Medicina Basada en la Evidencia

Estadística básica – 542 – be nuestros datos, con el error estándar, que nos per- mite estimar el rango de error en la estimación de la media poblacional. Aunque el cálculo para proporciones, medias, diferen- cias de proporciones o diferencias de medias resulta sencillo, no recomendamos hacer dichos cálculos de forma manual. Para ello tenemos calculadoras epide- miológicas que realizan los cálculos fácilmente o, si te- nemos los datos tabulados, podemos recurrir a paque- tes estadísticos. Veamos un ejemplo práctico: Calculemos el intervalo de confianza para una media, utilizando para ello el programa EPIDAT 4.2, software gratuito que puede ser descargado libremente ( https:// www.sergas.es/Saude-publica/EPIDAT-4-2?idioma=es ) y que no requiere instalación (el fichero descargado se puede ejecutar). En el Anexo 1 de este capítulo pueden consultar los pasos para resolver este ejercicio. Supongamos que tenemos una muestra de 10 recién nacidos y que conocemos sus pesos al nacimiento (3388, 2703, 2735, 2980, 3865, 2967, 3014, 3807, 3504 y 3975). Una vez calculada su media (3293,8 g) y su des- viación estándar (477,4 g), podríamos calcular manual- mente el error estándar para obtener los límites del intervalo de confianza. Lo más sencillo es utilizar el programa informático, que nos muestra para el intervalo de confianza del 95% un límite inferior de 2952,29 g y un límite superior de 3635,31 g. Veamos otro ejemplo: Veamos ahora el cálculo del intervalo de confianza de una proporción, utilizando el programa EPIDAT. En el Anexo 2 de este capítulo puede consultar los pasos para resolver este ejercicio. Supongamos que hemos estudiado una muestra de 100 niños escolares y hemos detectado una propor- ción de obesidad del 15%. Estamos interesados en ob- tener una estimación de la prevalencia de obesidad en la población con un nivel de confianza del 95%. Si introducimos los datos, el programa nos informa de que el intervalo de confianza del 95% se encuentra en- tre los límites 8,64% y 23,53%. Veamos un tercer ejercicio: Utilizaremos nuevamente EPIDAT para calcular el in- tervalo de confianza de una diferencia de proporcio- nes. En el Anexo 3 de este capítulo puede consultar los pasos para resolver este ejercicio. Supongamos que comparamos la muestra de escola- res del ejercicio anterior con otra de 120 escolares de otra ciudad y obtenemos una proporción de obesos del 20% (24 escolares). Estamos interesados en estimar la diferencia de la prevalencia de obesidad entre las dos poblaciones de las que provienen las muestras. Si introducimos los datos, el programa nos informa que el intervalo de confianza del 95% para la diferen- cia de proporciones es de -0,15 a 0,05 o, si lo prefe- rimos, de -15% a 5%. Más adelante comentaremos el significado de este intervalo. INTERPRETACIÓN DE LOS INTERVALOS DE CONFIANZA Al momento de interpretar un intervalo de confianza nos interesan varias cuestiones. Primero, debemos observar la amplitud del intervalo. Un intervalo amplio indica que la estimación es impre- cisa; uno estrecho indica una estimación precisa. La amplitud del intervalo de confianza depende del tama- ño del error estándar que, a su vez, depende del ta- maño de la muestra y, cuando se trata de una variable continua, de la variabilidad de los datos. Por lo tanto, los estudios pequeños con datos variables dan inter- valos de confianza más amplios que los estudios más grandes con datos menos variables. El intervalo de confianza informa sobre la precisión de la estimación del tamaño del efecto y es útil para realizar algunos contrastes de hipótesis Segundo, debemos reconocer qué implicaciones clíni- cas pueden derivarse del intervalo. Los límites supe- riores e inferiores permiten evaluar si los resultados son clínicamente importantes. Por ejemplo, si 27 de 64 preescolares presentan enfermedad periodontal, la prevalencia es de 42,2% (IC 95: 30 a 55%). Se trata de un intervalo de confianza bastante amplio, lo que indica poca precisión. Sin embargo, el límite inferior de este intervalo de confianza indica que un porcentaje sustan- cial de estos niños (al menos el 30%) tiene enfermedad periodontal, por lo que se justificaría realizar estudios para obtener una estimación más precisa y valorar la necesidad de una intervención sanitaria. Y, por último, debemos comprobar si el intervalo inclu- ye algún valor de interés especial. Podemos compro- bar si un valor hipotético del parámetro poblacional se encuentra dentro del intervalo de confianza; por ejemplo, tras una intervención nutricional queremos saber la prevalencia de obesidad en adolescentes de nuestro medio y compararla con la que se ha descrito