métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN EL TRASPLANTE RENALFinalmente, en la sección 6 se aborda el recordatorio de otras consideraciones metodológicasaparte del análisis de datos.ASOCIACIÓN Y CAUSALIDADUno de los objetivos más frecuentes en un estudio sobre trasplantes es medir la asociaciónentre dos variables. Por ejemplo, los investigadores pueden estar interesados encomprobar si un injerto renal, procedente de un donante vivo, está más o menos asociadoa la supervivencia inmediata del injerto que si procediera de un donante cadáver.Igualmente, podría investigarse si un trasplante cardíaco tiene mejor pronóstico a largoplazo, cuando hay compatibilidad HLA, que cuando sólo hay compatibilidad ABO.Esta fuerza de asociación se suele medir empleando el riesgo relativo (RR) en cualquierade sus formas. En el ejemplo del injerto renal, probablemente se presentaría la razónde odds (odds ratio, OR) obtenida por regresión logística; y en el ejemplo del pronósticoa largo plazo, probablemente se mediría la razón de tasas (hazards ratio) mediante laregresión de Cox. En ambos casos, la interpretación que se hace es la misma: si el RRes mayor de 1, el factor estudiado está asociado a una menor supervivencia. Sin embargo,es frecuente que en la literatura médica se cometa el error de interpretar un riesgorelativo mayor de 1 como si el factor (injerto de donante vivo o compatibilidad ABO) fuerala causa de mayor supervivencia. Para mostrar la diferencia es necesario aclarar el conceptode causa.La existencia de asociación estadística es el punto de partida para establecer, entre dosvariables, una relación de causalidad (Rothman y Greenland, 2000). Se han enumeradomuchos criterios de causalidad pero, en definitiva, se reducen a comprobar que la causapresumible preceda, en el tiempo, al efecto, y que la asociación observada no se debaa la existencia de sesgos en la selección de la muestra, en la recogida de datos, en suanálisis o a que no se considere la interferencia que producen otras causas (el sesgo deconfusión). En el supuesto de que un estudio haya sido correctamente realizado (sin sesgosde selección, información o análisis incorrecto), el motivo fundamental, para queexista asociación pero no causalidad, es la presencia de factores de confusión.Factores de confusiónPara comprender qué es un factor de confusión, considérese el siguiente ejemplo hipotético:se quiere comparar la mortalidad intrahospitalaria de los trasplantes cardíacos endos hospitales (A y B). Los resultados iniciales se presentan en la Tabla I. Se observa queun RR = 2, lo que sugiere que la mortalidad en el hospital A es el doble que en el hospitalB. Sin embargo, los investigadores se dieron cuenta de que en el hospital A se realizabanmás trasplantes de emergencia, los cuales tienen una mayor mortalidad quirúrgica.Entonces, surge la pregunta: ¿la mayor mortalidad en el hospital A se debe a que12
ESTADÍSTICA EN BIOMEDICINA: UNA HERRAMIENTA PELIGROSATabla I. Mortalidad intrahospitalaria en el trasplante cardíaco en dos hospitales.Análisis crudoMuerte Supervivencia Total Riesgo relativointrahospitalariaHospital A 40 360 400Hospital B 25 475 50040/400 = 2,025/500Tabla II. Mortalidad intrahospitalaria en el trasplante cardíaco en dos hospitales.Análisis estratificado en función de la emergencia.Cirugía de emergenciaMuerte Supervivencia Total Riesgo relativointrahospitalariaHospital A 35 65 100Hospital B 17 33 5035/100 = 1,017/50Cirugía programada (sin emergencia)Muerte Supervivencia Total Riesgo relativointrahospitalariaHospital A 5 295 300Hospital B 8 442 4505/300 = 1,18/450en el mismo se hacen peor los trasplantes (relación causal)?, ¿o se debe a que los trasplantesse realizan en situación de emergencia (factor de confusión)? Para comprobarlo,analizaron por separado la mortalidad en el trasplante de emergencia y en el trasplantesin emergencia. Los resultados se muestran en la Tabla II.En los pacientes que reciben un trasplante de emergencia, la mortalidad en el hospital Aes la misma que en el B (RR = 1,0); en cuanto a los que reciben el trasplante de formaprogramada, la mortalidad en ambos hospitales es también casi la misma (RR = 1,1). Esteresultado muestra que las diferencias entre ambos hospitales no se deben al hospitalmismo (relación causal), sino que hay otra variable –la emergencia quirúrgica– que “confunde”la relación entre hospital y mortalidad. En este caso, se dice que la emergenciaquirúrgica es un “factor de confusión”.13
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