de la Seccin 4, se presenta un esquema que resume las diversas pruebas estadsticasy gua al lector a travs de las diferentes etapas del razonamiento estadstico. Como en la capacitacin clnica, la meta consiste en el anlisis organizado de los datoS, el cual proporcionar una base para la toma de decisiones. El objetivo global es aprender los tipos de preguntas que los estudios y la estadstica pueden responder y las que nosotros mismos debemos contestar. Es importante reconocer que los estudios que no alcanzan el ideal deseableno invalidan necesariamente la investigacin o eximen a los clnicos de la responsabilidad de extraer condusiones clnicas. Los clnicoS que pueden leer crtica mente la literatura mdica y entender y aceptar la incertidumbre estn en mejores condiciones de llegar a condusiones llenas de sentido y de integrar loS resultados de la investigacin mdica en la prctica clnica. La lectura de la literatura mdica puede ser ms que una responsabilidad. Esperamos haber aliviado un poco el dolor del proceso.

CAPTULO

1

INTRODUCCIN

y EJEROCIO DE PRUEBA

El curso tradicional de lectura de la literatura mdica consiste en: "jAqu tiene la ,"elLIElIglalld Jollrnal of Nfedici,le"; lala! Este mtodo es anlogo al de aprender a nadar por el mtodo de la inmersin total. Desde luego, ciertas personas pueden aprender a nadar de esa fom1a,pero algunas se ahogan y muchasle toman miedo al agua. Leer solo los resmenes de los artculos mdicos es como tener miedo al agua. En contraposicin al mtodo de la inmersin total, aqu presentaremos un mtodo gradual y de participacin activa para analizar la literatura mdica. Con estas tcnicas analticas, el clnico debe ser capaz de leer un artculo de una revista crtica y eficientemente. Si bien se subrayarn los errores que pueden aparecer en los diversos tipos de estudios, recuerde que no todos los errores son fatales. No obstante, antes de desarrollar e ilustrar los elementos de un anlisis crtico, comencemos con un ejercicio para detectar errores constituido por un artculo de revista simul.ldo y v~amos llu tallo h.1C~. el sigui~nte estudio y trate d~ L~a responder a las preguntas que figuran a continuacin. UN ESl1JDIO MILffAR DEL TA1\1IZA]E MDICO EN UNA POBLACIN

Durante el primer ao de su ser\'icio militar se ofreci a lO 000 soldados de 18aos de edad la oportunidad de someterse a un examen mdico anual que constaba de un.l historia clnica, una exploracin fsica y diversas pruebas de laboratorio. El primer .1o particip.1ron 5 000 reclutas y los 5 000 restantes no lo hicieron. los 5 000 participantes fueron seleccionadoscomo grupo de estudio ~.Ios5 (XXJ no parque ticiparon. como grupo control. A Il's que participaron durante el primer ao se les ofreci la uportunid.1d de someterse anualmente a exmenes medicos de mantenimiento de la salud durante el resto de su servicio militar. Al finaliLlrel servicio. se prepar la historia clnica completa de los 5 000 integrantes del ~rupo de estudio y de los 5 000 del grupo control ~.se les practic una exploran fisica~.una e\,luacinde laboratorio p.lra determinar si las \ isitas anuales h.lban producido al~una diferencia en su salud y en su estilo de \.i~.1. los investigadores obtuvieron la siguiente informalin: I. 2. 3. 4. 5. :\ partir dclllmsumo lie .1Icohl)1 decl.1rado, 1.1 t.1S.1 alcoholismo de los partide cipantes fue 1.1 mitad de la de los no participantes. El nmero lie di.lgnsticos establecidos entre los p.lrticipantes fue el doble del de los realizados en los no participantes. los participantes haban tenido un promedio de .1scensos dos \"ecesms alto que los no p.lrticipantes. No se observJron diferencias estadsticamente significativas entre las tasas de infarto de miocJrdil) (IM) de ambos grupos. Tampoco se encontraron diferencias entre los grupos en cuanto a las tasas lie aparicin de c.;ncer de testculo o de enfermed.ld de Hodgkin, los dos tipos I.ie cnc~r m.ls frL.cuent~sl!n Il)s hl)mbr~s iven~s.

~

~

-

).. 2 .-

~ ~

En consecuencia,los autores llegaron alas siguientesconclusiones: 1. 2. El tamizaje anual puede reducir a la mitad la tasa de alcoholismo en la pobladn de militares. Dado que el nmero de diagnsticos realizados en los partidpantes fue el doble del de los no partidpantes, sus enfennedades se diagnosticaron en una fase temprana, cuando el tratamiento es ms beneficioso. Como a los participantes se les haban concedido dos vecesms ascensosque a los no participantes, el programa de tamizaje debe haber mejorado la calidad de su trabajo. El tamizaje y la intervencin sobre los factores de riesgo coronarios no se deben incluir en un futuro programa de tamizaje para el mantenimiento de la salud, ya que no se observaron diferencias entre las tasas de IM de los dos grupos. Dado que la frecuencia de la enfennedad de Hodgkin y del cncer de testiculo fue igual en ambos grupos, los futuros exmenes para el mantenimiento de la salud no deben incluir pruebas para el diagnstico de estas enfennedades.

3.

4.

5.

Ahora veamos si usted puede responder a las siguientes preguntas, que fonnan parte del marco unifonTle de revisin de los estudios mdicos. I. 2. 3. -l. 5.~ 5 :=1 ~ ~ ~ =0: ~ :Q :) ~ >Q a 2 'J1 ;.. :z; :=1 =0: ~ :5 :=1 .. ~ ;.. ::) ~ -O u

Estaba el estudio diseado apropiadamente para responder a las preguntas planteadas? Fueapropiado el mtodo de asignacin de los paLientesal grupo de estudio y al de control? Fuecorrecta la valoracin de los resultados de los grupos de estudio y de control? Secompar apropiadamente en el anlisis el desenlace (outcome) grupo de del estudio con el del grupo control? Seobtuvo una interpretacin vlida basada en las comparaciones realizadas entre el grupo de estudio y el de control? Seefectuaron correctamente las ~xtrapoli1cionesi11osindividuos no incluidos en el estudio?

6.

Cmo le fue? Si usted cree que ya puede responder a estas preguntas, pase a la critica que aparece en el capitulo 10y compare sus respuestas. Cuando est listo, jprosigamos!

4

CAPTULO

2

LosEL MARCO UNIFORME

MARCOS UNIFORMES

En la literatura mdica se encuentran con frecuencia tres tipos bsicos de estudios de investigacin clnica: estudios retrospectivos o de casosy controles, estudios de cohortes o prospectivos, y ensayos clnicos aleatorios o ensayos clnicos controlados. Para evaluar los tres tipos de estudios se puede utilizar un marco uniforme. Este marco constituir el fundamento de todo el proceso de estudiar un estudio. En la figura 2-1 se esboza la aplicacin del marco uniforme a una investigacin. El marco uniforme contiene los siguientes elementos bsicos: ASIGNACI.N.Seleccin de los individuos del grupo de estudio y del grupo control. VALOR.4CIOIV. Determinacin de los resultados de la investigacin en el grupo de estudio y en el de control. ANLISIS. Comparacin de los resultados del grupo de estudio y del grupo control. INTERPRE1:4CIN.Extraccin de conclusionL'S sobre las diferencias encontradas entre el grupo de es.tudio y de control, y sobre su significado para los sujetos estudiados. EXTR.4POL-\CION. Extraccin de conclusiones sobre el significado del estudio para los individuos o situaciones no incluidos en el mismo. Parailustrar la aplicacin del marco uniforme a los estudios de casos y controles (retrospectivos), de cohortes (prospectivos) ya los ensayosclnicos aleatorios (ensayos clnicos controlados), primero esbozaremos las caractersticas distintivas de cada tipo de estudio y luego \'eremos cmo podramos aplicar cada tipo de estudio al problema I:oncreto de la relal.in ~ntr~ el uso I.i~~strgenos aislados (estrgenos sin prog~st~rona) y ~I cjnc~r d~ endom~trio.

FIGURA2-1. Marco uniforme para la revisin de un estudioASIgnacn 'alCrac:nAnlisis

Interpre!a::n

x1rapQac:r

~Sigrufado

Poblacin general

pala

los

SigruficaOO para ios sujelos noirx:lUIdos en el estudio

SUjetos deleSI1Jdio

< ~

I . ! :

Estudio

de casos y controles

(estudio

retrospectiw)

. :1

La caracterstica espefica de los estudiosde casos controles rey o trospectioos que se inician despus de que los individuos hayan desarrollado (o hayan es dejado de hacerlo) la enfermedad investigada. Estos estudios se dirigen hacia atrs en el tiempo para determinar las caractersticasque esosindividuos presentaban antes del inicio de la enfermedad. En los estudios de casosy controles, los "casos" son los individuos que ya han desarrollado la enfermedad y los controles, los que no la han desarrollado. Para utilizar este tipo de estudio con objeto de examinar la relacin entre la toma de estrgenos y el cncer de endometrio, un investigador procedera de la siguiente forma: ASIGNACI6N. Seleccionar un grupo de estudio formado por mujeres que actualmente tienen un cncer de endometrio (casos)y un grupo de mujeres sin cncer de endometrio, pero similares a las primeras respecto a las dems caractersticas(controles). Como la enfermedad ha evolucionado sin la participacin del investigador, el proceso se denomina asi\,tUlC."ijtl ullSerL~l. ., VALORACION. Oetenninar si cada mujer del grupo de estudio y del grupo control haba tomado antes estrgenos sin progesterona y, si as fuese, calcular la cantidad. Ai'JLISIS. Calcular la t't'lltaja (OttS)1 que las mujeres del grupo con cncer endomede trial hayan tomado estrgenos sin progestcrona respl'Ctode la ventaja de que los ha~-antomado la.smujeres del grupo sin cncer endometrial. INTERPRETACION. Extraer conclusiones sobre el significado de la toma de estrgenos en las mujeres estudiadas. E.\TRAPOU\ClN. Extraer conclusiones sobre el significado de la toma de estrgenos para las categoras de mujeres no incluidas en el estudio, tales como las tratadas con una dosis igualo distinta, o las que toman estrogenos combinados con progesterona. La figura 2-2 muestra la aplicacin del marco unifonne a este estudio.-.-' -..

~ ~ ~ ~ ~ ~ :) ' -:;;

FIGURA2-2. Aplicacin del marco uniforme a un estudio retrospectivo o de casos y controlesASIgn;K:in

Valorac;n

Ana!iSIS

Inlerple!ac:n

ExtrapolacJn

IPOOlacln ~eneral

Venlaa de :a :ana de eSIrgenos en los casos respecto de la de los contr~

Impolta~a de la tocr.a prevIa estro. ce ~ genospara lasmueres cel estuOIO

~ ~ :=: " 3 ::3 ... ~ ';: ~ ,..)

