Dermatología Rev Mex 2005;49:219-21 Metodología de la investigación aplicada a la dermatología Análisis y descripción de datos en estudios comparativos María Luisa Peralta* L os estudios comparativos, también llamados analíticos, incluyen los diseños transversales comparativos y los ensayos clínicos. A diferencia de los estudios para hacer inferencias, en que el objetivo es determinar valores de una población mediante los valores medidos en una muestra, en los estudios comparativos la presentación de resultados debe iniciarse con la comparación de las características sociodemográficas y basales de los grupos que se están estudiando. Se informa, de cada grupo por separado, el promedio y la desviación estándar de las variables cuantitativas medidas en escala de razón o intervalo (si existe una distribución normal) y para las variables con distribución diferente a la normal o de tipo cualitativo, medidas en escalas nominal u ordinal, se utilizarán porcentajes y rango intercuartílico o percentiles. A continuación en los ensayos clínicos controlados al azar se aplica una prueba de significado estadístico o prueba de hipótesis a estas variables, con el objetivo de probar que sus valores no son diferentes y que, por lo tanto, la comparación es válida. Por último, se aplicará de nuevo una prueba de hipótesis, pero en esta ocasión a la variable dependiente o variable de resultado de cada grupo comparando el valor inicial o basal con el final, para demostrar si la diferencia es “significativa estadísticamente”. Para seleccionar de manera adecuada la prueba de hipótesis que se aplicará debe determinarse el número de grupos a comparar, la naturaleza de la variable, el tipo de distribución y el tipo de muestra (figura 1). * Médica familiar y maestra en ciencias. Correspondencia: Dra. María Luisa Peralta. Av. Vértiz 464, col. Buenos Aires, CP 06780, México, DF. E-mail: luisaperalta@netscape.net Dermatología Rev Mex Volumen 49, Núm. 5, septiembre-octubre, 2005 Variable cuantitativa Distribución normal Muestras independientes pdf elaborado por medigraphic T de Student sencilla Muestras dependientes T de Student pareada Figura 1. Esquema de selección de pruebas de hipótesis para estudios comparativos de dos grupos para variables cuantitativas. El tipo de distribución se analiza sólo en las variables cuantitativas y se refiere a la distribución de frecuencias de los valores de la variable en cada grupo, recordando que puede ser una distribución normal (sesgo ± 0.5, curtosis +2 a +4) o diferente a la normal. En el primer caso se utiliza la estadística paramétrica y en el segundo la no paramétrica. El tipo de muestra se refiere a la dependencia o independencia de las muestras a comparar. En el caso de la primera comparación, las variables sociodemográficas de los grupos que se estudian corresponden a muestras independientes, ya que, por ejemplo, la escolaridad de un grupo no tiene ninguna influencia en la escolaridad del otro. En la última comparación, y la más importante, porque es la finalidad del estudio, se aplican pruebas de hipótesis para muestras dependientes a la variable de resultado; por ejemplo, porcentaje de curación antes y después del tratamiento. Es evidente que las muestras son dependientes, ya que la variable se mide en el mismo grupo de estudio en dos tiempos diferentes. Una alternativa es comparar la variable de resultado de ambos grupos, para lo cual se aplicarán las pruebas de hipótesis para muestras independientes. Si se obtiene una diferencia estadísticamente significativa se expresa la superioridad de un tratamiento sobre otro o, en el caso de los estudios transversales comparativos, se establecen las bases para las hipótesis causales. 219 Peralta ML Variables cualitativas Escala de medición nominal Escala de medición ordinal Muestras independientes Muestras independientes Muestras dependientes Ude MannWhitney Wilcoxon Muestras dependientes Pruebas de ji al cuadrado y McNemar exacta de Fisher pdf elaborado por medigraphic Figura 2. Esquema de selección de pruebas de hipótesis para estudios comparativos de dos grupos para variables cualitativas Con base en lo anterior, cuando se comparan dos grupos, cuando la variable es cuantitativa, ésta se mide en escala de razón o intervalo y tiene distribución normal pueden utilizarse las pruebas estadísticas de tipo paramétrico: la t de Student simple o pareada (comparación de medias), dependiendo de si la muestra es independiente o dependiente. En caso de que la variable a comparar sea de tipo cualitativo se utilizan pruebas de hipótesis no paramétricas. Si la variable se mide en escala ordinal y las muestras son independientes se usa la prueba U de Mann-Whitney, y en el caso de muestras dependientes la prueba de Wilcoxon (comparación de rangos). Estas pruebas también se utilizan con variables cuantitativas cuando su distribución es diferente a la normal. En las variables cualitativas, cuando la variable se mide en escala nominal en muestras independientes, se utiliza la prueba de la ji al cuadrado (cuando las muestras incluyen pocos sujetos de estudio puede ser necesario aplicar la prueba exacta de Fisher). Para muestras dependientes se utiliza la prueba de McNemar (comparación de proporciones). De las pruebas de hipótesis se obtendrá el valor de “p”, que representa el significado estadístico. Este valor cuantifica la probabilidad de que la diferencia obtenida sea producto del azar. Por consenso se ha establecido que la probabilidad ≤ 0.05 (5%) es lo suficientemente