Medidas de en los EECC

Transcripción

1 Jornada previa Medidas de en los EECC 24 de Enero de 2011 Rosa Muñoz de la Corte

2 Introducción OBJETIVOS Evaluar si el manejo de los datos de un EC ha sido el adecuado Interpretación resultados

3 Introducción CONCEPTOS BÁSICOS CONCEPTO DE VARIABLE Por variable se entiende alguna característica condición o atributo susceptible de ser medido, usando alguna escala de medición conocida y que puede adoptar diversos valores a los ojos del observador. Ejemplo: Edad, Fumador (Si/No).

4 Introducción INDICE ESTADÍSTICO/PARÁMETRO: Herramienta que tiene como objetivo resumir la información que puede derivarse del estudio de una variable en una población o muestra. Ejemplo: media de edad, proporción de fumadores.

5 Tipos de variables Variables cuantitativas vs categóricas Datos no métricos (categóricos) Datos métricos (cuantitativos ) Tipos de variable Categórica (escala nominal) Binaria (2 categorías) Con más de 2 categorías Categorías ordenadas (escala ordinal) Cuantitativa (escala de intervalo o razón) Discreta (recuentos)... Continua (medidas)... Ejemplos Sexo (masculino/femenino) Estado civil Grado funcional Número de intervenciones Edad, peso, presión arterial Variables mixtas-> Ejemplo: Time to event (Análisis de supervivencia )

6 Un ejercicio rápido r de agilidad mental Variables cuantitativas vs categóricas Variable Grupo sanguíneo Tipo Glucosa plasmática (mg/dl) Diabetes (presente/ausente) Número de padres fumadores Dosis de alcohol (alta/baja/nula)

7 Un ejercicio rápido r de agilidad mental Variables cuantitativas vs categóricas Variable Grupo sanguíneo Tipo Categórica (escala nominal) Glucosa plasmática (mg/dl) Diabetes (presente/ausente) Número de padres fumadores Dosis de alcohol (alta/baja/nula)

8 Un ejercicio rápido r de agilidad mental Variables cuantitativas vs categóricas Variable Grupo sanguíneo Glucosa plasmática (mg/dl) Tipo Categórica (escala nominal) Cuantitativa continua Diabetes (presente/ausente) Número de padres fumadores Dosis de alcohol (alta/baja/nula)

9 Un ejercicio rápido r de agilidad mental Variables cuantitativas vs categóricas Variable Grupo sanguíneo Glucosa plasmática (mg/dl) Diabetes (presente/ausente) Tipo Categórica (escala nominal) Cuantitativa continua Categórica binaria (escala nominal) Número de padres fumadores Dosis de alcohol (alta/baja/nula)

10 Un ejercicio rápido r de agilidad mental Variables cuantitativas vs categóricas Variable Grupo sanguíneo Glucosa plasmática (mg/dl) Diabetes (presente/ausente) Número de padres fumadores Tipo Categórica (escala nominal) Cuantitativa continua Categórica binaria (escala nominal) Cuantitativa discreta Dosis de alcohol (alta/baja/nula)

11 Un ejercicio rápido r de agilidad mental Variables cuantitativas vs categóricas Variable Grupo sanguíneo Glucosa plasmática (mg/dl) Diabetes (presente/ausente) Número de padres fumadores Dosis de alcohol (alta/baja/nula) Tipo Categórica (escala nominal) Cuantitativa continua Categórica binaria (escala nominal) Cuantitativa discreta Categórica (escala ordinal)

12 Descripción n de variables - Análisis de la distribución - Parámetros estadísticos - Representación gráfica Según el tipo de variable

13 Variables cuantitativas Distribución según ley Normal? Sí No Descripción basada en ordenaciones: Medida de tendencia central: Mediana (Md) Medida de dispersión: Amplitud intercuartil (IQR) (Mediana)

14 Variables cuantitativas Relevancia del tipo de distribución Media Mediana DISTRIBUCIÓN SIMÉTRICA Mediana Media DISTRIBUCIÓN ASIMÉTRICA Pruebas de Normalidad: Kolmogorov-Smirnov, Shapiro- Wilk

