Bioestadística: transformando hipótesis en resultados científicos

La bioestadística, definida como la aplicación de métodos estadísticos en las ciencias de la vida, ocupa un lugar de enorme importancia en la investigación médica, debido al papel fundamental que juega en el proceso de convertir la observación, intuición y experiencia de los profesionales sanitarios en resultados científicos contrastados. Podríamos decir que, en investigación clínica, la estadística es una herramienta esencial que permite dar respuesta a preguntas científicas.

Para conocer la función que desempeña la estadística en la investigación médica, repasemos antes el modo de proceder de los profesionales sanitarios en la investigación de enfermedades. Se puede resumir en tres fases. En la primera, observan las características de los pacientes y de sus enfermedades, identifican qué aspectos son desconocidos y merecen ser investigados, y formulan hipótesis que deben ser contrastadas. En la segunda, diseñan un estudio que les permitirá comprobar, a partir de la información que tienen de sus pacientes, si sus hipótesis se corroboran. Finalmente, obtienen resultados y extraen conclusiones que comparten con otros investigadores de su área mediante publicaciones en revistas científicas. Si bien la primera fase es casi exclusivamente biomédica, el uso de la estadística es crucial tanto en el diseño del estudio como en la obtención de resultados. Pensemos en dos ejemplos prácticos: el estudio del patrón geográfico del riesgo de mortalidad por cáncer y el estudio de los factores que influyen en la evolución de los pacientes diabéticos.

Todos nosotros conocemos a personas que han padecido cáncer. Incluso muchos nos hemos alarmado pensando que el número de personas fallecidas por cáncer en nuestro pueblo, barrio o comunidad en un determinado año ha sido muy elevado. Estas mismas cuestiones se plantean también los responsables de la salud pública, que diseñan estudios para investigar, por ejemplo, si existen zonas que tienen un mayor riesgo de mortalidad por alguna causa. Para llevarlos a cabo, utilizan los registros de mortalidad: grandes bases de datos que recogen información sobre los fallecidos como la causa de la muerte, su lugar de residencia, su edad o su sexo. La estadística entra en juego aquí para analizar los datos y transformarlos en información científicamente válida, como, por ejemplo, detectar qué zonas de Navarra tienen un riesgo alto de mortalidad por cáncer. Después de utilizar técnicas complejas, la estadística nos proporciona algo tan sencillo de interpretar como un mapa coloreado indicando las zonas con un riesgo alto de mortalidad en tonos más oscuros. Además, en estos estudios, se pueden incluir otras características del municipio (socio-económicas, ambientales o relativas a la propia atención sanitaria), y valorar si estas tienen relación con el mayor o menor riesgo de mortalidad de algunas zonas, guiando estudios específicos posteriores.

La estadística también está presente en los estudios clínicos. Pensemos en los pacientes con diabetes, una enfermedad que afecta al 10% de la población navarra mayor de 30 años. Conocer de qué factores, además del tratamiento, depende la evolución de estos pacientes es una cuestión de gran interés de la que indudablemente todos ellos pueden beneficiarse. Para ello, la estadística dispone de toda una batería de herramientas que transforman la compleja información procedente de la observación clínica en resultados útiles en la práctica. Es precisamente esta ciencia la que permite determinar si el hecho de tener hipertensión arterial, obesidad o insuficiencia cardíaca puede conducir a un peor control de los niveles de glucosa en sangre, o si practicar ejercicio físico lo mejora.

Por último, merece la pena destacar el papel que juega la estadística en la evaluación de los servicios sanitarios, cuyo objetivo es determinar si la práctica médica está respondiendo de forma óptima a las necesidades de la población, y si lo está haciendo de forma justa, equitativa, eficaz y eficiente. Estos estudios, que generalmente requieren de modelos estadísticos sofisticados, permiten identificar áreas de mejora en la planificación sanitaria, contribuyendo así a proporcionar una mejor atención a la población.

 

Esta entrada ha sido elaborada por Berta Ibáñez Beroiz (Unidad de Metodología de Navarrabiomed, centro de investigación biomédica de la Universidad Pública de Navarra y el Gobierno de Navarra) y Tomás Goicoa Mangado (profesor del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad Pública de Navarra)