Estadística Biomédica en Argentina y Covid 19 (III)

Información Científica en Tiempos de Pandemia (III)

Estadística Biomédica en Argentina y Covid 19 (III)

Los más elegantes estudios observacionales que alcanzaron el rango de “publicables” en esta contingencia estuvieron orientados a la identificación de factores de riesgo de padecer manifestaciones severas de COVID-19. Muchos de ellos, agrupados en revisiones sistemáticas (RS), permitieron establecer – por ejemplo – que pertenecer al género masculino, o al grupo etario mayor a 60 años, tener historial de tabaquismo, padecer hipertensión arterial, diabetes, enfermedad cardiovascular o respiratoria, o presentar fiebre, fatiga, mialgias, o dificultad respiratoria al momento del diagnóstico, y alteraciones de ciertos parámetros de laboratorio tales como leucocitosis, aumento en sangre de marcadores tales como aspartato amino transferasa, procalcitonina, incremento de creatinina plasmática, o de dímero D son factores de mal pronóstico e implicarían progresión de la enfermedad. (Z. Zheng, F. Peng and B. Xu et al., Risk factors of critical & mortal COVID-19 cases: A systematic literature review and meta-analysis, Journal of Infection, https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.04.021)

Las RS son ideales para orientar a los profesionales en la toma de decisiones. Estas recopilan y sintetizan evidencias científicas sobre un tema utilizando un método que controla sesgos, error aleatorio y otras limitaciones que presentan los estudios no experimentales. Son investigaciones científicas en las que las unidades de análisis son los estudios originales primarios, a partir de los cuales se pretende contestar una pregunta de investigación claramente formulada mediante un proceso sistemático y explícito. Debido a que en una RS se investiga lo investigado se las suele llamar investigaciones secundarias.

Estadística Biomédica en Argentina y Covid 19 (III)

La RS es una herramienta de síntesis de información, que en su punto de más alto nivel y complejidad está representado por el metaanálisis. En el metaanálisis se usan métodos estadísticos para combinar y cuantificar los resultados de 2 o más estudios. Permite aumentar la precisión en la estimación del efecto detectando efectos de magnitud moderada pero clínicamente importantes que podrían haber pasado inadvertidos en los estudios primarios.

En resumen, la pandemia nos ofrece la oportunidad para rehuirle a la ansiedad por encontrar explicaciones inmediatas y al apuro en la implementación de tratamientos de los cuales no se reúnen evidencias de su beneficio. La ciencia (y la medicina como tal) no tiene axiomas o verdades absolutas; lo que hoy es una rotunda verdad mañana puede ser una absoluta mentira. Los científicos tratan de demostrar teorías, realizan experimentos y aunque las teorías estén respaldadas por evidencias cuantitativamente medibles, las afirmaciones científicas siempre estarán sometidas a incertidumbre; y está demostrado que comunicar la incertidumbre no disminuye la confianza de los informados. https://nadaesgratis.es/admin/lecciones-del-covid-19-sobre-ciencia-que-no-aprenderemos