15 Variables cuantitativas Descripción basada en momentos Distribución en campana de Gauss Media Desviación estándar Varianza

16 Variables cuantitativas Descripción basada en ordenaciones Distribuciones que no siguen una ley Normal Q1 Q3 (IHQ) Mediana Cuartiles Amplitud intercuartil (IHQ) Límites superior e inferior

17 Variables cuantitativas Representación gráfica de variables cuantitativas

18 Variables cuantitativas Representación gráfica de variables cuantitativas

19 Índices basados en momentos o en ordenaciones? Se suele presentar media y desviación estándar pero debe haber un comprobación previa de que son los índices más apropiados a la distribución. Los índices basados en momentos sólo son apropiados para describir distribuciones simétricas. Sin embargo la mediana y los cuartiles son índices generales que permiten describir correctamente las distribuciones de datos cuantitativos.

20 Variables categóricas Descripción de variables categóricas: Medidas de frecuencia de un evento Proporción: a a + b Odds a b

21 Variables categóricas Medidas de frecuencia que incorporan el tiempo Tasa Tasa absoluta: Cociente entre la variación de una magnitud Y respecto a una magnitud X. Ej; casos por año Tasa relativa: Cociente entre la variación de una magnitud Y respecto a la variación de una magnitud X. Ej; casos por sujeto y año

22 Variables categóricas Prevalencia e Incidencia de un evento Comunidad de 1000 sujetos seguida a lo largo de 2007 para valorar la presencia de una cierta enfermedad Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 4 Caso 5 Caso 6 Caso 7 Casos 8 a 1000 D D D C C

23 Variables categóricas Prevalencia e Incidencia de un evento Nº de casos presentes en un momento dado Prevalencia: Población total en un momento Incidencia/Riesgo: Nº de nuevos casos en un periodo dado Población en riesgo al inicio del periodo Ejercicio práctico 1.Prevalencia de la enfermedad el día 1/1/2007 Prevalencia 1/7/2007= Numerador: casos nº 1,3 y 6 Denominador: población total el 1/1/ Riesgo de contraer la enfermedad en el año 2007 Riesgo 2007= Numerador: casos nº 2, 4, 5, 6 y 7 Denominador: población sana el 1/1/2007

24 Variables categóricas Representación gráfica de variables categóricas Diagrama de barras Diagrama de sectores Diagrama de Pareto

25 Variables categóricas Cómo nos pueden engañar con un gráfico?

26 Variables categóricas Cómo nos pueden engañar con un gráfico?

27 Variables categóricas Cómo nos pueden engañar con un gráfico?

28 Estudios comparativos 1. Grado de asociación: Medidas de asociación -> Cuantificar 2. Pruebas de significación n estadística stica -> Confianza 3. Relevancia clínica

29 Medidas de asociación Variables cuantitativas ->diferencia de medias, medianas Variables categóricas Medidas absolutas: RAR Medidas relativas: RRR, OR, RR

30 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B [(A B)/B]X100 RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

31 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

32 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

33 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

34 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

35 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

36 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

37 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. 1/0,057 = 17,42=18 [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

38 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. 1/0,057 = 17,42=18 Es necesario tratar a 18 sujetos para que uno evite la muerte. [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

39 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. 1/0,057 = 17,42=18 Es necesario tratar a 18 sujetos para que uno evite la muerte. 0,123/0,180 = 0,683 [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

40 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B A /B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) OR (Odds Ratio) 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. 1/0,057 = 17,42=18 Es necesario tratar a 18 sujetos para que uno evite la muerte. 0,123/0,180 = 0,683 Por cada 100 pacientes que fallece en el grupo control fallecen 68 en el de intervención. [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

41 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) A /B OR (Odds Ratio) (0,123/0,877)/(0,180/0,820) = 0,636 [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. 1/0,057 = 17,42=18 Es necesario tratar a 18 sujetos para que uno evite la muerte. 0,123/0,180 = 0,683 Por cada 100 pacientes que fallece en el grupo control fallecen 68 en el de intervención. Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control)

42 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) A /B OR (Odds Ratio) (0,123/0,877)/(0,180/0,820) = 0,636 [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. 1/0,057 = 17,42=18 Es necesario tratar a 18 sujetos para que uno evite la muerte. 0,123/0,180 = 0,683 Por cada 100 pacientes que fallece en el grupo control fallecen 68 en el de intervención. Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control) La odds de fallecimientos en el grupo de intervención es 0,6 veces la odds del grupo control.

