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Equipo 2:
De la Fuente Hernandez Joaquin Angel
Garcia Hinojosa Alejandra
Gonzalez Tranquilino Jennyfer Yaneth
Mansilla Rotuno Aldo Eduardo
Salazar Serrano Juan
ESTUDIO
TRANSVERSAL
Un estudio transversal (también, estudio de prevalencia o estudio
vertical; en inglés cross-sectional study o cross sectional survey) es
un estudio estadístico, demográfico y epidemiológico, utilizado en
las ciencias sociales y en las ciencias de la salud. Se trata de un tipo
de estudio observacional y descriptivo que mide a la vez
la prevalencia de la exposición y del efecto en
una muestra poblacional en un solo momento temporal; es decir,
permite estimar la magnitud y distribución de una enfermedad en un
momento dado.
INTRODUCION
VENTAJAS DESVENTAJAS
– Son generadores de hipótesis
– Permiten la identificación de
individuos con una condición o factor
-Identifican la frecuencia, magnitud y
distribución de una enfermedad en
una población (Prevalencia)
-Tienen alta probabilidad de sesgo (medición y
selección)
– La medición de prevalencia se puede afectar por
varios factores como el periodo definido para el
análisis, le evolución de la enfermedad, el nivel de
complejidad de la institución entre otros. Pueden
sobre representar a los casos con larga duración de la
enfermedad y a subestimar a los de corta duración.
RETOS EN EL DISEÑO DEL ESTUDIO
 Definir con precisión los criterios diagnósticos de la enfermedad o condición de interés.
 Identificación de la población.
 La fuente de datos para el diseño de corte transversal debe ser definida con precisión.
 El diseño de cuestionarios para este tipo de estudios debe ser considerado como una
prueba diagnóstica y el investigador debe garantizar su confiabilidad y validez.
 Definición del periodo de tiempo del estudio: prevalencia de punto o prevalencia de periodo
 Identificación espacio temporal (Individuos en hospitalización, urgencias, consulta externa,
unidad de cuidados intensivos, programas de consulta externa, sedes, etc.)
 Características demográficas (sexo, raza, condición socioeconómica, etc.)
TAMAÑO DE MUESTRA
Lo fundamental, es que la
muestra sea representativa de la
población de la que provienen. De
forma general, el tamaño de la
muestra se calcula en estudios de
corte transversal para determinar
el valor de una proporción
específica.
n = tamaño de la muestra
Z2 = valor de la desviación
normal estándar.
p = prevalencia de la
característica en la población
q = (1 – p)
d = precisión deseada
Donde:
MUESTREO ALEATORIO
SIMPLE
● Todos los elementos tienen la misma probabilidad de
ser elegidos
● Se usa principalmente cuando la población objeto del
estudio es una población cerrada
● Sus elementos se pueden identificar y numerar
fácilmente
MUESTREO
ESTRATIFICADO
● Es un tipo de muestreo aleatorio donde no todo se deja
al azar
● Los elementos se dividen en grupos grandes que tienen
una característica determinada
● El investigador dentro de cada grupo lista, ordena y
genera una muestra por MAS que puede ser del mismo
tamaño o de tamaños diferentes
ME
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
MONOETÁPICO
● Es el ideal cuando la población no puede ser delimitada
fácilmente o cuando es muy dispersa.
● La población se divide en conjuntos y se escogen unos
conjuntos por MAS donde se realizan las encuestas del
estudio
DIRECCIONALIDAD, TEMPORALIDAD Y CAUSALIDAD
● Prospectivo, cuando el evento de interés, desenlace principal o enfermedad ocurre
después del inicio de la investigación.
