sábado, 26 de octubre de 2013

Planificacion y ejecucion de investigaciones medicas

·         GENERALIDADES - Algunos descubrimientos médicos importantes, han ocurrido por casualidad, por ejemplo: Rayos X, Penicilina, etc. Sin embargo, por lo general ocurre para: - Dar solución a situaciones prácticas ante determinado problema y por curiosidad científica.
·         En los últimos casos se hace fundamental LA PLANIFICACIÓN Esta etapa tiene por finalidad el estudio de los detalles concernientes a la recolección, elaboración y análisis de la información, para estudiar cierto problema de investigación Considerando: tiempo, personal, presupuesto. Evitando improvisaciones durante el desarrollo del estudio.
·         PASOS DE LA PLANIFICACIÓN 1. Planteamiento del problema. 2. Búsqueda y evaluación de la información existente. 3. Formulación de hipótesis. 4. Verificación de las hipótesis. 5. Conclusiones y Recomendaciones.
·         PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA - Definición de la naturaleza e importancia del problema que se estudia. - Determinación del objetivo final y de los objetivos inmediatos de la investigación.
·         NATURALEZA E IMPORTANCIA DEL PROBLEMA Explicar QUÉ vamos a estudiar, estableciendo de manera clara el problema que se trata de investigar. Por ejemplo: No basta con decir que se va a estudiar la FIEBRE TIFOIDEA, pues probablemente ningún investigador está en la capacidad de cubrir todos los aspectos de la enfermedad.
·         Debe asentarse explícitamente si vamos a evaluar una técnica diagnóstica, un nuevo tratamiento o algunos de sus aspectos epidemiológicos. Definir la importancia del problema es cuantificar su extensión y equivale a explicar POR QUÉ se va a estudiar. Un investigador puede abocarse al estudio de un problema por razones éticas, estéticas o metafísicas, pero la mayoría de las veces, es el deseo utilitarista del que lo guía.
·         DETERMINACIÓN DE OBJETIVOS Determinar el objetivo final, significa las posibilidades de aplicación práctica de la investigación, es decir, explicar PARA QUÉ se realiza. Para decidir: cuáles datos y la precisión con que deben recogerse, el análisis a realizar, para obtener respuestas, a las preguntas previamente formuladas.
·         OBJETIVOS INMEDIATOS Explica CÓMO se va hacer la investigación, es decir, se señala la estrategia y los procedimientos generales que se usarán en el desarrollo de la misma.
·         BÚSQUEDA Y EVALUACIÓN DE LA INFORMACIÓN EXISTENTE El investigador debe revisar, en cuanto sea posible, lo que al respecto se haya hecho, con el fin de percatarse de lo que realmente se conoce del problema y familiarizarse con las técnicas de investigación más convenientes para el objeto del estudio.
·         NO BASTA… Con conocer “todo” sobre el tema, sino en buscar en los diferentes medios de información impresos virtuales, que cumplan con la condición de ser investigaciones y bibliografía de calidad, haciendo una evaluación de los materiales, artículos o libros que toman como referencia para plantear el estudio.
·         PARA EVALUAR LOS TRABAJOS SE DEBE PREGUNTAR Quién hizo el estudio. Por qué lo hizo. Cuál fue el material estudiado. Dónde se hizo el estudio. Cuándo se hizo. Cómo fue realizado. Cuántos individuos se estudiaron. Qué conclusiones se obtuvieron.
·         FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS En la mayoría de las investigaciones, implícita o explícitamente se trata de probar una hipótesis de trabajo. La hipótesis, es un supuesto a ser comprobado, o simplemente una explicación provisional de los hechos, que se anticipa con el fin de contrastar si es cierta.
·         La HIPÓTESIS Permite centrar la observación sobre aquellos fenómenos que guardan relación con el problema que se estudia, evitando que muchos hechos importantes pasen inadvertidos o que el investigador se pierda en un cúmulo de observaciones inconexas.
·         La selección de la hipótesis que va a verificarse dependerá de los intereses del investigador, de las necesidades existentes, del personal y de los recursos con que se cuenta. Es fundamental que la formulación se realice de manera clara, ya que la planificación y ejecución de la investigación dependerá de la hipótesis a probar.
·         VERIFICACIÓN DE LA HIPÓTESIS Diseño de la investigación. Ejecución de la investigación
·         PLANEAMIENTO Y EJECUCIÓN DE ENCUESTAS Requiere de un sólido sustento técnico, así como sistema de gestión y administración que aseguren la producción de información estadística de calidad, considerando los objetivos de la investigación, buscando minimizar factores de sesgos y errores de información, a partir de una implementación efectiva y eficiente mediante la generación de resultados confiables, oportunos y a bajo costo.
·         Diseño conceptual PLANEAMIENTO METODOLÓGICO Diseño estadístico - Requerimiento de información. Marco conceptual. Cuestionario. Plan de datos. Estructura funcional. - Tamaño de la muestra. Marco de muestreo. Selección de la muestra. Procedimiento de estimación y cálculo de errores de muestreo. Levantamiento de la información - Organización del trabajo de campo. - Capacitación del personal de campo y de oficina. - Distribución de la muestra y la carga de trabajo. Tratamiento de la información - Captura de datos a través de un software. - Revisar la consistencia y precisión de los estimadores. - Difusión de resultados. EJECUCIÓN
·         CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES Ejecutado el estudio, se considerará si fue realizado conforme se había planificado y con los resultados a la vista se concluirá si la hipótesis ha sido verificada o no, haciéndose las recomendaciones pertinentes.
·         En medicina experimental Es importante probar que un tratamiento es bueno. Pero demostrar que una droga que se venía aplicando de rutina no tiene ningún valor, puede ser igual o más importante.


