1. GRADE: Evaluación de Beneficios, Riesgos, Inconvenientes y Costes (BRIC) de los resultados en salud que importan al
paciente informado.
Qué añade GRADE al sistema tradicional de evaluación de estudios.
Grupo evalmed-GRADE (evalmed.es)
Antonio Montaño Barrientos, Pedro Luis Rubio Núñez, María del Carmen Gómez Santana, Antonio Álvarez-Cienfuegos, Elena Candela Marroquín, María Josefa Baquero Barroso, Enrique Gavilán Moral, Miguel A. Martín de la Nava y Galo Agustín Sánchez
Robles.

2. MODO TRADICIONAL DE REVISIÓN, EVALUACIÓN Y CALIFICACIÓN
(RECOMENDACIÓN) PARA ESTUDIOS DE INTERVENCIÓN CON
FÁRMACOS.
• Veo qué dice del fármaco la AEMyPS, EMA, GPC, consensos de
expertos, NICE y otras evaluaciones internacionales o nacionales.
• Busco muy bien los estudios que hay publicados sobre el fármaco.
• Los ordeno por fechas y leo los abstracts.
• Me importan más los estudios que tienen fármaco comparador.fármaco comparador.
• Extraigo los resultados de las variables principales y de las
secundarias.
• Hago una síntesis narrativa de lo encontrado, y de ésta colijo mi
calificación.

3. MODO TRADICIONAL DE REVISIÓN, EVALUACIÓN Y
CALIFICACIÓN (RECOMENDACIÓN) PARA ESTUDIOS DE
INTERVENCIÓN CON FÁRMACOS.
• Veo qué dice del fármaco la AEMyPS, EMA, GPC, consensos de
expertos, NICE y otras evaluaciones internacionales o nacionales.
• Busco muy bien los estudios que hay publicados sobre el fármaco.
• Los ordeno por fechas y leo los abstracts.
• Me importan más los estudios que tienen fármaco comparador.fármaco comparador.
• Extraigo los resultados de las variables principales y de las
secundarias.
• Hago una síntesis narrativa de lo encontrado, y de ésta colijo mi
calificación.
Evaluación centrada en el fármaco. Desde el interior
de la molécula del fármaco vemos el mundo. Todo lo
que vemos son atributos del fármaco. El paciente es
un atributo del fármaco. El fármaco es el que tiene
necesidades (de ser consumido) y el paciente se
constituye en un sujeto pasivo que las satisface. Al
fármaco se le personifica y al paciente se le cosifica.
De esta concepción se deriva “el paciente no
responde al tratamiento”

4. ESQUEMA DE RAZONAMIENTO “GRADE” PARA LA
EVALUACIÓN Y RECOMENDACIÓN.
Por ejemplo, rosuvastatina (1)
• Después de ver el paciente diana del fármaco, me centro en el prototipo
que lo define. Por ejemplo, en un prototipo mujer /mujer / hombrehombre cuyo riesgocuyo riesgo
de Mortalidad CV,de Mortalidad CV, según la tabla SCORE por ejemplo,según la tabla SCORE por ejemplo, seríasería
significativamente menor si su colesterol total hubiera estado en nivelessignificativamente menor si su colesterol total hubiera estado en niveles
de 5 mmol/Lde 5 mmol/L [asociado con el menor % de Mortalidad CV en el estudio[asociado con el menor % de Mortalidad CV en el estudio
SCORE]SCORE] .
• Me sitúo en su interior, y desde ahí identifico qué le importa:
– Cuán larga será su vidaCuán larga será su vida, pues le importa si va a morir antes, si va a tener
un infarto, un derrame cerebral, una revascularización coronaria o angina
de pecho…
– Pero también le importa cuán ancha será su vidacuán ancha será su vida, su biografía, si tendrá
dolores o molestias, si será menos autónomos, si supondrá una carga para
sus seres queridos, si será infeliz…
• Identifico las preguntas importantes para el paciente informado, a las que
debe contestar el nuevo fármaco.

5. ESQUEMA DE RAZONAMIENTO “GRADE” PARA LA
EVALUACIÓN Y RECOMENDACIÓN.
Por ejemplo, rosuvastatina (2)
• Con mi lista de preguntas busco las respuestas en la AEMyPS, EMA, GPC,
consensos de expertos, NICE y otras evaluaciones internacionales o
nacionales
• Busco muy bien los estudios que hay publicado sobre el fármaco
• Los ordeno por fechas y leo los abstracts
• Me importan los estudios que tienen un fármaco comparadorfármaco comparador que ya haya
dado respuestas a esas preguntas
• Gradúo la validez de la evidencia y extraigo la magnitud y precisión de los
resultados de las variables principales y secundarias para establecer un
balance de beneficios, riesgos, inconvenientes y costes
• Hago una síntesis de lo encontrado (preferentemente en forma de
“metaanálisis”, y si no es posible, “matemático-narrativa”, y si no es
posible, “narrativa”), y de ésta colijo mi recomendación (y la fuerza de la
recomendación).
GRADE: Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation
(Graduación de la valoración, desarrollo y evaluación de las recomendaciones).

