Editorial
Buena ciencia
Good science
V. Modesto i Alapont
Autor para correspondencia
Unidad de Cuidados Intensivos Pediátrica, Hospital Universitari i Politècnic La Fe, Valencia, España
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La metodología empleada es impecable, el análisis riguroso y la conclusión honesta. A mi parecer, muy buena ciencia.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la literatura sobre pruebas diagnósticas, el objetivo clínicamente relevante suele consistir en evaluar la exactitud de una medición. La exactitud (<span class="elsevierStyleItalic">accuracy</span> en la literatura anglosajona) es una propiedad que se establece en una determinada dimensión: la comparación de dicha prueba diagnóstica con otra medición que se toma como «patrón oro» <span class="elsevierStyleItalic">(gold standard).</span> La exactitud se mide con las razones de verosimilitud o sus logaritmos decimales (los llamados «pesos de la evidencia», inventados por Alan Turing en 1940-1941 para conseguir descifrar el código nazi de las máquinas enigma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>).</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo, hay que saber que la concordancia o fiabilidad, una propiedad que se establece en otra dimensión distinta, es una condición previa y necesaria para poder establecer exactitud. Lo que pretendemos evaluar cuando medimos la concordancia entre 2 mediciones, o cuando estudiamos la consistencia o reproducibilidad de una misma medida repetida en el tiempo, es la «discrepancia» entre ambas mediciones (o repeticiones): el sesgo en el que incurrimos cuando tomamos una medida por la otra. Solo si 2 medidas son concordantes (es decir, no discrepantes) y una de ellas es el «patrón oro», podrá evaluarse posteriormente la exactitud de la otra como método diagnóstico.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el análisis de concordancia entre variables con datos categóricos, se utiliza el índice kappa (ponderado) de Cohen. Pero con relativa frecuencia, en la investigación clínica se tiene la necesidad de valorar la concordancia entre mediciones cuantitativas. En este caso, no nos sirve el coeficiente de correlación R<span class="elsevierStyleSup">2</span> de Pearson y es erróneo utilizarlo para este propósito<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Dos mediciones pueden tener una correlación altísima y estadísticamente significativa, y sin embargo estar en diferentes escalas. Y lo que pretendemos evaluar cuando medimos la concordancia es la «identidad» entre ambas, no solo la capacidad de variar por influencia mutua. La mejor forma de medirla parece ser mediante el coeficiente de correlación y concordancia (CCC) de Lin<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una alternativa muy adecuada es la elegida por la Dra. García Soler y su equipo. Se trata del cálculo del llamado coeficiente de correlación intraclase (CCI), que estima el promedio de las correlaciones entre todas las posibles ordenaciones de los pares de observaciones disponibles. Para entender la correlación intraclase, supongamos que todas las observaciones de una variable se ordenan en m grupos (en este caso los 2 grupos: medición de Hb transcutánea y de Hb del laboratorio) que contienen <span class="elsevierStyleItalic">n</span> observaciones cada uno. Y supongamos también (hipótesis nula) que no hay motivos para esperar que haya diferencias en el nivel medio de la variable entre los <span class="elsevierStyleItalic">m</span> grupos. Si esas diferencias existieran, las observaciones del mismo grupo tenderían a estar positivamente correlacionadas entre sí y su variabilidad sería diferente a la de las observaciones del otro grupo. Esta correlación es lo que se conoce como correlación intraclase.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La fórmula para el cálculo se basa en un modelo de análisis de la varianza de efectos aleatorios de un factor (ANOVA). La idea es que la variabilidad total de las mediciones se puede descomponer en 2 componentes: la variabilidad debida a las diferencias entre los distintos sujetos (varianza <span class="elsevierStyleItalic">entre sujetos</span>) y la debida a las diferencias entre los métodos de medición de la variable para cada sujeto (varianza <span class="elsevierStyleItalic">intra sujetos</span>). El CCI, un coeficiente paramétrico que puede considerarse el equivalente del estadístico kappa para variables continuas, se calcula entonces como la proporción que supone la varianza <span class="elsevierStyleItalic">entre sujetos</span> sobre la variabilidad total<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>. Como es una proporción, el CCI toma valores entre 0 y 1: está