Epidemiología Clínica y Medicina Basada en Evidencias

Epidemiología Clínica y Medicina Basada en Evidencias

1. EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA

   • Bases: método científico
   • Campos: todo el proceso de enfermedad
   • Predicciones sobre pacientes a partir de episodios clínicos en grupos con pacientes similares
   • Aplicaciones
     • Evaluación de literatura
     • Mejor prevención terapéutica
     • Uso racional lab y gabinete
     • Ahorrar tiempo en la búsqueda de información
     • Mejorar diagnósticos, no cometer errores
     • Apoyar el análisis de decisiones
     • Darle su justo valor a la clínica y a la tecnología

2. MBE

   • Proceso sistemático que consiste en la búsqueda, evaluación y uso de la información en la toma de decisiones
   • Pasos a seguir:
     • 1. Necesidad de información
     • 2. Formular pregunta clínica
       • Básicas: conocimiento general
       • De primera línea: conocimiento específico, respaldar decisiones clínicas
     • 3. Localizar evidencia
     • 4. Valoración crítica de un artículo (validez, magnitud y aplicabilidad)
     • 5. Aplicación de la evidencia
     • 6. Evaluación del rendimiento

3. Protocolo de Investigación

   • Planeación de las diferentes etapas de una investigación
   • Objetivos
     • Explicar el razonamiento científico y describir objetivos de estudio
     • Proporcionar un método de trabajo claro y asegurar consistencia de información
     • Garantizar seguridad de pacientes y asegurar calidad de datos
   • Fundamentación
     • Título; Planteamiento del problema; Pregunta de investigación es la médula de investigación; marco teórico; antecedentes.
     • Hipótesis: propuesta de respuesta al problema
       • Si no existe, realizar estudio transversal
       • Hipótesis alterna: hipótesis del trabajo, existen diferencias,
       • Hipótesis nula: en el análisis, no existen diferencias.
     • Justificación
       • Relevancia del trabajo para el individuo, familia, institución, comunidad, país, desarrollo ciencia.
     • Objetivo
       • General: ¿Qué buscas?, se deriva de la hipótesis, si no hay hipótesis se utiliza la pregunta
       • Específicos: pasos para alcanzar el O.G.
   • Metodología
     • Diseño de estudio; Población diana/blanco y población de estudio; periodo; tamaño de la muestra (potencia: capacidad para evidenciar resultados)
     • Método de selección de muestra
       • Muestreo probabilístico: misma probabilidad de ser elegidos, en población
       • Muestreo no probabilístico: en tejidos, individuos, unidades de salud
     • Variables: definirlas
       • ¿Cuál es la medida? ¿Cómo obtendré las medidas? ¿Cómo voy a interpretarlas?
       • Cuantitativa: discretas, continuas Cualitativas: nominal, ordinal Dependiente/Independiente
     • ¿Cómo se obtendrá la información? ¿Cómo se analizará?: univariado, bivariado, multivariado
     • Pruebas estadísticas
       • ¿Hay diferencias?
         • Pruebas paramétricas: cuantitativas con distribución normal
           • T- student: 2 variables Anoba: +2 variables
         • No paramétricas cualitativas, cuantitativas con distribución anormal
           • U- de Mann Whitney: 2 variables Wilcoxon: +2 variables
         • Dicotómicas: cualitativas
           • X2: mayores de 30
       • ¿Se relacionan?
         • Pearson: Cuantitativas con distribución normal Spearman: Cualitativas o cuantitativas con distribución normal
       • ¿Se asocian?
         • RR: asociación causal Razón de momios: posible asociación causal
       • ¿Concuerdan?
         • Prueba de kappa Tau de Kendall alfa de Cranbach
           • K = Co - Ce/ 1 - Ce
     • Resumen de datos (Medidas de tendencia central y dispersión)
     • Aspectos éticos, recursos económicos, humanos, técnicos y físicos; cronograma de actividades; referencias y anexos.

