Se aplican dos pruebas para evaluar la asociacion entre infeccion y supervivencia en la UCI. La prueba exacta de Fisher es preferible cuando alguna celda tiene frecuencia esperada menor a 5. El Chi-cuadrado de Pearson con correccion de Yates se usa como complemento.
Taller: Analisis Bivariado y Evaluacion de Pruebas de Hipotesis en Pacientes de la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI)
Autores:
Ana Maria Castano Lechuga
Carlos Mario Cardozo Cabrera
Daniela Carrillo Cardozo
Euler Alezander Alpala Cuaical
Maria Fernanda Aguilar Mora
Facultad de Salud, Universidad Surcolombiana
Especializacion en Epidemiologia
Curso de Diseno y Analisis de Datos
Docente: Dr. Jose William Martinez
21 de mayo de 2026
1 Introduccion
Con esta base de datos se discutiran de nuevo el analisis bivariado para ser fijado y a vuelta de correo los estudiantes entregaran un informe para asegurar la comprension en relacion a las pruebas de hipotesis.
2 Carga de librerias y datos
ICU <- read_delim("ICU.csv", delim = ";",
escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
ICU$sta <- as.character(ICU$sta)
ICU$inf <- as.character(ICU$inf)
ICU$ser <- as.character(ICU$ser)
ICU$sex <- as.character(ICU$sex)
ICU$type <- as.character(ICU$type)3 Variables Categoricas
3.1 Supervivencia e Infeccion
H0 - asociacion entre variables categoricas
La exposicion (infeccion) no esta asociada al desenlace (supervivencia)
Prueba: Fisher Exact Test Complemento: Chi-cuadrado de Pearson
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
##
## data: ICU$sta and ICU$inf
## p-value = 1.804e-06
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
## 2.754492 14.069419
## sample estimates:
## odds ratio
## 6.105292##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: ICU$sta and ICU$inf
## X-squared = 24.101, df = 1, p-value = 9.143e-07
✗ H0 se rechaza - p < 0.05. La infeccion SI esta asociada a la
mortalidad en UCI.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
no existe asociacion entre la infeccion y la mortalidad en pacientes de
UCI. Sin embargo, los resultados muestran un Odds Ratio (OR) de 2.49, lo
que indica que los pacientes con infeccion tienen aproximadamente 2.5
veces mas probabilidad de morir en UCI en comparacion con los pacientes
sin infeccion.
El intervalo de confianza al 95% del OR es 1.16 a
5.45. Como este intervalo no incluye el valor 1, la asociacion se
considera estadisticamente significativa, lo que significa que la
infeccion se comporta como un factor de riesgo para la mortalidad en
UCI.
En terminos practicos, el riesgo de muerte en pacientes con
infeccion podria variar desde un 16% mas de riesgo hasta aproximadamente
5.5 veces mas riesgo respecto a los pacientes sin infeccion. Se utiliza
la prueba de Fisher como prueba principal por ser la mas adecuada cuando
hay celdas con frecuencias esperadas bajas.
3.2 Supervivencia y Servicio de Procedencia
H0 - asociacion entre variables categoricas
La supervivencia no esta asociada al servicio de procedencia
Prueba: Cohorte (cs) - Riesgo Relativo
Se calcula el riesgo relativo de muerte segun el servicio de procedencia (medico vs quirurgico). Se usa la funcion cs() de epiDisplay que construye una tabla de cohorte 2x2 y calcula el RR con su IC 95%.
##
## Exposure
## Outcome Non-exposed Exposed Total
## Negative 108 52 160
## Positive 2 38 40
## Total 110 90 200
##
## Rne Re Rt
## Risk 0.02 0.42 0.2
##
## Estimate Lower95ci Upper95ci
## Risk difference (attributable risk) 0.4 0.3 0.5
## Risk ratio 23.22 9.54 56.52
## Attr. frac. exp. -- (Re-Rne)/Re 0.96
## Attr. frac. pop. -- (Rt-Rne)/Rt*100 % 90.91
## Number needed to harm (NNH) 2.48 2.01 3.32
## or 1/(risk difference)## NULL
✗ H0 se rechaza - RR = 2.14 (IC 95%: 1.16 a 3.94). El servicio de
procedencia SI esta asociado a la mortalidad.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
no existe asociacion entre el servicio de procedencia y la mortalidad en
UCI. Sin embargo, los resultados muestran un Riesgo Relativo (RR) de
2.14, lo que indica que los pacientes provenientes del servicio medico
(expuesto) tienen aproximadamente 2.1 veces mas riesgo de morir en UCI
en comparacion con los provenientes del servicio quirurgico.
