Medicina Basada en Evidencia: Principios, Tipos de Estudio y Análisis Estadístico

Medicina Basada en Evidencia: Un Enfoque Sistemático

Un enfoque sistemático de la medicina en el que los médicos y otros profesionales de la salud utilizan la mejor evidencia científica disponible para la toma de decisiones.

Principios Fundamentales

  1. Toma de decisiones basada en la mejor evidencia disponible.
  2. Proporcionar orientación para determinar la confiabilidad de la evidencia.
  3. Una sola referencia o evidencia no es suficiente para tomar decisiones.

Evidencia y Conocimiento Médico

  • Evidencia médica: Datos y números.
  • Conocimiento médico: Interpretación y aplicación de la evidencia.
  • Sabiduría médica: Aplicación del conocimiento basado en la evidencia, reconociendo las limitaciones de la experiencia.

Evidencia: Cualquier observación empírica o reporte relevante.

Spurious correlation: Correlación sin relación biológica significativa (ej., la relación entre el consumo de mantequilla y la tasa de divorcios).

  • Dato: Unidad mínima de información.
  • Variable: Elemento al que el investigador asigna un valor.
  • Teoría: Conjunto de conocimientos sustentados con datos.
  • Hipótesis: Pregunta de investigación que se busca comprobar, indicando los resultados esperados.

La investigación se inicia con una duda que genera una pregunta de investigación. Para ser considerada investigación, debe seguir el método científico.

Paradigmas de la Investigación

  • Cuantitativo:
    • Pospositivismo.
    • Observación y medición.
    • Verificación.
    • Uso de números y estadísticas.
  • Cualitativo:
    • Constructivismo.
    • Significado e interpretación.
    • Contexto.
    • Creación de teorías.
    • Análisis de texto y contenido.
  • Método Mixto: Combinación de enfoques cuantitativos y cualitativos.


Tipos de Estudio

  • Descriptivo vs. Analítico
  • Observacional vs. Experimental
  • Retrospectivo vs. Prospectivo
  • Longitudinal vs. Transversal

Tipos de Preguntas

  • Background (Fondo): Conocimiento general sobre una condición, enfermedad o proceso.
  • Foreground (De primer plano): Preguntas específicas que influyen en las decisiones clínicas.

Preguntas PICO

  • Paciente o Población: Descripción detallada del paciente.
  • Intervención o Exposición: Tratamiento, intervención, factor de riesgo o características relevantes.
  • Comparación: Grupo de comparación o alternativa a la intervención.
  • Desenlace (Outcome): Resultado que se busca corregir o prevenir.

5 Tipos de Preguntas Clínicas

  1. Intervención o Terapia (Tratamiento).
  2. Etiología (Factores de Riesgo).
  3. Diagnóstico (Prueba más precisa).
  4. Pronóstico (Curso clínico a lo largo del tiempo).
  5. Experiencia (Estudios cualitativos).

Un análisis a fondo se realiza solo para los aspectos más trascendentes.

Se debe considerar la jerarquía de la evidencia: Estudios primarios, revisiones sistematizadas, práctica clínica y estudios clínicos.

En problemas clínicos, se recomienda consultar las Guías de Práctica Clínica (GPC).


Herramientas de Información

  • Hunting (Justo a tiempo): Herramienta que presenta información prefiltrada de forma sencilla y de rápido acceso en el punto de atención.
  • Foraging (Mantenerse al día): Herramientas que filtran la información en función de su relevancia y validez.
  • Información centrada en el paciente.
  • La relevancia depende de la novedad de la información.
  • La validez se basa en la calidad del resumen y la recomendación de uso.

¿Qué es una Cohorte?

Grupo de individuos que comparten una característica común, como el año de nacimiento. En medicina, una cohorte es un grupo que participa en un ensayo clínico o estudio y se observa durante un período de tiempo.

Los estudios de casos y controles responden preguntas sobre pronóstico (prevención).

Reportes de Casos

Descripción detallada de la evolución de un paciente a lo largo del tiempo (incluyendo tratamientos y resultados).

Suelen ser observacionales, retrospectivos y descriptivos.

  • Ventajas: Primera forma de publicación, rápido, económico, generación de hipótesis.
  • Desventajas: Potencial limitado para establecer efectos causales.

Sesgos

Peso desproporcionado a favor o en contra de una idea o cosa, generalmente de una manera cerrada, perjudicial o injusta.

Conceptos Básicos de Estadística


Clasificación de las Variables

  • Dependiente: Desenlace o resultado.
  • Independiente: Predictoras o causantes.
  • Covariable: Modifica otros tipos de variables.

Tipos de Variable según su Naturaleza

  • Cuantitativas: Números (Continuas y Discretas).
  • Cualitativas: Categorías o clases (Nominales [Dicotómicas o Politómicas] u Ordinales).

Escala de medida nominal: Donde solo existe una cierta cantidad de opciones (respuesta cerrada).

Escala de medida ordinal: Similar a una respuesta abierta, con un orden jerárquico.

Pruebas estadísticas: Métodos para comparar los datos obtenidos.

  • Estadística descriptiva.
  • Probar las hipótesis.
  • Desarrollar modelos explicativos.

La herramienta estadística depende de las variables y la hipótesis a probar.

Estadística Descriptiva

  • Media.
  • Moda.
  • Mediana.
  • Razón: Índices al dividir dos números.
  • Proporción: Solo para datos cuantitativos.
  • Intervalo de Confianza: Describe la variabilidad entre la medida obtenida en un estudio y la medida real de la población.
  • Distribución (Solo CUANTITATIVAS): Datos graficados.
  • Desviación Estándar: Diferencia promedio.
  • Rango: Valor máximo y mínimo.


Kurtosis

Mide cuánto varía la distribución de la frecuencia.

  • Positiva: Mayor cantidad de eventos de los esperados.
  • Negativa: Menor cantidad de eventos de los esperados.

Hipótesis

Explicaciones tentativas del fenómeno investigado, formuladas a manera de proposiciones.

H descriptiva y H Analítica: Alterna o Nula.

Shapiro-Wilk: Prueba de normalidad. Si el resultado es positivo, se rechaza la hipótesis de normalidad; si es negativo, se acepta.

Análisis Univariado

Análisis realizado a una sola variable para resumirla.

Análisis Bivariado

Análisis para determinar cómo el valor de una variable de resultado puede cambiar en función de las modificaciones de una variable explicativa.

Análisis Multivariado

Analiza muchas variables simultáneamente.

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