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EPI11 REVISIONES SISTEMÁTICAS - Coggle Diagram
EPI11 REVISIONES SISTEMÁTICAS
¿POR QUÉ NECESITAMOS REVISIONES?
Las revisiones permiten ponerse al día sobre todo lo que se publica en cualquier área de la medicina
Cada vez es más necesario por la tendencia creciente de estudios que se publican
REVISIONES TRADICIONALES
O REVISIONES NARRATIVAS
Texto generalmente escrito por un experto que proporciona una panorámica amplia o idea general sobre un tema determinado
Ejemplo paradigmático de una revisión tradicional es cualquier capítulo de un libro de medicina
Inconvenientes:
Subjetividad y falta de reproductibilidad
Arbitrariedad y subjetividad en la síntesis de los resultados
Ineficiencia en la extracción de información
DIFERENCIAS ENTRE LAS REVISIONES TRADICIONALES Y SISTEMÁTICAS
Características:
Búsqueda exhaustiva de los estudios primarios de acuerdo con una pregunta clínica centrada y específica
Selección de los estudios primarios siguiendo unos criterios claros y reproducibles
Evaluación crítica de la calidad metodológica
Síntesis cuantitativa de los resultados según un método predeterminado y explícito --> Metaanálisis
METAANÁLISIS
Pirámide de la medicina basada en la evidencia
Calidad metodológica de los tipos de datos y clasifica los diseños de los estudios según su peso de evidencia científica y su calidad
Esta evidencia científica y calidad será menor como más cerca de la base se encuentren
Cima (máxima calidad metodológica): metaanálisis y revisiones sistemáticas de ensayos clínicos aleatorizados
Base (mínima calidad metodológica): opiniones de expertos, revisiones tradicionales o narrativas
David Sackett, uno de los padres de la medicina basada en la evidencia consideraba que:
Cuando una persona llegaba a ser un experto en un tema debería jubilarse para evitar aceptar lo que dice acríticamente
Utilidad de los metaanálisis
Idealmente:
Revisiones sistemáticas: subconjunto de todas las revisiones (tradicionales y sistemáticas)
Metaanálisis: revisiones sistemáticas cuyos estudios primarios aportasen datos suficientes como para poder realizar la media ponderada de los resultados
Problemas:
No siempre que se hace una revisión sistemática se puede hacer un metaanálisis
No siempre que se hace un metaanálisis se ha realizado una revisión sistemática previa de la literatura
Técnica estadística que permite combinar y extraer una media ponderada de los resultados de diferentes artículos de distintos estudios primarios aislados
Análisis estadístico de los resultados de estudios separados examinando las diferencias en los resultados entre los estudios y conduciendo a un resumen
Este resumen suele tener más precisión que puede poner fin a la controversia de los resultados aislados
OBJETIVOS DE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA
Resumir la evidencia sobre una pregunta clínica específica
Evaluar críticamente la calidad metodológica de los estudios primarios y comprobar e identificar las fuentes de heterogeneidad en los resultados entre los estudios
PUNTOS CLAVE DE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA
Componentes de una pregunta
Regla nemotécnica:
P-I-Co-R-Es
P
oblación: definir bien en que población queremos resolver nuestra duda
I
ntervención = exposición = prueba diagnóstica: Hay que definir bien de qué se trata
Co
mparación: definir bien con que se compara la intervención (placebo, Gold Standard...)
