Manual de goniometría. Cynthia C. Norkin
valor del CCI, que también se obtuvo a partir del ANOVA de mediciones repetidas, para la estimación del ETM. Como recordará el lector, en el ejemplo el valor del CCI es 0,94, y el valor de la desviación típica para los datos agrupados (DTa) entre los cinco sujetos es 13,6 grados (en este ejemplo, la DTa también equivale al valor de la desviación típica, lo cual manifiesta una variación biológica).
Ambos análisis, que usaron las tres mediciones repetidas, obtuvieron un valor de 3,3 grados para el ETM, lo cual nos revela que durante el 68% del tiempo la medición verdadera se situó a 3,3 grados de la medición observada, o durante el 95% del tiempo la medición verdadera estuvo a 6,6 grados de la medición observada (es decir, dentro de los dos ETM).
Mínimo cambio detectable
Una medición final absoluta que hay que abordar es el concepto de mínimo cambio detectable (MCD), que es el mínimo cambio en una medición por exceso del error de medición.3,97,107,111,112 El MCD emplea información sobre la fiabilidad de la medición con el fin de aportar un valor mínimo con el que determinar si se ha producido un cambio. En la literatura, el MCD también se ha denominado mínima diferencia detectable (MDD), mínima diferencia importante, o pequeñísima diferencia detectable (PDD).3,112 El MCD al nivel de confianza del 90% se calcula a partir del error típico de medición empleando la ecuación siguiente, donde el valor 1,65 representa el valor z al nivel de confianza del 90%.* Al igual que el ETM, el MCD se expresa en las mismas unidades que la medición original.
* Repárese en que otro valor estadístico, el error típico de la media, se confunde a menudo con el error típico de medición.3,96 Como el error típico de la media se abrevia con las mismas letras que el error típico de medición, esto contribuye a la confusión. Estos dos valores estadísticos no son equivalentes ni tienen la misma interpretación. El error típico de la media es la desviación típica de una distribución de medias muestrales obtenidas de muestras de una población.3 El error típico de la media describe el grado de variación esperable en las medias de futuras muestras del mismo tamaño. Como al evaluar la fiabilidad estamos más interesados por la variación de las mediciones individuales que por la variación de las medias muestrales, la desviación típica de las mediciones repetidas o el error típico de medición son las pruebas estadísticas apropiadas que debemos usar.108
TABLA 3.6 Cálculo del error típico de medición (ETM) para la primera (x) y segunda (y) medición del ROM en grados usando la desviación típica de las diferencias (DTdif)
Como el ETM quizá se calcule a partir de la desviación típica de las diferencias test-retest dividas por la raíz cuadrada de 2, el MCD se podría calcular como:
MCD90 = DTdif × 1,65
También es posible ver en la literatura los valores del MCD referidos a otros niveles de confianza. Por ejemplo, las ecuaciones para el MCD al nivel de confianza del 95% son las siguientes y se expresan en un valor mayor para el cambio mínimo que para el MCD90.
Si volvemos a nuestro ejemplo de tres mediciones repetidas del ROM y usamos un valor para el ETM de 3,3 grados, el cálculo del MCD90 es 7,7 grados.
La interpretación de este MCD es que el 90% de los individuos cuyo ROM no ha cambiado mostrarán fluctuaciones aleatorias de hasta 7,7 grados entre mediciones debido al error de medición. Dicho de otro modo, diferencias superiores a 7,7 entre mediciones repetidas probablemente representen un cambio real del ROM en el 90% de los casos. Aunque hayamos obtenido un coeficiente de correlación bastante elevado en este ejemplo (CCI = 0,94), la variabilidad entre los datos dio un MCD de 7,7 grados. Remitimos a las secciones «Hallazgos de la investigación» de los capítulos 4 a 13 para obtener información más específica de las articulaciones respecto a las mediciones del error absoluto. Por favor, tenga el lector presente que estas mediciones de la fiabilidad absoluta serán específicas de la población de la que se obtuvo la medición, así como de los procedimientos usados para obtener la medición.
* El valor z es la diferencia entre una observación y la media, dividida por la desviación típica
Ejercicios para evaluar la fiabilidad
Los ejercicios 8 y 9 ayudan a los examinadores a evaluar su fiabilidad en la obtención de mediciones goniométricas. Se incluyen cálculos de la desviación típica y del coeficiente de variación por creer que el conocimiento se refuerza con la aplicación práctica. El ejercicio 8 examina la fiabilidad intraexaminadores. Por fiabilidad intraexaminadores nos referimos al grado de concordancia entre mediciones repetidas de la misma posición articular o del ROM a cargo del mismo examinador. Un estudio sobre la fiabilidad intraexaminadores responde esta pregunta: ¿Con qué precisión puede un examinador reproducir sus propias mediciones? El ejercicio 9 examina la fiabilidad interexaminadores. Por fiabilidad interexaminadores nos referimos al grado de concordancia entre mediciones repetidas de la misma posición articular o del ROM a cargo de distintos examinadores. Un estudio sobre la fiabilidad interexaminadores responde esta pregunta: ¿Con qué precisión puede un examinador reproducir las mediciones tomadas por otros examinadores? Los ejercicios 10 y 11 permiten practicar usando distintos métodos para obtener el error típico de medición y el mínimo cambio detectable a partir de mediciones repetidas en dos puntos en el tiempo. Además, el ejercicio 11 permite practicar el cálculo del coeficiente de correlación del productomomento. Cada uno de estos cuatro ejercicios ofrece instrucciones para calcular a mano estos valores, si bien el alumno puede usar también una calculadora, hojas de cálculo o aplicaciones informáticas para obtener los valores para las distintas estadísticas.
Ejercicio 8
Fiabilidad intraexaminadores
1. Selecciona un sujeto y un goniómetro universal.
2. Mide tres veces el ROM de flexión del codo del individuo, siguiendo los pasos señalados en el capítulo 2, ejercicio 7.
3. Apunta cada una de las mediciones en el formulario de registro de datos (véase la página opuesta) en la columna x.
4. Compara las mediciones. Si existe una discrepancia de más de 5 grados entre las mediciones, vuelve a comprobar cada paso del procedimiento para estar seguro de que estás aplicando los pasos correctamente, y entonces repite el ejercicio.
5.