Artículo 1: Osteoporosis in women with Anorexia nervosa

Este es un artículo clásico en Medicina, aparecido en 1984 en el New England Journal of Medicine.

El Abstract es el siguiente:

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Es un artículo sencillo pero excelente para establecer un primer contacto con la Estadística aplicada a las ciencias de la salud.

El objetivo básico es comparar el nivel de densidad ósea entre un grupo de mujeres diagnosticadas de Anorexia nervosa y un grupo control; o sea, un grupo equivalente de mujeres que no tienen el diagnóstico de ese trastorno de la alimentación.

Al diseñar esos dos grupos el estudio también clasifica a las mujeres, de ambos grupos (anoréxicas y controles), en dos nuevos grupos: según su tipo de vida pueda considerarse de bajo o de alto nivel de actividad. Es verdad que el nivel de actividad no es una variable dicotómica, hay muchos niveles distintos de grado de actividad, sin embargo, los autores del estudio lo acaban transformando en esos dos grupos, estableciendo presumiblemente un determinado nivel umbral.

En una tabla del artículo se describen las características de las 18 pacientes con Anorexia nervosa. Esto es interesante como introducción a lo que una base de datos en estudios de este tipo. Es una matriz donde las filas son los pacientes y las columnas las distintas variables estudiadas:

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Como puede verse ya en el Abstract, se nos proporciona resúmenes descriptivos por grupo: se nos da la media y la desviación estándar de la densidad ósea en cada uno de los dos grupos principales del estudio (anoréxicas y controles), expresado como es habitual con el más/menos.

En este artículo aparece también la noción de p-valor, como medida de la significación. Concepto nuclear en Estadística y en cualquier Ciencia, por supuesto.

La finalidad del estudio, como ya hemos dicho, es comparar esos cuatro grupos comentados. Para comparar los cuatro grupos aplican un Test de Kruskal-Wallis y obtienen un p-valor inferior a 0.05. Por lo tanto, hablan de diferencias estadísticamente significativas entre esos cuatro grupos. Lo que significa que podemos inferir, con poca probabilidad de error de equivocarnos, que esas diferencias deben existir a nivel poblacional, no únicamente a nivel muestral.

A continuación hacen comparaciones dos a dos entre los cuatro grupos, que es lo más trascendente del estudio. Explicando, por cierto, muy bien qué técnica de comparación aplican en cada momento. Lo hacen siguiendo los conceptos que están presentes en el Tema 14: Comparación de dos poblaciones.

La presentación de los resultados se hace, desde el punto de vista de un profesor de Estadística, de forma genial. Es una auténtica clase de Estadística, como se puede ver a continuación:

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Viendo esta tabla poco le queda para decir a un profesor de Estadística. De hecho, lo que consigue hacer visualizar un artículo como éste es extraordinario. Artículos como éste se encuentran a faltar cuando uno ve actualmente algunos artículos que los resultados cuestan ser interpretados incluso para los que nos dedicamos desde hace muchos años a la Estadística.

Observemos que viendo las cuatro muestras parece muy claro que a la hora de compararlas podremos usar técnicas paramétricas. Ninguna de ellas es claramente anormal (en Estadística anormal significa que no se ajusta a la campana de Gauss). Por lo tanto, podremos aplicar el Test de la t de Student, que es lo que hacen. Y las varianzas son también del mismo orden, por lo tanto, parece lógico aplicar el Test de la t de Student para varianzas iguales.

Observemos que marcan dos comparaciones como diferentes significativamente. La que hay entre mujeres anoréxicas y controles a bajo nivel de actividad. Y la que hay en mujeres anoréxicas entre las de bajo y alto nivel de actividad. Esto es lo que les lleva a la conclusión del estudio que aparece en el Abstract del artículo.

El artículo también comenta que no se ha encontrado relación entre el nivel de estradiol de la paciente y la densidad ósea. Habla de la r, que es la correlación de Pearson. No encuentra relación.

Es importante este artículo, pues, como se puede ver, porque en él vemos integrados las tres familias de técnicas estadística: descriptivas, de relación y de comparación, comentadas en el Tema 1. Hay descripción, hay inferencia. Hay evaluación de posibles relaciones. Hay comparación entre grupos.

Repito: un magnífico ejercicio para introducirse en el mundo apasionante de la Estadística y su relación con las ciencias de la salud.

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