INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS

DE LA SALUD II

SELECCIÓN, DEFINICION Y MEDICION DE LAS VARIABLES EN INVESTIGACION

EPIDEMIOLOGICA Antonio J. Núñez Montenegro

J. Javier Santos Pérez

INTRODUCCIONINTRODUCCION

En una investigación epidemiológica se recoge información sobre un determinado problema de

salud en una población determinada

Ese problema de salud es el fenómeno a estudiar o variable principal

Enfermedad coronaria, hepatitis C, uso de servicios, insomnio,

Para su estudio es preciso además conocer las características de la población donde se investiga tal fenómeno.

Estas características se denominan variables del estudio y son un conjunto complejo de factores que actúan e interactúan sobre el fenómeno a estudio

DEFINICION DE VARIABLESDEFINICION DE VARIABLES

Una variable puede ser definida como un acontecimiento o característica observable y medible, que puede tener diferentes valores y que representa los conceptos a estudio en la investigación.

El termino medición hace referencia al procedimiento de atribuir valores cualitativos o cuantitativos a características específicas de objetos, personas o hechos.

La medición es un proceso clave tanto en la investigación como en la práctica clínica. Si los procedimientos de medida que se emplean en un estudio no son correctos, la validez interna y externa de los resultados, y por tanto la utilidad del estudio, se restringirá seriamente.

CLASIFICACION DE LAS VARIABLES

En los diseños de investigación de carácter puramente descriptivos, la variable fundamental a recoger es aquella que representa las características que se quieren medir

Prevalencia de infección por VIHFrecuencia de habito tabaquicoRiesgo de enfermedad coronaria

En los diseños epidemiológicos analíticos pretenden establecer la asociación entre el factor a estudio y otros factores considerados de riesgo.

Uso de preservativo e infección por VIHTabaco y riesgo de enfermedad coronaria

Al definir el marco teórico del estudio a realizar, un aspecto importante es decidir sí la dirección de dicha asociación es dependiente o independiente

Al examinar la relación entre presión arterial y peso, se asume que la presión arterial depende del peso, pero no el peso de la presión arterial.

Al examinar la relación entre hematocrito y niveles de hemoglobina, se asume que son dos variables independientes ya que no se cree que una dependa de la otra

1) Variables relevantes para los objetivos del estudio.

a) Variables dependientes o resultado. b) Variables independientes o explicativas.

a) Variables de confusión. b) Variables modificadoras de efecto c) Variables universales d) Variables complementarias.

Variable DependienteVariable Dependiente = Variable resultado

Variable IndependienteVariable Independiente = Variable exposición/Variable explicativa

Variable DependienteVariable Dependiente

Representa el efecto que se quiere estudiar

Variable IndependienteVariable Independiente

Representa la causa o factor predictor del efecto

Esta variable exposición o variable explicativa ha debido preceder en el tiempo a la variable resultado aunque esta secuencia temporal no sea posible establecerla en determinados diseños de investigación. Consumo de café enfermedad coronaria Tratamiento hormonal substitutivo cáncer de úteroIntercambio de jeringuillas infección por VIH

La clasificación de una variable como dependiente o independiente dentro de un proyecto de investigación será funcional ya que dependerá:

Presumible relación entre las variables Hipótesis u objetivos del estudio

1º Partiendo de la hipótesis de que la frecuencia de enfermedad coronaria aumenta con el consumo de café

2º Si se quiere establecer la relación entre consumo de tabaco y neumonía

variable independiente variable dependiente

3º Si la hipótesis que se plantea es que el estrés incrementa el consumo de tabaco

variable independiente variable dependiente

variable independiente

consumo de cafévariable

dependiente enfermedad coronaria

Variables de confusión

Consumo de cafe

Tabaco

Enfermedad coronaria

Variable modificadora

Consumo de caféSi modifica(fumadoras)

No modifica(no fumadoras)

Desenlace

Variables universales

Son fundamentalmente las características socio-demográficas de los sujetos a estudio

El sexo o la edad son variables fundamentales dado que están ligadas íntimamente a la mayoría de los procesos que se van a estudiar, tanto biológicos como sociales y, por tanto, hay que considerarlas como factores de riesgo o como potenciales factores de confusión.

Otras variables como la religión, paridad, grupo étnico o raza, no suelen recogerse de manera rutinaria en las investigaciones y su inclusión vendrá determinada por los objetivos específicos del estudio.

