Que es muestreo aleatorio en zig zag
Tema 8. Muestreo.
MUESTREO
– Población y muestra En cualquier investigación epidemiológica, la principal necesidad es recoger información . Sobre una enfermedad animal (presencia /ausencia; determinantes de la enfermedad) . Sobre un brote de intoxicación. Datos productivos (programa productivo/sanitario)
Esta información se recoge sobre una población
Muy pocas veces de todos los individuos: CENSO. A veces no se puede hacer sobre todos los individuos: No es posible, no es rentable o no es necesario. Habitualmente se hace de una parte representativa de la población o muestra. Se puede hacer una estimación razonablemente precisa (si representa realmente) y se realiza un uso más eficaz de los recursos. Una muestra debe ser una reproducción a escala: precisa y exacta. Esto permite que a partir de la muestra se pueda realiza una inferencia estadística sobre la población (estimación de probabilidades)
– Muestreo. Proceso que permite seleccionar la muestra de tal forma que:-Sea representativa de la población que permite estudiar. Tipo de muestreo-Sea adecuado para alcanzar una determinada precisión. Tamaño de muestra
– Plan de muestreo
Las cuestiones fundamentales son: -¿Que población se muestra? Definir la población -¿Como se van a seleccionar las unidades de la muestra? Tipo de muestreo -¿Que numero de individuos seleccionamos? Tamaño de la muestra
Términos relacionados con el muestreo: – Población objetivo o diana: población a la que se desea generalizar los resultados – Población en estudio: población realmente estudiada (accesible y de la que se obtiene la muestra) No tiene por que coincidir la población objetivo y la población en estudio – Unidad de muestreo o elemental: cada uno de los miembros que compone la población (individuos, animales, explotaciones…) – Conjunto o marco de muestreo: listado de todas las unidades de muestreo – Unidad de análisis: elemento sobre el que se mide la característica de interés (puede coincidir o no con la unidad de muestreo) – Fracción de muestreo: % de unidades de muestreo (n) de la población (N) que constituyen la muestra
Fm= (n/N) x100
Tipos de muestreo
1- Muestreos probabilísticas o no probabilísticas
Dependiendo de como se selecciona de la muestra:– Probabilísticas: si cada uno de los individuos de una población tienen una probabilidad conocida y distinta de 0 de ser incluidos en la muestra, es decir, en la selección de la muestra interviene el azar.– No probabilística: si la selección de elementos de la población no cumple las condiciones de los muestreos probabilísticas, es decir, en la selección de la muestra no interviene el azar.Siempre que se pueda, se recomienda un muestreo probabilística, aunque existen a veces impedimentos por los que se realiza en no probabilística
Diferencias entre muestreo probabilística y no probabilística Selección de unidades de muestreo – No probabilística: Arbitrario– Probabilística: AleatoriaProbabilidad de incluir las unidades en la muestra– No probabilística: Desconocido– Probabilística: Conocido y distinto de ceroRepresentatividad– No probabilística: No suele ser representativa– Probabilística: Generalmente representativa Probabilidad de calcular el error aleatorio – No probabilística: No – Probabilística: Si
2- No probabilísticas
-Muestreo por conveniencia:la muestra se escoge por su facilidad de obtención. Puede haber un sesgo de selección. A pesar de inconveniente, en ocasiones es la única posibilidad de realizar un estudio
-Muestreo consecutivo: las unidades se seleccionan de entre las que cumplen los criterios de selección a medida que se incorporan en el estudio (suele darse en los ensayos clínico)
¿Sesgo de selección? Podría ser tan valido como los probabilísticas
ventajas: obtención de información de forma rápida, cómoda y sencill
3- Muestreo probabilística
-Muestreo aleatorio simple: la muestra se obtiene a partir de un listado de todos los miembros de población (marco de muestreo) utilizando un método aleatorio. Todas las unidades de la población tienen idéntica probabilidad de ser elegido y además conocida (distinta de 0)Ventajas.sencillo si hay un listado disponible de la población. permite el calculo rápido de mediad y proporciones que son extrapolable directamente a la población.recomendables en poblaciones pequeñas y fácilmente accesible Desventajas. se necesita conocer de antemano el listado de la población.no aconsejable en poblaciones grandes o dispersas
-Muestreo sistemático: es una variante del muestreo aleatorio simple en el que la muestra se selecciona a partir de un listado, aplicando alguna regla sistemática como elegir una unidad de cada cierto número de ellas Se necesita calcular la constante de muestro o intervalo de muestreo k que os indica cada cuanto unidades del listado habrá que seccionar una K =N/n. Se selecciona al azar la primera unidad d la muestra (j) entre las k primeras unidades del listado (entre l y k) Las restantes unidades de la muestra… (?) Ventajas. Fácil de realizar. Más cómodo y practico que el aleatorio simple con el que se puede obtener resultados similares. Si la población esta ordenada por una característica (edad de mayor a menor) se asegura una cobertura de unidades de todos los tipos. No es imprescindible tener un listado inicial de la poblacion Inconvenientes. Si la constante de muestreo esta relacionado con el fenómeno la muestra no será representativa
