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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los ensayos cl&#237;nicos &#8211;y tambi&#233;n los estudios observacionales aplicados a cl&#237;nica&#8211; est&#225;n dise&#241;ados para responder una o varias preguntas de investigaci&#243;n&#46; La pregunta de investigaci&#243;n lleva impl&#237;cita una o varias exposiciones &#40;tratamiento&#44; h&#225;bito de salud&#41; y uno o varios efectos en salud&#44; que se formulan en forma de hip&#243;tesis de investigaci&#243;n&#46; Para contrastar estas hip&#243;tesis se dise&#241;a un estudio&#44; que al ejecutarlo se obtienen unos datos&#46; En la fase de an&#225;lisis&#44; esos datos se contrastan con las hip&#243;tesis inicialmente planteadas&#44; aplicando las pruebas estad&#237;sticas adecuadas seg&#250;n la naturaleza de las variables independientes y dependientes&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si en el an&#225;lisis estad&#237;stico se observan diferencias en la variable respuesta &#40;seg&#250;n el nivel de la exposici&#243;n&#59; p&#46; ej&#46; tratamientos&#41;&#44; estas pueden deberse a&#58; 1&#41; el efecto real del tratamiento&#44; 2&#41; un sesgo&#44; o&#47;y 3&#41; a un error aleatorizado &#40;azar&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46; La estad&#237;stica nos permite cuantificar qu&#233; probabilidades hay de que las diferencias encontradas entre las exposiciones se deban a un error aleatorizado en el proceso de seleccionar la muestra de estudio&#46; Debemos pensar que los sujetos que entran a formar parte del estudio son en realidad una muestra de la poblaci&#243;n a estudio&#44; y que de esta poblaci&#243;n se pueden extraer infinitas muestras&#44; que van a ser diferentes entre ellas&#44; y potencialmente distintas a la poblaci&#243;n&#46; Por tanto&#44; la muestra de nuestro estudio puede diferir aleatoriamente de la poblaci&#243;n&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mediante los test de hip&#243;tesis&#44; la estad&#237;stica calcula la probabilidad de que&#44; no existiendo esas diferencias entre los tratamientos en la poblaci&#243;n&#44; las hayamos encontrado en nuestros datos por azar&#46; Si esta probabilidad es menor que una fijada a priori &#40;riesgo alfa<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05&#41;&#44; podemos concluir con una seguridad del 95&#37; que esta diferencia tambi&#233;n existe en la poblaci&#243;n&#46; Pero con ello estamos admitiendo que nos podemos equivocar una de cada 20 veces concluyendo que existen diferencias en la poblaci&#243;n&#44; cuando realmente no las hay &#40;falso positivo&#41;&#46;</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">El problema</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El problema surge cuando realizamos m&#250;ltiples comparaciones no planificadas&#46; Cuantas m&#225;s comparaciones hagamos&#44; mayor ser&#225; la probabilidad de encontrar que alguna de ellas sea un falso positivo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; Si<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NC es el n&#250;mero de comparaciones&#44; la probabilidad de encontrar al menos una asociaci&#243;n estad&#237;sticamente significativa por azar es&#58; 1-&#40;0&#44;95&#41;<span class="elsevierStyleSup">NC</span>&#46; As&#237;&#44; si se realizan 25 comparaciones&#44; la probabilidad de encontrar un falso positivo pasa del 5&#37; al 72&#37;&#46; Y esto puede ser especialmente problem&#225;tico cuando se hace una publicaci&#243;n selectiva de los resultados estad&#237;sticamente significativos&#44;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> ya que la probabilidad de que se deban al azar es cercana a uno&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Principales modos de realizar comparaciones m&#250;ltiples en estudios cl&#237;nicos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Incluir nuevas variables respuesta</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La pregunta de investigaci&#243;n de un ensayo&#44; generalmente&#44; lleva impl&#237;cita una &#250;nica variable respuesta principal&#44; pero es muy com&#250;n que los investigadores analicen otras que no estaban planificadas&#44; sobre todo cuando los resultados con la variable respuesta inicial no es el esperado al plantear la hip&#243;tesis&#46; Se buscan otras variables&#44; o se construyen unas nuevas a partir de las existentes para &#171;ver si algo sale estad&#237;sticamente significativo&#187;&#46; Ello aumenta el riesgo de encontrar falsos positivos&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evitarlo&#44; los autores deben