Cómo leer un artículo de investigación en ciencias de la salud

 

En el último Congreso CONAPEME 2023 celebrado en Acapulco tuve la oportunidad de recibir el regalo del libro "Cómo leer un artículo de investigación en Ciencias de la Salud" por parte de su autor principal (el Dr. Mauicio Pierdant, cardiólogo pediatra), quien me pidió una evaluación de su contenido y pertinencia. Han pasado unos meses desde entonces, pero finalmente he podido leer este libro de 168 páginas editado por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, y que cuenta en su autoría con otros dos compañeros más (los Dres. Andrés Castillo y Ricardo Daniel Tirado). 

La finalidad de este libro es convertirse en una herramienta para comprender la metodología de un artículo científico original y dar herramientas que faciliten su lectura, especialmente el método OPMER diseñado por los autores, y que luego explicaremos algo más. 

Para ello el texto se divide en cuatro secciones: 

- Sección 1: ¿Qué es el artículo científico?, con tres capítulos sobre Anatomía y fisiología del artículo científico, Tipos de estudios y Diseños metodológicos. 

Se hace una síntesis docente de lo que ya en su momento nuestro equipo de trabajo publicó en el libro "Claves para sobrevivir a la publicación biomédica" y que se puede consultar en este enlace. 

- Sección 2: Evaluando un artículo científico. 

Durante ocho capítulos se define qué es OPMER, cada uno de sus componentes y se ponen una serie de ejemplos de aplicación. OPMER es un acrónimo compuesto de Objetivo, Población, Metodología, Estadística y Resultados, que son las cinco secciones para evaluar metodológicamente la calidad del artículo científico. Y cada sección la componen tres determinantes: uno principal (que puntúa 0, 1 ó 2) y dos secundarios (que puntúan 0 ó 1). 

Establecen que con menos de 10 puntos en OPMER sería un artículo menos confiable, dudoso entre 11 y 14, y con 15 o más puntos (y por lo menos tres determinantes principales) sería más confiable. Esto establece su evaluación metodológica, pues la trascendencia para la práctica clínica del mismo debe ser evaluada por el criterio y experiencia de cada lector. 

- Sección 3: Bioestadística aplicada, a los que dedica doce capítulos con conceptos básicos sobre variables, estadística descriptiva e inferencial, cálculo de tamaño muestral, sesgos, etc. 

Se establece de nuevo una síntesis docente de los aspectos clave de la siempre ardua tarea de enfrentarse a la estadística aplicada a la ciencia de la salud, donde hay muchos documentos, y desde el propio Comité de Trabajo de Pediatría Basada en la Evidencia de la AEP-AEPap hemos publicado algunos documentos como el del Dr. Carlos Ochoa sobre "Diseño y análisis en investigación" o el pequeño manual sobre "Metodología y estadística" que publique hace unos años. 

- Sección 4: La guía OPMER en el proceso de investigación, que es la curiosa aplicación del OPMER inverso ya no para la lectura crítica, sino para el propio de una investigación y la publicación final del artículo científico.

El diseño del libro, su código de colores y recuadros, lo convierte en un texto de fácil lectura y una sistematización muy sugerente con las guía OPMER, guía que los propios autores han validado como válida en la lectura de artículos en ciencias de la salud. No deja de ser un intento de síntesis que no siempre se consigue con el a veces proceloso camino de las listas guía CASPE y el sistema GRADE para la elaboración de recomendaciones. 

Sea como sea, toda herramienta (y si es de uso sencillo se eleva su valor) es bienvenida para emprender el arduo y sinuoso camino de la lectura crítica de documentos científicos. Porque no hay nada menos "evidente" que intentar practica la Medicina basada en la evidencia, es decir "poner un poco más de ciencia al arte de la medicina". Y los Dres. Pierdant, Castillo y Tirado está claro que han puesto su grano de arena, con fundamento y originalidad...

