Carta al Editor
Uso inclusivo de la conversión del tamaño de efecto y del factor Bayes en la investigación de medicina intensiva
Inclusive use of effect size conversion and Bayes factor in intensive care medicine research
C. Ramos-Vera
Área de investigación, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Cesar Vallejo, Lima, Perú
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Esto es posible mediante la inferencia bayesiana, pues permite reanalizar el hallazgo significativo reportado por Lorente et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>, donde el método del factor de Bayes (FB) es referido como la probabilidad de los datos bajo una hipótesis en relación con la otra (hipótesis nula vs. hipótesis alterna)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>. Es decir, que el FB estima la cuantificación de fuerza probatoria en que los datos apoyan a ambas hipótesis para su contraste más allá de la interpretación dicotómica del rechazo o aceptación de la hipótesis nula<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>. La replicación estadística de hallazgos significativos mediante el FB, permite reforzar la credibilidad práctica de artículos del área de medicina intensiva (investigaciones experimentales, ensayos clínicos, intervenciones y tratamientos), esto se precisa cuando la inferencia bayesiana reporta una evidencia concluyente o superior (FB<span class="elsevierStyleInf">10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10), a partir de la interpretación de clasificación de valores de Jefreys<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> para el FB: débil, moderado, fuerte muy fuerte y extrema (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se tuvo como finalidad de la presente carta reportar un ejemplo de reanálisis bayesiano para precisar el grado de evidencia de las hipótesis estadísticas. Por lo tanto, se consideró el tamaño muestral y la conversión del OR a tamaño de efecto de correlación (r) mediante una calculadora <span class="elsevierStyleItalic">online</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>, cuyo valor de conversión fue r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,49. Este método considera 2 interpretaciones: FB<span class="elsevierStyleInf">10</span> (a favor de la hipótesis alternativa) y FB<span class="elsevierStyleInf">01</span> (a favor de la hipótesis nula), con un intervalo de credibilidad del 95%. Los resultados obtenidos del FB son: FB<span class="elsevierStyleInf">10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.690 y FB<span class="elsevierStyleInf">01<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0006 e IC 95%: 0,284-0,64], lo cual respaldó el hallazgo significativo reportado por Lorente et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> con una evidencia extrema a favor de la hipótesis estadística alterna (correlación), esto permite inferir que las demás asociaciones significativas de mayor magnitud entre los genes de HLA y la mortalidad también refieren una evidencia extrema que brinda mayor credibilidad a las conclusiones clínicas reportadas del estudio respectivo.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, el uso inclusivo de la conversión del tamaño de efecto y del FB es un gran aporte metodológico que presenta una implicancia práctica en la toma de decisiones médicas a partir de la confirmación de resultados que sean eficazmente concluyentes, y de mayor importancia en el contexto de COVID-19.</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Financiación</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La presente investigación no ha recibido ninguna beca específica de agencias de los sectores público, comercial, o sin ánimo de lucro</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:2 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Financiación" ] 1 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "multimedia" => array:1 [ 0 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Nota: Creación propia según la escala de clasificación de Jeffreys<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">>100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Extrema \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hipótesis alternativa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">30+100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy fuerte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hipótesis alternativa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">10+30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Fuerte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hipótesis alternativa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,1-10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Moderado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hipótesis alternativa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,1-3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Débil \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hipótesis alternativa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No evidencia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; 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entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,09-0,03 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Fuerte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hipótesis nula \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,03-0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy fuerte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hipótesis nula \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Extrema \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Hipótesis nula \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2844753.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Valores de interpretación cuantificable del factor Bayes</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:5 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0030" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "HLA genetic polymorphisms and prognosis of patients with COVID-19" "autores" => array:1 [ 0 => array:3 [ "colaboracion" => "Members of the BIOMEPOC group" "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "L. 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|---|---|---|---|
| 2024 Noviembre | 3 | 6 | 9 |
| 2024 Octubre | 59 | 42 | 101 |
| 2024 Septiembre | 58 | 33 | 91 |
| 2024 Agosto | 64 | 34 | 98 |
| 2024 Julio | 40 | 30 | 70 |
| 2024 Junio | 46 | 58 | 104 |
| 2024 Mayo | 55 | 27 | 82 |
| 2024 Abril | 56 | 37 | 93 |
| 2024 Marzo | 49 | 28 | 77 |
| 2024 Febrero | 40 | 35 | 75 |
| 2024 Enero | 41 | 33 | 74 |
| 2023 Diciembre | 48 | 26 | 74 |
| 2023 Noviembre | 49 | 47 | 96 |
| 2023 Octubre | 35 | 30 | 65 |
| 2023 Septiembre | 32 | 29 | 61 |
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| 2023 Junio | 32 | 16 | 48 |
| 2023 Mayo | 41 | 28 | 69 |
| 2023 Abril | 25 | 20 | 45 |
| 2023 Marzo | 37 | 44 | 81 |
| 2023 Febrero | 36 | 27 | 63 |
| 2023 Enero | 38 | 32 | 70 |
| 2022 Diciembre | 39 | 54 | 93 |
| 2022 Noviembre | 44 | 42 | 86 |
| 2022 Octubre | 54 | 30 | 84 |
| 2022 Septiembre | 43 | 37 | 80 |
| 2022 Agosto | 47 | 49 | 96 |
| 2022 Julio | 45 | 52 | 97 |
| 2022 Junio | 39 | 33 | 72 |
| 2022 Abril | 1 | 0 | 1 |
| 2022 Marzo | 4 | 0 | 4 |
| 2022 Febrero | 1 | 0 | 1 |
| 2021 Marzo | 7 | 3 | 10 |
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