El Rol de los Enfoques Bayesianos en la Educación Médica para el Fortalecimiento de la Medicina Basada en la Evidencia.

Autores/as

DOI: https://doi.org/10.6018/edumed.710921
Palabras clave: Teorema de Bayes, Toma de Decisiones, Medicina Basada en la Evidencia, Educación Médica

Resumen

La creciente complejidad de la toma de decisiones clínicas en la medicina basada en la evidencia (MBE) subraya la necesidad del razonamiento probabilístico. La teoría bayesiana proporciona un marco estructurado para integrar el conocimiento previo con la nueva evidencia; sin embargo, su uso en la educación médica sigue siendo limitado. Este artículo argumenta que la incorporación de enfoques bayesianos mejora la precisión diagnóstica y reduce la dependencia de juicios heurísticos. Estrategias educativas como el aprendizaje basado en casos ayudan a conectar la teoría con la práctica, mientras que los métodos bayesianos fortalecen el vínculo entre la investigación y la toma de decisiones clínicas. A pesar de desafíos como la complejidad percibida y la variabilidad en la estimación de probabilidades previas a la prueba, estas barreras reflejan deficiencias en la pedagogía. Concluimos que el razonamiento bayesiano debe integrarse como un componente central de la formación médica para abordar mejor la incertidumbre clínica.

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1. Kass R, & Raftery A. Bayes Factors. J Am Stat Assoc. 1995, 90(430), 773-795. https://doi.org/10.1080/01621459.1995.10476572

2. Schoot R, Depaoli S, Gelman A, King R, Kramer B, Märtens K, et al. Bayesian statistics and modelling. Nat Rev Methods Primers. 2021, 1(1). https://doi.org/10.1038/s43586-020-00003-0

3. Benbassat J. Teaching Clinical Reasoning to Undergraduate Medical Students. Thinking Like a Policy Analyst. 2005, 53-71. https://doi.org/10.1057/9781403980939_3

4. Brush J, Lee M, Sherbino J, Taylor-Fishwick J, & Norman G. Effect of Teaching Bayesian Methods Using Learning by Concept vs Learning by Example on Medical Students’ Ability to Estimate Probability of a Diagnosis. JAMA Netw Open. 2019, 2(12), e1918023. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2019.18023

5. Nelson A. An Interactive Workshop Reviewing Basic Biostatistics and Applying Bayes' Theorem to Diagnostic Testing and Clinical Decision-Making. MedEdPORTAL. 2018, 14, 10771 https://doi.org/10.15766/mep_2374-8265.10771

6. Elstein A. On the origins and development of evidence-based medicine and medical decision making. Inflamm Res. 2004, 53(S2), S184–S189. https://doi.org/10.1007/s00011-004-0357-2

7. Helgason C, & Jobe T. Causality and clinical medicine: Using fuzzy measures for patient prediction and experimental design. NAFIPS Annu Meet. 2008, 1-5. https://doi.org/10.1109/nafips.2008.4531320

8. Cahan A, Gilon D, Manor O, & Paltiel O. Probabilistic reasoning and clinical decision-making: do doctors overestimate diagnostic probabilities?. QJM. 2003, 96(10), 763-769. https://doi.org/10.1093/qjmed/hcg122

9. Phelps M, & Levitt M. Pretest Probability Estimates: A Pitfall to the Clinical Utility of Evidence‐based Medicine?. Acad Emerg Med. 2004, 11(6), 692-694. https://doi.org/10.1197/j.aem.2003.08.022

Publicado
16-04-2026
Cómo citar
Luque Loor, A. H., Añazco Moreira, P. C., Melis Sosa, A., & Cedeño Orejuela, J. A. (2026). El Rol de los Enfoques Bayesianos en la Educación Médica para el Fortalecimiento de la Medicina Basada en la Evidencia. Revista Española De Educación Médica, 7(3). https://doi.org/10.6018/edumed.710921
Número
Vol. 7 Núm. 3 (2026): Revista Española de Educación Médica
Sección
Comentarios breves

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