evitar incluir variables resultado no planificadas y&#44; si lo hacen&#44; dejar claro que es un an&#225;lisis <span class="elsevierStyleItalic">post hoc</span> &#40;a posteriori&#41;&#44; adem&#225;s de mostrar todas las comparaciones realizadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; Esto evita realizar una publicaci&#243;n selectiva de los resultados estad&#237;sticamente significativos&#46; Para evitar una interpretaci&#243;n sesgada por la publicaci&#243;n selectiva&#44; los lectores&#44; revisores y editores deber&#237;an comprobar que las variables resultado estaban contempladas <span class="elsevierStyleItalic">a priori</span> en la metodolog&#237;a y en el registro del ensayo&#46; Existen m&#250;ltiples registros de ensayos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">4&#8211;6</span></a>&#44; pero en ocasiones &#40;dependiendo del pa&#237;s y el a&#241;o de realizaci&#243;n&#41; puede ocurrir que el grado de detalle sobre la construcci&#243;n de las variables resultado sea insuficiente&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n la categorizaci&#243;n de las variables respuesta est&#225; sujeta a selecci&#243;n oportunista <span class="elsevierStyleItalic">post hoc</span> en funci&#243;n de los resultados m&#225;s llamativos&#46; Por ello&#44; ser&#237;a interesante establecer en el protocolo los puntos de corte o usar unos de referencia internacionales ya admitidos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">An&#225;lisis por subgrupos</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A diferencia del an&#225;lisis por grupos &#40;definido a priori por la pregunta de investigaci&#243;n&#41;&#44; en el an&#225;lisis por subgrupos&#44; estos suelen definirse a posteriori &#40;una vez finalizada la recogida de datos&#41;&#46; En el an&#225;lisis por subgrupos se eval&#250;an los efectos del tratamiento en subpoblaciones de pacientes seg&#250;n caracter&#237;sticas basales cl&#237;nicas &#40;p&#46; ej&#46; diabetes&#44; gravedad&#41; o personales &#40;sexo&#44; edad&#44; gen&#233;tica&#41;&#46; El objetivo es evaluar si los efectos de los tratamientos var&#237;an dependiendo de ciertas caracter&#237;sticas de los pacientes&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe una controversia sobre si se deben realizar o no<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#58; no hacerlos puede privar de nuevos conocimientos cient&#237;ficos&#44; y realizarlos aumenta la posibilidad de obtener falsos positivos por la utilizaci&#243;n de comparaciones m&#250;ltiples&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las recomendaciones para tener en cuenta en los an&#225;lisis por subgrupos son<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#40;1&#41;</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso de que el an&#225;lisis por subgrupos estuviera establecido en el protocolo&#44; y su n&#250;mero sea reducido&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#40;2&#41;</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Utilizar c&#225;lculos de interacciones para valorar la heterogeneidad entre grupos&#46; El nivel de significaci&#243;n estad&#237;stica de las interacciones permite valorar si el azar puede explicar las diferencias entre los subgrupos&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#40;3&#41;</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados son consistentes con otros estudios y son biol&#243;gicamente plausibles&#46;</p></li></ul></p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">An&#225;lisis intermedios</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son an&#225;lisis de datos realizados antes de finalizar el estudio&#44; y tienen por objetivo obtener resultados preliminares que aconsejen interrumpir o no el estudio&#46; Los principales motivos para detener un estudio son que<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#58; 1&#41; se determine que un medicamento es da&#241;ino&#44; 2&#41; sea altamente beneficioso&#44; 3&#41; la probabilidad de demostrar eficacia sea insignificante&#46; Esta decisi&#243;n la deber&#237;a tomar un comit&#233; de seguimiento de datos independiente y no los propios investigadores&#46; En todo caso&#44; es necesario resaltar que aun en este caso&#44; y a pesar de que se corrija el nivel de significaci&#243;n por t&#233;cnicas estad&#237;sticas como O&#8217;Brien-Fleming&#44; Peto o Pocock&#44;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> las estimaciones del efecto del tratamiento estar&#225;n siempre sesgadas&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otros aspectos metodol&#243;gicos que pueden aumentar el