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y a veces silenciada&#44; con la Bioestad&#237;stica&#44; de cuyos elementos te&#243;rico-pr&#225;cticos se han nutrido para desarrollarse&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Pretendemos con este trabajo dejar constancia de ello e introducir una historia de la Bioestad&#237;stica en el marco de referencia de los profesionales de la salud para que entiendan mejor el papel que ella ha desempe&#241;ado en el devenir de sus diferentes profesiones&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> El presente ensayo estudia el desarrollo hist&#243;rico de la Bioestad&#237;stica y su aporte al avance de la Medicina y la Epidemiolog&#237;a&#46; No ha sido nuestro prop&#243;sito producir un tratado erudito&#44; ni mucho menos exhaustivo en lo referente a los estudios hist&#243;ricos&#46; Tampoco se trata de ce&#241;irnos a dar una cronolog&#237;a de nombres&#44; fechas e hitos importantes&#46; Hemos intentado agrupar situaciones&#44; e identificar patrones en los m&#233;todos de trabajo y en la reflexi&#243;n te&#243;rica en torno a la Estad&#237;stica como herramienta de las Ciencias Sanitarias&#59; para ello hemos empleado la metodolog&#237;a propuesta por Thomas S&#46; Kuhn quien entiende la Historia de la Ciencia como algo m&#225;s que una mera secuencia cronol&#243;gica de acontecimientos cient&#237;ficos destacables&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Para Kuhn&#44; el investigador debe identificar los paradigmas de una determinada Ciencia que ayuden a comprender su evoluci&#243;n&#46; Siguiendo esa premisa&#44; donde otros han visto un c&#250;mulo de nombres y fechas&#44; nosotros hemos intentado distinguir esos paradigmas&#46; No presentamos una historia al uso&#44; longitudinal y sin cr&#237;tica&#46; Pretendemos tambi&#233;n aportar una mirada transversal&#44; vertebrada en torno a momentos &#225;lgidos y situaciones de crisis e incluso interpretar el presente desde esa perspectiva&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Hemos seguido un orden cronol&#243;gico de acontecimientos en los diferentes apartados de que consta el trabajo&#44; pero con el inter&#233;s central puesto en comprender las ideas subyacentes y en los problemas y situaciones que las generaron&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Como dice J&#46; Echevarria &#34;la historia de la ciencia se convierte as&#237; en un complemento imprescindible de la reflexi&#243;n metodol&#243;gica&#34;&#46; Y ha sido el inter&#233;s por las cuestiones metodol&#243;gicas el que ha motivado que los autores de este ensayo se hayan acercado a la reflexi&#243;n hist&#243;rica&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Objetivos&#58;</span> La identificaci&#243;n de paradigmas con una perspectiva kuhniana en la aplicaci&#243;n de la Bioestad&#237;stica a la Epidemiolog&#237;a a lo largo de la Historia&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">094</span><span class="elsevierStyleBold">LA G&#201;NESIS&#58; EL PARADIGMA ARITM&#201;TICO&#44; POL&#205;TICO Y SOCIAL</span></p><p class="elsevierStylePara"> Ces&#225;reo Garc&#237;a Ortega</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Gestor&#237;a de Usuarios del Hospital Punta Europa de C&#225;diz&#44; Servicio Andaluz de Salud y Universidad de C&#225;diz&#44; Espa&#241;a&#46;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Puntos hist&#243;ricos analizados&#58;</span><span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> Un comerciante genial John Graunt &#40;1620-1674&#41;&#46; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> La normalidad en el primer paradigma&#58; Los higienistas franceses y el relevo ingl&#233;s&#46; El estudio historiogr&#225;fico de los puntos anteriores nos lleva a definir un primer paradigma&#46; En s&#237;ntesis podemos delimitar en este primer paradigma&#44; los siguientes elementos o caracteres&#58;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Caracteres Externos&#58;</span><span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> La