{"id":8108,"date":"2020-07-27T15:00:37","date_gmt":"2020-07-27T15:00:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=8108"},"modified":"2020-07-30T16:02:57","modified_gmt":"2020-07-30T16:02:57","slug":"how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo dise\u00f1ar estudios de investigaci\u00f3n de resultados sanitarios impactantes para su an\u00e1lisis"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f3e54148f71\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f3e54148f71\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Why_even_do_outcomes_research\" title=\"\u00bfPor qu\u00e9 hacer siquiera una investigaci\u00f3n de resultados?\">\u00bfPor qu\u00e9 hacer siquiera una investigaci\u00f3n de resultados?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#How_to_think_about_outcomes_research_like_a_statistician\" title=\"C\u00f3mo pensar en la investigaci\u00f3n de resultados como un estad\u00edstico\">C\u00f3mo pensar en la investigaci\u00f3n de resultados como un estad\u00edstico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Types_of_outcomes\" title=\"Tipos de resultados\">Tipos de resultados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Who_cares\" title=\"\u00bfA qui\u00e9n le importa?\">\u00bfA qui\u00e9n le importa?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Widely_used_categories_of_outcomes\" title=\"Categor\u00edas de resultados ampliamente utilizadas\">Categor\u00edas de resultados ampliamente utilizadas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Data_types\" title=\"Tipos de datos\">Tipos de datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Numerical_data\" title=\"Datos num\u00e9ricos\">Datos num\u00e9ricos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Categorical_data\" title=\"Datos categ\u00f3ricos\">Datos categ\u00f3ricos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Bonus_tip_Why_hiring_a_statistician_could_save_your_study\" title=\"Consejo adicional: Por qu\u00e9 contratar a un estad\u00edstico podr\u00eda salvar su estudio\">Consejo adicional: Por qu\u00e9 contratar a un estad\u00edstico podr\u00eda salvar su estudio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/#Conclusion\" title=\"Conclusi\u00f3n:\">Conclusi\u00f3n:<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/jacob-vanhouten\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">Jacob VanHouten<\/a>analista de datos cl\u00ednicos y <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/biostatistics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">consultor de bioestad\u00edstica<\/a> at Kolabtree, provides top tips on how to design impactful health outcomes <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">investigaci\u00f3n<\/a> for analysis.\u00a0<\/em><\/p>\n<p>Si usted est\u00e1 en el campo de la medicina y ha le\u00eddo, hecho o incluso pensado en hacer investigaci\u00f3n en las \u00faltimas dos d\u00e9cadas, es probable que est\u00e9 familiarizado con el concepto de investigaci\u00f3n de resultados. En pocas palabras, la investigaci\u00f3n de resultados es un campo en el que el objeto de estudio es un resultado sanitario definible, del que dar\u00e9 ejemplos m\u00e1s adelante, y lo que se mide son los efectos que las diferentes partes del flujo de trabajo general tienen sobre esos resultados. Como el objetivo de estos estudios es determinar qu\u00e9 factores afectan a los resultados de inter\u00e9s, hay muchos dise\u00f1os de estudios experimentales y observacionales que se adaptan bien a esta tarea, incluidos los estudios epidemiol\u00f3gicos cl\u00e1sicos, como:<\/p>\n<ul>\n<li>ensayos controlados aleatorios,<\/li>\n<li>estudios transversales,<\/li>\n<li>estudios de cohorte,<\/li>\n<li>revisiones sistem\u00e1ticas\/meta-an\u00e1lisis, o<\/li>\n<li>metodolog\u00edas de investigaci\u00f3n para la mejora de la calidad.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_even_do_outcomes_research\"><\/span><strong>\u00bfPor qu\u00e9 hacer siquiera una investigaci\u00f3n de resultados?