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Diagramma de Bland y Altman

Comando:

Estadística

Comparación y evaluación de métodos estadísticos

Diagramma de Bland-Altman

Descripción

El Diagramma de Bland-Altman, o gráfico de diferencias, es un método gráfico para comparar dos técnicas de medición (Bland y Altman, 1986 y 1999). En este método gráfico, las diferencias (o, alternativamente, las proporciones) entre las dos técnicas se grafican frente a sus promedios. Alternativamente (Krouwer, 2008), las diferencias pueden graficarse frente a uno de los dos métodos, si este es un método de referencia o un método de referencia.

Se dibujan líneas horizontales en la diferencia media y en los límites de concordancia, que se definen como la diferencia media más y menos 1,96 veces la desviación estándar de las diferencias.

Si tiene mediciones duplicadas o múltiples por sujeto para cada método, consulte el gráfico de Bland-Altman con múltiples mediciones por sujeto.

Entrada requerida

Dialog box for Bland-Altman plot

Puede seleccionar las siguientes variaciones del gráfico de Bland-Altman (consulte Bland y Altman, 1995; Bland y Altman, 1999; Krouwer, 2008):

Trazar con respecto a (eje X)
En el gráfico original de Bland-Altman (Bland y Altman, 1986), las diferencias* entre los dos métodos se grafican frente a los promedios de los dos métodos.

Alternativamente, puedes optar por representar gráficamente las diferencias*
- frente a uno de los dos métodos, si se trata de un método de referencia o de «estándar de oro» (Krouwer, 2008)
- contra la media geométrica de ambos métodos
- contra el rango de muestra (donde las muestras se clasifican según el promedio de los dos métodos), el rango del primer método o el rango del segundo método; estas opciones darán un 'Gráfico de diferencia de orden clasificado' según CLSI, 2013.
(*) o proporciones cuando se selecciona esta opción (ver más abajo).
Trazar las diferencias
Esta es la opción por defecto correspondiente a la metodología de Bland & Altman, 1986.
Trazar las diferencias como %
Al seleccionar esta opción, las diferencias se expresarán como porcentajes de las observaciones representadas en el eje X (es decir, proporcionalmente a la magnitud de las mediciones). Esta opción es útil cuando la variabilidad de las diferencias aumenta a medida que aumenta la magnitud de la medición.
Trazar las proporciones
Al seleccionar esta opción, se graficarán las razones de las mediciones en lugar de las diferencias (MedCalc realiza los cálculos con datos transformados logarítmicamente en segundo plano). Esta opción también es útil cuando aumenta la variabilidad de las diferencias a medida que aumenta la magnitud de la medición. Sin embargo, el programa emitirá una advertencia si alguna de las dos técnicas incluye valores cero.

Opciones

Diferencia máxima permitida entre métodos : (opcionalmente) el límite de acuerdo clínico predefinido D. Dependiendo de la opción (Grabar diferencias o proporciones) seleccionada anteriormente, se debe ingresar una diferencia, una diferencia expresada como porcentaje o una proporción.
El valor D debe elegirse de manera que las diferencias en el rango −D a D (para proporciones 1/D a D) sean clínicamente irrelevantes o despreciables.
Dibujar una línea de igualdad : útil para detectar una diferencia sistemática.
IC del 95% de la diferencia de medias* : el intervalo de confianza del 95% de la diferencia de medias ilustra la magnitud de la diferencia sistemática. Si la línea de igualdad no se encuentra en el intervalo, existe una diferencia sistemática significativa.
IC del 95 % de los límites de concordancia : muestra barras de error que representan el intervalo de confianza del 95% para los límites superior e inferior de acuerdo (Bland y Altman, 1999).
Dibujar la línea de regresión de diferencias : esta línea de regresión puede ayudar a detectar una diferencia proporcional. Los parámetros de regresión se muestran en el panel de información del gráfico. Opcionalmente, puede mostrar el intervalo de confianza del 95 % de esta línea de regresión.
Hacer clic Subgrupos Si desea identificar subgrupos en el gráfico de Bland-Altman, se mostrará un nuevo cuadro de diálogo donde podrá seleccionar una variable categórica. El gráfico usará diferentes marcadores para las distintas categorías de esta variable.

