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t&#233;cnica quir&#250;rgica&#44;&#8230;&#41; y un resultado de inter&#233;s&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las t&#233;cnicas estad&#237;sticas son modelos matem&#225;ticos que requieren determinados conocimientos para su interpretaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3</span></a>&#46; Sin una adecuada comprensi&#243;n&#44; la extrapolaci&#243;n de resultados de los estudios puede ser in&#250;til o peligrosa&#46; El esfuerzo de entendimiento es imprescindible si se desea estar actualizado en los avances cient&#237;ficos desde un compromiso &#233;tico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; dada la enorme producci&#243;n cient&#237;fica existente&#44; favorecida por la necesidad de publicar para avanzar profesionalmente&#44; se exige saber interpretar los resultados estad&#237;sticos para distinguir lo importante de lo accesorio&#44; desarrollar un esp&#237;ritu cr&#237;tico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> y valorar las implicaciones para nuestra pr&#225;ctica cl&#237;nica e investigadora&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de este trabajo es ofrecer una visi&#243;n general de la interpretaci&#243;n de los an&#225;lisis estad&#237;sticos m&#225;s frecuentes&#44; haciendo hincapi&#233; en las limitaciones y los posibles errores &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#41;&#44; para facilitar una adecuada comprensi&#243;n de los mismos&#46; La informaci&#243;n podr&#225; ser b&#225;sica o m&#225;s compleja&#44; no exhaustiva pero siempre necesaria&#44; e ir&#225; referenciada a su uso en la investigaci&#243;n del paciente cr&#237;tico&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Estad&#237;sticos de resumen</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estad&#237;sticos de resumen permiten visualizar las caracter&#237;sticas de la distribuci&#243;n de los datos ayudando a sintetizar la dimensi&#243;n de cambio de una variable&#44; y son conceptos b&#225;sicos de estad&#237;stica&#46; La media aritm&#233;tica es la suma de cada uno de los valores dividido por el n&#250;mero total de sujetos de una poblaci&#243;n&#46; Se afecta por la existencia de valores extremos&#44; por lo que no es adecuada para distribuciones poco uniformes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#44; como la estancia en UCI&#46; La media recortada elimina los valores extremos&#44; y la moda corresponde al valor m&#225;s frecuente dentro de la distribuci&#243;n&#44; pero la utilidad de ambas es limitada&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La varianza es un indicador que permite establecer la separaci&#243;n de un conjunto de datos respecto a su media aritm&#233;tica&#44; aunque solemos usar la desviaci&#243;n est&#225;ndar &#40;t&#237;pica&#44; <span class="elsevierStyleItalic">standard deviation</span> &#91;DE&#93;&#41; como la ra&#237;z cuadrada de la variancia&#44; expres&#225;ndose en las mismas unidades de la variable<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; La DE refleja la dispersi&#243;n de la distribuci&#243;n&#44; y una DE superior a la media suele indicar una distribuci&#243;n asim&#233;trica &#40;cuando el n&#250;mero de casos es mayor en valores altos o bajos&#44; como la estancia en UCI&#41;&#46; Si es una distribuci&#243;n normal&#44; nos dar&#225; los valores entre los cuales se encontrar&#225; el 68&#37; &#40;&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&#41;&#44; el 95&#37; &#40;&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&#41;&#44; o el 99&#44;7&#37; &#40;&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&#41; de los datos&#46; Este es el origen de la popular expresi&#243;n media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&#44; aunque se prefiere hablar de media &#40;DE&#41;&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando la distribuci&#243;n de la variable es asim&#233;trica&#44; utilizamos medidas basadas en ordenaciones&#46; La mediana es el valor central obtenido tras ordenar los valores&#44; y los cuartiles&#44; deciles o percentiles resultan de dividir la muestra ordenada en 4&#44; 10 o 100 partes iguales&#46; La mediana coincide con el 2&#46;<span class="elsevierStyleSup">o</span> cuartil&#44; el 5&#46;<span class="elsevierStyleSup">o</span> decil y el percentil 50&#46; En estos casos&#44; las medidas de dispersi&#243;n preferidas son los percentiles 25 y 75 o la diferencia entre ambos&#44; que se denomina rango intercuart&#237;lico &#40;<span class="elsevierStyleItalic">interquartile range</span> &#91;IQR&#93;&#41;&#46; No es lo mismo que el rango de una variable&#44; que indica los valores menor y mayor&#46; La estancia en UCI o los d&#237;as de ventilaci&#243;n mec&#225;nica son variables de distribuci&#243;n asim&#233;trica que preferimos representar por mediana y percentiles 25-75 o con el rango intercuart&#237;lico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Representaciones gr&#225;ficas</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las distribuciones de variables cuantitativas suelen representarse mediante histogramas &#40;diagramas de barras&#41; o gr&#225;ficos de dispersi&#243;n &#40;diagramas de puntos&#41;&#46; Los diagramas de caja o <span class="elsevierStyleItalic">boxplots</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41; resumen bien la distribuci&#243;n de una variable&#46; La caja est&#225; limitada de abajo a arriba por los cuartiles Q1 y Q3&#44; con la mediana en el centro&#46; Las alas de la caja contienen hasta el valor m&#237;nimo por debajo y hasta el l&#237;mite de Q3 m&#225;s 1&#44;5 veces el IQR&#46; Los valores por encima de este margen son valores alejados &#40;por encima de Q3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IQR&#41; y extremos &#40;por encima de Q3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IQR&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Prevalencia e incidencia</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Prevalencia es la proporci&#243;n de casos de una poblaci&#243;n que presenta un determinado rasgo o enfermedad&#46; La prevalencia puede ser puntual o de periodo&#44; cuando se analiza un lapso de tiempo de t0 a t1 y se cuenta la poblaci&#243;n a la mitad del intervalo&#46; Los estudios del registro ENVIN-UCI son un ejemplo de este &#250;ltimo tipo de dise&#241;o<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; Los estudios de prevalencia eval&#250;an tendencias globales y permiten generar hip&#243;tesis&#44; pero no permiten establecer asociaciones causales&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La incidencia es el n&#250;mero de nuevos casos de una enfermedad o rasgo que aparecen en una poblaci&#243;n a lo largo de un periodo de tiempo&#46; La incidencia acumulada corresponde a la proporci&#243;n de pacientes en riesgo libres de enfermedad que desarrollan la enfermedad en un periodo de tiempo&#46; La tasa de incidencia &#40;o densidad de incidencia &#91;DI&#93;&#41; es el n&#250;mero de casos nuevos en un periodo de tiempo&#44; dividido por la suma de unidades de tiempo en riesgo de cada uno de los sujetos expuestos&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por ejemplo&#44; en una poblaci&#243;n de 200 pacientes cr&#237;ticos intubados al menos 48<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h aparecen 16 neumon&#237;as asociadas a la ventilaci&#243;n mec&#225;nica &#40;NAVM&#41; en un periodo de seguimiento de un mes&#46; El riesgo o incidencia acumulada de NAVM ser&#225; de 16&#47;200<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8&#37; para cada individuo&#44; o de 8 por 100 pacientes ventilados al mes&#46; En los pacientes cr&#237;ticos&#44; las medidas de incidencia acumulada pueden ser poco informativas dado que los factores de riesgo cambian y hay p&#233;rdidas &#40;fallecidos o que dejan de tener el factor de riesgo&#44; como la ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#41;&#46; En ese caso podemos utilizar el modelo actuarial&#44; que tiene en cuenta estas p&#233;rdidas&#44; o la DI&#46; Este &#250;ltimo es el indicador que utilizamos para las infecciones relacionadas con dispositivos &#40;ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#44; cat&#233;teres&#41;&#46; Se mide en unidades rec&#237;procas de tiempo &#40;6 NAVM por 1&#46;000 pacientes d&#237;a de ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#44; 3 infecciones relacionadas con cat&#233;ter por 1&#46;000 pacientes d&#237;a de cat&#233;ter&#41;&#46; La valoraci&#243;n de las unidades de tiempo asociadas al riesgo puede tener importancia&#44; al no incorporar efectos acumulativos producidos por el mantenimiento de los factores&#46; No es lo mismo 500 pacientes con 3 d&#237;as de ventilaci&#243;n mec&#225;nica que 300 pacientes con 5 d&#237;as&#44; o un paciente con varios cat&#233;teres y un total de 6 luces que un paciente con un cat&#233;ter de 2 luces&#44; aunque los denominadores sean iguales&#46; Por convenio&#44; se suele considerar la suma total de d&#237;as en ventilaci&#243;n mec&#225;nica y la suma de total de d&#237;as con cat&#233;ter<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Medidas de asociaci&#243;n</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Permiten la cuantificaci&#243;n de la relaci&#243;n existente entre 2 variables&#46; Su objetivo es establecer si existe asociaci&#243;n entre una exposici&#243;n o rasgo y una enfermedad&#44; aunque esto no presuponga causalidad&#46; Estas medidas establecen si la frecuencia de una caracter&#237;stica &#40;enfermedad&#41; es diferente entre los expuestos a una determinada variable&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Diferencia absoluta de proporciones</span>&#46; Se denomina diferencia de riesgos <span class="elsevierStyleItalic">&#40;risk difference&#41;</span>&#44; riesgo atribuible <span class="elsevierStyleItalic">&#40;attributable risk&#41;</span>&#44; exceso de riesgo <span class="elsevierStyleItalic">&#40;excess risk&#41;</span> o reducci&#243;n absoluta de riesgos <span class="elsevierStyleItalic">&#40;absolute risk reduction&#41;</span>&#46; Expresa cu&#225;nto se incrementa o disminuye el riesgo de un determinado evento seg&#250;n el grupo al que pertenezca&#46; Es una medida absoluta que ofrece una informaci&#243;n limitada&#44; pues una reducci&#243;n del 1&#37; puede ser muy importante si el riesgo basal es del 2&#37;&#44; pero insignificante si el riesgo inicial es del 30&#37;&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Odds de enfermedad</span>&#46; La <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> es un t&#233;rmino anglosaj&#243;n utilizado en apuestas&#44; y significa cu&#225;nto m&#225;s probable es que se produzca un resultado que otro&#46; Por ejemplo&#44; si la probabilidad de que sobreviva un paciente es del 75&#37; y la de que fallezca es de un 25&#37;&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> de supervivencia ser&#237;a 75&#37;&#47;25&#37; de 3 a 1&#44; o de 3 para simplificar&#46; Esto es&#44; la probabilidad de supervivencia es 3 veces superior a la de fallecimiento&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Diferencia relativa de proporciones</span>&#46; Tambi&#233;n llamada diferencia relativa de riesgos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">relative risk difference</span> &#91;RRD&#93;&#41;&#44; o reducci&#243;n relativa de riesgo &#40;<span class="elsevierStyleItalic">relative risk reduction</span> &#91;RRR&#93;&#41;&#46; Es la diferencia de riesgos o incidencias dividida entre la incidencia en el grupo de comparaci&#243;n&#46; Trata de explicar cu&#225;nto var&#237;a el riesgo al cambiar de grupo de comparaci&#243;n&#46; Suele utilizarse para magnificar la cuant&#237;a de los efectos&#46; Por ejemplo&#44; pasar de una incidencia del 0&#44;99&#37; al 0&#44;75&#37; puede ser cl&#237;nicamente m&#225;s o menos relevante&#44; pero una reducci&#243;n de riesgo relativo del 24&#37; &#40;mismos datos&#41; suena mucho m&#225;s impactante&#44; sobre todo si no se incluye el intervalo de confianza de dicha estimaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Raz&#243;n de proporciones</span>&#46; Se denomina riesgo relativo o raz&#243;n de riesgos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">relative risk</span>&#44; <span class="elsevierStyleItalic">risk rate</span> &#91;RR&#93;&#41;&#46; Es el indicador con m&#225;s &#233;xito&#44; y se calcula como el cociente de la incidencia en los expuestos frente a la incidencia en los no expuestos&#46; Su interpretaci&#243;n es cu&#225;ntas veces se incrementa &#40;o reduce&#41; el riesgo de presentar un evento dependiendo de la