Trabajos practicos Primer Parcial FCO I Flashcards

1
Q

Prevalencia

A

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
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2
Q

RIESGO / INCIDENCIA

A

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.

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3
Q

Estudios primarios

A

Son aquellos que aportan información original y de primera mano, no abreviada ni traducida.

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4
Q

Estudios secundarios

A

Son aquellos que contienen datos o informaciones reelaborados o sintetizados a partir de las fuentes primarias de información.

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5
Q

Estudios Observacionales

A

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

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6
Q

Reporte de casos/ Serie de Casos

A

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

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7
Q

Estudios de Corte Transversal, Estudios de Prevalencia

A

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

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8
Q

Casos y Controles

A

Los grupos comparados se definen por la presencia (o no) de la enfermedad o evento.

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9
Q

Estudios de Cohortes

A

Los grupos son definidos de acuerdo a la presencia (o no) del factor de exposición.

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10
Q

Estudios experimentales

A

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

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11
Q

Revision sistematica

A
  • 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
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12
Q

Metanalisis

A

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.

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13
Q

Analisis de un estudio

A

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

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14
Q

Fase 1 de estudios en farmacologia clinica

A

● 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

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15
Q

Fase 2 de estudios en farmacologia clinica

A

● 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.

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16
Q

Fase 3 de estudios en farmacologia clinica

A

● 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.

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17
Q

Fase 4 de estudios en farmacologia clinica

A

● 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

18
Q

Farmacovigilancia

A

● 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

19
Q

Medicina baseada en evidencia (MBE)

A

Proceso cuyo objetivo es el de obtener y aplicar la mejor Evidencia científica
en el ejercicio de la práctica médica cotidiana”.

20
Q

Probabilidad

A

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]

21
Q

Odds

A

Empieza en 0 y Tiende al infinito

22
Q

Odds ratio

A

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)
23
Q

Medida de asociacion

A
  • 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

24
Q

Riesgo absoluto

A

Riesgo = casos nuevos/total de expuestos (en un periodo de tiempo)

25
Q

Medidas de riesgo absoluto

A
26
Q

Reduccion de Riesgo absoluto (RRA)

A
27
Q

Aumento del riesgo absoluto (ARA)

A
28
Q

Numero necesario a tratar (NNT)

A
  • Medida de EFICACIA
  • Medidas de riesgo absoluto
29
Q

Numero necesario a danar (NNH)

A
  • Medidas de riesgo absoluto
30
Q

Riesgo Relativo (RR) y Reducción del RR (RRR)

A
  • Medidas de asociacion relativas
31
Q

Interpretacion del valor de RR o OR

A
32
Q

Medidas de resumen

A
  • Medidas estatisticas que resumen una cantidad de datos
  • Medidas de tendencia central: Media, mediana y moda
  • Medidas de dispersión: Desvío estándar, rango intercuartilo, varianza
33
Q

Desvio estandar

A

Es una medida de dispersión.
Me da información sobre cómo se distribuyen los valores alrededor de la media.

34
Q

Inferencia en estadistica

A

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.
35
Q

Hipotesis nula y alternativa (H0 y H1)

A

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

36
Q

Errores aleatorios

A

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…).

37
Q

Error tipo I

A

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)
38
Q

Error tipo II

A

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)
39
Q

Poder (1- β)

A
  • 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%)
40
Q

P valor

A

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).

41
Q

Alfa (α)

A

La probabilidad máxima tolerable de cometer un error tipo I