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Se recomienda la replicación de las investigaciones en ciencias de la salud basadas en la significación estadística de la hipótesis nula (NHST; p<0.05) para generar una evidencia en la investigación en Neurología con mayor credibilidad. Un estudio reciente que evaluó una correlación estadística según el paradigma clásico o frecuentista entre el deterioro cognitivo (DC) y la insuficiencia renal crónica (IRC) en 203 pacientes ecuatorianos estimó una correlación Pearson significativa de 0.766 (p=0.00)⁽¹⁾. Se tuvo como fin de la presente carta reportar un ejemplo sencillo de reanálisis bayesiano para comprobar la hipótesis alterna (correlación) a partir del estado de los p valores,⁽²⁾ utilizando la escala de clasificación de Jeffreys^(3)(4)(5) débil, moderado, fuerte y muy fuerte (Tabla 1).

Para el objetivo de la presente carta se consideró los datos del tamaño de muestra y el coeficiente de correlación (IRC-DC) reportado por Gómez et al y otros¹. El factor Bayes es el método idóneo más intuitivo para cuantificar la evidencia de las hipótesis estadísticas dado los datos mediante dos interpretaciones: FB₁₀ (a favor de la hipótesis alternativa de significancia) y BF₀₁ (a favor de la hipótesis nula), con un intervalo de credibilidad del 95%.^3-5

Los resultados obtenidos del factor Bayes evidenciaron que BF₁₀=1.37e+37 y BF₀₁=7.3e-38 e IC95% [0.699 - 0.816], lo que respaldó los resultados con respecto a la relación estadística entre IRC-DC reportada por Gómez et al y otros⁽¹⁾. Estos hallazgos fueron estables con un valor similar del factor Bayes máximo (maxBF₁₀=1.423e+37).