6. ESQUEMA DE RAZONAMIENTO “GRADE” PARA LA
EVALUACIÓN Y RECOMENDACIÓN.
Por ejemplo, rosuvastatina (1 y 2)
• Después de ver el paciente diana del fármaco, me centro en un prototipo de mujer y de
hombre con DM2 que no es de nuevo diagnóstico, sino diagnosticada hace 6-10 años.
• Me sitúo en su interior y desde ahí identifico qué importa cómo serán de largas sus vidas,
pues por ser DM2 les importa si van a morir antes, si van a tener un infarto, un derrame
cerebral, si les van a amputar un pie, si se quedarán ciegos, si acabarán en el riñón artificial.
Pero también les importa cómo serán de anchas sus vidas, sus biografías, si tendrán dolores
o molestias, si serán menos autónomos, si supondrán una carga para sus seres queridos, si
serán infelices…
• Identifico las preguntas importantes a las que debe contestar el nuevo fármaco.
• Busco muy bien los estudios que hay publicado sobre el fármaco
• Los ordeno por fechas y leo los abstracts
• Me importan los estudios que tienen un fármaco comparador que ya haya dado respuestas a
esas preguntas
• Gradúo la validez de la evidencia y extraigo la magnitud y precisión de los resultados de las
variables principales y secundarias para establecer un balance de beneficios, riesgos,
inconvenientes y costes
• Hago una síntesis de lo encontrado (preferentemente en forma de “metaanálisis”, y si no es
posible, “matemático-narrativa”, y si no es posible, “narrativa”), y de ésta colijo mi
recomendación (y la fuerza de la recomendación).
Evaluación centrada en el paciente. Desde el interior
del paciente vemos el mundo. Lo que vemos son
atributos del paciente. El fármaco es un atributo del
paciente. El paciente es el que tiene necesidades y el
fármaco el que las satisface. El paciente es una
persona
y
el fármaco
es una
cosa. De
esta
concepción se deriva “el fármaco no es efectivo para
el paciente”.

7. Para no dejarme seducir por la ofertas, me voy con mi «lista de
la compra».

8. CÓMO LO HACEMOS:
Un panel “de expertos” (o un Comité de Redacción, o uno o varios
investigadores), que preferentemente incluya a pacientes informados,
define por orden los criterios PICO (Población, Intervención, Comparación y
Outcomes o resultados que van a buscarse (porque son los que le importan
a los usuarios).
1) Para qué perfil de “enfermos”Para qué perfil de “enfermos”.
2) Nuestra intervención la vamos a comparar con los fármacos de perfil
mejor conocido, o placebo, o tratamiento usual…
3) Para qué resultados en saludresultados en salud que importan a esos “enfermos” tanto de
riesgos evitados (beneficios) como de riesgos añadidos.
Además, recogemos las variables intermediasvariables intermedias y de laboratorio, tratándolas
según el valor predictivo que han demostrado tener de los resultados en
salud que estamos analizando.

9. Para no perdernos, consideramos 3 grados de riesgos:
a) Graves, que son los que ocasionan muertes, incapacidad o amenaza de
la vida, y son críticos para la toma de decisiones clínicas. La metodología
GRADE les asigna una puntuación ordinal de aversión al riesgo de 9, 8 ó 7, es
decir de “importancia para el paciente”, término relacionado inversamente
con la “utilidad”.
b) Moderados, son los que causan deterioro importante de la calidad de
vida o son susceptibles de convertirse en graves, y son importantes pero no
críticos para la toma de decisiones clínicas. GRADE les asigna una puntuación
ordinal de aversión al riesgo de 6, 5 ó 4.
c) Leves, son los que causan deterioro no importante en la calidad de vida y
no son susceptibles de convertirse en graves. No son importantes para la
toma de decisiones clínicas y GRADE les asigna una puntuación ordinal de 3,
2 ó 1.

