Sesgo

1-El propósito primario de la investigación es conducir una investigación
científica o académica de un fenómeno o responder una pregunta importante.
Igual que otras disciplinas científicas, salud pública apoya el trabajo de los
investigadores en su campo. Como otras disciplinas académicas, salud pública
incluye muchas áreas de especialidad cada una conduciendo su propia
investigación , por ejemplo, educación en salud, políticas en salud, etc. Pero si
tienen que elegir un área que es la más cercana a la esencia de la salud pública
es la epidemiología.
Mientras epidemiología es el estudio de la distribución de la enfermedad, los
métodos de investigación usados y desarrollados por epidemiólogos han sido
usados también para estudiar aspectos “relacionados a salud”. Por ejemplo,
investigadores de servicios de salud observaron como los servicios de salud
difieren para diferentes poblaciones. Investigadores en educación en salud
observaron como las personas reaccionan a la enfermedad y como esas
conductas impactan la calidad de vida.
Así, los hallazgos de estudios epidemiológicos deberían servir como los
cimientos para la investigación en educación en salud, políticas en salud, etc.
Debido a un mejor entendimiento de cómo la enfermedad impacta a las
poblaciones, es crucial antes de pensar en como mejorar los servicios, pensar
en como educar a la gente acerca de conductas saludables y desarrollar
políticas de salud racionales.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/2/Introducci%C3%B3n.jpg"
width="800" align="left" alt="Introducción" title=
3-Limitantes de la investigación basada en el método científico
Cada estudio de investigación tiene errores.
Ningún estudio único aprueba o rechaza una hipótesis.
Aspectos éticos pueden limitar a los investigadores.
Control adecuado es difícil de mantener en un estudio.
Mientras que el método científico es un buen formato para conducir
investigaciones, debemos recordar que la investigación es conducida por
huamnos, cada uno con sus ideas (hipótesis) de por qué las cosas son como
son. Esto introduce sesgos que afectan la interpretación de los resultados. Por
lo tanto, es importante conocer de dónde “vienen los investigadores”
Otros sesgos pueden introducirse por otros factores. Un factor principal es el
financiamiento de la investigación. Si los patrocinadores se beneficiarán o
perjudicarán de los resultados de la investigación, da lugar a preguntas de la
validez de los hallazgos.

finalmente, buenos reportes de investigación siempre notificarán a los lectores
las limitantes del estudio. Esto ayuda a los lectores a decidir que tan
importante son las conclusiones del estudio.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/3/Limitantes+de+la+investigaci%
C3%B3n+basada+en+el+m%C3%A9todo+cient%C3%ADfico.jpg"
width="800" align="left" alt="
Validez y precisión Validez:4
Capacidad del estudio para estimar un parámetro lo mas cercano posible al
verdadero valor.
Dos tipos:
Interna – grado al cual los resultados de una observación son correctos para el
grupo estudiado en particular.
Externa (generalizabilidad) – extensión a la cual los resultados pueden ser
aplicados más allá de la muestra en estudio.
Validez interna - Si un estudio es útil, deberá ser válido internamente. Pero si
el estudio es internamente válido, algunas veces no puede compararse con
otros estudios. Error sistemático es el que trata principalmente con validez
interna. Buen diseño y atención a los detalles es importante para asegurar la
validez interna.
Validez externa - La validez interna es necesaria para la validez externa,
facilitándola. La validez externa requiere control de calidad externo de las
mediciones y juicios acerca del grado en el cual los resultados pueden ser
extrapolados. Esto no requiere que la muestra sea representativa de la
población de referencia. Buen diseño e hipótesis claramente señalada y una
población bien definida contribuyen a la validez externa.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/4/Validez+y+precisi%C3%B3n+
Validez%3A.jpg" width="800" align="left" alt="
5-Validez y precisión Precisión:
Se refiere al grado de dispersión que tendrían mediciones repetidas del
parámetro, alrededor de un valor determinado.
Explicaciones para asociaciones artificiales7

