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Video #1

Estimación puntual y estimación por intervalo para un parámetro

Primero, necesitamos una población de la cual queremos obtener una estimación de un factor específico. Para calcular características como la media o la varianza poblacional, llamados "parámetros", que son desconocidos, realizamos un muestreo. Calculamos la característica de interés: si queremos la media poblacional, obtenemos la media muestral; si queremos la varianza poblacional, calculamos la varianza muestral. Este valor se denomina estadístico y es útil para realizar estimaciones.

Estimación puntual:

Es el estadístico más acertado del parámetro poblacional a partir de la muestra.

Estimación por intervalos:

Es la estimación puntual más un ancho para tener un intervalo de confianza. El ancho depende del problema.

Ventajas:

Si tenemos el parámetro con la estimación por intervalo, y la estimación sale fuera del intervalo, se considera una susceptibilidad a equivocación. Esto nos proporciona límites.

Video #2

Tipos de errores en pruebas de hipótesis

Hipótesis Nula:

Es una afirmación sobre un parámetro de una población, es decir, que el parámetro es igual a un valor de referencia.

Hipótesis Alterna:

Se sospecha que el parámetro no es igual, es menor, diferente o mayor al valor de referencia.

También existe la posibilidad de que la hipótesis nula sea verdadera o falsa.

Error tipo 2:

El error tipo II se da cuando nuestra hipótesis nula es falsa pero la aceptamos.

Error tipo 1:

El error tipo I es cuando la hipótesis nula es verdadera pero la rechazamos.

Al ajustar el tamaño de la muestra, podemos disminuir ambos errores: el tipo uno (alfa) y el tipo dos (beta).

Video #3

Introducción a la potencia de pruebas de significancia | Khan Academy en Español

El video #3 aborda el mismo tema que el video #2: los tipos de errores en pruebas de hipótesis, pero de una manera más sistemática. En este, podemos ver directamente cómo al aumentar la muestra se puede disminuir el error, sea de tipo uno o dos.

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Dentro de las lecciones aprendidas, la más significativa y trascendental es la comprensión profunda del significado y el verdadero uso de la Medicina Basada en Evidencia (MBE), sus fundamentos sólidos y sus definiciones relacionadas que forman la base de la práctica médica moderna.

Aprendimos la importancia crucial de dominar la lectura crítica y análisis de artículos científicos, junto con la interpretación adecuada de las estadísticas médicas.

Habilidades importantes para poder afrontar casos clínicos complejos con una base sólida de evidencia científica.

También se comprendió en profundidad el impacto significativo de las actualizaciones sanitarias y los diversos factores que influyen en ellas.

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En esta semana aprendimos sobre los factores importantes para la interpretación de resultados en los artículos científicos y su importancia en el ámbito clínico y profesional. Además, se introdujo la estadística inferencial, definiéndola como un conjunto de características y métodos para realizar estimaciones.

En clase, se abordaron ejemplos claros para determinar la significancia de estudios científicos y cómo estos se diseñan para tener relevancia no solo para un grupo específico, sino para una población finita mediante la aleatorización de participantes.

También discutimos cómo la estadística inferencial puede emplearse para probar hipótesis y estimar parámetros de muestras puntuales o por intervalo.

Asimismo, se explicaron los criterios de un buen estimador, los cuales son:

Suficiente

Consistente

Eficiente

Insesgado

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Competencias Clave:

Aplicar los principios de la MBE para formular preguntas clínicas claras.

Interpretar los resultados de artículos científicos para la toma de decisiones clínicas.

Importancia de la MBE:

La MBE va más allá de leer artículos, se enfoca en tomar decisiones informadas, utilizando la mejor evidencia disponible derivada de investigaciones de alta calidad.

Formulación de Preguntas:

Una pregunta bien formulada es esencial en la MBE, y puede estar relacionada con síntomas, diagnósticos, pronóstico, terapias o análisis costo-efectividad.

Estructura PICOT/PECOT:

P: Población.

I: Intervención.

C: Comparación.

O: Resultados (Outcome).

T: Tiempo. Esta estructura ayuda a formular preguntas que guíen adecuadamente la búsqueda de evidencia.

Aplicación Práctica:

A través de casos clínicos, se ilustran ejemplos de cómo formular preguntas utilizando PICOT y encontrar la mejor evidencia para situaciones clínicas reales.

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Estadística Inferencial: Métodos para estimar características de una población usando una muestra.

Estimación de Parámetros: Puede ser puntual o mediante intervalos de confianza.

Pruebas de Hipótesis: Comparan un efecto en una muestra con su variabilidad esperada. Incluyen hipótesis nula y alternativa.

Errores en Inferencia: Error tipo 1 (falso positivo) y error tipo 2 (falso negativo).

Poder de una Prueba: Probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula.

Significancia Estadística vs. Clínica: Diferencias estadísticas no siempre implican relevancia clínica.

Teorema del Límite Central: Con muestras grandes, las medias muestrales siguen una distribución normal.

Distribución T de Student: Utilizada para estimar la media de una población con muestras pequeñas.

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https://youtu.be/fdXoKOHzGR8?si=GZsFxcX9H8B2GCxN

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ste curso proporciona una comprensión integral de las metodologías para realizar revisiones sistemáticas, un componente esencial en la Medicina Basada en Evidencia (MBE). A continuación, presento un análisis detallado de los conceptos fundamentales abordados en cada módulo.

Fundamentos Básicos (Módulos 1-3)

• Introducción a las síntesis de evidencia

Tipos de revisiones: narrativas, sistemáticas, scoping reviews

Diferencias entre revisiones tradicionales y sistemáticas

Importancia de la evidencia en la toma de decisiones clínicas

• Desarrollo de preguntas PICO

Estructura detallada: Población, Intervención, Comparación, Outcome

Ejemplos prácticos de formulación

Criterios de inclusión/exclusión específicos

• Estrategias de búsqueda

Uso de bases de datos: PubMed, Cochrane, EMBASE

Operadores booleanos y filtros avanzados

Documentación del proceso de búsqueda

Metodología y Análisis (Módulos 4-6)

• Extracción de datos

Diseño de formularios de extracción

Proceso de revisión por pares

Manejo de datos discrepantes

• Evaluación de sesgos

Herramientas de evaluación: RoB 2, ROBINS-I

Tipos de sesgos comunes

Estrategias de mitigación

• Meta-análisis

Métodos estadísticos básicos

Interpretación de forest plots

Evaluación de heterogeneidad

Evaluación y Presentación (Módulos 7-10)

• Análisis de subgrupos

Identificación de variables moderadoras

Técnicas de análisis estratificado

Interpretación de diferencias entre subgrupos

• Sistema GRADE

Niveles de evidencia

Factores que aumentan/disminuyen la calidad

Aplicación práctica en la evaluación

• Presentación de resultados

Estructura de tablas de evidencia

Visualización de datos

Comunicación efectiva de hallazgos

Este curso desarrolla habilidades fundamentales para la práctica de la medicina basada en evidencia, proporcionando herramientas prácticas para la evaluación crítica de la literatura médica.

Aspectos destacados adicionales:

• Reproducibilidad: Documentación detallada de métodos y decisiones

• Herramientas digitales: Software especializado para revisiones sistemáticas

• Ética: Consideraciones en la selección y síntesis de estudios

• Aplicación clínica: Integración de evidencia en la práctica médica