OBSERVACIÓN Y MEDICIÓN CLÍNICA

1. Departamento de Salud Pública Facultad de Medicina UNAM OBSERVACIÓN Y MEDICIÓN CLÍNICA Dra. Laura Moreno Altamirano Dra. Nora Ibarra Naranjo

2. Observación El primer paso en cualquierinvestigación y en la práctica clínica es la OBSERVACIÓN.

3. Observación Es la selección, el registro y la codificación de un conjunto de comportamientos o hechos de un individuo o unidad en su medio natural. • Experimento de laboratorio • Fenómeno natural • Individuos • Una comunidad

4. Observación La observación consiste en fijar laatención en una porción del universo.

5. Observación Mediante la observación identificamos realidades o acontecimientos específicos del cosmos a través de nuestros sentidos.

6. Observación Ventajas • Obtener información de comportamientos verbales o de acciones • Ser externo al grupo observado • Poca o nula participación de los observados • Aplicables a diferentes tipos de investigación

7. Observación Limitaciones • Imposibilidad de observar todos los aspectos del fenómeno. • Fallas en la subjetividad del observador

8. Medición • Asignación de símbolos o valores a la observación realizada de un hecho significativo para la investigación o la atención médica. • Aplicación de una escala estándar a una variable o a un grupo de valores (Last)

9. MEDIR • Asignar valores a objetos, eventos o hechos. • Proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos. • Concepto abstracto; perspectiva teórica (no observable) Nivel socioeconómico • Indicador empírico; respuesta observables (marcada en un cuestionario, respuesta oral, conducta) Ingreso, ocupación, escolaridad

10. Variables • Definición: son representaciones de los conceptos de la investigación. • Conceptos: Abstracciones que representan fenómenos empíricos. Etapa empírica Etapa conceptual variables conceptos

11. Variables • Propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse. • Características medibles en los elementos de estudio. • Cualidades, rasgos, atributos, características o propiedades que toman diferentes valores, magnitudes o intensidades en un grupo de elementos.

12. Componentes del proceso de medición • Unidades o sujetos que serán medidos • Observador o quien mide • Instrumentos de medición

13. Fuentes de error en la medición • Unidades o sujetos que serán medidos • Observador o quien mide • Instrumentos de medición

14. Errores en la medición Se evitan cuando: • Los objetivos son claros y señalan las variables que se requieren medir. • Por lo tanto, la selección de las variables deben contemplar su forma de medición. • La forma de medición elegida deberá asegurar el menor error posible.

15. Error aleatorio • Son mediciones que se distribuyen alrededor del valor real (tolerable en la investigación)

16. Error aleatorio • Falta de reproducibilidad en la medición de las variables. • Falta de representatividad en la muestra.

17. Error aleatorio Se debe a: • Muestreo defectuoso • Variabilidad biológica. • Inconsistencia del observador. Se puede evitar • Realizando un muestro aleatorio y estratificado. • Aumentando el tamaño de muestra

18. Error sistemático • Son mediciones desviadas en forma constante en una misma dirección fuera del valor real (no es tolerable en investigación)

19. Error sistemático • Falta de exactitud en la medición de las variables. • Falta de certeza (inter e intra observador o respecto a un estándar de oro).

20. Error sistemático Se debe a: • Variabilidad del observador por falta de preparación o por técnicas de medición y criterio de interpretación diferentes. • Falta de planeación en algunas de las etapas de investigación.

21. Error sistemático Se puede evitar: • Capacitando a los observadores. • Uniformando técnicas y criterios de medición. • Elaborando correctamente cada parte del protocolo de investigación.

22. SESGO El error sistemático en un estudio, conduce a una distorsión de los resultados.

23. SESGO

24. SESGO Variación constante del valor real, en una misma dirección

25. SESGO Se puede presentar durante: • La selección de la información • Elección del diseño metodológico • Selección de la muestra • Medición • Aplicación de la maniobra • En el análisis de los datos

26. Medición Validez,es la exactitud con que pueden realizarse procedimientos de medida en forma significativa y adecuada con él, en el sentido de que midan realmente los rasgos o variables que pretenden medir “Grado en que un instrumento mide lo que debe medir”. Confiabilidad o consistencia, grado en que mediciones repetida a objetos o sujetos semejantes produce resultados semejantes

27. Medición Exactitud o precisión se evalúa con respecto a un criterio de veracidad Estándar de Oro Concordancia, expresa el acuerdo o desacuerdo entre: • Dos observadores o • Un observador con si mismo

28. Concordancia • El desacuerdo a discordancia es la suma de los errores resultantes de la falta de consistencia y validez

29. Concordancia Para evaluar la concordancia es necesario. • Establecer con claridad los objetivos • Identificar los posibles sesgos • Determinar las reglas de clasificación de la información. • Establecer criterios precisos en la interpretación de las observaciones.