Estad&#237;stica es vista&#44; en sus inicios&#44; como una Aritm&#233;tica que descubre regularidades&#46; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> No existe una demarcaci&#243;n entre los cultivadores de la Estad&#237;stica&#44; no hay especializaci&#243;n&#44; el estad&#237;stico puede ser un comerciante&#44; un m&#233;dico&#44; un matem&#225;tico&#44; etc&#46; No existen la Bioestad&#237;stica&#44; la Epidemiolog&#237;a&#44; la Demograf&#237;a&#44; la Sociolog&#237;a&#44; etc&#46; <span class="elsevierStyleItalic">3&#41;</span> No hay departamentos de Estad&#237;stica&#44; pero aparecen las oficinas recaudadoras de datos por toda Europa&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Caracteres Internos&#58;</span><span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> Los instrumentos son colecciones de datos procedentes de recuentos o de las Oficinas Estad&#237;sticas&#46; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> Los m&#233;todos son los propios de la Estad&#237;stica Descriptiva&#58; contajes&#44; tabulaciones&#44; porcentajes&#46; Se empieza a sugerir indicadores y se comparan series estad&#237;sticas&#46; <span class="elsevierStyleItalic">3&#41;</span> Del recuento pueden sacarse conclusiones&#46; La idea de regularidad desemboca en la idea de ley estad&#237;stica&#46; <span class="elsevierStyleItalic">4&#41;</span> Hay una necesidad de cambiar la base pol&#233;mica de los problemas a una base estad&#237;stica&#46; <span class="elsevierStyleItalic"> 5&#41;</span> Comienza el punto de uni&#243;n de la Estad&#237;stica con la Medicina&#46; Es en Medicina donde se apunta la uni&#243;n entre probabilidad y estad&#237;stica de recuentos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Caracteres Teleol&#243;gicos&#58;</span><span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> Los objetivos &#250;ltimos del primer paradigma&#44; en su primera parte desde el inicio hasta mediados del siglo XVIII&#44; est&#225;n marcados por una &#34;demograf&#237;a teol&#243;gica&#34;&#44; la ley estad&#237;stica permite conocer la acci&#243;n divina&#46; La Estad&#237;stica de la Royal Society es teol&#243;gica en palabras de K&#46; Pearson&#46; <span class="elsevierStyleItalic"> 2&#41;</span> Desde la segunda mitad del siglo XVIII hasta finales del XIX&#44; la naturaleza teleol&#243;gica de los objetivos de la Estad&#237;stica es de marcado car&#225;cter social&#46; El nacimiento de la Estad&#237;stica M&#233;dica es de tipo regeneracionista&#44; el n&#250;mero es un arma para el cambio sanitario&#46; Defendemos que el paradigma positivista de la Medicina del siglo XIX no es s&#243;lo fisiol&#243;gico o anatomopatol&#243;gico sino tambi&#233;n estad&#237;stico&#46; La idea de Estad&#237;stica como una ciencia de la clasificaci&#243;n&#44; traer&#225; los primeros intentos de clasificaci&#243;n de enfermedades y causas de muerte&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">095</span><span class="elsevierStyleBold">LA NORMALIDAD&#58; EL PARADIGMA INFERENCIAL Y BIOM&#201;DICO</span></p><p class="elsevierStylePara"> Juan Luis Gonz&#225;lez Caballero</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Estad&#237;stica e Investigaci&#243;n Operativa&#44; Universidad de C&#225;diz&#46;</span></p><p class="elsevierStylePara"> El estudio de los puntos anteriores nos ha llevado a este segundo paradigma&#44; el de la normalidad&#44; ya que entendemos que en &#233;l se produce el asentamiento y reconocimiento de la Bioestad&#237;stica como disciplina&#44; le denominaremos inferencial y biom&#233;dico&#46; Pensamos que el concepto estad&#237;stico b&#225;sico que terminar&#225; significando el paradigma es el de inferencia estad&#237;stica&#44; permitida por el desarrollo de la estad&#237;stica te&#243;rica y la necesidad de trabajar con muestras&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> La denominaci&#243;n de biom&#233;dico viene determinado por el campo de aplicaci&#243;n&#44; en principio&#44; a problemas biol&#243;gicos&#44; b&#225;sicamente aquellos relacionados con la