exposici&#243;n&#46; Un RR mayor de 1 implica un incremento del riesgo&#44; un efecto nulo si es igual a 1 y una reducci&#243;n de riesgo si es menor de 1&#46; Al ser una medida relativa&#44; debe ir acompa&#241;ada de los datos de incidencia absoluta&#44; para poder calibrar la relevancia cl&#237;nica del efecto&#46; Una mortalidad del 0&#44;03&#37; frente a una mortalidad del 0&#44;01&#37; generar&#237;a un RR de 3&#46; Sin embargo&#44; el impacto cl&#237;nico de esta asociaci&#243;n puede no ser relevante&#46; Los RR por debajo de 1 pueden ser dif&#237;ciles de interpretar&#46; Un RR de 0&#44;20 no equivale a una reducci&#243;n del riesgo en un 20&#37;&#44; sino a 1&#47;0&#44;20 un riesgo 5 veces menor&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En estudios longitudinales y ensayos cl&#237;nicos existe una medida denominada n&#250;mero necesario a tratar &#40;NNT&#41;&#46; Permite conocer a cu&#225;ntos sujetos habr&#237;a que aplicar un determinado tratamiento para conseguir un resultado positivo adicional o para evitar un resultado negativo&#46; Se calcula con el inverso de la diferencia absoluta de incidencias&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Raz&#243;n de odds</span>&#46; Se denomina <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> &#40;OR&#41;&#44; y no tiene una traducci&#243;n inequ&#237;voca en espa&#241;ol&#46; Su interpretaci&#243;n depende del contexto del dise&#241;o del estudio en el que se utilice&#46; En estudios de casos y controles&#44; no se conoce la incidencia real de la enfermedad en los no expuestos&#44; porque no se sigue toda la poblaci&#243;n&#44; sino que se selecciona una muestra representativa de la misma&#46; Ello no permite conocer el RR al no disponer de la incidencia en los no expuestos&#46; Sin embargo&#44; s&#237; podemos saber la <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> de exposici&#243;n al factor de riesgo en los expuestos y en los no expuestos&#58; es decir&#44; cu&#225;nto m&#225;s probable es que un enfermo est&#233; expuesto y cu&#225;nto m&#225;s probable es que un no enfermo lo est&#233;&#46; El cociente de estas <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> es lo que denominamos OR en los estudios de casos y controles&#46; Su interpretaci&#243;n es una estimaci&#243;n de la raz&#243;n de incidencias &#40;RR&#41; en la poblaci&#243;n original&#44; siempre que la selecci&#243;n de los controles haya sido independiente de la exposici&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Intervalos de confianza</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cualquier medida que se realice con una muestra de sujetos es una estimaci&#243;n de la medida real en la poblaci&#243;n general&#44; que es lo que deseamos conocer&#46; Cuando seleccionamos una muestra&#44; esperamos que sea representativa de la poblaci&#243;n&#44; y utilizaremos criterios de inclusi&#243;n y exclusi&#243;n que faciliten la realizaci&#243;n del estudio concreto pero que no generen excesivas diferencias con la poblaci&#243;n objetivo&#44; para poder generalizar los resultados&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para valorar la estimaci&#243;n de una medida utilizamos los intervalos de confianza &#40;IC&#41;&#44; habitualmente al 95&#37;&#46; El IC al 95&#37; no equivale a decir que la medida se encuentra en la poblaci&#243;n real en ese intervalo con un 95&#37; de probabilidades&#46; El significado del IC al 95&#37; es que tenemos confianza en que el m&#233;todo utilizado nos dar&#225; muestras que en un 95&#37; de los casos generar&#237;an un estimador incluido en ese intervalo&#46; Pero no implica que el indicador en la poblaci&#243;n real est&#233; incluido en ese intervalo&#44; podr&#225; estarlo o no &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Correlaci&#243;n y concordancia</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La regresi&#243;n lineal es el procedimiento por el cual podemos establecer una relaci&#243;n lineal &#40;y<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>a<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>bx&#41; en el comportamiento de 2 variables&#46; Ello se aprecia gr&#225;ficamente cuando se genera una nube de puntos con las parejas de las variables que se acerca a una l&#237;nea recta&#44; y permitir&#237;a definir los valores de una variable en funci&#243;n de la otra&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La correlaci&#243;n es la asociaci&#243;n lineal entre 2 variables que son independientes&#44; y se establece como una simetr&#237;a en el comportamiento de ambas&#46; Es importante resaltar que la correlaci&#243;n no implica la existencia de causalidad&#44; sino que existe alguna asociaci&#243;n con una variable intermedia entre ambas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para medir la correlaci&#243;n entre 2 variables utilizamos la covariancia&#44; o su estandarizaci&#243;n que es el coeficiente de correlaci&#243;n r de Pearson&#46; Este &#237;ndice precisa que la distribuci&#243;n de las variables sea normal y var&#237;a entre &#8211;1 &#40;correlaci&#243;n negativa&#41; y &#43;1 &#40;correlaci&#243;n positiva&#41;&#46; Cuando su valor es pr&#243;ximo a 0&#44; no existe correlaci&#243;n lineal&#46; En los casos en los que la distribuci&#243;n no sea normal puede utilizarse el coeficiente de correlaci&#243;n de Spearman o el de Kendall&#44; basados en ordenaciones&#44; que permiten detectar correlaciones no lineales&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para interpretar la correlaci&#243;n no debe olvidarse que el coeficiente r de Pearson mide asociaci&#243;n lineal&#44; pero puede haber correlaciones no lineales entre variables&#46; Es importante tener medidas no sesgadas y comprobar el impacto de los valores extremos&#46; Las correlaciones deben plantear alguna l&#243;gica de asociaci&#243;n&#44; evitando dar por buenas asociaciones espurias&#44; aquellas que relacionan la parte con el todo &#40;APACHE<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>II con disfunci&#243;n renal&#41;&#44; o el uso de variables con valores calculados &#40;pH y exceso de bases&#41;&#46; Otro uso incorrecto y frecuente es utilizarla como an&#225;lisis de concordancia entre diferentes herramientas para medir una variable&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios de fiabilidad analizan la variaci&#243;n en la medici&#243;n de una variable&#44; bien con un instrumento de medida y un mismo observador &#40;intraobservador&#41; o varios observadores &#40;interobservador&#41; o la concordancia entre 2 instrumentos de medici&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; Estos estudios son frecuentes en medicina cr&#237;tica&#44; estimando par&#225;metros invasivos a trav&#233;s de medios no invasivos&#46; La concordancia entre mediciones en variables cualitativas utiliza el &#237;ndice kappa&#44; que mide la tasa de aciertos entre observadores restando el acuerdo previsible por el azar&#44; y se mueve entre 1 &#40;m&#225;xima concordancia&#41; y valores que pueden ser negativos&#46; Se estima que valores de &#237;ndice kappa por encima de 0&#44;6 indican concordancia buena y por debajo de 0&#44;4 indican concordancia d&#233;bil&#46; Para variables polit&#243;micas u ordenadas &#40;grados de insuficiencia cardiaca&#44; p&#46;ej&#46;&#41;&#44; se usa el &#237;ndice kappa ponderado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46; El &#237;ndice kappa debe evitarse en agrupaciones cualitativas de variables cuantitativas&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La concordancia entre variables cuantitativas se mide con el coeficiente de correlaci&#243;n intraclase &#40;R&#41;&#44; que analiza conjuntamente la varianza de los sujetos&#44; del instrumento de medici&#243;n y el propio error de medida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; Se estima por convenci&#243;n que para hablar de buena concordancia&#44; debe ser superior a 0&#44;75&#46; Un m&#233;todo gr&#225;fico sencillo para comprobar la concordancia en variables cuantitativas es el m&#233;todo de Bland y Altman&#44; que muestra las diferencias individuales entre las medidas en relaci&#243;n con su media<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Debe recordarse que&#44; para estos estudios&#44; la correlaci&#243;n no es buen m&#233;todo de an&#225;lisis aunque pueda coincidir con el coeficiente R &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Validez y precisi&#243;n de los estudios</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La validez de un estudio puede definirse como la consistencia interna y externa de los resultados&#44; que generan confianza en que los datos obtenidos representan la realidad que queremos observar&#46; Si realizamos un estudio de pacientes cr&#237;ticos s&#233;pticos y utilizamos criterios no actualizados de la sepsis&#44; se compromete la consistencia de los resultados y por tanto la validez interna&#46; Si no se incluyen pacientes inmunocomprometidos&#44; la muestra puede no ser representativa de la poblaci&#243;n global de pacientes con sepsis&#44; por lo que se ve comprometida la validez externa&#46; La validez interna es un requisito indispensable para un estudio&#44; mientras que la validez externa facilita la posibilidad de generalizar los resultados obtenidos&#46; Es necesario tener cuidado con los sesgos de selecci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#46; Uno de ellos es considerar el enfermo cr&#237;tico como un tipo de enfermo y no como una situaci&#243;n cl&#237;nica que se produce en diferentes enfermedades&#46; Puede haber sesgos de informaci&#243;n por la diferencia de registros entre la UCI y el ingreso previo&#44; pudiendo generar problemas en la valoraci&#243;n de variables de inter&#233;s entre pacientes con diferente estancia previa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La precisi&#243;n de un estudio es el margen de error con el que se obtienen los resultados&#46; Depende en gran medida&#44; pero no solo&#44; del tama&#241;o de la muestra&#46; Hay dise&#241;os y modos de registro y an&#225;lisis m&#225;s eficientes para conseguir mayor precisi&#243;n&#44; como utilizar variables cuantitativas en vez de cualitativas o realizar an&#225;lisis de supervivencia en vez de analizar el resultado como una variable dicot&#243;mica&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Pruebas de significaci&#243;n</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las pruebas de significaci&#243;n estad&#237;stica obtuvieron notoriedad con Fisher&#44; quien con un abordaje bayesiano plante&#243; este modelo de an&#225;lisis&#58; dada como cierta una hip&#243;tesis nula H0 &#40;ausencia de diferencias entre 2 tratamientos&#41;&#44; se realiza un experimento que ofrece unos resultados&#44; y se calcula la probabilidad p de haber obtenido dichos resultados considerando que H0 fuera cierta&#46; Una p muy peque&#241;a obligar&#237;a a buscar alternativas a H0&#44; aunque no la rechazar&#237;a&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Casi al mismo tiempo&#44; Neyman y Pearson plantearon un m&#233;todo alternativo&#44; basado en la existencia de 2 hip&#243;tesis &#8212;la hip&#243;tesis nula H0 &#40;ausencia de diferencias&#41; y la alternativa H1 &#40;existen diferencias&#41;&#8212; y se defin&#237;a un error tipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>I &#40;cometido al dar por v&#225;lida la H1 siendo cierta la H0&#41; y un error tipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>II &#40;dar por v&#225;lida la H0 siendo cierta la H1&#41;&#46; El experimento iba encaminado a decidirse por una de ellas en funci&#243;n de la probabilidad de cometer el error tipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>I &#40;riesgo &#945;&#41; o el error tipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>II &#40;riesgo &#946;&#41;&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hoy d&#237;a se trabaja habitualmente en un m&#233;todo combinado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#44; definiendo una hip&#243;tesis nula H0 y proyectando un experimento que permita detectar una cierta diferencia&#46; Posteriormente se calcula la probabilidad p de haber obtenido dichos resultados considerando cierta la H0&#46; Si la p es peque&#241;a&#44; se rechaza la validez de la H0 &#40;es decir&#44; hay diferencias&#41;&#44; y si no lo es&#44; no se rechaza&#44; pero tampoco se acepta&#46; Es decir&#44; que la ausencia de significaci&#243;n estad&#237;stica en un ensayo no se interpreta como equivalencia terap&#233;utica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La habitual obsesi&#243;n de los investigadores por obtener