Im~aI1CJade ;a toma~rev,a oe es[rcgenos 'paralasmujeres no rdu:dasen el estU0!0

~ d., E \i:I/I,,~1 (..t.I,,) ~ r.lL\in \'nlrl' "' rr\,,.1~iliJ.ld se produzca (I-I'). lur Il1I.1n!o. vl'nt.ll.l -1'( li')

'\l"lul"l'

pnll\UL(.I un hl!(h\, (I') \" 1.1 rr\'P.lI',liJ.I'!'11!

'lu,' 11\1

Estudio

de cohortes (prospectivo)

Los estudiosdecohortes prospectioos diferencian de los de casos o se y controles en que se inician antes de que los individuos hayan desarrollado la enfermedad investigada, a los cuales se sigue durante un perodo para determinar quines desarrollarn la enfermedad. Una c0/,orte un grupo de individuos que comparten una es experiencia. En estos estudios se sigue a una cohorte que posee las caractersticas estudiadas ya una cohorte que no las posee. Para utilizar un estudio de cohortes con objeto de examinar la relacin entre la toma de estrgenos y el cncer endometrial, un investigador procedera de la siguiente forma: ASIGNACI6N. Seleccionar a un grupo de estudio formado por mujeres que toman estrgenos sin progesterona ya un grupo de control integrado por mujeres similares, pero que no han tomado estrgenos.Como las primeras toman estrgenossin la intervencin del investigador,el procesose denomina tambin asignacinobservada. VALORACI6N. Seguir a las mujeres del grupo de estudio y del grupo control para determinar cules desarrollarn cncer de endometrio. ANLISIS. Calcular la probabilidad de desarrollar cncer de endometrio en el grupo de mujeres que toman estrgenos en relacin con la de las que no los toman. INTERPRETACI6N. Extraer conclusiones sobre el significado de la toma de estrgenos en las mujeres estudiadas. EXTRAPOL4CI61\1. Extraer conclusiones sobre la toma de estrgenos para las mujeres no incluidas en el estudio, como las llue toman una dosis igualo distinta, o las que toman estrgenos combinados con progesterona. La figura 2-3 muestra la aplicacin del marco uniforme a un estudio dt;:cohortes o prospecti\'o.

FIGURA 2-3. AplicaciOn del marco uniforme a un estudio prospectivo o de cohortes ASIgnacinGrupo ae estIJ(jio mujeres cue toman 4 I estrgenos -

Valoracin

AnJlSIs

Interpretacn Extrapolacln

r,

P~obab"'aadce aesarrOliar crcer ae tero Probabtlidad de desarrollar cncer de ! " tero en el grupo ce ~ estudio , respecto de

I PoblacIn I , general I,l,1uestra del eslualo \ \ \ ~ Grupa control' Probabilidad (ASIgnac:n observada)

Importal1CJa de la loma previa de es:rOgenos para !as muJeres no InclUidas en el estudio..I".

la del grupo control

9

muJeresque r.,..de desarrollar , caocer de utern noloman estrgenos

~ :!:~

"' o

~ ;J) ".1 "2: :J ~ ~ 'J1 :.J

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CAPTULO

4

v

ALORACIN

DEL

DESENLACE

Para valorar el desenlace de una investigacin, los investigadores deben definir el dl.'St'll/aceresu/tado 0 (outcomt') que pretenden medir. El tnnino dt'Se1l/ace resulta un tanto confuso, porque tiene diferentes significados en los diversos tipos de estudios. Analicemos qu quiere decir dt'SI.'lliace un estudio de ca50Sy controles y en en uno de cohortes, y definamos, luego, los criterios para efectuar una medicin vlida del desenlace. Los estudios de cohortes se inician con un grupo de estudio que posee la caractersticaestudiada y un grupo de control que no la tiene. Los individuos del grupo de estudio y del de control se siguen durante un perodo para determinar quines desarrollan una enfennedad concreta. La aparicin de la enfenneda,j que se estudia se conoce como desenlace o resultado. El investigador debe emplear una medida vlida de la aparicin de la enfennedad. Por ejemplo, en el caso de los ejemplos referentes a los estrgenos y el cncer endometrial, el desarrollo del cncer es el desenlace estudiado por los investigadores. Los estudios de casos y controles se inician con personas que ya han desarrollado una determinada entermed.1d o trastorno (casos) .,.con personas que no la h.1ndeS.1rroIlado (controles). Los investigadores examinan la historia previa de los grupos de casosy de controles para determinar si los individuos po:)sean haban eso tado expuestos .1nteriormente .1una caracterstica. En un estudio de casos y controles, esta cJracteristica pre\'ia es el desenlace del estudio. Los in\.estigadores deben utilizar una medida vlida del desenlace o de la caracterstica previa. En el caso de los tc'Strgenos \' t!1c.nc('r endometrial, la toma de t!strl)~L'nOS progesterona es la caracterstica sin pre\"i.1que se debe \"alor,lr. ~ Qu es una medi\.i.1.1decu,ldade un desenlace? La que cumple ~. todos los criterios siguientL's: J 1. ~", 2. 1

El investigador debe uS.1runa medida apropiada para responder a la cuestin pl.1nteadaen el estudio.L,l medida del desenl.lce debc ser exacta. (Ha de aproximars~ a la medicin verdadera del fenmeno. )

.3.f' i 4.

L.1m\.-dida\.iel desenl.lce dL'beser completa.L.1 mt.-dida del desenl.1ce utilizada en el L'studio no debe est.1r influida prl>Ceso d~ obs~r\"i1cin. por el ~ ~ ::;; -

MEDIDA

ADECUADA

DEL

DESENLACE"2: "';; '..i ~ ~

Para comprender la importancia que tiene el disponer de una medida apropiada del desenlace, primero analizaremos un ejemplo que ilustra cmo el empleo de una medida inadecuada del desenlace puede invalidar las conclusiones de un estudio. Un investigador realiz un estudio para averig'..1ar si el uso de espermicidas de la marca A estaba asociado con una probabilidad mt'nor de desarrollar ini~ccion~s tub.iricas por Cltlall'.IJia que el uso de espermicidas de la marca B. Para ello, SI.'sl.'l~ccionaron 10l) mui~rcs llu~ usaban una u otra m,lrca d~1 ~spermicid.1, se tomaron

frotis cervicales para cultivo y se sigui su evolucin durante 5 aos. El investigador observ que las mujeres que usaban la marca A del espermicida tenan la ntad de cultivos positivos para Chlamydiay concluy que el espermicida de la marca B se asociaba con una menor tasa de infecciones tubricas. Los cultivos de cervix para Chlamydiano son adecuados para detectar la presencia de infeccin tubrica. El estudio puede contribuir a establecer una frecuencia ms alta de infeccin por C/llamydia.Sin embargo, el investigador no escogi una medida apropiada del desenlace, si su intencin era la de estudiar la frecuencia relativa de esta infeccin. l\iIEDmA EXACTA DEL DESENLACE

Seguidamente, veremos cmo una medicin inexacta puede influir en la valoracin de un desenlace. La informacin para medir un desenlace puede proceder de tres fuentes distintas: I. 2. 3. Lectura de los instrumentos de medida Mediciones del investigador Informes o registros obtenidos de individuos

~ ::: ~ ~z :1 ~ ~ :Q '::) ~ ~ >a 5 ::J f'J) :... z ~ ~ ~ a :1 f'J) :... o

~

La informacin obtenida puede ser inexacta, porque los datos producidos estn sistemticamente fuera del objetivo y en la misma direccin debido a un sesgo en la forma como se recogieron los datos. Otra posibilidad es que los datos sean inexactos debido a una variacin al azar en cualquier direccin. La informacil)n de los individuos estudiados est sujeta a los sesgos de recuerdo y de declaracin. EI..;t'S,\,o rl'CIll'rdopresupone defectos de memoria, de en particular, cuando es ms probable que los indi\.iduosde un grupo recuerden ciertos sucesos que los de otros grupos. El ::c.'S.\'O,fL'liaracillse produce en los est\:ldios \.ie (i,' casos y controles cuando los sujetos de un grupo de estudio relatan con ms exactitud sus recuenios que los del otro grupo. Considere el siguiente ejemplo sobre la fomla como puede aparecer un sesgo de recuerdo. En un estudio de casos y controles sobre la causa de la espina bfida se estudiaron 100madres cuyos hijos nacieron con la enfermedad,! 100madres \."'u~.oshijos nacieron sin la enfermedad. De las madres de hijos con espina bfitja, 5O'lc declararon haber padecido dolor de garganta durante el embarazo, mientras q'.Jeentre las madres de hijos sin la enfermedad solo lo declarJron 5'7c .Los investigadorl!S llegaron a la conclusin de que haban demostrado una JslX;acin entre el dolor de gargantJ y la espina bfida. Antes de aceptar las conclusiones del estudio, uno debe preguntarse si los resultados podran explicarse por la presencia de un sesgode.reC\il!rdo. Se puede aiirmar que es ms probable llue las madres llU\! experimentaron el traumatismo de tener un hijo con espina bfida recavaran en su memoria }. recordaran SUCl'SOS que habitualmente no se recuerdan con m-is intensidad llue el resto de mujeres. fbr lo tanto, es ms probable que el sesgode recuerdo aparezcacuando los sucesosson traumticos, ya que estas experiencias motivan a recordar subjetivamente sucesosque ocurren irecuentemente y que en circunstancias normales se olvidaran. fbr consiguiente, el resultado de este estudio de casos y controles se puede atribuir, al menos parcialmente, al sesgo de recuerdo. L1 posibilidad de que exista un sesgo de recuerdo arroja dud,1s sobre la supuesta asociacin entre el dolor de g.lrganta y la espina bfida. El sesgo lie declaracin, como el ses.:;o recuerdo, puede disde minuir la ex,lctitud de la valoracin li\!1 desenlace. como se muestra I:n el sigui\!nte ejemplo.

