Epidemiología Clínica y Medicina Basada en Evidencias

Description

Elaborado por: D. Karina Jiménez Gutiérrez Curso: Epidemiología Clínica FacMed UNAM
Karina Jiménez
Mind Map by Karina Jiménez, updated more than 1 year ago
Karina Jiménez
Created by Karina Jiménez about 8 years ago
47
0

Resource summary

Epidemiología Clínica y Medicina Basada en Evidencias
  1. EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA
    1. Bases: método científico
      1. Campos: todo el proceso de enfermedad
        1. Predicciones sobre pacientes a partir de episodios clínicos en grupos con pacientes similares
          1. Aplicaciones
            1. Evaluación de literatura
              1. Mejor prevención terapéutica
                1. Uso racional lab y gabinete
                  1. Ahorrar tiempo en la búsqueda de información
                    1. Mejorar diagnósticos, no cometer errores
                      1. Apoyar el análisis de decisiones
                        1. Darle su justo valor a la clínica y a la tecnología
                      2. MBE
                        1. Proceso sistemático que consiste en la búsqueda, evaluación y uso de la información en la toma de decisiones
                          1. Pasos a seguir:
                            1. 1. Necesidad de información
                              1. 2. Formular pregunta clínica
                                1. Básicas: conocimiento general
                                  1. De primera línea: conocimiento específico, respaldar decisiones clínicas
                                  2. 3. Localizar evidencia
                                    1. 4. Valoración crítica de un artículo (validez, magnitud y aplicabilidad)
                                      1. 5. Aplicación de la evidencia
                                        1. 6. Evaluación del rendimiento
                                      2. Protocolo de Investigación
                                        1. Planeación de las diferentes etapas de una investigación
                                          1. Objetivos
                                            1. Explicar el razonamiento científico y describir objetivos de estudio
                                              1. Proporcionar un método de trabajo claro y asegurar consistencia de información
                                                1. Garantizar seguridad de pacientes y asegurar calidad de datos
                                                2. Fundamentación
                                                  1. Título; Planteamiento del problema; Pregunta de investigación es la médula de investigación; marco teórico; antecedentes.
                                                    1. Hipótesis: propuesta de respuesta al problema
                                                      1. Si no existe, realizar estudio transversal
                                                        1. Hipótesis alterna: hipótesis del trabajo, existen diferencias,
                                                          1. Hipótesis nula: en el análisis, no existen diferencias.
                                                          2. Justificación
                                                            1. Relevancia del trabajo para el individuo, familia, institución, comunidad, país, desarrollo ciencia.
                                                            2. Objetivo
                                                              1. General: ¿Qué buscas?, se deriva de la hipótesis, si no hay hipótesis se utiliza la pregunta
                                                                1. Específicos: pasos para alcanzar el O.G.
                                                              2. Metodología
                                                                1. Diseño de estudio; Población diana/blanco y población de estudio; periodo; tamaño de la muestra (potencia: capacidad para evidenciar resultados)
                                                                  1. Método de selección de muestra
                                                                    1. Muestreo probabilístico: misma probabilidad de ser elegidos, en población
                                                                      1. Muestreo no probabilístico: en tejidos, individuos, unidades de salud
                                                                      2. Variables: definirlas
                                                                        1. ¿Cuál es la medida? ¿Cómo obtendré las medidas? ¿Cómo voy a interpretarlas?
                                                                          1. Cuantitativa: discretas, continuas Cualitativas: nominal, ordinal Dependiente/Independiente
                                                                          2. ¿Cómo se obtendrá la información? ¿Cómo se analizará?: univariado, bivariado, multivariado
                                                                            1. Pruebas estadísticas
                                                                              1. ¿Hay diferencias?
                                                                                1. Pruebas paramétricas: cuantitativas con distribución normal
                                                                                  1. T- student: 2 variables Anoba: +2 variables
                                                                                  2. No paramétricas cualitativas, cuantitativas con distribución anormal
                                                                                    1. U- de Mann Whitney: 2 variables Wilcoxon: +2 variables
                                                                                    2. Dicotómicas: cualitativas
                                                                                      1. X2: mayores de 30
                                                                                    3. ¿Se relacionan?
                                                                                      1. Pearson: Cuantitativas con distribución normal Spearman: Cualitativas o cuantitativas con distribución normal
                                                                                      2. ¿Se asocian?
                                                                                        1. RR: asociación causal Razón de momios: posible asociación causal
                                                                                        2. ¿Concuerdan?
