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Revisión sistemática de estudios: Metaanálisis
- 1. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Revisión sistemática de estudios: METAANÁLISIS Servicio de Farmacia 26 abril 2012
- 2. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Esquema general de diseño Métodos de combinación Heterogeneidad y sesgos Recomendaciones Introducción1 2 3 4 5 2
- 3. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Esquema general de diseño Métodos de combinación Heterogeneidad y sesgos Recomendaciones Introducción1 2 3 4 5 3
- 4. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 1. Introducción PRESENTEPRESENTE FUTUROFUTUROPASADOPASADO Hallazgos anteriores Acúmulo ciencia Dirigir investigación 4 ¿ Por qué surgen las revisiones ?
- 5. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente REVISIONES TRADICIONALES METAANÁLISIS REVISIONES SISTEMÁTICAS 1. Introducción 5 Clasificación revisiones
- 6. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Nivel III Descriptivos, Comité de expertos, opiniones basadas en experiencia clínica, Informes de casos. Nivel II Cuasi-experimentales, cohortes, casos y controles. Nivel I 1. Introducción I a ECA, meta-análisis o RS de ECA, sin limitaciones metodológicas (en cuanto a sesgos, precisión y heterogeneidad). I b ECAs, meta-análisis o RS de ECA, con alguna limitación metodológica. 6 Lugar en la evidencia
- 7. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 1. Introducción Revisión narrativa 7 Definiciones Integran de manera no sistemática estudio de diseño muy diversos Carácter subjetivo No tienen carácter científico
- 8. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 1. Introducción Cualitativa 8 Definiciones Revisión narrativa Integran de manera no sistemática estudio de diseño muy diversos Carácter subjetivo No tienen carácter científico Revisión sistemática Síntesis de los resultados de varios estudios primarios mediante técnicas que limitan los sesgos y el error aleatorio. Colaboración Cochrane
- 9. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 1. Introducción Metaanálisis Revisión sistemática cuantitativa 9 Definiciones Análisis estadístico de los resultados analíticos con el propósito de integrar los hallazgos. DerSimonian y Laird (1986). Cualitativa Revisión narrativa Integran de manera no sistemática estudio de diseño muy diversos Carácter subjetivo No tienen carácter científico Revisión sistemática Síntesis de los resultados de varios estudios primarios mediante técnicas que limitan los sesgos y el error aleatorio. Colaboración Cochrane
- 10. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 1. Introducción Valoración consistencia Valoración consistencia Mejor estimador globalMejor estimador global Identificar subgruposIdentificar subgrupos Valoración calidad Metodología a seguir futuro Valoración calidad 10 Estimación cuantitativa de parámetros Objetivos metaanálisis
- 11. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Esquema general de diseño Métodos de combinación Heterogeneidad y sesgos Recomendaciones Introducción1 2 3 4 5 11
- 12. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 12 Hipótesis de trabajo 2. Esquema general de diseño
- 13. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 13 2. Esquema general de diseño Búsqueda información Hipótesis de trabajo
- 14. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 14 2. Esquema general de diseño Búsqueda información Hipótesis de trabajo No publicados Sesgo de publicación Tesis doctorales (Teseo)
- 15. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente No publicados Sesgo de publicación Tesis doctorales (Teseo) 15 2. Esquema general de diseño Búsqueda información Hipótesis de trabajo Repertorios: Medline Embase ISI WoK Bibliografía artículos Consulta investigadores Al menos DOS métodos y DOS personas Método de búsqueda: SERIE INICIAL
- 16. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente No publicados Sesgo de publicación Tesis doctorales (Teseo) 16 2. Esquema general de diseño Búsqueda información Hipótesis de trabajo Repertorios: Medline Embase ISI WoK Bibliografía artículos Consulta investigadores Al menos DOS métodos y DOS personas Método de búsqueda: SERIE INICIAL Imposibilidad de enumerar toda la población de referencia
- 17. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 17 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Criterios de inclusión Búsqueda información
- 18. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Exposición y efecto No tener en cuenta resultados de estudios (evitar subjetividad) 18 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Criterios de inclusión Búsqueda información
- 19. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Exposición y efecto No tener en cuenta resultados de estudios (evitar subjetividad) 19 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Criterios de inclusión Búsqueda información Inglés. Aleman, español… Idioma
- 20. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Exposición y efecto No tener en cuenta resultados de estudios (evitar subjetividad) 20 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Criterios de inclusión Búsqueda información Inglés. Aleman, español… Idioma Tipo estudio ECA. Cochrane.