próximo a 1 si la variabilidad observada se debe fundamentalmente a las diferencias entre los sujetos, y no a las diferencias entre los métodos de medición (o entre los observadores); y toma el valor 0 en caso contrario. Aunque la interpretación es subjetiva, se asume por consenso una escala para valorar el CCI como medida de reproducibilidad: valores inferiores a 0,4 indican poca reproducibilidad y valores iguales o superiores a 0,75 reproducibilidad excelente. Los valores intermedios se consideran con una fiabilidad adecuada. La principal limitación del uso del CCI, además de las que derivan del incumplimiento de las hipótesis de aplicación del modelo ANOVA (normalidad, igualdad de varianzas e independencia de los errores), es su dependencia tanto del rango de variación de la escala de medida como del número de métodos de medición (o de observadores). Así, por ejemplo, si una medición presenta una variabilidad muy reducida, puede obtenerse un CCI bajo sin que esto signifique un método poco fiable.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los investigadores malagueños utilizan, también en su análisis, el popular, el gráfico de Bland-Altman, y con él detectan la principal debilidad del método transcutáneo de medición de la Hb. <span class="elsevierStyleItalic">A priori</span>, fijan en ±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>g/dl el límite de tolerancia para el sesgo en la medición (la diferencia máxima en las 2 medidas de la concentración de Hb para que el nuevo método incruento se considere fiable). Puede parecer una decisión arbitraria, pero a mi juicio es muy adecuada y está basada en razones clínicas bien fundamentadas: en el ámbito de los cuidados intensivos pediátricos, en el que método transcutáneo no invasivo pretende ser usado, una diferencia de 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>g/dl puede hacernos modificar la actitud terapéutica. Sería óptimo que la posible diferencia fuese inferior a dicho margen. Sin embargo, tanto el análisis estadístico como el gráfico de Bland-Altman objetivan, tal y como los autores señalan en el texto de los resultados, que «La media de las diferencias entre los valores de laboratorio y los del pulsi-cooxímetro fue de 0,66<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,46<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>g/dl, con una mediana de 0,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>g/dl (RIQ: −0,2-1,4). La mediana de las diferencias en valores absolutos fue de 0,8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>g/dl (RIQ: 0,4-1,7)». Es decir: el límite de tolerancia queda claramente rebasado. De hecho el IC 95% de la media poblacional del sesgo obtenido en la UCIP de Málaga (asumiendo normalidad) es −2,2-52<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>g/dl: el ±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>g/dl (límite de tolerancia) es un valor posible al 95% de confianza. Este sesgo es 10 veces superior al obtenido en un reciente trabajo sobre el tema<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>, pero existen otros estudios que comunican sesgos similares e incluso superiores<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">7–9</span></a>.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Así que la magnitud posible del sesgo en que se incurre podría invalidar la medida y afectar claramente a la relevancia clínica del método transcutáneo. De hecho, tal y como señalan los investigadores, en la tabla 1 «se aprecia que el 60,9% de las mediciones por cooximetría no invasiva presentaba una diferencia ≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>g/dl respecto al valor del analizador del laboratorio central» lo que significa que casi el 50% de las mediciones se encuentran fuera del límite de tolerancia establecido por los mismos autores <span class="elsevierStyleItalic">a priori</span>. Pero es que, además, con sus modelos multivariantes correctamente ajustados según el criterio informativo de Akaike (AIC), Soler et al. detectan que precisamente el «índice de perfusión» es una covariable que afecta mucho a la concordancia. Este es un dato clínicamente muy relevante, porque si en alguna población pediátrica tiene valor medir de manera continua la Hb para detectar precozmente la aparición de anemia, es en los pacientes con riesgo de sangrado potencial (y por eso el muestreo de esta investigación se ha realizado sobre estos niños). Y constituye un hándicap muy negativo que precisamente en los pacientes con más riesgo de anemia (con inestabilidad hemodinámica por <span class="elsevierStyleItalic">shock</span> hemorrágico incipiente, y por tanto con alta probabilidad de tener alterado el índice de perfusión) la medición transcutánea pierda fiabilidad. A mi entender es en estas situaciones clínicas donde se necesita que la medición sea más fiable.