Sesgo de información
Sesgo de selección
Fracaso para controlar variables confusoras
Falacia ecológica
Variablidad de muestreo o azar
Cuando observalos los hallazgos de un estudio, necesitamos asegurarnos que
las asociaciones encontradas fueron reales y no asociaciones artificiales.
Todas las explicaciones para asociaciones artificiales son realmente errores
que debemos conocer e intentar corregir para prevenir que los resultados del
estudio pasen el escrutinio.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/7/Explicaciones+para+asociacion
es+artificiales.jpg" width="800" align="left" alt="Explicaciones para
asociaciones artificiales" title="Sesgo de información.
Sesgo de selección. Fracaso para controlar variables confusoras. Falacia
ecológica. Variablidad de muestreo o azar. Cuando observalos los hallazgos
de un estudio, necesitamos asegurarnos que las asociaciones encontradas
fueron reales y no asociaciones artificiales. Todas las explicaciones para
asociaciones artificiales son realmente errores que debemos conocer e intentar
corregir para prevenir que los resultados del estudio pasen el escrutinio.">
Errores en estudios epidemiológicos8
Error aleatorio
Cálculo de tamaño de muestra
Error sistemático
Sesgo de selección
Sesgo de medición
Confusión
Validez
Validez interna
Validez externa
Principales errores encontrados en estudios epidemiológicos son del tipo
aleatorio o sistemático. Otro factor a considerad al revisar un estudio
epidemiológico es su validez.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/8/Errores+en+estudios+epidemiol
%C3%B3gicos.jpg" width="800" align="left" alt="Errores en estudios

epidemiológicos" title="
Error aleatorio. Cálculo de tamaño de muestra. Error sistemático. Sesgo de
selección. Sesgo de medición. Confusión. Validez. Validez interna. Validez
externa. Principales errores encontrados en estudios epidemiológicos son del
tipo aleatorio o sistemático. Otro factor a considerad al revisar un estudio
epidemiológico es su validez.">

9-Error aleatorio
Las mediciones repetidas en el mismo sujeto o en diferentes de la misma
población varían de forma no predecible.
Da lugar a disminución de la precisión en la medición de la asociación.
Error aleatorio puede minimizarse con medición cuidadosa de la exposición o
resultado. Esto hará a las mediciones individuales tan precisas comos ea
posible.
Nunca eliminaremos completamente error aleatorio debido a que sólo
estudiamos una muestra de la población.
Error de muestreo ussualmente ocurre como parte del proceso de selección de
los participantes en el estudio quienes son siempre una muestra de una
población mayor.La mejor forma de reducir el error de muestreo es
incrementar el tamaño de muestra.
Y, si los individuos difieren, ninguna mediciónes completamente segura.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/9/Error+aleatorio+Las+medicion
es+repetidas+en+el+mismo+sujeto+o+en+diferentes+de+la+misma+poblaci%
C3%B3n+var%C3%ADan+de+forma+no+predecible..jpg" width="800"
align="left" alt="Error aleatorio
Las mediciones repetidas en el mismo sujeto o en diferentes de la misma
población varían de forma no predecible." title="Da lugar a disminución de la
precisión en la medición de la asociación. Error aleatorio puede minimizarse
con medición cuidadosa de la exposición o resultado. Esto hará a las
mediciones individuales tan precisas comos ea posible. Nunca eliminaremos
completamente error aleatorio debido a que sólo estudiamos una muestra de la
población. Error de muestreo ussualmente ocurre como parte del proceso de
selección de los participantes en el estudio quienes son siempre una muestra
de una población mayor.La mejor forma de reducir el error de muestreo es
incrementar el tamaño de muestra. Y, si los individuos difieren, ninguna
medicióne s completamente segura.">

Error aleatorio Fuentes de error aleatorio Error de muestreo10
Variación biológica
Error de medición
Error aleatorio puede minimizarse con medición cuidadosa de la exposición o
resultado. Esto hará a las mediciones individuales tan precisas comos ea
posible.
Nunca eliminaremos completamente error aleatorio debido a que sólo
estudiamos una muestra de la población.
Error de muestreo ussualmente ocurre como parte del proceso de selección de
los participantes en el estudio quienes son siempre una muestra de una
población mayor.La mejor forma de reducir el error de muestreo es
incrementar el tamaño de muestra.
Y, si los individuos difieren, ninguna medicióne s completamente segura.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/10/Error+aleatorio+Fuentes+de+e
rror+aleatorio+Error+de+muestreo.jpg" width="800" align="left" alt="Error
aleatorio Fuentes de error aleatorio Error de muestreo" title="Variación
biológica. Error de medición. Error aleatorio puede minimizarse con medición
cuidadosa de la exposición o resultado. Esto hará a las mediciones
individuales tan precisas comos ea posible. Nunca eliminaremos
completamente error aleatorio debido a que sólo estudiamos una muestra de la
población. Error de muestreo ussualmente ocurre como parte del proceso de
selección de los participantes en el estudio quienes son siempre una muestra
de una población mayor.La mejor forma de reducir el error de muestreo es
incrementar el tamaño de muestra. Y, si los individuos difieren, ninguna
medicióne s completamente segura.">
Cálculo de tamaño de muestra11
Variables a considerar
Nivel requerido de significancia estadística del resultado esperado.
Oportunidad aceptable de no encontrar el efecto real.
Magnitud del efecto en investigación.
Cantidad de enfermedad en la población.
Tamaños relativo de los grupos siendo comparados.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/11/C%C3%A1lculo+de+tama%C
3%B1o+de+muestra.jpg" width="800" align="left" alt="Cálculo de tamaño de
muestra" title="Variables a considerar. Nivel requerido de significancia
estadística del resultado esperado. Oportunidad aceptable de no encontrar el
efecto real. Magnitud del efecto en investigación. Cantidad de enfermedad en

