{"id":25494,"date":"2014-12-02T17:39:37","date_gmt":"2014-12-02T16:39:37","guid":{"rendered":"http:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/?p=25494"},"modified":"2014-12-02T17:40:20","modified_gmt":"2014-12-02T16:40:20","slug":"atencion-primaria-estudios-descriptivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/atencion-primaria-estudios-descriptivos\/","title":{"rendered":"Atenci\u00f3n primaria y estudios descriptivos"},"content":{"rendered":"

Atenci\u00f3n primaria y estudios descriptivos<\/strong><\/h3>\n

Resumen<\/strong>:<\/p>\n

Las principales finalidades de los estudios descriptivos son describir la frecuencia y las caracter\u00edsticas, de salud en una poblaci\u00f3n, describir la asociaci\u00f3n entre 2 o m\u00e1s variables, sin asumir una relaci\u00f3n causal entre ellas y generar hip\u00f3tesis razonables. Que deber\u00e1n observarse posteriormente mediante estudios anal\u00edticos. Son muy frecuentes en Medicina de Familia, por lo que analizaremos los m\u00e1s principales.<\/p>\n

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Atenci\u00f3n primaria y estudios descriptivos<\/strong><\/p>\n

Autora<\/strong>: Jim\u00e9nez Cuadra, Enriqueta (Centro Salud Antequera)<\/p>\n

PALABRAS CLAVE<\/strong>: estudio, investigaci\u00f3n, medicina.<\/p>\n

INTRODUCCI\u00d3N:<\/strong><\/p>\n

Para conocer la distribuci\u00f3n y caracter\u00edsticas de los problemas que afectan a las personas y saber cu\u00e1ndo hay un fen\u00f3meno end\u00e9mico o epid\u00e9mico, la epidemiolog\u00eda ayuda con sus m\u00e9todos y t\u00e9cnicas para conocer como las enfermedades afectan al individuo.<\/p>\n

Las evidencias recogidas en grupos de individuos se emplean para identificar los signos y s\u00edntomas de enfermedades o problema en particular y as\u00ed caracterizar un cuadro cl\u00ednico, conocer la historia natural de un proceso y buscar los mejores puntos para interceptar este proceso en beneficio del paciente.<\/p>\n

Los estudios descriptivos son aquellos que estudian situaciones que ocurren en condiciones naturales, m\u00e1s que aquellos que se basan en situaciones experimentales. (1)<\/p>\n

Por definici\u00f3n, los estudios descriptivos conciernen y son dise\u00f1ados para describir la distribuci\u00f3n de variables, sin considerar hip\u00f3tesis causales o de otro tipo. De ellos se derivan frecuentemente eventuales hip\u00f3tesis de trabajo susceptibles de ser verificadas en una fase posterior.<\/p>\n

Por ejemplo, un estudio descriptivo puede ser dise\u00f1ado para conocer las caracter\u00edsticas y distribuci\u00f3n de los pacientes ingresados a hospitales debido a accidentes de tr\u00e1nsito en los que est\u00e1 involucrado el consumo de alcohol. No hay en este caso, ninguna relaci\u00f3n etiol\u00f3gica puesta en juego, la que si pudiese desprenderse de los hallazgos de esta descripci\u00f3n.<\/p>\n

En otras palabras, estos estudios son los grandes proveedores de hip\u00f3tesis con los que cuenta la epidemiolog\u00eda y han contribuido al estudio de importantes problemas de salud.<\/p>\n

Cuando el investigador dispone de suficiente evidencia epidemiol\u00f3gica para sustentar una hip\u00f3tesis de trabajo, la debe someter a prueba (verificaci\u00f3n de hip\u00f3tesis), para lo cual recurre a un dise\u00f1o de investigaci\u00f3n espec\u00edfico que permite establecer la validez o no de la hip\u00f3tesis planteada. Este segundo nivel de an\u00e1lisis es reconocido en el lenguaje epidemiol\u00f3gico como un estudio de car\u00e1cter \u00abanal\u00edtico\u00bb y los dise\u00f1os de investigaci\u00f3n que utilizan esta aproximaci\u00f3n son reconocidos como estudios epidemiol\u00f3gicos anal\u00edticos.<\/p>\n

