• La dificultad para entender la estadística es una de las barreras más comúnmente mencionadas por profesionales de ciencias de la salud para su práctica investigativa.
• La investigación en ciencias de la salud crece cada año
• Muchos profesionales de ciencias de la salud no necesitan ser versados estadísticos, pero si interlocutores con investigadores para mejorar los estudios de medicina basada en la evidencia.
• Para aquellos interesados en la investigación necesitan dominio sobre el lenguaje y las técnicas estadísticas a fin de diseñar y afrontar la investigación.

• Estadística es matemáticas, ¡y yo no soy bueno en matemáticas!
• Utilidad
• La estadística nos ayudan a entendernos a nosotros mismos como profesionales.
• La estadística nos ayudan a comparar opciones para la práctica.
• La estadística nos desafían a repensar nuestras suposiciones.
• La estadística nos ayudan a desarrollar nuestra profesión.
• La estadística nos enseñan a ser cautelosos.
• La estadística no va a desaparecer.

[1]

• Muchos profesionales de la salud tienen inseguridades en matemáticas.
• Aunque la estadística es construída sobre matemáticas la comprensión y uso de la estadística no requiere habilidades matemáticas particulares.
• El lenguaje estadístico necesario para comprender la mayoría de investigaciones esta al alcance de los profesionales de la salud.
• Un poco de estadistica puede mejorar la confianza y el disfrute de la vida profesional.

• Los profesionales de la salud están expuestos a muchas estadísticas al día. (Curvas de crecimiento, tensión, peso ideal…)
• Las estadísticas son poderosas. Captan la imaginación y cuantifican la percepción.
• Las estadísticas son más difíciles de discutir que las emociones u opiniones solas.
• Si desea efectuar un cambio, necesitará estadísticas para respaldar su argumento.

Una de las estadísticas más poderosas para efectuar un cambio en la enfermería mostró que cada paciente adicional agregado a la carga de pacientes de enfermeras de EE. UU. Tenía un aumento asociado de la mortalidad del paciente del 7% (razón de probabilidades (OR), 1,07; intervalo de confianza [IC] del 95% (1.03-1.12). Más enfermeras, menos muertes. Esto es mucho más difícil de discutir que las quejas generales sobre el exceso de trabajo y la falta de personal.

Podemos describir o medir nuestro propio desempeño, explicar lo que hacemos y entender qué nos hace diferentes. lo que no se mide no se mejora

¿Cómo podemos saber si las intervenciones son efectivas?

Las estadísticas son importantes para la toma de decisiones en salud . Hay pocos entornos donde los profesionales de la salud tienen que tomar tantas decisiones cada día como en la clìnica. El instinto y la experiencia por sí solos no son confiables, pero las estadísticas pueden guiar nuestras decisiones y ayudarnos a tomar las decisiones correctas.

Tradicionalmente, se pensaba que las líneas arteriales eran de "menor riesgo" de infecciones del torrente sanguíneo en comparación con las líneas centrales; los datos recientes sugieren que la incidencia es equivalente y nos pide que reconsideremos nuestra práctica y nuestras creencias.

Las estadísticas nos ayudan a no ser confundidos o engañados. Las estadísticas no solo nos ayudan a tomar buenas decisiones, sino que también nos ayudan a evitar las malas. ¿Cómo elegimos gastar recursos limitados? La capacidad de comparar y considerar datos estadísticos ayuda a tomar decisiones informadas, objetivas y que se pueden defender.

El avance de la enfermería como profesión requiere estadísticas para desarrollar e informar las mejores prácticas. Es nuestra responsabilidad para con el público, a quienes servimos, actualizar y mejorar constantemente el cuerpo de conocimientos de enfermería de cuidados críticos. Si no avanzamos retrocedemos. No es nada nuevo combinar el cuidado y las estadísticas. Florence Nightingale, la fundadora de la enfermería profesional, se comprometió con las estadísticas y las utilizó de manera efectiva para mejorar la práctica y presionar para lograr cambios en la política del gobierno.

