Eficacia de los resultados no estadísticamente significativos de los ensayos clínicos en anestesiología: un estudio transversal
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Resumen
Introducción: Los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) son el estándar para evaluar intervenciones en salud. Sin embargo, la interpretación tradicional basada en el valor p < 0.05 ha sido cuestionada, especialmente cuando los resultados no alcanzan significancia estadística. Estos casos pueden ocultar efectos clínicamente relevantes. La razón de verosimilitud (LR) podría ser una estadística alternativa al valor p, muestra que tanto favorecen los datos a la hipótesis nula o alterna. Objetivo: Evaluar si el uso de la razón de verosimilitud (LR) aporta evidencia adicional al valor p, para interpretar resultados primarios no significativos en ensayos clínicos de anestesiología. Métodos: Se realizó un estudio transversal sobre ECA publicados retrospectivamente desde diciembre de 2024 en revistas Q1 y Q2 de anestesiología. Se incluyeron ensayos con resultados primarios no significativos (p > 0.05) y con datos suficientes para calcular la LR. Se evaluó su distribución, asociación con el valor p y su impacto en la probabilidad post-prueba en distintos escenarios pretest. Resultados: Se identificaron inicialmente 642 ECA de los que 117 cumplieron los criterios de inclusión. El 26.5% tuvo una LR < 1 (evidencia a favor de la hipótesis alternativa), y el 35.1% tuvo LR ≥ 100 (fuerte evidencia a favor de la hipótesis nula). En escenarios con probabilidad pretest del 10%, 25% o 50% una LR ≥ 100 elevó la probabilidad post-prueba de la hipótesis nula a una probabilidad mayor al 96%. La correlación entre LR y valor p fue baja (ρ = 0.076), sugiriendo que ambas medidas aportan información distinta. Conclusión: La razón de verosimilitud permite una interpretación matizada de los resultados no significativos en los ECA en anestesiología. La LR da una información adicional al valor p y puede mejorar la toma de decisiones en investigación clínica.
Descripción
Abstract
Introduction: Randomized controlled trials (RCTs) are the gold standard for evaluating health interventions. However, the traditional interpretation based on a p-value < 0.05 has been questioned, particularly when results do not reach statistical significance. These cases may obscure clinically relevant effects. The likelihood ratio (LR) could serve as an alternative to the p-value, indicating how much the data support either the null or the alternative hypothesis. Objective: To assess whether the use of the likelihood ratio (LR) provides additional evidence beyond the p-value for interpreting non-significant primary outcomes in anesthesiology clinical trials. Methods: A cross-sectional study was conducted on RCTs published retrospectively since December 2024 in Q1 and Q2 anesthesiology journals. Trials with non-significant primary outcomes (p > 0.05) and sufficient data to calculate the LR were included. The distribution of LR was evaluated, along with its association with the p-value and its impact on post-test probability across different pretest scenarios. Results: A total of 642 RCTs were initially identified, of which 117 met the inclusion criteria. Of these, 26.5% had an LR < 1 (evidence favoring the alternative hypothesis), and 35.1% had an LR ≥ 100 (strong evidence favoring the null hypothesis). In scenarios with pretest probabilities of 10%, 25%, or 50%, an LR ≥ 100 increased the post-test probability of the null hypothesis to over 96%. The correlation between LR and p-value was low (ρ = 0.076), suggesting that both measures provide distinct information. Conclusion: The likelihood ratio allows for a more nuanced interpretation of non-significant results in anesthesiology RCTs. LR provides additional information beyond the p-value and may improve decision-making in clinical research.
Palabras clave
Likelihood Functions, Clinical Trials as Topic, Bayes Theorem