-Muestreo aleatorio estratificado
La población se divide en estratos. En cada uno de los estratos se va a aplicar independientemente un muestreo aleatorio simple (representatividad de los grupos). Si se aplicase un muestreo sistemático en lugar de un muestreo aleatorio simple se denomina muestreo estratificado. El numero de unidades seleccionada en cada población en cada uno de los estratos puede o no ser proporcional al total de la población. Si no habrá que hacer un ajuste o ponderación Estrato Subgrupo de la población con alguna característica en común. Las unidades de un estrato son homogéneas con respecto a determinadas características . Variabilidad mínima dentro de cada una de los estratos. Variabilidad máxima entre los diferentes estratos. Generalmente se estratifica en función de posibles variables de confusión . Cuando se estratifica por otra variables esta controlando su efecto sobre los resultados- evita las infla- o supra- representaciones. En veterinaria: raza, edad, sexo, área geográfica. Ventajas – Asegura que la muestra va a tener una representación adecuadamente a la población en función de una una/s característica. – Si el muestreo es proporcional se obtienen para cada estrato estimaciones mas precisas y directas– Se puede aplicar distintas fracciones de muestreo en cada estrato Desventajas – Se necesita conocer de antemano en la población la distribución de las variables de estratificación – Si se emplean diferentes fracciones de muestreo para cada uno de los estratos se necesita ajustar los resultados – No conviene emplear mas de 5 o 6 estratos (por que algunos no tendrían representación en la muestra)
Importante diferenciar entre grupo y estrato En uno se coje todos y se representa, y en lo otro se coje el grupo y se analiza
– Muestreo aleatorio por grupos
La población se considera un conjunto de conglomerados o grupos El muestreo consiste en escoger aleatoriamente algunos de estos grupos y estudiar todos o parte de los miembros La unidad de muestreo inicial es siempre mayor que la unidad de interés o análisis. Los grupos se forman de manera natural o artificial
Los grupos deben ser bastantes homogéneos entre si con respecto a las variable/s que queremos estudiar o controlar, por ese motivo, y a diferencia de los estratos se selecciona una parte de ellos y no todos. El muestreo aleatorio se realiza en las diferentes etapas y puede ser mismo tipo o no cuando existen diferentes etapas (aleatorio simple o aleatorio estratificado) Cada una de las etapas dará lugar a unidades primarias, segundarias… En las diferentes etapas las unidades de muestreo pueden elegirse con probabilidad proporcional al número de individuos que tiene un grupo o no Son utilidad en poblaciones grandes y dispersas
Se necesitan más unidades en la muestra para alcanzar la misma precisión que con los muestreos aleatorios simples o estratificados
A medida que la composición de la población es más compleja en tamaño y dispersión, los métodos de muestreo son más elaborados y complejos
Tipos
– En una etapa.- En dos o mas etapas con grupos muestreados con igual proporcionalidad.- En dos o mas etapas con grupos muestreados con desigual probabilidad (probabilidad proporcional al tamaño de la muestra)
1- En una etapa
Algunos especialistas a este tipo de muestreo lo denominan: muestreo aleatorio por grupos o conglomerados
La población se considera formada por un conjunto de grupos y conglomerados
El muestreo consiste en escoger aleatoriamente algunos de estos grupos y estudiar todas sus unidades. Tiene una justificación cuando las unidades dentro de cada grupo son heterogéneas entre si y seria por tanto necesario muestrear todas las unidades (las camadas de lechones son homogéneas entre si, pero los lechones dentro del grupo tienen diferencias entre ellos)
2- En dos o más etapas con grupos muestreado con igual proporcionalidad Para algunos especialistas este muestreo lo denominan muestreo aleatorio en etapas múltiples Similar al muestreo aleatorio por grupos en una etapa pero el muestreo tiene lugar en todas las fases y tiene más de una etapa Consta de unidades primarias, segundarias… Según el número de etapas La selección de unidades dentro de cada una de las etapas se realiza con igual probabilidad (un número o porcentaje fijo) Tiene una justificación cuando las unidades dentro de cada grupos son muy homogéneas entre si y seria por tanto una perdida de tiempo y dinero muestrear todas las unidades como en el muestreo aleatorio por grupos en cada etapa.