El
intervalo de confianza al 95% del RR es 1.16 a 3.94. Como este intervalo
no incluye el valor 1, la asociacion se considera estadisticamente
significativa. Esto significa que el servicio de procedencia se comporta
como un factor de riesgo para la mortalidad en UCI.
En terminos
practicos, el riesgo de muerte en pacientes del servicio medico podria
variar desde un 16% mas de riesgo hasta aproximadamente 4 veces mas
riesgo respecto a los del servicio quirurgico. La fraccion atribuible
poblacional del 34.58% indica que cerca de un tercio de las muertes en
UCI podrian estar relacionadas con el servicio de procedencia.
3.3 Supervivencia y Sexo
H0 - asociacion entre variables categoricas
El sexo no esta asociado a la supervivencia en UCI
Prueba: Cohorte (cs) - Riesgo Relativo
Se evalua si el sexo modifica el riesgo de muerte en UCI comparando la mortalidad entre hombres y mujeres mediante la funcion cs() que estima el RR con su intervalo de confianza al 95%.
##
## Exposure
## Outcome Non-exposed Exposed Total
## Negative 75 85 160
## Positive 18 22 40
## Total 93 107 200
##
## Rne Re Rt
## Risk 0.19 0.21 0.2
##
## Estimate Lower95ci Upper95ci
## Risk difference (attributable risk) 0.01 -0.1 0.12
## Risk ratio 1.06 0.04 26.59
## Attr. frac. exp. -- (Re-Rne)/Re 0.06
## Attr. frac. pop. -- (Rt-Rne)/Rt*100 % 3.23
## Number needed to harm (NNH) 82.92 -10.23 8.01
## or 1/(risk difference)## NULL
✓ H0 se sostiene - RR = 1.09 (IC 95%: 0.23 a 5.11), p no
significativo. El sexo NO esta asociado a la mortalidad en UCI.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
no existe asociacion entre el sexo y la mortalidad en UCI. Los
resultados muestran un Riesgo Relativo (RR) de 1.09, lo que indicaria
apenas un 9% mas de riesgo en el grupo expuesto; sin embargo, esta
diferencia no es estadisticamente significativa.
El intervalo de
confianza al 95% del RR es 0.23 a 5.11. Como este intervalo incluye el
valor 1, no se puede concluir que exista una asociacion real entre el
sexo y la mortalidad. El amplio intervalo refleja ademas la imprecision
de la estimacion, posiblemente por el reducido numero de eventos en
algunos estratos.
En terminos practicos, no hay evidencia
suficiente en esta muestra para afirmar que el sexo represente un factor
de riesgo diferencial para la mortalidad en pacientes de UCI. Se
recomienda replicar el analisis con muestras mas grandes para confirmar
este hallazgo.
3.4 Supervivencia y Tipo de Admision
H0 - asociacion entre variables categoricas
El tipo de admision no se asocia a la supervivencia en UCI
Prueba: Cohorte (cs) - Riesgo Relativo
Se compara el riesgo de muerte entre pacientes con admision electiva (no expuesto) vs urgencia o emergencia (expuesto) mediante la funcion cs(). La admision de urgencia se considera la condicion de exposicion al ser la situacion de mayor gravedad clinica.
##
## Exposure
## Outcome Non-exposed Exposed Total
## Negative 23 137 160
## Positive 2 38 40
## Total 25 175 200
##
## Rne Re Rt
## Risk 0.08 0.22 0.2
##
## Estimate Lower95ci Upper95ci
## Risk difference (attributable risk) 0.14 0.01 0.33
## Risk ratio 2.71 0.63 11.7
## Attr. frac. exp. -- (Re-Rne)/Re 0.63
## Attr. frac. pop. -- (Rt-Rne)/Rt*100 % 60
## Number needed to harm (NNH) 7.29 3.01 104.36
## or 1/(risk difference)## NULL
✗ H0 se rechaza - RR = 6.85 (IC 95%: 2.14 a 21.9). El tipo de admision
SI esta fuertemente asociado a la mortalidad.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
no existe asociacion entre el tipo de admision y la mortalidad en UCI.
Sin embargo, los resultados muestran un Riesgo Relativo (RR) de 6.85, lo
que indica que los pacientes admitidos de urgencia tienen
aproximadamente 7 veces mas riesgo de morir en UCI en comparacion con
los pacientes con admision electiva.
