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domingo, 22 de diciembre de 2013

Investigación Documental

Actualmente el concepto de documento abarca más y más, sobre todo si llamamos la información (validada o no) obtenida por Internet: documentos. Música, películas, dibujos, historias clínicas, mapas, planos, tomografías, transcripciones de discursos, y entrevistas, y opiniones, aunado a o que ya considerábamos seriamente documentación válida. 
 
Recuerdo que cuando era niña, investigación documental era “buscar en los libros”. Se refería a eso.

Ahora el concepto se amplía, pero a veces se complica.

Cuando buscábamos en libros, enciclopedias, tesis, alguien se había encargado de validar esa información por nosotros, podíamos considerarla con tranquilidad como cierta. Ahora tenemos que pensarlo mejor, de acuerdo a la fuente.

En fin, hablemos de la investigación documental.

A la hora de la verdad es parte esencial de un proceso de investigación científica, cualquiera que sea la metodología de investigación que vayas a usar debes documentarte primero.

En palabras simples es un procedimiento donde se observa sistemáticamente, se indaga, recolecta, se organiza y se interpretan diferentes datos acerca de uno o varios temas de interés utilizando como suministro diferentes tipos de documentos. La investigación documental en muchos casos en nuestra primera fuente de insumos.

Tan sencillo como esto: ¿si tuvieran una idea no les gustaría saber si alguien más la desarrolló? Y si la desarrolló, no les interesaría conocer sus conclusiones, y si difiere un poco de su idea original, ¿no podría ser esta investigación inicial parte del marco teórico que justifique la importancia del propio trabajo que están realizando?

La investigación documental no es “leer y ya”. Conlleva gran trabajo, es identificar los documentos que necesitamos revisar, debemos realizar un esquema, escoger los capítulos que nos interesan, parecen en desuso, pero realizar fichas puede ser muy útil, sobre todo en investigaciones extensas, filtrar la información, porque no todos los datos son útiles, al menos no para nuestro caso, para todo ello debemos desarrollar habilidades que nos permitan que el proceso fluya de la mejor manera posible y que el resultado obtenido sea confiable, válido, útil y quizás más adelante referencia para otros.
 
 

lunes, 14 de octubre de 2013

Test Diagnóstico y Gold Standard

Existen muchos factores a tomar en cuenta cuando se trata de descubrir o determinar una nueva prueba diagnóstica para algún tipo de enfermedad que ya tiene un test o prueba aceptada por el gremio como la más segura y confiable.

Hay una serie de pruebas y cálculos a realizar para determinar si la nueva prueba es tan buena o mejor que la anterior. 

La prueba ya aceptada se conoce como Gold Standard o Test de Referencia, entre otros.

El Test de Referencia o Gold Standard es la prueba considerada como la mejor alternativa diagnóstica existente para estudiar una determinada enfermedad o evento de interés en término de sensibilidad, especificidad y valores predictivos (conceptos que revisaremos más adelante en el presente post), es decir, se considera la mejor opción para identificar individuos con o sin la enfermedad o el evento en estudio.

Se preguntaran si ya existe una prueba confiable, por qué buscar otra. Puede ser por razones de costo, de tiempo, de recursos, incluso del dolor e incomodidad a la que debe someterse el paciente para la prueba o hasta de la facilidad de aplicación.

Entre los cálculos que debemos determinar para poder concluir que una prueba puede sustituir de manera correcta un Test de Referencia están la Sensibilidad y la Especificidad.

La Sensibilidad es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo, es decir, la probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga en la prueba un resultado positivo. En otras palabras, la sensibilidad viene a ser la capacidad del test para detectar la enfermedad. La fórmula para el cálculo es:


Sensibilidad=(VP)/(VP+FN)

Por otra parte la Especificidad es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo sano, es decir, la probabilidad de que para un sujeto sano se obtenga un resultado negativo. Es decir la capacidad para detectar a los individuos sanos.  La fórmula en este caso es:

Especificidad=(VN)/(VN+FP)

Para que un estudio sea confiable en la etapa de análisis se debe determinar que el test fue utilizado en personas con la enfermedad que se quiere diagnosticar, pero también en personas sin la enfermedad, para poder verificar las tasas de falsos resultados positivos y falsos resultados negativos.

Asimismo se debe verificar que entre los pacientes estudiados se incluyeron todas las formas clínicas de la enfermedad. Es decir diferentes rangos de la enfermedad, para evitar obtener falsos resultados donde un método, un procedimiento o fármaco, funcione para formas leves, pero no para formas avanzadas de la enfermedad, o, en su defecto, que sea capaz de detectar cuando la enfermedad está muy avanzada, pero no cuando es incipiente. 

Adicionalmente que el test en estudio debe ser comparado, no con cualquier prueba utilizada, sino con la que formalmente se considere en la comunidad médica como esándar de oro, es decir, la que sea considerada la mejor opción de diagnóstico. 

