Inferencia bayesiana e investigación en salud: un caso de aplicación en diagnóstico clínico / Bayesian inference and health research studies: an application case in clinical diagnosis

RESUMEN

Introducción: Los métodos propios de la inferencia estadística bayesiana son una alternativa bastante útil y confiable para realizar los análisis de datos recogidos dentro de los proyectos de investigación en las diferentes áreas de la salud. Una de las aplicaciones más comunes se da en los estudios de validación de pruebas para diagnóstico clínico, en los que el uso del teorema de Bayes para la obtención de los valores predictivos de la prueba en evaluación es el procedimiento natural. Materiales y métodos: Se desarrolló un procedimiento para estimar la sensibilidad y la especificidad de la colangioresonancia magnética como prueba tamiz para clasificar individuos con coledocolitiasis.El análisis de datos incluyó obtener los indicadores de desempeño de la colangioresonancia utilizando metodología bayesiana tanto en el caso discreto como en el caso continuo. Resultados: Tanto para la sensibilidad como para especificidad, las estimaciones bayesianas presentaron un mayor grado de precisión frente a las estimaciones obtenidas mediante el método clásico de máxima verosimilitud. Conclusión: los métodos bayesianos son bastante útiles en situaciones como la tratada en este artículo en la que los tamaños de muestra para obtener las estimaciones pueden considerarse muy “pequeños” lo cual hace que las estimaciones usando métodos no bayesianos no sean tan confiables debido a su poca precisión.

ABSTRACT

Introduction: the bayesian methods are a helpful and reliable alternative to analyze the data obtained in research Projects within the health sciences. One of the most common applications is given in the clinical diagnostic tests validation studies, in which the use of Bayes’ theorem to obtain predictive values of the test under evaluation is the natural choise. Material y methods: A method to estimate the sensitivity and specificity of magnetic resonance cholangiography as a screening test to classify individuals with choledocholithiasis was developed. The estimation process was developed using the Bayesian methodology. Results: The Bayesian estimates of the sensitivity and specificity had a greater degree of accuracy compared to the estimates obtained by the classical method of maximum likelihood. Conclusion: Bayesian methods are quite useful in situations such as discussed in this article that the sample sizes for the estimates can be considered very “small”. In those situations the results obtained using non Bayesian methods may be more inaccurate and unreliable.