Importancia clínica frente significación estadística en la evaluación de resultados de investigación

30 03 2011

Ochoa Sangrador C. Evaluación de la importancia de los resultados clínicos: importancia clínica frente significación estadística.   Evid Pediatr. 2010;6:40

Juzgar la importancia clínica de un estudio basado en un criterio estadístico es un error. El valor p no informa sobre el tamaño del efecto del estudio, de manera que no hay información que permita considerar la importancia clínica de los resultados.  Se puede observar un tamaño de efecto muy pequeño con significación estadística, sin que el efecto sea importante clínicamente.

El autor menciona algunos factores para determinar la importancia clínica de los resultados de un estudio:

  1. Valoración cuantitativa de los resultados: estimación de medidas de efecto e impacto, evaluación de equivalencia, superioridad o no inferioridad.
  2. Valoración cualitativa: consideración de la repercusión sobre la toma de decisiones diagnósticas o terapéuticas y del beneficio sobre el paciente.
  3. Valoración comparativa: comparación con los resultados de otros estudios con las mismas o distintas medidas de efecto.
  4. Valoración beneficio-riesgo-coste: ponderación de beneficios con los riesgos y costes.

Presenta el concepto e interpretación de  las principales medidas para estimar el tamaño del efecto de un estudio (riesgo relativo, correlación, diferencia de medias, odds ratio, número de pacientes a tratar, número necesario de pacientes a dañar, fracción atribuible o fracción etiológica).

No existe un consenso sobre lo definición de qué es un resultado clínicamente importante, el autor menciona diversas definiciones de autores e ilustra la valoración del tamaño del efecto en términos de equivalencia, superioridad y no inferioridad.

Descargar completo en http://tinyurl.com/6zomaby






Diez categorias de errores estadísticos

28 03 2011

Holmes TH. Ten categories of statistical errors: a guide for research in endocrinology and metabolism. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2004;286(4):E495-501.  Descargar aqui

El autor presenta diez errores estadísticos frecuentes basados en el tipo de error (sesgo o imprecisión) y en la fuente u origen: muestreo, medición, estimación, pruebas de hipótesis y presentación de informes.  Cada descripción del error está acompañada de ejemplos de investigaciones en el área de endocrinología y metabolismo.

    • Category I: Sampling bias
    • Category II: Sampling imprecision
    • Category III: Measurement bias
    • Category IV: Measurement imprecision
    • Category V: Estimation bias
    • Category VI: Estimation imprecision
    • Category VII: Bias in hypothesis testing
    • Category VIII: Imprecision in hypothesis testing
    • Category IX: Reporting bias
    • Category X: Reporting imprecision




      Evaluación de la validez, reproducibilidad y concordancia de Pruebas Diagnósticas

      26 03 2011

      Evaluación de la validez

      Jaimes F. Pruebas diagnósticas: uso e interpretación.

      Artículo sobre la evaluación de la validez de una prueba diagnóstica cuando se compara con la prueba de oro; explica los conceptos de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo y el Likelihood Ratio.

      Descargar en Acta Med Colomb 2007; 32: 29-33.

      Evaluación de la reproducibilidad y concordancia

      Este artículo de Cortés-Reyes E, Rubio-Romero J, Gaitán-Duarte H, presenta los métodos estadísticos utilizados para evaluar la reproducibilidad y/o concordancia de las observaciones clínicas o paraclínicas cuando se comparan con otra prueba que no es usada como patrón de oro de la entidad.

      Se explican las bases teóricas y ejemplos de la estimación de la concordancia para variables dicotómicas u ordinales aplicando el índice de Kappa.  Sobre variables continuas presentan el uso del coeficiente de correlación intraclase, coeficiente de Lin, límites de acuerdo de Bland y Altman, así como las razones para no utilizar el coeficiente de correlación de Pearson como una estimación de estas medidas.

      Descargar en Revista Colombiana de Obstetricia y Ginecología. 2010;61(3):247-255





      Guía para elegir un test estadístico

      21 03 2011

      Nayak BK, Hazra A. How to choose the right statistical test?. Indian J Ophthalmol. 2011;59(2):85-6.

      La selección del test estadístico se realiza durante el diseño dl estudio y depende del tipo de pregunta de investigación que se pretende responder.  Existen otros aspectos que consideran para la selección del test como son el tipo de datos cualitativos o cuantitativos que serán analizados y  el número de grupos o conjuntos de datos involucrados en el estudio.

      Los autores presentan diversos esquemas que ayudan a elegir un test estadístico a partir de cinco preguntas:

      1. ¿Existe diferencia entre grupos que son independientes o no relacionados (unpaired groups) ?
      2. ¿Existe diferencia entre grupos que son dependientes o relacionados? (paired groups)
      3. ¿Existe asociación entre dos variables?
      4. ¿Existe concordancia o acuerdo entre las mediciones?
      5. ¿Hay alguna diferencia entre las tendencias de tiempo hasta el evento?

      Descargar el artículo completo aqui





      PubMed en tu celular o móvil: acceso rápido y simple.

      19 03 2011

      Si quieres ingresar más rápido desde tu celular o móvil a PubMed,  utiliza esta dirección: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/m/pubmed/

      Es solo el “Search Box” para que incluyas los términos de búsqueda y añadas las  etiquetas o tags que te interesen: [au] [ta] [Mesh] [Majr][Journal]





      BabelMeSH y PICO Lingüista: ayudas para búsqueda MEDLINE/PubMed en español

      14 03 2011

      Búsqueda MEDLINE/PubMed en español

      Comparto esta dirección de una opción que  ofrece MEDLINE/Pubmed para que introduzca sus términos de búsqueda en español, sugiere los términos en inglés y realiza la búsqueda.

      http://babelmesh.nlm.nih.gov/index_spa.php?com=

      PICO Lingüista (Español)

      Otra ayuda que ofrece NLM incluye un algoritmo de los términos que conforman las preguntas PICO:  problema o paciente, intervención, comparación y desenlace.

      http://babelmesh.nlm.nih.gov/pico.php?in1=SPA





      Es lo mismo un estudio de seguimiento que uno longitudinal?

      6 03 2011

      En el artículo de Delgado y Llorca nos presentan las definiciones desde la epidemiología y desde la bioestadística para cada uno de ellos.

      “La discusión sobre el significado del término longitudinal la resumió Chin en 1989: para los epidemiólogos es sinónimo de estudio
      de cohortes o seguimiento, mientras que para algunos estadísticos implica mediciones repetidas. El estudio longitudinal implica la existencia de medidas repetidas (más de dos) a lo largo de un seguimiento. Sería un subtipo de estudio de cohortes que, a diferencia de los de tipo tabla de vida, permite inferencias a nivel individual y analizar cambios en diferentes variables (exposiciones y efectos) y transiciones entre diferentes estados de salud.”

      Delgado M, LLorca J. Estudios Longitudinales: concepto y particularidades. Rev. Esp. Salud Publica [online]. 2004, vol.78, n.2 [citado  2011-03-06], pp. 141-148.  Descargar aqui