Desvelando la Lógica Matemática Detrás de Causa y Efecto
Este blog explora cómo la inferencia causal permite ir más allá de la correlación, aplicando "principios metodológicos" para analizar datos observacionales en salud pública. A partir del desafío de la ausencia del contrafactual, se presentan herramientas avanzadas como el Propensity Score, Diferencias-en-Diferencias y Variables Instrumentales. El enfoque es riguroso, práctico y dirigido a profesionales que buscan complementar la evidencia de los ensayos clínicos.
sept. 1, 2025
Del Laboratorio al Mundo Real
La ciencia trasciende el laboratorio cuando sus hallazgos logran cruzar el puente hacia la vida real. Este proceso depende de conceptos clave como validez interna (rigor metodológico) y externa (aplicabilidad), así como de la generalizabilidad y transportabilidad de los resultados. Aunque existen obstáculos como sesgos de selección y variables confusoras, herramientas como ensayos pragmáticos y métodos estadísticos permiten adaptar los conocimientos a contextos diversos. Como consumidores, debemos preguntar "¿en quién se hizo este estudio?" para evaluar su verdadero impacto en nuestras vidas.
sept. 1, 2025
Diseños Alternativos a Ensayos Clínicos Controlados Aleatorizados: Contextos de Aplicación y Riesgos Regulatorios
🎧 Escucha el podcast de esta publicación Introducción: Fundamentos de evidencia confirmatoria Los ensayos clínicos controlados, aleatorizados y enmascarados (ECAs) constituyen el marco metodológico más robusto para evaluar la eficacia y seguridad de nuevas intervenciones terapéuticas. Son considerados el “estándar de oro” en investigación clínica por agencias como ICH, EMA y FDA, ya que proporcionan el mayor control contra el sesgo y la mayor solidez en inferencia causal.
ago. 7, 2025