- 21. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Exposición y efecto No tener en cuenta resultados de estudios (evitar subjetividad) 21 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Criterios de inclusión Búsqueda información Inglés. Aleman, español… Idioma Tipo estudio ECA. Cochrane. ESTUDIOS INCLUIDOS
- 22. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente ESTUDIOS INCLUIDOS Evaluar calidad 22 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información
- 23. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Evaluar calidad Enmascarar revista 23 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información
- 24. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Evaluar calidad Enmascarar revista 24 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información Sesgo de inclusión
- 25. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Secciones Material, Métodos y Resultados.Evaluar calidad Enmascarar revista 25 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información
- 26. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Secciones Material, Métodos y Resultados.Evaluar calidad Enmascarar revista 26 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información Sesgos en la evaluación/redacción Sesgo de retórica
- 27. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Secciones Material, Métodos y ResultadosEvaluar calidad Enmascarar revista 27 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información Sesgos en la evaluación/redacción Sesgo de retórica Sesgo “todo va bien”
- 28. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Secciones Material, Métodos y ResultadosEvaluar calidad Enmascarar revista 28 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información Sesgos en la evaluación/redacción Sesgo de retórica Sesgo “todo va bien” Sesgo “temas en el candelero”
- 29. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Suprimir etiquetas grupos que comparan Secciones Material, Métodos y ResultadosEvaluar calidad Enmascarar revista 29 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información Sesgo de observador
- 30. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Suprimir etiquetas grupos que comparan Secciones Material, Métodos y Resultados Enmascarar revista Dos investigadores Evaluar calidad 30 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información Declaración CONSORT: Ensayos clínicos Declaración STROBE: Observacionales
- 31. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Decisión 31 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información
- 32. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Rechazar si baja calidad Decisión 32 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información
- 33. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Utilizarla como criterio de ponderación Rechazar si baja calidad Decisión 33 2. Esquema general de diseño Hipótesis de trabajo Búsqueda información
- 34. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Esquema general de diseño Métodos de combinación Heterogeneidad y sesgos Recomendaciones Introducción1 2 3 4 5 34
- 35. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos OR/RR + varianza de cada estudio. 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global 35
- 36. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación FACET OR/RR + varianza de cada estudio. 36 Estimación estadística del efecto global
- 37. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación FACET OR/RR + varianza de cada estudio. 37 Estimación estadística del efecto global
- 38. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global NICS OR/RR + varianza de cada estudio. 38
- 39. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global NICS OR/RR + varianza de cada estudio. 39
- 40. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global VHAS OR/RR + varianza de cada estudio. 40
- 41. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global VHAS OR/RR + varianza de cada estudio. 41
- 42. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global MIDAS OR/RR + varianza de cada estudio. 42
- 43. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global MIDAS OR/RR + varianza de cada estudio. 43
- 44. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación STOP2 OR/RR + varianza de cada estudio. 44 Estimación estadística del efecto global
- 45. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación STOP2 OR/RR + varianza de cada estudio. 45 Estimación estadística del efecto global
- 46. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global NORDIL OR/RR + varianza de cada estudio. 46
- 47. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación NORDIL OR/RR + varianza de cada estudio. 47 Estimación estadística del efecto global
- 48. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación INSIGHT OR/RR + varianza de cada estudio. 48 Estimación estadística del efecto global
- 49. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación INSIGHT OR/RR + varianza de cada estudio. 49 Estimación estadística del efecto global
- 50. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación INSIGHT OR/RR + varianza de cada estudio. 50 Estimación estadística del efecto global
- 51. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación INSIGHT OR/RR + varianza de cada estudio. 51 Estimación estadística del efecto global
- 52. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos 3. Métodos de combinación OR/RR + varianza de cada estudio. Muertes en grupo control RESUMEN DE DATOS 52 Estimación estadística del efecto global Estudio Año STUDY RANK A1 B1 A0 B0 MIDAS 1996,0 8 434 9 432 VHAS 1997,0 5 702 4 703 ABCD 1998,0 17 218 13 222 FACET 1998,1 5 186 4 185 NICS 1999,0 2 202 2 208 STOP2 1999,1 362 1834 369 1844 NORDIL 2000,0 231 5179 228 5243 INSIGHT 2000,1 153 3004 152 3012 ACAs Control Muertes en grupo ACAs
- 53. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos Ponderación Ponderación del resultado según la N estudiada 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global 53 OR/RR + SE/varianza de cada estudio.