herencia y la gen&#233;tica&#46; Y en segundo lugar con el advenimiento de los ensayos cl&#237;nicos y la epidemiolog&#237;a&#44; a problemas m&#233;dicos y de salud p&#250;blica&#46; En s&#237;ntesis podemos delimitar en este segundo paradigma&#44; los siguientes elementos&#58;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Caracteres Externos&#58;</span><span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> La Estad&#237;stica es vista como una ciencia b&#225;sica en el dise&#241;o de investigaciones&#44; en la recogida de datos y en el an&#225;lisis de los mismos&#46; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> Hay demarcaci&#243;n entre los cultivadores de la Estad&#237;stica&#46; Aparecen los estad&#237;sticos profesionales&#46; <span class="elsevierStyleItalic">3&#41;</span> Hay una especializaci&#243;n en Bioestad&#237;stica&#44; trabajando en ella fundamentalmente tanto estad&#237;stico-matem&#225;ticos como epidemi&#243;logos&#46; <span class="elsevierStyleItalic">4&#41;</span> Se crean departamentos&#44; laboratorios e instituciones para el estudio&#44; investigaci&#243;n y ense&#241;anza de la Bioestad&#237;stica y de la Epidemiolog&#237;a&#46; <span class="elsevierStyleItalic">5&#41;</span> Aparecen &#243;rganos espec&#237;ficos de publicaci&#243;n&#44; de los cuales en este ensayo hemos citado dos&#58; Biometrika y Biometrics&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Caracteres Internos&#58;</span><span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> Las colecciones de datos proceden del laboratorio&#44; de la observaci&#243;n cl&#237;nica o de trabajos de campo&#46; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> El concepto de probabilidad ha sido asimilado y por tanto ha podido surgir el muestro y la inferencia estad&#237;stica&#46; <span class="elsevierStyleItalic">3&#41;</span> Se desarrollan las pruebas de hip&#243;tesis y en un tiempo relativamente corto se generaliza su uso y abuso&#46; <span class="elsevierStyleItalic">4&#41;</span> El estudio de las causas de las enfermedades permite el desarrollo de los dise&#241;os&#46; Y la evaluaci&#243;n de las terap&#233;uticas incorpora la noci&#243;n de aleatorizaci&#243;n&#46; <span class="elsevierStyleItalic">5&#41;</span> Surge la necesidad de utilizar las t&#233;cnicas de An&#225;lisis Multivariante para abordar el problema de la multicausalidad&#46; <span class="elsevierStyleItalic"> 6&#41;</span> La llegada de la Inform&#225;tica que conllevar&#225; la posibilidad de ejecutar c&#225;lculos y manejos de bases de datos imposibles hasta su incorporaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Caracteres Teleol&#243;gicos&#58;</span><span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> La Bioestad&#237;stica del segundo paradigma nace con la idea de descubrir los mecanismos de la herencia en el hombre y los animales&#46; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> Prontamente desarrollar&#225; una metodolog&#237;a para el estudio de la distribuci&#243;n y causas de la enfermedad&#46; <span class="elsevierStyleItalic">3&#41;</span> Otro de los objetivos &#250;ltimos de la Bioestad&#237;stica es la clasificaci&#243;n de enfermedades y otras entidades biosanitarias&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">4&#41;</span> Y por &#250;ltimo la evaluaci&#243;n de terap&#233;uticas y practicas m&#233;dicas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">096</span><span class="elsevierStyleBold">LA CRISIS&#58; &#191;NUEVO PARADIGMA PARA EL SIGLO XXI&#63;</span></p><p class="elsevierStylePara"> Alina Benavides Rodr&#237;guez</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Direcci&#243;n Provincial de Salud de Villa Clara&#44; Sistema de Salud de Cuba&#44; Cuba&#46;</span></p><p class="elsevierStylePara"> Posiblemente vivamos inmersos en la actualidad en un per&#237;odo de crisis previo al cambio de paradigma&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Los s&#237;ntomas que nos hacen pensar en ello son&#44; fundamentalmente&#58; <span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> Un