Revisión
Sensibilidad al cambio de las medidas de desenlace
Responsiveness of Outcome Measures
María Jesús García de Yébenes Prousa,†
, Francisco Rodríguez Salvanésb, Loreto Carmona Ortellsa
Autor para correspondencia
mjesus.garciadeyebenes@ser.es
Dra. M.J. García de Yébenes y Prous. Unidad de Investigación. Fundación Española de Reumatología. Marqués del Duero, 5, 1.° A. 28001 Madrid. España.
Dra. M.J. García de Yébenes y Prous. Unidad de Investigación. Fundación Española de Reumatología. Marqués del Duero, 5, 1.° A. 28001 Madrid. España.
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En la literatura no hay consenso sobre el concepto de sensibilidad al cambio de un instrumento de medida ni sobre la forma en que debe cuantificarse. En una revisión de la literatura médica, Terwee et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a> encontraron distintas definiciones y 31 formas diferentes de medir la sensibilidad al cambio. Esta falta de consenso ha originado una gran proliferación de estadísticos, y no es infrecuente que algunos investigadores utilicen simultáneamente varios en el mismo artículo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0015"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>, lo que dificulta o incluso impide la comparación de medidas entre diferentes estudios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0025"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>. La incertidumbre sobre el tipo de diseño y los métodos de análisis puede deberse, en gran medida, a la ausencia de un estándar de cambio en el estado de salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0030"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>.</p><p id="p0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La sensibilidad al cambio es el grado con que se obtienen diferentes resultados en aplicaciones repetidas del mismo instrumento cuando se ha producido un cambio real en el estado de salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>. Por lo tanto, puede definirse como la capacidad de un instrumento para detectar un cambio. Esta característica despierta mucho interés, ya que el cambio en una medida puede reflejar una modificación de la situación clínica del paciente, lo que es importante para los estudios de intervención.</p><p id="p0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estudio de esta dimensión requiere de un estándar que indique el cambio clínico. El método tradicionalmente utilizado para evaluar las características del cambio es la evaluación retrospectiva y general del cambio producido<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0035"><span class="elsevierStyleSup">7,8</span></a>. Este método consiste en que durante las visitas de seguimiento, además de volver a realizar la prueba en cuestión, se pide al paciente su impresión general del cambio producido. Este único ítem de evaluación retrospectiva general se emplea después para valorar la capacidad del instrumento para detectar un cambio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>. No obstante, esta manera de proceder tiene varios inconvenientes: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> las propiedades métricas (coherencia interna y validez) de un único ítem de evaluación retrospectiva general son inferiores a las del instrumento o cuestionario de múltiples ítems en estudio; <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> desde un punto de vista psicológico, la valoración retrospectiva general es difícil y subjetiva, y <span class="elsevierStyleItalic">c)</span> la utilización de la valoración retrospectiva general se basa en la presunción de que es una medida independiente del instrumento en estudio, por lo que los errores de medición no están correlacionados. Sin embargo, cualquier exacerbación o remisión en el momento de la observación puede influir en la valoración del paciente. La correlación del error de medida entre la valoración retrospectiva general y la prueba sobrestima la relación real entre ambas. Por consiguiente, la evaluación de la sensibilidad al cambio a base de una valoración retrospectiva general tiene escaso valor para estudiar la capacidad de un instrumento de detectar un cambio<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0020"><span class="elsevierStyleSup">4,8</span></a>.</p><p id="p0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una alternativa a la valoración retrospectiva general es la valoración pronóstica del cambio, que consiste en una declaración a priori de las características del cambio que se va a producir en la muestra. Este procedimiento no está sometido a errores de recuerdo o de correlación, pero depende de la capacidad del evaluador de estimar de forma exacta la extensión del cambio que puede producirse. Se ha utilizado, por ejemplo, en ensayos aleatorizados en los que se comparan intervenciones de eficacia conocida con placebo o en estudios de cohortes en los que se emplea una variable pronóstica conocida para clasificar a los pacientes en grupos que previsiblemente cambiarán de diferente manera<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0040"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p><p id="p0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La sensibilidad al cambio depende de la población de pacientes estudiada y del escenario en que se aplica el instrumento de medición. Por ejemplo, la variabilidad de las puntuaciones de cambio será mayor en una población heterogénea que en una homogénea; del mismo modo, cuando la intervención sea muy eficaz en algunos pacientes pero no en otros el cambio será más importante que cuando sea poco eficaz en todos los pacientes, aunque la media del cambio sea la misma en ambos casos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Por consiguiente, la elección del método analítico y de los respectivos coeficientes de sensibilidad al cambio depende fundamentalmente de las características de la muestra, sobre todo del tipo de diseño y del cambio esperable<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0040"><span class="elsevierStyleSup">8,10</span></a>:<ul class="elsevierStyleList" id="l0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="u0005"><span class="elsevierStyleLabel">–</span><p id="p0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un único grupo: cambio homogéneo. La muestra está formada por un único grupo en el que los pacientes previsiblemente cambiarán más o menos de la misma forma entre dos momentos. Los coeficientes que se utilizan se basan en el cambio homogéneo entre los pacientes.