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ExaMEN Flashcards

1
Q

Estadística descriptiva

A

Busca describir y resumir datos (analiza la totalidad de datos disponibles) utilizando tablas o gráficos (medidas de resumen) para dar una visión general de la distrubucion de variables.

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Q

Estudios descriptivos (4)

A
  1. Transversal
  2. Ecológicos
  3. Reporte de caso
  4. Series de casos
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3
Q

Variables

A

Características o atributos de interés en una población para poder responder una pregunta de investigación.
Se dividen en cualitativas y cuantitativas.

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4
Q

Variable cuantitativa (2) y sus medidas de resumen (5) y gráficos (2)

A

Características que son medibles numéricamente. Se dividen en continuas y discretas. Pueden ser una razón o un intervalo (0 significa algo).

MR: 1. Media
2. Percentiles
3. Varianza
4. Desviación estándar
5. Rango

Gráficos:
1. Histograma
2. Box plott

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5
Q

Variable cualitativa (2) y sus medidas de resumen (3) y gráficos (2)

A

Dan cuenta de características o cualidades de las unidades observadas (se organizan en categorías). Tipos:
1. Ordinales: jerarquía
2. Nominales: Di o poli cotómicas (cantidad de categorías).
MR:
1. Frecuencia absoluta
2. Frecuencia relativa
3. Moda
Gráficos
1. Barra
2. Torta

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6
Q

Estadígrafos de orden

A

Aquellos que dan información acerca del orden en la estructura de una muestra (su ubicación entre min y max o percentiles respecto al total).

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7
Q

Estadígrafos de Centralización (3)

A

Medidas de tendencia central.
1. Media (aritmética y ponderada)
2. Mediana
3. Moda

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8
Q

Estadígrafos de Dispersión (4)

A

Indica el grado de homogeneidad o heterogeneidad según la dispersión de los valores.
1. Varianza
2. Desviación estándar
3. Coeficiente de variabilidad
4. Recorrido intercuartílico

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9
Q

Varianza

A

Dispersión de los valores de la serie respecto al promedio.

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10
Q

Coeficiente de variabilidad

A

Referencia para determinar si la variabilidad es grande o pequeña.

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11
Q

Probabilidad condicional

A

Se realiza cuando se restringe el espacio muestral.

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12
Q

Sensibilidad

A

Probabilidad de un test positivo dado que hay presencia de enfermedad.
S% = a / (a + c) x 100

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13
Q

Especificidad

A

Probabilidad de un test negativo dado que hay ausencia de enfermedad.
E% = d / (b + d) x 100

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14
Q

Valor predictivo positivo

A

Probabilidad de estar enfermo dado que el test dio positivo.
VPP% = a / (a + b) x 100

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15
Q

Valor predictivo negativo

A

Probabilidad de estar sano dado que el test dio negativo.
VPN% = d / (c + d) x 100

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16
Q

Teorema de Bayes

A

Probabilidad total de que dado B, sucedió A.
P(A/B) = P(A y B) / P(B)

*P(A y B) = P(A) x P(B/A)

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17
Q

Probabilidad total

A

Probabilidad de que ocurra un evento.

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18
Q

Población (2 características y 3 tipos)

A

Toooodas las personas del mundo mundial que son de interés del investigador (excesivamente muchas como para abordarlas todas). Pueden ser:
1. Finitas (un grupo limitado pero que sigue siendo demasiado).
2. Infinitas

Tipos:
1. (P.) Diana
2. (P.) Accesible
3. (P.) Elegible

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19
Q

Población accesible

A

Subconjunto de la población diana a la que se puede acceder para realizar el estudio. Depende de factores geográficos.

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20
Q

Población elegible

A

Aquellos que cumplen con los criterios de inclusión y exclusión del estudio, por lo tanto, pueden participar en este.

