METODOLOGÍA ESTADÍSTICA PROPICIARÁ MEJORES DECISIONES MÉDICAS

Resumen

VLADÍMIR KUZNETSOV, DEL LABORATORY OF INTEGRATIVE AND MEDICAL BIOPHYSICS NATIONAL INSTITUTE OF CHILD HEALTH AND HUMAN DEVELOPMENT, DE BETHESDA, MADISON, ESTADOS UNIDOS, DESARROLLÓ UNA METODOLOGÍA ESTADÍSTICA QUE PERMITIR  A LOS MÉDICOS TOMAR MEJORES DECISIONES EN TORNO A SI UN PACIENTE CONTINÚA O NO UN TRATAMIENTO, O SI DEBE CAMBI RSELE EL F RMACO QUE SE LE EST  ADMINISTRANDO. DICHO ESTUDIO, QUE ES DE LAS M S RECIENTES CONTRIBUCIONES A LOS AN LISIS DE ENSAYOS CLÍNICOS, PERMITIR  TAMBIÉN COMPRENDER MEJOR LOS DATOS OBTENIDOS ACERCA DE LAS DISTINTAS ENFERMEDADES Y HACER PREDICCIONES DE SU EVOLUCIÓN EN LAS PERSONAS. ESTO AFIRMÓ EL ESPECIALISTA EN EL INSTITUTO DE INVESTIGACIONES BIOMÉDICAS, DURANTE EL SEMINARIO INSTITUCIONAL SYSTEM ANALYSIS OF THE INMMUNE RESPONSES TO HIV INFECTION AND CANCER: FROM THE MATHEMATICAL MODELING TO A PREDICTION OF THERAPY OUTCOME. KUZNETSOV COMENTÓ QUE SU TRABAJO CONSISTE EN UN ALGORITMO ESTADÍSTICO DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES MULTIVARIADO PARA DATOS MAL ESTRUCTURADOS Y DONDE ALGUNAS MEDICIONES PUEDEN FALTAR, POR EJEMPLO, CUANDO LOS PACIENTES DEJAN DE ASISTIR A LOS PROTOCOLOS DE TRATAMIENTO. AGREGÓ QUE EL MÉTODO SE LLAMA STATISTICALLY-WEIGHTED SYNDROMES ANALYSIS (SWSA) Y SU DESARROLLO EST  INSPIRADO EN LA MANERA EN QUE EL SISTEMA INMUNE REALIZA EL PROCESO DE ANTÍGENOS. DICHO MÉTODO HA SIDO APLICADO CON ÉXITO PARA LA EVALUACIÓN DEL USO DE LA VACUNA BCG (CONTRA LA TUBERCULOSIS) COMO TRATAMIENTO ALTERNATIVO PARA CURAR EL C NCER DE VEJIGA, Y EN EL PRONÓSTICO EN EL NIVEL INDIVIDUAL EN NIÑOS Y NIÑAS TRATADOS CON HART (HIGHLY ACTIVE RETROVIRAL THERAPY) CONTRA EL SIDA, DONDE SE ENCONTRÓ QUE LOS MECANISMOS QUE PUEDEN CONDUCIR RESISTENCIA A LA TERAPIA OCURREN DENTRO DE LOS PRIMEROS DÍAS DESPUÉS DE APLICAR EL TRATAMIENTO.