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="u0010"><span class="elsevierStyleLabel">–</span><p id="p0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un único grupo: cambio heterogéneo. La muestra también está formada por un único grupo pero, a diferencia del anterior, es previsible que los pacientes cambien de diferente forma entre ellos. Los coeficientes se basan en análisis de correlación.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="u0015"><span class="elsevierStyleLabel">–</span><p id="p0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Diferentes subgrupos: cambio mixto. En ese caso la muestra está constituida por dos o más subgrupos de pacientes que cambian de diferente forma entre dos momentos. Comparte características de los dos anteriores: el cambio será diferente entre los subgrupos de pacientes definidos en la muestra, por lo que sería un diseño de tipo 2, pero además, dentro de cada grupo, el cambio será previsiblemente homogéneo, lo que le confiere características del primer diseño. Los coeficientes se basan en diferencias de cambio entre subgrupos.</p></li></ul></p><p id="p0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunos autores utilizan otros sistemas de clasificación de la sensibilidad al cambio. En este contexto, Husted et al distinguen dos grandes tipos de sensibilidad al cambio: interna y externa<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0025"><span class="elsevierStyleSup">5,11</span></a>.</p><p id="p0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La sensibilidad al cambio interna se define como la capacidad de una medida para cambiar en un lapso determinado; se refiere a la posibilidad de detectar cualquier cambio de tipo estadístico. Por ejemplo, se estudia un único grupo de pacientes a los que se evalúa antes y después de aplicar un tratamiento eficaz. La sensibilidad al cambio dependerá tanto del tratamiento empleado como de la medida de resultado utilizada para determinar la eficacia terapéutica.</p><p id="p0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La sensibilidad al cambio externa se define como el grado con que los cambios en una medida en tiempo se relacionan con cambios correspondientes en una medida estándar del estado de salud. Esta dimensión de la sensibilidad al cambio está asociada al concepto de relevancia clínica y consiste en la propiedad de una medida para capturar un cambio clínicamente importante. Al contrario que en la interna, el interés fundamental no está en la propia medida, sino en la relación entre el cambio en la medida y el cambio en el estándar externo. Si esta relación es importante, la medida captura adecuadamente los cambios en el estándar externo. Se acepta que los cambios en el estándar son una indicación de una modificación de la situación del paciente. Por consiguiente, que el cambio en la medida sea capaz de capturar el cambio en el estándar podría indicar una modificación en la situación clínica del sujeto. La sensibilidad al cambio externa dependerá únicamente de la elección del estándar externo, y no del tratamiento en estudio. Por consiguiente, este tipo de sensibilidad al cambio será una propiedad del instrumento de medida. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#t0005">tabla 1</a> se presenta una clasificación de la sensibilidad al cambio en función de sus características y el tipo de diseño/cambio previsible.</p><elsevierMultimedia ident="t0005"></elsevierMultimedia><p id="p0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A continuación se presentan los estadísticos más utilizados para evaluar la sensibilidad al cambio, tanto en función del diseño del estudio y las características del cambio previsible como por la clasificación en sensibilidad al cambio interna y externa.</p></span><span id="s0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0020">Cambio homogéneo</span><p id="p0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como ya se ha comentado, este diseño y su correspondiente análisis se basan en la premisa de que la muestra está formada por un único grupo de pacientes que previsiblemente cambiarán de la misma forma durante el periodo de estudio. Lo importante no es los factores de los que depende el cambio (historia natural o aplicación de un tratamiento eficaz), sino que la magnitud del cambio es homogénea entre los pacientes.</p><p id="p0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este diseño mediría la anteriormente mencionada "sensibilidad al cambio interna", ya que, en realidad, lo que se evalúa es la capacidad de la medida para cambiar durante un lapso concreto en una muestra de pacientes que mejoran, por ejemplo, tras aplicarles un tratamiento de eficacia conocida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0025"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p><p id="p0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estadísticos más utilizados se basan en el cambio medio o general de un grupo, y entre ellos hay que citar los siguientes.</p><span id="s0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0025">Prueba de la t para datos relacionados</span><p id="p0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estadístico t prueba la hipótesis de ausencia de cambio en la respuesta media de una medida entre dos momentos. Puesto que se trata de un diseño con medidas repetidas en el mismo sujeto, se utiliza la t para datos relacionados.</p><p id="p0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="fo0010"></elsevierMultimedia></p><p id="p0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estadístico t se centra en la significación estadística del cambio observado, que depende, evidentemente, de la magnitud del cambio, pero también del tamaño de la muestra y de la variabilidad de la medida. Esto hace que no sea un estadístico potente para evaluar sensibilidad al cambio. Desde un punto de vista metodológico, es más adecuado utilizar coeficientes en los que intervengan tanto la magnitud del cambio como su variabilidad.