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Estadística para la investigación científica: una alianza indispensable del siglo XXI
(Selva Andina Research Society, 2025) Augusto Mamani-Poma
Statistics are essential in modern scientific research, constituting an essential methodological tool for generating knowledge and evidence-based decision-making. Its application ranges from the formulation of hypotheses to the interpretation of results, integrating with the methodology of scientific research, becoming a fundamental pillar for academic and social progress.
Medicina basada en la evidencia (MBE): pasado, presente y futuro
(Selva Andina Research Society, 2018) Augusto Mamani-Poma
Sr. Editor. \n\nMedicina Basada en Síntomas. Pasado. La medicina en gran parte de su historia ha sido más arte que ciencia, es decir existió mucha intuición y sentido común (Ilizástigui-Dupuy & Rodríguez-Rivera 2010) para poder luego tomar decisiones prácticas correctas, es por ello que se denominó Medicina Basada en Síntomas hasta los años 60 (Gracia 2009).\n\nEn el año 891-1037 un gran médico Persa Ibn Sina (Avicena), se dedicó a ver pacientes y a reunir toda la información que existía de la medicina en esa época y logró escribir un libro denominado “El Canon (Al-Qanum) de la Medicina”, que fueron catorce tomos, que logró terminarse en el año 2015, que contiene la medicina islámica con muchos escritos de Galeno, Súsruta, Cháraka, además contiene la medicina Persa y China (Ferre 2003).\n\nLuego se vino el desarrollo del pensamiento humano, la medicina como ciencia se impregnó de pensamientos filosóficos (basada en la experiencia). Los filósofos que dieron realce al método científico fue primero Francis Bacon (1561-1626), nacido en Inglaterra considerado como el padre del empirismo científico aplicando el razonamiento inductivo, además de ser considerado como uno de los pilares filosóficos de la Revolución Industrial (Toledo-Flores 2014). Luego viene René Descartes (1596-1650), nacido en Francia considerado como el padre del racionalismo deductivo y padre de la filosofía moderna, sólo la razón es la fuente del conocimiento de las verdades eternas como las matemáticas y las bases epistemológicas (Toledo-Flores 2014). Auguste Comte (1798-1857), nacido en Francia considerado como el padre del positivismo inductivo y creador de la sociología, introduce el conocimiento científico donde el conocimiento solo puede surgir de la afirmación positiva de las teorías a través del método científico, prevaleciendo ante cualquier otro pensamiento (Brennan 1999).\n\nA la par del pensamiento filosófico se desarrolla la epistemología. Uno de los epistemólogos fue Karl Popper (1922-1994), nacido en Austria considerado como el padre del falsaciolismo deductivo o racionalismo crítico, propuso la teoría de los contrastes que si una idea existe debe ser comprobada o refutada, sin embargo ninguna idea puede ser comprobada al cien por ciento por lo que se genera más teorías hacia adelante (García-Jiménez 2008, González de Luna 2004). Otro gran epistemólogo fue Imre Lakatos (1922-1974), nacido en Hungría considerado como el padre del falsaciolismo sofisticado, proponiendo la teoría de los cinturones protectores de la ciencia, siendo que un problema de investigación debe ser grande y que todos los trabajos que se van realizando en el tiempo son satélites que van protegiendo el cinturón de investigación, al estudiarse todos los satélites dan como resultado una gran teoría como la teoría de la relatividad, además marcan qué rutas de investigación deben ser evitadas (heurística negativa) y cuáles seguidas (heurística positiva) (García-Jiménez 2008). Thomas Samuel Kuhn (1922-1996), nacido en Estados Unidos es considerado como el padre del paradigma científico, sostiene que toda actividad científica se desarrolla bajo un paradigma, entendido éste como el conjunto de ilustraciones recurrentes y casi normales de diversas teorías en sus aplicaciones conceptuales, instrumentales y de observación (García-Jiménez 2008).\n\nA partir de los años 60 la medicina comenzó a convertirse en una actividad verdaderamente científica al hablar de la medicina clínica por la impregnación de pensamientos epistemológicos, más allá de la intuición y sentido común, donde Ronald Fisher (1890-1962) nacido en Inglaterra considerado como el padre de la estadística moderna dando origen a los métodos estadísticos y la estadística inferencial, convirtiéndose la medicina en ciencia no exacta pero muy precisa a través de la prueba de significancia estadística y de la prueba de hipótesis, siendo la estadística un punto de apoyo en innumerables áreas del conocimiento (Mateos-Aparicio 2011). Austin Bradford Hill (1897-1991) nacido en Inglaterra fue el primero en introducir el estudio clínico aleatorio de la estreptomicina en el tratamiento de la tuberculosis con el título “Streptomycin treatment of pulmonary tuberculosis a Medical Research Council investigation” publicado en British Medical Journal el 30 de octubre de 1948 (Hill 1990).