métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN EL TRASPLANTE RENALtemente influida por los valores extremos, en especial en las series de datos cortas (seda la circunstancia en muchas ocasiones de que un solo dato, excesivamente alto o bajo,hace que un porcentaje muy elevado de los valores estén por encima o por debajodel valor de la media), por esto, es muy interesante complementar la información quenos proporciona con la mediana, que no es más que el valor equidistante entre los extremosde la serie de datos, de tal manera que la mitad de los mismos son inferiores aella y la otra mitad superiores, por lo cual no está influida por los valores extremos. Sinembargo, no es habitual en la comparación de poblaciones al haber muy pocos test quela utilicen, por lo que está prácticamente limitada a su uso como parámetro descriptivo.Una vez conocida la tendencia de una serie de datos, deberemos analizar su dispersióno variación. Lógicamente, la primera y más obvia medida de variación es el rango de lamuestra, es decir, los valores máximo y mínimo y su diferencia, pero carece de valor pararealizar pruebas estadísticas y únicamente tiene valor informativo. Sin duda alguna, lamedida de dispersiónmás frecuentementeusada en estadísticamédica, es la desviaciónestándar de lamedia, cuyo valor influyedecisivamenteen la existencia real dediferencias entre dospoblaciones. Además,de manera indirecta,nos puede resultarmuy útil para depurarvalores no reales porerrores en la introducciónde los datos (locual no es raro, sobretodo en series grandes)y que nos puedenFigura 6alterar de manera significativa la media, y por tanto, las comparaciones posteriores. Porejemplo, es fácil confundirse al teclear el valor de cualquier parámetro con decimales,simplemente con olvidar la coma, el valor se multiplica por 10 o por 100 (glucemia: 90,8ó 908 mg/dL; ácido úrico: 7,26 ó 726 mg/dL). Teniendo en cuenta que, en una serie dedatos con una distribución relativamente simétrica (media y mediana con valores muycercanos), la media ±2 desviaciones estándar supone aproximadamente el 95% de lasobservaciones, todos los valores que estén por encima o por debajo deberían ser comprobadosen la fuente original de los datos. En resumen, la descripción de todas las variablescuantitativas de una serie trasplantada debe incluir, necesariamente, el cálculo36
ESQUEMA GENERAL DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA POBLACIÓN TRASPLANTADAFigura 7de la media, la mediana y la desviación estándar de la media. Estos cálculos son muy fácilesy rápidos con el SPSS ya que, no solamente podemos realizar todas las pruebas ala vez, sino que además nos permite hacerlo con varias variables al mismo tiempo, tal ycomo puede verse en el ejemplo posterior, en el que vamos a calcular los parámetros citadosen la evolución de la función renal: creatinina plasmática y aclaramiento de la creatininaal séptimo día, primer, tercer y sexto mes, y primer año.De nuevo y, como en casos anteriores, deberemos ir a la sección Statistics y, a continuación,las que se ven en la Figura 6.A continuación, elegiremos las variables que deseemos analizar, teniendo en cuentaque este programa las ordena por orden alfabético y no por el orden en que nosotros lashemos colocado en la tabla de datos, y seleccionaremos los parámetros estadísticosmencionados, como en la Figura 7.Después de pulsar Continue y OK el programa nos mostrará la siguiente tabla y datos(Tabla II).En ella podemos ver el número de casos válidos y en los que no existen datos, la mediay la mediana, y las medidas de dispersión: desviación estándar, rango y valores máximoy mínimo. Como puede verse en este caso, la muestra no es demasiado homogénea,sobre todo en lo que respecta a valores máximos y mínimos, por lo que sería muy convenientecomprobar si son correctos todos los valores que estén por encima y por debajode la media ±2 DE (por ejemplo, en el caso del aclaramiento de la creatinina a losseis meses, deberíamos asegurarnos de que son ciertos todos los valores >131, aun-37
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