Sin embargo esta clasificaci\u00f3n se ha tendido a abandonar ya que los estudios epidemiol\u00f3gicos descriptivos pueden proveer de un nivel de an\u00e1lisis no exento de complejidad. Tambi\u00e9n en numerosas ocasiones el investigador que realiza un estudio descriptivo sospecha o supone a priori <\/em>el resultado o direcci\u00f3n de los hallazgos, sin necesariamente hacerlo expl\u00edcito ni estar verificando una hip\u00f3tesis de trabajo.<\/p>\n

Las hip\u00f3tesis de trabajo son generadas por el investigador y no son generadas por los datos disponibles. En este sentido, un estudio descriptivo suele carecer de la validez necesaria para confirmar o rechazar una hip\u00f3tesis por razones de su estructura y dise\u00f1o. Por estas razones, algunos autores (Rothman & Greenland) proponen el uso del t\u00e9rmino de estudios generadores de hip\u00f3tesis (hypothesis-generating studies), como una forma de representar la l\u00f3gica circular del pensamiento epidemiol\u00f3gico en t\u00e9rminos del ciclo investigativo que caracteriza a esta disciplina. (2)<\/p>\n

Las principales finalidades de los estudios descriptivos son describir la frecuencia y las caracter\u00edsticas, de salud en una poblaci\u00f3n, describir la asociaci\u00f3n entre 2 o m\u00e1s variables, sin asumir una una relaci\u00f3n causal entre ellas y generar hip\u00f3tesis razonables (3). Son muy frecuentes en Medicina de Familia, por lo que analizaremos los m\u00e1s principales: estudios de prevalencia y de asociaci\u00f3n cruzada, estudios que eval\u00faan una prueba diagn\u00f3stica, estudios de concordancia, y estudios ecol\u00f3gicos.<\/p>\n

ESTUDIOS DE PREVALENCIA Y ASOCIACI\u00d3N CRUZADA:<\/strong><\/p>\n

Los estudios de prevalencia y de asociaci\u00f3n cruzada son dise\u00f1os transversales, que tienen como finalidad principal la prevalencia de una enfermedad o de una caracter\u00edstica en una poblaci\u00f3n. S e basan en la definici\u00f3n (4) precisa de una poblaci\u00f3n, de estudio y la obtenci\u00f3n de una muestra representativa de ella, en la que se determina la frecuencia de sujetos, que presentan la caracter\u00edstica de la enfermedad o estudio.<\/p>\n

La validez de los resultados, depender\u00e1 de la representatividad de la muestra , de la calidad de los datos obtenidos, y de que el n\u00famero de no repuestas sea peque\u00f1o, y sus motivos no est\u00e9n relacionados con la enfermedad.<\/p>\n

A veces, los dise\u00f1os transversales se utilizan para estudiar la relaci\u00f3n entre 2 o m\u00e1s variables, en una poblaci\u00f3n en un momento del tiempo, son los estudios de asociaci\u00f3n cruzada. Dado que la variable se miden de forma simult\u00e1nea, o en un corto periodo, existe una ambig\u00fcedad temporal que dificulta, en muchos casos, las interpretaciones de una posible relaci\u00f3n, causa efecto.<\/p>\n

Cuando una de las variables, (5) es la presencia de una enfermedad, hay que tener en cuenta que se estudian casos prevalentes, y que por tanto existe una mayor proporci\u00f3n de casos con enfermedad de larga duraci\u00f3n. Si las caracter\u00edsticas de los sujetos, cuya enfermedad, es de corta duraci\u00f3n o r\u00e1pidamente mortal, son diferentes de aquellas en que la enfermedad es de larga duraci\u00f3n, y puede existir un sesgo, de supervivencia que conduzca a estimaciones sesgadas de la relaci\u00f3n entre algunas variables y la enfermedad.<\/p>\n

