Sr. Editor. Hemos leído con gran interés el artículo publicado por Rondan et al.¹1. Rondan PL, Flores-Flores O, Doria NA, Valencia-Mesias G, Chávez-Pérez V, Soria J. Elevada frecuencia de dislipidemia en pacientes infectados por VIH en un hospital público peruano. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2017;34(2):239-44. doi: 10.17843/rpmesp.2017.342.2587.
https://doi.org/10.17843/rpmesp.2017.342... en la revista de la cual usted es editor. Este artículo es de gran importancia ya que evalúa uno de los principales efectos secundarios producidos por el uso continuo de tratamiento antiretroviral de gran actividad (TARGA), el cual ha sido el pilar para el tratamiento de la infección por el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) durante las últimas décadas. Ante este escenario, se felicita la elección del tema, pues es necesario vigilar a estos pacientes en forma cercana y manejar las posibles complicaciones.

En cuanto al análisis de datos, tanto en la metodología como en las tablas se menciona que la medida de asociación a utilizar será el odds ratio (OR); sin embargo, en la misma metodología se especifica que para el análisis multivariado se usará un modelo lineal generalizado (GLM), familia Poisson link log robusto. Esto difiere con la recomendación usual para modelar OR en forma multivariada, que es usar regresión logística ²2. Bewick V, Cheek L, Ball J. Statistics review 14: Logistic regression. Crit Care. 2005;9(1):112-8. doi: 10.1186/cc3045.
https://doi.org/10.1186/cc3045... . Esta discrepancia en la metodología nos llevó a revisar las tablas de resultados y recalcular los OR, obteniéndose nuevamente una discrepancia entre lo calculado y los resultados presentados. Un examen más minucioso de los resultados nos llevó a encontrar que las cifras presentadas no corresponden a OR sino a razones de prevalencias (RP), incluyendo sus correspondientes intervalos de confianza. No queda claro si también se usaron RP en el modelo multivariado, lo cual concordaría con el enunciado de la metodología de usar regresión de Poisson, ya que este método sería el más adecuado cuando se modelan razones de conteo ³3. Warner P. Poisson regression. J Fam Plann Reprod Health Care. 2015;41(3):223-4. doi: 10.1136/jfprhc-2015-101262.
https://doi.org/10.1136/jfprhc-2015-1012... .

Es importante diferenciar entre el uso de OR y RP, y ser cuidadoso con la presentación de los resultados. Si bien los OR son útiles para describir asociaciones en estudios transversales, se recomienda su utilización cuando la prevalencia del desenlace de interés es menor al 10%; de otra forma, se podría sobreestimar la magnitud de la asociación ⁴4. Coutinho LM, Scazufca M, Menezes PR. Methods for estimating prevalence ratios in cross-sectional studies. Rev Saude Publica. 2008;42(6):992-8.. Antes del 2003, era común utilizar OR para modelos multivariados en estudios transversales debido a que no existía otra forma práctica de análisis; hasta que surgió la utilización de modelos log binomiales y modelos lineares generalizados de familia Poisson como alternativas más certeras ⁵5. McNutt LA, Wu C, Xue X, Hafner JP. Estimating the Relative Risk in Cohort Studies and Clinical Trials of Common Outcomes. Am J Epidemiol. 2003;157(10):940-3. Desde esa fecha es cada vez más común ver este tipo de análisis en estudios transversales y en estudios de cohorte que utilizan riesgos relativos (RR). De esta manera, hacemos énfasis en la necesidad de ser claros con las medidas de asociación a utilizarse tanto en la metodología como en la presentación de los resultados

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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