En un estudio sobre la relacin entre la gonorrea y el nmero de compaeros sexuales, se compar a 100mujeres recin diagnostiCi\dasde gonorrea con 100mujeres a las que no se diagnostic la enfennedad y que fueron aterKiidasen el mismo consultorio. A las mujeres diagnosticadas de gonorrea se les infom\ que solo se podan prevenir las graves consecuencias de la enfennedad si se localizaba y se trataba a sus compaeros sexuales. A las mujeres de ambos grupos se les pregunt el nmero de compaeros sexualesque haban tenido en los dos mesesprecedentes. Las mujeres con gonorrea declararon haber tenido en promedio el doble de compaeros sexualesque las mujeres sin gonorrea. Los investigadores concluyeron que las mujl!res con gonorrea tenan el doble de compaeros sexuales que las mujeres sin gonorrea. Puede suponerse que, en este estudio, las rrujeres con gonorrea se sintieron ms obligadas y, por tanto, menos reaciasa ofrecer infonnacin acerca de sus compaeros sexuales que las mujeres sin gonorrea. Es ms probable que el sesgo de declaracin se cometa cuando la informacin que se busca es personal o delicada. Adems, un grupo ha sido presionado ms que el otro para que i:1forme exactamente sobre los sucesos anteriores. De este modo, es posible, simplemente, que las mujeres con gonorrea hayan sido ms cuidadosas al declarar el nmero de compaeros sexuales sin que en realidad hayan tenido ms relaciones. El error de declaracin juntamente con el de recuerdo pueden alterar la exactitud de la valoracin de los estudios de casos y controles.Error del instrumento

El error de medicin t.1mbin se puede deber ;11.1 f.1lta de ex.1ctitud emple.1dos, como se demuestra en el siguient~ ejemplo. Par.1 v.1lor.1r los efectos st.'CUnd.1rios g.1strointl~stinales de dos medicamentos antiint1.1m.1torios no esteroideos en cl trat.1miento de IJ ,1rtritis. se tomaron radiOb'Taf.1scSl)fagt}-gastro-dul'IdenaIL'S de \.arios p.1L;entcs. El in\.L~tigador no encontro prueb.1s que .1pl)~-aran1.1 existenL;.1 de un.1.1SOl.;.1L;OO t;'ntre L'Sl1S ijn"I1acos y 1.1 gastritis. ~o obst.1nte. no tuvo en cu~nt.1 lll1~ un.1 radiografa esl)fa~ogastrl}-duodenal es una pru~ba inadecuad.1 para liiagnosticar la gastritis. Aunque un irm.1(o c.1uS.1ra~.1stritis. ~st.1 pru~ba no seri,) suficiente p.1ra id~ntificar su presenci.1. De este mlJdo, es prob..1ble llue cualquier conclusin basada en esa medicin sea in~xacta. Cuando se comete un craso error del instrumento, como en este caso, la medid.1 del desenlace tambin se puede considerar inadecuada. de los instrumentos

Sesgo del investigador L.l posibilidad de un sesgo del investigador ~(iste en todos.al.lueIlos casosen I.luela mel.iid,ll.il?ll.il?sl?nlace depenl.ietic I.luC in\.l?sti~,l\.ior el interprete subjetivamentl? los \.i.ltOS. Sin I?mb.lrgo. es posible reconl)Cl?r corrl?~ir un principio fun~. damental de la psicologa humana: el de que las personas, investig.ldores incluidos, ven aquellu que quil?rl'n o I?spl?ran ver. Esto se consigue evitando que el investigador llue valora l'l desl?nlilceconozcil el grupo al que se ha asignado un indi\iduoo La valorilcin a ciegas puede l'mpll?arse I?n los estudios de casos }O controll's ~' en los de cohortes. as como en los ensayos clnicos aleatoriosoEl no utiliz.lrla puede conducir al siguiente tipo lie sesgo.En un ~studio sobr~ ~l uso d~ antiinflamatorios no esteroidt.'OS, los investi~.1dores -qu~ ~ran los mt.'dicos llll~ ,1t~ndi.1n .1 los pacient~sinterrogaron .1 tOdl)S sus p.1cient~s p.1r.l liet~rrnin.1r si la aliministracil)n d~ .1lguno d~ esos medic.1m~ntlls ~st.1b.1,1soci,1li.1ll111 un.1 fr~cll~nci.l m.\s ~I~valia d~ sntomas comp.ltiblt.'S Cl111'~ ~ 'J",... -

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13

gastritis. Despus de interrogar a los pacientes sobre sus sntomas, determinaron que no exista ninguna diferencia en el nmero de casos con gastritis. Los inve~;tigadores concluyeron que los dos frrnacos produan el mismo nmero de casos de gastritis sintomticos. En este estudio, los investigadores que realizaron la valoracin del desenlace saban cules eran los pacientes que tomaban cada frmaco y, por tanto, no la estaban efectuando "a ciegas" .Adems, valoraron sntomas subjetivos como la nusea, el dolor de estmago o la indigestin, para determinar la presencia de gastritis. Esta es la situacin en la cual el enmascaramiento desempea el papel ms irr,portante. Aunque los pacientes no supieran qu frmaco estaban tomando, la valora('in de los in\'estigadores poda estar sesgada. Si su valoracin fuera compatible con su propia hiptesis, sus resultados seran espedalmente cuestionables.Esto no quiere decir que sean fraudulentos, sino que solamente muestran la tendencia natural de los seres humanos a ver lo que se quiere 0 se espera ver. Las conclusiones de los investigadorE'spodran ser ciertas, pero sus tcnicas imperfectas haran difcil o imposible aceptarlas. De esta forma, el enmascaramiento en el proceso de valoracin es una medida importante para eliminar el sesgo. INTEGRIDAD DE LA VALORACIN

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~

:4

Cuando el seguimiento de los pacientes es incompleto, existe la posibilidad de que la frecuencia del desenlace en los que no fueron incluidos en la \'aloracin final sea distinta de la frecuencia en los que fueron incluidos. El siguiente estudio ilustra un error debido a la valoracin incompleta. En un estudio de una cohorte de pacientes positivos al virus de la inmunodeficiencia humana (VIH), se compar la historia natural de la enfermedad ~n pacientt.'S asintomticos con un recuento de clulas T 4 entre 100 :?00 la d(' un grupo y con de pacientes asintomticos positivos al VIH y con un recuento ~ntre :?00y -ItJJclul.1s. Los investigadores siguieron a 50% de los que tenan recuentos bajos lie clulas T.. ya 60',7c otro grupo. No encontraron diferencias entr~ .lmbos grupos y llegaron al.l clmdel clusin de que el recuento de clulas T4 no era un factor de riesgo para desarrollar el sindrome de ia inmunodeficiencia adquirida (sIDA). En este estudio es lcito argumentar que no se pudo seguir la ~\"()Iucin de varios pacientes porque haban fallecido. Si este fuera el motivo, el seguimiento completo podra haber modificado espt.'Ctacularmentelos resultados del estudio. El5ebYUimiento incompleto puede distorsionar las conclusionesde una in\-estigLl\.;n. El seguimiento incompleto no significa necesariamente que no se pueda seguir a los pacientes, como ocurri en el ejemplo anterior; el se.1;uimil'ntopuede ser distinto para cada paciente, como se muestra en el siguiente ejemplo. ~ realizl) lln estudio lie cohortes sobre los efectos St.'Cu ndarios lie los anticoncepti\"OS orales comp.1rando100) mujeres j\-enesque los tomab.m con l ~ que utilizaban otros mtodos de planificacin familiar. Los datos se obtuviffon de los registros de sus mdicos privados durante un prodo de un ao. Se cit a tres visitas de seguimiento durante el ao a las mujeres que tomaban anticonceptivos orles,mientras que a las restantes se les pidi que volvieran si tenan problemas. Entre las usuarias de anticonceptivos orales, 75 mujeres declararon haber padecido cefaleas, 90, fatiga y 60, depresin. Entre las no usuarias, :?.,lieclararon haber padecilio cefaleas, 30, fati~.l y 20, depresil)n. Las usuarias de ilnticonceptivos orales realizilron I!n promedio tres visitas al m~dico durante ~l ao porcilda visitil de 1.1S usllarias. El investigad..)rcl)nlu~.l) no que el USl)d~ los ilnticonc~pti\'l)s l)r.ll~s ~stabil .lslxialio con un auml.'nto d~ la f~Clil.'ncia de cefaleas, fatiga y depr~sil)n.

El problema de una observacin desigual de loSdos grupos puede invalidar los resultados. El hecho de que las usuarias de anticonceptivos orales hicieran 3 veces ms visitas que las no usuarias puede explicar que las cefaleas, la fatiga y la depresin se registraran con mayor frecuencia. Mientras ms fre(t;lentes son las observaones, mayor es la posibilidad de que se declaren los sntomas ms comunes. EFECTO OE LA OBSERVAON

Aunque el resultado de un estudio cumpla loSdifciles criterios de una valoracin apropiada, exacta y completa, todava existe un rea de preocupacin. Los investigadores intentan medir los sucesos como hubieran ocurrido si nadie loS hubieseobservado. Por desgracia, el proceso real de llevar a cabo un estudio puede incluir la introduccin de un obser\udor en los sucesosque se miden. El revisor de un artculo debe determinar si el proceso de observacin modific el resultado. A continuacin figura un ejemplo en el que esto pUdo haber ocurrido. En un estudio de cohortes para investigar la relacin entre la obesidad y la regularidad de las menstruaciones, se compararon 100mujeres obesas con irregularidades menstruales que se haban inscrito en un grupo pa-:abajar de peso Con 100mujeres obesas con el mismo patrn de irregularidades menstruales, pero que no se haban inscrito en dicho grupo. LoS grupoS se compararon paril valorar loS efectos de la prdida de peso sobre IJSirregularidades menstruJles. La frecuencia de retorno a loSciclos menstruales regulares de las mujeres del grupo de reduccin de peso fue la misma que la de IJScontroles. Es posible que las mujeres del grupo control perdieran el mismo peso que las mujeres del grupo de reduccin de peso, ya que estabJn siendo obser\adas como integrantes del estudio. Los efl.'Ctos la observacin pueden influir en una de in\'estigacin cuando ~s pt)sible que los sujetos del estudio cumbien de grupo o modifiquen su comportami~nto. La posibilidad de qu~ esto ocurra es mJ~.orcuanlio los pacientes del grupo control son conscientes de las consecuencius ad\('rsas de su compt)r..amientoactual ~.se ~n\.-u~ntranen una situacin de presin directa 0 indirecta parJ cambiar debidIJ al prl.)1:eSIJ IJbservacin. de

'.; ~ :z: ~ z "::. G ~ ~ q ~ ::.

CAPTULO

5

. ,

~LISISEn este captulo introduciremos tres funciones fundamentales del anlisi~ 1. 2. Eliminar los efectos de las variables de confusin. Contrastar las hiptesis que penniten al investigador extraer conclusiones reladonadas con diferendas entre pobladones a partir de muestras de esas pobladones. Medir la magnitud de las diferendas entre grupos o la fuerza de las relaciones entre las variables observadas en el estudio.

3.

