Validez de Estudios Científicos

Se refiere a la precisión de los resultados obtenidos en un estudio y si verdaderamente reflejan la realidad estudiada.

Capacidad de extrapolar los resultados de la investigación a un grupo más amplio o a otros contextos.

Errores que ocurren por azar y pueden variar en cada medición.

Errores sistemáticos que sesgan los resultados hacia un lado específico.

Asegurar que los resultados sean relevantes para el grupo estudiado.

Es fundamental para la generalización de los resultados a una población mayor.

Un estudio con alta validez interna es más probable que tenga validez externa.

La ausencia de sesgos es crucial para garantizar la validez interna.

Distorsión sistemática en los resultados de un estudio, a diferencia del azar que es una distorsión aleatoria.

El tipo de sesgo que ocurre durante la selección de los participantes.

El tipo de sesgo que ocurre durante la recopilación de información, causando una clasificación errónea de los participantes.

Un tipo de sesgo de selección donde los participantes se autoseleccionan para participar en el estudio.

Un tipo de sesgo de selección donde las personas que no responden a una encuesta son diferentes a las que sí responden.

Un tipo de sesgo de selección que afecta la comparabilidad entre grupos, ya que el grupo expuesto está más sano que el grupo no expuesto debido a un factor externo.

Un tipo de sesgo de selección en donde la muestra no representa a la población porque se seleccionan personas de un lugar en específico.

El sesgo que se produce cuando se define mal la población de estudio, se recolecta la muestra de manera inadecuada o se usan pruebas diagnósticas inadecuadas.

Se produce cuando la falta de información sobre los participantes afecta los resultados del estudio.

Ocurre cuando las personas que no participan en un estudio son diferentes a las que sí lo hacen, y esta diferencia está relacionada con la exposición o el desenlace estudiado. Por ejemplo, en una encuesta sobre consumo de tabaco en médicos de un hospital, una baja prevalencia de fumadores podría deberse a que los fumadores son menos propensos a participar en la encuesta.

Se observa una asociación falsa entre dos factores que influyen en la probabilidad de hospitalización. Por ejemplo, una asociación inversa entre tuberculosis y cáncer de pulmón en pacientes hospitalizados, ya que la probabilidad de estar ingresado con ambas enfermedades es menor que la probabilidad de estar ingresado con solo una.

Se produce cuando se mide la exposición o el desenlace de forma diferente en los grupos de estudio. Por ejemplo, en un estudio de casos y controles, se debe usar el mismo método de medición para la exposición tanto en casos como en controles.

Ocurre cuando el error en la clasificación de la exposición es independiente del desenlace (caso o control). Esto subestima la verdadera asociación y tiende a llevar la investigación hacia la hipótesis nula.

El error en la clasificación de la exposición depende de si es caso o control. Esto puede sesgar la asociación en cualquier dirección.

Una variable con un valor extremo tiende a acercarse a la media en mediciones posteriores.

Se produce cuando se hacen inferencias a nivel individual a partir de datos de un nivel ecológico. Desconsidera la variabilidad individual dentro de los grupos.

Es una medida de la relación entre una variable independiente (exposición) y una variable dependiente (enfermedad).

Un sesgo que ocurre cuando se compara la incidencia de una enfermedad en una población de inmigrantes con la población general. Esto puede ocurrir porque las personas que emigran suelen tener un mejor estado de salud que la población general.

Un tipo de sesgo de información que ocurre cuando hay errores en la forma en que se mide la exposición a un factor de riesgo. Por ejemplo, el sesgo de recuerdo ocurre cuando las personas no recuerdan correctamente su exposición pasada a un factor de riesgo.

Un tipo de sesgo de información que ocurre cuando hay errores en la forma en que se mide el evento. Por ejemplo, el sesgo de clasificación ocurre cuando las personas son clasificadas incorrectamente en grupos de exposición o de evento.

Un tipo de sesgo de información que ocurre cuando los datos se basan en grupos y no en individuos. Esto puede llevar a conclusiones incorrectas, especialmente cuando los grupos tienen diferentes características.

Un tipo de sesgo de información que ocurre cuando las personas con valores extremos en una variable inicial tienden a tener valores más cercanos a la media en una medición posterior.

Un sesgo que ocurre cuando la población de referencia del estudio no refleja la población real en la que se quiere generalizar los resultados.

El RR crudo (Riesgo Relativo) no tiene en cuenta la influencia de otras variables que pueden estar relacionadas con la exposición y el resultado.

Variable que está relacionada tanto con la exposición como con el resultado, y puede distorsionar la relación entre ellos.

Técnicas estadísticas que se utilizan para controlar el efecto de una variable de confusión en el análisis de datos.

El riesgo relativo ajustado (RR ajustado) es una medida del efecto de la exposición considerando el efecto de las variables confusoras.

Método para controlar el efecto de una variable de confusión en el análisis, generalmente mediante la estratificación, el ajuste por regresión o el emparejamiento.

Consiste en dividir los datos en grupos (estratos) según los valores de la variable confusora, y luego analizar la relación entre la exposición y el resultado dentro de cada grupo.

Se utiliza para controlar el efecto de las variables confusoras al incluirlas como variables predictoras en un modelo estadístico.

Es una técnica que se utiliza para controlar el efecto de las variables confusoras al comparar grupos de individuos con características similares.