11. ¿Qué evalúa?
Puntuación
ordinal de
aversión al
riesgo (*)
Variables de resultados en salud
Cuál es frecuencia de
riesgo basal por año
sin tratamiento
Cuál es la frecuencia
de riesgo por año tras
el tratamiento
Disminución y aumento
del riesgo basal
9 Mortalidad por todas las causas
9 Mortalidad por causa cardiovascular
9 ACV no fatal
9 Infarto de miocardio no fatal
7 Angina de pecho confirmada
8 Insuficiencia hepática
7 Enfermedad renal aguda
7 Rabdomiolisis
6 Miositis, mialgia, fatiga en el ejercicio
6 Diabetes mellitus
6 Cataratas
¿ ? Otros efectos adversos
Tabla ...: Resultados en salud que importan a las personas que se tratan o son susceptibles de tratarse con estatinas
en prevención primaria cardiovascular.
Disminución del riesgo
basal
Aumento del riesgo
basal
(*) Puntuación ordinal 7, 8 y 9 (riesgos graves): críticos para tomar la decisión; 4, 5 y 6 (riesgos moderados): importantes pero no
críticos para tomar la decisión; 1, 2 y 3 (riesgos leves): no importantes para tomar la decisión.

12. La tabla de características de los participantes, su seguimiento, y graduación
de la validez de la evidencia mediante el sistema GRADE
De los 16 ensayos clínicos, el que se destaca con la elipse es el resumen del
AFCAPS, con todos los ítems que analizamos en nuestra 1ª Sesión, del Módulo
4: “Aprendiendo a elaborar un resumen de una evaluación GRADE de un
ensayo clínico”
Tabla ….: Características de los participantes, su seguimiento, y graduación de la validez de la evidencia mediante el sistema GRADE
ACAPS 1994, 2,83y, PP100 D2,3 AFCAPS 1998, 5,2y, PP100 D2,5 ASCOT-LLA 2003, 3,3y, PP86 D25
SG ASPEN 2006, 2,4y, PP100
D100
BONE 2007, 1y, PP100 D0 CAIUS 1996, 3y, PP100 D0 CARDS 2004, 4y, PP96 DM100 HYRIM 2004, 4y, PP100 D0
JUPITER 2008, 1,9y, PP100
D1
KAPS 1995, 3y, PP92 D2,5 MEGA-Jap 2006,5,3y, PP99 D21 METEOR 2007, 2y, PP100 D0 PHYLLIS A 2004, 2,6y, PP100 D0
PREVEND IT 2004,3,8y, PP97
D2,5
WOSCOPS 1995, 4,9y, PP92 D1
Características de los participantes en el inicio
Intervención / Control lovastatina / placebo lovastatina / placebo atorvastatina/placebo atorvastatina/placebo atorvastatina/placebo pravastatina/placebo atorvastatina/placebo fluvastatina/placebo rosuvastatina/placebo pravastatina/placebo rosuvastatina/placebo rosuvastatina/placebo pravastatina/placebo pravastatina/placebo pravastatina/placebo
Edad (años), media 62 58,2 63 61,1 58,5 55 61,5 57,1 66 57 58,3 57 58 51,3 55,2
Nº participantes (estatina/placebo) 919 (460/459) 6605 (3304/3301) 10305 (5168 /5137) 1905 (959/946) 604 (485/119) 305 (151/154) 2838 (1428/1410) 568 (283/285) 17802 (8901/8901) 426 (214/212) 7832 (3866/3966) 984 (702/282) 508(254/254) 864 (433/431) 6595(3302/3293)
% de varones 52% 85% 8% 62% 0% 53% 68% 100% 62% 100% 31,5% 60% 40% 64,5% 100%
% con enfermedad cardiovascular previa 0% 0% 14% 0% 0% 0% 4% 0% 0% 8% 0% 0% 0% 3% 4%
% con diabetes mellitus tipo 2 previa 2,3% 2,5% 25% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 2,50% 21% 0% 0% 2,5% 1%
Mediao mediana de segumiento (años) 2,83 5,2 3,3 4 1 3 4 4 1,9 3 5,3 2 2,6 3,8 4,9
Graduación de la validez de laevidenciaen las variables primarias y secundarias de cadaECA
¿Pregunta clara, precisa, con identificación dela población,
intervención, controly resultados que van a medirse?:
sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí
¿Se efectúa una aleatorización correcta?: sí no lo informa sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí sí
¿Asignación oculta para los reclutadores?: sí
no puede inferirse de la
lectura
no puede inferirse de la
lectura
no puedeinferirse de la
lectura
sí sí sí
no puedeinferirsedela
lectura
sí sí sí sí sí sí sí
¿Factores pronósticos equilibrados en elinicio y la
implementación?:
sí, salvo fumadores,
hipertensión
sí, salvo consumo alcohol
y edad en mujeres
sí sí sí, salvo exfumadores sí sí sí, salvo fumadores sí sí sí
sí, salvo filtrado
glomerular 30-60ml/min
sí, salvo fumadores sí sí
¿Se mantuvo oculta la secuencia de aleatorización para
pacientes y los médicos quehacen el seguimiento?
sí, sí sí, sí sí, sí sí, sí sí, sí sí, sí sí, sí sí, sí sí, sí sí, sí no, no sí, sí sí, sí sí, sí sí, sí
¿Y para los que asignan los eventos, y para los que obtienen los
datos de laboratorio?:
sí sí sí sí no lo explica sí sí no explica sí sí para su variable primaria sí no lo informa sí sí sí
¿Es completo el seguimiento, no deteniéndose antes delo
proyectado?:
sí sí
no, pues se detuvo por
beneficios
no lo explica sí sí
no, pues se detuvo por
beneficios
sí no sí sí sí sí sí sí
¿Se analizaron los abandonos del tratamiento deestudio y si
estaban equilibrados?:
no sí sí sí sí no lo explica sí no no se explica sí 11% vs 8,4% sí no lo informa sí sí
¿Se analizaron las pérdidas y si estaban equilibradas? no no se explica Si Si sí no lo explica sí no no se explica Si sí sí no lo informa sí sí
¿Se hacen los cálculos por “intención de tratar (ITT)”, y/o por
protocolo (PP)?:
Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT no lo informa Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT
Conflictos deintereses:
Finaciación:
Indust farmacéutica +
Instituciones sin ánimo de
lucro
Indust farmacéutica Indust farmacéutica Indust farmacéutica Indust farmacéutica Indust farmacéutica
Indust farmacéutica +
Instituciones sin ánimo de
lucro
Indust farmacéutica Indust Fca
Indust farmacéutica +
Instituciones sin ánimo de
lucro
Indust farmacéutica +
Instituciones sin ánimo de
lucro
Indust farmacéutica Indust farmacéutica
Indust farmacéutica +
Instituciones sin ánimo de
lucro
Indust farmacéutica
Validez de laevidencia para las variables primarias y
secundarias proyectadas en cada ECA
Moderada Moderada Alta Alta-Moderada Moderada Alta-Moderada Alta Moderada-Baja Moderada Moderada-Baja Moderada Moderada Moderada Alta Alta
Validez de la evidencia en las variables analizadas para esta revisión
Los eventos cardiovasculares analizados para esta revisión,
¿fueron buscados como variableprimaria o secundaria, o
encontrados como efecto adverso?
encontrados como efecto
adverso
buscados como variable
primaria o secundaria
buscados como variable
primaria o secundaria
buscados como variable
primaria o secundaria
encontrados como efecto
adverso
encontrados como efecto
adverso
buscados como variable
primariao secundaria
encontrados como efecto
adverso
buscados como
variableprimaria o
secundaria
encontrados como efecto
adverso
buscados como variable
primaria o secundaria
encontrados como efecto
adverso
encontrados como efecto
adverso
buscados como variable
primaria o secundaria
buscados como variable
primaria o secundaria
Validez de laevidencia para los eventos cardiovasculares de
esta revision
Baja Moderada Alta Alta-Moderada Baja Moderada-Baja alta Baja Moderada Baja Moderada Baja Baja Alta Alta

