2. El razonamiento inductivo, mediante el cual una determinada proposición de orden específico se traslada al orden general, es decir, se generaliza.

Transcripción

1 El clínico se las tiene que ver a diario con las dificultades de establecer inferencias causales, aunando sus conocimientos con las observaciones de su práctica diaria. Ello consiste principalmente en dos tipos de procesos lógicos: 1. El razonamiento deductivo, por el cual determinada proposición de orden general se traslada a un orden específico. Por ejemplo, cuando el clínico decide administrar salbutamol a un paciente que se le presenta con una crisis asmática. Su decisión se basa, o así cabría esperar, en su conocimiento previo de que el salbutamol es un fármaco eficaz en el tratamiento del broncospasmo. Por tanto, deduce que en el caso concreto de este paciente, la administración de salbutamol debería llevar a una mejoría de la crisis asmática. 2. El razonamiento inductivo, mediante el cual una determinada proposición de orden específico se traslada al orden general, es decir, se generaliza. Cuando el clínico, llevado de un deseo investigador, realiza un ensayo clínico para evaluar la eficacia de dosis bajas de heparina en la prevención del embolismo pulmonar en enfermos recién operados, trata de establecer inducciones que puedan generalizarse a una determinada población susceptible de beneficiarse de semejante tratamiento, en este caso la población de pacientes posquirúrgicos que presentan factores de riesgo para el tromboembolismo pulmonar. Ambos tipos de razonamiento lógico permiten al médico establecer una teoría mediante la cual una determinada exposición contribuye a la aparición o modificación de un determinado desenlace o efecto. Así, el clínico podrá determinar que un factor de riesgo contribuye al desarrollo de una enfermedad, o que un determinado fármaco contribuye a mejorar un cuadro clínico. Para poder efectuar tales inferencias, es preciso que concurran dos circunstancias fundamentales que determinan la calidad de la información: a) La asociación no se debe a alguna fuente de error y b) la asociación entre exposición y desenlace debe ser estadísticamente significativa. Error aleatorio y error sistemático El clínico, puesto que razonablemente no puede obtener información sobre la totalidad de la población-objetivo (la población acerca de la cual desea formular una conclusión), debe conformarse con la información sobre un reducido número de individuos, que constituyen la población de muestreo. 1

2 Es posible que los pacientes pertenecientes a la muestra estudiada difieran en algún modo del conjunto de todos los pacientes con neoplasia vesical y que, por tanto, las conclusiones que acerca de ellos se emitan no se puedan inferir a la totalidad de pacientes con esta patología. A partir de esta muestra intentará formular conclusiones que se puedan generalizar a todos los casos de neoplasia vesical de España. En tal caso, se considera que se ha introducido una fuente de error en el estudio. Tales errores pueden ser de dos tipos: a) errores aleatorios y b) errores sistemáticos. ERROR ALEATORIO PRECISION ERROR SISTEMATICO (SESGOS) VALIDEZ SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA 2

3 La precisión de una estimación queda reflejada por la varianza de tal estimación, o por el intervalo de confianza alrededor de ésta. Una mayor varianza, o un intervalo de confianza más amplio, indicará una menor precisión. Ejemplo: Tabaco y cáncer de vejiga RR = 2 IC 95 % ( 0,9 4) La falta de precisión en la estimación del riesgo relativo no permitiría emitir ninguna conclusión firme acerca del papel del tabaco en la aparición del cáncer de vejiga. Es indispensable determinar en el momento de la planificación de toda investigación clínica si el estudio que se pretende llevar a cabo conllevará la suficiente precisión, a fin de poder establecer conclusiones informativas. Para conseguir mejorar la precisión, es importante tener una muestra cuyo tamaño sea lo suficientemente grande como para permitir reducir la varianza de la estimación. Por ello, el cálculo del tamaño de la muestra debería tener en cuenta los siguientes factores: a) el tamaño de la población de muestreo, se trata de una población suficientemente grande como para que la variabilidad del fenómeno estudiado sea reducida? b) la tasa de no respuesta, cuántas personas de entre las seleccionadas, se prevé que rehúsen participar en el estudio? c) la tasa de cumplimiento, cuántas personas se prevé que no seguirán correctamente las instrucciones de estudio? d) las pérdidas al seguimiento, cuántas personas, de entre las que han aceptado participar, se prevé que abandonarán el estudio antes de su finalización? y El segundo componente de la calidad de la información necesaria para poder establecer inferencias es la existencia de una asociación estadísticamente significativa entre una determinada exposición y un desenlace o resultado. Supongamos que realizamos un ensayo clínico aleatorizado y a doble-ciego para determinar el potencial terapéutico de un nuevo dilatador bronquial, el relaxol. Igualmente, supongamos que hemos tenido en cuenta las consideraciones de validez y precisión a la hora de diseñar el estudio. Deseamos ahora evaluar los resultados preliminares, utilizando como medida para el desenlace el número total de crisis asmáticas por paciente, tras 6 meses de administración regular de 25 mg de relaxol al día en el grupo tratado; durante este período el grupo control ha recibido un placebo. 3