3- En dos o más etapas con grupos muestreados con desigual probabilidad
En dos o mas etapas con grupos muestreos con desigual probabilidad. Probabilidad proporcional al tamaño de la muestra También se denomina muestreo aleatorio en etapas múltiples Similar al muestreo aleatorio por grupos en dos o más etapas con grupos muestreados con igual probabilidad pero la selección de unidades en cada una de las etapas se realiza con una probabilidad proporcional al tamaño de la muestra. Su tamaño varía en función de la representación…Ventajas – Mas adecuada para poblaciones grandes y dispersas – No es imprescindible tener inicialmente un listado de toda la población, sino de las unidades primarias de muestreo Inconveniente – El error estándar en mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado y de calculo mas complejo
Error aleatorio Variabilidad inherente debida al muestreo Asociado con la precisión o fiabilidad de una medida No confundir con el error sistemático o sesgo que se caracteriza por…
Tendencias en la distribución espacial
Tipos de distribución espacial de la enfermedad – En conglomerados: suelen reflejar la transmitibilidad de la enfermedad- Regular: actúa como un patrón constante definido
TEMA 18. Estudios analíticos.- Tipos: Estudios observacionales. Estudios
transversales. Diseño. Medidas de asociación e impacto.
Los estudios epidemiológicos son analíticos y pueden ser observacionales, que a su vez pueden ser transversales (casos, controles y cohortes) o experimentales.
Estudios transversales
La selección de los individuos se hace aleatoriamente, independientemente de que padezcan o no la enfermedad o estén o no expuestos. La exposición y la enfermedad se observan simultáneamente. Carecen de secuencia temporal.
Son analíticos, observacionales, transversales. Responden a la pregunta “¿Qué está sucediendo?”. Se emplean para estimar la asociación entre exposiciones y enfermedad en la fase inicial, en la evaluación de programas sanitarios, como etapa previa de un estudio de tipo longitudinal.
Medidas de asociación: Razón de prevalencia (RP): más recomendable. Odds ratio (OR).
Medidas del impacto:Fracción atribuible en los expuestos (FAe) por aproximación con la RP. FAe=1-1/RP. Mayor probabilidad en la segunda raza.
Ventajas de los estudios transversales – Se pueden estudiar simultáneamente varias enfermedades o factores de riesgo. – Corto periodo de tiempo de realización. -Permiten estimar la prevalencia y ayudan en la planificación sanitaria. – Etapa previa de los estudios longitudinales.
Limitaciones: –Falta de secuencia temporal…salvo…- No son útiles para estudiar enfermedades poco frecuentes. Habría que muestrear una población muy alta para establecer una prevalencia. -Posible sesgo de supervivencia.
TEMA 19. Estudios de cohortes. Diseño. Medidas de asociación e impacto
Estudio de cohorte.
