor delta
158
EC en el que se introducen pares de pacientes ramdomizados a los tratamientos hasta que la diferencia entre los dos tratamiento favorece a uno u otro, momento en el cual se suspende el estudio
EC secuencial
159
¿Cuál es la medida para manejar las pérdidas de pacientes en un ensayo clínico ?
Preverlas al calcular el tamaño de la muestra
160
En un ensayo clínico la comparabilidad entre grupos experimental y control la determina:
Aleatorización
161
¿En que consiste el apareamiento?
Por cada persona con enfermedad (caso) que tenga el factor de confusión, coger otra persona sana (control) que también lo presente
162
Situación en la que el IC es 90%
Estudio de Bioequivalencia
163
Un ensayo pragmático evalúa:
Efectividad
164
Hablamos de equivalencia terapéutica si:
El IC de eficacia está comprometido entre los dos límites Delta
165
¿Por qué se justifica la realización de análisis intermedios durante un ensayo clínico?
Para evitar que los pacientes del grupo control no se beneficien de un tratamiento efectivo
166
Se dice que dos sustancias son bioequivalentes cuando
Proporcionan la misma biodisponibilidad en magnitud y velocidad, aceptándose variaciones de hasta un 20% respecto al original.
167
Para autorizar la comercialización de un medicamento genérico, suele ser necesario
Realizar un estudio de bioequivalencia en voluntarios sanos.
168
Revisión sistemática
Resumen imparcial y exhaustivo de las investigaciones (publicaciones) existentes, permitiendo latoma de decisiones acerca de una determinada intervención o tratamiento, basada en todos los estudios relevantes y de adecuada calidad existentesacerca del tema.
169
Metanálisis
Incluye un análisis estadístico nuevo, combinando los diferentes estudios incluidos en la revisión
170
Prueba Q de Cochrane | Limitaciones
Baja potencia
171
Prueba Q de CochraneCompensar
Considerándolo estadísticamente significativo a partir de valores de p por debajo de 0,10
172
Si el valor de p (< 0,1) correspondiente a la Q de Cochrane
Es estadísticamente significativo, existe alta probabilidad de heterogeneidad.
173
Si el valor de p (>0,1) correspondiente a la Q de Cochrane
- No es estadísticamente significativo, la interpretación se realiza haciendo un cociente entre el valor de la Q y sus grados de libertad. - Si este cociente es menor de 1, la heterogeneidad es poco probable, si es mayor de 1, la heterogeneidad es posible.
174
Métodos estadísticos I2
``` 0% ==> Homogéneo <30%==> Baja 30-50%==>Moderada >50%==> Alta >75%==> Muy alta ```
175
Representación Q de Cochrane Gal-braith
- Cualquier estudio- Puntos de precisión de cada estudio sobre una banda de confianza: a más fuera, ↑ heterogeneidad
176
Representación Q de Cochrane L’Abbé
- Solo metanálisis de EC- Variables dicotómicas- Nube de puntos en torno a una recta: si ↓ alineación ↑ heterogeneidad
177
Combinación de los efectosSi no existe heterogeneidad o ésta es muy baja, el análisis debe utilizar un modelo conocido como
Modelo de efectos fijos
178
Combinación de los efectosModelo de efectos fijos
Estudios homogéneos (<30%), IC estrecho
179
Combinación de los efectosModelo de efectos aleatorios
Estudios heterogéneos, IC grandes, peso excesivo a los estudios de n pequeña
180
Combinación de los efectos | Si existe heterogeneidad, deberá emplearse
Modelo de efectos aleatorios.
181
Identificación del sesgo de publicaciónAnálisis de sensibilidad
- nº de estudios negativos realizados y no publicados que debería haber para modificar el sentido de una eventual conclusión “positiva”- Si muy elevado ==> probabilidad de sesgo baja
182
Uno de los principales problemas del metaánalisis es
Sesgo de publicación
183
Utilidad del análisis de sensibilidad en un metaánalisis
Evaluar si hay sesgo de publicación
184
¿Es cierto que el análisis de la sensibilidad permite evaluar la heterogeneidad ?
NO

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