Trabajos practicos Primer Parcial FCO I Flashcards
Prevalencia
Definicion: Proporcion de individuos de un grupo o una poblacion que presentan una caracteristica o evento determinado
- Cuanto mayor es la prevalencia de una enfermedad, mayor es la probabilidad de que una persona este enferma ante su sospecha
RIESGO / INCIDENCIA
Probabilidad de que uno de los miembros de una población o un grupo de personas de una población, desarrolle un evento nuevo (por lo general el desarrollo una enfermedad), en un periodo determinado.
Estudios primarios
Son aquellos que aportan información original y de primera mano, no abreviada ni traducida.
Estudios secundarios
Son aquellos que contienen datos o informaciones reelaborados o sintetizados a partir de las fuentes primarias de información.
Estudios Observacionales
El investigador se limita a observar y no manipula las variables, la exposición se produce de forma “natural” sin intervención directa del investigador.
Se los clasifica en:
* Descriptivos vs analíticos → en función de la cantidad de grupos de estudio
* Prospectivos vs retrospectivos → en función de cuándo se recolectaron los datos con respecto a la formulación de la pregunta de investigación
Reporte de casos/ Serie de Casos
Características:
* Reporte detallado de síntomas, signos, resultados de estudios auxiliares,
tratamiento, complicaciones del tratamiento y seguimiento
* Se parte de datos de una sola persona o de un grupo de ellas
* Enfermedades desconocidas, presentaciones poco frecuentes o enfermedades raras
Ejemplos:
* Hijos con malformaciones congénitas por utilización de talidomida como
antiemético (formó la hipótesis de que la talidomida es teratógena)
* Reporte de enfermedades oportunistas en pacientes previamente sanos
Estudios de Corte Transversal, Estudios de Prevalencia
Características:
* Cada variable se mide UNA sola vez
* Es una “FOTO”: se observa a los participantes una sola vez en el tiempo (independiente de la temporalidad)
* Se mide la variable predictora y desenlace al mismo tiempo (no puedo denotar causalidad)
* Son estudios que se utilizan para medir la prevalencia
Casos y Controles
Los grupos comparados se definen por la presencia (o no) de la enfermedad o evento.
Estudios de Cohortes
Los grupos son definidos de acuerdo a la presencia (o no) del factor de exposición.
Estudios experimentales
El investigador asigna una intervención (variable de exposición).
- Controlado: utilización de un “grupo control” (que no se somete a la intervención)
- Aleatorizado: asignación al azar del sujeto en el grupo experimental (tratado) o al grupo de comparación (no tratado o control)
- No Aleatorizado: (cuasi experimental) no hay aleatorización de los sujetos a los grupos de tratamiento y control, o bien no existe grupo control propiamente dicho (esto introduce el riesgo de múltiples sesgos)
- Simple ciego: el paciente desconoce la asignación
- Doble ciego: investigador y paciente desconocen la asignación
- Triple ciego: Los individuos encargados del análisis de datos tampoco conocen la asignación
Revision sistematica
- Son resúmenes claros y estructurados de la información disponible orientada a responder una pregunta clínica específica.
- Se caracterizan por describir el proceso de elaboración transparente y comprensible para recolectar, seleccionar, evaluar críticamente y resumir toda la evidencia disponible con respecto a tratamientos, diagnósticos, pronósticos, etc
Metanalisis
Es una revisión sistemática que combina los resultados de estudios independientes y los analiza en conjunto.
Proporciona un único resultado combinado basado en diferentes estudios sobre el mismo tema y con la misma metodología.
Analisis de un estudio
Una forma práctica de empezar a evaluar un estudio de investigación es lo que se conoce como estrategia PICOT.
* P: población
* I: intervención
* C: control
* O:outcomes(desenlaces)
* T: tiempo
Fase 1 de estudios en farmacologia clinica
● Objetivos:
○ Evaluarseguridad
○ Evaluar tolerabilidad
○ Conocer la farmacocinética en el humano
● Se incluyen a pocos pacientes (decenas) y normalmente sanos.
● Duran alrededor de algunos meses a un año
Fase 2 de estudios en farmacologia clinica
● Objetivos:
○ Evaluar la eficacia (efecto terapéutico).
○ Se evalúan rangos de dosis e intervalos temporales inter-dosis.
○ Se establecen las relaciones dosis-respuesta.
○ Detectar reacciones adversas.
● Se incluyen a centenas de pacientes enfermos.
● Son estudios controlados.
● Duran alrededor de 1-2 años.
Fase 3 de estudios en farmacologia clinica
● Objetivos:
○ Confirmar la eficacia en población más grande
○ Determinar tanto el balance riesgo-beneficio a corto y largo plazo
○ Explorar el tipo y perfil de las reacciones adversas más frecuentes
○ Explorar interacciones clínicamente relevantes
● Se incluyen a miles de pacientes y enfermos.
● Estudios multicéntricos.
● Duran alrededor de 3-5 años.
Fase 4 de estudios en farmacologia clinica
● Objetivos:
○ Establecer el valor terapéutico (efectividad)
○ Documentar nuevas reacciones adversas (centros de farmacovigilancia)
○ Confirmar la frecuencia real de las reacciones adversas conocidas
○ Evaluar nuevas indicaciones off-label, dosis y esquemas
● Población grande y diversa en tratamiento
Farmacovigilancia
● El Sistema Nacional de Farmacovigilancia se encarga de detectar, evaluar, comprender y prevenir efectos adversos derivados del uso de los medicamentos.