</p></span><span id="s0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0030">Estadísticos basados en el tamaño del efecto</span><p id="p0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al contrario que las pruebas t, los estadísticos basados en el tamaño del efecto suministran información directa sobre la magnitud del cambio, expresado en forma de variación. Por lo tanto, los estadísticos de tamaño del efecto miden la relación entre la magnitud del cambio (señal) y la variabilidad (ruido de fondo).</p><span id="s0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0035">Tamaño del efecto estandarizado</span><p id="p0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un estadístico de este grupo, muy utilizado, es el tamaño del efecto estandarizado o relación entre la media de las diferencias entre las puntuaciones basal y al seguimiento dividida por la desviación estándar (DE) de la medida basal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p><p id="p0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="fo0015"></elsevierMultimedia></p><p id="p0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un tamaño del efecto de 0,20 indica que el cambio es de alrededor de una quinta parte de la DE de la medida basal y se define como pequeño. Valores de 0,50 se consideran cambio moderado y a partir de 0,80, cambio importante. Una limitación del tamaño del efecto es que no podemos saber si refleja un cambio real o la variabilidad de la puntuación basal.</p></span><span id="s0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0040">Respuesta media estandarizada (SMR)</span><p id="p0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es otro estadístico basado en el tamaño del efecto. Se calcula dividiendo el cambio medio por su DE, lo que refleja la variabilidad de las puntuaciones de cambio. Por lo tanto, si el cambio tiene una elevada variabilidad respecto a su media, se obtendrá un valor bajo de SMR.</p><p id="p0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="fo0020"></elsevierMultimedia></p><p id="p0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La respuesta media estandarizada es independiente del tamaño de la muestra y, además, tiene en cuenta la variabilidad del cambio, por lo que es el estadístico más adecuado para el estudio de la sensibilidad en este tipo de diseños. Al igual que con el tamaño del efecto, los valores de 0,20, 0,50 y 0,80 indican instrumentos con escasa, moderada y elevada sensibilidad al cambio<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0025"><span class="elsevierStyleSup">5,8</span></a>.</p><p id="p0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El valor de la SMR debe acompañarse de un intervalo de confianza. Algunos autores calculan ese intervalo asumiendo que las diferencias de puntuación siguen una distribución normal de media 0 y DE=1/n, aunque otros utilizan métodos de remuestreo como el Jacknife<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>.</p></span><span id="s0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0045">Estadístico de Guyatt</span><p id="p0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estadístico de Guyatt, denominado estadístico de sensibilidad al cambio <span class="elsevierStyleItalic">(responsiveness statistic)</span>, también se basa en el tamaño del efecto y consiste en el cociente entre la mínima diferencia clínicamente importante (MCID) y el error de la media cuadrática en un análisis de la variancia de medidas repetidas en pacientes clínicamente estables (MSE).</p><p id="p0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="fo0030"></elsevierMultimedia></p><p id="p0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso de que sólo haya dos observaciones (antes y después de una intervención), el denominador será la DE de las puntuaciones de cambio individual en los pacientes estables.</p><p id="p0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La MCID se define como la diferencia más pequeña entre la puntuación basal y la de seguimiento que se asocia a un efecto clínico importante en un grupo de pacientes. En general, la MCID se establece relacionando los cambios en la medida con los producidos en un estándar de cambio clínico, como la propia valoración del paciente. La MCID refleja la magnitud de cambio en la medida asociada con una definición arbitraria del cambio mínimo importante en el estándar externo. Existen múltiples definiciones de MCID; una de las más utilizadas es la diferencia de cambio promedio entre pacientes que muestran alguna mejoría y los que no muestran cambios en su estado de salud. El denominador ajusta los posibles cambios espurios debidos a error de medida o efectos de aprendizaje.</p><p id="p0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estadístico de Guyatt es una forma de detectar modificaciones en la medida de desenlace diferentes de los cambios aleatorios presentados por los pacientes que no muestran mejorías detectables<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0030"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. De esta forma, una medida será sensible al cambio si es capaz de detectar MCID superiores a cualquier cambio espurio<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0025"><span class="elsevierStyleSup">5,13</span></a>. Este estadístico es poco utilizado, al menos en reumatología, debido a las dificultades inherentes a la definición del cambio mínimo clínicamente importante<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>.</p><p id="p0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La sensibilidad al cambio interna, o capacidad para detectar un cambio estadístico en la medida, puede verse afectada por diferentes parámetros estructurales como el tipo de escala, el sistema de puntuación y el número de ítems relacionados con la "señal" y con el "ruido". Un número elevado de ítems tiende a aumentar la sensibilidad siempre y cuando no sean redundantes. Las escalas continuas que cubren todo el espectro de un desenlace, desde formas leves a graves, generalmente evitan los efectos suelo y techo y aumentan la sensibilidad. Las escalas con sistemas de puntuación graduales también tienden a tener mayor sensibilidad al cambio que las dicotómicas. Por último, la fiabilidad es un factor que tener en cuenta, ya que interviene en la magnitud del denominador de los estadísticos basados en el tamaño del efecto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>.