Utilizando las herramientas de las estadísticas, los bioestadísticos ayudan a responder preguntas de investigación en medicina, biología y salud pública, como si un nuevo medicamento funciona, qué causa el cáncer y otras enfermedades, y cuánto tiempo es probable que una persona con cierta enfermedad sobreviva.
«¿Qué dicen los datos sobre la asociación entre una exposición ambiental y un resultado de salud?» Pregunta Heagerty, cuya experiencia son los estudios longitudinales o los datos recopilados con el tiempo.
«Las bioestadística es fundamental para toda la ciencia, porque la ciencia necesita esa reunión de evidencia y la evaluación de esa evidencia para emitir un juicio».
Los bioestadísticos utilizan sus habilidades cuantitativas para unir con expertos en otros campos, desde biólogos y especialistas en cáncer hasta cirujanos y genetistas. Pero no son meros certificadores de números. Juegan roles fundamentales en el diseño de estudios para garantizar suficientes datos y se recopilan el tipo correcto de información. Luego analizan, evalúan e interpretan los resultados: contabilizar variables, sesgos y datos faltantes en el camino.
«Es un campo que fusiona la pasión y la habilidad con la ciencia biomédica y las matemáticas y las estadísticas», dice Heagerty. «Tiene que tener la biografía en alguna parte».
Agrega la profesora asociada Daniela Witten, «lo que aportamos es una comprensión no solo de los problemas estadísticos clave, sino también del contexto biológico y médico subyacente».
¿Que se entiende por bioestadística?
Es necesaria una comprensión básica de los conceptos estadísticos para evaluar de manera efectiva la literatura existente. Sin embargo, los resultados estadísticos no permiten determinar la aplicabilidad clínica de los hallazgos publicados. Los resultados estadísticos se pueden usar para hacer inferencias sobre la probabilidad de un evento entre una población determinada. Se requiere una interpretación cuidadosa por parte del clínico para determinar el valor de los datos, ya que se aplica a un paciente o grupo individual de pacientes. [1]
Los buenos estudios de investigación proporcionarán una hipótesis clara y comprobable o predicción sobre lo que esperan encontrar en las relaciones que se están probando. [2] La hipótesis se basará en la literatura empírica, basada en observaciones clínicas o experiencia, y debería ser innovadora en sus pruebas de una relación novedosa o confirmación de un estudio anterior. Hay como mínimo dos hipótesis en cualquier estudio: (1) la hipótesis nula supone que no hay diferencia o que no hay efecto, y (2) la hipótesis experimental o alternativa predice que ocurrirá un evento o resultado. A menudo, la hipótesis nula no se establece o se supone. Las hipótesis se prueban examinando las relaciones entre variables independientes, o las que se cree que tienen algún efecto, y variables dependientes, o las que se cree que se mueven o se ven afectadas por la variable independiente. Estos también se denominan variables predictoras y de resultado, respectivamente.
Las estadísticas se utilizan para probar la hipótesis alternativa o experimental de un estudio. Los modelos estadísticos se ajustan en función de la naturaleza, el tipo y otras características del conjunto de datos. Los datos generalmente implican niveles de medición, y estos determinan el tipo de modelos estadísticos que se pueden aplicar para probar una hipótesis. [3] Los datos nominales son aquellas variables que contienen dos o más categorías sin orden o valor subyacente. Los ejemplos de datos nominales incluyen indicadores de membresía grupal, como hombres o mujeres. Los datos ordinales son datos nominales que incluyen un orden o rango, pero tienen un espaciado indefinido entre grupos o niveles, como la clasificación de la facultad o el nivel educativo. Los datos de intervalo son datos ordinales con espaciado claramente definido entre los intervalos y sin puntos cero absolutos. Un ejemplo de datos de intervalo es la escala de temperatura, ya que la magnitud de la diferencia entre los intervalos es consistente y medible (un grado). Los datos de la relación son datos de intervalo que incluyen un cero absoluto, como el monto de la deuda de préstamos estudiantiles. Los datos nominales y ordinales son categóricos, donde las entidades se dividen en grupos distintos, mientras que los datos de intervalos y de relación se consideran continuos de tal manera que cada observación obtiene una puntuación distinta. [4]
Depende del investigador aplicar adecuadamente modelos estadísticos al probar hipótesis. Se pueden utilizar varios enfoques para analizar el mismo conjunto de datos, y cómo esto se logra depende en gran medida de la naturaleza de la redacción en la hipótesis de un investigador. [5] Existen una variedad de paquetes de software estadístico, algunos disponibles de forma gratuita, mientras que otros cobran tarifas anuales de licencia, que pueden usarse para analizar los datos. Casi todos los paquetes requieren que el usuario tenga una comprensión básica de los tipos de datos y la aplicación apropiada de modelos estadísticos para cada tipo. Los paquetes más sofisticados requieren que el usuario use el lenguaje de codificación patentado del programa para realizar pruebas de hipótesis. Estos pueden requerir una buena cantidad de tiempo para aprender, y los errores pueden pasar fácilmente más allá del ojo inexperto.
