EPI INFO

En las sesiones de seminarios hemos aprendido a usar una herramienta no sólo útil, sino absolutamente necesaria a la hora de llevar a cabo un proyecto de investigación, esto es, un programa informático de análisis estadístico. El programa utilizado fue Epi Info. En nuestros proyectos de investigación lo hemos usado para realizar el análisis de los datos.

A la hora de instalarlo en casa, el único problema que surgió fue que no conseguimos parchearlo, de modo que tuvimos que trabajar con la versión en inglés, pero la verdad es que el programa es bastante intuitivo por lo que no ha supuesto una gran dificultad.

En el primer seminario aprendimos a crear las variables, realizar un cuestionario y meter datos. En nuestro proyecto, el  cuestionario se insertó en 3 hojas diferentes, separando por variables sociodemográficas, datos relativos al "Burnout" y datos relativos a "Satisfacción".

En el segundo seminario empezamos a usar las herramientas de estadística descriptiva, tales como tablas de frecuencia, medidas de tendencia central  medidas de dispersión.

En el tercer seminario, aprendimos a usar las herramientas de estadística inferencial. Aunque en realidad este programa, al pedirle las medias calcula solo test de hipótesis correspondiente, por lo que lo único que nosotros debemos hacer es interpretar el resultado.

También aprendimos en las sesisones de seminarios a realizar gráficos con Epi Info, pudiendo elegir entre distintos tipos de gráficos.

 

En general, el programa me ha gustado, me ha resultado muy útil y bastante fácil de usar. Sin embargo, me hubiera gustado trabajar en algún momento con SPSS, me hubiera gustado ver las diferencias y aprender a usar ambos para, en un futuro, poder elegir entre estos dos programas a la hora de realizar el análisis estadístico necesario en un estudio de investigación.

MAGNITUDES DE ASOCIACIÓN

Considerando la siguiente tabla de contingencia:

                                                            Factor                              No factor

Casos (exposición)                                 a                                            b

Controles (No exposición)                    c                                            d

Las magnitudes de asociación que hemos estudiado son:

• Odds Ratio. Se usa fundamentalmente en estudios de casos y controles. Es una razón que mide la ventaja de los casos frente a los controles. Es una razón de razones, primero se obtiene la razón de los casos (a/b , es decir, enfermos/no enfermos de los casos) y posteriormente la de los controles (c/b, enfermos/no enfermos de los controles). Finalmente, la Odds Ratio, es el cociente entre uno y otro, de modo que OR = a*d / c*b. Se aplica a estudios logintudinales y en los que tengamos valores de prevalencia.

• Riesgo Relativo o Razón de incidencias. Se usa para estudios longitudinales en los que nos dan datos relativos a la incidencia de una enfermedad. Es el cociente entre la incidencia de los expuestos y la incidencia de los no expuestos. R.R = (a/a+b)/(c/c+d).

• Razón de prevalencia. A diferencia de los anteriores se usa para estudios transversales y en los que disponemos de la prevalencia. Es la prevalencia de los expuestos frente a la prevalencia de los no expuestos. R.P.= (a/a+b)/(c/c+d).

En los tres casos, si el resultado de la magnitud de asociación es mayor que 1, la exposición al factor es considerada factor de riesgo mientras que si es menor que 1 será considerada factor protector.

En algunos casos nos resultó complicado distinguir que magnitud de asociación debíamos utilizar. Sin embargo, parece que al final ¡lo conseguimos!

2013: Año Internacional de la Estadística

Resulta que 2013 es el Año Internacional de la Estadística, ¿puede haber un mejor año para  estudiar esta asignatura?

A continuación se enlaza el video promocional realizado para celebrar el Año Internacional de la Estadística, en el que se pueden ver la gran cantidad de utilidades de esta ciencia


VIDEO: 2013, Año Internacional de la Estadística

(Si quieres activar los subtítulos en la parte inferior derecha puedes hacerlo)

ESTUDIOS ANALÍTICOS

Dentro de los estudios de investigación usados en clínica, ahora vamos a analizar por encima los tipos de estudio analíticos que podemos encontrarnos. Basicamente, pueden resumirse en el siguiente esquema:

Basicamente esos son los cinco tipos de estudios analíticos que nos podemos encontrar.