p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> se basa en un convenio general&#44; originado en Fisher<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#44; que planteaba que encontrar un resultado por azar no m&#225;s de una vez de cada 20 ensayos podr&#237;a considerarse significativo&#46; Sin embargo&#44; la buscada p depende de la magnitud de la diferencia&#44; pero m&#225;s del tama&#241;o de la muestra&#44; y basta incrementarlo para obtener resultados &#171;estad&#237;sticamente significativos&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46; Al investigador corresponde interpretar si un resultado estad&#237;sticamente significativo puede considerarse cl&#237;nicamente relevante<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">23&#44;24</span></a>&#46; Un reciente art&#237;culo de NEJM&#44; basado en el an&#225;lisis de 49&#46;331 ingresos urgentes por sepsis<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#44; demuestra estad&#237;sticamente que el riesgo de muerte hospitalaria se incrementa un 4&#37; &#40;OR de 1&#44;04 &#91;IC95&#37;&#58; 1&#44;02-1&#44;05&#93;&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41; por cada hora si no se completa el paquete de medidas &#40;hemocultivos&#44; antibioterapia y fluidos&#41; antes de las 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h&#46; En la tabla comparativa se muestra c&#243;mo la diferencia entre completar el paquete de medidas antes de 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h y entre 3 y 12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h pasa de un 22&#44;6&#37; de mortalidad a un 23&#44;6&#37;&#46; Estos porcentajes no se interpretar&#237;an como diferentes en cualquier estudio con un n&#250;mero asequible de pacientes&#44; pero aqu&#237; han obtenido una p significativa gracias al enorme tama&#241;o de la muestra&#46; La interpretaci&#243;n de la importancia de ese incremento de mortalidad corresponde a los cl&#237;nicos&#44; y por supuesto no depende del valor de p&#46; Nunca hay que olvidar que el valor de la p no mide la magnitud del efecto&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los an&#225;lisis univariantes analizan una variable en diferentes grupos de individuos con una caracter&#237;stica&#44; como tener un factor de riesgo o recibir un tratamiento&#46; Se utilizan test que podr&#225;n aplicarse en variables cuantitativas si las distribuciones son normales &#40;t de Student para 2 muestras&#44; ANOVA para varias muestras&#41;&#44; o no normales &#40;U de Mann-Whitney para 2 muestras&#44; Kruskal-Wallis para varias muestras&#44; Wilcoxon para medidas repetidas&#41;&#46; Para determinar si una variable sigue una distribuci&#243;n normal&#44; se utilizan los test de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk&#46; Para variables cualitativas usaremos la chi cuadrado de Pearson o el test de Fisher&#46;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recientemente&#44; una corriente creciente de expertos en estad&#237;stica apoya el fomento de la estad&#237;stica bayesiana como herramienta de aproximaci&#243;n m&#225;s adecuada a la realidad de la investigaci&#243;n cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Interpretaci&#243;n de an&#225;lisis multivariantes</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son t&#233;cnicas que permiten estudiar la interrelaci&#243;n matem&#225;tica de m&#250;ltiples variables en un conjunto de datos&#46; La aparici&#243;n de programas estad&#237;sticos con potentes analizadores ha popularizado su uso y dota a sus resultados de mayor poder de convencimiento&#46; Sin embargo&#44; la complejidad de los an&#225;lisis multivariantes no reside en las herramientas matem&#225;ticas necesarias&#44; sino en la consistencia de las hip&#243;tesis planteadas&#44; en la adecuada selecci&#243;n de variables&#44; en la aplicaci&#243;n de las t&#233;cnicas apropiadas y en la interpretaci&#243;n prudente de las mismas&#46;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un planteamiento metodol&#243;gico adecuado incluye caracterizar la poblaci&#243;n de estudio&#44; las variables de an&#225;lisis&#44; y la asociaci&#243;n a investigar&#44; definiendo los criterios de inclusi&#243;n para obtener una muestra representativa de dicha poblaci&#243;n&#46; Al interpretar un an&#225;lisis multivariante&#44; m&#225;s importante que comprender el significado de los resultados lo es conocer si las variables relevantes han sido incluidas en el modelo&#46; El an&#225;lisis multivariante no solucionar&#225; el hecho de no haber incluido un factor importante en la asociaci&#243;n buscada&#46; Por el contrario&#44; la inclusi&#243;n de muchas variables no hace mejor al modelo&#46; Se recomienda que existan al menos 10 casos incidentes por cada variable incluida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#46; La robustez y el ajuste del modelo obtenido son muy relevantes&#44; y pueden evaluarse por test como el de bondad del ajuste de Hosmer-Lemeshow &#40;aunque tiene sus cr&#237;ticas al buscar la &#171;no significaci&#243;n&#187;&#41;&#44; el -2 log de verosimilitud &#40;-2LL&#41;&#44; que es menor cuanto m&#225;s se ajusta el modelo a los datos&#44; y la R<span class="elsevierStyleSup">2</span> de Nagelkerke&#44; que estima la proporci&#243;n de la variaci&#243;n de la variable explicada por el modelo&#46;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La asociaci&#243;n entre variables determinada por an&#225;lisis multivariante no implica una relaci&#243;n de causalidad&#46; Los cl&#225;sicos criterios de causalidad de Bradford Hill no dependen del resultado matem&#225;tico&#44; sino del sentido com&#250;n cient&#237;fico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46; Es imprescindible ser prudentes en la interpretaci&#243;n de resultados estad&#237;sticamente significativos&#44; que pueden tener una relaci&#243;n espuria con la variable independiente&#46; Estos m&#233;todos ayudan a valorar las variables confundidoras que dificultan el establecimiento y la comprensi&#243;n de la causalidad&#44; pero deben ser utilizadas de una manera dirigida en el an&#225;lisis<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Regresi&#243;n m&#250;ltiple</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La regresi&#243;n m&#250;ltiple intenta establecer una relaci&#243;n a trav&#233;s de una ecuaci&#243;n&#44; normalmente lineal&#44; entre los diferentes valores de variables cuantitativas&#46; Busca una asociaci&#243;n matem&#225;tica mediante una funci&#243;n entre el valor de una variable &#40;dependiente&#41; y el valor de otras &#40;independientes&#41;&#46; En cuidados intensivos&#44; puede utilizarse en el c&#225;lculo indirecto de un valor de inter&#233;s &#40;gradiente alv&#233;olo-arterial de ox&#237;geno&#41;&#44; en funci&#243;n de los valores de otras variables obtenidos por medios no invasivos &#40;PaO<span class="elsevierStyleInf">2</span>&#47;FiO<span class="elsevierStyleInf">2</span>&#44; la PEEP&#44; el APACHE IV y el SOFA&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#46; Los coeficientes generados permiten conocer c&#243;mo se modifica la variable dependiente en funci&#243;n de los valores de las variables independientes&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Regresi&#243;n log&#237;stica</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estudia la relaci&#243;n entre variables independientes cualitativas o cuantitativas y una variable independiente cualitativa&#44; habitualmente dicot&#243;mica&#44; como por ejemplo la mortalidad&#46; Las OR generadas para las variables independientes expresan cu&#225;nto m&#225;s probable es que se produzca un determinado valor en la variable dependiente en funci&#243;n del valor que esta tome&#46; Por ejemplo&#44; si un estudio demuestra una asociaci&#243;n entre la inadecuaci&#243;n de tratamiento antibi&#243;tico emp&#237;rico y la mortalidad a los 30 d&#237;as por sepsis con una OR de 2&#44; se interpreta que el riesgo de muerte a los 30 d&#237;as se multiplica por 2 en los pacientes con sepsis y con antibioterapia emp&#237;rica inadecuada&#46; La caracterizaci&#243;n de la muestra escogida y la selecci&#243;n de variables son fundamentales para valorar el impacto de otras variables que pueden generar confusi&#243;n o interacci&#243;n en el modelo&#46; Las variables de confusi&#243;n son variables externas a la relaci&#243;n&#44; anteriores a la exposici&#243;n y relacionadas con la exposici&#243;n y la enfermedad&#46; Producen sesgos en la estimaci&#243;n de un efecto&#44; pudiendo generar un efecto falso&#44; enmascarar un efecto real o incluso invertirlo&#44; y se deben a una desigual distribuci&#243;n en los grupos de riesgo&#46; En nuestro ejemplo&#44; si la muestra escogida contiene una proporci&#243;n elevada de sepsis quir&#250;rgicas&#44; el impacto de la antibioterapia emp&#237;rica inadecuada ser&#225; mucho menor que si la mayor parte de las sepsis son m&#233;dicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#46; Las interacciones se producen cuando hay variables que cambian la intensidad o el sentido de la relaci&#243;n entre el factor de riesgo y el efecto&#46; La interacci&#243;n no significa confusi&#243;n&#44; pues la distribuci&#243;n en los grupos de riesgo no es diferente&#46;</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los an&#225;lisis multivariantes de regresi&#243;n log&#237;stica son tambi&#233;n una herramienta para la generaci&#243;n de escalas de puntuaci&#243;n para estimar prospectivamente la probabilidad de presentar un evento&#46; Los estimadores beta generados por el modelo log&#237;stico&#44; a partir de los cuales se calculan las OR&#44; son utilizados para asignar puntuaciones a determinados valores de las variables&#44; y con ellos generar una puntuaci&#243;n que permite calcular el riesgo para un paciente concreto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>&#46; Este es el caso de escalas pron&#243;sticas como APACHE&#44; MPM&#44; o SAPS&#46; No lo es&#44; sin embargo&#44; en el caso de SOFA o el <span class="elsevierStyleItalic">Lung Injury Score</span>&#44; aunque despu&#233;s se haya validado su asociaci&#243;n con la mortalidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Regresi&#243;n con datos de supervivencia</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El an&#225;lisis b&#225;sico de supervivencia se realiza con el m&#233;todo de Kaplan-Meier&#44; cuya funci&#243;n de supervivencia determina la probabilidad de supervivencia pasado un tiempo t&#46; Se pueden comparar curvas con el m&#233;todo de log rank &#40;Mantel-Cox&#41;&#44; pero este m&#233;todo no permite analizar otras variables asociadas&#46;</p><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de regresi&#243;n de Cox permite establecer la asociaci&#243;n entre variables independientes y otra variable dependiente del tiempo&#44; la supervivencia&#46; La supervivencia estad&#237;stica no alude estrictamente al tiempo transcurrido hasta la muerte&#44; sino al tiempo libre del evento objeto del estudio&#46; Los estimadores que genera este modelo se denominan tasas de riesgo &#40;<span class="elsevierStyleItalic">hazard rate</span> o <span class="elsevierStyleItalic">ratio</span> &#91;HR&#93;&#41;&#44; y su interpretaci&#243;n es en cu&#225;nto se incrementa la tasa instant&#225;nea de riesgo cuando la variable se incrementa en una unidad&#46; La interpretaci&#243;n de los HR es diferente a las OR de la regresi&#243;n log&#237;stica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#46; La OR es una estimaci&#243;n del incremento de riesgo de un desenlace independiente del tiempo&#44; mientras que las HR son incrementos de riesgo en funci&#243;n de la unidad de tiempo&#46; Por ello&#44; los resultados de estas t&#233;cnicas no son intercambiables&#46; La regresi&#243;n de Cox necesita asumir que las variables de riesgo analizadas estar&#225;n presentes durante todo el tiempo de observaci&#243;n para ejercer su influencia&#46; Esto es asumible para la diabetes o la edad&#44; pero no para otras variables medidas puntualmente&#44; como el APACHE<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>II al ingreso o la reanimaci&#243;n de la sepsis&#46; Aun as&#237;&#44; es una t&#233;cnica en auge<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>&#44; que se ajusta bien a las necesidades de an&#225;lisis de supervivencia en pacientes cr&#237;ticos&#46;</p></span></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Interpretaci&#243;n de resultados de pruebas diagn&#243;sticas</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las herramientas para valorar la capacidad diagn&#243;stica de las pruebas son sencillas&#44; pero deben ser claramente