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Como hemos comentado en el captulo 3, las variables de confusin pueden ser el resultado tanto del azar como de un sesgo, El azar es un problema inevitable siempre que se obtienen muestras de pobladones y se deseaextraer conclusiones sobre esas pobladones. En contraposidn al sesgo, el efecto del azar es impredecible.1 Adems, puede favorecer o contradedr la hiptesis del estudio en una forma que no podemos conocer de antemano. El sesgo, por otro lado, traduce la existencia de un efecto sistemtico sobre los datos en una direcdn determinada que, de forma prededble, favorece o contradice la hiptesis del estudio. El sesgoes el resultado del modo en que se asigna o se e\'ala a los padentes. El sesgo y el azar pueden produdr diferendas entre las I:ariables de confusin que ocasionen que los grupos de estudio y de control difieran de una forma tal que pueda afectar al desenlace del estudio. Comencemos nuestros coment.1rios St)bre los anlisis examinando las tcnicas disponibles para tratar l.1svariables de confusin. Las tcnicas bsicas para eliminarlus efectos de los sesgos son el .1pare.1miento (l1/Qtding) las muestras del grupo de estudio y del grupo control al inido del estudio de y el ajuste de los datos como parte del anlisis.

APAREAMIENTO

PREVIO

~..J r\I) '4J :2: ~ ~ ~ a ~ !\I) '4J o ~ u

Un mtodo para solventar el problema de las variables de confusin consiste en aparear individuos similares respecto de las variable~de confusin potenL;alcs. Por ejemplo, si 1..1 edad sc rl!lacion..1 con la probabilidad de pertenecer a un grupo dado y con el desenlace, el investigador puede aparear a los sujetos del estudio segn la edad. Por cada persona de 65 aos de edad en el grupo control, el inv('stigador puede escoger una de 65 ..1os para el grupo de estudio, y proceder del mismo modo con las de 30 aos, -10aos, etc. Cuando el aparcamiento se realiza correctamente, su resultado garantiza que la distribucin de la edad en cada grupo ser similar. El apareamiento no se limita a formar grupos uniformes segn la edad. Tambin puede emplearse para factores de ries~o o de pronstico; es d('cir, p,lra

16

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tcualquier factor relacionado con la probabilidad de experimentar el desenlace estudiado. El apareamientoest espedalmente indicado para reducir la probabilidad del sesgo de seleccin. Por ejemplo, si se estudia la relacin entre los anticonceptivos orales yel accidente vascular cerebral (AVC), la presin arterial podra considerarse como un factor de riesgo o de pronstico importante. Dado que la presin arterial elevada es una contraindicacin relativa del uso de anticonceptivos orales, la presin arterial elevada debe reducir la probabilidad de que una mujer los tome. Adems, el hecho de que la presin arterial elevada aumenta la probabilidad de padecer un AV(, podra influir en la probabilidad de que se produzca el desenlace. Por lo tanto, la presin arterial elevada es una variable de confusin segn la cual se deben aparear los grupos. Una desventaja del apareamiento por grupos es que los investigadores no pueden estudiar los efectos del factor de apareamiento respecto del desenlace.2Por ejemplo, si se realiza el apareamiento segn la edad y la presin arterial, se pierde la capaddad de estudiar el efectode est..ls dos variablessobre la aparicin de AVC. Tambin se pierde la capacidad de estudiar los factores que estn estrechamente asodados con el factor por el que se aparea. El peligro de intentar estudiar el factor de apareamiento o los factores estrechamente relacionados con l se demuestra en el siguiente ejemplo. Ci~n sujetos con diabetes del dulto se compararon con cien sin diabetes para ~studiar los factores asociados con esa enfern1edad. Los grupos fueron apareados con objeto I.i~g.1rantiL.1r qu~ la I.iistribucion d~1p~so fu\?sesimilar ~n cadJ grupo. Los autor~s obs~r\!aron que la distribucin de las caloras totales consumidas era muy similar ~n ambos grupos y conclu~.~ronque el nm~ro d~ caloras consumidas no estaba relacionado con la posibilidad d~ desarrollar diabet~s d~1adulto. Los autores d~1\?studio. que apar~aron J los pacientes segn su peso. intentaron estudi,1r. a continuacin. 1.1S dif~r~ncias ~n el consumo de caloras. No sorprende que no CnCl)ntraranI.iif~rencias\?nel consumo call)rico cntre los dos grupos apareadossegn cl P\?so. I.iadoqU\? l'xistc una alta correlacin entr~ l'l p~so y las caloras consumidas. No es posibl~ in\.~stigar 1.1 posibilidad de llu~ los iactores de apareamiento o los factores L'strcchJmcnt~ Jsl)(iJdos con cllos ~st~n JslJCiJdos (L1n1.1 fr~cuencia d~1 desenlace.El tipo \.ie Jpareamiento \.iiscutil.io ...n nul'Stro t!jemplo de la di.1betes se d('nomin.lll'~lrt'al1/icll/1 J\Jr ,\,r/II~JS.Un s~gundo tipo de apareami~nto es conl.)cido simplemente como a parcami~nto (esto es, cuando en la investigacin se incluye un grupo de estudio y un grupo control). Este tipo de apareamiento exige identificar a un individuo del grupo de ~studio que pueda ser comparado con uno o ms individuos del grupo control. El a ptlreamiento ~s un m'-'todo eficiente para eliminar sesgos. t\ pesJr de sus ventajas, ~ste apare.1miento presenta una d~sventaja peculiar. ~Iuchas vec~s, identificar a un padente del grupo control que posea los mismos factores \.i~ rit.'sgo conl.xidos qu~ ~l sujeto del ~rupo de estudio con t!l que se apar~.1 plant~a un ~lroblt.'m.1. A v~ct.'s, este problema pu~de solvent.1rse utiliz.1ndo un paciente como su propio control. Ello se puede realizar mediante ell.ienominado l'St/Ifiv cntutv (L.'(~S-{l(tTst/Ilf!/), ~n ell.-u.l1 sc compurn a los individuos con ellos mismos cuanl.io toman y cu.mdo no tom.ln la medicacin. Cuando estos tipos de estudios se realiZ.1n corrt.'Ctament~, permiten utiliz.lr los mismos sujetos ~n ~I grupo de estudio y en el \.ie control y .1p.lrc.lr sus resultados, manteniendo de este m01.io muchos factores constantes. Como ~I individuo es su propio control, el apaream it.'nto permite el empleo de prul.'.J: ~ :J .~ z

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bas de significacin estadstica potentes que aumentan la probabilidad de del:ectar diferencias estadsticamente significativas para un determinado tamao del ~:rupo de estudio. Estas pruebas habitualmente se denominan pruebas a~readas. Los estudios cruzados se deben usar con sumo cuidado, ya que pueden producir resultados errneos, como se muestra en el siguiente' estudio En una investigadn sobre el efecto benefidoso de una medicadn no narctica para aliviar el dolor posoperatorio, se administr a 100pacientes la medicadn el primer da posoperatorio y el placebo, el segundo da. El grado de dolor de cada paciente se midi en el primero y el segundo da con una escalabien es~bledda de medidn del dolor. Los investigadores no encontraron diferencias entre los niveles de dolor con y sin la medicadn. Cuando se evala un diseo cruzado es predso tener presente la posibilidad de un efecto I.iel tiempo y de un efecto tardo (carry-ovt.'rcffect}del tratamiento. Es de esperar que el dolor disminuya con el paso del tiempo despu~ide la ciruga y, por lo tanto, no es correcto comparar el nivel de dolor del primer da con el del segundo. Adems, se debe tener cuidado al valorar si puede existir un efecto tardo por el cual la medicacin del primer dJ contine siendo Jctiva el segundo. De este modo, la ausencia de benefido en este estudio cruzado no debe dar a entenl.ier que la mel.iicacin contra el dolor del primer da no es ms eficaz I.lue el placebo. hipottico.

PRUEBAS DE SIGNIFICACIN ESTADSTICALa mayor p.lrte de las in\,estig,lciones se realizan en una muestra subgrupo de un grupo mayor de individuos que podran haber sido incluidos en el estudio. Por lo tanto, los in\restigadores se enfrent.m a menudo con la pregunta de si hubieran obtenido resultalios simil,lres con toda la poblaciOOo si el ,1zarpu\io haber producido unos resultados inusitados en su muestra. Lamentablemente, no t'xiste un mtodo directo para respondt.'r .1esta pregunta. En su lugilr, los in\'estigildores est,1n obligildosil pol1t.'ril prut:ba sus hipl)tt.'sis de estudio emplt.'.lndo un m~tolio indlrL'Ctolie prueba por eliminacil)n. Este mtolio se conoce como J'rlll.'l'a Si, 'lifi(a(ill t'5t1ldsti(a. dl.' En su forma hilbitu,li, ias prut:bas de significilcin estadisticil cuantifican, a partir de los datos li~1 estudio, la probabilidild d~ obtener los datos observados o un resultado ms extremo si realmente no existiera una ilsociacin entre los factores estudiados en la poblacin. Estas pruebas se basan en el supuesto dt~que los individuos que toman parte en 1.1 investigilcin son represt.'ntati\'os o seleccionados al azL\r de una pobl,1cin m"yor. Esta acepcin del trmino tI:Jlr es confusa, porque las pruebas de significacin estadstica se emplean en estudios en los cuales los inJi\'iduos asignados a un grupo de ~studio de control no son seleccionildos al azar. E~sta L\parente contraliiccin se put.'lit.'rt.'conciliar si se observL\lIue 1.1 pl)bl.1cin~st compu~st.1 por individuos llue tienen las mismas caractersticasllue las rellut.'ridas para participar en el estudio. De este modo, IL\spruebas de significacin estL\dsticarealment,ese aplican a cuestiones sobre poblaciones compuestas por individuos como los que pclrticipan en la investigacin.Procedimientos ~ de las pruebas de significacin estadstica

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o 25 ...

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Las pruebas de significacin estadstic'\ o pruebas de hipl)tesis se basan en la prcmisa de Iolul' el munlio est formado por lios ti~)os de relacionl!s: o dlo)s factores estn dsocidlios lo)no lo l'st.ln, Estos factorcs, t",mbit:'n loiel'\()minddoS ',ldri.lbll's o caracterstic'\s, est.ln .1s)ci",lios si dp.,\rl'ccn "' 1",vcz Con ms frl'Cuenci.'\ de lo ('sper",lk)

El papel de las pruebas de significacin estadstica o de hip., tan inusuales que, si no existe realmente una ..No obstante, en

-, , , problema consiste en averiguar si la asociacin existe o no. La prueba por s misma no dice nada sobre la fuerza o la importancia de la posible EstLlS pruebas empiezLln con ILI formulacin , .-, de una hiptesis de .Al realizLlr

-" , 1 hiptesis nula segn la cual no existe dicha asociacin o diferencia en Los mtodos estadsticos se emplean entonces par;} c;}lcular la prob.lbili., " :x..' .~mos si realmente no existe la .1sociacin en la poblacin.

