1). Error 1:  El estudio es basado en poblaciones y para poblaciones, sin una correcta descripción no se tendrá validez.

2.) Error 6:  Basados en la medicina traslacional, vemos la tendencia a realizar estudios e intervenciones especificas con pocas aplicabilidades en la Salud Pública. 

3). Error 2: En la imperfección del humano y como generador de estudios debe considerarse que todo estudio es susceptible a contrarrestarse. 

4). Error 4:  Los estudios pueden causar costos económicos en salud al establecer una causalidad errónea, al sobreestimar y subestimar una asociación causal. 

5). Error 3: La capacidad de utilizar muestras homogéneas ayuda a darle validez al estudio.

6). Error 7: Cuando todos los actores se enfocan en el mismo objetivo es cuando se logran verdaderos avances en la salud pública y con alto impacto.

7). Error 5: No seleccionar las medidas apropiadas puede inducir un análisis e interpretación incorrecta (evitar sesgo de selección). 

Grupo 4
Juan Pablo Campo
Paula Sotaquirá
Laura Trujillo
Laura Valenzuela
Lorena López
Claudia Sánchez
Daniela Assis

unque todas las ciencias son sensibles al error, la epidemiología también plantea estrategias claras para identificarlos y mitigarlos, es por esto que no es viable que en el desarrollo de un proyecto de investigación no se ha el énfasis suficiente en la evaluación del error. Los errores permean todo el proceso investigativo, desde la generación de hipótesis hasta el momento de presentar y analizar los resultados. Si no se está atento, estos pueden nulificar completamente todo un trabajo.Siguiendo en el ranking se deben presentar los resultados de manera clara y concisa para evitar mal interpretaciones, al no definir la población ni proporcionar información del contexto ya que el estudio carece de confiabilidad y de alguna manera aplicabilidad. El error número 6 limita la validez externa del estudio y coloca en riesgo a la población; la epidemiología y la investigación debe tener algún fin y beneficiar a la mayor cantidad de gente posible de la mejor manera. Deben crear intervenciones que contengan beneficios generales sólidos, que superen sus costos y los daños que generen. De nada sirven intervenciones que mejoran medidas sustitutas pero disminuyen mortalidad o calidad de vida, al igual que de nada sirve estudiar y publicar si esta información no será utilizada. La razón para que los errores 3, 5 y 4  sean los últimos son fallas en diseño e interpretación. Estos errores se solucionan de una manera más fácil que los conceptuales (primeros en la pirámide), y no requieren reestructurar los conocimientos y la conceptualización de la investigación. Finalmente, los errores anteriormente mencionados, pueden ser pasados por alto por los investigadores, pero debemos confiar en que cada vez somos más los profesionales que adquirimos las herramientas necesarias para tener una visión crítica de los estudios, siempre basados en criterios técnicos-científicos. 

1.        Fallar en proveer el contexto y definir la población a estudio 

2.        Exagerar o subestimar la causalidad 

3.        Insuficiente atención para calcular el error

4.        No proporcionar medidas absolutas y relativas

5.        Incumplimiento por parte de los investigadores y los sistemas de salud locales de utilizar los datos del estudio correctamente para beneficiar la salud

6.        Hacer recomendaciones de salud pública a partir de estudios de intervención que muestran beneficios específicos pero que no demuestran beneficios generales de salud

