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RAE: Describir los elementos necesarios para la interpretaci

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by

Juliana Díaz

on 11 August 2016

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Transcript of RAE: Describir los elementos necesarios para la interpretaci

Predicción de la evolución de la enfermedad o evento de interés (EI):
Desde su inicio
Asociado a los posibles resultados y frecuencia con que puede esperarse que ocurran.
Calidad definida por
Diseño ideal para realizar el estudio:
Pronóstico
Diseño del estudio
Revisiones sistemáticas de estudios de cohorte
Estudios de cohorte individuales (prospectivo o retrospectivo)
Agrupar pacientes con EI en común:
Seguimiento: medir resultados

Identificar condiciones asociadas a un resultado concreto

¿Por qué es importante el pronóstico?
Entrega de información adecuada al paciente y a sus familiares para que tomen decisiones con respecto a los tratamientos

Adecuada planificación y administración de recursos en salud pública.
Referencias
elementos necesarios para la interpretación
de estudios pronósticos.

Manteriola c, Santander C, Otzen T. Cómo valorar e interpretar un artículo sobre pronóstico. Rev. Chilena de Cirugía. 2013 feb [ citado 2016 Ago 08]. 65(1): 77-84
MARÍA JULIANA DÍAZ ROJAS
AIAS RENAL
UNIVERSIDAD DEL ROSARIO

Cohorte
Estudios deben realizarse con una población integrada por todas las personas con el EI de una región geográfica determinada.
(Disminuir sesgos)
precisión y exactitud para definir y medir variables (exposición y resultado)
Identificación de potenciales variables de confusión
Período de seguimiento debe ser suficiente para producir resultados de interés relevantes
Descripción mediante tasas:
Supervivencia a 5 años
Letalidad
Mortalidad específica por enfermedad
Respuesta
Remisión
Recidiva
Factores asociados (FA)
Factores pronósticos (FP)
Factores de riesgo (FR)
Inicio del estudio: todos los individuos son libres del EI (observados por un período de tiempo para evaluar su ausencia/presencia)
Investigador precisa los grupos y evalúa características definidas: realiza controles en el tiempo.
Evaluar incidencia y asociación causal
Costosos por los recursos que se requieren para el seguimiento

No son útiles en EI infrecuentes (muchas personas y los resultados se demoran)
Otros tipos de estudios:
Ensayos clínicos
Casos y controles
Series de casos (prospectivas /retrospectivas)
Asociación y Causalidad ( Relación Causa -Efecto)


Determinarlo es el objetivo de un estudio de pronóstico: Agente etiológico - EI
Azar, sesgo & confusión improbables = asociación estadística en el cambio del curso del EI
Criterios que ayudan en los juicios de causalidad: fuerza de asociación, credibilidad biológica de la hipótesis, consistencia de los hallazgos, otra información relacionada con la secuencia temporal
Razonamiento básico: secuencia del eventos ( causa antes del EI)
Nivel de evidencia de los diseños de investigación clínica: directamente relacionado con la fuerza y el tamaño de la asociación causal
Proximidad con el valor real de la estimación
Población
Óptima: población integrada por todas las personas con la enfermedad o EI en una región geográfica determinada.
Mayoría se basa en muestras clínicas no directamente relacionadas con poblaciones geográficas
Describir características de los pacientes, entorno en el que fueron identificados, forma en que se realizó el muestreo
¿Generalizar resultados?
¿Qué tan grande debe ser la muestra?
# de individuos necesario para establecer precisión & poder ( validez interna)
Definición y medición de variables
Descripciones del pronóstico deben incluir todo el intervalo de manifestaciones del EI (considerados importantes para los sujetos en el estudio)
Muerte
Enfermedad
Malestar
Incapacidad
Insatisfacción
Calidad metodológica del estudio de pronóstico: influenciada por la precisión y exactitud con que se definen y miden las variables de exposición y resultado
Identificar variables de confusión
Definición objetiva y explícita
Especificar la forma en que serán medidas en todos los sujetos del estudio
¿Cómo se va a llevar a cabo el análisis de resultados?
Reproducir experimento en otra población
Variables de resultado: medidas usando criterios estandarizados
aplicados a todos los sujetos del estudio por igual