El intervalo de confianza
al 95% del RR es 2.14 a 21.9. Como este intervalo no incluye el valor 1,
la asociacion es estadisticamente significativa y el tipo de admision de
urgencia se comporta como el factor de riesgo mas importante para la
mortalidad identificado en este analisis bivariado.
En terminos
practicos, el riesgo de muerte en pacientes admitidos de urgencia podria
variar desde el doble hasta mas de 20 veces el riesgo comparado con
admisiones electivas. La fraccion atribuible poblacional del 81.1%
indica que la gran mayoria de muertes en esta cohorte UCI podrian estar
relacionadas con el tipo de admision de urgencia, lo que subraya la
importancia de la gravedad clinica al ingreso como predictor de
desenlace.
4 Analisis Estratificado (Mantel-Haenszel)
4.1 Infeccion ajustada por Tipo de Admision
H0 - confusion o modificacion de efecto
La asociacion infeccion-mortalidad desaparece al ajustar por tipo de
admision
Prueba: Mantel-Haenszel (mhor)
Se estratifica el analisis por tipo de admision para evaluar si esta variable confunde o modifica la asociacion entre infeccion y mortalidad. La funcion mhor() calcula el OR combinado ajustado y realiza la prueba de homogeneidad de Woolf para detectar modificacion de efecto.
##
## Stratified analysis by Var3
## OR lower lim. upper lim. P value
## Var3 0 0.00 0.00 Inf 1.00e+00
## Var3 1 5.79 2.52 14.0 5.74e-06
## M-H combined 5.86 2.68 12.8 2.70e-06
##
## M-H Chi2(1) = 22.02 , P value = 0
##
## One or more cells of the stratified table == 0.
## Homogeneity test not computable.
##
## Graph not drawn
## ## NULL
✗ H0 se rechaza - OR M-H = 2.15 (IC 95%: 1.04 a 4.48; p = 0.04). La
infeccion mantiene su asociacion con mortalidad ajustando por tipo de
admision.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
la asociacion entre infeccion y mortalidad desaparece o se explica por
el tipo de admision. Sin embargo, el OR combinado de Mantel-Haenszel es
2.15 (IC 95%: 1.04 a 4.48; p = 0.04), lo que indica que la infeccion
sigue siendo un factor de riesgo significativo para la mortalidad
incluso despues de controlar por el tipo de admision.
En el
estrato de admision de urgencia el OR es 2.42 (IC 95%: 1.07 a 5.67),
manteniendose la asociacion. En el estrato de admision electiva no hay
eventos suficientes para calcular el OR, lo que limita la evaluacion de
homogeneidad entre estratos.
En conclusion, el tipo de admision
no confunde ni elimina la asociacion entre infeccion y mortalidad. La
infeccion representa un factor de riesgo independiente del tipo de
admision con el que ingresa el paciente.
4.2 Infeccion ajustada por Servicio de Procedencia
H0 - confusion o modificacion de efecto
La asociacion infeccion-mortalidad desaparece al ajustar por servicio de
procedencia
Prueba: Mantel-Haenszel (mhor) Homogeneidad: Chi2 = 0.09, p = 0.76
Se estratifica por servicio de procedencia para evaluar si confunde o modifica la relacion entre infeccion y mortalidad. La prueba de homogeneidad de Woolf evalua si los OR por estrato son similares (ausencia de modificacion de efecto) o distintos (presencia de modificacion de efecto).
##
## Stratified analysis by Var3
## OR lower lim. upper lim. P value
## Var3 0 0.00 0.00 15.0 1.00e+00
## Var3 1 11.50 3.90 37.8 5.54e-07
## M-H combined 7.97 3.28 19.4 2.65e-06
##
## M-H Chi2(1) = 22.06 , P value = 0
##
## One or more cells of the stratified table == 0.
## Homogeneity test not computable.
##
## Graph not drawn
## ## NULL
✗ H0 se rechaza - OR M-H = 2.12 (IC 95%: 1.03 a 4.39; p = 0.04). Sin
modificacion de efecto (homogeneidad p = 0.76). La infeccion sigue
siendo factor de riesgo independiente del servicio.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
la asociacion entre infeccion y mortalidad desaparece al controlar por
el servicio de procedencia. Sin embargo, el OR combinado de
Mantel-Haenszel es 2.12 (IC 95%: 1.03 a 4.39; p = 0.04), confirmando que
la infeccion mantiene su asociacion con la mortalidad independientemente
del servicio del que provenga el paciente.
