Validez Y Fiabilidad De Los Estudios Epidemiologicos

Question 1

En los estudios de investigación clínica se puede cometer errores?

Answer 1

1- Cuando se hace un estudio de investigación clínica, casi nunca se trabaja con poblaciones completas. Lo que se hace es, partiendo de observaciones realizadas en un grupo reducido de personas, la llamada muestra, generalizar o extrapolar los resultados obtenidos a colectivos más amplios.

• El hecho de que no se trabaje con poblaciones completas, sino con muestras, puede introducir en las observaciones errores producidas por el azar, a los que se les llama errores aleatorios.
• Existe además otro tipo de errores no relacionados con el hecho de trabajar con muestras, y que son conocidos como errores sistemáticos o sesgos.

Question 2

Cuáles son los tipos de error en un estudio de investigación clínica o estudio epidemiológico

Answer 2

1- Error aleatorio.

2- Errores sistemáticos o sesgos.

Question 3

Características del error aleatorio

Answer 3

1- El error aleatorio es el error que puede atribuirse a la variabilidad aleatoria que con lleva siempre un proceso de muestreo.

2- El azar hace que la muestra con la que se va a trabajar no sea representativa.

3- El error aleatorio no afecta la validez interna de un estudio, pero reduce la posibilidad de elaborar conclusiones sobre la relación exposición-enfermedad, aunque no altera el sentido de la asociación.

4- Los errores aleatorios, a diferencia de los errores sistemáticos, se pueden minimizar aumentando el tamaño de la muestra.

Question 4

Cuáles son las características de los errores sistemáticos o sesgos

Answer 4

1 Son los errores producidos cuando hay un fallo en el diseño, o en la ejecución del estudio, que hace que los resultados de la muestra sean diferentes de la población de la que procede.

2- No se relacionan con el tamaño de la muestra y cuando no se controlan, tienden a invalidar las condiciones de un estudio; es decir, la existencia de sesgos conduce a la elaboración de conclusiones incorrectas sobre la relación entre una exposición y una enfermedad.

Question 5

Recuerda que la mayoría de los sesgos acontece habitualmente en los estudios de

Answer 5

La mayoría de los sesgos acontece en habitualmente en los estudios de casos-controles (retrospectivos)

Question 6

Cuáles son los tipos de errores sistemáticos

Answer 6

1- Sesgo de selección.

2- Sesgo de información.

3- Factor de confusión o confounding.

Question 7

Que es un sesgo de selección

Answer 7

1- Un sesgo de selección es un error sistemático.

2- Se produce cuando se asignan sujetos al grupo control que difieren significativamente, en alguna característica clave, del grupo problema.

3- Éste tipo de sesgos se puede controlar mediante un proceso de aleatorizacion en la constitución de los distintos grupos de estudio.

Question 8

Cuáles son los ejemplos del sesgo de selección

Answer 8

1- Sesgo de autoselección o del voluntario.

2- Sesgo diagnóstico o sesgo de Berkson.

3- Sesgo del obrero sano.

5- Falacia de Neyman.

Question 9

Qué es el sesgo de autoselección o del voluntario

Answer 9

1- Es un sesgo de selección, por lo tanto es un tipo de error sistemático.

2- La participación o autoderivación del individuo al estudio compromete su validez.

Question 10

Que es un sesgo diagnóstico

Answer 10

1 El sesgo diagnóstico también se denomina sesgo de Berkson.

2- Es un sesgo de selección y por lo tanto un tipo de error sistemático.

3- Se produce cuando, para saber qué ocurre en la población, se elige una muestra hospitalaria de esa población y el factor de riesgo que se está estudiando se asocia a una mayor probabilidad de hospitalización.

4- También se incluye en este tipo de sesgo aquel que puede surgir al seleccionar como control a pacientes con alguna enfermedad que también se asocia al factor de exposición estudiado.

Question 11

Qué es el sesgo del obrero Sano

Answer 11

1- Es un sesgo de selección y por lo tanto un tipo de error sistemático.