abuso de las pruebas de hip&#243;tesis pese a la cr&#237;tica boicoteada en muchas ocasiones&#44; a las mismas&#44; cr&#237;tica ya lejana en el tiempo con autores destacados se&#241;alando las debilidades de las mismas y su deficiente utilizaci&#243;n&#44; como&#58; Savage &#40;1957&#41;&#44; Fisher &#40;1959&#41;&#44; Yates &#40;1968&#41; o Feisntein &#40;1985&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; la veneraci&#243;n casi religiosa de las pruebas de hip&#243;tesis ha generado&#44; desde lo que Leiser ha llamado &#34;ritual en torno a los cursos de estad&#237;stica&#34; &#91;LEISER&#44; 1999&#46; p&#46; 677&#93;&#44; a una actuaci&#243;n pautada y carente de cr&#237;tica de los investigadores en la aplicaci&#243;n de las mencionadas pruebas&#46; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> Una verdadera obsesi&#243;n metodol&#243;gica &#91;C-SORIGUER&#44; 2000&#44; p&#46; 577&#93;&#44; encontr&#225;ndonos ante la aparici&#243;n de lo que Silva llama Metodologismo &#91;SILVA&#44; 1997&#44; p&#46; 1&#93;&#44; al ser en ocasiones la aplicaci&#243;n de los m&#233;todos una finalidad en s&#237; misma&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> La salida a esta crisis es para muchos la vuelta al viejo y nunca bien entendido bayesianismo&#44; que puede configurarse como un nuevo paradigma en la Historia de la Bioestad&#237;stica&#46; Se reconoce a Thomas Bayes&#40;1702-1761&#41; como el primero que capt&#243; la importancia de desarrollar una teor&#237;a cuantitativa y exacta de razonamiento inductivo&#46; Se dice que desarrolla su teorema para demostrar la existencia de Dios pero&#44; como al final necesita conocer la probabilidad a priori de la existencia de Dios&#44; no pudo demostrar dicha existencia y abandona el trabajo&#46; Lo cierto es que&#44; si bien pudo percibir el problema y desarrollar un teorema por cuyo conducto se soluciona el problema de la inferencia inversa en el &#225;mbito de la teor&#237;a de probabilidad matem&#225;tica&#44; fue suficientemente cauteloso sobre su validez y aplicabilidad como para retener la publicaci&#243;n de todos sus trabajos mientras sus dudas no fueran disipadas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> El teorema de Bayes produce una probabilidad conformada a partir de dos componentes&#58; una que ocasionalmente &#40;pero no siempre&#41; se delimita subjetivamente&#44; conocida como &#34;probabilidad a priori&#34;&#44; y otra objetiva&#44; la llamada verosimilitud&#44; basada exclusivamente en los datos&#46; A trav&#233;s de la combinaci&#243;n de ambas&#44; el analista&#44; por ejemplo&#44; emite un juicio de probabilidad sobre una hip&#243;tesis que sintetiza su nuevo grado de convicci&#243;n al respecto&#46; Esta probabilidad a priori&#44; una vez incorporada la evidencia que aportan los datos&#44; se transforma as&#237; en una probabilidad a posteriori&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> He aqu&#237;&#44; que estamos donde empezamos&#44; en la vieja Royal Society del siglo XVIII&#44; donde naci&#243; el nuevo enfoque que parece tomar la Bioestad&#237;stica actual&#46; La inferencia bayesiana est&#225; tomando cada vez m&#225;s fuerza en la Estad&#237;stica M&#233;dica&#46; Y s&#237; es o no un nuevo paradigma&#44; el tiempo se encargar&#225; de demostrarlo&#46;</p>"
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Vol. 17. Núm. S2.
XXI REUNIÓN CIENTÍFICA DE LA SOCIEDAD ESPAÑOLA DE EPIDEMIOLOGÍA, CONJUNTA CON LA FEDERACIÓN EUROPEA DE EPIDEMIOLOGIA DE LA ASOCIACIÓN INTERNACIONAL DE EPIDEMIOLOGÍA
Páginas 79-80 (octubre 2003)
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XXI REUNIÓN CIENTÍFICA DE LA SOCIEDAD ESPAÑOLA DE EPIDEMIOLOGÍA, CONJUNTA CON LA FEDERACIÓN EUROPEA DE EPIDEMIOLOGIA DE LA ASOCIACIÓN INTERNACIONAL DE EPIDEMIOLOGÍA
Páginas 79-80 (octubre 2003)
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Sesión temática : Historia de la bioestadística
History of biostatistics
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Jueves 2 de Octubre / Thursday 2, October

