ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Se trata de un estudio prospectivo, multicéntrico, abierto, de monitorización de medicación antirretroviral en niños infectados por el VIH.

Las variables se almacenaron en una base de datos de Acces y, posteriormente, en cada uno de los programas de análisis de datos (SPSS, Arcview), con los cuales se llevó a cabo la inferencia estadística. La recogida de datos se realizó respetando la confidencialidad conforme a la Ley Orgánica 15/1999 de Protección de datos y el R.D. 994/99.

Se diseñó una base de datos que reflejara exactamente el contenido del cuaderno de recogida de datos, en la que se estableció la matriz de entrada de datos con los rangos o valores posibles, así como las diferentes reglas de coherencia entre variables.

Se controló la calidad de la información recibida, mediante la realización de un análisis exploratorio orientado a la detección de valores discrepantes, fuera de rango o ausentes.

El análisis exploratorio también informó respecto a la distribución de las principales variables a estudiar y orientó sobre posibles transformaciones.

3.5.1 ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA POBLACIÓN A LA ENTRADA DEL ESTUDIO.

Se estudiaron y analizaron todas las variables a la entrada en el estudio: tratamientos recibidos, duración, signos de toxicidad, cumplimiento del tratamiento. Se presentaron estadísticas descriptivas resumen de las variables continuas con los valores de: número de sujetos, media, desviación típica, mediana, mínimo, máximo y cuantiles 25% y 75%. Para los datos categóricos, se presentaron las distribuciones de frecuencia (absoluta y relativa).

Todas las pruebas estadísticas se consideraron como bilaterales y se tomaron como valores significativos, aquellos p-valores < 0,05.

El análisis estadístico de los datos se realizó con el programa SPSS 15.0 (SPSS Inc.).

3.5.2 ESTUDIO ANALÍTICO DE LOS DATOS.

Se estudió la correlación entre los niveles de ARV y la carga viral y la cifra de linfocitos CD4+ y CD8+, en valor absoluto y porcentaje. Para normalizar la distribución de la carga viral, se transformó en Log10.

Se analizó la relación entre los niveles elevados de ARV, la toxicidad y tolerancia al TARGA y el cumplimiento del tratamiento. Así mismo, se analizó la relación entre niveles infraterapéuticos de ARV y el fracaso terapéutico, medido como aumento de la carga viral.

El coeficiente de variación se calculó como el cociente entre la desviación estándar y la media.

Se utilizaron análisis paramétricos como la t-Student y ANOVA para comparar grupos. Así mismo, se aplicaron según el tamaño y condición de los grupos formados, análisis no paramétricos de rangos como la U-Mann-Whitney o el análisis de varianza de Kruskall-Wallis.

Se midió la relación y la asociación entre las diferentes características estudiadas. Para ello se realizaron análisis de regresión multivariante (logística y lineal) para controlar los diferentes factores de confusión e interacción.

3.5.3 TABLAS DE CONTINGENCIA.

La prueba ji-cuadrado de Pearson mide la asociación entre dos variables cualitativas o categóricas. Se contrasta si ambas variables son o no independientes. El test exacto de Fisher es una variante de la prueba ji-cuadrado de Pearson y es una alternativa cuando el tamaño muestral es pequeño315_.

3.5.4 ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA.

Se trata de un conjunto de técnicas estadísticas apropiadas para estudios en los que un sujeto es seguido durante un periodo de tiempo en el cual se observa la presencia o ausencia de un determinado suceso. Su objetivo es describir las probabilidades de ocurrencia y la evolución de la tasa de incidencia del suceso a lo largo del seguimiento316_.

El método de Kaplan-Meier se utiliza para realizar curvas de supervivencia. Dada una variable dependiente cuyos valores corresponden al tiempo transcurrido hasta que ocurre un determinado suceso final, el objetivo de este análisis es estimar, en función del tiempo, la probabilidad de que ocurra dicho suceso. Su representación gráfica consiste en situar en el eje de abscisas el tiempo de seguimiento y en el de

ordenadas la probabilidad de que no aparezca o aparezca el suceso estudiado. Permite seguir la evolución de un grupo de pacientes desde un estado inicial hasta uno final. Las diferencias entre los grupos formados se determinaron por el análisis de Log-rank (Mantel-Haenzel) con un nivel de significación inferior al 0,05.

3.5.5 PRUEBAS PARAMÉTRICAS.

Coeficiente de correlación lineal de Pearson (r).

Este coeficiente permite estudiar la fuerza de asociación lineal entre dos variables. Dicha fuerza será nula (asociación lineal inexistente) si r =0, aumentando a medida que el valor de r se aproxima a 1 o a -1. El signo del coeficiente r indica el sentido de la asociación, siendo directa cuando el signo es positivo e inversa cuando es negativo317_.

Análisis de la varianza.

La comparación de las medias de cada variable en los distintos grupos estudiados se efectuó mediante el análisis de la varianza (ANOVA). Este análisis estudia la variabilidad entre los grupos y dentro de los grupos. La F Snedecor detectará si las medias de al menos un grupo difieren del resto315_.

El análisis de la varianza exige el cumplimiento de una serie de condiciones para poder ser aplicada: la variable ha de seguir una distribución normal en los grupos estudiados y las varianzas han de ser homogéneas entre los grupos. La normalidad de cada una de las variables numéricas se comprobó previamente mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov; la homogeneidad de las varianzas se comprobó mediante la prueba de Levene.

Regresión logística.

Es una técnica multivariante adecuada si la variable dependiente es dicotómica, pudiendo ser las variables independientes de cualquier naturaleza (dicotómica,

ordinal, continua o nominal). El exponencial de los coeficientes de la regresión logística, pueden ser directamente interpretados como odds ratios.

3.5.6 PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS.

Las pruebas estadísticas no paramétricas se usaron cuando la muestra fue pequeña o la distribución de los datos en la población fue libre (los datos no procedían de poblaciones normales y con igualdad de varianzas)317, 318_.

“H” de Kruskal-Wallis.

Análogo no paramétrico del análisis de varianza de un factor. Contrasta si varias muestras independientes proceden de la misma población. Esta prueba estadística compara diferencias a nivel global entre los distintos grupos estudiados. Cuando las diferencias fueron significativas, se utilizó la prueba “U” de Mann-Whitney para comprobar cuáles eran los grupos que diferían significativamente.

“U” de Mann-Whitney.

Contrasta si dos muestras de dos subpoblaciones tienen la misma distribución. Las observaciones de ambos grupos se combinan y clasifican con respecto al rango promedio asignado en caso de producirse empates. Si la posición de las poblaciones es idéntica, deberán mezclarse aleatoriamente los rangos en ambas muestras.

Análisis de correlación de Spearman.

Variante del coeficiente de correlación de Pearson. Es una medida de asociación que se calcula a partir de la asignación de rangos a los valores ordenados. Dicha asociación será nula si rs =0, aumentando a medida que el valor de rs se aproxima a 1 ó a -1. El signo del coeficiente rs indica el sentido de la asociación, siendo directa cuando el signo es positivo e inversa cuando es negativo.