CARTAS AL EDITOR

Se invita a los lectores a enviar cartas al Editor; con comentarios, preguntas o críticas sobre artículos que hayan sido publicados en la Revista y a las que los autores aludidos puedan reponder. También serán bienvenidos los comentarios sobre problemas de actualidad biomédica, clínica, de salud pública, de ética y de educación médica. Podrá aceptarse la comunicación preliminar de datos parciales de una investigación en marcha, respetándose la norma básica de que no haya sido publicada ni sometida a publicación en otra revista. La extensión máxima aceptable es de 3 páginas, tamaño carta, escritas a doble espacio, con un máximo de 6 referencias bibliográficas (incluyendo el artículo que la motivó) y 1 Tabla o Figura. Las cartas qie se acepten podrán ser acortadas y modificadas formalmente, por los Editores.

Sr. Editor: Una publicación reciente sobre excesos de revisores de comités editoriales¹, dio lugar a un debate centrado en el cálculo del "poder" y tamaño muestral de estudios presentados para publicación o financiamiento^2,3 . Llama la atención la omisión de la hipótesis en el debate, esperable ésta en todo trabajo de investigación clínica, a excepción de los llamados "expediciones de pesca", exploratorios o "correlacionales", de orden descriptivo simple.

En la elaboración de proyectos de investigación clínica el enunciado formal, explícito, de una hipótesis razonable o plausible es esencial, porque se compara dos grupos. La hipótesis debe dar lugar a la elección, también explícita, de un diseño consistente con ella (también omitido en el debate). En la presentación de resultados de estas investigaciones clínicas se supone (aunque no siempre tal suposición sea cierta) que éstos proceden de un proyecto aunque, aun en la publicación de ensayos clínicos controlados, impera la omisión de una hipótesis formal en las secciones "introducción" o "material y métodos", quedando el lector encargado de deducir la hipótesis que justificó el estudio y de interpretar los resultados en situación de precariedad, por ignorarla. Peor es la situación cuando el diseño tampoco se puede deducir por falta de una hipótesis explícita. "Hipótesis" es una proposición que puede ser verdadera o falsa⁴. No es útil que en investigación clínica la hipótesis quede restringida a un enunciado, ya que el método analítico exige precisiones indispensables. Estas consideraciones son aplicables a los diseños de investigación clínica que conllevan inferencia, ya sea comparando dos grupos (a veces más) o el mismo antes y después de cierto evento o exposición. Los estudios analíticos deben incluir, además, los elementos para la prueba que respaldará la verdad o falsedad de la hipótesis, vale decir, un valor de referencia basal o estándar (valor bajo la hipótesis nula), un valor hipotético diferente del anterior o la diferencia misma o una medida (hipotética) de asociación, además de los niveles de error alfa (tipo I) y beta (tipo II) previstos. Con estos datos debe calcularse el tamaño de la muestra, que no es sólo un cálculo aritmético sino un elemento sujeto, en un margen variable, al arte del investigador.

Así, la inclusión explícita de una hipótesis y las precisiones que derivan de ella, son indispensables en textos presentados para publicación o financiamiento, en beneficio de la comprensión y evaluación del estudio y sus resultados por parte del lector. Omitirlas induce a distorsiones de interpretación debidas a que, en ausencia de información explícita sobre todos los componentes de la hipótesis, el lector debe imaginarlos, lo que induce, a menudo, a errores de interpretación. Para ilustrar con evidencia empírica algunas posibles consecuencias de las omisiones en esta materia, manipularemos una base de datos real (objeto de estudios ya publicados) que se presta para una demostración empírica.

Supondremos que desconocemos la idea que el "fenotipo B del polimorfismo ABO tiene asociación con la susceptibilidad a fiebre tifoidea (FT)" (hipótesis), idea que originó la estructuración de un diseño caso-control. Desconoceremos que esta proposición, más específica, planteó que "en los casos de FT, la tasa de "exposición" al grupo B, en comparación con los otros fenotipos ABO, difiere de las tasas correspondientes en los controles en una medida que se expresaría en un OR no menor de 2", sabiendo que la proporción de "exposición" al fenotipo B es de 10% en la población general en estudio (valor bajo la hipótesis nula) y, que se estipuló error alfa 0,05 bilateral y error beta 0,20, para determinar una muestra de 256 casos de fiebre tifoidea y 329 controles sanos, pareados por sexo y edad (relación casos:controles= 1:1,3).