13. Tabla ….: Características de los participantes, su seguimiento, y graduación de la validez de la evidencia mediante el sistema GRADE
ACAPS 1994, 2,83y, PP100 D2,3 AFCAPS 1998, 5,2y, PP100 D2,5 ASCOT-LLA 2003, 3,3y, PP86 D25
Características de los participantes en el inicio
Intervención / Control lovastatina / placebo lovastatina / placebo atorvastatina/placebo
Edad (años), media 62 58,2 63
Nº participantes (estatina/placebo) 919 (460/459) 6605 (3304/3301) 10305 (5168 /5137)
% de varones 52% 85% 8%
% con enfermedad cardiovascular previa 0% 0% 14%
% con diabetes mellitus tipo 2 previa 2,3% 2,5% 25%
Media o mediana de segumiento (años) 2,83 5,2 3,3
Graduación de la validez de la evidencia en las variables primarias y secundarias de cada ECA
¿Pregunta clara, precisa, con identificación dela población,
intervención, control y resultados que van a medirse?:
sí sí sí
¿Se efectúa una aleatorización correcta?: sí no lo informa sí
¿Asignación oculta para los reclutadores?: sí
no puede inferirse de la
lectura
no puede inferirse de la
lectura
¿Factores pronósticos equilibrados en el inicio y la
implementación?:
sí, salvo fumadores,
hipertensión
sí, salvo consumo alcohol
y edad en mujeres
sí
¿Se mantuvo oculta la secuencia de aleatorización para
pacientes y los médicos que hacen el seguimiento?
sí, sí sí, sí sí, sí
¿Y para los que asignan los eventos, y para los que obtienen los
datos de laboratorio?:
sí sí sí
¿Es completo el seguimiento, no deteniéndose antes de lo
proyectado?:
sí sí
no, pues se detuvo por
beneficios
¿Se analizaron los abandonos del tratamiento de estudio y si
estaban equilibrados?:
no sí sí
¿Se analizaron las pérdidas y si estaban equilibradas? no no se explica Si
¿Se hacen los cálculos por “intención de tratar (ITT)”, y/o por
protocolo (PP)?:
Informan por ITT Informan por ITT Informan por ITT
Conflictos de intereses:
Finaciación:
Indust farmacéutica +
Instituciones sin ánimo de
lucro
Indust farmacéutica Indust farmacéutica
Validez de la evidencia para las variables primarias y
secundarias proyectadas en cada ECA
Moderada Moderada Alta
Validez de la evidencia en las variables analizadas para esta revisión
Los eventos cardiovasculares analizados para esta revisión,
¿fueron buscados como variable primaria o secundaria, o
encontrados como efecto adverso?
encontrados como efecto
adverso
buscados como variable
primaria o secundaria
buscados como variable
primaria o secundaria
Validez de la evidencia para los eventos cardiovasculares de
esta revision
Baja Moderada Alta

