Audiencia principal
Estudiantes de medicina, residentes, investigadores clínicos y equipos asistenciales que necesitan reforzar su alfabetización estadística.
Por qué este laboratorio importa
Aprende estadística clínica trabajando con un caso latinoamericano
El material combina narrativa clínica y análisis de datos reales para enseñar a formular preguntas, describir cohortes, comparar intervenciones y modelar relaciones. Cada bloque incluye ejemplos resueltos, tareas aplicadas y criterios de éxito para que puedas validar tu comprensión sin necesidad de esperar a una futura plataforma interactiva.
Resultados esperados
Seleccionar pruebas adecuadas, interpretar salidas en contexto clínico y detectar sesgos frecuentes en literatura biomédica.
Duración sugerida
4 sesiones de 60 minutos con práctica opcional adicional en el laboratorio de datos.
Preparación
Antes de analizar: configura tu estación de trabajo
Sigue estos pasos para garantizar que podrás replicar los ejemplos y responder las tareas. Todas las herramientas sugeridas son gratuitas y multiplataforma.
1. Explora los datos
- Abre la hoja publicada y localiza las pestañas Datos y Diccionario.
- Identifica variables clave: edad, sexo, procedencia, factores de riesgo.
- Anota dudas clínicas que quieras responder con la información disponible.
2. Configura tus herramientas
- Excel, Google Sheets o LibreOffice para cálculos rápidos.
-
R o Python (Jupyter) para análisis reproducible:
read.csv()opandas.read_csv(). - Plantilla de cuaderno clínico (descarga en la sección de recursos) para documentar hallazgos.
3. Establece tus reglas de decisión
- Define qué umbrales considerarás clínicamente significativos (ej. reducción ≥5 mmHg).
- Determina qué alfa usarás (recomendado 0.05) y documenta tu elección.
- Lista posibles confusores que debas controlar (edad, comorbilidades).
4. Prepara tus entregables
- Planifica un resumen ejecutivo de una página por módulo.
- Configura una carpeta compartida con tu equipo para subir gráficas y tablas.
- Reserva 15 minutos por sesión para reflexión y discusión.
Laboratorio de datos
Micro-simulaciones guiadas con la base Chimborazo
Usa estas actividades para practicar antes, durante o después de cada módulo. Cada paso puede ejecutarse con la hoja publicada o en tu entorno de análisis preferido. Los resultados esperados se ofrecen como referencia inmediata.
Exploración inicial
- Filtra pacientes ≥65 años y calcula la media de presión arterial sistólica.
- Cuenta cuántos provienen de zonas rurales vs. urbanas.
- Resultado esperado: media aproximada 148 mmHg; proporción rural 60%.
Comparación de intervenciones
- Selecciona pacientes que recibieron tratamiento antihipertensivo.
- Aplica una prueba t de muestras independientes contra el grupo sin tratamiento.
- Resultado esperado: diferencia media -6.2 mmHg (IC95% -9.4, -3.0), p = 0.001.
Pronóstico y riesgo
- Modela la probabilidad de reingreso hospitalario con una regresión logística (riesgo alto vs. bajo).
- Incluye edad, zona y presencia de diabetes como predictores.
- Resultado esperado: OR diabetes 2.8 (IC95% 1.2-6.5); edad por década OR 1.4.
Ruta de aprendizaje
Cuatro módulos con entregables clínicos concretos
Cada módulo mantiene la secuencia problema → análisis → interpretación → aplicación. Utiliza los cuadros "Entrega" y "Verificación" para comprobar tus avances.
Módulo 1 · Formular la pregunta clínica correcta
Conviertes la incertidumbre clínica en una hipótesis comprobable usando la estructura PICO. Diferencias variable independiente, dependiente y tipo de dato para anticipar el análisis apropiado.
- Lectura guiada: breve caso de hipertensión rural.
- Actividad: completa la plantilla PICO con datos reales del dataset.
- Apoyo visual: tabla de clasificación de variables con ejemplos.
Entrega
Documento PICO + lista de variables con tipo y rol.
Verificación
¿Cada elemento del PICO responde a una parte de la historia clínica y evita ambigüedades?
Recursos
Módulo 2 · Describir la cohorte y visualizar la historia
Elaboras tablas de frecuencias, medidas de tendencia central y dispersión ajustadas a la distribución. Construyes visualizaciones que resalten patrones relevantes para la práctica clínica.