Se recomienda encarecidamente que los usuarios desconocidos consulten con un analista estadístico al diseñar y ejecutar modelos estadísticos. Las consultas bioestadísticas pueden ocurrir en cualquier momento durante un estudio, pero las consultas anteriores son prudentes para evitar la introducción de sesgo accidental en los datos del estudio y ayudar a garantizar la precisión y los métodos de recopilación que serán adecuados para permitir pruebas de hipótesis.
¿Que entiende por bioestadística?
Es la naturaleza humana tratar de reconocer los patrones y dar sentido a lo que observamos. Desafortunadamente, nuestra intuición a menudo es incorrecta, por lo que es necesario imponer cierta objetividad en los métodos por los cuales las observaciones se convierten en conocimiento. Una definición de bioestadística podría ser precisamente esto, la conversión rigurosa y objetiva de las observaciones médicas y/o biológicas en el conocimiento. Tanto los consumidores de principios bioestadísticos como los mismos bioestadísticos varían en la medida en que reconocen la necesidad de continuar la mejora. Algunos pueden no reconocer la necesidad de (algunos o todos) los métodos que ya se han desarrollado; Otros pueden aceptarlos, ya que los encuentran completamente suficientes; Otros reconocen tanto el valor como las deficiencias de estos métodos, y buscan desarrollar métodos aún mejores para garantizar que las conclusiones médicas futuras estén menos sujetas a los sesgos que los actuales.
Con o sin principios bioestadísticos, es la naturaleza humana tratar de convertir las observaciones en conocimiento. También es la naturaleza humana tratar de reconocer los patrones y dar sentido a las observaciones. Por lo tanto, las bioestadísticas podrían definirse inicialmente como la empresa descriptiva de observar patrones en datos biomédicos. Sin embargo, argumentamos que esta es una definición demasiado amplia porque las observaciones a menudo engañan y nuestras intuiciones a menudo son incorrectas. Por lo tanto, lo definimos de la siguiente manera:
La bioestadística es la disciplina relacionada con cómo debemos tomar decisiones al analizar los datos biomédicos. Es la disciplina en evolución relacionada con la formulación de reglas explícitas para compensar tanto la falibilidad de la intuición humana en general como por los sesgos en el diseño del estudio en particular.
Para ver por qué necesitamos tal disciplina, considere el ejemplo de haber observado una larga serie de cabezas cuando se lanza una moneda justa. Muchos apostarían en Tails a continuación, argumentando que se debe. Los más iluminados reconocerían la independencia de los lanzamientos y cómo esto se traduce en la incapacidad de los lanzamientos pasados para predecir los futuros. Los aún más iluminados reconocerían la facilidad con la que la palabra «justa» puede adjuntar a una moneda, ya sea que la moneda sea o no justa. Estas personas usarían los datos pasados para probar la hipótesis de que la moneda es justa, y pueden encontrar que, de hecho, aparece con una probabilidad mucho mayor al 50%; Entonces apostarían a las cabezas a continuación, y en cada futuro lanzamiento de esta moneda.