                                                                                          1. Prueba de kappa Tau de Kendall alfa de Cranbach
                                                                                            1. K = Co - Ce/ 1 - Ce
                                                                                        3. Resumen de datos (Medidas de tendencia central y dispersión)
                                                                                          1. Aspectos éticos, recursos económicos, humanos, técnicos y físicos; cronograma de actividades; referencias y anexos.
                                                                                        4. Diseños de investigación
                                                                                          1. Experimentales: investigador manipula variables
                                                                                            1. Cuasiexperimental: no aleatorización De intervención; Básico: en tejidos
                                                                                              1. Ensayo Clínico Aleatorizado: Experimental, longitudinal, prospectivo, prolectivo y analítico
                                                                                              2. Observacionales:
                                                                                                1. Descriptivos
                                                                                                  1. Serie de casos Reporte de casos
                                                                                                  2. Analíticos
                                                                                                    1. Cohorte: Observacional, longitudinal, prospectivo, prolectivo, analítico y anterógrado. Establece asociación causal (razón de riesgos)
                                                                                                      1. RR: RE/ RNE >1: riesgo =1 no hay asociación <1 protección
                                                                                                      2. Transversal: Observacional, transversal, retrospectivo, prolectivo, descriptivo/analítico, generar conocimiento, hipotetizar, prevalencia. no hay temporalidad.
                                                                                                        1. Casos y controles: Observacional, longitudinal, retrospectivo, ambilectivo, analítico, posibles asociaciones, fuerza de asociación (razón de momios), aproximación de temporalidad. Mayores errores.
                                                                                                          1. RM= ad/cb
                                                                                                    2. Observaciones y mediciones
                                                                                                      1. Medir: asignar números o valores a las observaciones
                                                                                                        1. Calidad de medición: validez medir lo que se quiere medir; interna: los resultados reflejan la situación verdadera de la población en estudio; confiabilidad: igual medición en diferentes ocasiones pero en condiciones similares.
                                                                                                          1. Validez interna: los resultados reflejan la situación verdadera de la población en estudio. Validez externa: extrapolar resultados a poblaciones
                                                                                                          2. Tipos de error
                                                                                                            1. Aleatorio: falta de precisión, debido al azar, las caracteristicas de una persona son diferentes a las otras en la poblacion de la que fueron tomadas.
                                                                                                              1. Se reduce incrementando el tamaño muestral
                                                                                                              2. Sistemático: medición fuera del valor real.
                                                                                                                1. Se reduce elaborando correctamente el diseño de investigación.
                                                                                                                  1. Selección: criterios de inclusión y exclusión Información: capacitando a observadores, uniformando técnica y criterios de medición Confusión: pareamiento, restricción, estratificación, ajuste estadístico.
                                                                                                                2. Datos blandos: subjetivos (HC) Datos semiduros: EF Duros: Objetivos (Laboratorio)
                                                                                                                  1. Interrogatorio: validez de contenido, constructo y criterio
                                                                                                                3. Normalidad
                                                                                                                  1. Normal: uso rutinario en la práctica e investigación clínica
                                                                                                                    1. Teoría estadística: distribución normal o Gaussiana, es simétrica y en forma de campana, el promedio se encuentra en la punto de la campana, es asintótica. Dentro de dos DE se encontrarán el 95% de los individuos de la población.
                                                                                                                      1. Normalidad según la enfermedad
                                                                                                                        1. Normalidad según el riesgo de enfermar
                                                                                                                          1. Normalidad por terapéutica
                                                                                                                          2. Estadística Inferencial/ Errores en las pruebas de hipótesis
                                                                                                                            1. IC: rango dentro del cual se pretende se encuentre el parámetro de interés con un cierto grado de confianza (90, 95, 99%)
                                                                                                                              1. Error tipo 1 (alfa): cuando se rechaza una hipótesis nula verdadera. Valor de p.
                                                                                                                                1. Error tipo 2 (beta) aceptación de la hipótesis nula cuando es falsa (se puede solucionar incrementando el tamaño de la muestra)
                                                                                                                                  1. Poder estadístico de la prueba (1-β) identificar diferencias cuando las hay (Potencia)
                                                                                                                                    1. Nivel de significancia estadístico (1- α). probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es verdadera, (95%). Representa el nivel de confianza de la muestra.
