Desvelando la Lógica Matemática Detrás de Causa y Efecto
Este blog explora cómo la inferencia causal permite ir más allá de la correlación, aplicando "principios metodológicos" para analizar datos observacionales en salud pública. A partir del desafío de la ausencia del contrafactual, se presentan herramientas avanzadas como el Propensity Score, Diferencias-en-Diferencias y Variables Instrumentales. El enfoque es riguroso, práctico y dirigido a profesionales que buscan complementar la evidencia de los ensayos clínicos.
sept. 1, 2025
Diseños Alternativos a Ensayos Clínicos Controlados Aleatorizados: Contextos de Aplicación y Riesgos Regulatorios
🎧 Escucha el podcast de esta publicación Introducción: Fundamentos de evidencia confirmatoria Los ensayos clínicos controlados, aleatorizados y enmascarados (ECAs) constituyen el marco metodológico más robusto para evaluar la eficacia y seguridad de nuevas intervenciones terapéuticas. Son considerados el “estándar de oro” en investigación clínica por agencias como ICH, EMA y FDA, ya que proporcionan el mayor control contra el sesgo y la mayor solidez en inferencia causal.
ago. 7, 2025