Regresión lineal múltiple

Supongamos un ejemplo sencillo. Veamos cómo cambia una característica, por ejemplo la temperatura a medida que subimos un puerto de montaña. Imaginemos que empezamos la ascensión por la tarde. Entonces, a medida que avanza el tiempo observaremos la temperatura desciende. Se podría pensar que ello es debido a que estamos ascendiendo, por lo que la temperatura es más fría a mayor altura. Bien. Ello es cierto. Pero si permaneciéramos quietos, también observaríamos que la temperatura es más fría a medida que pasa el tiempo. Es decir, el cambio de la temperatura no depende sólo de la altura a la que lleguemos, sino de otras variables, como la posición del sol. A medida que pasa el tiempo, el sol se ubica más oblicuo, por lo que su poder calorífico disminuye y la temperatura desciende. Finalmente, si subimos el puerto a medida que pasa la tarde, el efecto del descenso de la temperatura será más acentuado, porque dispondremos de dos variables que afectan a la temperatura reduciéndola.
Sin embargo, si el ascenso se hiciera por la mañana, a medida que pasa el tiempo, el sol está más perpendicular, por lo que tendría una influencia inversa sobre la temperatura, pudiendo ocurrir que el descenso de temperatura asociado a la altura, según subimos el puerto, se viera neutralizado por el incremento del poder calorífico asociado a la perpendicularidad del sol. Así, podría ocurrir que la variación de la temperatura –característica o variable dependiente que estamos midiendo- fuera mínima, como consecuencia de la variación inversa de otras –las dos características o variables explicativas.
La regresión múltiple nos permite entonces estimar cuál es la contribución de cada una de las características explicativas analizadas (que llamaremos x1, x2, x3, etc.) que puede explicar cómo varía la característica que deseamos estimar (que denominaremos y). En el modelo matemático cada variable explicativa está modulada con un coeficiente (llamado b1, b2, b3, etc.) y cada coeficiente b indica el incremento en el peso de la influencia ejercida por el aumento de una unidad de la variable explicativa. Es decir, si el coeficiente de la altura (en rangos de mil metros) fuera de 0,5 y el de la hora solar a partir de las 16.00, también de 0,5, significaría que la temperatura se reduciría en medio grado (se multiplica por 0,5) por cada mil metros de altitud conseguida y en otros 0,5 grados por cada hora que se avanzara en la tarde. Así, si por la tarde subimos mil metros y tardamos una hora, la temperatura bajaría 1 grado (-0,5 más -0,5). •


_38339991Nuevas alternativas en el tratamiento de la diabetes

La elevación prolongada de ácidos grasos libres en el plasma tiene un papel importante en el desarrollo de la resistencia a la insulina y la posterior aparición de la diabetes tipo 2. El receptor 1 de ácidos grasos libres (FFAR1) puede activarse por los ácidos grasos produciendo una secreción aumentada de la insulina, si bien lo realiza por un mecanismo diferente del de otros secretagogos, como el péptido 1 tipo glucagón. Dado que la secreción de insulina mediante los agonistas del FFAR1 es dependiente de la glucosa, los fármacos que así actúan mejorarían el control glucémico sin riesgo de provocar un aumento de la incidencia de hipoglucemia.
A la vista del planteamiento mencionado, unos investigadores de la Universidad de Michigan (EE.UU.) han evaluado la eficacia y seguridad de un nuevo antidiabético, el TAK-875, respecto de la de placebo y de una sulfonilurea, la glimepirida, en pacientes diabéticos que no estaban bien controlados con dieta y ejercicio o con un tratamiento con metformina.
El estudio asignó de forma aleatoria a 426 pacientes en los grupos de TAK-875 (en distintos subgrupos en función de la posología utilizada: 6,25 mg, 25 mg, 50 mg, 100 mg y 200 mg), glimepirida y placebo. El resultado principal fue el cambio en el valor de la hemoglobina glicosilada desde el inicio.
Los resultados mostraron que, al cabo de 12 semanas, se observaron diferencias significativas en el valor del resultado principal. Así, con la dosis de 6,25 mg se observó una reducción del 0,65% y con la de 50 mg, el descenso manifestado fue del 1,12%; los pacientes tratados con glimepirida presentaron una reducción del 1,05% de la A1C, mientras que a los que se administró placebo, sólo mostraron una reducción media del 0,13%. En el análisis de la seguridad del medicamento, los eventos de hipoglucemia se observaron de forma similar en los grupos de placebo (3%) y del TAK-875 (2%), indicando una muy baja probabilidad de producir hipoglucemia, como se había planteado previamente.
Los investigadores concluyen que el estudio realizado sugiere que la activación del receptor FFAR1 puede ser de gran utilidad en el tratamiento del paciente con diabetes tipo 2, situándose como una potencial alternativa, al permitir un control adecuado de la glucemia sin aumentar el riesgo de hipoglucemias o de ganancia de peso y presentar un perfil de efectos secundarios similar al observado con la administración de un placebo. •

