Prueba Chi Cuadrada para Comparar Proporciones entre Dos Centros
La Dra. Flores debe utilizar la prueba de Chi cuadrada para comparar la proporción de pacientes con síndrome post-COVID entre la UMF 58 y el hospital "Juárez". 1
Justificación de la Prueba Estadística
La prueba de Chi cuadrada es la herramienta apropiada cuando se comparan proporciones o frecuencias entre dos o más grupos independientes con variables categóricas 1. En este caso específico:
- Variable dependiente: Presencia o ausencia de síndrome post-COVID (variable dicotómica/categórica) 2, 3
- Variable independiente: Centro de atención (UMF 58 vs Hospital "Juárez") - dos grupos independientes
- Objetivo: Comparar proporciones entre dos instituciones diferentes
Por Qué las Otras Opciones Son Incorrectas
t de Student de Medidas Repetidas
- Esta prueba se utiliza para comparar medias de variables continuas en el mismo grupo de sujetos medidos en diferentes momentos 1
- No es apropiada para comparar proporciones entre dos grupos independientes diferentes
- Requiere datos continuos, no categóricos
ANOVA de Una Vía
- Se utiliza para comparar medias de variables continuas entre tres o más grupos independientes 1
- No es la prueba óptima para solo dos grupos
- Tampoco es apropiada para variables categóricas como presencia/ausencia de diagnóstico
Regresión Lineal Simple
- Se utiliza para examinar la relación entre una variable dependiente continua y una variable independiente 1
- El diagnóstico de síndrome post-COVID es una variable categórica, no continua
- No es la prueba apropiada para comparar proporciones entre grupos
Ventajas de la Prueba Chi Cuadrada en Este Contexto
La Chi cuadrada es particularmente útil porque 1:
- No requiere distribución normal de los datos (prueba no paramétrica)
- Maneja variables dicotómicas eficientemente (diagnosticado vs no diagnosticado con síndrome post-COVID)
- Compara dos grupos independientes (las dos instituciones de salud)
- Proporciona información detallada sobre cómo cada grupo se comportó en el estudio
- Es robusta respecto a la distribución de los datos
Consideraciones Importantes
Requisitos de tamaño de muestra: La prueba Chi cuadrada requiere un tamaño de muestra adecuado, con frecuencias esperadas de al menos 5 en cada celda de la tabla de contingencia 1.
Interpretación de resultados: Si la Chi cuadrada resulta significativa, se debe complementar con una medida de fuerza de asociación como la V de Cramer para cuantificar la magnitud del efecto 1.
Contexto clínico: El síndrome post-COVID tiene una prevalencia variable según la severidad de la infección aguda, con aproximadamente 1% en pacientes no hospitalizados, 6% en hospitalizados, y hasta 32% en pacientes de UCI 3. Esta variabilidad debe considerarse al interpretar las diferencias entre centros, ya que la composición de pacientes puede influir en las proporciones observadas 2, 4.