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Sociomedicina > Método científico > Flashcards

Método científico Flashcards

1
Q

¿Cuáles son las fases del método científico?

A

Idea, planteamiento del problema, revisión de literatura y desarrollo de marco teórico, visualización alcance de estudio, elaboración hipótesis y definición de variables, desarrollo diseño de investigación, selección de muestra, recolección de datos, análisis de datos y elaboración de reporte.

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2
Q

¿Cómo debe ser el planteamiento de un problema?

A

Debe ser entre 2 o más conceptos o variables, debe ser observable, medible, que no se conozcan los resultados (sino no valdría la pena), ser claro, usar medios éticos y que aporte conocimientos.

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3
Q

¿Para qué es la justificación del estudio?

A

Sirve para entender por qué es conveniente llevar a cabo la investigación, exponer razones y que sea suficientemente significativo.

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4
Q

¿Cómo es la elaboración de un marco teórico?

A

Las funciones son orientar el estudio, prevenir errores, aplicar el horizonte, supiese nuevos estudios. El desarrollo de la teoría es explicar el fenómeno, predecir éste, sistematizar conocimiento, innovación, entre otros.

Hay que revisar la literatura, detectar ésta, obtenerla, consultarla, extraer y recopilar y construir marco teórico,

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5
Q

¿Cuáles son las hipótesis que existen?

A

Nulas, de investigación (causales, correccionales, diferencia de grupo), estadísticas ( de estimación, de correlación o diferencia, de medias) y alternativas. Indican lo que tratamos de probar y son explicaciones tentativas del fenómeno investigado. Cuando es nula refuta la hipótesis de investigación.

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6
Q

¿Qué es sensibilidad?

A

La probabilidad de que un enfermo salga con test positivo.

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7
Q

¿Qué es especificidad?

A

La probabilidad de que una persona sana salga confirmado sano con un test negativo.

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8
Q

Realiza la tabla para sacar sensibilidad, especificad, falso positivo y falso negativo, entre otros.

A

Enfermo Sano
+ VP(a) FP(b)
- FN(c) VN(d)

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9
Q

¿Qué es una tasa de falsos negativos? ¿Cómo se saca?

A

Probabilidad de que un individuo, estando enfermo, se clasificado como sano.
FN/VP+FN ó c/c+a

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10
Q

¿Qué es una tasa de falsos positivos? ¿Cómo se saca?

A

Es la probabilidad de que una persona sana sea sea clasificada como enferma.
FP/VN+FP ó b/d+b

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11
Q

¿Qué es una razón de probabilidad positiva? ¿Cómo se saca?

A

La probabilidad de que un paciente enfermo presente un resultado positivo frente a la probabilidad de que el resultado positivo se presente en un individuo sano.

(VP/ enfermos)/(FP/sanos) ó RP+=S/1-E

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12
Q

¿Qué es una razón de probabilidad negativa? ¿Cómo se saca?

A

La probabilidad de que un paciente enfermo presente un resultado negativo frente a la probabilidad de que el resultados negativo se dé en una persona sana.
(FN/ enfermos)/(VN/sanos) ó RP-=1-S/E

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13
Q

¿Qué es valor predicción positivo? ¿Cómo se saca?

A

Proporción de verdaderos positivos entre aquellos que han sido identificados como positivos en una prueba test.

VPP=VP/VP+FP ó a/a+b

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14
Q

¿Qué es valor predicción negativo? ¿Cómo se saca?

A

Se trata de la proporción de verdaderos negativos entre aquellos que han sido identificados como negativos en un test.

VN/VN+FN ó d/d+c

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15
Q

¿Qué es la prevalencia? ¿Cómo se saca?

A

La prevalencia es la proporción de la población que padece de la enfermedad, que se requiere estudiar en un momento determinado. Se saca mediante tasa.
Tasa de prevalencia= no de casos totales de enf./población en ese momento

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16
Q

Si lo que se interesa detectar es el mayor número posible de enfermos ¿qué test elegimos? ¿Cuáles son las situaciones donde se tenga que escoger ese test?

A

Se deberá escoger un test sensible, aunque se obtendrán muchos falsos positivos. Se eligiera un test sensible cuando la enfermedad sea grave y tratable. Sirve para descartar enfermedad.

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17
Q

Si se quiere asegurad el diagnóstico ¿qué test deberíamos usar? ¿En qué situaciones se debe emplear?

A

Se usa un test de especificad. Se usa cuando la enfermedad es incurable y el tratamiento de un FP pudiera tener graves consecuencias. Sirve para confirmar enfermedad.

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18
Q

¿Qué es el coeficiente kappa? ¿Cuáles son sus valores?

A

Es la medida del grado de concordancia no aleatoria entre varios observadores o entre distintas mediciones de la misma variable.
K=-1 discrepan más mediciones de lo esperado por azar.
K=0 concordancia debida al azar.
K=+1 concordancia completa.