4 Un análisis inicial indica que el grupo tratado ha experimentado un 16 % menos de crisis asmáticas por paciente que el grupo control. Ante esta diferencia cuantitativa entre ambos grupos el clínico se hace las siguientes preguntas: Tiene algún sentido la existencia de tal diferencia entre ambos grupos? En otras palabras, se pregunta si la observación de que los pacientes tratados con relaxol parecen reaccionar mejor guarda algún sentido con lo que su intuición y experiencia le dejan suponer. De hecho, está tentado de preguntarse si la diferencia en números relativos de crisis asmáticas es significativa. Puesto que considerar la significación implica establecer una comparación, se precisa un punto de referencia. La anterior pregunta quedará entonces formulada de la forma siguiente: Las diferencias observadas son significativas con respecto a un estándar preestablecido? En este punto, al clínico se le ocurren tres elementos de referencia principales; Siendo el sentido común su primer instrumento lógico, se pregunta si las diferencias observadas son significativas con respecto a lo que en condiciones normales él esperaría. Un segundo elemento de referencia podría ser estadístico. El principal objetivo de la estadística médica es el de proponer una estrategia gracias a la cual la incertidumbre del proceso de decisión en medicina puede ser cuantificado, pero no eliminado1o. El trabajo del clínico consiste precisamente en tomar decisiones, en general en condiciones de incertidumbre. Una correcta utilización de estos instrumentos estadísticos requiere una buena comprensión del proceso por el cual se determina la significación estadística. Un paso fundamental en toda investigación científica consiste en formular una hipótesis que trataremos de rechazar (hipótesis nula) mediante el uso de una prueba estadística de significación, y en formular una hipótesis que aceptaremos, caso de rechazar la hipótesis nula (hipótesis alternativa). Esta prueba determinará la fuerza de la evidencia en contra de la hipótesis nula en términos de probabilidad. En nuestro ejemplo, la hipótesis nula que al neumólogo le interesa poner a prueba podría ser: «el relaxol no difiere del placebo en su capacidad broncodilatadora en pacientes asmáticos». La hipótesis alternativa sería: «el relaxol difiere del placebo en su capacidad broncodilatadora en pacientes asmáticos». 4

5 La probabilidad de obtener un desenlace por lo menos tan extremo como hubiera esperado si la hipótesis nula fuera cierta constituye el valor p o grado de significación estadística. Cuanto menor sea la «p», más fuerte será la evidencia en contra de la hipótesis nula. La «p» no es un índice de la fuerza de la asociación, ni de su importancia. Para ayudar al proceso de decisión se establece, de manera arbitraria, un nivel de significación (o nivel alfa), que determinará cuanta evidencia en contra de la hipótesis nula se aceptará como decisiva para rechazarla. rmalmente, este nivel de significación se establece en 0,05 o 0,01. Una «p» pequeña (inferior al nivel alfa) significa que la probabilidad de que los resultados obtenidos se deban al azar es pequeña En consecuencia, podrán presentarse dos situaciones distintas: a) la hipótesis nula no es rechazada, (diremos que «no podemos afirmar que el relaxol difiere del placebo en su capacidad broncodilatadora en pacientes asmáticos». O bien, b) la hipótesis nula sí es rechazada, por lo que deberá aceptarse la hipótesis alternativa. En una mansión señorial se comete un crimen a las hrs y Bautista, el mayordomo, es uno de los sospechosos. Considere la hipótesis nula H 0 : Bautista es el asesino. Nadie ha visto cometer el asesinato, pero algunos testigos pueden dar información inequívoca sobre la ubicación de Bautista a las Qué decisión tomaríamos en cada uno de estos casos y porqué? 5