error tipo I de un ensayo son c&#243;mo tratar los valores ausentes &#40;hay distintos m&#233;todos estad&#237;sticos para hacerlo&#41;&#44; o c&#243;mo analizar las p&#233;rdidas durante el seguimiento &#40;intenci&#243;n de tratar o por protocolo&#41;&#46;</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Conclusi&#243;n</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen m&#250;ltiples maneras de hacer comparaciones no planificadas&#58; con distintas variables respuesta&#44; con distintas formas de agruparlas o categorizarlas&#44; con an&#225;lisis intermedios&#44; realizando an&#225;lisis por subgrupos&#44; con distintas maneras de abordar los datos ausentes o las p&#233;rdidas durante el seguimiento&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todas estas posibilidades no son aisladas&#44; sino que se pueden dar combinaciones de ellas&#44; lo que hace que las posibilidades de comparaciones no planificadas se multipliquen&#46; As&#237;&#44; en el caso conservador de solo probar dos variables respuesta VR&#44; con dos puntos de corte PC&#44; con un an&#225;lisis intermedio y uno final AI&#44; y dos an&#225;lisis por subgrupos AS&#44; probando dos maneras de tratar los datos ausentes DA&#44; el n&#250;mero final de combinaciones es de&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia></p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De esta manera&#44; la probabilidad de encontrar un falso positivo asciende del 5&#37; al 81&#37; 1&#8722;0&#46;95NC&#61;0&#46;81&#46; Y&#44; si el autor solo muestra en el art&#237;culo los &#171;estad&#237;sticamente significativos&#187;&#44; las probabilidades de que ese hallazgo sea un falso positivo es alt&#237;sima&#46; Y esto puede ser especialmente grave para la salud p&#250;blica y en cl&#237;nica si las decisiones se basan en estos falsos positivos&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por ello&#44; es especialmente importante que todos los an&#225;lisis estad&#237;sticos est&#233;n planificados a priori&#44; y que en los registros de los ensayos se detallen todos los an&#225;lisis que se van a realizar&#46; As&#237; editores&#44; revisores y lectores pueden cotejar lo publicado con lo planificado&#44; lo que les permitir&#225; valorar hasta qu&#233; punto el resultado obtenido se puede deber a un falso positivo&#46;</p></span></span>"
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Editorial
La ruleta rusa de los análisis estadísticos de estudios clínicos. Una reflexión para lectores y autores
The Russian Roulette of Statistical Analysis in Clinical Trials. Some Considerations for Readers and Authors
María Piñeiro-Lamasa,b, Margarita Taracidoa,b,c, Adolfo Figueirasa,b,c,
Corresponding author
adolfo.figueiras@usc.es

Autor para correspondencia.
a Consorcio de Investigación Biomédica en Epidemiología y Salud Pública (CIBER en Epidemiología y Salud Pública), Santiago de Compostela, España
b Fundación Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (FIDIS), Santiago de Compostela, España
c Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública, Universidad de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, España
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p&#46; ej&#46; tratamientos&#41;&#44; estas pueden deberse a&#58; 1&#41; el efecto real del tratamiento&#44; 2&#41; un sesgo&#44; o&#47;y 3&#41; a un error aleatorizado &#40;azar&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46; La estad&#237;stica nos permite cuantificar qu&#233; probabilidades hay de que las diferencias encontradas entre las exposiciones se deban a un error aleatorizado en el proceso de seleccionar la muestra de estudio&#46; Debemos pensar que los sujetos que entran a formar parte del estudio son en realidad una muestra de la poblaci&#243;n a estudio&#44; y que de esta poblaci&#243;n se pueden extraer infinitas muestras&#44; que van a ser diferentes entre ellas&#44; y potencialmente distintas a la poblaci&#243;n&#46; Por tanto&#44; la muestra de nuestro estudio puede diferir aleatoriamente de la poblaci&#243;n&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mediante los test de hip&#243;tesis&#44; la estad&#237;stica calcula la probabilidad de que&#44; no existiendo esas diferencias entre los tratamientos en la poblaci&#243;n&#44; las hayamos encontrado en nuestros datos por azar&#46; Si esta probabilidad es menor que una fijada a priori &#40;riesgo alfa<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05&#41;&#44; podemos concluir con una seguridad del 95&#37; que esta diferencia tambi&#233;n existe en la poblaci&#243;n&#46; Pero con ello estamos admitiendo que nos podemos equivocar una de