métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN EL TRASPLANTE RENALTabla VIANOVACR360Sum of Squares df Mean Square F Sig.Between Groups 12,371 2 6,186 15,021 0,000Within Groups 95,949 233 0,412Total 108,320 235Tabla VIIMultiple ComparisonsDependent Variable: CR360(I) NºRA (J) NºRA Mean Std. Sig. 95%Difference ErrorConfidence(I-J)IntervalLower UpperBound BoundTukey HSD 0 1 -0,346 0,095 0,001 -0,568 -0,1242 -1,417 0,325 0,000 -2,178 -0,6561 0 0,346 0,095 0,001 0,124 0,5682 -1,071 0,331 0,003 -1,847 -0,2962 0 1,417 0,325 0,000 0,656 2,1781 1,071 0,331 0,003 0,296 1,847Scheffe 0 1 -0,346 0,095 0,002 -0,579 -0,1122 -1,417 0,325 0,000 -2,217 -0,6171 0 0,346 0,095 0,002 0,112 0,5792 -1,071 0,331 0,006 -1,887 -0,2562 0 1,417 0,325 0,000 0,617 2,2171 1,071 0,331 0,006 0,256 1,887Bonferroni 0 1 -0,346 0,095 0,001 -0,574 -0,1172 -1,417 0,325 0,000 -2,200 -0,6341 0 0,346 0,095 0,001 0,117 0,5742 -1,071 0,331 0,004 -1,869 -0,2742 0 1,417 0,325 0,000 0,634 2,2001 1,071 0,331 0,004 0,274 1,869ANOVA, con el valor de F y la significación estadística que, en este caso, es p = 0,000.Por tanto, ya podemos afirmar que el número de rechazos agudos influye significativamenteen la creatinina plasmática al primer año.En la Tabla VII se nos indica el resultado de la comparación múltiple entre los grupos,mediante una tabla en la que podemos ver el test estadístico correspondiente, los di-44
ESQUEMA GENERAL DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA POBLACIÓN TRASPLANTADAversos cruces entre ellos y el resultado de la significación o no de cada cruce. En nuestroejemplo, podemos observar cómo existen diferencias significativas entre todos losgrupos y con cualquier test aplicado. Lógicamente, el valor de p puede ser diferente segúnel test, pero suele haber muy pocas diferencias como observamos en nuestroejemplo.Comparación de proporcionesEn muchas ocasiones tenemos la necesidad de comparar, en dos o más poblaciones independientes,el porcentaje de pacientes que tienen una característica determinada conel porcentaje de los que cumplen determinados criterios, por ejemplo, en nuestro ejemplonos podría interesar saber si el porcentaje de injertos no funcionantes se ve influidopor la causa de la muerte del donante. También existe la posibilidad de que necesitemoscomparar porcentajes en muestras apareadas, es decir, si hay un cambio significativoen el porcentaje de un parámetro en la misma población de pacientes cuando cambiauna característica de esemismo grupo, por ejemplo, elporcentaje de pacientes conhipercolesterolemia tras unaintervención terapéutica (cambiode tratamiento inmunosupresor,tratamiento con hipolipemiantes,etc.).El método estadístico más utilizadopara este tipo de comparaciónes el test CHI cuadrado,que en el SPSS se realizade la manera expuesta enlas Figuras 15 y 16.En este ejemplo, queremos Figura 15comprobar si la causa demuerte del donante influye en la superviencia del injerto de manera global. El resultadodel test CHI cuadrado se muestra en la Tabla VIII.Como vemos en la primera tabla, la diferencia más importante existe entre los injertosno funcionantes (N): el 20,2% procedían de donantes por ACVA vs. el 11,5% de donantespor TCE. En la segunda tabla, podemos comprobar que esta diferencia es estadísticamentesignificativa: p = 0,034. En esta misma tabla observamos que el programa realiza,de manera automática, la prueba exacta de Fisher; este test se debe tener encuenta únicamente si las frecuencias esperadas, no las reales, son pequeñas (
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