Diseño Metodológico e Investigación Biomédica en Argentina

El Factor Error y la Investigación Biomédica

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La investigación biomédica, particularmente cuando involucra seres humanos, siempre está sujeta a fuentes de error que deben ser reconocidas. El error o sesgo sistemático está asociado con problemas en el diseño metodológico o durante la fase de ejecución de un proyecto de investigación. Afecta su validez pero puede ser detectado y, modificando ciertos aspectos metodológicos, puede llegar – inclusive- a eliminarse. Por el contrario, el error aleatorio está relacionado con variaciones debidas al azar; puede cuantificarse pero nunca eliminarse.

Como concepto:

  • El error es inherente a la investigación biomédica.
  • El error sistemático (sesgo) se asocia con debilidades en el diseño metodológico o la ejecución del estudio que pueden afectar la validez de los resultados del mismo. Puede evaluarse cualitativamente y evitarse.
  • El error aleatorio es el resultado de variaciones que ocurren debido al azar y afectan la confiabilidad de la investigación. Se puede estimar y expresar cuantitativamente utilizando valores de p (probabilidad) e intervalos de confianza. No se puede eliminar, pero se puede controlar mediante el uso de muestras de mayor tamaño (incrementando el tamaño muestral) y/o administrando un análisis estadístico eficiente.
  • Al interpretar las conclusiones del estudio de investigación, siempre se deben tener en cuenta los posibles efectos del error (tanto sistemático como aleatorio).
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La investigación biomédica, especialmente cuando se realiza en seres humanos, está constantemente sujeta a errores debido a las características de su objeto de estudio, así como a limitaciones prácticas y bioéticas. La evaluación de errores es fundamental en el análisis de datos, pero principalmente durante el diseño del estudio, lo que permitiría anticipar la ocurrencia de errores sistemáticos. El error aleatorio, es decir, aquel que puede cuantificarse de acuerdo con la teoría de probabilidades, nos permite estimar el efecto de la casualidad en el resultado de una medición.

El error aleatorio puede afectar la presunta representatividad (confiabilidad) de una muestra con respecto a la población de la cual proviene, agregando incertidumbre e imprecisión a las estimaciones de los parámetros poblacionales. Dado el riesgo inherente de error sistemático y la ocurrencia de error aleatorio, la exactitud o validez de los resultados de la investigación no se puede esperar ni suponer. La precisión o validez de cualquier proceso de medición utilizado en investigación es un requisito insoslayable. Un proceso de medición válido y sin sesgos, donde la diferencia entre la estimación a través de una muestra y el valor real de determinado parámetro poblacional estimado a partir de aquella es mínimo y confiable, es decir, reproducible y preciso, genera información con poca variabilidad entre medidas sucesivas aumentando la confiabilidad de la predicción.

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Error Aleatorio y Error Sistemático

El error aleatorio (que afecta la confiabilidad) y el error sistemático (que afecta la validez); son dos de los principales elementos evaluados durante el desarrollo de la investigación científica y la posterior evaluación crítica por parte de los lectores de un artículo científico. En general, los fenómenos estudiados, en cualquiera de las ramas del conocimiento; son siempre multicausales y multivariantes, y una asociación verdadera o aún más, una relación causa-efecto entre dos o más variables, debe ser perfectamente documentada y cuantificada mediante el métoconsiderando una asociación como verdadera y, aún más, declarándola como “causal”, implica la combinación de resultados de diferentes disciplinas y siempre requiere de la integración en su contexto.

La declaración de una hipótesis nula y alternativa es esencial en la estadística inferencial, donde las pruebas de contraste de hipótesis se aplican pues para encontrar evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula y apoyar la hipótesis bajo investigación. Sin embargo, siempre debe tenerse en cuenta que el resultado de una prueba de hipótesis es solo un elemento más para la toma de decisiones.

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