Tipos de Diseños en Epidemiología

Un estudio longitudinal que sigue a dos grupos de individuos a lo largo del tiempo: uno expuesto a un factor de riesgo (cohorte expuesta) y otro no expuesto (cohorte no expuesta). Se compara la incidencia de la enfermedad en ambos grupos.

Un estudio de cohorte que utiliza datos históricos para analizar el impacto de un factor de riesgo en el pasado.

Un estudio que compara un grupo de individuos con una enfermedad (casos) con otro grupo de individuos sin la enfermedad (controles). Se busca diferencias en la exposición a factores de riesgo entre ambos grupos.

El mejor estudio longitudinal para comprobar hipótesis de causalidad cuando no es posible realizar un estudio experimental.

No son apropiados para estudiar enfermedades raras o con períodos de incubación largos.

Estrategia de investigación que utiliza registros existentes para analizar el pasado.

El análisis retrospectivo permite evaluar la exposición a factores de riesgo en el pasado para estudiar la incidencia de una enfermedad.

Los registros históricos pueden no estar completos o ser de calidad variable, lo que puede afectar la precisión del estudio.

Organizar los datos recogidos para resumir la información y facilitar el cálculo de estadísticos.

Los diferentes valores que una variable puede tomar.

Número de veces que un valor de una variable aparece en un conjunto de datos.

La suma de las frecuencias absolutas hasta una cierta categoría.

La proporción de elementos que tienen un valor determinado dentro de un conjunto de datos.

La suma de las frecuencias relativas hasta una cierta categoría.

La suma de los puntos de todas las respuestas de un sujeto a una escala.

Asignar un valor estimado para una respuesta faltante con el objetivo de tener una puntuación total completa.

Tipo de estudio de casos y controles donde los controles se seleccionan aleatoriamente de la misma población que los casos.

Estudio que sigue a un grupo de personas a lo largo del tiempo para observar el desarrollo de una enfermedad u otro evento de interés.

Estudio que recolecta datos sobre eventos que ocurrieron en el pasado.

Un diseño de investigación que prueba la efectividad de una intervención (como un medicamento o un tratamiento) en un grupo de personas.

Fase del ensayo clínico donde se administra un nuevo fármaco a humanos por primera vez.

Un proceso sistemático y controlado que busca respuestas a preguntas sobre la utilidad de procedimientos diagnósticos o profilácticos en personas.

Un estudio donde los participantes se dividen aleatoriamente en dos grupos: uno que recibe el tratamiento experimental y otro que recibe un placebo o tratamiento estándar.

Esta fase busca información sobre la relación entre la dosis del medicamento y su efecto, proporcionando datos preliminares sobre su eficacia. Se realiza con un grupo pequeño de pacientes (100-200).

Es la fase principal del ensayo clínico, generalmente comparativo con el estándar de tratamiento actual o un placebo. Se busca confirmar la eficacia del medicamento y evaluar la frecuencia de efectos secundarios.

Su objetivo es el seguimiento a largo plazo del medicamento tras su comercialización. Se busca identificar efectos secundarios raros o de aparición tardía, evaluar interacciones con otros medicamentos y explorar nuevas aplicaciones.

Un diseño de estudio que se utiliza para evaluar la efectividad de una intervención en un grupo de personas, donde cada grupo se introduce a la intervención en diferentes puntos temporales.

Se utiliza para comparar dos tratamientos diferentes utilizando un grupo control, donde solo uno de los grupos recibe el tratamiento.

Se utiliza para evaluar la efectividad de un tratamiento específico, donde todos los participantes reciben el tratamiento.

Se utiliza para comparar dos tratamientos y cada participante recibe ambos tratamientos, pero en diferentes momentos y en orden aleatorio.

La distribución de probabilidad describe qué valores puede tomar una variable y con qué probabilidad, considerando el conjunto completo de valores posibles.

Una variable aleatoria es una variable que puede tomar diferentes valores con probabilidades definidas.

La función de probabilidad asigna una probabilidad a cada valor posible de una variable aleatoria.

La ley de los grandes números establece que, a medida que el número de observaciones aumenta, la frecuencia relativa de un evento se aproxima a su probabilidad teórica.

La media de una población es el valor central más repetido y representa el centro de gravedad de la distribución.

La varianza y la desviación estándar miden la dispersión de los valores de una población alrededor de la media.

La distribución normal, o distribución de Gauss, es una distribución de probabilidad con forma de campana, donde la mayoría de los valores se agrupan alrededor del valor central.

Un conjunto representativo de una población que se utiliza para inferir conclusiones sobre la población general.

Es una medida de la dispersión de los datos alrededor de la media. Se calcula como la suma de las diferencias cuadradas entre cada dato y la media, dividida por el número total de datos.

Es la raíz cuadrada de la varianza. También mide la dispersión de los datos, pero en las mismas unidades que los datos originales.

Es la diferencia entre el tercer cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1). Mide la dispersión del 50% central de los datos.

Es una medida relativa que compara la dispersión de dos conjuntos de datos, teniendo en cuenta sus medias. Se calcula como la desviación estándar dividida por la media.

Una distribución es simétrica si al dividirla por la mitad, a la izquierda de la mediana, tiene la misma forma que a la derecha de la mediana. En las distribuciones simétricas, la media, la mediana y la moda coinciden.

Las distribuciones que no son simétricas se llaman asimétricas. Pueden ser:

Asimetría negativa: La cola larga está a la izquierda.

Asimetría positiva: La cola larga está a la derecha.