Otro ejemplo clásico de intuición falible se refiere a la famosa pregunta: «¿Cuál es la probabilidad de que ambos niños [en una familia] sean niños dado que sabemos que al menos uno de ellos es un niño?» Si las probabilidades de un niño y de una niña son 50% cada una, y si los géneros de los dos niños son independientes entre sí, entonces se podría argumentar que el primero es un niño y el segundo tiene un 50% de posibilidades de cualquier manera, Entonces la respuesta es del 50%. Esta respuesta confunde la pregunta que se hace con otra pregunta similar, específicamente, «¿Cuál es la probabilidad de que ambos niños sean niños dado que sabemos que el primero es un niño?» La segunda pregunta excluye dos de los arreglos posibles a priori, GB y GG, dejando solo BB y BG, cada uno igualmente probable. Entonces, el 50% es la respuesta. Sin embargo, nuestra pregunta original no excluyó GB y solo excluyó solo GG. Las posibilidades restantes son BB, BG y GG, todas igualmente probables, y la respuesta es del 33%. Sin embargo, incluso esta respuesta no es necesariamente correcta, porque todavía se basa en dos suposiciones, específicamente, que los niños y las niñas son igualmente probables y que los géneros de niños consecutivos son independientes. La veracidad de estos supuestos fue probada por Senn (2003, página 6), quien examinó un conjunto de datos que consta de 6089 familias con al menos un hijo. De estas familias, 2444 tenían exactamente dos hijos, con dos niños en 582, dos niñas en 530 y una de cada género en 1332. Según este conjunto de datos, la estimación de la probabilidad que buscamos es 1332/(1332+582) = 70%, que está razonablemente cerca de nuestro 2/3 teórico.
¿Qué es la bioestadística y cómo se clasifica?
La bioestadística a menudo se considera junto con la epidemiología. Si bien están relacionados, estas disciplinas no son las mismas, y es importante comprender las diferencias.
Las bioestadística, que también se llama biometría, estudia fenómenos biológicos mediante el uso de principios matemáticos, modelado estadístico, metodologías y procesos. Un bioestadístico puede diseñar un experimento biológico y luego recopilar e interpretar los datos que produce el experimento.
La bioestadística proporciona la base de mucha investigación epidemiológica. En otras palabras, los epidemiólogos a menudo usan principios y métodos bioestadísticos para sacar conclusiones matemáticas respaldadas por datos sobre los problemas de salud de la población.
Los bioestadísticos pueden estudiar enfermedades, trastornos y riesgos para la salud asociados con ciertos comportamientos o el entorno local. Por lo general, son empleados por los departamentos de salud a nivel federal, estatal o regional.
La bioestadística se considera una de las disciplinas fundamentales en la salud pública. Específicamente, los bioestadísticos realizan investigaciones cuantitativas y cualitativas para ayudar a identificar las tendencias de salud de la población y los factores de riesgo. Este trabajo puede involucrar varias metodologías, incluidas las siguientes:
- Ensayos clínicos
- Grupos de enfoque
- Encuestas
- Estudios de caso
- Observación de campo
- Experimentos de laboratorio
A través de estas y otras metodologías, los bioestadísticos recopilan y analizan datos, lo que puede llevarlos a conclusiones estadísticamente significativas sobre cómo se originan o se propagan diferentes enfermedades. Estos hallazgos a menudo proporcionan pistas sobre cómo estas enfermedades pueden ser controladas, prevenidas o erradicadas.
¿Qué es bioestadística y su importancia?
BioStististics está ayudando a la industria de la investigación médica a salvaguardar la salud pública a escalas pequeñas y grandes.
Al integrar las capacidades cuantitativas, los bioestadísticos colaboran con experimentadores biomédicos para especificar y resolver problemas de salud que amenazan la salud pública y la calidad de vida.
Desde el análisis de los problemas de salud relacionados con la calidad del aire hasta la planificación y el examen de los estudios de cáncer, los bioestadísticos ayudan a tomar decisiones basadas en datos basados en evidencia de beneficio.
El curso de bioestadística ejemplifica la introducción al campo y ofrece una revisión de los datos y sus tipos. Algunos temas específicos incluyen herramientas para caracterizar la tendencia central y la variabilidad en los datos, las técnicas para realizar la suposición de los medios de población y la proporción a través de datos de muestra, y más. ¿Quieres saber qué es un curso de bioestadística? Sigue leyendo.
- Realizar y ofrecer referencias de tipos de datos que ocurren en estudios clínicos y salud pública
- Comprender e inferir los resultados del análisis de varianza; Esta técnica compara medias entre dos poblaciones autónomas.
- Comprenda la importancia de los datos de supervivencia y por qué requiere su tipo de técnica de análisis.
- Comprender y aclarar las relaciones de riesgo relevantes al comparar dos poblaciones.
