{"id":325044,"date":"2022-08-18T01:00:00","date_gmt":"2022-08-17T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/probabilidad-a-la-vista\/"},"modified":"2022-08-18T01:00:00","modified_gmt":"2022-08-17T23:00:00","slug":"probabilidad-a-la-vista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/probabilidad-a-la-vista\/","title":{"rendered":"Probabilidad a la vista"},"content":{"rendered":"

La estad\u00edstica es un m\u00e9todo esencial en la investigaci\u00f3n m\u00e9dica y la medicina basada en pruebas. Al mismo tiempo, plantea las m\u00e1ximas exigencias en cuanto a metodolog\u00eda y conocimientos profesionales. Un buen conocimiento b\u00e1sico de estad\u00edstica es, por tanto, un requisito previo para comprender la literatura m\u00e9dica. Uno de los pilares fundamentales es el concepto de “probabilidad”.<\/strong><\/p>\n

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En la pr\u00e1ctica diaria, las probabilidades no son inmediatamente accesibles. En su lugar, se observan grupos de acontecimientos. Corresponden a una frecuencia absoluta o relativa. La especificaci\u00f3n de probabilidades, por su parte, pretende cuantificar el azar. Sin embargo, esto se basa en una construcci\u00f3n te\u00f3rica que s\u00f3lo puede aproximarse en la pr\u00e1ctica. Un ejemplo: Un m\u00e9dico le dice a su paciente con tumor que tiene un 50% de posibilidades de sobrevivir los pr\u00f3ximos dos a\u00f1os tras la quimioterapia. Esta afirmaci\u00f3n no debe entenderse en el sentido de que de dos pacientes tratados al mismo tiempo, uno morir\u00e1 en los dos primeros a\u00f1os, pero el otro sobrevivir\u00e1 a los dos a\u00f1os con una certeza del 100%. M\u00e1s bien, la afirmaci\u00f3n debe entenderse en el sentido de que en un gran colectivo de pacientes, casi la mitad sobrevive a los dos a\u00f1os siguientes, pero la otra mitad no. Esta afirmaci\u00f3n s\u00f3lo implica indirectamente un destino individual. Esto se debe al hecho de que el m\u00e9dico que le atiende no puede conocer todos los factores influyentes que permiten un pron\u00f3stico fiable e individual.<\/p>\n

La gente interpreta muy mal las declaraciones expl\u00edcitas de probabilidades. Esto se debe a que las dos tareas son claramente diferentes: predecir las verosimilitudes a medias correctamente o resolver un problema matem\u00e1tico. La intuici\u00f3n estad\u00edstica a veces es err\u00f3nea. H\u00e1gase la prueba: En un pa\u00eds en el que una de cada 1000 personas est\u00e1 infectada por el VIH (esto corresponde a una prevalencia del 0,1%), una persona seleccionada al azar obtiene un resultado positivo en la prueba. La prueba tiene una fiabilidad del 99%, por lo que el resultado es err\u00f3neo en un uno por ciento de los casos. \u00bfQu\u00e9 probabilidad hay de que la persona que dio positivo est\u00e9 realmente infectada por el VIH? 99%? Incorrecto. La respuesta correcta es alrededor del 10%. Porque matem\u00e1ticamente, la situaci\u00f3n es la siguiente: De cada 1000 personas, s\u00f3lo una est\u00e1 infectada, y es muy probable que su prueba d\u00e9 positivo. Pero 10 de las 999 personas sanas restantes tambi\u00e9n obtienen un resultado positivo en la prueba porque el porcentaje de error es del uno por ciento. As\u00ed pues, entre el total de 11 personas con resultados positivos en las pruebas, hay 10 sanas (los falsos positivos) y una que est\u00e1 realmente infectada. Esto hace que haya menos de un 10% de probabilidades de infectarse por el VIH si da positivo.<\/p>\n

El amplio campo de las probabilidades<\/h2>\n

En la investigaci\u00f3n m\u00e9dica, la probabilidad recibe su propio t\u00e9rmino t\u00e9cnico en funci\u00f3n de su aplicaci\u00f3n. Entre ellos se incluyen, por ejemplo, el riesgo, la incidencia o la sensibilidad. B\u00e1sicamente, todas las probabilidades se calculan de la misma manera bas\u00e1ndose en el c\u00e1lculo de probabilidades. La probabilidad es una medida de si un acontecimiento ocurre o no y se divide en probabilidad incondicional y condicional. En epidemiolog\u00eda, se calculan medidas como el riesgo absoluto o relativo, la reducci\u00f3n absoluta del riesgo, el n\u00famero necesario para tratar y la odds ratio. Pero la incidencia, la prevalencia, la mortalidad y la letalidad tambi\u00e9n est\u00e1n sujetas al c\u00e1lculo de probabilidades. Pero el pensamiento estad\u00edstico real no es s\u00f3lo el c\u00e1lculo rutinario de par\u00e1metros o la mera aplicaci\u00f3n de pruebas estad\u00edsticas sencillas (con la esperanza de obtener un resultado significativo), sino m\u00e1s bien el esfuerzo por arrojar luz sobre la oscuridad de los datos y acercarse un poco m\u00e1s a la verdad.<\/p>\n

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Para saber m\u00e1s:<\/p>\n