De verdad, durante muchos años insistimos en la importancia de interpretar correctamente la información y presentar las cifras de manera responsable.
Comparar únicamente cifras absolutas entre periodos tan amplios puede conducir a conclusiones equivocadas en epidemiología y en el análisis de datos en salud.
Para realizar este tipo de interpretaciones es necesario analizar las tasas, porque estas consideran el denominador, es decir, los cambios en el tamaño y la composición de la población. Dependiendo del análisis, incluso puede ser necesario utilizar tasas ajustadas para garantizar que las comparaciones sean realmente válidas.
Por eso, no es correcto presentar una reducción o un aumento basándose solamente en el número total de casos, sin considerar la población expuesta ni los cambios ocurridos durante todos esos años.
Tampoco hablar de atribuciones causales son estudios de por medio.
Les pido respetuosamente a las personas que asesoran, preparan las presentaciones y comunican estos resultados que revisen con mayor rigurosidad la forma en que están interpretando los datos. Presentar cifras sin el contexto epidemiológico adecuado no solamente genera conclusiones incorrectas, sino que también puede desinformar a la población y afectar la toma de decisiones.
Los datos en salud deben comunicarse con responsabilidad, contexto y rigor técnico.
Todo mal hasta el nombre de los gráficos.
Presidente:
Le he escuchado decir eso muchas veces. No por repetirlo va a volverse cierto. Eso ni siquiera pasó en el peor momento.
Tanto la información oficial del DANE como de investigadores lo han desmentido varias veces.
Deje de mentirle al país. Respete a la gente..
Los equipos básicos, por sí solos, no son la APS
No bastan para incidir en los determinantes sociales
No funcionan en todos los contextos
No son efectivos si no usan tecnologías
No son resolutivos si no se articulan con la prestación intramural
No son la respuesta a todo
Hace unos días circuló esta imagen como argumento y “prueba” de que la mortalidad infantil ha disminuido en Colombia como consecuencia directa de intervenciones recientes.
Explicaré por qué estas atribuciones no se pueden hacer así no más. En casos como estos, como epidemiólogos tenemos la responsabilidad de ayudar a aclarar.
Que mueran menos niños siempre será una gran noticia. Lo es. Pero que la tasa baje no significa automáticamente que se deba a una intervención específica. Ahí está el meollo del asunto.
Si efectivamente se están reduciendo las muertes infantiles, debemos entender cuánto, cómo y por qué. Para afirmarlo como evidencia científica se requiere algo más que una gráfica con una regresión joinpoint.
Voy a destacar 5 puntos básicos que espero que quienes valoran la evidencia científica tengan en cuenta:
1️⃣ Sobre la regresión joinpoint.
Es una herramienta estadística útil para identificar cambios en tendencia en una serie temporal. Pero es descriptiva: detecta puntos donde la pendiente cambia; no explica por qué cambia. Además, importa cómo se construye la serie y la escogencia del periodo. ¿Por qué empieza en 2015 y no se usa toda la información disponible, especialmente tratándose de una tendencia de largo plazo? Aquí el análisis de sensibilidad es clave: ¿qué pasa si incluyo años previos?, ¿la pendiente se mantiene?, ¿el quiebre sigue apareciendo en el mismo punto? En la gráfica el punto de cambio está en 2023 y muestra una caída cercana al −30% anual en solo dos años. En series cortas, pocos puntos pueden modificar fuertemente la pendiente. Y otra pregunta fundamental: ¿cómo se trataron los años 2020–2022, atípicos por la pandemia y que alteraron la atención en salud y los registros?
2️⃣ Aunque sean tasas, el contexto demográfico importa.
En Colombia los nacimientos han caído de forma muy marcada desde 2020: de más de 629.000 en 2020 a alrededor de 454.000 en 2024 (≈−28%). Cambios tan abruptos pueden alterar la composición de los nacidos vivos (edad materna, perfil socioeconómico, riesgo perinatal). Si disminuyen más los nacimientos en ciertos grupos, la tasa agregada puede cambiar sin que exista necesariamente una intervención nueva como causa principal. Además, cuando el número total de eventos baja, la variabilidad relativa puede aumentar y generar cambios porcentuales grandes en periodos cortos. Que natalidad y tasa cambien en magnitudes cercanas al 30% obliga a analizar composición, estabilidad del registro y comportamiento por subgrupos antes de atribuir el efecto.
3️⃣ ¿Cuál fue la intervención?
Si se afirma que el descenso es consecuencia directa de una política, es clave conocer cuál fue exactamente la intervención, cómo se implementó, en qué territorios, con qué intensidad y qué la hacía diferente de lo anterior. ¿Hubo un cambio sustantivo respecto al status quo previo? Sin esa caracterización precisa, no es posible evaluar mecanismos ni plausibilidad.
4️⃣ Criterios orientadores básicos.
Al menos dos criterios clásicos de Bradford Hill ayudan como guía:
– Temporalidad: la intervención debe ocurrir antes del efecto y el tiempo transcurrido debe ser compatible con el mecanismo esperado.
– Dosis–respuesta: ¿donde hubo mayor intensidad de intervención se observa mayor reducción?
Un cambio abrupto en un periodo muy corto exige examinar con cuidado estos puntos.
5️⃣ Transparencia y reproducibilidad.
No basta una gráfica aislada. Debe existir un informe técnico completo que detalle fuentes de datos, definiciones, métodos estadísticos, supuestos y análisis alternativos. Además, la reproducibilidad exige que las bases de datos (o los agregados necesarios) y el código de análisis estén disponibles para evaluación por pares o investigadores independientes.
Esto no es un capricho metodológico. Se trata de saber si las intervenciones realmente funcionan y cuánto. Y si funcionan, que se consoliden como nuevo estándar. Precisamente para eso sirve la evidencia rigurosa en salud pública.
La prevención no es prohibir vivir.
Es garantizar que vivir sea seguro y eso incluye el tratamiento oportuno en todos los aspectos.
Cuando un niño tiene tratamiento adecuado, educación clara y seguimiento, puede crecer con seguridad.
El cuidado no es restringir la vida.
Es hacer posible vivirla.
Y cuando eso no ocurre, no es un fallo del hogar.
Es una falla en la protección que debía existir.
Y los pacientes no pueden esperar a que el debate se vuelva rutina.
Necesitan acciones.
Necesitan apoyo.
Necesitan un sistema que esté a su lado, no que los culpe.
Porque cuidar también es enseñar.
Y enseñar también es responsabilidad colectiva.
🏎️ HOW THE PISTONS WERE BUILT 🏎️
From last season’s first playoff appearance since 2018-19, to now matching their longest win streak since 2007-08... look back at how the East-leading Pistons were constructed!
Riding their best 15-game start in 20 years, Detroit seeks 12 wins in a row tonight vs. Milwaukee at 8:00pm/et on NBA TV.
La anestesia es una de las competencias clínicas más críticas en la formación veterinaria. Por eso, nuestros estudiantes la practican primero en escenarios de simulación clínica de alta fidelidad. 🩺🐶
Así fortalecen no solo sus habilidades técnicas, sino también su toma de decisiones, trabajo en equipo y pensamiento clínico bajo presión — elementos esenciales para un veterinario competente.