aplicadas&#46; La sensibilidad es la proporci&#243;n de sujetos que presentan enfermedad con el test positivo&#46; La especificidad es la proporci&#243;n de sujetos no enfermos con el test negativo&#46; Estos valores son independientes de la prevalencia de la enfermedad&#44; pero var&#237;an con la gravedad de presentaci&#243;n&#46; La sensibilidad y la especificidad parten de sujetos en los que ya se conoce que son o no enfermos&#44; y catalogan la prueba en funci&#243;n de su acierto&#46; En el proceso asistencial se utilizan m&#225;s los valores predictivos&#44; que parten de los resultados de los test para determinar la probabilidad de enfermedad&#46; El valor predictivo positivo &#40;VPP&#41; determina la proporci&#243;n de sujetos con test positivo que est&#225;n realmente enfermos&#46; El valor predictivo negativo &#40;VPN&#41; define la proporci&#243;n de sujetos con el test negativo que no tienen la enfermedad&#46;</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores predictivos dependen directamente de la prevalencia de la enfermedad en la poblaci&#243;n a la que se aplica&#46; Esto es la probabilidad pretest&#44; y condiciona los resultados de estos indicadores&#46; Por ejemplo&#44; el VPP de la procalcitonina para infecci&#243;n en una poblaci&#243;n de pacientes de consultas externas es diferente respecto a una poblaci&#243;n de pacientes de urgencias o de cuidados intensivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>&#46; Otra forma de analizar los resultados de una prueba diagn&#243;stica es mediante los cocientes de probabilidad <span class="elsevierStyleItalic">&#40;likelihood ratios&#41;</span>&#46; El cociente de probabilidad positivo significa cu&#225;nto m&#225;s probable es que la prueba sea positiva en un enfermo frente a que lo sea en un no enfermo&#46; Esto equivale al cociente entre sensibilidad y 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8211;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>especificidad&#46; El cociente de probabilidad negativo es inverso al positivo&#44; y significa cu&#225;nto m&#225;s probable es que la prueba sea negativa en un no enfermo frente a que sea negativa en un enfermo&#46; Los cocientes de probabilidad son independientes de la prevalencia&#44; y ayudan en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46;</p><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las curvas ROC <span class="elsevierStyleItalic">&#40;receiver operating characteristics&#41;</span> se utilizan en pruebas cuantitativas y a cada valor o intervalo de resultados se le puede asignar una sensibilidad y especificidad para el diagn&#243;stico de la enfermedad&#46; Ello permite construir una curva a partir de pares de sensibilidad y 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8211;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>especificidad&#44; lo que equivale a los cocientes de probabilidad positivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a>&#46; Se miden con el &#225;rea bajo la curva &#40;ABC &#91;AUC&#44; en ingl&#233;s&#93;&#41;&#44; que se interpreta como la probabilidad de que al seleccionar un individuo enfermo y otro sano de manera aleatoria&#44; el enfermo tenga un valor que sea diagn&#243;stico frente al sano&#46; La diagonal de la curva representa un &#225;rea de 0&#44;5 con una probabilidad del 50&#37; de clasificaci&#243;n correcta&#44; lo que equivale al azar&#46; Por ello&#44; una curva ROC que se acerque a la diagonal muestra una prueba diagn&#243;stica de escaso valor&#46; Las curvas ROC permiten establecer los puntos de corte de m&#225;xima sensibilidad y especificidad para una determinada prueba &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>&#41;&#46; Asimismo&#44; se pueden comparar las AUC mediante test no param&#233;tricos como el test de DeLong&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Conclusiones</span><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las herramientas estad&#237;sticas deben servir para mejorar nuestra capacidad de comprensi&#243;n de la realidad biol&#243;gica y de la respuesta ante nuestras intervenciones&#46; La utilizaci&#243;n e interpretaci&#243;n adecuadas son fundamentales para mejorar la salud de los pacientes&#46;</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Conflicto de intereses</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener conflictos de inter&#233;s relacionados con el objeto de este art&#237;culo&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Errores frecuentes de interpretaci&#243;n</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Significativo igual a importante&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La significaci&#243;n estad&#237;stica es un t&#233;rmino matem&#225;tico&#46; La importancia cl&#237;nica debe valorarse por el impacto real de los resultados&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">No significativo implica igualdad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Las diferencias no significativas no permiten establecer la equivalencia de manera directa&#44; aunque un intervalo de confianza de la diferencia suficientemente peque&#241;o estimula a no seguir buscando diferencias&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Correlaci&#243;n equivale a concordancia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La correlaci&#243;n es una medida de relaci&#243;n lineal entre variables cuantitativas&#44; mientras que la concordancia mide el acuerdo en la medici&#243;n de variables&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Cuanto m&#225;s peque&#241;a es la p&#44; mayor asociaci&#243;n existe&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La p hace referencia a la probabilidad de que la diferencia encontrada se deba al azar del muestreo&#44; pero no mide la fuerza de la asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">El intervalo de confianza incluye el valor real de la variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">El intervalo de confianza expresa la confianza en que repitiendo el experimento&#44; en un 95&#37; de veces el resultado estar&#225; incluido en ese intervalo&#46; Pero no implica que el valor poblacional est&#233; en dicho intervalo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Una diferencia no significativa se arregla con m&#225;s muestra&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Podemos incrementar la muestra hasta obtener una p significativa&#44; pero ello no dar&#225; relevancia a los hallazgos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Odds</span> ratio y riesgo relativo es lo mismo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> se utiliza en estudios de casos y controles y an&#225;lisis multivariantes&#44; y mide proporci&#243;n de riesgos entre tener y no tener el factor&#46; El riesgo relativo se obtiene en estudios de cohortes y ensayos cl&#237;nicos&#44; y permite obtener la raz&#243;n de incidencias reales&#46; La <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> es una aproximaci&#243;n al riesgo relativo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Gran tama&#241;o de muestra equivale a m&#225;s representatividad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La representatividad de una muestra no depende del tama&#241;o sino de los criterios de selecci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">&#171;Hemos encontrado diferencias&#44; pero no son significativas&#187;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Siempre se encuentran diferencias &#40;si es lo que se busca&#41;&#46; Si la p no es significativa&#44; solo podemos decir que no descartamos que sean por azar&#46; Mejor entonces no contarlo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " colspan="3" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sesgos</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Selecci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Mala selecci&#243;n del grupo control&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Los criterios de selecci&#243;n para controles influyen en la variable pron&#243;stica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo de Berkson&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">En casos y controles hospitalarios&#44; cuando la probabilidad de hospitalizaci&#243;n es mayor en los casos que en los controles&#44; pudiendo detectar asociaciones inexistentes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo del voluntario&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La autoselecci&#243;n puede generar diferencias en la exposici&#243;n o la enfermedad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo de adelanto diagn&#243;stico&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Una prueba muy sensible diagnostica una enfermedad en fases latentes o incipientes&#44; sobreestimando la incidencia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo de prevalencia-incidencia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Si se analizan solo casos prevalentes&#44; se ver&#225;n casos tard&#237;os de la enfermedad&#44; y los casos graves y fulminantes pasar&#225;n desapercibidos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">P&#233;rdidas de seguimiento&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La causa de las p&#233;rdidas est&#225; relacionada con la exposici&#243;n y la enfermedad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Supervivencia selectiva&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Se estudian casos prevalentes y la supervivencia est&#225; relacionada con la exposici&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Detecci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">El medio de detecci&#243;n de la enfermedad var&#237;a seg&#250;n est&#233; presente la exposici&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Muestra no representativa&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Criterios de selecci&#243;n de muestra inadecuados a la poblaci&#243;n que se desea estudiar&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Informaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Error de clasificaci&#243;n no diferencial&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La clasificaci&#243;n err&#243;nea de sujetos se reparte por igual en ambos grupos&#46; Genera infraestimaci&#243;n de la asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Error de clasificaci&#243;n diferencial&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La clasificaci&#243;n err&#243;nea de sujetos es diferente en ambos grupos&#46; Puede generar infraestimaci&#243;n o sobreestimaci&#243;n de la asociaci&#243;n&#46; El m&#225;s conocido es el sesgo de memoria&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo de confusi&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Existe una variable confundidora relacionada con la exposici&#243;n y la enfermedad que distorsiona el efecto que deseamos medir&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Criterios de causalidad</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Fuerza de asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">A mayor fuerza de asociaci&#243;n&#44; mayor causalidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Criterio temporal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">El efecto debe ser posterior a la causa&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Efecto dosis-respuesta&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">A mayor dosis&#44; mayor respuesta&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Consistencia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Los resultados deben ser reproducibles&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Plausibilidad biol&#243;gica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Debe haber alguna hip&#243;tesis biol&#243;gica razonable que sustente la asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Especificidad en la asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Una causa produce un efecto&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Evidencia experimental&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La hip&#243;tesis se demuestra experimentalmente&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Analog&#237;a&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Causas an&#225;logas producen efectos an&#225;logos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Serie en Medicina Intensiva: Actualización en metodología en medicina Intensiva
Interpretación de resultados estadísticos
Interpretation of statistical results
J.L. García Garmendia
Autor para correspondencia
joseluis.garciagarmendia@sjd.es

Autor para correspondencia.