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21
Q

Muestra (3)

A

Subconjunto de la población elegible (pasada por criterios de inclusión/exclusión). Debe ser:
1. Aleatoria
2. Tamaño mínimo adecuado
3. Representativa

22
Q

Inferencia estadística (3)

A

Conclusiones/suposiciones de la población en base a la muestra.
Es una inferencia inductiva (de la muestra a la población)

(Deductiva: de la población a la muestra)

Componentes: estimaciones de…
1. parámetros (inferencia sobre la distribución de la variable)
2. un intervalo de confianza (inferencia sobre la precisión de un parámetro)
3. hipótesis estadísticas (contrastre con otra info)

23
Q

Razón vs. proporción vs. tasas

A

Razón: el numerador no está incluido en el denominador (ej. comparación de cantidad de hombres vs mujeres en una muestra)

Proporción: el numerador está incluido en el denominador (ej. 1 de 4 tasas de harina)

Tasas: consideran el factor tiempo; inidcan la velocidad a la que ocurre algo.

24
Q

Riesgo vs. tasa

A

Tasa: va hacia el grupo estudiado

Riesgo: va hacia el individuo

25
Q

Prevalencia

A

Frecuencia relativa del total de casos (nuevos y viejos) en un momento determinado.
= todos los casos / total población

26
Q

Incidencia (2)

A

Indica el número de casos nuevos en un periodo de tiempo.
1. Incidencia acumulada: probabilidad de que un individuo sano desarrolle la enfermedad.
2. Densidad de incidencia: une tiempo con la población suceptible.

27
Q

Hipótesis estadística (2)

A

Supuesto que se realiza sobre la distribución de una variable o en particular sobre los parámetros que la componen.
-H0: tiende a la igualdad
- H1: niega a la nula (propone cambio). Necesita mucha evidencia para ser válida.

*Refutar una no es aceptar la otra

28
Q

Prueba de hipótesis (3)

A
  1. bilateral: igualdad
    (H0: media = 300
    H1: media ≠ 300)
  2. Unilateral: semi igual y cambio opuesto
    (H0: media ≥ 300
    H1: media＜300)
  • 1 y 2 se evalúan vía un test de media
  1. Test de proporción: comparar proporciones
    (H0: p = p0 (proporción población = proporción hipotética
    H1: p ≠ p0)
29
Q

Intervalos de confianza

A

Rango de valores de una muestra en el cual se encuentra el verdadero valor de un parámetro. Da una estimación de un parámetro pero con un margen de error debido al carácter aleatorio de la muestra. Mientras más grande, más impreciso.

IC en distribución normal: el espacio entre -1,96 y 1,96. Corresponde a z - alfa/2.

30
Q

Nivel de confianza (1 - a)

A

Probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido.

1 – α = 0.95 → el parámetro se encontrará en al menos 95 de cada 100 intervalos construidos (95% de las veces)

31
Q

Significancia (a(lfa))

A

Probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre fuera del intervalo construido.

32
Q

Potencia (1 - B(eta))

A

Probabilidad de rechazar H0 dado que es falsa.

33
Q

Valor P

A

Si el valor p es menor que 0,05, se rechaza H0 (no hay probabilidad de que H0 sea verdadera porque casi no hay probabilidad de un error tipo 1 (rechazar H0 siendo verdadera)).

34
Q

Error tipo 1 (a)

A

Rechazar H0 cuando es verdadera. Significancia (debe ser de 0.05).

35
Q

Error tipo 2 (B)

A

Aceptar H0 cuando es falsa. Error sistemático.

36
Q

Diseño (de estudios) descriptivos

A

Definición clara, específica y medible de la enfermedad o condición en cuestión, respondiendo las 5W.
(1. Who
2. What
3. When
4. Where
5. Why)
Errores frecuentes: olvidar grupo control y/o no tomar en cuenta la hipótesis.

37
Q

Transversal

A

Miden prevalencias y describen la salud de las poblaciones. Sin seguimiento.
*Prevalencia

38
Q

Longitudinal

A

Se hace un seguimiento, prospectivo o retrospectivo- si es prospectivo se hacen varias mediciones y si es retrospectivos se reconstruyen esas mediciones.