Estos (6) estudian la relaci\u00f3n entre el factor de riesgo, y la enfermedad en un momento puntual, o en un intervalo de tiempo, buscando hip\u00f3tesis etiol\u00f3gicas, que se tendr\u00e1n que confirmar con estudios anal\u00edticos.<\/p>\n

Es el mejor estudio para estimar la prevalencia de una enfermedad, en una poblaci\u00f3n.<\/p>\n

ESTUDIOS QUE EVAL\u00daAN UNA PRUEBA DIAGN\u00d3STICA: <\/strong><\/p>\n

Su objetivo (7) es estimar la capacidad de una medida (prueba diagn\u00f3stica), entre las personas que padecen una<\/p>\n

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enfermedad, aquellas que no la padecen, pero presentan s\u00edntomas similares. Se asume que el problema de salud, puede medirse de forma v\u00e1lida y fiable, mediante un proceso de referencia. O gold standard, y se desea evaluar la utilidad de una nueva prueba.<\/p>\n

En t\u00e9rminos generales, un test diagn\u00f3stico es \u00fatil si permite diferenciar dos o m\u00e1s condiciones que de otro modo podr\u00edan ser confundidas. En otras palabras, para diferenciar entre distintas enfermedades o condiciones cl\u00ednicas, as\u00ed como entre la condici\u00f3n de sano y la de enfermo.<\/p>\n

En los estudios sobre tests diagn\u00f3sticos, al igual que en el an\u00e1lisis cr\u00edtico de cualquier estudio, el primer paso es evaluar su validez, es decir, cu\u00e1l es la probabilidad de que exista sesgo por caracter\u00edsticas del dise\u00f1o. Este aspecto ha sido revisado en art\u00edculos anteriores de esta serie.<\/p>\n

Una vez definida la validez del estudio, el siguiente paso ser\u00e1 analizar la correcta interpretaci\u00f3n de los resultados presentados en ellos, ya que es posible que un estudio cumpla con todas las caracter\u00edsticas que aseguren su validez, sin embargo, si los resultados muestran que carece de capacidad de discriminar entre las condiciones de inter\u00e9s, \u00e9ste no tendr\u00e1 utilidad.<\/p>\n

La estrategia de investigaci\u00f3n consiste en aplicar una muestra de sujetos, tanto el criterio de referencia, como la prueba de estudio. El primero permitir\u00e1 diferenciar los sujetos que padecen la enfermedad, de los que no la padecen, de forma que se podr\u00e1 evaluar la capacidad de la nueva prueba diagn\u00f3stica, para discriminar entre ambos grupos .Los resultados permiten clasificar (8), a los sujetos estudiados en una tabla 2 por 2, a partir de la que se calculan la sensibilidad, la especificidad y otros \u00edndices de utilidad.<\/p>\n

El \u00e1rea de (9) de investigaci\u00f3n en pruebas diagn\u00f3sticas, es junto con la de innovaciones terap\u00e9uticas, una de las \u00e1reas con mayor y m\u00e1s r\u00e1pido desarrollo en la medicina actual. Es posible que \u00e9ste r\u00e1pido desarrollo de nuevos procedimientos diagn\u00f3sticos, no haya tenido un paralelismo en el desarrollo, de las m\u00e1s adecuadas estrategias de evaluaci\u00f3n, y en \u00e9ste sentido si encontramos diferencias destacables, con el proceso previo a la introducci\u00f3n de un f\u00e1rmaco nuevo, sometido a estrictos requisitos legales y a una evaluaci\u00f3n formalizada, que generalmente toma la forma de ensayo cl\u00ednico aleatorizado.<\/p>\n