</p><p id="p0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A excepción del de Guyatt, ninguno de estos estadísticos relaciona el cambio en la escala en cuestión con el producido en una medida de la situación clínica. Cualquier cambio observado se atribuye a una modificación del estado del paciente pero, en realidad, pueden observarse cambios estadísticamente significativos en la medida sin que se haya producido una modificación relevante en la situación clínica del sujeto<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0020"><span class="elsevierStyleSup">4,5</span></a>. Por consiguiente, sólo sirven para evaluar la capacidad intrínseca o interna del instrumento para cambiar. Por otra parte, aunque el estadístico de Guyatt se relaciona con un estándar de cambio clínico, al ser una muestra de pacientes estables no es posible diferenciar entre distintas cantidades de cambio (mejoría, empeoramiento). Estas limitaciones hacen del diseño homogéneo (sensibilidad al cambio interna) el más débil, ya que no permite discriminar entre distintas magnitudes de cambio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0040"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p></span></span></span><span id="s0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0050">Diseño mixto: contraste entre subgrupos</span><p id="p0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este diseño comparte características de los otros dos. La muestra está formada por subgrupos de pacientes que cambian de diferente manera (cambio heterogéneo), pero dentro de cada subgrupo el cambio entre pacientes es uniforme (cambio homogéneo). Sería equivalente a la sensibilidad al cambio externa.</p><p id="p0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este tipo de diseño pueden utilizarse distintos coeficientes de cambio.</p><span id="s0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0055">Curvas ROC</span><p id="p0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La utilización de curvas de las características operativas del receptor (ROC) como método de evaluación de la sensibilidad al cambio en reumatología fue propuesta inicialmente por Deyo et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0070"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> en 1986.</p><p id="p0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una medida de desenlace puede describirse, de forma similar a una prueba diagnóstica, por su capacidad para identificar correctamente a los individuos que presentan un cambio clínico importante. Para poder realizar este análisis, es preciso disponer de un estándar externo de cambio. De esta forma, la sensibilidad al cambio se describe en términos de sensibilidad (probabilidad de que la medida clasifique correctamente a los pacientes que mostraron cambios en un indicador externo de cambio) y especificidad (probabilidad de que la medida clasifique correctamente a los pacientes que no mostraron cambios en el estándar externo). Es decir, se trata de valorar la capacidad de la medida para reflejar diferencias de cambio entre los grupos respecto al estándar externo (mejoría/ausencia de mejoría; empeoramiento/ausencia de empeoramiento).</p><p id="p0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El área bajo la curva (AUC) expresa la capacidad de discriminación del instrumento o probabilidad de clasificar correctamente tanto a los pacientes que mejoran (o empeoran) como a los que no mejoran (o no empeoran). La curva ROC proporciona una visión general de la relación entre una medida y un estándar externo de cambio. Las principales desventajas son que la variable de clasificación (estándar) debe dicotomizarse, lo que puede hacer que se pierda información sobre la magnitud del cambio, y que requiere análisis independientes para definir sensibilidad al cambio para mejoría y para empeoramiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0040"><span class="elsevierStyleSup">8,15</span></a>.</p></span><span id="s0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0060">Diferencias en las medias de las puntuaciones de cambio</span><p id="p0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estudio de las diferencias en las medias de las puntuaciones de cambio entre los diferentes subgrupos de la muestra puede realizarse mediante un análisis de la variancia (ANOVA) de medidas repetidas con un factor intrapacientes (ocasión de medida con dos niveles) y un factor entre pacientes (magnitud del cambio con 2 o más niveles: mejoría/sin mejoría). Los resultados del ANOVA permiten obtener la extensión con que los subgrupos difieren en cuanto al cambio, representada por la significación del término de interacción (grupo × ocasión de medida).</p></span><span id="s0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0065">S de Norman</span><p id="p0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La S de Norman es un estadístico derivado de un análisis de la variancia de medidas repetidas y representa la relación entre la variancia de la interacción y la suma de ésta y la variancia del error<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0080"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>.</p></span></span><span id="s0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0070">Composición heterogénea: contraste entre pacientes</span><p id="p0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este diseño, al igual que en el homogéneo, la muestra está formada por un único grupo. Sin embargo, los pacientes no son homogéneos entre ellos con cuanto al cambio, sino que es previsible que cambien de diferente manera. Un aspecto esencial es que se aplica un estándar externo cuyas puntuaciones de cambio son comparadas con las de la medida en cuestión. Por consiguiente, la sensibilidad al cambio dependerá de la elección del estándar, y no de las intervenciones realizadas. En estos casos lo que se evalúa es la sensibilidad al cambio externa. Los estadísticos más utilizados en estos diseños son el coeficiente de correlación y los modelos de regresión.</p></span><span id="s0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0075">Correlación</span><p id="p0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El coeficiente de correlación de Pearson se calcula por las puntuaciones de cambio entre dos medidas (<span class="elsevierStyleItalic">x</span> e <span class="elsevierStyleItalic">y</span>).