R
esultado: Definir bien el evento de interés
Es
tudio: El tipo de diseño de estudio que nos interesa
Búsqueda de estudios primarios
Bases de datos de referencias bibliográficas generales y especializadas
Especializadas: Biblioteca de Cochrane Plus (revisiones sistemáticas y ensayos clínicos)
Generales: Embase, Scopus, Trip database, PubMed, Google Scholar, National Library of Medicine
Revisión de las referencias bibliográficas de los estudios primarios incluidos
Búsqueda manual en los índices de revistas relevantes
Contactar con autores, expertos en el tema o compañías farmacéuticas para localizar estudios no publicados
Extracción de los datos
Hojas estandarizadas que incluyen estos ítems:
Características del estudio
Métodos: diseño, donde se hizo, qué tipo de intervención se hizo
Población
Intervención, exposiciones, pruebas diagnosticas, dosis
Resultados:
Riesgo relativo (RR) - cohortes y ensayos clínicos
Odds Ratio (OR) - casos y controles
Sensibilidad y especificidad - pruebas diagnósticas
Evaluación de la calidad de los estudios primarios
Sistema Grade
Herramienta para evaluar la calidad metodológica
Columnas: artículos
Filas: ítems utilizados para evaluarlos
Código:
Verde: calidad del criterio aceptable
Amarillo: calidad dudosa
Rojo: no se cumple con el ítem
Pagina web - Equator Network: tiene guías que nos ayudan a organizar la escritura de la información
Evaluación de:
La validez o ausencia de sesgos de cada estudio
Las herramientas de evaluación y los criterios en cada estudio
También se puede realizar por separado y de forma independiente por los revisores
Hay múltiples herramientas para evaluar la calidad metodológica o riesgo de sesgos
Heterogeneidad
Heterogeneidad estadística: I^2
Se define como el estadístico I^2 (intervalo de confianza, porcentaje de la variación total entre los estudios que no es debida al azar
La mida un programa informático
Rango de valores:
0% = toda variabilidad es explicable por el azar
100% = toda la variabilidad es poco explicable por el azar
Guía aproximada de interpretación del I^2:
(las diferentes categorías se solapan)
0-40% - no muy importante
30-60% - moderada
50-90% - sustancial
75-100% - considerable
Diferencias significativas y no a márgenes muy estrechos de diferencia
Heterogeneidad clínica:
Poblaciones estudiadas y en el tiempo
Intervención
Medidas de resultado
Diseño de los estudios
Heterogeneidad o variabilidad estadística: variación entorno a la medida de efecto real
Formulación de una pregunta centrada y muy específica
Búsqueda completa y exhaustiva
Extracción de datos y evaluación de la calidad de los estudios incluidos de forma reglada y sistemática
Síntesis de los resultados obtenidos
Interpretación correcta de los resultados
TIPOS DE GRÁFICOS COMUNES EN EL METAANÁLISIS
Forest plot (gráfico de bosque)
Filas: estudios incluidos con el nombre del primer autor y el año del estudio
Muchas veces se incluyen los números de la tabla 2x2
Punto o cuadrado en la línea horizontal: estimador puntual o medida de efecto puntual
En ocasiones, el tamaño del punto/cuadrado representa el tamaño muestral (n) del estudio
Otra manera es mediante el IC, que es inversamente proporcional al tamaño de la muestra
Línea horizontal: intervalo de confianza
Línea vertical: valor nulo de la medida que se estudia
Si se trata de diferencias de riesgos (RD) el valor nulo = 0
Si se trata de Odds Ratio, el valor nulo = 1
Rombo (en la base): medida global que nos ha calculado la media ponderada de los estudios
La línea vertical discontinua marca esta medida y la anchura determina la amplitud del intervalo de confianza
En la misma fila, se encuentra la información sobre la heterogeneidad entre estudios
Cuando los estudios primarios son muy disparejos y no combinables, no ponemos el rombo y simplemente se ponen las medidas de efecto e intervalos de confianza de cada estudio individual
Metaanálisis acumulado
El cuadrado y la línea horizontal son el estimado puntual y el intervalo de confianza del metaanálisis de todos los estudios hasta ese año
Al bajar de fila, se dan más estudios y por eso aumenta la medida del cuadrado y disminuye la línea horizontal
El objetivo es ver en qué momento una intervención o exposición pasa a ser estadísticamente significativa
