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Medición del éxito: el problema con los resultados primarios

  • Autor/autores: The Lancet Psychiatry



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Artículo | 20/01/2020

En ciencia clínica, lo que elegimos medir dice mucho sobre nuestras prioridades y las estructuras de poder subyacentes que dan forma a la investigación. En ninguna parte esto se refleja mejor que en la elección de los resultados primarios para los ensayos controlados aleatorios (ECA), que todavía son considerados por muchos como el estándar de evidencia de oro. ...

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En ciencia clínica, lo que elegimos medir dice mucho sobre nuestras prioridades y las estructuras de poder subyacentes que dan forma a la investigación. En ninguna parte esto se refleja mejor que en la elección de los resultados primarios para los ensayos controlados aleatorios (ECA), que todavía son considerados por muchos como el estándar de evidencia de oro.


Los buenos ECA confirmatorios exigen una hipótesis sólida, y una hipótesis sólida requiere que los investigadores elijan un punto final específico. Para algunos campos clínicos y estados de enfermedad, esta elección es sustancialmente más difícil de hacer que para otros.


Tomemos la depresión, por ejemplo, una de las enfermedades mentales más comunes y uno de los mayores contribuyentes a la morbilidad y la mala salud del mundo. Sin biomarcadores confiables para el diagnóstico, los médicos de salud mental pueden medir los síntomas en forma de preguntas y respuestas que abarcan temas como el estado de ánimo, el apetito y el sueño, con diferentes pesos colocados en diferentes categorías de síntomas cognitivos y somáticos dependiendo de la escala de evaluación.


En última instancia, la tarea con cada escala es la misma: resumir los puntajes y reducir el estado de salud mental de la persona que busca atención a un solo número. Para un ensayo clínico, la elección se convierte en qué escala utilizar.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://www.thelancet.com

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