Diversas revisiones de art\u00edculos originales que describen la evaluaci\u00f3n de pruebas diagn\u00f3sticas han mostrado, tanto en el \u00e1mbito internacional (3<\/sup>,<\/sup>4<\/sup>,<\/sup>5<\/sup>) como en el \u00e1mbito nacional, grandes deficiencias en la metodolog\u00eda empleada, lo que aconseja el desarrollo de nuevos est\u00e1ndares que contribuyan a la mejor calidad del \u00e1rea diagn\u00f3stica. Distintos grupos editoriales y revisores participaron en la publicaci\u00f3n de la gu\u00eda STARD (Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy<\/em> \u2018Normas para el informe de la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica\u2019)9<\/sup> en el a\u00f1o 2003, con este objetivo de aumentar la calidad de la publicaci\u00f3n de estudios de pruebas diagn\u00f3sticas, analizar los posibles sesgos de estos estudios y mejorar la aplicabilidad de los nuevos m\u00e9todos diagn\u00f3sticos en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Es importante se\u00f1alar que tanto esta gu\u00eda como otras que han surgido en \u00e1mbitos distintos al diagn\u00f3stico (CONSORT, STROBE, etc\u00e9tera) no son escalas de calidad, ya que su principal objetivo se centra en la escritura de la investigaci\u00f3n de manera clara y transparente para los lectores. Por tanto, la ausencia de cumplimiento de criterios no significa que los errores est\u00e9n presentes en los estudios, sino que la probabilidad de error no puede determinarse . (10)<\/p>\n

Tras la publicaci\u00f3n de la gu\u00eda STARD, hay estudios que han evaluado su impacto en la metodolog\u00eda de los estudios de diagn\u00f3stico, ya sea analizando distintos trabajos que eval\u00faan una misma prueba diagn\u00f3stica o centr\u00e1ndose en estudios publicados en una misma \u00e1rea de inter\u00e9s. El resultado de estos estudios refleja un bajo cumplimiento de los est\u00e1ndares, lo que remarca la necesidad de extender su uso. Para esto, muchas revistas de \u00e1mbito internacional, como Clinical Chemistry, British Medical Journal y JAMA, entre otras, incluyeron en las instrucciones para el autor la recomendaci\u00f3n del uso de la gu\u00eda STARD en los estudios de investigaci\u00f3n diagn\u00f3stica. Sin embargo, en publicaciones de \u00e1mbito nacional, esta gu\u00eda todav\u00eda no se ha incorporado a las instrucciones para los autores, aunque s\u00ed se ha traducido en inter\u00e9s.<\/p>\n

Los r\u00e1pidos avances en los m\u00e9todos diagn\u00f3sticos implican la necesidad de que los profesionales dispongan de la informaci\u00f3n correcta sobre sus caracter\u00edsticas y la aplicabilidad en su \u00e1mbito de trabajo. As\u00ed pues, la investigaci\u00f3n sobre pruebas diagn\u00f3sticas tiene como objetivos estimar la capacidad discriminatoria de una prueba diagn\u00f3stica entre enfermos y no enfermos (sensibilidad-especificidad), determinar el rendimiento de la misma (valores predictivos) o evaluar la utilidad y satisfacci\u00f3n de un procedimiento diagn\u00f3stico. La utilidad de una prueba diagn\u00f3stica depende de su capacidad de producir los mismos resultados cada vez que se aplica en similares condiciones (fiabilidad) y de que sus mediciones reflejen exactamente el fen\u00f3meno que se intenta medir (validez o exactitud), pero tambi\u00e9n de su rendimiento cl\u00ednico y de su coste.<\/p>\n

