EL PORTAL DE LAS ETIC

ENFERMERÍA INFORMÁTICA: Enfermería informática es la integración de ciencia y práctica de enfermería, su información y conocimiento y su gestión con tecnologías de la infomaciín y comunicación para promover la salud de las personas, familias y comunidades a nivel mundial. Una especialidad que integra las Ciencias Enfermeras de la Computación y de la información para la identificación, recolección, procesamiento y manejo de datos e información para el apoyo de la investigación, educación y expansión del conocimiento, gestión y cuidado asistencial. Ventajas:  Favorece la discusión de la información y la comunicación entre los diferentes miembros del equipo de salud. Mayor visibilidad de la enfermería. Agilidad en toma de decisiones y aumento de calidad de cuidados. Perspectiva clínica y favoreces la investigación. Facilita el intercambio de información entre la enfermera y el paciente. Mantenimiento de la formación. Desventaja: Distracciones. Dispersión. Pérdida

OMS: La esalud es un campo emergente de la de la informática médica, refiriéndose a la organización y prestación de servicios de salud e información a través de Internet y las tecnologías relacionadas. En un sentido más amplio, el término caracteriza no sólo un desarrollo técnico, sino también una nueva forma de trabajar, una actitud y un compromiso para el pensamiento global en red, con el fin de mejorar la atención sanitaria a nivel local, regional y mundial mediante el uso de tecnologías de la información y la comunicación La sanidad de futuro es a través de las TIC. Tienen un gran impacto llegando a revolucionar la sani OTROS CONCEPTOS:  Salud 2.0. Salud móvil (en inglés m-health / s. health).  Telesalud (tele-health):No sólo servicios médicos sino  también intervenciones de todos  los profesionales de la salud.  Telemedicina y Teleenfermería: Años70. Proporciona soporte clínicopara  mejorar resultados en salud,  rompiendo barrerasgeográficas. e-pacientes. e-profe

SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN: Impulsar la globalización mediante el uso y desarrollo de las TIC. Fomentar la Sociedad del Conocimiento. Mantener libre el flujo de información y conocimiento. Marcar  a una generación, su desarrollo e identidad. Comunicar de forma inmediata eventos o noticas de interés público. Permitir  una mayor influencia de la sociedad en decisiones políticas. Acelerar el desarrollo económico de los países mediante la tecnología. Eliminar la presencialidad para comunicarse, estudiar o trabajar. Crear nuevos puestos de trabajo. Optimizar procesos industriales obsoletos que finalmente conducen a la transformación digital. ¿Qué es la sociedad del conocimiento? La sociedad del conocimiento es aquella que se determina por el acceso y procesamiento de la información para transformarla en conocimiento. Su valor primordial es el aprendizaje a lo largo de la vida, que no está determinado ni por el espacio (las instituciones de enseñanza)

-Análisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa:  Este tipo de análisis es sumamente frecuente en todos los ámbitos,  puesto que con frecuencia nos interesa saber si las categorías (o factores)  de una variable cualitativa (o también en otras situaciones, observa los  ejemplos) presentan unos valores medios similares, o no. - Comparación de medias: Casos. La media de una variable respecto a un valor  de interés (p ej: límite para instaurar una  intervención) La media de dos muestras apareadas o dependientes: los valores que adquiere una influye en los que adquiere la otra. Datos provienen del mismo conjunnto de sujetos La media de dos muestras desapareadas o dependientes: los valores que adquiere una no influyen en la de la otra.  - Test a aplicar e análisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa: Paramétricos   T de studen t para 1 o dos muestras (o categorías) (apareadas o independientes) ANOVA (para más de dos muestras o categorías  independientes)

R ELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUANTITATIVAS: Una variable cuantitativa toma valores que son cuantificables y pueden ser: Dependencia funcional: puntos solamente sobre la línea recta o curva. Pero en estadística no se suele dar este tipo de casos. Dependencia estocástica: no están todos los puntos exactamente sobre el modelo, sino que existe una tendencia. MODELOS DE ANÁLISIS DE REGRESIÓN:   Regresión lineal simple: correlación y determinación. Se trata de estudiar la asociación lineal entre dos  variables cuantitativas. Regresión lineal simple: una sola variable  independiente.  Regresión lineal múltiple: más de una variable  independiente. Ecuación de la recta:  y = a + bx (ej: TAS=a +b·edad) Pendiente dela recta → b  Punto de intersección con el eje de coordenadas → a  “b” expresa la cantidad de cambio que se produce en lavariable dependiente por unidad de cambio de la variableindependiente.  ¨a¨ expresa cuál es el valor de la variable dependiente a indepe

LA PRUEA DE CHI: PRUEBA NO PARAMÉTICA. Para comparar dos variables cualitativas (dependiente e independiente).  Razonamiento a seguir: suponemos la hipótesis cierta,  y estudiamos cómo es de probable que siendo iguales  los dos grupos a comparar se obtengan resultados como  los obtenidos o haber encontrado diferencias más  grandes por grupos. La prueba o estadístico Chi cuadrado se utiliza para  comprobar si la diferencia en los datos que observamos: –Es debida al azar: Recordemos que la Ho establece que no hay diferencia, es decir, que hay igualdad. Aceptamos la Ho. –Es debida a algo más, por ejemplo una asociación entre  las variables que estudiamos: rechazamos la H0 y aceptamos la  H1. Condiciones para aplicar la Chi cuadrado:   Las observaciones deben ser independientes. Es decir, al clasificar los sujetos en cada casilla, debe haber sujetos distintos; no  puede haber sujetos repetidos en más de una casilla. Ni los sujetos se pueden  clasificar

SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA: Definición: La significación estadística (p) está relacionada con el resultado del estudio. Una de las dos formas de inferencia estadís1ca (la otra es la es1mación puntual y/o por intervalos). Permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método  cienfico. Se parte de la hipótesis nula, frente a la hipótesis  alternativa. Permite calcular el nivel de significación.  Nos permite tomar decisiones, cuantificando el error. CONTRASTES DE HIPÓTESIS: Definición:  El contraste de hipótesis nos permite decidir si los resultados obtenidos son fruto de la causalidad (por una relación causa-efecto) o de la casualidad (por azar).  Son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación: permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos. Sean cuales sean los deseos de los investigadores, el test de hipótesis siempre va a contrastar la hipótesis nula (la que establec

ESTADÍSTICA INFERENCIAL: Definición: denominamos inferencia estadística al conjunto de procesamientos estadísticos que permiten pasar de los particular, la muestra, a lo general, la población. Población: conjunto de personas, sujetos o unidades que presenta una característica común. Muestra: subconjunto extraído y seleccionado de una población a la que representa. Muestra independiente: está formada por datos independientes, o sea, aquellos obtenidos tras una única observación. Muestra apareada o dependiente: está constituida por datos apareados. Compran el mismo grupo de sujetos en dos tiempos diferentes. Dos formas de inferencia de estadística: Estimación: parámetro-estimador. Contraste de hipótesis. ESTIMACIONES:  Proceso de utilizar información de una muestra para extraer  conclusiones acerca de toda la población Se utiliza la información recogida para estimar un valor. Tipos de estimaciones: A) Estimación puntual: Consiste en consider

ESTIMACIÓN E INTERFERENCIA ESTADÍSTICA:  Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras  de tal forma que éstas reflejen las características de la  población le llamamos técnicas de muestreo. Siempre que trabajamos con muestras (no estudiamos el  problema en toda la población sino en una parte de ella) hay  que asumir un cierto error.  Si la muestra se elige por un procedimiento de azar, se puede  evaluar ese error. La técnica de muestreo en ese caso se  denomina muestreo probabilístico o aleatorio y el error  asociado a esa muestra elegida al azar se llama error  aleatorio • En los muestreos no probabilísticos no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable pero es evaluable. PROCEDIMIENTO MUESTRAL: Definición:  Un muestreo es un método tal que al escoger un  grupo pequeño de una población podamos tener un  grado de probabilidad de que ese pequeño grupo  posea las características de la población que  esta

PROBABILIDAD: El concepto de probabilidad es muy frecuente para comunicarnos  y entendernos. Se expresa mediante un número entre 0 y 1 (o en porcentajes). La probabilidad se puede clasificar en varios tipos: Probabilidad subjetiva o personalística. Probailidad clásica o a priori.  Probabilidad relativa o a posteriori.  Reglas básicas de la teoría de la probabilidad: Las probabilidades de un evento o suceso siempre oscilan entre 0 y1. La probabilidad de que un evento o suceso sea seguro es = a 1.   La probabilidad de un suceso o evento imposible es = 0 • La unión de A y B es: P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A П B). La probabilidad de un suceso contrario o del complemento es igual a 1  menos la probabilidad del suceso – P (A´)= 1-P(A).  La probabilidad de que ocurra el suceso A si ha ocurrido el suceso B se denomina probabilidad condicionada. TEOREMA DE BAYES: Expresa la probabilidad condicional de un evento aleatorio A dado B en términos de la distribución d

Representaciones gráficas: Forma rápida de comunicar información numérica (frecuencias). Son la imagen de las ideas (barras, histogramas, sectores...). Complementan el análisis estadístico, aumentando la información y  ofreciendo orientación visual.  No reemplaza a las medidas estadísticas que deben ser calculadas. Representaciones gráficas más  empleadas: Variables cualitativas. Variables cuantitativas. Datos bidimensionales y multidimensionales. VARIABLES CUALITATIVAS: NOMINALES (DICOTÓMICAS O POLICOTÓMICAS). El área de cada sector circular es  proporcional a la frecuencia  (absoluta o relativa) de las  categorías de la variable. No usar con variables ordinales. No recomendables para más de 3 ó 4 categorías. Sólo muestra una variable a la vez.  Si se quiere hace comparaciones se  tienen que hacer dos diagramas de  sectores. VARIABLES CUALITATIVAS: DIAGRAMAS DE BARRAS (POLICOTÓMICAS). Se usa también en variables cualitativa ordinales con es

Hay tren grandes tipos de medidas estadísticas:  1.Medidas de tendencia central:  Dan idea de los valores alrdedor de los cuales el resto de los datos tienen tendencia a agruparse = MEDIA, MEDIANA Y MODA. Media aritmética o media: Se calcula para variables cuantitativas y se trata del centro geométrico o de gravedad de nuestros datos. Es la suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observaciones. Es la medida más calculada y utilizada en estadística descriptiva.  PROPIEDADES DE LA MEDIA:  1. La suma de las desviaciones respecto de la media es igual a cero  2. La media no se altera por una transformación lineal de escala:  a) Si a un conjunto de datos cuya media es X, se le suma a cada dato una constante K, la media aumenta en K unidades. b) Si en un conjunto de datos cuya media es X, se multiplica cada dato por una constante K, la media queda multiplicada por K 4. Es muy sensible a las puntuaciones extremas.   Mediana: La median