Cuando solo existe una pequea probabilidad de obtener los re}ji suJtados observados si la hiptesis nula fuese verdadera, los investigadores pueden en~ tonces rechazar la ase\'eracin de que la hiptesis nula es cierta y con eUo la hiptesis ", nula. Al hacerlo, aceptan por eliminacin la existencia de su unica alternativa, la de una : asociacin o diferencia entre la pobla\.in. Las etapas \.'Specficas de las pruebas de significacin estalistica son las siguientes: 1 Formul.1cil)n de una hiptesis. Antes de recoger los datos. los investigadores plantean una hiptesis de I::studio que postula la ~xistencia de un.1 dif~ren(i.1 entre el grupo lic I::studio ~.l::lli~ control. Formulacin de la hiptesis nula. Los in\'CStigadores suponen que no e.\;istc una verd.1dera diferencia cntrc el grupo de estudio y el de control. Esto se conoce como hiptesis nula. Decisil)n sobre \!1 nivel de significacil)n ~stalfstic.1. Ll\s inv\.'stig.1dorl::s d~cilil::n cull'S \!1 ni\"l'1 dl' pn)babilid.1d que 51!l'lmsilil'mr.i suficientl'ml'nte fIC\.lueo p.1r.1 rech.1L.1r 1.1hipt)tl'sis nul.1. En 1.1m.1~'ori.l de los estudios dt! in\.estigJcion m.jdica ~' considem que una prubabilid.1d de 5'0, o inferior es suficientemente b.1j.1 p.lrJ pemlitir el rech.1zo de 1.1 hiptesis nula. EI5'.; L'S\!1 \-,llor .1cept.1..iogl:nt!ralmL'nte. Sin embar~o, cu.1llluier ni\-el nos lieja siempre al;.,'Una posibilidad de llue el azar por s solo haya produciLio un conjunto de dato~ inusu.1les. fur esl.\, un.1 hiptesis nu!.1, que de hecho sea verdaLil'rJ, puede ser rechazad.1 en favor de la hiptl'sis dL'1estudio hasta 5',t de 1.1s vecesR\!cogida dl' los d.1tOS. sl' pueden recoher d.1tOSutilizando los diseos de 11.\s estudios ..ie caSt-\sv controIL'S, lie cohortes o lie loS ens.wos clnicos .1Ieutorio~. AplicaciOO de la p~eba Lie significacin estadstica. Si e:Xisten diferl'ncias entre h\s ,grupos de la mUl'str.1. h\s invl'sti,g.1dors cJlcul.1n 1.1 prvbabilid.1d ..ie obsl'rv.1r \.'S.1S liiferl'nci.1s si no \!xistil'r.ln difl'renci.1s re.lles en 1.1 poblacil\n de IJI.1U\! ful'ron sl'leccion.1dos los indi\'iduos dl' los grupos de estudio y lie control. ESt.1 prob.lbilili.1d se dl'nomina \.alor p- En otras p.1Iabras, calculan la probabilid.ld de obtl:ner los valores obser\".1dos u otros ms extremos si la hiptesis nula de no liifl'rl:nci.l fuesl' \.iert.1. Para ello. los in\"esti~1dorL's de~n I::scoger entre las diversas pruebas estadsticJs aquell.l Llue se1.1propi.llia p.lra su tipt) concreto de li.ltOS. Por t1nto, debt.'n .1segur.1rse cuid.1dos.lmente d~ que sell::ccionan 1.1 prueb.l .1propiaLi,1, como se coml::nt.lr l'n los c.lptulos 27 a 30. PJr1l::ntl::nlil'r 1.1 formJ como un.l ~'rul'b.1 de significacilJn estJlistiC.ll".1lcu(.1 ~'rI.1b.1bililf.1LfI:S valorL's r. VI::.lI11OS I::jl::mplo I::n 1:1 1.1 un que se uti(iLJn cifr.1s

2.

3.

4S.

J. :z ~ -::

suficientemente pequeas para facilitar los clculos. Suponga que un investigador quiere responder a la siguiente pregunta: " Esel nlnerodellOmbres llaCidos los Estatfos 1.'11 Unidos de Amrica el mismoqueel de mujeres?". En primer lugar, el investigador plantea la hiptesis de que hay ms hombres que mujeres nacidos en los Estados Unidos, y luego formula la hiptesis nula de que el nmero de hombres nacidos en los Estados IJnidos es el mismo que el de mujeres. Seguidamente, decide el nivel de significacin estadistica, que se sita habitualmente en 5% o p = 0,05. Despus extrae una muestra .:ie4 certificados de nacimiento y encuentra que en su muestra hay 4 hombres y ninguna mujer. Vamos a calcular cul es la probabilidad de obtener 4 hombres y ninguna mujer, si la hiptesis nula de igualdad en el nmero de hombres y mujeres fuese cierta: Probabilidad Probabilidad Probabilidad Probabilidad de de de de un hombre dos hombres consecutivos tres hombres consecutivos cuatro hombres consecutivos 0,50 0,25 0,125 0,0625 50% 25% 12,5(70 6,25(70

Si el nmero de hombres nacidos en los Estados Unidos fuese el mismo que el de mujeres, la prob..1bilidad obtener 4 hombres consecutivosseria6,25%. de Por eso, el "valor P" es igual a O,062S.J. Con una prueba de significacin estadistica tan . simple como esta se calcula la probabilidad de obtener los datos.observados suponiendo que la hip\.)tesisnula es \.ierta. Con la mayor parte de las pruebas de significacin estadstica se obtiene el mismo tipo de resultados. Todas miden la probabilidad de obtener los datos observados o ms extremos si en la poblacin no existieran diferencias reales entre los grupos. 6. Rechazar o no la hiptesis nula. Una vez calculada la probabilidad de que los resultados pudieran haber oc-urrido por azar si no existieran verdaderas diferencias en la pobla\.in, los investigadores proceden a rechazaro no la hiptesis nula. Si la probabilidad de obtener los resultados por azar es menor o igualllue 0,05, los investigadorL'S puL~en nc'Chazar hiptesis nula. Es decir, es muy poco la probable llue la hiptesis nula sea cierta y que los resultadosobtenidos sean solo producto del azar. Por eliminacin aceptan que existe una diferencia verdadera en el desenlace entre ia pobiacin de ia que proceden loSit1dividuos del grupo de estudio y la poblacin de la que provienen los individuos del gru:)0con troj de las cuales fueron seleccionados loS individuos investigados.

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Qu pasa L-uando la probabilidad de que la diferencia obser\,ld.1 ocurra por azar es mayor que 0,05, como en el ejemplo precedente? Los investigadorL's no pueden rechazar la hiptesis nuld. Esto no quiere decir que la hiptesis nula de que no hay verdaderas diferencias en la pobl.1cin sea .cierta o incluso'probablt'. Simplemente indica que la prob.1bilidild de obtener los resultildos observildos, si la hiptL'sis nul.1 fuese cierta, es demdsiado grande para rechaL.1rla en favor de la hiptesis dL'1estudio. El peso de la prueba, por tanto, rt.'Caesobre los investigadores, que Ijeben demostrar que lil hiptesis nula es bastante improbable, antcs de rcchazarla en favor dL' Id hiptesis del estudio. El siguiente ejemplo ilustra cmo funciona en la prctica cl prl)de las prucbas dc significaciOO. Un investi~ildor qul!ria poner .1 pruebilla hiptesis de quc 1!1 c.incer de la cilvidad orall!st.i asocial.io con fumar l!n pi~.,.l. Pilrill!lIo, formul un.l hipt}tesis cedimiento

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;. nula segn la cual el fumar en pipa no estaba asociado con el cncer de la cavidad oral .en la poblacin general. Luego decidi que si observaba unos datos que solo se obtu~ vieran 5% o menos de las veces si la hiptesis nula fuese cierta, re:::hazarala hiptesis .nula. Seguidamente, recogi los datos en una muestra de la poblacin general de fu:: madores de pipa y de no fumadores. Mediante la prueba de significacin estadstica apropiada observ que, si no existiera una asociacin entre el fumar en pipa y el cncer de la cavidad oral en la poblacin general, datos tan extremos o ms que los obtenidos :- se observaran por azar solo e13% de las veces. Por ltimo, rechaz la hiptesis nula, dado que era bastante improbable obtener esos datos si no existiera una asociacin entre fumar en pipa y cncer de boca. De este modo, el investigador acept por elimina.cin la hiptesis del estudio segn la cual existe una asociacin en tre el fumar en pipa y el cncer de boca en la poblacin general. Recuerde que hemos definido peqUL'lia como una probabilidad de 5% o menos de que los resultados observados se hubiesen obtenido si no existiera una verdadera diferencia en la poblacin. La cifra 5% puede ser dem;1siadogrande o demasiado pequea si de los resultados dependen decisiones importmtes, El valor 5% se basaen la conveniencia de algunas propiedades estadsticas;de todos modos, no es un valor mgico. Es posible definir como l~qUI.'Il una probabilidad de lI:Jc, a O,l0/c a cualo quier otra probabilidad que se escoja. Recuerde, sin embargo, que, independientemente del ni\'el escogido, siempre habr 1lguna probabilid1dde n.'Chazarla hiptesis nula cuando no exista una \.erd.1deradiferencia. L1s pruebas de significacin estadstica pueden medir esta probabilidad, pero no eliminarla. En el cuadro 5-1 se repasan y resumen las etapas para llevar a cabo una prueba de significacin estadstica.

CUADRD5-1. COrnofunciona una prueba de significaciOn estadistica

1. Formularuna hlpotesis Desarrollar preguntadel estudio:existeuna asociacin la entrefactores"o una diferencia entre gruposde la poblacingeneral. 2. Formularla hipotesis nula Inver1ir hiptesis:no existeuna asociacin la entre factoreso una diferenciaentrelos gruposde la poblacingeneral. 3. Decidirel nivel de significacion 5%. si no se indicay justifica lo contrario. 4. Recoger datos los DetermInar existeuna asociacin si entre los factoreso una diferencia entre los gruposa par1irde los datos recogidosde las muestras la poblaciOn. de 5. Aplicarla pruebade significacionestadstica Calcular probabilidad obtenerlos datosobservados mas extrf:mossi la hiptesis la de o nula fueseverdadera (esto es. escoger aplicarla pruebade significaciOn y estadistica adecuada). 6. Rechazar no rechazar hipotesisnula o la Rechazar hiptesisnula y aceptarpor eliminacin hiptesisdel estudio. si se la la alcanza nivel de significacinestadistica. rechazar hipOtesis el No la nula si la probabilidad observarlos datos por azares mayorque 5% cuandono existeuna de asociaciOn entre factoreso diferencia entregrupos en la poblacin.En realidadse trata de una asociacin entre vanables.como se ver mas adelante

.~ ~ -. z ...