                                                                                                                                      1. Significancia estadística
                                                                                                                                        1. P menor a α (< a 0.05): rechazar la hipótesis nula. P mayor a α (> a 0.05): aceptar la hipótesis nula.
                                                                                                                                          1. Si se acepta la hipótesis alterna: hay heterogenicidad Si se acepta la hipótesis nula: no hay heterogenicidad, hay homogenidad
                                                                                                                                      2. Revisiones Sistemáticas con Metaanálisis
                                                                                                                                        1. Diseño de investigación particular: parte de una base de información secundaria, necesarias para subsanar las diferencias en estudios observacionales o experimentales
                                                                                                                                          1. Metaanálisis: análisis estadístico, sintetizar datos de una colección de estudios
                                                                                                                                            1. Resumen de resultados
                                                                                                                                              1. Pruebas de heterogeneidad y tamaño del efecto (seguridad y eficacia)
                                                                                                                                              2. Presentación de resultados
                                                                                                                                                1. Gráfico de Forest y Gráfico de embudo
                                                                                                                                            2. Revisión narrativa: revisión de la literatura científica, narrada por un experto, el cual decide lo que es relevante y lo que no.
                                                                                                                                              1. 1. Definición del problema 2. Formulación de los objetivos 3.Búsqueda de los artículos 4.Análisis cualitativo 5.Metaanálisis cuantitativo 6. Evaluación (conclusiones y recomendaciones)
                                                                                                                                                1. Evaluación de calidad de los estudios
                                                                                                                                                  1. ECC: Chalmers, McMaster y Criterios de Schultz (Cochrane) New Castle (Ottawa): cohortes y casos y controles CONSORT: ECA STROBE: estudios observacionales STARD: pruebas diagnósticas
                                                                                                                                                2. Causalidad
                                                                                                                                                  1. Asociación estadística en la que dos eventos tienden a ocurrir juntos, es decir, que cuando se presenta uno es más probable que se presente el otro
                                                                                                                                                    1. Asociación causal: si se altera la frecuencia o la calidad de uno sigue una alteración en la frecuencia o la calidad del otro
                                                                                                                                                    2. Criterios de Bradford Hill
                                                                                                                                                      1. Temporalidad ,Asociación, Intensidad, Especificidad, Gradiente biológico, Plausabilidad biológica, Consistencia, Coherencia, Experimento, Analogía
                                                                                                                                                      2. Estudios de Cohorte: establecen asociación causal (RR) Estudios de casos y controles: posible asociación causal (razon de momios) Estudios Transversales: sugiere posible asociación (no hay temporalidad)
                                                                                                                                                        1. Factor de riesgo: modificables (aquello que aumenta la posibilidad de enfermar) Marcador de riesgo: no modificables
                                                                                                                                                          1. Causa necesaria: indispensables para el desarrollo del efecto Causa suficiente: factores que en conjunto culminan en un efecto
                                                                                                                                                          2. Diagnóstico
                                                                                                                                                            1. Calificación que el médico da de una enfermedad (interpretación de la información recabada del paciente)
                                                                                                                                                              1. Estrategias
                                                                                                                                                                1. Reconocimiento de patrones Búsqueda sistemática Arborización (logarítmica) Hipotético-deductiva
                                                                                                                                                                2. Validez de una prueba diagnóstica
                                                                                                                                                                  1. Sensibilidad: Capacidad de una prueba para reconocer correctamente a los enfermos
                                                                                                                                                                    1. Una prueba muy sensible es útil para detectar enfermedades como VIH, tuberculosis, diabetes
                                                                                                                                                                      1. Prueba de detección: detectar antes de que se evidencie la enfermedad, NO diagnostica la enfermedad, se necesitan pruebas confirmatorias
                                                                                                                                                                    2. Especificidad: Capacidad de una prueba de reconocer correctamente a los no enfermos.
                                                                                                                                                                      1. Una prueba muy específica es útil para descartar enfermedades
                                                                                                                                                                      2. VPP: Indica la probabilidad de que un individuo con una prueba posiitiva realmente se encuentre enfermo.
                                                                                                                                                                        1. VPN: Es la probabilidad probabilidad de que un individuo individuo con una prueba negativa realmente se encuentre libre de la enfermedad.
                                                                                                                                                                          1. RP+ compara la proporción de verdaderos positivos entre el total de enfermos (sensibilidad), con la de falsos positivos,
                                                                                                                                                                            1. RP - compara la proporción de falsos negativos en relación con la de la especificidad de la prueba.
                                                                                                                                                                            2. Punto de corte: Valor de una prueba a partir del cual se considera que cambia el resultado de negativo a positivo
                                                                                                                                                                              1. ¡Es la esencia del trabajo clínico!
                                                                                                                                                                              2. Pronóstico
                                                                                                                                                                                1. Valoración del futuro del paciente a partir del análisis del comportamiento de casos similares
                                                                                                                                                                                  1. Historia Natural de la Enfermedad: diferentes etapas por las que atravesaban las enfermedades sin que el médico interfiera y hasta su desenlace.
