Árbol de decisión principal
Diseños de estudio: hacia dónde miran en el tiempo
Puntos clave
- Cohorte: se parte de la exposición y se sigue hacia adelante. Casos y controles: se parte de la enfermedad y se mira hacia atrás. Transversal: un solo momento en el tiempo.
- La aleatorización equilibra, en promedio, los factores de confusión medidos y no medidos.
- Excluir del análisis a quienes abandonan causa sesgo de desgaste; el análisis por intención de tratar lo evita.
- Error tipo I (α) = falso positivo; error tipo II (β) = falso negativo; potencia = 1 − β.
- p < 0.05 significa significación estadística según esa regla, no prueba de un efecto real ni clínicamente importante.
- NNT = 1 / reducción absoluta del riesgo: 20% frente a 15% → RAR 5% → NNT 20.
- Una curación o una muerte más rápida reducen la prevalencia; la incidencia no cambia.
Diseños de estudio: hacia dónde miran en el tiempo
Los estudios de cohorte y de casos y controles son observacionales: el investigador no asigna la exposición. Un estudio transversal da la prevalencia, pero no puede mostrar qué ocurrió primero.
| Diseño | Parte de | Dirección | Pista en el enunciado |
|---|---|---|---|
| Cohorte | Exposición (expuestos frente a no expuestos) | Hacia adelante, a la enfermedad posterior | Niños agrupados según la exposición; los desenlaces se comparan después |
| Casos y controles | Desenlace (casos frente a controles) | Hacia atrás, a la exposición pasada | Niños con y sin la enfermedad, interrogados sobre exposiciones pasadas |
| Transversal | Una población en un momento | Sin orden temporal | Una encuesta mide la exposición y la enfermedad en el mismo momento |
| Ensayo controlado aleatorizado | Asignación aleatoria | Hacia adelante, tratamiento frente a control | Los investigadores asignan el tratamiento |
Ensayos aleatorizados e intención de tratar
La asignación aleatoria es la principal fortaleza de un ECA. Reduce la confusión porque, en promedio, equilibra los factores basales entre los grupos, incluidos los que nadie midió.
Los niños que abandonan o cambian de grupo deben analizarse igualmente en el grupo al que fueron asignados. Esto es el análisis por intención de tratar. Excluir a quienes abandonan causa sesgo de análisis (de desgaste) y rompe el equilibrio creado por la aleatorización.
Validez interna y externa
- Validez interna: ¿el resultado es cierto dentro del estudio? Las amenazas son el sesgo, la confusión y el azar.
- El sesgo de desgaste (de análisis) amenaza la validez interna; se previene con el análisis por intención de tratar.
- Validez externa (generalizabilidad): ¿el resultado se aplica a mis pacientes?
- La generalizabilidad se limita con pocos participantes o con participantes que difieren de sus pacientes en edad, etnia, estado de salud o entorno.
Error tipo I, error tipo II y potencia
La potencia es la probabilidad de hallar un efecto real cuando existe. Los estudios pequeños tienen poca potencia y mayor riesgo de error tipo II.
| Realidad: sin efecto real (H0 verdadera) | Realidad: efecto real (H0 falsa) | |
|---|---|---|
| El estudio rechaza H0 | Error tipo I (α): falso positivo | Correcto: potencia = 1 − β |
| El estudio no rechaza H0 | Correcto: no se halla efecto y no existe | Error tipo II (β): falso negativo, se pasa por alto un efecto real |
Valor p y significación estadística
- El valor p es la probabilidad de obtener un resultado al menos tan extremo como el observado, suponiendo que la hipótesis nula y el modelo son ciertos.
- No es la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta.
- Si el ensayo predefinió α = 0.05 y p < 0.05, el resultado es estadísticamente significativo según esa regla.
- La significación no prueba un efecto real ni demuestra importancia clínica. Mire el tamaño del efecto y su intervalo de confianza.
Número necesario a tratar
- Reducción absoluta del riesgo (RAR) = tasa de eventos en el grupo control − tasa de eventos en el grupo tratado.
- NNT = 1 / RAR.
- Ejemplo: desenlace adverso en 20% con placebo y 15% con tratamiento. RAR = 5% = 0.05, así que NNT = 20: hay que tratar a 20 niños para prevenir 1 desenlace adverso.
Prevalencia e incidencia
- Ejemplo: 1,200 de 10,000 niños encuestados tienen asma → prevalencia 12%.
- En el árbol, 2 de 6 niños están enfermos el 1 de julio (prevalencia puntual 2/6); surgen 3 casos nuevos entre los 5 en riesgo durante el año (incidencia 3/5).
- Prevalencia ≈ incidencia × duración. Una nueva curación, o que los pacientes mueran más rápido, acorta la duración: la prevalencia baja y la incidencia se mantiene.
- Un tratamiento que mantiene vivos a los pacientes más tiempo sin curarlos aumenta la prevalencia.
| Medida | Cuenta | Fórmula |
|---|---|---|
| Prevalencia puntual | Casos existentes en un momento | Casos existentes en un momento dado ÷ población en ese momento |
| Prevalencia de periodo | Cualquier persona con la afección en algún momento de un intervalo | Casos durante el intervalo ÷ población |
| Incidencia | Casos nuevos durante un periodo | Casos nuevos en el periodo ÷ población en riesgo |
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un estudio de cohorte y uno de casos y controles?
Un estudio de cohorte agrupa a las personas según la exposición y las sigue para ver el desenlace. Un estudio de casos y controles las agrupa según el desenlace y busca hacia atrás la exposición pasada.
¿Qué significa un valor p de 0.05?
Si realmente no hubiera efecto, un resultado al menos así de extremo ocurriría alrededor del 5% de las veces. No significa una probabilidad del 95% de que el efecto sea real.
¿Cómo se calcula el número necesario a tratar?
NNT = 1 / reducción absoluta del riesgo. Una caída del 20% al 15% es una RAR de 0.05, así que NNT = 20.
Estudiar este tema
Fuentes
- Declaración CONSORT 2025: guía actualizada para comunicar ensayos aleatorizados (BMJ 2025)
- Wasserstein RL, Lazar NA. La declaración de la ASA sobre los valores p: contexto, proceso y propósito (Am Stat 2016)
- CDC: Principles of Epidemiology in Public Health Practice, 3.ª ed. (archivado)
Escrito para Pedemy con nuestras propias palabras a partir de las fuentes anteriores; revisado en noviembre 2026. Solo con fines educativos, no es consejo médico; compruebe las dosis y los protocolos locales antes de tratar a un paciente. Pedemy es independiente y no está afiliado ni respaldado por las organizaciones citadas.