Investigación médica observacional · Guía de la Tabla 1
¿Cómo preparar la Tabla 1 de un artículo médico?
¿Dispone de grupos de estudio definidos, un diccionario de datos y resultados agregados? Esta guía propone una estructura para la Tabla 1 y explica cómo revisar recuentos, unidades, denominadores y datos ausentes. Adapte la solicitud para IA para organizar encabezados, notas y aspectos pendientes. Los valores definitivos deben proceder del análisis real.
Defina primero la población, el momento y los grupos descritos; después fije definiciones, unidades, resúmenes, denominadores y recuentos de datos ausentes. La Tabla 1 permite comprender la muestra. Una columna de valores P no demuestra comparabilidad ni reemplaza el plan analítico.
Esta guía se dirige principalmente a cohortes, casos y controles y estudios transversales, basándose en el ítem 14 de STROBE y su documento explicativo. Un estudio transversal no necesariamente tiene una 'situación basal' longitudinal: titule la tabla como características de participantes. Los ensayos aleatorizados requieren sus propias guías y normas editoriales.
Las tablas siguientes ilustran una estructura de presentación; no contienen datos reales de pacientes, resultados ejecutados ni afirmaciones de eficacia. Las tablas definitivas deben proceder de una muestra establecida y resultados de análisis controlado, revisados por investigadores.
Una tarea concreta con RigorMed
Empezar por una especificación de Tabla 1 que entregar al estadístico
Son entradas sugeridas y entregables que solicitar, no una nueva ejecución, resultados de clientes ni garantía de finalización.
Materiales que aportar: Población y grupos confirmados, diccionario, resultados agregados, unidades y recuentos de ausencias.
Entregables solicitados / objetivo de entrega: Una especificación y notas provisionales de Tabla 1, y comprobación de denominadores y ausencias por variable.
Ejemplo de solicitud
A partir de muestra confirmada y salidas agregadas, proponga columnas, nombres visibles de variables, estadísticos, denominadores, unidades y notas de Tabla 1. Señale salidas faltantes; no genere medias, valores P o recuentos sin calcular.
Qué queda por revisar
Las cifras formales deben proceder de un análisis controlado realmente ejecutado. Los valores P no seleccionan confusores automáticamente.
Qué debe indicar una Tabla 1 comprensible por sí sola
Defina la población y el total de cada columna. El texto siguiente describe criterios que deben documentarse, no resultados listos para copiar en un artículo.
| Fila o nota | Qué informar | Evidencia que revisar |
|---|---|---|
| Título y columnas de grupos | Muestra, momento, definiciones de grupos y sus tamaños | Diseño, criterios de selección, variable de agrupación y flujo de participantes |
| Variables continuas | Unidades, número disponible, media (desviación estándar) o mediana (P25, P75) | Definiciones, distribuciones y método de resumen prespecificado |
| Variables categóricas | Categorías, recuentos y porcentajes, con denominadores explícitos | Codificación, población aplicable y número de respuestas válidas |
| Datos ausentes | Número de valores ausentes para cada variable de interés, por grupo si procede | Códigos originales, saltos del cuestionario y reglas de tratamiento |
| Notas al pie | Abreviaturas, unidades, símbolos, denominadores y explicaciones estadísticas pertinentes | Plan analítico e instrucciones vigentes de la revista |
El tamaño total no es automáticamente el denominador de todas las filas. Si una variable se recoge solo en un subgrupo, explique la elegibilidad. No mezcle rechazo, desconocimiento, falta de recogida e inaplicabilidad en una sola categoría sin verificar sus significados.
¿Por qué las mismas 20 personas pueden ser el 20.0% o el 25.0%?
