Medicina Basada en la Evidencia

Calcupedev – 695 – HOJA 10. ESTUDIOS TRANSVERSALES En la tabla tetracórica se introducen el número de en- fermos y sanos según estén expuestos o no al factor de estudio. Los resultados se muestran en tres grupos: pruebas de significación, medidas de riesgo y medidas de impacto. 1. Pruebas de significación. Valoran la presencia de significación estadística de la asociación en- tre los grupos de estudio mediante la prueba de ji-cuadrado y corrección de continuidad cuando al menos el valor de una frecuencia esperada sea menor de 5. 2. Medidas de riesgo. Nos ofrece la prevalencia de enfermedad en los expuestos y no expuestos, pre- valencia de exposición en los expuestos y no ex- puestos, la prevalencia total de enfermos, la razón de prevalencias (RP) el análogo al RR y la razón de odds de prevalencias, análoga a la OR. 3. Medida de impacto. Se muestra la diferencia de prevalencias, análogo al riesgo atribuible en los estudios de cohortes. 4. Para la realización de un diseño transversal o bien para la valoración crítica de artículos científicos, es frecuente utilizar el cálculo del tamaño de mues- tral para estimar una proporción. Introduciendo en la tabla el nivel de confianza requerido, la preva- lencia de la enfermedad de estudio, la precisión con la que queremos los resultados y el porcen- taje de pérdidas esperadas, nos calcula el tamaño muestral bruto o corregido por las pérdidas. 5. A continuación, se muestra una tabla de aproxima- ción a prevalencia desde la incidencia de la enfer- medad en caso de que la duración de la enferme- dad sea estacionaria. 6. En la última tabla se muestra la aproximación a RP a partir de la OR. Es aplicable para estimaciones de OR mediante modelos multivariantes (regresión logística). Para prevalencias <20% los valores de OR y RP son muy similares, pero para prevalencias >20% la OR sobrestima el efecto y es aconsejable calcular la RP aproximada. Figura 17. Hoja 8. Pruebas diagnósticas 1. Aplicabilidad clínica. Baja prevalencia Figura 18. Hoja 8. Pruebas diagnósticas 1. Aplicabilidad clínica. Alta prevalencia