Cómo aprender bioestadística es una pregunta común hoy en día; Únase a un curso ahora para usar información estadística para mejorar la salud pública.
¿Cuál es el objetivo de la bioestadística?
La concentración de bioestadística en la Facultad de Ciencias de la Salud Pública y Salud Pública de la Universidad de Massachusetts prepara a los estudiantes para desentrañar problemas de salud complejos al integrar el conocimiento básico tradicional de las bioestadísticas con investigaciones innovadoras en las ciencias biológicas, junto con las áreas centrales de la salud pública y la ciencia de la salud relacionada relacionada. disciplinas. Proporcionamos a los estudiantes habilidades analíticas y cuantitativas necesarias para la investigación etiológica, la vigilancia de las enfermedades, la evaluación del programa y la práctica de salud pública.
Biostatistics ofrece una amplia gama de programas académicos, incluidas las opciones de grado Master of Science (M.S.) y Doctor en Filosofía (Ph.D.). Los objetivos principales de las bioestadística son crear los métodos estadísticos teóricos y aplicados necesarios para diseñar estudios de laboratorio, médicos y de salud pública; para emprender una evaluación y medición cuantitativa; y utilizar inferencias estadísticas para llegar a conclusiones apropiadas de los datos médicos y de salud pública.
Nuestra facultad galardonada tiene décadas de experiencia en educar a los estudiantes en el aula y en entornos de investigación, preparando a las generaciones futuras de profesionales e investigadores en el campo. La facultad fomenta un entorno único en el que la participación práctica en las colaboraciones de investigación transdisciplinarias mejoran el aprendizaje y proporciona un entorno dinámico y gratificante. Trabajando en estrecha colaboración con la facultad de epidemiología, la facultad está involucrada en múltiples vías de investigación, incluidas investigaciones basadas en la comunidad, encuestas y metodología de muestreo, y genómica.
¿Cuál es la importancia de la estadística en la salud?
Las estadísticas de salud se utilizan para comprender los factores de riesgo para las comunidades, rastrear y monitorear enfermedades, ver el impacto de los cambios en las políticas y evaluar la calidad y la seguridad de la atención médica.
Las estadísticas de salud son una forma de evidencia o hechos que pueden respaldar una conclusión. La formulación de políticas informadas por la evidencia, «un enfoque de las decisiones políticas que pretenden garantizar que la toma de decisiones esté bien informada por la mejor evidencia de investigación disponible1» y la medicina basada en la evidencia (EBM), o «la concienzuda, explícita, juiciosa y el uso razonable de la mejor evidencia moderna para tomar decisiones sobre el cuidado de los pacientes individuales «2 son esenciales para informar la mejor manera de proporcionar atención médica y promover la salud de la población.
No toda la evidencia es, o debería ser, igualmente convincente en el apoyo de una conclusión. La evidencia varía en calidad y si es aplicable a una situación dada. Por lo tanto, es esencial que los investigadores de salud y los responsables políticos comprendan cómo evaluar la evidencia de manera sistemática, incluida la forma de acceder a estadísticas e información de salud transparentes y de alta calidad.
Las estadísticas de salud miden cuatro tipos de información. Los tipos se conocen comúnmente como los cuatro CS: correlacas, condiciones, cuidado y costos. La primera sección de este curso examina cada tipo de información.
¿Qué es bioestadística y sus características?
Las bioestadísticas (también conocidas como biometría) son el desarrollo y la aplicación de métodos estadísticos a una amplia gama de temas en biología. Abarca el diseño de experimentos biológicos, la recopilación y análisis de datos de esos experimentos y la interpretación de los resultados.