14. Tabla ….: Características de los participantes, su seguimiento, y graduación de la validez de la evidencia mediante el sis
ACAPS 1994, 2,83y, PP100 D2,3 AFCAPS 1998, 5,2y, PP100 D2,5
Características de los participantes en el inicio
Intervención / Control lovastatina / placebo lovastatina / placebo
Edad (años), media 62 58,2
Nº participantes (estatina/placebo) 919 (460/459) 6605 (3304/3301)
% de varones 52% 85%
% con enfermedad cardiovascular previa 0% 0%
% con diabetes mellitus tipo 2 previa 2,3% 2,5%
Media o mediana de segumiento (años) 2,83 5,2
Graduación de la validez de la evidencia en las variables primarias y secundarias de cada ECA
¿Pregunta clara, precisa, con identificación dela población,
intervención, control y resultados que van a medirse?:
sí sí
¿Se efectúa una aleatorización correcta?: sí no lo informa
¿Asignación oculta para los reclutadores?: sí
no puede inferirse de la
lectura
¿Factores pronósticos equilibrados en el inicio y la
implementación?:
sí, salvo fumadores,
hipertensión
sí, salvo consumo alcohol
y edad en mujeres
¿Se mantuvo oculta la secuencia de aleatorización para
pacientes y los médicos que hacen el seguimiento?
sí, sí sí, sí

15. ¿Y para los que asignan los eventos, y para los que obtienen los
datos de laboratorio?:
sí sí
¿Es completo el seguimiento, no deteniéndose antes de lo
proyectado?:
sí sí
¿Se analizaron los abandonos del tratamiento de estudio y si
estaban equilibrados?:
no sí
¿Se analizaron las pérdidas y si estaban equilibradas? no no se explica
¿Se hacen los cálculos por “intención de tratar (ITT)”, y/o por
protocolo (PP)?:
Informan por ITT Informan por ITT
Conflictos de intereses:
Finaciación:
Indust farmacéutica +
Instituciones sin ánimo de
lucro
Indust farmacéutica
Validez de la evidencia para las variables primarias y
secundarias proyectadas en cada ECA
Moderada Moderada
Validez de la evidencia en las variables analizadas para esta revisión
Los eventos cardiovasculares analizados para esta revisión,
¿fueron buscados como variable primaria o secundaria, o
encontrados como efecto adverso?
encontrados como efecto
adverso
buscados como variable
primaria o secundaria
Validez de la evidencia para los eventos cardiovasculares de
esta revision
Baja Moderada