</p><p id="p0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="fo0035"></elsevierMultimedia></p><p id="p0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El coeficiente de correlación indica cómo cambian simultáneamente las dos medidas y sus valores oscilan entre −<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1 y +<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1. En general, x es la medida en estudio e y es el resultado clínico específico (p. ej. un índice de capacidad funcional). Si r<span class="elsevierStyleInf">xy</span> se acerca a 1, la medida captura la información contenida en y, es decir, el instrumento responde a los cambios en el resultado clínico.</p><p id="p0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las principales limitaciones del coeficiente de correlación derivan de su variación en respuesta a selección de valores concretos en una variable (p. ej., eliminación de valores extremos) y a la presunción de linealidad entre ambas variables, cuando en realidad esta relación puede no ser lineal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0040"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p><span id="s0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0080">Modelos de regresión</span><p id="p0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un aspecto muy interesante de este diseño es examinar si los cambios en una medida son capaces de predecir cambios en la otra. Este análisis puede realizarse mediante modelos de regresión.</p><p id="p0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="fo0040"></elsevierMultimedia></p><p id="p0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El parámetro α representa el cambio medio en el resultado clínico (D<span class="elsevierStyleInf">y</span>) en ausencia de cambio en el instrumento evaluado (d<span class="elsevierStyleInf">x</span> = 0). El coeficiente β indica el incremento en el cambio del resultado clínico (D<span class="elsevierStyleInf">y</span>) por cada unidad de cambio en el instrumento (d<span class="elsevierStyleInf">x</span>). Valores de β cercanos a 0 indican que cambios importantes en <span class="elsevierStyleItalic">x</span> pueden no acompañarse de cambios en y, mientras que valores elevados de β indican que los cambios asociados en y también serán importantes. Este modelo puede generalizarse añadiendo más variables que predigan el cambio, incluso la situación clínica basal (Y<span class="elsevierStyleInf">1</span>). Del mismo modo, es posible estandarizar los coeficientes para propósitos de comparación con otros estudios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0025"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p><p id="p0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las principales limitaciones de este diseño se relacionan con la elección del estándar externo. A pesar de un coeficiente de correlación elevado, el estándar puede no capturar todos los cambios observados en los pacientes y por otra parte, el estándar y el instrumento pueden estar midiendo diferentes aspectos de un mismo concepto.</p><p id="p0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para facilitar la comprensión de todos estos índices se presenta un ejemplo. Imaginemos que se realiza un estudio en el que se aplica una escala de salud, con un rango de puntuación de 0 a 25, a un grupo de 20 pacientes en una visita basal y al cabo de 6 meses de seguimiento. Durante la visita de seguimiento se pide al paciente una valoración general del cambio que ha experimentado sobre una escala de −<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5 a 5. Según esta valoración general, se crea una nueva variable, denominada grupo, que clasifica a los pacientes según hayan experimentado o no un cambio (valores 1 y 0, respectivamente) utilizando un punto de corte = 4 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#t0010">tabla 2</a>).</p><elsevierMultimedia ident="t0010"></elsevierMultimedia><p id="p0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con estos datos, y sin hacer presunciones sobre el cambio esperable, se presentan diferentes tipos de análisis y estadísticos según las dimensiones de la sensibilidad al cambio (interna y externa) y las diversas características del cambio previsible (homogéneo, heterogéneo entre grupos, heterogéneo entre pacientes).</p><p id="p0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si asumimos que la muestra está formada por un único grupo de pacientes que previsiblemente cambiarán más o menos de la misma forma, el estadístico que hay que calcular es la SRM o cociente entre el cambio medio y su DE. En nuestro ejemplo se obtendrá una SRM = 0,69 (3,4 / 4,9); es decir, la medida en cuestión tendría una sensibilidad al cambio moderada. Este estadístico no informa de posibles diferencias en el cambio entre las dos categorías definidas por la variable grupo.</p><p id="p0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Supongamos, por el contrario, que la muestra está formada por dos subgrupos de pacientes en los que el cambio se produce de distinta forma. En el ejemplo anterior, estos dos grupos estarían representados por los valores 0 y 1 de la variable grupo. En este caso, la sensibilidad al cambio puede estudiarse mediante la construcción de curvas ROC entre la diferencia de las puntuaciones y la categoría de cambio (grupo). Los resultados ofrecen un AUC de 0,869 (0,715-1), con unos valores de sensibilidad y especificidad del 78 y el 73%, respectivamente, para una diferencia entre la puntuación basal y la de seguimiento = 5 unidades (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#t0015">tabla 3</a>). La principal limitación de este procedimiento puede estar en relación con la necesidad de dicotomizar los resultados del estándar externo. De esta forma sólo se han considerado las categorías "mejoría/sin mejoría", aunque ha habido pacientes que han podido empeorar y para los que habría que haber definido una nueva clasificación.