Bioestadística - Tema 1: Introducción a la Estadística en la Investigación Médica PDF

Bioestadística Tema 1: Introducción a la estadística en la investigación médica Cristina Rueda. Dpto Estadística Universidad de Valladolid. Tema 1: Introducción 13  ¿ qué es la estadística? La Estadística es la Ciencia de la Sist...

Bioestadística Tema 1: Introducción a la estadística en la investigación médica Cristina Rueda. Dpto Estadística Universidad de Valladolid. Tema 1: Introducción 13  ¿ qué es la estadística? La Estadística es la Ciencia de la Sistematización, recogida, ordenación y presentación de los datos referentes a un fenómeno que presenta variabilidad o incertidumbre para su estudio metódico, con objeto de deducir las leyes que rigen esos fenómenos, y poder de esa forma hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones. Tema 1: Introducción 15 Un poco de Historia… Hasta el siglo XVIII era generalmente aceptado el hecho de que la naturaleza era determinista. Pero… Este pensamiento falló cuando se intentó aplicar a mediciones naturales como las leyes de la herencia ó el tránsito de las estrellas. La estadística surge entonces como una alternativa para llegar al conocimiento ó explicación científica de muchos fenómenos el los que está involucrado el azar : - Proponiendo modelos que se adapten a los fenómenos - Contrastando dichos modelos mediante la experimentación Durante el siglo XX el desarrollo y aplicación de los métodos estadísticos ha sido muy importante primero en áreas como la Física ó la Ingeniería pero mas adelante en todo tipo de disciplinas. Tema 1: Introducción 16  HOY en día.. La Estadística ha experimentado una evolución significativa en los últimos años, adaptándose a los avances tecnológicos y a las necesidades cambiantes de la investigación en todos los ámbitos científicos y sociales. Algunas de las tendencias actuales, en particular, en la bioestadística: Análisis de grandes bases de datos (Big Data): provenientes de historias clínicas electrónicas, imágenes y señales de pruebas como el ECG o el TAC, estudios genómicos,etc.. Los métodos estadísticos avanzados se están desarrollando para manejar, analizar e interpretar estos grandes conjuntos de datos y dar incluso análisis en tiempo real inmediato. Avances en Genómica y Biología Molecular: identificar asociaciones genéticas con enfermedades, entender la variabilidad genética y explorar la biología molecular. Métodos de estadística computacional para la IA: permiten modelar relaciones complejas y realizar predicciones basadas en grandes volúmenes de datos. Aplicaciones en medicina personalizada : Analizar cómo diferentes individuos responden a tratamientos basados en su perfil genético, estilo de vida y otros factores. Desarrollo de Aplicaciones móviles. Etc…. CASOS DE ÉXITO Reciente: Desarrollo de la Vacuna contra el COVID-19: Los ensayos clínicos de las vacunas involucraron la aplicación rigurosa de métodos estadísticos para diseñar estudios, calcular tamaños de muestra, analizar eficacia y seguridad, y gestionar datos complejos. Detección de factores de riesgo: Estudios sobre el Efecto del Tabaco en la Salud: Se estableció una fuerte asociación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón. Estos estudios fueron fundamentales para el cambio en las políticas de salud pública y la promoción de campañas antitabaco. Descubrimiento de la Relación entre el Colesterol y las Enfermedades Cardíacas: Los estudios de cohorte y los ensayos clínicos, como el Framingham Heart Study, utilizaron métodos estadísticos para identificar el colesterol LDL como un factor de riesgo importante para enfermedades cardiovasculares. Identificación de Factores de Riesgo en Diabetes Tipo 2 los análisis estadísticos sirvieron para identificar factores de riesgo y evaluar la eficacia de intervenciones para la prevención. Hay multitud de ejemplos más. Los resultados dieron lugar a cambios en el estilo de vida Evaluación de nuevos tratamientos y fármacos: Investigación sobre el Cáncer de Mama y el Tamoxifeno: Los ensayos clínicos evaluaron el impacto del tamoxifeno en la reducción de la recurrencia del cáncer y la mejora de la supervivencia dependieron de análisis estadísticos precisos. Los análisis estadísticos en ensayos clínicos permiten evaluar la eficacia y seguridad de nuevos tratamientos, asegurando que solo los medicamentos que ofrecen beneficios claros y superan los riesgos lleguen al mercado. Otros Ejemplos incluyen los estudios para medicamentos para el VIH, la obesidad, etc.. Estudios Epidemiológicos Ej: la Obesidad Infantil: Estudios como el National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) han utilizado análisis estadísticos para monitorizar tendencias en la obesidad infantil, identificar factores asociados y evaluar la efectividad de intervenciones en políticas de salud pública. Ejemplo 1: Lectura de un artículo científico. El peso elevado al nacer como factor de riesgo para obesidad infantil Gac Med Mex; 139 (1): 15-20 RESUMEN: Objetivo: Investigar la asociación entre el peso elevado al nacer (PEN) y la obesidad infantil (OI). Pacientes y métodos: Diseño: Casos y controles. Mediante somatometría se documentó OI (casos) o peso normal o bajo (controles) a 322 niños de 1° y 2° grado de educación primaria. El factor de riesgo fue peso elevado al nacer (PEN) que se definió como mayor de 3,900 g. Se calculó odds ratio (OR). Las variables se compararon mediante χ2 y "t" de Student. Resultados: No hubo diferencia significativa entre casos (n= 59) y controles (n=263) en género, edad, estatura y peso al nacer. Hubo diferencia respecto al peso actual (35.5 ± 8 vs 25.2 ± 5 kg, p