Estadistica Flashcards
Proporción
Fracción en q el denominador incluye el numerador
Indica probabilidad q algo ocurra
Escala 0-1 o 0-100%
Razón
Cociente en el q el denominador no incluye al numerador
Sanos/ enfermos
Hombres / mujeres
Escala 0 a infinito
ODDS
Una razón en donde el numerador es la probabilidad de q algo ocurra (p) y el denominador la probabilidad de q no ocurra (1-p)
Escala de 0 a infinito
Tasa
Proporción q tiene en cuenta el tiempo
El numerador es el número de sucesos ocurridos en un tiempo y el denominador el total de personas en riesgo
Escala 0 a infinito
Prevalencia: definición y características
Enf viejos y nuevos sobre población en un determinado tiempo
No tiene unidad de tiempo
Es la única q se puede obtener de estudios transversales
Mide la carga de una enf en la población
Única medida de frecuencia q se puede obtener en un estudio transversal
Prevalencia
Incidencia acumulada
Proporción de sujetos q desarrollan la enf durante el periodo de observación respecto de personas en riesgo de desarrollar la enf
Indica la probabilidad de enfermar
Valor de 0-1
Limitaciones de incidencia acumulada
Asume q todos los pac han estado observados durante todo el pdo del estudio (como si fuera una cohorte o población fija) pero:
En un estudio los pac entran y salen
Algunos pac se pierden durante estudio
Densidad o tasa de incidencia
Número de casos nuevos en un pdo de tiempo concreto respecto del número personas en riesgo de desarrollad la enf por el tiempo q cada uno de ellos ha estado en riesgo.
Es una tasa “promedio”
Q estiman las medidas de asociación?
La magnitud de la relación entre factor y enfermedad
En q tipo de estudio se utiliza el riesgo relativo
Cohortes
En q tipo de estudio se utiliza la Odds Ratio
Casos y controles
Tabla de 2*2 xa estudiar asociación
Efecto si/no
Exposición si/no
a—b
c—d
Riesgo relativo
Probabilidad de desarrollar la enf en expuestos a un factor, respecto de no expuestos
RR= Ie / Ine= [a/ (a+b)] / [c/(c+d)]
Debe acompañarse del IC
Valor mínimo 0- Max infinito
Nulo=0
Medida de asociación en estudios fe cohorte
Riesgo relativo
Odds Ratio
Probabilidad de haber estado expuesto a un factor de riesgo y comparar esta probabilidad en el grupo de enf y sanos
(Odds expos en enfermos y odds exp en sanos)
Medida de asociación en casos y controles
Odds Ratio
Diferencia entre medidas de asociación y de impacto
Las de asociación estiman la magnitud del efecto pero no el impacto sobre la enfermedad
Riesgo Atribuible Expuestos: definición y sinónimos
Diferencia de incidencias
Ie-Ine (a/a+b)- (c/c+d)
También se le puede llamar reducción absoluta de riesgo
Va de -1 a 1: < 0= protector, 0=neutro, >0=riesgo
Calcular RR, RAE y proporción del RA en cancer de pulmón cuando hay 80 expuestos q tabaco y 20 no expuestos en población total de 200
RR= Ie/Ine: (80/100)/20/100=4
(El riesgo de Ca d pm es 4 veces más alto en fumadores)
RAE: Ie-Ine= 0.8-0.2= 0.6
(60 de cada 100 fumadores desarrollarán Ca de pm)
Proporción RA= RAE/Ie= 0.8/0,2= 0.75
(El 75% de los Ca de pm son atribuibles al hecho de fumar)
NNT: definición y característica
Número de pac q hay q tratar xa evitar un efecto
Es una medida absoluta del efecto de una intervención
Sirve xa valorar el esfuerzo terapéutico
Interpretar lo siguiente:
Trastorno alimentario y exposición a medios de comunicación=
RAE: 0.032 = 3.2%
- La fcia de trast alimentarios atribuibles a la exposición a medios es 3.2%
- si las niñas con trast alimentario hubiesen tenido menos exposición a los medios de habrían evitado 3.2% trastornos alimentarios
RRR (reducción relativa del riesgo) o fracción atribuible
Cociente entre RAE y riesgo en el grupo control, q x conversión matemática puede expresarse como 1-RR
Una enfermedad tiene una mortalidad del 25%- se comercializa un nuevo fármaco y la mortalidad en tratados disminuye al 20%
Cual es el NNT xa evitar una muere con el nuevo fármaco?