43 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) A /B OR (Odds Ratio) (0,123/0,877)/(0,180/0,820) = 0,636 [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. 1/0,057 = 17,42=18 Es necesario tratar a 18 sujetos para que uno evite la muerte. 0,123/0,180 = 0,683 Por cada 100 pacientes que fallece en el grupo control fallecen 68 en el de intervención. (0,057/0,180)x100 = 31,7% Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control) La odds de fallecimientos en el grupo de intervención es 0,6 veces la odds del grupo control.

44 2. Medidas de asociación Ejemplo: Estudio comparativo en 5000 pacientes de alto riesgo que evalúa la eficacia de un fármaco (Grupo A; n=2500) frente a placebo (Grupo B; n=2500) donde la variable principal es la mortalidad por un evento CV. Tras el periodo de estudio se contabilizaron 308 muertes por evento CV en el grupo A y 451 en el grupo B. Fórmula Terminología Cálculo y resultado Interpretación A B A B Riesgo (incidencia, proporción) grupo intervención Riesgo (incidencia, proporción) grupo control RAR (Reducción Absoluta del Riesgo o Diferencias de Riesgo) 1/(A B) NNT (Número necesario a Tratar) = 1/RAR A/B RR (Riesgo Relativo o Razón de Riesgos) A /B OR (Odds Ratio) (0,123/0,877)/(0,180/0,820) = 0,636 [(A B)/B]X100 RRR (Reducción Relativa del Riesgo) = 1 RR 308/2500 = 0,123 (12,3 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo A es del 12,3 % 451/2500 = 0,180 (18,0 %) El riesgo de morir por un evento CV en el grupo B es del 18,0 % 0,123 0,180 = 0,057 (5,7 %) El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 5,7% en términos absolutos. 1/0,057 = 17,42=18 Es necesario tratar a 18 sujetos para que uno evite la muerte. 0,123/0,180 = 0,683 Por cada 100 pacientes que fallece en el grupo control fallecen 68 en el de intervención. (0,057/0,180)x100 = 31,7% Odds de A = A (casos/no casos grupo intervención) Odds de B = B (casos/no casos grupo control) La odds de fallecimientos en el grupo de intervención es 0,6 veces la odds del grupo control. El tratamiento ha reducido la mortalidad en un 31,7% en términos relativos.

45 Medidas absolutas RAR y NNT RAR: Es la diferencia de proporción entre el grupo control y el grupo de estudio. Es la forma más simple de expresar la diferencia de eficacia entre los grupos estudiados. Base de cálculo para el NNT

46 Medidas absolutas: NNT NNT: número necesario de pacientes a tratar para producir una unidad adicional de eficacia con respecto al control. Es un número entero por lo que siempre debemos redondear al alza. VENTAJAS DE ESTA MEDIDA: Dimensiona el grado de eficacia del fármaco Expresa el grado de esfuerzo necesario para conseguir una unidad adicional de eficacia Es útil para cálculos farmacoeconómicos

47 Ejercicio práctico RE MOBILIZE: Writing Committee: The Journal of Arthroplasty 2009; 24, 1: 1 9 Variable evaluada DABIGATRAN 220 mg/día N =604** ENOXAPARINA 30 mg/12h N =643** RAR NNT Variable compuesta: TVP prox +TVP distal + TVP + EP + Mortalidad 188 (31,1%) 163 (25,3%)

48 Ejercicio práctico RE MOBILIZE: Writing Committee: The Journal of Arthroplasty 2009; 24, 1: 1 9 Variable evaluada DABIGATRAN 220 mg/día N =604** ENOXAPARINA 30 mg/12h N =643** RAR NNT Variable compuesta: TVP prox +TVP distal + TVP + EP + Mortalidad 188 (31,1%) 163 (25,3%) +5,8 % 18 Interpretación? n? Es necesario tratar a 18 pacientes con enoxaparina para que se haya evitado el evento de la variable compuesta en uno de ellos.