4. Diseños de investigación

   • Experimentales: investigador manipula variables
     • Cuasiexperimental: no aleatorización De intervención; Básico: en tejidos
     • Ensayo Clínico Aleatorizado: Experimental, longitudinal, prospectivo, prolectivo y analítico
   • Observacionales:
     • Descriptivos
       • Serie de casos Reporte de casos
     • Analíticos
       • Cohorte: Observacional, longitudinal, prospectivo, prolectivo, analítico y anterógrado. Establece asociación causal (razón de riesgos)
         • RR: RE/ RNE >1: riesgo =1 no hay asociación <1 protección
       • Transversal: Observacional, transversal, retrospectivo, prolectivo, descriptivo/analítico, generar conocimiento, hipotetizar, prevalencia. no hay temporalidad.
       • Casos y controles: Observacional, longitudinal, retrospectivo, ambilectivo, analítico, posibles asociaciones, fuerza de asociación (razón de momios), aproximación de temporalidad. Mayores errores.
         • RM= ad/cb

5. Observaciones y mediciones

   • Medir: asignar números o valores a las observaciones
   • 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.
     • Validez interna: los resultados reflejan la situación verdadera de la población en estudio. Validez externa: extrapolar resultados a poblaciones
   • Tipos de error
     • 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.
       • Se reduce incrementando el tamaño muestral
     • Sistemático: medición fuera del valor real.
       • Se reduce elaborando correctamente el diseño de investigación.
       • Selección: criterios de inclusión y exclusión Información: capacitando a observadores, uniformando técnica y criterios de medición Confusión: pareamiento, restricción, estratificación, ajuste estadístico.
   • Datos blandos: subjetivos (HC) Datos semiduros: EF Duros: Objetivos (Laboratorio)
     • Interrogatorio: validez de contenido, constructo y criterio

6. Normalidad

   • Normal: uso rutinario en la práctica e investigación clínica
   • 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.
   • Normalidad según la enfermedad
   • Normalidad según el riesgo de enfermar
   • Normalidad por terapéutica

7. Estadística Inferencial/ Errores en las pruebas de hipótesis

   • IC: rango dentro del cual se pretende se encuentre el parámetro de interés con un cierto grado de confianza (90, 95, 99%)
   • Error tipo 1 (alfa): cuando se rechaza una hipótesis nula verdadera. Valor de p.
   • Error tipo 2 (beta) aceptación de la hipótesis nula cuando es falsa (se puede solucionar incrementando el tamaño de la muestra)
   • Poder estadístico de la prueba (1-β) identificar diferencias cuando las hay (Potencia)
   • Nivel de significancia estadístico (1- α). probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es verdadera, (95%). Representa el nivel de confianza de la muestra.
   • Significancia estadística
     • P menor a α (< a 0.05): rechazar la hipótesis nula. P mayor a α (> a 0.05): aceptar la hipótesis nula.
       • Si se acepta la hipótesis alterna: hay heterogenicidad Si se acepta la hipótesis nula: no hay heterogenicidad, hay homogenidad

8. Revisiones Sistemáticas con Metaanálisis

   • Diseño de investigación particular: parte de una base de información secundaria, necesarias para subsanar las diferencias en estudios observacionales o experimentales
     • Metaanálisis: análisis estadístico, sintetizar datos de una colección de estudios
       • Resumen de resultados
         • Pruebas de heterogeneidad y tamaño del efecto (seguridad y eficacia)
       • Presentación de resultados
         • Gráfico de Forest y Gráfico de embudo
   • Revisión narrativa: revisión de la literatura científica, narrada por un experto, el cual decide lo que es relevante y lo que no.
   • 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)
   • Evaluación de calidad de los estudios
     • ECC: Chalmers, McMaster y Criterios de Schultz (Cochrane) New Castle (Ottawa): cohortes y casos y controles CONSORT: ECA STROBE: estudios observacionales STARD: pruebas diagnósticas