Burant C, Viswanathan P, Cao C, Vakilynejad M, Xie B, Leifke E. TAK-875 versus placebo or glimepiride in type 2 diabetes mellitus: a phase 2, randomised, doublé-blind, placebo-controlled trial. . Lancet. Early online publication, 27 Feb 2012; doi:10.1016/S0140-6736(11)61879-5.


¿Automonitorización de glucemia en diabetes 2 no tratada con insulina?

En pacientes diabéticos, especialmente en los tratados con insulina, la automonitorización de la glucemia es una parte muy importante del manejo de la enfermedad. De esta forma, la determinación de glucosa en sangre capilar del dedo mediante dispositivos de medición adecuados, ofrece elementos de juicio suficientes para mantener o modificar el tratamiento, así como puede prevenir de hipoglucemias o hiperglucemias más evolucionadas. Sin embargo, la importancia de la automonitorización de la glucemia en los diabéticos que no utilizan insulina no es tan evidente, si bien, diversos estudios han apuntado a la falta de importancia de esta práctica en este tipo de pacientes, aunque con resultados variables.
Para dar respuesta a este importante tema, a la vista de la repercusión económica que puede conllevar, unos investigadores británicos han realizado una revisión sistemática con todos los datos de los ensayos clínicos controlados y aleatorizados que estudiaron la eficacia de la medición de la glucosa por el propio paciente, en diabetes tipo 2 no tratada con insulina.

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Se hallaron 6 estudios, que agrupaban 2.552 pacientes, llevados a cabo en Alemania, Francia y Gran Bretaña o en un ámbito multinacional europeo. El resultado de interés fue la diferencia entre el valor de la hemoglobina glicosilada (A1C) entre el grupo en el que los pacientes medían su nivel de glucemia y en el grupo en donde no se llevaba a cabo dicha medición por el paciente. Otros resultados de interés fueron los valores de la presión arterial sistólica y diastólica, así como el de colesterol total.
Los resultados hallados mostraron que hubo una diferencia significativa del 0,25% entre ambos grupos de estudio. La reducción media agrupada de los niveles de A1C fue de 0,88% en el grupo de intervención y de 0,69% en el de control. No obstante, en el subgrupo de A1C >10% no se manifestó ningún cambio entre los más mayores y los más jóvenes. Respecto de las variables secundarias, no se observaron diferencias significativas.
Con estos resultados, los investigadores indican que no se alcanza una diferencia del 0,5%, definida como la mínima reducción clínicamente relevante. Diferencias menores podrían tener su importancia desde la perspectiva de la salud pública si se realizaran a gran escala y con un coste menor. Al precio actual, la única solución sería poder identificar aquellos subgrupos de diabéticos en donde la autodeterminación presentara un mayor beneficio, puesto que no se evidencias datos que soporten la generalización de la automedición. •

Farmer A, Perera R, Ward A, Heneghan C, Oke J, Barnett A et al. Meta-analysis of individual patient data in randomized trials of self monitoring of blood glucose in people with non-insulin treated type 2 diabetes. BMJ.2012;344:e486


Ángel Sanz Granda
Pharm. D. Consultor científico

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