El diseño de investigaciones epidemiológicas

Texto completo

(1)2. ICA EP. CENTRO INTERNACIONAL DE CAPACITACION EN DESARROLLO PECUARIO. EL DISEÑO DE INVESTIGACIONES EPIDEMIOLOGICAS Joachim Otte PROYECTO COLOMBOALEMAN. INTRODUCCION DE UN SISTEMA DE ASISTENCIA TECNICA INTEGRAL PECUARIA 'y. n --. MIkI S T E M -. SOCIEDAD ALEMANA D COO P EACIQN TECNICA. 1'P!It.KSIDAD DL LA SALLE W4JCÁP PARA PENSAR. D€COlR r SERVIR.

(2) 2oi 4.. EL DISEÑO DE INVESTIGACIONES EPIDEMIOLOGICAS. por Joachim Otte Asesor Proyecto Colombo-Alemán ICA-GTZ. Santafé de Bogotá, 1991.

(3) INDICE INTRODUCCION. 1. QUE ES EPIDEMIOLOGIA? 3 QUEES ENFERMEDAD? ....................................................................................4 QUEES UNA POBLACION? ................................................................................5 QUE ES UNA DETERMINANTE? .........................................................................5 CUAL ES EL PROPOSTO DE LA EPIDEMIOLOGIA? ..........................................5 TIPOS DE ESTUDIO EPIDEMIOLOGICO .............................................................6 ETAPAS EN LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLOGICOS .............................................8 ESTUDIOS TRANSVERSALES (ENCUESTAS) ....................................................9 Muestreo no probabilístico ........................................................................11 Muestreo probabflístico/aleatorio ..............................................................12 Consideraciones sobre el tamaño muestral ..............................................15 Tamaños de muestra para la estimación de la prevalencia de una enfermedad en poblaciones grandes ........................................................16 Tamaños muestrales requeridos para detectar la presencia de una enfermedad en una población ...................................................................17 Tamaños de muestra requeridos para estimar un promedio de la población ....................................................................1? Consideraciones de costos en el diseño de encuestas ............................21 El diseño y contenido de cuestionarios ....................................................23 Encuestaspiloto ........................................................................................26 ESTUDIOSPROSPECTIVOS ................................................................................27 Tamaños de muestra para detectar diferencias entre dos poblaciones ...............................................................................28 Diferencias entre proporciones .................................................................29.

(4) .. 30. ESTUDIOS RETROSPECTIVOS ....................................................... 31. Tamaños de muestra ............................................................ 32. DISEÑOS DE EXPERIMENTOS DE CAMPO ................................... 32. El conjunto de tratamientos a ser comparados .................... 33. Poblaciones experimentales y de referencia, y unidades experimentales ................................................... 34. Asignación de las unidades experimentales a los grupos de tratamientos ................................................ 35. Mediciones ........................................................................... 36. PERFILES DE SALUD Y PRODUCTIVIDAD.. ............. .. ................... 36. ANALISIS ESTADISTICO DE DATOS EPIDEMIOLOGICOS ............ 38. BIBLIOGRAFIA ................................................................................ 40. Diferencias entro promedios.

(5) INTRODUCCION Finalizada ya la década de los ochenta, y ante el arrollador avance de los conceptos y métodos de la biotecnología, la revolución microbiológica - esa etapa del desarrollo humano y de su historia en la que fue posible, describir a microbios (bacterias, virus, protozoarios) como agentes causantes de enfermedad, conocer el ciclo de vida de los diversos agentes y crear hipótesis sobre como se desarrolla la enfermedad - se suma ya a los anaqueles de la historia humana. Consecuentemente la Medicina Veterinaria moderna, y en especial aquella dedicada a la atención de animales de granja, ha cambiado su centro de interés, de la enfermedad como entidad clínica en el animal individual, a la enfermedad valorada en términos de sanidad sub-óptima. Puesta de manifiesto por la reducción de la productividad de la explotación la enfermedad se define como la producción inaceptable de las colectividades animales (Thrusfield, 1990). Por otra parte y dejando de lado las grandes pestes animales - las cuales, gracias a las vacunas introducidas por la revolución microbiológica, ya están en vías de desaparición - las principales enfermedades que afectan la industria pecuaria son enfermedades complejas, es decir la causación de las pérdidas es de naturaleza multifactorial y no solo atribuible al agente. Estos hechos han causado un cambio conceptual en la manera de entender las enfermedades, de manera tal que el asistente técnico pecuario moderno utiliza la epidemiología veterinaria para valorar la importancia de la enfermedad y sus efectos económicos, para identificar y cuantificar los efectos de los factores asociados a la enfermedad y para comprobar los efectos de la prevención y el tratamiento de la enfermedad en grupos de animales. En Colombia como en la mayoría de países en vías de desarrollo, el nivel de los servicios veterinarios brindado a los productores, bien sea por el estado o por asistentes técnicos de agremiaciones o de práctica particular, dista aún mucho del óptimo. Entre las limitantes que existen para llegar a un adecuado cubrimiento está la falta de adecuación de los profesionales para adaptar su conocimiento teórico a la realidad de las regiones en las que deben desarrollar su ejercicio profesional. Esta situación se agrava por la falta de Investigación local apropiada, la cual a su vez no presenta adecuado cubrimiento por la escasez de recursos, convirtiéndose así en un circulo vicioso. Este manual pretende brindar sencillas herramientas para que los profesionales enfrentados a la problemática de los ganaderos puedan diseñar estudios epidemiológicos que ayuden a la mejor comprensión de las enfermedades en los distintos sistemas de 1.

(6) producción en las diferentes regiones de cada país. En él, los elementos fundamentales de estadística necesarios para el buen manejo de la epidemiología, son expuestos de manera sencilla, para no perturbar al lector poco acostumbrado al manejo de números. Finalmente se presentan ejercicios prácticos que resumen todo el rango de cálculos a los que puede verse enfrentado el veterinario cuando debe desarrollar un estudio epldemiológico para solucionar un problema real de campo. Estos pueden tratarse del tamaño de muestra requerido para calcular la prevalencia de una enfermedad, de diseñar el tipo de muestreo más efectivo a un costo dado, o encontrar el número mínimo de animales requerido para alcanzar resultados significativos en un estudio que compara dos fármacos diferentes.. Efraín Benavides Ortiz Jefe Sección Centros de Diagnóstico ICA. 2.

(7) QUE ES EPIDEMIOLOGIA?. 1.. La recolección e interpretación de datos sobre las enfermedades y sobre los determinantes de enfermedad en poblaciones y el llegar a conclusiones sobre las inferencias biológicas a partir de aquellos datos (Thrusfield 1990).. 2.. El estudio de la enfermedad en poblaciones (Schwabe, Riemann y Franti, 1977). 3.. El estudio de la frecuencia, distribución y determinantes de salud y enfermedad en poblaciones (Martin, Meek y Willeberg, 1987).. 4.. El estudio de las relaciones de diferentes factores que determinan la frecuencia y la distribución de un proceso infeccioso, una enfermedad o un estado fisiológico en una población (Putt, 1982, adaptado de Maxcy).. La epidemiología de una enfermedad puede ser considerada como el análogo poblacional de la patogénesis de una enfermedad en individuos. Hasta aproximadamente 1960, la epidemiología había estado estrechamente vinculada con la microbiología, predominantemente en lo relacionado con la epidemiología 'cualitativa" (por ejemplo, en la ilustración de los ciclos de vida), mientras que a partir de entonces, se ha colocado un creciente interés en la epidemiología "cuantitativa" (por ejemplo, la determinación de las probabilidades de que se alcance un estadio determinado del ciclo de vida de un organismo). Debido a este creciente énfasis en realizar determinaciones cuantitativas, la epidemiología moderna está fuertemente basada en métodos biométricos. Esto no significa que otras fuentes de información sean abandonadas! 1 La epidemiología es una disciplina holistica (amplia e integral) que intenta proveer un amplio "modelo conceptual" que explique los patrones de una condición problema, en el campo, e partir de los hallazgos de las cada vez más reduccionistas disciplinas especializadas, tales como, microbiología, parasitología, inmunología, etc. La epidemiología moderna debe actuar como un vínculo entre las disciplinas especializadas y el campo, determinando la relevancia práctica de los resultados de laboratorio y dirigiendo la investigación especializada hacia áreas con probabilidad de producir hallazgos relevantes..

