ISSN: 1578-7710

  Editorial nº 48
 

 

   REMI está dirigida exclusivamente a profesionales de la salud

Primera página
Organigrama

Política de privacidad
Derechos de copia

Secciones:
Enlaces
Club de lectura
Pautas de actuación
Debates
Casos clínicos
Arte y Medicina

Revista:
REMI 2001, Vol 1
REMI 2002, Vol 2
REMI 2003; Vol 3
REMI 2004; Vol 4
REMI 2005; Vol 5
REMI 2006; Vol 6
REMI 2007; Vol 7
Buscar

 

Auspiciada por la

 

Web Médica Acreditada. Ver más información

 

REMI suscribe los principios del código HON de la Fundación Salud en la Red
REMI suscribe los principios del código HON
Compruébelo aquí

 

 

 

Revista Electrónica de Medicina Intensiva
Editorial nº 48. Vol 4 nº 1, enero 2004.
Autor: Jaime Latour Pérez

Arriba ]

Anterior ] Siguiente ]


Sobre el análisis de subgrupos: el caso de la vasopresina en la asistolia
[Versión para imprimir] [Artículo REMI nº 698] [Editorial nº 47] [Comentarios]

Los ensayos clínicos aportan información sobre la efectividad promedio del tratamiento en los pacientes estudiados. Sin embargo, es razonable pensar que el efecto del tratamiento no es el mismo en  todos los pacientes. De hecho, muchos ensayos clínicos presentan los resultados estratificados por subgrupos (hombres/mujeres, diabéticos/no diabéticos, diferentes grupos de edad, etc.) para examinar si la efectividad de la intervención difiere entre los estratos.

Desgraciadamente, el análisis de subgrupos es una práctica tan intuitiva como peligrosa, y los lectores de ensayos clínicos no siempre somos conscientes del riesgo de falsos positivos (y falsos negativos) cuando se analizan los resultados en subgrupos. Por ejemplo, si en un estudio se obtiene una P de 0,05 y se dividen los pacientes en 2 grupos iguales existe una probabilidad de 1/3 de que uno de los grupos tenga resultados extremos y muy significativos y el otro grupo muestre resultados irrelevantes y no significativos. Son muchas las publicaciones que han advertido de los riesgos de esta práctica y han dado orientaciones generales para interpretar los resultados de los análisis de subgrupos. Las más conocidas son, probablemente las de  Andrew Oxman (1)  (tabla 1).

Tabla 1

¿Son reales las diferencias entre subgrupos?
 
1 ¿Es la magnitud de las diferencias clínicamente importante?
2 ¿Es la diferencia estadísticamente significativa?
3 ¿La hipótesis es previa, o posterior al análisis?
4 ¿El análisis de subgrupo es uno de un pequeño número de hipótesis contrastadas?
5 ¿Las diferencias eran intra o entre estudios?
6 ¿Eran las diferencias consistentes entre diferentes estudios?
7 ¿Existe evidencia indirecta que apoya la hipotética diferencia?

Recientemente, desde las páginas de REMI, Eduardo Palencia ha denunciado, de forma vehemente, las limitaciones de un estudio sobre efectividad de la vasopresina en la parada cardiorrespiratoria, cuyas conclusiones se basan exclusivamente en un análisis de subgrupos a posteriori (2, 3). Ampliando los argumentos de Palencia, que suscribo plenamente, quisiera llamar la atención sobre la forma (inapropiada) que utilizan los autores para determinar la existencia de heterogeneidad (el punto 2 de la tabla 1).

En principio resulta tentador examinar la heterogeneidad entre estratos comparando los valores de  P. Por ejemplo, en el estudio referido (3), la vasopresina no parece tener un efecto sobre la supervivencia hasta el ingreso hospitalario (el desenlace primario del estudio) en el subgrupo de pacientes con fibrilación ventricular (P = 0,48) ni en el subgrupo con disociación electromecánica (P = 0,65), pero sí en el subgrupo de asistolia (P = 0,02). Esta interpretación, sin embargo, no es correcta, ya que las P dependen no sólo de la magnitud del efecto sino del tamaño muestral, de forma que las diferencias de P se pueden deber a una diferencia de efectos, a una diferencia de precisión o a una combinación de ambas (4). Un análisis estadístico adecuado consistiría en contrastar la hipótesis nula de que el efecto es igual en los tres estratos, o bien en estimar el intervalo de confianza de las diferencias de efecto entre los pacientes con asistolia por un lado, y los pacientes con fibrilación ventricular o disociación electromecánica, por otro (5). Este análisis muestra que el IC95% de la diferencia de efectos está entre -0,655 y +0,55 (P = 0,098). Por su parte, la hipótesis de igualdad de los efectos en los 3 estratos no puede rechazarse mediante el test de Breslow-Day (P = 0,427). Dicho de otra forma,  en rigor no estamos ante un hallazgo a posteriori; es que ni siquiera existe la evidencia: las diferencias encontradas entre el grupo con asistolia y las de los grupos con disociación electromecánica o fibrilación ventricular son compatibles con el azar.

Bibliografía:

  1. Oxman AD, Guyatt GH. A consumer's guide to subgroup analyses. Ann Intern Med 1992;116:78­84.

  2. Palencia E. Vasopresina, adrenalina: presentación inadecuada de los resultados. [REMI 2004; 4 (1): E47]

  3. Wenzel V, Krismer AC, Arntz HR, Sitter H, Stadlbauer KH, Lindner KH, for the European Resuscitation Council Vasopressor during Cardiopulmonary Resuscitation Study Group. A Comparison of Vasopressin and Epinephrine for Out-of-Hospital Cardiopulmonary Resuscitation. N Engl J Med 2004; 350: 105-113. [Resumen] [Resumen Medline] [Texto completo: liberado a partir de julio de 2004]

  4. Matthews JNS, Altman DG. Statistics Notes: Interaction 2: compare effect sizes not P values. BMJ 313:808, 1996. [Texto completo]

  5. Altman DG, Bland JM. Statistics Notes: Interaction revisited: the difference between two estimates. BMJ 326:219, 2003. [Texto completo]

Jaime Latour Pérez
Servicio de Medicina Intensiva
Hospital General Universitario de Elche
©REMI, http://remi.uninet.edu. 10 de enero 2004.

Envía tu comentario para su publicación


© REMI, http:// remi.uninet.edu 
© REMI-L

 
webmaster: remi@uninet.edu
última modificación: 01/07/2007