la población. Tamaños relativo de los grupos siendo comparados.">
Errores sistemáticos (sesgos)12
Ocurre cuando hay una tendencia de producir resultados que difieren de
manera sistemática de los verdaderos valores.
Un estudio con un error sistemático pequeño es considerado altamente seguro
Error sistemático es un problema mayor con los estudios epidemiológicos
debido a que los epidemiólogos no tienen control sobre los participantes en el
estudio. Es también difícil obtener una muestra representativa de las
poblaciones de interés.
También, algunas variables de interés, son difíciles de medir, y hay
consideraciones ambientales que tomar en cuenta.
Hay casi 30 tipos de sesgos que pueden resultar en error sistemático en diseño
de investigaciones. Los dos principales los sesgos de selección y de medición.
Estimaciones erróneas del efecto pueden dar lugar a confusión. Aunque no es
un sesgo, por sí, es un resultado de la distribución no aleatoria de factores de
riesgo en la población en estudio y en el universo.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/12/Errores+sistem%C3%A1ticos
+%28sesgos%29.jpg" width="800" align="left" alt="Errores sistemáticos
(sesgos)" title="Ocurre cuando hay una tendencia de producir resultados que
difieren de manera sistemática de los verdaderos valores. Un estudio con un
error sistemático pequeño es considerado altamente seguro. Error sistemático
es un problema mayor con los estudios epidemiológicos debido a que los
epidemiólogos no tienen control sobre los participantes en el estudio. Es
también difícil obtener una muestra representativa de las poblaciones de
interés. También, algunas variables de interés, son difíciles de medir, y hay
consideraciones ambientales que tomar en cuenta. Hay casi 30 tipos de sesgos
que pueden resultar en error sistemático en diseño de investigaciones. Los dos
principales los sesgos de selección y de medición. Estimaciones erróneas del
efecto pueden dar lugar a confusión. Aunque no es un sesgo, por sí, es un
resultado de la distribución no aleatoria de factores de riesgo en la población
en estudio y en el universo."
13-Errores sistemáticos (sesgos)
Validez no es afectada por el tamaño de muestra
Sesgos principales
Sesgo de selección
Sesgo de medición (clasificación)
Confusión

poblaciones de interés.
También, algunas variables de interés, son difíciles de medir, y hay
consideraciones ambientales que tomar en cuenta.
Hay casi 30 tipos de sesgos que pueden resultar en error sistemático en diseño
de investigaciones. Los dos principales los sesgos de selección y de medición.
riesgo en la población en estudio y en el universo.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/13/Errores+sistem%C3%A1ticos
+%28sesgos%29.jpg" width="800" align="left" alt="Errores sistemáticos
(sesgos)" title="Validez no es afectada por el tamaño de muestra. Sesgos
principales. Sesgo de selección. Sesgo de medición (clasificación) Confusión.
poblaciones de interés. También, algunas variables de interés, son difíciles de
medir, y hay consideraciones ambientales que tomar en cuenta. Hay casi 30
tipos de sesgos que pueden resultar en error sistemático en diseño de
investigaciones. Los dos principales los sesgos de selección y de medición.
riesgo en la población en estudio y en el universo.">
Sesgo de selección14
Ocurre cuando hay una diferencia sistemática entre las características de las
personas seleccionadas para un estudio y las características de aquellas que no
lo fueron.
Distorsión del efecto que resulta de la forma en que los participantes son
aceptados en los estudios.
Cuando los participantes son voluntarios para participar en un estudio, no se
sabe que tan representativos son de la población de interés. Si tales individuos
entran o permanecen en el estudio mostrando diferentes asociaciones de
aquellos quienes no, una estimación sesgada de la asociación entre la
exposición y el resultado es producido.
Algunas veces, las personas que queremos estudiar pueden no estar
disponibles para el estudio. Esto puede suceder en lugares de trabajo donde los
trabajadores expuestos sufriendo s+intomas son los que nos gustaría estudiar,