Cual es la fracción atribuible?
NNT= 1/RAE= 1/ (0,25-0,20) = 20
Hay q tratar 20 personas xa evitar una muerte
El RR es Ie/Ine = 0,2/0,25= 0.8
La fracción atribuible es 1-RR= 1-0.8=0.2
(El nuevo tratamiento disminuye la mortalidad en un 20%?respecto del grupo control)
Que medida de impacto muestra el beneficio del tratamiento en términos relativos
RRR (reducción relativa del riesgo) o fracción atribuible
Si tenemos q xa disminuir un efecto coronario tenemos q tratar a 50 personas pero nuestro paciente tiene la mitad de riesgo, cual sería el NNT?
Y si nuestro paciente tuviera el doble de riesgo?
Si tiene la mitad de riesgo: tenemos q tratar el doble de sujetos.
Si tiene el doble de riesgo tenemos q tratar la mitad de sujetos
Sensibilidad: definición carácter y cálculo
Es la probabilidad q un enfermo tenga una prueba positiva - probabilidad q una prueba de positiva cuando la enfermedad esta presente
Proporción de VP entre los enfermos
VP/(VP+ FN)
No está afectada x prevalencia
Como se calcula la proporción de falsos negativos (sensibilidad)
1- sensibilidad = FN/ VP+ FN
Proporción de FN entre los enfermos o probabilidad q un enfermo tenga la prueba negativa
Especificidad: definición, características, cálculo
Probabilidad q una persona sana tenga una prueba negativa
Probabilidad q una prueba indique la ausencia de enf cuando la enf está ausente
Proporción de VN entre los sanos
VN/(VN+ FP)
Cálculo de proporción de falsos positivos (especificidad)
1-E= FP/FP+VN
Proporción de FP entre los daños o probabilidad q un persona sana tenga un valor positivo
Razón de probabilidad positiva
Cociente entre proporción de enfermos q tienen la prueba óptica y la proporción de sanos q tienen la prueba positiva =
Sensibilidad / proporción de FP =
Sensibilidad / 1- E
Razón de probabilidad negativa
Cociente entre la proporción de enfermos q tienen la prueba negativa y la proporción de sanos q tienen la prueba negativa =
Proporción de FN / especificidad=
1-Sensibilidades/especificidad
En una población de 1000 personas con una prevalencia del 5% se aplica un test con S y E = 80%
Cuantas personas tendrán el test positivo
RP + = S/ 1-E = 0.8/0.2= 4 (De cada 100, o sea 40 en 1000)
RP-= 1-S / E= 0.2 /0.8 = 0.25
La prevalencia es del 5% por tanto 50 personas de 1000 tendrán la enfermedad. Si el test tiene una S del 80%, la prueba positiva en enfermos será = 500,80=40 VP, 10 serán FN y 50 los enfermos
Los no enfermos: 9500,8= 760 (VN), 190 serán los FP y 950 los no enfermos
Por tanto 40 personas tendrán la prueba positiva
VPP
Probabilidad de tener la enfermedad cuando el test sea positivo
VPP= VP / VP+ FP
VPN
Probabilidad de no tener la enfermedad cuando el test sea negativo
Experimento con prueba dg, S-E 95%
Población 100.000 personas
Calcular: VPP si prevalencia es 1/1000 o 50%
Prevalencia 1/1000: hay 100 enfermos de los cuales 95 darán positivo y 99900 sanos de los cuales 95000 darán negativo.
El VPP será ~0.02 y el VPN ~1
Prevalencia 50%: hay 50000 enfermos de los cuales 47500 son positivos y 50000 sanos de los cuales 47500 son negativos.