(8) QUE ES ENFERMEDAD? 1.. Una condición en la cual un individuo demuestra una desviación de la normalidad anatómica, química o fisiológica (Runnells, Menlux y Menlux). 2.. Una condición del cuerpo o de alguna parte u órgano del cuerpo en la cual sus funciones están interrumpidas o transtornadas (S.O.E.D).. 3.. La enfermedad clínica es un estado de disfunción del cuerpo, detectable por uno o más de los órganos de los sentidos de las personas. Enfermedad subclinlca es una anormalidad funcional y/o anatómica del cuerpo, solamente detectable mediante pruebas de laboratorio especificas o mediante ayudas diagnósticas (Martin, Meek y Willeberg, 1987).. No existe una clara separación entre enfermos y sanos y por ende la epidemiología debe no solamente preocuparse por aquellos factores que producen enfermedad, sino también de aquellos que producen un estado de salud. En medicina veterinaria, la productividad es generalmente utilizada como una unidad de medida substituta de salud y de esta manera el epidemiólogo veterinario estaré preocupado principalmente por los factores que causen una reducción de la productividad potencial de una población dada. Estos factores no están restringidos al concepto de enfermedad, sino que también incluyen prácticas de manejo, regímenes de alimentación, alojamiento, etc. A pesar de que las enfermedades subclínicas generalmente son menos serias para el Individuo que las enfermedades clínicas, las enfermedades subclínicas en poblaciones, al tomarse en su totalidad, son más importantes debido a su mayor frecuencia. En animales domésticos las pérdidas económicas "visibles" que ocurren debido a enfermedades clínicas, son normalmente sobrepasadas por las pérdidas "invisibles" debidas a enfermedades subclínicas y a los potenciales de producción no alcanzados debido a las deficiencias de manejo. Es importante realizar una distinción entre Infección y enfermedad. Con gran cantidad de los agentes, la infección no da lugar a la producción de enfermedad clínica en la mayoría de los animales infectados y las pérdidas debidas al agente infeccioso pueden ser mayores en regiones donde el agente es relativamente escaso, que en aquellas en las cuales es abundante.. 4.

(9) QUE ES UNA POBLACION? Una población puede ser definida como un conjunto de individuos que tienen cierta(s) característica(s) part i cular(es) en común. Dependiendo de la(s) característica(s) bajo consideración, una población puede ser muy grande o muy pequeña. Por ejemplo, podría tratarse de todo el ganado bovino de un país, o de todos los bovinos de leche del país ó solamente los bovinos de leche de una raza en particular. En todos los estudios epidemiológicos es necesario definir la población que les atañe, o sea la población sobre la cual uno quiere hacer inferencias, tan precisamente como sea posible. QUE ES UNA DETERMINANTE? Cualquier factor que afecta la frecuencia de ocurrencia de la condición bajo estudio, es una determinante de aquella condición. Estos factores pueden estar relacionados con el huésped tanto intrínsicamente; por ejemplo, edad, sexo o raza; como extrínsicamente; por ejemplo, el nivel de inmunidad, de nutrición; o aquellos factores que pueden estar relacionados con el medio ambiente, lo que incluye agentes de enfermedad (animados e inanimados), así como todos los otros factores que no dependen del huésped. En la educación veterinaria, huéspedes y agentes reciben mucho énfasis, mientras que una menor atención es puesta al estudio del medio ambiente y de las relaciones entre el ambiente y el huésped. Esto ha conducido generalmente a una falla en la apreciación de las múltiplos maneras en que los factores ambientales ejercen su efecto, así como también a una sobredependencia en los antimicrobianos y en las vacunas como medidas primarias para el control de enfermedades.. CUAL ES EL PROPOSITO DE LA EPIDEMIOLOGIA? El principal propósito de la epidemiología es proveer información sobre la cual pueda basarse la toma de decisiones racionales para la prevención y/o control de "enfermedades' o de cualquier otro factor que esté reduciendo la productividad en poblaciones animales. Dicho en otras palabras, el objetivo de la epidemiología es proveer orientación en la mejora (o en la búsqueda de niveles óptimos) de 'la salud" (productividad), y no necesariamente para minimizar la ocurrencia de enfermedades". La contribución especial de la epidemiología es el proveer información que describe la distribución de salud y enfermedad, identificando aquellos factores que tienen alguna 5.

(10) Influencia sobre su distribución y cuantificando la interrelacián entre salud y enfermedad (Martin, Meek y Wilieberg, 1987). No se requiere hacer mucho énfasis al hecho, de que dentro de cada sistema de producción, existe generalmente un nivel económicamente óptimo para una "enfermedad" en particular. Esto es debido, a que el control progresivo de una enfermedad, reducirá su frecuencia a un punto en donde el costo de una reducción adicional sobrepasa los beneficios del aumento en productividad consecuente 8 esa reducción. Por lo tanto, en la mayoría de las ocasiones, la intervención no debe intentar la eliminación total de una "enfermedad" en particular, sino mas bien, buscar su reducción a una cantidad "económicamente óptima". Este "óptimo económico" para una enfermedad en particular, estaré sujeto a cambios a medida que el sistema de producción evoluciona y a medida que se desarrollen nuevas formas de control.. TIPOS DE ESTUDIO EPIDEMIOLOGICO El concepto central del trabajo epidemiológico es de aprovechar los 'experimentos" de la naturaleza siempre que sea posible. Por esto el sitio de realización de la mayoría de estudios epidemiológicos es el campo. Debido a que el epidemiálogo generalmente está involucrado dentro de los experimentos de la naturaleza únicamente como un observador, tales estudios son llamados estudios observacionaies (descriptivos o analíticos). Esto en contraste a los experimentos controlados, donde el experimentador puede cambiar la única variable de interés, mientras mantiene constantes todas las otras variables, y de esta manera es capaz de probar o de refutar el vínculo causal. Los estudios obser-vacionales pueden solamente proveer evidencia de asociación estadística entre las variables, mientras queda por ser demostrado que realmente exista una relación de causalidad entre las variables. La tabla 1 resume los méritos relativos de los estudios de campo y de laboratorio.. 6.

(11) TABLA 1. Resumen de los méritos relativos de estudios de campo y de laboratorio (Leech y Sellers, 1979). Estudio de campo. Factor Mano (a) (b) (c). de obra números entrenamiento viajes. Estudio de laboratorio. Mayores Menor Considerable. Menores Mayor Trivial. Tantos como sea necesario Pequeña Impuestas par los propietarios o por condiciones de campo Puede ser una muestra representativa. Puede ser muy restringido Grande Impuestas por la ética y por el entrenamiento y el equipo disponible En la práctica nunca es una muestra representati va. Instrumentación. Debe ser portable, resistente y fácil de utilizar. Puede ser delicada y costosa y requerir equipo auxiliar. Medio ambiente. Variable. Local o controlado. Inferencias a partir de los resultados. Si asi se planeó, pueden extrapolar_ se a la población. Es dudosa su extra polación cuantita tiva a una población. Animales (a) números (b) (c). costa por animal restricciones para las observaciones. (d). fuente. Pueden establecerse Se requiere gran cautela cuando se relaciones interpretan asocia_ causa-efecto ciones entre grupos de observaciones. Basados en su relación con el tiempo, generalmente se realiza una distinción entre tres tipos principales de estudio epidemiológico: (a). Estudios Transve,saies (seccional-cruzados) los cuales intentan. examinar y comparar estimativos de la prevalencia de una enfermedad y de las determinantes putativas de la enfermedad, en una población o entre varios subgrupos de una población, en un punto particular en el tiempo (encuestas). (b). Estudios pmspectivos, los cuales miran hacia adelante, sobre Un vi.