, F. Maroto Monserrat
Unidad de Cuidados Intensivos, Servicio de Cuidados Críticos y Urgencias, Hospital San Juan de Dios del Aljarafe, Bormujos, Sevilla, España
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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Introducci&#243;n</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La investigaci&#243;n cl&#237;nica es un medio indispensable para la evoluci&#243;n del conocimiento cient&#237;fico y su aplicaci&#243;n a la pr&#225;ctica cl&#237;nica habitual&#44; para ofrecer a los pacientes las mejores oportunidades para recuperar o mejorar su salud&#44; entendida como tiempo y calidad de vida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ello necesitamos contar con herramientas que nos permitan investigar&#44; describiendo la realidad biol&#243;gica&#44; facilitando la comprensi&#243;n de su comportamiento&#44; y permitiendo la manipulaci&#243;n a trav&#233;s de experimentos para establecer asociaciones entre un est&#237;mulo &#40;medicamento&#44; t&#233;cnica quir&#250;rgica&#44;&#8230;&#41; y un resultado de inter&#233;s&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las t&#233;cnicas estad&#237;sticas son modelos matem&#225;ticos que requieren determinados conocimientos para su interpretaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3</span></a>&#46; Sin una adecuada comprensi&#243;n&#44; la extrapolaci&#243;n de resultados de los estudios puede ser in&#250;til o peligrosa&#46; El esfuerzo de entendimiento es imprescindible si se desea estar actualizado en los avances cient&#237;ficos desde un compromiso &#233;tico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; dada la enorme producci&#243;n cient&#237;fica existente&#44; favorecida por la necesidad de publicar para avanzar profesionalmente&#44; se exige saber interpretar los resultados estad&#237;sticos para distinguir lo importante de lo accesorio&#44; desarrollar un esp&#237;ritu cr&#237;tico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> y valorar las implicaciones para nuestra pr&#225;ctica cl&#237;nica e investigadora&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de este trabajo es ofrecer una visi&#243;n general de la interpretaci&#243;n de los an&#225;lisis estad&#237;sticos m&#225;s frecuentes&#44; haciendo hincapi&#233; en las limitaciones y los posibles errores &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#41;&#44; para facilitar una adecuada comprensi&#243;n de los mismos&#46; La informaci&#243;n podr&#225; ser b&#225;sica o m&#225;s compleja&#44; no exhaustiva pero siempre necesaria&#44; e ir&#225; referenciada a su uso en la investigaci&#243;n del paciente cr&#237;tico&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Estad&#237;sticos de resumen</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estad&#237;sticos de resumen permiten visualizar las caracter&#237;sticas de la distribuci&#243;n de los datos ayudando a sintetizar la dimensi&#243;n de cambio de una variable&#44; y son conceptos b&#225;sicos de estad&#237;stica&#46; La media aritm&#233;tica es la suma de cada uno de los valores dividido por el n&#250;mero total de sujetos de una poblaci&#243;n&#46; Se afecta por la existencia de valores extremos&#44; por lo que no es adecuada para distribuciones poco uniformes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#44; como la estancia en UCI&#46; La media recortada elimina los valores extremos&#44; y la moda corresponde al valor m&#225;s frecuente dentro de la distribuci&#243;n&#44; pero la utilidad de ambas es limitada&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La varianza es un indicador que permite establecer la separaci&#243;n de un conjunto de datos respecto a su media aritm&#233;tica&#44; aunque solemos usar la desviaci&#243;n est&#225;ndar &#40;t&#237;pica&#44; <span class="elsevierStyleItalic">standard deviation</span> &#91;DE&#93;&#41; como la ra&#237;z cuadrada de la variancia&#44; expres&#225;ndose en las mismas unidades de la variable<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; La DE refleja la dispersi&#243;n de la distribuci&#243;n&#44; y una DE superior a la media suele indicar una distribuci&#243;n asim&#233;trica &#40;cuando el n&#250;mero de casos es mayor en valores altos o bajos&#44; como la estancia en UCI&#41;&#46; Si es una distribuci&#243;n normal&#44; nos dar&#225; los valores entre los cuales se encontrar&#225; el 68&#37; &#40;&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&#41;&#44; el 95&#37; &#40;&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&#41;&#44; o el 99&#44;7&#37; &#40;&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&#41; de los datos&#46; Este es el origen de la popular expresi&#243;n media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&#44; aunque se prefiere hablar de media &#40;DE&#41;&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando la distribuci&#243;n de la variable es asim&#233;trica&#44; utilizamos medidas basadas en ordenaciones&#46; La mediana es el valor central obtenido tras ordenar los valores&#44; y los cuartiles&#44; deciles o percentiles resultan de dividir la muestra ordenada en 4&#44; 10 o 100 partes iguales&#46; La mediana coincide con el 2&#46;<span class="elsevierStyleSup">o</span> cuartil&#44; el 5&#46;<span class="elsevierStyleSup">o</span> decil y el percentil 50&#46; En estos casos&#44; las medidas de dispersi&#243;n preferidas son los percentiles 25 y 75 o la diferencia entre ambos&#44; que se denomina rango intercuart&#237;lico &#40;<span class="elsevierStyleItalic">interquartile range</span> &#91;IQR&#93;&#41;&#46; No es lo mismo que el rango de una variable&#44; que indica los valores menor y mayor&#46; La estancia en UCI o los d&#237;as de ventilaci&#243;n mec&#225;nica son variables de distribuci&#243;n asim&#233;trica que preferimos representar por mediana y percentiles 25-75 o con el rango intercuart&#237;lico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Representaciones gr&#225;ficas</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las distribuciones de variables cuantitativas suelen representarse mediante histogramas &#40;diagramas de barras&#41; o gr&#225;ficos de dispersi&#243;n &#40;diagramas de puntos&#41;&#46; Los diagramas de caja o <span class="elsevierStyleItalic">boxplots</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41; resumen bien la distribuci&#243;n de una variable&#46; La caja est&#225; limitada de abajo a arriba por los cuartiles Q1 y Q3&#44; con la mediana en el centro&#46; Las alas de la caja contienen hasta el valor m&#237;nimo por debajo y hasta el l&#237;mite de Q3 m&#225;s 1&#44;5 veces el IQR&#46; Los valores por encima de este margen son valores alejados &#40;por encima de Q3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IQR&#41; y extremos &#40;por encima de Q3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IQR&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Prevalencia e incidencia</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Prevalencia es la proporci&#243;n de casos de una poblaci&#243;n que presenta un determinado rasgo o enfermedad&#46; La prevalencia puede ser puntual o de periodo&#44; cuando se analiza un lapso de tiempo de t0 a t1 y se cuenta la poblaci&#243;n a la mitad del intervalo&#46; Los estudios del registro ENVIN-UCI son un ejemplo de este &#250;ltimo tipo de dise&#241;o<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; Los estudios de prevalencia eval&#250;an tendencias globales y permiten generar hip&#243;tesis&#44; pero no permiten establecer asociaciones causales&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La incidencia es el n&#250;mero de nuevos casos de una enfermedad o rasgo que aparecen en una poblaci&#243;n a lo largo de un periodo de tiempo&#46; La incidencia acumulada corresponde a la proporci&#243;n de pacientes en riesgo libres de enfermedad que desarrollan la enfermedad en un periodo de tiempo&#46; La tasa de incidencia &#40;o densidad de incidencia &#91;DI&#93;&#41; es el n&#250;mero de casos nuevos en un periodo de tiempo&#44; dividido por la suma de unidades de tiempo en riesgo de cada uno de los sujetos expuestos&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por ejemplo&#44; en una poblaci&#243;n de 200 pacientes cr&#237;ticos intubados al menos 48<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h aparecen 16 neumon&#237;as asociadas a la ventilaci&#243;n mec&#225;nica &#40;NAVM&#41; en un periodo de seguimiento de un mes&#46; El riesgo o incidencia acumulada de NAVM ser&#225; de 16&#47;200<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8&#37; para cada individuo&#44; o de 8 por 100 pacientes ventilados al mes&#46; En los pacientes cr&#237;ticos&#44; las medidas de incidencia acumulada pueden ser poco informativas dado que los factores de riesgo cambian y hay p&#233;rdidas &#40;fallecidos o que dejan de tener el factor de riesgo&#44; como la ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#41;&#46; En ese caso podemos utilizar el modelo actuarial&#44; que tiene en cuenta estas p&#233;rdidas&#44; o la DI&#46; Este &#250;ltimo es el indicador que utilizamos para las infecciones relacionadas con dispositivos &#40;ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#44; cat&#233;teres&#41;&#46; Se mide en unidades rec&#237;procas de tiempo &#40;6 NAVM por 1&#46;000 pacientes d&#237;a de ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#44; 3 infecciones relacionadas con cat&#233;ter por 1&#46;000 pacientes d&#237;a de cat&#233;ter&#41;&#46; La valoraci&#243;n de las unidades de tiempo asociadas al riesgo puede tener importancia&#44; al no incorporar efectos acumulativos producidos por el mantenimiento de los factores&#46; No es lo mismo 500 pacientes con 3 d&#237;as de ventilaci&#243;n mec&#225;nica que 300 pacientes con 5 d&#237;as&#44; o un paciente con varios cat&#233;teres y un total de 6 luces que un paciente con un cat&#233;ter de 2 luces&#44; aunque los denominadores sean iguales&#46; Por convenio&#44; se suele considerar la suma total de d&#237;as en ventilaci&#243;n mec&#225;nica y la suma de total de d&#237;as con cat&#233;ter<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Medidas de asociaci&#243;n</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Permiten la cuantificaci&#243;n de la relaci&#243;n existente entre 2 variables&#46; Su objetivo es establecer si existe asociaci&#243;n entre una exposici&#243;n o rasgo y una enfermedad&#44; aunque esto no presuponga causalidad&#46; Estas medidas establecen si la frecuencia de una caracter&#237;stica &#40;enfermedad&#41; es diferente entre los expuestos a una determinada variable&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Diferencia absoluta de proporciones</span>&#46; Se denomina diferencia de riesgos <span class="elsevierStyleItalic">&#40;risk difference&#41;</span>&#44; riesgo atribuible <span class="elsevierStyleItalic">&#40;attributable risk&#41;</span>&#44; exceso de riesgo <span class="elsevierStyleItalic">&#40;excess risk&#41;</span> o reducci&#243;n absoluta de riesgos <span class="elsevierStyleItalic">&#40;absolute risk reduction&#41;</span>&#46; Expresa cu&#225;nto se incrementa o disminuye el riesgo de un determinado evento seg&#250;n el grupo al que pertenezca&#46; Es una medida absoluta que ofrece una informaci&#243;n limitada&#44; pues una reducci&#243;n del 1&#37; puede ser muy importante si el riesgo basal es del 2&#37;&#44; pero insignificante si el riesgo inicial es del 30&#37;&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Odds de enfermedad</span>&#46; La <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> es un t&#233;rmino anglosaj&#243;n utilizado en apuestas&#44; y significa cu&#225;nto m&#225;s probable es que se produzca un resultado que otro&#46; Por ejemplo&#44; si la probabilidad de que sobreviva un paciente es del 75&#37; y la de que fallezca es de un 25&#37;&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> de supervivencia ser&#237;a 75&#37;&#47;25&#37; de 3 a 1&#44; o de 3 para simplificar&#46; Esto es&#44; la probabilidad de supervivencia es 3 veces superior a la de fallecimiento&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Diferencia relativa de proporciones</span>&#46; Tambi&#233;n llamada diferencia relativa de riesgos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">relative risk difference</span> &#91;RRD&#93;&#41;&#44; o reducci&#243;n relativa de riesgo &#40;<span class="elsevierStyleItalic">relative risk reduction</span> &#91;RRR&#93;&#41;&#46; Es la diferencia de riesgos o incidencias dividida entre la incidencia en el grupo de comparaci&#243;n&#46; Trata de explicar cu&#225;nto var&#237;a el riesgo al cambiar de grupo de comparaci&#243;n&#46; Suele utilizarse para magnificar la cuant&#237;a de los efectos&#46; Por ejemplo&#44; pasar de una incidencia del 0&#44;99&#37; al 0&#44;75&#37; puede ser cl&#237;nicamente m&#225;s o menos relevante&#44; pero una reducci&#243;n