Características de Estudios Epidemiológicos
Según el Objetivo: Descriptivos y Analíticos
Descriptivos: No buscan la relación causal entre factor de riesgo y efecto. Responden a preguntas como ¿cómo?, ¿cuándo? y ¿dónde? Suelen servir para generar hipótesis.
Analíticos: Su finalidad es evaluar la presunta relación causal entre factor y efecto. Responden a preguntas como ¿por qué?, ¿cómo prevenirlo? o ¿cómo mejorar una situación clínica?
Según la Direccionalidad:
Orden en el que se investiga el factor de la exposición y su efecto.
Estudios Prospectivos: Se parte de la exposición en adelante para ver quién padece una enfermedad como consecuencia de una exposición. Ejemplo: Investigar si los usuarios de móvil padecerán cáncer en el futuro debido a radiaciones.
Estudios Retrospectivos: Se parte de la enfermedad y se mira hacia atrás. Ejemplo: Investigar si quienes padecen cáncer de pulmón fumaron en el pasado.
Respecto al Número de Mediciones:
Transversales: Datos de naturaleza descriptiva, capturados en un instante (una «foto»). Ejemplo: Un estudio médico sobre la prevalencia de cáncer en una determinada población en un momento dado.
Longitudinales: Se toman datos a lo largo del tiempo para ver cómo evoluciona el problema.
Respecto al Control de Variables:
Observacionales: El investigador no interviene ni manipula las variables. Se limita a observar. Ejemplo: Observar si quienes padecen cáncer de pulmón fuman o no (el investigador no induce el tabaquismo). El investigador no interviene.
Experimentales: El investigador interviene y manipula variables en un ambiente controlado para buscar evidencia que apoye su hipótesis. Suelen ser analíticos, longitudinales y prospectivos. Ejemplo: Administrar a unos pacientes un medicamento nuevo y a otros el tradicional, y después comparar los resultados.
Cuasi Experimentales: Se interviene en una comunidad o grupo, pero la asignación a los grupos no es aleatoria. Ejemplo: Añadir más flúor al agua en una población y compararla con otra para ver si influye en el número de caries. Se llaman «cuasi» porque, a diferencia de los experimentales puros, no se tiene control total sobre la asignación de la exposición. En los experimentales se sabe con seguridad quiénes se exponen al riesgo; en los cuasi, solo se supone o se observa la exposición natural.
Estudios Experimentales
El Ensayo Clínico Controlado Aleatorio (ECCA)
Se compara el efecto de una o más intervenciones (tratamiento, exposición a un riesgo) en pacientes versus un grupo de control que no se expone o recibe un tratamiento estándar/placebo. Ejemplo: Administrar un tratamiento tradicional a unos pacientes y a otros un nuevo medicamento, y comparar la reacción.
- Ciego Simple: El paciente no sabe si está tomando el medicamento nuevo o el tradicional/placebo.
- Doble Ciego: Ni el paciente ni el médico saben si se está administrando el tratamiento nuevo o el tradicional/placebo.
- Triple Ciego: Es un doble ciego en el que, además, los encargados de analizar los resultados desconocen la asignación de los grupos.
Ensayos Comunitarios
Se aplican intervenciones a nivel de comunidad para comprobar hipótesis, similar a los estudios cuasi experimentales.
Estudios No Experimentales (Observacionales)
Incluyen estudios analíticos y descriptivos.
A) Descriptivos:
Ejemplo: Observar que las personas que más van a la playa son quienes con más frecuencia desarrollan cáncer de piel. Este tipo de estudio describe la asociación, pero no explica la causalidad (¿es por la exposición al sol durante muchos años o por no haber aplicado protector solar?).
Estudios Ecológicos:
Utilizan información global sobre poblaciones enteras, sin datos individualizados. Son similares a los cuasi experimentales en el sentido de que no hay control individual. Es probable que se obtengan conclusiones erróneas, lo que se conoce como falacia ecológica.
Estudios de Prevalencia:
Son observacionales, transversales y utilizan datos individualizados. No tienen control en el tiempo, por lo que no son analíticos. Analizan los casos existentes (prevalencia) en un momento dado.
B) Analíticos:
Son observacionales, pueden ser retrospectivos o longitudinales, y utilizan datos individualizados.
Estudio de Casos y Controles:
Ideal para buscar conductas o exposiciones pasadas que puedan haber influido en la salud presente. Los participantes (casos y controles) deben proceder de una misma población o área. Son muy utilizados en el estudio de enfermedades de baja prevalencia e incidencia.
Se comparan dos grupos:
- Casos: Individuos que padecen la enfermedad objeto de estudio.
- Controles: Individuos sanos de la misma población que no padecen la enfermedad.
Se comparan las exposiciones pasadas en ambos grupos con el fin de conocer si están o no asociadas con la enfermedad.
Estudio de Cohortes:
Suele ser más sencillo comenzarlo que acabarlo. Es prospectivo y parte de la exposición para observar el efecto (causa y efecto). Es el método principal para establecer la incidencia de una enfermedad en grupos expuestos y no expuestos (se utiliza una tabla de contingencia para calcular el riesgo relativo). Evalúa múltiples resultados de una única exposición.
