¿Cómo interpretar distribuciones de datos a través de gráficos?

Los gráficos son herramientas fundamentales en la investigación científica, ya que permiten visualizar de manera clara y concisa las distribuciones y relaciones de los datos obtenidos en estudios clínicos y experimentales. Estos gráficos son utilizados tanto para analizar tendencias como para interpretar la variabilidad y las diferencias entre grupos de sujetos. A continuación, se discuten algunos tipos de representaciones gráficas comunes y cómo se pueden usar para evaluar diversos tipos de información.

Los histogramas combinados o "amalgamated histograms" son otra representación importante para mostrar la distribución de datos, especialmente cuando se comparan dos o más grupos. Un ejemplo de esto se observa en el estudio de Hays y otros (2003), en el que se analiza el impacto del tratamiento con estrógenos y progestina en la calidad de vida de mujeres posmenopáusicas. Este tipo de gráfico usa barras combinadas, con secciones de diferentes colores para mostrar los cambios en dos grupos diferentes (control y tratamiento). Al observar las distribuciones de cambios en el funcionamiento físico de los dos grupos, se puede ver que las mujeres del grupo placebo tienden a experimentar más descensos en la calidad de vida, mientras que las que recibieron el tratamiento hormonal muestran un mayor porcentaje de mejoras. Este tipo de gráfico permite una comparación visual rápida de cómo las dos poblaciones responden a las mismas variables.

Por último, los gráficos de barras también son comunes cuando se desea mostrar la media o la tendencia central de un conjunto de datos. Un buen ejemplo de esto es el estudio de Russell y otros (2014), donde se evaluó el uso de un páncreas biónico para el control de la diabetes tipo 1. Este gráfico muestra cómo los niveles promedio de glucosa varían en adultos y adolescentes en dos períodos: uno usando el páncreas biónico y otro con el tratamiento convencional de bombas de insulina. Las barras de colores diferentes permiten comparar de manera visual la eficacia de ambos tratamientos y la variabilidad en los niveles de glucosa.

¿Cómo reportar de manera informativa los resultados en análisis estadísticos de ensayos clínicos?

El término "riesgo relativo" se utiliza con frecuencia para referirse a ratios de diversas medidas que distinguen los riesgos. Determinar si un riesgo relativo es un ratio de tasas promedio de incidencia, tasas acumulativas de incidencia, tasas de incidencia por tiempo-persona, estimaciones de probabilidad de Kaplan-Meier o un odds ratio es fundamental para interpretar correctamente los resultados de un análisis. Para comunicar los hallazgos de manera efectiva, es crucial que se haga explícito cuál es la medida de riesgo que se está utilizando. Es importante que los informes sean claros y fáciles de entender, más allá de la sofisticación técnica. La claridad debe prevalecer sobre la complejidad y es necesario evitar el uso de términos ambiguos o confusos. Al comunicar los resultados de análisis estadísticos, también es esencial articular de forma sencilla las implicaciones clínicas de los resultados.

En lugar de simplemente informar los resultados estadísticos, es necesario expresar de manera clara lo que estos sugieren. No basta con declarar si existe o no una distinción significativa entre los grupos de tratamiento; es necesario describir cómo difieren estos grupos. Cuando se citen medidas de distinción para ilustrar las diferencias en las probabilidades entre grupos de tratamiento, también se deben mencionar las probabilidades de los propios grupos. Estas medidas deben ser interpretadas, no solo presentadas de manera cruda.

La mera citación de intervalos de confianza del 95% o valores p es insuficiente. Es necesario identificar las estadísticas involucradas y ampliar lo que estas implican. Lo mismo ocurre con los gráficos: no deben presentarse sin explicación adicional. Si los gráficos muestran la evolución de las probabilidades de eventos, deben indicarse también los valores de las medidas de probabilidad y las de distinción en momentos específicos, junto con sus implicaciones.

El uso de análisis de subgrupos es esencial para mostrar cómo ciertas variables afectan las probabilidades y las distinciones entre ellas. Estos análisis pueden ofrecer una visión más detallada y matizada de los efectos de los tratamientos según diferentes características de los sujetos. Al presentar los resultados de análisis de subgrupos, también debe proporcionarse información sobre medidas ajustadas, como tasas de incidencia ajustadas y ratios de riesgo ajustados, siempre y cuando las medidas de los subgrupos especificados por cada variable ajustada estén cerca.

En el caso de interacciones entre variables, es importante no solo citar los valores p, sino mostrar las medidas de distinción en las probabilidades dentro de los subgrupos para ilustrar cómo difieren estos grupos. En cuanto a los riesgos relativos, es esencial especificar si se está reportando un ratio basado en tasas de incidencia promedio, acumulativas, de tiempo-persona, estimaciones de Kaplan-Meier, o en odds ratio.

