Análisis Estadísticos para Ensayos Clínicos y Estudios Epidemiológicos. Asesoría estadística para investigación, en general, incluyendo Tesis. Asesoría Metodológica. Diseño de Posters para Congresos y Eventos Científicos.
En ciertas ocasiones una misma característica se mide en más de una ocasión para cada uno de los individuos que se incluyen en una investigación.
En estos casos, el interés se centra en comparar si hay o no cambios significativos entre las mediciones efectuadas en dos momentos diferentes, normalmente, antes y después de la aplicación de un tratamiento o de la realización de alguna intervención.
Es una prueba no paramétrica para dos variables dicotómicas relacionadas que contrasta los cambios en las respuestas utilizando la distribución de chi-cuadrado X2.
No solamente es útil para detectar los cambios en las respuestas en los estudios experimentales del antes y después, sino también parta comparar dos tipos de tratamiento.
Para el caso de datos pareados, existen claramente cuatro tipos de pares de observaciones, según cada individuo presente o no la característica de interés en los dos momentos en los que se efectúa la evaluación.
Así, los resultados obtenidos pueden mostrarse igualmente en una tabla 2 x 2, con la salvedad de que aquí los datos son dependientes y por lo tanto no resultará adecuada la utilización del test X2.
Normalmente, un valor de p menor que 0,05 se considera significativo, pero podemos establecer un nivel de significación distinto, como 0,01 o un 99% de confianza.
Matemáticamente el Estadístico de Mc Nemar se define por:
En donde, para obtener el valor de p0 se utiliza la tabla de X2 con 1 grado de libertad.
Por ejemplo, en la siguiente tabla:
Al aplicar la fórmula daría como resultado 49,16. Como 49,16 > 10,83 (comparando valores con la tabla de la distribución Chi-cuadrado de Pearson) entonces podemos afirmar que la p < 0,001.
Lo cual implica significancia estadística.
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Si desean ver más ejemplos del uso de la distribución, pueden consultar un libro de estadísticas, preferiblemente con una amplia sección sobre análisis no paramétricos. O pueden consultar algunos enlaces en Internet:
Este es un post que refleja más una preocupación interna, que una información que pueda ser 100% relevante para todos, aunque no deja de ser importante.
Tengo más de 12 años atendiendo R3 y R4 que están realizando investigación, generalmente para su tesis de grado. Ahora bien, estoy ¡sorprendida! de la baja cantidad de residentes de este año. ¿Dónde están los R3 y R4 de éste año? ¿Están admitiendo menos médicos en las Especializaciones? ¿Están algunos cambiando de ramo "a mitad de camino"? ¿Están subiendo los costos y disminuyendo los subsidios?
No es sólo una preocupación como estadística, que, vaya y pase, no la niego, pues es una de mis fuentes de trabajo, sino también una preocupación como ser humano, que se enferma, con familia, amigos, conocidos y desconocidos, que también se enferman.
Me acaban de referir a Neurología e Inmunología, y descubrí que no sólo son poco frecuente, sino que mi seguro medico-laboral no cuenta con esas especialidades.
Otra duda importante: ¿Qué pasa con la industria de los Seguros Médicos?
¿Está generando tantas pérdidas como algunos señalan?
La Farmacovigilancia es el proceso que permite la detección, registro y la valoración sistemática de las reacciones adversas de los medicamentos que se dispensan con o sin prescripción médica; en otras palabras, se trata del seguimiento del fármaco después de que ha sido comercializado.
Esta definición concuerda con la del Ministerio de Salud y Desarrollo Social, según el cual la Farmacovigilancia es una actividad de salud pública destinada a la identificación, cuantificación, evaluación y prevención de los riesgos asociados a los medicamentos comercializados (está definición está contenida en la Legislación del país).
Se busca básicamente la detección de toxicidad previamente insospechada, así como de la evaluación de la eficacia a largo plazo, pues ninguno de estas características puede determinarse del todo en los relativamente breves estudios de fases I a III. Esto implica que la relación riesgo/beneficio que se determina en las fases iniciales del estudio de nuevos fármacos es solo una aproximación, que ha de corregirse conforme se vayan obteniendo datos a partir de la Farmacovigilancia.
A continuación se resumen las limitaciones básicas de los ensayos clínicos pre - mercadeo:
1) Antes de su aprobación, la mayor parte de las drogas se prueban solamente en unos 2.000 - 3.000 pacientes, lo que implica que muchas RAM pueden no ser detectadas. Si en un ensayo clínico se pretendiera la detección de RAM con incidencia de 1/10.000, la muestra debería ser de al menos 16.000 pacientes y aún así la probabilidad de descubrir una RAM solo sería de 80 %, debiendo contarse con una muestra de unos 30.000 individuos para elevar esa probabilidad a 95 % (“MUY POCO”).
2) Los ensayos clínicos premercadeo excluyen frecuentemente a los pacientes con historias clínicas y/o regimenes terapéuticos complicados (“MUY SIMPLE”).
3) Los mayoría de los ensayos clínicos premercadeo excluyen ciertas poblaciones “especiales”, como la pediátrica, la geriátrica, la de embarazadas y las de madres que amamantan (“MUY PROMEDIO”);
esta omisión no se decide a la ligera, pues tiene su fundamento lógico en tres aspectos:
a. La inclusión de las poblaciones especiales puede no ser ética (exposición de embarazadas a posibles teratógenos, por ejemplo)
b. La inclusión de las poblaciones especiales puede no ser muy necesaria (fármacos de los cuales se prevea poco uso en poblaciones especiales)
c. La inclusión de las poblaciones especiales puede ser cuestionable desde el punto de vista científico (introducción de un excesivo número de variables intervinientes)
4) Los ensayos clínicos premercadeo suelen orientarse solo a una indicación de la droga, aún si la misma pudiera usarse en otras condiciones, en poblaciones diversas, ante historias clínicas variables (“MUY ESTRECHO”).
5) Las RAM o EAM que solo ocurren con el uso crónico de los fármacos no suelen detectarse en los ensayos clínicos premercadeo, pues se realizan en periodos relativamente breves (“MUY BREVE”).
Esta enumeración recibe a veces el nombre de las “reglas de los demasiados” o “reglas de los muys” (“Muy Poco”, “Muy Simple”, “Muy Promedio”, “Muy Estrecho”, “Muy Breve”) La limitación con respecto a la exclusión de poblaciones especiales es particularmente importante, por lo que el estudio de las mismas es una parte fundamental de la Farmacovigilancia.
GLOSARIO DE TÉRMINOS RELACIONADOS CON LA FARMACOVIGILANCIA (MSDS) Farmacovigilancia: Actividad de salud pública destinada a la identificación, cuantificación,
evaluación y prevención de los riesgos asociados a los medicamentos comercializados. Evento Adverso: Cualquier experiencia adversa que ocurre después de administrar un medicamento. Un acontecimiento adverso no tiene que tener necesariamente una relación causal con el tratamiento.
Reacción Adversa a un Medicamento (RAM): Cualquier respuesta a un medicamento que sea nociva y no intencionada, y que tenga lugar a dosis aplicadas normalmente en el ser humano para la profilaxis, el diagnóstico o el tratamiento de enfermedades, o para la restauración, corrección o modificación de funciones fisiológicas. En este contexto es sinónimo de “sospecha de reacción adversa a un medicamento”.
Imputabilidad (véase también causalidad): Análisis individual, caso por caso, de la relación de causalidad entre la administración de un medicamento y la aparición de una reacción adversa. Es un análisis individual para cada notificación, que no busca estudiar el potencial de riesgo del medicamento de forma global o la importancia del riesgo inducido por en la población. En este proceso se tienen en cuenta aspectos como la secuencia temporal entre el tratamiento farmacológico y la sospecha de reacción adversa, el conocimiento previo sobre esta reacción adversa, el efecto de la retirada del medicamento y la reexposición y la existencia de posibles causas alternativas para explicar la reacción.
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Farmacología Básica. Carmine Pascuzzo-Lima. 2008.
CEFARVI. 2001. RAMs según el grupo farmacológico del medicamento implicado. NotiFarvi 8: 4.
Cos MA, Flórez J. 2003. Reacciones Adversas a los Medicamentos. En: Flórez J, Armijo JA,
Mediavilla A; Farmacología Humana, p. 165 - 73. 4ta edición. Masson. España.
Es una ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo estadística es más que eso, en otras palabras es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
Estadística Descriptiva:
En forma sencilla, se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente.
Estadística Inferencial:
Un poco más compleja, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio.
Datos Estadísticos: Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados. Más detalladamente, un dato numérico es un valor observado para una variable particular.
Cuando se tiene pues un objetivo, existen varias formas de lograrlo a partir de los datos obtenidos, y por ello se debe evaluar la información obtenida a partir de esos datos para elegir cuál es el método más conveniente, o el camino a seguir que resulte en el mayor beneficio para obtener la meta deseada.
Los datos pueden ser cualitativos o cuantitativos.
Las variables cualitativas expresan cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles como sí y no, hombre y mujer o son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores.
Las variables cuantitativas Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas, y pueden ser discretas, que presentan separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar; o continuas, que pueden adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores, es decir, admite valores decimales.
El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifica como población o universo.
Población:
Se define como la totalidad entre todas las posibles mediciones y observaciones bajo consideración en una situación dada de un problema. También podría considerarse cómo el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones.
A las características medibles de una población se les denomina parámetros.
Muestra:
Es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor costo.
El tema del muestreo es amplio, y será tema para otro post.
Tamaño de la muestra:
A medida que la varianza de la población es mayor, mayor debería ser el tamaño de la muestra. Pero en la mayoría de los estudios, y esto incluye por supuesto a los estudios clínicos y epidemiológicos, no sólo se toma en cuenta la varianza poblacional, la cual en general se desconoce, sino factores como costo y tiempo.
En todo caso, si se pudiera realizar, la idea sería tomar una mínima muestra, aplicar la encuesta, o en todo caso una de las preguntas concernientes al objetivo más importante, y calcular la varianza (o mandarla a calcular con alguien del área), y en función de esa varianza calcular cuál debería ser la muestra, suponiendo que esta fuera una representación aproximada de la varianza poblacional. Profundizar en el tema quizás sería confundirlos.
Cabe destacar que si la población fuera muy pequeña, podría estudiarse completa, sin seleccionar una muestra.
Parámetro:
Son las medidas o datos que se obtienen sobre la distribución de probabilidades de la población, tales como la media, la varianza, la proporción, etc.
Estadístico:
Los datos o medidas que se obtienen sobre una muestra y por lo tanto una estimación de los parámetros. En otras palabras son valores numéricos que describen una característica de una muestra.
Error Muestral:
Es la diferencia entre un estadístico y su parámetro correspondiente. Es una medida de la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor de la población, nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo completo.
En un resumen somero, un estudio estadístico debe incluir:
Recopilación: De acuerdo con la localización de la información los datos estadísticos pueden ser internos y externos. Los internos son los registros obtenidos dentro de la organización que hace un estudio estadístico, los externos se obtienen de datos publicados y encuestas.
Organización: En la organización de los datos recopilados, el primer paso es corregir cada uno de los elementos recopilados.
Representación: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de datos mediante enunciados tablas estadísticas y gráficas estadísticas.
Análisis: Después de los datos anteriores los datos estadísticos están listos para hacer analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones matemáticas durante el proceso de análisis.
Discusión: donde debe justificar o confrontar lo encontrado en la tesis con la realidad y el conocimiento aceptado. También es el contraste de la hipótesis en referencia a como se ha establecido que ocurre realmente mediante la observación.
Conclusiones: que surgen de los resultados obtenidos del análisis estadístico, y es la "traducción" al lenguage de la ciencia que realiza la investigación.
Recomendaciones: si las hubiera, lo cual es común en los estudios epidemiológicos.
En definitiva si una muestra es representativa de una población se pueden extraer importantes deducciones acerca de ésta a partir del análisis de la misma.
P.D. Agradecimiento a todas las fuentes, virtuales y físicas.
