RWD y la representatividad de la información. ¿El tamaño importa?

imagen autor
Rocío Rodríguez, PhD. Consultant. Cegedim Healthcare Spain. University of Murcia Professor.

RWD y la representatividad de la información. ¿El tamaño importa?

11/12/2023
1758
Una de las frases que más me ha impactado me la dijeron cuando estudiaba Ingeniería Informática. El profesor de lo que en aquel tiempo nosotros llamábamos “redes”, un día entró en clase y estábamos todos hablando, algo revueltos, como siempre y comentó: “pero, ¿no os dais cuenta que lo más preciado que tenéis es vuestro tiempo?, queráis o no vuestro tiempo va pasando…” Y automáticamente lo enlazó con el propósito de la asignatura “... y lo único que podéis hacer es gestionarlo de la mejor manera posible y al menos en una faceta de vuestra vida a eso os estoy ayudando…”. Y podría parecer que este era el comentario al que me refería al principio, sin embargo, lo que realmente me impactó vino después: “¿no os dais cuenta de que la información es poder?”.

Y aquí es donde empieza este artículo. Siguiendo el artículo de PMFarma del 13 de diciembre de 2021 “ Real World Data para principiantes”, se define Real World Data (RWD) como los datos observacionales derivados del mundo real. Estos datos observados se guardan en una base de datos del RWD. Y lo que es claro, es que los avances tecnológicos de las últimas décadas han supuesto un acceso a la información sin precedentes, por lo que se puede almacenar mucha información del mundo real. Y como hemos visto antes, la información puede ser muy valiosa, pero, ¿en qué condiciones? ¿Quiénes se preguntan por la pertinencia, la veracidad, la integridad o la homogeneización de la misma? ¿Cómo podemos obtener los mayores beneficios de la base de datos del RWD? En este artículo vamos a ofrecer algunos tips para responder a estas preguntas.

Lo primero que se debe hacer es definir el propósito o propósitos del estudio de la manera más concreta posible. Esta definición nos ayudará posteriormente a definir qué información es relevante en la obtención de datos. Además, es necesario considerar los siguientes puntos básicos:

1.- La información debe ser pertinente y necesaria: cuanta más información se solicite mayor es el coste, en general, de almacenamiento y el de gestión de la misma en particular y más inefectiva se vuelve para los propósitos realmente interesantes. Al final, salvando las distancias, sería un poco como querer guardar todos los videos que se hacen con el móvil conociendo la limitación de memoria del mismo y sabiendo que si son realmente importantes tienes que gestionar su exportación a otro dispositivo, lo que hace que el acceso no sea tan inmediato.

¿Qué le debemos pedir entonces a la información? ¿Qué debemos guardar y qué no?

Lo ideal sería solicitar y guardar exclusivamente los registros y variables dentro de cada registro que ofrezcan información acerca del propósito inicial establecido.

En este sentido, lo más importante no es obtener la base de datos del RWD que más información tenga, es mucho más valioso y práctico obtener una base de datos más reducida con la información necesaria y pertinente para cubrir el propósito establecido, esto supondrá menos coste en recursos y tiempo.

2.- La información debe ser veraz, íntegra y representativa. Aquí enlazamos con las fuentes de datos y la minería de datos. Las fuentes de datos observacionales pueden ser analógicas o digitales, y objetivas o subjetivas. En este sentido, si una fuente es digital y objetiva, el dato será más veraz e integro (ej, una fecha ofrece poco margen para el error, si es 16 de junio de 1975, no hay mucha interpretación posible). Sin embargo, si estamos trabajando con los síntomas del paciente tras tomar una medicación, será difícil valorar por ejemplo la severidad del mareo que indica tener.

En este sentido, lo ideal es trabajar, en la medida de lo posible con el mayor número de datos objetivos que provengan de fuentes previamente digitalizadas. Al final esto conduce a que la base de datos del RWD es menor, porque no ha se ha tratado de digitalizar información analógica y/o subjetiva para aumentar el volumen de los datos. Sin embargo, será una base de datos más asertiva y representativa de la realidad.

3.- Homogeneidad de los datos. En este punto nos referimos no solo a que la base de datos del RWD tenga los datos en el mismo formato (ej. Los siguientes formatos de fechas son correctos, sin embargo, son diferentes, Fecha: 16/06/75 o 16/06/1975 o 06/16/75), sino también a que todos los registros tengan cumplimentados los mismos campos, es decir, si la fecha es un campo clave para el propósito del estudio, no puede venir en unos casos sí y en otros no. Nuevamente, esto conlleva un menor número de registros con la totalidad de la información, que a su vez proviene de diferentes bases de datos, donde se almacenan diferentes campos.

Aunque las tres consideraciones ofrecidas parecen muy básicas, es muy importante tenerlas en cuenta, porque en el mercado actual parece haberse establecido una norma implícita de que cuanto más grande sea la base de datos del RWD mejor para el propósito del estudio, cuando en realidad, lo que determina la pertinencia y valor de los datos son otros factores como la representatividad, la veracidad, la homogeneidad, la fuente, etc.

Entonces, ¿la información es poder? Sí…Siempre y cuando sea la información adecuada para el propósito definido. En otro caso, es probable que sea más perjudicial que beneficiosa.

PMFarma no se hace responsable ni se identifica con las opiniones, informaciones, ideas o conceptos vertidos en los artículos de opinión publicados en todos sus medios tanto revistas impresas, digitales y web.

Más sobre CEGEDIM HEALTH DATA


Cegedim Health Data es la división de datos relativos a la salud del Grupo Cegedim, un innovador grupo de tecnología, servicios y datos del mundo real especia...

Saber más

Servicios:

Real world data
Market intelligence
Farmacoeconomía
Patient intelligence

Articulos relacionados:

Logo
Redacción.
Aimfa celebra su XXXV Asamblea: una Total Experience

Superando todas las ediciones pasadas, la Asamblea de la Agrupación de Investigación y Marketing Farmacéutico contó con más de 170 asistentes entre socios y partners. Los pasados 29, 30 y 31 de mayo, tuvo lugar en Valencia la XXXV Asamblea Nacional de Socios de AIMFA, bajo el tema 'Total...

Jun. 2024
Logo
Ariadna Román y Carla Vallès. Consultoras Senior. Anima.
Inteligencia Artificial en la investigación de mercados: transformando datos en decisiones

"La capacidad de analizar datos de manera profunda y contextual, combinada con algoritmos avanzados, permite descubrir correlaciones y tendencias que podrían haber permanecido enterradas en el modus operandi de la investigación tradicional". La onda exponencial de la IA en la investigación de mercados La evolución exponencial que ha tenido la Inteligencia Artificial...

Jun. 2024
Logo
Rocío Rodríguez. Consultant. Cegedim Health Data. Profesora en la Universidad de Murcia.
¿Cómo se extraen y se trabajan los datos observacionales de salud? Un desafío para la farmacovigilancia

La farmacovigilancia abarca toda la recopilación de datos y actividades de tratamiento relacionadas con la detección, evaluación, comprensión y prevención de efectos adversos a lo largo todo el ciclo de vida de los medicamentos. El aseguramiento de la relación beneficio-riesgo del medicamento, durante toda su vida útil, es el principal objetivo de la farmacovigilancia. Este beneficio-riesgo tiene dos lecturas, por un lado, es de...

May. 2024