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¿Poner o no la columna de la p en la tabla 1 descriptiva?

Cuando estamos evaluando la validez de un ensayo clínico, nos preguntamos

¿Son los grupos comparables al inicio del ensayo?

Muchos alumnos en los cursos de metodología me dicen que no lo pueden saber porque los autores no dan información sobre la significación estadística en la Tabla 1 (la tabla descriptiva de los grupos que se han aleatorizado a tratamiento o placebo).

Pues que sepáis que en las tablas descriptivas de los ensayos clínicos no se aconseja poner la p.

¿Y estoooo?¿Una tabla comparando grupos sin estadística?

Nos obsesionamos un poco con los valores de la p. La p no te va a orientar tanto como los datos observados:

  • En el caso de tamaños muestrales grandes (imagina comparar dos grupos de 1000 personas) puede haber significación estadística con diferencias mínimas (que en un grupo la edad media sea de 60 años y en el otro de 61, realmente es algo irrelevante)
  • y, al revés, con tamaños muestrales pequeños (imagina comparar dos grupos de 15 personas) pueden existir unas diferencias entre grupos grandes y no darte como estadísticamente significativas (que en un grupo haya un 25% de fumadores y en el otro de 40%, algo que puede ser muy relevante).

Es más importante mirar tú los datos y ver si “te chirría” algo. Cree en ti (trust your guts), lo importante es tu valoración clínica.

Comparabilidad de grupos en un ensayo clínico

Bonus track: La p sirve para contrastar tu hipótesis. Y en un ensayo clínico la hipótesis tiene que ver con los resultados de eficacia (e idealmente otra para la seguridad, pero esa se olvida a menudo) ¡pero no quieres probar ninguna hipótesis con la aleatorización! Lo que tienes que hacer es una buena aleatorización, el método, no calcular la p.

Atención, pregunta ¿Y si a ojo de buen cubero (o dermatológicamente hablando) son distintos?¿Qué?¿Qué se debería hacer? Contesta abajo si te atreves, forastero/a…

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Curso de registros y bases de datos

curso-registros

Las bases de datos clínicas y los registros proporcionan datos recogidos de forma sistemática que pueden, convenientemente analizados, aportar información sobre sobre la incidencia, prevalencia, mortalidad, curso natural y la supervivencia de las enfermedades y de subgrupos de pacientes. Además, pueden proporcionar información muy valiosa sobre seguridad y eficacia de los medicamentos en condiciones de la vida real, o ser la base para ensayos clínicos pragmáticos y otros tipos de estudios. Finalmente, los registros pueden ser utilizados como medida de la calidad de la asistencia.

En las últimas décadas, el tipo y el alcance de la información captada por los diferentes registros se han ampliado en gran medida y muchos registros se han puesto en marcha, algunos incluso imbricados en la práctica clínica. Sin embargo, a medida que se establecen más registros, el numero de malentendidos y de usos inadecuados, incluidos análisis e interpretaciones incorrectas, aumenta casi de forma exponencial.

Objetivos

Este curso introducirá, de una manera práctica, cómo diseñar un registro, solventar problemas logísticos, y las técnicas estadísticas más adecuadas para el análisis de datos de tipo longitudinal. Vamos a mostrar cómo pueden ser fácilmente calculadas medidas de morbilidad, utilizando el programa estadístico Stata, y como explicar, a través de modelos de regresión de Poisson, de medidas repetidas, técnicas de análisis de supervivencia, y otras las relaciones entre factores y desenlaces. El conocimiento de estas técnicas por médicos, investigadores, científicos y responsables políticos permitirá obtener resultados más eficientes y una interpretación más correcta de los datos obtenidos a partir de registros y bases de datos.

Contenidos

  1. Introducción – Puntos a considerar
  2. Bases de datos – organización de la información
  3. Medidas de incidencia
  4. Regresión de Poisson
  5. Análisis de supervivencia
  6. Modelos con variables que cambian en el tiempo

Las clases se subirán a una plataforma web y se entregarán además a los estudiantes en un lápiz de memoria.

Lo recomendamos a…

…médicos, investigadores, gestores de datos y otros profesionales interesados ​​en la creación y el análisis de los registros.

ESCRÍBENOS SI ESTÁS INTERESADO/A