7.        No demostrar comparaciones de igual a igual y el problema de la confusión

Teniendo en cuenta que cada uno de los errores de la Epimediología genera impacto en el resultado final y basados en la información que nos aporta la lectura, hemos intentado generar un consenso para calificarlos del más importante al menos importante. Teniendo en cuenta que la población es la base de la investigación y de la epidemiología como tal, el error que clasificamos como más importante es el de la falta de contexto y definición de la población ya que es como tener malas bases para construir la pirámide. En segundo lugar esta exagerar o subestimar la causalidad, ya que a pesar de que demostrar una causalidad depende de muchos factores, omitirla puede estar dejando a un lado uno de los resultados del estudio, ya que cada tipo de investigación se enfrenta a este tema de diferentes maneras como se menciona en la lectura el ejemplo de la revisión sistemática que empieza por cuantificar lo que más adelante será la causalidad. En tercer lugar está la insuficiente atención para calcular el error ya que esto cobra importancia a la hora de identificar las limitaciones. El cuarto error en nuestro ranking es no proporcionar medidas absolutas y relativas, y es importante ya que proporcionarlas nos permite ser objetivos frente a los datos de las poblaciones, tener en cuenta incidencias y hacer un mejor análisis. El quinto, incumplimiento por parte de los investigadores y los sistemas de salud locales de utilizar los datos del estudio correctamente para beneficiar la salud, involucra políticas públicas que al final son las que generan impacto en las poblaciones enteras. Para terminar, el sexto error; recomendar estudios con beneficios específicos que no muestren beneficios generales, complementario al resto de errores, sin embargo consideramos que; el hecho de que un estudio muestre un resultado para una población específica no lo hace malo, en su lugar desde el principio esta característica debe ser mostrada como tal para evitar errores y socializaciones que no corresponden. Y por último, no demostrar comparaciones de igual a igual nos queda en el último lugar. Si bien cuando no es posible comparar grupos similares la confusión es inevitable, hoy en día existe la manera de realizar estudios doble ciego que nos permiten disminuir más no eliminar la confusión y por ahora siguen existiendo muchos dilemas éticos que impiden experimentos en población humana por lo que nuestro trabajo consiste en hacer una comparación muy rigurosa de las poblaciones que se escogen.

Los organizamos teniendo en cuenta la construcción de una pirámide, en la cual, si la base está débil, de ahí para arriba es muy difícil compensar la estructura. Sin embargo es importante resaltar la importancia de cada uno ya que son herramientas que nos permiten cada vez más aportar información verás a las diferentes poblaciones. 

Muchas gracias

Error VII. El fracaso en la aplicación de los datos puede darse por una falta de interpretación o por no tener acceso a la información completamente.

Error I.  Se debe describir y caracterizar la población, con el fin de que los resultados obtenidos sean generalizables y comparables.

Error V. Los hallazgos de la investigación van a estar representados por valores numéricos, el error yace en cómo estos se presentan (p. ej., usando medidas específicas), lo cual si no se realiza de manera apropiada, puede afectar la interpretación.

Error IV.  Un tipo de diseño particular puede contribuir a la causalidad siempre y cuando se tengan bases teóricas para realizar este tipo de juicios.

Error VI. Realizar recomendaciones en salud pública con base en resultados de estudios que no garantizan demostrar beneficios en morbilidad y mortalidad, podría resultar perjudicial para los individuos en términos de efectos adversos, gastos en salud, menores beneficios, entre otros.

Error III. Más que evitar la confusión hay que demostrar la comparabilidad entre grupos.

Sustentación: no es una tarea sencilla ordenar por nivel de gravedad esta serie de errores, debido a que, de una u otra manera, cada uno de estos pone en riesgo la confiabilidad y validez de una investigación científica en salud, su posterior publicación y aplicación en las poblaciones. Hemos ordenado estos errores de manera que los más graves son aquellos que afectan directamente la calidad  del estudio y, en consecuencia, su aplicabilidad. Por lo tanto, en primer lugar ubicamos al error II, el cual se relaciona con la búsqueda permanente del error y el sesgo en todas las etapas del estudio epidemiológico, permitiendo que mediante la identificación y cuantificación de este, se asegure la calidad y aplicabilidad de la información para ser utilizada en diferentes contextos de salud. En segundo lugar ubicamos al error VII debido a la importancia que posee la correcta interpretación de los datos para la toma de decisiones en salud pública, y, en tercer lugar, se encuentra el error I, relacionado con la falta de descripción y caracterización de la población, lo cual podría impedir la generalización y comparación de los resultados obtenidos en la investigación, y limitar la realización de conclusiones útiles en la toma de decisiones en salud.  Finalmente, se encuentran en los últimos lugares los errores V, IV, VI y III que abordan aspectos metodológicos del proceso de investigación, los cuales pueden ser solucionados teniendo en cuenta algunos fundamentos teóricos y de diseño, a diferencia de los primeros que requieren de un mayor análisis y verificación.

