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Conciencia de error y la importancia de evitarlo

Imaginemos un Ensayo Clínico Aleatorizado que observa que a los tratados les baja la presión arterial sistólica (PAS) 10mmHg más que a los controles. ¿Podemos asegurar que en otro grupo de pacientes, con las mismas características que los reclutados en este estudio, ese tratamiento también reducirá 10mmHg la PAS?

Hay dos clases de error.

En el estudio mencionado, podría haber ocurrido un evento raro, y que el azar hubiera distribuido a los pacientes de forma desigual: los que iban a mejorar al grupo tratado, y los que no, al de referencia. ¿Cómo tener en cuenta la influencia del azar del muestreo? ¿Cómo cuantificar hasta qué punto la buena o la mala suerte ha conducido hacia un resultado u otro? Por otro lado, ¿lo podría haber diseñado y ejecutado mejor? ¿He hecho algo que, involuntariamente o no, dirigirá los resultados hacia el lado deseado? Por ejemplo: los efectos adversos del nuevo tratamiento podrían ser tan evidentes (calvicie, dermatitis, etc.) que no pasarían desapercibidos y, a pesar de un diseño aleatorizado y enmascarado, los tratamientos quedarían en evidencia, aunque fuera parcial. Un evaluador —tal vez inconscientemente— podría introducir errores sistemáticos, sesgos. En tal caso no podemos ofrecer garantías de que los posibles errores sean al azar.

Y hay dos formas de interpretarlo.

Las obligaciones de un buen investigador son considerar todos estos posibles errores: los aleatorios y los sesgos. La estadística explica cómo afrontar los aleatorios. Tomando el ejemplo anterior, podría asegurar que el azar de la asignación permite asegurar que los efectos de la intervención mejoran la PAS entre 5 y 15 mmHg. Más difíciles son los sistemáticos, los sesgos, que requieren algún juicio de valor. Por ejemplo, “tanto el hecho de haber desvelado el tratamiento de los pacientes, como la pérdida de casos, constituyen dos riesgos de sesgo que añaden incertidumbres adicionales”.

¿Cómo reportar honestamente las fuentes de error?

Drummond Rennie, editor en NEJM y JAMA en los años 80, o Douglas Altman, director de los estadísticos del BMJ, entre otros autores similares, impulsaron la creación de la guía de publicación CONSORT (CONsolidated Statement Of Randomized Trials), a la que han seguido muchas otras, como PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses).

Su objetivo era mejorar la atención de los pacientes acelerando el progreso de la investigación biomédica, para lo que necesitaban un acuerdo, basado en la evidencia, de los contenidos esenciales de un artículo que lo hicieran potencialmente reproducible y aplicable (por su efectividad) en el ámbito clínico. Ian Chalmers, creador de la Cochrane, y el clínico Paul Glasziou han estimado que lamentablemente sólo el 15% de la inversión en investigación en salud termina en resultados reproducibles, siendo el desconocimiento de las guías de publicación una de sus explicaciones principales.

En próximas publicaciones vamos a extendernos en diferentes guías de publicación con el fin de diseminar su conocimiento.

 

 

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30/04/2020

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Bioestadística para no estadísticos. Universidad Politécnica de Catalunya