1. Selección de las variables.2. Definición de las variables.

interna3. Medición de las variables : validez

externa

ETAPAS

¿ Recoger todas las variables posibles? ¡ no ¡

¿ Recoger unas pocas variables? ¡ no ¡

Selección de las Selección de las variablesvariables

El recoger información no relevante para el

estudio puede poner en peligro la viabilidad

del mismo

En el intento de recoger gran cantidad de

información, se puede no prestar suficiente

atención a la obtención de información de

calidad sobre los fenómenos importantes, los

cuales pueden ser omitidos o recogidos de

forma inadecuada.

Recoger sólo unas cuantas variables, sin haber realizado un análisis previo de cuáles necesariamente hay que incluir, podría llevar a olvidarse de recoger información de interés para el estudio, lo cual es difícilmente subsanable

una vez este ha finalizado.

En un estudio sobre la relación entre dieta y cáncer de mama no

serie adecuado no recoger antecedentes familiares o tratamiento

hormonal sustitutivo considerados en la literatura como posibles

factores de riesgo

DESEABLEDESEABLE FACTIBLEFACTIBLE

DEFINICION DE LAS VARIABLES

Las variables seleccionadas deben poder medirse de alguna manera, ya que la investigación epidemiológica requiere una cuantificación del estado de salud y de los patrones de enfermedad, pero a veces se inicia un trabajo de investigación con ideas ambiguas de cómo medir las variables del estudio.

Para poder medirse adecuadamente, las variables necesitan ser definidas operativamente

La definición precisa y operativa de las variables permite que se mida lo que realmente se quiere medir (validez interna) y permite la reproductibilidad del estudio.

1º Se suele partir inicialmente de definiciones "conceptuales"

“hipertensión” "aumento de tensión arterial"

“obesidad” “exceso de peso”“deseo” ”necesidad”

¿Qué aumento de tensión arterial consideramos hipertensión?

¿Cuantos kilos de mas consideramos obesidad?

¿Necesidad de que?

2º La definición operativa explica claramente lo que realmente se va medir, sin ambigüedades y con una sola posible interpretación.

Ejemplo: Hipertensión: presión diastólica superior a 90 mm Hg y una presión sistólica de >158 mm Hg

Obesidad: peso superior al 10% considerado habitual según edad y sexo.

Deseo: la necesidad de relacionarse con otra persona.

En un estudio sobre tabaquismo pasivo y peso al nacimiento, el factor de riesgo fundamental sería la exposición pasiva de la gestante al humo ambiental del tabaco durante la gestación. exposición (pareja fumadora), no-exposición (pareja no fumadora).

Clasificación errónea de la exposición ya que algunas parejas pueden no fumar delante de las embarazadas. exposición de la mujer según el número de horas que está en la misma habitación mientras la pareja fuma. Esta definición, más ajustada, sería aún incompletahay que considerar las otras fuentes de exposición (exposición en el trabajo o durante el tiempo de ocio).

Definición operativa

"lo que desearía medir" "lo que se puede medir"

¿Son muy grandes las discrepancias?

”compartir material de inyección”

¿Cuales son las definiciones más recomendables?

Las definiciones mas precisas

"consumo de psicofarmacos"

La variable "clase social" con respecto a la cual no existe una definición mundialmente aceptada y por lo tanto se utilizan criterios aproximados (situación laboral, ingresos económicos, etc.)

Determinadas variables clínicas cuya medición directa no es factible y se recurre a mediciones indirectas (miopía o tensión arterial)

Es difícil conocer él numero de personas que han vivido en la Comunidad Valenciana durante 1998. Los datos del censo de 1996 s ofrecen una medición aproximada

¡Ya se lo que voy a investigar¡

desigualdades

dolor

crispación

miedo

¿Como se puede medir todo esto?

cansancio somnolencia

Tipos de variables y escalas de Tipos de variables y escalas de mediciónmediciónTipos de escalas

Estado civil

Nominal Sexo: masculino/femenino

Hipertensión: si/no

Categórica

Ordinal Disnea: No, leve, moderada, severa

Clase social: Alta, media, baja

Continua Presión arterial

Estatura

Cuantitativa

Discreta Frecuencia cardiaca

MEDICION DE LAS VARIABLES

Escalas nominales: categorías no numéricas A (osteoartritis), B (ar. reumatoide), C (ar. reumática, D (otros)1 (soltero), 2 (casado), 3 (separado), 4 (viudo), 5 (divorciado).Escalas ordinales: ordenadas por rangos