El VPP es 0.95 y el VPN es 0.95
(Si la prevalencia aumenta, el VPP aumenta y el VPN disminuye)
Q pasa con los falsos positivos en pruebas muy sensibles
Hacen disminuir la especificidad y por tanto aumentan los falsos positivos
Que tipo de validez evalúan la S y E
Interna
Parámetro de mayor relevancia en una prueba de cribado de diagnóstico precoz
VPP
Buscaremos un test muy sensible en q tipo de enfermedades-
En un test muy sensible a q parámetro hay q prestar atención
Enfermedad es graves q se tengan q diagnosticar y enf tratables
Prestar atención a los falsos positivos (q aumentarán)
Buscaremos un test muy específico en q situaciones
La enf es importante xo de difícil curación
Los FP pueden generar un trauma psicológico
El tto de FP puede tener graves consecuencias
Estudios cohortes prospectivo
Longitudinal
Puede ser largo y costoso
Permite analizar la historia de la enf, estudiar asociaciones entre Fx y efectos
Útil en exposiciones poco frecuentes , xo no en enf poco frecuente o largo periodo de latencis
Medida de asociación: RR
Estudios cohortes retrospectivas
En gral las mismas características del prospectivo, xo puede ser más barato y si es útil en enf de largo periodo de latencia si hay registros de calidad
Estudio casos y controles
Útiles para estudiar enf poco frecuentes y enf de larga latencia
Permite analizar diversos factores de una enf
Posibilidad de sesgos de selección y de información -clasificación
Medida de asociación: OR
Falacia de neyman
Utilización de casos prevalentes (supervivientes) cuando la exposición es un factor pronóstico xa la enf
Se puede producir en casos y controles
Estudios experimentales
Principal estudio xa establecer causa-efecto
Prospectivo
El investigador controla el factor a estudiar
Estudio más importante xa estudiar historia natural de la enf y exposiciones poco frecuentes
Cohortes
Estudio más importante xa estudiar enf poco frecuentes y establecer factores de riesgo
Casos y controles
Efecto Hawthorne
Los pacientes muestran comportamientos diferentes xq saben q están siendo estudiados
Preguntas básicas xa valorar la validez de los resultados de un ensayo clínico
Se orienta a una pregunta claramente definida?
La asignación de pacientes es aleatoria?
Todos los pac han sido considerados hasta el final?
Se utilizaron técnicas de ciego?
Eran similares los grupos al inicio?
Todos los grupos se trataron igual?
Preguntas básicas xa valorar los resultados de un estudio
Magnitud de los resultados: RR, RAE, NNT…
Precisión de los resultados: IC
Calcular RR, RRR, RAR, NNT en la comparación de un fármaco nuevo con placebo en 300 pacientes. El nuevo provoca 6 fracturas y el placebo 14
RR: Ie/Ine = (6/100)/(14/100)=0.43
RRR= 1-RR= 1-0.43= 0.57
RAR= Ie - Ine= 0.06 - 0.14= 0.08
NNT= 1/RAR= 1/0.08= 12,5
Q pasa con el VPP si aumenta la especificidad
Se incrementa ( xq al aumentar la especificidad disminuyen los falsos positivos): VPP= VP/ VP + FP
En q estudios se producen más sesgos de selección
Transversales
Casos-controles
Cohortes retrospectivas
Sesgo berkson
El hecho de estar enfermo y expuesto a un factor aumenta la probabilidad de hospitalización y x tanto da una tasa de exposición más elevada entre los casos hospitalarios comparados con los controles hospitalarios
Características error aleatorio
Simétrico
Incorregible
Impredictible
Afecta FIABILIDAD
Características error sistemático
Asimétrico
Corregible
Predictible
Afecta VALIDEZ
Como se puede solucionar un sesgo de selección
Aleatorizando
Como se puede solucionar un sesgo de clasificación.
Enmascarando
Como se puede controlar un factor de confusión
Fase de diseño: aleatorización, restricción, apareamiento
Fase análisis: estratificación, análisis multivariante
Ejemplo de proporción
De 500, 150 eran muy activos:
150/500
El 30% eran muy activos