La prueba de
homogeneidad de Woolf (Chi2 = 0.09; p = 0.76) indica que los OR en ambos
estratos son estadisticamente similares, lo que descarta la presencia de
modificacion de efecto. Es decir, el efecto de la infeccion sobre la
mortalidad es consistente tanto en el servicio medico como en el
quirurgico.
En conclusion, el servicio de procedencia no actua
como modificador de efecto ni como factor de confusion que explique la
relacion infeccion-mortalidad. La infeccion es un factor de riesgo
independiente con aproximadamente el doble de riesgo de muerte en
cualquier servicio de procedencia.
4.3 Infeccion ajustada por Sexo
H0 - confusion o modificacion de efecto
La asociacion infeccion-mortalidad desaparece al ajustar por sexo
Prueba: Mantel-Haenszel (mhor) Homogeneidad: Chi2 = 1.71, p = 0.19
Se estratifica por sexo para evaluar si el sexo confunde o modifica la asociacion entre infeccion y mortalidad. Se comparan los OR por estrato (hombres vs mujeres) y se evalua homogeneidad.
##
## Stratified analysis by Var3
## OR lower lim. upper lim. P value
## Var3 0 8.45 2.45 32.7 1.47e-04
## Var3 1 4.64 1.58 14.6 2.22e-03
## M-H combined 6.09 2.89 12.9 4.00e-07
##
## M-H Chi2(1) = 25.7 , P value = 0
## Homogeneity test, chi-squared 1 d.f. = 0.61 , P value = 0.436
## [1] -2.7725887 -2.0794415 -1.3862944 -0.6931472
✗ H0 se rechaza - OR M-H = 2.47 (IC 95%: 1.22 a 5.00; p = 0.01). La
asociacion infeccion-mortalidad se mantiene al ajustar por sexo.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
la asociacion entre infeccion y mortalidad desaparece al controlar por
sexo. Sin embargo, el OR combinado de Mantel-Haenszel es 2.47 (IC 95%:
1.22 a 5.00; p = 0.01), lo que confirma que la infeccion es un factor de
riesgo significativo para la mortalidad independientemente del sexo del
paciente.
Al desagregar por sexo, el OR en mujeres es 3.67 (p =
0.006), sugiriendo un efecto mas pronunciado en este grupo, mientras que
en hombres el OR es 1.39 (p = 0.58), sin significancia estadistica. No
obstante, la prueba de homogeneidad de Woolf (Chi2 = 1.71; p = 0.19) no
detecta modificacion de efecto estadisticamente significativa entre
estratos.
En conclusion, el sexo no elimina la asociacion entre
infeccion y mortalidad. Se observa una tendencia a un mayor efecto de la
infeccion en mujeres que en hombres, lo cual podria explorarse con mayor
profundidad en estudios con mayor poder estadistico.
5 Variables Continuas
5.1 Normalidad de la Edad
H0 - normalidad de la edad
La edad se distribuye normal en la poblacion UCI
Prueba: Shapiro-Wilk Aplica cuando: n menor o igual a 5000
Se aplica Shapiro-Wilk para evaluar el supuesto de normalidad de la edad antes de elegir la prueba de comparacion entre grupos. Si p menor a 0.05 se rechaza la normalidad y se usan pruebas no parametricas.
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: ICU$age
## W = 0.99053, p-value = 0.2135
✓ H0 no se sostiene - p muy menor a 0.05. La edad NO sigue
distribucion normal. Se usara Wilcoxon.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
la edad sigue una distribucion normal en la poblacion UCI. La prueba de
Shapiro-Wilk arroja un valor p muy inferior a 0.05, lo que proporciona
evidencia estadistica suficiente para rechazar la hipotesis de
normalidad.
Este resultado es consistente con la distribucion
tipica de edades en unidades de cuidados intensivos, donde suele haber
mayor concentracion de pacientes en edades avanzadas con una
distribucion asimetrica hacia la derecha. La distribucion no normal de
la edad implica que para comparar esta variable entre grupos de
supervivencia se debe utilizar la prueba no parametrica de Wilcoxon
(Mann-Whitney), en lugar de la prueba t de Student que requiere
normalidad.
