Tamaño de Muestra

  • Importancia de un tamaño de muestra adecuado en los estudios

    • Un tamaño de muestra insuficiente podría resultar en la no observación de una asociación que podría existir.

    • Enseñanza en clases de estadística sobre cómo calcular el tamaño de muestra necesario para el estudio.

Resultados de Estudios

  • Cuatro posibles resultados al realizar un estudio:

    1. Se encuentra una diferencia entre los tratamientos (ej. Terapia A y Terapia B)

    2. No se encuentra una diferencia porque no existe realmente

    3. Error Tipo 1: Se indica que hay una diferencia, pero no existe.

    4. Error Tipo 2: Se indica que no hay diferencia, pero realmente sí la hay.

  • Resumen de los errores:

    • Error Tipo 1: Denota una diferencia que es falsa (falsos positivos).

    • Error Tipo 2: No se observa una diferencia que en realidad existe (falsos negativos).

  • Precauciones necesarias respecto a estos errores.

Valores de P

  • Definición del valor de p

    • El valor de p (<0.05) indica la probabilidad de cometer un error Tipo 1.

    • En un experimento repetido 100 veces, 5 ocasiones podrían ser debidas al azar, mientras que 95 son representativas de una asociación real.

  • Importancia de literaturas y variables en la recopilación de datos

  • Relevancia de error de recolección de datos y uso de instrumentos adecuados para minimizar errores.

Poder del Estudio

  • Definición de Poder Estadístico

    • Poder = $1 - \beta$, donde \beta representa la probabilidad de un Error Tipo 2.

    • Se espera un poder del 80% o más para identificaciones de asociaciones estadísticamente significativas.

  • Importancia del tamaño de muestra para asegurar el poder estadístico.

  • Criterios estándar:

    • Nivel de alfa debe ser del 5% o menos.

Validez en Estudios

  • Validez Interna

    • Se refiere a la calidad metodológica del estudio.

    • Si no hay validez interna, se pueden obtener conclusiones erróneas.

    • Importancia crítica en la validez interna para evitar engañosas recomendaciones.

  • Validez Externa

    • Refleja la habilidad de generalizar los resultados a una mayor población.

    • Uso de muestras probabilísticas para asegurar representatividad.

    • Limitaciones cuando se utilizan muestras por conveniencia.

Medidas Epidemiológicas

  • Enfocados en cálculos cuando se estudian los resultados, como riesgo relativo y riesgo atribuible.

  • Eficacia de tratamientos

    • Se mide comparando tasas de enfermedad entre grupos de vacunados y placebo.

    • Fórmula: (Tasa de enfermedad en placebo - Tasa de enfermedad en vacunados).

  • Número Necesario a Tratar (NNT)

    • Cálculo del NNT se basa en: ( NNT = \frac{1}{Tasa \, de \, mortalidad \,(no \,[tratado]) - Tasa \, mortalidad \,(tratado)} )

    • Ejemplo: Si la tasa de mortalidad es 17% en no tratados y 12% en tratados:

      • (0.17−0.12)=0.05( 0.17 - 0.12 ) = 0.05

      • (NNT=10.05=20)( NNT = \frac{1}{0.05} = 20 )

      • Necesitarías tratar 20 personas para prevenir una muerte.

Fases de Pruebas de Nuevos Medicamentos

  • Fase 1: Pequeños estudios (20-80 pacientes), se mide toxicidad y efectos farmacológicos.

  • Fase 2: Investigaciones más amplias (100-300 personas), se evalúa eficacia y seguridad.

  • Fase 3: Estudios grandes (4000 personas), expansión multicéntrica para evaluar efectividad en diferentes poblaciones.

  • Fase 4: Monitoreo post-aprobación; evaluación continua de los efectos adversos del medicamento.

Importancia de la Publicación

  • Necesidad de publicar todos los resultados, tanto positivos como negativos, para evitar que otros investigadores repitan errores.

  • La publicación de resultados negativos también es crucial para el avance de la investigación.

Preguntas y Respuestas

  • Continuación de dudas o preguntas sobre el material presentado.

  • Interacción constante con el público para clarificar conceptos.