16. Visión aérea del metaanálisis de la variable mortalidad por todas las causas,
en el que se incluyeron 14 ensayos clínicos, el segundo de los cuales es el
AFCAPS
RR (IC (95%) RAR (IC 95%) NNT (IC 95%) Potencia estadística
ACAPS 1994, 2,83y, PP100 D2,3 ECA 2,83 1 / 460 0,08% 8 / 459 0,62% 62 0,3% 0,12 (0,02-0,99) 1,53% (-0,14% a 2,85%) 66 (35 a -703) 65,15%
AFCAPS 1998, 5,2y, PP99 D2,5 ECA 5,2 80 / 3304 0,47% 77 / 3301 0,45% 58,2 12,7% 1,04 (0,76-1,41) -0,09% (-0,83% a 0,65%) -1128 (153 a -120) 4,24%
BONE 2007, 1y, PP100 D0 ECA 1 0 / 485 0,00% 0 / 119 0,00% 58,5 ------ 0% (-3,13% a 0,79%) ------ ------
CAIUS 1996, 3y, PP100 D0 ECA 3 1 / 151 0,22% 0 / 154 0,00% 55 0,1% ------ -0,66% (-3,16% a 2,33%) -151 (43 a -32) 17,02%
CARDS 2004, 4y, PP96 D100 ECA 4 61 / 1428 1,07% 82 / 1410 1,45% 61,5 11,6% 0,73 (0,53-1,01) 1,54% (-0,09% a 3,16%) 65 (32 a -1074) 47,05%
HYRIM 2004, 4y, PP100 D0 ECA 4 4 / 283 0,35% 5 / 285 0,44% 57,1 0,7% 0,81 (0,22-2,97) 0,34% (-2,1% a 2,73%) 293 (37 a -48) 5,1%
JUPITER 2008, 1,9y, PP100 D1 ECA 1,9 198 / 8901 1,17% 247 / 8901 1,46% 66 35,5% 0,8 (0,67-0,96) 0,55% (0,09% a 1,01%) 182 (99 a 1126) 65,26%
KAPS 1995, 3y, PP92 D2,5 ECA 3 4 / 214 0,62% 3 / 212 0,47% 57 0,5% 1,32 (0,3-5,83) -0,45% (-3,35% a 2,53%) -220 (39 a -30) 5,59%
MEGA-Jap 2006, 5,3y, PP99 D21 ECA 5,3 55 / 3866 0,27% 79 / 3966 0,38% 58,3 10,4% 0,71 (0,51-1) 0,57% (-0,02% a 1,15%) 176 (87 a -6649) 48,81%
METEOR 2007, 2y, PP100 D0 ECA 2 1 / 700 0,07% 0 / 281 0,00% 57 0,1% ------ -0,14% (-1,5% a 0,52%) -700 (193 a -67) 13,08%
PHYLLIS A 2004, 2,6y, PP100 D0 ECA 2,6 1 / 254 0,15% 0 / 254 0,00% 58 0,1% ------ -0,39% (-1,92% a 1,41%) -254 (71 a -52) 16,88%
PREVEND IT 2004,3,8y, PP97
D2,5
ECA 3,8 10 / 433 0,61% 8 / 431 0,49% 51,3 1,4% 1,24 (0,5-3,12) -0,45% (-2,51% a 1,64%) -221 (61 a -40) 6,77%
SG ASPEN 2006, 2,4y, PP100
D100
ECA 2,4 44 / 959 1,91% 41 / 946 1,81% 60,4 7,0% 1,06 (0,7-1,6) -0,25% (-2,14% a 1,63%) -394 (61 a -47) 4,55%
WOSCOPS 1995, 4,9y, PP92 D1 ECA 4,9 106 / 3302 0,66% 135 / 3293 0,84% 55,2 19,4% 0,78 (0,61-1,01) 0,89% (-0,03% a 1,8%) 112 (56 a -3863) 48,65%
Total estudios: 14 I
2
= 0% 3,53 566 / 24740 0,65% 685 / 24012 0,80% 60,8 100,0% 0,83 (0,74-0,92)
% Eventos,
Grupo
estatinas
% Eventos, Grupo
placebo
RR (IC (95%) RAR (IC 95%) NNT (IC 95%)
0,66% 0,8% 0,83 (0,74-0,92) 0,14% (0,06% a 0,21%) 736 (481 a 1563) por año
2,34% 2,82% 0,83 (0,74-0,92) 0,48% (0,23% a 0,73%) 208 (136 a 443) en 3,53 años
ESPAÑA 0,6% 0,72% 0,83 (0,74-0,92) 0,12% (0,06% a 0,19%) 817 (534 a 1736) por año
METAANÁLISIS
Puntuación ordinal
de importancia o
aversión al riesgo
Estudios individuales Diseño
Heteroge-
neidad
Aplicando al 0,80% x 3,53 años = 2,82% eventos / año en 3,53 años de media estimada en el control
Aplicando al 0,72% eventos / año estimado en Población española 60-65 años en 2009-13
Mortalidad total, si aplicamos el Modelo de efectos aleatorios
Aplicando al 0,80% eventos / personas-año estimado en el control, para una edad media de 60,8 años
9
Nº Eventos /
total
pacientes;
Grupo
estatinas
% Eventos/
año, Grupo
estatinas
Nº Eventos /
total pacientes;
Grupo placebo
% Eventos/
año, Grupo
placebo
Edad media,
años
Peso de los estudios
(modelo efectos
aleatorios)
Cálculo por incidencias acumuladas
Tabla 3.1: Mortalidad total con Estatinas frente a Placebo en población con ≥ 90% en prevención primaria cardiovascular.
Años de
seguimiento
(media o
mediana)