El modelado bioestadístico forma una parte importante de numerosas teorías biológicas modernas. Los estudios de genética, desde su comienzo, utilizaron conceptos estadísticos para comprender los resultados experimentales observados. Algunos científicos de la genética incluso contribuyeron con los avances estadísticos con el desarrollo de métodos y herramientas. Gregor Mendel comenzó los estudios de genética que investigan patrones de segregación genética en familias de guisantes y usaron estadísticas para explicar los datos recopilados. A principios de 1900, después del redescubrimiento del trabajo de herencia mendeliano de Mendel, hubo brechas en la comprensión entre la genética y el darwinismo evolutivo. Francis Galton trató de expandir los descubrimientos de Mendel con datos humanos y propuso un modelo diferente con fracciones de la herencia proveniente de cada componente ancestral de una serie infinita. Él llamó a esto la teoría de la «ley de la herestrosa herestrosa». William Bateson, que siguió a las conclusiones de Mendel, no estaba en desacuerdo de que sus ideas, de que la herencia genética era exclusivamente de los padres, la mitad de cada uno de ellos. Esto condujo a un debate vigoroso entre los biométricos, que apoyaron las ideas de Galton, como Raphael Weldon, Arthur Dukinfield Darbishire y Karl Pearson, y los mendelianos, que apoyaron las ideas de Bateson (y Mendel), como Charles Davenport y Wilhelm Johannsen. Más tarde, los biométricos no pudieron reproducir conclusiones de Galton en diferentes experimentos, y prevalecieron las ideas de Mendel. En la década de 1930, los modelos basados en el razonamiento estadístico habían ayudado a resolver estas diferencias y a producir la síntesis evolutiva moderna neodarwiniana.
Resolver estas diferencias también permitió definir el concepto de genética de la población y reunió la genética y la evolución. Las tres figuras principales en el establecimiento de la genética de la población y esta síntesis se basaron en estadísticas y desarrollaron su uso en biología.
- El libro de J. B. S. Haldane, The Causes of Evolution, restableció la selección natural como el principal mecanismo de evolución al explicarlo en términos de las consecuencias matemáticas de la genética mendeliana. También desarrolló la teoría de la sopa primordial.
Paralelamente a este desarrollo general, el trabajo pionero de D’Arcy Thompson en el crecimiento y la forma también ayudó a agregar disciplina cuantitativa al estudio biológico.
¿Qué es la bioestadística y sus características?
‘Por estadísticas nos referimos a los agregados de hechos afectados en una medida marcada por la multiplicidad de causas expresadas numéricamente, enumeradas o estimadas de acuerdo con estándares razonables de precisión, recolectados de manera sistemática para un propósito predeterminado y colocado entre sí».
Las estadísticas deben contener las siguientes características:
II. Los datos deben verse afectados en una medida marcada por la multiplicidad de causas.
iv. Los datos deben enumerarse o estimarse de acuerdo con estándares razonables de precisión.
v. Los datos deben recopilarse de manera sistemática.
VI. Los datos deben recopilarse para un propósito predeterminado.
vii. Los datos deben colocarse entre sí.
«Las estadísticas son los hechos clasificados que respetan las condiciones de las personas en un estado… especialmente aquellos hechos que pueden establecerse en números o en tablas de números o en cualquier acuerdo tabular o clasificado».
«Las estadísticas son la ciencia que trata los métodos de recopilación, clasificación, presentación, comparación e interpretación de datos numéricos recopilados para arrojar algo de luz sobre cualquier esfera de investigación».
King definió las estadísticas como «la ciencia de las estadísticas es el método para juzgar el fenómeno colectivo, natural o social del» resultados obtenidos del análisis o enumeración o recopilación de estimaciones «.
iii. Ciencia de la medición del organismo social considerado como un todo en todas sus manifestaciones.
¿Cuál es la función de la bioestadística?
La «bioética» es un término con dos partes, y cada una necesita alguna explicación. Aquí, la «ética» se refiere a la identificación, estudio y resolución o mitigación de conflictos entre valores u objetivos competitivos. La pregunta ética es: «¿Qué debemos hacer, todas las cosas consideradas?» El «bio» pone la pregunta ética en un contexto particular.
Se entiende comúnmente que la bioética se refiere a las implicaciones éticas y aplicaciones de las ciencias de la vida relacionadas con la salud. Estas implicaciones pueden ejecutar toda la longitud de la «tubería de traducción» de la banca hasta la cama. Los dilemas pueden surgir para el científico básico que quiere desarrollar embriones sintéticos para estudiar mejor el desarrollo embrionario y fetal, pero no está seguro de cuán reales pueden ser los embriones sin tener límites morales en su destrucción posterior. ¿Cuánto debe preocuparse el científico por sus usos potenciales?
