Es la una de la mañana, la tesina está redactada hasta la discusión y falta ese párrafo que ningún profesor de la cursada explicó bien: las limitaciones. En Medicina el miedo es doble. Por un lado, admitir que la muestra fue chica o que el estudio fue retrospectivo suena a confesar que el trabajo no vale nada. Por el otro, no decir nada es peor: un jurado clínico reconoce en segundos un estudio observacional sin sus límites declarados, y esa omisión pesa más en la nota final que la limitación misma. Las limitaciones no son una disculpa, son la prueba de que entendiste el alcance real de tu evidencia.
Esta guía ordena las limitaciones típicas de una tesina o trabajo final de las carreras de Medicina y ciencias de la salud en Argentina —diseño del estudio, tamaño de muestra, sesgos propios de la investigación clínica y validez externa— y da la fórmula de redacción con tres ejemplos armados: un estudio retrospectivo de historias clínicas en cardiología, una serie unicéntrica en oncología y un corte transversal de prevalencia en atención primaria. Sobre cómo se declaran y controlan los sesgos en general, conviene tener a mano la guía sobre los sesgos de tu tesina, y sobre la lógica de esta sección en cualquier carrera, la guía general de limitaciones de la tesina; acá el foco es lo que cambia cuando el objeto de estudio son pacientes.
Por qué las limitaciones pesan distinto en una tesina clínica
La mayoría de las tesinas de grado en Medicina, Enfermería y otras carreras de la salud no llegan a un ensayo clínico aleatorizado: son estudios observacionales —de cohorte, de casos y controles, transversales o series de casos— hechos con los recursos y el tiempo de un estudiante que todavía no tiene financiamiento ni equipo de investigación. Eso no es una falla personal, es la naturaleza del diseño observacional, y las guías internacionales que estandarizan cómo se reportan estos estudios (la guía STROBE para estudios observacionales, la guía CONSORT para ensayos clínicos aleatorizados) piden explícitamente una sección de limitaciones porque saben que todo estudio observacional las tiene. El jurado no espera que tu tesina sea un ensayo clínico; espera que sepas en qué diseño estás parado y qué preguntas ese diseño no puede responder.
Limitaciones del diseño de estudio
La primera limitación casi siempre nace del diseño elegido, y conviene nombrarlo con precisión en vez de decir «el estudio tuvo limitaciones metodológicas» en abstracto:
- Estudio retrospectivo con historias clínicas. Los datos se registraron con otro propósito (la atención del paciente, no la investigación), así que hay variables incompletas, criterios diagnósticos que cambiaron en el período estudiado y letra o codificación que se perdió. No hay forma de completar un dato que nunca se registró.
- Corte transversal. Mide exposición y desenlace en el mismo momento, así que no puede establecer cuál fue primero. Un hallazgo de asociación en un corte transversal no prueba causalidad, y decirlo explícitamente evita que el jurado tenga que señalarlo.
- Serie de casos sin grupo control. Describe lo que pasó en un grupo de pacientes pero no puede compararlo con lo que hubiera pasado sin la intervención o sin la condición estudiada.
- Ausencia de aleatorización. Si comparás dos grupos de pacientes que no se asignaron al azar (por ejemplo, los que recibieron un tratamiento por decisión clínica y los que no), las diferencias entre grupos pueden deberse a por qué el médico eligió ese tratamiento y no al tratamiento en sí.
Cada uno de estos diseños es legítimo y es el que corresponde a una tesina de grado; el problema no es haberlo elegido, es no decir qué implica.
Tamaño de muestra y poder estadístico
La segunda limitación casi universal en una tesina de Medicina es el tamaño de muestra. Reclutar pacientes con un diagnóstico específico en un solo servicio, en el tiempo de una cursada, rara vez llega al número que un cálculo de poder estadístico pediría para detectar diferencias pequeñas entre grupos. Eso tiene dos consecuencias que hay que separar en el texto: un resultado no significativo puede deberse a que efectivamente no hay diferencia, o a que la muestra fue chica para detectarla (poder insuficiente); y los intervalos de confianza de tu tesina van a ser más anchos que los de un estudio multicéntrico, así que una estimación puntual (una prevalencia, una razón de riesgo) tiene que presentarse con su intervalo, no sola. La lógica completa de qué es el poder estadístico y cómo se relaciona con el tamaño de muestra está en la guía sobre qué significa el p-valor, que conviene enlazar desde acá porque el jurado de Medicina pregunta por esta relación con frecuencia.
