La confusión entre error estándar y desviación estándar: impactos potenciales en los metanálisis en medicina deportiva

Resumen

Fondo

Una revisión reciente encontró que el 45% de los metanálisis incluían errores estadísticos, de los cuales, el más común era el cálculo de los tamaños del efecto basado en el error estándar (SE) en lugar de la desviación estándar (DE) (la confusión SE/DE). .

Objetivos

El primer objetivo de este estudio fue evaluar el impacto de la confusión SE/SD en los resultados de un metanálisis muy citado. Nuestro segundo objetivo fue identificar una fuente potencial de confusión SE/SD, mediante la evaluación de la frecuencia con la que se informa SE como una medida de la variabilidad de la muestra en ensayos controlados aleatorios en medicina deportiva.

Métodos

Verificamos posibles confusiones entre SE y SD en un metanálisis de 2015 de ensayos controlados aleatorios que informaron los efectos de las intervenciones de fútbol recreativo sobre la aptitud aeróbica en adultos. Corregimos los tamaños del efecto afectados por las mezclas de SE/SD y volvimos a analizar los datos de acuerdo con la metodología original. Comparamos las estimaciones agrupadas de los tamaños del efecto de nuestro nuevo análisis de los valores corregidos con las del estudio original. Para evaluar la frecuencia con la que se informó SE en lugar de SD como medida de la varianza de la muestra, extrajimos mensajes de texto con los resultados de ensayos controlados aleatorios de siete revistas de medicina deportiva e informamos la proporción de informes de SE versus SD.

Resultados

Identificamos posibles combinaciones de SE/SD en 9/16 tamaños de efecto incluidos en el metanálisis que describe los efectos de las intervenciones basadas en el fútbol versus el control sin ejercicio. El tamaño del efecto publicado fue la diferencia de medias estandarizada (DME) = 1,46 (intervalo de confianza (IC) del 95%: 0,91; 2,01). Después de corregir las confusiones de SE/SD, nuestro nuevo análisis produjo una estimación agrupada más pequeña (DME = 0,54 (IC del 95%: 0,37; 0,71)). La estimación agrupada original para los ensayos que compararon intervenciones de fútbol versus carreras fue DME = 0,68 (IC del 95%: 0,06 a 1,4). Después de corregir las confusiones de SE/SD y volver a analizar, el efecto ya no fue estadísticamente significativo (DME = 0,20 (IC del 95%: 0,10; 0,49))). Encontramos que el 19,3% de los ensayos controlados aleatorios informaron SE en lugar de DE para describir la variabilidad de la muestra. La frecuencia relativa de la práctica osciló entre 0 y 25% en las siete revistas muestreadas.

Conclusiones

Descubrimos que la confusión SE/SD había inflado las estimaciones de los efectos del fútbol sobre la aptitud aeróbica. Los metaanalistas deben estar atentos para evitar calcular mal el tamaño del efecto. Los autores, revisores y editores deben evitar y desalentar (respectivamente) la práctica de informar EE como medida de la variabilidad de la muestra en la investigación en medicina deportiva.

1 Introducción

Un estudio reciente de Kadlec et al. (1) destacaron la prevalencia e ilustraron el impacto potencial de los errores comunes encontrados en los metanálisis dentro de la literatura sobre fuerza y ​​acondicionamiento. Inspirándonos en este trabajo, intentamos establecer comparaciones dentro de la literatura sobre medicina deportiva, volviendo a analizar un metanálisis muy citado como ejemplo elaborado. También intentamos investigar si los errores comunes destacados por Kadlec et al. podría explicar la eficacia reportada del fútbol recreativo como una intervención para mejorar la aptitud aeróbica (\(\punto{V}\)oh2máx ml·kg−1·min−1).

El ejemplo utilizado fue el metanálisis de 2015 de ensayos controlados aleatorios (ECA) que informaron los efectos del fútbol recreativo en la aptitud aeróbica de los adultos (\(\punto{V}\)oh2máxml·kg−1·min−1) por Milanovic et al.. (2). En comparación con controles sin ejercicio, el efecto del fútbol recreativo en \(\punto{V}\)oh2máx es impresionante (diferencia de medias estandarizada (DME) = 1,46 (intervalo de confianza (IC) del 95%: 0,91; 2,01). Los episodios intermitentes de actividad de alta intensidad que caracterizan al fútbol se propusieron para explicar la \(\punto{V}\)oh2máx efecto. Sin embargo, el tamaño del efecto informado es casi el doble del informado para las intervenciones repetidas de entrenamiento de sprint (3, 4) y entrenamiento en intervalos de alta intensidad (5), y mayor que la estimación agrupada informada para el entrenamiento de carrera en adultos (6) y adultos mayores (7). Se eligió este estudio en particular debido al gran tamaño del efecto informado y porque los diagramas de bosque mostraron estudios con tamaños del efecto muy grandes (SMD > 3), el umbral por encima del cual Kadlec et al. (1) sugirió que los lectores deberían ejercer un alto grado de sospecha.

Una inspección visual de los diagramas de bosque de un análisis secundario que comparó el fútbol versus la carrera continua también reveló tamaños de efecto individuales notoriamente grandes para dos estudios en comparación con el resto incluidos en el análisis. Ambos tamaños del efecto fueron plausibles (DME ~ 1,5). La evidencia de una intervención que puede mejorar la aptitud aeróbica más que correr continuamente tiene el potencial de impactar las políticas y prácticas de salud pública, particularmente en un deporte que ya es popular y bien financiado como el fútbol. El tamaño del efecto general (SMD = 0,68) parecía plausible, pero este hallazgo (que el fútbol mejora la condición física más que la carrera continua) va en contra de la evidencia sobre el entrenamiento de sprints repetidos (3, 4) y entrenamiento en intervalos de alta intensidad (5) intervenciones. Elegimos reexaminar el análisis que compara el fútbol con la carrera para asegurarnos de que esta afirmación se basara en evidencia sólida y prácticas metaanalíticas sólidas.