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Hay muchas, muchas razones para hacer investigaci\u00f3n de resultados, y enumerarlas todas ir\u00eda mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo que ser\u00eda posible hacer en este post. En pocas palabras, la investigaci\u00f3n de resultados aplicada al campo de la biomedicina se centra principalmente en mejorar el rendimiento de alguna tarea dentro de dicho campo. Como se le atribuye al famoso consultor de gesti\u00f3n Peter Drucker, \"no se puede gestionar lo que no se puede medir\". En otras palabras, no se puede \"mover la aguja\" de la mejora sin saber hacia d\u00f3nde apunta en primer lugar. Adem\u00e1s, esa medici\u00f3n puede llevar a<\/p>\n<ul>\n<li>mejora de la calidad,<\/li>\n<li>disminuci\u00f3n de los costes sanitarios,<\/li>\n<li>mejora de la eficacia del diagn\u00f3stico y el tratamiento, y<\/li>\n<li>experiencia de los pacientes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00bfY qui\u00e9n no querr\u00eda los mejores resultados para sus pacientes? Podr\u00eda decirse que el principal imperativo de la investigaci\u00f3n sanitaria es medir continuamente para mejorar, y la investigaci\u00f3n de resultados es un poderoso conjunto de herramientas para conseguirlo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_think_about_outcomes_research_like_a_statistician\"><\/span><strong>C\u00f3mo pensar en la investigaci\u00f3n de resultados como un estad\u00edstico<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Cuando se piensa en iniciar un proyecto de investigaci\u00f3n, quiz\u00e1 lo primero que hay que saber es \"qu\u00e9 se quiere saber\". \u00bfLe interesa m\u00e1s el sistema y la eficiencia, o las medidas intangibles de calidad de vida que determinan los pacientes? \u00bfLe interesa que la atenci\u00f3n sea m\u00e1s asequible, equitativa y accesible para los pacientes, o le preocupa la rentabilidad de la consulta? Algunas preguntas clave son:<\/p>\n<ul>\n<li>cu\u00e1l es el resultado de inter\u00e9s,<\/li>\n<li>qui\u00e9nes son las partes interesadas,<\/li>\n<li>c\u00f3mo se representa mejor el resultado de los intereses, y<\/li>\n<li>\u00bfC\u00f3mo puedo obtener los datos que necesito para responder a mis preguntas?<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Types_of_outcomes\"><\/span><strong>Tipos de resultados<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Uno de los puntos fuertes de la investigaci\u00f3n de resultados es la capacidad de considerar muchos resultados diferentes y sus m\u00e9ritos relativos, as\u00ed como desde muchos puntos de vista diferentes (m\u00e1s adelante se habla de ello). De hecho, algunos constructos de la investigaci\u00f3n de resultados, como los a\u00f1os de vida ajustados a la calidad, se han dise\u00f1ado espec\u00edficamente para realizar la comparaci\u00f3n de diferentes resultados. Los resultados que pueden ser de tipos dispares pueden compararse mediante la conversi\u00f3n de un resultado en un resultado equivalente (es decir, la cantidad de dinero que habr\u00eda que recibir para renunciar a una noche de sue\u00f1o) que sea m\u00e1s directamente comparable.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Who_cares\"><\/span><strong>\u00bfA qui\u00e9n le importa?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Al pensar en los resultados mencionados para medir, quiz\u00e1 la primera pregunta deber\u00eda ser \"\u00bfa qui\u00e9n le importa?\". Y esto no lo digo a la ligera. Sinceramente, <em>que<\/em> es el que se preocupa por este resultado. \u00bfLos pacientes? \u00bfLos proveedores? \u00bfLas aseguradoras, los sistemas sanitarios? No es descabellado imaginar que un paciente y un hospital valoren el resultado de la satisfacci\u00f3n del paciente de forma muy diferente, aunque sea importante para ambos. Para tener en cuenta adecuadamente los resultados que se quieren medir, hay que tener en cuenta qu\u00e9 perspectiva o perspectivas son las mejores para evaluar. Identificar claramente al principio de un plan anal\u00edtico la perspectiva desde la que se considerar\u00e1n los resultados protege tanto de la confusi\u00f3n como de la manipulaci\u00f3n de datos a posteriori, ya sea accidental o no. Aunque una lista exhaustiva de los posibles resultados de inter\u00e9s est\u00e1 fuera del alcance de este art\u00edculo, la siguiente tabla destaca algunas de las categor\u00edas de resultados m\u00e1s utilizadas.