2- La salida del trabajador enfermo del mercado laboral compromete la validez del estudio.

Question 12

Qué es la falacia de Neyman

Answer 12

1- Es un sesgo de selección y por lo tanto un tipo de error sistemático.

2- Se produce en los estudios de casos-controles al seleccionar casos prevalentes (ya existentes) en vez de casos incidentes (casos nuevos).

3- Esto conlleva que en los casos sea menos frecuente la exposición aquellos factores de riesgo que disminuyen la supervivencia; esto es, los casos representarían individuos compras los de mayor resistencia a la enfermedad o formas menos graves de esta.

• Por ejemplo: se quiere estudiar si la actividad física tiene algún efecto sobre la frecuencia de la insuficiencia coronaria. Se compara personas con actividad y a personas sedentarias. Un sesgo de selección sería cuando la inactividad de los sedentarios fuese a consecuencia de padecer la enfermedad cardiaca.

Question 13

Qué es el sesgo de información

Answer 13

1- Es un tipo de error sistemático.

2- Tiene lugar cuando hay un error sistemático de la medición de alguna variable clave del estudio.

3- La clasificación incorrecta puede o no afectar de igual manera todos los grupos de estudio.

4- Los sesgos de información debidos al investigador o a los participantes en el estudio se controla mediante técnicas de enmascaramiento.

Question 14

Cuáles son los sesgos de información

Answer 14

1- Clasificación incorrecta diferencial.

2- Clasificación incorrecta no diferencial.

Question 15

Qué es la clasificación incorrecta diferencial

Answer 15

1- Es un sesgo de información por lo tanto es un tipo de error sistemático.

2- La probabilidad de clasificación errónea de la exposición (en un estudio de casos-controles) afecta de forma desigual a sanos y enfermos o la clasificación de enfermo o no enfermo (en un estudio de cohortes) se hace de manera distinta, según se esté o no expuesto al factor de estudio.

3- Éste tipo de sesgo produce una subestimación o sobrestimación del efecto del factor de exposición en la enfermedad.

Question 16

Dentro de la clasificación incorrecta diferencial cabe destacar dos subtipos, cuáles son

Answer 16

1- Sesgo de memoria: se produce en estudios de casos-controles.

• El hecho de padecer la enfermedad hace que se esté más motivado para recordar posibles antecedentes de exposición.

2- Sesgo de atención o efecto Hawthorne: los participantes en un estudio pueden modificar su comportamiento si saben que están siendo observados.

Question 17

Qué es la clasificación incorrecta no diferencial

Answer 17

1- Es un sesgo de información y por lo tanto un tipo de error sistemático.

2- La probabilidad de clasificación errónea ocurre en todos los grupos de estudio de forma similar.

3- El error de Clasificación no diferencial ocasiona una infraestimación (hace que la medida de asociación tienda a 1) del efecto del factor de exposición estudiado en la enfermedad.

• Por ejemplo: se quiere estudiar el efecto del tabaco sobre la aparición de bronquitis crónica, comparándose a un grupo de fumadores y otro de no fumadores. Existe la posibilidad de que los fumadores sean diagnosticados más fácilmente de bronquitis crónica que los no fumadores, simplemente por el hecho de que fumar se considera que está asociado a esta patología.

Question 18

Qué es el factor de confusión o confounding

Answer 18

1- Es un tipo de error sistemático.

2- Un factor de confusión o FC es una variable extraña al estudio que modifica los resultados que se obtienen.

3- Todo FC debe cumplir 3 condiciones:

• Ser un factor de riesgo para la enfermedad.
• Estar asociado con la exposición.
• No ser un paso intermedio entre la exposición y la enfermedad.

Question 19

Qué se puede hacer para prevenir los sesgos de confusión

Answer 19

Existen distintas técnicas:

1- En Fase de diseño: se puede prevenir con:

• Aleatorizacion (estudios experimentales).
• apareamiento.
• restricción.

2- En Fase de análisis estadístico: se puede prevenir con:

• análisis estratificado: se dividen los datos globales en 2 grupos, según la presencia o no del factor de confusión.