(12) período de tiempo determinado y normalmente Intentan examinar asociaciones entre factores determinantes y la frecuencia de ocurrencia de una enfermedad, mediante la comparación de la Incidencia de la enfermedad en grupos de individuos en los cuales el factor determinante está presente o ausente (estudios de cohortes). Los experimentos de campo (ensayos de intervención) y los estudios de perfiles de salud y productividad en los hatos, pueden ser considerados como tipos especiales de estudios prospectivos. (c) Estudios refrospecflvos, los cuales miran hacia atrás por un período de tiempo determinado y normalmente intentan comparar la frecuencia de ocurrencia de una determinante en grupos de Individuos enfermos y no enfermos (estudios de caso y control).. ETAPAS EN LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLOGICOS Cualquier tipo de investigación epidemiológica, ya sea transversal, prospectiva o retrospectiva, involucre las siguientes cinco etapas. 1.. Definir claramente el(los) objetivo(s) de la Investigación (limitar el número de objetivos al mínimo).. 2.. Especificar los datos que tendrán que ser recolectados para poder alcanzar el(los) objetivo(s). Esto Incluye: (a) especificar precisamente la población o los subgrupos de una población sobre la cual uno quiere hacer inferencias, (b) especificar la determinante o las determinantes a ser consideradas, (c) especificar la(s) enfermedad(es) o condición(es) a ser estudiadas, (d) especificar la precisión deseada del estudio, y (e) especificar el tipo de respuesta que se espera sea inducida por una determinante sobre la frecuencia de la ocurrencia de la enfermedad o de la condición que esta siendo estudiada.. 3.. Recolectar, organizar y verificar la información.. 4.. Analizar la información. 8.

(13) S.. Presentar los resultados y hacer recomendaciones.. A pesar de que todos los puntos anteriores parecen obvios, desafortunadamente para los dos primeros casi nunca se les dedica el tiempo y esfuerzo que su real importancia requiere. Una vez estos puntos han sido especificados, se puede escoger el diseño de estudio más apropiado, de tal manera que el estudio produzca la información requerida al más bajo costo posible. Uno siempre debe preguntarse si la información requerida no puede ser obtenida de Otras fuentes más económicas y si existen o no los suficientes recursos disponibles para llevar a cabo el estudio. Un estudio solo debe desarrollarse si la información no puede ser obtenida a partir de fuentes pro-existentes y si existen suficientes recursos para terminar exitosamente el estudio!!. Estas consideraciones enfatizan la necesidad de una planeación cuidadosa y detallada para la realización de un estudio epidemiológico. Ellas también ilustran la necesidad de obtener un conocimiento, tan amplio y detallado como sea posible, sobre el tema que esta siendo Investigado y sobre las técnicas usadas en la investigación. El tiempo que se gaste en una extensa revisión de literatura es un tiempo bien gastado y es recomendable el buscar la asesoría de expertos desde la etapa de planeación, y no luego de que el estudio se ha iniciado, ya que es muy tarde para cambiar un estudio con un diseño defectuoso! 1.. ESTUDIOS TRANSVERSALES (ENCUESTAS). Los estudios transversales ocurren sobre un período limitado de tiempo y en estudios epidemiológicos, están normalmente relacionados con la detección de enfermedades, la estimación de su prevalencia en diferentes poblaciones y con la Investigación del efecto de la presencia de diferentes factores determinantes sobre la prevalencia de la enfermedad. Las encuestas son particularmente útiles para propósitos descriptivos, mientras que no se prestan tan bien para propósitos analíticos. El hecho de representar el estado de las cosas en un único momento en el tiempo, Impone varias limitaciones a las encuestas. Primero, no puede establecerse de una manera precisa la correcta secuencia de los eventos, un elemento esencial de las relaciones causa-efecto. Segundo, una encuesta no puede medir directamente los cambios a través del tiempo o sea, no ofrece mediciones directas de la Incidencia. Esto puede causar una sub9.

(14) representación de aquellas enfermedades donde la muerte ocurre rápidamente luego de la infección. Tercero, solo pueden determinarse correctamente aquellos factores de riesgo actuales, no aquellos que pudieron haber estado presentes en las etapas tempranas de la enfermedad. Las encuestas son generalmente utilizadas para proveer información sobre un gran número de variables que caracterizan una población ganadera (las que son llamadas, encuestas de husmeo de datos o encuestas de punto de partida) que sirvan como fuente primaria de información para estudios subsiguientes, mas específicos. En el caso de estos últimos, es útil el anotar con anterioridad la interpretación a ser colocada sobre todas las asociaciones que posiblemente podrían ser observadas, porque mientras mayor número de preguntas se realicen, mayor será la posibilidad de encontrar asociaciones estadísticamente significativas. Se debe resistir la tentación de adelantar todos tos análisis posibles "solo por si acaso algo resulta'. Dos tipos de estudios transversales pueden ser realizados: censos y encuestas muestraies. En un censo, cada unidad de la población que nos ocupa, es muestreada. Si la población es pequeña, esta es la manera más precisa y efectiva de llevar a cabo un estudio transversal. Sin embargo en la mayoría de los casos, las poblaciones bajo estudio son muy grandes y los censos se tornan muy difíciles y costosos de realizar. Una muestra es un grupo de objetos o de individuos que se seleccionan de un agregado mayor o población, sobre la cual necesitamos información cuantitativa. Debido a que solamente parte de la población esta siendo muestreada, el número de unidades sometidas a mediciones es relativamente pequeño y así a través del muestreo pueden realizarse ahorros substanciales en recursos, tiempo y dinero. Además, una encuesta generalmente proveerá resultados más certeros que un censo. Esto es probable que ocurra porque la menor escala del ejercicio hace más fácil asegurar que las observaciones y mediciones puedan realizarse con mayor precisión en las unidades seleccionadas. Sin embargo, la pregunta central es, ¿que tan certeramente corresponden los resultados de la encuesta con la situación real de la población que esta siendo muestreada?, o sea, ¿que nos indica la muestra sobre la porción de la población que no ha sido medida?. El método mediante el cual se seleccionan a partir de la población los sujetos de un estudio, determinará la precisión y la naturaleza de las extrapolaciones que será posible realizar sobre la población a partir de la muestra. En muchas aplicaciones, estos 10.

(15) enunciados sobre la población consisten de dos partes. La primera, es un estimativo de alguna característica de la población, algunas veces llamada estimativo puntual. Este responde a preguntas tales corno. "¿Cuantos animales tenían anticuerpos contra un agente especifico al momento de la encuesta?". Debido a la variación, no podemos confiar en que el estimativo puntual de la muestra sea correcto. Consecuentemente, añadimos a este, un enunciado que indique el nivel de probabilidad de que el estimativo puntual esté errado. Una manera es suplementar el estimativo puntual mediante un imatJvo de 1ntvalo. Podemos decir, por ejemplo, que a partir de la evidencia de la muestra podemos estar seguros, de que el número de animales con anticuerpos contra la enfermedad x se distribuyen entre 18 y 30%. Al estar seguros queremos decir, que tenemos un 95% de probabilidad de que el intervalo de 18 a 30% contenga la proporción real, pero desconocida, de animales con anticuerpos. El proceso de realizar enunciados sobre la población a partir de los resultados de muestras es llamado ln(ee'encla. osstica. Un componente principal del diseño de encuestas es el planear la estrategia de muestreo de tal manera que permita la Inferencia estadística. Algunas posibles estrategias de muestreo serán presentadas a continuación.. Muestreo no probabilístico Muestreo no probabilistico, es un conjunto de métodos que no se basan en técnicas aleatorias formales, para la identificación de las unidades a ser incluidas en la muestra. Algunos métodos no probabilísticos incluyen: muestreo por criterio, muestreo por conveniencia y muestreo intencional o dirigido. En el muestreo por csftar#o, el investigador seleccione unidades "típicas" de la población. En el muestreo por conveniencia, la muestra es seleccionada porque es fácil de obtener. Una desventaja de estos métodos es que una vez que la muestra ha sido obtenida, no existe manera para determinar que tan acertado es el estimativo. Además, el uso del muestreo por conveniencia y del muestreo por criterio, generalmente produce resultados sesgados, porque los miembros "típicos' y "convenientes", al final terminan siendo atípicos. De esta manera, estos métodos deben ser utilizados sólo de manera esporádica, cuando no sea posible utilizar otros métodos de muestreo o cuando la realización de estos, sea prohibitivaniente costosa.. 11.