pero pueden estar incapacitados o dejaron el trabajo. Aquellos que
permanecen son los menos afectados.
El efecto del trabajador saludable - aquellos severamente afectados o
incpacitados están excluídos de la fuerza laboral.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/14/Sesgo+de+selecci%C3%B3n.j
pg" width="800" align="left" alt="Sesgo de selección" title="Ocurre cuando
hay una diferencia sistemática entre las características de las personas
seleccionadas para un estudio y las características de aquellas que no lo
fueron. Distorsión del efecto que resulta de la forma en que los participantes
son aceptados en los estudios. Cuando los participantes son voluntarios para
participar en un estudio, no se sabe que tan representativos son de la población
de interés. Si tales individuos entran o permanecen en el estudio mostrando
diferentes asociaciones de aquellos quienes no, una estimación sesgada de la
asociación entre la exposición y el resultado es producido. Algunas veces, las
personas que queremos estudiar pueden no estar disponibles para el estudio.
Esto puede suceder en lugares de trabajo donde los trabajadores expuestos
sufriendo s+intomas son los que nos gustaría estudiar, pero pueden estar
incapacitados o dejaron el trabajo. Aquellos que permanecen son los menos
afectados. El efecto del trabajador saludable - aquellos severamente afectados
o incpacitados están excluídos de la fuerza laboral.">
Sesgo de selección15
Efecto del trabajador saludable. riesgo para cierta enfermedad en poblaciónes
laborales industriales, más bajo que en la población en general.
Perdidas al seguimiento en los estudios de cohorte.
Selección de voluntarios.
Cuando los participantes son voluntarios para participar en un estudio, no se
sabe que tan representativos son de la población de interés. Si tales individuos
entran o permanecen en el estudio mostrando diferentes asociaciones de
aquellos quienes no, una estimación sesgada de la asociación entre la
exposición y el resultado es producido.
Algunas veces, las personas que queremos estudiar pueden no estar
disponibles para el estudio. Esto puede suceder en lugares de trabajo donde los
trabajadores expuestos sufriendo s+intomas son los que nos gustaría estudiar,
pero pueden estar incapacitados o dejaron el trabajo. Aquellos que
permanecen son los menos afectados.
El efecto del trabajador saludable - aquellos severamente afectados o
incpacitados están excluídos de la fuerza laboral.

<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/15/Sesgo+de+selecci%C3%B3n.j
pg" width="800" align="left" alt="Sesgo de selección" title="Efecto del
trabajador saludable. riesgo para cierta enfermedad en poblaciónes laborales
industriales, más bajo que en la población en general. Perdidas al seguimiento
en los estudios de cohorte. Selección de voluntarios. Cuando los participantes
son voluntarios para participar en un estudio, no se sabe que tan
representativos son de la población de interés. Si tales individuos entran o
permanecen en el estudio mostrando diferentes asociaciones de aquellos
quienes no, una estimación sesgada de la asociación entre la exposición y el
resultado es producido. Algunas veces, las personas que queremos estudiar
pueden no estar disponibles para el estudio. Esto puede suceder en lugares de
trabajo donde los trabajadores expuestos sufriendo s+intomas son los que nos
gustaría estudiar, pero pueden estar incapacitados o dejaron el trabajo.
Aquellos que permanecen son los menos afectados. El efecto del trabajador
saludable - aquellos severamente afectados o incpacitados están excluídos de
la fuerza laboral."
16-Fuentes de sesgo de selección
Voluntarios para un estudio son casi siempre selectivo.
Participantes pagados pueden ser diferentes de la población general
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/16/Fuentes+de+sesgo+de+selecci
%C3%B3n.jpg" width="800" align="left" alt="Fuentes de sesgo de selección"
title="Voluntarios para un estudio son casi siempre selectivo. Participantes
pagados pueden ser diferentes de la población general.">
Fuentes de sesgo de selección17
Datos de hospitales y clínicas están basados en una población selectiva
Enfermedad o factor en investigación hace a las personas no disponibles para
el estudio.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/17/Fuentes+de+sesgo+de+selecci
%C3%B3n.jpg" width="800" align="left" alt="Fuentes de sesgo de selección"
title="Datos de hospitales y clínicas están basados en una población selectiva.
Enfermedad o factor en investigación hace a las personas no disponibles para
el estudio.">
Sesgo de información18
Es una distorsión en la estimación del efecto de interés que resulta de una
medición sistematicamente equivocada de la exposición o el evento.
Diferencia entre el valor de la magnitud del verdadero efecto o exposición y el