● Retrospectivo cuando el evento de interés, desenlace principal o enfermedad ocurre
antes del inicio de la investigación
La Temporalidad en un diseño de investigación tiene dos alternativas fundamentales
● La Direccionalidad en un diseño de investigación se refiere a la forma de
hacer la investigación
● Los estudios hacia adelante o progresivos van de la causa hacia el efecto
● Hacia atrás o regresivos, son aquellos diseños que van del efecto hacia la
causa
● La Causalidad se basa en el principio de que uno o varios factores
causales preceden en el tiempo al efecto
● Los diseños de medición simultánea (Transversales) no pueden abordar
ni establecer la medición de efectos causales
ANÁLISIS DE DATOS
Inicia con el calculo de estadísticas
descriptivas detallando las características
generales de la población o la muestra
estudiada estableciendo la prevalencia del
desenlace de interés y los factores asociados
● También puede calcularse la proporción de atributos entre
subgrupos y generalmente utilizar una prueba de chi cuadrado o
exacta de Fisher para comparar si hay diferencia o no entre grupos.
● Una tabla tetracorica puede facilitar la organización y análisis de los
datos.
SESGO DE SELECCIÓN
La participación del individuo está
influida por la presencia o ausencia del
evento a medir. Falacia de Berkson
Sesgo de muestreo
La muestra que integra la
cohorte no representa de
manera adecuada el espectro
de características de la
población blanco.
Efecto del trabajador sano
Se observa frecuentemente en
cohortes laborales cuando el
grupo no expuesto queda
constituido por la población
general
Sesgo por pérdidas
durante el seguimiento.
Ocurre cuando los sujetos que
abandonan el estudio durante el
seguimiento difieren de los que
permanecen en él
Sesgo de confusión
Mezcla los efectos de variables secundarias
con la exposición de interés. Hay
imposibilidad de asignar la exposición de
manera aleatoria en los estudios
observacionales
Sesgo de clasificación no diferencial
Se presenta cuando ocurre clasificación
errónea de los participantes respecto a la
existencia o a la cuantificación de la
exposición estudiada o a la ocurrencia de
la enfermedad o de la condición de interés.
CONCLUSIÓN
• Los diseños de corte transversales son útiles para evaluar la carga de la
enfermedad y para la generación de hipótesis que deben ser probadas con
diseños más rigurosos.
• Requieren una estrategia cuidadosa para el cálculo del tamaño de la muestra y
la técnica de selección de las unidades de análisis
• Tienen limitaciones para la confirmación de la causalidad y son propensos al
sesgo de selección e información y confusión.

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Estudio transversal.pptx

  • 1. Equipo 2: De la Fuente Hernandez Joaquin Angel Garcia Hinojosa Alejandra Gonzalez Tranquilino Jennyfer Yaneth Mansilla Rotuno Aldo Eduardo Salazar Serrano Juan ESTUDIO TRANSVERSAL
  • 2. Un estudio transversal (también, estudio de prevalencia o estudio vertical; en inglés cross-sectional study o cross sectional survey) es un estudio estadístico, demográfico y epidemiológico, utilizado en las ciencias sociales y en las ciencias de la salud. Se trata de un tipo de estudio observacional y descriptivo que mide a la vez la prevalencia de la exposición y del efecto en una muestra poblacional en un solo momento temporal; es decir, permite estimar la magnitud y distribución de una enfermedad en un momento dado. INTRODUCION
  • 3. VENTAJAS DESVENTAJAS – Son generadores de hipótesis – Permiten la identificación de individuos con una condición o factor -Identifican la frecuencia, magnitud y distribución de una enfermedad en una población (Prevalencia) -Tienen alta probabilidad de sesgo (medición y selección) – La medición de prevalencia se puede afectar por varios factores como el periodo definido para el análisis, le evolución de la enfermedad, el nivel de complejidad de la institución entre otros. Pueden sobre representar a los casos con larga duración de la enfermedad y a subestimar a los de corta duración.
  • 4. RETOS EN EL DISEÑO DEL ESTUDIO  Definir con precisión los criterios diagnósticos de la enfermedad o condición de interés.  Identificación de la población.  La fuente de datos para el diseño de corte transversal debe ser definida con precisión.  El diseño de cuestionarios para este tipo de estudios debe ser considerado como una prueba diagnóstica y el investigador debe garantizar su confiabilidad y validez.  Definición del periodo de tiempo del estudio: prevalencia de punto o prevalencia de periodo  Identificación espacio temporal (Individuos en hospitalización, urgencias, consulta externa, unidad de cuidados intensivos, programas de consulta externa, sedes, etc.)  Características demográficas (sexo, raza, condición socioeconómica, etc.)