(16) En el muestreo Intencional o dirigido, la selección de unidades es basada en el conocimiento de los niveles de exposición o de enfermedad. El muestreo intencional es usado generalmente para seleccionar unidades para estudios observaclonales analíticos, pero al mismo tiempo no es adecuado para obtener información que conduzca a la estimación de parámetros poblacionales.. Muestreo probablllstico/aleatorlo Muestreo probabilístico o aleatorio son términos utilizados para denominar procedimientos de muestreo que tienen las siguientes propiedades: (a). Cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida de ser Incluido en la muestra.. (b). La muestra es elegida por algún método de selección al azar que sea consistente con esas probabilidades.. (c). Estas probabilidades de selección son tenidas en cuenta cuando se hacen estimativos a partir de la muestra.. Observe que las probabilidades de selección no requieren ser Iguales en todos los miembros de la población, es suficiente con que esas probabilidades sean conocidas. El muestreo aleatorio evita las parcialidades en la selección de la muestra y así entonces suprime una de las principales fuentes de error en estudios epidemiológicos. Los métodos de muestreo probabilístico incluyen: muestreo aleatorio (al azar) simple, muestreo aleatorio sistemático, muestreo aleatorio estratificado, muestreo por conglomerados y muestreo muttivariante (por niveles múltiples). Muestreo aleatorio simple: el primer paso para el muestreo aleatorio simple es el construir una lista de todas las unidades individuales de la población que va a ser sometida a muestreo (el marco muestra¡), El segundo paso sería seleccionar del marco muestra¡ las unidades a ser muestreadas, utilizando para ello, algún método aleatorio "formal", por ejemplo, la utilización de una tabla de números aleatorios o sacando números de un sombrero, sin restituciones, hasta que el tamaño de la muestra requerida haya sido alcanzado. Una desventaja del muestreo aleatorio simple, es que no puede ser Intentado si no se cuenta con un marco muestral lo suficientemente preciso y detallado, 12.

(17) para permitir que las unidades individuales de muestreo sean escogidas con igual probabilidad. En encuestas en ganadería, donde generalmente se requiere muestrear animales individuales dentro de una región geográfica más o menos extensa, será bastante raro el poder disponer de una lista de todos los animales en la región. Con la excepción de poblaciones pequeñas, por ejemplo, un hato bovino o en poblaciones con una estructura muy simple, el muestreo aleatorio simple generalmente resultará muy costoso e ineficiente y así se requerirá de procedimientos de muestreo más complejos. Muestreo aleatorio sistemático: En el muestreo Sistemático las n unidades de muestreo son seleccionadas de la población a intervalos regulares, por ejemplo, cada quinto animal si se requiere de una muestra de 20% de la población. Cuando se utilizan métodos sistemáticos, el punto de inicio para el primer intervalo es seleccionado de una manera aleatoria formal. La principal ventaja del muestreo sistemático es de que es más fácil de realizar que el muestreo aleatorio simple y de que permite el muestreo de una población, cuyo tamaño exacto no es conocido y cuyos miembros no han sido identificados individualmente. La principal desventaja de éste método es, que las unidades de muestreo pudieran estar distribuidas a intervalos regulares dentro del marco muestral o en la población, coincidiendo con el intervalo de muestreo, caso en el cual el estimativo derivado de la muestra puede ser muy engañoso. Sin embargo, este suceso debe ser una rara ocurrencia y en el análisis los datos deben ser tratados como si hubieran sido recolectados mediante un muestreo aleatorio simple. Muestreo aleatorio estratificado: En el muestreo aleatorio estratificado, antes de la selección de las unidades individuales, el marco muestra¡ es dividido en una serie de subpoblaciones o estratos, definidos con base en factores que posiblemente tengan alguna influencia sobre la característica que esta siendo medida (por ejemplo, edad, raza, sexo). Luego, una muestra aleatoria simple o aleatoria sistemática es seleccionada dentro de cada estrato. El muestreo aleatorio estratificado es más flexible que el muestreo aleatorio simple, porque es factible utilizar diferentes porcentajes de muestreo en los diversos estratos. Esta técnica es conocida como estratificación con una fracción de muestreo variable, y su utilidad reside en que nos permite concentrar los recursos de que disponemos en aquellas secciones de la población en las que estamos particularmente interesados. Además, la precisión del estimativo muestra! puede ser mejorada debido a que en el muestreo aleatorio estratificado, únicamente la variación dentro de cada estrato contribuye a la variación (error estándar) del promedio. La eficiencia de la estratificación será mayor a medida que sean más grandes las diferencias entre los valores promedio de los diversos estratos y a medida que sean más similares 13.

(18) los valores al interior de cada estrato. Si el motivo principal para la estratificación es la mejora de la precisión general de los estimativos para la población, raramenta valdrá la pena el tener más de cinco o seis estratos y frecuentemente la mayoría de los beneficios se pueden obtener utilizando únicamente dos o tres estratos (Cochran, 1977). Muestreo por conglomerados: En el muestreo por conglomerados, la unidad inicial de muestreo es más grande que la unidad de interés. Por ejemplo, pueden ser muestreados todos los animales en una vereda, granja o hato, en donde la unidad de muestreo es constituida por las veredas, granjas o hatos y todos los animales dentro de la unidad de muestreo constituyen el conglomerado. Los conglomerados se seleccionan mediante métodos aleatorios, simple, sistemático o estratificado. Para facilitar los cálculos de los errores estándar de cualquier estimativo, es recomendable el seleccionar conglomerados con restituciones, es decir, escoger de una serie de conglomerados sin descartar los que han sido previamente seleccionados. Mediante éste método, algunas veces, el mismo conglomerado aparecerá más de una vez en la muestra, lo que significa que este conglomerado tendrá que ser muestreado más de una vez. Como entre los principales costos de un muestreo generalmente se encuentran los costos de viaje y transporte, las ventajas de muestrear todos los animales de una vereda, granja o hato, son obvias (todos los animales en un conglomerado deberán ser muestreados). Debido a la reducción en los costos de transporte, el muestreo por conglomerados es generalmente el método de elección en los estudios epidemiológicos en países en vías de desarrollo. Sin embargo, debido a que es probable que la variabilidad en la prevalencia de la enfermedad sea mayor entre conglomerados que al interior de ellos mismos, entonces el examen de animales al interior de los conglomerados, arrojará menor información que el examen de animales de diferentes conglomerados. Esto es particularmente cierto en el caso de enfermedades infecciosas. Por lo tanto, la selección de una muestra por conglomerados generalmente producirá estimativos menos precisos que los que serían obtenidos con una muestra aleatoria simple del mismo tamaño. Una implicación de esto, es que al tomarse como un todo, el número mínimo de muestras requerido para la estimación de la prevalencia de una enfermedad en la población objetivo, a un nivel de precisión dado, será varias veces mayor que aquel requerido en el muestreo aleatorio simple. En términos generales, mientras mayor sea la variabilidad al Interior de los conglomerados y mientras menor sea la variabilidad entre diversos conglomerados, más eficiente se tornará el muestreo por conglomerados.. 14.

(19) Muestreo multivariante (por niveles múltiples): Este método es similar al muestreo por. conglomerados, sin embargo, como su nombre lo indica, el muestreo multivariante implica muestrear la población en diferentes niveles, siendo la unidad muestra¡ diferente a cada nivel. Corno una ilustración de un muestreo a dos niveles, uno puede comenzar como en el caso del muestreo por conglomerados, seleccionando una muestra de unidades primarias, por ejemplo, veredas, de aquellas listadas en el marco muestra¡. Luego en el interior de cada vereda se seleccionaría una muestra de unidades secundarias, por ejemplo, animales. El muestreo multivariante es usado generalmente debido a sus ventajas prácticas y a su flexibilidad. El número de unidades primarias y secundarias puede ser variado en razón a los diferentes costos que implica el muestreo de unidades primarias, contra el de unidades secundarias, así como también, de acuerdo a la variabilidad de la característica que esta siendo estimada, tanto entre unidades primarias, como entre unidades secundarias al interior de cada unidad primaria. Siempre que sea posible, uno debe seleccionar las unidades de muestreo para cada nivel con respecto a una probabilidad proporcional al número de individuos que las unidades contengan. Esto minimiza el error del estimativo y estabiliza el tamaño de la muestra. Del mismo modo que en el caso del muestreo por conglomerados, la principal desventaja del muestreo multivariante es que generalmente se requieren más individuos en la muestra para obtener el mismo nivel de precisión que sería esperado, silos individuos fueran seleccionados mediante un muestreo aleatorio simple.. Consideraciones sobre el tamaño muestral En el diseño de la encuesta, en una etapa temprana uno debe considerar la pregunta ¿que tan grande es la muestra que uno requiere?. Claramente, uno quiere evitar hacer la muestra tan pequeña que el estimativo se torne demasiado inexacto para ser útil, igualmente, uno quiere evitar que la muestra sea tan grande hasta el punto de que el estimativo sea más exacto de lo que se requiere, desperdiciando así, recursos valiosos. Las determinaciones precisas del tamaño de la muestra requerida para una encuesta pueden resultar bastante complicadas, y las encuestas más complejas requerirán la asistencia de un estadístico. La experiencia demuestra que los cálculos teóricos brindarán información básica, más que tamaños muestrales para uso práctico, mientras que otras consideraciones probablemente determinarán el tamaño muestral. Para encuestas menos complejas basadas en muestreo aleatorio simple, una de las siguientes fórmulas debe proveer estimativos adecuados sobre el tamaño muestra¡ 15.