\n\nPara lograr una Medicina Basada en la Evidencia, además de la experiencia personal y el conocimiento de la patología, debe existir una integración entre una línea de pensamiento epidemiológica y bioestadística (Ortiz et al. 1998).\n\nMedicina Basada en la Evidencia. Presente. Archibald Cochrane (1909-1988) nacido en Escocia, llega a Grecia durante la Segunda Guerra Mundial, como prisionero de guerra en Salónica y como médico calificado reflexionó que ninguno de los tratamientos que él había empleado había sido justificado por la evidencia científica de su eficacia, entonces luego de su renuncia a la medicina clínica escribió su primer artículo científico de ensayo clínico aleatorio (ECA) titulado en British Medical Journal “Sickness in Salonica: my first, worst and most successful clinical trial” de 1984 (Cochrane 1984), de tal forma que afirmaba en su libro “Effectiveness and Efficiency: Random Reflections on Health Services” de 1972, sin duda alguna es una gran crítica para nuestra profesión al no tener un resumen crítico y organizado por especialidades y subespecialidades adaptados periódicamente de todos los estudios clínicos aleatorios (Cochrane 1989). En Inglaterra lanza un reto a un grupo de médicos que no existen bases sistematizadas para la información médica, donde surge Iain Chalmers (nacido en Inglaterra 1943, edad 75 años) crea y genera el nacimiento de “The Cochrane Collaboration” fundada en 1992 que tiene por finalidad realizar resúmenes sistemáticos de los ensayos clínicos aleatorios para dar paso a lo que se conoce como metanálisis (Junquera et al. 2003).\n\nEn 1991 se origina la Medicina Basada en la Evidencia (MBE) con David Sackett (1934-2015) médico Canadiense, junto a sus colaboradores R. Brian Haynes, Gordon H. Guyatt y Peter Tugwell, de la Universidad de McMaster publican un libro titulado “Clinical Epidemiology: A Basic Science for Clinical Medicine” (Sackett et al. 1991), a partir de ello se vio la necesidad de alfabetizar metodológicamente a los médicos para una jerarquización de artículos científicos en Niveles de Evidencia y Grados de Recomendación, de tal forma que la clasificación Americana da origen a los acrónimos PICO, PECO, PIO y PEO, como una manera de identificar a los artículos de interés (Perez-Atanasio & Sandoval-Rincón 2015).\n\nLa práctica médica siempre busca tomar sus decisiones con la mejor evidencia disponible, a menudo, esta evidencia representa extrapolaciones de principios fisiopatológicos y lógica en lugar de hechos establecidos basados en datos derivados de pacientes, es por ello que la Medicina Basada en la Evidencia (MBE) se define como el uso consciente, explícito y prudente de la mejor evidencia médica disponible para la toma de decisiones acerca de la atención médica de pacientes individuales (Sackett & Rosenberg 1995).\n\nMedicina Basada en Algoritmo. Futuro. Lo que está claro es que de la Medicina Basada en la Evidencia (MBE) se pasará en el futuro a la de los algoritmos, frente a la gran cantidad de datos científicos y se viene un nuevo paradigma la medicina de precisión o certeza, que consiste en poner en valor los datos genómicos de los pacientes y los relativos a su estilo de vida para dar tratamiento correcto en el momento correcto a la persona correcta, en base a las observaciones de un estudio titulado “Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs” para la detección automática de la retinopatía diabética en fotografías de fondo de retina a través del desarrollo de algoritmos de alto rendimiento que proporciona una medida más confiable de la capacidad predictiva final de un modelo con el desarrollo tecnológico como es el big data (grandes conjunto de datos), siendo una nueva herramienta clínica para diagnosticar, predecir y tratar enfermedades con alta sensibilidad y especificidad, sin embargo tiene sus limitaciones la inteligencia artificial, requiriéndose más investigación para determinar la factibilidad de aplicar este algoritmo en el entorno clínico y para determinar si el uso del algoritmo podría conducir a una mejor atención y resultados en comparación con la evaluación oftalmológica actual (Abràmoff et al. 2013, Gulshan et al. 2016).
