Medicina Basada en la Evidencia

Evaluación de la precisión de las pruebas diagnósticas – 265 – Coeficiente de correlación intraclase Si solo se realizan dos mediciones por sujeto, la forma más intuitiva de compararlas es representar las parejas de mediciones en un diagrama de puntos, examinando si existe relación lineal entre ambas y calcular su coefi- ciente de correlación. En la Figura 1 se presenta el dia- grama de puntos de los datos de la Tabla 7 . El coeficien- te de correlación de Pearson (r) para estos datos es 0,97 (cuanto más se aproxima a 1 mejor es la correlación). Sin embargo, la existencia de una fuerte relación lineal con un alto coeficiente de correlación no indica que haya una buena concordancia entre las mediciones, so- lamente que los puntos del diagrama se ajustan a una recta. El coeficiente de correlación depende en gran manera de la variabilidad entre-sujetos; por ello, varía mucho en función de las características de la muestra donde se estima, afectándole especialmente la presen- cia de valores extremos. Si una de las mediciones es sistemáticamente mayor que otra, el coeficiente de co- rrelación será muy alto, a pesar de que las mediciones nunca concuerden. Estos problemas se evitan utilizan- do el coeficiente de correlación intraclase. El coeficiente de correlación intraclase (CCI) estima la concordancia entre dos o más medidas repetidas. El cálculo del CCI se basa en un modelo de ANOVA con me- didas repetidas, aplicándose distintas fórmulas en fun- ción del diseño y los objetivos del estudio. El escenario más simple es aquel en el que estimamos la variabili- dad de las medidas, sin tener en cuenta la variabilidad aportada por los distintos observadores (diseño de una vía con factor aleatorio). Considerando este diseño y utilizando los resultados del ANOVA, podemos calcular el CCI con la siguiente fórmula: donde k es el número de observaciones por sujeto, CMp son los cuadrados medios entre pacientes (que depen- de de las diferencias de las mediciones entre sujetos) y CMr, los cuadrados medios de los residuos (que depen- de de las diferencias entre las mediciones repetidas de cada sujeto). Tabla 8. Análisis de la varianza de una vía de los datos de la Tabla 7 Fuente de Variación Grados de libertad Suma de cuadrados Cuadrados Medios Pacientes Residual 19 20 371,5000 6,0000 19,5526 0,3000 CMp CMr Total 39 377,5000 CMp: cuadrados medios de los pacientes; CMr: cuadrados medios de los residuos. Tabla 7. Resultados de dos mediciones repetidas de bilirrubina transcutánea (Jaundice-Meter 101, Minolta Air Shields), en la cara anterior del tórax en 20 recién nacidos ictéricos. Datos extraídos de un estudio más amplio Sujetos 1ª medición 2ª medición Diferencia Media 1 14 16 -2 15,0 2 14 14 0 14,0 3 17 17 0 17,0 4 14 15 -1 14,5 5 15 14 1 14,5 6 18 19 -1 18,5 7 16 16 0 16,0 8 12 12 0 12,0 9 19 19 0 19,0 10 9 10 -1 9,5 11 15 16 -1 15,5 12 18 18 0 18,0 13 17 18 -1 17,5 14 15 15 0 15,0 15 9 9 0 9,0 16 14 14 0 14,0 17 17 18 -1 17,5 18 18 18 0 18,0 19 20 20 0 20,0 20 10 11 -1 10,5 2ª medición bilirrubina transcutánea 1ª medición Coeficiente de correlación de Pearson r = 0,97 Figura 1. Diagrama de puntos y correlación lineal de los datos de la Tabla 7