(*) o proporciones cuando se selecciona esta opción.

Se recomienda (Stöckl et al., 2004; Abu-Arafeh et al., 2016) ingresar un valor para la 'Diferencia máxima permitida entre métodos' y seleccionar la opción 'IC del 95 % de los límites de acuerdo'.

Cómo definir la diferencia máxima permitida

Jensen y Kjelgaard-Hansen (2010) ofrecen dos enfoques para definir diferencias aceptables entre dos métodos.

En el primer enfoque se calcula la imprecisión inherente combinada de ambos métodos (CV²_método1 + CV²_método2)^1/2, o en caso de mediciones duplicadas [(CV²_método1/2)+(CV²_método2)/2)]^1/2.
En el segundo enfoque, los límites de aceptación se basan en especificaciones de calidad analítica como las que se informan, por ejemplo, en las Enmiendas para la Mejora de los Laboratorios Clínicos (CLIA).

Un tercer enfoque podría ser basar los límites de aceptación en los requisitos clínicos. Si las diferencias aleatorias observadas son demasiado pequeñas como para influir en el diagnóstico y el tratamiento, estas diferencias pueden ser aceptables, y los dos métodos de laboratorio pueden considerarse concordantes.

Resultados

MedCalc crea un gráfico y un informe.

Gráfico

Bland-Altman plot

El gráfico muestra un diagrama de dispersión de las diferencias respecto a los promedios de las dos mediciones. Se trazan líneas horizontales en la diferencia media y en los límites de concordancia.

Los límites de concordancia (LdA) se definen como la diferencia media ± 1,96 DE de las diferencias. Si estos límites no superan la diferencia máxima permitida entre métodos Δ (las diferencias dentro de la media ± 1,96 DE no son clínicamente significativas), se considera que ambos métodos concuerdan y pueden utilizarse indistintamente.

La interpretación adecuada (Stöckl et al., 2004) considera el intervalo de confianza del 95% del LoA, y para estar 95% seguro de que los métodos no discrepan, Δ debe ser mayor que el límite superior del IC del 95% del LoA más alto y −Δ debe ser menor que el límite inferior del IC del 95% del LoA más bajo:

Schematic presentation of Bland-Altman plot

El gráfico de Bland-Altman es útil para revelar una relación entre las diferencias y la magnitud de las mediciones (ejemplos 1 y 2), para detectar cualquier sesgo sistemático (ejemplo 3) y para identificar posibles valores atípicos. Si existe un sesgo constante, se puede ajustar restando la diferencia de medias del nuevo método.

Intervalos de confianza

Opcionalmente, se pueden mostrar intervalos de confianza para la diferencia promedio y los límites de concordancia. Estos intervalos de confianza pueden representarse como barras de error o líneas horizontales. Haga clic derecho en la barra de error para configurar las opciones de formato.

Vea el video: Cómo formatear intervalos de confianza en gráficos de Bland-Altman.

Informe

El informe contiene los valores exactos y los intervalos de confianza para la diferencia promedio y los límites de acuerdo.

Bland-Altman plot

Método A	TEST1
Método B	TEST2

Tamaño muestral	67

Opciones	Trazar las diferencias

Media aritmética	-6.4514
Intervalo de confianza del 95 %	-10.7484 a -2.1545
P (H₀: media=0)	0.0038
Límite inferior	-40.9793
Intervalo de confianza del 95 %	-48.3594 a -33.5992
Límite superior	28.0764
Intervalo de confianza del 95 %	20.6963 a 35.4565

El valor P(H₀ : Media = 0) es el valor P de la prueba t de muestras apareadas. Si P es menor que 0,05, significa que existe un sesgo constante, lo que no implica necesariamente que los métodos no sean comparables. Puede ser una simple cuestión de calibración. Según Bland y Altman (1999), si existe un sesgo constante, es fácil ajustarlo, si es necesario, restando la diferencia de medias de las mediciones realizadas con el nuevo método.