21

ERRORES

EN LAS PRUEBAS

DE SIGNIFICACIN

ESIADsnCA

Cuando se utilizan las pruebas de significacin estadstica, con frecuencia se pueden cometer diversos errores: No fonnular la hiptesis antes de realizar el estudio. No interpretar correctamente los resultados de una prueba de significacin estadstica al no considerar el error de tipo I. No interpretar correctamente los resultados de las pruebas de significacin estadstica al no considerar el error de tipo II. Empezaremos observando las consecuenciasque acarrea el no formular la hiptesis antes de realizar el estudio. Un investigador seleccional azar 100individuos con hipertensin arterial esencial conocida y 100sin hipertensin. Paraaveriguar en qu diferan ambos grupos, los compar en funcin de una lista de 100 variables. Utilizando la'5 pruebas estadsticas habituales, de las 100variables estudiadas, solo dos fueron estadsticamente significativas a un nivel de 0,05: (1) los hipertensos tenan en general ms letras en su apellido que los normotensos. y (2) los hipertensos nacieron en uno de los primeros tres das y medio de la semana. mientras que los normotensos lo hicit?ron en la segunda mitad. El autor concluy que. a pesar de que estas diferencias no h,lban sido previstas. los apellidos largos y haber nacido en la primera mitad de la semana se asociaban con la hipertensin esencial. Este ejemplo muestra la importancia de establecer la hiptesis de antemano. Cuando se contrasta un elevado nmero de variables. es probable que algunas de ellas sean estadsticamente signific}tivas solo por azar. Si la hiptesi5 no se ha formulado de antemano. no existe una hiptesis nula que se pueda rechaz}r. Adem.1s. put.'rle ser confuso aplicar los ni\'eles habituales de significacin estadstica si no se establece la hiptesis antes de recoger y analizar los datos. Si se buscan las asc.aaciones una vez recogidos los datos. es posible que se teng}n que aplicar criterios m~;estrictos que la probabilidad habitu.11de 0.05. Cuando se formula una sola lptesis. una regla pL.Cticaque 5f' puede sugerir al lector de la literatura mdica es la de dividir el v}lor p observado por el nmero de variables estudiadas. El valor p resultante se puede utilizar para rechazar o no la hiptesis nula. Por ejemplo. imagine un estudio en el que se analizan cinco variables en cada uno de los grupos. sin formular la hiptesis de estudio. Para obtener un valor p global de 0,05, cualquier variable determinada debe tener un valor p igual a'

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Este valor p de 0.01 debe interpretarse de la misma forr:,a que se interpretar.1 el valor p de 0.05 si la hiptesis del estudio se hubiera formuladl> antes de iniciarlo." Este enfoque reduce la potencia estadstica de un estudio para demostrar la significacin estadstica de la diferencia entre los valores de cualquier variabl~ .Por esl>.

Si hul-,..,r" m,i, d..' ,j",; ;rup'.';, I" ..'Cu"o:i.;n o:,'rr...,p'.n,ti..'nl..' 'ri,1 l~u,,1 " I" r...l-"l-,lid"d d.."""d" ..t,' ..."m, ~r...r d.., tlp" I ..jividid" r.'r ...1nm..'.., ..t~ 'mr"r,1.:i"n..',; l.Ju...'... ...,n" r.."'l.."r. E,;I~ m~loo.k, .."; un" .I~'...xim"o:ilin lil o:u"nd,. ...1mim..'... ,j..' v.ln"l-I..., ,., 1'",.. l.u"n,j" ...I,Im, ,j... V.l .lum..'nla l-a,t"nt... p'.r ..,no:lm.1..t..'~. ti..."d... .I r..,u..'nr un v"..'r l' J.'m.I"".I.. "..lu..'li" .lnl.., ..t..,.1"" ' .11(,,11 ',~niiio:aci.:.n ..',I.l..ti,tio:"

muchos bioestadsticos consideran que es mejor emplear un mtodo multivariante, que se describir en la Parte4, La seleccin Ullaprueba ~~ estadstica. Recuerde que las pruebas de significacin estadistica o de hiptesis constituyen un mtodo para realizar inferencias en un mundo en el cual debemos decidir entre la hiptesis de estudio y la hiptesis nula basndono~; L'.TClusitulnente eI'los datos estudio. Sin embargo, es posible contemplar la inferencia como un proceso que del 7 incorpora una probabilidad de que la hiptesis sea cierta. En estE'proceso, el investigador, antes de iniciar el estudio, debe estimar la probabilidad de que la hiptesis sea cierta. Ello puede realizarse a partir de los resultados de estudios anteriores o de conocimientos mdicos previos. Cuando se calcula la probabilidad pre\'ia, existen mtodos estadsticos para estimar la probabilidad de que la hiptesis sea cierta despus de obtener los datos del estudio. Este proceso IU!I!.'siIl/IO paralelo al uso de pruebas diages nsticas que se discutirn en la Segul'tl Xlrt!.', pru!.'OO lllla pru~. Una ventaja del La li!.' mtodo bayesiano es que no exige ajustar los valores p segn el mimero de variables.

Error de tipo IAlgunos errores son inherentes al mtodo empleado en las pruebas de significacin est()dstica. La posibilidad de que la hiptesi~; nula pueda ser falsamente rechazada y de que la hiptesis del estudio sea falsamente acept()daes un concepto fundamental subyacenteen las pruebasde significadn estadstica.Esta posibilidud se conoce como ellTror Lieti.tJlI En las pruebas de significacin tradicionales. las posiI. bilidades de aceptar incorrectamente una hiptesis de estudio, pueden alcanzar hasta 5% aun cuando no exista una verdadera diferenLia en la poblacin de la que se ha extrado la muestra del estudio. Este ni\.el de error de tipo I se denomina nivel alfa. Las pruebas de significacin estadstica no eliminan la incertidumbre Los lectores cuidadosos de los artculos cientficos put.'den por tanto .1preciarel grado de duda existente y decidir por s mismos si estn disput.'Stosa tolerar o actuar con tal grado de incertidumbre. En determin.1d.1scircunstJnci.1s. un ni\'el alta de 0,05 puede SObrepas.lr lo que uno est dispuesto a tolerar, mientras que en otras puede tolerar incluso ms d~ 5'7c Por t!j~mplo, antes de introducir un nuevo mtodo de potabizacin del , agua en una comunidad con una Nia frl'ClIenl;a de intl.'Cciones transmitidas por el agua, puede ser inaceptable una probabilidad de 5'7" de que el nuevo mtodo no mate a los organismos patgenos. Por otro lado. en una comunidad donde el agua es la principal fuente de trJnsmisin de enterml'dades se puede tolerJr una probabilidad ms alta de que el nuevo mtodo no consigJ eliminJr IJSenfermedades transmitidas por el agua, especialmente si no existe otro metodo disponible. Veamos cmo I~Ihecho de soslayar la posibilidad de un error de tipo I puede conducir a una interpretilcin errnea de los resultJdos del estudio. El autor de un artculo mdico de revisin evalu 20 estudios bien realizados en los que se examinaba la relacin entre la lactancia matema y el cncer de mama. En 15estudios no se encontr una .1sociacinentre ambas variables. En un estudio se observ una asocial;n significativa a un nivel de 0,05 entre la lactancia ma-

..I: ~ ,2 ...

Espt),;ibl~ inc"rpbre donde la dieta era muy baja en protenas la diarrea I!staba muy difundid.1. 51!I!studi el efecto del aumento de proten.1S en la dieta en zon.1ss~ll!ccionadas al az.1rml!diant~ la introduccil)n de cultivos dl! ulto contenido en protenus con mtodos agrcolas modl!mos. El seguimiento posterior revel una reduccin de iO'7cen lu incidl!nci.1dl! diarrl!a en las zonas de I!studio y un escasocambio ~n las otras zonas. Los .1utoresconcluyl!ron que la dieta con alto contenido protenico previene la diarrl!a. Es probable que la introduccin de la agricultura moderna se asociara con cambios en el suministro d~ .1.1;U.1 y saneamiento, que tambin pudieron huber contribuido .1la reducciL)n de lu ncid~ncia dl! diurrea. Por este motivo, es preciso cerciorarSI!cuidadosamente dl! I.lu~lu CJractersticaseleccionadacJmo causa es verdaderamentl! ~I factor qu~ produjo el L'feLto.En otras palabras, el investigador y el lector deben sl!r cautl!losos .11 consider.tr l.1ue c.lusa ha prl!cl!dido verdlderamente all!fecto 1.1

~ :.:

FIGURA6-1. RelaciOnentre diferentes tipos de asociaciones y distintas definiciones de caus Ilidad~ asociacIn de grupo ecolgK:a =

I

Asooacln = ~n

individual

ASOCIac:n no causa!

Causa = causa conInt uyente

Causa conlnbl;yel1!e !nc feda = causa indirecta

Causa conlribuyenle dI ec!a = causa d;recta

::z: ~ ~ ~ ~ ';:) ~ >';:) 9;.J "2: :J ~ '( :5

y que la presunta modificacin del efecto no se ha producido por otros cambios que en realidad son causales. Aun cuando la causa contribuyente no se pueda establec('r definitivamente, puede que sea necesario ejerdtar nuestra mejor capacidad para de\:idir si existe un~ rel~cin de c~usa y efecto. Sehan establecido una scric de criterios auxiliares, accesoriosy de apoyo para definir la causa contribuyente en esassituadones. Estos criterios son los siguientes: I. 2. FUL'r::II la asociacill.L1 fuerza de una asl)(iacin entre el factor de riesgo y la de enfermedad medida, por ejemplo, por la magnitud del riesgo relativo. ClIIISisfL'/ICia la asociacill.Existe una asoCi.1Cin tie consistente cuando las investigaciones realizadas en diferentes lugares sobre diferentes tipos de pa\.ientes producen resultados similares. PlausibiJidad bioh5,\'ica. plausibilidad biolgica de la relacin se ev~la i1partir L1 de los principios de las ciencias bsicaso clnicas. Relacilldosis-rL'S/1IIL'Sfa.presencia de una relacin de dosis-respuesta signiLa fica que los cambios en los niveles de exposicin al factor de riesgo estn ,\sodados con cambios de direccin consistente en la frecuencia de la enfermedad.

3. -I:.

