Bioestadística aplicada a ODF
Introducción :
La estadística se ha convertido en una disciplina esencial en el campo médico para la investigación clínica y básica.
Se encuentra a menudo durante la consulta de referencias bibliográficas, de ahí la necesidad de comprender y posiblemente criticar el valor de las obras propuestas.
Si el propio ortodoncista tiene que realizar un estudio en el que intervienen estadísticas, debe poder estar seguro de que entiende lo que le proporciona el estadístico y comprobar que éste lo ha entendido correctamente.
- 1. Definición:
La bioestadística es una disciplina que utiliza métodos estadísticos para resolver problemas en biología y medicina.
Desempeña un papel importante en la recopilación, análisis e interpretación de datos de salud para mejorar la comprensión de las enfermedades y el desarrollo de nuevos tratamientos.
Bioestadística aplicada a ODF
- 2. Conceptos básicos:
- Población : Es el conjunto de todos los individuos para los cuales buscamos determinar una o más características, cada individuo es distinto de los demás. , muy a menudo la población es grande.
- El individuo : También llamado elemento o unidad estadística, es la entidad elemental básica observada por el estadístico. Puede ser una persona, una unidad biológica o anatómica (paciente, arcada dentaria, oreja, etc.) .
- Muestra : Es un subconjunto de tamaño finito de una población, una fracción de la población estudiada de tamaño deliberadamente reducido. Para que los resultados sean generalizables a la población estadística, la muestra debe ser representativa de ésta.
- La muestra representativa : Es una muestra cuya composición es coherente con la de la población; debe reflejar fielmente su composición y complejidad. La forma más sencilla de formar una muestra representativa es seleccionar aleatoriamente los sujetos de la muestra de la población.
- La variable (característica) : A diferencia de una constante, una característica que tiene el mismo valor para todos los individuos, una variable necesariamente tiene más de una modalidad. Puede ser: cuantitativa (Angle SNA, Overbite, etc.) o cualitativa (deglución atípica).
- Las modalidades : son las diferentes categorías que puede presentar una variable.: El sexo es una variable con dos modalidades, masculina y femenina, “variables dicotómicas” porque son del tipo “una o la otra”. Mientras que las variables con más de dos categorías, como el “tipo de sangre”, se denominan multicotómicas.
- 3. Estadísticas descriptivas:
- Definición :
Es un conjunto de herramientas para describir y analizar fenómenos que pueden ser contados y clasificados; su objetivo es describir y no explicar .
Permite recolectar datos y plasmarlos en tablas o gráficos , sintetizando la información recolectada, procesándola e interpretándola para facilitar el conocimiento.
- Las variables:
3.2.1 Variables cualitativas:
Las variables cualitativas son variables no medibles , no tienen valor numérico, sus valores son cualidades, se expresan en palabras.
Distinguimos:
- Variables cualitativas nominales : (Tipo sanguíneo, sexo, color de ojos.).
- Variables cualitativas ordinales : que pueden clasificarse en orden ascendente o descendente (nivel de educación: bac+3, bac+4, bac+5, etc.).
3.2.2 Variables cuantitativas:
Las variables cuantitativas son medibles , se caracterizan por valores numéricos. Distinguimos:
- Variable cuantitativa continua : tiene un número infinito de valores posibles, entre dos valores distintos, siempre existe un posible valor intermedio. Esto es así para todas las variables que miden cantidades físicas: altura, peso, edad, etc.
- Variable cuantitativa discreta (discontinua) : tiene un número finito o contable de valores posibles, estos valores son distintos y separados, no es posible ningún valor intermedio. Exp: número de dientes en la arcada, frecuencia cardíaca.
- Representación de una serie estadística:
3.3.1 Representación tabular:
Una tabla se utiliza para presentar un conjunto de datos en forma agregada y sintética. Debe ser sencillo , debe contener toda la información necesaria para su comprensión, es suficiente por sí mismo .
Distinguimos:
- La tabla estadística de una sola entrada : es la más sencilla, incluirá dos o tres columnas, la primera columna se referirá a los valores del carácter estudiado, la segunda columna incluirá los números y la tercera columna a las frecuencias relativas o porcentajes.
Bioestadística aplicada a ODF
- La tabla estadística de doble entrada : En una misma unidad podemos observar dos o más características.
Distribución de niños varones en el servicio de pediatría
3.3.2 Representación gráfica:
La representación gráfica permite presentar los datos en una forma visual clara y precisa y permite una rápida interpretación de los datos.
Proporciona una visión global de los resultados y proporciona información sobre la forma general de la distribución, facilitando así la interpretación de los datos recogidos.
El gráfico debe ser sencillo, claro y comprensible por sí mismo .
Las representaciones gráficas dependen de las características de los datos estudiados, su tipo y tamaño:
- Representación gráfica en tubos de órgano : Está formada por barras verticales disjuntas o tubos de órgano (entre dos barras se mantiene un espacio constante).
Bioestadística aplicada a ODF
Frecuencia de gérmenes que causan infecciones en el sitio quirúrgico
- Representación en forma de diagrama circular “Camembert” : Dibujamos un círculo dividido en sectores, cada sector representa una modalidad de la variable.
