guia 2. conceptos basicos en epidemiologia

UNIVERSIDAD DE PAMPLONAFACULTAD DE SALUD

DEPARTAMENTO DE ENFERMERIAASIGNATURA EPIDEMIOLOGIA

UNIDAD TEMATICA CONCEPTOS BASICOS EN EPIDEMIOLOGIA

GUIA 2. CONCEPTOS BASICOS EN EPIDEMIOLOGIA

Competencias:

Identificar los diferentes conceptos básicos en epidemiologia Comprender la importancia de la definición de cada concepto básico de epidemiologia Diferenciar los conceptos básicos de epidemiologia

Actividades:

Exposición magistral por medio de diapositivas: Conceptos básicos de epidemiología

Actividad grupal: Taller en clase: leer el texto y hacer un cuadro donde relacione cada concepto y un ejemplo

Concepto básico Ejemplo

CONCEPTOS BÁSICOS EN EPIDEMIOLOGIA

Datos: son la materia prima de la estadística. Para este propósito se puede definir a los datos como números. Las dos clases de números que se utilizan en estadística son números que resultan de la toma de medidas, y aquellos que resultan del proceso de conteo. Ejemplo: cuando se pesa al paciente o se le toma la temperatura, se obtiene la medida que consiste en una cantidad, por ejemplo 75 Kg o 38ºC. Un tipo bastante diferente de números se obtiene cuando el administrador de un hospital cuenta el número de pacientes, quizá 20, dados de alta en un día. Cada uno de los tres números es un dato y los tres juntos son datos.

Estadística: se puede decir que la estadística es la disciplina que se ocupa de

1) la recolección, organización, resumen y análisis de datos, y

2) la obtención de inferencias a partir de un volumen de datos cuando se examina sólo una parte de éstos. Las personas que realizan estas actividades estadísticas deben estar preparadas para interpretar y comunicar los resultados a los demás, tal como lo demande la situación. En términos sencillos, se puede decir que los datos son números, que los números contienen información y que el propósito de la estadística es investigar y evaluar la naturaleza y el significado de esa información.

Bioestadística Las herramientas de la estadística se utilizan en muchos campos: negocios,enseñanza, psicología, agricultura y economía, por mencionar algunos cuantos. Cuando los datos que se analizan proceden de las ciencias biológicas o médicas, se utiliza el término bioestadística para diferenciar esta aplicación particular de las herramientas y conceptos de la estadística general.Población: Por ejemplo, si se tiene interés en conocer el peso de todos los niños inscritos en el sistema de educación primaria del estado, la población está formada por todos esos pesos. Si se tiene interés sólo en el peso de los estudiantes inscritos en el primer grado, se tiene una población diferente, compuesta por los pesos de los estudiantes de primer grado. Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas. Si una población de valores consiste en un número fijo de esos valores, se dice que la población es finita. Si, por otra parte, una población consiste en una sucesión interminable de valores, entonces es una población infinita.

Muestra Una muestra puede definirse simplemente como una parte de una población. Suponga que una población se compone de los pesos de todos los niños inscritos en el sistema de educación primaria del estado, y se escoge para el análisis sólo una fracción de los niños; entonces se tiene únicamente una parte de la población, es decir, se tiene una muestra.

Fuente de datosRegistros rutinarios, encuestas, experimentación y fuentes externas.

l. Registros rutinarios. Es difícil imaginar algún tipo de organización que no lleve registros de la operación diaria de sus actividades. Mientras que los registros clínicos de un hospital, por ejemplo, contienen una inmensa cantidad de información acerca de los pacientes, los registros contables de la institución contienen datos en abundancia sobre las actividades financieras del hospital. Cuando surge la necesidad de tener datos, se debe buscar primero en los registros que se llevan rutinariamente.

2. Encuesta. Si los datos necesarios para contestar una pregunta no están disponibles a partir de los registros almacenados de manera rutinaria, la fuente lógica puede ser una encuesta. Por ejemplo, suponga que el administrador de una clínica desea obtener información respecto a la forma de transporte que utiliza el paciente para visitar la clínica. Si la forma de admisión no contiene una pregunta acerca del transporte, es posible llevar a cabo una encuesta entre los pacientes para obtener esta información.

3. Experimentación. Frecuentemente, los datos necesarios para responder una pregunta están disponibles sólo como resultado de la experimentación. Tal vez un miembro del personal de salud quiere saber qué estrategia es mejor para maximizar el seguimiento de las indicaciones médicas por parte del paciente. Este personal podría conducir un

Preparado por la Docente: Enfermera Ana Milena Ardila Rojas




experimento en el que se prueben diferentes estrategias para motivar el cumplimiento del tratamiento en distintos pacientes. La evaluación subsecuente de las respuestas a las diversas estrategias puede capacitar al personal de salud para decidir cuál es más efectiva.

4. Fuentes externas. Los datos necesarios para responder a una pregunta pueden ya existir como informes publicados, bancos de datos disponibles o en la literatura de investigación. En otras palabras, uno se puede encontrar con que alguien más ya planteó la misma pregunta y que la respuesta que obtuvo puede aplicarse a la situación presente.

VARIABLEVariable: Cualquier característica o atributo que puede asumir valores diferentes. Una característica se clasifica como variable si, tal como se observa, se encuentra que ésta toma diferentes valores en diferentes personas, lugares o cosas. Esto se hace por la simple razón de que la característica no es la misma cuando se observa en diferentes sujetos. Algunos ejemplos de variables son: presión sanguínea diastólica, frecuencia cardiaca, estaturas de varones adultos, peso de niños en edad preescolar, y la edad de los pacientes que consultan a un dentista.