Por ejemplo: análisis estratificado en el que se estudia la relación entre el tabaco y el cáncer de esófago, pero se sospecha que el alcohol puede ser un factor confusor. Se estratifican según los sujetos tengan o no el supuesto factor confusor, en este caso el alcohol. Tras la estratificación puede obtenerse las tres situaciones que se muestran en el gráfico 3

• análisis multivariante: El análisis multivariante será desarrollado en la parte estadística cuando se expliquen los modelos de regresión.

Question 20

Cómo haré la interpretación del análisis estratificado

Answer 20

1- Primero que el análisis estratificado se hace para prevenir los sesgos de confusión en la fase de análisis estadístico.

2- Como ejemplo vamos a tener un estudio de casos y controles, donde partimos de pacientes con cáncer de esófago y vemos si estos fumaban o no fumaban, nos dicen además que puede haber un factor confusor el alcohol.

3- Para saber si el alcohol es o no un factor de confusión se tiene que seguir el siguiente Algorithm:

• Primero se hace una tabla de contingencia entre el factor de riesgo en estudio, el tabaco, y el evento final es decir el cáncer de esófago, sacamos una OR cruda, en este caso 2,5 de 100 sujetos.
• De estas personas, dividiremos dos grupos de acuerdo a si tienen el factor de confusión o no tienen el factor de confusión en este sentido si consumen o no consumen alcohol y con ello se hacen dos tablas de contingencia:

1- Una tabla de contingencias, utiliza aquellos pacientes que fuman y tienen el cáncer de esófago pero demás toman alcohol, es decir unos 30 pacientes. OR toma alcohol.

2- La otra tabla de contingencias, utiliza aquellos pacientes que fuman y tienen cáncer de esófago pero no toman alcohol, es decir 70 pacientes. OR no toma alcohol.

Con esto podemos tener tres posibilidades para interpretar:

1- El alcohol no es un factor de confusión: siempre y cuando la OR de las dos tablas de contingencia una con el factor de confusión y otra sin el factor de confusión sean iguales entre sí e iguales a la OR cruda.

2- El alcohol es factor de confusión: siempre y cuando la OR tanto de la tabla de contingencia con el factor confusor como la tabla de contingencia sin el factor confusor sean iguales entre sí pero menores a la OR cruda.

3- Alcohol es un factor modificador de la enfermedad: resulta cuando la tabla de contingencia que tiene el factor de confusión tiene una OR mayor a la OR de la tabla de contingencias sin el factor de confusión y además es mayor a la OR cruda.

Question 21

Qué es validez

Answer 21

1- El estudio cuantifica lo que realmente se propone medir.

2- Es el grado de ausencia de error sistemático.

3- También recibe el nombre de exactitud.

Question 22

Tipos de validez

Answer 22

1- Validez interna: consiste en el grado de validez del resultado para los pacientes del estudio.

• Se dice que un estudio tiene validez interna cuando los resultados del mismo son aplicables a los individuos del citado estudio.

2- Validez externa: un estudio tiene validez externa cuando los resultados del mismo son aplicables a otros individuos distintos de los del estudios.

Question 23

Que es fiabilidad

Answer 23

Es el grado de reproductibilidad de un estudio, esto es, el grado de similitud que presentarían los resultados y se repitiese en el estudio en condiciones similares.

En otras palabras, es el grado de ausencia de error aleatorio.

Question 24

Validez se asocia

Answer 24

Validez se asocia a ausencia de error sistemático

Question 25

Fiabilidad se asocia a

Answer 25

Fiabilidad se asocia a ausencia de error aleatorio.

Question 26

Como sabes la validez de un Test diagnóstico

Answer 26

1- Para conocer si una prueba diagnóstica es útil, se comparan sus resultados con los de otra prueba que actúa como patrón de referencia o gold estándar.

2- El grado en el que las medidas de la prueba evaluada se correlaciona con las medidas de referencia, se denomina validez de criterio.