- 54. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Extracción de datos Ponderación Ponderación del resultado según la N estudiada 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global 54 OR/RR + SE/varianza de cada estudio. Generalmente mayor peso a los estudios de mayor tamaño. IC más estrecho Estudio Pesos relativos MIDAS 1,3% VHAS 0,6% ABCD 1,7% FACET 0,6% NICS 0,3% STOP2 43,9% NORDIL 31,0% INSIGHT 20,7% Ponderación
- 55. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Intervalos confianza. Valor p. Resultados ES a mayor nº estudios Extracción de datos Ponderación Medida magnitud 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global 55 OR/RR + SE/varianza de cada estudio. Ponderación del resultado según la N estudiada
- 56. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Intervalos confianza. Valor p. Resultados ES a mayor nº estudios Medida magnitud 3. Métodos de combinación Estimación estadística del efecto global 56 IC 95% Estudio OR IC Inferior IC Superior MIDAS 0,8848 0,3382 2,3146 VHAS 1,2518 0,3348 4,6810 ABCD 1,3317 0,6316 2,8077 FACET 1,2433 0,3287 4,7030 NICS 1,0297 0, 1437 7,3800 STOP2 0,9864 0,8416 1,1561 NORDIL 1,0257 0,8508 1,2365 INSIGHT 1,0093 0,8018 1,2703 Intervalos de confianza
- 57. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 3. Métodos de combinación Tipos de modelos Modelo efectos fijos La única fuente de variabilidad es la del efecto. Introduce un coeficiente adicional que recoge la varibilidad entre los estudios (Ʈ2 ) Modelo efectos aleatorios 57 ¿Puede la exposición tener alguna influencia en el efecto? ¿La exposición producirá por término medio algún efecto?
- 58. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Método OR Global Significación IC Inferior IC Superior MH 1,0745 0,1505 0,9742 1,1851 Peto 1,0745 0,1505 0,9743 1,1850 Ef Fijos 1,0723 0,1639 0,9719 1,1831 Ef Aleatorios 1,1083 0,1243 0,9721 1,2637 IC 95% 3. Métodos de combinación Tipos de modelos 58 No incluye al “cero”. Diferencia ENS. No relación entre exposición y efecto No relación entre exposición a ACAs y mortalidad por cualquier causa
- 59. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Gráfico de intervalos Gráfico de l`Abbé Gráfico del bosque. Gráfico de intervalos . 3. Métodos de combinación Tipos de gráficos 59 Representación gráfica
- 60. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Gráfico de intervalos 3. Métodos de combinación 6060 SE Estudios OR global Representación gráfica Escala logarítmica
- 61. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 3. Métodos de combinación Gráfico del bosque (Forest plot) 61 SE Representación gráfica Escala logarítmica Estudios OR global
- 62. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 3. Métodos de combinación Gráfico de l`Abbé 62 Frecuenciaefectogrupoexperimental Frecuencia efecto grupo control Representación gráfica
- 63. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 3. Métodos de combinación Gráfico de l`Abbé 63 Frecuenciaefectogrupoexperimental Frecuencia efecto grupo control Representación gráfica
- 64. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 3. Métodos de combinación Gráfico de l`Abbé 64 Frecuenciaefectogrupoexperimental Frecuencia efecto grupo control Representación gráfica
- 65. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 3. Métodos de combinación Gráfico de l`Abbé 65 Frecuenciaefectogrupoexperimental Frecuencia efecto grupo control Representación gráfica
- 66. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Esquema general de diseño Métodos de combinación Heterogeneidad y sesgos Recomendaciones Introducción1 2 3 4 5 66
- 67. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 4. Heterogeneidad y sesgos No se pueden combinar Justificación biológica Todo metaanálisis tiene que realizar un análisis de heterogeneidad 67 Heterogeneidad
- 68. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 1 Tipo de diseño DISEÑO ESTUDIOS 2 Recogida información 3 Tipo de análisis 4. Heterogeneidad y sesgos 68 Heterogeneidad
- 69. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Exposición Asentamiento estudio Factores modificadore s 4. Heterogeneidad y sesgos POBLACIÓN PARTICIPANTE 1 2 3 69 Heterogeneidad
- 70. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 4. Heterogeneidad y sesgos 70 Medida de la heterogeneidad χ² de homogeneidad Diferencias ES Sí Heterogeneidad Existe heterogeneidad NO Existe heterogeneidad
