Ensayos Independientes

La Ph. Eur. contiene una guía de los procedimientos que se pueden utilizar para combinar estimaciones individuales de la potencia para obtener una media conjunta junto con sus niveles de confianza. Todos estos procedimientos se basan en un supuesto fundamental, que es que las estimaciones individuales de la potencia provienen todas de ensayos independientes. En el Cuadro 10 se puede leer a qué se refiere la Ph. Eur. con el término Ensayos independientes.

Cuadro 10: Ph. Eur. Ensayos independientes
Dos ensayos pueden ser considerados mutuamente independientes cuando la ejecución de uno no afecta las probabilidades de los posibles resultados del otro. Esto implica que los errores aleatorios en la totalidad de los factores esenciales que influyen sobre el resultado (por ejemplo, diluciones del estándar y de la preparación que se va a examinar, la sensibilidad del indicador biológico) en un ensayo, tienen que ser independientes de los correspondientes errores aleatorios en el otro. Los ensayos, en días sucesivos, usando las diluciones originales y retenidas del estándar no son ensayos independientes.

Métodos para Combinar Ensayos Independientes con Combistats

Existen diversos métodos para combinar los resultados de ensayos independientes. Para el detalle de las fórmulas utilizadas en su cálculo, se puede consultar la Ph. Eur. en el apartado correspondiente. Aquí vamos a ver los métodos que podemos utilizar con el programa CombiStats (ver imagen).

El procedimiento se basa en obtener una media ponderada con sus intervalos de confianza, que resuma los valores obtenidos en los diferentes ensayos individuales.

El programa CombiStats ofrece 3 posibilidades:

Media ponderada: este procedimiento asume que los límites de confianza son homogéneos a través de los distintos ensayos. Es decir, que los distintos ensayos tienen niveles similares de precisión (error).
Media semi-ponderada: Este procedimiento no asume que los límites de confianza sean homogéneos.
Media sin ponderar: Este procedimiento no utiliza los límites de confianza para calcular la media.

¿Qué procedimiento hay que seleccionar?

Junto con el cálculo de los tres tipos de medias, el programa calcula un test para evaluar la homogeneidad de los intervalos de confianza de los distintos ensayos individuales. Aunque no hay reglas estrictas sobre cuál de las 3 medias es más adecuado usar, podemos guiarnos por:

Si el valor p del test de homogeneidad de los intervalos de confianza es mayor a 0.1, entonces existe suficiente homogeneidad para poder utilizar la media ponderada.
Si el valor p del test de homogeneidad de los intervalos de confianza es menor a 0.1, entonces no existe suficiente homogeneidad para poder utilizar la media ponderada, es mejor utilizar la media semi-ponderada.
La media sin ponderar debe utilizarse solo si existen bastantes ensayos independientes, por lo menos 6.

Output de CombiStats que muestra los resultados de la combinación de 3 ensayos de Eritromicina. En el output se puede ver la p del resultado del test de homogeneidad de los intervalos de confianza (Homogeneity) y los resultados para los tres tipos de combinaciones: Media Ponderada, Media Semi-Ponderada y Media No Ponderada.