5 ejemplos de muestreo por juicio que te ayudarán a tomar mejores decisiones

Algunos protocolos de investigación involucrarán la recolección y análisis de muestras de participantes (sangre, orinas, tejido). El análisis de datos de estas muestras puede usarse para monitorear la seguridad de los participantes a lo largo de un estudio y/ o proporcionar datos de punto final. Los requisitos y riesgos asociados con las actividades de muestra/laboratorio deben revisarse (evaluar el riesgo) durante el proceso de solicitud de patrocinio. La forma en que los datos del análisis de la muestra se informarán y retendrán durante y al final del ensayo deben acordarse claramente (y documentarse) antes de que se inicie/activar el estudio.

Los procedimientos para la recolección de muestras, el almacenamiento, la transferencia, el recibo y el análisis deben ser explícitos en el protocolo, y cuando no se trata de procedimientos operativos estándar / plan de gestión de muestras o se debe desarrollar un manual de laboratorio que proporcione instrucciones claras a los sitios / laboratorios sobre los requisitos para los requisitos para los requisitos para los requisitos para los requisitos para los requisitos para los requisitos El estudio anterior al inicio/activación del estudio. Los investigadores principales /principales son responsables de garantizar que los sitios /laboratorios trabajen a la versión actual aprobada del protocolo y los procedimientos de estudio (es decir, informados de enmiendas)

Los laboratorios locales (que están unidos al hospital) pueden usarse para el análisis de la muestra o las muestras pueden transferirse a un laboratorio externo para su análisis. Cualesquiera que sean los acuerdos de laboratorio para un estudio, los contratos apropiados (con delegación claramente definida de responsabilidades) deben ejecutarse antes de que comience las actividades de laboratorio.

¿Qué es el muestreo de juicio?

Los ensayos pragmáticos en la investigación de efectividad comparativa evalúan los efectos de diferentes opciones de tratamiento, terapéutico o de atención médica en la práctica clínica. Se caracterizan por criterios de elegibilidad amplios y grandes tamaños de muestra, lo que puede conducir a un número inmanejable de participantes, aumentando el riesgo de sesgo y afectando la integridad del ensayo. Describimos el desarrollo de una herramienta de estrategia de muestreo y su uso en la prueba de preparación para eludir el desafío del flujo de trabajo inmanejable.

Dados los criterios de elegibilidad amplios y el alto volumen de fracturas en los sitios clínicos participantes en el ensayo Prepare, se necesitaba una estrategia de muestreo pragmático. Utilizando datos de Prepare, se utilizaron estadísticas descriptivas para describir el uso de la estrategia de muestreo en los sitios clínicos. Se realizó una prueba de chi-cuadrado para explorar si el uso de la estrategia de muestreo se asoció con una reducción en el número de pacientes elegibles perdidos.

7 de 20 sitios clínicos (35%) eligieron adoptar una estrategia de muestreo. Hubo 1539 pacientes excluidos debido al uso de la estrategia de muestreo, que representa el 30% de todos los pacientes excluidos y el 20% de todos los pacientes examinados para participar. El uso de la estrategia de muestreo se asoció con más probabilidades de pacientes elegibles perdidos (297/4545 (6.5%) versus 341/3200 (10.7%) P <0.001).

La implementación de una estrategia de muestreo en el ensayo Prepare ha ayudado a limitar el número de pacientes elegibles perdidos. Esta estrategia de muestreo representa una herramienta simple y fácil de usar para administrar el flujo de trabajo en los sitios clínicos y mantener la integridad de un gran ensayo.

¿Cómo se aplica el muestreo discrecional?

Los métodos estadísticos son herramientas bien establecidas para medir y mejorar de manera eficiente la calidad del producto en una variedad de industrias. Desafortunadamente, el análisis estadístico ha tardado en obtener aceptación en la industria hipotecaria, aunque la capacidad de originar el producto de mejor calidad al costo más bajo posible es tan valiosa para los creadores de hipotecas como lo es para los fabricantes de automóviles. Hay muchas razones por las cuales la industria hipotecaria ha evitado los métodos estadísticos, pero seguramente una razón es el tema en sí: pocas disciplinas pueden ser tan aturdidas como la teoría estadística.

Sin embargo, la forma más efectiva para que los gerentes de control de calidad medgan y mejoren la calidad del préstamo, al menor costo posible, es emplear métodos estadísticos. Aunque esto significa que los gerentes de CC necesariamente deben familiarizarse con los conceptos estadísticos básicos, con las herramientas adecuadas y el apoyo profesional, el proceso puede simplificarse enormemente.

En el contexto de la industria hipotecaria, una metodología de muestreo es una estrategia que comienza con una pregunta: ¿Qué información necesita aprender el gerente de control de calidad de revisión de préstamos? Peter Drucker haría dos preguntas más básicas: ¿Cuál es la tarea? ¿Por qué hacerlo en absoluto?

Siguiendo la sabiduría convencional, o continuar haciendo QC hipotecario «la forma en que siempre se ha hecho», no es un punto de partida particularmente confiable. El control de calidad hipotecario a menudo se ha visto como un mal necesario, requerido por las regulaciones de la agencia y realizado con apoyo de gestión apática. Otra opinión, una adoptada por cientos de compañías vibrantes, sostiene que QC puede reducir el costo de los productos de baja calidad, fortalecer la posición competitiva de la compañía y, en última instancia, regresar mucho más a la empresa que sus gastos directos. Esta visión requiere una respuesta reflexiva a las preguntas engañosamente simples planteadas anteriormente. Esa respuesta se convierte, a su vez, en la base de una metodología de muestreo sonoro y eficiente.

