Significación estadística y relevancia clínica: diferentes formas de valorar críticamente los resultados de un estudio - Ana Belén Salamanca Castro (NURE Investigación, 2025)
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.