Estudio de correlación y concordancia

● Entrevistado. Ocurre al obtener la información de los sujetos de estudio, dado que pueden exagerar su información o no recordarla correctamente.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO

En el estudio de casos y controles se usan medidas de frecuencia, de asociación y de impacto potencial

● Medidas de frecuencia

En este tipo de diseño epidemiológico se parte de los marginales fijos “m1” y “m0”, es decir, del número de casos y el de controles requeridos, según lo que se quiera demostrar. Es por esa razón que este estudio no es adecuado para obtener medidas de frecuencia de enfermedad (ni prevalencia ni incidencia), ya que mientras más controles se integren en el estudio, más se “diluirá” la frecuencia de la enfermedad, sin que esto refleje lo que ocurre en la población de estudio. Con base en lo anterior, las medidas de frecuencia que se calculan en los diseños de casos y controles se refieren a la frecuencia de la exposición al factor de riesgo.

● Medidas de asociación

Es importante recordar que el diseño de casos y controles es analítico, por lo que su objetivo principal es la búsqueda de asociaciones causales. La medida a partir de la cual se cuantifica la fuerza de asociación en este diseño entre dos variables es la razón de momios (RM) El valor del cálculo de una RM puede ser:

○ < 1.00 asociación protectora. ○ = 1.00 ausencia de asociación. ○ > 1.00 asociación de riesgo.

● Medidas de impacto potencial

Indican la proporción de casos que podrían haberse evitado si el factor de riesgo no existiera o, de otra forma, el número de casos que se evitarían si se erradicara el factor de riesgo. Es importante recordar que este tipo de medida sólo se obtiene si la fuerza de la asociación indica que se trata de un factor de riesgo (porque es mayor a 1.00) y, además, este riesgo es estadísticamente significativo. Si ambas condiciones se cumplen, entonces es adecuado calcular e interpretar estas medidas.

Estudio de correlación y concordancia

Estudio de correlación

La investigación correlacional es un tipo de método no experimental en el que un investigador mide dos variables. Comprende y evalúa la relación estadística entre ellos sin ninguna variable extraña. El diseño de investigación correlacional se puede usar en cualquier tipo de conjunto de datos cuantitativos, pero se usa más ampliamente en investigación marketing, medicina, psicología.

La utilidad y finalidad principal de los estudios correlacionales es saber cómo se puede entender un concepto o una variable conociendo el comportamiento de otra u otras variables además de dar significado de comprender el fenómeno al que se refieren e indicar regularidades. En este tipo de estudio, existen tres tipos de investigaciones:

Correlación positiva: Una correlación positiva entre dos variables ocurre cuando una variable causa un aumento en la otra y entre ellas conduce a una disminución en el otro.

Correlación negativa: una correlación negativa ocurre cuando un aumento de una variable disminuye la otra y viceversa.

Sin correlación: dos variables no están correlacionadas cuando un cambio en una no conduce a un cambio en la otra y viceversa.

Un coeficiente de correlación generalmente se usa en un estudio correlacional. Varía entre +1 y -1. Un valor cercano a +1 indica una fuerte correlación, mientras que un valor cercano a -1 indica una fuerte correlación negativa. Un valor cercano a cero indica que las variables no están correlacionadas.

La investigación correlacional y otros enfoques no experimentales como la observación hacen contribuciones importantes al conocimiento científico. Estas estrategias de investigación ayudan a los científicos a evaluar las características que pueden servir como base para futuros experimentos.

Características

1. Está indicado en situaciones complejas en las que es importante vincular variables, pero en las que el control experimental no es posible. 2. Permite medir e interrelacionar varias variables simultáneamente a partir de situaciones naturales de observación.

3. Permite identificar las asociaciones entre las variables, pero es necesario evitar que estas sean falsas, en los controles estadísticos correspondientes. 4. Es menos rigurosa que la investigación de tipo experimental, no hay posibilidad de manipular la independiente ni de controlarla rigurosamente. Por lo tanto, no lleva directamente a identificar relaciones causales, pero sí a sospechar. 5. Para observaciones grandes pero significativas , los correlatos pueden proporcionar buena información.