(20) requerido. Las fórmulas a usar dependerán de si se está midiendo una variable categórica (discreta, cualitativa, ej. sexo, raza, etc.) o numérica (continua, cuantitativa, ej. peso corporal, producción de leche, etc.).. Tamaños de muestra para la estImación, de la prevalencia de una enfermedad en poblaciones grandes Para determinar el tamaño muestra¡ necesario para estimar una proporción de una población, por ejemplo, la prevalencia de una enfermedad dada en una población, el investigador debe proveer una conjetura adecuada del nivel anticipado de reactores, P, y debe especificar qué tan cercano a la prevalencia verdadera debe ser el estimativo, p. El promedio de una serie de estimativos de la prevalencia de una enfermedad, Pi P etc., serán casi exactamente iguales a la prevalencia verdadera, P, y la distribución de los estimativos tenderá a la normalidad. Así el 68% de los estimativos diferirá de la prevalencia verdadera por menos que la cantidad (PQ/n), (donde, O = 100 - P y n=tamaño de muestra), la cual es llamada el error estándar de la prevalencia estimada (EE). Del mismo modo, el 95% do las observaciones diferirán del valor verdadero por menos que dos veces el error estándar y será de esperarse que el 99% de los estimativos estén a una distancia no mayor que tres errores estándar del valor real. Por lo tanto, podría por ejemplo decirse, que se quiere estar 95% seguro de que el estimativo esté ubicado a una distancia de 1% de la prevalencia verdadera, P. Esto implica que se quiere que el doble del error estándar no sea mayor que 1% o que el error estándar no deba ser mayor a 0.5%. Mediante transformación de la fórmula anterior sobre el error estándar de una proporción (EE), despejando n, se obtiene la siguiente fórmula para el cálculo de los tamaños muestrales: (1). n = P x (100 - P)/EE 2 ó. n = P x Q /EE2. donde O = 100 - P Así, supongamos que la evidencia disponible sugiere que aproximadamente 40% de la población de vacas tendrá anticuerpos contra leptospira y el investigador desea estar un 95% seguro de que el estimativo estará ubicado dentro de un 4% de la prevalencia verdadera. 16.

(21) El tamaño muestra¡ sería: = 40 x (100 - 40)12 2 = Si el tamaño de la muestra corresponde a una gran proporción de la población, es decir mayor del 10%, entonces es mejor usar la siguiente fórmula que es más exacta: (2). n=Px(100-P)/[{EE2+ (PxQ)}/N] donde N = tamaño total de la población. Generalmente, se estará en condiciones de hacer un estimativo aproximado de cual podría ser la más alta prevalencia esperada de la enfermedad en la población de interés. En este caso el tamaño muestra¡ apropiado probablemente sea muy grande. Si es factible que. se encuentre entre 35% y 65%, el estimativo previo puede ser bastante general, ya que el producto PO variará poco para valores de P que fluctúan entre estos límites. Sin embargo, si P es cercano a 0% o a 100%, la determinación precisa de n P. requiere meditar más profundamente acerca de. P.. Si no se tiene la menor idea acerca. de que prevalencia podría esperarse, se puede utilizar un tamaño de muestra correspondiente al caso menos favorable, una prevalencia de 50%. Una ampliamente usada derivación de la fórmula 1 se obtiene mediante las siguientes consideraciones: EE = d / Z donde:. d = precisión absoluta deseada Z = constante que refiere al número exacto de desviaciones estándar, que en una distribución normal contienen un porcentaje dado de la población (nivel de confianza), por ejemplo, 95% = 1.96, 99% = 2.58.. (3). así, se replantea la fórmula: n = (P x O x Z) / d2. Tamaños muéstrales requeridos para detectar la presencia de una. enfermedad en una población. En algunas ocasiones podría ser importante el descubrir si una enfermedad está 17.

(22) del todo presente en una población. Esta población puede ser un simple hato o un grupo mucho más grande, como serían todos los animales de una región geográfica dada. Aquí el problema ya no es aquel de obtener una muestra lo suficientemente grande para producir un buen estimativo de la verdadera prevalencia, sino más bien se trata de conocer el mínimo tamaño muestra¡ requerido para encontrar al menos un animal con la enfermedad. De nuevo, la respuesta dependerá del valor verdadero, pero desconocido, de la prevalencia de la enfermedad en la población objetivo del estudio. La siguiente tabla contiene los tamaños muestrales requeridos para tener un 95% o un 99% de certeza, de que al menos un animal en la muestra resultará infectado (enfermo), si la enfermedad esta presente al nivel especificado o a uno superior. El número mínimo de animales enfermos que se asume están presentes en la población es uno. Observe que si se quiere alcanzar el nivel de confianza expuesto, se requiere un método formal de muestreo aleatorio, con los individuos constituyendo la unidad muestra¡. Los valores de la tabla fueron calculados a partir de la siguiente fórmula: (4). Probabilidad de detección = 1 (N-D)/N x (N-D-1)/(N-1) x (N-D-2)/(N-2)... ....x (N-D-n+1)/(N-n+1) donde :. N = tamaño de la población D = número total de animales enfermos n = tamaño de la muestra. TABLA 2. Tamaños muestrales requeridos para estar un 95% / 99% seguros de que una enfermedad está presente al nivel o por debajo del nivel especificado de prevalencia DIN, si no se observan animales enfermos en la muestra. Prevalencia de la enfermedad D/N x 100 Tamaño de la población. 30 60 100 300 500 1.000 10.000. 1%. 5%. 10%. 50%. 291 30 571 60 961 99 1891235 2251300 258/368 2941448. 23127 38147 45159 54178 56183 58186 59190. 19123 23131 25136 28141 28142 29143 29144. 517 517 5/7 517 517 5/7 517. 18.

(23) Pera poder calcular exactamente los tamaños muestrales requeridos para detectar al menos un animal enfermo en tamaños poblacionales y prevalencias no consideradas en la tabla, se debe utilizar la siguiente fórmula (Cannon y Roe, 1982): n = [1- (1-a) 110) x [N . (D-1)/21. (5). 1-. donde: a = probabilidad (nivel de confianza, por ejemplo, 95% = 0.95) de observar al menos un animal enfermo en la muestra, cuando la enfermedad afecta al menos un D/N de la población D = número de animales enfermos en la población N. tamaño de la población.. Por ejemplo, si se tiene una piara de 250 cerdos en la cual se quiere estar 99% seguro de que está libre de la enfermedad X, la cual en las piaras infectadas normalmente afecta el 10% de la población, entonces el tamaño de la muestra requerida sería: n = [1- (1.99)1'2 x (250- (25-1)721 n = 0.17 x 238 n=40 De esta manera, si ninguno de los 40 cerdos muestreados demuestra la enfermedad X, entonces usted podrá estar 99% seguro de que la enfermedad no existe en la totalidad de la piara.. Tamaños de muestra requeridos para estimar un promedio de la población En analogía a lo que se ha dicho para el cálculo de los tamaños muestrales requeridos para obtener un estimativo de la prevalencia de una enfermedad a un nivel de el precisión predeterminado, para estimar un promedio en una población, el investigador necesita suministrar un estimativo de la desviación estándar(s), ó de la varianza,(s2 para la variable de interés en la población objetivo y a su vez especificar que tan cercano debe estar el estimativo de la muestra del promedio verdadero, o sea cual es la diferencia tolerada, d. En ausencia de estimativos previos, es posible estimar s aproximádamente a partir del conocimiento de los valores más altos y más bajos en la población y con base en una 19.

