Diseño y análisis en investigación

garse. Dispone de tres hojas accesibles con tres pestañas en la parte inferior para hacer cálculos con estudios de cohortes, casos y controles y ensayos clínicos. Basta introducir los recuentos en la tabla marcada y el programa ofrece los cálculos.

Cálculos de medidas epidemiológicas de un estudio de cohortes con la hoja de cálculo accesible en goo.gl/ke8sUc

Con los datos de la figura 5.7 podemos interpretar que el factor estudiado es un factor de riesgo (RR > 1). En el capítulo 6 se explicará el fundamento, cálculo e interpretación del intervalo de confianza del 95 %. Ahora podemos adelantar que tenemos una confianza mayor del 95 % de que el factor estudiado es realmente un factor de riesgo, porque el intervalo de confianza no incluye en su interior el valor nulo para riesgos (el “1”). Además, podemos interpretar que un 50 % del riesgo en los sujetos expuestos al factor de riesgo (proporción atribuible 0,50) y un 25 % del riesgo en toda la población (proporción atribuible poblacional 0,25) se asocia al factor de riesgo.

Figura 5.8

Cálculos de medidas epidemiológicas de un estudio de casos y controles con la hoja de cálculo accesible en goo.gl/ke8sUc

Con los datos de la figura 5.8 podemos interpretar que el factor de estudio podría ser un factor de riesgo (OR > 1); sin embargo, observando el intervalo de confianza, que incluye en su interior el valor nulo para riesgos (el “1”), con la muestra estudiada no tenemos suficiente confianza para declararlo. La calculadora no estima medidas de impacto, ya que para ello necesitamos saber el riesgo en la población no expuesta (aquí solo sabemos el riesgo en los casos y controles no expuestos, que podría no ser el mismo que el existente en la población).

Figura 5.9

Cálculos de medidas epidemiológicas de un ensayo clínico con la hoja de cálculo accesible en goo.gl/ke8sUc

Con los datos de la figura 5.9 podemos interpretar que el tratamiento experimental reduce el riesgo del resultado de interés, con una reducción absoluta del riesgo del 20 %. Vemos que el intervalo de confianza no incluye en su interior el valor nulo para diferencias de proporciones o medias (el “0”). Por ello tenemos una confianza mayor del 95 % de que el tratamiento es eficaz. Además, podemos ver en términos relativos que el riesgo se reduce en un 50 % con respecto al grupo control (reducción relativa del riesgo). Por último, el programa nos calcula el número necesario a tratar, pudiendo interpretar que tenemos que tratar a 5 con el tratamiento experimental para que mejore un paciente con respecto al tratamiento control.

A continuación planteamos una serie de ejercicios prácticos para que realice el lector.

Ejercicio práctico 5.1

Queremos calcular medidas de riesgo e impacto de un estudio de cohortes en el que se han seguido a 100 diabéticos que realizan ejercicio físico intenso y a otros 100 que no. Se ha recogido en un periodo de 1 mes la frecuencia de hipoglucemia nocturna, encontrando que 30 sujetos del grupo con ejercicio intenso presentaron hipoglucemia, frente a 20 del grupo sin ejercicio. Estimen, utilizando sus propios medios o con la calculadora accesible en goo.gl/ke8sUc, las medidas de efecto.

Ejercicio práctico 5.2

Queremos calcular medidas de riesgo e impacto de un estudio de casos y controles que recoge 500 casos de muerte súbita y 1000 controles. Las madres de los casos fumaban 250/500 y de los controles (400/1000). Estimen, utilizando sus propios medios o con la calculadora accesible en goo.gl/ke8sUc, las medidas de efecto más apropiadas.