El Dr. Prieto Valiente, formado como bioestadístico en la Universidad de Oxford, es catedrático de Universidad de Bioestadística Médica. En España fundó el primer Servicio de Bioestadística Médica de un hospital español (ULL) y creó uno de los primeros paquetes de programas informáticos para análisis estadistico. Es autor de más de 200 aportaciones científicas en revistas y congresos médicos, muchas centradas en la dificultad de los médicos para entender lo esencial del AE. Sus libros sobre Bioestadística están enfocados a subsanar esas carencias. Ha impartido más de 150 cursos para médicos sobre Diseños Caso-Control, Análisis de Varianza y Covarianza, Regresión Logística, Análisis de Supervivencia y Regresión de Cox…  Es el profesor del curso de “Conceptos Básicos de Análisis Estadístico para Médicos No Interesados en la Estadística”, que da comienzo en mayo en el Colegio de Médicos de Murcia.

1. ¿Cuáles son los objetivos del curso?

Ayudar al médico a descubrir los conceptos básicos del Análisis estadístico, que encuentra a diario en sus lecturas científicas y ayudarle defenderse de algunos prejuicios infundados que entorpecen la interpretación de los resultados de los estudios médicos.

2. ¿Puede darnos algún ejemplo concreto de esos prejuicios?

El más llamativo es lo que podríamos llamar “el mito del 5%”. Mucho colegas asumen, porque así se les enseñado, que al interpretar el valor P del test, la cifra 0.05 marca una barrera entre los resultados “válidos y concluyentes” y aquellos que no aportan información fiable. En muchos casos eso es total o parcialmente falso y colabora a llegar a conclusiones poco acertadas o francamente inadecuadas. H. Halle y S. Krauss, del instituto Max Plank, bajo el epígrafe de  “La insoportable levedad del valor P”, subrayan que “El desconocimiento de lo que dice el P value propicia la introducción de fármacos totalmente ineficaces y otros que prometían ser efectivos se desechan erróneamente en base a un valor P = 0.06”. En esa misma podría darle cientos de citas, si hubiera espacio para ello. 

3. ¿Algún otro ejemplo de prejuicios erróneos que perjudican a los médicos?

El problema del tamaño de muestra presuntamente necesario para abordar una investigación es verdaderamente sangrante. Muchos de médicos creen - equivocadamente - que deberían justificar el tamaño elegido con una fórmula. Y como en la práctica toman el número de individuos que sus recursos le permiten, creen - equivocadamente - que eso es incorrecto desde el punto científico. También lo creen la mayoría de los evaluadores de proyectos de investigación y de los revisores de las revistas científicas, por lo que suelen exigir a los autores que justifique el tamaño de muestra usado mediante fórmulas estadísticas. Y lo cierto es que esa exigencia está en muchos casos fuera de lugar. No es una cuestión de purismo académico, sino algo que a unos y otros genera un trabajo extra que perjudica a muchos y no beneficia a nadie.

4. Cada año se convocan bastantes cursos con títulos parecidos a este  ¿Qué tiene este que lo distinga de otros?

En torno a un 2% de los profesionales, en su mayoría jóvenes, solicitan cursos que les enseñen a HACER el Análisis Estadístico de sus datos con la ayuda de un programa informático. Estos talleres no tienen esa finalidad. Están dirigidos a los profesionales de todas las edades que no intentan aprender a HACER Análisis Estadístico sino que quieren ENTENDER sus conceptos básicos, porque los encuentran a diario en sus lecturas. Este curso no compite con los cursos que enseñan a hacer Análisis Estadístico, sino que los complementa, pues aclara ideas fundamentales presentes en todos ellos.

5. ¿Qué se van a encontrar los alumnos que asistan?

En septiembre de 2013 se celebró en la Universidad de Oxford un encuentro de profesores de bioestadística para intercambiar ideas sobre cómo hacer llegar estos conceptos a los médicos sin conocimientos matemáticos. Nosotros presentamos allí una parte de nuestro proyecto, que fue muy bien acogido. Lo más destacado de él es que parte del hecho de que todos los conceptos y razonamientos básicos del análisis estadístico se utilizan también en la vida normal. No hay procesos mentales propios de la estadística y ajenos a la lógica común que todos los humanos usamos a diario. Por ello se pueden entender y usar correctamente sin más herramienta matemática que el cálculo de porcentajes. Para captarlos basta con prestar atención cuidadosa a razonamientos lógicos, que están al alcance de toda persona dispuesta a participar activamente en el curso. 

6. Este curso se ha celebrado en ediciones anteriores, ¿qué balance hace de las mismas?

Los asistentes manifestaron quedar muy satisfechos con la actividad, pero nuestro objetivo es llegar a mayor número de colegas. Numerosas encuestas muestran que un alto porcentaje de profesionales demandan este tipo de cursos, en que no se usan más matemáticas que las cuatro reglas básicas: suma, resta, multiplicación y división. Tenemos la certeza de que cuando sepan que existe esta opción serán muchos los que quieran beneficiarse con ella.

7. ¿Cómo anima a asistir a los médicos a este curso?

Quizá el mejor aval de esta actividad de formación continuada del médico sean estas palabras que la prestigiosa revista Nature, dice es su  editorial del 13 de febrero de 2014, titulado “El uso correcto del Análisis Estadístico no sólo es bueno para la ciencia, es esencial”, dice:

 “La mayoría de los investigadores no entienden lo que indica el valor P de los test que usan todos los días. Peor aún, lo usan mal. Al hacerlo, ayudan a enterrar la verdad científica bajo una avalancha de falsas conclusiones.

El primer paso para resolver un problema es reconocerlo. Ha habido un fracaso histórico para enseñar adecuadamente los conceptos estadísticos que son relevantes para la investigación básica. En este espíritu, NATURE insta a todos los científicos a leer nuestros artículos sobre el valor P.” 

Información publicada el 9 de mayo de 2016