Ventajas

● Puede usarse para estudiar el comportamiento en muchas situaciones de la vida real y es muy eficiente porque podemos acceder a una gran cantidad de datos a la vez y en un corto tiempo. ● La investigación correlacional permite a los investigadores recopilar mucha más información que los experimentos, y los resultados tienden a ser más aplicables a la vida cotidiana. ● La investigación correlacional abre el panorama para futuras investigaciones para otros investigadores. Cuando los investigadores comienzan a aprender sobre o relación, la investigación correlacional proporciona un buen comienzo. ● Esto permite a los investigadores de determinar la fuerza y la dirección de una relación para que estudios posteriores puedan reducir la generalidad de los resultados de y, si es posible, determinar la causalidad experimentalmente. Los estudios adicionales pueden reducir la generalidad de los resultados y, si es posible, determinar la causalidad experimentalmente.

Desventajas

● La investigación de correlación revela sólo una relación; no puede proporcionar una razón concluyente por la que existe la relación. ● Un estudio correlativo no revela qué variable tiene el poder de influir en otra.

Estudio de concordancia

Los estudios de concordancia abarcan una amplia gama de interrelaciones que se utilizan principalmente para evaluar el grado entre los médicos en la interpretación de las pruebas de diagnóstico, la precisión con la que estas pruebas indican un diagnóstico. Cuando se habla de pruebas diagnósticas, no se está refiriendo a pruebas de laboratorio, sino también a datos de la historia clínica, resultados de exámenes y pruebas paraclínicas como radiografías, resonancia magnética, tomografía computarizada , etc. La medición de un fenómeno está sujeta a diferentes fuentes de variación, muchas veces difíciles de

diferenciar en la práctica : individuo y observador. Para lograr evaluar la fiabilidad de una medición, se analizan diferentes aspectos: 1. Repetibilidad de la medida: Su evaluación requiere aplicar el método de medición de la misma forma ya los mismos sujetos en dos o más momentos de tiempo. El propósito de evaluar la repetibilidad es si una prueba produce los mismos o resultados similares cuando se aplica a la misma persona repetidamente. Exige que las condiciones de aplicación sean las mismas en todas las ocasiones. Aplicar la misma prueba a más de uno en la misma muestra de individuos plantea ciertos problemas. Primero, algunas características pueden cambiar con el tiempo, este es el caso de la medición del estado físico de salud de una persona; cuanto más tiempo transcurra entre las dos pruebas, mayor será la probabilidad de que se hayan producido cambios genuinos en el estado de salud o que su actitud o su actitud hacia un problema de salud cambie. 2. Concordancia intraobservador: Su evaluación requiere que el mismo observador evalúe a los sujetos en dos o más ocasiones. La concordancia intraobservador se refiere al grado de concordancia de un observador mismo al leer o interpretar dos mediciones independientes del mismo fenómeno. Esto puede ser fácil de conseguir cuando se interpreta radiografía o un electrocardiograma, por ejemplo, pero es más útil cuando se trata de un hallazgo físico que requiere presencia directa del paciente recuerdo, ya que el paciente recuerdo de la primera exploración puede condicionar el resultado de la segunda. 3. Concordancia interobservador: Su evaluación requiere que dos o más observadores evalúen la misma prueba sobre una muestra de sujetos. Por concordancia interobservador entendemos la concordancia entre dos observadores sobre una medida realizada en el mismo individuo. Para asegurar la independencia de las medidas entre los dos observadores, ninguno de ellos debe conocer el resultado proporcionado por el otro. Las concordancias intraobservador e interobservador a menudo se evalúan en el mismo estudio. En este caso, es necesario asegurar la independencia de las mediciones, para qué técnicas como la aleatorización en la secuencia de procedimientos de medición y técnicas de enmascaramiento. En un estudio que evalúa la confiabilidad, no siempre se estudian todas las variaciones posibles. De manera similar, en un estudio que evalúa la confiabilidad de un fármaco invasivo con riesgos potenciales para el paciente, no se pudo evaluar la repetibilidad porque no sería necesario realizar la prueba repetidamente.