(24) idea general del patrón de la distribución. Si consideramos, h = valor mayor - valor menor, entonces, s = 0.29h para una distribución uniforme (rectangular),. s = 0.24h para. una distribución simétrica, que se adapte a la forma de un triángulo isósceles, y s = 0.21h para una distribución sesgada, con forma similar a la de un triángulo rectángulo. Las leyes de la probabilidad nos permiten estar un 95% seguros de que el promedio real para la población yacerá dentro del intervalo: Promedio de la muestra ± 1.96 x error estándar del promedio muestra¡ En otras palabras, se puede estar 95% seguro de que la diferencia entre el promedio muestra! y el promedio real no es mayor que 1.96 x EE. Para una muestra aleatoria simple, el error estándar del promedio muestra! es: (6). EE=s/n donde:. s = desviación estándar n = tamaño de la muestra. Entonces, para hallar n se debe solucionar la siguiente ecuación: d = 1.96 x (sin) n = [ 1.96x s2 ] / d2 donde: d = precisión absoluta deseada. De este modo, si se quiere estimar el peso promedio de vacas adultas en una región dada y se quiere estar el 95% seguro de que el estimativo se encuentra a ± 5 kg del promedio verdadero y la evidencia disponible sugiere que la desviación estándar es de 20 kg, entonces el tamaño de la muestra requerido, asumiendo que se tiene que muestrear menos del 10% de la población, sería: = [ 1.96x 20 2 1 /52 61 Así, tendría que pesarse 61 vacas con el fin de obtener un estimativo del peso promedio de las vacas, con una probabilidad de 95% de que el promedio verdadero se encuentre entre un intervalo de ± 5 kg de este estimativo. (Para un 99% de probabilidad, 1.96 debe ser reemplazado por 2.58 en la fórmula. Para estar 99% seguro se requerirían 105 20.

(25) vacas). Existe una fórmula más exacta, la cual debe utilizarse si una proporción superior al 10% de la población requiere ser muestreada. La fórmula es: n. (7) NU. [ N x 1.962x 2j / [ N x d2 + 1.962x 2]. Al utilizar la fórmula de arriba, se asume de que la unidad de muestreo corresponde con a unidad de interés. Cuando se utilice muestreo por conglomerados o multivariante, puede requerirse un ajuste ascendente con el fin de obtener la precisión deseada del estimativo. Si la enfermedad no es muy contagiosa y/o si la correlación al interior de las unidades primarias es pequeña, un aumento de dos o tres veces en el tamaño de la muestra será suficiente. Para enfermedades muy contagiosas, se recomienda incrementar los tamaños requeridos de muestra entre cinco y siete veces. Estos son métodos empíricos, y fórmulas más exactas deben ser utilizadas cuando se disponga do la información apropiada sobre las varianzas al interior y erre los hatos.. Consideraciones de costos en el diseño de encuestas Frecuentemente, las restricciones monetarias son un factor limitante en cualquier tipo do investigación, bien sea esta en el campo o en el laboratorio. De esta manera se convierte en un problema el proyectar el muestreo, de tal manera que sea posible obtener los mejores resultados a un costo predeterminado. En lo posible se debe reclutar un estadístico para que colabore con este aspecto. En particular, él debe ser capaz de hacer un cálculo aproximado de la mejor precisión que uno puede esperar para unos recursos disponibles pre-especificados. Puede entonces tornarse aparente que no hay caso en seguir adelante con un estudio a no ser que se obtengan mayores recursos. El método de muestreo que de mejor manera permite tener en cuenta factores de costo es el muestreo multivariante. En el muestreo de dos niveles, se puede variar el número de unidades primarias y secundarias de muestreo, de acuerdo a los costos involucrados con el muestreo de unidades primarias (por ejemplo, hatos) en relación a los costos de muestreo de unidades secundarias (por ejemplo, animales).. El número apropiado de unidades secundarias, no a seleccionar, para obtener la máxima 21.

(26) precisión a un costo especificado, se encuentra utilizando la siguiente fórmula (Snedecor y Cochran, 1980): n2= (cs/ci)½. (8) donde:. c1. = Costo de muestreo de unidades primarias. C2 =. Costo de muestreo de unidades secundarias = Desviación estándar entre unidades primarias s1 S2 =. Desviación estándar al interior de unidades primarias. El número de unidades primarias, n 1 , puede entonces encontrarse al resolver la siguiente ecuación para (9). n1:. i. Ctot= Cm. n i = Ct0t /. (. + C2. c+. ci2). Entonces, asumamos que la cantidad total de dinero disponible para un proyecto, CIt es $1000000 y que la desviación estándar entre hatos es 10 unidades, mientras la desviación estándar entre individuos dentro de un hato es 6 unidades. Asumamos además que el costo de muestreo de un hato (unidad primaria) es de $8.000, mientras que el muestreo de animales individuales (unidades secundarias) cuesta $500. El número de unidades secundarias de muestreo, o sea animales, a ser seleccionado sería: = (8.000 x. 62/. 500 x 10 2 ) ½. =. 58 ½ 2.4. Ya que n 1 y n 2 deben ser números enteros, entonces se deben muestrear 2 vacas por hato. El número de hatos a ser seleccionado sería; = 1'000.000 / [8000 + (500 x 2)] = 111.1 Entonces, aproximadamente 110 a 115 hatos deben utilizarse, muestreando 2 individuos por hato. En cuanto mayor sea la variación entre hatos en relación con la variación al interior de cada hato, será menor el número de animales que sea necesario muestrear por hato. En el muestreo estratificado, el mejor reparto consiste en tomar en cada estrato un número de unidades proporcional a su tamaño, que sea proporcional a la desviación estándar de la variable de interés en aquel estrato e inversamente proporcional a la raíz cuadrada del costo unitario de muestrear cada individuo del mismo 22.

(27) estrato. Este método de repartición produce el menor error estándar para & promedio estimado, para un costo total predeterminado de realización del muestreo. La regla indica tomar muestras más grandes en aquellos estratos que presentan variabilidad de manera inusual, comparado con la repartición proporcional, y muestras más pequeñas en estratos que son particularmente costosos de muestrea'. Si más de una variable está siendo considerada, el estrato que es más cambiante con respecto a una de estas variables, pueda ser el de menor fluctuación con respecto a otra variable, de tal manera que pueden surgir conflictos. De esta manera, una repartición proporcional, generalmente ofrecerá un arreglo aceptable.. El diseño y contenido de cuestionarios. A pesar de que hasta ahora este manual se ha concentrado en métodos de muestreo en estudios de campo, debe recordarse que el mismo es solo un elemento en la ejecución de una encuesta. La experiencia ha demostrado que allí, donde el procedimiento de muestreo adoptado en un estudio ha sido lo suficientemente descuidado o mal diseñado, para no permitir conclusiones valederas, entonces, por lo general, también existen otros serios defectos que invalidarán la investigación, aún si el método de muestreo hubiera sido apropiado. Es más probable que una encuesta sea irrevocablemente estropeada debido a encuestadores mal entrenados, mediciones inadecuadas, procedimientos inadecuados de registro de la información 6 por un cuestionario mal diseñado, que por un método de muestreo inapropiado. Las entrevistas y cuestionarios son frecuentemente utilizados en estudios epidemiológicos y pueden ser herramientas valiosas para la generación de información. Sin embargo, los cuestionarios que implican un esfuerzo considerable para su diligenciamiento presentan una alta tasa de no retorno, lo que significa que los tamaños muestrales deberán ser ajustados respectivamente. Además, altas tasas de no retorno >20%), pueden introducir parcialidades substanciales en los estimativos calculados a partir de las respuestas. Un buen cuestionario es aquel, que extrae respuestas acertadas a las preguntas que la encuesta trata de responder. Un cuestionario puede ir mal, cuando obtiene respuestas inexactas, corno cuando una persona miente acerca de sus ingresos netos, ó cuando obtiene respuestas certeras a preguntas ambiguas, tales cómo; ¿Cuanto gstó en 23.