valor encontrado en la medición.
“SESGO DE MALACLASIFICACION”
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/18/Sesgo+de+informaci%C3%B3
n.jpg" width="800" align="left" alt="Sesgo de información" title="Es una
distorsión en la estimación del efecto de interés que resulta de una medición
sistematicamente equivocada de la exposición o el evento. Diferencia entre el
valor de la magnitud del verdadero efecto o exposición y el valor encontrado
en la medición. SESGO DE MALACLASIFICACION">
Sesgo de información “Sesgo de malaclasificación no diferencial”19
Cuando el error tiene la misma magnitud para todos los grupos que se están
comparando.
Lleva a que el parámetro de interés se subestime. Sesgo del parámetro hacia el
valor nulo
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/19/Sesgo+de+informaci%C3%B3
n+Sesgo+de+malaclasificaci%C3%B3n+no+diferencial.jpg" width="800"
align="left" alt="Sesgo de información Sesgo de malaclasificación no
diferencial" title="Cuando el error tiene la misma magnitud para todos los
grupos que se están comparando. Lleva a que el parámetro de interés se
subestime. Sesgo del parámetro hacia el valor nulo.">
“Sesgo de malaclasificación diferencial”20
La magnitud del error es mas grande en un grupo que en el otro u otros. Es
decir los expuestos tienen una mayor probabilidad de ser mal clasificados o
viceversa. “Sesgo de memoria”
Puede llevar el valor del parámetro hacia el valor nulo o inflar su valor.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/20/Sesgo+de+malaclasificaci%C
3%B3n+diferencial.jpg" width="800" align="left" alt="Sesgo de
malaclasificación diferencial" title="La magnitud del error es mas grande en
un grupo que en el otro u otros. Es decir los expuestos tienen una mayor
probabilidad de ser mal clasificados o viceversa. Sesgo de memoria Puede
llevar el valor del parámetro hacia el valor nulo o inflar su valor.">
Efecto de la malaclasificacion no diferencial sobre la enfermedad21
Expuestos
No expuestos
Enfermos
400

200
No enfermos
600
800
Sensibilidad en expuestos = 0.8
Sensibilidad en no expuestos = 0.8
Especificidad en expuestos = 0.9
Especificidad en no expuestos = 0.9
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/21/Efecto+de+la+malaclasificaci
on+no+diferencial+sobre+la+enfermedad.jpg" width="800" align="left"
alt="Efecto de la malaclasificacion no diferencial sobre la enfermedad"
title="Expuestos. No expuestos. Enfermos. 400. 200. No enfermos. 600. 800.
Sensibilidad en expuestos = 0.8. Sensibilidad en no expuestos = 0.8.
Especificidad en expuestos = 0.9. Especificidad en no expuestos = 0.9.">
Estado verdadero (Expuestos)
Clasificación del estado por la prueba
Enfermos
No enfermos
320
60 80
540
<img
title="Estado verdadero (Expuestos) Clasificación del estado por la prueba.
Enfermos. No enfermos. 320. 60. 80. 540.">
Estado verdadero (No expuestos)
Clasificación del estado por la prueba
Enfermos
No enfermos
160
80 40
720
<img

title="Estado verdadero (No expuestos) Clasificación del estado por la prueba.
Enfermos. No enfermos. 160. 80. 40. 720.">
Tabla resultado de la malaclasificación
Expuestos
No expuestos
Enfermos´
380
240
No enfermos´
620
760
RR=?
<img
title="Tabla resultado de la malaclasificación. Expuestos. No expuestos.
Enfermos´ 380. 240. No enfermos´ 620. 760. RR=">
Causas del sesgo de información25
Instrumento mal diseñado
Errores u omisiones en el protocolo por el uso del instrumento
Pobre ejecución del protocolo durante la recolección de los datos
Limitaciones debidas a características del sujeto (mala memoria)
Errores en la entrad de datos y el análisis
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/25/Causas+del+sesgo+de+inform
aci%C3%B3n.jpg" width="800" align="left" alt="Causas del sesgo de
información" title="Instrumento mal diseñado. Errores u omisiones en el
protocolo por el uso del instrumento. Pobre ejecución del protocolo durante la
recolección de los datos. Limitaciones debidas a características del sujeto
(mala memoria) Errores en la entrad de datos y el análisis.">
Errores en el diseño del instrumento26
Falta de cobertura de todas las fuentes de la exposición o el evento en un
cuestionario.
Inclusión de exposiciones que no tienen el verdadero agente.