Ejemplos

En los siguientes ejemplos se muestran algunas situaciones típicas.

Bland-Altman plot example showing proportional error
Ejemplo 1: Caso de error proporcional.

Bland-Altman plot example where at least one method depends strongly on the magnitude of measurements
Ejemplo 2: Caso en el que la variación de al menos un método depende fuertemente de la magnitud de las mediciones.

Bland-Altman plot example showing an absolute systematic error
Ejemplo 3: Caso de un error sistemático absoluto.

Repetibilidad

El gráfico de Bland-Altman también puede utilizarse para evaluar la repetibilidad de un método comparando mediciones repetidas con un mismo método en una serie de sujetos. El gráfico también puede utilizarse para comprobar si la variabilidad o precisión de un método está relacionada con la magnitud de la característica medida.

Dado que para las mediciones repetidas se utiliza el mismo método, la diferencia media debe ser cero. Por lo tanto, el coeficiente de repetibilidad (CR) puede calcularse como 1,96 (o 2) veces la desviación estándar de las diferencias entre las dos mediciones (d₂ y d₁) (Bland y Altman, 1986).

$$CR = 1.96 \times \sqrt{\frac{\sum_{}^{}{(d_2-d_1)^2}}{n}} $$

El intervalo de confianza del 95% para el coeficiente de repetibilidad se calcula según Barnhart y Barborial, 2009.

Para obtener este coeficiente en MedCalc debes

Cree un gráfico de Bland y Altman para las dos mediciones
Haga clic derecho en la pantalla y haga clic en Información en el menú contextual
En el panel de información, haga clic en Coeficiente de repetibilidad

El coeficiente de repetibilidad no se informa cuando se ha seleccionado el método 'Trazar las proporciones'.

Literatura

Abu-Arafeh A, Jordan H, Drummond G (2016) Reporting of method comparison studies: a review of advice, an assessment of current practice, and specific suggestions for future reports. British Journal of Anaesthesia 117:595-575.
Barnhart HX, Barborial DP (2009) Applications of the repeatability of quantitative imaging biomarkers: a review of statistical analysis of repeat data sets. Translational Oncology 2:231-235.
Bland JM, Altman DG (1986) Statistical method for assessing agreement between two methods of clinical measurement. The Lancet i:307-310.
Bland JM, Altman DG (1995) Comparing methods of measurement: why plotting difference against standard method is misleading. The Lancet 346:1085-1087.
Bland JM, Altman DG (1999) Measuring agreement in method comparison studies. Statistical Methods in Medical Research 8:135-160.
CLSI (2013) Measurement procedure comparison and bias estimation using patient samples; Approved guideline - 3^rd edition. CLSI document EP09-A3. Wayne, PA: Clinical and Laboratory Standards Institute.
Gerke O (2020) Reporting Standards for a Bland–Altman Agreement Analysis: A Review of Methodological Reviews. Diagnostics 10, no. 5: 334.
Hanneman SK (2008) Design, analysis, and interpretation of method-comparison studies. AACN Advanced Critical Care 19:223-234.
Krouwer JS (2008) Why Bland-Altman plots should use X, not (Y+X)/2 when X is a reference method. Statistics in Medicine 27:778-780.
Jensen AL, Kjelgaard-Hansen M (2010) Diagnostic test validation. In: Weiss D, Wardrop KJ, editors. Schalm's Veterinay Hematology, 6^th ed. Ames: Wiley-Blackwell; p. 1027-1033.
Stöckl D, Rodríguez Cabaleiro D, Van Uytfanghe K, Thienpont LM (2004) Interpreting method comparison studies by use of the Bland-Altman plot: reflecting the importance of sample size by incorporating confidence limits and predefined error limits in the graphic. Clinical Chemistry 50:2216-2218.