Consultoría causal para farma
Análisis estadístico y descubrimiento causal
Análisis de datos que no se detiene en la correlación y llega hasta el descubrimiento causal: meta-análisis, grafos acíclicos dirigidos (DAG), modelos causales dinámicos (DCM) y algoritmos de estructura. Trabajamos con equipos de farma, investigación clínica y bioestadística para mapear supuestos, revisar la estructura de confusión y respaldar decisiones de evidencia cuando las condiciones de estudio ideales no están disponibles.
Mapeo de supuestos
Hacer explícita la lógica de confusión, mediación y selección antes de que la interpretación se fije.
Modelado dinámico
Incorporar el tiempo, la retroalimentación y la respuesta cambiante al tratamiento en el análisis causal.
Apoyo a la decisión
Respaldar la estrategia de evidencia cuando los controles son limitados, parciales o operativamente imperfectos.
Pensado para interlocutores técnicos
Pensado para equipos clínicos, grupos de bioestadística, medicina traslacional y responsables de estrategia de evidencia.
Diseñamos nuestro enfoque para entornos de investigación donde el rigor metodológico, la alineación interna y la toma de decisiones práctica deben convivir.
Qué hacemos
Interpretación de estudios, mapeo de supuestos y estrategia de evidencia para diseños no ideales.
Apoyo al diseño de estudios causales
Enmarcar la pregunta causal, clarificar el estimando y hacer visibles las decisiones de diseño antes de que se conviertan en supuestos por defecto.
Revisión y modelado de DAG
Construir y revisar representaciones gráficas de exposición, resultado, mediación y vías de confusión para respaldar una interpretación defendible.
Análisis causal dinámico
Modelar sistemas que evolucionan en el tiempo cuando la respuesta al tratamiento, la adaptación, la retroalimentación y el momento de las vías no pueden ignorarse.
Orientación de estrategia de evidencia
Traducir el razonamiento causal en recomendaciones prácticas para la interpretación del estudio, la alineación interna y las siguientes decisiones de evidencia.
Por qué importa
Cuando las condiciones del ensayo son imperfectas, el riesgo de decisión está tanto en la estructura como en los números.
Muchos estudios farmacológicos operan con controles limitados, cegamiento parcial, vías de tratamiento cambiantes o contaminación observacional.
Los resúmenes estándar pueden parecer convincentes mientras ocultan confusión, sesgo de colisión, efectos de selección o ambigüedad de vías.
Una estructura causal explícita hace que las decisiones sean discutibles, los supuestos inspeccionables y la interpretación más defendible entre equipos.
Vista previa de técnicas
Métodos elegidos para responder preguntas causales, no para decorar un plan de análisis.
Grafos acíclicos dirigidos
Mapear supuestos, identificar conjuntos de ajuste y hacer legible la estructura oculta.
Útil cuando los equipos necesitan un lenguaje causal compartido antes de empezar a modelar.Modelos causales dinámicos
Representar cómo evolucionan los sistemas biológicos y de tratamiento en lugar de tratar el tiempo como un estorbo.
Útil para respuesta longitudinal, retroalimentación, adaptación e interpretación mecanicista.Razonamiento contrafactual
Anclar la interpretación en contrastes explícitos de "qué pasaría si" en lugar de afirmaciones correlacionales vagas.
Útil cuando quienes deciden necesitan claridad sobre preguntas de efecto del tratamiento bajo restricciones.Análisis de sensibilidad
Poner a prueba las conclusiones frente a sesgos no medidos, incertidumbre estructural y dependencia del modelo.
Útil cuando la calidad de la evidencia es limitada pero aun así hay que decidir.Trabajo seleccionado
Situaciones de consultoría representativas donde el razonamiento causal explícito cambió la recomendación.
Revisión de señal oncológica de un solo brazo
Problema -> método -> impactoChallenge: Un patrón de respuesta prometedor era difícil de interpretar sin un control concurrente.
Method: Refinamiento del DAG junto con un encuadre contrafactual explícito sobre los probables procesos de confusión y selección.
Outcome: El equipo del estudio obtuvo un límite de interpretación más claro y una estrategia de próxima evidencia más creíble.
Mapeo longitudinal de la respuesta al tratamiento
Problema -> método -> impactoChallenge: Los cambios de dosis, los abandonos y la dinámica de síntomas difuminaron la historia del tratamiento con el tiempo.
Method: Modelado causal dinámico para separar la estructura temporal, el momento de las vías y los estados de respuesta cambiantes.
Outcome: El modelo resultante respaldó un mejor razonamiento sobre progresión, tiempos y relevancia del criterio de valoración.
Interpretación de evidencia con cegamiento parcial
Problema -> método -> impactoChallenge: Las realidades operativas introdujeron efectos de expectativa y riesgo en la interpretación de resultados.
Method: Supuestos causales estructurados, revisión de mediación y encuadre de sensibilidad para una interpretación robusta.
Outcome: La dirección recibió una explicación más clara de qué se podía afirmar y qué requería cautela.
Filosofía
Trabajamos de forma colaborativa, consciente de los supuestos y pensada para sostenerse entre equipos.
Hacemos explícitos los supuestos antes de que se conviertan en valores por defecto invisibles.
Separamos la señal estructural de la conveniencia estadística.
Usamos el pensamiento causal para mejorar decisiones, no solo la complejidad del análisis.
Vista rápida del equipo
Dr. Alex Sospedra
Experto en modelado causal
Daniel Rico
Analista de datos
Luis Gómez
Fundador y responsable de estrategia
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