Evaluación de la Manga Gástrica (Sleeve), como Tratamiento en la Obesidad: Resultados

RESULTADOS

El seguimiento a los quince pacientes (n=15), a quienes se les practicó “Sleeve” gástrico, se desarrolló sobre diez variables y se resume en la tabla 1. Con base en la observación se pueden describir las siguientes particularidades por género, de acuerdo con cada variable planteada:

Son 12 mujeres que corresponden al 80% de los pacientes con edad promedio 50,42 años (rango: 33–67), peso promedio de 90,87 Kilos (rango: 72–108), estatura promedio 1,57 metros (rango: 1,45–1,70), IMC promedio 37,15 (rango: 32,9–41,7), presentaron un promedio mayor de días/hospitalización que los hombres, vale la pena anotar que no se consideró para este promedio el valor No.6 puesto que corresponde a un caso con complicaciones (congestión pulmonar e hipertensión pulmonar moderada) que requirió observación aumentando los días de hospitalización.

El comportamiento frente a la pérdida de peso, es mejor en las mujeres, lo que se puede establecer con el cálculo de la pérdida sobrepeso programada al año (PSP) y corresponde a la diferencia entre peso operatorio (inicial) y el peso óptimo del paciente, en ese orden de ideas los rangos se describen a continuación:

EXCELENTE: 75%
BUENO: 50 – 75%
META ACEPTABLE: 50%
MALO: <50%

Tanto para hombres como para mujeres los valores obtenidos se mantuvieron en el rango %PSP=BUENO. Sin embargo el comparativo frente al IMC los hombres están sobre el límite de sobrepeso (IMC=25)

Participaron 3 hombres en el estudio que corresponden al 20% de los pacientes con edad promedio 44,33 años (rango: 23–57), peso promedio de 90,33 Kilos (rango: 72–112), estatura promedio 1,59 metros (rango: 1,48–1,76), IMC promedio 35,43 (rango: 32,9–37,2), presentaron un promedio de 2 días/hospitalización menor que las mujeres.

Respecto a la medida del porcentaje de pérdida sobrepeso programada al año (PSP) es considerado bueno, la tabla 2. Compara los valores promedio calculados para cada variable estudiada, en cada caso la media está acompañada de la desviación estándar y el intervalo de confianza al 95% para orientar al lector sobre la distribución de los datos, y al comparar entre los géneros establecer si existen diferencias.

El seguimiento a los pacientes en los cuatro puntos de chequeo (EWL: Evolution of Weight Loss) mostró un comportamiento ascendente en el grupo, pero la mayor variabilidad se dio en la tercera medición con un promedio de 20,6 k y una desviación estándar (S=5,3).

 “Los dos géneros tienen mucha similitud en cuanto a comportamiento”. Desarrollemos el siguiente ejercicio de análisis para comprender mejor la anterior afirmación en términos epidemiológicos:

Verifiquemos si hay diferencia entre hombres y mujeres en cuanto al peso final.

Mujeres= 67,45 K

Hombres= 64,0 K “

“aparentemente hay diferencia”

Hay que plantear la hipótesis estadística y someterla a prueba:

Hipótesis alterna (HA): existe diferencias entre los dos grupos.

Hipótesis nula (H0): no existe diferencia entre los dos grupos.

Apliquemos la significación estadística; el término: “estadísticamente significativo” es como una garantía de calidad que invade la literatura médica, implica comparar dos hipótesis, y aplicar la prueba de hipótesis.

Debemos partir de la siguiente consideración:

Si |p1 – p2| > error estándar X 1,96.

Concluimos que la diferencia es estadísticamente significativa,

…Si ocurre lo contrario: no hay diferencia.

En ese orden de ideas, la diferencia es de 0,0345 mientras que el producto planteado es de 0,23. La diferencia no supera el producto, por lo que no podemos aceptar la HA (Hipótesis alterna) es decir: …no hay evidencia significativa para confirmar la diferencia, dicho de otra manera, no hay diferencia entre hombres y mujeres en cuanto al peso final.

Y si aplicamos la misma prueba para cada variable, la respuesta es similar…La recomendación es aumentar el tamaño de la muestra.

Ahora bien, si la intensión fuera establecer la asociación entre dos variables por ejemplo: IMC >35 y desarrollar HTA.

Empleamos un programa estadístico como STATA para esto construimos la tabla de 2X2 que permite comparar los datos obtenidos:

Al introducir los datos en el programa STATA tenemos el siguiente resultado:

OR = 4 con IC95% (0.2354 – 235,65)

Indica que hay 4 veces más oportunidad de desarrollar HTA en quienes tienen IMC>35

El problema está en el IC95% que contiene al “1” indicando que no es suficientemente evidente la asociación observada.

Lo corrobora el valor de chi-cuadrado 1,25 está en la zona de aceptación de la H0, es decir, no hay asociación y cierra la falta de evidencia el valor de “p” que no es <0.05 (con un valor de 0.2636), el estudio no es estadísticamente significativo.

Incluso es posible calcular el Riesgo Relativo (RR) tiene un valor de 2,5 indicando que hay 2,5 veces más riesgo entre quienes se encuentran con IMC>35, pero tres elementos presentes en el análisis hacen perder credibilidad: IC, chi-cuadrado y “p”.

Consideremos un hecho más crítico: HTA y Diabetes enfermedades relacionadas en el síndrome metabólico que según la literatura están ligadas a la obesidad.

Veamos si hay asociación en el estudio entre IMC >35 y Síndrome metabólico

STATA nos entrega el siguiente resultado:
R=3,5 IC95% 0.2329 – 59,081 C h i = 1,25 “p”=0,2636 RR=1,5

Aparentemente la información nos indica una asociación pero no tiene la fuerza suficiente para corroborarlo, pues todos los parámetros deben ser coherentes.

Limitaciones: Necesariamente los tres ejercicios conllevan a recomendar ampliar el tamaño de la muestra, lo que significa una limitación del estudio. No hay suficiente evidencia para asociar las variables analizadas aunque la literatura así lo indica.

Respecto a los datos bioquímicos, existieron cambios significativos en las determinaciones de glucemia, insulinemia, colesterol, triglicéridos y LDL.

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4 Resolución 66/2 de la Asamblea General de las Naciones Unidas https://www.who.int/nmh/events/un_ncd_summit2011/political_declaration_en.pdf)