Ejemplo didáctico sintético de un grupo ordinario sin ponderación, no resultados de investigación, clientes ni una ejecución del producto. Hay 100 participantes y la variable se aplica a todos: 80 registros válidos y 20 ausentes; entre los válidos, 20 fuman y 60 no. Fije el denominador antes del porcentaje.
| Fila propuesta | Con registros válidos como denominador | Base recalculable |
|---|---|---|
| Fuma | 20 (25.0%) | 20 / 80 × 100 = 25.0% |
| No fuma | 60 (75.0%) | 60 / 80 × 100 = 75.0% |
| Ausente en esta variable | 20; 20.0% del grupo completo | 20 / 100 × 100 = 20.0% |
Compruebe 20 + 60 = 80 y 80 + 20 = 100. La primera igualdad exige categorías excluyentes y exhaustivas en este ejemplo; la segunda, aplicabilidad a los 100 participantes. Revise valores no aplicables, saltos y duplicados en la fuente antes de usar estas comprobaciones. En tablas con varios grupos, revise cada grupo, no solo el total.
Si el denominador preespecificado es el grupo completo de 100, la misma cifra se escribe 20 (20.0%) para fuma, 60 (60.0%) para no fuma y 20 (20.0%) para ausente; cambie también la nota. El 20.0% y el 25.0% responden a preguntas distintas: ninguno es automáticamente la única opción correcta. No mezcle denominadores sin indicarlo en un mismo bloque de categorías.
No sume los 20 ausentes a los 60 que no fuman ni los elimine para llegar al 100%. El ejemplo trata de presentación, no del mecanismo de ausencia, imputación, comparabilidad ni cambios de muestra del modelo formal. Las proporciones ponderadas, el emparejamiento y las medidas repetidas requieren métodos propios del diseño; no se sustituyen por estos cocientes brutos.
El producto revisable debe incluir variable/grupo, total aplicable, número válido, recuentos por categoría, ausentes, denominador, cálculo, nota y ubicación en el resumen fuente. Marque los recuentos no disponibles como entradas pendientes; no los reconstruya a partir de porcentajes redondeados. El investigador confirma definiciones y plan.
Añada a la solicitud: «Solo con resúmenes que puedo proporcionar legalmente, prepare esta auditoría de denominadores de Table 1 y las notas. Conserve recuentos y señale incoherencias, denominadores mezclados y fuentes ausentes. Calcule solo con agregados existentes; no invente registros, valores ausentes, valores P ni conclusiones». El ítem 14 de STROBE respalda describir características y ausencias por variable. La tabla y porcentajes son enseñanza independiente, no datos del estudio citado.
Cinco pasos desde la muestra hasta la tabla
Fijar la muestra y los grupos
Registre selección, momento, variable de agrupación y tamaños. Aclare si describe todos los incluidos, casos completos de un análisis o un subgrupo predefinido. No elimine registros únicamente para mejorar la apariencia.
Confirmar las definiciones
Consulte el diccionario y las fuentes antes de clasificar variables como continuas, categóricas u ordinales. Indique unidades de edad y medidas. Las categorías ordinales limitadas, como estadios, suelen presentarse mediante frecuencias y proporciones, no medias solo porque tengan códigos numéricos.
Elegir el resumen descriptivo adecuado
STROBE recomienda medias y desviaciones estándar por grupo para variables continuas, o medianas y rangos de percentiles con distribuciones asimétricas. P25 y P75 hacen explícitos los extremos y evitan confundirlos con su diferencia. El error estándar o intervalo de confianza no sustituye a la desviación estándar como dispersión muestral; las estimaciones poblacionales y su incertidumbre son estadísticas distintas que deben identificarse.
Hacer explícitos datos ausentes y denominadores
El ítem 14(b) de STROBE exige recuentos ausentes por variable de interés. Presente recuentos y porcentajes categóricos, aclarando si el denominador es todo el grupo o las observaciones válidas no ausentes; informe el número disponible cuando sea necesario. Mantenga decimales y redondeos coherentes, sin alterar recuentos originales para obtener porcentajes más agradables.
Verificar resultados, tabla y texto
Compruebe tamaños, categorías, denominadores efectivos, datos ausentes, unidades y símbolos, manteniendo coherencia con flujo muestral, métodos y texto. ICMJE exige títulos comprensibles por sí solos y abreviaturas no estándar y explicaciones en notas. Verifique aparte los requisitos de la revista.
