Intervalo de confianza

Un estudio realizado en gestantes estimó la seroprevalencia del virus Zika en 18% (IC95%: 15% - 21%).

Se desea evaluar la hipótesis de que la seroprevalencia real en la población es al menos 22%.

Con base en el intervalo de confianza reportado, ¿qué conclusión se puede obtener respecto a esta hipótesis?

• Se rechaza la hipótesis porque el intervalo de confianza incluye el 22%.

• No se puede rechazar la hipótesis porque el intervalo de confianza es muy amplio.

• Se rechaza la hipótesis porque el 22% está fuera del intervalo de confianza.

• No se puede tomar una decisión porque el intervalo de confianza no es suficiente para probar hipótesis.

Un estudio estimó la seroprevalencia de anticuerpos contra el Parvovirus B19 en una población, obteniendo un valor del 25% con un intervalo de confianza (IC) del 95%: 20% - 30%.

¿Cuáles de las siguientes afirmaciones son correctas respecto al intervalo de confianza?

• Existe una probabilidad del 95% de que la seroprevalencia real en la población sea exactamente del 25%.

• Si se repitieran múltiples estudios similares, aproximadamente el 95% de los intervalos de confianza generados incluirían la seroprevalencia real de la población.

• El intervalo de confianza indica que el 95% de los individuos en la muestra tienen seroprevalencia entre el 20% y el 30%

• Con una probabilidad del 95% la verdadera prevalencia de Parvovirus B19, que es

  un único valor, podría estar entre 20 y 30%

En un ECC, de una nueva técnica quirúrgica frente a la convencional, arrojó una reducción absoluta del riesgo de morir de 1.4 (-0.6 a 3.5). Este resultado sugiere que:

• Que la nueva técnica quirúrgica reduce significativamente la mortalidad en comparación con la convencional, ya que la reducción absoluta es de 1.4%.

• Que la técnica quirúrgica no muestra una reducción estadísticamente significativa en la mortalidad, puesto que el intervalo de confianza (-0.6 a 3.5) incluye el valor nulo.

• Que la técnica quirúrgica nueva aumenta el riesgo de mortalidad, considerando que el límite inferior es negativo.

• Que la intervención quirúrgica A ofrece un efecto clínico relevante, aunque la significación estadística sea incierta por el intervalo de confianza.

La eficacia del medicamento nuevo frente al medicamento tradicional para reducir el riesgo de aborto espontaneo arrojó un hazard ratio de 0.32 (0.24 a 0.45). Este resultado sugiere que:

• El nuevo medicamento reduce el riesgo de aborto espontáneo en un 32% en comparación con el medicamento tradicional.

• No hay diferencia significativa en el riesgo de aborto espontáneo entre el nuevo medicamento y el medicamento tradicional.

• El nuevo medicamento se asocia con una reducción del 68% en el riesgo de aborto espontáneo en comparación con el medicamento tradicional, pues el IC no incluye el valor nulo.

• El nuevo medicamento aumenta el riesgo de aborto espontáneo en comparación con el medicamento tradicional.

¿Qué factores influyen en la precisión de un intervalo de confianza?

• El tamaño de la muestra

• La variabilidad de los datos

• El nivel de confianza

• Todas las anteriores

Para identificar si el nivel de colesterol varía según condición de falla renal (si/no), además de utilizar la prueba t de student, ¿Cuáles otras estrategias podrían utilizarse?

• Construcción de intervalo de confianza para la diferencia de medias del colesterol entre pacientes con y sin falla renal.

• Construcción de intervalo de confianza para el riesgo relativo del colesterol entre pacientes con y sin falla renal.

• Graficar el IC de la media de colesterol de pacientes con y sin falla renal e identificar si no se cruzan.

• Construcción de intervalos de confianza para la razón de medias del colesterol entre pacientes con y sin falla renal.

La diferencia de medias del nivel de colesterol de pacientes con falla renal frente a aquellos sin ella fue 20 mg/dL (5.52 a 14.48). Este resultado indica que:

• Como el intervalo de confianza no incluye el valor nulo de 1, la diferencia de colesterol entre grupos es estadísticamente significativa.

• La diferencia de 20 mg/dL podría ser producto del azar, ya que el intervalo de confianza es amplio.

• Como el intervalo de confianza no incluye el valor nulo de 0, la diferencia de colesterol entre grupos es estadísticamente significativa.

• Hay un 95% de probabilidad de que cualquier paciente con falla renal tenga entre 5.52 y 34.48 mg/dL más de colesterol.