Variable cualitativa Aquellas que son atributos o propiedades. Algunas características no pueden ser medidas como la estatura, el peso y la edad. Muchas de ellas sólo se pueden clasificar, por ejemplo, cuando a una persona enferma se le da un diagnóstico médico o cuando se determina que alguien pertenece a un grupo étnico dado, o bien, cuando se dice que una persona, lugar o cosa poseen o no alguna característica de interés. En tales casos, la medición consiste en una clasificación. Y las variables a las que uno se refiere se llaman variables cualitativas. Las mediciones hechas sobre este tipo de variables contienen información respecto a los atributos. Aunque en el caso de las variables cualitativas las mediciones no se llevan a cabo en el sentido usual de la palabra, se puede contar el número de personas, lugares o cosas pertenecientes a varias categorías. El administrador de un hospital, por ejemplo, puede contar el número de pacientes internados en un día, con base en cada uno de los diagnósticos de admisión. Estos conteos o frecuencias, como se denominan, son el número que se maneja cuando el análisis involucra variables cualitativas.

Variable cuantitativa son aquellas en las que el atributo se mide numéricamente. Una variable cuantitativa es aquella que puede medirse en la forma usual. Se pueden obtener mediciones de la estatura de los varones adultos, del peso de los niños en edad preescolar, y de la edad de los pacientes que consultan a un dentista. Estos son ejemplos de variables cuantitativas. Las mediciones hechas sobre variables cuantitativas conllevan información respecto a cantidad.

La variables cuantitativa a su vez se pueden clasificar en 1) Discretas y 2) Continuas.

1) Discretas: Asumen valores que son siempre números enteros. Ejemplo: Numero de hijos, dientes con caries, camas de hospital, etc.

2) Continuas: Pueden tomar tantos valores como permita la precisión del instrumento demedición. Ejemplo: el peso al nacer de un bebe.Las variables también pueden clasificarse según el nivel o tipo de medición que podamos aplicarles: Nominal, ordinal, intervalo y proporcional o de razón.

Nominal: Tiene categorías a las que se les asignan nombres que no tienen ningún orden entre ellos y se subdividen en categorías clasificadas por nombres. Y no tienen que ser dicotómicas (dos categorías). Ejemplo: El Sexo. La categoría “Hombre” no tiene ninguna orden sobre la categoría “Mujer”. Estado civil(soltero, casado, divorciado, viudo) Grupo sanguíneo (A, B, AB y O).

Ordinal: Son aquellas categorías que tienen un orden, aunque las diferencias entre ellas pueden no ser iguales. Ejemplo: La calidad de un curso: muy malo, malo, regular, bueno y excelente. Nivel de conocimientos

Intervalo: Tiene distancias iguales entre sus valores y una característica fundamental: el cero es arbitrario. Ejemplo: La temperatura corporal. Existe la misma diferencia entre 37ºC y 39ºC que entre 38ºC y 40ºC. (o sea, 2º C)

Proporcional o de razón: Si la variable de intervalo tuviese un punto de origen que es el cero absoluto, estaríamos hablando de una variable proporcional. Esta tiene intervalos iguales entre valores y punto de origen cero. Ejemplo: Peso y la altura.

Tipo de variable ValoresNominal Categorías con nombre convencional Ordinal Como las nominales mas categorías

ordenadasDe intervalo Como las ordinales, mas intervalos igualesProporcional o de Razón Como las de intervalo, mas cero absoluto

Variable aleatoria Siempre que se determina la estatura, el peso o la edad de un individuo, el resultado frecuentemente se denomina valor de la variable respectiva. Cuando los valores se originan como resultado de factores aleatorios (al azar), que no pueden predecirse con exactitud y anticipación, la variable se llama variable aleatoria; Un ejemplo de variable aleatoria es la estatura de los adultos; cuando nacen los niños no es posible predecir con exactitud la estatura que tendrán en su edad adulta; la estatura que alcanza un adulto es el resultado muchos factores genéticos y ambientales. Los valores resultantes de los procedimientos de medición se denominan observaciones o medidas.





Variable aleatoria discretaUna variable discreta se caracteriza por separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de los valores entre los valores específicos que puede asumir la variable. Algunos ejemplos ilustran el punto. El número de admisiones diarias en un hospital general, es una variable aleatoria discreta, puesto que el número de admisiones por día debe representarse con números enteros tales como 0, 1, 2 o 3. El número de admisiones en un día determinado no puede ser 1.5, 2.997 o 3.333. El número de caries, amalgamas o pérdida de dientes por niño en una escuela primaria es otro ejemplo de una variable discreta.

Variable aleatorio continua Una variable aleatoria continua no posee las separaciones o interrupciones típicas de una variable aleatoria discreta: Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores asumidos por la variable. Entre los ejemplo de variables continua se hallan las diversas mediciones que pueden hacerse en individuos tales como su estatura, peso y diámetro craneal. Sin importar cuán cerca estén las estaturas de dos personas, teóricamente siempre es posible encontrar otra persona cuya estatura se encuentre entre las dos estaturas de referencia. Ahora bien, debido a las limitaciones de los instrumentos de medición disponibles, las observaciones sobre variables que son inherentemente continuas se registran como si fueran discretas. La estatura, por ejemplo, normalmente se redondea hacia el cuarto, media o pulgada completa más cercanos, mientras que si se cuenta con el instrumento de medición adecuado, esa medida puede hacerse tan precisa como se desee.


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