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Aspectos metodológicos comunes y específicos de las listas de comprobación
Common and specific methodological features of checklists
Erik Coboa, Ruth Domínguezb, Marta Pulidoc
a Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Universitat Politècnica de Catalunya. Barcelona. España. Comité Editorial de Medicina Clínica. Barcelona. España.
b Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Universitat Politècnica de Catalunya. Barcelona. España.
c Instituto Municipal de Investigación Médica. Barcelona. España.
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en el quinto apartado se clasifican los dise&#241;os seg&#250;n la asignaci&#243;n de la causa&#44; la perspectiva temporal y el plan de muestreo&#44; mientras que en el sexto apartado se muestran las herramientas que la estad&#237;stica ha desarrollado para alcanzar estos objetivos&#46; Finalmente se presentan unas consideraciones pr&#225;cticas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Inferencia y decisi&#243;n</span></p><p class="elsevierStylePara">El m&#233;todo cient&#237;fico pretende proponer modelos que representen&#44; a partir de la observaci&#243;n&#44; el entorno que nos rodea&#46; Esta capacidad de ser observado es fundamental&#44; ya que para poder ser considerado cient&#237;fico&#44; un modelo debe ser &#171;falible&#187;<span class="elsevierStyleSup">1</span>&#44; en el sentido de ser susceptible de entrar en conflicto con datos observables futuros&#46; Este contraste emp&#237;rico implica que estos modelos son constantemente abandonados en beneficio de otros que los mejoran y matizan&#46; En consecuencia&#44; no se pretende que sean definitivamente ciertos&#44; pero s&#237; que sean &#250;tiles y ofrezcan claves para interpretar&#44; adaptar y disfrutar de nuestro entorno&#46; As&#237;&#44; aunque Einstein matiz&#243; las leyes de Newton&#44; &#233;stas siguen siendo &#250;tiles en muchas situaciones&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El m&#233;todo emp&#237;rico acepta modestamente que el salto&#44; desde los datos parciales disponibles a los modelos inaccesibles&#44; requiere asumir un riesgo y un margen de error&#46; De esta forma&#44; la informaci&#243;n aportada por los datos de una muestra ser&#225; tanto m&#225;s <span class="elsevierStyleItalic">v&#225;lida</span> cuanto menor sea la magnitud de estos errores&#46; En este contexto&#44; la estad&#237;stica proporciona herramientas para cuantificar y minimizar dicha magnitud&#46; Por ejemplo&#44; con el error t&#237;pico <span class="elsevierStyleItalic">&#40;standard error&#41;</span> de un estimador se puede cuantificar la magnitud del error aleatorio originado por el proceso de muestreo&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Conviene distinguir&#44; desde el inicio&#44; entre dos grandes objetivos&#46; Por un lado&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">inferencia</span> persigue el proceso de adquisici&#243;n de conocimiento&#44; valorando las pruebas cient&#237;ficas &#40;&#171;evidencia&#187;&#41; a favor o en contra de los modelos establecidos&#44; para lo que puede utilizar los intervalos de confianza o el valor de p <span class="elsevierStyleItalic">&#40;p-value&#41;</span>&#46; Por otro lado&#44; el acto m&#233;dico&#44; la gesti&#243;n de recursos<span class="elsevierStyleSup">2</span> o el permiso de comercializar un nuevo f&#225;rmaco implican un proceso de decisi&#243;n en un marco de incertidumbre&#44; lo que requiere marcar l&#237;mites para los riesgos asociados a las dos decisiones err&#243;neas &#40;errores de tipo I y tipo II&#41;<span class="elsevierStyleSup">3</span>&#46; Aunque el proceso de decisi&#243;n incluye la inferencia y el uso del conocimiento previo disponible&#44; tambi&#233;n debe abarcar las consecuencias &#40;utilidad&#44; coste&#44; etc&#46;&#41; de las opciones alternativas en consideraci&#243;n&#46; As&#237;&#44; la decisi&#243;n de emprender una campa&#241;a preventiva sobre los efectos del tabaco depende no s&#243;lo del conocimiento disponible&#44; sino tambi&#233;n de las consecuencias y los riesgos de las posibles alternativas&#46; Parafraseando a Greenland<span class="elsevierStyleSup">4</span>&#44; al ver humo en un bosque&#44; es mejor decisi&#243;n enviar el cuerpo de bomberos para apagar un posible fuego no confirmado que a un grupo de cient&#237;ficos para confirmar que la causa del humo es fuego&#46; O m&#225;s crudamente&#44; antes de usar el paraca&#237;das en un salto desde mil metros de altura&#44; nadie preguntar&#237;a por el ensayo aleatorizado y enmascarado que aporte las pruebas cient&#237;ficas sobre el efecto beneficioso del paraca&#237;das<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Gran parte de la dificultad en la interpretaci&#243;n del &#171;valor de p&#187; reside en la confusi&#243;n de estos dos aspectos&#46; Como exponen Hubbard y Bayarri&#44; &#171;la confusi&#243;n entre las medidas de evidencia y de error est&#225; tan profundamente arraigada que ni siquiera es vista como un problema por una gran mayor&#237;a de los investigadores&#46; En particular&#44; la mala interpretaci&#243;n de los valores de p redunda en una sobrestimaci&#243;n de la evidencia en contra de la hip&#243;tesis nula&#44; que resulta en el elevado n&#250;mero de &#171;efectos estad&#237;sticamente significativos&#187; que m&#225;s tarde se constatan como negligibles&#187;<span class="elsevierStyleSup">6</span>&#46; Los