Escalas de medición y Elementos de población

Elementos de población y caracteres
Individuos o elementos: personas u objetos que contienen cierta información que se desea estudiar. 

Población: conjunto de individuos o elementos que cumplen ciertas propiedades comunes. 

Muestra: subconjunto representativo de una población. 

Parámetro: función definida sobre los valores numéricos de características medibles de una población. 

Estadístico: función definida sobre los valores numéricos de una muestra. 
 En relación al tamaño de la población, ésta puede ser:
  • Finita, como es el caso del número de personas que llegan al servicio de urgencia de un hospital en un día;
  • Infinita, si por ejemplo estudiamos el mecanismo aleatorio que describe la secuencia de caras y cruces obtenida en el lanzamiento repetido de una moneda al aire.

·         Escala de Medición.
·         Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
·         Las variables de las escalas nominal y ordinal se denominan también categóricas, por otra parte las variables de escala de intervalo o de razón se denominan variables numéricas. Con los valores de las variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar operaciones aritméticas. Con las variables numéricas sí.
·         La escala nominal sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la menos informativa de las escalas de medición.
·         Los siguientes son ejemplos de variables con este tipo de escala:
·                     Nacionalidad. 
·                     Uso de anteojos. 
·                     Número de camiseta en un equipo de fútbol. 
·                     Número de Cédula Nacional de Identidad. 
·         A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están siendo usados para identificar a los individuos medidos.
·         La escala ordinal, además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden entre los elementos medidos. 
·         Ejemplos de variables con escala ordinal:
·                     Preferencia a productos de consumo. 
·                     Etapa de desarrollo de un ser vivo. 
·                     Clasificación de películas por una comisión especializada. 
·                     Madurez de una fruta al momento de comprarla. 
·         La escala de intervalo, además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones.
·         Los siguientes son ejemplos de variables con esta escala:
·                     Temperatura de una persona. 
·                     Ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia (Kilómetro 85 Ruta 5). 
·                     Sobrepeso respecto de un patrón de comparación. 
·                     Nivel de aceite en el motor de un automóvil medido con una vara graduada.
·         Finalmente, la escala de razón permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un cuociente.
·         Algunos ejemplos de variables con la escala de razón son los siguientes:
·                     Altura de personas. 
·                     Cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día. 
·                     Velocidad de un auto en la carretera. 
·                     Número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un partido. 


INICIOS Y APUNTES IMPORTANTES EN LA BIOESTADISTICA

Introduccion a la bioestadística
¿Qué es la bioestadística?
La bioestadística es una rama de la estadística que se ocupa de los problemas planteados dentro de las ciencias de la vida, como la biología, la medicina, entre otros. Se divide en estadística descriptiva e inferencial
Metodo descriptivo: se necesita tener un problema para elaborar un reporte de investigación por eso planteamos una serie de pasos para realizar bien nuestro trabajo:
-Problema
-Planificación
-Objetivos
-hipotesis de investigación
-Determinar población y muesta
-Recoleccion d datos
-Analisis de datos
-Presentacion de resultados
Elaborar un reporte de investigación
Historia de la bioestadística
El primer médico que utilizó métodos matemáticos para cuantificar variables de pacientes y sus enfermedades fue el francés Pierre Charles-Alexandre Louis (1787-1872). La primera aplicación de la Méthode numérique (que es como tituló a su obra y llamó a su método) es su clásico estudio de la tuberculosis, que influyó en toda una generación de estudiantes. Sus discípulos, a su vez, reforzaron la nueva ciencia de la epidemiología con en el método estadístico. En las recomendaciones de Louis para evaluar diferentes métodos de tratamiento están las bases de los ensayos clínicos que se hicieron un siglo después. En Francia Louis René Villermé (1782-1863) y en Inglaterra William Farr (1807-1883) —que había estudiado estadística médica con Louis— hicieron los primeros mapas epidemiológicos usando métodos cuantitativos y análisis epidemiológicos. Francis Galton (1822-1911), basado en el darwinismo social, fundó la biometría estadística.
La bioestadística en la historia del pensamiento de la población
El razonamiento y la modelización bioestadísticas fueron fundamentales en la fundación de la Síntesis Moderna de la evolución. A principios de los años noventa, después del redescubrimiento de la obra de Mendel, los problemas conceptuales ligados a la comprensión de la relación entre la genética y el darwinismo condujeron a un acalorado debate entre biométricos (Weldon,Pearson) y mendelianos (Davenport, Bateson). En los años 30, tres grandes estadísticos (Ronald Fisher, Sewall G. Wright y J. B. S. Haldane) lograron resolver el conflicto e introdujeron la bioestadística y, en particular, la genética de poblaciones, como una de las ramas esenciales de la Síntesis evolutiva moderna
Aplicaciones
La aplicación resulta hoy en día necesaria, en los campos:
·         Salud pública, que incluye: epidemiologíanutriciónsalud ambiental y en investigación de servicios sanitarios.
·         Genómica y poblaciones genéticas
·         Medicina
·         Ecología
·         Bioensayos
La colaboración de la bioestadística ha sido clave en el desarrollo de nuevos fármacos, en el entendimiento de enfermedades crónicas como el cáncer y el sida, y estos son algunos de los miles de ejemplos posibles.
La estrecha relación de la Estadística con el método científico hace de la Bioestadística una disciplina imprescindible en la mayoría de los proyectos en el área tecnológica.
El pensamiento estadístico no sólo resuelve y entiende compleja metodología para dar respuesta a hipótesis, sino que es capaz de organizar el “sistema” que involucra la investigación desde el diseño general, diseño de muestreo, control de calidad de la información, análisis y presentación de resultados.