Generalmente los ortodoncistas nos focalizamos en si un efecto se produce o no. Normalmente no nos fijamos en el tamaño de ese efecto, es decir su magnitud. Por ejemplo la eterna discusión de “si los aparatos funcionales aumentan el tamaño de los huesos o no”. ¿Pensamos en el tamaño de ese aumento? ¿Cómo sabemos si ese aumento es importante?
Para evaluar un efecto se ha mal-utilizado el valor P, lo que le ha dado fama de “laboratorio” a las evidencias, una vez leí en referencia a esto que alguien llamaba a las evidencias despectivamente como “ortodoncia basada en estadísticas”. Recientemente ha sido publicado un artículo en la Revista Nature al respecto a descargar desde aquí. El valor P evalúa probabilidad condicional, no asociación. Sólo nos indica que si en caso de ser verdadera la hipótesis nula existan al menos un 5% de chance de obtener un resultado tan extremo como el obtenido. Pensemos, ¿eso nos dice algo sobre el tamaño del efecto? Releamos la frase y veremos que es un supuesto. La Asociación Americana de Estadísticos advierten sobre que no puede tomarse una decisión clínica teniendo en cuenta sólo el valor P. Pueden descargar la declaración de la Asociación Americana de Estadísticos desde aquí. En vez de eso los expertos en evidencias nos alertan que debemos concentrarnos en cuán grande y preciso es el efecto. Para ello debemos evaluar la diferencia de medias, razón de momios, riesgo relativo, etc. para el tamaño e intervalos de confianza para la precisión y por supuesto ponerlo en contexto clínico. Esto forma parte de la guía de evaluación ABC de un estudio clínico. Recomiendo leer el artículo de Wikipedia sobre el valor P desde aqui que es básico y muy comprensible.
Si bien no es necesario saber de estadísticas para evaluar evidencias es recomendable conocer sobre este test ya que es el más utilizado en todos los estudios y ha sido fuente de un gran malentendido. Tal vez los entusiastas de las evidencias hemos colaborado con ello. Hasta no hace mucho tiempo yo le daba mucha importancia al valor P, una importancia que no posee. Debemos observar otras variables en relación a un efecto para tomar decisiones y por supuesto ponerlas en contexto.
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