1 Centro de Estudios en Sensoriopatías, Senectud e Impedimentos y Alteraciones Metabólicas -CESSIAM-Ciudad de Guatemala, Guatemala; 2 Departamento de Bioquímica y Biología Molecular II, Instituto de Nutrición y Tecnología de Alimentos, Universidad de Granada, Granada, España; 3 Unidad de Nutrición Molecular ZIEL, Centro de Investigación de Nutrición y Ciencia de los Alimentos, Universidad Técnica de Múnich, Munich, Alemania
Introducción: Las consideraciones y estimaciones del tamaño de muestra son críticas para que un estudio de campo tenga el poder de obtener estimaciones de prevalencia estables o para evitar un error tipo II que acepte la hipótesis nula, cuando de hecho existe una diferencia. Cuando biomarcadores nuevos son introducidos a investigaciones de poblaciones, la ausencia de conocimiento previo de la varianza en el marcador impone una adecuación del tamaño de muestra. Objectivos: Ilustrar la magnitud de heterogeneidad de varianza entre las variables de un estudio de salud multidimensional en niños del altiplano occidental de Guatemala. Metodología: Cincuenta y tres variables de los componentes crecimiento, hematología, hidratación, oxidación, inflamación e infección fueron incluidas en el diseño y se obtuvo datos de entre 66 y 87 prescolares guatemaltecos. Se obtuvieron las estadísticas descriptivas y se aplicó la fórmula convencional para tamaño de muestra requerido por grupo para comparación (asumiendo una precisión del 20%); además de la fórmula convencional para tamaño de muestra para determinación de prevalencia fue utilizada en las 33 variables con criterio de punto de corte para anormalidad. Resultados: La desviación estándar relativa (coeficiente de varianza) de las 53 variables fue de 0.02-12.42. El número de sujetos necesarios para una estimación estable con un nivel de confianza de 95% fue de 90-2,078. El tamaño de muestra para comparación con un nivel (1-β) de 0.8 resulto desde menor de 10 por grupo hasta 93,073. Conclusiones: Las consideraciones para el tamaño de muestra deben ser aplicadas prospectivamente, o al menos retrospectivamente en todas las iniciativas de estudios de campo (en el caso de variables nuevas). El no hacerlo genera un riesgo de obtener conclusiones con resultados falsos negativos, sesgos de publicación y la eliminación de investigación de seguimiento.