Gráfico de L'Abbé
Casi no se usa
Abscisas (horizontal): proporción de personas que mejoraron con el tratamiento alternativo o con el placebo
Ordenadas (vertical): proporción de personas que mejoraron con el tratamiento que estamos estudiando
Circulo ("globo"): determina la proporción de mejoría en ambos grupos
Si hay exactamente la misma proporción de personas que mejoran en el grupo control que en el grupo de intervención, el globo se encontraría en la línea de igualdad
Si uno de los globos es mayor que el otro y pasa a un lado u a otro, significa que hay mejorías en el grupo control o en el grupo de intervención
Globo en la parte superior --> tratamiento mejor que el control
Globo en la parte inferior --> control mejor que el tratamiento
Gráfico en embudo o de funnel plot (árbol de navidad)
Evalúa la presencia de algún posible sesgo en la publicación de los estudios
Eje horizontal: medida de efecto del metaanálisis
Eje vertical: precisión de los estudios
Dentro del gráfico (los puntos): los distintos estudios primarios
Línea punteada: media ponderada en el caso de que se haya realizado un metaanálisis
Cima del árbol: estudio más preciso con IC más estrecho
Base del árbol: estudios con menos participantes, mayor IC y más impreciso
Permite evaluar algún sesgo de publicación y que estudios de pequeño tamaño con determinado resultado no hayan logrado ser publicados
El sesgo de publicación ocurre porque hay más probabilidad de que un estudio sea publicado si tiene un resultado estadísticamente significativo si el estudio es de pequeño tamaño
Metaanálisis en red
Asunciones en los metaanálisis en red
Conectividad de la red: todas las intervenciones tienen que estar conectadas entre sí
Homogeneidad: los grupos y los tratamientos que se comparan no tienen que tener muchas diferencias o si las tienen, tiene que ser explicadas por el azar
Transitividad:
Cualquiera de los grupos podría ser aleatorizado: se debe poder haber escogido perfectamente a un grupo cualquiera de un ensayo clínico para participar en otro de la misma red
Debe haber coherencia entre las comparaciones: si A < B, y B<C --> A<C, y no debería haber ningún estudio en la red que lo niegue/descarte
Consistencia: virtud estadística en la que los resultados entre 2 tratamientos sean más o menos iguales en las comparaciones directa e indirectas (segunda definición de transitividad)
Gráficos típicos de los metaanálisis en red
Network Plots:
Círculos: tratamiento, intervención o exposición
Líneas: estudios comparativos, el grosor indica la cantidad
SUCRA Plot:
Se comparan los tratamientos para saber cuál es el mejor
También se puede dar en forma de círculo, por segmentos y con un código por colores
Proporciona el área bajo la curva acumulada de ordenamiento
Eje vertical: probabilidad
Eje horizontal: número de tratamientos que estamos comparando
Ventaja: permite comparar múltiples intervenciones al mismo tiempo
Tipos de comparaciones:
Comparaciones directas: 2 o más intervenciones dentro del mismo estudio o ensayo clínico
Comparaciones indirectas: 2 o más intervenciones de diferentes estudios se comparan a través de una intervención común
REVISIONES SISTEMÁTICAS
Tabla en los apuntes
Formulación de la pregunta
Tradicional: preguntas amplias
Sistemática: preguntas específicas
Método de selección
Tradicional: no específico
Sistemático: Claramente descrito
Estrategia para la búsqueda de estudios
Tradicional: no descrita, suele ser artículos que más gustan
Sistemática claramente descrita y muy exhaustiva
Evaluación de la calidad de los estudios
Tradicional: se incluyen los estudios sin una previa evaluación
Sistémica: solo se incluyen estudios de alta calidad
Extracción de los datos
Tradicional: sin métodos descritos
Sistémica: normalmente es hecho por más de un crítico
Síntesis de los datos
Tradicional: misma importancia de los estudios independientemente de su extensión
Sistémica: se da más importancia a estudios precisos
Heterogeneidad
Tradicional: "narrative fashion"
Sistémica: se intenta evitar mediante gráficos y estadísticos
Resultados interpretativos
Tradicional: sesgos y opiniones personales
Sistémica: se evitan los sesgos y opiniones personales