Métodos estadísticos para investigar en datos médicos

La industria médica y de la salud genera enormes bases de datos a partir de registros médicos y seguimiento de pacientes.

Los hospitales y otros organismos de salud pública pueden descubrir automáticamente tendencias y señalar anomalías en los registros de sus pacientes. Tales anomalías pueden ser errores o simplemente nuevos perfiles interesantes para ser detectados automáticamente en nuevos pacientes.

Muchas veces, la limpieza de datos es suficiente para obtener fácilmente algunos resultados: con código de programación se pueden correr las ejecuciones rápidas con conclusiones inmediatas sobre futuras versiones de datos. Manualmente, no es factible en grandes bases de datos porque consume demasiado tiempo.

Los marcadores genéticos tienen un doble interés: 1. Para predecir una enfermedad, 2. Para personalizar un tratamiento.
O dos en uno (un tratamiento que provoca una enfermedad) como en este ejemplo.

Encuestas para análisis de sentimiento: pacientes en psiquiatría/psicología, y análisis de burnout para médicos y enfermeras. Para ambos enfoques, existen instrumentos ampliamente aplicados. O se puede crear un nuevo cuestionario personalizado.

MARCADORES GENÉTICOS – (SNP – Single nucleotide polymorphism)

– Los estudios de SNP pueden determinar si una variante genética está asociada con una enfermedad.

– Los SNP suelen trabajar en coordinación con otros SNP para manifestar una enfermedad compleja.

– SNP puede explicar diferentes respuestas a productos químicos, medicamentos, vacunas y otros agentes: la medicina personalizada es el futuro.

SNPs para alergia a la penicilina.

MÉTRICA DEL BURNOUT Y COMPLEJIDAD DEL COMPORTAMIENTO

– Burnout entre médicos y enfermeras (en profesionales con riesgo psicosocial).

El burnout se caracteriza por agotamiento emocional, fatiga física y cansancio cognitivo, y constituye un resultado afectivo que representa el agotamiento crónico de los recursos del individuo como desenlace de una exposición prolongada al estrés. Las innumerables consecuencias del agotamiento representan un costo significativo para las organizaciones ya que está asociado a un menor rendimiento, mayor absentismo, cambio de personal y un mayor número de accidentes laborales.

– El agotamiento como predictor de factores de riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) mientras se controlan los efectos de las respuestas afectivas que se sabe que preceden a la ECV, incluidas la depresión y la ansiedad.

– Escala de Conducta Impulsiva (psiquiatría).