Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 187

asociaciones, los cuales pueden ser probados en otros sub estudios. Hay que recordar
que un simple test estadístico no puede ser usado para generar y probar hipótesis.
5.7.4. CAJA NEGRA EN ANÁLISIS ESTADISTICO
Aplicar Test estadísticos en forma apropiada mejora la credibilidad de los artículos
científicos, pero no se debe asumir que los más sofisticados test dan más autoridad a los
hallazgos. En la actualidad los paquetes computacionales hacen muy fácil llevar a cabo
análisis complejos aun cuando los usuarios no tengan un completo entendimiento de los
métodos que han sido usados. Con análisis más complejos se tienden a ser mayores
presunciones a cerca de los datos que están siendo analizados y es también muy fácil
cometer errores durante el análisis.
Los artículos que presentan solamente los resultados de algunos análisis complejos
pueden ser vistos con sospecha, ya que esto hace más difícil la identificación de
problemas con los datos como por ejemplo los sesgos, o asimetría de las curvas y los
valores fuera de rango. Es mejor si los resultados de análisis más simples son
presentados primero, entonces estos pueden ser chequeados para ver si están de
acuerdo con los más complejos, si existen discrepancias. Las discrepancias deberían ser
explicadas en el texto del artículo; discrepancias no explicadas pueden poner dudas en la
propiedad de los análisis.
Los sesgos de la investigación significan que los resultados que nosotros alcanzamos son
sistemáticamente diferentes de lo que realmente son. Los sesgos pueden ocurrir en una
variedad de asuntos pero sus efectos son siempre los mismos, los resultados observados
son equivocaciones y las conclusiones son erróneas. Los sesgos pueden presentarse
cuando en el estudio los sujetos fueron seleccionados; aun cuando los estudios han sido
llevados cuidadosamente es posible que estos incluyan diferencias con los datos de la
población general de la cual se obtuvo la muestra, algunos podrían haber sido incluidos
porque eran enfermos más severos o viceversa.
6. COMPRESIÓN E INTERPRETACIÓN DE MEDIDAS
ESTADÍSTICAS DE ANALISIS BIVARIAL
Para la interpretación de la eficacia de un medicamento o la seguridad del mismo se
deben aplicar los siguientes criterios:
1.
2.
3.
4.
Dirección del efecto
Fuerza o poder del efecto
Significación estadística y precisión
Significación clínica
Para el análisis se puede utilizar el siguiente gráfico. En este gráfico los valores
equivalentes a igual efecto están en el centro (línea vertical). Los valores que caen a la
derecha se interpretan como mayor efecto y los valores que caen a la izquierda como
menor efecto.
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