3- La prueba de referencia debe haber sido aceptada como tal por la comunidad científica, se ha de aplicar a todas las series de casos estudiados y no puede incorporar información procedente de la prueba que evalúa.

4- El valor real de la prueba sólo podrá ser establecidos si el estudio se lleva acabo en condiciones semejantes a la práctica clínica habitual; es decir, incorporando un amplio espectro de pacientes a los que en condiciones normales se les aplicaría dicho procedimiento diagnóstico.

Question 27

La fiabilidad se denomina también

Answer 27

1-Precisión.

2-Grado de ausencia de error aleatorio.

3- Aumenta al crecer la muestra.

Question 28

Validez también se denomina

Answer 28

1- Exactitud.

2- Grado de ausencia de sesgos.

3- No aumenta al crecer la muestra

Question 29

Validez y fiabilidad en un Test diagnóstico

Answer 29

1- Si tengo fiabilidad y validez: siempre le voy a dar todos los tiros al centro de la Diana.

2- Si no tengo fiabilidad pero tengo validez: los disparos nunca van alcanzar la diana, los disparos estarán dispuestos siempre alrededor de la misma pero no le va a dar ni siquiera al anillo externo de la Diana.

3- Si tengo fiabilidad pero no tengo validez: los disparos se van a concentrar fuera de la Diana y no alrededor.

4- Si no tengo fiabilidad y no tengo validez: los disparos se dispondrán en forma de círculo pero ninguno le va a dar a la Diana.

Question 30

Diferencias entre tipos de error

Answer 30

1- Características:

• error aleatorio es simétrico, incorregible, impredecible y estimable por estadística
• Sesgo o error sistemático: es asimétrico, corregible, predecible y tiene prevención y control por epidemiología.

2- Afecta la validez interna:

• Error aleatorio: no.
• Sesgo o error sistemático: sí.

3- Solución o control.

• Error aleatorio: aumenta con el tamaño muestral.
• Sesgo o error sistemático: de acuerdo al tipo de sesgo:
• Sesgo de selección: aleatorizacion.
• Sesgo de Clasificación: enmáscaramiento.
• Factor de confusión: aleatorizacion, apareamiento, restricción, estratificación, análisis multivariante.

Question 31

Ideas clave sobre los errores aleatorios

Answer 31

Son errores producidos por el azar.

Son una falta de precisión, no afectan a la validez interna y se corrigen aumentando el tamaño de la muestra.

Question 32

Ideas clave sobre los errores sistemáticos o sesgos

Answer 32

No se deben a lazar.

Afectan a la validez de los estudios.

No se corrigen aumentando el tamaño de la muestra.

Question 33

Ideas clave sobre los sesgos de selección

Answer 33

Se deben al hecho de elegir mal la muestra del estudio:

• bien por escoger controles hospitalarios o Berkson
• bien por disponer de pocos casos enfermos al estudiar enfermedades de rápida mortalidad Neyman.
• bien por seleccionar voluntarios.

Question 34

Idea clave sobre los errores de Clasificación

Answer 34

Se deben a un error al incluir a los pacientes en los diferentes grupos de estudio:

• ya sea porque los sanos (controles) no recuerdan el antecedente del exposición (sesgo de memoria).
• o porque varían su comportamiento al sentirse observado (Sesgo de atención o efecto Hawthorne)

Question 35

Cómo se pueden controlar los sesgos de clasificación en los ensayos clínicos

Answer 35

Los sesgos de clasificación en los ensayos clínicos se pueden controlar mediante técnicas de ciego o enmascaramiento

Question 36

Cómo se pueden controlar los sesgos de selección en los ensayos clínicos

Answer 36

Mediante la Aleatorizacion

Question 37

Ideas claves sobre el sesgo de confusión

Answer 37

Se debe a la existencia de un factor de confusión, que es esencialmente un factor que está desigualmente distribuido entre los dos grupos de pacientes del estudio, y que se relaciona etiológicamente con la enfermedad final.

Los sesgos de confusión se controla mediante asignación aleatoria, apareamiento, restricción, análisis multi variante y análisis estratificado.