El instrumento mide un período de tiempo que no es el de interés real.
Mal fraseo de las preguntas que llevan a mal entendimiento
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/26/Errores+en+el+dise%C3%B1
o+del+instrumento.jpg" width="800" align="left" alt="Errores en el diseño
del instrumento" title="Falta de cobertura de todas las fuentes de la exposición
o el evento en un cuestionario. Inclusión de exposiciones que no tienen el
verdadero agente. El instrumento mide un período de tiempo que no es el de
interés real. Mal fraseo de las preguntas que llevan a mal entendimiento.">
Errores u omisiones en el protocolo para el uso del instrumento27
Fallas para especificar el protocolo en suficiente detalle
Fallas para especificar un método que permita manejar situaciones no
anticipadas consistentemente
Fallas para estandarizar el instrumento periódicamente a través de la colección
de los datos
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/27/Errores+u+omisiones+en+el+
protocolo+para+el+uso+del+instrumento.jpg" width="800" align="left"
alt="Errores u omisiones en el protocolo para el uso del instrumento"
title="Fallas para especificar el protocolo en suficiente detalle. Fallas para
especificar un método que permita manejar situaciones no anticipadas
consistentemente. Fallas para estandarizar el instrumento periódicamente a
través de la colección de los datos.">
Pobre ejecución del protocolo del estudio28
Falla del recolector de los datos para seguir el protocolo de la misma manera
para todos los sujetos.
Falla de los sujetos de estudio para leer las instrucciones en los cuestionarios
auto-administrados
Manipulación o análisis inapriopiado de especimenes biológicos.
Influencia de la personalidad, sexo o raza del entrevistador sobre el
entrevistado.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/28/Pobre+ejecuci%C3%B3n+del
+protocolo+del+estudio.jpg" width="800" align="left" alt="Pobre ejecución
del protocolo del estudio" title="Falla del recolector de los datos para seguir el
protocolo de la misma manera para todos los sujetos. Falla de los sujetos de
estudio para leer las instrucciones en los cuestionarios auto-administrados.
Manipulación o análisis inapriopiado de especimenes biológicos. Influencia de
la personalidad, sexo o raza del entrevistador sobre el entrevistado.">

Limitaciones debidas a las características del sujeto29
Limitaciones de memoria de los sujetos incluyendo un recuerdo inadecuado de
la exposición y la influencia de las exposiciones recientes en el recuerdo de
exposiciones pasadas.
Limitaciones en el conocimiento y el recuerdo sobre las exposiciones del
sujeto por parte de familiares o amigos.
Tendencia de los sujetos a sobre-reportar conductas deseables socialmente y
sub-reportar las contrarias.
Variabilidad alta en las características biológicas.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/29/Limitaciones+debidas+a+las+
caracter%C3%ADsticas+del+sujeto.jpg" width="800" align="left"
alt="Limitaciones debidas a las características del sujeto" title="Limitaciones
de memoria de los sujetos incluyendo un recuerdo inadecuado de la
exposición y la influencia de las exposiciones recientes en el recuerdo de
exposiciones pasadas. Limitaciones en el conocimiento y el recuerdo sobre las
exposiciones del sujeto por parte de familiares o amigos. Tendencia de los
sujetos a sobre-reportar conductas deseables socialmente y sub-reportar las
contrarias. Variabilidad alta en las características biológicas.">
Errores durante la entrada de los datos y el análisis30
Errores de digitación.
Errores en las tablas de conversión usadas para convertir las respuestas de los
sujetos a unidades del agente activo.
Errores de programación al crear las variables para el análisis.
Categorización inadecuada de variables continuas
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/30/Errores+durante+la+entrada+d
e+los+datos+y+el+an%C3%A1lisis.jpg" width="800" align="left"
alt="Errores durante la entrada de los datos y el análisis" title="Errores de
digitación. Errores en las tablas de conversión usadas para convertir las
respuestas de los sujetos a unidades del agente activo. Errores de
programación al crear las variables para el análisis. Categorización inadecuada
de variables continuas.">
Reducción del sesgo de mala clasificación31
Uso de medidas múltiples o de diversas fuentes de información.
Se examinan las totalmente concordantes y las totalmente discordantes y se
excluyen las otras.
Se pide una tercera opinión.

