Elección de los individuos que participarán en el estudio: especificación y muestreo

1. Elección de los individuos que participarán en el estudio: especificación y muestreo

2. Población y muestra • Población: es un conjunto de individuos con una serie de características específicas. Muestra: es un subconjunto de la población.

3. La muestra de individuos debe ser : • suficientemente amplia para controlar errores aleatorios. MUESTRA POBLACIÓN: Todos los pacientes con cataratas del Paraguay suficientemente representativa para controlar errores sistemáticos.

4. Especificaciones • Se comienza elaborando dos listas de criterios de selección • criterios de inclusión y exclusión que definirán las poblaciones a estudiar. • Por ej. Si se quiere estudiar la eficacia de los suplementos de calcio en la prevención de la osteoporosis.

5. Establecimientos de los criterios de inclusión Los C.I. definen las características principales de la población enfocada y accesible. Cómo llevar a la práctica el criterio de que los individuos tengan un estado de salud general bueno?. Incluir pacientes con enfermedades no relacionadas estrechamente con la osteoporosis y que no representen una amenaza inmediata para la vida (HTA), pero dejar fuera del estudio a los que presenten enfermedades que puedan causar osteoporosis (paraplejia) o interferir con el seguimiento (cáncer de pulmón). Características demográficas (edad, sexo, raza). Si se incluyesen mujeres y varones de raza negra, se aumentaría la generalización a costa de aumentar el tamaño o la duración del estudio (osteoporosis mas lento).

6. Establecimientos de los criterios de exclusión • Alcohólicos: dificultad en el seguimiento. • Consideraciones éticas.

7. Muestreo • Existen dos clases principales de diseño de muestreo: • probabilístico • y no probabilistico

8. Existen dos clases principales de diseño de muestreo: • probabilístico • y no probabilistico A criterio

9. Muestreo probabilístico • Aleatorio simple: • se enumera cada unidad de la población accesible y, luego, se selecciona la muestra al azar. • Sistemático: • Se sortea el inicio y los demás se seleccionan en forma sistemática, por ejemplo cada 3 o 5 o 10. • Estratificado: • se subdivide a la población en subgrupos de acuerdo con cierta característica, como el sexo, la raza y luego se extrae una muestra al azar en cada “estrato”. • Por conglomerados: • Se extrae una muestra al azar a partir de agrupaciones naturales de individuos dentro de la población.

10. Juan • Maria • Pedro • Luís • Elena • Maria • Elena ALEATORIO SIMPLE Por sorteo • Maria • Luís Se sortea solo el 1ro SISTEMÁTICO • Juan • Maria • Pedro • Luis • Elena • Maria • Elena • Maria • Pedro • Pedro • Luís ESTRATIFICADO • 1er C: Juan, Maria • 2do C: Pedro, Luis • 3er C: Elena, Juan • Maria • Pedro • Elena CONGLOMERADO

11. Muestreo no probabilístico • Casos consecutivos: • se elige a cada individuo que cumpla con los criterios de selección dentro de un intervalo de tiempo específico o hasta alcanzar un Nº definido de pacientes. • Es la mejor de las técnicas no probabilística y factible en muchas ocasiones. • El problema se plantea cuando la duración es muy corta para representar adecuadamente todos los factores estacionales u otros cambios que puedan producirse con el tiempo.

12. De conveniencia: • se selecciona a los miembros de la población accesible de los que se pueda disponer con facilidad. Ej: voluntarios • A criterio: • se escoge a “dedo” entre la población accesible, a individuos que se suponen más apropiados para participar en el estudio.

13. Algoritmo para la selección de la técnica de muestreo ¿Existe una población de referencia, diferenciada antes de iniciar el estudio? Muestreo consecutivo Muestreo probabilístico ¿La población de referencia es muy dispersa y está agrupada por alguna característica? ¿Interesa a priori controlar la distribución de alguna variable de confusión? Muestreo en etapas múltiples Muestreo aleatorio simple o sistemático Muestreo estratificado

14. Reclutamiento • reclutar un Nº suficiente de individuos, de forma que se cumplan los requerimientos del tamaño de la muestra para el estudio. • reclutar una muestra no sesgada.