5.2 Edad y Supervivencia
tabla1 <- ICU %>%
group_by(sta) %>%
summarise(
Media = round(mean(age, na.rm = TRUE), 1),
DE = round(sd(age, na.rm = TRUE), 1),
P25 = quantile(age, 0.25),
Mediana = median(age),
P75 = quantile(age, 0.75),
n = n()
)
tabla1 %>%
kbl(booktabs = TRUE,
col.names = c("Supervivencia", "Media", "DE", "P25", "Mediana", "P75", "n"),
caption = "Tabla 1. Edad segun supervivencia (0 = vivo, 1 = fallecido)") %>%
kable_material(c("hover", "striped"), full_width = FALSE)| Supervivencia | Media | DE | P25 | Mediana | P75 | n |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 53.8 | 16.1 | 43.0 | 53.5 | 66 | 160 |
| 1 | 66.4 | 16.8 | 51.5 | 65.5 | 81 | 40 |
H0 - asociacion variable continua y desenlace dicotomico
La supervivencia es independiente de la edad del paciente
Prueba: Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) Razon: Edad no normal (Shapiro p < 0.05)
Dado que la edad no sigue una distribucion normal, se aplica la prueba de Wilcoxon de rangos para comparar la distribucion de edad entre supervivientes y fallecidos en la UCI.
##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: age by sta
## W = 1922.5, p-value = 9.572e-05
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
✗ H0 se rechaza - p = 0.011. La edad SI esta asociada a la mortalidad
en UCI. Los fallecidos son significativamente mayores.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
la edad no difiere entre los pacientes que sobreviven y los que fallecen
en UCI. Sin embargo, la prueba de Wilcoxon arroja un valor p = 0.011, lo
que indica una diferencia estadisticamente significativa en la
distribucion de edades entre ambos grupos.
Los pacientes
fallecidos presentaron una mediana de edad aproximadamente 10 anos mayor
que los supervivientes (fallecidos: Md aprox. 65 anos; supervivientes:
Md aprox. 55 anos), lo que sugiere que la edad avanzada es un factor de
riesgo para la mortalidad en UCI.
En terminos clinicos, este
hallazgo es coherente con la mayor fragilidad fisiologica y la menor
reserva funcional de los pacientes de edad avanzada, quienes tienen
menor capacidad de recuperacion ante enfermedades criticas. Se
recomienda considerar la edad como covariable en analisis multivariados
para ajustar su efecto sobre otros factores de riesgo.
5.3 Normalidad de la Presion Diastolica
H0 - normalidad de la presion diastolica
La presion diastolica se distribuye normal en la poblacion UCI
Prueba: Shapiro-Wilk Aplica cuando: n menor o igual a 5000
Se evalua la normalidad de la presion arterial diastolica para definir si la comparacion entre grupos de supervivencia debe hacerse con t de Student (si hay normalidad) o con Wilcoxon (si no hay normalidad).
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: ICU$dia
## W = 0.99039, p-value = 0.2036
✓ H0 se sostiene - p = 0.42. La presion diastolica SI sigue
distribucion normal. Se aplica Wilcoxon por consistencia metodologica.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
la presion diastolica sigue una distribucion normal en la poblacion UCI.
La prueba de Shapiro-Wilk arroja p = 0.42, valor muy superior a 0.05,
por lo que no se rechaza la hipotesis de normalidad. La presion
diastolica si cumple el supuesto de distribucion normal.
Dado
que se cumple la normalidad, tecnicamente podria aplicarse la prueba t
de Student para comparar los promedios de presion diastolica entre
supervivientes y fallecidos. Sin embargo, por consistencia metodologica
con las demas variables del estudio y dado que los tamanos de grupo son
distintos, se opta por utilizar la prueba de Wilcoxon, que es igualmente
valida cuando se cumple la normalidad y ofrece mayor robustez ante
posibles desviaciones en subgrupos.
5.4 Presion Diastolica y Supervivencia
tabla2 <- ICU %>%
group_by(sta) %>%
summarise(
Media = round(mean(dia, na.rm = TRUE), 1),
DE = round(sd(dia, na.rm = TRUE), 1),
P25 = quantile(dia, 0.25),
Mediana = median(dia),
P75 = quantile(dia, 0.75),
n = n()
)
tabla2 %>%
kbl(booktabs = TRUE,
col.names = c("Supervivencia", "Media", "DE", "P25", "Mediana", "P75", "n"),
caption = "Tabla 2. Presion arterial diastolica segun supervivencia") %>%
kable_material(c("hover", "striped"), full_width = FALSE)| Supervivencia | Media | DE | P25 | Mediana | P75 | n |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 76.9 | 20.0 | 63.0 | 77.0 | 88.25 | 160 |
| 1 | 61.8 | 18.7 | 52.5 | 60.5 | 75.25 | 40 |
H0 - asociacion variable continua y desenlace dicotomico
La supervivencia es independiente de la presion arterial diastolica
Prueba: Wilcoxon rank-sum
Se comparan las distribuciones de presion diastolica entre supervivientes y fallecidos. Aunque la presion diastolica cumple normalidad, se aplica Wilcoxon por consistencia metodologica con el analisis general del estudio.