Por ejemplo, en el estudio de Molina et al. (2014), se reportaron los resultados tanto del análisis por intención de tratar como del análisis por protocolo. El análisis por intención de tratar incluyó a todos los pacientes asignados a un grupo de tratamiento, mientras que el análisis por protocolo solo consideró a aquellos que completaron el tratamiento y el seguimiento. Estos dos enfoques generaron diferentes porcentajes de fracaso del tratamiento, especialmente en el grupo tratado con benznidazol, donde la diferencia fue notoria (38.4% frente a 5.9%).

Es fundamental comprender cómo se calcularon estos porcentajes y qué implican. En el análisis por intención de tratar, los fracasos del tratamiento no solo incluían los pacientes con resultados positivos en las pruebas RT-PCR, sino también aquellos que abandonaron el tratamiento por efectos adversos, los que no recibieron el tratamiento asignado o los que fueron perdidos durante el seguimiento. En cambio, en el análisis por protocolo, solo se consideraron como fracasos aquellos pacientes que presentaron resultados positivos en la prueba RT-PCR tras completar el tratamiento y el seguimiento.

Este tipo de detalles son fundamentales cuando se busca evaluar los efectos de un tratamiento en base a los resultados obtenidos. Sin un análisis minucioso de cómo se definen y se cuentan los fracasos del tratamiento, es difícil interpretar correctamente los resultados de un ensayo clínico. Además, la forma en que se excluyen ciertos datos (como los pacientes perdidos en el seguimiento o aquellos que abandonaron por efectos adversos) puede tener un impacto significativo en las conclusiones a las que se llegue.

Es esencial que, al reportar resultados, no solo se presenten las cifras de fracasos o éxitos, sino que se discutan los criterios bajo los cuales estas cifras fueron obtenidas. Cada enfoque metodológico, ya sea por intención de tratar o por protocolo, tiene implicaciones diferentes que deben ser explicadas claramente para evitar malentendidos.

¿Cómo interpretar correctamente la relación entre variables cuantitativas en estudios científicos?

En estudios científicos, particularmente aquellos que emplean análisis de regresión, la relación entre dos variables cuantitativas puede parecer clara, pero a menudo requiere una interpretación más profunda para evitar conclusiones erróneas. Los datos mostrados en gráficos de dispersión, como los que se utilizan para ilustrar la relación entre la tasa de infección por RSV nosocomial y los niveles de exposición en pacientes, son fundamentales para entender cómo se comportan las variables y qué tan significativos son los resultados obtenidos de las regresiones.

Este tipo de observación resalta la importancia de no confiar ciegamente en los resultados de una regresión lineal, especialmente cuando los datos parecen tener una estructura no lineal o cuando hay "saltos" en la distribución de los datos. Las líneas de tendencia presentadas en el gráfico, que ilustran una relación lineal ascendente, pueden ser simplificaciones excesivas que ocultan patrones importantes. En lugar de aceptar la regresión lineal sin cuestionarla, es crucial evaluar los datos en su totalidad y observar la variabilidad interna, como la forma en que los puntos de datos se agrupan en fases o saltos, que puede ser más representativa de la relación real entre las variables.

Es importante entender que el análisis de la relación entre dos variables cuantitativas no debe centrarse exclusivamente en la línea de regresión o en los valores de R-cuadrado y los valores P. Debe haber una exploración más amplia de los datos, que incluya la observación de patrones no lineales, grupos de datos con comportamientos distintos y la consideración de si la regresión está realmente capturando la naturaleza de la relación entre las variables. En algunos casos, los métodos estadísticos alternativos, como el análisis de agrupamientos o los modelos no lineales, pueden proporcionar una visión más precisa y detallada.

Además, al presentar los resultados de una regresión, se debe ser claro acerca de la naturaleza de los datos y evitar interpretar los gráficos de manera simplificada. La representación de los datos con símbolos diferentes, como se sugiere en algunos estudios, puede ayudar a revelar información valiosa que se perdería si solo se presenta una línea de tendencia. En lugar de tratar de imponer un modelo lineal en datos que no lo siguen de forma estricta, es más útil destacar las variaciones y los puntos de inflexión en los datos, ya que esto puede ofrecer una imagen más precisa y útil de la relación entre las variables.

El análisis crítico de los datos y la capacidad de reconocer los puntos donde las relaciones entre las variables pueden ser más complejas que una simple línea recta es crucial para interpretar los resultados de manera informativa y útil. Las lecciones aprendidas al leer inteligentemente los datos deben aplicarse para evitar conclusiones precipitadas o erróneas que puedan tener implicaciones importantes en la toma de decisiones basada en la investigación científica.