Características generales del diseño

118 Guía práctica de investigación en saludqué valor constituirá una prueba positiva, el llamado “valor umbral”. Esta decisiónrequiere el intercambio de un aumento de la especificidad por una disminución de lasensibilidad o viceversa. Las curvas de la característica de operadores del receptor(ROC) son útiles para visualizar y seleccionar el valor umbral más apropiado para laspruebas de detección. La terminología procede de su uso inicial en el campo de la electrónica.Las curvas ROC son una manera gráfica de representar las compensacionesimplicadas entre la mejora de la sensibilidad de una prueba o de su especificidadcuando se seleccionan distintos valores umbrales. Por cada valor umbral, los estadísticostrazan la sensibilidad en el eje vertical, y el valor que es 1 menos la especificidad(falsos positivos), en el eje horizontal (Newman et al. 2001).9.10 Interpretación de los estudios que presentanresultados de intervencionesLos resultados basados en estudios no comparativos no significan mucho. Enmuchos casos, es posible que ningún tratamiento haya logrado unos resultadoscomparables.Los resultados de los estudios comparativos basados en la comparación de un tratamientocon un placebo no significan mucho si se dispone de otros tratamientos. Losresultados deberán basarse en fármacos existentes que sirven de comparación.La preferencia de un medicamento sobre otro no deberá basarse solo en un aspectode su desempeño. Deberá prestar igual atención a cuatro elementos: inocuidad, tolerabilidad,eficacia y precio.Un estudio puede indicar que un medicamento nuevo ha producido una mejoríamayor que el fármaco que se emplea en ese momento. Una prueba estadística demuestraque esta diferencia entre los dos medicamentos es estadísticamente significativa. Loque la prueba estadística dice es que es poco probable que la diferencia en el resultadoobtenido se deba al azar y que la probabilidad de que sea un resultado debido al azar esinferior a 5%. El valor P puede decirnos lo remota que es la posibilidad de que puedaencontrarse la diferencia por efecto del azar. Sin embargo, esto no significa que el resultadosea clínicamente significativo. El valor P no nos dice nada acerca de la magnitudde la diferencia entre los dos tratamientos y cómo el punto del cálculo de la diferenciacambiará si se estudian otras muestras de la misma población. Para esto, es necesarioconocer los intervalos de confianza correspondientes a la diferencia entre los desempeñosde ambos medicamentos. Los intervalos de confianza mostrarán el intervalo probablede la magnitud de la diferencia en el desempeño de los dos medicamentos.Aunque un medicamento demuestre ser superior a otro, queda la interrogante sobrelo que esto significa para el paciente o para el médico en particular. Se tiene que calcularel “número necesario para tratar” para conseguir la ventaja terapéutica de la nueva