Si evaluamos nuestra pr\u00e1ctica cl\u00ednica observaremos que a menudo empleamos procedimientos diagn\u00f3sticos de los que desconocemos estos par\u00e1metros. Para conocer esta informaci\u00f3n debemos recurrir a los estudios de evaluaci\u00f3n de pruebas diagn\u00f3sticas publicados. Sin embargo, en muchos de estos estudios no siempre encontramos informaci\u00f3n v\u00e1lida, relevante o aplicable a nuestro entorno cl\u00ednico.<\/p>\n

En esencia, realizar el diagn\u00f3stico es asignar con razonable incertidumbre (es decir, con razonable probabilidad) un paciente a una clase (o grupo) constituida por sujetos con una enfermedad o entidad nosol\u00f3gica. Por lo tanto, el diagn\u00f3stico es el primer paso, sin duda crucial, que nos permite la utilizaci\u00f3n de otras evidencias en la toma de decisiones sobre el paciente. El diagn\u00f3stico no es un fin en s\u00ed mismo, sino un instrumento en la toma de decisiones cl\u00ednicas; de hecho no es preciso tener una seguridad diagn\u00f3stica absoluta para adoptar la decisi\u00f3n terap\u00e9utica correcta.<\/p>\n

El modelo de razonamiento que subyace en un estudio sobre pruebas diagn\u00f3sticas podr\u00eda esquematizarse del siguiente modo: existe un fen\u00f3meno cl\u00ednico que puede ser medido de forma fiable y v\u00e1lida por un procedimiento que se llamar\u00e1 diagn\u00f3stico o gold standard. En este marco nos planteamos dos tipos de pregunta: \u00bfhay un segundo procedimiento de medida, que llamaremos test o prueba, que podr\u00eda medir tambi\u00e9n este fen\u00f3meno, de modo fiable y v\u00e1lido? y \u00bfese segundo procedimiento tiene alg\u00fan tipo de ventaja respecto al primero? Las ventajas del segundo m\u00e9todo podr\u00e1n ser te\u00f3ricas, es decir, que mejore la validez y precisi\u00f3n del primer<\/p>\n

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procedimiento (en cuyo caso estamos buscando un nuevo gold standard) o pr\u00e1cticas, es decir, que sea m\u00e1s f\u00e1cil o econ\u00f3mico, con menos riesgo o molestias, etc (en cuyo caso estamos buscando un procedimiento que evite realizar el gold standard). Cualquier medici\u00f3n tiene dos componentes b\u00e1sicos, un concepto a medir y un procedimiento del que cabe destacar tres elementos: el protocolo para proceder a la medici\u00f3n, el resultado expresable en alguna escala y los criterios de interpretaci\u00f3n.<\/p>\n

Existe un planteamiento err\u00f3neo al realizar estudios de evaluaci\u00f3n de pruebas diagn\u00f3sticas: al aplicar una prueba diagn\u00f3stica en mi paciente, si es (+) estar\u00e1 enfermo y si es (-) estar\u00e1 sano. El planteamiento real ser\u00eda el siguiente: mi paciente tiene ya una probabilidad de estar enfermo (probabilidad preprueba, que influye mucho en el resultado); al aplicar una prueba diagn\u00f3stica, si es (+) est\u00e1 probabilidad de enfermedad ser\u00e1 mayor y si es (-) ser\u00e1 menor (probabilidad postprueba). Para el c\u00e1lculo de estas probabilidades emplearemos los cocientes de probabilidades (CP), que en el escenario m\u00e1s simple ser\u00e1n los CP positivo (mayor de 1) y negativo (menor de 1). En la figura 1 exponemos los aspectos fundamentales de los estudios sobre evaluaci\u00f3n de pruebas diagn\u00f3sticas existentes para mejorar la investigaci\u00f3n. (11)<\/p>\n

ESTUDIOS DE CONCORDANCIA: <\/strong>En cualquier estudio de investigaci\u00f3n una cuesti\u00f3n clave es la fiabilidad de los procedimientos de medida empleados. Como se\u00f1ala Fleiss (<\/sup>1<\/sup>)<\/sup> en el contexto de los estudios cl\u00ednicos, ni el m\u00e1s elegante de los dise\u00f1os ser\u00eda capaz de paliar el da\u00f1o causado por un sistema de medida poco fiable.<\/p>\n