Una vez que los tratamientos o medicamentos están en ensayos clínicos que involucran sujetos humanos, surgen un nuevo conjunto de desafíos, desde garantizar el consentimiento informado, hasta proteger a los participantes de la investigación vulnerable para garantizar que su participación sea voluntaria e informada. Finalmente, algunos de estos nuevos enfoques salen de la tubería y se ponen en práctica, donde los proveedores, pacientes y familias luchan con cómo alinear mejor los riesgos y beneficios del tratamiento con el mejor interés y los objetivos del paciente. Los costos adicionales de las nuevas terapias inevitablemente tensan los recursos disponibles, lo que obliga a decisiones difíciles sobre cómo satisfacer las necesidades de todas, especialmente aquellas que ya están desatendidas por el sistema de atención médica.
¿Cómo se aplica la bioestadística?
La biostística es la aplicación de técnicas estadísticas para la investigación científica en campos relacionados con la salud, incluida la medicina, la biología y la salud pública, y el desarrollo de nuevas herramientas para estudiar estas áreas. Desde principios del siglo XX, el campo de las bioestadística se ha convertido en una herramienta indispensable para mejorar la salud y reducir la enfermedad.
Los bioestadísticos juegan un papel esencial en el diseño de estudios, analizando datos y creando métodos para atacar problemas de investigación tan diversos como:
-La determinación de los principales factores de riesgo de enfermedad cardíaca, enfermedad pulmonar y cáncer
Las perspectivas laborales para los graduados de bioestadística son excelentes, con oportunidades de carrera en instalaciones de investigación universitaria y compañías farmacéuticas y de dispositivos médicos.
El análisis de supervivencia se refiere al modelado estadístico de los datos de tiempo de salida, es decir, los datos donde la variable de interés primario es el intervalo de tiempo entre algún origen especificado y el evento de interés. El evento de interés generalmente se conoce como resultado o punto final (otros términos incluyen terminación o evento objetivo, o falla). Los datos de supervivencia también pueden denominarse datos de tiempo hasta eventos, datos de por vida, datos de tiempo de falla, datos de confiabilidad, datos de duración o datos del historial de eventos. Surge comúnmente en aplicaciones en medicina, ciencias sociales e ingeniería.
¿Cuál es la aplicación de la bioestadística?
Bioética, rama de la ética aplicada que estudia los problemas filosóficos, sociales y legales que surgen en la medicina y las ciencias de la vida. Se preocupa principalmente por la vida humana y el bienestar, aunque a veces también trata preguntas éticas relacionadas con el entorno biológico no humano. (Dichas preguntas se estudian principalmente en los campos independientes de la ética ambiental [ver alientalismo] y los derechos de los animales).
El rango de problemas considerados para caer dentro del alcance de la bioética varía según cuán ampliamente se define el campo. En un uso común, la bioética es más o menos equivalente a la ética médica o la ética biomédica. Sin embargo, el término ética médica en sí ha sido cuestionada a la luz del creciente interés en los problemas que abordan profesiones de atención médica distintas de la medicina, en particular la enfermería. La profesionalización de la enfermería y la percepción de las enfermeras como éticamente responsables por derecho propio han llevado al desarrollo de un campo distinto conocido como ética de enfermería. En consecuencia, la ética de la atención médica ha entrado en uso como un término más inclusivo. Sin embargo, la bioética es más amplia que esto, porque algunos de los problemas que abarca la preocupación no tanto por la práctica de la atención médica como la conducta y los resultados de la investigación en las ciencias de la vida, especialmente en áreas como la clonación y la terapia génica (Seeclone y genética Ingeniería), investigación de células madre, xenotransplante (trasplante animal a humano) y longevidad humana.
Aunque la bioética, y de hecho, todo el campo de la ética aplicada como se entiende actualmente, es un fenómeno bastante reciente, ha habido discusiones sobre cuestiones morales en la medicina desde la antigüedad. Los ejemplos incluyen el corpus del médico griego Hipócrates (460-377 a. C.), después de quien se nombra el juramento hipocrático (aunque el propio Hipócrates no era su autor); La República de Platón (428/27–348/47 a. C.), que aboga por la cría humana selectiva en anticipación de programas posteriores de eugenesia; Los gentiles Summa Contra de St. Thomas Aquino (1224/25–1274), que analiza brevemente la permisibilidad del aborto; y las conferencias sobre la ética del filósofo de la Ilustración alemana Immanuel Kant (1724-1804), que contiene argumentos contra la venta de partes del cuerpo humano.