1 (no), 2 (si, pero no regularmente), 3 (si, regularmente) 1 < 2 y 2 < 3

Escalas continuas: nº infinito de valoresHb en sangre, edad, altura,

Escalas discretas: nº finito de valores

nº de hijos, nº de comidas , nº de visitas al médico en un mes

Variable respuesta

Variable deexposición

Categórica Continua

Univariante

CategóricaJi cuadrado

Prueba tAnálisis de la varianza de una vía

(ANOVA)Continua Prueba t

Análisis de la varianza de unavía (ANOVA)

CorrelaciónRegresión simple

Multivariante

CategóricaRegresión logística Anova de múltiples vías

Continua Regresión logística Correlación parcialRegresión múltiple

Ambas Regresión logística Análisis de la covarianza(ANCOVA)

Regresión múltiple

Métodos disponibles

Estará condicionado Objetivos del estudio

Variable elegida

ELECCIÓN DE LA ESCALA

Escala nominal: 1.- alto, 2.- bajo

Escala ordinal: 1º 0-50 cm, 2º 51-100 cm, 3º 101-150 cm, 4º 151-2 m

Escala cuantitativa: estatura en cm.

Variable Estado civil solo un tipo de escala

Variable Estatura diferentes escalas

Los recursos de que se dispongan. - En un estudio retrospectivo, las variables han sido recogidas de una determinada manera (escala binaria) y no se tiene la posibilidad de recogerla con otra escala más informativa (ej. escala continua) - Dependiendo del tiempo de que se disponga y de la estrategia de recogida de información planteada, deberemos elegir entre emplear escalas compuestas, por lo general más extensas, o escalas simples.

Los objetivos del estudio- Determinar si existe una relación dosis-respuesta entre la variable exposición y la variable resultado, deben recogerse las variables con una escala que permita estudiar tal relación.

Muchas de los conceptos usados en la practica clínica

hacen referencia a conceptos intelectuales

(constructos) los cuales no son tangibles.

Actualmente, constructos como “constipación”,

“inteligencia”, “apoyo social” o “incapacidad

funcional”; son constructos intangibles pero bien

establecidos y aceptados como entidades o

enfermedades.

Pero además, muchas de estas entidades relacionadas

con la salud no pueden ser medidas mediante un solo

atributo o variable.

La medición de la salud se traduce, en muchos casos,

en variables compuestas cuyo resultado se muestra

mediante escalas compuestas.

Ejemplo:

La gravedad de un proceso no es posible definirla por un

único síntoma o signo, sino por un conjunto de los mismos

(temperatura, diuresis, presión arterial, nivel de oxigeno,

etc.).

Las tasas de incidencia, prevalencia, etc, son variables

compuestas puesto que precisamos una información

diferente para el numerados y para el denominador).

escalas unidimensionales escalas

multidimensionales.

Las escalas unidimensionales hacen referencia a

situaciones en las que se presume que existe sólo una

dimensión subyacente a lo que se está observando.

Intentan por tanto medir un solo constructo

unidimensional, homogéneo y bien delimitado sin incluir

contribuciones de otras entidades.

Ejemplo:

•Cuestionario de Salud General (General Health Questionnaire, GHQ; Goldberg, 1972),.

•Escala de inteligencia para adultos de Wechsler (Wechsler Adult Intelligence Scale, WAIS, 1981).

Algunos constructos teóricos tienen varias dimensiones.

Actitudes hacia conceptos complejos como la familia, trabajo o vida, pueden contener muchas facetas y para expresar adecuadamente todas ellas en una sola escala se puede requerir diversas dimensiones reflejadas en diversas subescalas.

Variables como la salud, la calidad de vida o el apoyo social, representan conceptos complejos o con componentes diversos que no pueden ser medidos mediante un único concepto.

Se considera así que estas variables son inherentemente multidimenmsionales y que es posible presentar de forma separada los valores de las diferentes dimensiones.

         Test de Apgar (The Apgar score, Apgar, 1953). Es un índice

formado por 5 variables (color, tono muscular, reflejos, respiración y

estado cardiologico) y que evalúa el estado clínico del recién nacido.

