Predecir y explicar: una peligrosa confusión | 24 AGO 18

Un factor de riesgo no es lo mismo que un factor causal

Los "factores de riesgo" que predicen un estado de salud no son necesariamente objetivos de la intervención. Los estudios que evalúan la causalidad son más explicativos que predictivos
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Autor/a: C. Mary SchoolingEmail author and Heidi E. Jones Fuente: Emerging Themes in Epidemiology201815:10 https://doi.org/10.1186/s12982-018-0080-z Clarifying questions about “risk factors”: predictors versus explanation
INDICE:  1. Página 1 | 2. Referencias bibliográficas
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Resumen

Antecedentes

  • En la investigación biomédica se piensa que se desperdicia mucho esfuerzo. Las recomendaciones para la mejora se han centrado principalmente en procesos y procedimientos. Aquí, adicionalmente sugerimos menos ambigüedad con respecto a las preguntas abordadas.

Métodos

  • Aclaramos la distinción entre dos conceptos combinados, predicción y explicación, ambos abarcados por el término "factor de riesgo", y proporcionamos métodos y presentación apropiados para cada uno.

Resultados

  • Los estudios de predicción de riesgos utilizan técnicas estadísticas para generar modelos contextualmente específicos basados en datos que requieren una muestra representativa que identifique a las personas en riesgo de condiciones de salud de manera eficiente (poblaciones objetivo para las intervenciones).
     
  • Los estudios de predicción de riesgos no necesariamente incluyen las causas (objetivos de la intervención), pero pueden incluir sustitutos o biomarcadores de causas baratos y fáciles de medir.
     
  • Los estudios explicativos, idealmente integrados en un modelo informativo de la realidad, evalúan el papel de los factores causales que, si se dirigen a las intervenciones, es probable que mejoren los resultados.
     
  • Los modelos predictivos permiten la identificación de personas o poblaciones con un riesgo elevado de enfermedad, lo que permite focalizar intervenciones probadas que actúan sobre factores causales.
     
  • Los modelos explicativos permiten la identificación de factores causales que se dirigen a las poblaciones para prevenir la enfermedad.

Conclusión

Garantizar una coincidencia clara de la pregunta con los métodos y la interpretación reducirá el desperdicio de investigación debido a interpretaciones erróneas.

 

Comentarios

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