39
Q

Ecológico

A

Buscan correlaciones entre las exposiciones y resultados en poblaciones (por ejemplo venta de cigarrillos y enfermedad coronaria).
*Coeficiente de correlación

40
Q

Fuentes de sesgo

A

De selección
- de exclusión

De información
- clasificación erronea
- de recuerdo
- entrevista
- de notificación
- de vigilancia
- Cognitivo (de confianza, inteligencia artificial (info torcida), de género)

De confusión (inclusión o exclusión inadecuada de una variable como causa del resultado)

41
Q

Indicadores de morbilidad (5)

A
  1. Prevalencia
  2. Incidencia acumulada
  3. Densidad de incidencia (tasa; considera tiempo)
  4. Tasa de mortalidad (total fallecidosen un periodo de tiempo)
  5. Tasa de letalidad (total de enfermos fallecidos/total de enfermos)
42
Q

Diagnóstico de Situación de Salud (6)

A

Se utiliza pra diseñar e implementar programas.
1. Definición del problema (lugar, tiempo y datos persona)
2. Objetivo del diagnóstico de salud (general)
3. Levantamiento de información
4. Definicion de indicadores (resultados pertinentes; evaluación transversal o logitudinal)
5. Análisis (contraste resultados con el objetivo)
6. Conclusiones

43
Q

Distribución normal

A

Cuando media, moda y mediana calzan. Entre la media y una desviación estándar hay un 34,1% de la población. Entre la primera DE y la segunda DE hay un 13,6% de la población. Entre segunda y tercera hay 2,1%.
Distrubución normal estándar (Z): media es 0 y mi desviación estándar es 1.
Hay que estandarizar la distrubución normal: lo que quiero observar - promedio del parámetro / DE = numero que busco en tabla
*El numero de la tabla indica la probabilidad de que obtengas un valor menor o igual a ese (y para obtener la probabilidad de que te de mayor o igual a, se lo restas al 100%)

44
Q

Tamaño de muestra (n)

A

Cuántos individuos son necesarios estudiar para estimar un parámetro determinado con el grado de confianza deseado.

n para prevalencia = ((valor Z del IC)² x prevalencia x (1 - prevalencia)) / presición²

n para comparación de medias = (2xDE al cuadrado x (IC - potencia) al cuadrado) / diferencia minima detectable

*IC = (1 - alfa) 1,96
Potencia: (1 - beta) si es de 80% = 0,84; si es de 90% = 1,28

45
Q

Ensayos clínicos

A

Diseño de estudio: cohorte intervenida
Tipo de ensayo: grupos paralelos (control e intervenido)
Sesgos principales: de selección y de verificación
Ciegos: simple, doble o triple
Análisis: por protocolo o por intención a tratar
*Considerar o no cointervenicón y contaminación
Patient related outcomes: calidad de vida, funcionalidad, satisfacción, etc

Fases:
1. Evaluación de seguridad
2. Investigación inicial (estudios pre-clínicos con sujetos de prueba)
3. Estudio del efecto de un tratamiento
4. Estudios de seguimiento (longitudinales)

46
Q

Estudios de diagnóstico (y punto de corte)

A

Permite determinar si un individuo presenta una enfermedad. El ideal es el “gold standard” (test más fiel). Qué tan bueno es el test para afirmar/descartar contagio o salud:
- Alta sensibilidad + test negativo = descarta enfermedad (si el test da positivo no asegura nada pq es muy alaraco). VP / ENFERMOS
- Alta especificidad + test positivo = confirma enfermedad (es muy mañoso y aún así te eligió; estás hiper cagado. Si no te elige no significa que no tienes, puede ser que tienes leve). VN / SANOS

Afectados por el punto de corte (valor límite entre enfermo o no enfermo ej. carga viral):
- Si bajo el punto de corte,

Análisis:
LR+: sensibilidad / 1 - especificidad (que tanto más probable test+ en enfermo que en sano)
LR-: 1 - sensibilidad / especificidad (test- en sano que en enfermo)

47
Q

Estudios de pronóstico

A

Análisis: uni, bi, multi (compara pronóstico entre grupos)
- Kepler-meyer: uni
- Log-rank: bi
- Cox: multi

48
Q

Presición

A

Que tan disperso están los valores.

49
Q

Validez

A

Si le achunta o no al valor real.
*Los resultados pueden ser precisos y no válidos o válidos y no precisos.

50
Q

Medidas de asociación

A

OR: P(enferme/expuesto) / P(enferme/no expuesto)
RR: casos nuevos en expuestos / casos nuevos en no expuestos
HR (tiene que ver con la tasa de incidencia): tiempo entre diagnóstico y evento en expuestos / tiempo entre d y e en no expuestos

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