{"id":378,"date":"2014-07-02T12:11:51","date_gmt":"2014-07-02T16:11:51","guid":{"rendered":"http:\/\/www.aespro.cl\/?p=378"},"modified":"2014-07-02T12:11:51","modified_gmt":"2014-07-02T16:11:51","slug":"orientaciones-para-una-consultoria-estadistica-satisfactoria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aespro.cl\/?p=378","title":{"rendered":"Orientaciones para una consultor\u00eda estad\u00edstica satisfactoria"},"content":{"rendered":"

ART\u00cdCULO ESPECIAL <\/b><\/a><\/p>\n

\n

Orientaciones para una consultor\u00eda estad\u00edstica
\nsatisfactoria<\/h2>\n<\/div>\n

GONZALO VALDIVIA C.*<\/a><\/p>\n

STATISTICAL SUPPORT IN MEDICAL RESEARCH<\/p>\n

One important weakness in the generation and spreading of the scientific knowledge it is given by the insufficient statistical support in the development of research proposals, managing raw data and writing down scientific manuscripts. In order to surpass this limitation it is crucial to take into account the work of statisticians from the very beginning of the medical research. Academic institutions with adequate development of statistics, issued some general recommendations to optimize the relationship between researchers and statistical professionals. Some of these general recommendations and principles about the statistical support are presented in this paper as well as general good practice rules between medical and statistical professionals. <\/i><\/p>\n

Key words:<\/b> Statistics; analysis; research; Epidemiology.<\/p>\n

RESUMEN<\/p>\n

\u00a0Una debilidad fundamental en el desarrollo y difusi\u00f3n de la informaci\u00f3n cient\u00edfica est\u00e1 dada por el inadecuado apoyo estad\u00edstico en la preparaci\u00f3n de protocolos de investigaci\u00f3n, el procesamiento y manejo de datos y la elaboraci\u00f3n de art\u00edculos cient\u00edficos. Para superar esta limitaci\u00f3n es preciso considerar en el trabajo cient\u00edfico el aporte del profesional estad\u00edstico desde el inicio. Instituciones acad\u00e9micas que cuentan con adecuado desarrollo acad\u00e9mico de la estad\u00edstica (docencia, investigaci\u00f3n aplicada y desarrollo propio de la disciplina) han propuesto lineamientos generales para regular la interacci\u00f3n entre profesionales del \u00e1rea biom\u00e9dica y estad\u00edstica. Algunas de estas recomendaciones, as\u00ed como reglas generales de adecuadas pr\u00e1cticas entre m\u00e9dicos y estad\u00edsticos, son expuestas en el presente art\u00edculo.<\/i><\/p>\n

INTRODUCCI\u00d3N<\/p>\n

\u00a0Una de las debilidades m\u00e1s importantes en la generaci\u00f3n y divulgaci\u00f3n del conocimiento cient\u00edfico est\u00e1 dado por limitaciones y errores estad\u00edsticos en los que incurren los investigadores, sea en la elaboraci\u00f3n de protocolos de investigaci\u00f3n, en la preparaci\u00f3n de presentaciones o en la elaboraci\u00f3n de manuscritos cient\u00edficos1<\/a>,2<\/a><\/sup>. Para superar esta limitaci\u00f3n, hoy en d\u00eda, la labor del estad\u00edstico, y en especial del bioestad\u00edstico, se hace cada d\u00eda m\u00e1s necesaria en un ambiente cient\u00edfico riguroso y crecientemente competitivo. En Chile, el recurso profesional estad\u00edstico es escaso y puede tener un costo elevado, motivo por el cual me ha parecido conveniente compartir algunas ideas generales respecto a la utilizaci\u00f3n de este recurso en nuestros ambientes de trabajo. Las recomendaciones que se entregan a continuaci\u00f3n, derivan de la experiencia del grupo de investigaci\u00f3n epidemiol\u00f3gica del Departamento de Ciencias de Salud P\u00fablica de la United Medical & Dental School del Guy\u00b4s Hospital en Londres, que cuenta con un grupo de apoyo estad\u00edstico en los tres frentes b\u00e1sicos de trabajo m\u00e9dico: docencia, investigaci\u00f3n aplicada y estad\u00edstica pura. He agregado a estas ideas, algunas consideraciones personales producto de mi trabajo como epidemi\u00f3logo con este y otros grupos profesionales.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es importante el estad\u00edstico en su trabajo?<\/b><\/p>\n