intervalos de confianza son un m&#233;todo de inferencia que no se confunde con los procedimientos de decisi&#243;n&#44; por lo que el comit&#233; internacional de editores de revistas m&#233;dicas sugiri&#243; su obligatoriedad<span class="elsevierStyleSup">7</span> y la declaraci&#243;n CONSORT lo prioriza sobre los valores de p<span class="elsevierStyleSup">8</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Exploraci&#243;n y confirmaci&#243;n</span></p><p class="elsevierStylePara">La inferencia estad&#237;stica puede desempe&#241;ar dos papeles bien diferenciados&#46; En el primero&#44; el investigador <span class="elsevierStyleItalic"> explora</span> la muestra con la intenci&#243;n de obtener nuevas ideas que le ayuden a interpretar el fen&#243;meno en estudio&#46; En el segundo&#44; el investigador desea <span class="elsevierStyleItalic">confirmar</span> una idea previamente concebida&#46; Al finalizar un estudio exploratorio&#44; el investigador afirmar&#225;&#44; por ejemplo&#44; que &#171;&#46;&#46;&#46; estos resultados sugieren&#46;&#46;&#46;&#187;&#59; mientras que al final de un estudio confirmatorio&#44; el investigador podr&#225; afirmar &#171;&#46;&#46;&#46; se ha establecido&#44; por tanto&#44; que&#46;&#46;&#46;&#187;&#46; As&#237;&#44; un cient&#237;fico que se acerque a los datos desde una perspectiva exploratoria se preguntar&#225; &#171;&#191;cu&#225;l es el modelo&#44; m&#225;s simple&#44; que mejor se ajusta a los datos estudiados&#63;&#187;&#46; En cambio&#44; un investigador que desee confirmar sus ideas previas dir&#237;a &#171;&#191;los datos estudiados permiten confirmar o rechazar la hip&#243;tesis previa&#63;&#187;&#46; No todas las especificaciones contenidas en el modelo tendr&#225;n la misma importancia&#46; El nombre de <span class="elsevierStyleItalic"> hip&#243;tesis</span> suele reservarse para las ideas m&#225;s relevantes y el de <span class="elsevierStyleItalic">premisas</span> para las ideas acompa&#241;antes que son necesarias para poder contrastar las hip&#243;tesis&#46; De esta forma&#44; un investigador que desee establecer la hip&#243;tesis de que un nuevo tratamiento a&#241;ade un cierto efecto a un tratamiento previo se ver&#225; obligado a asumir alguna premisa sobre el comportamiento de dicho efecto en toda la poblaci&#243;n de pacientes&#46; Por ejemplo&#44; en el caso de un f&#225;rmaco cuya ficha t&#233;cnica no establece diferente posolog&#237;a para diversos tipos de pacientes&#44; se est&#225; asumiendo impl&#237;citamente la premisa de que este efecto es el mismo en todos ellos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Contrariamente a los estudios exploratorios&#44; un estudio confirmatorio debe establecer previamente la racionalidad y las pruebas emp&#237;ricas que sustentan las premisas necesarias&#44; para as&#237; poder concentrarse en el estudio de la hip&#243;tesis planteada&#46; En resumen&#44; a diferencia de los estudios exploratorios en los que &#171;todo vale&#187;&#44; los estudios confirmatorios deben concentrarse en el objetivo de contrastar su hip&#243;tesis y seguir fielmente el protocolo del estudio que establece&#44; adem&#225;s de la hip&#243;tesis&#44; el m&#233;todo de an&#225;lisis y las premisas que acompa&#241;an al modelo&#46; Por tanto&#44; un investigador que desee afirmar &#171;&#46;&#46;&#46; luego se ha demostrado que&#46;&#46;&#46;&#187; necesita seguir fielmente el protocolo de investigaci&#243;n&#46; En este sentido&#44; las directrices para el registro de f&#225;rmacos<span class="elsevierStyleSup">3</span> requieren un protocolo detallado antes de iniciar la recogida de datos&#44; y el plan de an&#225;lisis estad&#237;stico&#44; antes de desvelar el c&#243;digo de tratamiento&#46; Por su parte&#44; el grupo de Vancouver requiere&#44; para su posterior publicaci&#243;n&#44; el registro previo de los ensayos cl&#237;nicos<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#44; no s&#243;lo para poder detectar aquellos que se inician pero no se publican&#44; sino tambi&#233;n para poder comprobar que los resultados presentados siguen fielmente el plan de an&#225;lisis previamente especificado&#44; al menos en lo que corresponde a la variable principal en la que se basar&#225; la conclusi&#243;n clave del estudio&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Objetivos habituales de la investigaci&#243;n m&#233;dica&#58; diagn&#243;stico&#44; pron&#243;stico y tratamiento</span></p><p class="elsevierStylePara">Tanto en el <span class="elsevierStyleItalic">diagn&#243;stico</span> como en el <span class="elsevierStyleItalic"> pron&#243;stico</span> m&#233;dico subyace el estudio de la relaci&#243;n entre variables&#44; ya que en ambos se pretende predecir una variable a partir de otra<span class="elsevierStyleSup">9</span>&#46; Sin embargo&#44; estos dos objetivos se diferencian en que en el primero las variables en estudio pueden ser simult&#225;neas&#44; mientras que en el segundo&#44; el valor del pron&#243;stico ser&#225; mayor cuanto con m&#225;s antelaci&#243;n pueda establecerse&#44; y por tanto la predicci&#243;n se realiza sobre variables futuras&#46; En ambos casos&#44; la calidad de la predicci&#243;n ser&#225; mejor cuanto menores sean los errores en la clasificaci&#243;n de los individuos&#46; Para valorar dicha calidad&#44; en el diagn&#243;stico se recurre a los valores de las llamadas probabilidades diagn&#243;sticas &#40;sensibilidad&#44; especificidad