Inconvenientes: Llevan mucho tiempo y se pueden perder participantes durante el seguimiento.
Ejemplo: Seguir a estudiantes de primero de la ESO, identificando quiénes fuman y quiénes no. Realizar chequeos cada 5 años para ver quién desarrolla cáncer de pulmón, con qué gravedad y frecuencia. Se observará que, de jóvenes, la diferencia puede ser mínima (el cuerpo compensa), pero con el paso de los años, el deterioro en los fumadores será creciente. El estudio proporcionaría resultados valiosos, pero tardaría muchos años en completarse y requeriría mantener localizados a los participantes, que a los 45 años podrían vivir en diferentes lugares.
Técnicas de Muestreo
Muestreo Probabilístico:
Toda la población tiene la misma posibilidad de ser elegida. Ejemplo: Realizar un estudio y seleccionar a todos aquellos cuyo DNI termine en 4, utilizando un programa para encontrarlos y clasificarlos.
Muestreo Aleatorio Simple:
Cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Ejemplo: Seleccionar aleatoriamente individuos de una lista completa de la población a nivel nacional.
Muestreo por Conglomerados (Cluster):
Se seleccionan grupos o «conglomerados» (como centros de salud, colegios electorales, zonas básicas de salud) de forma aleatoria, y luego se estudia a todos o a una muestra de los individuos dentro de los conglomerados seleccionados. Ejemplo: Seleccionar aleatoriamente varios centros de salud y encuestar a todos los pacientes de esos centros.
Muestreo Aleatorio Estratificado:
Más específico. Divide la población en subgrupos o «estratos» (basados en edad, profesión, zona de residencia, género, estado civil, etc.) y luego selecciona aleatoriamente individuos de cada estrato. Esto asegura la representación de cada subgrupo.
Muestreo No Probabilístico:
La selección de los individuos no depende de la probabilidad; no todos tienen la misma posibilidad de ser elegidos. Suelen ser más baratos, fáciles y rápidos de implementar.
Muestreo por Cuotas:
Similar al estratificado, pero la selección dentro de cada «cuota» (grupo con características específicas) no es aleatoria. Se seleccionan individuos hasta alcanzar un número determinado (la cuota) para cada grupo. Ejemplo: En una zona de San Juan, encuestar a las primeras personas mayores de 50 años que se encuentren hasta completar un número predefinido.
Muestreo Intencional o de Conveniencia:
Se seleccionan los individuos que son más accesibles o «están a mano». Ejemplo: Realizar una encuesta entre los asistentes a un evento o las personas que pasan por un lugar determinado.
Muestreo Bola de Nieve:
Se comienza con unos pocos individuos que cumplen las características del estudio y se les pide que identifiquen y contacten a otros individuos con características similares. Es útil para poblaciones de difícil acceso o identificación. Ejemplo: Estudiar a usuarios de una sustancia específica, pidiendo a los participantes iniciales que refieran a otros usuarios.
Tipos de Variables
Variables Cuantitativas:
Representan cantidades numéricas. Se dividen en dos tipos principales:
Cuantitativas Continuas:
Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango, incluyendo decimales infinitos. Representan mediciones que pueden variar gradualmente. Ejemplo: Longitud, estatura, peso.
Cuantitativas Discretas:
Solo pueden tomar valores enteros (números contables). Ejemplo: Número de zapatos, edad (en años cumplidos), número de hijos.
Variables Semicuantitativas (Ordinales):
Establecen un orden o jerarquía entre las categorías, pero la distancia entre ellas no es necesariamente uniforme o medible con precisión. Expresan «cuánto» en un sentido relativo (orden), pero no en un sentido absoluto.
Hay diferentes tipos, incluyendo escalas que expresan orden (como «bajo/medio/alto», «poco/mucho») y escalas tipo Likert.
Escalas Ordinales Puras:
Expresan orden, pero no magnitud o distancia entre las categorías. Suelen ser subjetivas. Ejemplo: Valorar el grado de felicidad en una escala del 1 al 5, donde 1 es «muy feliz» y 5 es «muy infeliz».
Escala de Likert:
Utilizada para medir actitudes u opiniones. Consiste en una serie de afirmaciones sobre las que se pide al sujeto que exprese su grado de acuerdo o desacuerdo en una escala graduada (típicamente de 5 o 7 puntos). Ejemplo: Valorar del 1 al 5 su grado de desacuerdo con la frase «los inmigrantes traen delincuencia».
Variables Cualitativas (Nominales):
Representan categorías o cualidades sin un orden inherente. No expresan cantidad ni orden. Ejemplo: Color del coche, color de pelo (rubio/moreno), género (hombre/mujer/otros).
Estadísticos de Resumen Típicos por Tipo de Variable:
- Cuantitativa Continua: Promedio, media aritmética, mediana, desviación estándar.
- Cuantitativa Discreta: Media, mediana, moda (valor que más se repite), frecuencia.
- Semicuantitativa (Ordinal): Mediana, moda, percentiles. A veces se calcula la media para escalas tipo Likert, aunque es debatido. Se pueden usar porcentajes para cada categoría.
- Cualitativa (Nominal): Moda, frecuencias, porcentajes.