Las investigaciones médicas son mejores gracias a la estadística.

En su libro Una introducción a los estudios de medicina experimental de 1865, Claude Bernard, el científico francés que es considerado el padre de la medicina moderna, argumentó en contra del uso de la "estadística" en la medicina.

Interesantemente, Bernard estaba realmente argumentando en contra de la pobre estadística practicada que se usaba en eso tiempos en los estudios clínicos y para usar el método científico en las investigaciones de laboratorio basadas en muchas ideas de naturaleza estadística. Él argumentó en contra del uso incorrecto de la estadística que solo da promedios sin entender las fuentes de variabilidad de los datos.

Bernard argumentó que afirmaciones causales surgen más fácilmente de los experimentos que de la observación. Él dijo que los experimentadores deberían tener un apuntalamiento of hipótesis claras que puedan ser demostradas o negadas. Él describió como eliminar las fuentes de dispersión y fue el primerio en sugerir el uso de experimentos ciegos para fomentar la objetividad.

Frecuentemente Bernard recurrió al uso de animales, especialmente ratones, en experimentos como modelo de la fisiología humana. Aunque los modelos con los ratones no son apropiados para todas las condiciones humanas, han resultado muy fructíferos en las investigaciones de mecanismos que surgen en procesos de muchas enfermedades-especialmente aquellos del cáncer. Ejemplos de tales sistemas experimentales que actualmente dan una gran luz en la biología y genética de los canceres humanos incluyen:

- Ratones de raza pura que carecen de sistemas inmunes.
- Animales con una específica aberración genética que precede una enfermedad.
- Ratones que pueden tener su genoma manipulado para remover un cáncer especifico.
- Ratones que son dóciles ante el trasplante de un tumor humano.

Las ideas estadísticas para manejar la variación están en el corazón de esos experimentos con murinos. La estadística nos permite cuantificar la variabilidad en mediciones para decidir el ámbito de aplicación de un experimento; para reducir la variabilidad en los diseños a través de medidas apropiadas; y para establecer de manera precisa las conclusiones inferenciales que surjan.

Sin estadística la ciencia médica preclínica seria menos eficiente y más sujeta a interpretaciones ambiguas y sin estadística los ratones de laboratorio no tendrían nada que hacer ahí.

Traducido de: http://www.statistics2013.org/2013/09/10/medical-research-is-better-because-of-statistics/

Sobre este tema te recomendamos ver este video


Regresar
Mitos y realidades de la estadística Eventos académicos en méxico Impacto de la Estadística Videos: Una mirada a la Estadística Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI)