Información Adicional. Normas de estilo
Abreviaturas y símbolos
Se utilizarán sólo abreviaturas estándar, evitando su uso en el título y en el resumen. Cuando se emplee por primera vez una abreviatura irá precedida del término completo al que corresponde, salvo si se trata de unidades de medida común.
Las abreviaturas y símbolos deben ser estándares y adherirse a las unidades del sistema internacional, a excepción de la presión arterial que debe consignarse en mmHg.
Deberá evitarse el abuso de abreviaturas, limitándolo a expresiones que se repitan más de tres veces en el texto y siempre detallando su significado en el momento de su primera aparición.
Siempre que sea posible, se hará constar el nombre genérico oficial de los fármacos. Si se utiliza el nombre comercial de un fármaco se emplearán mayúsculas como en un nombre propio y se especificará su registro con los símbolos® o ™ de la forma más apropiada.
Cifras
Se debe utilizar la notación del idioma español para las cifras con números decimales. Así, se utilizará la coma para separar las unidades de la porción decimal de los números no enteros y el punto para separar las unidades de millar y de millón. Se recomienda una utilización comedida de los decimales tanto en el texto como en las tablas y figuras. Así, debe evitarse consignar decimales no significativos, redondeando la cifra al valor más próximo. Como regla general, las cifras que expresan medidas de dispersión (desviación estándar o error típico de la media) deben tener la mitad de decimales que la media aritmética a la que hacen referencia.
Incorrecto: [edad, 16,68 ± 3,12 años]
Correcto: [edad, 16,7 ± 3 años]
Deberá evitarse específicamente la inclusión de resultados con p = 0,000 (transcribiendo directamente el resultado obtenido por el programa de cálculo estadístico) y sustituirse por p < 0,0001 o bien p < 0,0005.
Porcentajes
Existe cierto consenso en la redacción científica acerca de la utilización de porcentajes:
- Si el número total es menor de 25, no se debería utilizar porcentajes.
- Si el número total es entre 25 y 100, los porcentajes deberían ser expresados sin decimales (7%, y no 7,2%).
- Si el número total es entre 100 y 100,000, se puede añadir un decimal (7,2%, y no 7,23%).
- Sólo si el número total excede 100,000, se puede añadir dos decimales (7,23%).
- El dato original siempre debería ser incluido: Se presentaron complicaciones en 209 (7,2%) de 2.901 pacientes.
Observe que el porcentaje se incluye entre paréntesis para dar importancia a los datos originales. Por lo tanto, no debería expresarse de la siguiente forma: 7,2% (209).
- Los datos originales no deberían nunca ser presentados con una barra. Por lo tanto no se debería utilizar la siguiente construcción: 209/2.901 (7,2%).
Recomendaciones para expresar los resultados de las pruebas estadísticas
- Las variables de distribución normal o aproximadamente simétrica deben ser descritas con su media ± desviación estándar. Las variables claramente no normales o que contengan valores extremos o atípicos es mejor describirlas con la mediana y el rango (valor mínimo y valor máximo). Cuando se exprese la media y su desviación estándar, las cifras que expresan dicha desviación estándar deben tener la mitad de decimales que la media aritmética a la que hacen referencia:
Correcto: [edad, 16,7 ± 3 años]
Incorrecto: [edad, 16,68 ± 3,12 años]
Para las variables cualitativas se utilizarán frecuencias (número de observaciones) y porcentajes relativos.
- Cuando se utilicen pruebas de contraste de hipótesis, y si el estudio fue diseñado para una toma de decisión, es obligado comunicar el nivel de significación estadística y/o el nivel de seguridad de los intervalos de confianza. Ello no será obligado si el estudio es explicativo acerca de las relaciones existentes entre las variables. Lo habitual para el valor de p será 0,05; para los intervalos de confianza será un 95%. Cualquier valor distinto de éstos deberá ser justificado.
- Tanto en uno como en otro caso, los valores p sólo deben constar con tres decimales, redondeando el último (por ejemplo, p = 0,238). Únicamente en el caso de que sea menor de una milésima, se debe reportar con la expresión p < 0,001. Se evitarán las expresiones como p < 0,05, p > 0,05, p = NS o expresiones similares.