        SAPS (Simplified Acute Physiology Score). Escala que mide la

gravedad clínica basada en 14 posibles alteraciones fisiológicas que

produce la enfermedad. (diuresis, hipertensión, urea, glucemia, grado de

coma, etc ).

        Indice de Katz (Katz Index of Activities of Daily Living; Katz y

cols, 1963), evalúa la capacidad funcional de los ancianos y enfermos

crónicos mediante el grado de independencia en 6 actividades diferentes

(bañarse, ir al cuarto de baño, alimentarse, etc).

PUNTUACION

Ítem 4 3 2 1 0 1 2 3 4

Edad (años)Frecuencia cardíacaTA sistólica (mmHg)Temperatura (00C)Frec.resp.espont.o ventilación (oGPAP)Diuresis (L/24h)Urea (mmol/l)Hematocrito(%)Leucocitos (miles)Glucemia (mmol/l)Potas.ser.(mmoI/L)Sodio sérico (mmoI/L)Bicarbonato (mmo I/L)Gr.de coma(Glasgow)

->180>190>41>50

--

>55,0>60,0>40,0>44,5>7,0>180

--

-140-179150-189

39,0-40,9

35-49--

36,0-54,9

--

27,8-44,4

6,0-6,9161-179

>40,0-

-110-139130-149

---

5,0029,0-35,950,0-59,920,0-39,9

--

156-160--

 

---

38,5-38,925-34

-3,50-4,997,5-28,9

46,0-49,915,0-19,914,0-27,7

5,5-5,9151-155

30,0-39,9-

<4570-10980-129

36,0,38,412-24

-0,70-3,49

3,5-7,430,0-45,93,0-14,93,9-13,93,5-5,4

130-15020,0-29,9

13-15

 

46-65--

34,0-35,910-11

--

<3,5---

3,0-3,4-

10,0-19,910-12

 

56-6555-6955-79

32,0-33,96-9

-0,50-0,69

-20,0-29,9

1,0-2,92,8-3,82,5-2,9

120-129-

7-9

66-7540-54

-30,0-31,9

-SI

0,20-0,49---

1,6-2,7-

110-1195,0-9,9

4-6

>75<40<55

<30,0<6-

0,20-

<20<1,0<1,6<2,5<110<5,0

3

CONDICIONES GENERALES DE LAS ESCALASCONDICIONES GENERALES DE LAS ESCALAS

  

·      Una escala debe recoger todas las posibles categorías o expresiones las cuales deben ser excluyentes una de las otras.

Ejemplo:

Preferencias políticas : 1. Socialistas, 2. Populares.

Esta no es una escala exhaustiva ya que no contempla a los sujetos con preferencias nacionalistas ni a los indecisos.

      La información no recogida también debe ser

reflejada en categorías independientes:

           - No consta (datos no recogidos)

           - No sabe/No contesta (datos imprecisos)

- No aplicable (información no aplicable a

un

subgrupo de sujetos del estudio)

Ejemplo: La variable estado civil, para recoger

todas las posibilidades existentes, contendrá un

conjunto de categorías no ordenadas y

excluyentes:

1. Soltero, 2. Casado, 3. Separado, 4. Viudo, 5.

Divorciado y 6. No consta.

      Una escala puede ser ambigua si contiene dos o

mas categorías que no son excluyentes.

Ejemplo: Una escala que recoja los síntomas principales

de malestar psíquico de un paciente puede contener las

siguientes categorías:

1. Ansiedad, 2. Insomnio, 3. Tristeza, 4. Otros.

Esta escala es exhaustiva ya que la categoría 4

recoge otras quejas diferentes a las contempladas

en las otras categorías, sin embargo es una escala

ambigua ya que no indica como clasificar a un

paciente que presentase Insomnio y Tristeza,

Ansiedad e Insomnio o cualquier otra combinación

posible

Este ultimo problema, el cual es bastante común en

las escalas nominales, podría solventarse listando

todas las posibles combinaciones como categorías

individuales:

Ejemplo: 1. Ansiedad, 2. Ansiedad y Tristeza, 3.

Insomnio y Ansiedad, etc.

Otra posibilidad es convertir cada una de las

categorías, en escalas binarias independientes.

Ejemplo: En el ejemplo anterior, las cuatro

categorías podrían convertirse en cuatro escalas

binarias:

Ansiedad (si/no),Insomnio (si/no), etc.