Una cohorte es un grupo o grupos de individuos definidos por una característica o conjunto de características en común, habitualmente por la exposición de un factor de riesgo, que son seguidos en el transcurso del tiempo.Principales rasgos: La selección de los individuos se hace en función de una característica o exposición. – Se parte de individuos libres de la enfermedad y se les sigue en el tiempo. Características– Son estudios analíticos. Establecimiento de agente causal.- Longitudinales.- Prospectivos, aunque en ocasiones podrían ser retrospectivos o ambispectivo. Prospectivo: Cuando iniciamos el estudio aun no se ha tenido contacto con el agente causal de la enfermedad.- Son observacionales.Nos van a responder fundamentalmente a la pregunta: ¿qué sucederá? Se emplean principalmente en… La estimación de la incidencia y su historia natural. Estimar el riesgo que se asocia a una exposición. En la evaluación del efecto de un factor de riesgo sobre varias enfermedades.Para estudiar el riesgo asociado a una exposición poco frecuente. No se deben emplear para…Estudiar enfermedades poco frecuentes. Implicaría que habría que partir de una población elevada para establecer un número de casos asequible.Estudiar enfermedades con un largo periodo de latencia. Objetivos Estimar incidencia en expuestos y no expuestos. Estimar el riego. Descubrir relaciones dosis-respuesta. Estimar la proporción de casos atribuibles a la exposición. Tipos:- Prospectivos que son los más habituales. Retrospectivos si hay registros disponibles. La diferencia entre ambos es el momento de iniciar el estudio. Cuando iniciamos este, ya ha tenido lugar el desarrollo de la enfermedad. Ambispectivos o ambodireccionales.
Medidas de la asociación El riesgo relativo (RR) va a ser la medida de elección. Odds ratio (OR).Razón de prevalencias (RP).
Medidas del impacto Riesgo atribuible en los expuestos (Rae) Fracción atribuible en los expuestos (Fae) Riesgo atribuible en la población (Rap) Fracción atribuible en la población (Fap)
Los estudios de cohortes generan tablas de contingencia 2×2 para cada relación entre l enfermedad y el riesgo atribuido.
Diseño: 1. Elección del tipo de estudio de cohortes. Tener la certeza de que el grupo de individuos elegidos está libre de la enfermedad al comenzar dicho estudio. 2. Selección de las cohortes. +Individuos sanos con probabilidad de desarrollar la enfermedad.+Cohorte externa (población general) y cohorte interna+Cohorte no expuesta que sea comparable a la no expuesta salvo en la exposición, ya que lo que se quiere medir es la exposición en dichas poblaciones. +Emparejamiento: Cohorte no expuesta que tiene ciertas características, buscamos otro grupo, con características similares, en el que la única diferencia sea que estuvieran expuestos. 3. Recogida de datos: +Determinación de la exposición. +Medición de la enfermedad. +Factores de confusión. +Sesgos de información.
+Seguimiento de las cohortes: El tiempo de seguimiento debe ser lo suficientemente largo para permitir que puedan desarrollarse el número suficiente de casos para conseguir la potencia estadística deseada, pero lo suficientemente corto para no crear problemas logísticos y de organización.
Ventajas de estudios de cohortes: Secuencia temporal adecuada para la casualidad. Se puede estudiar el efecto que tiene una exposición sobre varias enfermedades. Si son de tipo prospectivo se minimizan los errores de medición. Permite cálculo directo de incidencia.
Limitaciones: No son útiles para estudiar enfermedades poco frecuentes. Hay que partir de una población muy numerosa. Si son prospectivos suelen ser de larga duración Por lo anterior, requieren un número elevado de participantes. Coste elevado por los participantes y el tiempo de seguimiento. Posibles pérdidas durante el seguimiento.
TEMA 20. Estudios de casos y controles. Diseño. Medidas de asociación e impacto.
