¿Cuál es el uso de las estadísticas en medicina?

El ideal en medicina es la práctica basada en evidencia . Es decir, las drogas y otras intervenciones deben evaluarse sistemáticamente para obtener evidencia de efectividad y seguridad. La Administración de Alimentos y Medicamentos requiere evidencia empírica antes de la aprobación de nuevos medicamentos; e idealmente, los profesionales se mantienen actualizados con la investigación para que puedan hacer las mejores recomendaciones de tratamiento basadas en la evidencia actual.

La evaluación de datos de ensayos clínicos controlados y otros tipos de investigación, como los estudios prospectivos, requieren estadísticas que pueden ir desde pruebas muy simples (como en pruebas para comparar medias de grupos) hasta métodos más complejos (por ejemplo, odds ratios derivados de la regresión logística). análisis, análisis de supervivencia).

La comprensión de la investigación publicada requiere absolutamente una buena comprensión de las estadísticas. Si bien el conocimiento de las pruebas de significación estadística (valores de p ) es útil, los lectores también deben conocer el tamaño del efecto.

Necesitamos tener un informe mucho mejor del tamaño del efecto (en medicina, así como en otros campos de investigación). Los estudios que incluyen un gran número de participantes pueden arrojar resultados “estadísticamente significativos” incluso cuando los beneficios del tratamiento son pequeños. La evaluación del tamaño del efecto puede decirnos si el impacto del tratamiento es lo suficientemente grande como para ser clínicamente valioso. Por ejemplo, ¿una nueva droga extiende la vida en promedio en 1 semana o 2 años? Esto le importa a un paciente que está tratando de decidir si debe someterse a un tratamiento costoso y posiblemente arduo.

Sería extremadamente útil tanto para los pacientes como para los profesionales si el tamaño del efecto se entendiera más ampliamente y se informara con mayor claridad. Por ejemplo, ¿cuál es el riesgo absoluto de ataque cardíaco de una persona (no solo en términos de odds ratios / riesgo relativo)? ¿Qué aumento de la esperanza de vida o de la esperanza de vida ajustada por discapacidad proporciona un tratamiento, en promedio? ¿Son estos días, semanas, meses o años? (Esperanza de vida ajustada por discapacidad = años de vida previstos que no implican discapacidad o enfermedad significativa).

También hay estadísticas únicas para la medicina, como el número necesario para tratar (el NNT).

Cuando los practicantes o los pacientes no entienden las estadísticas, son fácilmente engañados por los informes de los medios; estos generalmente están redactados de maneras que promueven nuevos tratamientos como grandes novedades o avances. Los informes de los medios a menudo sugieren que un nuevo tratamiento tiene efectos poderosos y grandes beneficios; y que existe una cantidad sustancial de evidencia de buena calidad para respaldar estos reclamos, y en muchos casos, ninguna de estas cosas es verdadera.

Las personas que necesitan resúmenes expertos de evidencia médica actual pueden ir a bases de datos como UptoDate en New Search. (La lectura de estas revisiones requiere algo menos de conocimiento de las estadísticas que la lectura de los artículos originales de la revista, pero aún requiere la comprensión de las estadísticas.) UptoDate proporciona revisiones de evaluación bien escritas de la investigación médica escrita en diferentes niveles para pacientes y profesionales. Algunas bibliotecas universitarias brindan acceso a esta base de datos; la información del paciente es gratis; los médicos necesitan una suscripción, tal vez a través de un hospital o escuela de medicina.

(Divulgación: mi hermana trabaja para UptoDate como arquitecto de información).

UptoDate es generalmente excelente, sin embargo, como estadístico, a menudo encuentro que sus descripciones de efectividad del tratamiento no son tan claras como podrían ser sobre la cantidad de beneficio que se puede esperar que brinde un tratamiento (tamaño del efecto).

El uso de las estadísticas en medicina puede ser en la interpretación de ensayos de varios tipos (ensayos controlados aleatorios observacionales, metaanálisis de ensayos controlados aleatorios) y habla de los niveles de evidencia basados ​​en esto. Hay varias maneras de pensar sobre los niveles de evidencia que son interesantes en sí mismos.

Una enorme crítica de la literatura es que los estudios negativos pueden dejarse sin publicar. Esto ha llevado a algunos escritores como Ben Goldacre a pedir bancos de datos de todos los ensayos realizados, ya que esto llevaría a una evaluación más realista de la evidencia disponible, que está sesgada hacia estudios (publicados) con resultados positivos.

Los diagramas de Fox y embudo son dos formas muy diferentes en que estos datos complejos se resumen de forma visual y digerible.

Prácticamente, para los médicos, es decir, los médicos que trabajan y las enfermeras, las estadísticas pueden informar la práctica, es decir, evaluar las tendencias en la duración de la estancia, la readmisión, la muerte, la prescripción, los costos y el balance general. Las estadísticas pueden ser muy útiles para buscar efectos “reales” o variaciones aleatorias, por ejemplo, mediante el uso de intervalos de confianza, es decir, mi duración media de estancia varía mes a mes desde 9-11 días, pero ninguna de estas variaciones está fuera de lo esperado por el uso de intervalos de confianza.

Recientemente auditamos las admisiones evitables al hospital y usamos intervalos de confianza para la proporción para determinar el significado de la información recopilada. Es decir, tomamos aproximadamente 200 “mediciones” (admisiones) y encontramos una proporción, los intervalos de confianza que ayudaron a entender el efecto “real” más probable y el más bajo probable.

En el Reino Unido, los datos de los médicos se recopilan localmente y se publican a nivel nacional por el Dr. Foster.

Incluyen la tasa de mortalidad estandarizada del hospital (HSMR) un intento de definir si se esperan muertes / inevitables o inesperadas / potencialmente evitables. Sin embargo, esta estadística y su utilidad o aplicabilidad han sido cuestionadas.

una forma de objetivar datos y resultados de ensayos de medicamentos o nuevos protocolos de tratamiento. No puede cambiar ninguna práctica aceptada basada en resultados anecdóticos, ni la FDA aprobará un nuevo medicamento sin grandes cantidades para respaldar su eficacia frente a sus efectos adversos. Además, cualquier investigación realizada en medicina utilizará estadísticas para sus datos, por lo que es necesario un conocimiento básico de los valores P, especificidad, sensibilidad, medios, etc.