Un gráfico de Bland-Altman ( gráfico de diferencias ) en química analítica o biomedicina es un método de trazado 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] nombre con el que se le conoce en otros campos, pero que fue popularizado en la estadística médica por J. Martin Bland y Douglas G. Altman . [2] [3]
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 valor y la diferencia entre los dos valores como valor.
Las coordenadas cartesianas de una muestra dada con valores de y determinados por los dos ensayos son
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 medidas. [4] La transformación logarítmica (base 2) de las mediciones antes del análisis permitirá utilizar el enfoque estándar; por lo que la gráfica estará dada por la siguiente ecuación:
Esta versión de la trama se utiliza en la trama MA .
Una aplicación principal del gráfico de Bland-Altman es comparar dos mediciones clínicas, cada una de las cuales produjo algún error en sus medidas. [5] También se puede utilizar para comparar una nueva técnica o método de medición con un patrón oro , ya que incluso un patrón oro no implica (y no debería) implicar que esté exento 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 de medias 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 según una prueba t de 1 muestra , esto indica la presencia de sesgo fijo. Si hay un sesgo constante, se puede ajustar restando la diferencia de medias del nuevo método. Es común calcular límites de acuerdo del 95% para cada comparación (diferencia promedio ± 1,96 desviación estándar de la diferencia), lo que nos indica 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 pueden usarse indistintamente. Los límites de acuerdo del 95% pueden ser estimaciones poco confiables de los parámetros de la población, especialmente para tamaños de muestra pequeños, 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]
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 esta relación formalmente, la diferencia entre los métodos se debe hacer en regresión 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 acuerdo del 95% basados en la regresión. [4]
Eksborg propuso un método similar en 1981. [7] Este método se basó en la regresión de Deming , un método introducido por Adcock en 1878.
El artículo de Bland y Altman en Lancet [3] ocupó el puesto 29 en una lista de los 100 artículos más citados de todos los tiempos con más de 23.000 citas. [8]
