Objetivo Educativo:
Este artículo tiene el objetivo de ayudar al alumno que necesite hacer un trabajo de final de carrera a entender los criterios relacionados con la exactitud y la precisión de un instrumento de medición , a fin de reducir los sesgos y promover mayor confiabilidad y validez de su estudio. En un trabajo de investigación, la integridad de los datos depende de la integridad del sistema de medición.
La precisión y la exactitud son términos que están relacionados entre si y que se refieren a la capacidad que tiene un instrumento o escala al momento de la medición de las variables. La medición tendrá mayor validez mientras más precisa y exacta sea. Si se obtiene resultados con poca variabilidad con un instrumento, se presume que este es más preciso. Ya la exactitud de un instrumento se relaciona a capacidad de obtener resultados verdaderos y libres de sesgos. (1)
La precisión en un estudio y su utilidad
Por definición la precisión es la cercanía de dos o más valores de varias mediciones entre sí. Hay más precisión mientras más cerca estén los valores de diferentes mediciones y eso tiene una grande influencia en la potencia de un estudio porque mientras más precisa sea la medida, mayor será la potencia estadística, o sea, la precisión aumenta la potencia para detectar defectos. (2)
La palabra clave aquí es reproducibilidad. Es así que se valora la precisión, con la reproducibilidad de mediciones repetidas y esto está relacionado con los llamados errores aleatorios. Algunas fuentes de errores aleatorios son: (3)
- Variabilidad del observador (incluye factores como escoger palabras en una entrevista o tener habilidad para usar un instrumento mecánico) (3)
- Variabilidad del sujeto (se debe a la variabilidad biológica intrínseca de los participantes en el estudio) (3)
- Variabilidad del instrumento (incluye factores ambientales cambiantes, el desgaste de los componentes mecánicos, entre otros) (3)
Un instrumento es confiable y preciso cuando las mediciones realizadas generen los mismos resultados en diferentes momentos, escenarios y poblaciones. Pero en la practica la confiabilidad se conjuga con otro concepto que es la validez, dando origen a diversos escenarios, desde mediciones válidas y confiables hasta aquellas que carecen de validez y de confiabilidad. (2)
Unos de los principios fundamentales de la precisión en un estudio es la confiabilidad, o consistencia de las mediciones. És necesario que los investigadores intenten reducir la cantidad de fuentes de potenciales errores relacionados con la medición de las variables para proporcionar una mayor confianza en los resultados. (2)
Existen cinco métodos que se pueden emplear para tratar de reducir al mínimo el error aleatorio y aumentar la precisión de las determinaciones de cualquier estudio: la normalización de los métodos de medida, la formación y certificación de los observadores, el perfeccionamiento de los instrumentos, la automatización de los instrumentos y por último, repetir las determinaciones. (5)
Para cada una de las mediciones del estudio, es el investigador que decide cuánto hincapié debe hacer en cada una de estas estrategias.
Como se calcula la precisión de un estudio
Se calcula a través de la proporción de verdaderos positivos contra todos los resultados positivos, tanto verdaderos positivos (VP), como falsos positivos (FP): (3)
La fórmula és:
Precision = VP/VP+FP
Ahora, cuando es necesario estimar la precisión de una población (estadísticos), esta se calcula a través de un intervalo de confianza (IC). (4)
IC es una medida de la precisión de los resultados de un estudio con la finalidad de establecer inferencias sobre la población estudiada. En ciencias de la salud se suele utilizar un intervalo de confianza de 95%, debido a que sólo es posible aceptar como máximo un 5% de error estándar en las afirmaciones. (4)
La fórmula del IC se compone de dos parámetros principales; el primero denominado (d ), diferencia entre dos medidas (proporciones, medias, medianas, entre otras) y (e ), el error estándar aceptado para esa diferencia bajo una curva normal con un valor de Z= 1.96. (4)
Por lo tanto, la fórmula en general és [d +/- 1.96(e)].