15:00:00 a/to 16:30:00

093HISTORIA DE LA BIOESTADÍSTICA: LA GÉNESIS, LA NORMALIDAD Y LA CRISIS

José Almenara Barrios*, Luis Carlos Silva Ayçaguer**

*Catedrático de E.U. Área de Medicina Prev. y Salud. Universidad de Cádiz, Escuela de Ciencias de la Salud, Cádiz, España. **Vicerrectoría de Investigaciones y Postgrado, Universidad de Ciencias Médicas de La Habana, La Habana, Cuba.

Razón de ser del trabajo: La Medicina, la Epidemiología o la Enfermería son deudoras de una larga historia compartida, y a veces silenciada, con la Bioestadística, de cuyos elementos teórico-prácticos se han nutrido para desarrollarse.

Pretendemos con este trabajo dejar constancia de ello e introducir una historia de la Bioestadística en el marco de referencia de los profesionales de la salud para que entiendan mejor el papel que ella ha desempeñado en el devenir de sus diferentes profesiones.

El presente ensayo estudia el desarrollo histórico de la Bioestadística y su aporte al avance de la Medicina y la Epidemiología. No ha sido nuestro propósito producir un tratado erudito, ni mucho menos exhaustivo en lo referente a los estudios históricos. Tampoco se trata de ceñirnos a dar una cronología de nombres, fechas e hitos importantes. Hemos intentado agrupar situaciones, e identificar patrones en los métodos de trabajo y en la reflexión teórica en torno a la Estadística como herramienta de las Ciencias Sanitarias; para ello hemos empleado la metodología propuesta por Thomas S. Kuhn quien entiende la Historia de la Ciencia como algo más que una mera secuencia cronológica de acontecimientos científicos destacables.

Para Kuhn, el investigador debe identificar los paradigmas de una determinada Ciencia que ayuden a comprender su evolución. Siguiendo esa premisa, donde otros han visto un cúmulo de nombres y fechas, nosotros hemos intentado distinguir esos paradigmas. No presentamos una historia al uso, longitudinal y sin crítica. Pretendemos también aportar una mirada transversal, vertebrada en torno a momentos álgidos y situaciones de crisis e incluso interpretar el presente desde esa perspectiva.

Hemos seguido un orden cronológico de acontecimientos en los diferentes apartados de que consta el trabajo, pero con el interés central puesto en comprender las ideas subyacentes y en los problemas y situaciones que las generaron.

Como dice J. Echevarria "la historia de la ciencia se convierte así en un complemento imprescindible de la reflexión metodológica". Y ha sido el interés por las cuestiones metodológicas el que ha motivado que los autores de este ensayo se hayan acercado a la reflexión histórica.

Objetivos: La identificación de paradigmas con una perspectiva kuhniana en la aplicación de la Bioestadística a la Epidemiología a lo largo de la Historia.

094LA GÉNESIS: EL PARADIGMA ARITMÉTICO, POLÍTICO Y SOCIAL

Cesáreo García Ortega

Gestoría de Usuarios del Hospital Punta Europa de Cádiz, Servicio Andaluz de Salud y Universidad de Cádiz, España.