El muestreo eficiente implica una pregunta central: ¿cuántos préstamos deben ser muestreados y cómo, para obtener la información necesaria? El análisis estadístico es la herramienta que, combinada con una metodología de muestreo de sonido, permite al administrador de QC determinar el número mínimo de revisiones de préstamos aleatorios requeridos. Sin estadísticas, un departamento de QC casi seguramente mostrará demasiados préstamos, una ineficiencia con un costo medible o muestra muy pocos préstamos, lo que significa que no se obtiene información útil.

¿Cómo hacer un muestreo por juicio?

Cada ensayo clínico debe ser planeado. Este plan debe incluir el objetivo de prueba, punto final primario y secundario, método para recopilar datos, muestra que se incluirá, tamaño de muestra con justificación científica, método de manejo de datos, métodos estadísticos y supuestos. Este plan se denomina protocolo de ensayo clínico. Uno de los aspectos clave de este protocolo es la estimación del tamaño de la muestra. El objetivo de este artículo es discutir cuán importante es la estimación del tamaño de la muestra para un ensayo clínico y también comprender los efectos de la sobre estimación del tamaño de la muestra o subestimación en el resultado de un ensayo. También se intenta comprender la importancia de la muestra mínima para detectar una diferencia clínicamente importante. Este artículo también es un intento de proporcionar entradas en diferentes parámetros que afectan el tamaño de la muestra y las reglas básicas para estos parámetros con la ayuda de algunos ejemplos simples.

Veamos un ejemplo. El Dr. ABC había desarrollado un medicamento nuevo que era efectivo para reducir el dolor. El medicamento nuevo es clínicamente mejor en términos de eficacia y seguridad en comparación con el medicamento de prueba. Por lo tanto, el medicamento nuevo realmente merece llegar al mercado para que los pacientes que padecen dolor puedan estar a gusto.

El Dr. ABC decidió realizar una TC para obtener la aprobación de los reguladores. ¿Cómo afectará el tamaño de la muestra el ensayo del Dr. ABC en pacientes que sufren de dolor?

Escenario 1-Subestimación del tamaño de la muestra (el tamaño de la muestra seleccionado fue menor de lo requerido)

¿Cómo identificar un muestreo intencional o por juicio?

Considere un estudio que tiene como objetivo comprender la salud mental de las personas en un grupo en particular. Para recopilar los datos requeridos, el investigador pide a las personas que sean voluntarias para el estudio.

Esta acción puede conducir a un sesgo de usuario de salud donde las personas que son voluntarias son personas con buena o buena salud mental. Por lo tanto, el resultado de esta investigación puede no ser una representación precisa de lo que se puede obtener en la comunidad.

El diseño de su encuesta puede causar sesgo de muestreo tanto como el tipo de preguntas que enumera en su encuesta. A veces, su encuesta se puede elaborar de una manera que pueda favorecer o desfavorecer la recopilación de datos de ciertas clases de personas o individuos en ciertas condiciones.

Algo tan básico como el tipo de lenguaje utilizado en su encuesta puede excluir automáticamente a una gran cantidad de personas en su población de investigación. Por ejemplo, si desea que las personas que sean analfabetas o semi-alfabetizadas completen su encuesta, debe facilitarlo.

El sesgo de muestreo se arrastra en encuestas de diferentes maneras. Por ejemplo, una encuesta para medir el uso de drogas duras entre adolescentes y adultos jóvenes estará parcial si excluye a los adolescentes y adultos jóvenes que son pobres o sin educación.

El primer truco para evitar el sesgo de muestreo en su estudio es ser intencional sobre todo el proceso, desde elegir métodos de investigación para identificar a su público objetivo y todo lo demás. Muchas veces, el sesgo de muestreo se cuela cuando no presta suficiente atención o cuando ignora los detalles más minuciosos en su investigación.

¿Cómo hacer un muestreo discrecional?

Freddie Mac y Fannie Mae (los GSE) emitieron orientación a partir de septiembre de 2012 con respecto a los cambios en su respectiva representación y marco de garantía.1 Los cambios, efectivos para los préstamos adquiridos por los GSE a partir del 1 de enero de 2013, requieren que los prestamistas reporten defectos sobre Varias muestras de préstamos entregados a los GSE. Los prestamistas deben aprovechar estos informes para monitorear y mitigar su propio riesgo de futuras recompras.

El muestreo es un proceso en el que los usuarios seleccionan un subconjunto de observaciones (la «muestra») de todas las observaciones (la «población») para sacar conclusiones sobre la población. Por ejemplo, suponga que hace pizzas y quiere saber qué porcentaje de la población de EE. UU. Prefiere pizza de pepperoni sobre la pizza de queso. Sería casi imposible preguntarle a cada persona en los EE. UU. Qué tipo de pizza prefieren; Sin embargo, podríamos pedirle a un subconjunto más pequeño de la población que extraiga conclusiones sobre el total. Cuantas más personas preguntemos, más confianza tenemos en los resultados. Si preguntamos a suficientes personas, podríamos suponer que la tasa de personas que prefieren la pizza de pepperoni sobre la pizza de queso en nuestra muestra representa a toda la población.

Los GSE, a través de autoevaluaciones realizadas por los vendedores de hipotecas, utilizan el muestreo para monitorear la calidad de los préstamos comprados. Específicamente, los GSE requieren que los vendedores realicen autoevaluaciones en defectos para préstamos comprados por los GSE. Los GSE definen tres tipos de muestras requeridas para monitorear las tasas de defectos:

  • Muestreo aleatorio
  • Muestreo discretario
  • Muestreo dirigido

Tenga en cuenta que Freddie Mac ha declarado que si una hipoteca está excluida del proceso de muestreo, no es elegible para la venta a Freddie Mac.

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