Distribución de pacientes por sexo.
Distribución según estadio de la enfermedad
- Representación gráfica en “Gráfico de barras” : Muestra los valores en las abscisas y las frecuencias o números en las ordenadas.
- Representación gráfica “Histograma” : Está formado por barras verticales contiguas y una al lado de la otra ; Los números se representan en la ordenada y las clases de la variable se representan en la abscisa.
Bioestadística aplicada a ODF
Distribución de drogadictos por edad
- Caracterización de datos ordinales:
3.4.1 Frecuencia absoluta
La frecuencia absoluta es el número de individuos correspondientes a una modalidad dada de una variable. Ejemplo: Contamos los individuos que pertenecían a las diferentes clases esqueléticas de un grupo de 180 sujetos.
| Clase I | Clase II | Clase III |
| 98 | 52 | 30 |
Descripción de la muestra de ortodoncia
3.4.2 Frecuencia relativa:
Podemos definir las frecuencias relativas que son para cada clase , la relación entre su tamaño y el número total de individuos en la serie de mediciones. La suma de las frecuencias relativas es igual a 1. A veces los resultados se expresan como porcentaje.
Tamaño de la clase
Frecuencia relativa = —————————————– x 100
Total de la fuerza laboral
| Clase I | Clase II | Clase III |
| 45% | 29% | 17% |
Frecuencias relativas expresadas como porcentaje
3.4.3 Frecuencias acumuladas:
Se utilizan para datos ordinales que exhiben clases ordenadas . Se calculan tanto para números como para frecuencias relativas.
Nos permiten decir cuántos individuos tienen un valor mayor o menor que un valor dado.
Ejemplo: distribución de 80 pacientes recibidos para consulta ODF este mes según edad.
Bioestadística aplicada a ODF
| Edad (años) | Frecuencia absoluta | Frecuencia relativa % | Frecuencia acumulada % |
| 08 – 10 | 10 | 12,5% | 12,5% |
| 10 – 12 | 50 | 62,5% | 75% |
| 12 – 14 | 20 | 25% | 100% |
Distribución de pacientes en consulta de ODF según edad.
- Índices de posición:
3.5.1 El promedio:
El valor “promedio” es igual al cociente de la suma de todos los valores de la serie por el número total.
Se utilizan otros dos índices de posición:
3.5.2 La mediana
Este es el número que divide la serie estadística en dos partes del mismo tamaño.
3.5.3 El modo
El valor más frecuente de una serie estadística es el valor o los valores de la característica cuyo número es el mayor.
- Parámetros de dispersión:
3.6.1 Varianza:
Indica cómo se dispersa la serie estadística o variable aleatoria alrededor de su media o su expectativa.
3.6.2 Desviación estándar
Esta es la característica de dispersión más utilizada porque es la más satisfactoria,
- Estudios epidemiológicos:
- Tipos de estudios en epidemiología:
Hay 3 tipos de estudios que responden a 3 preguntas diferentes:
- Estudios descriptivos que buscan describir el estado de salud de la población.
- Estudios analíticos que buscan comprender el vínculo entre un factor de riesgo y la aparición de una enfermedad.
- Estudios evaluativos que buscan determinar la intervención o tratamiento más efectivo entre varias estrategias.
- Pirámide del nivel de evidencia científica
Bioestadística aplicada a ODF
- La prueba estadística:
- Definición :
Es una prueba que nos permite comparar diferentes parámetros (varianza, media); con el fin de validar o refutar una hipótesis estadística , basándose en una muestra tomada de una población.
A partir de los cálculos basados en los datos de esta muestra, podremos concluir sobre la hipótesis inicial, ¿es aceptable o refutable ?.
La prueba estadística también nos permite saber si la diferencia entre nuestros datos observados y los datos de la población se debe simplemente a una fluctuación del muestreo o si existe una diferencia real.
- Las principales pruebas utilizadas:
- Prueba X² (KHI-2) • Prueba de Ficher
- Prueba t de Student
- Prueba ANOVA
- Prueba de MacNemar
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov
- Prueba de Mann-Whitney
- Frecuencias de ciertas anomalías en ODF:
- Clase III Esqueletal : Su frecuencia es baja, 2 a 8% de la población ortodóncica (DEMOGE).
- Clase II/1 : Muy común; ¾ de la población en ortodoncia.
- Clase II/2 : Relativamente rara, afecta del 2 al 3% de la población general y no supera el 10% de la población ortodóncica.
- DDM : Afecta al 50% de la población ortodóncica (BOUVET).
- Agenesia : su prevalencia varía según estudios desde el 2,6% hasta el 11,3%,
- Diente supernumerario : su prevalencia varía entre 0,15% y 3,9%.
- Labio leporino y hendidura alveolar : Son frecuentes, incidencia = 1/1000.
- Conclusión :
Las estadísticas son esenciales en el campo médico, se utilizan para:
Dominar la lectura y comprensión de la literatura científica biomédica, que hace uso extensivo de la estadística.
Permitir una lectura crítica de los artículos.
Mejorar el sector de la salud permitiendo que los médicos sigan las directrices y recomendaciones resultantes de esta investigación para una atención adecuada.