de riesgo relativo del 24&#37; &#40;mismos datos&#41; suena mucho m&#225;s impactante&#44; sobre todo si no se incluye el intervalo de confianza de dicha estimaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Raz&#243;n de proporciones</span>&#46; Se denomina riesgo relativo o raz&#243;n de riesgos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">relative risk</span>&#44; <span class="elsevierStyleItalic">risk rate</span> &#91;RR&#93;&#41;&#46; Es el indicador con m&#225;s &#233;xito&#44; y se calcula como el cociente de la incidencia en los expuestos frente a la incidencia en los no expuestos&#46; Su interpretaci&#243;n es cu&#225;ntas veces se incrementa &#40;o reduce&#41; el riesgo de presentar un evento dependiendo de la exposici&#243;n&#46; Un RR mayor de 1 implica un incremento del riesgo&#44; un efecto nulo si es igual a 1 y una reducci&#243;n de riesgo si es menor de 1&#46; Al ser una medida relativa&#44; debe ir acompa&#241;ada de los datos de incidencia absoluta&#44; para poder calibrar la relevancia cl&#237;nica del efecto&#46; Una mortalidad del 0&#44;03&#37; frente a una mortalidad del 0&#44;01&#37; generar&#237;a un RR de 3&#46; Sin embargo&#44; el impacto cl&#237;nico de esta asociaci&#243;n puede no ser relevante&#46; Los RR por debajo de 1 pueden ser dif&#237;ciles de interpretar&#46; Un RR de 0&#44;20 no equivale a una reducci&#243;n del riesgo en un 20&#37;&#44; sino a 1&#47;0&#44;20 un riesgo 5 veces menor&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En estudios longitudinales y ensayos cl&#237;nicos existe una medida denominada n&#250;mero necesario a tratar &#40;NNT&#41;&#46; Permite conocer a cu&#225;ntos sujetos habr&#237;a que aplicar un determinado tratamiento para conseguir un resultado positivo adicional o para evitar un resultado negativo&#46; Se calcula con el inverso de la diferencia absoluta de incidencias&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Raz&#243;n de odds</span>&#46; Se denomina <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> &#40;OR&#41;&#44; y no tiene una traducci&#243;n inequ&#237;voca en espa&#241;ol&#46; Su interpretaci&#243;n depende del contexto del dise&#241;o del estudio en el que se utilice&#46; En estudios de casos y controles&#44; no se conoce la incidencia real de la enfermedad en los no expuestos&#44; porque no se sigue toda la poblaci&#243;n&#44; sino que se selecciona una muestra representativa de la misma&#46; Ello no permite conocer el RR al no disponer de la incidencia en los no expuestos&#46; Sin embargo&#44; s&#237; podemos saber la <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> de exposici&#243;n al factor de riesgo en los expuestos y en los no expuestos&#58; es decir&#44; cu&#225;nto m&#225;s probable es que un enfermo est&#233; expuesto y cu&#225;nto m&#225;s probable es que un no enfermo lo est&#233;&#46; El cociente de estas <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> es lo que denominamos OR en los estudios de casos y controles&#46; Su interpretaci&#243;n es una estimaci&#243;n de la raz&#243;n de incidencias &#40;RR&#41; en la poblaci&#243;n original&#44; siempre que la selecci&#243;n de los controles haya sido independiente de la exposici&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Intervalos de confianza</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cualquier medida que se realice con una muestra de sujetos es una estimaci&#243;n de la medida real en la poblaci&#243;n general&#44; que es lo que deseamos conocer&#46; Cuando seleccionamos una muestra&#44; esperamos que sea representativa de la poblaci&#243;n&#44; y utilizaremos criterios de inclusi&#243;n y exclusi&#243;n que faciliten la realizaci&#243;n del estudio concreto pero que no generen excesivas diferencias con la poblaci&#243;n objetivo&#44; para poder generalizar los resultados&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para valorar la estimaci&#243;n de una medida utilizamos los intervalos de confianza &#40;IC&#41;&#44; habitualmente al 95&#37;&#46; El IC al 95&#37; no equivale a decir que la medida se encuentra en la poblaci&#243;n real en ese intervalo con un 95&#37; de probabilidades&#46; El significado del IC al 95&#37; es que tenemos confianza en que el m&#233;todo utilizado nos dar&#225; muestras que en un 95&#37; de los casos generar&#237;an un estimador incluido en ese intervalo&#46; Pero no implica que el indicador en la poblaci&#243;n real est&#233; incluido en ese intervalo&#44; podr&#225; estarlo o no &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Correlaci&#243;n y concordancia</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La regresi&#243;n lineal es el procedimiento por el cual podemos establecer una relaci&#243;n lineal &#40;y<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>a<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>bx&#41; en el comportamiento de 2 variables&#46; Ello se aprecia gr&#225;ficamente cuando se genera una nube de puntos con las parejas de las variables que se acerca a una l&#237;nea recta&#44; y permitir&#237;a definir los valores de una variable en funci&#243;n de la otra&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La correlaci&#243;n es la asociaci&#243;n lineal entre 2 variables que son independientes&#44; y se establece como una simetr&#237;a en el comportamiento de ambas&#46; Es importante resaltar que la correlaci&#243;n no implica la existencia de causalidad&#44; sino que existe alguna asociaci&#243;n con una variable intermedia entre ambas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para medir la correlaci&#243;n entre 2 variables utilizamos la covariancia&#44; o su estandarizaci&#243;n que es el coeficiente de correlaci&#243;n r de Pearson&#46; Este &#237;ndice precisa que la distribuci&#243;n de las variables sea normal y var&#237;a entre &#8211;1 &#40;correlaci&#243;n negativa&#41; y &#43;1 &#40;correlaci&#243;n positiva&#41;&#46; Cuando su valor es pr&#243;ximo a 0&#44; no existe correlaci&#243;n lineal&#46; En los casos en los que la distribuci&#243;n no sea normal puede utilizarse el coeficiente de correlaci&#243;n de Spearman o el de Kendall&#44; basados en ordenaciones&#44; que permiten detectar correlaciones no lineales&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para interpretar la correlaci&#243;n no debe olvidarse que el coeficiente r de Pearson mide asociaci&#243;n lineal&#44; pero puede haber correlaciones no lineales entre variables&#46; Es importante tener medidas no sesgadas y comprobar el impacto de los valores extremos&#46; Las correlaciones deben plantear alguna l&#243;gica de asociaci&#243;n&#44; evitando dar por buenas asociaciones espurias&#44; aquellas que relacionan la parte con el todo &#40;APACHE<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>II con disfunci&#243;n renal&#41;&#44; o el uso de variables con valores calculados &#40;pH y exceso de bases&#41;&#46; Otro uso incorrecto y frecuente es utilizarla como an&#225;lisis de concordancia entre diferentes herramientas para medir una variable&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios de fiabilidad analizan la variaci&#243;n en la medici&#243;n de una variable&#44; bien con un instrumento de medida y un mismo observador &#40;intraobservador&#41; o varios observadores &#40;interobservador&#41; o la concordancia entre 2 instrumentos de medici&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; Estos estudios son frecuentes en medicina cr&#237;tica&#44; estimando par&#225;metros invasivos a trav&#233;s de medios no invasivos&#46; La concordancia entre mediciones en variables cualitativas utiliza el &#237;ndice kappa&#44; que mide la tasa de aciertos entre observadores restando el acuerdo previsible por el azar&#44; y se mueve entre 1 &#40;m&#225;xima concordancia&#41; y valores que pueden ser negativos&#46; Se estima que valores de &#237;ndice kappa por encima de 0&#44;6 indican concordancia buena y por debajo de 0&#44;4 indican concordancia d&#233;bil&#46; Para variables polit&#243;micas u ordenadas &#40;grados de insuficiencia cardiaca&#44; p&#46;ej&#46;&#41;&#44; se usa el &#237;ndice kappa ponderado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46; El &#237;ndice kappa debe evitarse en agrupaciones cualitativas de variables cuantitativas&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La concordancia entre variables cuantitativas se mide con el coeficiente de correlaci&#243;n intraclase &#40;R&#41;&#44; que analiza conjuntamente la varianza de los sujetos&#44; del instrumento de medici&#243;n y el propio error de medida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; Se estima por convenci&#243;n que para hablar de buena concordancia&#44; debe ser superior a 0&#44;75&#46; Un m&#233;todo gr&#225;fico sencillo para comprobar la concordancia en variables cuantitativas es el m&#233;todo de Bland y Altman&#44; que muestra las diferencias individuales entre las medidas en relaci&#243;n con su media<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Debe recordarse que&#44; para estos estudios&#44; la correlaci&#243;n no es buen m&#233;todo de an&#225;lisis aunque pueda coincidir con el coeficiente R &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Validez y precisi&#243;n de los estudios</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La validez de un estudio puede definirse como la consistencia interna y externa de los resultados&#44; que generan confianza en que los datos obtenidos representan la realidad que queremos observar&#46; Si realizamos un estudio de pacientes cr&#237;ticos s&#233;pticos y utilizamos criterios no actualizados de la sepsis&#44; se compromete la consistencia de los resultados y por tanto la validez interna&#46; Si no se incluyen pacientes inmunocomprometidos&#44; la muestra puede no ser representativa de la poblaci&#243;n global de pacientes con sepsis&#44; por lo que se ve comprometida la validez externa&#46; La validez interna es un requisito indispensable para un estudio&#44; mientras que la validez externa facilita la posibilidad de generalizar los resultados obtenidos&#46; Es necesario tener cuidado con los sesgos de selecci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#46; Uno de ellos es considerar el enfermo cr&#237;tico como un tipo de enfermo y no como una situaci&#243;n cl&#237;nica que se produce en diferentes enfermedades&#46; Puede haber sesgos de informaci&#243;n por la diferencia de registros entre la UCI y el ingreso previo&#44; pudiendo generar problemas en la valoraci&#243;n de variables de inter&#233;s entre pacientes con diferente estancia previa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La precisi&#243;n de un estudio es el margen de error con el que se obtienen los resultados&#46; Depende en gran medida&#44; pero no solo&#44; del tama&#241;o de la muestra&#46; Hay dise&#241;os y modos de registro y an&#225;lisis m&#225;s eficientes para conseguir mayor precisi&#243;n&#44; como utilizar variables cuantitativas en vez de cualitativas o realizar an&#225;lisis de supervivencia en vez de analizar el resultado como una variable dicot&#243;mica&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Pruebas de significaci&#243;n</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las pruebas de significaci&#243;n estad&#237;stica obtuvieron notoriedad con Fisher&#44; quien con un abordaje bayesiano plante&#243; este modelo de an&#225;lisis&#58; dada como cierta una hip&#243;tesis nula H0 &#40;ausencia de diferencias entre 2 tratamientos&#41;&#44; se realiza un experimento que ofrece unos resultados&#44; y se calcula la probabilidad p de haber obtenido dichos resultados considerando que H0 fuera cierta&#46; Una p muy peque&#241;a obligar&#237;a a buscar alternativas a H0&#44; aunque no la rechazar&#237;a&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Casi al mismo tiempo&#44; Neyman y Pearson plantearon un m&#233;todo alternativo&#44; basado en la existencia de 2 hip&#243;tesis &#8212;la hip&#243;tesis nula H0 &#40;ausencia de diferencias&#41; y la alternativa H1 &#40;existen diferencias&#41;&#8212; y se defin&#237;a un error tipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>I &#40;cometido al dar por v&#225;lida la H1 siendo cierta la H0&#41; y un error tipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>II &#40;dar por v&#225;lida la H0 siendo cierta la H1&#41;&#46; El experimento iba encaminado a decidirse por una de ellas en funci&#243;n de la probabilidad de cometer el error tipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>I &#40;riesgo &#945;&#41; o el error tipo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>II &#40;riesgo &#946;&#41;&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hoy d&#237;a se trabaja habitualmente en un m&#233;todo combinado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#44; definiendo una hip&#243;tesis nula H0 y proyectando un experimento que permita detectar una cierta diferencia&#46; Posteriormente se