</p><elsevierMultimedia ident="t0015"></elsevierMultimedia><p id="p0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otra forma de abordar el contraste entre subgrupos de la muestra es realizar un ANOVA de medidas repetidas con un factor intrapaciente (ocasión de medida) y otro entre pacientes (tipo de cambio). El término de interacción ocasión de medida-tipo de cambio informa de la extensión con la que los dos grupos cambian de diferente manera. En nuestro ejemplo, el término de interacción es significativo, por lo que la magnitud del cambio es diferente entre ambos grupos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#t0020">tabla 4</a>).</p><elsevierMultimedia ident="t0020"></elsevierMultimedia><p id="p0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Imaginemos finalmente que nuestra muestra está formada por un grupo heterogéneo de individuos que previsiblemente cambiarán de diferente forma. En esta situación puede utilizarse un análisis de correlación entre el cambio producido en la medida en cuestión y en un estándar externo. En nuestro ejemplo el coeficiente de correlación de Spearman entre el cambio producido (diferencia entre las puntuaciones basal y seguimiento) y el estándar externo (valoración general del paciente) es de 0,71.</p><p id="p0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los estudios de sensibilidad al cambio es importante tener en cuenta las dos dimensiones, interna y externa, y la utilización de un diseño adecuado que permita evaluar posibles diferencias de cambio entre grupos o pacientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">2,8,17</span></a>.</p><p id="p0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este sentido, Veehof et al han publicado recientemente un estudio sobre las propiedades psicométricas de dos índices de actividad de la artritis reumatoide (RADAI y su forma abreviada) en una cohorte de pacientes con esta enfermedad que inician tratamiento contra el factor de necrosis tumoral (TNF). Los autores plantean el estudio de la sensibilidad al cambio para la disminución de la actividad (mejoría) subdividiéndola en sus dos dimensiones, interna y externa. En el caso de la interna, se calcula la SMR junto con su intervalo de confianza. Para la externa se utiliza como estándar externo los criterios EULAR de respuesta que clasifican a los pacientes en respondedores y no respondedores.</p><p id="p0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las diferencias de cambio entre ambos grupos no son capturadas por la SMR, ya que quedan contenidas en su variabilidad. Por consiguiente, los autores utilizan curvas ROC entre las puntuaciones de cambio y el criterio externo para evaluar la capacidad de discriminación entre ambos grupos. Además, se calcula la SMR dentro de cada uno de ellos.</p><p id="p0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados muestran una sensibilidad al cambio interna y externa moderadas (SMR, 0,76 y 0,80; AUC, 0,77 y 0,78). Los respondedores tuvieron mejorías importantes en la actividad de la enfermedad (SMR > 0,80), mientras que no se objetivó mejoría en los no respondedores (SMR < 0,20)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>.</p></span></span><span id="s0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0085">Limitaciones relacionadas con el uso de coeficientes inadecuados</span><p id="p0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los diferentes métodos de medición de la sensibilidad al cambio tienen distintos objetivos, por lo que conducen a diferentes conclusiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. La utilización de un coeficiente inadecuado para el tipo de diseño en estudio puede hacer que la señal (cambio real) de algunos coeficientes esté incluida en el ruido (variabilidad) de otros, por lo que puede pasar inadvertida. Por ejemplo, si se evalúa la sensibilidad al cambio con una SMR sobre una muestra formada por subgrupos o pacientes que cambiarán de diferente forma, las puntuaciones de cambio entre grupos o entre pacientes estarán contenidas en la porción de variabilidad (ruido) de la SMR, lo que disminuirá su magnitud. Sin embargo, a pesar de que la señal del cambio entre grupos o entre pacientes pueda estar contenida en el ruido de la SMR, es posible obtener una SMR distinta de cero por diferentes razones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0040"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p><p id="p0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En primer lugar, además de la estimación puntual, debe calcularse un intervalo de confianza para el coeficiente utilizado con el fin de evaluar la probabilidad de que la estimación sea realmente diferente de cero<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0095"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>.</p><p id="p0310" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En segundo lugar, los investigadores interesados en evaluar la capacidad de una medida para detectar cambios seleccionan a pacientes que en general se espera que mejoren. Por lo tanto, el cambio medio de la muestra será mayor que cero aun cuando algunos pacientes permanezcan estables o incluso empeoren. Cuando el cambio medio es mayor que cero, la SMR será mayor que cero incluso aunque existan subgrupos o pacientes individuales que cambian de diferente manera.</p><p id="p0315" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En tercer lugar, puede ocurrir que en una muestra realmente homogénea con respecto al cambio se observen diferencias aparentes en el cambio entre pacientes, representadas por una elevada correlación con otra medida. En general, estos casos se deben a una presunción sobre la existencia de correlación entre las puntuaciones de cambio en la medida y la valoración retrospectiva general del propio paciente. Sin embargo, la utilización de una valoración retrospectiva sobrestima la correlación existente entre ambas medidas. Para entender el mecanismo de esta asociación aparente, es preciso considerar las relaciones y las presunciones sobre las puntuaciones observadas (suministradas por los pacientes), reales (valores desconocidos que representan las puntuaciones que se obtendrían en ausencia de error de medición) y los errores de medición (diferencia entre las puntuaciones reales y las observadas). En teoría, las puntuaciones de cambio y la valoración retrospectiva están midiendo un mismo atributo, pero se considera que ambas medidas son independientes y, por lo tanto, los errores de medición no están correlacionados. Sin embargo, es muy poco probable que los errores sean independientes cuando es el propio paciente el que aporta las puntuaciones de cambio tanto en la medida como en la valoración general. La consecuencia es que la correlación observada será mayor que cero incluso cuando la correlación entre las puntuaciones reales sea cero<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0020"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. En este sentido, Fransen et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> compararon la sensibilidad al cambio de medidas basadas en la percepción del paciente y medidas objetivas para detectar exacerbaciones de la artritis reumatoide. Los resultados demostraron menor sensibilidad al cambio de los ítems de naturaleza subjetiva. Por consiguiente, aunque los coeficientes de sensibilidad al cambio puedan ser similares, las medidas de desenlace subjetivas y objetivas no son intercambiables.