Investigadores enmascarados al realizar las mediciones
Evitar sesgos
Si el investigador sabe que una persona posee un FR potencial = evaluaciones mas frecuentes y completas en búsqueda de la variable desenlace esperada
Sesgo de sospecha diagnóstica

Cuando se evalúan muestras biológicas: el juicio diagnóstico puede verse influenciado al conocer las características clínicas del sujeto del que proviene la muestra
Sesgo de expectación
Seguimiento
Cohorte: parte de un punto determinado en el curso de la enfermedad (tiempo cero)
precisarlo claramente
igual para todos los individuos
etapas tempranas del EI
Durante un período suficiente para que se produzcan resultados de interés relevantes en el mayor número de individuos
Protocolo de seguimiento: tiempos / medición de resultados
Pérdidas de seguimiento
Reportarlas
Analizar causas - características de los sujetos perdidos
¿Diferencias entre los que completaron el seguimiento y los perdidos?

¿Relación entre los sujetos que perdieron seguimiento y la variable desenlace?

Estrategias para disminuir pérdidas
Sesgos
Error sistemático que produce resultados que se desvían de los valores verdaderos
Selección
Medición
Confusión
Cohorte sobre pronóstico: sesgo puede crear o enmascarar diferencias
Muestreo
Migración
}
hacen parte de los sesgos de selección
Minimizar o controlar efectos de los sesgos : estrategias en diseño, conducción y análisis de la investigación
Herramientas estadísticas y medidas de asociación
Describir pronóstico y resumir curso del EI:

Supervivencia a 5 años
Letalidad
Mortalidad específica por enfermedad
Respuesta
Remisión
Recidiva
Estudios de pronóstico permiten obtener medidas de asociación (comparar pronósticos en personas con características diferentes - posibles FP)
Efectos de posibles FP relacionados entre sí: razón de riesgos o razón de riesgo instantáneos ( similar al RR)
Variables combinadas: reglas de predicción
Estimar probabilidades de un resultado determinado en base características de los sujetos en estudio

Variables dicotómicas: Mantel-Haenszel & Pearson
Exacto de Fisher
Regresión logística
Variables ordinales: Mantel- Haenszel extendido
Modelo de regresión logística ordinal
Variables dependientes continuas
Variables independientes dicotómicas
}
T-test
Variable independiente nominal u ordinal: Análisis de
varianza o ANOVA
Interpretación de pronósticos
Conocer la probabilidad media de que los pacientes con una afección determinada presenten un resultado en cualquier punto de tiempo
Análisis de SV
Análisis de SV: permiten estimar y representar cualquier resultado de interés: muerte, recidiva o recurrencia, curación, ausencia de síntomas o inactividad de una enfermedad
Forma más directa: cohorte = impracticable
Curvas de Kaplan-Meier (probabilidad de sobrevivir se calcula a partir de la probabilidad acumulada de sobrevivir en cada uno de los intervalos que lo precedieron)

Sujetos que se pierden por razones diferentes al resultado de interés = censurados
Sistemas de puntuación y listas de comprobación
STROBE ( Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology)

MINCIRPr1 (Metodología de Investigación en Cirugía)
Variable desenlace
Variable de exposición
Seguimiento
Análisis y las conclusiones;
Tipo de diseño y las variables de confusión
Tamaño de la muestra.



"Exigir al menos un objetivo claro, preciso y conciso respecto del escenario de la investigación que se realizó; la mención explícita del diseño empleado
con los respectivos detalles metodológicos inherentes a este; y la mención y ejecución de herramientas estadísticas y medidas de asociación, o al menos los números necesarios para poder calcular estos valores"
MINCIRPr2 : Calidad metodológica de los estudios relacionados con pronóstico.
4 dominios (tipo del estudio, tamaño de la población estudiada, metodología empleada, análisis y conclusiones)
7- 60 puntos (punto de corte 33)

Título y resumen, introducción, métodos, resultados y discusión

22 ítems:
18 de los cuales son de aplicación general para estudios de cohortes, de casos y controles, y de corte transversal;

4 que son específicos para cada uno de los tres diseños antes mencionados.


Puntuación final 25- 125 puntos
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