Muestreo en Epidemiología

Benavides, E. (2019). Conceptos de epidemiología veterinaria y bases para estudios de muestreo. Conferencia magistral. Curso de epidemiología veterinaria.

1. Conceptos de Epidemiología Veterinaria y Bases para estudios de Muestreo Efraín Benavides Ortiz Médico Veterinario, MSc., PhD. Profesor Asociado, Universidad de La Salle ParsEpiVetia

2. Materiales de lectura Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

3. Razones de los estudios de muestreo El objetivo del muestreo es estimar los parámetros de una población, a partir de la información contenida en una muestra Puede tratarse de la frecuencia de un evento en un momento dado del tiempo (prevalencia) o sobre un período (incidencia), o una medición (el peso) Es decir, hacer inferencias sobre una población a partir de la información contenida en una muestra seleccionada de esa población La segunda razón para tomar una muestra planificada es evaluar asociaciones (p. ej., prueba de hipótesis) entre eventos y/o factores en la población. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Emaze.com

4. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Muestreo - Conceptos generales Población diana : aquella población de la que se desea obtener una información Población a estudiar u origen: aquella población de la que realmente se obtiene la información . Pueden coincidir o ser diferentes a la anterior (representatividad). Unidad de muestreo : es el elemento básico sobre el que se plantea el procedimiento de muestreo . Muestra : conjunto de unidades de muestreo que han sido seleccionadas a partir de la población a estudiar y sobre las que realmente se realizará la investigación epidemiológica. Estrato : colección de unidades de muestreo agrupadas de acuerdo con una característica común . Fracción de muestreo : relación entre el tamaño de la población a estudiar y el tamaño de la muestra. n/N

5. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Población Diana, De Origen y muestreo Diana De origen Muestra

6. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) El proceso de Muestreo Juicio y sentido común Muestreo aleatorio

7. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Métodos para la selección de la muestra Objetivo del Muestreo? ¿Se requiere representatividad poblacional? Parámetros cuantitativos y cualitativos Criterios de muestreo Errores tipo I y tipo II Muestreo probabilístico y no probabilístico

8. Objetivo del muestreo vs Tipo de estudio Estudio de prevalencia Población diana y población de origen Cobertura la dicta la capacidad del presupuesto Estudio Caso – Control Generalmente dirigido a unas fincas cooperadoras Importante definir “caso” Controles predefinidos en cada situación Estudio de cohortes Generalmente se realiza en fincas cooperadoras Las cohortes deben estar sometidas a las mismas situaciones de manejo y su tamaño debe ser comparable Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

9. El tamaño de muestra en estudios epidemiológicos El objetivo es alcanzar el mínimo de muestra requerido para medir el factor de interés con un nivel aceptable de confianza El cálculo del tamaño de muestra se debe relacionar con la variable primaria La decisión sobre el tamaño de muestra sigue siendo una negociación entre el tamaño ideal del estudio y los recursos Muestra DEMASIADO GRANDE Pérdida de tiempo, dinero y otros recursos. Muestra muy pequeña Mala precisión Se pueden perder resultados importantes Consecuencia = se pueden sacar conclusiones erróneas sobre la población! Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc , PhD (versión 2019)

10. Fuentes de error en estudios epidemiológicos Clasificación errónea : clasificación errónea del estado de enfermedad o de la exposición Variación aleatoria - azar Sesgo : preferencias sistemáticas integradas en el diseño del estudio Confusión : ocurre cuando se incluye una variable en el diseño del estudio que está relacionada tanto con el resultado de interés como con la exposición, lo que lleva a conclusiones falsas Modificación del efecto : ocurre cuando la magnitud de la asociación entre el resultado de interés y la exposición difiere según el nivel de una tercera variable Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

11. Qué causa un error tipo I? Sesgo Confusión (desconcierto) Modificación del efecto Fallas en la clasificación Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Errores Tipo I & II Abtasty.com

12. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Tamaño de muestra muy pequeño Confusión Modificación del efecto Fallas en la clasificación Errores Tipo I & II Qué causa un error tipo II Abtasty.com

13. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Varianza y Sesgo

14. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Sesgo El sesgo es causado por un error sistemático Un error sistemático es un tipo de falla que de forma predecible causa el mismo tipo de error en cada observación Ejemplo: registrar los pesos con una báscula descalibrada El sesgo es la diferencia que existe entre el promedio estimado en la muestra y el promedio real de la población, causado por un error sistemático

15. El sesgo en estudios de positivo o negativo Selección no aleatoria de animales a incluir en la muestra Sí el productor selecciona el animal, puede bien querer incluir a los enfermos para saber qué ocurre o evitar muestrear animales que él conoce pueden ser positivos a una enfermedad notificable En el corral los animales enfermos se comportan diferente Error en la capacidad discriminatoria de la prueba diagnóstica (sensibilidad, especificidad) Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

16. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Precisión y Sesgo Precisión Sesgo

