ANCOVA (Caso práctico 1)

Efectos de un nuevo Tratamiento para reducir colesterol

En el término ANCOVA del glosario de Técnicas de Control de la VE, es una Técnica de análisis de la covarianza a partir del monitoreo de la VE. En este caso, vamos a ver en qué consiste, realmente, el paso a paso de la técnica sobre un supuesto real o caso práctico.

Suppongamos que un grupo de investigación quiere evaluar el efecto de un nuevo tratamiento farmacológico para la reducción del colesterol en sangre en un grupo de pacientes hipercolesterolémicos.

Información previa

Asignación de grupos y de Variable Independiente:

Grupos de investigación y aplicación de VI (tratamientos):

• Grupo de tratamiento (n = 50) que recibe el nuevo fármaco (VI₁).
• Grupo control (n = 50) que recibe un placebo (VI_O).

Evaluación: Pre-post test

Se mide el nivel de colesterol en sangre antes (VD_PRE) y después (VD_POST) del tratamiento en ambos grupos (VI₁ y VI₀). Entonces, siendo VD el nivel de colesterol en sangre; «PRE», el valor de la medición del nivel de colesterol en sangre antes de aplicar el tratamiento; y, por último «POST», el valor de la medicición del nivel de colesterol en sangre después de aplicarlo. Podemos abstraer lo siguiente:

• Grupo experimental = VD_PRE + VI₁ (tto. experimental) + VD_POST
• Grupo control = VD_PRE + VI₀ (tto. placebo) + VD_POST

Objetivo

El objetivo es comparar la reducción del colesterol en sangre entre los dos grupos y ver si el nuevo tratamiento es eficaz en comparación con el placebo. Sin embargo, es posible que el nivel inicial de colesterol en sangre también tenga un impacto en la reducción del colesterol en sangre. Por lo tanto, es importante controlar la influencia del nivel inicial de colesterol en la comparación entre los dos grupos.

Resultados obtenidos en cada grupo

En este caso, el nivel inicial de colesterol en sangre se utiliza como variable de covarianza y se ajusta en la comparación entre los dos grupos.

Recuerda que ANCOVA se utiliza una vez que se ha llevado la intervención, para controlar posibles variables extrañas en nuestro experimento. Son extrañas porque, obviamente, no las habíamos considerado previamente. ¡Vamos con el paso a paso!

Aplicación de la Técnica ANCOVA

La aplicación de la Técnica supone

Paso 1: Se toman de referencia los resultados obtenidos en cada caso

Por ejemplo, supongamos que los siguientes son los resultados obtenidos para cada grupo:

1. Resultados en el Grupo de tratamiento (o grupo experimental):

• Nivel inicial de colesterol: 160, 165, 170, 175, 180, …, 215, 220
• Nivel de colesterol después del tratamiento: 145, 150, 155, 160, 165, …, 195, 200

2. Resultados en el Grupo Control

• Nivel inicial de colesterol: 165, 170, 175, 180, 185, …, 220, 225
• Nivel de colesterol después del tratamiento: 155, 160, 165, 170, 175, …, 205, 210

Paso 2: Calcular la estimación ajustada

El segundo paso consiste en calcular la estimación ajustada de la diferencia entre los dos grupos en términos de reducción del colesterol en sangre. Para ello, se va a tener en cuenta la influencia del nivel inicial de colesterol y se van a comparar los grupos en términos de resultados. Una forma de hacerlo es calcular la diferencia media en la reducción del colesterol en sangre para cada grupo y compararla, ajustando por la influencia del nivel inicial de colesterol en la variable de covarianza.

Entonces, pueden darse dos situaciones:

1. Que la media ajustada sea significativamente diferente de cero: concluyendo que el nuevo tratamiento es más eficaz en comparación con el placebo en términos de resultados obtenidos en el ANCOVA.
2. Que la media ajustada sea igual a cero: en este caso, los efectos del tratamiento experimental son los mismos que los efectos del tratamiento placebo. Es decir que el Tratamiento experimental no conlleva beneficios en le grupo experimental.

Para poner a prueba la primera conclusión (el tratamiento funciona), podemos hacer lo siguiente:

• Comparar la eficacia del tratamiento en los diferentes grupos controlados por la variable extraña. Para hacerlo, primero debemos calcular la covarianza entre las dos variables (el tratamiento y la variable extraña) y la variable dependiente (los resultados).
• Posteriormente, utilizaríamos un modelo de regresión para ajustar los resultados al efecto de la variable extraña y el tratamiento.
• Finalmente, podemos comparar los resultados obtenidos en los diferentes grupos controlados por la variable extraña, utilizando un test estadístico para determinar si existe una diferencia significativa entre los grupos.

Por ejemplo, digamos que se realiza un estudio clínico para evaluar la eficacia de un nuevo fármaco para el tratamiento de la hipertensión arterial. En el estudio se incluyen tres grupos: un grupo de pacientes que reciben el nuevo fármaco, un grupo que recibe un placebo y un grupo que recibe un tratamiento convencional.

La variable extraña en este caso podría ser la edad de los pacientes, ya que esta puede afectar los resultados de la hipertensión arterial. En este caso, podríamos realizar un ANCOVA para controlar el efecto de la edad en los resultados de la hipertensión arterial y evaluar la eficacia del nuevo fármaco comparándolo con el placebo y el tratamiento convencional.