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La Medicina Basada en Evidencia (MBE) es esencial en la toma de decisiones médicas. Antes, el accionar médico dependía mucho de la experiencia y aunque sigue siendo una buena base, la realidad es que ahora contamos con investigaciones que nos permiten hacer mejores decisiones, basadas en hechos probados. No es solo cuestión de leer un artículo, sino de saber interpretar la evidencia que tenemos a la mano para que realmente sea útil en el cuidado de los pacientes.

Por eso es tan importante formular bien la pregunta PICO o PECOT al momento de investigar. Esto nos ayuda a enfocar la búsqueda y encontrar la evidencia que realmente se adapta a lo que necesitamos para cada paciente. Sin embargo, hay que saber filtrar, porque aunque hay montones de artículos, no todos son útiles para lo que estamos buscando. Además, también hay que entender conceptos como la sensibilidad y especificidad de las pruebas, porque te dicen cuántos de los que dieron positivo en la prueba realmente están enfermos y cuántos de los que dieron negativo realmente están sanos.

Otra cosa que aprendí es que no todos los estudios tienen el mismo peso. Está bien que leamos y nos mantengamos al día, pero hay una jerarquía de evidencia. Los metaanálisis, por ejemplo, que integran los resultados de varios estudios, ofrecen conclusiones mucho más sólidas. Esto no quiere decir que el resto de estudios no sea importante, pero siempre debemos buscar la evidencia más fuerte, la que tiene más respaldo estadístico. Y al final del día, lo que hacemos es combinar todo eso con nuestra propia experiencia y lo que observamos en el paciente.

Algo que a veces olvidamos es que la MBE no se trata solo de ciencia y números, sino también de entender que estamos trabajando con personas, cada una con sus propias necesidades y valores. La mejor evidencia no siempre será lo primero que apliquemos; tenemos que adaptarnos a lo que es mejor para el paciente, y en eso también entra la experiencia del médico. Hablar con colegas que han pasado por situaciones similares puede ser igual de valioso que un artículo.

Al final, la MBE nos enseña a ser más conscientes, a utilizar la información de manera responsable y a tener un enfoque más integral. No se trata de que la experiencia médica ya no cuente, sino de complementarla con lo mejor que la ciencia tiene para ofrecer y usar eso en favor del paciente.

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Durante esta semana de clases, se profundizó en los intervalos de confianza, un concepto fundamental para la inferencia estadística. Los intervalos de confianzan nos permiten estimar un rango dentro del cual es probable que se encuentre el valor real de un parámetro poblacional, a partir de los datos muestrales. El intervalo de confianza refleja no solo la estimación puntual, sino también el grado de incertidumbre asociado. Se destacó la relación entre el tamaño de la muestra y el ancho del intervalo: muestras más grandes tienden a generar intervalos más estrechos, lo que indica mayor precisión en la estimación. El nivel de confianza, que usualmente es del 95%, nos dice cuántas veces, en muestras repetidas, el intervalo incluiría el verdadero valor del parámetro.

En cuanto a las pruebas de hipótesis, se revisaron los pasos clave para evaluar una afirmación estadística. Se explicó que la hipótesis nula (H0) representa una posición de "no efecto" o "sin diferencia", mientras que la hipótesis alternativa (H1) busca demostrar lo contrario. Por ejemplo, si estamos probando si una nueva medicina es mejor que la anterior, la hipótesis nula diría que no hay diferencia entre ambas, mientras que la alternativa diría que sí hay una mejora. Por otro lado, valor p juega un papel crucial, ya que nos indica la probabilidad de obtener los resultados observados si la hipótesis nula fuera cierta. Un valor p bajo sugiere evidencia significativa contra la hipótesis nula, lo que puede llevar a rechazarla en favor de la hipótesis alternativa. Esto nos da un enfoque esencial para la toma de decisiones basadas en datos.

Finalmente, se discutió la importancia del error y el poder estadístico. El error tipo I, conocido como falso positivo, ocurre cuando se rechaza la hipótesis nula siendo esta verdadera, mientras que el error tipo II, o falso negativo, sucede cuando no se rechaza una hipótesis nula falsa. De esta misma forma se discutio acerca del poder estadístico, el cual se define como la probabilidad de detectar un efecto real si este existe, y es un factor crítico en el diseño de estudios. Un mayor poder estadístico reduce el riesgo de cometer un error tipo II, lo que se logra, entre otros factores, aumentando el tamaño de la muestra o la magnitud del efecto en estudio.

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En nuestra clase sobre Medicina Basada en Evidencia (MBE), hablamos sobre lo esencial que es formular preguntas de investigación utilizando el formato PICO (Población, Intervención, Comparación, Resultado y Tiempo). Este método nos ayuda a crear preguntas claras y específicas, lo que facilita la búsqueda de información relevante. Así, podemos mejorar la atención que brindamos a los pacientes, apoyándonos en datos confiables. También aprendimos que no todas las preguntas necesitan incluir todos los componentes del formato, y que a veces una intervención puede considerarse como exposición, según el contexto.

Además, subrayamos que no se trata solo de leer artículos científicos, sino de elegir los adecuados y aplicarlos correctamente en nuestra práctica diaria. Recursos en línea como el Oxford Centre for Evidence-Based Medicine y el NICE son muy útiles para acceder a guías clínicas basadas en evidencia. Al final del día, usar bien la MBE nos permite a los médicos estar al día y tomar decisiones más informadas, mejorando así la calidad de la atención médica y fomentando la innovación en la investigación.

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Aprender a buscar y analizar artículos científicos es súper importante para los profesionales de la salud, porque te ayuda a estar al día con la información y tomar mejores decisiones. Para esto, es clave saber exactamente qué estás buscando y cómo hacerlo en fuentes confiables como PubMed. También hay trucos, como usar comillas para hacer búsquedas más específicas. Lo principal es desarrollar una buena lectura crítica: primero echas un vistazo al artículo, lees el resumen, aclaras términos que no entiendas y luego le das una segunda leída más a fondo para ver si realmente te sirve y es confiable. Todo esto te ayuda a descartar lo que no es útil y a aprovechar incluso la información que, aunque no sea perfecta, se ajusta mejor a lo que necesitas en el momento.

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Taller sobre Revisiones Sistematicas de  la Literatura

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Taller sobre Revisiones Sistematicas de  la Literatura

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Certificado de Curso virtual introductorio de Revisiones Sistemáticas de la literatura-Certificado del curso