y valores predictivos&#41;&#44; mientras que en el pron&#243;stico&#44; la pregunta de inter&#233;s es cu&#225;nto se reduce la incertidumbre mediante el empleo de la ecuaci&#243;n predictiva&#46; Por ejemplo&#44; si se desea predecir la evoluci&#243;n de un cierto tipo de pacientes&#44; el coeficiente de determinaci&#243;n permite cuantificar&#44; respecto al conjunto de todos los casos&#44; en qu&#233; porcentaje se reduce la variabilidad de la evoluci&#243;n gracias a la clasificaci&#243;n&#44; en un mismo grupo&#44; de los casos con caracter&#237;sticas comunes&#46; N&#243;tese&#44; por tanto&#44; que en el diagn&#243;stico&#44; as&#237; como en el pron&#243;stico&#44; es m&#225;s relevante informar sobre la magnitud de la reducci&#243;n del error de clasificaci&#243;n &#173;acompa&#241;ada del intervalo de confianza&#173; que dar el valor de p sobre la relaci&#243;n entre las variables consideradas<span class="elsevierStyleSup">9</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Adem&#225;s de prever o anticipar acontecimientos futuros&#44; el ejercicio de la medicina implica la intervenci&#243;n &#173;mediante el <span class="elsevierStyleItalic">tratamiento</span> o la <span class="elsevierStyleItalic"> prevenci&#243;n</span>&#173; para cambiar la evoluci&#243;n de los pacientes&#46; As&#237;&#44; establecer una relaci&#243;n de causa y efecto permitir&#225;&#44; mediante intervenciones en la variable causa&#44; modificar el valor futuro de la variable efecto&#46; El establecimiento de la relaci&#243;n causal suele comportar dos pasos sucesivos&#46; En el primero&#44; dado un determinado efecto &#40;una enfermedad&#44; por ejemplo&#41;&#44; se desea explorar sus posibles determinantes&#44; sus causas&#46; En el segundo paso&#44; identificada una causa susceptible de ser intervenida&#44; se desea confirmar y cuantificar el efecto que origina su modificaci&#243;n&#46; Recordemos el ejemplo de las epidemias de asma en Barcelona<span class="elsevierStyleSup">10&#44;11</span>&#46; La respuesta a la pregunta &#171;&#191;cu&#225;les son las causas del asma&#63;&#187; fue la combinaci&#243;n de descarga de soja en el puerto en un silo defectuoso con ciertas condiciones atmosf&#233;ricas&#46; El estudio de aquello que era susceptible de intervenci&#243;n y aquello que no lo era llev&#243; a la segunda pregunta&#58; &#171;&#191;conseguiremos terminar los brotes de agudizaci&#243;n del asma reparando el filtro protector del silo durante la descarga de soja&#63;&#187;&#46; La pregunta exploratoria del primer paso es retrospectiva&#58; &#171;&#191;cu&#225;les son las causas de este efecto&#63;&#187;&#46; En cambio&#44; la pregunta confirmatoria del segundo paso es prospectiva&#58; &#171;&#191;qu&#233; efecto tiene en la respuesta esta intervenci&#243;n sobre la causa&#63;&#187;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Hay que resaltar desde el primer momento que intervenir significa cambiar algo&#44; lo que implica un m&#237;nimo de dos valores para la variable causa&#46; Puede ser el cambio de una opci&#243;n terap&#233;utica A por otra B&#59; cambiar el protocolo est&#225;ndar a&#241;adi&#233;ndole un nuevo tratamiento C&#44; o bien modificar los h&#225;bitos higi&#233;nico-diet&#233;ticos eliminando &#40;o a&#241;adiendo&#41; alguno&#46; El procedimiento habitual que se plantea modificar ser&#225; el punto de referencia&#44; el control&#44; con el que se desea comparar la nueva propuesta en estudio&#46; Usualmente&#44; la misma pregunta que formula la intervenci&#243;n lleva impl&#237;cita la existencia del procedimiento &#40;o procedimientos&#41; de referencia que se desea modificar&#46; Hay que insistir<span class="elsevierStyleSup">12</span> en el t&#233;rmino acci&#243;n como intervenci&#243;n&#44; puesto que atributos como la edad o el sexo pueden ser &#250;tiles para hacer un pron&#243;stico o una predicci&#243;n &#40;por ejemplo&#44; cabe esperar que una mujer viva alrededor de 5 a&#241;os m&#225;s que un var&#243;n&#41; pero no son modificables y&#44; por tanto&#44; no tiene sentido actuar &#173;intervenir&#173; sobre ellos &#40;&#171;cambie Vd&#46; este h&#225;bito de ser var&#243;n&#44; h&#225;gase mujer y vivir&#225; 5 a&#241;os m&#225;s&#187;&#41;&#46; En consecuencia&#44; desde un punto de vista pr&#225;ctico&#44; de intervenci&#243;n&#44; es irrelevante preguntarse si el sexo o la edad tienen un efecto causal en&#44; por ejemplo&#44; la supervivencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Tipos de variables en un estudio m&#233;dico</span></p><p class="elsevierStylePara">En un estudio m&#233;dico&#44; conviene distinguir los tres papeles que una variable puede desempe&#241;ar&#46; En primer lugar&#44; se puede representar por Y a la respuesta cuya evoluci&#243;n se desea predecir &#40;pron&#243;stico&#41; o modificar &#40;tratamiento&#44; prevenci&#243;n&#41;&#46; Ejemplos t&#237;picos de respuesta Y ser&#237;an ciertos s&#237;ntomas o signos cl&#237;nicos&#44; la cantidad<span class="elsevierStyleSup">13</span> y la calidad de vida<span class="elsevierStyleSup">14</span>&#44; o el tiempo libre de complicaciones&#46; En segundo lugar&#44; se puede simbolizar con X a la variable en la que se pretende intervenir para modificar la respuesta&#46; El consejo diet&#233;tico o la prescripci&#243;n de un f&#225;rmaco en estudio ser&#237;an ejemplos caracter&#237;sticos&#46; En tercer lugar&#44; se puede notar por Z a las condiciones o atributos con los que las