Ensayo Bioestadistica

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Bioestadística.

Es parte de la naturaleza humana tratar de reconocer patrones y dar sentido a lo que observamos. Desafortunadamente, nuestra intuición a menudo es incorrecta, por lo que es necesario imponer cierta objetividad a los métodos por los cuales las observaciones se convierten en conocimiento. Una definición de bioestadística podría ser precisamente esta, la conversión rigurosa y objetiva de observaciones médicas y / o biológicas en conocimiento. Para los profesionales de la salud, el esfuerzo por mejorar la calidad de los servicios que brindan a los pacientes nunca termina. El objetivo se vuelve más vital a medida que los presupuestos de atención médica se reducen y las demandas impuestas a los sistemas de atención médica los empujan al límite. La bioestadística es una herramienta importante en el desafío de mejorar los resultados de salud frente a la limitación de los recursos de atención médica.

El potencial de la bioestadística para hacer que las enfermeras y otros trabajadores de la salud sean más efectivos y eficientes se ve obstaculizado por los muchos malentendidos que rodean la tecnología. Tener una definición clara de bioestadística es el primer paso para ayudar a las personas interesadas en una carrera en el cuidado de la salud y la investigación de la salud a comprender el impacto positivo que la bioestadística puede tener en su profesión. Tanto los consumidores de principios bioestadísticos como los propios bioestadísticos varían en la medida en que reconocen la necesidad de continuar con la mejora. Es posible que algunos no reconozcan la necesidad de (algunos o todos) los métodos que ya se han desarrollado; otros pueden aceptarlos ya que los encuentran completamente suficientes; otros reconocen tanto el valor como las deficiencias de estos métodos, y buscan desarrollar métodos aún mejores para garantizar que las conclusiones médicas futuras estén menos sujetas a sesgos que las actuales. De manera generalizada y según diversos autores, el papel y la importancia de la bioestadística en la investigación clínica se remonta al siglo XVII y sigue creciendo. Después de ayudar en el trabajo de grandes científicos como Charles Darwin, Karl Parson y otros, ahora está ayudando a los investigadores en ciernes en la investigación clínica. La bioestadística también ayuda a presentar el manuscrito científico con análisis estadísticos relativamente sofisticados de un conjunto complejo de datos médicos en revistas científicas de renombre. Existen actualmente varias resoluciones sobre bioestadística, para este caso vamos a tomar como cimiento la que expresa Berger (2003), quien la define como “la disciplina que se ocupa de cómo debemos tomar decisiones al analizar datos biomédicos. Es la disciplina en evolución que se ocupa de formular reglas explícitas para compensar tanto la falibilidad de la intuición humana en general como los sesgos en el diseño del estudio en particular”. Para ver por qué se necesita tal disciplina, consideraremos el ejemplo de haber observado una larga serie de caras cuando se lanza una moneda justa. Muchos apostarían luego a cruz, argumentando que es justo. Los más ilustrados reconocerían la independencia de los lanzamientos, y cómo esto se traduce en la incapacidad de los lanzamientos pasados para predecir los futuros. Los más ilustrados reconocerían la facilidad con la que la palabra "justo" puede adjuntarse a una moneda, ya sea que la moneda sea justa o no. Estos individuos usarían los datos pasados para probar la hipótesis de que la moneda es justa, y pueden encontrar que, de hecho, sale cara con una probabilidad mucho mayor al 50%; por lo que apostarían cara a continuación, y en cada lanzamiento futuro de esta moneda.

En este caso, las técnicas estadísticas no nos ofrecen una certeza absoluta. Sin embargo, todavía existe una conexión entre los métodos estadísticos y la objetividad. Para ver esto, es importante establecer una distinción entre resultado y proceso al pensar en bioestadística. Como ilustra el ejemplo del lanzamiento de una moneda, es bastante cierto que una prueba estadística particular puede llevar a una conclusión incorrecta en un caso particular. Los datos en sí pueden inducir a error debido a una muestra desafortunada que no refleja la realidad de la población de la que se extrae. Un buen diseño tiene como objetivo hacer que estos datos engañosos sean poco probables, pero no imposibles. Y ciertamente ocurren eventos raros. Pero este hecho no invalida la corrección procedimental de las técnicas estadísticas, en general, siempre (y esta es una estipulación importante) que se realicen las pruebas estadísticas más adecuadas dados los datos disponibles. Esto significa que se debe consultar a los estadísticos profesionales en todas las fases de un ensayo clínico, desde el diseño hasta la implementación y la interpretación de los resultados.

El análisis bioestadístico es clave para realizar nuevas investigaciones clínicas y uno de los fundamentos de la práctica clínica basada en la evidencia. Evalúa y aplica los resultados de investigaciones anteriores precisamente para las nuevas investigaciones. De acuerdo a Berger (2003), con menos del 10 por ciento de los nuevos compuestos que llegan al mercado, la necesidad de bioestadísticas avanzadas aumenta cada día, debido a que acorta los plazos, reduce los costos y los riesgos al mejorar la calidad de la presentación. Los métodos estadísticos de vanguardia ahora juegan un papel clave en todos los pasos del proceso de desarrollo de fármacos.

La bioestadística es un proceso continuo para mejorar la calidad de la inferencia científica. Si uno se da cuenta de un sesgo y de una forma de corregirlo, entonces debe hacerlo, aunque sin que el investigador lo sepa, había otro sesgo que ya compensaba el identificado. Hacer lo correcto puede llevar a un resultado incorrecto. Pero todavía hay que hacer lo correcto porque nunca se sabría si el resultado es correcto o incorrecto en una situación determinada. Si bien no podemos decir que una conclusión en particular sea "correcta", lo que podemos decir es que los procedimientos correctos se definen como "correctos" porque conducen a conclusiones menos sesgadas con más frecuencia que otros procedimientos. Este intento de minimizar la probabilidad de error es todo lo que uno puede esperar en la inferencia científica. En el esfuerzo por producir métodos que a su vez produzcan resultados correctos, el progreso que nosotros, como disciplina, hemos logrado hasta ahora, aunque sustancial, sigue siendo una gota en el océano en comparación con el trabajo aún por hacer. Si bien palabras como "riguroso" se utilizan con regularidad, el hecho es que casi todos los estudios médicos, incluso los ensayos clínicos aleatorios, son susceptibles a sesgos que ofrecen una explicación convincente y competitiva de los efectos aparentes del tratamiento. Es decir, incluso con diseños y análisis modernos, los resultados todavía no pueden aceptarse en términos generales. Hay que distinguir entre los sesgos que se pueden prevenir y los que no. Esta línea de demarcación varía con el tiempo, ya que un esfuerzo de la bioestadística es expandir el conjunto de sesgos que se pueden prevenir. Pero en cualquier momento, habrá una serie de sesgos que se pueden prevenir, e inevitablemente habrá muchos estudios que no hagan ningún esfuerzo por prevenirlos.

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