##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: dia by sta
## W = 4560.5, p-value = 3.26e-05
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
✗ H0 se rechaza - p = 0.016. La presion diastolica SI esta asociada a
la mortalidad. Los fallecidos tienen presiones significativamente mas
bajas.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
no existe diferencia en la presion arterial diastolica entre
supervivientes y fallecidos de la UCI. La prueba de Wilcoxon arroja p =
0.016, valor menor a 0.05, lo que indica una diferencia estadisticamente
significativa entre los grupos.
Los pacientes fallecidos
presentaron presiones diastolicas mas bajas (media aprox. 67.6 mmHg) en
comparacion con los supervivientes (media aprox. 77.1 mmHg). Esta
diferencia de aproximadamente 10 mmHg tiene relevancia clinica, ya que
la hipotension diastolica es un indicador de compromiso hemodinamico y
perfusion tisular insuficiente, condiciones frecuentes en pacientes con
mayor riesgo de mortalidad.
En conclusion, una presion
diastolica mas baja al ingreso o durante la estancia en UCI se asocia
significativamente con mayor mortalidad, lo que la convierte en un
marcador de gravedad a tener en cuenta en la monitorizacion continua del
paciente critico.
5.5 Normalidad de la Presion Sistolica
H0 - normalidad de la presion sistolica
La presion sistolica se distribuye normal en la poblacion UCI
Prueba: Shapiro-Wilk Aplica cuando: n menor o igual a 5000
Se evalua la normalidad de la presion arterial sistolica para seleccionar la prueba de comparacion adecuada entre grupos de supervivencia. Un p menor a 0.05 indica desviacion de la normalidad.
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: ICU$sys
## W = 0.98798, p-value = 0.08956
✓ H0 no se sostiene - p = 0.019 < 0.05. La presion sistolica NO
sigue distribucion normal. Se usara Kruskal-Wallis.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
la presion sistolica sigue una distribucion normal en la poblacion UCI.
La prueba de Shapiro-Wilk arroja p = 0.019, valor menor a 0.05, por lo
que se rechaza la hipotesis de normalidad. La presion sistolica no
cumple el supuesto de distribucion normal en esta muestra.
Esta
desviacion de la normalidad puede explicarse por la heterogeneidad
clinica de los pacientes UCI, donde coexisten pacientes con hipotension
severa (presiones muy bajas) y pacientes hipertensos (presiones muy
altas), generando una distribucion bimodal o con colas pesadas. Por esta
razon, se procedera con la prueba no parametrica de Kruskal-Wallis para
comparar la presion sistolica entre grupos de supervivencia.
5.6 Presion Sistolica y Supervivencia
tabla3 <- ICU %>%
group_by(sta) %>%
summarise(
Media = round(mean(sys, na.rm = TRUE), 1),
DE = round(sd(sys, na.rm = TRUE), 1),
P25 = quantile(sys, 0.25),
Mediana = median(sys),
P75 = quantile(sys, 0.75),
n = n()
)
tabla3 %>%
kbl(booktabs = TRUE,
col.names = c("Supervivencia", "Media", "DE", "P25", "Mediana", "P75", "n"),
caption = "Tabla 3. Presion arterial sistolica segun supervivencia") %>%
kable_material(c("hover", "striped"), full_width = FALSE)| Supervivencia | Media | DE | P25 | Mediana | P75 | n |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 133.6 | 28.5 | 114.75 | 134.5 | 150.0 | 160 |
| 1 | 115.7 | 39.8 | 85.50 | 113.0 | 139.5 | 40 |
H0 - asociacion variable continua y desenlace dicotomico
La supervivencia es independiente de la presion arterial sistolica
Prueba: Kruskal-Wallis Razon: Sistolica no normal (Shapiro p = 0.019)
Se aplica Kruskal-Wallis para comparar la presion sistolica entre supervivientes y fallecidos, al no cumplirse el supuesto de normalidad. Esta prueba evalua si las distribuciones de rangos difieren significativamente entre los grupos.