remota como para proporcionar cierta seguridad de que la diferencia encontrada en un ensa- 220 yo clínico controlado al azar resulta de la influencia de una intervención (tratamiento). En los estudios transversales comparativos el objetivo del análisis es establecer si existen diferencias en el valor de las variables de un grupo con respecto a las mismas variables en el otro grupo; por lo tanto, se efectúa la descripción de las variables de ambos grupos y se realizan pruebas de hipótesis para muestras independientes. En estos estudios el significado estadístico apoya los hallazgos de que la(s) variable(s) en estudio se comporta diferente según el grupo al que pertenece. En ellos, también pueden calcularse algunas medidas de asociación, como la razón de momios, con valor solamente exploratorio. Las medidas de efecto del tratamiento son cálculos específicos para los ensayos clínicos controlados con o sin asignación al azar. Riesgo basal: corresponde a la frecuencia con que se observa el resultado en el grupo control. Riesgo con el tratamiento: corresponde a la frecuencia con que se observa el resultado en el grupo de tratamiento. Riesgo relativo: es una medida de la fuerza de asociación aplicable a los estudios de cohorte y a los ensayos clínicos. Resulta de dividir el riesgo con el tratamiento entre el riesgo basal. Reducción absoluta del riesgo o diferencia de riesgos: es el resultado de la diferencia del riesgo basal menos el riesgo con el tratamiento. Dermatología Rev Mex Volumen 49, Núm. 5, septiembre-octubre, 2005 Análisis y descripción de datos en estudios comparativos Reducción del riesgo relativo: es el complemento del riesgo relativo, es decir, el resultado de la diferencia de uno menos el riesgo relativo; se expresa en porcentaje. Número necesario a tratar: medida necesaria para juzgar si las probables ventajas del tratamiento compensan los posibles efectos nocivos y costos del mismo. Corresponde al inverso de la reducción absoluta del riesgo, es decir, 1/reducción absoluta del riesgo. Expresa el número de sujetos que es necesario manejar con el tratamiento en estudio para tener éxito. Precisión de la estimación del efecto del tratamiento: para esto es necesario calcular los intervalos de confianza, principalmente para la reducción del riesgo relativo. Ejemplo: se realizó un ECCA para comparar el tacrolimo al 0.03%, una y dos veces al día, en comparación con el acetato de hidrocortisona al 1% en niños con dermatitis atópica moderada a severa.5 En los resultados se informa que con el tacrolimo al 0.03%, dos veces al día, se obtuvo reducción del 77% del EASI, y con el acetato de hidrocortisona al 1% se obtuvo reducción del 47%. Con esta información puede construirse una tabla de 2 x 2, con la cual pueden obtenerse los siguientes datos: del tacrolimo al 0.03%, con menor fuerza del doble. En otras palabras, la reducción del EASI es menos de dos veces más probable con el tratamiento de tacrolimo al 0.03% en comparación con el tratamiento de acetato de hidrocortisona al 1%. Reducción absoluta del riesgo: 0.47 a 0.77 = -0.30, esto es, 30%, lo cual significa que, en términos absolutos, el tratamiento con tacrolimo al 0.03% aumenta en 30% el porcentaje de pacientes con reducción del EASI. Reducción del riesgo relativo: 1 a 1.6 = 0.6, es decir, -60%, lo que, en términos relativos, significa que si los pacientes tratados con acetato de hidrocortisona al 1% se trataran con tacrolimo al 0.03% se lograría disminución del EASI en de ellos. pdf elaborado por60% medigraphic Número necesario a tratar: 1/0.3 = 3. Para reducir el EASI es necesario tratar con tacrolimo al 0.03% en lugar de usar acetato de hidrocortisona al 1% en tres pacientes. El análisis de un ensayo clínico controlado no concluye en la determinación de que un tratamiento es mejor que otro, debe ir más allá y determinarse si la magnitud del efecto del mejor tratamiento justifica su utilización en función de la reducción de riesgos y número de pacientes que será necesario tratar para obtener los resultados deseables. BIBLIOGRAFIA Tabla de doble entrada o de 2 x 2 para facilitar el análisis de resultados. Comparar el tacrolimo al 0.03%, dos veces al día, con el acetato de hidrocortisona al 1% en niños con dermatitis atópica moderada a severa. Disminución del EASI Sí No Tacrolimo Hidrocortisona 77 23 100 47 53 100 1. 2. 124 76 200 3. 4. Riesgo basal y con el tratamiento: en el grupo de estudio (tratamiento con tacrolimo al 0.03%) el riesgo de reducción del EASI fue de 0.77 y con el tratamiento estándar fue de 0.47. Riesgo relativo: 0.77/0.47 = 1.6, lo cual significa que la disminución del EASI se asocia con el tratamiento Dermatología Rev Mex Volumen 49, Núm. 5, septiembre-octubre, 2005 5. Guyatt GH, Sakett DL, Cook DJ. For de Evidence-Based Medicine Working Group. User’s guides to the medical literature: II-How to use an article about therapy or prevention. B. What were the results and will they help me in caring for my patients? JAMA 1994;271:59-63. Siegel S, Castellan NJ. Estadística no paramétrica aplicada a las ciencias de la conducta. México: Trillas, 1995;pp:269-71. Cardiel-Ríos M. El clínico y la significancia estadística. En: Moreno-Altamirano L, Cano-Valle F, García-Romero H, editores. Epidemiología clínica. 2ª ed. México: McGraw-Hill Interamericana, 1997;pp:32-37,151-61,185-90. Mendoza-Núñez VM, Sánchez-Rodríguez MA. Análisis y difusión de resultados científicos. México: Impresiones Torres, 2002. 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