Tuberculosis pulmonar y desnutrición severa: Un caso en un joven en El Alto a 4150 metrossobre el nivel del mar
(Selva Andina Research Society, 2025) Augusto Mamani-Poma; Williams Choque-Mejía; Mauricio Josué Rivera-Yugar; Ever Quispe-Catarí; Irene Zuna-Perez
We present the case of a 19-year-old male patient with pulmonary tuberculosis and severe malnutrition, resident at 4150 masl in El Alto, La Paz, Plurinational State of Bolivia. The clinical case included abdominal pain, dyspnoea, weight loss, nocturnal diaphoresis, lower limb oedema and anaemia. Laboratory tests revealed severe anaemia, leucopenia, thrombocytopenia and hypoalbuminaemia, with positive serial sputum smear microscopy with high bacillary load. Chest X-ray and CT scan showed bilateral alveolar infiltrates and pulmonary microcavitations. Intensive antituberculosis treatment with isoniazid, rifampicin, pyrazinamide and ethambutol was started, along with nutritional support and oxygen therapy, achieving complete clinical recovery and negative sputum smear tests. This case highlights the bidirectional interaction between tuberculosis and malnutrition in a context of chronic hypoxia associated with high altitude, highlighting the need for multidisciplinary approaches in high altitude settings.
Volumen de derrame pleural medido por ultrasonido y tomografía. ¿Existen diferencias?
(2025) Vladimir Aroja Santos; Meliton Quispe Herrera; Luis Gabriel Gutierrez Saravia; Lourdes Acarapi Quispe; Augusto Mamani-Poma; Marwin Gutierrez
Introducción: El derrame pleural (DP) es la acumulación de líquido en el espacio pleural. La tomografía axial computarizada (TAC) es considerada el estándar para su cuantificación; sin embargo, el ultrasonido pulmonar (USP) se presenta como una alternativa viable. Objetivo: Comparar la medición del volumen de DP obtenido mediante USP y TAC en pacientes hemodinámicamente estables y sin ventilación mecánica. Métodos: Se realizó un estudio descriptivo, transversal y observacional en 24 pacientes del Hospital Militar Central Nro. 1 de La Paz, Bolivia. El volumen de DP se evaluó usando la técnica de Balik para USP y la técnica de Hazlinger para TAC. La correlación y la concordancia entre ambos métodos se analizó mediante la prueba de correlación de Pearson y el diagrama de Bland-Altman. Resultados: La edad promedio fue de 60,08 años, con predominio masculino (66,7%). La hipertensión arterial sistémica fue la comorbilidad más frecuente (50,0%), la neumonía bacteriana fue la etiología principal (50,0%). El volumen promedio de DP medido con USP fue de 861,8 mL y el volumen promedio medido con TAC fue 697 mL. La correlación de Pearson reveló una correlación significativa (p < 0,001), con una correlación positiva alta (r = 0,796), sin embargo, el análisis de Bland-Altman indicó una falta de concordancia perfecta. Conclusión: La técnica de Balik por USP es confiable para estimar el volumen de DP en pacientes hemodinámicamente estables y sin ventilación mecánica, aunque se necesitan más estudios para mejorar la precisión de las mediciones.