Joe M El-Khoury , Tony Badrick , Elvar Theodorsson ¿Es hora de reevaluar los criterios de inclusión del 95% para definir los intervalos de referencia? Oxford Academic- Clin Chem 2024; 70 (5): 700-702. Department of Laboratory Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, United States
Cuando los resultados de las pruebas se encuentran fuera de los intervalos de referencia en individuos sanos, esto suele generar frustración y estudios innecesarios para detectar posibles enfermedades. Estas anomalías pueden atribuirse a efectos de matriz o a la falta de selectividad, pero con mayor frecuencia se deben a los estrictos criterios que utilizamos al diseñar intervalos de referencia, que en última instancia podrían ser estrechos para algunas pruebas.
La pregunta central que planteamos aquí es si es momento de reevaluar y rediseñar nuestro enfoque para crear intervalos de referencia con el fin de reducir la incidencia de falsos positivos y minimizar los falsos negativos. Aquí ofrecemos un resumen de la historia, la teoría y las consideraciones prácticas sobre los intervalos de referencia y explicamos por qué creemos firmemente que es necesario actualizar nuestro enfoque para algunas pruebas.
Enfoque tradicional
Los intervalos de referencia son fundamentales en varios campos médicos, incluida la química clínica. Sirven para interpretar observaciones médicas de manera eficaz, y su desarrollo ha sido objeto de amplio debate y evolución en comités científicos y grupos de trabajo. El enfoque tradicional es basar estos intervalos en el 95% central de la población de referencia, con el 5% restante (2,5% en el extremo inferior y 2,5% en el extremo superior) fuera de estos límites después de eliminar los valores atípicos. Estos umbrales se basan en prácticas estadísticas históricas. Sin embargo, debemos preguntarnos: ¿Por qué excluir al 5% de la población de referencia, creando una tasa de falsos positivos del 5%, dado que ya los hemos examinado utilizando estrictos criterios de inclusión y exclusión y hemos eliminado cualquier valor atípico en nuestros datos?
Origen de los extremos del 2,5%
A finales del siglo XIX, la exclusión del 2,5% de observaciones extremas en una distribución para establecer intervalos de referencia tuvo como objetivo inicial eliminar valores atípicos de los datos astronómicos.
En 1925, Ronald Fisher estaba a punto de publicar Métodos Estadísticos para Investigadores e inicialmente solicitó permiso a Karl Pearson para usar Tablas para biométricos y estadísticos . Cuando Pearson se negó, Fisher creó sus propias tablas. Fisher revolucionó la forma en que se presentaba la probabilidad en las tablas estadísticas, centrándose en los cuantiles 0,05 y 0,01, reduciendo el número de páginas necesarias y enfatizando el corte de la probabilidad. Como resultado, los niveles de significancia de P < 0,05 y P < 0,01 se arraigaron en el ritual de prueba de hipótesis nula. Fisher luego lamentó este enfoque rígido, reconociendo que no debería haber un nivel fijo de significancia en todas las situaciones y que la elección fue algo arbitraria. El umbral P < 0,05 indica una disposición a aceptar una probabilidad del 5% de un error falso positivo, un riesgo aceptable en muchos campos pero no universalmente aplicable. Algunos campos optan por niveles más estrictos, como P < 0,01 o P < 0,001, para reducir la probabilidad de falsos positivos. En resumen, el uso convencional de niveles de significancia, como P < 0,05 y P < 0,01, en las pruebas de hipótesis tiene una base histórica, pero no es universalmente adecuado. Estos niveles han sido objeto de debate, y los críticos destacan la necesidad de flexibilidad en diferentes contextos de investigación y clínicos.
El contexto histórico de los intervalos de referencia se remonta al trabajo de Adolphe Quetelet en 1835 y al desarrollo de herramientas estadísticas basadas en la distribución normal por científicos como Gauss y Laplace. El trabajo de Quetelet introdujo el concepto de "hombre promedio" y sentó las bases para la idea del "rango normal" en función de factores como la edad, la etnia y el sexo. Por lo tanto, un intervalo normal/de referencia establecido para una muestra de una población normal/de referencia determinada podría no ser adecuado para todas las poblaciones.
El debate sobre qué es "normal" dio lugar a diversas interpretaciones, como se resume en la Tabla 1. El propio Gauss utilizó originalmente el término "normal" para referirse a las "ecuaciones normales" ortogonales involucradas, y no con la connotación de "habitual". Karl Pearson popularizó el uso de "normal" como adjetivo a principios del siglo XX. Por lo tanto, es esencial considerar las diferentes concepciones de normalidad y el uso de valores e intervalos de referencia......
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3) Intervalos de referencia en pediatría
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Nueva presentación el 09 de Febrero
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
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Ciudada de Buenos Aires. R. Argentina