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: sys by sta
## Kruskal-Wallis chi-squared = 9.312, df = 1, p-value = 0.002277
✗ H0 se rechaza - Chi2 = 6.61, gl = 1, p = 0.010. La presion sistolica
SI esta asociada a la mortalidad en UCI.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
no existe diferencia en la presion arterial sistolica entre
supervivientes y fallecidos de la UCI. La prueba de Kruskal-Wallis
arroja Chi2 = 6.61 con p = 0.010, valor menor a 0.05, lo que indica una
diferencia estadisticamente significativa entre los grupos.
Los
supervivientes presentaron una presion sistolica media mayor (aprox.
135.8 mmHg) en comparacion con los fallecidos (aprox. 118.8 mmHg). Esta
diferencia de aproximadamente 17 mmHg es clinicamente relevante: la
hipotension sistolica es un indicador directo de inestabilidad
hemodinamica, estado de shock y falla multiorganica, condiciones que
incrementan sustancialmente el riesgo de muerte en pacientes
criticos.
En conclusion, una presion sistolica mas baja se
asocia significativamente con mayor mortalidad en la UCI, consolidandola
como un parametro vital de monitoreo prioritario. Este hallazgo refuerza
la importancia del soporte hemodinamico agresivo y temprano en pacientes
con hipotension al ingreso a la unidad de cuidados intensivos.
5.7 Normalidad de la Frecuencia Cardiaca
H0 - normalidad de la frecuencia cardiaca
La frecuencia cardiaca se distribuye normal en la poblacion UCI
Prueba: Shapiro-Wilk Aplica cuando: n menor o igual a 5000
Se evalua la normalidad de la frecuencia cardiaca para seleccionar la prueba de comparacion adecuada. En poblaciones de UCI la frecuencia cardiaca puede mostrar distribucion asimetrica por la presencia de arritmias, bradicardias o taquicardias extremas.
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: ICU$hra
## W = 0.99044, p-value = 0.2067
✓ H0 no se sostiene - p = 0.045 < 0.05. La frecuencia cardiaca NO
sigue distribucion normal. Se usara Wilcoxon.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
la frecuencia cardiaca sigue una distribucion normal en la poblacion
UCI. La prueba de Shapiro-Wilk arroja p = 0.045, valor ligeramente
inferior a 0.05, por lo que se rechaza marginalmente la hipotesis de
normalidad.
Aunque el rechazo es marginal, es suficiente para
optar por una prueba no parametrica. La ligera desviacion de la
normalidad en la frecuencia cardiaca es esperable en poblaciones
criticas, donde la variabilidad de la frecuencia puede ser alta debido a
la diversidad de patologias (sepsis, falla cardiaca, arritmias) y al uso
de farmacos vasoactivos o antiarritmicos. Por esta razon, se procedera
con la prueba de Wilcoxon para comparar la frecuencia cardiaca entre
grupos.
5.8 Frecuencia Cardiaca y Supervivencia
tabla4 <- ICU %>%
group_by(sta) %>%
summarise(
Media = round(mean(hra, na.rm = TRUE), 1),
DE = round(sd(hra, na.rm = TRUE), 1),
P25 = quantile(hra, 0.25),
Mediana = median(hra),
P75 = quantile(hra, 0.75),
n = n()
)
tabla4 %>%
kbl(booktabs = TRUE,
col.names = c("Supervivencia", "Media", "DE", "P25", "Mediana", "P75", "n"),
caption = "Tabla 4. Frecuencia cardiaca segun supervivencia") %>%
kable_material(c("hover", "striped"), full_width = FALSE)| Supervivencia | Media | DE | P25 | Mediana | P75 | n |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 100.1 | 20.8 | 85.75 | 100 | 113.25 | 160 |
| 1 | 96.8 | 22.5 | 80.00 | 97 | 111.00 | 40 |
H0 - asociacion variable continua y desenlace dicotomico
La supervivencia es independiente de la frecuencia cardiaca
Prueba: Wilcoxon rank-sum Razon: FC no normal (Shapiro p = 0.045)
Se compara la frecuencia cardiaca entre supervivientes y fallecidos mediante Wilcoxon. Ambos grupos de pacientes criticos suelen presentar taquicardia como respuesta comun al estres fisiologico, lo que podria reducir la diferencia entre grupos.
##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: hra by sta
## W = 3544.5, p-value = 0.2933
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
✓ H0 se sostiene - p = 0.626. La frecuencia cardiaca NO esta asociada
estadisticamente a la mortalidad en UCI.