</p><p id="p0320" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por consiguiente, y como conclusión, antes de realizar un estudio de sensibilidad al cambio es importante conocer la validez y la reproducibilidad del instrumento en cuestión. Además es fundamental realizar un buen diseño de la muestra de análisis, definir las características del cambio previsible y elegir un estándar externo adecuado en los casos necesarios. 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\t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Características</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Interna \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Externa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Homogéneo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Prueba t datos relacionadosTamaño del efecto estandarizadoRespuesta media estandarizada (SMR)Estadístico de Guyatt \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Contraste<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>entre<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>subgrupos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Curvas ROCANOVA medidas repetidasS de Norman \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Contraste<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>entre<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>pacientes \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CorrelaciónModelosde regresión \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab211986.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="sp0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Sensibilidad al cambio según sus características y el tipo de diseño</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "t0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Paciente \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Basal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Seguimiento \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Diferencia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valoración general \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Grupo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Media \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Desviación estándar \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab211987.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="sp0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Datos de un estudio hipotético</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "t0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Puntode corte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sensibilidad(%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Especificidad(%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Clasificacióncorrecta (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Razón deverosimilitud + \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ −<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">45 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ −<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ −<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">55 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ 0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">60 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ 2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ 3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">63,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">80 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ 4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">88,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">63,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ 5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">77,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">72,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ 6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">66,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">81,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥ 7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">55,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">90,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab211985.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="sp0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curva de rendimiento diagnóstico</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "t0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Origen \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sumacuadrados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">gl \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Mediacuadrática \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">F (p) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Entre sujetos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Cambio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,04 (0,837) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Intrasujetos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">238,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">119,05 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Visita \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">115,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">115,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19,11 (0,0004) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Visita × cambio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">122,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">122,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20,25 (0,0003) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Residual \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">108,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6,0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab211984.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="sp0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">ANOVA de medidas 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| 2024 Agosto | 126 | 42 | 168 |