- Cuando se comparen los efectos de 2 variables, los intervalos de confianza deben acompañar al valor de la diferencia estimada entre ellas, siendo incorrecto consignar, por ejemplo, la media de la variable A con su intervalo de confianza, junto con la media de la variable B con su intervalo de confianza.
- Actualmente, el ICMJE (Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas) recomienda encarecidamente el uso de los intervalos de confianza en sustitución de los valores p o, como mínimo, acompañándolos siempre para complementar el resultado principal de un estudio o los resultados secundarios más importantes. En ningún caso se utilizarán acompañando a resultados intermedios o marginales.
- En todos los estudios prospectivos debe detallarse el cálculo del tamaño de la muestra y el método empleado. Para ello, es esencial describir la variable principal de resultado y el razonamiento o la fuente bibliográfica en la que se basa la estimación de las diferencias esperadas. Estas diferencias deben ser, en principio, cercanas a las mínimas que puedan ser importantes desde el punto de vista clínico o práctico.
- Se debe especificar la prueba estadística empleada para calcular valores p e intervalos de confianza, así como el programa estadístico utilizado y el número de su versión. Las pruebas estadísticas utilizadas se especificarán tanto en la sección de Métodos como en las tablas y figuras.
- Si se utilizan pruebas estadísticas de uso infrecuente, será necesario explicar, en la sección de Métodos, el sentido y la necesidad de éstas. También es necesario incluir alguna cita bibliográfica que permita obtener los conocimientos adicionales oportunos.
- Determinadas pruebas de contraste de hipótesis, denominadas paramétricas, sólo pueden aplicarse si las variables siguen una distribución normal (por ejemplo, la prueba de la t de Student). Esta restricción, que en ocasiones es insalvable, ha llevado a diversos especialistas a aconsejar el uso sistemático de las denominadas pruebas no paramétricas. La prueba de Mann-Whitney para variables cuantitativas es ejemplo de ello. CIRUGÍA ESPAÑOLA no pondrá impedimento alguno si los autores deciden seguir esta directriz. No obstante, cuando se utilicen pruebas paramétricas de contraste de hipótesis (como la prueba de la t de Student), que requieren que la distribución de la variable sea normal, se debe especificar cómo se ha verificado la normalidad de la variable (con una prueba de Kolmogorov-Smirnov, por ejemplo). Si no es posible verificar dicha normalidad, se preferirá la utilización de pruebas de contraste de hipótesis de tipo no paramétrico (pruebas de Mann-Whitney o de Wilcoxon en lugar de la prueba de la t de Student, por ejemplo).
- En cuanto a las pruebas multivariables, su uso más habitual está dirigido al control de efectos de confusión entre varias variables predictoras de cara a una variable representativa del resultado que se analiza. Los requerimientos en la forma de reportar el resultado del análisis consisten en confeccionar una tabla resumen con la siguiente información para cada variable predictora: Coeficiente beta, Error típico de beta, p y Odds ratio (intervalo de confianza del 95%).
*La odds ratio es propia de la regresión logística. En la regresión de Cox se trataría de un hazard ratio. En la regresión de Poisson se trataría de un riesgo relativo.
En otras ocasiones el análisis multivariable estará dirigido a la confección de un modelo pronóstico, donde el coeficiente beta puede utilizarse para la elaboración de una escala de puntuación. En este supuesto, es necesario incluir en la tabla la constante del modelo y, por otra parte, se requiere una serie de comprobaciones sobre el funcionamiento de dicho modelo, que se deben especificar en el manuscrito:
– La calibración interna del modelo (bondad de ajuste), para lo que se utiliza generalmente la prueba de Hosmer-Lemeshow.
– La capacidad de discriminación entre resultados opuestos, para lo que se utiliza habitualmente el cálculo del área bajo la curva ROC.