<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/31/Reducci%C3%B3n+del+sesgo
+de+mala+clasificaci%C3%B3n.jpg" width="800" align="left"
alt="Reducción del sesgo de mala clasificación" title="Uso de medidas
múltiples o de diversas fuentes de información. Se examinan las totalmente
concordantes y las totalmente discordantes y se excluyen las otras. Se pide una
tercera opinión.">
Reducción del sesgo de mala clasificación32
Procedimientos de control de calidad
Diseño del instrumento
Preparación de la recolección de datos.
Control de calidad durante la recolección de datos.
Control de calidad durante el procesamiento de datos.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/32/Reducci%C3%B3n+del+sesgo
+de+mala+clasificaci%C3%B3n.jpg" width="800" align="left"
alt="Reducción del sesgo de mala clasificación" title="Procedimientos de
control de calidad. Diseño del instrumento. Preparación de la recolección de
datos. Control de calidad durante la recolección de datos. Control de calidad
durante el procesamiento de datos.">
Confusión33
Ocurre cuando otra asociación existe en la población en estudio y está
asociada con la enfermedad y con la exposición siendo estudiadas
Cuando los efectos de dos exposiciones (factores de riesgo) no han sido
separados, y conclusiones incorrectas son extraídas de que el efecto es debido
a una y no a la otra variable.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/33/Confusi%C3%B3n+Ocurre+c
uando+otra+asociaci%C3%B3n+existe+en+la+poblaci%C3%B3n+en+estudio
+y+est%C3%A1+asociada+con+la+enfermedad+y+con+la+exposici%C3%B
3n+siendo+estudiadas..jpg" width="800" align="left" alt="Confusión Ocurre
cuando otra asociación existe en la población en estudio y está asociada con la
enfermedad y con la exposición siendo estudiadas." title="Cuando los efectos
de dos exposiciones (factores de riesgo) no han sido separados, y conclusiones
incorrectas son extraídas de que el efecto es debido a una y no a la otra
variable.">
Confusión34
Puede crear la apariencia de una relación causa-efecto que realmente no existe

Para que una variable sea confusora, deberá ser un determinante (factor de
riesgo) de la enfermedad y la exposición siendo estudiados
Edad y clase social son confusores comunes
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/34/Confusi%C3%B3n+Puede+cr
ear+la+apariencia+de+una+relaci%C3%B3n+causa-
efecto+que+realmente+no+existe..jpg" width="800" align="left"
alt="Confusión Puede crear la apariencia de una relación causa-efecto que
realmente no existe." title="Para que una variable sea confusora, deberá ser un
determinante (factor de riesgo) de la enfermedad y la exposición siendo
estudiados. Edad y clase social son confusores comunes.">
Controlando confusión con el diseño del estudio35
Aleatorización.
Restricción - limita el ingreso en el estudio a aquellos con características
particulares
Emparejando por variables potencialmente confusoras.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/35/Controlando+confusi%C3%B
3n+con+el+dise%C3%B1o+del+estudio.jpg" width="800" align="left"
alt="Controlando confusión con el diseño del estudio" title="Aleatorización.
Restricción - limita el ingreso en el estudio a aquellos con características
particulares. Emparejando por variables potencialmente confusoras.">
Controlando confusión durante el análisis36
Estratificación. Categorías bien definidas y homogéneas (estratos) de la
variable confusora.
Modelaje estadístico (Analisis multivariable). Se controlan múltiples
confusores al mismo tiempo.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/36/Controlando+confusi%C3%B
3n+durante+el+an%C3%A1lisis.jpg" width="800" align="left"
alt="Controlando confusión durante el análisis" title="Estratificación.
Categorías bien definidas y homogéneas (estratos) de la variable confusora.
Modelaje estadístico (Analisis multivariable). Se controlan múltiples
confusores al mismo tiempo.">
Falacia ecológica37
El error que ocurre al asumir que debido a dos o más características
expresadas como índices del grupo ocurren juntas, y que por lo tanto están
asociadas.

