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CONCORDANCIA
Tanto en la práctica clínica como en el desarrollo de un estudio de investigación la fiabilidad de los procedimientos de medida empleados es una cuestión clave.
En un estudio de investigación, ningún diseño por bueno que sea es capaz de paliar el daño causado por un sistema de medida poco fiable.
Así pues se nos plantean una cuestión ¿es la técnica que estoy empleando fiable?, que desemboca en otra ¿cómo comprobar que una técnica de medición es fiable?
Para técnicas que miden variables para las que existen ya métodos de medición, se plantean los denominados “estudios de concordancia” que miden la extensión en que los resultados producidos por dos técnicas diferentes son iguales entre sí.
Se plantearía como objetivo establecer el grado de comparación entre los resultados de dos pruebas diagnósticas o instrumentos de medición, para llegar a determinar si las dos pruebas o instrumentos producen resultados lo suficientemente comparables que los haga intercambiables.
En función de la existencia de una técnica de referencia claramente establecida, que se denomina patrón de oro o gold standard o de su no existencia se plantean 2 estrategias de comparación.
Cuando se comparan las medidas de una técnica nueva con las obtenidas por el patrón de oro, se puede calcular la sensibilidad, especificidad, y los valores predictivos positivos y negativos de la nueva técnica, pudiéndose elaborar curvas ROC, tal y como se expuso en el tema de la validez de pruebas diagnósticas.
Se comparan los resultados de dos técnicas entre si cuando no existe un patrón de oro reconocido y ninguna de las dos se asume como la «correcta», existen diferentes acercamientos como veremos a continuación, siendo el más empleado el “Índice kappa”.
CONCORDANCIA CON VARIABLES CUALITATIVAS:
En Variables Cualitativas , una manera sencilla de comparar una técnica con otra, sería ver cuántas coincidencias se producen respecto del total de eventos posibles, es decir, el porcentaje de concordancia o de acuerdos que se calcularía de acuerdo con la ecuación
Coincidencias Nº de eventos
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Si hemos obtenido en un estudio con 2 técnicas para clasificar el nivel de conocimientos la siguiente tabla:
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70%** 55 7 62 <70% 3 135 138 TOTAL 58 142 200
Observamos que las técnicas están de acuerdo en que 55 individuos tienen >70% y que 135 tienen <70%, por lo que el % de acuerdos sería: (135+55)*100/200 = 95%
Esta medida tiene un problema y es que no tiene en cuenta la cantidad de acuerdos esperados por el azar, por lo que estaríamos en cierta manera sobreestimando la concordancia de las técnicas.
ÍNDICE KAPPA
El índice Kappa, trata de solucionar ese problema, para ello lo que hace es establecer una relación entre el acuerdo obtenido con el acuerdo no debido al azar.
El grado de acuerdo entre 2 mediciones puede ir desde 0 (desacuerdo total) a 1 (acuerdo total).
Podemos calcular el acuerdo debido al azar como el grado de acuerdo existente en el caso de que las variables fueran independientes, de tal modo que la probabilidad esperada para cada celda, sería el resultado de multiplicar las probabilidades marginales.
Por lo que para nuestra tabla, los valores esperados si fueran independientes sería:
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70%** 18 44 62 <70% 40 98 138 TOTAL 58 142 200
Así el grado de acierto debido al azar sería (18+98)*100/200 = 58%
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OTRAS APLICACIONES
Además de la comparación de pruebas diferentes en ocasiones es interesante comparar el grado de concordancia y de coherencia de una prueba cuando se aplica en distintas situaciones.
Por ejemplo, se pueden hacer Pruebas examen– reexamen , en las que se aplica la misma técnica en la misma muestra con un intervalo de tiempo, y se comprueba si existe acuerdo o no entre las 2 mediciones, para medir la reproducibilidad de la prueba.
También se puede medir la concordancia entre las mediciones realizadas por 2 o más investigadores (coherencia inter‐investigador), o por el mismo investigador a los misma muestra a distintos tiempos (coherencia intra‐investigador)
Para validar cuestionarios y encuestas que presentan varias preguntas para evaluar la misma variable, se mide la coherencia interna , es decir, se mide el grado de correlación y concordancia entre dos variables que miden la misma característica, siendo una medida habitual la utilización de un parámetro denominado “alfa de Cronbach”.