unidades se presentan en el estudio y que podr&#237;an predeterminar la respuesta Y&#46; T&#237;picos ejemplos de Z son el sexo&#44; la edad o los h&#225;bitos higi&#233;nico-diet&#233;ticos previos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Puesto que en un estudio de intervenci&#243;n estos atributos Z no son modificables&#44; se desear&#225; cuantificar los cambios en la respuesta Y &#40;tama&#241;o del efecto o <span class="elsevierStyleItalic">effect size</span>&#41; que siguen a una intervenci&#243;n en la causa X&#44; <span class="elsevierStyleItalic"> independientemente</span> del valor de los atributos Z&#46; Si en cambio&#44; el objetivo es predecir&#44; se desear&#225; conocer c&#243;mo combinar los valores de estos atributos Z para hacer la &#171;mejor&#187; predicci&#243;n de la respuesta Y&#46; Es decir&#44; aquella que comporte una mayor reducci&#243;n en el error de predicci&#243;n&#46; Por ejemplo&#44; estudios como el de Framingham&#44; REGICOR o SCORE proponen modelos<span class="elsevierStyleSup">15-17</span> para predecir el riesgo en un paciente determinado&#46; Es muy atractivo interpretar estos estudios observacionales &#40;de predicci&#243;n&#41; como si fueran experimentales &#40;de intervenci&#243;n&#41;&#44; y poder decir&#44; por ejemplo&#44; que una disminuci&#243;n en el valor de una variable predictiva &#40;pongamos&#44; la presi&#243;n diast&#243;lica&#41; ir&#225; seguida de una mejora en la evoluci&#243;n&#46; Debe quedar claro que esta interpretaci&#243;n es meramente tentativa y&#44; por consiguiente&#44; pertenece al terreno de las hip&#243;tesis a ser confirmadas en estudios posteriores&#46; Entre los retos que esta extrapolaci&#243;n plantea&#44; destaca que el modelado estad&#237;stico habitual asume que puede modificarse la causa X en estudio&#44; manteniendo a nivel fijo las variables Z introducidas en el modelo&#58; &#191;se puede disminuir la presi&#243;n diast&#243;lica dejando fija la presi&#243;n sist&#243;lica&#63; o &#191;se puede modificar la ingesta de alcohol dejando fija la dieta&#63; Dado que estas condiciones del modelado no son realistas&#44; antes de interpretar un estudio observacional de predicci&#243;n en t&#233;rminos causales&#44; conviene considerar en el an&#225;lisis y en la discusi&#243;n toda la incertidumbre derivada del origen no experimental de los datos&#44; lo que puede hacerse&#44; por ejemplo&#44; con la ayuda de los m&#233;todos estad&#237;sticos bayesianos<span class="elsevierStyleSup">18</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Clasificaci&#243;n de los dise&#241;os</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Seg&#250;n asignaci&#243;n de la causa&#58; experimentaci&#243;n y observaci&#243;n</span></p><p class="elsevierStylePara">En los estudios experimentales&#44; el investigador asigna el valor de la intervenci&#243;n a los voluntarios&#44; mientras que en los estudios observacionales&#44; las unidades se presentan con valor en las variables de estudio&#46; Por ejemplo&#44; si se quiere estudiar el efecto de la monitorizaci&#243;n de los pacientes hipertensos en el control de su presi&#243;n&#44; tendremos un estudio de car&#225;cter observacional cuando los m&#233;dicos y los pacientes decidan el n&#250;mero y el momento de las visitas de forma espont&#225;nea&#44; mientras que consideraremos que se trata de un estudio experimental si el investigador asigna un n&#250;mero de visitas a cada voluntario&#46; La clave para diferenciar ambos estudios reside&#44; precisamente&#44; en esta asignaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Las listas de comprobaci&#243;n distinguen claramente entre ambos tipos de dise&#241;o&#46; Un estudio experimental deber&#225; regirse por las declaraciones CONSORT<span class="elsevierStyleSup">19&#44;20</span> o CONSORT CLUSTER<span class="elsevierStyleSup">21</span> si es aleatorizado&#44; o por la TREND<span class="elsevierStyleSup">22</span> si la asignaci&#243;n no se decide al azar&#46; En cambio&#44; un estudio observacional deber&#225; regirse por la lista STROBE<span class="elsevierStyleSup">23</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">N&#243;tese que&#44; por respeto al principio de no maleficencia&#44; s&#243;lo las intervenciones que pretendan mejorar el estado de salud son&#44; en principio&#44; asignables a las personas&#46; Por ejemplo&#44; no se puede asignar un adolescente al grupo &#171;fumador de tabaco desde los 15 hasta los 50 a&#241;os&#187;&#46; Esto explica la predilecci&#243;n de la epidemiolog&#237;a por los m&#233;todos observacionales&#46; En cambio&#44; la pregunta habitual de la farmacolog&#237;a &#171;&#191;se mejora la evoluci&#243;n con este nuevo tratamiento&#63;&#187; permite la asignaci&#243;n del tratamiento y&#44; por tanto&#44; el dise&#241;o experimental&#46; Para recurrir a la asignaci&#243;n&#44; la epidemiolog&#237;a debe revertir primero los efectos negativos en positivos mediante su privaci&#243;n&#58; &#171;&#191;qu&#233; pasar&#225; si elimino la exposici&#243;n a este supuesto t&#243;xico&#63;&#187;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Es bien conocido que asignar la intervenci&#243;n a las unidades abre la posibilidad de utilizar todas las herramientas del dise&#241;o de experimentos para minimizar los errores&#46; Pero tambi&#233;n es cierto que permite evaluar directamente qu&#233; es lo que pasar&#225; cuando se asigne la causa en estudio&#44; sin necesidad de asumir que