Un viaje a la velocidad de la luz por los conceptos de estadística más útiles en Medicina

Dr. Pedro M. Politi
Oncólogo clínico, Equipo Interdisciplinario de Oncología.
Profesor Adjunto, II Cátedra de Farmacología, Facultad de Medicina, UBA
e-mail: cancerteam@fibertel.com.ar


Variables que definen una población

  1. las llamadas "centrales" o de posición: media, mediana
  2. las que reflejan la dispersión de los datos respecto de las variables centrales: desvío estándar, error estándar, varianza

Test estadístico
Método matemático que pone a prueba una hipótesis "nula" (que no hay diferencias entre lo que se compara, como no sea las debidas a mero azar). Si no logra "aceptarse" la hipótesis nula (el modelo o "los números" no cierran), entonces se la "rechaza" - es decir, los datos presentados difieren, y eso no puede atribuirse a mero azar. La diferencia es, entonces, "estadísticamente significativa". Hay una gran variedad de tests, según qué se desee comparar:

Variables continuas: distancias, pesos, tallas, velocidades de reacción enzimática, frecuencia cardíaca (estirando un poco el criterio, pero...ok)
Puntajes o categorías: respuesta al tratamiento "excelente", "muy buena", "regular", etc. Puntajes de un test psicométrico de depresión. (Estos puntajes no son "aditivos")
Categorías (que se definan por sí-no): vivo o muerto, embarazada o no.
Proporciones: porcentaje de mujeres embarazadas que son sometidas a cesárea, porcentaje de pacientes que negativizan su carga viral bajo terapia anti-VIH.

Hay tests para comparar cada tipo de variables. No hay que preocuparse por la operatoria del test - y mucho menos, en la era de la PC. Que la PC haga las cuentas, y los humanos comprendamos de qué se trata, conceptualmente, y cuándo aplicar o no un test.

Ejemplos mínimos:
Para variables continuas: el famoso test de t de Student (desarrollado por un estudiante!) - compara no más de dos grupos.
El test "análisis de varianza" permite comparar más de dos grupos.

Para proporciones o porcentajes ("% de pacientes curados con...") el siempre ponderado Chi cuadrado (o Ji cuadrado).

Cómo proceden algunos tests:
Definen la fluctuación (por ej, varianza) en los datos y computan la probabilidad de que se deba al azar.

Cómo estimar antes-del-test:
Si se puede calcular (o si me brindan) el dato del "intervalo de confianza" (los valores de la variable entre los cuales "cae" el 95% de los datos, por convención: IC95), entonces... sólo 5% de los datos caerían fuera de ese intervalo. O sea que los que caen fuera tienen 5% de probabilidad de "pertenecer". Si digo que "no pertenecen", porque caen fuera, sólo me equivoco en 5%. Y eso se considera aceptable.

Algunas variables permiten calcular el IC95 con facilidad - otras, requieren complejos cálculos.
Pero en los ensayos clínicos de fase III es frecuente que nos provean los IC95, para que nosotros nos formemos nuestra opinión. Si dos tratamientos generan resultados cuyos IC95 se superponen al menos parcialmente (ej: tratamiento A, sobrevida entre 2 y 5.4 años - son los IC95 -, promedio, 3.8 años; y tratamiento B, sobrevida entre 3 y 6 años, promedio 4.1 años) decimos que "no hay diferencias significativas" entre los resultados de A y de B. Si en cambio, los IC95 fuesen: entre 2 y 4 años para A, y entre 5 y 8 años para B, entonces... los IC95 "no se tocan" (no se superponen parcialmente) y declaramos "significativa" a esa diferencia.


(continuará).