Empezamos:
Errores en los estudios: existen dos tipos de errores: los errores aleatorios y los errores sistemáticos o sesgos:
Errores aleatorios: son errores que se intentan minimizar pero que siempre están presentes, por ejemplo si cogemos una muestra en la que todos los miembros padecen cáncer de pulmón, los resultados serían que el 100% de la población padece cáncer de pulmón, por lo que estos resultados no podrían extrapolarse a la población. Por lo que estos errores se cometen en los estudios que trabajan con muestras, ya que el trabajar con estas es impreciso porque no sabemos si el resultado obtenido en la muestra supera o se queda corto con respecto al resultado real. Para ello se toman unas medidas de control, las cuales se dividen en tres fases:
- Primera fase: se calcula el mínimo tamaño de la muestra que es necesaria específicamente para nuestro estudio, para detectar estadísticamente una diferencia, si es que esta existe.
- Segunda fase: se usan pruebas o test.
- Tercera fase: se realizan cálculos de intervalos de confianza para las estimaciones que hemos obtenido.
Errores sistemáticos (sesgos): son errores que inciden en las diferencias observadas y obtenidas en nuestro estudio, es decir, separa artificialmente las diferencias observadas en el estudio y las verdaderas, por ejemplo: el uso de un instrumento no calibrado en el estudio puede suponer que se comentan errores que exageren las verdaderas diferencias o que las minimice. Estos errores afectan a la validez interna, es decir, a la credibilidad de nuestras conclusiones. Existen 3 tipos de sesgos:
- Sesgo de selección: este sesgo corresponde a los criterios de inclusión o de exclusión a nuestro estudio, por ejemplo: si vamos a realizar un estudio acerca de la población adolescente no podemos coger a ninguna persona ajena a este grupo de estudio, como por ejemplo serían la población adulta. También entran en este sesgo las negativas a participar en el estudio y el abandono durante la realización de este.
- Sesgo de clasificación o información: este sesgo corresponde a la incorrecta medición de una variable perteneciente a nuestro estudio, por lo que depende de la validez de el método utilizado para recoger la información, por ejemplo: si vamos a realizar un estudio de la media de fiebre en la población infantil con gripe debemos medir la fiebre a partir de una cifra. Este sesgo puede afectar a la exposición o al efecto y puede minimizar las diferencias existentes o exagerarlas. Dentro de este sesgo podemos encontrar: el sesgo no diferencial y el sesgo diferencial: el sesgo no diferencial disminuye las diferencias realmente existentes, mientras que el sesgo diferencial las exagera.
- Sesgo de confusión: este es el único sesgo que se puede controlar tanto en la fase de diseño como en la de análisis. Se trata de un error en las estimaciones del estudio, producidas por una distribución desigual en los grupos de comparación con una tercera variable y si esta es predictora del efecto sus distribución contamina los resultados de la verdadera relación entre la exposición y el efecto que se ha estudiado, por ejemplo: realizamos un estudio de personas que tienen una dieta rica en grasa y padecen obesidad, si este tipo de dieta es más frecuente en personas no fumadoras que las que si fuman y los investigadores no lo han tenido en cuenta, la carga del riesgo, en este caso, de no ser fumador, se camufla dentro de la dieta.
Por último, hablaremos de lo que es el grupo de control:
El grupo de control tiene como finalidad aislar el efecto del factor de estudio del que se debe a otros factores. Efectos que se controlan:
- Efecto Hawthorne: responden lo que se espera que hagan.
- Efecto placebo: respuesta no atribuible al fármaco dado al paciente.
- Regresión a la media.
- Evolución natural: no se sabe con certeza si fue el fármaco o el cuerpo el que acabó con el problema, por ejemplo: los dolores de cabeza.
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