Cuadro Epidemiología y Bioestadística

Epidemiología

Bioestadística

Concepto/definición

Consiste en analizar cómo se distribuyen los estados de salud en una población en un momento particular, junto con los factores que influyen en estos estados. Además, implica implementar tácticas para gestionarlos.

Posibilita adquirir, examinar, comprender y exponer información dentro del ámbito de las disciplinas biológicas y de la salud, mediante la aplicación de técnicas estadísticas con el propósito de tomar elecciones fundamentadas.

Objeto de estudio

• La condición de bienestar de las personas
• Elementos que aumentan la probabilidad de padecer la enfermedad
• Manejo y medidas para evitar la propagación de la enfermedad

• Población
• Disciplinas relacionadas con la biología y la vida (biología, genética, medicina, entre otras)
• Procesar y estructurar información numérica de manera estadística

Objetivos/finalidades

1. Reconocer los orígenes de una enfermedad o de situaciones vinculadas a la salud y sus elementos de riesgo.
2. Establecer el alcance de la enfermedad en la población.
3. Investigar la evolución habitual de la enfermedad y sus perspectivas.
4. Valorar enfoques de prevención y tratamiento.
5. Ofrecer base para la formulación de políticas de salud.

1. Simplificar la información para facilitar la comprensión y tomar decisiones en el ámbito de la salud y la biología.
2. Reunir, estructurar e interpretar los datos y pasos del método científico.
3. Prever eventos futuros basados en datos obtenidos de manera adecuada.
4. Examinar y analizar el enfoque de investigación para su aplicabilidad en fenómenos susceptibles.

Diseños de investigación epidemiológica

1. Diseño experimental: involucra la manipulación deliberada de variables para evaluar su efecto en un grupo experimental y se compara con un grupo de control. La forma de recolección de datos en este diseño puede implicar mediciones cuidadosamente controladas y aleatorización en la asignación de grupos. El modo de analizar la información suele utilizar pruebas estadísticas, como el análisis de varianza (ANOVA) para comparar grupos y determinar si las diferencias observadas son estadísticamente significativas.
2. Diseño observacional: se centra en observar y describir fenómenos naturales sin manipulación deliberada de variables. La recolección de datos suele implicar la observación sistemática y la recopilación de información sin intervenir en el entorno. El análisis de la información puede implicar técnicas estadísticas como regresión y correlación para identificar relaciones entre variables.
3. Diseño prospectivo: involucra la recolección de datos en el presente y un seguimiento a lo largo del tiempo para observar eventos futuros. La recolección de datos en este diseño puede implicar encuestas, entrevistas u observaciones repetidas a lo largo del tiempo. El análisis se centra en la evaluación de tendencias y cambios a lo largo del tiempo mediante técnicas estadísticas como análisis de supervivencia.
4. Diseño retrospectivo: involucra la recolección de datos a partir de eventos pasados y su análisis posterior. La recolección de datos puede implicar revisar registros médicos, historiales y otros documentos. El análisis se centra en identificar relaciones entre variables pasadas, utilizando métodos estadísticos como el odds ratio en estudios de caso-control.
5. Diseño longitudinal: implica la observación de la misma población a lo largo de un período prolongado. La recolección de datos ocurre en momentos múltiples a lo largo del tiempo, lo que permite analizar cambios y tendencias a nivel individual y grupal. El análisis involucra técnicas estadísticas como análisis de regresión para comprender las relaciones en el tiempo.
6. Diseño transversal: involucra la recolección de datos en un solo momento en el tiempo de diferentes individuos o grupos. La recolección de datos puede implicar encuestas o evaluaciones únicas. El análisis se centra en identificar patrones y asociaciones en ese momento específico, utilizando pruebas estadísticas como la prueba t de Student para comparar grupos.
7. Diseño descriptivo: se enfoca en recopilar información detallada sobre un fenómeno sin manipular variables. La recolección de datos puede implicar encuestas, observaciones y registros. El análisis implica resumir y presentar los datos de manera descriptiva, utilizando gráficos y medidas de tendencia central.
8. Diseño analítico: busca comprender las relaciones entre variables y explorar causas y efectos. La recolección de datos puede variar según el enfoque (experimental u observacional). El análisis involucra pruebas estadísticas más complejas, como análisis de varianza, regresión lineal o análisis multivariado, para identificar relaciones significativas y modelar asociaciones.

