Significación estadística y relevancia clínica: diferentes formas de valorar críticamente los resultados de un estudio
Puede ser que una de las posibles razones por las que la significación estadística esté siendo cuestionada durante décadas sea la errónea interpretación del p-valor como una medida suficiente para la toma de decisiones clínicas. Es importante reconocer que, aunque la significación clínica puede ser...
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| Main Author: | |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Fundación para el Desarrollo de la Enfermería
2025-08-01
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| Series: | NURE Investigación |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.nureinvestigacion.es/OJS/index.php/nure/article/view/2730 |
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| Summary: | Puede ser que una de las posibles razones por las que la significación estadística esté siendo cuestionada durante décadas sea la errónea interpretación del p-valor como una medida suficiente para la toma de decisiones clínicas. Es importante reconocer que, aunque la significación clínica puede ser entendida como una condición sine qua non para con considerar la implementación de una intervención sanitaria, aunque sea una condición indispensable, esto no implica que sea suficiente. La significación estadística por sí sola no puede servir como la única fuente de información para la toma de decisiones clínicas basadas en la evidencia. La toma de decisiones clínicas basadas en evidencias requieren la estimación de medidas que evalúan y cuantifican la magnitud del efecto, se (como aquellas que se exponen en este editorial), ya que estas proporcionan información orientada a la relevancia clínica. No obstante, este tipo de medidas no pueden prescindir de la significación estadística que debe acompañar cualquier estimación puntual. Además, para la toma de decisiones clínicas, basadas en evidencia, debemos ser conocedores de las falacias, limitaciones, e imprecisiones inherentes a cualquier estimación estadística. Asimismo, más allá de este conocimiento metodológico, debemos considerar el juicio clínico y la habilidad de los profesionales clínicos para evaluar aspectos más amplios de la relevancia clínica (como la severidad, la vulnerabilidad, la morbimortalidad del problema, su coste y prevalencia) ya que estos factores van más allá de los relacionados con la magnitud del efecto.
ABSTRACT
It might be that one possible reason why statistical significance has been questioned for decades might lie in the misinterpretation of p-value as a sufficient measure for clinical decision-making. It is essential to recognize that, although statistical significance can be considered a sine qua non condition for contemplating the implementation of a healthcare intervention, being an essential requirement does not imply that it is sufficient, Statistical significance alone cannot serve as the sole source of information for evidence-based clinical decisions. Evidence-based clinical decision-making requires measures that assess and quantify the magnitude of the effect (such as those discussed in this editorial), as they provide information focused on clinical relevance. Nevertheless, these types of measures cannot disregard statistical significance, which should accompany any point estimation. Besides, evidence-based clinical decision-making requires us to be aware of the fallacies, limitations, and inaccuracies inherent to any statistical estimation. Furthermore, beyond these methodological knowledge we must consider clinical judgment and the clinician’s ability to assess broader aspects of clinical relevance (such as severity, vulnerability, morbimortality, cost, and prevalence) as these factors extend beyond data related to magnitude effects.
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| ISSN: | 1697-218X |