Son innumerables las razones que fundamentan esta interacci\u00f3n. Para entender gr\u00e1ficamente algunas de ellas, s\u00f3lo recuerde que, como resultado de una investigaci\u00f3n, sea cl\u00ednica, en ciencias b\u00e1sicas o epidemiol\u00f3gica, usted deber\u00e1 demostrar que sus resultados se sostienen por s\u00ed solos y no se han visto afectados por:<\/p>\n

1. Simple azar:<\/i><\/b> deber\u00e1 dar cuenta del nivel de confianza de sus resultados y los valores de “p” obtenidos, analizar la variabilidad de sus datos y caracter\u00edsticas de su distribuci\u00f3n.<\/p>\n

2. Inadecuada potencia:<\/i><\/b> si sus resultados no cumplen sus expectativas: \u00bfLos hallazgos son reales o podr\u00edan originarse por una muestra reducida que no es capaz de expresar lo que realmente ocurre?<\/p>\n

3. Errores de medici\u00f3n y sesgos:<\/i><\/b> deber\u00e1 descartar o reconocer cuando ocurre error aleatorio o sistem\u00e1tico.<\/p>\n

4. Acci\u00f3n de una variable ajena a su estudio (confundente), a trav\u00e9s de la cual se produce el efecto que usted observa, y que en la pr\u00e1ctica no es tal.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1ndo buscar apoyo estad\u00edstico y qu\u00e9 esperar de \u00e9l?<\/b><\/p>\n

En un protocolo de investigaci\u00f3n hay al menos cuatro momentos o posibles escenarios en los cuales podr\u00eda ser necesario pensar en obtener apoyo estad\u00edstico2<\/a>,6<\/a>,7<\/a><\/sup>.<\/p>\n

El primero<\/i> es cuando usted est\u00e1 comenzando a planificar un estudio. A menos que tenga la certeza absoluta de saber -no s\u00f3lo cual es la mejor forma de dise\u00f1ar el estudio sino tambi\u00e9n la mejor forma de analizar los datos una vez recolectados- usted deber\u00eda consultar al estad\u00edstico en esta etapa. Esto debiera ser una garant\u00eda de obtener el m\u00e1ximo provecho de la informaci\u00f3n obtenida y ofrece las ventajas inmediatas de: a) poder recibir sugerencias acerca del dise\u00f1o a emplear, b) probablemente refinar el planteamiento de su hip\u00f3tesis de trabajo y, c) poder efectuar un adecuado c\u00e1lculo de tama\u00f1o muestral, evitando el riesgo de usar muestras peque\u00f1as de baja potencia o muestras de mayor tama\u00f1o que el necesario, que ciertamente significar\u00e1n p\u00e9rdida de tiempo o gasto innecesario de recursos3<\/a><\/sup>. Siempre ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil modificar un dise\u00f1o de investigaci\u00f3n al comienzo de un estudio que hacerlo sobre la marcha de un proyecto. Ni el mejor apoyo estad\u00edstico o epidemiol\u00f3gico es capaz de cambiar el destino de una investigaci\u00f3n basada en un dise\u00f1o de investigaci\u00f3n inapropiado4<\/a><\/sup>.<\/p>\n

La consejer\u00eda estad\u00edstica orienta tambi\u00e9n al investigador acerca de la mejor forma de recoger la informaci\u00f3n.<\/p>\n