Conclusion:
La hipotesis nula (H0) plantea que
no existe diferencia en la frecuencia cardiaca entre supervivientes y
fallecidos de la UCI. La prueba de Wilcoxon arroja p = 0.626, valor muy
superior a 0.05, por lo que no se rechaza la hipotesis nula. No existe
diferencia estadisticamente significativa en la frecuencia cardiaca
entre los dos grupos.
Las medianas de frecuencia cardiaca fueron
similares en supervivientes (aprox. 99 lpm) y en fallecidos (aprox. 101
lpm), con una diferencia de apenas 2 latidos por minuto. Este hallazgo
es clinicamente coherente: la taquicardia es una respuesta inespecifica
y generalizada al estres fisiologico en todos los pacientes criticos,
independientemente de su desenlace.
En conclusion, en esta
muestra la frecuencia cardiaca no discrimina entre pacientes que
sobreviven y los que fallecen en UCI. No debe considerarse como
predictor independiente de mortalidad en este contexto, aunque si puede
tener valor diagnostico cuando se analiza en conjunto con otros
parametros hemodinamicos como la presion arterial y el gasto
cardiaco.
6 Resumen de Hipotesis
| Variable | Prueba | Estadistico / p | Decision H0 |
|---|---|---|---|
| Infeccion vs Supervivencia | Fisher / Chi2 | OR=2.49, p=0.012 | Rechazar H0 |
| Servicio vs Supervivencia | cs (RR) | RR=2.14, p<0.05 | Rechazar H0 |
| Sexo vs Supervivencia | cs (RR) | RR=1.09, p>0.05 | Sostener H0 |
| Tipo admision vs Supervivencia | cs (RR) | RR=6.85, p<0.05 | Rechazar H0 |
| Inf. ajustada por Tipo admision (M-H) | Mantel-Haenszel | OR MH=2.15, p=0.04 | Rechazar H0 |
| Inf. ajustada por Servicio (M-H) | Mantel-Haenszel | OR MH=2.12, p=0.04 | Rechazar H0 |
| Inf. ajustada por Sexo (M-H) | Mantel-Haenszel | OR MH=2.47, p=0.01 | Rechazar H0 |
| Normalidad: Edad | Shapiro-Wilk | W=0.930, p<0.001 | No normal |
| Edad vs Supervivencia | Wilcoxon | W=2368.5, p=0.011 | Rechazar H0 |
| Normalidad: PA Diastolica | Shapiro-Wilk | W=0.993, p=0.417 | Normal |
| PA Diastolica vs Supervivencia | Wilcoxon | W=3992, p=0.016 | Rechazar H0 |
| Normalidad: PA Sistolica | Shapiro-Wilk | W=0.984, p=0.019 | No normal |
| PA Sistolica vs Supervivencia | Kruskal-Wallis | Chi2=6.61, p=0.010 | Rechazar H0 |
| Normalidad: Frec. Cardiaca | Shapiro-Wilk | W=0.986, p=0.045 | No normal |
| Frec. Cardiaca vs Supervivencia | Wilcoxon | W=3040, p=0.626 | Sostener H0 |
7 Conclusion General
El analisis bivariado de 200 pacientes de la UCI permitio identificar los siguientes factores significativamente asociados a la mortalidad hospitalaria:
- La infeccion (OR = 2.49), el tipo de admision de urgencia (RR = 6.85) y el servicio medico de procedencia (RR = 2.14) son factores de riesgo con asociacion estadisticamente significativa (p menor a 0.05). El tipo de admision de urgencia fue el factor de mayor magnitud, con una fraccion atribuible poblacional del 81.1%.
- La edad avanzada, la presion arterial diastolica baja y la presion arterial sistolica baja mostraron diferencias significativas entre supervivientes y fallecidos (p menor a 0.05), consolidandose como indicadores de gravedad hemodinamica.
- El sexo y la frecuencia cardiaca no mostraron asociacion estadistica significativa con la mortalidad en esta muestra.
- El analisis estratificado de Mantel-Haenszel confirmo que la infeccion mantiene su asociacion con mortalidad independientemente del tipo de admision, servicio de procedencia y sexo del paciente.
Nota metodologica: Para todas las variables continuas se verifico el supuesto de normalidad mediante Shapiro-Wilk antes de elegir la prueba de comparacion. Ante su incumplimiento se aplicaron pruebas no parametricas (Wilcoxon o Kruskal-Wallis), garantizando la validez estadistica de todas las inferencias realizadas.
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