(28) drogas para sus animales el mes pasado?; donde no es claro, si se quiere conocer, ¿Cuanto gastó realmente el productor comprando drogas?, o si por el contrario, ¿Que tratamientos realmente se realizaron durante el último mes?. Unos pocos puntos generales para tener en cuenta en el diseño de cuestionarios son:. (1) Las preguntas no deben ser ambiguas. Las preguntas deben tener un significado único, que sea entendido por todos los encuestados. Una ambigüedad común, es aquella causada por el uso de adjetivos como: a grande", "pesado', etc, que obtendrán respuestas subjetivas, dependiendo del concepto de quien responde. (2) Las preguntas deben ser fácilmente entendibles. El uso de lenguaje sencillo es lo mejor, debe evitarse el uso de términos técnicos y de palabras que no son de uso diario, o cuando sea necesario deben explicarse completamente. El lenguaje complejo puede irritar a quien responde, puede dar lugar a incomprensiones y generalmente produce respuestas erradas. (3) Todas las preguntas deben ser relevantes. Encuestas de formato largo son desmoralizantes, para quien responde, para los encuestadores y para las personas que procesarán la información luego de ser recolectada, lo que da lugar a descuido, el que a su vez resulta en pérdida de la calidad de los datos. Para evitar estos problemas, es una buena idea el esbozar cosas tales como tablas ficticias de los resultados requeridos del estudio, antes de compilar el cuestionario. Esto puede ayudar a evitar la tendencia a incluir preguntas que "pudieran ser útiles después". (4) Deben evitarse las preguntas dirigidas (hechas de tal manera que sugieran la respuesta deseada). La mayoría de las personas que responden a una encuesta prefieren coincidir, ó si están confundidas, escoger la respuesta que se les ofrece. Por lo tanto debe evitarse la práctica de conducir al encuestado hacia una respuesta en particular. Un ejemplo de una pregunta dirigida es: ¿Vacuna regularmente contra brucelosis, cierto?. (5) No se debe esperar que el encuestado realice cálculos. El hacer cálculos innecesariamente introduce una fuente posible de error, 24.

(29) especialmente debido a que coloca una carga adicional sobre el entrevistado. La pregunta, '¿Cuanto gastó usted en cigarrillos el mes pasado?', requiere que el número de cigarrillos consumido sea multiplicado por su costo promedio. El costo puede ser hallado fácilmente por el Investigador, dejando al encuestado sólo con la carga de calcular su consumo de cigarrillos. (6) No confíe demasiado en la memoria del encuestado. La memoria humana tiene sus limitaciones, existe una tendencia a concentrar los eventos dentro de un periodo de tiempo más limitado del que ocurre en la realidad. Así, si a los ganaderos se les pregunta acerca de eventos que ocurrieron en sus animales durante el último año, ellos tienden a reportar eventos que ocurrieron durante los dos o tres últimos años. Del mismo modo, si a quienes manejan ganado se les pide que produzcan un listado de las enfermedades en orden de importancia, las enfermedades que han ocurrido recientemente tienen mayor probabilidad de aparecer de primeras en la lista. (7) Las preguntas no deben perturbar al encuestado. El preguntarle a los productores de ganado acerca de los números y del desempeño de sus animales generalmente es similar a preguntarle a otros individuos acerca de sus cuentas bancarias- Si tales preguntas no pueden ser totalmente omitidas, ellas deben ser colocadas al final del cuestionario y es una buena idea el utilizar un intermediario de confianza, para adelantar la entrevista. En general, mientras mas simple sea el cuestionario, mas fácil será su diiigenclamiento y por lo tanto serán mas acertados los datos obtenidos. En el caso de preguntas que puedan ser evadidas, porque no son relevantes para un encuestado en particular, se deben delinear claramente en el cuestionario los pasos a seguir, bien mediante el uso de construcciones tales como; "sí ......entonces vaya a la pregunta x, si no vaya a la pregunta y", 6 mediante el uso de flechas para marcar los caminos. También es Importante asegurar que se suministren de manera clara las instrucciones para el llenado del cuestionario. Esto incluye aspectos tales como las unidades de medida, pero también las convenciones para Indicar las diferentes alternativas, cuando un grupo de casillas para respuestas son ofrecidas (señale la respuesta apropiada, vs. tache la Inapropiada; eJ: sexo animal: m h, que sexo tiena el animal?). Es una buena idea, establecer las reglas de juego, en la introducción del cuestionario. El cuestionario debe poseer título y espacios para la identificación tanto de la persona que llena el cuestionario, como de la fuente de los datos y la fecha de la entrevista. 25.

(30) Para facilitar análisis posteriores, es recomendable que mientras sea posible, las preguntas sean cefTadas, lo que quiere decir, que se provee todo el rango posible de respuestas, presentado como un grupo de casillas. Si cualquier pregunta es abierta, o sea, se deja un espacio o una línea para la respuesta, entonces puede tomarse difícil ta codificación de esta pregunta, afectando severamente el análisis. Las preguntas cerradas tienen la desventaja de que pueden forzar las respuestas hacia una "casilla" que no exprese realmente las percepciones sinceras del encuestado. Este problema puede solucionarse si se Incluye una categoría de, "otros", con un espacio abierto, "por favor Indique". También es de extrema Importancia, el poder diferenciar entre verdaderas "no respuestas" de posibles respuestas de "no lo W. Se debe proveer espacio adecuado para cada respuesta y la impresión debe ser legible sin dificultad. Las preguntas deben aparecer en un orden lógico, con todas las preguntas del mismo tipo estando Juntas. Pera construir un cuestionario fácil de seguir durante el llenado y en la posterior transferencia de los datos, es recomendable tener un formato consistente en toda su extensión. Cada pregunta y las casillas o el espacio libre para la respuesta deben estar separados de una manera estándar, tal vez con las preguntas en los dos tercios hacia la izquierda de la página y con las respuestas hacia la derecha.. Encuestas piloto Antes del inicio de la encuesta real, es esencia/ realizar un pre-ensayo o encuesta piloto. Esto involucra una amplia evaluación de todos los aspectos de la encuesta Incluyendo la selección de la muestra y el proceso de los datos, utilizando un número relativamente pequeño de encuestados. Existen varias ventajas relacionadas con la realización de una encuesta piloto integral, las que con seguridad justifican los costos adicionales. (1) Ensayo de los cuestionarlos. Es muy fácil para quién diseña una encuesta, el dejar de tener en cuenta algunos de los problemas potenciales Inherentes a) cuestionario, particularmente ambigüedades en las preguntas, ya que él tendrá ciertas impresiones preconcebidas sobre las respuestas. Un ensayo piloto también puede ayudar a determinar las categorías de respuesta para las preguntas cerradas. (2). EstimacI& de costo y duración. El costo y el tiempo utilizados por unidad de 26.

(31) respuesta, pueden ser calculados a partir de la encuesta piloto. El conocimiento sobre costos y tiempo promedios permite realizar un estimativo del costo y del tiempo total requerido para la encuesta, el que puede diferir substancialmente del costo y tiempo anticipados. Esto puede conducir a reajustes en el tamaño de la muestra y en algunos procedimientos de la encuesta. (3). EstImación de la variabilidad. Para calcular el tamaño muestral requerido para. mantener el error de muestreo dentro de límites aceptables fue necesario tener algún estimativo de la variabilidad al interior de la población a ser muestreada. Los resultados de un ensayo piloto pueden arrojar un estimativo tal, que, si difiere substancialmente de la variabilidad asumida, puede conducir a recalcular el tamaño de muestra requerido.. (4). Prueba de la mano. de obra y dei equipo. El ensayo piloto sirve para probar los. encuestadores, digitadores y otro personal y para ensayar que tan bien ellos se interrelacionan: lo mismo puede aplicarse con los equipos y procedimientos de laboratorio.. Pruebas post-encuesta En encuestas a gran escala, una sub-muestra de los encuestados es a veces seleccionada luego de que la encuesta real se ha realizado y son preguntados de nuevo con el fin de estimar la reproducibilidad (precisión) y validez de las respuestas.. ESTUDIOS PROSPECTiVOS En estudios prospectivos, generalmente referidos como estudios de cohoites o longitudinales, se forman dos grupos de individuos (cohortes), uno con la determinante de interés y otro sin ella, estos son observados sobre un período de tiempo y la frecuencia con que la enfermedad ocurre en ellos es anotada y comparada. La determinante puede ser introducida dentro de una cohorte por el investigador, en cuyo caso el estudio es similar a un experimento controlado. Normalmente, SIfl embargo, el Investigador no tiene control sobre la determinante que está siendo estudiada. Idealmente, las cohortes que están siendo comparadas deben consistir de animales de la misma raza, edad y sexo y deben provenir de los mismos hatos, ya que es probable 27.