Puntos históricos analizados:1) Un comerciante genial John Graunt (1620-1674). 2) La normalidad en el primer paradigma: Los higienistas franceses y el relevo inglés. El estudio historiográfico de los puntos anteriores nos lleva a definir un primer paradigma. En síntesis podemos delimitar en este primer paradigma, los siguientes elementos o caracteres:

Caracteres Externos:1) La Estadística es vista, en sus inicios, como una Aritmética que descubre regularidades. 2) No existe una demarcación entre los cultivadores de la Estadística, no hay especialización, el estadístico puede ser un comerciante, un médico, un matemático, etc. No existen la Bioestadística, la Epidemiología, la Demografía, la Sociología, etc. 3) No hay departamentos de Estadística, pero aparecen las oficinas recaudadoras de datos por toda Europa.

Caracteres Internos:1) Los instrumentos son colecciones de datos procedentes de recuentos o de las Oficinas Estadísticas. 2) Los métodos son los propios de la Estadística Descriptiva: contajes, tabulaciones, porcentajes. Se empieza a sugerir indicadores y se comparan series estadísticas. 3) Del recuento pueden sacarse conclusiones. La idea de regularidad desemboca en la idea de ley estadística. 4) Hay una necesidad de cambiar la base polémica de los problemas a una base estadística. 5) Comienza el punto de unión de la Estadística con la Medicina. Es en Medicina donde se apunta la unión entre probabilidad y estadística de recuentos.

Caracteres Teleológicos:1) Los objetivos últimos del primer paradigma, en su primera parte desde el inicio hasta mediados del siglo XVIII, están marcados por una "demografía teológica", la ley estadística permite conocer la acción divina. La Estadística de la Royal Society es teológica en palabras de K. Pearson. 2) Desde la segunda mitad del siglo XVIII hasta finales del XIX, la naturaleza teleológica de los objetivos de la Estadística es de marcado carácter social. El nacimiento de la Estadística Médica es de tipo regeneracionista, el número es un arma para el cambio sanitario. Defendemos que el paradigma positivista de la Medicina del siglo XIX no es sólo fisiológico o anatomopatológico sino también estadístico. La idea de Estadística como una ciencia de la clasificación, traerá los primeros intentos de clasificación de enfermedades y causas de muerte.

095LA NORMALIDAD: EL PARADIGMA INFERENCIAL Y BIOMÉDICO

Juan Luis González Caballero

Estadística e Investigación Operativa, Universidad de Cádiz.

El estudio de los puntos anteriores nos ha llevado a este segundo paradigma, el de la normalidad, ya que entendemos que en él se produce el asentamiento y reconocimiento de la Bioestadística como disciplina, le denominaremos inferencial y biomédico. Pensamos que el concepto estadístico básico que terminará significando el paradigma es el de inferencia estadística, permitida por el desarrollo de la estadística teórica y la necesidad de trabajar con muestras.

La denominación de biomédico viene determinado por el campo de aplicación, en principio, a problemas biológicos, básicamente aquellos relacionados con la herencia y la genética. Y en segundo lugar con el advenimiento de los ensayos clínicos y la epidemiología, a problemas médicos y de salud pública. En síntesis podemos delimitar en este segundo paradigma, los siguientes elementos:

Caracteres Externos:1) La Estadística es vista como una ciencia básica en el diseño de investigaciones, en la recogida de datos y en el análisis de los mismos. 2) Hay demarcación entre los cultivadores de la Estadística. Aparecen los estadísticos profesionales. 3) Hay una especialización en Bioestadística, trabajando en ella fundamentalmente tanto estadístico-matemáticos como epidemiólogos. 4) Se crean departamentos, laboratorios e instituciones para el estudio, investigación y enseñanza de la Bioestadística y de la Epidemiología. 5) Aparecen órganos específicos de publicación, de los cuales en este ensayo hemos citado dos: Biometrika y Biometrics.

