Carta al editor. Revista OACTIVA. Vol. 11, No. 1, Año 2026, pp. 43-44.  
p-ISSN 2477-8915 / e-ISSN 2588-0624. Unidad Académica de Salud y Bienestar. Universidad Católica de Cuenca  
Importancia del rigor estadístico en  
estudios epidemiológicos dentales  
Importance of Statistical Rigor in Dental Epidemiological Studies  
Recibido: 05 de septiembre 2025  
|
Aceptado: 20 de febrero 2026  
|
Publicado: 26 de marzo 2026  
Castillo-Pedraza Midian Clara  
Universidad del Magdalena, Ciencias de la Salud, C.P. 470004,  
Santa Marta, Colombia.  
Wilches-Visbal Jorge Homero  
Universidad del Magdalena, Ciencias de la Salud, C.P. 470004,  
Santa Marta, Colombia.  
https://orcid.org/0000-0003-3170-3959  
https://orcid.org/0000-0003-3649-5079  
Araujo-Blanco Jose  
Universidad del Magdalena, Ciencias de la Salud, C.P. 470004,  
Santa Marta, Colombia.  
https://orcid.org/0000-0002-7247-901X  
DOI: https://doi.org/10.31984/oactiva.v11i1.1193  
Hemos leído con especial interés el artículo “Fre-  
cuencia de cepillado y uso de pasta dental con flúor  
en niños de 0 a 3 años de edad en la parroquia San  
Sebastián del cantón Cuenca”, publicado en el No. 2  
de 2025 de Odontología Activa. En primer lugar, feli-  
citamos a los autores por abordar un tema de supina  
relevancia para la salud pública odontológica, espe-  
cialmente por referirse a la población infantil, don-  
de los hábitos de higiene oral tempranos resultan  
determinantes para la prevención de caries y otras  
enfermedades bucales. Sin embargo, consideramos  
pertinente algunas reflexiones sobre la metodología  
que ayuden a fortalecer futuras investigaciones en  
esta línea y el análisis estadístico de este tipo de es-  
tudios:  
1. En el artículo se menciona que el diseño es de  
“enfoque cuantitativo, descriptivo, observacional  
y transversal”. Sin embargo, dado que se  
realizaron pruebas de asociación (como la chi-  
cuadrado), el diseño metodológico más adecuado  
sería el analítico. A diferencia de los estudios  
descriptivos, los estudios analíticos buscan  
evaluar o establecer asociaciones o efectos  
entre variables.1  
2. La prueba de chi-cuadrado es una herramienta  
bastante utilizada en ciencias de la salud para  
determinar la independencia/asociación entre  
variables categóricas.² Adicionalmente, su  
aplicación exige el cumplimiento de ciertos  
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Vol. 11, No. 1 | Enero 2026 | ISSN 2477-8915. ISSN Elect. 2588-0624  
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https://doi.org/10.31984/oactiva.v11i1.1193  
Castillo-Pedraza Midian Clara, Araujo-Blanco Jose, Wilches-Visbal Jorge Homero  
supuestos, en términos de tipo de datos  
Referencias Bibliográficas  
(se aplican solo a datos categóricos sean  
nominales u ordinales, organizados en tablas  
de contingencia), tamaño de la muestra (como  
mínimo 5 observaciones por categoría, para  
tener validez interna) e independencia de las  
observaciones (los datos no deben contener  
1. Dettori JR, Norvell DC. Study Analysis: Revela-  
tion of Truth, or Murder by Numbers? Glob Spine J.  
2017;7(3):291–3. Disponible en: https://journals.sage-  
pub.com/doi/10.1177/2192568217707941  
,
2. Cerda J, Villaroel L. Interpretación del test de  
Chi-cuadrado (X2) en investigación pediátrica.  
Rev Chil Pediatr. 2008;78(4):414–7. Disponible en:  
http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttex-  
t&pid=S0370-41062007000400010  
medidas repetidas u observaciones pareadas).³ ⁴  
En el artículo, las tablas de edad vs cantidad de  
pasta y edad vs cepillado nocturno presentan  
más del 20% de las celdas con valores bajos  
(inferiores a 5). Esto viola uno de los supuestos  
de la prueba, incrementando la probabilidad de  
obtener resultados erróneos (tipo I o tipo II) y  
comprometiendo la validez de las conclusiones.  
En estos casos, lo recomendable es el uso de  
alternativas como la prueba exacta de Fisher.²  
3. Valarmathi S, Hemapriya A., Sundar J. Chi-square  
tests: a quick guide for health researchers. Int J Adv  
Res. 2024;12(10):1214–22. Doi: 10.21474/IJAR01/19746  
4. Bolboacă SD, Jäntschi L, Sestraş AF, Sestraş RE,  
Pamfil DC. Pearson-Fisher Chi-Square Statistic Re-  
visited. Information. 2011;2(3):528–45. Disponible en:  
https://www.mdpi.com/2078-2489/2/3/528  
3. Aunque en el estudio se reportan frecuencias y  
porcentajes, estos no incluyen sus respectivos  
intervalos de confianza. Si bien su uso no es una  
exigencia universal, se recomienda integrarlos  
para fortalecer la interpretabilidad de los  
resultados y precisar si las diferencias, además  
de ser estadísticamente significativas, poseen  
relevancia clínica.⁵  
5. Choudhary D, Garg PK. 95 % Confidence Interval:  
A Misunderstood Statistical Tool. Indian J Surg.  
2013;75(5):410–410. Disponible en: http://link.spring-  
er.com/10.1007/s12262-012-0555-z  
6. Kilic S. Cronbach’s alpha reliability coefficient. J Mood  
Disord. 2016;6(1):47. Disponible en: https://ejman-  
ager.com/fulltextpdf.php?mno=221091  
4. Es de valía que se haya reportado la validación  
por expertos del instrumento y la aplicación de la  
V de Aiken, con un excelente índice de validez de  
contenido. Con todo, a fin de fortalecer aún más  
la calidad del instrumento, creemos que debería  
incluirse también la evaluación de la confiabilidad  
(por ejemplo, mediante el alfa de Cronbach)⁶ y, si  
fuera posible, la validez de constructo mediante  
análisis factorial. Esto le da mayor solidez  
metodológica al proceso de recolección de datos.  
Estamos convencidos de que la transparencia de los  
datos y un análisis estadístico correcto contribuyen  
al avance de la investigación en epidemiología oral  
y permite fortalecer la confianza de la comunidad  
científica en los resultados publicados.  
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