(32) que estas variables tengan un efecto sobre la frecuencia de la enfermedad. Debido a que los estudios de cohortes progresan a través del tiempo, ellos producen información acerca de la secuencia de eventos, la cual es esencial en la determinación de causalidad. También, a pesar de que generalmente existe un tipo de resultado de interés especial, más de un suceso puede ser explorado en un estudio de cohortes, siempre y cuando se obtengan los datos necesarios. Sin embargo los estudios prospectivos tienen la desventaja de que si la incidencia de una enfermedad es baja o si la diferencia que uno quiere demostrar entre grupos es pequeña, el tamaño de los dos grupos del estudio tendrá que ser grande. Por estas razones, los estudios prospectivos son normalmente realizados sobre enfermedades de alta incidencia y en donde la diferencia esperada entre los dos grupos presenta la posibilidad de que sea grande, De otra manera, un estudio retrospectivo sería preferible. Otra desventaja potencial de los estudios de cohorte, es que el proceso de estar siendo estudiado puede, por sí mismo, influenciar los resultados y además casi invariablemente, algunos sujetos serán sacados del hato durante el transcurso del estudio.. Tamaños de muestra para detectar diferencias entre dos poblaciones Debido al tiempo y a los costos requeridos para la conducción de un estudio analítico válido, deben realizarse consideraciones cuidadosas para determinar el número de animales o de unidades de muestreo requeridos para alcanzar resultados dicientes. Sí se está utilizando tamaños muestrales innecesariamente grandes, es fácil alcanzar "significancia estadística", lo que no implica necesariamente "significancia biológica. La selección de tamaños de muestra que son muy pequeños, es un error común, y generalmente conduce a un desperdicio total de los recursos utilizados en un estudio. En una revisión de 71 evaluaciones terapeúticas con resultados "no significativos' Freiman etal. (1978) encontraron que 67 de las evaluaciones tuvieron un riesgo superior al 10% de no detectar una mejora terapeútica real de 25%, y con el mismo riesgo, 50% de los ensayos pudieron no haber detectado una mejora del 50%1!. La posibilidad de declarar "no significativa" una importante relación, debido a tamaños muestrales inadecuados, debe preocupar tanto al investigador, como el declarar "altamente significativa" una diferencia trivial, simplemente porque fue encontrada en una muestra innecesariamente grande.. 28.

(33) Diferencias entre proporciones La detección de una diferencia en alguna proporción entre dos poblaciones, es generalmente uno de los propósitos de un estudio epidemiológico. Se podría estar Interesado en la diferencia entre proporciones, por ejemplo, prevalencias en estudios transversales, tasas de ataque o tasas de incidencia en estudios prospectivos o la tasa de exposición a una determinante específica en estudios retrospectivos. Una fórmula aproximada para el tamaño de muestra,. n, requerida en cada grupo para un. estudio que Intenta detectar una diferencia entre proporciones es: n = [C 1 (2P0)" + C2 ( P 10 1 +P 2Q. (10). 4 ] 2 / (P7P1)2. donde P 1 y P2 = valores reales de las proporciones en las dos poblaciones que se quieren comparar 0 1 y02 = 1-P1y1-P2 P= ½(P1+P2) 0= 1-P C I = valor crítico que corresponde al nivel de significancia requerido (valor de Z que provee a/2 en cada extremo de una curva normal, si una prueba de dos extremos es utilizada ó a en una cola, si se usa una prueba de un extremo. (ver valores en tabla 3). C2 = valor crítico que corresponde a la probabilidad que se está deseando para aceptar la falta de detección de la diferencia establecida (escogido a partir de la hilera superior de la siguiente tabla). TABLA 3. Valores críticos de Z para la comparación de promedios y proporciones. Hipótesis. Nivel de significancia 20%. 10%. 5%. 1%. 0.1%. Un extremo. 0.84. 1.28. 1.64. 2.33. 3.09. Dos extremos. 1.29. 1.64. 1.96. 2.58. 3.30. NOTAS Esta tabla debe ser utilizada únicamente ei loe tamaños muéstrales son lo suficientemente grandee(>30)..

(34) Supongamos, que se va a ensayar un nuevo método para la prevención de una enfermedad dada. A partir de experiencias previas se conoce que para los animales mantenidos bajo las condiciones "estándar, la condición sufre una tasa de ataque de 25% (P 1 0.25). Se anticipa que el esquema preventivo debe reducir la tasa de ataque a 15% (P2 = 0.15). Ahora supongamos que se quiera que la diferencia sea significativa al nivel de 5% (hipótesis de un extremo, C 1 = 1.64) y que se está dispuesto a aceptar una probabilidad de 5% de que ésta diferencia no sea detectada (C 2 = 1.64). Introduciendo estos valores en la fórmula de arriba, se obtendrá la siguiente ecuación: )12/ (.15 - .25)2 n = [1.64x(2x .2x .$) ''+ 1,64x(.25x.75 + .15x 55 n = E (1.64 x .32" + (1.64 x .315) 12, .12 n = 1 .852 / .01 n = 342 Así, una muestra total de aproximadamente 700 animales sería necesaria para probar el nuevo esquema preventivo, y con el fin de obtener resultados a los niveles de confianza deseados.. Diferencias entre promedios De la misma manera como se pudiera estar interesado en detectar una diferencia entre dos proporciones, se puede estar interesado en detectar una diferencia en una variable continua entre dos grupos de animales que estén siendo expuestos a diferentes determinantes. Ejemplos de variables continuas son, producción lechera, ganancias de peso, etc. Una fórmula aproximada para el tamaño muestral, n, requerido en cada grupo para un estudio que intenta detectar una diferencia entre dos promedios de una variable continua (cuantitativa) es: (11). n = 2 [5 (C 1 + C2) / (X -x j2 donde : S = estimativo de la desviación estándar común a ambos grupos = estimativo del resultado promedio en el grupo de casos X2 = estimativo del resultado promedio en el grupo control C 1, C2 = ver en fórmula para proporciones. El.

(35) Supongamos que se quiere evaluar durante un año el incremento en la ganancia de peso debido a la aplicación de un antihelmíntico en terneros. Se sabe que los animales sin tratar ganarán durante el año alrededor de 120 kg, con una desviación estándar de 25 kg. Se quiere estar 90% seguro de que un incremento de peso de 12 kg será significativo a un nivel del 5%. Reemplazando los valores apropiados en la fórmula, se obtiene la siguiente ecuación: n = 2 [ 25 (1.64 + 1.28) / (132-120) n = 2 [73/12 12. 12. n = 74 Entonces, en el experimento se tiene que utilizar 74 terneros tratados y 74 sin tratar, para un total de 148 terneros.. ESTUDIOS RETROSPECTIVOS Mientras en un estudio de cohortes los individuos son observados prospectivarnente para mirar que tipo de resultado alcanzan, en los estudios retrospectivos, también referidos como estudios de caso y control, se estudian retrospectivamente individuos que ya han obtenido un resultado específico, los casos, e individuos que no tuvieron ese comportamiento, los controles, con el fin de observar que factores pudieron haber conducido hacia un resultado en particular, y para comparar la frecuencia de la ocurrencia de estos factores en ambos grupos. Observemos que en los estudios de caso-control, la inferencia es realizada a partir de efecto a causa, no de causa a efecto, como sería el caso en un estudio de cohortes. Los estudios retrospectivos pueden ser utilizados para investigar numerosos factores al mismo tiempo, sin embargo, ellos sólo pueden investigar un tipo de resultado. Los estudios retrospectivos tienen varias ventajas y desventajas. La principal ventaja es que pueden utilizar datos pre-existentes, y por lo tanto pueden ser realizados rápidamente y de una manera barata. Además, debido a que los individuos enfermos ya han sido Identificados, los estudios retrospectivos son particularmente útiles para Investigar enfermedades de baja incidencia. Más de un factor de riesgo puede ser investigado al mismo tiempo. Una desventaja de los estudios retrospectivos es que son menos convincentes en la 31.