9. Causalidad

   • 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
     • Asociación causal: si se altera la frecuencia o la calidad de uno sigue una alteración en la frecuencia o la calidad del otro
   • Criterios de Bradford Hill
     • Temporalidad ,Asociación, Intensidad, Especificidad, Gradiente biológico, Plausabilidad biológica, Consistencia, Coherencia, Experimento, Analogía
   • 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)
   • Factor de riesgo: modificables (aquello que aumenta la posibilidad de enfermar) Marcador de riesgo: no modificables
   • Causa necesaria: indispensables para el desarrollo del efecto Causa suficiente: factores que en conjunto culminan en un efecto

10. Diagnóstico

    • Calificación que el médico da de una enfermedad (interpretación de la información recabada del paciente)
    • Estrategias
      • Reconocimiento de patrones Búsqueda sistemática Arborización (logarítmica) Hipotético-deductiva
    • Validez de una prueba diagnóstica
      • Sensibilidad: Capacidad de una prueba para reconocer correctamente a los enfermos
        • Una prueba muy sensible es útil para detectar enfermedades como VIH, tuberculosis, diabetes
          • Prueba de detección: detectar antes de que se evidencie la enfermedad, NO diagnostica la enfermedad, se necesitan pruebas confirmatorias
      • Especificidad: Capacidad de una prueba de reconocer correctamente a los no enfermos.
        • Una prueba muy específica es útil para descartar enfermedades
      • VPP: Indica la probabilidad de que un individuo con una prueba posiitiva realmente se encuentre enfermo.
      • VPN: Es la probabilidad probabilidad de que un individuo individuo con una prueba negativa realmente se encuentre libre de la enfermedad.
      • RP+ compara la proporción de verdaderos positivos entre el total de enfermos (sensibilidad), con la de falsos positivos,
      • RP - compara la proporción de falsos negativos en relación con la de la especificidad de la prueba.
    • Punto de corte: Valor de una prueba a partir del cual se considera que cambia el resultado de negativo a positivo
    • ¡Es la esencia del trabajo clínico!

11. Pronóstico

    • Valoración del futuro del paciente a partir del análisis del comportamiento de casos similares
    • Historia Natural de la Enfermedad: diferentes etapas por las que atravesaban las enfermedades sin que el médico interfiera y hasta su desenlace.
    • Curso clínico: evolución que sigue la enfermedad una vez que se establece el diagnóstico.
    • Factores pronósticos: características o variables que influyen sobre el desenlace
    • Estudios sobre pronóstico: estudios de cohorte o ECA

12. Tratamiento

    • ECC: evaluación de diferentes alternativas de acción o maniobras terapéuticas
      • Aleatorización, Cegamiento y Estratificación
      • 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
      • Aspectos éticos: Declaración de Helsinki, consentimiento informado, Cómite de Ética, Reglamento para Investigación en Seres Humanos

13. Análisis de decisiones y Evaluación económica

    • Heurística: proceso cognoscitivo que permite hacer estimaciones de probabilidad con base en los conocimientos y experiencia previa.
    • 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
    • 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
      • Costos directos (durante la provisión de atención en salud), indirectos (impacto que sufre el paciente como consecuencia de enfermar) e intangibles (dolor, sufrimiento, ansiedad)
      • Costo- beneficio: unidades monetarias Costo-efectividad: atención médica Costo-utilidad: calidad de vida Minimización de costos misma efectividad, menos costosa

14. Guías de Práctica Clínica

    • 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
    • Atributos: claridad, especificidad, flexibilidad, aplicabilidad, validez y actualización
    • Etapas: desarrollo, implementación, evaluación y actualización
    • Objetivo: estandarizar los conocimientos
    • NOM: términos obligatorios legales mínimos que debo realizar, regula la actividad de todo el personal del área de la salud

Bilder und Dateien der Mindmap