Manual de estilo para expresar los resultados de tipos específicos de trabajos científicos
Aspectos particulares de algunos tipos de estudios:
Estudios experimentales o de laboratorio: Si bien algunas normas CONSORT pueden ser inapropiadas en este tipo de estudio, la mayoría de ellas son válidas con alguna matización. Es especialmente importante detallar el flujo de participantes que indicará cuántos animales no completaron el protocolo, puesto que ello es una buena guía sobre la tolerancia de los procedimientos empleados. Un cegamiento completo puede no ser aplicable, como suele ocurrir en los ensayos clínicos quirúrgicos, pero casi siempre se podrá aplicar a una parte del equipo investigador, lo cual es una forma valiosa de evitar sesgos. Utilizar códigos de identificación para la fase de valoración de resultados puede ser muy aconsejable.
En cualquier caso, los autores deben comentar siempre cómo han intentado evitar y controlar errores sistemáticos y efectos de confusión en el transcurso del trabajo.
Estudios observacionales: Es en este tipo de estudios donde más se pueden cometer errores de interpretación de los resultados, y también donde más puntos débiles de diseño, sesgos y efectos de confusión pueden encontrarse. Como mínimo se debe esperar que un manuscrito contenga los siguientes detalles:
- En el título y resumen: detalles del diseño.
- En el método: detalles sobre cómo se definieron los grupos, sobre la hipótesis que inspiró el estudio, sobre cómo se eligió el tamaño de la muestra, sobre los rasgos de algún tipo de cegamiento si lo hubo y sobre detalles del método estadístico, tal como se menciona en las normas específicas de la Revista.
- En el resultado: ha de figurar una tabla con las características basales de los grupos. Un diagrama de flujo sobre lo ocurrido a los participantes es también muy aconsejable.
- En la discusión: se deberá hacer una interpretación de los resultados que incluya los posibles puntos débiles del estudio, así como el grado de generalización de los resultados.
Estudios sobre rendimiento de pruebas diagnósticas: Se trata de un grupo particular dentro de los estudios observacionales. Es el tipo de estudio donde con mayor frecuencia aparece la vía bayesiana en el análisis estadístico. Hay unas normas específicas para su redacción, que se denominan STARD (Standards for Reporting of Diag-nostic Accuracy). De nuevo, no sólo son normas de redacción que se deben seguir, sino también una excelente guía a la hora de diseñar el estudio y de su valoración por los revisores. Se aconseja pues que sean cumplimentadas por los autores. Estas normas igualmente se pueden descargar desde la página de Internet antes indicada para las normas CONSORT.
Además, conviene recalcar algunos aspectos puntuales que se deberán seguir en este tipo de estudios:
- Siempre que aparezcan en el texto resultados referentes a sensibilidad, especificidad, cocientes de probabilidad (likelihood ratios), valor predictivo positivo y valor predictivo negativo, será obligado a insertar una tabla o figura representativa de la tabla de contingencia 2 × 2 que originan tales resultados, cuando las variables que intervienen sean binarias (diagnóstico positivo y negativo, tanto para la prueba evaluada como para la prueba que sea patrón de referencia).
En el caso de resultados cuantitativos (como un resultado de bioquímica hemática), se confeccionará una figura que represente la curva ROC y su área, así como una tabla con los distintos valores de la sensibilidad y la especificidad que la originó, según los diversos cortes posibles de normalidad de las determinaciones.
Los resultados que definan el rendimiento de la prueba evaluada, incluido el área bajo la curva ROC, se acompañarán de sus intervalos de confianza del 95% de seguridad. Se aconseja calcularlos con métodos que no puedan dar valores poco reales o inverosímiles en estos intervalos, como, por ejemplo, una sensibilidad del 100% o del 104%. El método de Wilson es muy adecuado para este fin. Se evitará la utilización de valores p para comparar distintas pruebas diagnósticas, puesto que su uso aquí no tiene mucho sentido: aunque una prueba ofreciera mejores resultados que otra con diferencias significativas, ello no excluye que la menos potente no tenga sus indicaciones y utilidad perfectamente establecidas en un esquema diagnóstico.