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19
Q

¿Qué es una tasa, razón y proporción?

A

Razón: cociente en el que el numerador ni está incluido en el denominador, a/b.
Proporción: cociente en el cual él numerados está incluido en el denominador, a/a+b.
Tasa: suceso durante un periodo de tiempo en una población. Es cociente en el que el numerador está incluido en el denominador pero donde, a diferencia de la proporción, el tiempo también está incluido. a/personaxtiempo

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20
Q

¿Qué es incidencia?

A

Son nuevos casos debido a una enfermedad.

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21
Q

¿Qué es incidencia acumulada?

A

Es el número de casos nuevos de una enfermedad que se produce en un periodo de tiempo.
IA= no. de casos nuevos en un periodo de tiempo/población en riesgo al inicio de ese periodo.

22
Q

¿Cuáles son las medidas de frecuencia?

A

Prevalencia, densidad de incidencia e incidencia acumulada.

23
Q

¿Cuáles son las medidas de asociación?

A

Riesgo relativo, odds ratio (razón de momios o de productos cruzados) y razón de prevalencia.

24
Q

¿Qué es el riego relativo?

A

Medida de asociación en los estudios de cohortes. Asociación entre factor de riesgo y enfermedad. Significado:
RR >1: factor de riesgo
RR =1: indiferente, la incidencia es igual en expuestos y en no expuestos.
RR <1: factor de protección.

Incidencia de expuestos Ie=a/a+b
Incidencia no expuestos Io=c/c+d
RR= incidencia en expuestos/inc en no expuestos.

25
Q

Escribe la tabla que calcula el RR:

A

Enfermos. Sanos.
FR. A. B
No FR. C. D

26
Q

¿Cuál es la razón de desventaja? Mejor conocida como razón de momios u odds ratio.

A

Es una razón que constituye una medida en estudios de casos-controles. No es posible valorar la enfermedad, los casos deben ser representativos de la población y enfermedad baja prevalencia.
OR= (axd)/(bxc)

27
Q

¿Qué es la razón de prevalencia?

A

Es la medida de asociación de los estudios transversales. Número de veces más que padecen la enfermedad los expuestos frente a los no expuestos.
R.Pv= enfermeros expuestos/enfermos no expuestos

28
Q

¿Qué son las medidas de impacto?

A

Riesgo atribuible, fracción atribuible en expuestos, reducción absoluta del riesgo, reducción relativa del riesgo, número de sujetos necesario a tratar.

29
Q

Explica qué es el riesgo atribuible y cómo se saca.

A

El exceso de riesgo en individuos expuestos frente a los no expuestos al factor de riesgo. Descenso de número de casos nuevos entre los expuestos si se evitará el FR.
RA=Ie-Io

30
Q

Explica la fracción atribuible en expuestos

A

La proporción de la enfermedad que se debe a la exposición. Porcentaje de enfermedad atribuible directamente a dicho factor.
FAE=Ie-Io/Ie

31
Q

¿Qué es la reducción absoluta del riesgo?

A

Evalúa una medida preventiva como un factor protector, reducción del número de enfermos nuevos.
RAR=Io-Ie

32
Q

¿Qué es la reducción relativa del riesgo?

A

Calcular el beneficio de una medida preventiva, porcentaje de casos evitados:
RRR=Io-Ie/Io

33
Q

¿Cómo sacar número de sujetos necesario para tratar?

A

NNT=100/Io-Ie en su defecto puede ser también 100/RAR

34
Q

¿Cuáles son los tipos de estudios descriptivos?

A

Serie de casos clínicos, estudios ecológicos, estudios transversales o prevalencia y análisis de las medidas de enfermedad.

35
Q

¿Cuáles son los tipos de estudios analíticos experimentales?

A

Ensayo clínico aleatorio y ensayo de campo.

36
Q

¿Cuál es el estudio analítico cuasi Experimental?

A

Ensayo comunitario, ensayo antes y después, estudios controlados no aleatorios.

37
Q

Menciona los estudios analíticos observacionales.

A

Estudio de cohortes,, cohortes históricas y casos-controles.

38
Q

Define series de casos clínicos, estudios ecológicos y estudios transversales.