·   Error #1 No proporcionar información sobre el contexto y definiciones de las poblaciones de estudio. 

·   Error #3 No demostrar la comparabilidad y el problema de la confusión. 

·   Error #6 Hacer recomendaciones de salud pública de los estudios de intervención que muestran beneficios específicos, pero no demuestran los beneficios de salud general. 

·   Error #2 Atención insuficiente a la evaluación del error. 

·    Error #4 Subestimación o sobreestimación de la causalidad basada en asociaciones. 

·   Error #7 Incorrecta utilización de los datos por parte de investigadores y sistemas locales de salud. Es necesario una autoridad superior que proporcione una voz unificada. 

·   Error #5 Información inapropiada de las medidas absolutas, relativas y ajustadas. 

 

Para llegar al consenso, inicialmente cada uno realizo su propio ranking y se determinaron las coincidencias para concluir en lo siguiente:
 
 El grupo ha coincidido en que el error más grave es el número 1. No proporcionar información sobre el contexto y definiciones de las poblaciones de estudio, ya que es la base de la investigación la que se afecta y de esta se desencadenan una serie de errores. De allí la importancia de definir adecuadamente la población y los objetivos del estudio.

 

En el segundo puesto del ranking encontramos al error número 3, el cual es no demostrar la comparabilidad y el problema de la confusión. Creemos que debe estar en este puesto, ya que es muy importante determinar si los grupos que se están estudiando son comparables; sin embargo, no está en la primera posición porque si no describimos bien a nuestra población, no podríamos llegar a concluir si un grupo puede compararse con el otro. 

 

Siguiendo nuestra escala, en el tercer puesto encontramos al sexto error, el cual es: hacer recomendaciones de salud pública de los estudios de intervención que muestran beneficios específicos, pero no demuestran los beneficios de salud general. Lo ubicamos en este puesto, ya que gracias a él podemos gastar muchos recursos innecesariamente, e incluso podríamos generar recomendaciones que no sean apropiadas para la población.

 

En el cuarto puesto encontramos al segundo error, el cual es: atención insuficiente a la evaluación del error. Aunque creemos que el no describir a la población es uno de los errores más graves, consideramos que no poner atención al error hace que generemos evidencia que podría ser falsa, lo cual podría llegar a generar consecuencias graves.

 

Por otra parte, el quinto puesto corresponde al error número 4: subestimación o sobreestimación de la causalidad basada en asociaciones. Se encuentra en este puesto, por el hecho de que no todo en la investigación debe reflejar causalidad, sino también pueden haber estudios que demuestren asociación entre las variables y eso no está mal; lo importante es lograr identificarlo. Pero para llegar hasta acá, se deben haber pensado en los elementos expresados anteriormente. 

 

En el sexto lugar, está la incorrecta utilización de los datos por parte de investigadores y sistemas locales de salud. Es necesario una entidad internacional que proporcione una voz unificada (error número 7). Está aquí, por el hecho de que si en una población específica o en un país hay un ente regulador bien estructurado, no habría la necesidad de consultar todo a una entidad a nivel global, sino que se podrían tomar decisiones propias con guías estructuradas ante estas problemáticas. 

 

Para finalizar, hemos llegado al consenso de que el error número 5 es el menos importante: Información inapropiada de las medidas absolutas, relativas y ajustadas. Si bien cada uno de los errores es relevante teniendo en cuenta el impacto social al que conlleva, este puede ser el menos perjudicial, si se tienen en cuenta las medidas que se deben usar y si estas se ajustan apropiadamente.