Una gráfica de Bland-Altman ( gráfica 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 por el que se conoce en otros campos, pero fue popularizado en las estadísticas médicas por J. Martin Bland y Douglas G. Altman . [2] [3]
Acuerdo versus correlación
Bland y Altman señalan que dos métodos cualesquiera que estén diseñados para medir el mismo parámetro (o propiedad) deben tener una buena correlación cuando se elige un conjunto de muestras de modo que la propiedad a determinar varíe considerablemente. Por lo tanto, una alta correlación para dos métodos diseñados para medir la misma propiedad podría ser en sí misma una señal de que se ha elegido una muestra amplia. Una alta correlación no implica necesariamente que exista una buena concordancia entre los dos métodos.
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 resulta enpuntos de datos. Cada una de lasLuego, las muestras se representan en el gráfico asignando la media de las dos mediciones como-valor, y la diferencia entre los dos valores como el -valor.
Las coordenadas cartesianas de una muestra dada con valores de y determinado por los dos ensayos es
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 método estándar; por lo que la trama vendrá dada por la siguiente ecuación:
Esta versión de la trama se utiliza en la trama MA .
Solicitud
Una aplicación principal del gráfico de Bland-Altman es comparar dos medidas 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 estándar de oro , ya que incluso un estándar de oro no implica, ni debería, implicar que esté libre de errores. [4] Consulte Analyze-it , MedCalc , NCSS , GraphPad Prism , R o StatsDirect para obtener información sobre el software que proporciona 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 en torno a 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 los límites de concordancia del 95% para cada comparación (diferencia promedio ± 1.96 desviación estándar de la diferencia), lo que nos dice qué tan lejos era más probable que estuvieran las mediciones de 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 concordancia del 95% pueden ser estimaciones poco fiables 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 los intervalos de confianza para los límites de concordancia del 95%. Esto se puede hacer con el método aproximado de Bland y Altman [3] o con métodos más precisos. [6]
También se utilizaron gráficos de Bland-Altman para investigar cualquier posible relación de las discrepancias entre las mediciones y el valor real (es decir, sesgo proporcional). La existencia de sesgo proporcional indica que los métodos no coinciden por igual en el rango de mediciones (es decir, los límites de acuerdo dependerán de la medición real). Para evaluar esta relación formalmente, la diferencia entre los métodos debe retroceder en 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]
Como ejemplo, en un estudio exploratorio, Viecelli et al., [7] examinaron las aceleraciones ejercidas en las pilas de pesas de las máquinas de ejercicios de resistencia utilizando acelerómetros de teléfonos inteligentes y compararon los descriptores mecanobiológicos extraídos del ejercicio de resistencia con un estándar de oro grabado en video utilizando Bland. –Altman parcelas.
Ver también
Notas
Eksborg propuso un método similar en 1981. [8] Este método se basó en la regresión de Deming, un método introducido por Adcock en 1878.
El artículo de Lancet de Bland y Altman [3] fue el número 29 en una lista de los 100 artículos más citados de todos los tiempos con más de 23.000 citas. [9]
Referencias
- ^ Cleveland WS (1993). Visualización de datos . Murray Hill, Nueva Jersey: At & T Bell Laboratories. págs. 22-23 . ISBN 978-0963488404. OCLC 29456028 .
- ^ Altman DG, Bland JM (1983). "Medición en medicina: el análisis de estudios de comparación de métodos". El estadístico . 32 (3): 307–317. doi : 10.2307 / 2987937 . JSTOR 2987937 .
- ^ a b c 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 .
- ^ a b c Bland JM, Altman DG (1999). "La medición de acuerdo en los estudios de comparación de métodos". Métodos estadísticos en la investigación médica . 8 (2): 135–60. doi : 10.1177 / 096228029900800204 . PMID 10501650 . S2CID 9851097 .
- ^ Hanneman SK (2008). "Diseño, análisis e interpretación de estudios de comparación de métodos" . Cuidados intensivos avanzados de la AACN . 19 (2): 223–234. doi : 10.1097 / 01.AACN.0000318125.41512.a3 . PMC 2944826 . PMID 18560291 .
- ^ Carkeet A (2015). "Intervalos de confianza paramétricos exactos para los límites de acuerdo de Bland-Altman" (PDF) . Optometría y Ciencias de la Visión . 92 (3): e71 – e80. doi : 10.1097 / OPX.0000000000000513 . PMID 25650900 . S2CID 11643889 .
- ^ Viecelli C, Graf D, Aguayo D, Hafen E, Füchslin RM (15 de julio de 2020). "Uso de datos de acelerómetro de teléfonos inteligentes para obtener descriptores científicos mecánico-biológicos del entrenamiento con ejercicios de resistencia" . PLOS ONE . 15 (7): e0235156. doi : 10.1371 / journal.pone.0235156 . PMC 7363108 . PMID 32667945 .
- ^ Eksborg S (1981) Evaluación de datos de comparación de métodos. Clin Chem 27: 1311–1312
- ^ Van Noorden R, Maher B, Nuzzo R (2014). "Los 100 mejores periódicos" . Naturaleza . 514 (7524): 550–553. doi : 10.1038 / 514550a . ISSN 0028-0836 . PMID 25355343 .