“REVISION SISTEMATICA SOBRE LA EFECTIVIDAD DE LA VISITA ...

Efectividad de la visita domiciliaria para el desarrollo infantil con niños de 0 a 6 años 12
ámbito clínico sugieren que los investigadores suelen considerar relevantes diferencias
bastante menores que las que exigiría un profesional de salud tratante, y que desde la
perspectiva de los pacientes las diferencias deben ser aún mayores. Esto implica que si
para un investigador una diferencia de 3 puntos puede ser “significativa”, quizás para el
clínico lo mínimo que justifique aplicar la intervención sea un efecto equivalente a 6
puntos, y para el paciente pudieran ser 10 o más.
En los meta-análisis, para poder combinar estudios que utilizan escalas de distinto rango,
es frecuente utilizar una medida de resultado conocida como tamaño de efecto (TE). El
tamaño de efecto de un estudio se calcula dividiendo la diferencia de promedio entre los
grupos, por alguna desviación estándar (DE), por ejemplo la DE promedio de los dos
grupos, o la DE del grupo control. El resultado es una cifra que suele estar entre 0 y 1,
pero puede ser superior a 1, por ejemplo 2 o 3. Lo que el TE refleja en términos simples, es
a cuántas DE de distancia se encuentra el promedio de puntaje de un grupo, respecto del
promedio del otro. Así, un TE de 0,5 implica que el resultado promedio del grupo
experimental, está 0,5 DE sobre el resultado promedio del grupo control. Los TE son una
medida adimensional, es decir, no están en una escala real que sea directamente
interpretable. Sin embargo, a modo de orientación, Cohen propuso la ya clásica regla de
interpretación según la cual los TE entre 0 y 0,2 se consideran bajos, entre 0,3 y 0,7
moderados, y de 0,8 o más altos.
En los estudios con variables de resultado dicotómicas, la magnitud del efecto se expresa
generalmente mediante medidas de riesgo relativo, como el Riesgo Relativo propiamente
tal (RR), o por alguna de sus variantes -tales como el Odds Ratio (OR) o el Hazard Ratio
(HR), que para efectos prácticos pueden interpretarse igual que el RR-, y que resulta de
dividir el riesgo en el grupo experimental, por el del grupo control. En estos casos, la
ausencia de efecto o de diferencia entre los grupos está dada por el valor 1 (cuando el
riesgo de presentar el desenlace es el mismo en ambos). ¿Cuándo un RR es clínicamente
importante? Imposible establecer una norma general al respecto, en algunos casos
disminuir un 10% el riesgo puede significar un impacto importante, mientras en otros
casos menos de 50% de beneficio podría ser considerado poco alentador. Ello depende
también no sólo de la diferencia en términos relativos, sino también en cifras absolutas.
Un RR de 0,5 significa que con la intervención el riesgo del desenlace disminuye a la mitad,
por ejemplo que la probabilidad de fracaso escolar se reduce de 40% a 20%, pero el
mismo RR de 0,5 puede reflejar una disminución de 2% a 1% en otro desenlace que es
menos frecuente. Como sea, y sólo a modo de orientación, posiblemente en la mayoría de
los casos se puede considerar que un RR=0,75 (o RR=1,3 si el desenlace medido es
beneficioso, y por lo tanto lo que se espera es que la intervención lo aumente) ya es
clínicamente importante, que Riesgos Relativos de 0,5 o de 2,0 son de magnitud
moderada, y que si son 0,25 o 4 pueden considerarse efectos altos. Además,
Sobre la interpretación de los intervalos de confianza (IC95%), hay que considerar por un
lado su amplitud, que da una idea del margen de error aleatorio de la medición. En el caso
de las variables continuas -promedios-, recordemos que la ausencia de efecto es 0, y que
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