● Cualquier notificación de reacciones adversas puede contribuir a detectar problemas relacionados con el uso de los medicamentos.
● Nuestra cátedra es un centro de farmacovigilancia
Medicina baseada en evidencia (MBE)
Proceso cuyo objetivo es el de obtener y aplicar la mejor Evidencia científica
en el ejercicio de la práctica médica cotidiana”.
Probabilidad
P(A) + P(~A) = 1
P(A)= “la probabilidad de que el evento A ocurra”
P(~A)= “la probabilidad de que el evento A NO ocurra” [complemento]
Axiomas o propiedades básicas de la probabilidad:
1) 0 ≤ P(A) ≤1 para todo evento A del espacio muestral.
2) P(E)=1, siendo E el espacio muestral asociado.
3) Probabilidad de unión (U = “O”)
P(AUB) = “la probabilidad de que el evento A o el evento B ocurran ALGUNO DE LOS DOS”
4) Probabilidad de intersección (Π = “Y”)
P(AΠB) = P(A&B) = “la probabilidad de que el evento A y el evento B ocurran AMBOS A LA VEZ”
[joint probability o probabilidad conjunta]
5) Probabilidad condicional
P(A|B) = “la probabilidad de que ocurra el evento A, DADO QUE ocurra el evento B” [conditional probability o probabilidad condicional]
Odds
Empieza en 0 y Tiende al infinito
Odds ratio
El odds ratio es una razón (división) entre odds
Expresa el odds de que un evento ocurra en A sobre el odds del mismo evento ocurra en B
- Me dice si es más probable que el evento ocurra con A o si es más probable que el evento ocurra con B
- Es un numero adimensional que va del 0 al infinito
- El valor de nulidad es 1 (los odds de ambos grupos son los mismos)
Medida de asociacion
- Herramienta epidemiológica
- Son medidas estadísticas → la ASOCIACION entre dos variables
- Estimar la magnitud de relación entre dos fenómenos
Medidas de riesgo absoluto y de riesgo relativo
Riesgo absoluto
Riesgo = casos nuevos/total de expuestos (en un periodo de tiempo)
Medidas de riesgo absoluto
Reduccion de Riesgo absoluto (RRA)
Aumento del riesgo absoluto (ARA)
Numero necesario a tratar (NNT)
- Medida de EFICACIA
- Medidas de riesgo absoluto
Numero necesario a danar (NNH)
- Medidas de riesgo absoluto
Riesgo Relativo (RR) y Reducción del RR (RRR)
- Medidas de asociacion relativas
Interpretacion del valor de RR o OR
Medidas de resumen
- Medidas estatisticas que resumen una cantidad de datos
- Medidas de tendencia central: Media, mediana y moda
- Medidas de dispersión: Desvío estándar, rango intercuartilo, varianza
Desvio estandar
Es una medida de dispersión.
Me da información sobre cómo se distribuyen los valores alrededor de la media.
Inferencia en estadistica
Definicion: El test de hipótesis es lo que me permite (“autoriza”) hacer inferencias del universo a partir de lo que yo obtengo de la muestra.
- Para poder hacer una buena inferencia, la muestra tiene que ser representativa del universo y tener un tamaño determinado.
- Los pacientes tienen que ser elegidos de manera aleatoria e independientes entre sí. (Abanico de variedades en las variables de los pacientes)
- Los pacientes deben tener la misma probabilidad de ser seleccionados para mi muestra.
Hipotesis nula y alternativa (H0 y H1)
H0: NO existe una asociación entre la variable predictora y la variable de desenlace.
H1: existe una asociación entre la variable predictora y la variable de desenlace
Errores aleatorios
Errores aleatorios (falsos positivos / falsos negativos)
■ No se pueden evitar
● Por esta razón se define un límite de tolerabilidad por convención (alpha)
Errores sistemáticos (sesgo)
■ Se previenen en el diseño del estudio (eligiendo bien la población, las variables, etc…).
Error tipo I
Falso positivo
- Rechazar la H0 cuando en realidad es verdadera en nuestra población.
- A la probabilidad límite de cometer este error se la llama Alpha (α) o nivel de significancia estadística.
- Al ser una probabilidad puede ir de 0 a 1, el valor más aceptado es 0,05 (α = 0,05)
Error tipo II
Falso negativo
- No rechazar la H0 cuando en realidad es falsa en nuestra población.
- A la probabilidad límite de cometer este error se la llama Beta (β).
- Al ser una probabilidad puede ir de 0 a 1, el valor más aceptado es 0,20 ( β = 0,20)
Poder (1- β)
- Probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula en la muestra (si el efecto observado es igual o mayor al estimado)
- El valor más aceptado es 0,80 (80%)
P valor
p: La probabilidad de cometer un error tipo I en el estudio
La probabilidad de ver una diferencia mayor o igual a la encontrada en el estudio, bajo la hipótesis nula
(es decir, siendo cierto que NO hay realmente diferencias).
Alfa (α)
La probabilidad máxima tolerable de cometer un error tipo I
