Ciencia sin seso… locura doble, una sección orientada a la metodología de la ciencia presentada por el Dr. Manuel Molina
El cálculo del tamaño muestral estima el número de participantes que serán necesarios para demostrar el efecto considerado como clínicamente importante, si este existe. En el caso de los estudios de supervivencia cobra más importancia el cálculo del número de sucesos que es preciso observar, a partir del cual se calculará el número de participantes necesarios.
Se presenta el manual de lectura crítica que recopila una serie de entradas del blog “Ciencia sin seso… locura doble” y se compone de una serie de bloques en los que se tratan los pasos habituales que componen la sistemática de la medicina basada en la evidencia: la generación de la pregunta clínica estructurada ante una laguna de conocimiento, la búsqueda bibliográfica, las características de los diseños epidemiológicos más habituales y las normas para la lectura crítica de los trabajos basados en estos diseños.
El método de los mínimos cuadrados se utiliza para calcular la recta de regresión lineal que minimiza los residuos, esto es, las diferencias entre los valores reales y los estimados por la recta. Se revisa su fundamento y la forma de calcular los coeficientes de regresión con este método.
La estadística frecuentista, la más conocida y a la que estamos más acostumbrados, es la que se desarrolla según los conceptos clásicos de probabilidad y contraste de hipótesis. Por su parte, la estadística bayesiana incorpora información externa al estudio que se está realizando, de forma que la probabilidad de un determinado suceso puede verse modificada por la información previa de que dispongamos sobre el suceso en cuestión. Se revisan algunos de los argumentos en contra del abordaje frecuentista, sustentados sobre un mal uso de su metodología más que sobre debilidades propias del método.
El NNT es una medida absoluta de efecto que se utiliza para estimar la eficacia o seguridad de una intervención. En un principio se ideó para describir el efecto de la intervención respecto al grupo control en los ensayos clínicos, aunque posteriormente se extendió su uso para interpretar los resultados de las revisiones sistemáticas y de los metanálisis. Es en estos casos en los que hay que tener en cuenta la variabilidad de los riesgos de los estudios primarios para obtener una mejor estimación de su valor.
En los estudios que comparan dos intervenciones es útil estudiar el tamaño del efecto que una intervención produce respecto a la otra. La diferencia entre los dos efectos no es útil y es necesario estandarizarla para obtener parámetros más robustos y comparables. Nos centramos en algunos de estos parámetros que nos ayudan a estimar el tamaño del efecto basado en la diferencia de dos medias.