El tamaño (muestral) sí importa

 

Todo estudio epidemiológico lleva implícito en la fase de diseño la determinación del tamaño muestral necesario para la ejecución del mismo. El no realizar dicho proceso, puede llevarnos a dos situaciones diferentes: a) la primera situación es que realicemos el estudio sin el número adecuado de pacientes, con lo cual no podremos ser precisos al estimar los parámetros y además no encontraremos diferencias significativas cuando en la realidad sí existen; b) la segunda situación es que podríamos estudiar un número innecesario de pacientes, lo cual lleva implícito no solo la pérdida de tiempo e incremento de recursos innecesarios, sino que además la calidad del estudio, dado dicho incremento, puede verse afectada en sentido negativo. 

La importancia de estimar el tamaño muestral no es una decisión trivial, si no que su cálculo adecuado nos permitirá obtener resultados concluyentes y reproducibles o por el contrario los resultados no serán informativos ni robustos. Y, además, no es ético utilizar más o menos tamaño muestral del necesario. 

Y para su cálculo conviene responder a estas preguntas: 

- ¿Qué sería un resultado relevante en mi experimento? ¿Qué estoy buscando? Con ello queremos decidir a priori el TAMAÑO DE EFECTO que consideramos sería relevante en el experimento (y no en pocas ocasiones es una cifra estimada). Lo primero que debemos determinar en la estimación de la muestra es la variable de interés o variable respuesta o primary outcome. Esta es una decisión muy importante, porque el tipo de variable influirá de manera considerable en el tamaño de la muestra: una variable continua siempre tendrá más sensibilidad que una variable categórica, por lo que siempre que sea posible, se recomienda medir en continuo la respuesta, así el tamaño muestral requerido será menor. 

- ¿Qué tipo de fluctuaciones espero alrededor de la media de mi parámetro de interés? Esto se refiere a la VARIABILIDAD de los datos. Lo mejor es que seamos conservadores si no podemos cuantificar exactamente la varianza y para ello podemos aumentar un 10 o 20% la desviación y así aseguramos que los datos que se puedan obtener estén contenidos en el rango esperado. 

- ¿Qué porcentaje de falsos positivos estoy dispuesto a asumir? Sabemos que cuando contrastamos una hipótesis, existe la posibilidad de que el test determine que existe una diferencia entre el grupo tratamiento y control cuando en realidad, no existe tal diferencia. Esto es lo que se conoce como un falso positivo o la probabilidad de error de tipo I. Si elegimos el estándar 0,05, entonces el NIVEL DE CONFIANZA será del 95%. Es decir, asumimos que el 5% de las veces concluiremos erróneamente que los grupos son distintos. 

- ¿Qué potencia quiero tener? Que viene a ser la SENSIBILIDAD que espero que tenga mi muestra para detectar diferencias cuando realmente existen. La potencia se calcula como 1 – β (también conocido como error de tipo II). La probabilidad de error de tipo II determina el porcentaje de veces que asumimos que, habiendo una diferencia entre los grupos, no seremos capaces de detectarla y por tanto estaremos cometiendo un falso negativo. Normalmente asumimos un error de tipo II de 10 o 20%, pero si nosotros queremos realmente ser más sensibles, deberemos fijar una mayor potencia. Esto se traducirá en un mayor tamaño muestral. 

Existe al respecto ingente información, y también la Universidad Miguel Hernández, a través de su Oficina de Investigación Responsable (OIR) nos deja este enlace de interés, donde nos ofrece el acceso al programa GPower, que es una calculadora online gratuita desarrollada en la Universidad de Düsseldorf, con su manual de uso. Y se nos presenta una breve demostración del cálculo muestral para una diferencia de medias y para una diferencia de proporciones. 

Aquí podéis obtener información más detallada al respecto. Porque es importante conocer bien este tema por su importancia científica y ética, porque el tamaño (muestral) si importa… y mucho.

Palabras y expresiones inglesas de traducción difícil o engañosa en investigación clínica, bioestadística y MBE

La semana pasada recordábamos que este año se conmemora el 300 aniversario de la creación de la Real Academia Española. Y en el artículo de opinión "El español como vehículo de transmisión de los avances científicos" exponíamos nuestra visión de las “revoluciones” pendientes y de los muchos pasos por caminar en los años venideros si queremos conseguir que el español tenga un lugar mejor en la investigación científica y en la publicación biomédica. 

