La trama de Bland-Altman

Visualización de datos

Ejemplo de diagrama de Bland-Altman

Un gráfico de Bland-Altman ( gráfico de diferencias ) en química analítica o biomedicina es un método de representación gráfica de datos que se utiliza para analizar la concordancia entre dos ensayos diferentes . Es idéntico a un gráfico de diferencia de medias de Tukey , ^[1] el nombre con el que se lo conoce en otros campos, pero fue popularizado en las estadísticas médicas por J. Martin Bland y Douglas G. Altman . ^{[2] [3]}

Construcción

Considere una muestra que consta de observaciones (por ejemplo, objetos de volumen desconocido). Ambos ensayos (por ejemplo, diferentes métodos de medición de volumen) se realizan en cada muestra, lo que da como resultado puntos de datos. Luego, cada una de las muestras se representa en el gráfico asignando la media de las dos mediciones como el valor y la diferencia entre los dos valores como el valor. ${\displaystyle n}$ ${\displaystyle 2n}$ ${\displaystyle n}$ ${\displaystyle x}$ ${\displaystyle y}$

Las coordenadas cartesianas de una muestra dada con valores de y determinados por los dos ensayos son ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle S_{1}}$ ${\displaystyle S_{2}}$

${\displaystyle S(x,y)=\left({\frac {S_{1}+S_{2}}{2}},S_{1}-S_{2}\right).}$

Para comparar las diferencias entre los dos conjuntos de muestras independientemente de sus valores medios, es más apropiado observar la relación de los pares de mediciones. ^[4] La transformación logarítmica (base 2) de las mediciones antes del análisis permitirá utilizar el enfoque estándar; por lo tanto, el gráfico estará dado por la siguiente ecuación:

${\displaystyle S(x,y)=\left({\frac {\log _{2}S_{1}+\log _{2}S_{2}}{2}},\log _{2}S_{1}-\log _{2}S_{2}\right).}$

Esta versión de la trama se utiliza en la trama MA .

Solicitud

Una de las principales aplicaciones del gráfico de Bland-Altman es comparar dos mediciones clínicas que produjeron algún error en sus mediciones. ^[5] También se puede utilizar para comparar una nueva técnica o método de medición con un estándar de oro , ya que incluso un estándar de oro no implica (y no debería implicar) que esté libre de errores. ^[4] Consulte Analyse-it , MedCalc , NCSS , GraphPad Prism , R , StatsDirect o JASP para obtener software que proporcione gráficos de Bland-Altman.

Los gráficos de Bland-Altman se utilizan ampliamente para evaluar la concordancia entre dos instrumentos diferentes o dos técnicas de medición. Los gráficos de Bland-Altman permiten la identificación de cualquier diferencia sistemática entre las mediciones (es decir, sesgo fijo) o posibles valores atípicos . La diferencia media es el sesgo estimado, y la DE de las diferencias mide las fluctuaciones aleatorias alrededor de esta media. Si el valor medio de la diferencia difiere significativamente de 0 sobre la base de una prueba t de 1 muestra , esto indica la presencia de sesgo fijo. Si hay un sesgo constante, se puede ajustar restando la diferencia media del nuevo método. Es común calcular límites de concordancia del 95% para cada comparación (diferencia media ± 1,96 desviación estándar de la diferencia), lo que nos dice qué tan alejadas eran más probables las mediciones realizadas por dos métodos para la mayoría de los individuos. Si las diferencias dentro de la media ± 1,96 DE no son clínicamente importantes, los dos métodos se pueden utilizar indistintamente. Los límites de acuerdo del 95 % pueden ser estimaciones poco fiables de los parámetros de la población, especialmente para muestras de tamaño pequeño, por lo que, al comparar métodos o evaluar la repetibilidad, es importante calcular intervalos de confianza para los límites de acuerdo del 95 %. Esto se puede hacer mediante el método aproximado de Bland y Altman ^[3] o mediante métodos más precisos. ^[6]

Diagrama de Bland-Altman que muestra un posible sesgo proporcional

También se utilizaron gráficos de Bland-Altman para investigar cualquier posible relación entre las discrepancias entre las mediciones y el valor real (es decir, sesgo proporcional). La existencia de sesgo proporcional indica que los métodos no concuerdan por igual en todo el rango de mediciones (es decir, los límites de concordancia dependerán de la medición real). Para evaluar formalmente esta relación, la diferencia entre los métodos debe ser regresionada sobre el promedio de los 2 métodos. Cuando se identificó una relación entre las diferencias y el valor real (es decir, una pendiente significativa de la línea de regresión), se deben proporcionar límites de concordancia del 95 % basados ​​en la regresión. ^[4]

Véase también

• Parcela MA
• Diagrama de Gardner-Altman

Notas

Eksborg propuso un método similar en 1981. ^[7] Este método se basaba en la regresión de Deming , un método introducido por Adcock en 1878.

El artículo de Bland y Altman en The Lancet ^[3] ocupó el puesto número 29 en una lista de los 100 artículos más citados de todos los tiempos, con más de 23 000 citas. ^[8]

Referencias

1. Cleveland WS (1993). Visualización de datos . Murray Hill, NJ: AT & T Bell Laboratories. págs. 22-23. ISBN 978-0963488404.OCLC 29456028  .
2. Altman DG, Bland JM (1983). "Medición en medicina: el análisis de estudios de comparación de métodos". The Statistician . 32 (3): 307–317. doi :10.2307/2987937. JSTOR  2987937.
3. Bland JM, Altman DG (1986). "Métodos estadísticos para evaluar la concordancia entre dos métodos de medición clínica" (PDF) . Lancet . 327 (8476): 307–10. CiteSeerX 10.1.1.587.8931 . doi :10.1016/S0140-6736(86)90837-8. PMID  2868172. S2CID  2844897. 
4. Bland JM, Altman DG (1999). "Medición de la concordancia en estudios de comparación de métodos". Métodos estadísticos en investigación médica . 8 (2): 135–60. doi : 10.1177/096228029900800204 . PMID  10501650. S2CID  9851097.
5. Hanneman SK (2008). "Diseño, análisis e interpretación de estudios de comparación de métodos". AACN Advanced Critical Care . 19 (2): 223–234. doi :10.1097/01.AACN.0000318125.41512.a3. PMC 2944826 . PMID  18560291. 
6. Carkeet A (2015). "Intervalos de confianza paramétricos exactos para los límites de acuerdo de Bland-Altman" (PDF) . Optometría y ciencia de la visión . 92 (3): e71–e80. doi :10.1097/OPX.0000000000000513. PMID  25650900. S2CID  11643889.
7. Eksborg S (1981) Evaluación de datos de comparación de métodos. Clin Chem 27:1311–1312
8. Van Noorden R, Maher B, Nuzzo R (2014). "Los 100 artículos más destacados". Nature . 514 (7524): 550–553. Bibcode :2014Natur.514..550V. doi : 10.1038/514550a . ISSN  0028-0836. PMID  25355343.