De cómo la realidad socio-económica en una comunidad rural filipina condujo a un sesgo en los voluntarios en una encuesta de diabetes, prediabetes y síndrome metabólico / Socio-economic Realities in a Rural Filipino Community Lead to Volunteer Bias in a Survey of Diabetes, Prediabetes and Metabolic Syndrome

Mark Anthony Sandoval, Elizabeth Paz Pacheco, Gregory Joseph Ryan Ardena, Frances Lina Lantion-Ang, Elizabeth R Paterno, Noel Juban Juban, Cecilia A. Jimeno

Resumen


Resumen

Antecedentes: existen pocos datos acerca de la prevalencia de diabetes, prediabetes y síndrome metabólico en las zonas rurales de Filipinas. Metodología: un cuestionario para determinar la prevalencia de estas tres condiciones en el pueblo de San Juan, Batangas. Resultados: los pobladores no asimilan el papel de la aleatoriedad muestral, pensaron que no estaba bien que personas sanas fueran sometidas a evaluaciones médicas mientras que personas con antecedentes conocidos de diabetes e hipertensión no fueran incluidos automáticamente. Muchos de los sujetos que presentaron el cuestionario fueron familiares de aquellos originalmente seleccionados; como grupo, dichos voluntarios “no seleccionados” incidían en más factores de riesgo cardiovascular y metabólico que aquellos originalmente seleccionados. Conclusiones: el sesgo muestral afectó la determinación efectiva de la prevalencia de estas condiciones, a pesar de nuestros esfuerzos por garantizar la selección aleatoria de participantes. El caso ilustra en la realidad como las realidades socioeconómicas en una comunidad dificultan evitar sesgos muestrales en un área rural con recursos limitados. Aportamos algunas recomendaciones para abordar la problemática.

Abstract

Background: There is limited data on the prevalence of diabetes, prediabetes and metabolic syndrome in the rural areas of the Philippines.
Methods: A survey was done to determine the prevalence of these three conditions in the rural town of San Juan, Batangas. Results: Community members did not understand the role of randomization. They felt that it was wrong for healthy people to undergo medical evaluations while people with known diabetes and hypertension were not automatically enrolled. Most of the subjects who presented for the survey were family member of the individual who had been originally randomly selected. As a group, these “non-selected” volunteers had significantly higher cardiac and metabolic risk factors that those subjects who had been randomly selected. Conclusions: Volunteer bias hampered the accurate determination of the true prevalence of these conditions despite our best efforts at ensuring random selection of participants. This experience provides a real world example of how socio-economic realities in the community make volunteer bias difficult to avoid in a rural resource-limited area. Recommendations for addressing this problem are provided.

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