En la tabla se muestra una versión modificada de la lista de verificación de Kadlec et al. 1, junto con las acciones tomadas en la aplicación de la lista de verificación y una breve justificación de cada una. Milanovic et al. (2) incluyeron sólo datos de ECA de fútbol recreativo. Los métodos establecen que los estudios fueron ponderados adecuadamente (modelos de efectos aleatorios). El resultado se define claramente como aptitud aeróbica (\(\punto{V}\)oh2máx ml·kg−1·min−1), este valor único tiene pocos sustitutos y ninguno parece haber sido reportado. Estos factores anularon la necesidad de evaluar completamente los elementos 1 a 3 de la lista de verificación.

Tabla 1 Versión modificada de Kadlec et al. (1) lista de verificación para errores en un metanálisis tal como se aplica en este presente estudio

En cambio, este estudio se centra en los factores relacionados con los errores 4 y 5 en la Tabla 1 (1), la inclusión de valores atípicos no detectados, la causa de los valores atípicos y su influencia en los resultados. Cuando se define como una DME > 3,0, los posibles valores atípicos son relativamente fáciles de identificar si se informan los diagramas de bosque, pero determinar si un valor atípico es erróneo y la causa de estos errores es más complejo. Kadlec et al. (1) encontraron que el 60% de los valores atípicos podrían atribuirse al uso del error estándar (SE), en lugar de la desviación estándar (SD) como denominador al calcular los tamaños del efecto; A esto lo denominaron “confusión SE/SD”. En su nuevo análisis de Seitz et al. (8) corrigiendo solo un valor, Kadlec et al. (1) ilustró hábilmente cómo la confusión SE/SD puede inflar las estimaciones agrupadas del metanálisis.

Nuestro primer objetivo fue determinar la presencia de combinaciones SD/SE y cuantificar sus efectos en estimaciones agrupadas del tamaño del efecto de un metanálisis muy citado en medicina deportiva. Para hacer esto, primero replicamos el análisis original como se describe. Luego verificamos y corregimos cualquier posible confusión de SE/SD y volvimos a analizar los datos. Las diferencias en los tamaños del efecto de los estudios individuales se tomaron como evidencia de confusiones SE/SD. Se utilizaron diferencias en las estimaciones agrupadas de los tamaños del efecto para ilustrar los efectos que estas confusiones tuvieron en los resultados del estudio original.

La confusión sobre el uso de SE y SD ha sido objeto de investigación (9,10,11,12,13,14) debate (9) y el tema de múltiples artículos educativos (15,dieciséis,17,18,19). Informar de SE en lugar de SD para describir la variabilidad de la muestra se incluyó como uno de los 20 errores más comunes en la investigación biomédica (20). El informe de SE en lugar de SD al describir la variabilidad de la muestra parece ser un lugar común en varias disciplinas científicas (11, 13, dieciséis, 20, 21). Nuestro segundo objetivo fue investigar con qué frecuencia se informa SE, en lugar de SD, como medida de la variabilidad de la muestra en la literatura sobre medicina deportiva.

2 Métodos

2.1 Confusión SE/SD

No existe una forma única de identificar valores atípicos en los metanálisis, ya que dependen del contexto. Las reglas generales utilizadas comúnmente son valores que están a más de > 3 DE de la media o a más de 1,5 veces el rango intercuartílico de la mediana. Kadlec et al. (1) señalaron que muchos estudios incluidos en los metanálisis que revisaron tenían “SD sorprendentemente pequeñas”pero que no estaba claro si estos posibles valores atípicos eran errores de cálculo. Idealmente, cualquier posible valor atípico debe evaluarse de forma individual. Por tanto, independientemente del tamaño del efecto, accedemos a las versiones de texto completo de cada estudio incluido en el metanálisis de Milanovic et al. (2), y extrajo las medias y medidas de variabilidad de la muestra tal como se informó. Para cada tamaño del efecto, registramos si la estadística que acompaña a cada media se informó claramente y si era DE o SE.

2.2 Replicación del análisis original

La replicación fue problemática ya que no informó los valores utilizados para calcular los tamaños del efecto. Para verificar SD o SE como denominador, tuvimos que volver a extraer manualmente las medias y los valores del “denominador” como se informó en los estudios originales. Luego replicamos según la metodología original para verificar si habíamos extraído los mismos valores utilizados en el estudio original. La replicación exitosa de los tamaños del efecto del estudio nos permitió identificar posibles confusiones SE/SD, antes de corregirlas para realizar nuestro nuevo análisis.

La replicación fue difícil debido a omisiones en la metodología original. Por ejemplo, los autores no indicaron explícitamente qué valores se extrajeron de los estudios para calcular la DME. Como todos los estudios incluidos eran ECA, con dos (o más) grupos independientes, se supuso que las DME se calcularon en función de los valores de los grupos independientes posteriores a la prueba. La unidad natural de diferencia es la calculada entre las medias posteriores a la prueba. El estandarizador utilizado para calcular la DME normalmente se deriva de las DE agrupadas de los grupos independientes (ver Ec. 1).

Cálculo de SMD:

$${\text{SMD}} = \frac{{\mu 1 {-} \mu 2}}{{\sqrt {\left( {\left( {\sigma 12 + \sigma 22} \right)/ 2} \derecha)} }},$$

(1)

dónde metro1 es la media posterior a la prueba del grupo de intervención, m2 es la media post-prueba de…

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