Los sesgos que un jurado clínico busca por nombre
En investigación clínica los sesgos tienen nombre propio, y usarlo (en vez de decir «puede haber sesgos») demuestra que entendiste el mecanismo:
- Sesgo de selección. Los pacientes que llegan a tu hospital o que aceptan participar no son un espejo de toda la población con esa condición: puede que sean los casos más graves (los que se derivan a un centro de referencia) o los más leves (los que pueden volver a un control ambulatorio).
- Sesgo de memoria (recall bias). En estudios de casos y controles que preguntan por exposiciones pasadas, los pacientes con el desenlace (por ejemplo, una enfermedad) suelen recordar con más detalle sus exposiciones previas que los controles sanos, lo que infla artificialmente la asociación.
- Confusión (confounding). Una tercera variable —la edad, las comorbilidades, el nivel socioeconómico— se asocia tanto con la exposición como con el desenlace y puede explicar (total o parcialmente) una asociación que le atribuiste a tu variable de interés. La diferencia entre correlación y causalidad, que es la base de este problema, está desarrollada en la guía sobre correlación y causalidad.
- Pérdida de seguimiento (loss to follow-up). En un diseño de cohorte, los pacientes que abandonan el seguimiento rara vez lo hacen al azar: suelen ser los que mejoraron y dejaron de venir, o los que empeoraron y fueron a otro centro. Declarar cuántos se perdieron y, si es posible, en qué se parecían a los que completaron el seguimiento, es parte de la limitación.
Validez externa: lo que tu hospital no representa
Un estudio hecho en un solo centro —tu hospital de práctica, tu servicio— tiene una validez interna que podés defender (mediste bien lo que te propusiste medir en esos pacientes) pero una validez externa limitada: los resultados no se extrapolan automáticamente a otro hospital, a otra provincia o a un sistema de salud distinto (público, obra social, prepaga), porque el perfil epidemiológico, el acceso a diagnóstico y el protocolo de tratamiento cambian de un centro a otro. Nombrar el tipo de centro (de alta complejidad, de referencia regional, de atención primaria) y el sistema de salud en el que se hizo el estudio no es un detalle administrativo: es lo que le permite a otro investigador juzgar si tu evidencia aplica a su contexto.
Limitaciones de acceso a los datos y limitaciones éticas
Una tesina retrospectiva con historias clínicas casi siempre trabaja con datos que ya existían, sin haber diseñado la recolección, y eso trae limitaciones que no son metodológicas en sentido estricto pero que el jurado espera ver declaradas: variables que el comité de ética no autorizó a extraer por ser sensibles, historias clínicas en papel con letra ilegible o incompleta, cambios de sistema informático a mitad del período estudiado que dejan datos inaccesibles, y la imposibilidad de contactar a los pacientes para completar información porque el estudio se aprobó como anónimo. Cada una de estas es una limitación real y nombrarla con precisión —«no se pudo acceder a X porque Y»— vale más que una frase genérica sobre «las limitaciones propias de un estudio retrospectivo». Los criterios que un comité de ética evalúa antes de autorizar el acceso a los datos, y el consentimiento cuando corresponde, están explicados en la guía sobre consentimiento informado y ética de la investigación.
