Significancia clínica VS estadística: cómo interpretar los resultados de un ensayo clínico.

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Durante muchos años, tanto clínicos como investigadores estuvimos obsesionados con encontrar la leyenda "existen diferencias estadísticamente significativas" a la hora de interpretar un resultado. Esto nos permitía asumir que un tratamiento X funcionaba, y nos hacía sentir habilitados a intentar aplicarlo en nuestra práctica clínica.

El p-value o valor p se utiliza para controlar el error de tipo 1 (falsos positivos). El problema es que, si se encontrasen diferencias entre los grupos, el valor p nos informa si las mismas han ocurrido por casualidad o azar, y además nos habla de la probabilidad de que las diferencias entre grupos representen un efecto del tratamiento. Es decir, nada tiene que ver con una estimación del tamaño del efecto de una intervención terapéutica.

Por este motivo, surge la necesidad de otorgarle al clínico la posibilidad de observar más detenidamente la presencia (o ausencia) de los datos que realmente importan a la hora se interpretar los resultados del ensayo clínico, para así evaluar la validez externa del mismo (aplicación a su práctica clínica).