La selección de los individuos la vamos a hacer según tengan (casos) o no (controles) la enfermedad. Ambos grupos se comparan con respecto a una exposición que se sospecha está relacionada con la enfermedad Va a ser un estudio: Analítico, proporción de casos. Longitudinal, para establecer una secuencia temporal. Retrospectivo. Observacional, nosotros elegimos una población con unas características y nos quedamos observando para ver lo que pasa. Las medidas de la asociación: Sólo puede calcularse el Odds ratio (OR). La razón de prevalencia si existe no se puede calcular, porque la población estudiada la elegimos nosotros. Tampoco podríamos calcular ninguna incidencia. Las medidas del impacto: Fracción atribuible en los expuestos (FAe) por aproximación con la OR en lugar del RR. Diseño: 1 Selección de los casos: Definición de caso teniendo en cuenta… +la gravedad de la enfermedad. +la existencia de una definición unánime. +unos criterios objetivos de diagnóstico. Identificación de los casos… +con preferencia por los casos incidentes “recientes”. 2- Selección de los controles +Representativos de la población de donde proceden los casos. 3- Emparejamiento +Concepto: Seleccionar uno o más controles que se asemejan a un caso según determinadas variables. +Objetivo: Controlar potenciales factores de confusión. +Ventajas: *Proceso de fácil comprensión.*Equilibrio entre casos y controles. *Control del fenómeno de confusión. +Inconvenientes: *No se puede estudiar el efecto de la variable por la que se empareja. *Proceso laborioso. *Necesario el empleo de técnicas de análisis específicas.
Ventajas: Útiles en el estudio de enfermedades poco frecuentes.Útiles en el estudio de enfermedades con largos periodos de latencia.Permite estudiar exposiciones poco frecuentes siempre que esa exposición esté asociada a la enfermedad.Permiten evaluar múltiples factores de riesgo para una misma enfermedad.Duración relativamente corta.Estudios menos costosos.
Limitaciones: Dificultad en el establecimiento de la secuencia temporal: exposición-enfermedad. Sabemos que los animales están enfermos pero no sabemos desde cuándo. No son adecuados para estudiar más de una enfermedad de forma simultánea. No permite calcular la incidencia.
TEMA 21. Estudios experimentales.- Tipos: Pruebas de campo y Ensayos clínicos. Diseño. Medidas de asociación e impacto.
Estudios experimentales Control del factor en estudio mediante asignación. Asignación aleatoria de los individuos. Se parte de una población sana o enferma. Aplicaciones Analítico. Longitudinal (desde la causa hacia el desenlace). Prospectivo o retrospectivos (según se parta de una población sana o enferma). Experimental.
Tipos: Ensayos clínicos: Si se parte de una población de individuos enfermos. Prueba de campo, si se parte de individuos sanos.
Responden a la pregunta de ¿Qué sucederá?
Medidas de asociación: Riesgo relativo (RR). Odds ratio (OR). Razón de prevalencia (RP).
Medidas del impacto: Riesgo atribuible en los expuestos (Rae). Fracción atribuible en los expuestos (FAe). Riesgo atribuible en la población (RAp). Fracción atribuible en la población (FAp).
Diseño: 1- Selección de una población de estudio, sana o enferma. 2- Asignación de la exposición, factor en estudio o tratamiento. +Siempre de manera aleatoria. Si no es así serían estudios cuasi-experimentales. +Puede existir enmascaramiento o no. Si lo hay: *Simple ciego: El paciente desconoce qué tratamiento ha recibido. *Doble ciego: Tanto el paciente como el que aplica el tratamiento desconocen lo que se está aplicando. *Triple ciego: Tanto el paciente, como el que administra el tratamiento, como el que analiza los datos, desconocen qué tratamiento se aplica. 3- Seguimiento.
Se selecciona una población aleatoria y se realiza el seguimiento de dicha población en el tiempo. Lo que nos diferencia de otros estudios (cohortes) es esa asignación del factor en estudio.
Ventajas: Mayor control del factor estudio. Asignación aleatoria (control de otros factores “sesgos”). Tiene la ventaja de que ambas poblaciones tengan, posiblemente, la misma distribución, en cuanto a edad, sexo, etc. Mejor evidencia de la relación causa-efecto. El factor de estudio lo tenemos totalmente definido. Repetibles y comparables con otras experiencias. Limitaciones: Restricciones éticas. Muestras muy seleccionadas que dificultan la generalización. Intervenciones muy rígidas que dificultan su generalización. Asociación entre una intervención y su efecto sobre una enfermedad. Generalmente, coste elevado.