  • 5. TAMAÑO DE MUESTRA Lo fundamental, es que la muestra sea representativa de la población de la que provienen. De forma general, el tamaño de la muestra se calcula en estudios de corte transversal para determinar el valor de una proporción específica. n = tamaño de la muestra Z2 = valor de la desviación normal estándar. p = prevalencia de la característica en la población q = (1 – p) d = precisión deseada Donde:
  • 6. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE ● Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos ● Se usa principalmente cuando la población objeto del estudio es una población cerrada ● Sus elementos se pueden identificar y numerar fácilmente
  • 7. MUESTREO ESTRATIFICADO ● Es un tipo de muestreo aleatorio donde no todo se deja al azar ● Los elementos se dividen en grupos grandes que tienen una característica determinada ● El investigador dentro de cada grupo lista, ordena y genera una muestra por MAS que puede ser del mismo tamaño o de tamaños diferentes ME
  • 8. MUESTREO POR CONGLOMERADOS MONOETÁPICO ● Es el ideal cuando la población no puede ser delimitada fácilmente o cuando es muy dispersa. ● La población se divide en conjuntos y se escogen unos conjuntos por MAS donde se realizan las encuestas del estudio
  • 9. DIRECCIONALIDAD, TEMPORALIDAD Y CAUSALIDAD ● Prospectivo, cuando el evento de interés, desenlace principal o enfermedad ocurre después del inicio de la investigación. ● Retrospectivo cuando el evento de interés, desenlace principal o enfermedad ocurre antes del inicio de la investigación La Temporalidad en un diseño de investigación tiene dos alternativas fundamentales
  • 10. ● La Direccionalidad en un diseño de investigación se refiere a la forma de hacer la investigación ● Los estudios hacia adelante o progresivos van de la causa hacia el efecto ● Hacia atrás o regresivos, son aquellos diseños que van del efecto hacia la causa
  • 11. ● La Causalidad se basa en el principio de que uno o varios factores causales preceden en el tiempo al efecto ● Los diseños de medición simultánea (Transversales) no pueden abordar ni establecer la medición de efectos causales
  • 12. ANÁLISIS DE DATOS Inicia con el calculo de estadísticas descriptivas detallando las características generales de la población o la muestra estudiada estableciendo la prevalencia del desenlace de interés y los factores asociados
  • 13. ● También puede calcularse la proporción de atributos entre subgrupos y generalmente utilizar una prueba de chi cuadrado o exacta de Fisher para comparar si hay diferencia o no entre grupos. ● Una tabla tetracorica puede facilitar la organización y análisis de los datos.
  • 14. SESGO DE SELECCIÓN La participación del individuo está influida por la presencia o ausencia del evento a medir. Falacia de Berkson Sesgo de muestreo La muestra que integra la cohorte no representa de manera adecuada el espectro de características de la población blanco. Efecto del trabajador sano Se observa frecuentemente en cohortes laborales cuando el grupo no expuesto queda constituido por la población general Sesgo por pérdidas durante el seguimiento. Ocurre cuando los sujetos que abandonan el estudio durante el seguimiento difieren de los que permanecen en él
  • 15. Sesgo de confusión Mezcla los efectos de variables secundarias con la exposición de interés. Hay imposibilidad de asignar la exposición de manera aleatoria en los estudios observacionales Sesgo de clasificación no diferencial Se presenta cuando ocurre clasificación errónea de los participantes respecto a la existencia o a la cuantificación de la exposición estudiada o a la ocurrencia de la enfermedad o de la condición de interés.
  • 16. CONCLUSIÓN • Los diseños de corte transversales son útiles para evaluar la carga de la enfermedad y para la generación de hipótesis que deben ser probadas con diseños más rigurosos. • Requieren una estrategia cuidadosa para el cálculo del tamaño de la muestra y la técnica de selección de las unidades de análisis • Tienen limitaciones para la confirmación de la causalidad y son propensos al sesgo de selección e información y confusión.