Un segundo momento<\/i> es cuando usted ha recolectado los datos pero a\u00fan no inicia el an\u00e1lisis de ellos. La consejer\u00eda estad\u00edstica podr\u00e1 orientar sobre la forma de analizar los datos e incluso, acerca de la forma de organizarlos adecuadamente en una base de datos (con frecuencia el estad\u00edstico invierte un tiempo valioso en ordenar una base de datos y darle una estructura que permita su trabajo). Podr\u00eda ser incluso necesario que el an\u00e1lisis estad\u00edstico deba ser, en parte o totalmente, realizado por el especialista, en el caso que el mejor an\u00e1lisis no sea obvio para usted o requiera de t\u00e9cnicas complejas, m\u00e1s all\u00e1 de lo que est\u00e1 en condiciones de entender o aplicar para sus datos. Cuando busque consejer\u00eda en esta etapa, tome una parte de la base de datos con todas sus variables y obtenga referencias bibliogr\u00e1ficas acerca de los procedimientos de an\u00e1lisis usualmente empleados por otros investigadores. Esto orientar\u00e1 al estad\u00edstico en su apoyo t\u00e9cnico.<\/p>\n

Un tercer escenario<\/i> es aquel en el cual usted se ha involucrado personalmente en el an\u00e1lisis de los datos, pero en alg\u00fan momento, no logra avanzar en ello. En este caso, tome sus datos originales y si es posible, genere algunos resultados computacionales de sus an\u00e1lisis (outputs<\/i>), incluyendo gr\u00e1ficas y datos acerca de la forma de distribuci\u00f3n de las principales variables de su investigaci\u00f3n. Probablemente antes de la consultor\u00eda, el estad\u00edstico necesitar\u00e1 que usted le de a conocer en detalle los alcances del proyecto y sus ideas respecto a la hip\u00f3tesis de trabajo, las caracter\u00edsticas de las variables y la forma en que a priori<\/i>, usted pensaba analizar y entender los resultados.<\/p>\n

El cuarto escenario<\/i> es aquel en el cual usted tiene confianza absoluta en sus habilidades de dise\u00f1o de investigaci\u00f3n y capacidad de an\u00e1lisis estad\u00edstico, hasta que su manuscrito llega a sus manos rechazado por la revista en que intent\u00f3 publicarlo con observaciones metodol\u00f3gicas o con el an\u00e1lisis que los revisores han realizado5<\/a><\/sup>. Ocasionalmente las observaciones de los revisores no est\u00e1n justificadas, en cuyo caso, la ayuda del estad\u00edstico le ayudar\u00e1 a contraargumentar. En caso contrario, el estad\u00edstico podr\u00e1 ayudarle a buscar alternativas t\u00e9cnicas para superar la dificultad, que es un camino m\u00e1s adecuado que enfrascarse en un debate epistolar tratando de argumentar en defensa de sus decisiones de an\u00e1lisis. Esta actitud s\u00f3lo termina por perpetuar un an\u00e1lisis pobre y reducir la probabilidad de lograr comunicar sus resultados en alguna revista cient\u00edfica.<\/p>\n

Postulaciones a proyectos y tama\u00f1os de muestra<\/b><\/p>\n

Calcular un tama\u00f1o de muestra no es un acto mec\u00e1nico de tomar informaci\u00f3n aislada, declarar algunos supuestos estad\u00edsticos y alimentar alg\u00fan programa de computaci\u00f3n para que efect\u00fae el c\u00e1lculo en forma inmediata. El proceso puede tardar m\u00e1s de lo estimado a priori<\/i>, si la expectativa es trabajar con la seguridad que otorga una muestra adecuada. Se sugiere no dejar esta parte de la formulaci\u00f3n de un proyecto para el \u00faltimo momento. Es posible que el estad\u00edstico pueda hacer observaciones relevantes, incluyendo reducci\u00f3n en la expectativa de tama\u00f1o de muestra originalmente pensado por usted (por ejemplo, tomar m\u00e1s de un control por cada caso en un estudio de casos y controles en los cuales le es dif\u00edcil obtener casos por baja incidencia de una enfermedad).<\/p>\n