A través de las cifras, mostró que las mejores condiciones sanitarias llevaron a la reducción de muertes y alentó el uso de evaluaciones comparativas, incluso cuando esto mostró que su propio hospital tenía la peor mortalidad.

• Las estadísticas rara vez prueban algo y nos recuerdan que la vida y las experiencias humanas son complejas.
• Averiguar si 'A causa B' puede llevar muchos años y varios estudios, algunos con resultados contradictorios, y es importante poder ver el panorama general y la respuesta evolutiva, en lugar de subirse al carro de cualquier hallazgo particular.

• Los programas estadísticos modernos son una bencición y una maldición. Cualquier estadístico aficionado puede producir cientos de estadísticas en segundos, con una buena posibilidad de encontrar resultados significativos debido a pruebas incorrectas o al gran volumen de pruebas realizadas. Alternativamente, incluso un análisis estadístico técnicamente perfecto no solucionará los problemas en la forma en que se recopilaron los datos. Al leer los resultados de un estudio, siempre haga preguntas, cuestione los supuestos y sea precavido para sacar conclusiones.

-Las expectativas sobre la comprensión de las estadísticas por parte de profesionales de la salud solo van a crecer. Por eso estamos aquí - El primer paso para aprender estadística no es matemático, sino psicológico. Aceptar la importancia de las estadísticas; vencer cualquier temor a los números e invertir una pequeña cantidad de esfuerzo es todo lo que se requiere. Una vez que haya comprendido un concepto, solo leyendo y discutiendo los artículos en ACC y otras revistas con sus colegas se asegurará de mantener ese conocimiento. Como todo lo demás, toma práctica y cuanto más lo haces, más fácil se vuelve.

• Los profesionales de la salud lidian con diágnosticos, formulan medicamentos, calcular dosis de medicamentos, interpretan numerosos parámetros fisiológicos y coordinan cuidados complejos; Comparado con eso, la estadística deberían ser un paseo por el parque!

Un dato es un valor discreto que describe un hecho del mundo. Un dato no está estructurado, no dice nada sobre el porqué de las cosas, ni tampoco sobre su posible interpretación o propósito (por ejemplo, el valor 37)

la información sí tiene interpretación y propósito (ya que intervienen el emisor y el receptor en el mensaje), es decir, están representados en un contexto, siendo el conjunto de datos estructurados que sirven para por ejemplo, categorizar, analizar, evaluar, etc, los hechos del mundo que nos rodean (por ejemplo, el valor 37 puede estar representando la temperatura de un paciente).

Finalmente, el conocimiento es mucho más amplio que la información, y trata a ésta como instrumento para poder actuar, es decir, es aquella información (adquirida, seleccionada, evaluada, interiorizada, etc.) que nos permite llevar a cabo las acciones para alcanzar nuestros objetivos.

el conocimiento es aquella información que ha pasado por un análisis y adquiere relevancia y utilidad para poder actuar y alcanzar nuestros objetivos (por ejemplo, el valor 37 de temperatura puede relacionarse con la categoría “fiebre infecciosa”, y dicha categoría con la acción “medicar antibiótico” para alcanzar el objetivo “curar”).

ver Video: https://www.youtube.com/embed/QqJ9VP1GZBQ

• Más urbanizados, más conectados, con redes más densas
• Mayor dificultad para separar el grano de la paja (información para mantenerse informado o para tomar una decisión)
• Las marcas pierden el monopolio del mensaje, todos generamos contenido.

• Estamos inmersos en un mar de datos.
• Son tantas las opciones que no separamos el grano de la paja
• Filtros de Spam, clasificadores de correo
• Ingenierías del contenido: permiten la extracción y organización de datos que provienen de unidades de contenido sin estructurar (como sitios web o documentos de texto).
• NLP (procesamiento de lenguaje natural) para resumen, text retrieval, question answering.