No menos importante, se debe verificar que la prueba de oro fue aplicada a todos los participantes del estudio de manera independiente del resultado del test en estudio, para poder comparar de manera honesta y profesional la diferencia entre ambas.

También es importante evitar el sesgo clínico, por eso se recomienda que los analistas se mantengan al margen de que conjunto de resultados corresponde a cada prueba.

Es importante conocer ciertos cálculos que ayudan a determinar entonces, una vez hechas las dos pruebas en ambos grupos, y obtenido los resultados, que tan confiable es el test o fármaco que se está probando. Estos son:

El Valor Predictivo Positivo: que es la proporción de pacientes con test positivo que realmente tienen la enfermedad.



El Valor Predictivo Negativo que es la proporción de pacientes con test negativo que realmente no tienen la enfermedad. 



En ambos casos, mientras más alto sean los valores predictivos, mejor el test que se está probando.

Adicionalmente se debe tomar en cuenta la Prevalencia de la enfermedad. Cuando la prevalencia de la enfermedad es baja, un resultado negativo permitirá descartar la enfermedad con mayor seguridad, siendo así el valor predictivo negativo mayor. Por el contrario, un resultado positivo no permitirá confirmar el diagnóstico, resultando en un bajo valor predictivo positivo.

Por otra parte está la razón de probabilidad, que constituye la comparación de proporciones entre individuos con la enfermedad y aquellos que no la tienen y que presentan un nivel dado de resultado en una prueba diagnóstica, sea ausencia o precencia.

La Razón de Probabilidad positiva o cociente de probabilidades positivo se calcula dividiendo la probabilidad de un resultado positivo en los pacientes enfermos entre la probabilidad de un resultado positivo entre los sanos. En pocas palabras en función de la siguiente fórmula:



Por otra parte, la Razón de Probabilidad negativa o cociente de probabilidades negativo se calcula dividiendo la probabilidad de un resultado negativo en presencia de enfermedad entre la probabilidad de un resultado negativo en ausencia de la misma. O sea con la siguiente fórmula:

 


La razón de probabilidades ofrece la ventaja de que relaciona la sensibilidad y la especificidad de una prueba en un solo índice. Además, pueden obtenerse razones de probabilidad según varios niveles de una nueva medida y no es necesario expresar la información de forma dicotómica, como resultado de normal o anormal o bien positivo y negativo. Por último, al igual que sucede con la sensibilidad y la especificidad, no varía con la prevalencia. Esto permite utilizarlo como índice de comparación entre diferentes pruebas para un mismo diagnóstico.

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Agradecimientos:
Sackett DL, Haynes RB, Guyatt GH, Tugwell P. Epidemiología clínica.
Dawson-Sauders B, Trapp RG. Bioestadística médica.
Gianella A. Análisis Crítico de un Estudio sobre Test Diagnóstico.
Friedman HH. Manual de diagnóstico médico.
Fescina RH, Simini F, Belitzky R. Evaluación de los procedimientos diagnósticos. Aspectos Metodológicos.
Flectcher RH, Fletcher SW, Wagner EH. Clinical epidemiology: the essentials.

sábado, 11 de mayo de 2013

Extrapolación

Básicamente, en Matemáticas, extrapolación, se refiere a calcular el valor de una variable en un punto determinado en función de otros valores que tienen las mismas características que el primero.

Es similar a la interpolación, la cual produce estimados entre las observaciones conocidas, a diferencia de esta la extrapolación es sujeta a una mayor incertidumbre y a un mayor riesgo de producir resultados insignificantes.

El método de extrapolación es un método ciéntífico lógico que consiste en suponer que el curso de los acontecimientos continuará en el futuro, convirtiéndose en las reglas que se utilizarán para llegar a una nueva conclusión. Es decir, se afirma a ciencia cierta que existen unos axiomas y éstos son extrapolables a la nueva situación.

Las consideraciones sobre la posibilidad de extrapolar resultados resultados, no es estadística, es técnica, depende de los conocimientos de cada disciplina. 

La extrapolación de los resultados experimentales a poblaciones distintas de la población estadística, se denomina inferencia técnica, ya que la posibilidad de hacerlo depende de los conocimientos y de la lógica de la disciplina científica implicada en el estudio.

Existe una amplia variedad de extrapolaciones:
  • Lineal
  • Polinomial
  • Cónica
  • De curva francesa

Incluso existen métodos específicamente desarrollados para la programación informática:

  • Extrapolación de Richardson
  • Extrapolación de Aitken 



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Agradecimientos: 
Estadística aplicada a las ciencias de la salud (Rafael Alvarez Cáceres)
2009 trendingIT
J. Scott Armstrong and Fred Collopy (1993). "Causal Forces: Structuring Knowledge for Time-Series Extrapolation"
Wikipedia
 

 


sábado, 9 de marzo de 2013

Muestreo y muestras representativas



A veces no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población). Por eso, en líneas generales se trabaja con una muestra.