Tradicionalmente se ha reconocido una fuente importante de error de medida en la variabilidad entre observadores (<\/sup>1<\/sup>,<\/sup>2<\/sup>)<\/sup>. Consecuentemente, un objetivo de los estudios de fiabilidad debe consistir en estimar el grado de dicha variabilidad.<\/p>\n

En este sentido, dos aspectos distintos entran a formar parte t\u00edpicamente del estudio de fiabilidad: de una parte, el sesgo<\/em> entre observadores<\/strong> \u2013dicho con menos rigor, la tendencia de un observador a dar consistentemente valores mayores que otro\u2013 y de otra, la concordancia<\/em> entre observadores<\/strong> \u2013es decir, hasta qu\u00e9 punto los observadores coinciden en su medici\u00f3n\u2013.<\/p>\n

Ci\u00f1\u00e9ndonos a este segundo aspecto, la manera concreta de abordar el problema depende estrechamente de la naturaleza de los datos: si \u00e9stos son de tipo continuo es habitual la utilizaci\u00f3n de estimadores del coeficiente de correlaci\u00f3n intraclase, mientras que cuando se trata de datos de tipo categ\u00f3rico el estad\u00edstico m\u00e1s empleado es el \u00edndice kappa, al que dedicamos el resto de este art\u00edculo.(12)<\/p>\n

\u00c9stos estudios (13) se realizan con la finalidad de evaluar sin un aparato de medida o un cuestionario, son fiables, o si dos observadores, concuerdan en la medici\u00f3n de una variable.<\/p>\n

La variaci\u00f3n, de un fen\u00f3meno. est\u00e1 sujeta a menudo, dif\u00edciles de diferenciar diferentes fuentes de variaci\u00f3n,<\/p>\n

La medici\u00f3n de un fen\u00f3meno est\u00e1 sujeta a diferen\u00adtes fuentes de variaci\u00f3n, a menudo dif\u00edciles de dife\u00adrenciar en la pr\u00e1ctica: individual, del instrumento y del observador. Cuando se eval\u00faa la fiabilidad de una medida, deben estudiarse diferentes aspectos:<\/p>\n

Repetibilidad de la medida. Su evaluaci\u00f3n requiere aplicar el m\u00e9todo de medida de la misma manera y a los mismos sujetos en dos o m\u00e1s momentos del tiempo.<\/p>\n

Concordancia intraobservador. Su evaluaci\u00f3n requiere que un mismo observador valore en dos o m\u00e1s ocasiones a los mismos sujetos.<\/p>\n

Concordancia interobservador. Su evaluaci\u00f3n requiere que dos o m\u00e1s observadores valoren una misma prueba en una muestra de sujetos.<\/p>\n

ESTUDIOS ECOL\u00d3GICOS: <\/strong>Estudios ecol\u00f3gicos<\/strong><\/p>\n

Los estudios ecol\u00f3gicos son aquellos en los cuales la unidad de an\u00e1lisis corresponde a poblaciones o comunidades geogr\u00e1ficamente bien delimitadas. En ellos es posible analizar la frecuencia de la enfermedad o problema de salud en una perspectiva colectivo- espacial muy bien definida.<\/p>\n

En estos estudios la unidad de observaci\u00f3n y an\u00e1lisis puede seleccionarse seg\u00fan diferentes niveles de agregaci\u00f3n a saber: comunidades peque\u00f1as (municipios), ciudades, regiones, pa\u00edses o inclusive zonas completas del planeta.<\/p>\n

Este tipo de estudios utiliza la estructura de an\u00e1lisis como todo estudio epidemiol\u00f3gico, es decir, necesita de:<\/p>\n