La estadística al rescate

Mejores decisiones

Mejores Resultados

Ver Video: https://www.youtube.com/embed/ogeGJS0GEF4

• El dataísmo declara que el universo consiste en flujos de datos y que el valor de cualquier fenómeno o entidad está determinado por su contribución al procesamiento de datos
• Brooks argumentaba que en un mundo con cada vez mayor complejidad, confiar en los datos puede reducir los sesgos cognitivos y "alumbrar patrones de comportamiento que todavía no hubiéramos percibido".

¿Qué responden en una entrevista laboral un matemático, un estadístico y un economista cuando les preguntan cuánto es 2 + 2?

El matemático no lo duda: "da 4 exactamente". El estadístico pondera: "en promedio, cuatro, con un margen de error del 2%". El economista acerca la silla al entrevistador y baja la voz a un susurro: "¿A qué desea usted que sea igual?"

Ver video: https://www.youtube.com/watch?v=Zwwanld4T1w

Las estadísticas son tan antiguas como las sociedades humanas, ellas existen desde que se han producido censos, catastros, etc.

Medio (no es un fin en si misma) para ayudar al ser humano a comprender en forma sencilla y abreviada grandes masas de información numérica, sin que esto quiera decir que la Estadística como ciencia, pero No solo se limita a ello!

Asociados a hechos del Estado ,“status quo”, parece originar la palabra Estadística, a partir de la raíz latina status o de la griega statera o de la palabra alemana staat, todas relativas al concepto de Estado como ente gubernamental.[2]

Ascepción actual, estadístico o estadista?

Alexander M. Mood: Estadística como "la tecnología del Método Científico, ya que le proporciona instrumentos para la toma de decisiones cuando prevalecen condiciones de incertidumbre”. Deber´a adoptarse esta definición, más que como de Estadística, de Estadística Aplicada.

Es la rama de la estadística aplicada a las ciencias de la vida, como la biología o la medicina, entre otras.

• Salud pública, que incluye: epidemiología, nutrición, salud ambiental y en investigación de servicios sanitarios.
• Genómica y poblaciones genéticas
• Medicina
• Ecología
• Bioensayos

Ver video: https://www.youtube.com/embed/-3a1ZbErdUM

La complejidad de los fenómenos exige que el investigador recoja información sobre multiples variables.

La estadistica multivariada permite:

• Métodos de reducción de datos
• Métodos de Ordenamiento y agrupación
• Métodos para investigar las relaciones de dependencia entre las variables
• Métodos de predicción
• Construcción y pruebas de hipótesis

Generalizaremos algunas nociones de estadistica descriptiva para llegar a la multivariada

• Primera ley de la geografía
• Es parte de la naturaleza humana tratar de descubrir patrones de un conjunto de eventos aparentemente arbitrarios.
• el lugar donde ocurre un evento puede proporcionar alguna indicación de por qué ocurre ese evento en particular.

• Interacciones: Economía, Salud y desarrollo económico
• La salud es un bien público? es un derecho?
• Cómo es el mercado de la salud?
• Que fallas tiene el mercado de la Salud

[1] Rickard, C. M. (2008). Statistics for clinical nursing practice: an introduction. Australian Critical Care, 21(4), 216-219. https://research-repository.griffith.edu.au/bitstream/handle/10072/22801/52278_1.pdf%3bjsessionid=1DEE44C3727D5CBAE4F562DB37AA6DE8?sequence=1

[2] Soto, O. Fundamentos conceptuales de estadística. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de ciencias.

[3] Waller, L. A., & Gotway, C. A. (2004). Applied spatial statistics for public health data (Vol. 368). John Wiley & Sons.

[4] Gimeno, J. A., & Lorenzo, P. A. T. (2006). Economía de la salud: fundamentos. Ediciones Díaz de Santos.