cada 20 veces concluyendo que existen diferencias en la poblaci&#243;n&#44; cuando realmente no las hay &#40;falso positivo&#41;&#46;</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">El problema</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El problema surge cuando realizamos m&#250;ltiples comparaciones no planificadas&#46; Cuantas m&#225;s comparaciones hagamos&#44; mayor ser&#225; la probabilidad de encontrar que alguna de ellas sea un falso positivo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; Si<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NC es el n&#250;mero de comparaciones&#44; la probabilidad de encontrar al menos una asociaci&#243;n estad&#237;sticamente significativa por azar es&#58; 1-&#40;0&#44;95&#41;<span class="elsevierStyleSup">NC</span>&#46; As&#237;&#44; si se realizan 25 comparaciones&#44; la probabilidad de encontrar un falso positivo pasa del 5&#37; al 72&#37;&#46; Y esto puede ser especialmente problem&#225;tico cuando se hace una publicaci&#243;n selectiva de los resultados estad&#237;sticamente significativos&#44;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> ya que la probabilidad de que se deban al azar es cercana a uno&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Principales modos de realizar comparaciones m&#250;ltiples en estudios cl&#237;nicos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Incluir nuevas variables respuesta</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La pregunta de investigaci&#243;n de un ensayo&#44; generalmente&#44; lleva impl&#237;cita una &#250;nica variable respuesta principal&#44; pero es muy com&#250;n que los investigadores analicen otras que no estaban planificadas&#44; sobre todo cuando los resultados con la variable respuesta inicial no es el esperado al plantear la hip&#243;tesis&#46; Se buscan otras variables&#44; o se construyen unas nuevas a partir de las existentes para &#171;ver si algo sale estad&#237;sticamente significativo&#187;&#46; Ello aumenta el riesgo de encontrar falsos positivos&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evitarlo&#44; los autores deben evitar incluir variables resultado no planificadas y&#44; si lo hacen&#44; dejar claro que es un an&#225;lisis <span class="elsevierStyleItalic">post hoc</span> &#40;a posteriori&#41;&#44; adem&#225;s de mostrar todas las comparaciones realizadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; Esto evita realizar una publicaci&#243;n selectiva de los resultados estad&#237;sticamente significativos&#46; Para evitar una interpretaci&#243;n sesgada por la publicaci&#243;n selectiva&#44; los lectores&#44; revisores y editores deber&#237;an comprobar que las variables resultado estaban contempladas <span class="elsevierStyleItalic">a priori</span> en la metodolog&#237;a y en el registro del ensayo&#46; Existen m&#250;ltiples registros de ensayos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">4&#8211;6</span></a>&#44; pero en ocasiones &#40;dependiendo del pa&#237;s y el a&#241;o de realizaci&#243;n&#41; puede ocurrir que el grado de detalle sobre la construcci&#243;n de las variables resultado sea insuficiente&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n la categorizaci&#243;n de las variables respuesta est&#225; sujeta a selecci&#243;n oportunista <span class="elsevierStyleItalic">post hoc</span> en funci&#243;n de los resultados m&#225;s llamativos&#46; Por ello&#44; ser&#237;a interesante establecer en el protocolo los puntos de corte o usar unos de referencia internacionales ya admitidos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">An&#225;lisis por subgrupos</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A diferencia del an&#225;lisis por grupos &#40;definido a priori por la pregunta de investigaci&#243;n&#41;&#44; en el an&#225;lisis por subgrupos&#44; estos suelen definirse a posteriori &#40;una vez finalizada la recogida de datos&#41;&#46; En el an&#225;lisis por subgrupos se eval&#250;an los efectos del tratamiento en subpoblaciones de pacientes seg&#250;n caracter&#237;sticas basales cl&#237;nicas &#40;p&#46; ej&#46; diabetes&#44; gravedad&#41; o personales &#40;sexo&#44; edad&#44; gen&#233;tica&#41;&#46; El objetivo es evaluar si los efectos de los tratamientos var&#237;an dependiendo de ciertas caracter&#237;sticas de los pacientes&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe una controversia sobre si se deben realizar o no<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#58; no hacerlos puede privar de nuevos conocimientos cient&#237;ficos&#44; y realizarlos aumenta la posibilidad de obtener falsos positivos por la utilizaci&#243;n