Tipos de estudios epidemiológicos

1. Estudios Transversales Descriptivos y Analíticos:

Recopilan datos en un solo momento para evaluar la prevalencia de un fenómeno en una población. Los analíticos buscan identificar asociaciones entre variables. Proporcionan una instantánea de la situación, permitiendo identificar problemas de salud. Los analíticos pueden señalar relaciones entre variables. Entre sus ventajas son rápidos, económicos, útiles para generar hipótesis, sin embargo, no establecen causalidad, solo relaciones temporales.

1. Estudios Transversales Retrospectivos y Prospectivos:

Retrospectivos recopilan datos pasados en un punto en el tiempo; prospectivos siguen a individuos en el futuro. Proporcionan información sobre la prevalencia y cambios a lo largo del tiempo. Las ventajas de los retrospectivos: datos disponibles; prospectivos: control sobre la recopilación.

Las desventajas de retrospectivos: dependen de registros precisos; Prospectivos: costosos y largos.

1. Estudios de Cohorte Descriptivos y Analíticos:

Siguen a un grupo de individuos con características comunes a lo largo del tiempo. Evalúan exposiciones y resultados en el tiempo, identificando relaciones. Sus ventajas es que son potencial para identificar relaciones causales, sin embargo, son costosos, largos, susceptibles a pérdidas de seguimiento.

1. Estudios de cohorte retrospectivos y prospectivos:

Retrospectivos analizan datos pasados; prospectivos siguen a individuos en el futuro. Evalúan efectos de exposiciones en resultados. Las ventajas de retrospectivos: datos pasados; Prospectivos: control sobre la recopilación.

Las desventajas: Retrospectivos: dependen de registros precisos; Prospectivos: costosos y largos.

1. Estudios caso-control:

Comparan individuos con y sin el resultado de interés para identificar exposiciones previas. Útiles para enfermedades raras o con largos periodos de incubación. Eficientes para investigar enfermedades raras, más rápidos y económicos. Vulnerables a sesgos de selección y memoria, no establecen causalidad.

1. Estudios experimentales:

Intervienen en la asignación de exposiciones para observar efectos. Establecen causalidad al controlar exposiciones. Pueden establecer relaciones de causa y efecto. Pueden ser costosos, éticamente cuestionables en algunos casos.

1. Población de estudio:

La población de estudio se refiere al grupo total de elementos que comparten las características que queremos investigar. En epidemiología, esto podría ser una comunidad, pacientes con una enfermedad específica o individuos expuestos a un riesgo particular. Es crucial definir claramente la población, ya que de ello depende la generalización de los resultados. Se selecciona una muestra representativa de esta población para realizar el estudio.

1. Recolección de datos:

La recolección de datos implica la obtención sistemática y organizada de información relevante para la investigación. Se pueden utilizar cuestionarios, entrevistas, registros médicos u observaciones directas. La calidad y validez de los datos dependen de la metodología de recolección. Es importante asegurar la fiabilidad y consistencia de los datos para obtener resultados confiables.

1. Análisis de datos:

El análisis de datos implica la aplicación de técnicas estadísticas para examinar los datos recopilados y responder a las preguntas de investigación. Se utilizan métodos descriptivos para resumir las características de los datos y métodos inferenciales para hacer conclusiones sobre la población basándose en la muestra. La elección de las pruebas estadísticas y modelos depende del tipo de diseño del estudio y de las variables involucradas.

1. Interpretación de resultados:

La interpretación de resultados implica comprender y dar sentido a los hallazgos estadísticos. Se deben analizar las asociaciones, diferencias o patrones identificados en el análisis. Es esencial considerar el contexto epidemiológico y clínico para evaluar la relevancia de los resultados. Las conclusiones deben ser realistas, considerando las limitaciones del estudio y la incertidumbre inherente a cualquier investigación.