En ciencias de la salud, los estudios experimentales o cuasi-experimentales, tienen como objetivo determinar la eficacia de un tratamiento sobre diferentes variables físicas, biológicas, psicológicas o sociales. Este es el caso del valioso estudio de Folch et al.1, que tuvo como objetivo estudiar la efectividad de una terapia asistida con animales sobre variables físicas y psicológicas en una muestra de adultos mayores. Los autores reportan mejoras estadísticamente significativas en la memoria inmediata-aprendizaje, los síntomas depresivos y las pulsaciones y presión sanguínea al comparar los grupos experimentales antes y después de la intervención en función del test de significación de la hipótesis nula (NHST). Si bien la NHST señala la presencia o no de diferencias estadísticamente significativas entre los promedios comparados en función de la probabilidad (p-valor) vinculada a una prueba estadística, no permite estimar el tamaño de la diferencia entre los grupos comparados2.
En los últimos años se recomienda el reporte de medidas de tamaño del efecto (TE) en todo artículo sometido a evaluación en revistas científicas de ciencias de la salud3,4. En el contexto de los estudios experimentales, el TE permite cuantificar la efectividad de una intervención5, lo que tiene aún más relevancia si se toma en consideración su utilidad para estimar y comunicar si los cambios en el estado de salud son clínicamente relevantes6. Es así, que la carta tiene como objetivo complementar los importantes hallazgos de Folch et al.1, con una medida para la cuantificación de la efectividad de la intervención asistida con animales.
Para el cálculo del tamaño del efecto en estudios como el de Folch et al.1, que utilicen GE y GC se recomienda el coeficiente Delta de Glass (Δ)7-9 que refleja el cambio de las puntuaciones causado directamente por el tratamiento y que es definido como la diferencia entre las puntuaciones promedio del GE y GC dividido entre la desviación estándar (DE) del grupo de control, considerando la siguiente expresión matemática: Δ=Me-Mc/DEc. Donde Me y Mc hacen referencia a las medias del GE y GC, respectivamente, y DEc es la DE del GC. Se utiliza la DE del GC bajo el supuesto de que es más estable al no recibir el tratamiento7. Para su interpretación, valores entre 0,41 y 0,99 se considera un TE mínimo, entre 0,1 y 1,49, recomendable, entre 1,5 y 2,69 moderado, y valores superiores a 2,7 fuerte9.
En el caso del estudio de Folch et al., la estimación del coeficiente Δ luego de la intervención, permite señalar que la diferencia de las puntuaciones promedio de la memoria inmediata-aprendizaje entre el GE y GC tiene un TE moderado (Δ=2,37); mientras que los síntomas depresivos (Δ=0,13), el pulso (Δ=0,55), la presión mínima (Δ=0,31) y la presión máxima antes de los test (Δ=0,08), no presenta TE suficientes para su interpretación. Los resultados, al comparar el GE y GC luego del tratamiento, señalarían que la intervención asistida con animales produce un efecto moderado en la memoria inmediata-aprendizaje y ningún efecto en los síntomas depresivos, el pulso y la presión mínima y máxima antes de los test de l6 pacientes de una residencia geriátrica. Una interpretación del coeficiente Δ considerando la DE, indicaría que el promedio del puntaje de memoria inmediata-aprendizaje, síntomas depresivos, pulso y presión mínima y máxima antes de los test del GE superan en 2,37; 0,13; 0,55; 0,31 y 0,08 DE, respectivamente a los promedios de las mismas variables en el GC9.
La carta no pretende desmerecer el estudio preliminar de Folch et al., acerca de los beneficios que pueden tener las terapias asistidas con animales en ambientes educativos y de la salud. Se sugiere más bien un procedimiento complementario para la estimación del impacto de la intervención al comparar las puntuaciones del GE y GC. El utilizar el GC, tal como se observa en la figura 1, permite tener mayor información para garantizar que el impacto en el GE es realmente atribuible a la intervención asistida con animales y no por otras variables que pueden aparecer asociadas a la investigación.
El cálculo de medidas de TE en investigaciones experimentales posteriores busca generar mayor evidencia empírica para la precisión de las conclusiones, tener un valor común para la integración de los resultados de diferentes investigaciones experimentales en estudios de metaanálisis y ser de utilidad para la toma de decisiones en el ámbito de la salud.