17. Métodos de Selección de la Muestra No probabilístico: N o todos los individuos tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra . Existe el riesgo de que la muestra no sea representativa de la población . Pueden ser: Con voluntarios : El ganadero decide voluntariamente qué animales/granjas forman parte de la muestra y cuales no . De conveniencia : El veterinario decide qué animales/granjas forman parte de la muestra, en función de factores logísticos de conveniencia. A Juicio del investigador Sujetos seleccionados según el criterio del investigador sobre su representatividad de la población. ¡NO LO UTILICE ! Por conveniencia Rebaños ubicados cerca de la escuela veterinaria, productores con buenos cumplimientos, etc. La generalización generalmente no es tan buena como el muestreo probabilístico, pero puede ser necesario usarlo por razones logísticas. A Propósito Utilizado en estudios observacionales ( caso-control, cohorte ); el muestreo se realiza dentro de dos grupos, uno con y uno sin factor de riesgo, y se puede hacer de manera aleatoria. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

18. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Métodos de selección de una muestra Probabilístico : todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra, ( azar ) . La selección puede realizarse a través de sistemas de " lotería " o de " números aleatorios “ . Pueden ser: Simple : Precisa identifica ción individual . Selección aleatoria, uno a uno, de los animales/granjas que entran a formar parte de la muestra . Sistemático : Se utiliza cuando no se conoce la identidad de los individuos . S e pre- establece un orden y se seleccionan al azar dos números ; primer individuo e intervalo de muestreo. E l intervalo puede ser el valor obtenido de dividir el tamaño de la población por el tamaño de la muestra.

19. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Ejemplo de variación en el muestreo Ejercicio Excel

20. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) La selección de la muestra Estratificado : Se usa para analizar la población en función de posibles diferencias en un determinado carácter . (D ivide población total en función de ese carácter y de cada grupo se toma una muestra por métodos simple o sistemático ). Cluster : Se conoce el número de grupos que hay en la población pero no el número de unidades de cada grupo. Se realiza muestreo, simple o sistemático de los grupos y se incluyen en la muestra la totalidad de las unidades de cada grupo seleccionado. Multiestadio o multietápico : S istema mixto de los métodos cluster y estratificado . Se trata de realizar el muestreo a dos niveles: un primer nivel entre grupos y un segundo nivel entre unidades dentro de los grupos seleccionados previamente.

21. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Tipos de Muestreo en Epidemiología Veterinaria (Tamaño de Muestra) E stimar la media de una población . E stimar proporciones (prevalencia de enfermedad o proporción de exposición a un factor) en una población . E stimar la diferencia entre proporciones (prevalencias o proporciones de exposición a un factor) en dos grupos de una población . E stimar la diferencia entre medias en dos grupos de una población . D etectar la presencia de una enfermedad en una población . D eterminar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de caso-control no pareados) . D eterminar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de caso-control pareados) . D eterminar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de cohorte) . R echazar un lote .

22. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Muestreo Probabilistico

23. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Muestreo por Conglomerados

24. Los efectos del método de muestreo sobre los intervalos de confianza (Martin, Meek & Willeberg, 1987) En un muestreo aleatorio simple, la variabilidad de la estimación tiene componentes relacionados tanto con la variación dentro del rebaño como entre rebaños En el muestreo aleatorio estratificado, la variabilidad de la estimación tiene componentes relacionados solo con la variación dentro del rebaño; por lo tanto, se espera que su variabilidad sea menor que la obtenida en un muestreo aleatorio simple En el muestreo por conglomerados, la unidad de muestreo inicial es más grande que la unidad de interés (por ejemplo, generalmente el individuo). Los grupos de individuos a menudo surgen naturalmente (por ejemplo, camadas, corrales o rebaños) o pueden formarse artificialmente (por ejemplo, grupos geográficos ). Los grupos (unidades de muestreo) pueden seleccionarse mediante métodos aleatorios sistemáticos, simples o estratificados; Todos los individuos dentro de las unidades de muestreo son evaluados. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

25. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Tipos de Muestreo en Epidemiología Veterinaria (Tamaño de Muestra) E stimar la media de una población . E stimar proporciones (prevalencia de enfermedad o proporción de exposición a un factor) en una población . E stimar la diferencia entre proporciones (prevalencias o proporciones de exposición a un factor) en dos grupos de una población . E stimar la diferencia entre medias en dos grupos de una población . D etectar la presencia de una enfermedad en una población . D eterminar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de caso-control no pareados) . D eterminar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de caso-control pareados) . D eterminar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de cohorte) . R echazar un lote .

26. WinEpiscope Also available from: Zaragoza website Wageningen website Program authors: Nacho de Blas Carmelo Ortega (1) Klaas Frankena (2) Jos Noordhuizen (3) Michael Thrusfield (4) Faculdad de Veterinaria, Zaragoza, SPAIN ; (1) Agricultural University, Wageningen, NETHERLANDS (2) University of Utrecht, NETHERLANDS (3) University of Edinburgh, UNITED KINGDOM (4) Language: EN-GB Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

27. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) La caja de herramientas de muestreo http://www.ausvet.com.au/resources/LiveToolbox(en).pdf

28. Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019) Qué quiere hacer?

29. Herramientas… http://epitools.ausvet.com.au/content.php?page=SampleSize Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

30. Otras ayudas Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

31. ¿Existen preguntas? Atenderé sus diversas inquietudes con gusto [email protected] (Benavides, versión 2019)

32. Licencia Creative Commons (Benavides, versión 2019)           Disponible en Slideshare: https://es.slideshare.net/EVBenavides Usted puede copiar esta presentación siempre y cuando no la use con fines comerciales y cite apropiadamente al autor