| 2024 Julio | 121 | 46 | 167 |
| 2024 Junio | 191 | 56 | 247 |
| 2024 Mayo | 157 | 39 | 196 |
| 2024 Abril | 141 | 137 | 278 |
| 2024 Marzo | 126 | 55 | 181 |
| 2024 Febrero | 86 | 46 | 132 |
| 2024 Enero | 133 | 30 | 163 |
| 2023 Diciembre | 109 | 37 | 146 |
| 2023 Noviembre | 114 | 48 | 162 |
| 2023 Octubre | 194 | 54 | 248 |
| 2023 Septiembre | 181 | 56 | 237 |
| 2023 Agosto | 111 | 32 | 143 |
| 2023 Julio | 150 | 71 | 221 |
| 2023 Junio | 191 | 55 | 246 |
| 2023 Mayo | 143 | 64 | 207 |
| 2023 Abril | 104 | 29 | 133 |
| 2023 Marzo | 196 | 52 | 248 |
| 2023 Febrero | 121 | 49 | 170 |
| 2023 Enero | 102 | 49 | 151 |
| 2022 Diciembre | 103 | 50 | 153 |
| 2022 Noviembre | 178 | 69 | 247 |
| 2022 Octubre | 139 | 57 | 196 |
| 2022 Septiembre | 103 | 57 | 160 |
| 2022 Agosto | 152 | 62 | 214 |
| 2022 Julio | 139 | 57 | 196 |
| 2022 Junio | 123 | 55 | 178 |
| 2022 Mayo | 139 | 76 | 215 |
| 2022 Abril | 121 | 63 | 184 |
| 2022 Marzo | 154 | 72 | 226 |
| 2022 Febrero | 114 | 47 | 161 |
| 2022 Enero | 127 | 52 | 179 |
| 2021 Diciembre | 86 | 60 | 146 |
| 2021 Noviembre | 148 | 78 | 226 |
| 2021 Octubre | 143 | 56 | 199 |
| 2021 Septiembre | 148 | 84 | 232 |
| 2021 Agosto | 111 | 78 | 189 |
| 2021 Julio | 159 | 59 | 218 |
| 2021 Junio | 139 | 53 | 192 |
| 2021 Mayo | 149 | 77 | 226 |
| 2021 Abril | 426 | 174 | 600 |
| 2021 Marzo | 219 | 90 | 309 |
| 2021 Febrero | 150 | 30 | 180 |
| 2021 Enero | 145 | 55 | 200 |
| 2020 Diciembre | 147 | 46 | 193 |
| 2020 Noviembre | 213 | 68 | 281 |
| 2020 Octubre | 191 | 29 | 220 |
| 2020 Septiembre | 210 | 57 | 267 |
| 2020 Agosto | 150 | 29 | 179 |
| 2020 Julio | 153 | 20 | 173 |
| 2020 Junio | 125 | 26 | 151 |
| 2020 Mayo | 161 | 39 | 200 |
| 2020 Abril | 327 | 38 | 365 |
| 2020 Marzo | 483 | 30 | 513 |
| 2020 Febrero | 234 | 31 | 265 |
| 2020 Enero | 148 | 24 | 172 |
| 2019 Diciembre | 187 | 30 | 217 |
| 2019 Noviembre | 185 | 22 | 207 |
| 2019 Octubre | 235 | 29 | 264 |
| 2019 Septiembre | 170 | 40 | 210 |
| 2019 Agosto | 130 | 29 | 159 |
| 2019 Julio | 205 | 33 | 238 |
| 2019 Junio | 187 | 47 | 234 |
| 2019 Mayo | 224 | 87 | 311 |
| 2019 Abril | 112 | 67 | 179 |
| 2019 Marzo | 106 | 47 | 153 |
| 2019 Febrero | 109 | 28 | 137 |
| 2019 Enero | 81 | 40 | 121 |
| 2018 Diciembre | 81 | 66 | 147 |
| 2018 Noviembre | 77 | 19 | 96 |
| 2018 Octubre | 73 | 13 | 86 |
| 2018 Septiembre | 59 | 11 | 70 |
| 2018 Agosto | 57 | 33 | 90 |
| 2018 Julio | 33 | 22 | 55 |
| 2018 Mayo | 6 | 2 | 8 |
| 2018 Abril | 89 | 27 | 116 |
| 2018 Marzo | 90 | 38 | 128 |
| 2018 Febrero | 54 | 21 | 75 |
| 2018 Enero | 51 | 21 | 72 |
| 2017 Diciembre | 59 | 35 | 94 |
| 2017 Noviembre | 71 | 41 | 112 |
| 2017 Octubre | 83 | 46 | 129 |
| 2017 Septiembre | 53 | 36 | 89 |
| 2017 Agosto | 36 | 48 | 84 |
| 2017 Julio | 46 | 26 | 72 |
| 2017 Junio | 87 | 62 | 149 |
| 2017 Mayo | 91 | 48 | 139 |
| 2017 Abril | 92 | 57 | 149 |
| 2017 Marzo | 90 | 105 | 195 |
| 2017 Febrero | 211 | 65 | 276 |
| 2017 Enero | 85 | 27 | 112 |
| 2016 Diciembre | 117 | 35 | 152 |
| 2016 Noviembre | 129 | 23 | 152 |
| 2016 Octubre | 149 | 50 | 199 |
| 2016 Septiembre | 185 | 62 | 247 |
| 2016 Agosto | 130 | 20 | 150 |
| 2016 Julio | 64 | 62 | 126 |
| 2016 Mayo | 1 | 0 | 1 |
| 2016 Abril | 1 | 0 | 1 |
| 2016 Marzo | 5 | 0 | 5 |
| 2016 Febrero | 2 | 0 | 2 |
| 2016 Enero | 2 | 0 | 2 |
| 2015 Diciembre | 4 | 0 | 4 |
| 2015 Octubre | 1 | 0 | 1 |
| 2015 Septiembre | 1 | 0 | 1 |
| 2015 Agosto | 1 | 0 | 1 |
| 2015 Julio | 47 | 9 | 56 |
| 2015 Junio | 104 | 10 | 114 |
| 2015 Mayo | 118 | 16 | 134 |
| 2015 Abril | 80 | 13 | 93 |
| 2015 Marzo | 77 | 5 | 82 |
| 2015 Febrero | 72 | 7 | 79 |
| 2015 Enero | 70 | 11 | 81 |
| 2014 Diciembre | 63 | 8 | 71 |
| 2014 Noviembre | 75 | 13 | 88 |
| 2014 Octubre | 79 | 8 | 87 |
| 2014 Septiembre | 57 | 9 | 66 |
| 2014 Agosto | 99 | 8 | 107 |
| 2014 Julio | 83 | 10 | 93 |
| 2014 Junio | 95 | 12 | 107 |
| 2014 Mayo | 91 | 15 | 106 |
| 2014 Abril | 86 | 7 | 93 |
| 2014 Marzo | 96 | 24 | 120 |
| 2014 Febrero | 90 | 15 | 105 |
| 2014 Enero | 36 | 16 | 52 |
| 2013 Diciembre | 38 | 9 | 47 |
| 2013 Noviembre | 47 | 14 | 61 |
| 2013 Octubre | 80 | 14 | 94 |
| 2013 Septiembre | 71 | 13 | 84 |
| 2013 Agosto | 65 | 19 | 84 |
| 2013 Julio | 46 | 11 | 57 |
| 2013 Junio | 34 | 4 | 38 |
| 2013 Mayo | 28 | 12 | 40 |
| 2013 Abril | 30 | 7 | 37 |
| 2013 Marzo | 31 | 18 | 49 |
| 2013 Febrero | 31 | 5 | 36 |
| 2013 Enero | 27 | 3 | 30 |
| 2012 Diciembre | 30 | 2 | 32 |
| 2012 Noviembre | 21 | 6 | 27 |
| 2012 Octubre | 12 | 9 | 21 |
| 2012 Septiembre | 11 | 8 | 19 |
| 2012 Junio | 2 | 0 | 2 |
| 2012 Mayo | 2 | 0 | 2 |
| 2012 Marzo | 1 | 0 | 1 |
| 2012 Febrero | 1 | 0 | 1 |
| 2012 Enero | 2 | 0 | 2 |
| 2011 Noviembre | 2 | 0 | 2 |
| 2011 Octubre | 3 | 0 | 3 |
| 2011 Septiembre | 2 | 0 | 2 |
| 2011 Agosto | 1 | 0 | 1 |
| 2011 Julio | 2 | 0 | 2 |
| 2011 Junio | 5 | 0 | 5 |
| 2011 Mayo | 3 | 0 | 3 |
| 2011 Abril | 4 | 0 | 4 |
| 2011 Marzo | 17 | 0 | 17 |
| 2011 Febrero | 22 | 0 | 22 |
| 2011 Enero | 4 | 0 | 4 |
| 2010 Diciembre | 5 | 0 | 5 |
| 2010 Noviembre | 6 | 0 | 6 |
| 2010 Octubre | 2 | 0 | 2 |
| 2010 Septiembre | 9 | 0 | 9 |
| 2010 Agosto | 2 | 0 | 2 |
| 2010 Julio | 5 | 0 | 5 |
| 2010 Junio | 4 | 0 | 4 |
| 2010 Marzo | 2 | 0 | 2 |
| 2010 Febrero | 1 | 0 | 1 |
| 2010 Enero | 3 | 0 | 3 |
| 2009 Diciembre | 1 | 0 | 1 |
| 2009 Noviembre | 4 | 0 | 4 |
| 2009 Octubre | 4 | 0 | 4 |
| 2009 Septiembre | 3 | 0 | 3 |
| 2009 Agosto | 3 | 0 | 3 |
| 2009 Julio | 3 | 0 | 3 |
| 2009 Junio | 2 | 0 | 2 |
| 2009 Mayo | 5 | 0 | 5 |
| 2009 Abril | 12 | 0 | 12 |
| 2009 Marzo | 5 | 0 | 5 |
| 2009 Febrero | 4 | 0 | 4 |
| 2009 Enero | 6 | 0 | 6 |
| 2008 Diciembre | 1 | 0 | 1 |
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