La prueba de McNemar es:
X2 = [(b – c) – 1]2 / (b + c) para n < 25
Las hipótesis a contrastar son:
H0: La intervención educativa no garantiza el incremento de conocimiento de los participantes con un 95% de confianza.
H1: La intervención educativa garantiza el incremento de conocimiento de los participantes con un 95% de confianza.
Como b = 2 y c = 13 se tiene que:
X2 = [(1 – 13) – 1]^2 / (2 + 13) = (- 13)^2 / 15 = 169 / 15—- = 11,26
Al buscar en la tabla de la chi-cuadrada el valor para 1 grado de libertad y un 95% de confianza se tiene que: X2 = 5,02.
La regla de decisión establece que, si: X2 (tabulada) > X2 (calculada) entonces se acepta la hipótesis nula.
Como: 11,26 > 5,02 se acepta la hipótesis alternativa y existen fuertes evidencias de que la intervención educativa, de aplicarse al resto de la población, será efectiva. Lo ideal de una investigación de este tipo es que el efecto inmediato de sus resultados incida directamente en cada elemento poblacional. Pero se sabe que esto es, en la mayoría de los casos, imposible. Por ello se debe trabajar con muestras y en este caso de una muestra de la muestra a la cual se le caracterizó el problema de salud.
Por ello surge la interrogante de ¿cuál es el tamaño muestral óptimo para el desarrollo de una intervención comunitaria consistente en el desarrollo de un programa con enfoque preventivo y promocional, de forma tal que en los resultados se revele la importancia epidemiológica de estos? Una forma de calcular el tamaño de la muestra necesaria para el desarrollo de la intervención es mediante la expresión (16):
n = [Z(1 – α/2) √[ (c + 1) (1 – P)] + Z(1 – β) √c[P1 (1 – P1) + P2 (1 – P2)]2 / c (P1 – P2)2
En esta expresión:
Z es la distribución normal para un 95% de confianza, igual a 1,96.
C = m/n es la razón entre los elementos muestrales de interés y el tamaño de la muestra seleccionado para la caracterización del problema de salud. Por ejemplo, si esta caracterización se hizo acerca de la hipertensión arterial en el adulto, para lo cual se seleccionó aleatoriamente una muestra de tamaño n:
n = N Z2 P q / (N – 1) E2 + Z2 P q
En donde P es la proporción de un sexo, q = 1 – P; N es el tamaño poblacional, E el error de muestreo igual a 0,05 (para un 95% de confianza) y Z el valor del percentil para la distribución normal igual a 1,96.De esta muestra, puede resultar que un número m de individuos sean adultos (≥18 años) y estén bajo los efectos de determinados factores de riesgo, siendo estas las características que necesita el investigador para desarrollar la intervención.
En la expresión analizada anteriormente P1 sería la proporción de individuos de un sexo en el que están presentes los factores de riesgo y P2 la proporción de individuos del otro sexo en ausencia de estos factores de riesgo. P es el promedio de P1 y P2 y, como se conoce de la distribución binomial: q = 1 – P. También Z(1 – β) es el poder estadístico del estudio (17), el que se determina de la tabla que se muestra en el anexo.
Para ejemplificar lo planteado anteriormente, supongamos que, en el mismo caso de la caracterización del comportamiento de la HTA mediante el estudio de una muestra de 100 pacientes de un área de salud, se ha obtenido que 60 pacientes hipertensos de la muestra son del sexo masculino y 40 del femenino. Asimismo, que en 70 pacientes de ambos sexos estaban presentes determinados factores de riesgo (previstos por el investigador de ante mano y medidos) y ausentes en otros 30 pacientes, de los cuales, en el caso de los factores de riesgo presentes 45 correspondían al sexo masculino y 25 al femenino.
Con estos datos se construye la tabla 3, ver anexo.
De la tabla y de lo explicado anteriormente se tiene que:
P1 = 45/70 = 0,64 y P2 = 25/70 = 0,35. También: P = (0,64 + 0,35)/2 = 0,49
Además: Z(1 – α/2) = 1, 96 y Z(1 – β) = 0,95 por tablas.
C = 70/100 = 0,7
Con estos datos se sustituye en la expresión de n y se tiene que:
n = [(1,96) √[ (0,7 + 1) (1 – 49)] + (0,95) √(0,7) [(0,64) (1 – 0,64) + (0,35) (1 – 0,35)]2 / (0,7) (0,64 – 0,35)2
Se deja en libertad al lector para hacer el cálculo y determinar que n = 13,14 o aproximadamente igual a 13 individuos. Se hace constar que esta es una cantidad de individuos idónea para el desarrollo de una intervención encaminada a modificar estilos de vida y es lo que se conoce, en términos de Enfoque de Marco Lógico, un grupo focal.
La relevancia epidemiológica que se tiene está vinculada al hecho de que, al trabajar con este grupo focal, el investigador puede influir en convertir a cada participante en un promotor de salud que ayude al equipo básico de salud al desarrollo de acciones de prevención de enfermedades (en este caso de HTA) y de promoción de adecuados estilos de vida saludables en la población, lo que se conoce con el nombre de líderes informales de la comunidad (18).
CONCLUSIONES
Se necesita enfatizar que si la significación estadística de un estudio está