Sesgo de publicación

tipo de sesgo cuando es más probable que los autores envíen, o que los editores acepten, resultados positivos que resultados negativos o no concluyentes
Esta es una versión antigua de esta página, editada a las 11:23 20 feb 2014 por Miguel Alejo (discusión · contribs.). La dirección URL es un enlace permanente a esta versión, que puede ser diferente de la versión actual.

El sesgo en publicación científica, también conocido como sesgo de publicación, es un tipo de alteración de los resultados de la investigación debido a la tendencia editorial de publicar mayoritariamente resultados significativos en desmedro de las investigaciones que reportan una relación no significativa entre las variables que se investigan. El sesgo de publicación resulta relevante de considerar en la interpretación de los análisis científicos, especialmente en las revisiones de meta-análisis, en donde se revisan y sintetizan los resultados de un conjunto de investigaciones previas publicadas. El no considerarlo podría ser causa de la obtención de conclusiones erróneas [1]​ Ver por ejemplo sesgo de información científica. Este sesgo aparece en todas las áreas de investigación que emplean análisis cuantitativo de datos. Por ejemplo, entre otros campos de investigación, en la literatura médica y perjudica a los pacientes. Consiste en la publicación o no de los datos obtenidos en un estudio de investigación científica o ensayo clínico, dependiendo de la naturaleza y dirección de los resultados.[2]

Solución

Introducir a nivel mundial:

  • El registro obligatorio de los ensayos prospectivos.[3]
  • El acceso del público a los datos del estudio a través de bases de datos de resultados.

Esto ayudaría a cumplir con las obligaciones éticas hacia los pacientes al permitir la publicación proactiva y revisiones independientes de los datos de ensayos clínicos, y asegurar una base para la decisión plenamente informada de decisiones en el sistema de salud. De lo contrario, toma de decisiones clínicas basadas en la "mejor evidencia" es imposible.

Referencias

  1. [Slavin R. E. Best evidence synthesis: An intelligent alternative to me-analysis. Journal of Clinical Epedemiology, 48, 9-18.
  2. McGauran N, Wieseler B, Kreis J, Schüler YB, Kölsch H, Kaiser T. Reporting bias in medical research - a narrative review. Trials. 2010; 11:37. doi: 10.1186/1745-6215-11-37
  3. «Instructions for Trials authors - Study protocol». 15 de febrero de 2009. 

Véase también