TEMA 23. Métodos de control de confusión e interacción.- Control en el diseño del estudio. Control en el análisis de los datos: estratificación y análisis multivariante.
METODOS DE CONTROL En la fase de diseño: La especificación o restricción. Técnicas de emparejamiento. En la fase de análisis: Implica conocer de antemano qué variables son predictoras y cuáles son posibles factores de confusión: Análisis estratificado Análisis multivariante.
LA ESPECIFICACION O RESTRICCION Muestreo restringido: En un estudio observacional para conocer los posibles factores de riesgo asociados con la hipocalcemia postparto en ganado vacuno lechero. Se estudian 1000 animales con la condición corporal de las vacas en el periodo de secado. Se considera el número de partos como una posible variable de confusión en la asociación entre condición corporal e hipocalcemia postparto. Para eliminar este posible efecto de confusión se restringe el estudio de la asociación entre condición corporal e hipocalcemia a las vacas de 1 o 2 partos sin considerar otras categorías. Ventajas y limitaciones: Muestreo restringido. Reduce el número de unidades elegibles. Si el criterio de restricción no es muy estricto existe un riesgo de un efecto residual del factor de confusión. No permite evaluar el efecto de las categorías no incluidas en el criterio de exclusión. Limita la generalización de los resultados.
EMPAREJAMIENTO Fuerza la distribución del factor de confusión de manera idéntica entre los distintos grupos de estudio. Se considera el número de partos como una posible variable de confusión en la asociación entre condición corporal e hipocalcemia postparto. Para eliminar este posible efecto de confusión en el estudio de la asociación entre condición corporal e hipocalcemia se seleccionan 600 vacas de 1 o 2 partos y 600 de 3 o más partos. Caracteristicas: Requiere técnicas de análisis adecuadas. Dificultad para encontrar las unidades.No se puede estudiar el efecto de la variable por la que se empareja.Sólo previene el efecto de la variable por la que se empareja.
METODOS DE CONTROL EN ANALISIS
Análisis estratificadoEstimación de la medida de riesgo ajustada por los posibles factores de confusión. Estimación de la medida de riesgo para cada uno de los estratos para determinar el fenómeno de modificación del efecto. No conviene estratificar por más de dos o tres variables.Pérdida de información al estratificar por variables medidas en una escala cuantitativa.
Análisis multivariante Permiten considerar la influencia simultánea de un conjunto de variables (independientes) sobre la variable que mide la respuesta (dependiente). De los ejemplos teóricos a la realidad à UNA variable dependiente (respuesta/enfermedad) + VARIAS variables independientes (factores de riesgo conocidos o supuestos) à métodos de análisis que permitan manejar simultáneamente múltiples variables independientes.
Elección del modelo de análisis multivariante
Variables independientes | Variable dependiente | Modelo de regresión |
Cuantitativas y/o categoricos | Cuentitativa Categírica Datos de supervivencia | Múltiple Logística De riesgos proporcionales o de cocs |
– Modelo de regresión múltiple: Un modelo de regresión simple (una única variable independiente) (ecuación de una recta) se generaliza a uno múltiple cuando se incorpora más de una variable predictoria o independiente.
– Modelo de regresión logística: Nos van a permitir calcular directamente los valores de Odds ratio y estos siempre van a ir ajustados por el resto de las variables que intervienen en el modelo. También nos va a permitir relacionar una variable dependiente categórica con una o más variables independientes cuantitativas y/o categóricas. Se comporta como una prueba diagnóstica. Forma sigmoidea. Es un modelo que permite calcular medidas de la magnitud de la asociación.
TEMA 24. Introducción a la Medicina Preventiva: prevención de enfermedades.- Introducción a la Policía Sanitaria: control y erradicación de enfermedades.- Introducción a la Salud Pública.
