Transformación de seis vías de la bioestadística en la salud pública

El salud industry collects and generates enormous amounts of data that has to be analyzed, processed and interpreted to provide insights that will shape intelligent decisions. Bioestadística en public health, the application of estadísticas a ciencias de la vida data, plays a key role in this process, helping to test hypotheses, perform statistical analyses and make accurate inferences.

Bioestadística experts are usually well-versed in statistical programs, tools and techniques such as R, STATA, SPSS, SAS and Excel. They help design ensayos clínicos, assess the impact of public health programs, measure the efficacy of drugs, and develop evidence-based healthcare.

He aquí seis formas en que la bioestadística en la salud pública está cambiando la investigación, la política y la prestación de la asistencia sanitaria:

1. Ensayos clínicos 

La industria médica está innovando continuamente, y los nuevos tratamientos se desarrollan a toda velocidad. Antes de que un tratamiento se ofrezca al público, se somete a una serie de pruebas y ensayos que validan su seguridad y eficacia. Estos estudios implican la recogida, el análisis y la interpretación de datos. Un bioestadístico ayuda a diseñar el estudio, optimizar el tamaño de la muestra, elegir los métodos adecuados de recogida de datos, eliminar las coincidencias y eliminar la información engañosa de los datos. Los especialistas en bioestadística en salud pública sacan conclusiones precisas en los estudios de comparación, que prueban si un medicamento nuevo o alternativo es mejor que los existentes en el mercado.

2. Programas de salud pública

Los expertos en bioestadística utilizan técnicas estadísticas para evaluar el impacto de los programas e iniciativas de salud pública emprendidos por gobiernos, organizaciones sin ánimo de lucro y hospitales. Desarrollan estudios sólidos y técnicas de muestreo que ayudan a los investigadores a comprender el rendimiento de una iniciativa y si ese modelo puede reproducirse en otros ámbitos. Recientemente, Jessica Adams, trabajadora social del sector sanitario, recurrió a Kolabtree para contratar a un científico experimentado que le ayudó a evaluar el impacto de un festival de concienciación sobre el VIH en Uganda.

3. Estudios epidemiológicos 

Hay varios factores que influyen en la causa, el brote y la distribución de una enfermedad. Los estudios epidemiológicos tienen como objetivo identificar estos factores mediante la recopilación de diversos datos relacionados con la enfermedad, y derivar la relación entre la causa y el efecto. A partir de los resultados, se elaboran políticas de salud pública y medidas sanitarias preventivas. Comprender la correlación entre las variables requiere la habilidad de un especialista en bioestadística, que puede extraer la información más significativa de los datos. Históricamente, las pruebas estadísticas siempre han rellenado el eslabón perdido: por ejemplo, la publicación en 1954 de los resultados de un estudio dirigido por Richard Doll y Austin Bradford Hill aportó un apoyo estadístico muy sólido a la relación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón. Los analistas de datos y los estadísticos también han desempeñado un papel fundamental en la comprensión de la Epidemia de ébola en África Occidental mediante análisis estadísticos y técnicas de visualización.

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- Talia Bronshtein (@ininteraction) 28 de febrero de 2017

4. Estimade la gravedad de una enfermedad y las tasas de supervivencia

Las estadísticas de supervivencia ayudan a estimar cuánto tiempo vivirá un enfermo terminal y orientan el tratamiento en consecuencia. En el caso de los pacientes afectados por el cáncer, estas estadísticas (que suelen darse como tasas relativas a cinco años) ayudan a comprender la mejor opción de tratamiento, las posibilidades de remisión, las posibilidades de supervivencia después de la remisión y las posibilidades de vivir sin la enfermedad después del tratamiento. Los expertos en bioestadística son capaces de presentar cifras extraídas del examen minucioso de estudios anteriores, proporcionando al médico y al paciente datos de referencia.

5. Meta-análisis y medicina basada en la evidencia

Bioestadística in public health also plays a huge role in systematic reviews and meta-analysis of medical data, which can in turn be useful in developing evidence-based healthcare. Meta-analysis is a structured study design which evaluates all the previous medical research published on a specific topic. Drawing conclusions from these studies require integration of individual results and outcomes into reliable findings that will guide further research.  For example, meta-analysis can be used to determine if an individual has a risk factor for a disease, what kind of environmental and genetic factors play a role in a disease, and what kind of treatment should be given to the patient. Having a biostatistics in public health expert study the literature and provide a rigorous, quantitative review of it helps healthcare providers improve their chances of delivering successful, data-driven treatment.

6. Análisis de datos de secuenciación del genoma

Secuenciación del genoma genera grandes cantidades de datos that can help scientists understand complex traits. Sophisticated tools and software help sequence entire genomes quickly, providing insights into identifying variants that cause disease. Data from the variant genome is typically compared to the reference genome of the individual or a control group. Biostatistics experts study variant frequencies in populations according to specific parameters such as blood type, ethnicity, etc. and draw conclusions as to how the genetic make-up of an individual or subpopulation can affect if they’re at-risk or prone to specific conditions. In analyzing genomic data, R is widely used, as is Matlab.

Finalmente conseguí #circos funcionando sin problemas 😅 | #dataviz #circularplots 1TP3Visualización #genoma #perl pic.twitter.com/FSpw7epNoX

- Giovanna Zanardo (@StellarEngineer) 4 de octubre de 2017

Bioestadística tiene aplicación en casi todas las ramas de la sanidad, ya que proporciona una sólida base sobre la que se pueden construir modelos de evaluación, valoración y tratamiento. Ayuda a los hospitales a mejorar su eficiencia, a las empresas farmacéuticas a mejorar la calidad y seguridad de sus productos y servicios, y a los gobiernos a mejorar sus políticas y programas de salud pública. También ayuda a desarrollar tratamientos rentables y a aplicar medidas sanitarias preventivas. En general, la bioestadística permite a los profesionales sanitarios tomar decisiones basadas en datos y ofrecer una asistencia sanitaria eficaz basada en pruebas.

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