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Introducción a la lectura crítica Definición de lectura crítica Las fases para practicar la medicina basada en evidencias son: Definición de la pregunta  Búsqueda de evidencias Evaluación de las evidencias halladas Implementación de los cambios propuestos Evaluación de los cambios La tercera fase, evaluación de las evidencias encontradas y la lectura crítica corresponde al proceso sistemático desarrollado para: Evaluar el diseño Evaluar la metodología del estudio Evaluar la calidad de los datos analizados Interpretar los resultados obtenidos De la lectura crítica de la literatura científica obtenemos la validez de la evidencia y su relevancia para la práctica médica. Validez interna y validez externa Cuando leemos un artículo científico nos debemos hacer tres preguntas: ¿Cuáles son los resultados del estudio? ¿Son válidos los resultados? ¿Son útiles estos resultados para el cuidado de mis pacientes? Las respuestas a las preguntas 1 y 2 nos habla de la val
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Cálculo de probabilidades de eventos sencillos Basado en el libro de William Mendenhall La probabilidad de un evento A es una medida de nuestra creencia de que el evento A ocurrirá. Una manera práctica de interpretar esta medida es con el concepto de frecuencia relativa. Recuerda que si un experimento se realiza n veces, entonces la frecuencia relativa de un suceso particular, por ejemplo A , es donde la frecuencia es el número de veces que ocurrió el evento A . Si hacemos que el número n de repeticiones del experimento se haga cada vez más grande en última instancia se genera toda la población. En ésta, la frecuencia relativa del evento A se define como la probabilidad del evento A ; esto es, Como Pr(A) se comporta como una frecuencia relativa, Pr(A) debe ser una proporción que se encuentre entre 0 y 1; Pr(A) = 0 si el evento A nunca ocurre, y Pr(A) = 1 si el evento A siempre ocurre. Cuanto más cercano sea Pr(A) a 1, es más probable es que A ocurra. Por ejemplo
Eventos y espacio muestral Basado en el Libro de William Mendenhall Obtenemos datos al observar eventos no controlados en la naturaleza o en situaciones controladas en el laboratorio. El término experimento se utiliza para describir cualquiera de los dos métodos de recolección de datos. Definición: Un experimento es el proceso mediante el cual se obtiene una observación (o medición). La observación o medición generada por un experimento puede o no producir un valor numérico. A continuación veamos algunos ejemplos de experimentos: • Registrar la calificación de un examen • Medir la cantidad de lluvia diaria • Entrevistar a un médico para obtener su opinión sobre una guía de práctica clínica Ejemplo Experimento : Lanza un dado y observa el número que aparece en la cara superior. Haz una lista de los eventos sencillos del experimento. Solución : Cuando el dado se lanza una vez, hay seis posibles resultados. Los eventos sencillos se presentan a continuación: Evento
¿Cómo ayuda la medicina basada en evidencias en la práctica clínica? Tomado de : Olmedo-Canchola VH. ¿Cómo ayuda la medicina basada en evidencias en la práctica clínica?. Atención Familiar Volume 20, Issue 3, July–September 2013, Pages 98-100. https://doi.org/10.1016/S1405-8871(16)30101-8 Introducción Actualmente los médicos están sobrecargados de información y no logran mantenerse actualizados en relación con la literatura científica. Aun cuando ocasionalmente se dan tiempo para leer, les resulta difícil identificar qué información les será más útil en la práctica clínica y recordar los hallazgos más recientes cuando lo necesitan. Día con día a los médicos les surgen preguntas que requieren ser contestadas para tomar las mejores decisiones sobre el cuidado de los pacientes: justo en este contexto cobra relevancia la “medicina basada en evidencias” (MBE). El propósito de este trabajo es introducir a los clínicos en el concepto de la MBEy mostrarles métodos simples con los
Diplomado en Medicina Basada en Evidencias
Estudios transversales De acuerdo a la secuencia temporal los estudios se pueden clasificar de acuerdo a la siguiente figura: Con base en lo anterior, se consideran transversales los estudios en los que los datos de cada sujeto representan únicamente un momento del tiempo. Estos datos pueden corresponder a la presencia, ausencia o diferentes grados de una característica o enfermedad, o bien examinar la relación entre diferentes variables en una población definida en un momento de tiempo determinado. Dado que las variables se miden de forma simultánea, no puede establecerse la existencia de una secuencia temporal entre ellas y, por tanto, estos diseños no permiten abordar el estudio de una presunta relación causa-efecto. Así pues, los estudios transversales son por definición descriptivos . Los principales aspectos en los que se enfocan los estudios descriptivos transversales son: Estudios de prevalencia  Series de casos transversales  Evaluación de pruebas diagnósti

Depuración de las bases de datos

En esta ocasión veremos sucintamente el proceso que implica la depuración de las bases de datos. Existen varias acciones que debemos realizar una vez que se tienen los datos en papel, las tres principales son*: i) captura , ii) limpieza , y iii) preparación de los datos . Adicionalmente, todo este proceso requiere que cada uno de los pasos sea auditado; es decir, que se realice una vigilancia y supervisión estrecha de los procesos y de las actividades aquí mencionadas para garantizar la confiabilidad y veracidad de los datos. Una vez que hemos colectado los datos en papel, es necesario pasarlos a un formato digital que pueda ser leído y analizado por el paquete estadístico elegido. En este apartado la auditoría implica verificar que los datos hayan sido introducidos de la forma en la que se estableció; por ejemplo, aquí la talla se había puesto en metros y se corrige para dejarla en centímetros. Recomiendo ampliamente que la captura de datos se haga con Excel, dado que es