6 Bautista fue visto a las a 1500 km de la casa. Concluimos que: Bautista no es el asesino (Rechazo H 0 ) Bautista puede ser el asesino (Acepto H 0 como posible) Bautista es el asesino (Afirmo que H 0 es cierta) Bautista fue visto a las en el portal de la mansión. Concluimos que: Bautista no es el asesino (Rechazo H 0 ) Bautista puede ser el asesino (Acepto H 0 como posible) Bautista es el asesino (Afirmo que H 0 es cierta) Formulamos una hipótesis y observamos unos hechos: Si los hechos son difícilmente compatibles con la hipótesis, la rechazamos. Si los hechos son compatibles con la hipótesis decimos que puede ser cierta, pero no aseguramos que lo sea. ESTADÍSTICAMENTE SIGNIFICATIVO Y/O CLÍNICAMENTE RELEVANTE La disyuntiva de la investigación clínica Diferencia clínicamente relevante es aquella diferencia mínima entre subgrupos de pacientes a partir de la cual merece la pena modificar una actitud terapéutica, diagnóstica o preventiva en favor de la que se haya mostrado más beneficiosa. Diferencia entre grupos de pacientes estadísticamente significativa es aquella cuya probabilidad de que se haya producido por azar es inferior a un valor predeterminado arbitrario (generalmente 0,05). 6

7 Ensayo Clínico en Hipertensión 100 pacientes con TAS media de 170 mm Hg Ensayo Clínico en Hipertensión 100 pacientes con TAS media de 170 mm Hg 50 tratamiento A 154 mm Hg 50 tratamiento A 154 mm Hg Aleatorización 50 tratamiento B P= N.S. 152 mm Hg Aleatorización 50 tratamiento B P= 0, mm Hg DIFERENCIAS Estadísticamente significativa DIFERENCIAS Estadísticamente significativa Clínicamente Relevante X Clínicamente Relevante X Ensayo Clínico en Hipertensión 100 pacientes con TAS media de 170 mm Hg Ensayo Clínico en Hipertensión 100 pacientes con TAS media de 170 mm Hg 5 tratamiento A 154 mm Hg 500 tratamiento A 154 mm Hg Aleatorización 5 tratamiento B P= N.S. 120 mm Hg Aleatorización 500 tratamiento B P= 0, mm Hg DIFERENCIAS Estadísticamente significativa DIFERENCIAS Estadísticamente significativa Clínicamente Relevante X Clínicamente Relevante X 7

8 Tamaño Muestral Grande Diferencia Pequeña Tamaño Muestral Pequeño Diferencia Grande P< 0,05 Debemos reconocer que P< 0,05 se ha convertido en el estándar, pero ha llegado el momento de decir que eso es malo. Decidir mecánicamente de acuerdo al valor de P es una miope renuncia a razonar. Francamente, si usted desea que los valores P sustituyan a su capacidad pensante, probablemente ha llegado el momento de que usted deje la actividad científica. Ya hemos superado el P<0,05. Hemos estado rindiéndole pleitesía demasiado tiempo. Ha llegado el momento de rebelarse contra la tiranía. Moyé 2000 De qué depende que la diferencia entre expuestos y no expuestos sea clínicamente relevante? De qué depende que una diferencia sea estadísticamente significativa? De las consecuencias derivadas de la exposición Del criterio clínico Del tamaño de la muestra De la variabilidad de la medida De la magnitud de la diferencia a analizar Del criterio probabilístico establecido (P<0,05) 8

9 nos dejemos fascinar por la p. Hay que describir los resultados con independencia de la significación estadística, preferiblemente con tablas y figuras. Calculemos la magnitud de la asociación, la diferencia o el riesgo, no sólo su dirección. Calculemos el grado de significación estadística p y los intervalos de confianza (precisión). Si la diferencia no ha resultado ser estadísticamente significativa, calculemos la potencia estadística Juzguemos la relevancia clínica de nuestros resultados, tanto si son estadísticamente significativos como si no lo son Hay que discutir los posibles errores en el estudio y las explicaciones alternativas a los resultados obtenidos. 9