las unidades seguir&#225;n fielmente el consejo m&#233;dico&#46; En el ejemplo anterior de la monitorizaci&#243;n observacional de los pacientes hipertensos&#44; la primera asunci&#243;n que debe hacerse para poder aplicar sus resultados a la intervenci&#243;n futura es que los pacientes se visitar&#225;n con la frecuencia acordada con el m&#233;dico&#46; En cambio&#44; el estudio experimental tambi&#233;n permite cuantificar hasta qu&#233; punto las unidades siguen las recomendaciones establecidas<span class="elsevierStyleSup">24</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Seg&#250;n la perspectiva temporal</span></p><p class="elsevierStylePara">En un estudio para estimar la capacidad diagn&#243;stica de un indicador&#44; los datos sobre &#233;ste y sobre la referencia&#44; o <span class="elsevierStyleItalic"> gold standard&#44;</span> pueden recogerse simult&#225;neamente&#44; pero los estudios de predicci&#243;n y los de intervenci&#243;n requieren un intervalo de tiempo&#46; Si la causa y el efecto se observan en el mismo momento&#44; se habla de estudios <span class="elsevierStyleItalic"> transversales</span>&#44; mientras que si la causa acontece previamente al efecto observado&#44; ser&#225;n <span class="elsevierStyleItalic">longitudinales</span>&#46; N&#243;tese que&#44; por ejemplo&#44; si cierto componente plasm&#225;tico debe predecir&#44; o bien tener efecto en la enfermedad cardiovascular&#44; el componente debe ser previo en el tiempo a la aparici&#243;n de sus efectos&#46; Si la determinaci&#243;n anal&#237;tica se realizara simult&#225;neamente &#40;o incluso con posterioridad&#41; a la aparici&#243;n de la enfermedad&#44; el valor pron&#243;stico ser&#225; nulo y la relaci&#243;n de causa-efecto&#44; dudosa&#44; ya que siempre quedar&#225; la duda de cu&#225;l variable es la causa y cu&#225;l la consecuencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios longitudinales en que se recogen las variables causa y efecto en el momento de su aparici&#243;n se denominan <span class="elsevierStyleItalic">prospectivos</span>&#44; mientras que&#44; si una vez observado el efecto&#44; se investiga en el pasado la causa&#44; se habla de estudios <span class="elsevierStyleItalic"> retrospectivos</span>&#46; Como ya se ha comentado en el punto anterior&#44; esta clasificaci&#243;n se suele corresponder con las preguntas prospectivas y retrospectivas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Adem&#225;s del tipo de pregunta y del orden de recogida de los datos&#44; los t&#233;rminos prospectivo y retrospectivo suelen utilizarse tambi&#233;n para indicar si la hip&#243;tesis en estudio era previa o posterior a la existencia de los datos&#46; Para evitar esta confusi&#243;n&#44; Feinstein<span class="elsevierStyleSup">25</span> sugiere denominar <span class="elsevierStyleItalic">prolectivos</span> a los estudios en que los datos son posteriores a las hip&#243;tesis y <span class="elsevierStyleItalic">retrolectivos</span> a aquellos cuyo contraste se basa en datos pasados&#46; As&#237;&#44; por ejemplo&#44; un estudio sobre una pregunta prospectiva&#44; &#171;&#191;cu&#225;l es el efecto de una intervenci&#243;n&#63;&#187;&#44; podr&#237;a emplear informaci&#243;n recogida de forma tambi&#233;n prospectiva &#40;primero la causa y luego el efecto&#41; en una base informatizada de datos&#44; pero ser retrolectivo si el objetivo se formula con posterioridad al acontecimiento de los datos&#46; Mientras que el ensayo cl&#237;nico es prospectivo y tambi&#233;n prolectivo&#44; el metaan&#225;lisis ser&#225; retrolectivo si la hip&#243;tesis no es previa a la existencia de los datos<span class="elsevierStyleSup">26</span> La imposibilidad de demostrar que los datos retrolectivos no han generado la hip&#243;tesis dificulta considerar este tipo de estudios como confirmatorios&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Seg&#250;n el plan de muestreo</span></p><p class="elsevierStylePara">En los estudios observacionales existen tres principales situaciones seg&#250;n la estrategia de muestreo<span class="elsevierStyleSup">27</span>&#46; En la primera&#44; se fija el n&#250;mero total de individuos a estudiar&#44; y se observan todas las variables&#46; De esta forma&#44; una muestra aleatoria tender&#225; a reproducir la distribuci&#243;n de estas variables en la poblaci&#243;n&#44; lo que permitir&#237;a estimar&#44; por ejemplo&#44; qu&#233; proporci&#243;n de casos est&#225;n expuestos a la causa en estudio y qu&#233; proporci&#243;n presentan o no el efecto&#46; Aplicar esta estrategia de muestreo a los estudios longitudinales prospectivos conduce al denominado estudio de <span class="elsevierStyleItalic">cohortes</span>&#44; en el que se observa una poblaci&#243;n de unidades &#40;cohorte&#41; durante un tiempo de seguimiento&#46; La desventaja de este muestreo es que no es eficiente&#44; ya que si alguna de las dos variables en estudio tiene muy pocos casos en una categor&#237;a&#44; los grupos quedar&#225;n descompensados&#46; Por ejemplo&#44; comparar un caso de exposici&#243;n a un t&#243;xico con 199 no expuestos tendr&#225; un error est&#225;ndar de estimaci&#243;n mayor que el resultante de la comparaci&#243;n de dos grupos de 100 casos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La segunda estrategia de muestreo consiste en fijar de antemano el n&#250;mero de casos que presentar&#225;n cada valor de la causa en estudio&#46; Es la estrategia habitual