Cuando se trata de comprender qué es lo que hace que las personas se muevan y se enfermen, la ciencia médica ha asumido durante mucho tiempo que cuanto mayor sea la muestra de sujetos humanos, mejor. Pero una nueva investigación dirigida por la Universidad de California, Berkeley, sugiere que-El enfoque de datos puede estar completamente fuera de lugar.
Esto se debe en gran parte a que las emociones, el comportamiento y la fisiología varían notablemente de una persona a otra y de un momento a otro. Por lo tanto, promediar los datos recopilados de un gran grupo de sujetos humanos en un instante dado ofrece solo una instantánea y una borrosaen eso, dijeron los investigadores.
Los hallazgos, publicados esta semana en Actas de la Academia Nacional de Ciencias la revista tiene implicaciones para todo, desde la extracción de datos de las redes sociales hasta la personalización de terapias de salud, y podría cambiar la forma en que los investigadores y médicos analizan, diagnostican y tratan los trastornos mentales y físicos
"Si desea saber qué sienten las personas o cómo se enferman, debe realizar una investigación en personas, no en grupos", dijo el autor principal del estudio, Aaron Fisher, profesor asistente de psicología en UC Berkeley. "Enfermedades mentaleslos trastornos, las emociones y los comportamientos se expresan en personas individuales, a lo largo del tiempo. Una instantánea de muchas personas en un momento determinado no puede capturar estos fenómenos ".
Además, las consecuencias de seguir dependiendo de los datos grupales en las ciencias médicas, sociales y del comportamiento incluyen diagnósticos erróneos, prescribir tratamientos incorrectos y, en general, perpetuar la teoría científica y la experimentación que no está debidamente calibrada para las diferencias entre individuos, dijo Fisher.
Dicho esto, hay una solución a su alcance: "Las personas no deben perder necesariamente la fe en las ciencias médicas o sociales", dijo. "En cambio, deberían ver el potencial de realizar estudios científicos como parte de la atención de rutina. Esto escómo podemos realmente personalizar la medicina ".
Además, señaló, "las tecnologías modernas nos permiten recopilar muchas observaciones por persona con relativa facilidad, y la informática moderna hace posible el análisis de estos datos de formas que no eran posibles en el pasado".
Fisher y sus colegas investigadores de la Universidad Drexel en Filadelfia y la Universidad de Groningen en los Países Bajos utilizaron modelos estadísticos para comparar los datos recopilados sobre cientos de personas, incluidas personas sanas y aquellas con trastornos que van desde la depresión y la ansiedad hasta el trastorno de estrés postraumático ytrastorno de pánico.
En seis estudios separados, analizaron datos a través de encuestas de autoinforme en línea y de teléfonos inteligentes, así como pruebas de electrocardiograma para medir la frecuencia cardíaca. Los resultados mostraron consistentemente que lo que es cierto para el grupo no es necesariamente cierto para el individuo.
Por ejemplo, un análisis grupal de personas con depresión encontró que se preocupan mucho. Pero cuando se aplicó el mismo análisis a cada individuo en ese grupo, los investigadores descubrieron amplias variaciones que iban desde cero preocupaciones hasta agonizantes muy por encima del promedio del grupo..
Además, al observar la correlación entre el miedo y la evitación, una asociación común en la investigación grupal, encontraron que para muchas personas, el miedo no les hacía evitar ciertas actividades, o viceversa.
"Los hallazgos de Fisher implican claramente que capturar los procesos propios de una persona a medida que fluctúan con el tiempo puede acercarnos mucho más al tratamiento individualizado", dijo el psicólogo Stephen Hinshaw de UC Berkeley, experto en psicopatología y miembro de la facultad del programa de ciencias clínicas del departamento.
Además de Fisher, los coautores del estudio son John Medaglia de la Universidad de Drexel y Bertus Jeronimus de la Universidad de Groningen.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - Berkeley . Original escrito por Yasmin Anwar. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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