La bioética surgió como un campo de estudio distinto a principios de la década de 1960. Fue influenciado no solo por los avances en las ciencias de la vida, particularmente la medicina, sino también por los importantes cambios culturales y sociales que tienen lugar en ese momento, principalmente en Occidente. La perfección de ciertos procedimientos y tecnologías de salvación de vidas, como el trasplante de órganos y la diálisis renal, requirió que los funcionarios médicos tomen decisiones difíciles sobre qué pacientes recibirían tratamiento y cuáles podrían morir. Al mismo tiempo, la creciente importancia otorgada al bienestar individual contribuyó a los cambios en las actitudes convencionales hacia el matrimonio y la sexualidad, la reproducción y la crianza de los niños y los derechos civiles. El resultado final fue la insatisfacción generalizada con el paternalismo médico tradicional y el reconocimiento gradual del derecho de un paciente a estar completamente informado sobre su condición y retener alguna medida de control sobre lo que le sucede a su cuerpo.
Los problemas estudiados en bioética se pueden agrupar en varias categorías. Una categoría se refiere a la relación entre el médico y el paciente, incluidos los problemas que surgen de los conflictos entre el deber de un médico de promover la salud de su paciente y el derecho del paciente a la autodeterminación o la autonomía, un derecho que en el contexto médico generalmente se toma para abarcar Un derecho a estar completamente informado sobre la condición de uno y el derecho a ser consultado sobre el curso del tratamiento. ¿Está un médico obligado a decirle a un paciente que está terminalmente enfermo si hay buenas razones para creer que hacerlo aceleraría la muerte del paciente? Si un paciente con una enfermedad potencialmente mortalosa rechaza el tratamiento, ¿deberían respetarse sus deseos? ¿Se debe permitir siempre a los pacientes rechazar el uso de medidas extraordinarias de soporte de vida? Estas preguntas se vuelven más complicadas cuando el paciente es incapaz de tomar decisiones racionales en su propio interés, como en el caso de bebés y niños, pacientes que padecen trastornos psiquiátricos desactivados como la esquizofrenia o las enfermedades cerebrales degenerativas como la enfermedad de Alzheimer y los pacientes que son en estado vegetativo (Seecoma).
¿Cómo se aplica la bioestadística en enfermería?
La familiaridad con los principios estadísticos ayuda a las enfermeras a comprender y evaluar los resultados de los estudios de atención médica. También les permite participar en proyectos de investigación médica y comunicar los resultados de la investigación bioestadística a los pacientes y otros trabajadores de la salud de manera fácil de entender para ellos. Los conceptos analíticos e interpretativos subyacentes a las bioestadísticas corresponden a muchas prácticas avanzadas de enfermería, incluida la creación de sistemas de prestación de atención más eficientes y el desarrollo de estrategias de atención individualizadas destinadas a mejorar los resultados de los pacientes.
La revista Mens Sana Monographs ofrece una definición de bioestadística más práctica desde una perspectiva de enfermería: «la conversión rigurosa y objetiva de las observaciones médicas y/o biológicas sobre el conocimiento». El conocimiento obtenido de los resultados de la investigación bioestadística está destinado a mejorar la eficiencia de la prestación de atención médica. Sin embargo, la conversión de datos bioestadísticos en ideas que se pueden aplicar para mejorar los servicios de atención médica requieren compensar la «falibilidad de la intuición humana», así como los sesgos presentes en el diseño de la investigación bioestadística.
Las enfermeras deben confiar en su capacitación y experiencia para determinar las formas más efectivas de aplicar el conocimiento obtenido de la investigación bioestadística para garantizar que contribuya con una solución rentable y centrada en el paciente. La investigación reportada en el Journal of Nursing Education and Practice encontró que la capacitación de enfermeras en el uso efectivo de bioestadística no solo desmitifica la ciencia de las estadísticas, sino que también hace que las enfermeras sean más eficientes y efectivas al permitirles aplicar resultados de investigación directamente en su práctica.
Una característica clave de las bioestadística es su uso en la disposición de los planes de atención individualizados para los pacientes. Se ha demostrado que dichos planes dan como resultado menos ingresos hospitalarios y reingresos de 30 días, así como costos hospitalarios más bajos asociados con «pacientes de alta utilización», como se describe en el Journal of Hospital Medicine.
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