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esta importante limitación es uno de los principales asuntos comentados en la discusión y así lo han intentado reflejar los autores en sus conclusiones. Por eso, como decía al principio, me parece «buena ciencia» un estudio que utiliza el texto no solo para señalar las limitaciones del propio trabajo, sino también para intentar encontrar argumentos contrarios que refuten las hipótesis que se pretendían inicialmente proponer como ciertas. Es decir, el investigador debe intentar ser él mismo el juez más severo e implacable de lo que va a proponer como verdad científica. En palabras del Premio Nobel Richard Feynman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> «La idea es intentar dar toda la información para contribuir a que sean los otros los que juzguen el valor de tu contribución: no solo la información que pueda conducir al juicio en una dirección concreta u otra». La integridad constituye un principio fundamental del pensamiento científico.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:10 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0055" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "García Soler P, Camacho Alonso JM, González Gómez JM, Milano Manso G. Monitorización no invasiva transcutánea de la concentración de hemoglobina en pacientes críticos pediátricos con riesgo de sangrado. Med Intensiva. 2017;41." ] ] ] 1 => array:3 [ "identificador" => "bib0060" "etiqueta" => "2" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Studies in the history of probability and statistics XXXVII. 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| año/Mes | Html | Total | |
|---|---|---|---|
| 2024 Noviembre | 3 | 6 | 9 |
| 2024 Octubre | 51 | 47 | 98 |
| 2024 Septiembre | 71 | 24 | 95 |
| 2024 Agosto | 79 | 40 | 119 |
| 2024 Julio | 92 | 27 | 119 |
| 2024 Junio | 78 | 45 | 123 |
| 2024 Mayo | 77 | 32 | 109 |
| 2024 Abril | 68 | 35 | 103 |
| 2024 Marzo | 58 | 33 | 91 |
| 2024 Febrero | 68 | 32 | 100 |
| 2024 Enero | 78 | 21 | 99 |
| 2023 Diciembre | 62 | 33 | 95 |
| 2023 Noviembre | 78 | 32 | 110 |
| 2023 Octubre | 74 | 26 | 100 |
| 2023 Septiembre | 62 | 34 | 96 |
| 2023 Agosto | 35 | 21 | 56 |
| 2023 Julio | 33 | 27 | 60 |
| 2023 Junio | 32 | 21 | 53 |
| 2023 Mayo | 34 | 36 | 70 |
| 2023 Abril | 36 | 22 | 58 |
| 2023 Marzo | 31 | 29 | 60 |
| 2023 Febrero | 56 | 41 | 97 |
| 2023 Enero | 39 | 29 | 68 |
| 2022 Diciembre | 49 | 38 | 87 |
| 2022 Noviembre | 50 | 56 | 106 |
| 2022 Octubre | 65 | 24 | 89 |
| 2022 Septiembre | 43 | 32 | 75 |
| 2022 Agosto | 36 | 47 | 83 |
| 2022 Julio | 35 | 40 | 75 |
| 2022 Junio | 41 | 20 | 61 |
| 2022 Mayo | 38 | 32 | 70 |
| 2022 Abril | 39 | 60 | 99 |
| 2022 Marzo | 53 | 50 | 103 |
| 2022 Febrero | 54 | 30 | 84 |
| 2022 Enero | 76 | 41 | 117 |
| 2021 Diciembre | 51 | 47 | 98 |
| 2021 Noviembre | 44 | 30 | 74 |
| 2021 Octubre | 70 | 76 | 146 |
| 2021 Septiembre | 44 | 31 | 75 |
| 2021 Agosto | 46 | 32 | 78 |
| 2021 Julio | 34 | 31 | 65 |
| 2021 Junio | 28 | 26 | 54 |
| 2021 Mayo | 47 | 42 | 89 |
| 2021 Abril | 99 | 81 | 180 |
| 2021 Marzo | 66 | 33 | 99 |
| 2021 Febrero | 67 | 29 | 96 |
| 2021 Enero | 44 | 16 | 60 |
| 2020 Diciembre | 38 | 34 | 72 |
| 2020 Noviembre | 39 | 23 | 62 |
| 2020 Octubre | 33 | 25 | 58 |
| 2020 Septiembre | 80 | 17 | 97 |
| 2020 Agosto | 47 | 18 | 65 |
| 2020 Julio | 28 | 21 | 49 |
| 2020 Junio | 46 | 12 | 58 |
| 2020 Mayo | 35 | 18 | 53 |
| 2020 Abril | 52 | 18 | 70 |
| 2020 Marzo | 25 | 15 | 40 |
| 2020 Febrero | 42 | 76 | 118 |
| 2020 Enero | 33 | 35 | 68 |
| 2019 Diciembre | 39 | 23 | 62 |
| 2019 Noviembre | 31 | 26 | 57 |
| 2019 Octubre | 31 | 20 | 51 |
| 2019 Septiembre | 29 | 24 | 53 |
| 2019 Agosto | 39 | 25 | 64 |
| 2019 Julio | 32 | 24 | 56 |
| 2019 Junio | 21 | 26 | 47 |
| 2019 Mayo | 52 | 34 | 86 |
| 2019 Abril | 22 | 16 | 38 |
| 2019 Marzo | 39 | 24 | 63 |
| 2019 Febrero | 32 | 38 | 70 |
| 2019 Enero | 33 | 34 | 67 |
| 2018 Diciembre | 53 | 49 | 102 |
| 2018 Noviembre | 53 | 47 | 100 |
| 2018 Octubre | 123 | 18 | 141 |
| 2018 Septiembre | 58 | 16 | 74 |
| 2018 Agosto | 45 | 21 | 66 |
| 2018 Julio | 36 | 22 | 58 |
| 2018 Junio | 68 | 17 | 85 |
| 2018 Mayo | 33 | 12 | 45 |
| 2018 Abril | 52 | 14 | 66 |
| 2018 Marzo | 94 | 23 | 117 |
| 2018 Febrero | 39 | 21 | 60 |
| 2018 Enero | 76 | 57 | 133 |
| 2017 Diciembre | 56 | 26 | 82 |
| 2017 Noviembre | 9 | 5 | 14 |
| 2017 Octubre | 3 | 1 | 4 |
| 2017 Septiembre | 7 | 5 | 12 |
| 2017 Agosto | 13 | 10 | 23 |
| 2017 Julio | 11 | 3 | 14 |
| 2017 Junio | 0 | 1 | 1 |
| 2017 Febrero | 0 | 1 | 1 |
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