49 Ejercicio práctico RE MOBILIZE: Writing Committee: The Journal of Arthroplasty 2009; 24, 1: 1 9 Variable evaluada DABIGATRAN 220 mg/día N =604** ENOXAPARINA 30 mg/12h N =643** RAR NNT Variable compuesta: TVP prox +TVP distal + TVP + EP + Mortalidad 188 (31,1%) 163 (25,3%) +5,8 % 18 Interpretación? n? Es necesario tratar a 18 pacientes con enoxaparina en lugar de con Dabigatran para que se haya evitado el evento de la variable compuesta en uno de ellos.

50 Medidas relativas: concepto de RR CONSUMO EXTRA DE VITAMINA C GRUPO A no Casos de gripe si GRUPO B 56% 45% RR=0,45/0,56= 0,8 Por cada 100 pacientes que contraen la gripe en el grupo A (que no recibió dosis extra de vitamina C) 80 la contraen el grupo B (que recibió dosis extra de vitamina C) El RR toma valores entre 0 e infinito. El valor 1 es el valor neutro y significa que no hay diferencias entre los grupos comparados. Cuando nos acercamos al valor 0 o a un valor muy superior a 1, significa que la diferencia entre grupos és muy grande. En general en la fórmula de cálculo del RR: riesgo del grupo de intervención estándard se situa en el denominador y el del grupo intervención en el numerador.

51 Medidas relativas: concepto de OR Odds. Es una razón donde el numerador es la probabilidad de que ocurra un suceso y el denominador es la probabildad de que éste no ocurra. Odds de B = p 1 /(1-p 1 ) 3,3% / 96,7% = 0,0341 Odds de A = p 2 /(1-p 2 ) 10,9% / 89,1% = 0,1223 Odds Ratio: Variable de comparación. La división de la odds de un grupo entre la odds de otro grupo es una razón de odds...difícil de interpretar OR = p 1 / (1-p 1 ) : p 2 /(1-p 2 ) 0,0341/0,1223 = 0,28 Cálculo de Odds ratio a partir de una tabla 2x2 La odds de exitos Exito en Fracaso el grupo Grup a = 298 b = de intervención Grup cont c = 202 es d 1,45 = 248 veces 450 la odds del grupo 500 control OR= 1,45

52 Medidas relativas: relación n RR y OR El RR es un cociente o relación de proporciones y la OR es un cociente o relación de dos odds. Expresan lo mismo, pero usan dos escalas numéricas diferentes, las proporciones oscilan entre 0 y 1 y las odds entre 0 e infinito. En general los resultados expresados en OR tendrán valores más extremos (más cercano de 0 o más cercano a infinito) que los expresados en RR.

53 Medidas relativas: RRR CONSUMO EXTRA DE VITAMINA C GRUPO A no Casos de gripe si GRUPO B 56% 45% RR=0,45/0,56= 0,8 RRR= (1 0,8)*100= 20% La Reducción del Riesgo Relativo (RRR) es el complemento del riesgo relativo, es decir, (1-RR)* 100. En nuestro ejemplo anterior el RRR sería del 20%. Su interpretación correcta: El consumo extra de vitamina C reduciría el riesgo de gripe un 20% en términos relativos con respecto al grupo control.

54 Significación n estadística: stica: Pruebas estadísticas sticas Pruebas estadísticas para la comparación de variables Pruebas clásicas Variables cuantitativas: Comparación de medias: t de student, F de Snedecor Comparación de medianas: Prueba T de Wilcoxon Variables categóricas: Binarias: Prueba z 2 o más categorías. Prueba de X 2 Análisis multivariante Diferencia?