A menos que estudios ecológicos puedan crear tasas específicas para
subpoblaciones, no son origen de una asociación.
Ejemplo - Como la mayoría de una población tiene una característica en
particular y una mayoría de la población también tiene la enfermedad, puede
ser asumido que la característica está asociada a la enfermedad.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/37/Falacia+ecol%C3%B3gica.jpg
" width="800" align="left" alt="Falacia ecológica" title="El error que ocurre
al asumir que debido a dos o más características expresadas como índices del
grupo ocurren juntas, y que por lo tanto están asociadas. A menos que estudios
ecológicos puedan crear tasas específicas para subpoblaciones, no son origen
de una asociación. Ejemplo - Como la mayoría de una población tiene una
característica en particular y una mayoría de la población también tiene la
enfermedad, puede ser asumido que la característica está asociada a la
enfermedad.">
Errores de revisiones sistemáticas y meta-análisis38
Algunos estudios pueden ser omitidos si los autores están interesados es
apoyar un punto de vista en particular.
Sesgo de publicación - estudios con efectos negativos pueden no ser
publicados, y por lo tanto excluidos.
Una revisión sistemática es un encuesta de un tema. Incluye todos los estudios
primarios del más alto nivel de evidencia que han sido identificados,
evaluados y luego resumidos de acuerdo a criterios específicos.
Un meta-análisis es una encuesta que incluye los resultados de estudios
estadísticamente similares. Estos resultados luego, son combinados y
analizados como si fueran un solo estudio.
Estos estudios son rankeados alto en la jerarquía de la evidencia, y si son
hechos adecuadamente, son más útiles para la práctica que los estudios
individuales.
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/38/Errores+de+revisiones+sistem
%C3%A1ticas+y+meta-an%C3%A1lisis.jpg" width="800" align="left"
alt="Errores de revisiones sistemáticas y meta-análisis" title="Algunos
estudios pueden ser omitidos si los autores están interesados es apoyar un
punto de vista en particular. Sesgo de publicación - estudios con efectos
negativos pueden no ser publicados, y por lo tanto excluidos. Una revisión
sistemática es un encuesta de un tema. Incluye todos los estudios primarios del
más alto nivel de evidencia que han sido identificados, evaluados y luego
resumidos de acuerdo a criterios específicos. Un meta-análisis es una encuesta

que incluye los resultados de estudios estadísticamente similares. Estos
resultados luego, son combinados y analizados como si fueran un solo estudio.
Estos estudios son rankeados alto en la jerarquía de la evidencia, y si son
hechos adecuadamente, son más útiles para la práctica que los estudios
individuales.">
Referencias D Kleinbaum et al. Epidemiological methods.39
Hernandez Avila et al. Sesgos en estudios epidemiológicos.
Otras páginas Web en las que pueda estar interesado:
<UL> <LI><A HREF=“Study.htm”>Research Resources on the
Net</a></LI>
<LI><A HREF= “http://www.bettycjung.net/Biostats.htm”> Annotated
Biostatistics Bibliography </A></LI>
<LI><A HREF=“http://www.bettycjung.net/Epi.htm”>Annotated
Epidemiology Bibliography </A></LI>
<LI><A HREF=“http://www.bettycjung.net/Methods.htm”>Annotated
Research Methods</A></LI>
<LI><A HREF=“http://www.bettycjung.net/Research.htm”>Annotated
Research Practice (A - L)</A></LI> <LI><A
HREF=“http://www.bettycjung.net/Researc1.htm”>Annotated Research
Practice (M - Z)</A></LI>
<LI><A HREF=“http://www.bettycjung.net/Stats.htm”>Annotated
Statistics Bibliography </A></LI></LI></UL>
<img
src="http://slideplayer.es/5580441/2/images/39/Referencias+D+Kleinbaum+et
+al.+Epidemiological+methods..jpg" width="800" align="left"
alt="Referencias D Kleinbaum et al. Epidemiological methods."
title="Hernandez Avila et al. Sesgos en estudios epidemiológicos.
http://www.bettycjung.net. http://www.bettycjung.net/Bite.htm. Otras páginas
Web en las que pueda estar interesado: <UL> <LI><A HREF= Study.htm
>Research Resources on the Net</a></LI> <LI><A HREF=
http://www.bettycjung.net/Biostats.htm > Annotated Biostatistics
Bibliography </A></LI> <LI><A HREF=
http://www.bettycjung.net/Epi.htm >Annotated Epidemiology Bibliography
</A></LI> <LI><A HREF=
http://www.bettycjung.net/Methods.htm >Annotated Research
Methods</A></LI> <LI><A HREF=
http://www.bettycjung.net/Research.htm >Annotated Research Practice (A -
L)</A></LI> <LI><A HREF=
http://www.bettycjung.net/Researc1.htm >Annotated Research Practice (M -

Z)</A></LI> <LI><A HREF= http://www.bettycjung.net/Stats.htm
>Annotated Statistics Bibliography </A></LI></LI></UL>">

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