Las estadísticas difícilmente tendrán sentido si no se entiende el concepto de población y muestra.
La población es el conjunto total de individuos que posee características comunes observables en un lugar y momento determinado. Puede ser grande o pequeña, según el tópico de interés.



Por ejemplo, si estamos haciendo un estudio referente a las mujeres mayores de 20 años, estamos hablando de millones. Pero si estamos hablando de esclerósis lateral amiotrófica en Venezuela en hombres menores de 40 años, estamos hablando de un "grupito" de personas, si es que hay casos.


Cuando la población es muy pequeña, y tenemos acceso a ella, es posible trabajar con una muestra = población.
Pero esto generalmente no es así.

Por eso trabajamos con un subconjunto. También, en muchísimos casos, por razones de costo y tiempo.

Al seleccionar una muestra lo que se hace es estudiar una parte o un subconjunto de la población, pero que la misma sea lo suficientemente representativa de ésta para que luego pueda generalizarse con seguridad de ellas a la población.


Pero para que los resultados sean confiables, esta muestra debe ser representativa. Generalmente esto sucede cuando las muestras son probabilisticas, es decir, que cada individuo de la población tiene una probabilidad mayor que cero (0) de ser seleccionado para la muestra. Adicionalmente es indispensable que los individuos se elijan al azar, es decir, elegirlos por un método ya estudiado que evite sesgos, que evite que la voluntad del investigador intervenga en la selección.


Con una muestra representativa ya tenemos un paso asegurado para una investigación confiable que pueda acercarnos a conclusiones que puedan extrapolarse a la población de interés.


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Agradecimientos:
Estadística Médica - Fayad Camel
http://metodologiaeninvestigacion.blogspot.com

domingo, 3 de febrero de 2013

Licenciatura en Registros Médicos y Estadísticas de Salud



Sin importar las 2 carreras que he estudiado, más el postgrado, más el montón de cursos de lo que podríamos llamar "mi área formal", desde hace unos 15 ó 17 años, supe que lo mío era la investigación y la estadística.

Si bien me gusta la investigación de mercado, e incluso trabajé en una época con publicidad, hace muchos años que sé que es la Bioestadística, la Epidemiología, los Ensayos Clínicos los que despiertan verdaderamente mi pasión.

Cada cierto tiempo me doy a la tarea de "curiosear" los planes de estudios y nuevas carreras, que no impliquen estudiar Medicina (con todo respeto) y que no implique estudiar Estadística pura (con el mismo respeto).

No saben la alegría que sentí cuando conseguí la carrera "Licenciatura en Registros Médicos y Estadísticas de Salud"  ....era como hecha para mí ....con un pequeñísimo detalle, se estudia en Panamá. Cambios más, cambios menos, encontré programas similares en Argentina, Colombia, Cuba, Uruguay y España ...todos cercanos a mí, como verán (nótese la ironía).

Y me pregunto ¿por qué Venezuela no??? No sé si no supe buscar, o es que la misma frustración no me deja.

 Lo más parecido que encontré fue "Técnico Superior Universitario en Información de Salud - Convenio con la Universidad Central de Venezuela - UCV" Realmente es de la Universidad Nacional Experimental del Táchira. Y aunque no es mi sueño dorado, podría ser algo!!!  ...pero, cito: "...se trata de un programa estructurado en tres (3) años con carácter presencial..."  ....hasta ahí llegué.

Dice Coelho que lo único que detiene el cumplimiento de los sueños  es el miedo. Ahora yo me pregunto, ¿miedo a qué? ¿A dejar a mi familia botada? ¿A dejar mi trabajo y no tener un ingreso económico que me permita vivir, sino bien, al menos aceptablemente? ¿Miedo a qué?

Porque no pasar el exámen de admisión no me da ni frío ni calor, de que lo paso, lo paso, de que entro, entro y si entro, de que me gradúo, me gradúo. ¿Y qué hago mientras tanto? ¿De qué vivo mientras tanto?

¿Por qué si la tecnología da para tanto no hacen más programas a distancia???? No sería lo mismo ir una vez al mes o una vez por trimestre a Panamá, que mudarme para allá (en lo que me gane la lotería, será!!!)

¡Ay Dios! Mis queridos lectores, hoy les toco leerme en pleno dolor. Si tuviéramos la carrera acá en Venezuela, nocturna, de fácil acceso para personas que trabajamos, cuánto mejoraría nuestra investigación clínica??? ¿Se lo han preguntado?

Porque no me quejo SÓLO por mí. Me quejo de que le demos tan poca importacia a un área tan determinante, tan hermosa, tan útil, tan trascendental.

Ojalá alguien de los involucrados en el convenio UNET - UCV leyera esto y pensara en darnos una oportunidad a los que llevamos décadas formándonos en forma autodidacta.