Los valores P de la Tabla 1 no seleccionan confusores
El documento explicativo de STROBE recomienda evitar pruebas de significación en tablas descriptivas y señala que los valores P no son una base adecuada para elegir confusores. Un valor P superior a 0.05 no demuestra igualdad, comparabilidad ni ausencia de confusión; uno pequeño no reemplaza el contexto y el papel de las variables.
Si la pregunta requiere comparaciones, especifique propósito, estimando, método y límites interpretativos en el plan. No decida qué ajustar después de observar la significación de la Tabla 1. En estudios de casos y controles, comparar características tampoco completa por sí mismo la evaluación de confusión.
Siete controles antes de exportar la tabla definitiva
Cada punto debe remitir a una definición, plan o resultado:
- ¿El título identifica correctamente población, momento y grupos?
- ¿Los tamaños de grupos coinciden con la muestra fijada y su flujo?
- ¿Tipos, categorías, códigos y unidades se verificaron en el diccionario?
- ¿Los símbolos de resumen continuo describen la estadística realmente calculada?
- ¿Cada variable tiene número válido, recuento ausente y denominador explícitos?
- ¿Se evita seleccionar ajustes por los valores P descriptivos?
- ¿Notas, abreviaturas, precisión y texto son coherentes y cumplen requisitos editoriales?
Encuestas complejas, emparejamiento y medidas repetidas requieren considerar ponderaciones o correlación. Los resúmenes de muestra ordinaria de esta página no sirven automáticamente para todos los diseños. Por ejemplo, distinga recuentos originales y proporciones poblacionales ponderadas de NHANES; consulte la guía de ponderaciones.
Preguntas frecuentes
¿Debe incluir siempre valores P la Tabla 1?
No necesariamente. STROBE recomienda evitar pruebas de significación en tablas descriptivas observacionales. Defina finalidad y diseño, y compruebe requisitos editoriales. Una columna de valores P no demuestra comparabilidad.
¿Por qué los porcentajes categóricos no coinciden con el total?
Compruebe si la variable corresponde a un subgrupo y si el denominador incluye todo el grupo o solo observaciones válidas. Informe categorías, datos ausentes y denominador, y revise códigos especiales. No elimine filas ni cambie cifras para borrar diferencias aparentes.
¿Puede usarse el error estándar junto a la media sin indicarlo?
No de forma ambigua. La desviación estándar describe dispersión; el error estándar, precisión. Identifique la estadística real. Media (desviación estándar) no puede sustituirse sin explicación por media (error estándar).
¿Una Tabla 1 completa demuestra un plan analítico adecuado?
No. Ayuda a comprender la muestra, pero no valida autorización, diseño, control de sesgos, ajuste de confusión ni causalidad. El análisis y envío requieren verificación metodológica, de fuentes y de responsables.
Fuentes verificadas
Las fuentes oficiales se verificaron el 2026-09-30 / RigorMed: 2026-10-13 / STROBE14: 2026-10-23; las condiciones y fechas se revisan antes de publicar.
- STROBE oficial: elegir la lista según el diseño observacional
Se utiliza principalmente el ítem 14 sobre datos descriptivos; la lista no es una puntuación de calidad.
- STROBE Explanation and Elaboration: ítems 14(a) y 14(b)
Se verificaron en el original resúmenes continuos, recuentos ausentes y límites de valores P en tablas descriptivas y selección de confusores.
- ICMJE: Preparing a Manuscript, Results y Tables
Requisitos de recuentos absolutos, porcentajes, títulos, notas, abreviaturas y explicación de estadísticas.
Empiece por una tarea concreta
Empezar por una especificación de Tabla 1 que entregar al estadístico
Aporte al espacio de trabajo materiales utilizables legalmente y la solicitud de ejemplo de esta página. Revise los avisos previos sobre materiales y créditos antes de confirmar y después compruebe los entregables obtenidos.