Preparaciones de abstracts, posters<\/i><\/b><\/p>\n

Al igual que la postulaci\u00f3n a fondos para proyectos de investigaci\u00f3n, \u00e9stos tienen fechas de entrega l\u00edmites. No descanse en la seguridad de poder obtener consejer\u00eda y apoyo estad\u00edstico en el \u00faltimo minuto. Es posible que el trabajo sea complejo y finalmente, recuerde que usted no ser\u00e1 la \u00fanica persona apremiada por un plazo por cumplir. Un revisor avezado percibe r\u00e1pidamente improvisaci\u00f3n en esta materia.<\/p>\n

\u00bfConsejer\u00eda o colaboraci\u00f3n<\/i>?<\/b>2<\/a>,8<\/a><\/sup><\/p>\n

Al igual que otros acad\u00e9micos, los estad\u00edsticos tambi\u00e9n necesitan publicar e investigar en su propio campo del conocimiento. En ocasiones ellos no disponen de un adecuado material cl\u00ednico o epidemiol\u00f3gico para materializar sus ideas propias o aplicar t\u00e9cnicas poco convencionales en las que se han entrenado. Si el estad\u00edstico dedica un tiempo considerable en su problema, protocolo o publicaci\u00f3n y llega a involucrarse cabalmente en la interpretaci\u00f3n de los resultados, aportando un esfuerzo intelectual creativo que contribuir\u00e1 cient\u00edficamente a una mejor comprensi\u00f3n del problema estudiado, es recomendable que en justicia le ofrezca una co-autor\u00eda a este profesional2<\/a>,6<\/a><\/sup>.<\/p>\n

Detalles que permiten obtener mejores resultados de una consejer\u00eda estad\u00edstica<\/b><\/p>\n

1. Siempre concierte una reuni\u00f3n con el estad\u00edstico. En Chile hay pocos especialistas estad\u00edsticos en medicina y ellos no est\u00e1n esperando que se los consulte. Generalmente, tienen gran cantidad de trabajo y les es complejo pasar de un protocolo a otro en corto tiempo. Fijar una cita dar\u00e1 el tiempo para planificar adecuadamente una asesor\u00eda.<\/p>\n

2. Prepare adecuadamente la sesi\u00f3n de consultor\u00eda. Lleve consigo la informaci\u00f3n pertinente para el nivel de consulta o consejer\u00eda buscada. Por ejemplo, si el tema es tama\u00f1o de muestra, docum\u00e9ntese bien antes acerca del efecto esperado en el grupo intervenido si se trata de un estudio experimental. Tenga claro c\u00f3mo desea medir la magnitud del efecto (size effect<\/i>) si compara dos grupos y cu\u00e1l es la magnitud esperada.<\/p>\n

3. Sea paciente en la interacci\u00f3n con el estad\u00edstico. No siempre el problema cient\u00edfico que usted trae es simple de entender para una persona a quien su campo de estudio le es ajeno. Considere que el tiempo invertido en este aspecto es garant\u00eda de una consejer\u00eda plena e imbuida en su l\u00f3gica cient\u00edfica.<\/p>\n

4. Disponga de su propia bibliograf\u00eda de referencia estad\u00edstica. Lo ideal es que usted no sea un receptor pasivo de la consejer\u00eda, sino que se involucre intelectualmente con ella en la comprensi\u00f3n de algunos procedimientos e interpretaciones de sus datos. El estad\u00edstico podr\u00e1 conocer cual es su nivel de trabajo estad\u00edstico e ir\u00e1 delegando trabajo estad\u00edstico en usted para poder utilizar su tiempo en an\u00e1lisis de mayor profundidad si fuera el caso.<\/p>\n

5. No espere que necesariamente el estad\u00edstico comprenda un resultado que usted ha producido en un programa computacional diferente al que el estad\u00edstico usa habitualmente. Inf\u00f3rmele anticipadamente de esto al estad\u00edstico a fin de optimizar la consejer\u00eda.<\/p>\n