17. Visión en detalle de los 2 primeros ensayos clínicos, y del último, incluidos en
este metaanálsis para la variable “Mortalidad por todas las causas”
Tabla 3.1: Mortalidad total con Estatinas frente a Placebo en población con ≥ 90% en prevención primaria cardiovascular.
ACAPS 1994, 2,83y, PP100 D2,3 ECA 2,83 1 / 460 0,08% 8 / 459 0,62% 62 0,3%
AFCAPS 1998, 5,2y, PP99 D2,5 ECA 5,2 80 / 3304 0,47% 77 / 3301 0,45% 58,2 12,7%
Puntuación ordinal
de importancia o
aversión al riesgo
Estudios individuales Diseño
Heteroge-
neidad
Nº Eventos /
total
pacientes;
Grupo
estatinas
% Eventos/
año, Grupo
estatinas
Nº Eventos /
total pacientes;
Grupo placebo
% Eventos/
año, Grupo
placebo
Edad media,
años
Peso de los estudios
(modelo efectos
aleatorios)
Años de
seguimiento
(media o
mediana)
9
WOSCOPS 1995, 4,9y, PP92 D1 ECA 4,9 106 / 3302 0,66% 135 / 3293 0,84% 55,2 19,4%
Total estudios: 14 I
2
= 0% 3,53 566 / 24740 0,65% 685 / 24012 0,80% 60,8 100,0%
% Eventos,
Grupo
estatinas
% Eventos, Grupo
placebo
0,66% 0,8%
2,34% 2,82%
ESPAÑA 0,6% 0,72%
METAANÁLISIS
Aplicando al 0,80% x 3,53 años = 2,82% eventos / año en 3,53 años de media estimada en el control
Aplicando al 0,72% eventos / año estimado en Población española 60-65 años en 2009-13
Mortalidad total, si aplicamos el Modelo de efectos aleatorios
Aplicando al 0,80% eventos / personas-año estimado en el control, para una edad media de 60,8 años

18. RR (IC (95%) RAR (IC 95%) NNT (IC 95%) Potencia estadística
0,12 (0,02-0,99) 1,53% (-0,14% a 2,85%) 66 (35 a -703) 65,15%
1,04 (0,76-1,41) -0,09% (-0,83% a 0,65%) -1128 (153 a -120) 4,24%
Cálculo por incidencias acumuladas
0,78 (0,61-1,01) 0,89% (-0,03% a 1,8%) 112 (56 a -3863) 48,65%
0,83 (0,74-0,92)
RR (IC (95%) RAR (IC 95%) NNT (IC 95%)
0,83 (0,74-0,92) 0,14% (0,06% a 0,21%) 736 (481 a 1563) por año
0,83 (0,74-0,92) 0,48% (0,23% a 0,73%) 208 (136 a 443) en 3,53 años
0,83 (0,74-0,92) 0,12% (0,06% a 0,19%) 817 (534 a 1736) por año

19. CATEGORÍA DE LA VALIDEZ DE LA EVIDENCIA Y SU SIGNIFICADO [GRADE Working
Group grades of evidence]
ALTA CALIDAD: Tenemos una alta confianza de que el efecto real se encuentra
próximo a nuestra estimación del efecto.
MODERADA CALIDAD: Tenemos una moderada confianza en la estimación del
efecto. Es probable que el verdadero efecto esté cerca de nuestra estimación del
efecto, pero puede ser sustancialmente diferente.
BAJA CALIDAD: Nuestra confianza en la estimación del efecto es limitada. El
verdadero efecto puede ser sustancialmente diferente a nuestra estimación.
MUY BAJA CALIDAD: Tenemos muy poca confianza en la estimación del efecto. El
verdadero efecto es probable que sea sustancialmente diferente a nuestra
estimación del efecto.

20. DETERMINANTES DE LA CALIDAD: DISEÑODISEÑO
• Los ensayos clínicos parten con calidad alta.
• Los estudios observacionales parten con calidad baja.