30. Concordancia • Definir el tipo de muestra en cuanto a gravedad, etapa, período, etc. • Diseñar formatos adecuados para la captación de datos. • Incluir todas las respuestas posibles. • Realizar las observaciones en forma independiente. • Estar cegado con respecto al diagnóstico definitivo.

31. Concordancia • Para determinar la concordancia entre observadores e intraobservador, se comparan las observaciones realizadas por dos o mas observadores o bien por la misma persona en dos ocasiones.

32. Concordancia • El porcentaje de concordancia es la proporción de casos en donde ambos observadores o uno mismo, en ambas observaciones emiten la misma respuesta

33. Concordancia • El porcentaje de concordancia* puede ser Concordancia absoluta: a+d/n Concordancia específica: a/n (cp) d/n (cn) * Este procedimiento es orientador sin embargo, no considera la concordancia debida al azar. + - + -

34. Concordancia • El coeficiente de Kappa estima la concordancia no debida al azar. K = Po – Pc / 1- Pc Po= concordancia observada = a+d/n Pc= concordancia esperada debida al azar (mi/n x ni/n)+(mo/n x no/n)

35. Concordancia Observador 2 K= Po – Pc 1 - Pc + - + - Po= Concordancia Observada = a+d/n Pc = a+b x a+c + b+d x c+d n n n n = mi x ni + mo x no n n n n Observador 1 Pc = Concordancia esperada debida al azar

36. Prueba de Kappa Índice de concordancia observada (absoluta) = 56+52 = .850 = 85% 127 Observador 2 + - + - Observador 1 Índice de Concordancia específica: VP56/127 = .44 = 44% VN 52/127 = .41 = 41% Pc = Concordancia esperada debida al azar

37. Prueba de Kappa Coeficiente de Kappa Po – Pc 1 – Pc Po = Concordancia Observada = a+d/n =.850 Pc = Concordancia esperada debida al azar = = (a+b)/n x (a+c)/n + (b+d)/n x (c+d)/n Pc = (56+7)/127 x (56+12)/127 + (7+52)/127 x (12 +52)/127

38. Prueba de Kappa Pc = (56+7)/127 x(56+12)/127 +(7+52)/127 x (12 +52)/127 .50 x .53 + .46 x .50 .267 + .23 .497 K= .850 - .497 1 - .497 K = .353 = .70 .503 RESULTADO = .70

39. Interpretación de los valores de acuerdo a Landis y Koch. < 0 = Pobre 0 a 0.20 = Leve 0.21 a 0.40 = Mediana 0.41 a 0.60 = Moderada 0.61 a 0.80 = Sustancial 0.81 a 1.00 = Casi Perfecta

40. Sesgos

41. Sesgomedición • Individuo • Observador • Instrumento

42. SESGO • La pregunta de investigación • La hipótesis • Elección de artículos que presentan argumentos y no evidencias (sesgo de retórica) • Tendencia a publicar trabajos con diferencias significativas selección de la Información

43. SESGO • Omitir artículos que presentan datos contrarios. selección de la Información

44. SESGO • Falta de grupo control. • Regresión al promedio. • Efecto de ser observado. Elección del diseño metodológico

45. SESGO • Incluir individuos más susceptibles. • Muestra no representativa. • Autoselección • Marco muestral inapropiado selección de la muestra

46. SESGO • Tiempo entre el momento de exposición y medición del efecto. • Muertes • Cuadro poco florido • Enfermedades de corta duración. • Estudio más exhaustivo de los expuestos en relación a los no expuestos. • Diferencias en gravedad de la enfermedad selección de la muestra

47. SESGO • Falta de asignación aleatoria • Uso de control histórico • Incumplimiento terapéutico. • Tratamientos colaterales. • Comorbilidad • Perdida de pacientes (abandono, mejoría, no mejoría o muerte) • Estudios no ciegos Aplicación de la maniobra

48. SESGO • Elección de la prueba estadística. • Reclasificación de sujetos. • Significancia estadística VS. Significancia clínica. disminución de 5mm/Hg en HTA severa, no es clínicamente significativo, aunque lo sea estadísticamente. Análisis de datos

49. Validez ... Un test o instrumento de medición, cuya finalidad es conocida, será valido, si mide aquello para lo que fue construido. Magnuson