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Widely_used_categories_of_outcomes\"><\/span>Categor\u00edas de resultados ampliamente utilizadas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<table width=\"786\">\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Seguridad<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Uso incorrecto de la terapia m\u00e9dica y supervisi\u00f3n en el curso de la atenci\u00f3n cl\u00ednica; Errores m\u00e9dicos que ponen a los pacientes en riesgo de sufrir eventos adversos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Eficacia<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">La brecha entre lo que puede lograrse mediante la intervenci\u00f3n m\u00e9dica o la pol\u00edtica y lo que realmente se logra<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Equidad<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Examen de la disparidad en la prestaci\u00f3n de asistencia sanitaria que se centra en si los factores no cl\u00ednicos, como<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Race_(classification_of_humans)\">carrera<\/a>,<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Gender\">g\u00e9nero<\/a>y<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Socioeconomic_status\">estatus socioecon\u00f3mico<\/a> influir en el cuidado de los pacientes<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Eficiencia<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Se centra en las formas de maximizar la eficiencia, limitar los costes sanitarios y reducir el despilfarro en el sistema sanitario.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Puntualidad<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Acceso de los pacientes a la asistencia sanitaria: barreras de acceso e imposibilidad de los pacientes sin seguro de beneficiarse de la asistencia sanitaria.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Capacidad de respuesta del sistema<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Esfuerzos educativos entre la comunidad m\u00e9dica y aplicaci\u00f3n de pol\u00edticas sanitarias que mejoren la atenci\u00f3n al paciente<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Centrado en el paciente<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">C\u00f3mo afectar\u00e1n las intervenciones m\u00e9dicas a los pacientes, qu\u00e9 sienten los pacientes y qu\u00e9 pueden hacer para influir en la toma de decisiones m\u00e9dicas.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_types\"><\/span><strong>Tipos de datos<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Adem\u00e1s del tipo de resultados que le interesan, merece la pena pensar en la forma en que concibe los datos, concretamente en t\u00e9rminos de tipos de datos.<\/p>\n<p>Hay dos tipos de datos: num\u00e9ricos y categ\u00f3ricos.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Numerical_data\"><\/span>Datos num\u00e9ricos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Num\u00e9rico es tal como suena; la variable que se mide es cuantitativa, siendo del tipo entero, que son los n\u00fameros enteros, y flotantes, que son todos los n\u00fameros con alguna parte no entera.<\/p>\n<p><em>Algunos ejemplos de n\u00fameros enteros son el n\u00famero de beb\u00e9s que nacen en un hospital, los resultados de un cuestionario de escala Likert sobre la satisfacci\u00f3n de los pacientes o el n\u00famero de minutos que dura una intervenci\u00f3n quir\u00fargica, entre otros muchos.<\/em><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Categorical_data\"><\/span>Datos categ\u00f3ricos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Los datos categ\u00f3ricos son aquellos que s\u00f3lo pueden tomar ciertos valores espec\u00edficos. Algunos datos son categ\u00f3ricos y dicot\u00f3micos, lo que significa que la variable puede tomar uno y s\u00f3lo uno de los dos resultados posibles.  