21. FACTORES QUE SUBEN O BAJAN LA CALIDAD DE LA EVIDENCIA
5 Factores que pueden reducir la calidad de ensayos clínicos:
1) Limitaciones en detalles concretos del diseño o la ejecución [↓1 ó 2
niveles]
2) Inconsistencia de los resultados [↓1 ó 2 niveles]
3) Evidencia indirecta [↓1 ó 2 niveles]
4) Imprecisión [↓1 ó 2 niveles]
5) Sesgo de comunicación [↓1 ó 2 niveles]
3 Factores que pueden aumentar la calidad de estudios
observacionales:
1) Magnitud grande del efecto [ ↑↑ 1 ó 2 niveles]
2) Al eliminar (o ajustar) los factores de confusión que reducen el efecto,
sigue manteniéndose la dirección de tal efecto [ ↑↑ 1 nivel]
3) Existencia de gradiente dosis-respuesta [ ↑↑ 1 nivel]

22. FACTORES DE LOS QUE DEPENDE LA FUERZA DE LA RECOMENDACIÓNFACTORES DE LOS QUE DEPENDE LA FUERZA DE LA RECOMENDACIÓN:
• DE LA CALIDAD DE LA EVIDENCIA: A menor calidad, menor probabilidad de
una recomendación fuerte.
• DEL BALANCE DE BENEFICIOS MENOS RIESGOS AÑADIDOS (A PARTIR DE LA
MEJOR ESTIMACIÓN DE DICHOS EFECTOS): Cuanto más estrecho el
balance, menor probabilidad de una recomendación fuerte.
• DE LA VARIABILIDAD EN LOS VALORES Y PREFERENCIAS DE LOS PACIENTES:
A mayor variabilidad, menor probabilidad de una recomendación fuerte.
• DEL GRADO DE CERTEZA DE QUE LOS COSTES CONSTITUYEN UN USO
JUICIOSO DE LOS RECURSOS: A menor certeza, menor probabilidad de una
recomendación fuerte.

23. FUERZA DE LA RECOMENDACIÓN
RECOMENDACIÓN FUERTE (we recommend):
El panel tiene un alto grado de confianza de que los efectos deseables de la
intervención superan a los no deseables (recomendación fuerte a favor), o
viceversa (recomendación fuerte en contra).
RECOMENDACIÓN DÉBIL (we suggest):
El grado de confianza del panel es menor: probablemente los efectos deseables
de la intervención superan a los no deseables (recomendación débil a favor), o
viceversa (recomendación débil en contra).
EL PANEL ELIGE NO HACER RECOMENDACIÓN (Guía nº 14):
1) La confianza en el efecto es tan baja que el panel estima que la
recomendación es demasiado especulativa.
2) Aunque la confianza del panel en las estimaciones del efecto es moderada o
incluso alta, los balances están tan estrechamente equilibrados, y los valores y
preferencias y las consecuencias para los recursos no son bien conocidos o son
demasiado variables, que el panel tiene grandes dificultades para decidir sobre
la dirección de una recomendación.

24. IMPLICACIONES DE UNA RECOMENDACIÓN FUERTE:IMPLICACIONES DE UNA RECOMENDACIÓN FUERTE:
• RECOMENDACIÓN FUERTE (A FAVOR):RECOMENDACIÓN FUERTE (A FAVOR):
 IMPLICACIONES PARA LOS PACIENTES:
• La mayoría de las personas en su situación querrían que se les
indicara o aplicara la intervención recomendada; sólo una
pequeña proporción no lo querrían; en el caso de que la
intervención no se le ofrezca, pregunte la razón.
 IMPLICACIONES PARA LOS CLÍNICOS:
• La mayoría de los pacientes deberían recibir la intervención
recomendada.
 IMPLICACIONES PARA LOS DECISORES DE LA POLÍTICA
SANITARIA:
• La recomendación se puede establecer como política del
sistema en la mayoría de las ocasiones.

25. IMPLICACIONES DE UNA RECOMENDACIÓN DÉBIL:IMPLICACIONES DE UNA RECOMENDACIÓN DÉBIL:
• RECOMENDACIÓN DÉBIL (A FAVOR):RECOMENDACIÓN DÉBIL (A FAVOR):
 IMPLICACIONES PARA LOS PACIENTES:
• Muchas personas en su situación querrían que se les indicara o aplicara
la intervención recomendada, pero un número sustancial no lo querrían.
 IMPLICACIONES PARA LOS CLÍNICOS:
• Diferentes opciones serán apropiadas para diferentes pacientes; debe
ayudar a cada paciente a decidir cuál es el curso de acción más adecuado
a sus valores y preferencias.
 IMPLICACIONES PARA LOS DECISORES DE LA POLÍTICA SANITARIA:
• La formulación de la política del sistema requerirá un debate sustancial y
la implicación de todas las partes interesadas en el mismo.

26. Guyatt GH, Cook DJ, Jaeschke R, Pauker SG, Schünemann HJ. Grades of Recommendation for Antithrombotic Agents: American
College of Chest Physicians Evidence-Based Clinical Practice Guidelines (8th Edition). Chest June 2008 133:123S-131S.