Componentes de la epidemiologia Describir la presentación de la enfermedad:Cantidad Cuándo (distribución temporal)Dónde (distribución espacial)Qué individuos (distribución demogáfrica)Valoración cuantitativa de datos Recogida de datosMuestreos Encuestas y estudios observacionalesDatos productivos como criterios diagnósticos.Estudios de posibles factores causales: Enfermedades de causas desconocidas (pluricausales).Planificación y seguimiento de programas de control: Análisis econoómico
MEDICINA PREVENTIVA Y POLICIA SANITARIA
Objetivo: Prevención y control de las enfermedades. Disciplinas que van a compartir métodos de análisis y medidas a adoptar dependiendo de las situaciones. La medicina preventiva tiene como ámbito de actuación el privado. La policía sanitaria tiene como ámbito de actuación la autoridad sanitaria. Dos enfoques de la medicina veterinaria:Animales de compañía y esparcimiento o de ocio: El individuo es lo que importa.Medicina individual: Prima más el colectivo. En medicina preventiva, dos enfoques: Curativo: Medicina individual. Preventivo: Medicina colectividades. Programa de producción y sanidad: Es una combinación de una serie de actividades veterinarias que se realizan regularmente y de unas buenas prácticas de manejo diseñadas para: Mantener un estado sanitario óptimo de los animales. Alcanzar un óptimo de producción. De tal manera que se optimice en el rebaño:La salud.La productividad.El bienestar animal. Los programas pueden ser desde muy simples a muy complejos.
La policía sanitaria se va a encargar de establecer el conjunto de medidas y reglamentos destinados al control de erradicación de las enfermedades infecciosas y parasitarias (enfermedades transmisibles).
Por control de enfermedades vamos a entender la reducción de prevalencia hasta un nivel que no presente un problema sanitario o económico. Lo cual, va a ser compatible con la existencia de un número limitado de casos o focos.
Objetivo: Contener la enfermedad.
Erradicación de enfermedades: Eliminación total de la enfermedad por eliminación total de su causa. Enfermos = 0; Elementos patógenos = 0. – Eliminación de casos clínicos y subclínicos. – Eliminación del patógeno.- Impisibilidad de aparición de casos en el futuro.
Extinción regional de un agente infeccioso.
Vigilancia epidemiológica: Recoleccion continua y sitematica de datos relacionados con la salud, con su correspondiente análisis e interpretación. Puede ser activa o pasiva, permite seguir espacial o temporalmente el estado de salud y el de sus factores de riesgo asociados. Planificación y evaluación de los programas de control de enfermedades. Descriptivos.
Salud públicaEsfuerzo organizado de la comunidad dirigido a proteger, fomentar y promociona el bienestar de la población cuando está sana, y a restaurar y restablecer su salud cuando ésta se pierde, y en caso de necesidad, rehabilitar y reinsertar al enfermo, integrándolo de nuevo en su medio social, laboral y cultural.
TEMA 22. Confusión.- Concepto.- Estimación de riesgos en presencia de confusión.
Interacción.- Concepto. Estimación de riesgos en presencia de interacción.
Confusión, interacción o estimación de riesgos en presencia de ambos.
Estudios observacionales: Dependen de la frecuencia natural de las enfermedades y de los factores de riesgo.No se puede asegurar la comparabilidad de los grupos de estudio en todos los factores de riesgo de interés potencial.Sólo se pueden tener en cuenta en el análisis los individuos que se incluyan y todos los datos que se incluyan en su diseño y recogidos durante su ejecución.Todo esto puede dar lugar a la aparición de fenómenos de confusión y/o interacción o modificación del efecto.
Confusión: Variable que distorsiona la medida de la asociación entre otras dos variables dando como resultado:La aparición de una asociación inexistente, o…Sobrestimación de una asociación existente, o…Subestimación/anulación de una asociación existente, o…Inversión del sentido de una asociación existente.
Variables o factores de confusión:Son variables externas a la relación que se evalúa,Son factores de riesgo para la enfermedad estudiada,Están asociadas con el factor de exposición estudiado.
Variables de confusión más habituales:Edad.Raza.Sexo.
Objetivo:Detectarlas y controlar su efecto.