en los dise&#241;os experimentales&#44; en los que se decide de antemano el n&#250;mero de unidades expuestas a cada alternativa en comparaci&#243;n&#44; lo que permite obtener la m&#225;xima potencia y eficiencia estad&#237;stica mediante la asignaci&#243;n del mismo n&#250;mero de unidades a los dos tratamientos&#46; Como contrapartida&#44; no tendr&#225; sentido afirmar que&#44; en la poblaci&#243;n origen de las muestras&#44; el porcentaje de casos tratados con cada opci&#243;n es del 50&#37;&#46; Tambi&#233;n se puede aplicar esta estrategia para aumentar la eficiencia de los dise&#241;os prospectivos observacionales&#46; Si por ejemplo&#44; s&#243;lo una peque&#241;a proporci&#243;n de unidades est&#225; expuesta a la causa en estudio&#44; se puede recurrir a seleccionar todas estas unidades &#40;o a dar una elevada probabilidad a su selecci&#243;n&#41; y&#44; en cambio&#44; seleccionar una peque&#241;a proporci&#243;n de unidades no expuestas a la causa&#44; de forma que el tama&#241;o resultante de los grupos en comparaci&#243;n sea m&#225;s similar&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La tercera estrategia es similar a la anterior pero aplicada a estudios retrospectivos&#58; en lugar de fijar el n&#250;mero de casos en funci&#243;n de la causa &#40;expuestos y no expuestos&#41;&#44; se fija seg&#250;n hayan presentado o no el efecto en estudio <span class="elsevierStyleItalic"> &#40;casos y controles&#41;</span>&#46; Ahora&#44; es la variable respuesta la que est&#225; fija por dise&#241;o y&#44; por tanto&#44; no tiene sentido afirmar que la proporci&#243;n de enfermos estudiados informa sobre la proporci&#243;n de enfermos en la poblaci&#243;n&#46; Es bien conocida la consecuencia de esta limitaci&#243;n&#58; no se puede estimar el riesgo atribuible ni el riesgo relativo y debe recurrirse a la <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span>&#46; Adem&#225;s&#44; los estudios de casos y controles tienen otras limitaciones bien conocidas&#44; como son el reto de encontrar controles que sean comparables con los casos &#40;es decir&#44; que coincidan con ellos en las variables Z&#41; y la dificultad para obtener medidas de la exposici&#243;n que sean fiables &#40;repetibles&#44; con poco error aleatorio&#41; y libres de sesgo &#40;independientes de la respuesta&#44; es decir&#44; sin error sistem&#225;tico&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Control del error en el dise&#241;o</span></p><p class="elsevierStylePara">El m&#233;todo estad&#237;stico ayuda a encontrar la mejor informaci&#243;n en la que basar la inferencia&#44; entendiendo como mejor aquella que est&#225; m&#225;s libre de errores&#44; tanto sistem&#225;ticos como aleatorios&#46; Las herramientas estad&#237;sticas pretenden anular los primeros y minimizar los segundos&#46; Se trata de obtener muestras sin errores sistem&#225;ticos y que cuantifiquen al error aleatorio y lo hagan tan peque&#241;o como sea posible&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Control del error sistem&#225;tico</span></p><p class="elsevierStylePara">Cuanto m&#225;s amplio sea el objetivo de la inferencia&#44; mayor es el riesgo de errores&#46; As&#237;&#44; se distingue entre validez interna y validez externa<span class="elsevierStyleSup">24</span>&#44; la primera hace referencia al grado en que el estudio permite satisfacer los objetivos del investigador&#46; La segunda&#44; al nivel en que estos datos son &#250;tiles para otros investigadores cuyas circunstancias puedan diferir de las estudiadas&#46; Cuando el estudio implica la comparaci&#243;n entre grupos de una intervenci&#243;n X&#44; existir&#225; validez interna si los grupos difieren en el valor de esta intervenci&#243;n&#44; pero son iguales en todos los atributos o condiciones Z&#46; Adem&#225;s&#44; existir&#225; validez externa si los atributos Z de los casos estudiados no difieren de los de la nueva poblaci&#243;n a la que se desea hacer inferencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Ya se ha comentado en publicaciones previas<span class="elsevierStyleSup">28</span> c&#243;mo controlar estos atributos o condiciones Z&#46; Recordemos brevemente que si estos atributos son observables&#44; el m&#233;todo estad&#237;stico ofrece cuatro grandes bloques de procedimientos<span class="elsevierStyleSup">29</span> &#40;tabla 1&#41;&#58; la restricci&#243;n&#44; los subgrupos&#44; el modelado y el ajuste global&#46; La restricci&#243;n se aplica&#44; b&#225;sicamente&#44; mediante los criterios de inclusi&#243;n y exclusi&#243;n de pacientes&#44; y representa el m&#233;todo m&#225;s sencillo para controlar las variables Z&#44; aunque limita la aplicabilidad de los resultados obtenidos a una poblaci&#243;n m&#225;s amplia&#46; Formar subgrupos homog&#233;neos respecto a las condiciones Z tambi&#233;n permite controlar el error sistem&#225;tico&#44; as&#237; como analizar si el efecto estimado es de magnitud similar en los diferentes subgrupos&#46; Con el m&#233;todo de modelado&#44; generalmente se utilizan las t&#233;cnicas de regresi&#243;n para el ajuste de los atributos&#46; En este caso&#44; cuanto m&#225;s espec&#237;fico sea el protocolo del estudio en describir el m&#233;todo de ajuste que se usar&#225;&#44; mayor ser&#225; su car&#225;cter confirmatorio&#46; Finalmente&#44; el ajuste global pretende equilibrar de forma conjunta los efectos de las condiciones Z&#44; de forma que &#233;stos se compensen y el error sistem&#225;tico asociado sea m&#237;nimo&#44; por lo que muchas veces tambi&#233;n se denomina m&#233;todo de minimizaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v125nSupl.1-13083730tab01.