Lista de
verificación del tamaño muestral
Casos en los que se aplican
consideraciones especiales
Estudios clínicos por grupos
La principal consecuencia al adoptar un diseño aleatorizado por grupos es que tiene una potencia estadística menor a la de un estudio clínico de tamaño equivalente con aleatorización de pacientes debido a que se correlacionan las observaciones dentro de cada grupo. La medida del alcance de la formación de grupos se conoce como el 'coeficiente de correlación intragrupal (Intracluster Correlation Coefficient, ICC). Debido a ello, es necesario aumentar los tamaños muestrales para ajustar el efecto de la aleatorización por grupos. El coeficiente de correlación intragrupal y el tamaño del grupo afectarán el aumento requerido. En general, al aumentar el tamaño dentro del grupo en más de 50 se obtendrá una pequeña potencia estadística adicional mientras que si se aumenta el número de grupos el resultado será más eficiente. Muchas veces los investigadores deben ponderar las dificultades logísticas y los costos asociados con el reclutamiento de grupos extra contra las dificultades asociadas con el aumento del número de pacientes por grupo. En un protocolo se deben establecer los siguientes factores adicionales:
Ejemplos ilustrativos -
Justificación del tamaño muestral para un resultado
binario
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El tamaño muestral mínimo total se determinó en 8.500 mujeres, la mitad de ellas asignadas al tratamiento con suplementación con calcio y la otra mitad a recibir comprimidos de placebo. Este tamaño muestral es suficiente para obtener una potencia del 80% y detectar una reducción del 30% en la tasa de preeclampsia en el grupo tratado con calcio (2,8%) en comparación con la tasa del 4% en el grupo placebo. Esta tasa en el grupo placebo se basa en los datos obtenidos de una de las poblaciones consideradas para el estudio, con el sistema de recolección de datos basados en la población respaldado por: Organización Mundial de la Salud (World Health Organizaton, WHO)/Programa Especial para la Investigación, Desarrollo y Entrenamiento en la Investigación sobre Reproducción Humana (Development and Research Training in Human Reproduction, HRP)/Departamento de Salud Reproductiva e Investigación (Department of Reproductive Health and Research, RHR). Esta tasa se ubica en el extremo inferior del intervalo de valores de otros centros candidatos y aborda el cálculo del tamaño muestral en forma conservadora. Una estimación aún más conservadora es la reducción en la tasa de preeclampsia de 3,5% en el grupo placebo a 2,45% en el grupo calcio que exige un total de 9.000 mujeres. Para demostrar una reducción del 4% al 2,40% o un riesgo relativo de 0,60 serán suficientes 4.500 mujeres en total. Este último tamaño muestral se utilizará como punto de referencia para el primer análisis preliminar. (Estudio clínico aleatorizado multicéntrico de la OMS sobre suplementación con calcio para la prevención de la preeclampsia (WHO Multicentre Randomized Trial of Calcium Supplementation for the Prevention of Pre-eclampsia)] - ver el protocolo) |
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Ejemplos ilustrativos -
Justificación del tamaño muestral para un resultado
continuo
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Fue necesario incluir 360 mujeres en cada grupo para obtener
el 85% de posibilidades de detectar como significativa (al nivel de dos
colas del 5%) una diferencia de cinco puntos entre los dos grupos en
los puntajes promedio SF-36 de percepción de salud general con
una desviación estándar supuesta de 20 y una
pérdida de seguimiento del 20%. (Morrell CJ, Spiby H, Stewart P,
Walters S, Morgan A. Costs and effectiveness of community postnatal
support workers: randomised controlled trial. BMJ. 2000;321:593-8. (incluido
con permiso)) |
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Ejemplos ilustrativos -
Justificación del tamaño muestral para un estudio
clínico por grupos
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Para demostrar una reducción relativa del 25%, con una potencia del 80% y un nivel de significancia estadística del 5% en las medidas de resultado entre el grupo intervención y el grupo control estimamos la necesidad de una muestra de alrededor de 140 consultorios en total [Programa para el cálculo del Tamaño muestral de aleatorización por grupos ver 1.0.2, Unidad de Investigación de Servicios de Salud, Universidad de Aberdeen (Health Services Research Unit, Aberdeen University)]. Asumimos que ninguno de los resultados principales sería menor al 50% en el grupo control y que el número promedio de pacientes incluidos por consultorio sería de al menos 10 por medida de resultado. Estos cálculos se basan en las cifras de venta de medicamentos antihipertensivos, una encuesta sobre el uso de las herramientas para la evaluación de riesgo y las cifras publicadas sobre el logro de los objetivos de tratamiento. El tamaño muestral también considera la necesidad de un ajuste por correlación intragrupal, que se origina al realizar la aleatorización a un nivel (prácticas clínicas) y el análisis a otro nivel (pacientes). El factor de ajuste se estimó de manera conservadora en 0,2 sobre la base de datos obtenidos de un estudio previo. (Estudio clínico RaPP - ver el protocolo (Inglés)) |
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Lista de
verificación del tamaño muestralEsta lista de verificación ilustra las cantidades
específicas que deben informarse al calcular el tamaño
muestral
Programa para el
cálculo del
tamaño muestralEste programa calcula el número de participantes necesarios
para un estudio clínico aleatorizado por pacientes o grupos en
el que se usa un resultado binario o continuo. Alternatively, you can use four Excel spreadsheets:
Texto sobre tamaño muestral de la 3ra edición de Clinical Epidemiology (General)
Este texto es una contribución de Dave Sackett, quien lo
preparó para la 3ra edición de Clinical Epidemiology; A
Basic Science for Answering Questions about Health Care, a ser
publicado por Lippincott, Williams & Wilkins en 2005.
Texto sobre tamaño muestral de la 3ra edición de Clinical
Epidemiology (Estudios clínicos grandes y estudios
clínicos pequeños) (Large trials and small trials)
Este texto es una contribución de Dave Sackett, quien lo
preparó para la 3ra edición de Clinical Epidemiology; A
Basic Science for Answering Questions about Health Care, a ser
publicado por Lippincott, Williams & Wilkins en 2005.
Nomograma
para calcular
el número de participantes que se necesitan cuando se usa un
resultado binarioEste nomograma se puede imprimir y usar para estimar los requisitos
de tamaño muestral para resultados binarios
Nomograma para
calcular el
número de participantes que se necesitan cuando se usa un
resultado continuoEste nomograma se puede imprimir y usar para estimar los requisitos de tamaño muestral para resultados continuos.
Base de datos de los
coeficientes
de correlación intragrupal 
and
a websiteEste sitio web contiene información sobre los tamaños
de las correlaciones intragrupales en los estudios clínicos que
evalúan las estrategias para cambiar la conducta del
médico
Programa
para el cálculo del tamaño muestral en estudios
clínicos por gruposEs un programa que se puede descargar para calcular el tamaño
muestral en estudios clínicos aleatorizados por grupos.
EPI InfoEpi Info es un paquete de software de dominio público
diseñado por la comunidad mundial de médicos e
investigadores que pertenecen al área de salud pública.
EPI Info realiza cálculos simples de tamaño muestral por
medio de Statcalc.
Campbell MJ, Julious SA, Altman DG. Estimating sample sizes for
binary, ordered categorical, and continuous outcomes in two group
comparisons. BMJ 1995; 311: 1145-8.
Kerry SM, Bland JM. Sample size in cluster randomisation. BMJ 1998;
316: 549