A
  1. Estudio longitudinal que contiene información adquirida a lo largo del tiempo, cualquier FR puede ser hallazgo casual.
  2. Están construidos por grupos poblacionales, comunidades, regiones o países. Exposición del conglomerado (contaminación, ruidos, etc) es a un grupo; no es individual. Diferencia entre poblaciones.
  3. Relación entre una enfermedad y algunas variables en un momento dado. No comprueba hipótesis previa, pero no tiene problemas éticos.
39
Q

Define ensayo clínico aleatorio y ensayo de campo:

A
  1. Asignación aleotorizado del factor de estudio sobre los individuos. Además se asigna por el investigador el factor de estudio.
  2. se hacen sobre individuos sanos, son más caros y valoran finca cía de medidas preventivas (ej. Campaña de vacunación).
40
Q

Define estudio de cohortes, cohortes histórico y casos clínicos:

A
  1. Grupo de individuos expuestos al factor de riesgo y otro conjunto comparable pero no expuestos al FR. Son longitudinales, prospectivos y va de la causa al efecto. No es bueno en enfermedades raras. Sanos - FR+ ó FR- y cuáles son enfermos y sanos de un grupo y cuáles son enfermos y sanos del otro.
  2. Cohorte expuesta en el pasado a un FR y otra cohorte no expuesta, se comparan resultados.
  3. Individuos enfermos contra sanos, se estudia la exposición a distintos FR. Es longitudinal, retrospectivo y va del efecto (enfermedad) a la causa. Es para enfermedades raras, el coste es bajo.
    FR+/-= enfermos (casos)
    FR+/-=sanos (controles)
41
Q

Menciona las 4 fases de un ensayo clínico y explícalas.

A

Fase I: la primera vez que un fármaco se administra en un ha nos, sin grupo control, sólo para ver la dosis aceptable y la toxicidad.
Fase II: la relación dosis/respuesta. Es controlado con asignación aleatoria del tratamiento.
Fase III: prototipo del ensayo Clinic, suele ser comparativo con la terapéutica de referencia o con un placebo. La eficacia del nuevo fármaco y sus efectos adversos.
Fase IV: farmacovigilancia, seguimiento posterior a la comercialización del medicamento del fármaco, aparición tardía de efectos adversos.

42
Q

¿Cuáles son los tipos de enmascaramientos? Explícalos.

A

Simple ciego: el paciente desconoce el tratamiento asignado.
Doble ciego: ni el paciente, personal sanitario y evaluados lo conocen.
Triple ciego: el analista de los datos ni sabe el tipo de tratamiento de los grupos.

43
Q

¿Qué es un metanálisis? Explica la fuerza de recomendación y niveles de evidencia

A

Análisis estadístico que combina resultados de varios ensayos clínicos que el analista considera se pueden combinar; es observacionales. Si los EC son de buena calidad, los resultados serán fiables.
Fuerza recomendación: A a la E donde A es lo adecuada evidencia científica y E no adoptar a la práctica. Va bajando de confiabilidad.
Niveles de evidencia: grado I, II1,2,3 y III. Donde el Io más recomendado es ensayo clínico aleatorio bien diseñado y el III es experiencias o informes de comité de ética.

44
Q

¿Cuáles son las medidas de tendencia central?

A

Media (suma de todas y división entre el número de variables), moda (la variable que más se repite) y mediana (órganos números y la mitad de ellos).

45
Q

¿Cuáles son las medidas de dispersión?

A

Desviación estándar y varianza.

46
Q

¿Cómo sacar la probabilidad?

A

P(A)= casos favorables/ casos posibles.

Si son independientes los sucesos:P(A)xP(B): cuando queremos ver la probabilidad de que un suceso y el otro aparezca.
Si son excluyentes: P(A)+P(B): probabilidad de que ocurra un evento u otro.

47
Q

¿Cómo aceptar una hipótesis alterna o aceptar una nula?

A

P<0,05: diferencias reales y se acepta hipótesis alterna.

P>0,05: no hay suficiente evidencia para decir ambos tratamientos son diferentes. No se rechaza una hipótesis nula.

48
Q

¿Qué es correlación de Pearson y Spearman?

A

Pearson: medida de asociación lineal entre dos variables, grado de relación mientras sean cuantitativas. Se mide en varianza.
Spearman: medida de correlación entre dos variables aleatorias continuas. Se mide en rangos.
Ambas oscilan -1 y +1

49
Q

¿Cuál es la diferencia entre chi cuadrada y t de student?

A

Chi cuadrada: una prueba de hipótesis que compara la distribución observada de los datos con una distribución esperada de los datos.

T de student: distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño.

50
Q

Diferencia entre t de student y t de student pareada.

A

T de student pareado: comparar las diferencias con relación a los promedios respecto de sí mismos, o variaciones, relacionados con el tiempo o circunstancias diferentes. Se emplea, por ejemplo, para saber si hay diferencia en el número de hospitalizaciones según el empleo de un nuevo medicamento contra la displasia broncopulmonar en pacientes, en una clínica ambulatoria, donde cada paciente sirve como su propio control.
La prueba t de Student, en su uso más común, es la prueba de hipótesis acerca de la media de una sola población y también valoración de si las medias de dos grupos son estadísticamente diferentes entre sí, lo que tiene los siguientes supuestos: 1) las observaciones en cada grupo siguen una distribución normal; 2) la desviación estándar en ambas muestras es igual, y 3) independencia.

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