LA EVIDENCIA ENPÍRICA DEL ERROR
POR IGNORAR LA HIPÓTESIS

Luego de ordenar los casos y los controles por sus números correlativos en la base de datos, se analizó la asociación fenotipo B/FT en grupos de 25 casos y 25 controles y luego en dos grupos de 50.

COMENTARIOS

Terminado el estudio⁵ de la muestra con los 585 pacientes no se encontró asociación significativa entre el fenotipo B y susceptibilidad a fiebre tifoidea⁵. Esta experiencia ilustra diversos aspectos asociados a la existencia de hipótesis. En su ausencia, las tasas de fenotipo B en casos y controles no tienen sentido alguno y el lector no sabrá qué medida de asociación aplicar (diferencia de proporciones, OR o RR). Tal vez sólo ensayará una prueba de Fisher (p <0,02). ¿Y qué implica esto para la clínica? Nada. También muestra cómo el análisis de significación en a) muestras menores que la calculada o b) en "cortes" hechos en submuestras a medida que se recolectan los pacientes o c), en grupos en los que la muestra no fue calculada, puede llevar a resultados espurios, como ocurre aquí: OR: 0,25 IC 95%= 0,05 a 0,09 (p=0,02).

Cuando no existe una hipótesis y, por ello, no hay diseño, ni "delta" (Po-P1), ni muestra previstos, se tenderá a aceptar cualquier asociación que aparezca, si está "avalada" por un p <0,05. Esto es más probable cuando la medida de asociación resulta fuerte o de sentido inverso al previsto (como en este caso). En tales instancias debe preguntarse: "con los datos presentados, ¿tiene el estudio poder suficiente para detectar diferencias o medidas de asociación menores que la encontrada?". Aunque cabría hacer un buen número de otras consideraciones, resaltamos que la discusión aislada del tamaño muestral o el poder (o error beta), al margen del contexto completo de la hipótesis y su diseño, resulta trivial porque son éstos los que originan el cálculo de un tamaño muestral apropiado, que de sentido y validez a los resultados. El ignorar lo anterior explica la abundancia de estudios de simples series de casos, frecuentemente denominados "prospectivos" y manipulados, a veces, con sofisticados modelos de análisis bioestadístico, dando lugar a información engañosa de validez claramente impugnable⁶.

Patricio Herrera L.
Departamento de Pediatría (División Norte)
Facultad de Medicina, Universidad de Chile

REFERENCIAS

1. BACHETTI P. Peer review of statistics in medical research: the other problem. BMJ 2002; 324: 1271-3.

2. ZWARENSTEIN M. Peer review of statistics in medical research. (Carta al Editor). BMJ 2002; 325: 491.

3. HORROBIN DF. Rationale for requiring power calculations is needed. (Carta al Editor). BMJ 2002; 325: 491.

4. VALENZUELA CY. Sobre introducción, hipótesis y discusión en tesis o artículos científicos fácticos. Rev Méd Chile 1985; 113: 913-5.

5. HERRERA P, VALENZUELA CY, ARIAS H, OLIVARÍ F, TERÁN C, UBILLA C ET AL. Asociaciones de los fenotipos sanguíneos ABO, Rh y MNSs a Fiebre Tifoidea en el niño. Rev Méd Chile 1992; 120: 986-93.

6. WONG CS, JELACIC S, HABEEB RL, WATKINS SL, TARR PI. The risk of hemolytic-uremic syndrome after antibiotic treatment of Escherichia coli O157:H7 infections. NEJM 2000; 342: 1930-6.Correspondencia a:Dr. Patricio Herrera L. Cerro Juncal 117, Las Condes. Santiago, CP 6782165. Tel: 4752793.
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