6. Trabaje con tiempo con el estad\u00edstico. Hacerlo muy cerca de fechas de entrega no permite al profesional “empaparse” del problema y genera un menor grado de compromiso con sus datos. Esta situaci\u00f3n produce en el estad\u00edstico un sentimiento muy frecuente y frustrante entre estos profesionales: sentirse “utilizado instrumentalmente por los investigadores”, lo que menoscaba su dignidad profesional y restringe su aporte al proceso de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

7. Dimensione bien la magnitud y alcance de la consulta. Tanto los estad\u00edsticos como los epidemi\u00f3logos tiemblan cuando escuchan que la consulta “s\u00f3lo les tomar\u00e1 cinco minutos”.<\/p>\n

8. Si usted pidi\u00f3 consejer\u00eda en la preparaci\u00f3n de un protocolo, en la preparaci\u00f3n de un poster<\/i> o en la elaboraci\u00f3n de un manuscrito, es una buena idea hacerle llegar al estad\u00edstico una copia del trabajo final, a modo de una \u00faltima revisi\u00f3n. Es adem\u00e1s una cortes\u00eda muy apreciada por el profesional que le asesor\u00f3.<\/p>\n

BIBLIOGRAF\u00cdA<\/p>\n

<\/a>1.- Pocock S J, Hughes M D, Lee R J. Statistical problems in the reporting of clinical trials. A survey of three medical journals. N Engl Med 1987; 317: 426-32. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0[\u00a0Links<\/a>\u00a0]<\/p>\n

<\/a>2.- Aspectos metodol\u00f3gicos, \u00e9ticos y pr\u00e1cticos en ciencias de la salud. Publicaci\u00f3n Cient\u00edfica N\u00ba 550, Organizaci\u00f3n Panamericana de la Salud, Washington, DC, 1994. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0[\u00a0Links<\/a>\u00a0]<\/p>\n

<\/a>3.- Altman D, Bland M. Absence of evidence is not evidence of absence. Brit Med J 1995; 311: 485. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0[\u00a0Links<\/a>\u00a0]<\/p>\n

<\/a>4.- Delgado-Rodr\u00edguez M, Ruiz-Canela M, De Irala-Estevez J, Llorca J, Mart\u00ednez-Gonz\u00e1lez A. J Epidemiol Community Health 2001; 55: 569-72. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0[\u00a0Links<\/a>\u00a0]<\/p>\n

<\/a>5.- Altman D G, Goodman S N, Schroter S. How statistical expertise is used in medical research? JAMA 2002; 287: 2817-20. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0[\u00a0Links<\/a>\u00a0]<\/p>\n

<\/a>6.- Cruz E. C\u00f3mo comunicar sus trabajos cient\u00edficos: Recomendaciones b\u00e1sicas. Enf Respir Cir Tor\u00e1c 1987; 3: 312-8. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0[\u00a0Links<\/a>\u00a0]<\/p>\n

<\/a>7.- Riegelman R, Hirsch R. C\u00f3mo estudiar un estudio y probar una prueba: lectura cr\u00edtica de la literatura m\u00e9dica. Publicaci\u00f3n Cient\u00edfica N\u00ba 531 Organizaci\u00f3n Panamericana de la Salud, Washington, DC, 1992. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0[\u00a0Links<\/a>\u00a0]<\/p>\n

<\/a>8.- Oyarz\u00fan M, Moreno R. \u00bfQui\u00e9n es el autor de un trabajo cient\u00edfico? Rev Chil Enf Respir 1992; 8: 143-7.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0[\u00a0Links<\/a>\u00a0]<\/p>\n

—————<\/p>\n

<\/a>* Departamento de Salud P\u00fablica, Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Chile y miembro de la Comisi\u00f3n Cient\u00edfica de la Sociedad Chilena de Enfermedades Respiratorias.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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