Método 1

Question 1

¿Cómo es el método científico?

Answer 1

1. No es infalible
   - Se perfecciona constantemente.
2. No es autosuficiente
   - Requiere conocimientos previos y debe
   complementarse con métodos particulares según
   cada tema.

Question 2

Validez en investigación

Answer 2

1. Lo que no es científicamente correcto es éticamente
   inaceptable: la validez es condición necesaria.
2. No todo lo científicamente correcto es aceptable desde el
   punto de vista ético: la validez no es suficiente.

Question 3

Es el uso de diversas teorías,
fuentes de datos, métodos y
disciplinas en el estudio de un
fenómeno.

Busca que esta combinación
lleve a una complementariedad
y así mejorar la validez de una
investigación.

Answer 3

Triangulación

Question 4

Es el error
debido al azar

Answer 4

error aleatorio

Question 5

Error en la concepción, diseño,
recolección, análisis o interpretación

que da lugar a resultados o

conclusiones que sistemáticamente

difieren de la realidad.

Answer 5

error sistemático

Question 6

Cuando el curso habitual de una enfermedad tiende hacia su
resolución, los esfuerzos terapéuticos pueden coincidir con la
recuperación observada, pero no ser su causa.

Answer 6

1. Curso natural de la enfermedad : Muchas enfermedades tienden a mejorar o resolverse por sí solas con el tiempo. Si una intervención terapéutica se aplica justo cuando la enfermedad está comenzando a mejorar naturalmente, la recuperación que se observa podría atribuirse incorrectamente al tratamiento, cuando en realidad, la mejoría hubiera ocurrido sin intervención alguna.
2. Regresión a la media : Este concepto estadístico se refiere a la tendencia de las variables extremas a regresar hacia su media o promedio en mediciones subsiguientes. En el contexto de la medicina, si un paciente recibe un tratamiento cuando sus síntomas están en su punto más grave, es probable que los síntomas mejoren posteriormente simplemente porque es natural que las condiciones extremas tiendan a mejorar, no necesariamente por el efecto del tratamiento.

Implicación:
Es importante que los estudios clínicos utilicen controles adecuados (como grupos placebo) y métodos estadísticos apropiados para evitar atribuir falsamente la recuperación a un tratamiento cuando podría ser el resultado del curso natural de la enfermedad.

Question 7

aprender cuadrito de Falsos negativos, etc..

Answer 7

…

Question 8

Fórmula de sensibilidad y especificidad

Answer 8

1. Especificidad
   - Especificidad = VN / (FP + VN)
2. Sensibilidad
   - Sensibilidad = VP / (VP + FN)

Question 9

¿Que es sensibilidad?

Answer 9

1. Es la capacidad de una prueba para identificar correctamente
   a aquellos que tienen la enfermedad.
2. Fórmula

Question 9

¿Qué es especificidad?

Answer 9

1. Es la capacidad de una prueba para identificar correctamente
   a aquellos que no tienen la enfermedad.
2. Fórmula

Question 10

¿Qué es valor predictivo positivo?

Answer 10

1. Representa la probabilidad que el paciente tenga la
   enfermedad al obtenerse un resultado positivo.
2. VPP = VP / (VP + FP)

Question 11

¿Qué es valor predictivo negativo?

Answer 11

1. Representa la probabilidad que el paciente no tenga la
   enfermedad al obtenerse un resultado negativo.
2. VPN = VN / (FN + VN)

Question 12

Es una variable que está asociada con la exposición
(no de manera causal) y a la vez es un factor de riesgo
causal para la enfermedad en investigación.

Answer 12

Efecto confusor

Question 13

3 características de un factor confusor

Answer 13

1. Debe estar asociado al factor de estudio y a la
   variable respuesta.
2. Debe ser un factor predictivo de la respuesta,
   independientemente del factor de estudio.
3. No debe ser un paso intermedio en la cadena causal.

Question 14

¿que son los diagramas causales?

Answer 14

Son representaciones gráficas de
relaciones causales entre variables:

• Variable: ubicación fija en el gráfico
  (nodo).
• Efecto causal directo: flecha (cola en
  la causa y punta en el efecto).
• Las asociaciones directas no
  causales son representadas por
  líneas (no flechas).

Question 15

1. Gráficos con solo flechas (todas las relaciones son causales):
2. Gráficos en los cuales ninguna variable puede afectarse a sí
   misma (no hay retroalimentación):
3. Ambas características en una misma representación:

Answer 15

1. Directos
2. Acíclicos
3. Gráficos acíclicos dirigidos

Question 16

Control del efecto confusor

En el diseño

Answer 16

• Criterios de selección (restricción/especificación)
• Aleatorización
• Pareamiento (que conduce a un análisis que debe
  considerar esta situación)
• Diseños “oportunistas” (experimento natural)

Question 17

Control del efecto confusor

En el análisis

Answer 17

• Análisis estratificado (p.e. Mantel-Haenszel)
• Ajuste mediante modelos multivariados (p.e. regresión
  logística)
• Puntuaciones de propensión (propensity scores)

Question 18

clase 12, pero volver a revisar clase 11

Answer 18

Clase 11 importante
- En especial ese ejercicio

Question 19

¿Que necesito en una prueba de cribado y en una prueba confirmatoria?
EN EL CONTEXTO DE ESPECIFICIDAD Y SENSIBILIDAD

Answer 19

1. Cribado Inicial: Para una prueba de cribado inicial, a menudo se prioriza la sensibilidad para asegurar que se detecten tantos casos verdaderos como sea posible. Esto es especialmente importante en enfermedades graves o contagiosas, donde perder un caso podría tener graves consecuencias.
2. Prueba Confirmatoria: Posteriormente, una prueba con alta especificidad puede usarse para confirmar los casos positivos y reducir el número de falsos positivos antes de tomar decisiones de tratamiento.