métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN EL TRASPLANTE RENALESTADÍSTICA AVANZADAEn muchas ocasiones, las pruebas estadísticas para comparar o relacionar variables quehemos descrito anteriormente, no nos responden a todas las preguntas que nos planteaun análisis estadístico completo de una población trasplantada, fundamentalmentecuando, sobre uno o varios parámetros, puede influir más de una variable (el ejemplo típicoes el análisis de factores de riesgo; sobre la aparición de cardiopatía isquémica puedeninfluir la edad, el sexo, la tensión arterial, la hipercolesterolemia, etc.). La cuestión aresponder desde el punto de vista estadístico es si todas las variables que influyen tienenla misma significación estadística, si unas influyen, a su vez, sobre otras, por lo queestas últimas pierden importancia, y cuáles son las que realmente tienen peso estadísticopor sí mismas.Para analizar todo lo planteado anteriormente tenemos que recurrir a métodos estadísticospara variables múltiples que conocemos genéricamente como análisis multivariante.En este capítulo, describiremos la forma de realizar las dos pruebas más usadas enla estadística médica: la regresión múltiple y la regresión logística.Regresión múltipleEste método estadístico se utilizapara investigar si, sobre una variablenumérica continua y simple,influyen varias variables independientesy cuáles de ellas alcanzansignificación estadística. Para realizarlaseguiremos los pasos siguientes:en primer lugar, iremosal apartado Regression de estadísticasy elegiremos Linear, tal y comovemos en la Figura 32.En la siguiente ventana, elegiremosla variable que deseamosanalizar (dependiente) y después Figura 32todas aquellas que pensamos quepuedan influir en ella (independientes). En nuestro ejemplo, queremos analizar si laedad del donante, el tiempo de isquemia fría, el número de incompatibilidades, el títulode anticuerpos, la edad del receptor y el número de rechazos (variables independientes)influyen, y cuáles en la función renal al primer año (variable dependiente). Para ello colocaremoscr360 en la casilla Dependent, y todas las demás en la casilla Independent(s)(Figura 33). El resultado se refleja en la Tabla XV.56
ESQUEMA GENERAL DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA POBLACIÓN TRASPLANTADATabla XVVariables Entered/RemovedModel Variables Entered Variables Removed Method1 NºRA, AGEDON, MISMDR, , EnterISQFRI, ACACT, AGERECa. All requested variables enteredb. Dependent Variable: CR360Tabla XVICoefficientsModel Unstandardized Std. Error Standardized t Sig.Coefficients BCoefficients Beta1 (Constant) 1,342 0,232 5,794 0,000AGEDON 1,437E-02 0,003 0,350 5,181 0,000ISQFRI 1,438E-03 0,008 0,011 0,182 0,856MISMDR -1,554E-02 0,063 -0,015 -0,247 0,805ACACT -4,494E-03 0,004 -0,077 -1,262 0,208AGEREC -8,116E-03 0,003 -0,161 -2,380 0,018NºRA 0,422 0,083 0,311 5,103 0,000a. Dependent Variable: CR360Se confirma que todas las variablessolicitadas han sido analizadasy, en caso contrario, cuálesno, y se muestra la significaciónde cada una de ellas (Tabla XVI).En este ejemplo, podemos ver cómoúnicamente las edades de donantey de receptor y el número derechazos agudos tienen peso estadísticopor sí mismas (p = 0,000,p = 0,018 y p = 0,000), mientrasque las demás no alcanzan significación.Esto no quiere decir que, silas analizásemos una a una por separado,no pudieran ser significativas;por ejemplo, un título alto deFigura 33anticuerpos podría influir negativamente en la función del injerto, pero si lo analizamos conjuntamentecon las demás, pierde importancia estadística.57
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