Por ejemplo, una bombilla puede estar apagada o encendida, pero ser\u00e1 una de esas opciones y no la otra. A veces hay m\u00e1s de dos categor\u00edas, y esto define una variable nominal. Las variables nominales tienen m\u00faltiples valores posibles, pero no tienen un orden natural entre ellos; un ejemplo podr\u00eda ser los tipos de flores, donde la planta puede ser una rosa, un tulip\u00e1n, una margarita, un girasol, etc. Por \u00faltimo, las variables categ\u00f3ricas que s\u00ed tienen un orden natural, pero que se limitan a resultados espec\u00edficos, se denominan ordinales.<\/p>\n<p><em>Un ejemplo de este tipo de variable puede ser una representaci\u00f3n categ\u00f3rica de la satisfacci\u00f3n del paciente: insatisfecho, ligeramente satisfecho, satisfecho, muy satisfecho. Incluso cuando hay un universo restringido de resultados posibles, estos niveles tienen un orden natural entre ellos.<\/em><\/p>\n<blockquote><p>La raz\u00f3n por la que es tan importante conocer los tipos de resultados y los tipos de datos es porque usted mismo decidir\u00e1 en gran medida c\u00f3mo modelar los datos, lo que a su vez determinar\u00e1 qu\u00e9 tipos de an\u00e1lisis son posibles. Si quiere saber el n\u00famero de operaciones quir\u00fargicas en su hospital por d\u00eda, puede utilizar el n\u00famero entero real (1,2,3, etc.), o podr\u00eda factorizarlos en d\u00edas de volumen alto, medio y bajo. A fin de cuentas, la forma que elijas para representar los datos revela a quienes lean tu trabajo c\u00f3mo ves el mundo y por qu\u00e9 has tomado las decisiones que has tomado. Puede que no est\u00e9n de acuerdo contigo, o que no puedan reproducir tus datos, pero si no dejas lugar a la ambig\u00fcedad, no habr\u00e1 dudas sobre la veracidad de tus conclusiones.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00bfDe d\u00f3nde provienen sus datos? \u00bfLos vas a recoger o los vas a obtener de otra fuente? Si va a registrar los datos usted mismo, es su responsabilidad decidir qu\u00e9 va a registrar y qu\u00e9 no, lo que repercutir\u00e1 en las opciones de an\u00e1lisis disponibles. Si no va a recogerlos usted mismo, \u00bfc\u00f3mo se almacena actualmente el conjunto de datos (tipo de datos, ubicaci\u00f3n, etc.)? Y muy importante: conocer y comprender el proceso de producci\u00f3n y recogida de los datos. Un malentendido en estas cuestiones puede llevar a una investigaci\u00f3n que no responda a la pregunta que se pretende.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bonus_tip_Why_hiring_a_statistician_could_save_your_study\"><\/span><strong>Consejo adicional: Por qu\u00e9 contratar a un estad\u00edstico podr\u00eda salvar su estudio<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>No soy un tipo de coche. Cuando el m\u00edo necesita un trabajo regular o una reparaci\u00f3n espec\u00edfica, soy el primero en llevarlo al taller. \u00bfPor qu\u00e9? Porque s\u00e9 que no tengo los conocimientos necesarios para hacer el trabajo. Del mismo modo, no todo el mundo va a hacer sus propias estad\u00edsticas, ya sea porque no tiene la formaci\u00f3n necesaria o simplemente porque decide dedicar sus esfuerzos a otra cosa. Teniendo esto en cuenta, aquellos que todav\u00eda deseen hacer una investigaci\u00f3n de resultados pero no quieran ser responsables de su propio an\u00e1lisis deber\u00edan considerar la posibilidad de contratar a un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/statistical-analysis\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">estad\u00edstico aut\u00f3nomo<\/a>como los que se pueden encontrar f\u00e1cilmente en <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">Kolabtree<\/a>.<\/p>\n<blockquote><p><strong>Si decide trabajar con un estad\u00edstico, h\u00e1gase un favor y h\u00e1galo participar antes que despu\u00e9s.<\/strong> Como se cita al afamado (aunque no se le recuerde amablemente) estad\u00edstico R.A. Fisher, \"consultar al estad\u00edstico despu\u00e9s de que un experimento haya terminado es a menudo simplemente pedirle que realice un examen post-mortem. Quiz\u00e1 pueda decir de qu\u00e9 muri\u00f3 el experimento\".