Y quizás uno de los primeros pasos sea un buen uso del español en el lenguaje médico. Porque así como el idioma universal de la ciencia en los siglos XVII y XVIII fue el francés, en los siglos XIX y principios del XX fue el alemán, es más que evidente que en el siglo XX y XXI el idioma de la ciencia y los científicos es el inglés. 

Y es por ello que, desde hace muchos años las publicaciones médicas en lengua española son en gran medida el resultado de un proceso de traducción a partir del inglés. No es sólo que una cuarta parte de los libros de medicina editados en España e Hispanoamérica corresponda a traducciones de obras extranjeras; se trata fundamentalmente de que la mayoría de los artículos de nuestras revistas incorporan más de un 80% de las referencias bibliográficas en inglés. 

Debemos aceptar, pues, que en un país como España, de ciencia dependiente, todo autor médico es en buena medida también traductor.  El peligro más grave para el traductor lo forman las palabras y expresiones cuyo significado desconocemos, pero tienen apariencia similar en inglés y castellano. Debido a esta aparente similitud, las pasamos directamente de un idioma a otro sin confirmar su significado en los diccionarios o los libros de consulta. 

Hace 15 años, gracias al saber y amistad de un mago de la palabra y del lenguaje, como Fernando A. Navarro, publicamos en Anales de Pediatría el artículo "Palabras inglesas de traducción engañosa en Pediatría", cuyo objetivo era presentar un glosario con algunas de las palabras inglesas que más frecuentemente son causa de traducciones erróneas o impropias en los textos pediátricos. Digamos que, de aquella buena intención, el éxito se ha demostrado escaso, pues aún es difícil asistir a alguna ponencia científica en que las enfermedades no sean "severas" y todo se pase por el tamiz de la "evidencia" científica. 

Ahora tenemos el honor y la gratitud de que la revista Emergencias haya publicado nuestro artículo "Palabras y expresiones inglesas de traducción difícil o engañosa en investigación clínica, bioestadística y «medicina basada en la evidencia»", cuyo objetivo es analizar cerca de dos centenares de palabras y expresiones inglesas de traducción difícil o engañosa en el ámbito de la investigación clínica, la bioestadística y la medicina basada en pruebas. Y lo hacemos con un glosario que no pretende ser exhaustivo, desde luego, pero que sí recoge gran parte de los términos más frecuentes, útiles o complicados a los que debemos enfrentarnos como lectores o autores de artículos científicos. 

Porque lo más importante en la valoración de una publicación científica es el «fondo» del artículo (lo que se dice), pero también debemos prestar atención a la «forma» (cómo se dice), pues el estilo científico puede condicionar que el trabajo sea aceptado o leído. Las palabras son la herramienta del escritor: el empleo de la palabra exacta, propia y adecuada es una regla fundamental del buen estilo científico. Y, hoy por hoy, los científicos aún debemos aprender a escribir mejor, a traducir mejor, a expresarnos mejor. 

En el campo de la traducción, las palabras no siempre son lo que aparentan; y el mejor modo de decir algo en una lengua no siempre consiste en calcar, imitar o remedar el modo de decirlo en la otra. Por otro lado, cada año se acuñan en inglés neologismos médicos por millares, que hemos de importar rápidamente en castellano con la máxima precisión, claridad, rigor y corrección si queremos que nuestro idioma siga siendo útil como lengua de cultura y nos permita expresar el mundo que nos rodea, así como las hipótesis científicas que pretenden explicarlo. 

Para aquéllos interesados en este tema, os dejamos ambos artículos: el previo de Anales de Pediatría y el actual de Emergencias. A ambos podéis acceder a través de los enlaces de la revista que os dejamos o bien a través del PDF en Slideshare adjuntos.

Feliz traducción...

 

Palabras y expresiones inglesas de traducción difícil o engañosa en investigación clínica, bioestadística y «medicina basada en la evidencia» from Javier González de Dios

Palabras inglesas de traducción engañosa from Javier González de Dios