                                                                                                                                                                                    1. Curso clínico: evolución que sigue la enfermedad una vez que se establece el diagnóstico.
                                                                                                                                                                                      1. Factores pronósticos: características o variables que influyen sobre el desenlace
                                                                                                                                                                                        1. Estudios sobre pronóstico: estudios de cohorte o ECA
                                                                                                                                                                                        2. Tratamiento
                                                                                                                                                                                          1. ECC: evaluación de diferentes alternativas de acción o maniobras terapéuticas
                                                                                                                                                                                            1. Aleatorización, Cegamiento y Estratificación
                                                                                                                                                                                              1. Investigación sobre medicamentos: Fase preclínica: en animales, teratogénesis y dosis letal Fase Clínica I: farmacocinética y farmacodinamia Fase Clínica II: eficacia y dosis Fase Clínica iii: ECC, seguridad y eficacia Fase Clínica IV: farmacovigilancia
                                                                                                                                                                                                1. Aspectos éticos: Declaración de Helsinki, consentimiento informado, Cómite de Ética, Reglamento para Investigación en Seres Humanos
                                                                                                                                                                                              2. Análisis de decisiones y Evaluación económica
                                                                                                                                                                                                1. Heurística: proceso cognoscitivo que permite hacer estimaciones de probabilidad con base en los conocimientos y experiencia previa.
                                                                                                                                                                                                  1. Pasos del análisis de decisiones: 1. Delimitar el problema 2. Identificar alternativas de acción y sus consecuencias. 3. Asignar probabilidades. 4. Asignar utilidad 5. Estimar la utilidad esperada 6. Analizar sensibilidad 7. Tomar decisiones
                                                                                                                                                                                                    1. Evaluación económica: las elecciones en la asistencia medica deben realizarse de forma que se logre el beneficio total máximo de los recursos a disposición de la comunidad
                                                                                                                                                                                                      1. Costos directos (durante la provisión de atención en salud), indirectos (impacto que sufre el paciente como consecuencia de enfermar) e intangibles (dolor, sufrimiento, ansiedad)
                                                                                                                                                                                                        1. Costo- beneficio: unidades monetarias Costo-efectividad: atención médica Costo-utilidad: calidad de vida Minimización de costos misma efectividad, menos costosa
                                                                                                                                                                                                      2. Guías de Práctica Clínica
                                                                                                                                                                                                        1. Recomendaciones desarrolladas de forma sistemática sobre la atención, el diagnóstico y el tratamiento apropiado de determinadas enfermedades y/o condiciones de salud en la población
                                                                                                                                                                                                          1. Atributos: claridad, especificidad, flexibilidad, aplicabilidad, validez y actualización
                                                                                                                                                                                                            1. Etapas: desarrollo, implementación, evaluación y actualización
                                                                                                                                                                                                              1. Objetivo: estandarizar los conocimientos
                                                                                                                                                                                                                1. NOM: términos obligatorios legales mínimos que debo realizar, regula la actividad de todo el personal del área de la salud
                                                                                                                                                                                                                Show full summary Hide full summary

                                                                                                                                                                                                                Similar

                                                                                                                                                                                                                Los diferentes diseños de investigación
                                                                                                                                                                                                                Rober Sanchez
                                                                                                                                                                                                                Diseños de investigación. Especificación del primer nivel
                                                                                                                                                                                                                Rober Sanchez
                                                                                                                                                                                                                Diseño experimental
                                                                                                                                                                                                                Rober Sanchez
                                                                                                                                                                                                                Diseños (en general)
                                                                                                                                                                                                                Rober Sanchez
                                                                                                                                                                                                                MEDICINA BASA EN EVIDENCIAS Y EL PRONOSTICO
                                                                                                                                                                                                                Edgardo Valpuest
                                                                                                                                                                                                                Tipos de Diseño de Investigación
                                                                                                                                                                                                                secur2016
                                                                                                                                                                                                                Medicina Basada en Evidencias
                                                                                                                                                                                                                Edgar Figueroa
                                                                                                                                                                                                                Medicina basada en la evidencia en Atención Primaria
                                                                                                                                                                                                                Karla Caballero
                                                                                                                                                                                                                Definición de normalidad en Estadística y medidas de descripción de datos
                                                                                                                                                                                                                IRIS GARCIA
                                                                                                                                                                                                                Noción de Normalidad en Medicina: Usos y aplicaciones
                                                                                                                                                                                                                IRIS GARCIA
                                                                                                                                                                                                                Diseños Metodológicos en la Investigación Epidemiológica
                                                                                                                                                                                                                Elisa Alatorre