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Cuando los atributos o condiciones Z no son observables&#44; quiz&#225; porque son desconocidos&#44; la herramienta estad&#237;stica que debe emplearse es la asignaci&#243;n al azar&#46; La asignaci&#243;n al azar garantiza que todos los voluntarios provienen de la misma poblaci&#243;n y permite emplear el c&#225;lculo de probabilidades para cuantificar el grado de oscilaci&#243;n aleatoria&#46; No debe confundirse la asignaci&#243;n con la obtenci&#243;n al azar &#40;fig&#46; 1&#41;&#58; la primera se emplea para obtener grupos inicialmente comparables &#40;validez interna&#41;&#44; mientras que la segunda permite generalizar los resultados a la poblaci&#243;n origen&#44; lo que ampl&#237;a su representatividad&#46; Dado que la validez externa requiere la existencia previa de validez interna&#44; no tiene sentido eliminar la asignaci&#243;n al azar para aumentar la validez externa<span class="elsevierStyleSup">30</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v125nSupl.1-13083730tab02.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Fig&#46; 1&#46; Dos aportaciones del azar a la validez de la inferencia&#46; Tomada de Cobo<span class="elsevierStyleSup">24</span>&#46;</span></p><p class="elsevierStylePara">Es bien conocido que el ensayo cl&#237;nico aleatorizado recurre al enmascaramiento de las intervenciones<span class="elsevierStyleSup">8</span> para mantener a los investigadores cegados&#44; y as&#237; conservar la comparabilidad inicial de los grupos obtenida mediante la asignaci&#243;n al azar&#46; No es tan conocido&#44; sin embargo&#44; que tambi&#233;n se requiere detallar el enmascaramiento en listas de comprobaci&#243;n de los ensayos no aleatorizados<span class="elsevierStyleSup">31</span>&#44; de la evaluaci&#243;n de pruebas diagn&#243;sticas<span class="elsevierStyleSup">9</span> y de los estudios epidemiol&#243;gicos<span class="elsevierStyleSup">27</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Control del error aleatorio</span></p><p class="elsevierStylePara">El error aleatorio es siempre preferible al sistem&#225;tico ya que es m&#225;s f&#225;cil de cuantificar&#46; Ya se ha comentado que todas las l por azar mediante el error t&#237;pico o mediante intervalos de confianza&#44; mientras que dejan a discreci&#243;n del autor detallar o no el valor de p&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El procedimiento m&#225;s simple y empleado para minimizar el error aleatorio consiste en aumentar el tama&#241;o de la muestra&#44; m&#233;todo que adem&#225;s de implicar mayores coste y tiempo de seguimiento puede comprometer la calidad de los datos&#58; si la cantidad va en contra de la calidad&#44; por disminuir el error aleatorio se acaba provocando error sistem&#225;tico&#44; que es menos cuantificable&#46; Por ello&#44; conviene emplear dise&#241;os y an&#225;lisis m&#225;s eficientes que&#44; sin aumentar el tama&#241;o de la muestra&#44; proporcionen mayor informaci&#243;n sobre el objetivo del estudio&#46; Como ya se ha comentado en &#171;Clasificaci&#243;n de los dise&#241;os&#187;&#44; para un n&#250;mero fijo de casos disponibles&#44; el error de estimaci&#243;n se hace m&#237;nimo si ambos grupos tienen el mismo n&#250;mero de casos&#44; es decir&#44; si se distribuye la mitad de casos en cada grupo&#46; Por otro lado&#44; la popularidad del promedio o media muestral radica precisamente en su mayor estabilidad de una muestra a otra&#44; lo que lo hace m&#225;s eficiente que otros estimadores como la mediana o la proporci&#243;n de casos por encima de cierto umbral <span class="elsevierStyleItalic">&#40;cutpoint&#41;</span>&#46; Un procedimiento habitual para aumentar la eficiencia del estudio consiste en disminuir el error aleatorio mediante el control de la variabilidad de la respuesta &#40;que se divide en entre e intra casos&#41;&#44; ya que&#44; a menor variabilidad&#44; mayor informaci&#243;n obtenemos de los casos estudiados&#46; La variabilidad entre casos se controla mediante las t&#233;cnicas de ajuste ya comentadas &#40;restricci&#243;n&#44; subgrupos y modelado&#41;&#46; La variabilidad intracasos se puede controlar estandarizando el proceso de medida&#44; haciendo promedios de medidas repetidas&#44; eliminando valores extremos o&#44; simplemente&#44; empleando la variable m&#225;s fiable<span class="elsevierStyleSup">32&#44;33</span>&#44; es decir&#44; la que proporciona valores m&#225;s cercanos en repetidas determinaciones en las mismas condiciones&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El &#250;ltimo procedimiento para aumentar las posibilidades de &#233;xito del estudio ya no se centra en reducir el ruido aleatorio de estimaci&#243;n &#40;error&#41;&#44; sino en amplificar la se&#241;al proporcionada &#40;efecto&#41;&#46; As&#237;&#44; en la medida en que lo permitan los m&#225;rgenes de seguridad&#44; en el estudio de un f&#225;rmaco con efectos proporcionales a la dosis&#44; ser&#225; m&#225;s eficiente emplear dosis m&#225;s alejadas&#44; entre las que cabe esperar mayor efecto diferencial&#46; Tambi&#233;n&#44; en estudios tempranos en los que convenga anteponer la eficiencia y rapidez de resultados a la validez externa&#44; puede recurrirse a seleccionar los casos m&#225;s