Los datos que apoyan cada uno de estos criterios ayudan a r('forzar el argumento de que un factor es realmente una causa contribuyente. Estos criterios reducen la probabilidad de que la asociacin observada se deba al azar o al efectc de un sesgo. Sin embargo, los criterios no prueban la existencia de una causa contribu~.ente. Adems, ninguno de esos cuatro criterios para est~blecer una causa contribuycnte es esencial. Un factor de riesgo con una asociacil)n mlmerada pero real puede ser, de he-

una

causa

que

fonne

parte

de

un

conjunto

de

causas

contribuyentes

de

una

enfer-

factor

de

riesgo

acte

~'n

una

comwdad

pero

no

en

otra.

Esto

puede

ocurrir

porque

en

una

comunidad

exis-

~tan 1#!2 el

otras proceso

condiciones biolgico que

necesarias. nos ocupa.

La

plausibilidad Por ltimo,

biolgica una relacin

supone dosls-respuesta,

que

comprendemos aunque

sea

frecuente

en

medicina,

no

es

necesaria

para

establecer

la

existencia

de

una

relacin

~ Un investigador realiz un estudio de cohortt?ssobre la asociacin ~ entre la radiacin y el cncer de tiroides. Encontr que el riesgo relativo de padecer cn.cer de tiroides de la~ personas irradiadas co~ ~~sis baj~s era 5. No obstante, observ? -tambin que, con mveles moderados de radlaClOn,el nesgo relahvo era 10y que a m" veles elevados era I. El investigador concluy que la radiacin no poda causar cncer t.c de tiroides, dado que no exista una relacin dosis-respuesta que demostrara ms casos :. de cncer entre las personas sometidas a radiaciones ms altas. El riesgo relativo de lO implica una fuerte as(>Cacin entre cncer de tiroides y radiacin. Esta asociacin no debe ser descartada simplemente porque el riesgo relativo disminuya a dosis ms altas. Es posible que la radiacin a dosis bajas y moderadas sea una causa contribuyente del cncer de tiroides, rt'ientras que las dosis altas maten realmente a las clulas y, por ello, no contribuyan a su desarrollo. De este modo, los criterios auxiliares. accescrios y de apoyo para juzgar las causascontribuyentes son solo eso: por s mismos no re~uelven el problema. Sin embargo, pueden ayudar a apoyar el argumento a favor o en contra de la causa contribuyente. La consideracin de estos criterios nos ayuda a comprender las contro\.ersiasy las limitaciones de loS datos. OTROS CONCEPTOS DE CAUSALIDAD

El concepto de causa contribuyente ha sido muy til para estudiar la causalidad de las enfermedades. ;-.:oobstante, este no es el nico concepto de causa que se ha utilizado en mt!dicina clnica. En el siglo XIX, Robert Koch formul una serie de condiciones llue era necesario satisfacer antes de llue un miCfl)organismo pudiera ser considerado la causa de una enfermedad.:: Entre las condiciones conocidas como postulados K)(..h una que t!xige que el organismo siempre se encuentre asociado i(.' hay con la enfermedad. Esta condicin se denomina con frecuencia calsa Ilecesaria. La causa necesariava ms all de los requisito~ para establecer una causacontribu~'ente. Con (!1paso del tiempo, este requisito ha demostrado ser muy til para estudiar 1.15 enfermedades infecciosas en circunstancias en q~e un solo agente (!S responsable de una sola enfermedad. Sin embargo, si el concepto de causa necesariase aplica al estudio de las enfl'rmedades crnicas, es casi imposible probar la existencia de una relacin causal. Por ejt.'mplo, aunque se haya reconocido que los cigarrillos son una causa contribuyente del cncer de pulmn, fumar cigarrillos no es una condicin nl'cesariapara t.'1 desarrollo de dicho cncer; no todos los llue tienen cncer de pulmn h.1n fumado cigarrillos. Segn las reglas de la lgica estricta, la causalidad tambin exige el cumplimiento de una segunda condicin conocida como causasufic?1lte. condiEsta cinafirma que si est presente la causa, tambin lo debe estar la eI"'fennedad. En nuestro ejemplo de los cigarrillos y el cncer de pulmn, esto implicaria que, si se fuman cigarrillos, siempre se des.lrrollar cncer de pulmn. Por citar otro ejemplo, la mono~ LastJM AIJ"1u',,d'Y ,'1 fl".I..,I/I"'~y Nu~v" York Oxiord Univer,;ity rr~ss; 19&'!.

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nucleosis infecciosa es una enfennedad clnica mente bien establecida en la que se ha aceptado que el virus de Epstein-Barr es una causa conhibuyente. No obstante, tambin se ha demostrado que otros virus, como el citomeglico, producen el sndrome de la mononucleosis. Por aadidura, existen pruebas que demuestran que el virus de Epstein-Barr ha estado presente sin provocar la aparicin del sndrome de la mononucIeosiso que puede manifestarsecomo causa contribuyente de otras enfennedadescomo ellinfoma de Burkitt. Por este motivo, ya pesar de que se ha demostrado que e! virus de Epstein-Barr es una causa conhibuyente del sndrome de la mononucleosis, no es una causa ni necesaria ni suficiente del mismo. El siguiente ejemplo ilustra las consecuencias de aplicar el concepto de la causa necesaria de la lgica fonnal a 105estudios mdicos. En un estudio sobre los factores de riesgo de la enfermedad coronaria, los investigadores identificaron a 100individuos de una poblacin de 10 O:xJ pacientes que padecieron un infarto de miocardio, a pesar de tener la tensin arterial y la concentracin plasmtica de colesterol normales, practicar regularmente ejercicio, no fumar, tener una personalidad de tipo B y no presentar una historia familiar de ~nfermedad coronaria. Los autores concluyeron que haban demostrado que la hipl!rtensin, la concentracin plasmtica df!colesterol elevada, la falta de ejercicio, el consumo de cigarrillos, la personalidad de tipo A y la historia familiar de enfermedad cor(maria no eran las causas de la enfermedad coronaria, porque no todos los pacientes con infarto de miocardio posean uno de esos factores de riesgo. Los autores del estudio estaban usando el concepto de causa necesaria como concepto de causalidad. En lugar de la causa necesaria, supongaml's que se ha demostrado gue todos esos factores cumplan los criterios de causacontribu\.ente de la enfermedad coronaria. La causa contribuyente, a diferencia de la causa necl!~aria, no requiere gue todos los que no tienen la causa tampoco tengan la enfermedad. La incapacidad de las causas contribuyentes para predecir todos los casos de la enfl!rmedad subrava las limitaciones de nuestro conocimiento actual sobre todas las causascontribu\,l!nts de la enfermed.1d coronaria. Asimismo. demuestra nuestro l'Stado de ignora~cia actual. porque si se conocieran todas la causas contribu~.ente5, en tod,)5 los qu~ p.1decen la \?niennedad se obSen'i1raal menos uno d~ esos iactores. Por e-;0, ni siquiera el establecimiento de una causa contribuyente implica que esta estar presente necesariamente en todos y cada uno de los casos. En resumen, la definicin cnicamente til de causalidad se conoce como causa contribu~.ente. Esta definicin exige demostrar que la presunta \:ausa precede al efecto y que la modificacin de la causa modifica el efecto en algunos indi,,;duos. No requiere, sin embargo, que todos los sujetos que no presentan la caus.1 contribuyente no presenten el '!f~cto, ni que todos los que la posean desarrollen el efecto. En otras palabras, una causa dnicamente til puede no ser ni nt.'Cesaria suiil1ente, ni pero tiene llue ser contribuyente. Su presencia debe aumentar la probabilidad de gue se manifieste la enfermedad y su ausencia debe reducir dicha probabilidad.

tCAPTULO 7

En los captulos precedentes hemos ilustrado los errores que se pueden cometer al asignar padentes a los grupos de estudio y de control, al valorar el desenlace de un estudio y al analizar e interpretar sus resultados. Una vez completado este proceso, el investigador se pregunta qu significado tiene toJdo esto para los individuos no incluidos en el estudio y para las situaciones no abordadas directamente en el estudio. Para averiguar el significado que tiene la investigadn en otros grupos o situadones, el investigador debe extrapolar los resultados del estudio a situadones nuevas y potendalmente diferentes. 1Empezaremos viendo cmo pdemos usar los resultados de un estudio para extrapolarlos a individuos, grupos de riesgo o comunidades similares compuestas por indi\iduos con y sin los factores que se han estudiado. Luego examinaremos la extrapolal.;n a nuevas situadones ya nuevos tipos de individuos.

EXTRAPOLAClN

A INDIVIDUOS

El primer paso para extrapolar los resultados de un estudio consiste en valorar el significado global de los resultados para un individuo concreto, similar a los individuos incluidos en la investigacin. Al hacerlo, sllponemos que loS haUazgos del estudio son tan vlidos para otros indi\iduos con t.'l factor de riesgo estudiado como lo fueron para los individuos que realmente participJron l'n la investigacin. En muchos estudios de casos .. controles\' de cohortes se estima \' la razn de productos cruzados o el riesgo rel.ltivo as()cjJdo con el desarrollo de la enfermedad cuando el factor dl' ril!sgo I!st.i presl!nte comparado con cuando no est presente. L1 razn de productos cruzados y el riesgo relativo nos informan sobre la fuerza de 1.1 relacin l'ntrc l'1 factor dl' ~s~o !' la ~'nfcrmcli.ld. Si ~,iste unJrelacin dt.' causaefecto y el efecto del factor de riesgo es completamente reversibll', los riesgos relativos nos ofrecen una informacin importante para el paciente individual. Un riesgo relativo de 10 indica .11 paciente individual que, en promedio, se multiplicar por 10 el riesgo de desarrollar la enfermedad en un determinado perodo de tiemF'o si tiene t.'1factor de riesgo, comparado con su riesgo si no tiene el factor.: Sin emb.1r~O, el ries~o relativo no nos dice n.ldJ JCercJ de la magnitud absoluta de la probabilid.ld o riesgo de des.1rrollar IJ enfermedJd si el factor Je riesgo est presentl' COmp.lr.ldo (on CU.lnJo no est.l prl'sl'l1te. Un riL'SgO relativo de 10 pul'dl' indicar un aumL'nto de riesgo de 1 pt>r 1 000 000 para aquellos sin el factor de riesgo a 1 por 100 000 para .ll1uellos con cl factor. Por otro lado, puede indicar un aumento de 1 por 100 para los que no tienen 1!1fJctor lil! riesgo a 1 por lO para los que lo ~ f'Ul-d~..r:uir 4u~ ~llis() Jl' ,t..I,), p..r.. '..c.lr ..,ml-lu",)lll.' ,,)br,.IIIJivi,tu,), "') ind,liJuSl." un ~stuJil)~s ,i~m. pr~ lin.. ~,tl:..P')I..lilin. En I.. f'rl'Sl'nt,. "tu..,.i,ill. ,.,I..m.)'.,.,tr..f")I..Il,t" J~ U" pl.ri."t" ..,Jtro l.J ..um'Cci.;1lclm 4u~ lill.. l"t,m ,l,1l ,ll.I rll.'.I:" rl.I..lll..' l.' .lpJC ..bl,. ..lin inJIl.,JUU l.St.i d~t~rmin..J... d~ hl hu. pur ~I KraJu J~ ~ml.j..nL.J ~ntre lus inJ,VIJU.), inl-luiJu, l.1l ...1 ,.'.tudi.) I' ..4Ul.I ..14u~d~,;e..mus..plic..r 1.1,rl.'.ui. t..ltUS.l..J..f'lic.lcl,in J~ ,,), rl.'.ult..Ju, ..un InJvi,lli.) '"f"'"l. 'lu~ I.. mll..'.lr..l"'ludi..J.. Sl.CUmp')Il..t"t..lml.ntl. ,tl' p'.r,;,)"", ",..ct..ml'nll. Il:u..Il.' IUl.IiIlJivl,tu" N" ,.,. ,"Ii...,l.ntl. c.)n 'llll' "' h..\...r Incluid.., l.1l "ll.'tu..I,,\ f".r. ,,'Il.., cumu ,.lln,li\.,Jli" ,.n ...Ul.'.t.,n