Limitaciones vs. delimitaciones: no son lo mismo
Un error frecuente es meter en «limitaciones» decisiones que en realidad fueron delimitaciones —elecciones tuyas, no restricciones que sufriste—. Ejemplo: si decidiste estudiar solo pacientes mayores de sesenta años porque tu pregunta de investigación es sobre esa franja etaria, eso es una delimitación (un recorte deliberado del alcance) y va en la introducción o en el diseño metodológico, no en limitaciones. Una limitación es algo que restringió tu estudio en contra de tu voluntad: la muestra que no pudiste ampliar, los datos que no pudiste conseguir, el diseño que no pudiste hacer experimental por razones éticas o de tiempo.
La fórmula para redactar cada limitación
Cada limitación se escribe en tres movimientos, no en una frase suelta: (1) nombrás la limitación con precisión técnica, (2) explicás qué efecto concreto tiene sobre tus resultados o sobre a quién se pueden aplicar, y (3) decís, si corresponde, qué hiciste para mitigarla o qué debería hacer un estudio futuro para superarla. Tres ejemplos armados:
- Cardiología, cohorte retrospectiva. «El estudio se realizó sobre historias clínicas de un único centro de tercer nivel, lo que introduce un sesgo de selección hacia los casos de mayor complejidad derivados a ese centro; los resultados de incidencia observados podrían no reflejar la incidencia real en la población general y deben interpretarse como propios de una población de alta complejidad. Futuros estudios multicéntricos permitirían estimar una incidencia más representativa.»
- Oncología, serie de casos. «Al tratarse de una serie de casos sin grupo control, no es posible atribuir causalidad a la asociación observada entre la variable X y la respuesta al tratamiento; el diseño solo permite describir la frecuencia del fenómeno en la muestra estudiada. Un estudio de cohorte con grupo comparador sería necesario para confirmar esta asociación.»
- Atención primaria, corte transversal. «El diseño transversal impide establecer la secuencia temporal entre la exposición y el desenlace, por lo que la asociación encontrada no puede interpretarse como causal. Además, el tamaño de muestra (n=[valor de tu estudio]) limita la precisión de las estimaciones de prevalencia por subgrupo, reflejada en intervalos de confianza amplios en esos análisis.»
Notá que ninguno de los tres pide disculpas ni usa un tono defensivo: describe el mecanismo, dice el efecto y, cuando corresponde, apunta a lo que vendría después. Esa es la diferencia entre una limitación que resta puntos y una que los suma.
Dónde va y cuánto mide
El apartado de limitaciones va al final de la discusión, después de interpretar los resultados y antes de las conclusiones o recomendaciones, y suele ocupar entre tres y seis párrafos según la complejidad del diseño: no hace falta estirarlo, pero tampoco resolverlo en dos líneas. Si tu tesina reporta resultados estadísticos en el cuerpo del texto, revisá que estén en el formato que pide APA 7 antes de llegar a esta sección, porque el jurado suele leer resultados y limitaciones en la misma pasada.
Preguntas frecuentes
¿Puedo decir simplemente que «la muestra fue pequeña» sin más detalle?
No conviene. Decí cuántos pacientes incluiste, qué efecto tiene ese número sobre la precisión de tus estimaciones (intervalos de confianza amplios, poder insuficiente para detectar diferencias pequeñas) y, si podés, qué tamaño hubiera hecho falta para el efecto que buscabas detectar.
¿Las limitaciones bajan la nota de la tesina?
Al revés: un jurado clínico interpreta la ausencia de limitaciones como falta de comprensión metodológica. Una limitación bien identificada y explicada suma; una limitación omitida que el jurado tiene que señalar en la defensa, resta.
¿Cuántas limitaciones tengo que poner?
Las que realmente tenga tu estudio, ni una lista genérica copiada de otro trabajo ni una sola limitación forzada. Un estudio observacional retrospectivo unicéntrico suele tener entre tres y cinco limitaciones reales: diseño, muestra, uno o dos sesgos específicos y validez externa.
¿El comité de ética exige que declare alguna limitación en particular?
El comité de ética evalúa el protocolo antes de empezar, no las limitaciones del informe final, pero si tu proyecto original tuvo restricciones impuestas por el comité (por ejemplo, no acceder a ciertas variables sensibles), esas restricciones sí son limitaciones que hay que declarar en la tesina.