Los estudios epidemiológicos son esenciales para comprender la salud pública, clasificándose por exposición en experimentales, cuasi experimentales y observacionales. Analizan desde la incidencia y prevalencia de enfermedades hasta la eficacia de intervenciones. La selección de población y métodos de muestreo determinan su validez y aplicabilidad en políticas de salud.
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Los ensayos clínicos controlados permiten manipular la exposición y asignar sujetos a grupos de intervención o control
Aunque controlan la exposición, no utilizan aleatorización, lo que puede resultar en una menor confiabilidad en la asignación de variables independientes
No manipulan la exposición y se limitan a observar y registrar los fenómenos tal como ocurren en la naturaleza
Los estudios longitudinales realizan seguimientos a lo largo del tiempo, mientras que los transversales ofrecen una visión puntual de la salud y la enfermedad
Los estudios retrospectivos recopilan datos de eventos pasados, mientras que los prospectivos siguen a los sujetos hacia el futuro desde el punto de inicio del estudio
Combinan elementos de los estudios retrospectivos y prospectivos para enriquecer la comprensión de la relación entre exposición y resultado
Seleccionan sujetos basándose en su exposición y los siguen a lo largo del tiempo para evaluar la aparición de resultados de interés
Identifican a individuos con la enfermedad y los comparan con un grupo sin la enfermedad para buscar diferencias en la exposición previa
Recogen información en un momento específico para evaluar la prevalencia de enfermedades o factores de riesgo en una población determinada
Es esencial para la validez de la investigación epidemiológica y se basa en criterios claros y justificados
Debe ser suficientemente grande para proporcionar poder estadístico y permitir generalizaciones, pero también práctica en términos de recursos disponibles
Los métodos de muestreo probabilístico aseguran la representatividad, mientras que los no probabilísticos pueden ser más prácticos pero conllevan un mayor riesgo de sesgo. Los errores de muestreo deben ser controlados para garantizar la precisión de las estimaciones