calcula la probabilidad p de haber obtenido dichos resultados considerando cierta la H0&#46; Si la p es peque&#241;a&#44; se rechaza la validez de la H0 &#40;es decir&#44; hay diferencias&#41;&#44; y si no lo es&#44; no se rechaza&#44; pero tampoco se acepta&#46; Es decir&#44; que la ausencia de significaci&#243;n estad&#237;stica en un ensayo no se interpreta como equivalencia terap&#233;utica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La habitual obsesi&#243;n de los investigadores por obtener p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> se basa en un convenio general&#44; originado en Fisher<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#44; que planteaba que encontrar un resultado por azar no m&#225;s de una vez de cada 20 ensayos podr&#237;a considerarse significativo&#46; Sin embargo&#44; la buscada p depende de la magnitud de la diferencia&#44; pero m&#225;s del tama&#241;o de la muestra&#44; y basta incrementarlo para obtener resultados &#171;estad&#237;sticamente significativos&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46; Al investigador corresponde interpretar si un resultado estad&#237;sticamente significativo puede considerarse cl&#237;nicamente relevante<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">23&#44;24</span></a>&#46; Un reciente art&#237;culo de NEJM&#44; basado en el an&#225;lisis de 49&#46;331 ingresos urgentes por sepsis<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#44; demuestra estad&#237;sticamente que el riesgo de muerte hospitalaria se incrementa un 4&#37; &#40;OR de 1&#44;04 &#91;IC95&#37;&#58; 1&#44;02-1&#44;05&#93;&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41; por cada hora si no se completa el paquete de medidas &#40;hemocultivos&#44; antibioterapia y fluidos&#41; antes de las 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h&#46; En la tabla comparativa se muestra c&#243;mo la diferencia entre completar el paquete de medidas antes de 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h y entre 3 y 12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h pasa de un 22&#44;6&#37; de mortalidad a un 23&#44;6&#37;&#46; Estos porcentajes no se interpretar&#237;an como diferentes en cualquier estudio con un n&#250;mero asequible de pacientes&#44; pero aqu&#237; han obtenido una p significativa gracias al enorme tama&#241;o de la muestra&#46; La interpretaci&#243;n de la importancia de ese incremento de mortalidad corresponde a los cl&#237;nicos&#44; y por supuesto no depende del valor de p&#46; Nunca hay que olvidar que el valor de la p no mide la magnitud del efecto&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los an&#225;lisis univariantes analizan una variable en diferentes grupos de individuos con una caracter&#237;stica&#44; como tener un factor de riesgo o recibir un tratamiento&#46; Se utilizan test que podr&#225;n aplicarse en variables cuantitativas si las distribuciones son normales &#40;t de Student para 2 muestras&#44; ANOVA para varias muestras&#41;&#44; o no normales &#40;U de Mann-Whitney para 2 muestras&#44; Kruskal-Wallis para varias muestras&#44; Wilcoxon para medidas repetidas&#41;&#46; Para determinar si una variable sigue una distribuci&#243;n normal&#44; se utilizan los test de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk&#46; Para variables cualitativas usaremos la chi cuadrado de Pearson o el test de Fisher&#46;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recientemente&#44; una corriente creciente de expertos en estad&#237;stica apoya el fomento de la estad&#237;stica bayesiana como herramienta de aproximaci&#243;n m&#225;s adecuada a la realidad de la investigaci&#243;n cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Interpretaci&#243;n de an&#225;lisis multivariantes</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son t&#233;cnicas que permiten estudiar la interrelaci&#243;n matem&#225;tica de m&#250;ltiples variables en un conjunto de datos&#46; La aparici&#243;n de programas estad&#237;sticos con potentes analizadores ha popularizado su uso y dota a sus resultados de mayor poder de convencimiento&#46; Sin embargo&#44; la complejidad de los an&#225;lisis multivariantes no reside en las herramientas matem&#225;ticas necesarias&#44; sino en la consistencia de las hip&#243;tesis planteadas&#44; en la adecuada selecci&#243;n de variables&#44; en la aplicaci&#243;n de las t&#233;cnicas apropiadas y en la interpretaci&#243;n prudente de las mismas&#46;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un planteamiento metodol&#243;gico adecuado incluye caracterizar la poblaci&#243;n de estudio&#44; las variables de an&#225;lisis&#44; y la asociaci&#243;n a investigar&#44; definiendo los criterios de inclusi&#243;n para obtener una muestra representativa de dicha poblaci&#243;n&#46; Al interpretar un an&#225;lisis multivariante&#44; m&#225;s importante que comprender el significado de los resultados lo es conocer si las variables relevantes han sido incluidas en el modelo&#46; El an&#225;lisis multivariante no solucionar&#225; el hecho de no haber incluido un factor importante en la asociaci&#243;n buscada&#46; Por el contrario&#44; la inclusi&#243;n de muchas variables no hace mejor al modelo&#46; Se recomienda que existan al menos 10 casos incidentes por cada variable incluida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#46; La robustez y el ajuste del modelo obtenido son muy relevantes&#44; y pueden evaluarse por test como el de bondad del ajuste de Hosmer-Lemeshow &#40;aunque tiene sus cr&#237;ticas al buscar la &#171;no significaci&#243;n&#187;&#41;&#44; el -2 log de verosimilitud &#40;-2LL&#41;&#44; que es menor cuanto m&#225;s se ajusta el modelo a los datos&#44; y la R<span class="elsevierStyleSup">2</span> de Nagelkerke&#44; que estima la proporci&#243;n de la variaci&#243;n de la variable explicada por el modelo&#46;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La asociaci&#243;n entre variables determinada por an&#225;lisis multivariante no implica una relaci&#243;n de causalidad&#46; Los cl&#225;sicos criterios de causalidad de Bradford Hill no dependen del resultado matem&#225;tico&#44; sino del sentido com&#250;n cient&#237;fico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46; Es imprescindible ser prudentes en la interpretaci&#243;n de resultados estad&#237;sticamente significativos&#44; que pueden tener una relaci&#243;n espuria con la variable independiente&#46; Estos m&#233;todos ayudan a valorar las variables confundidoras que dificultan el establecimiento y la comprensi&#243;n de la causalidad&#44; pero deben ser utilizadas de una manera dirigida en el an&#225;lisis<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Regresi&#243;n m&#250;ltiple</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La regresi&#243;n m&#250;ltiple intenta establecer una relaci&#243;n a trav&#233;s de una ecuaci&#243;n&#44; normalmente lineal&#44; entre los diferentes valores de variables cuantitativas&#46; Busca una asociaci&#243;n matem&#225;tica mediante una funci&#243;n entre el valor de una variable &#40;dependiente&#41; y el valor de otras &#40;independientes&#41;&#46; En cuidados intensivos&#44; puede utilizarse en el c&#225;lculo indirecto de un valor de inter&#233;s &#40;gradiente alv&#233;olo-arterial de ox&#237;geno&#41;&#44; en funci&#243;n de los valores de otras variables obtenidos por medios no invasivos &#40;PaO<span class="elsevierStyleInf">2</span>&#47;FiO<span class="elsevierStyleInf">2</span>&#44; la PEEP&#44; el APACHE IV y el SOFA&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#46; Los coeficientes generados permiten conocer c&#243;mo se modifica la variable dependiente en funci&#243;n de los valores de las variables independientes&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Regresi&#243;n log&#237;stica</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estudia la relaci&#243;n entre variables independientes cualitativas o cuantitativas y una variable independiente cualitativa&#44; habitualmente dicot&#243;mica&#44; como por ejemplo la mortalidad&#46; Las OR generadas para las variables independientes expresan cu&#225;nto m&#225;s probable es que se produzca un determinado valor en la variable dependiente en funci&#243;n del valor que esta tome&#46; Por ejemplo&#44; si un estudio demuestra una asociaci&#243;n entre la inadecuaci&#243;n de tratamiento antibi&#243;tico emp&#237;rico y la mortalidad a los 30 d&#237;as por sepsis con una OR de 2&#44; se interpreta que el riesgo de muerte a los 30 d&#237;as se multiplica por 2 en los pacientes con sepsis y con antibioterapia emp&#237;rica inadecuada&#46; La caracterizaci&#243;n de la muestra escogida y la selecci&#243;n de variables son fundamentales para valorar el impacto de otras variables que pueden generar confusi&#243;n o interacci&#243;n en el modelo&#46; Las variables de confusi&#243;n son variables externas a la relaci&#243;n&#44; anteriores a la exposici&#243;n y relacionadas con la exposici&#243;n y la enfermedad&#46; Producen sesgos en la estimaci&#243;n de un efecto&#44; pudiendo generar un efecto falso&#44; enmascarar un efecto real o incluso invertirlo&#44; y se deben a una desigual distribuci&#243;n en los grupos de riesgo&#46; En nuestro ejemplo&#44; si la muestra escogida contiene una proporci&#243;n elevada de sepsis quir&#250;rgicas&#44; el impacto de la antibioterapia emp&#237;rica inadecuada ser&#225; mucho menor que si la mayor parte de las sepsis son m&#233;dicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#46; Las interacciones se producen cuando hay variables que cambian la intensidad o el sentido de la relaci&#243;n entre el factor de riesgo y el efecto&#46; La interacci&#243;n no significa confusi&#243;n&#44; pues la distribuci&#243;n en los grupos de riesgo no es diferente&#46;</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los an&#225;lisis multivariantes de regresi&#243;n log&#237;stica son tambi&#233;n una herramienta para la generaci&#243;n de escalas de puntuaci&#243;n para estimar prospectivamente la probabilidad de presentar un evento&#46; Los estimadores beta generados por el modelo log&#237;stico&#44; a partir de los cuales se calculan las OR&#44; son utilizados para asignar puntuaciones a determinados valores de las variables&#44; y con ellos generar una puntuaci&#243;n que permite calcular el riesgo para un paciente concreto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>&#46; Este es el caso de escalas pron&#243;sticas como APACHE&#44; MPM&#44; o SAPS&#46; No lo es&#44; sin embargo&#44; en el caso de SOFA o el <span class="elsevierStyleItalic">Lung Injury Score</span>&#44; aunque despu&#233;s se haya validado su asociaci&#243;n con la mortalidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Regresi&#243;n con datos de supervivencia</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El an&#225;lisis b&#225;sico de supervivencia se realiza con el m&#233;todo de Kaplan-Meier&#44; cuya funci&#243;n de supervivencia determina la probabilidad de supervivencia pasado un tiempo t&#46; Se pueden comparar curvas con el m&#233;todo de log rank &#40;Mantel-Cox&#41;&#44; pero este m&#233;todo no permite analizar otras variables asociadas&#46;</p><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de regresi&#243;n de Cox permite establecer la asociaci&#243;n entre variables independientes y otra variable dependiente del tiempo&#44; la supervivencia&#46; La supervivencia estad&#237;stica no alude estrictamente al tiempo transcurrido hasta la muerte&#44; sino al tiempo libre del evento objeto del estudio&#46; Los estimadores que genera este modelo se denominan tasas de riesgo &#40;<span class="elsevierStyleItalic">hazard rate</span> o <span class="elsevierStyleItalic">ratio</span> &#91;HR&#93;&#41;&#44; y su interpretaci&#243;n es en cu&#225;nto se incrementa la tasa instant&#225;nea de riesgo cuando la variable se incrementa en una unidad&#46; La interpretaci&#243;n de los HR es diferente a las OR de la regresi&#243;n log&#237;stica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#46; La OR es una estimaci&#243;n del incremento de riesgo de un desenlace independiente del tiempo&#44; mientras que las HR son incrementos de riesgo en funci&#243;n de la unidad de tiempo&#46; Por ello&#44; los resultados de estas t&#233;cnicas no son intercambiables&#46; La regresi&#243;n de Cox necesita asumir que las variables de riesgo analizadas estar&#225;n presentes durante todo el tiempo de observaci&#243;n para ejercer su influencia&#46; Esto es asumible para la diabetes o la edad&#44; pero no para otras variables medidas puntualmente&#44; como el APACHE<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>II al ingreso o la reanimaci&#243;n de la sepsis&#46; Aun as&#237;&#44; es una t&#233;cnica en auge<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>&#44; que se ajusta bien a las necesidades de an&#225;lisis de supervivencia en pacientes