-

tienen. Por ello, ya pesar de tener el mismo riesgo relativo, el riesgo absoluto F'uedeser muy diferente para los individuos. La incapacidad de comprender el concepto de riesgo absoluto puede conducir al siguiente tipo de error de extrapolacin. Un paciente ley que el riesgo relativo de leucemia aumenl:acua tro veces con el uso de una nueva quimioterapia para el tratamiento del cncer d,:~ mama, mientras que el riesgo relativo de curar dicho cncer con la quimioterapia es de 3. Por consiguiente, pens que la quimioterapia no mereca la pena. Sin embargo, el riesgo de morir por cncer de mama para el paciente es bastante mayor que el riesgo de padecer leucemia. La aparicin infrej:Uente y tarda de la leucemia quiere decir que, incluso en presencia de un factor que ilUmenta cuatro veces el riesgo de padecerla, el riesgo absoluto todava ser muy pequeo comparado con el alto riesgo de morir por cncer de mama. El paciente no ha comprendido la importante diferencia entre el riesgo relativo y el absoluto. Por eso, cuando ;e extrapolan loS resultados de un estudio a un individuo concreto, es deseabletener informacin tanto sobre el riesgo relativo como sobre el riesgo absoluto. EXTRAPOLACIN A LOS GRUPOS DE RIESGO

~ ~ '-J :J ~ ~z :J ~ ~ ~ :) ~ ~ :... :) ::s 2 "" '01 z :J ~ ~ ::s :J i'." '01

El riesgo relativo y el riesgoabsoluto se emplean con frecuenciapara efectuar estimaciones acerca de pacientes individuales. A veces, sin embargo, I~stamos ms interesados en el efecto que puede tener un factor de riesgo sobre grupos de indi\-iduos con el factor de riesgo o sobre una comunidad de indi\-iduos con y sin el factor de riesgo. Cuando se valora el efecto de un factor de riesgo sobre UI" grupo de individuos, empleamosel concepto conoddo como riesgtJ atriblll1ie parct'71tlUll.:Iclculo El del riesgo atribuible porcentual no requiere que exista una relacin de causa-ef(~cto. No obstante, cuando existe una causa contribuyente, el riesgo atribuible porcentual nos infonna del porcentaje de una enfennedad que puede eliminarse entre los que tienen el factor de riesgo si se pueden suprimir completamente los efectos del factor de riesgo.. El riesgo atribuible porcentual se define como: Riesgo de la enfermedad Riesgo de la enfermedad si el factor de riesgo si el factor de riesgo est presente est ausente Riesgo de la enfermedad si el factor de riesgo est presenteEl riesgo atribuible porcentual del riesgo relativo mediante la siguiente frmula: ...Riesl!o RIesgo atnbuble porcentual =

x

lOO'7c

se calcula ms fcilmente 1 partir

~-o- relativo Ri Iesgo

.x

-1

100%

re ativo

Cuando el riesgo relativo es menor queRiesgo atribuible porcentual = riesgo relativo x 100%

:) < ?I El rles.\,oalribulb/( po7l-'."lua/ tilmbin 'e denumind tfrl((ij,l alribu,b/( (~n los ~xpuesIUS), (raccll' ,'li.'.~I,a (en los exput!stos), PrO~I""Ij1l jlrlbull'.. (en lus e,pu...stus). 1\1""..lItjlt' "" r..ducclll ,/,'/ rit's.\'l' y tasa ,/t' ..(ic","la prvt...".\,a" .Esta interpretilcin d..'1rle,gu iltribuible \!XI~\! qu..'lu,; I!i..'t.-o,;..Iel id.:tur de ri.,sgll ,e pucdiln I!liminilr inrt\l!diilt.1 y

~o

complt!tamente

Estoes, siRiesgo relativo 1 2 4 10 20

Riesgo atribuible O 50% 75% 90% 95%

porcentual

Observe que incluso un riesgo relativo de 2 puede estar asociado con una reduccin de 50% en la enfermedad entre los sujetos con el factor de riesgo. La incapacidad para entender este concepto puede conducir al siguiente error de extrapolacin: Se realiz un estudio de cohortes bien diseado comparando hombres que hacian ejerdcio regularmente con hombres que no lo hacan, los cuales fueron apareados segn los factoresde riesgo de la enfermedad coronara. En el estudio seencontr que el riesgo relativo de enfermedad coronara en los que no hacan ejerddo fsico era de 1,5. Los investigadores concluyeron que, aunque fueril verdad, este riesgo relativo era demasiado pequeo para tener importanda prctica. A pesar de que el riesgo relativo era solamentE~ observe que se 1,5, convierte en un riesgo atribuible porcentual sustancial:Riesgo atribuible porcentual =1,51,5 1 0,5 1,5= 33%

Este resultado indica que, entre los que no hacan ejercicio fsico regulam\ente, se poda eliminar como mximo un tercio de su riesgo, si se pudiera suprimir la falta de ejercicio. Ello puede representar un elevado nmero de individuos, dado que la enfem\edad coronaria t.'Sfrecuente y la falta de ejercicio fsico es un factor de riesgo comn. Con fre\."Uencia, dificil transmitir la informacin contenida en el es riesgo absoluto, ~I riesgo relativo :. el riesgo atribuible porcentual. Otro modo de expresar esta informa(.;n -que es aplicable a los estudios de cohortes :.' a los ensayos clnicos controlados- se conoce como el IIl11erV ~.il.'1ltl.'S I.'S de que precisotratar.' Esta d.fra estableceuna informacin clnicamente importante: cuntos pacientes similares a los del estudio es necesario tratar, considerando el paciente promedio del estudio, para obtener un desenlace malo menos o uno bueno ms? El nmero se calcula suponiendo que el grupo A tiene un mejor desenlaceque el grupo B:Numero preciso tratar que es de pacicntcs z ".. ~ ~

De este modo, si una investigacin demostr una reduccin de la enfermedad coronaria en un periodo de 5 aos de 20 por 1 000 a lOf)Qr 1 000, el nmero de pacientes que es preciso trtar durante 5 aos para reducir un caso de la enfermedad se calculara del siguiente modo:

~

::: j

Vt!ase L.1up"cis A, S..ck"tt Ol, R"bo.'rt,; ({S ,\n ..,;",,;,;ment llf clinic..lly u",ful mea,;url"; llf the con""'Juenc~,; ,, treatm~nt ,'J ~l , .\I,'lll'1111!;JlII1;'Z1I-li:lJ-4cl

Nmero preciso tratar - ---= que es de pacientes -

1000

.h.. 1""" = 100

j.. I I

20/1 000 -lO/1

El nmero de padentes que es preciso tratar ofrece a menudo una informadn clnica mente ms til para interpretar los datos de la investigacin clnica que otros estadsticos de sntesis tales como el riesgo relativo de 2, un riesgo atribuible porcentual de 50% o incluso un riesgo atribuible de 20 por 1 000 frente a otro de 10 por 1 000.6 EXrRAPOLAON A UNA COMUNIDAD

Cuando se extrapolan los resultados de un estudio a una comunidad de individuos con y sin el factor de riesgo, necesitamos utilizar otra medida de riesgo conodda como riesgo atribllible pobiaciorwl porcentual (RAP) .7 El riesgo a tri buible pobladonal porcentual indica el porcentaje del riesgo de enfermedad en una comunidad que est asociado con la exposicin a un factor de riesgo. 8 El clculo del riesgo atribuible poblacional porcentual requiere que conozcamos otros datos adems del riesgo relativo. Exige conocer o que seamos capaces de estimar el porcentaje de individuos de la comunidad que poseen el factor de riesgo. Si conocemos el riesgo relativo y el porcentaje de individuos con el factor de riesgo (b), podemos calcular el riesgo atribuible poblacional porcentual empleando la siguiente frmula:

Esta frmula nos permite relacionar el riesgo relativo, /I, y el riesgo tribuible poblacional del siguiente modo:Riesgo ~ '-J :3 't: ~ z :3 :o: ~ ~ ::) :o: :,. >::) :5 2 :J) 'oJ z :3 :o: ~ :5 :3 ~ \II ~ ::) ~ relativo ., 4 10 20 2 4 10 20 2 4 10 20 2 4 10 20 b 1'7c 1% 1% 1% 10% 10% 10% 10% 50% 50% 50% 50'7" 100% 100% 100'70 100% ".

Riesgoatribuible pobladonal (aproximado)1% ,,"'8% 16% 9% 23% 46% 65~10 33% 60% 820/c 90'7c 50% 70% 90% 95'70

.2

El num~ro d~ p.Cl~nt.,,; 'Iu... ." pr..'Ci,;() tr.t.r t.mbi...n ,;., pu.,d., c.lcul.r p.r. lus ...i..'Ct",; .d\~~s Estu p'-.rmt~ r.'ali.r un. c"mp.r.CK.'n dir..'Ct. .'ntn' .,ll1um,.r" 11..'C...""r"p.r. pr...\..'nir un ,.h'Ct" .d\ NI.' y .,1 'IUm.'n) ~ p.ci~ntes qu.' .,s rreciS\J trat.r p.r. f..n,.jucir un ...i..'CI\,'...'Cul1d.r" El rlt'S.'