de comparaciones m&#250;ltiples&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las recomendaciones para tener en cuenta en los an&#225;lisis por subgrupos son<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#40;1&#41;</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso de que el an&#225;lisis por subgrupos estuviera establecido en el protocolo&#44; y su n&#250;mero sea reducido&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#40;2&#41;</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Utilizar c&#225;lculos de interacciones para valorar la heterogeneidad entre grupos&#46; El nivel de significaci&#243;n estad&#237;stica de las interacciones permite valorar si el azar puede explicar las diferencias entre los subgrupos&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#40;3&#41;</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados son consistentes con otros estudios y son biol&#243;gicamente plausibles&#46;</p></li></ul></p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">An&#225;lisis intermedios</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son an&#225;lisis de datos realizados antes de finalizar el estudio&#44; y tienen por objetivo obtener resultados preliminares que aconsejen interrumpir o no el estudio&#46; Los principales motivos para detener un estudio son que<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#58; 1&#41; se determine que un medicamento es da&#241;ino&#44; 2&#41; sea altamente beneficioso&#44; 3&#41; la probabilidad de demostrar eficacia sea insignificante&#46; Esta decisi&#243;n la deber&#237;a tomar un comit&#233; de seguimiento de datos independiente y no los propios investigadores&#46; En todo caso&#44; es necesario resaltar que aun en este caso&#44; y a pesar de que se corrija el nivel de significaci&#243;n por t&#233;cnicas estad&#237;sticas como O&#8217;Brien-Fleming&#44; Peto o Pocock&#44;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> las estimaciones del efecto del tratamiento estar&#225;n siempre sesgadas&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otros aspectos metodol&#243;gicos que pueden aumentar el error tipo I de un ensayo son c&#243;mo tratar los valores ausentes &#40;hay distintos m&#233;todos estad&#237;sticos para hacerlo&#41;&#44; o c&#243;mo analizar las p&#233;rdidas durante el seguimiento &#40;intenci&#243;n de tratar o por protocolo&#41;&#46;</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Conclusi&#243;n</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen m&#250;ltiples maneras de hacer comparaciones no planificadas&#58; con distintas variables respuesta&#44; con distintas formas de agruparlas o categorizarlas&#44; con an&#225;lisis intermedios&#44; realizando an&#225;lisis por subgrupos&#44; con distintas maneras de abordar los datos ausentes o las p&#233;rdidas durante el seguimiento&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todas estas posibilidades no son aisladas&#44; sino que se pueden dar combinaciones de ellas&#44; lo que hace que las posibilidades de comparaciones no planificadas se multipliquen&#46; As&#237;&#44; en el caso conservador de solo probar dos variables respuesta VR&#44; con dos puntos de corte PC&#44; con un an&#225;lisis intermedio y uno final AI&#44; y dos an&#225;lisis por subgrupos AS&#44; probando dos maneras de tratar los datos ausentes DA&#44; el n&#250;mero final de combinaciones es de&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia></p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De esta manera&#44; la probabilidad de encontrar un falso positivo asciende del 5&#37; al 81&#37; 1&#8722;0&#46;95NC&#61;0&#46;81&#46; Y&#44; si el autor solo muestra en el art&#237;culo los &#171;estad&#237;sticamente significativos&#187;&#44; las probabilidades de que ese hallazgo sea un falso positivo es alt&#237;sima&#46; Y esto puede ser especialmente grave para la salud p&#250;blica y en cl&#237;nica si las decisiones se basan en estos falsos positivos&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por ello&#44; es especialmente importante que todos los an&#225;lisis estad&#237;sticos est&#233;n planificados a priori&#44; y que en los registros de los ensayos se detallen todos los an&#225;lisis que se van a realizar&#46; As&#237; editores&#44; revisores y lectores pueden cotejar lo publicado con lo planificado&#44; lo que les permitir&#225; valorar hasta qu&#233; punto el resultado obtenido se puede deber a un falso positivo&#46;</p></span></span>"
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Article information
ISSN: 03002896
Original language: Spanish
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