cr&#237;ticos&#46;</p></span></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Interpretaci&#243;n de resultados de pruebas diagn&#243;sticas</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las herramientas para valorar la capacidad diagn&#243;stica de las pruebas son sencillas&#44; pero deben ser claramente aplicadas&#46; La sensibilidad es la proporci&#243;n de sujetos que presentan enfermedad con el test positivo&#46; La especificidad es la proporci&#243;n de sujetos no enfermos con el test negativo&#46; Estos valores son independientes de la prevalencia de la enfermedad&#44; pero var&#237;an con la gravedad de presentaci&#243;n&#46; La sensibilidad y la especificidad parten de sujetos en los que ya se conoce que son o no enfermos&#44; y catalogan la prueba en funci&#243;n de su acierto&#46; En el proceso asistencial se utilizan m&#225;s los valores predictivos&#44; que parten de los resultados de los test para determinar la probabilidad de enfermedad&#46; El valor predictivo positivo &#40;VPP&#41; determina la proporci&#243;n de sujetos con test positivo que est&#225;n realmente enfermos&#46; El valor predictivo negativo &#40;VPN&#41; define la proporci&#243;n de sujetos con el test negativo que no tienen la enfermedad&#46;</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores predictivos dependen directamente de la prevalencia de la enfermedad en la poblaci&#243;n a la que se aplica&#46; Esto es la probabilidad pretest&#44; y condiciona los resultados de estos indicadores&#46; Por ejemplo&#44; el VPP de la procalcitonina para infecci&#243;n en una poblaci&#243;n de pacientes de consultas externas es diferente respecto a una poblaci&#243;n de pacientes de urgencias o de cuidados intensivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>&#46; Otra forma de analizar los resultados de una prueba diagn&#243;stica es mediante los cocientes de probabilidad <span class="elsevierStyleItalic">&#40;likelihood ratios&#41;</span>&#46; El cociente de probabilidad positivo significa cu&#225;nto m&#225;s probable es que la prueba sea positiva en un enfermo frente a que lo sea en un no enfermo&#46; Esto equivale al cociente entre sensibilidad y 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8211;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>especificidad&#46; El cociente de probabilidad negativo es inverso al positivo&#44; y significa cu&#225;nto m&#225;s probable es que la prueba sea negativa en un no enfermo frente a que sea negativa en un enfermo&#46; Los cocientes de probabilidad son independientes de la prevalencia&#44; y ayudan en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46;</p><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las curvas ROC <span class="elsevierStyleItalic">&#40;receiver operating characteristics&#41;</span> se utilizan en pruebas cuantitativas y a cada valor o intervalo de resultados se le puede asignar una sensibilidad y especificidad para el diagn&#243;stico de la enfermedad&#46; Ello permite construir una curva a partir de pares de sensibilidad y 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8211;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>especificidad&#44; lo que equivale a los cocientes de probabilidad positivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a>&#46; Se miden con el &#225;rea bajo la curva &#40;ABC &#91;AUC&#44; en ingl&#233;s&#93;&#41;&#44; que se interpreta como la probabilidad de que al seleccionar un individuo enfermo y otro sano de manera aleatoria&#44; el enfermo tenga un valor que sea diagn&#243;stico frente al sano&#46; La diagonal de la curva representa un &#225;rea de 0&#44;5 con una probabilidad del 50&#37; de clasificaci&#243;n correcta&#44; lo que equivale al azar&#46; Por ello&#44; una curva ROC que se acerque a la diagonal muestra una prueba diagn&#243;stica de escaso valor&#46; Las curvas ROC permiten establecer los puntos de corte de m&#225;xima sensibilidad y especificidad para una determinada prueba &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>&#41;&#46; Asimismo&#44; se pueden comparar las AUC mediante test no param&#233;tricos como el test de DeLong&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Conclusiones</span><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las herramientas estad&#237;sticas deben servir para mejorar nuestra capacidad de comprensi&#243;n de la realidad biol&#243;gica y de la respuesta ante nuestras intervenciones&#46; La utilizaci&#243;n e interpretaci&#243;n adecuadas son fundamentales para mejorar la salud de los pacientes&#46;</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Conflicto de intereses</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener conflictos de inter&#233;s relacionados con el objeto de este art&#237;culo&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Errores frecuentes de interpretaci&#243;n</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Significativo igual a importante&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La significaci&#243;n estad&#237;stica es un t&#233;rmino matem&#225;tico&#46; La importancia cl&#237;nica debe valorarse por el impacto real de los resultados&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">No significativo implica igualdad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Las diferencias no significativas no permiten establecer la equivalencia de manera directa&#44; aunque un intervalo de confianza de la diferencia suficientemente peque&#241;o estimula a no seguir buscando diferencias&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Correlaci&#243;n equivale a concordancia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La correlaci&#243;n es una medida de relaci&#243;n lineal entre variables cuantitativas&#44; mientras que la concordancia mide el acuerdo en la medici&#243;n de variables&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Cuanto m&#225;s peque&#241;a es la p&#44; mayor asociaci&#243;n existe&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La p hace referencia a la probabilidad de que la diferencia encontrada se deba al azar del muestreo&#44; pero no mide la fuerza de la asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">El intervalo de confianza incluye el valor real de la variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">El intervalo de confianza expresa la confianza en que repitiendo el experimento&#44; en un 95&#37; de veces el resultado estar&#225; incluido en ese intervalo&#46; Pero no implica que el valor poblacional est&#233; en dicho intervalo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Una diferencia no significativa se arregla con m&#225;s muestra&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Podemos incrementar la muestra hasta obtener una p significativa&#44; pero ello no dar&#225; relevancia a los hallazgos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Odds</span> ratio y riesgo relativo es lo mismo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> se utiliza en estudios de casos y controles y an&#225;lisis multivariantes&#44; y mide proporci&#243;n de riesgos entre tener y no tener el factor&#46; El riesgo relativo se obtiene en estudios de cohortes y ensayos cl&#237;nicos&#44; y permite obtener la raz&#243;n de incidencias reales&#46; La <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> es una aproximaci&#243;n al riesgo relativo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Gran tama&#241;o de muestra equivale a m&#225;s representatividad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La representatividad de una muestra no depende del tama&#241;o sino de los criterios de selecci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">&#171;Hemos encontrado diferencias&#44; pero no son significativas&#187;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Siempre se encuentran diferencias &#40;si es lo que se busca&#41;&#46; Si la p no es significativa&#44; solo podemos decir que no descartamos que sean por azar&#46; Mejor entonces no contarlo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " colspan="3" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sesgos</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Selecci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Mala selecci&#243;n del grupo control&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Los criterios de selecci&#243;n para controles influyen en la variable pron&#243;stica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo de Berkson&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">En casos y controles hospitalarios&#44; cuando la probabilidad de hospitalizaci&#243;n es mayor en los casos que en los controles&#44; pudiendo detectar asociaciones inexistentes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo del voluntario&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La autoselecci&#243;n puede generar diferencias en la exposici&#243;n o la enfermedad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo de adelanto diagn&#243;stico&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Una prueba muy sensible diagnostica una enfermedad en fases latentes o incipientes&#44; sobreestimando la incidencia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo de prevalencia-incidencia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Si se analizan solo casos prevalentes&#44; se ver&#225;n casos tard&#237;os de la enfermedad&#44; y los casos graves y fulminantes pasar&#225;n desapercibidos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">P&#233;rdidas de seguimiento&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La causa de las p&#233;rdidas est&#225; relacionada con la exposici&#243;n y la enfermedad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Supervivencia selectiva&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Se estudian casos prevalentes y la supervivencia est&#225; relacionada con la exposici&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Detecci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">El medio de detecci&#243;n de la enfermedad var&#237;a seg&#250;n est&#233; presente la exposici&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Muestra no representativa&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Criterios de selecci&#243;n de muestra inadecuados a la poblaci&#243;n que se desea estudiar&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Informaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Error de clasificaci&#243;n no diferencial&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La clasificaci&#243;n err&#243;nea de sujetos se reparte por igual en ambos grupos&#46; Genera infraestimaci&#243;n de la asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Error de clasificaci&#243;n diferencial&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La clasificaci&#243;n err&#243;nea de sujetos es diferente en ambos grupos&#46; Puede generar infraestimaci&#243;n o sobreestimaci&#243;n de la asociaci&#243;n&#46; El m&#225;s conocido es el sesgo de memoria&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Sesgo de confusi&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Existe una variable confundidora relacionada con la exposici&#243;n y la enfermedad que distorsiona el efecto que deseamos medir&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Criterios de causalidad</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Fuerza de asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">A mayor fuerza de asociaci&#243;n&#44; mayor causalidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Criterio temporal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">El efecto debe ser posterior a la causa&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Efecto dosis-respuesta&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">A mayor dosis&#44; mayor respuesta&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Consistencia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Los resultados deben ser reproducibles&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Plausibilidad biol&#243;gica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Debe haber alguna hip&#243;tesis biol&#243;gica razonable que sustente la asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Especificidad en la asociaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Una causa produce un efecto&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Evidencia experimental&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">La hip&#243;tesis se demuestra experimentalmente&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Analog&#237;a&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Causas an&#225;logas producen efectos an&#225;logos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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Información del artículo
ISSN: 02105691
Idioma original: Español
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