<\/p><\/blockquote>\n<p>Esto es absolutamente cierto, en el sentido de que una vez que se ha llevado a cabo un experimento, y se han recogido los datos, hay algunos m\u00e9todos de an\u00e1lisis que ya no est\u00e1n disponibles y que podr\u00edan haberlo estado si se hubieran tomado diferentes decisiones en etapas anteriores de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de no tener que hacer su propio an\u00e1lisis estad\u00edstico, puede haber otros beneficios tangibles e intangibles al trabajar con un estad\u00edstico. Por ejemplo, es probable que a trav\u00e9s de su formaci\u00f3n hayan estado expuestos a algunos m\u00e9todos m\u00e1s complejos de dise\u00f1o o an\u00e1lisis experimental, y es posible que el uso de uno de ellos en lugar de los m\u00e9todos est\u00e1ndar pueda ahorrar significativamente recursos como tiempo, participantes o dinero. Tambi\u00e9n es posible que haya nuevas ideas en el campo que usted no conozca, como las mejores pr\u00e1cticas para la reproducibilidad de los resultados o los paquetes de software m\u00e1s actualizados para los an\u00e1lisis complejos. Y lo mejor de todo es que ahora mismo puede ser el mejor momento para hacerse con un excelente estad\u00edstico por una ganga. Dados los escalofriantes efectos econ\u00f3micos de la pandemia, los individuos de todos los \u00e1mbitos se han visto muy afectados. Los estad\u00edsticos afectados por la pandemia est\u00e1n buscando trabajos por cuenta propia, y muchos est\u00e1n dispuestos a hacer descuentos a cambio de su fidelidad.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><strong>Conclusi\u00f3n:<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Esto no es de ninguna manera una discusi\u00f3n exhaustiva de la investigaci\u00f3n de resultados; m\u00e1s bien, deber\u00eda servir como una peque\u00f1a introducci\u00f3n para los novatos. Pero, incluso para estos investigadores, un poco de reflexi\u00f3n previa sobre el resultado de inter\u00e9s, c\u00f3mo se representar\u00e1n los elementos de los datos y d\u00f3nde se podr\u00e1n obtener los datos puede contribuir en gran medida a garantizar que la investigaci\u00f3n de resultados que se realice sea significativa y responda a la pregunta para la que se pretende. Y recuerde, si cree que no puede o prefiere no hacer el an\u00e1lisis usted mismo, o si le gustar\u00eda aprender m\u00e1s sobre los m\u00e9todos de an\u00e1lisis m\u00e1s nuevos disponibles, no olvide buscar\/acudir a sus colegas de estad\u00edstica.<\/p>\n<p><strong>\u00bfNecesita ayuda para realizar un ensayo cl\u00ednico y analizar los resultados? Consulte a un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/clinical-research-consulting\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">consultor de investigaci\u00f3n cl\u00ednica<\/a> en Kolabtree o trabajar con un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/statistical-analysis\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">analista estad\u00edstico aut\u00f3nomo<\/a>.\u00a0<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jacob VanHouten, analista de datos cl\u00ednicos y consultor de bioestad\u00edstica en Kolabtree, ofrece los mejores consejos sobre c\u00f3mo dise\u00f1ar una investigaci\u00f3n de resultados sanitarios impactante para su an\u00e1lisis.  Si usted est\u00e1 en el campo de la medicina y ha le\u00eddo, hecho o incluso pensado en hacer investigaci\u00f3n en las \u00faltimas dos d\u00e9cadas, es probable que est\u00e9 familiarizado con el concepto de<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/como-disenar-una-investigacion-de-impacto-en-la-salud-para-su-analisis\/\" title=\"Leer m\u00e1s\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":8117,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[443,435],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>How to Design Impactful Health Outcomes Research Studies for Analysis<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Experienced biostatistics consultant Jacob VanHouten provides a five-minute guide to help you design 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