Para lo cual, el error estándar se obtiene mediante 2√p (1-p)/n, donde “p” representa a la proporción de sujetos con el evento estudiado y (1-p) a la diferencia de la unidad menos el valor de “p” que se divide entre el número de pacientes. (4)
Siempre que se trate de estudios donde se analicen diferencias entre dos o más grupos para medias, proporciones (%), riesgos relativos y también para calcular estimaciones de estudios de diagnóstico (sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivos e índices de probabilidad), tratamiento, casos y controles, inclusive meta análisis, es necesario incluir el IC. (4)
Exactitud y su utilidad
Exactitud en una prueba diagnóstica se refiere al grado en que sus resultados coinciden con un parámetro de referencia claro y objetivo, o sea, la exactitud de una variable es el grado en que representa el valor verdadero y su utilidad para un estudio es aumentar la validez de las conclusiones. (4)
En las ciencias de la salud, se dice que la exactitud és la capacidad de una prueba diagnóstica para clasificar correctamente a los individuos en subgrupos clínicamente relevantes (enfermos y NO enfermos)”. (5)
La exactitud va a depender del error sistemático (sesgo); cuanto mayor sea el error, menos exacta será la variable. Los posibles sesgos son: (4)
Sesgo del observador: una deformación, consciente o inconsciente de la percepción o la notificación de la medida por el observador. (4)
Sesgo del instrumento: funcionamiento defectuoso de un instrumento mecánico. (4)
Sesgo del participante: la deformación de la medición por parte del participante en el estudio, por ejemplo, al notificar un suceso (sesgo de respuesta o de recuerdo). (4)
Como se calcula la exactitud en un estudio
A diferencia de la precisión, la exactitud de una medición se evalúa mejor comparándola (si posible) con algún criterio de referencia. (4)
De manera práctica, se calcula con la proporción de resultados verdaderos (positivos y negativos) entre el número total de casos examinados (verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos, falsos negativos). Por lo tanto, la formula es: (5)
Exactitud= VP+VN/VP+FP+FN+VN
Para incrementar la exactitud de un estudio también es posible contar con estrategias parecidas a las utilizadas para determinar la precisión: normalización de los métodos de medición, formación y certificación de los observadores, perfeccionamiento de los instrumentos, automatización de los instrumentos, realización de medidas que no se perciban (es posible diseñar mediciones de las que no sea consciente el participante y así eliminar la posibilidad de que conscientemente introduzca sesgo en la variable), calibración del instrumento y enmascaramiento. (5)
La decisión del interés que se debe poner en aplicar cada una de estas estrategias, así como en el caso de la precisión, es del elección del investigador.
Referencias:
- Villasís-Keever MÁ, Márquez-González H, Zurita-Cruz JN, Miranda-Novales G, Escamilla-Núñez A. El protocolo de investigación VII. Validez y confi abilidad de las mediciones. Rev Alerg Mex. 2018;65(4):414-421
- Manterola, Carlos, Grande, Luis, Otzen, Tamara, García, Nayely, Salazar, Paulina, & Quiroz, Guissela. (2018). Confiabilidad, precisión o reproducibilidad de las mediciones. Métodos de valoración, utilidad y aplicaciones en la práctica clínica. Revista chilena de infectología, 35(6), 680-688. https://dx.doi.org/10.4067/S0716-10182018000600680
- Portillo, Jacobo Diaz. Guía Práctica del Curso de Bioestadística Aplicada las Ciencias de la Salud. Alcalá, Madrid: Instituto Nacional de Gestión Sanitaria.
- Arceo Díaz, José LuisManual de medicina basada en evidencias / José LuisArceo Diaz, José Manuel Ornelas Aguirre, Susana Dominguez Salcido. México : Editorial El Manual Moderno, 2010. xii, 192 p. : il. ; 23 cm. Incluye índice ISBN 978-607-448-054-2
- Hulley SB, Cummings SR. Planificación de las mediciones: precisión y exactitud. En: Diseño de la investigación clínica. Barcelona: Doyma, 1993; 35-46.
