Abstracto

Antecedentes: Debido a un debate resurgente sobre el uso indebido de los valores P, el Journal of Medical Internet Research está organizando un tema permanente que invita al reanálisis de los datos de ensayo (principalmente la salud digital) utilizando un marco bayesiano. Este primer artículo de esta serie se centra en un cribado electrónico y una breve intervención (eSBI, por sus efectos), dirigidos al consumo de alcohol nocivo y peligroso, que los centros de salud de los estudiantes de toda Suecia han administrado rutinariamente a todos los estudiantes durante la última década. El segundo ensayo de Evaluación de Correo Electrónico de Alcohol y Comentarios de Desmantelamiento de la Eficacia para Estudiantes Universitarios (AMADEUS-2) tenía como objetivo evaluar el efecto del eSBI en el consumo de alcohol entre los estudiantes que eran bebedores dañinos y peligrosos. Se empleó un diseño de prueba controlado aleatorizado de dos brazos, aleatorizando a los participantes elegibles a una lista de espera o acceso directo a un eSBI. Las evaluaciones de seguimiento se llevaron a cabo 2 meses después de la aleatorización. El análisis posterior del ensayo siguió el enfoque convencional de hipótesis nula, y no se encontró significación estadística entre los grupos en seguimiento con respecto al número de bebidas estándar consumidas semanalmente. Sin embargo, en un análisis de sensibilidad no especificado, se descubrió que la eliminación de tres posibles valores atípicos hizo que la diferencia entre los grupos fuera significativa.

Objetivo: El objetivo de este estudio es volver a realizar el análisis primario y de sensibilidad del ensayo AMADEUS-2 utilizando un marco bayesiano y comparar los resultados con los del análisis original.

Métodos: Los mismos modelos de regresión utilizados en el análisis original se emplearon en este reanálisis (regresión binomial negativa). Los parámetros del modelo recibieron antecedentes uniformes. La cadena Markov Monte Carlo se utilizó para la inferencia bayesiana, y las probabilidades posteriores se calcularon para los umbrales de interés especificados previamente.

Resultados: Las pruebas de hipótesis nulas no identificaron una diferencia estadísticamente significativa entre los grupos de intervención y control, potencialmente debido a algunos puntos de datos extremos. El análisis bayesiano indicó una probabilidad del 93,6% de que hubiera una diferencia en los gramos de alcohol consumido en el seguimiento entre los grupos de intervención y control y una probabilidad del 71,5% de que la relación de tasa de incidencia fuera de <0,96. Las probabilidades posteriores aumentaron al excluir tres posibles valores atípicos, sin embargo, tales análisis post hoc no eran necesarios para mostrar la preferencia de ofrecer un eSBI a los bebedores dañinos y peligrosos entre los estudiantes universitarios.

Conclusiones: El marco de hipótesis nula se basa en estimaciones puntuales de parámetros. Por lo tanto, los valores P pueden oscilar mucho, dependiendo de uno o pocos puntos de datos, lo que puede poner en duda el valor del análisis. El análisis bayesiano da como resultado una distribución sobre los valores de los parámetros y, por lo tanto, es menos sensible a los valores atípicos y extremos. Los resultados de los análisis de ensayos de intervenciones en los que se esperan tamaños de efectos de pequeño a modesto pueden ser más robustos en un marco bayesiano, lo que lo convierte en un enfoque potencialmente mejor para analizar los datos de investigación en salud digital.

Registro de prueba: Número de prueba controlado aleatorio estándar internacional (ISRCTN) 02335307; http://www.isrctn.com/ISRCTN02335307