De todos estos, me resulta importante destacar los Ensayos Clínicos Aleatorios, ya que son los estudios con mayor fiabilidad y menor posibilidad de sesgos, en primer lugar porque controlas las variables, en segundo lugar porque la división de los grupos se hace de forma aleatoria, lo que también disminuye la posibilidad de sesgos. 

Son estudios que requieren un aporte económico importante, además de consideraciones éticas, por lo que son los más complicados de realizar.

TIPOS DE ESTUDIOS

Los tipos de estudios que se suelen utilizar en clínica, se pueden clasificar en base a cuatro características, y son los siguientes:

No debemos olvidarnos de clasificar nuestro estudio según estas cuatro variables. 

Si el estudio pretende comprobar si existe correlación entre dos variables, estaremos realizando un estudio analítico, mientras que si únicamente pretende aportar información sobre una situación dada será un estudio descriptivo. Estos últimos suelen realizarse como una primera aproximación al problema.

Si el estudio se realiza en un momento dado será transversal, mientras que si se realiza durante un periodo de tiempo es longitudinal.

El control o no de las variables de estudio determinará que un estudio sea observacional (en el caso de que las variables no sean controladas por el investigador), o experimental (si el investigador tiene el control de las variables de estudio). Los estudios descriptivos son observacionales, el investigador no introduce ningún cambio en las variables.

Por otro lado, un estudio retrospectivo es aquel en el que a partir de los resultados (por ejemplo, personas enfermas), haces un estudio sobre la diferentes características o modos de vida de esas personas para llegar a alguna conclusión (es decir, se hace de delante a atrás). En un estudio prospectivo se parte de la exposición o no en el factor de estudio y se observa cómo éste influye (es decir, de atrás hacia delante).

Buscando artículos científicos

A la hora de realizar una investigación, es fundamental saber realizar una adecuada búsqueda bibliográfica, ya que éstanos puede ayudar, en primer lugar a elegir adecuadamente el tema de nuestra investigación, además de proveernos del marco teórico y de ayudarnos a elegir el diseño apropiado

Por ello, en esta entrada voy a exponer paso a paso la manera de encontrar un artículo científico que se encuentre relacionado con el problema que pretendemos investigar. 

En este caso, yo me he planteado buscar artículos relacionados con el tratamiento de las úlceras por presión. 

El primer paso es buscar los descriptores que necesitaré para posteriormente realizar mi búsqueda en una base de datos científica (como Scopus, PubMed, IME o CINAHL). Los descriptores los voy a buscar en la página DeCS, en la que se encuentran todos los descriptores de ciencias de la salud. 

En este caso busco en primer lugar el descriptor "Ulcera por presión", y encuentro lo siguiente:

El siguiente descriptor que busco es tratamiento y encuentro lo siguiente:

Ya tengo los dos descriptores que necesito, así que me voy a PubMed e introduzco en el buscador "Pressure Ulcer" AND "Combined Modality Therapy". Resultando 75 resultados, de los cuales el que más me interesa es el décimo, que es un artículo denominado "Vibration therapy accelerates healing of Stage I pressure ulcers in older adult patients", artículo del año 2010, que se encuentra en la revista Advances in Sin and Wound Care, en el volumen número 23, el issue 7 y las páginas 321-327.

Voy a la página de la Universidad de Sevilla y busco en revistas electrónicas. Encuentro que la Universidad se encuentra suscrita a la revista mencionada, y pone los enlaces a través de los cuales acceder a los artículos. Pincho en uno de ellos, e introduzco las primeras palabras del arículo, apareciendo éste en primer lugar. A continuación se enlaza el artículo mencionado:

Artículo "Vibration therapy accelerates healing of Stage I pressure ulcers in older adult patients"

También es posible descargarlo en pdf.

 

 

ERRORES

Hoy quería introducir una entrada sobre algo muy báscio en investigación y que debemos conocer sobradamente para poder minimizarlos al máximo: los errores.