Caracteres Internos:1) Las colecciones de datos proceden del laboratorio, de la observación clínica o de trabajos de campo. 2) El concepto de probabilidad ha sido asimilado y por tanto ha podido surgir el muestro y la inferencia estadística. 3) Se desarrollan las pruebas de hipótesis y en un tiempo relativamente corto se generaliza su uso y abuso. 4) El estudio de las causas de las enfermedades permite el desarrollo de los diseños. Y la evaluación de las terapéuticas incorpora la noción de aleatorización. 5) Surge la necesidad de utilizar las técnicas de Análisis Multivariante para abordar el problema de la multicausalidad. 6) La llegada de la Informática que conllevará la posibilidad de ejecutar cálculos y manejos de bases de datos imposibles hasta su incorporación.

Caracteres Teleológicos:1) La Bioestadística del segundo paradigma nace con la idea de descubrir los mecanismos de la herencia en el hombre y los animales. 2) Prontamente desarrollará una metodología para el estudio de la distribución y causas de la enfermedad. 3) Otro de los objetivos últimos de la Bioestadística es la clasificación de enfermedades y otras entidades biosanitarias.

4) Y por último la evaluación de terapéuticas y practicas médicas.

096LA CRISIS: ¿NUEVO PARADIGMA PARA EL SIGLO XXI?

Alina Benavides Rodríguez

Dirección Provincial de Salud de Villa Clara, Sistema de Salud de Cuba, Cuba.

Posiblemente vivamos inmersos en la actualidad en un período de crisis previo al cambio de paradigma.

Los síntomas que nos hacen pensar en ello son, fundamentalmente: 1) Un abuso de las pruebas de hipótesis pese a la crítica boicoteada en muchas ocasiones, a las mismas, crítica ya lejana en el tiempo con autores destacados señalando las debilidades de las mismas y su deficiente utilización, como: Savage (1957), Fisher (1959), Yates (1968) o Feisntein (1985). Además, la veneración casi religiosa de las pruebas de hipótesis ha generado, desde lo que Leiser ha llamado "ritual en torno a los cursos de estadística" [LEISER, 1999. p. 677], a una actuación pautada y carente de crítica de los investigadores en la aplicación de las mencionadas pruebas. 2) Una verdadera obsesión metodológica [C-SORIGUER, 2000, p. 577], encontrándonos ante la aparición de lo que Silva llama Metodologismo [SILVA, 1997, p. 1], al ser en ocasiones la aplicación de los métodos una finalidad en sí misma.

La salida a esta crisis es para muchos la vuelta al viejo y nunca bien entendido bayesianismo, que puede configurarse como un nuevo paradigma en la Historia de la Bioestadística. Se reconoce a Thomas Bayes(1702-1761) como el primero que captó la importancia de desarrollar una teoría cuantitativa y exacta de razonamiento inductivo. Se dice que desarrolla su teorema para demostrar la existencia de Dios pero, como al final necesita conocer la probabilidad a priori de la existencia de Dios, no pudo demostrar dicha existencia y abandona el trabajo. Lo cierto es que, si bien pudo percibir el problema y desarrollar un teorema por cuyo conducto se soluciona el problema de la inferencia inversa en el ámbito de la teoría de probabilidad matemática, fue suficientemente cauteloso sobre su validez y aplicabilidad como para retener la publicación de todos sus trabajos mientras sus dudas no fueran disipadas.

El teorema de Bayes produce una probabilidad conformada a partir de dos componentes: una que ocasionalmente (pero no siempre) se delimita subjetivamente, conocida como "probabilidad a priori", y otra objetiva, la llamada verosimilitud, basada exclusivamente en los datos. A través de la combinación de ambas, el analista, por ejemplo, emite un juicio de probabilidad sobre una hipótesis que sintetiza su nuevo grado de convicción al respecto. Esta probabilidad a priori, una vez incorporada la evidencia que aportan los datos, se transforma así en una probabilidad a posteriori.

He aquí, que estamos donde empezamos, en la vieja Royal Society del siglo XVIII, donde nació el nuevo enfoque que parece tomar la Bioestadística actual. La inferencia bayesiana está tomando cada vez más fuerza en la Estadística Médica. Y sí es o no un nuevo paradigma, el tiempo se encargará de demostrarlo.

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