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TESIS I · CLASE 10

Población, muestra y muestreo

Cómo definir la población objetivo, calcular y seleccionar una muestra y establecer criterios de inclusión y exclusión coherentes con el problema.

PROYECTO GUÍA BADBEAR.MEDFACTORES DE RIESGO CLÍNICOS Y METABÓLICOS ASOCIADOS A LA PROGRESIÓN DE PREDIABETES A DIABETES MELLITUS TIPO 2 Y EL IMPACTO DE UNA INTERVENCIÓN DE SEGUIMIENTO MÉDICO EN PACIENTES ATENDIDOS EN EL HOSPITAL NACIONAL HIPÓLITO UNANUE DEL 2022 - 2026

1. Población y unidad de análisis

La población es el conjunto de unidades de estudio que poseen las características de interés. La unidad de análisis es el elemento indivisible del que se obtiene el dato estadístico.

APLICACIÓN AL PROYECTO GUÍAUnidad de análisis: cada paciente con prediabetes atendido en el HNHU que cumpla los criterios establecidos. Población: conjunto de esos pacientes dentro del periodo 2022–2026.

2. Población objetivo y población universo

La población objetivo se define por características cualitativas; la población universo corresponde al número de elementos que cumplen dichas características y sirve como referencia para el cálculo muestral.

APLICACIÓN AL PROYECTO GUÍAObjetivo: pacientes adultos con prediabetes atendidos en el hospital. Universo: número total de pacientes que cumplen la definición operacional y criterios en los registros disponibles entre 2022–2026.

3. Muestra

La muestra es un subconjunto de unidades seleccionadas de la población. El material resalta que su representatividad depende del tamaño muestral y de la técnica de muestreo.

APLICACIÓN AL PROYECTO GUÍASi existen 2 000 pacientes elegibles pero no es factible revisar todos, se calcula un tamaño muestral apropiado y se seleccionan pacientes con un procedimiento que minimice sesgo.

4. Marco muestral

Es el listado o mapa que contiene las unidades de muestreo y debe estar actualizado porque de él se seleccionará la muestra.

APLICACIÓN AL PROYECTO GUÍAPodría ser una base institucional depurada de pacientes con prediabetes atendidos durante el periodo definido, siempre que permita identificar las unidades elegibles.

5. Muestreo probabilístico y no probabilístico

El material incluye muestreo no probabilístico por conveniencia, casos consecutivos y cuota; y probabilístico aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados y multietápico.

APLICACIÓN AL PROYECTO GUÍASi existe un marco muestral completo, una selección aleatoria puede reducir sesgo de selección. Si solo se dispone de registros consecutivos, deberá describirse esa limitación metodológica.

6. Tamaño muestral

El cálculo depende del objetivo: estimar una frecuencia, probar una asociación, comparar grupos, estudiar correlaciones o tratamientos requiere supuestos diferentes.

APLICACIÓN AL PROYECTO GUÍAPara evaluar factores asociados con progresión no bastaría elegir un número arbitrario; el cálculo debe considerar el tipo de análisis, proporción esperada de progresión o medida de asociación y precisión/poder requeridos.

7. Criterios de inclusión y exclusión

Los criterios de inclusión determinan qué condiciones debe cumplir una unidad para participar. Los criterios de exclusión establecen restricciones que impiden su incorporación.

APLICACIÓN AL PROYECTO GUÍAInclusión posible: diagnóstico de prediabetes según criterio definido, atención en HNHU dentro del periodo y disponibilidad mínima de datos necesarios. Exclusión posible: diagnóstico previo de DM2 al inicio o ausencia de información indispensable para establecer el desenlace. Los criterios definitivos deben salir del protocolo, no improvisarse.
BADBEAR.MED FIJA:Los criterios de selección no se usan para “limpiar” resultados; se definen antes de revisar el desenlace.
ERRORES A EVITAR
  • Confundir población con muestra.
  • Usar criterios que modifican la pregunta original.
  • No describir el marco muestral.
  • Seleccionar solo pacientes con registros completos sin reconocer el posible sesgo.

Material de la clase

Los recursos se mantienen separados para distinguir el contenido propio de BADBEAR.MED del material complementario del curso.

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