55 Diferencia? EECC Aleatorización Es suficiente para garantizar que los grupos de mi estudio son comparables/controlar otros factores predictores de la respuesta? Sí Pruebas estadísticas sticas clásicas No Análisis multivariante

56 Significación n estadística: stica: Pruebas estadísticas sticas Pruebas estadísticas para la comparación de variables Pruebas clásicas Variables cuantitativas: Comparación de medias: t de student, F de Snedecor Comparación de medianas: Prueba T de Wilcoxon Variables categóricas: Binarias: Prueba z 2 o más categorías. Prueba de X 2 Análisis multivariante Permiten garantizar que la respuesta está relacionada exclusivamente con la intervención de estudio Permiten evaluar el grado de significación de una diferencia a través del Valor p o el IC.

57 Significación n estadística: stica: Contraste de hipótesis (valor p) Valor p Es la probabilidad de error al comparar dos o más muestras o grupos cuando aseguramos que ambos son diferentes. Es la probabilidad en el sentido de la significación estadística. < 0.05 significa que tenemos un 5% de probabilidades de error en las conclusiones, por lo cual la probabilidad de equivocarnos es baja.

58 Significación n estadística: stica: Contraste de hipótesis (valor p) Hipótesis nula H 0 : Las diferencias encontradas se deben al azar Hipótesis Alternativa H 1 : Hipótesis de estudio: Las diferencias se deben a la intervención Error tipo Alfa: o tipo I, es rechazar una hipótesis nula verdadera. Error tipo Beta: o tipo II, es aceptar una hipótesis nula falsa Elegir un nivel de significación: nivel crítico para alfa Valor p

59 Significación n estadística: stica: Intervalo de confianza (IC) IC Es el rango de valores en el que se encuentra el verdadero valor con un determinado grado de confianza. Habitualmente se escoge un grado de confianza del 95% Lenguaje estadístico: Si repitiéramos 100 veces el ensayo, en un 95 % de los casos el resultado se encontraría en dicho intervalo.

60 Significación n estadística: stica: valor p vs IC Valor p: Probabilidad de que sea cierto IC: Magnitud del resultado y el intervalo en que se encuentra Puede relacionarse con la relevancia clínica: incluye/excluye el mínimo valor considerado de relevancia clínica.

61 Significación n estadística: stica: valor p vs IC IC 95% p=0.002 Diferencias significativas p=0.05 Diferencias significativas p=0.2 Diferencias no significativas: No muestra superioridad 0 Diferencias entre los tratamientos (RAR)

62 Relevancia clínica IC 95% Diferencias significativas y no relevantes Diferencias no significativas y no relevantes Diferencias significativas y relevantes Diferencias significativas pero no concluyentes 0 δ * =Diferencia clínicamente relevante Diferencias entre los tratamientos (RAR)

63 Relevancia clínica En sayos de superioridad: Sólo quieren demostrar que existe diferencia Queda en manos del evaluador valorar la relevancia cínica de la diferencia. Ensayos de no inferioridad o equivalencia: Estiman previamente una diferencia clínicamente relevante (δ). Se intentan demostrar que la diferencia del nuevo tratamiento frente al estándar por lo menos no es clínicamente relevante

64 Conclusiones Es importante conocer qué tipo de variable y de distribución de la mismo se está utilizando en un EEC C para poder valorar si el análisis estadístico se hace adecuadamente. En todo EECC encontraremos una parte de análisis descriptivo de los grupos que es imprescindible para verificar que los dos grupos son comparables. La utilización de gráficos tiene la ventaja de sintetizar mucha información pero puede ser una herramienta de manipulación para sobrevalorar el valor de las variables. A la hora de realizar el análisis comparativo lo primero es la cuantificación de diferencias. La mayor parte de estudios miden respuestas que son variables categóricas binarias, en este caso la utilización del RAR y del NNT es lo más adecuado.

65 Conclusiones El RAR es la manera de cuantificar la diferencia de riesgos entre dos grupos de manera más objetiva y fácilmente interpretable. El NNT se calcula a partir del RAR y es un índice muy útil para valorar la diferencia porque expresa el grado de esfuerzo necesario para conseguir una unidad adicional de eficacia. La significación estadística de una diferencia puede evaluarse a través del valor p y el IC. El IC tiene la ventaja adicional de que nos puede confirmar la relevancia clínica si nos ofrecen un valor delta o diferencia mínima clínicamente relevante.

66 Muchas gracias!!!