Podemos encontrar o cometer dos tipos de errores: el error aleatorio y el error sistemático.

Error Aleatorio

El primero, el error aleatorio, afecta a la precisión de las estimaciones y se produce cuando el estudio se realiza sobre una muestra probabilística de la población y no sobre el universo de estudio. Es lógico, si se trabaja con muestras es difícil esperar que los reultados coincidan exactamente con lo que ocurre en la población. 

Este error es inevitable, pero la estadística nos presta instrumentos para minimizarlo:

• Cálculo del tamaño mínimo de la muestra necesario para poder detectar como estadísticamente significativa una diferencia (en la primera fase)

• Uso de pruebas o test de hipótesis (en la segunda fase)

• Cálculo de intervalos de confianza (en la tercera fase)

 De esta forma se consigue que los diseños tengan la mayor precisión posible.

Error Sistemático

El error sistemático o sesgo desplaza artificialmente las diferencias observadas en el estudio de las verdaderas, se muestree o no. La presencia de este tipo de errores afecta a la validez interna del diseño, es decir, la credibilidad de las conclusiones respecto a los individuos estudiados. Estos errores son evitables y debemos controlarlos al máximo, cuanto mejor diseñemos el estudio, menor posibilidad de sesgos tendremos, de ahí la importancia de la etapa conceptual (entre otras cosas).

Los sesgos pueden agruparse en tres categorías:

• Sesgo de selección: se produce cuando las personas incluidas en el estudio difieren en alguna característica relevante de la población a la que se pretende aplicar las conclusiones. Este tipo de errores pueden modificar los resultados del estudio. Un ejemplo característico de este tipo de error son las negativas a participar y los abandonos. Otro ejemplo de este tipo de sesgo podría ser que estudie sujetos que no cumplan las características que yo he determinado previamente, por ejemplo, si estoy haciendo un estudio sobre adolescentes, establezco como adoleste a los menores de 16 años, y tomo algunas muestras que no cumplen ese requisito. Es importante determinar criterios de inclusión y exclusión y cumplirlos.

• Sesgo de clasificación o de información: este sesgo es producto de cualquier ejercicio de medición. Es muy importante determinar cuáles son las variables que voy a tener en cuenta y cómo las voy a medir. Por ejemplo, si voy a medir la fiebre, tengo que especificar qué considero como fiebre (por ejemplo, más de 37,5) y debe ser un criterio acogido por todos los observadores. Este sesgo puede diluir las diferencias existentes, en este caso sería no diferencial o, exagerarlas, en cuyo caso sería diferencial. Un ejemplo de sesgo no diferencial sería cuando las personas mienten en cuanto a habitos socialmente no admitidos, de modo que mezclamos erróneamente gente con o sin la exposición, lo que dificulta encontrar asociaciones. El típico caso del sesgo diferencial es el de las madres con niños nacidos con malformaciones, porque es muy probable que recuerden con más intensidad las exposiciones ocurridas durante el embarazo que las que tuvieron hijos sanos, por lo que se sobreestima el verdadero riesgo asociado.

• Sesgo de confusión: es el único de los tres que se puede controlar en la fase de análisis, mientras que los otros dos sólo pueden controlarse en la fase de diseño. Este error se produce cuando no tengo en cuenta variables que sí influyen y son predictoras del efecto. Un ejemplo del sesgo de confusión podría producirse si en un estudio que relaciona el cáncer de vejiga con la dieta rica en grasas yo no tengo en cuenta el tabaquismo o ciertas exposiciones laborales que pueden producir cáncer. Estas variables confundentes pueden distorsionar los resultados de mi estudio.

 Como podemos observar, es necesario preveer una gran cantidad de factores antes de llevar a cabo el estudio, con el fin de evitar los errores, de modo que los resultados sean fiables y tengan validez interna, ya que, de lo contrario, las conclusiones de nuestro estudio no serán tenidas en cuenta y por tanto, nuestro trabajo y todo el esfuerzo realizado será inútil.