Apuntes para el análisis del sesgo en la investigación en Ciencias de la Salud
Authors: Parissi Poumian Yessica 
Published: August 2023

Introducción: Desde el origen de la humanidad, han existido personas que mediante la observación y experimentación generan evidencias para caracterizar y diagnosticar situaciones que afectan el bienestar y la calidad de vida de la población, conocer las relaciones causales de estos escenarios, planear e incentivar medidas preventivas, y así generar tratamientos efectivos; en la actualidad, a lo anterior se le conoce como investigación en las ciencias de la salud. Al sesgo se le relaciona fuertemente con este tipo de investigación por el contacto constante de esta rama de las ciencias con variables individuales y poblacionales difíciles de controlar. Objetivo: Exponer de forma general el sesgo en el proceso investigativo de las ciencias de la salud, esperando que sirva como preámbulo y alerta para aquellos estudiantes y profesionales que recién incursionan en esta temática. Métodos: Revisión bibliográfica relacionada con: 1) el sesgo cognitivo asociado a los valores personales, la memoria, el estado cognitivo, la dificultad para homogeneizar observaciones, y aquellos sesgos debidos a las respuestas de los sujetos de estudio; 2) el sesgo asociado a los instrumentos de recolección y medición de información; 3) el sesgo sistemático, por ejemplo: los errores de selección, clasificación, confusión, género, periodicidad, condiciones de la observación y operacionales, y 4) el sesgo de publicación o difusión, ocasionado por la forma en la que se transmite el trabajo de investigación realizado y la sobrevaloración de aquellos productos con resultados positivos, con la consecuente infravaloración de los negativos. Conclusión: Es importarte que aquellos que realicen investigación en cualquiera de las ciencias relacionadas a la salud conozcan la existencia de estos posibles errores, sepa identificarlos, y sea capaz de modificarlos antes de que afecten los datos finales; lo anterior, les permitirá realizar investigación válida y representativa, que pueda llegar a impactar positivamente en la salud.
Notes for the analysis of bias in research in Health Science
Abstract:
Introduction: Since the origin of humanity, there have been people who, through observation and experimentation, generate evidence to characterize and diagnose situations that affect the well-being and quality of life of the population, also used to know the causal relationships of these scenarios, plan and encourage preventive measures and to generate effective treatments. At present, this is known as health science research. The bias is strongly related to this type of research due to the constant contact of this branch of science with individual and population variables that are difficult to control. Objective: To expose in a general way the bias in the research process of the health sciences, hoping that it will serve as a preamble and alert for those students and professionals who have just dabbled in this topic. Methods: For this, a bibliographic review was carried out related to 1) cognitive bias, associated with personal values, memory, cognitive status, difficulty in homogenizing observations and those biases due to the responses of the study subjects; 2) the bias associated with the instruments for collecting and measuring information; 3) systematic bias, such as errors in selection, classification, confusion, gender, periodicity, observation and operational conditions, and 4) publication or dissemination bias, caused by the way in which the work is transmitted and the overvaluation of those products with positive results, with the consequent undervaluation of negative ones. Conclusion: It is important that those who carry out research in any of the health-related sciences know the existence of these possible errors, distinguish how to identify them and be able to modify them before they affect the final data, since this will allow them to carry out valid and representative research, which may have a positive impact on health.