- Ejemplo resuelto: cálculo de mediana e IQR frente a outliers.
- Actividad: crea un histograma y un diagrama de cajas por zona geográfica.
- Tip clínico: cómo traducir estadísticas a lenguaje para junta médica.
Entrega
Dashboard de una página con tabla descriptiva y dos gráficos.
Verificación
¿Las medidas elegidas corresponden al tipo de distribución? ¿Los gráficos son accesibles (contraste, etiquetas)?
Módulo 3 · Comparar grupos y diferenciar azar de señal
Seleccionas y ejecutas la prueba adecuada (t de Student, U de Mann-Whitney, χ²). Interpretas p-valores y intervalos de confianza a la luz de la relevancia clínica.
- Guía de decisión: árbol interactivo para elegir la prueba correcta.
- Ejemplo: comparación de reducción de presión arterial por tratamiento.
- Actividad: redacta un párrafo de resultados para un comité de ética.
Entrega
Tabla con estadísticos clave + interpretación narrativa (≤120 palabras).
Verificación
¿La interpretación distingue significancia estadística y clínica? ¿Se reporta tamaño del efecto?
Módulo 4 · Explorar relaciones y anticipar desenlaces
Construyes modelos de correlación y regresión. Interpretas coeficientes, evalúas supuestos y comunicas implicaciones clínicas sin exagerar causalidad.
- Ejemplo guiado: regresión lineal para estimar presión arterial.
- Actividad: calcula correlaciones entre edad, IMC y riesgo cardiovascular.
- Checklist: supuestos de normalidad, homocedasticidad y multicolinealidad.
Entrega
Informe con coeficientes clave, gráficos de residuos y discusión clínica.
Verificación
¿Se interpretan correctamente β y R²? ¿Se mencionan limitaciones y potenciales confusores?
Plantillas y ayudas visuales
Descarga herramientas listas para usar
Copia estas plantillas directamente desde el sitio. Cada bloque incluye un botón para descargar el archivo en formato compatible con tu herramienta favorita o para copiar el contenido al portapapeles.
Plantilla PICO y planificación de análisis
Incluye tabla para variables, objetivos de análisis, criterios de inclusión/exclusión y espacio para notas clínicas.
Contenido
Población (P):
Intervención (I):
Comparador (C):
Outcome (O):
Variables clave:
- Edad (numérica, independiente)
- Zona (categoría, modificadora)
- Presión sistólica (numérica, dependiente)
Notas clínicas iniciales:
-
-
Dashboard descriptivo en Sheets
Panel editable con fórmulas para medias, medianas, IQR y gráficos vinculados a la base Chimborazo.
Estructura sugerida
Hoja 1 · Resumen cohortes
| Métrica | Zona Rural | Zona Urbana |
|---------|------------|-------------|
| N | | |
| Promedio PAS | | |
| Mediana PAS | | |
| IQR PAS | | |
Hoja 2 · Visualizaciones
- Histograma PAS (bins=10)
- Boxplot PAS por zona
- Barras apiladas por factor de riesgo
Centro de recursos
Todo el material de apoyo en un solo lugar
Descarga los archivos de datos, guías técnicas y referencias metodológicas. Cada enlace abre un recurso listo para su uso inmediato.
Base de datos Chimborazo (CSV)
Archivo anonimizado para uso formativo. Incluye variables demográficas, comorbilidades y desenlaces.
Hoja publicada para visualización rápida
Explora y filtra en línea sin necesidad de instalar software adicional.
Cuaderno clínico y plantilla PICO
Documento editable para registrar preguntas, variables, decisiones y hallazgos durante las sesiones.
Metadata estructurada
JSON con descripciones de módulos, autores y resultados de aprendizaje para integraciones externas.
Seguimiento y mejora continua
Cómo evaluar tu progreso y planear siguientes pasos
Completa el registro de aprendizaje después de cada módulo, recopila preguntas emergentes y programa sesiones de discusión con tu equipo clínico. Mantén un ciclo de mejora basado en datos recopilados durante tus análisis.
- Autoevaluación: escala de confianza 1-5 en selección de pruebas, interpretación y comunicación.
- Indicadores rápidos: número de decisiones clínicas respaldadas con evidencia cuantitativa.
- Plan futuro: incorporar modelos multivariables, análisis de supervivencia y validación externa.