sensibles al efecto de la intervenci&#243;n en estudio&#46; En esta misma l&#237;nea de adelantar la obtenci&#243;n de resultados&#44; estar&#237;a el empleo de variables intermedias<span class="elsevierStyleSup">34</span>&#44; sustitutas de la aut&#233;ntica respuesta que representa al objetivo sanitario de inter&#233;s&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Cuantificaci&#243;n del error</span></p><p class="elsevierStylePara">Como se acaba de comentar&#44; no todas las fuentes de error presentan las mismas dificultades a la hora de medir su magnitud&#46; As&#237;&#44; el hecho de que la cuantificaci&#243;n de los errores aleatorios se nutra de rutinas ampliamente aceptadas y estandarizadas ha ocasionado que se olvide con facilidad que se puede y se debe describir y medir otras fuentes de error<span class="elsevierStyleSup">35</span>&#46; El hecho de asumir que &#250;nicamente se tienen errores debidos a los procesos aleatorios&#44; olvidando los errores sistem&#225;ticos que producen los instrumentos de medida utilizados&#44; los sesgos de los procesos de selecci&#243;n y el error no controlado por variables confusoras desconocidas&#44; en gran parte es causado por el desconocimiento de los m&#233;todos existentes para su cuantificaci&#243;n y puede a&#241;adir importantes sesgos en nuestros resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La inferencia estad&#237;stica proporciona las herramientas cl&#225;sicas para evaluar la magnitud del error aleatorio asociado al muestreo&#44; como la desviaci&#243;n t&#237;pica o el error est&#225;ndar&#46; Contrariamente&#44; la evaluaci&#243;n de los errores no aleatorios requiere de otras metodolog&#237;as&#46; Quiz&#225; la forma m&#225;s intuitiva de acercarse a la cuantificaci&#243;n del error sistem&#225;tico es la que proporcionan los an&#225;lisis de sensibilidad<span class="elsevierStyleSup">36</span>&#44; puesto que permiten responder a la pregunta &#171;&#191;Cu&#225;nto cambia la respuesta cuando modifico en una determinada cantidad alguna de las variables del modelo&#63;&#187;&#46; Es decir&#44; estos an&#225;lisis proporcionan una idea sobre c&#243;mo afectar&#237;an a la estimaci&#243;n variaciones de los valores iniciales considerados&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Cuando la realidad se muestra m&#225;s compleja&#44; para considerar las distintas fuentes de error&#44; se requieren modelos m&#225;s elaborados que describan todos los errores&#44; aleatorios y sistem&#225;ticos&#44; de forma conjunta&#46; Para este tipo de modelos m&#225;s sofisticados&#44; los avances t&#233;cnicos cada vez proporcionan m&#233;todos m&#225;s asequibles &#40;por ejemplo&#44; los llamados m&#233;todos de Monte Carlo&#44; o los muestreos no param&#233;tricos &#173;Bootstrap&#173;&#41; pero que&#44; a la vez&#44; se alejan de la inferencia cl&#225;sica&#44; que &#171;suele sustituir los par&#225;metros &#173;del modelo&#173; por estimaciones como si fuesen los verdaderos valores&#187;<span class="elsevierStyleSup">37</span>&#46; En este punto&#44; la denominada inferencia bayesiana permite introducir en la estimaci&#243;n del error todo el conocimiento cient&#237;fico previo&#44; asumiendo&#44; de forma natural&#44; nuestra incertidumbre acerca de la magnitud real de los errores que se pretende cuantificar&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Discusi&#243;n</span></p><p class="elsevierStylePara">Las decisiones impl&#237;citas en el acto m&#233;dico deben basarse en conocimiento contrastado emp&#237;ricamente y en las consecuencias &#40;utilidades&#44; beneficios&#44; costes&#44; etc&#46;&#41; de las alternativas en consideraci&#243;n&#46; Como estas &#250;ltimas pueden variar f&#225;cilmente de un entorno a otro&#44; es dif&#237;cil establecer decisiones y recomendaciones &#171;universales&#187;<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46; En cambio&#44; el conocimiento contrastado emp&#237;ricamente puede ser m&#225;s generalizable&#44; lo que ha dado lugar a diversas clasificaciones de lo que se ha denominado nivel de evidencia cient&#237;fica<span class="elsevierStyleSup">38</span>&#46; Sin embargo&#44; como se ha dicho&#44; el acto m&#233;dico y las decisiones sanitarias abarcan&#44; por lo menos&#44; tres dimensiones diferentes &#173;diagn&#243;stico&#44; pron&#243;stico e intervenci&#243;n&#173;&#44; por lo que la cantidad de informaci&#243;n proporcionada por un estudio&#44; sea original o de revisi&#243;n sistem&#225;tica&#44; no puede ser resumida en una &#250;nica escala&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Las listas de comprobaci&#243;n no deben confundirse con una herramienta para medir la calidad de la investigaci&#243;n&#46; Deben contemplarse como una ayuda para mejorar la calidad de los informes de los estudios cient&#237;ficos en beneficio del autor&#44; pues facilita la redacci&#243;n del manuscrito&#59; del revisor&#44; para juzgar la aportaci&#243;n del estudio&#44; y del lector&#44; para interpretar correctamente los resultados y sus implicaciones en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46;</p>"
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Información del artículo
ISSN: 00257753
Idioma original: Español
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2024 Noviembre 1 1 2
2024 Octubre 27 10 37
2024 Septiembre 38 7 45
2024 Agosto 40 7 47
2024 Julio 39 4 43
2024 Junio 33 6 39
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