- 71. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 4. Heterogeneidad y sesgos 71 Medida de la heterogeneidad χ² de homogeneidad Diferencias ES Sí Heterogeneidad Modelo χ² Signif Efectos fijos 14,34 0,215 Variación debida a heterogeneidad 23% Efectos aleatorios 11,80 0,378 Variación debida a heterogeneidad 12% Existe heterogeneidad NO Existe heterogeneidad
- 72. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente •De retórica •Todo está bien •Temas en el candelero •Por resultados significativos •Tamaño muestral •Tipo de diseño •Conflicto de interés •Tipo/existencia de financiación •Prestigio institucional •Regresión a la media 72 4. Heterogeneidad y sesgos 1. Enumerar la población referencia 2. Sesgo evaluación/ redacción 3. Sesgo de publicación Sesgo de selección
- 73. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 4. Heterogeneidad y sesgos 73 N 1 100,1 Escala logarítmica OR Sesgo de publicación: Funnel plot (gráfico de embudo) Sesgo de selección
- 74. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 4. Heterogeneidad y sesgos Sesgo de publicación: Funnel plot (gráfico de embudo) 74 N N 1 100,1 N 100,1 Escala logarítmica Escala logarítmica 1 Posible sesgo publicación OR OR Sesgo de selección
- 75. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Selección y recogida de datos Métodos de combinación Heterogeneidad y sesgos Recomendaciones Introducción1 2 3 4 5 75
- 76. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 76 5. Recomendaciones Estudios incluidos ES Metaanálisis Sí Sí Fortalece la evidencia global Interpretación 1. De interpretación A A
- 77. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 77 5. Recomendaciones Estudios incluidos ES Metaanálisis Sí Sí Fortalece la evidencia global Interpretación Estudios incluidos Metaanálisis No Sí No es prudente concluir algo significativo cuando no se observa en ningún estudio Se necesitarían estudios de mayor tamaño 2. B A De interpretación 1.
- 78. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 78 5. Recomendaciones Estudios incluidos ES Metaanálisis Sí Sí Fortalece la evidencia global Interpretación Estudios incluidos Metaanálisis No Sí No es prudente concluir algo significativo cuando no se observa en ningún estudio Se necesitarían estudios de mayor tamaño 2. Estudios incluidos Metaanálisis Sí No Reconsiderar criterios de selección de los diversos estudios 3. A B De interpretación 1.
- 79. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 5. Recomendaciones 79 De evaluación
- 80. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Ventajas Combinar resultados de diferentes estudios y diseños Son más objetivos que las revisiones clásicas Permiten resolver resultados conflictivos de estudios diversos Tienen en cuenta diferencias de precisión (ponderación) 80 Conclusiones
- 81. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Limitaciones Dificultad para localizar estudios no publicados Los estudios incluidos pueden presentar una calidad variable Si hay heterogeneidad estadística, los estudios no se pueden combinar Rápida aparición nuevos estudios, hace necesaria la actualización 81 Conclusiones
- 82. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Interpretación prudente Ausencia heterogeneidad Evaluación de calidad Control sesgos Buen diseño 82 Conclusiones
- 83. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente HERRAMIENTA MUY ÚTIL 83 Conclusiones
- 84. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente 84 Muchas gracias por vuestra atención Bibliografía: Delgado M. Revisión sistemática de estudios. Metaanálisis. 3ª ed. Barcelona. Signo, 2010
- 85. Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Cristina Bravo Lázaro Farmacéutica Residente Preguntas 85
Hinweis der Redaktion
- Yo os voy a hablar del metaanálisis. Y he puesto esta foto de la ajedrez, primero porque me gustaba y segundo porque en el ajedrez se combinan fichas de diferentes tamaños (diferentes tamaños muestrales en el caso del metaanálsis), cada una tiene sus puntos fuertes, y sus limitaciones (como los diversos estudios que se combinan en el metaanálisis), y si nuestras combinaciones son buenas y siguen cierta metología, vamos a conseguir tener un buen efecto global: jaque mate (en el caso del metaanálisis será la estimación de efecto global.
- Priemero veremos en qué consisten tanto las revisiones sistemáticas como los metaanálsis. Después los pasos a seguir para seleccionar los estudios que formarán parte del metaanálsis. Cómo se van a combinar los resultados. Las dificultades que nos vamos a encontrar en un metaanálisis como van a ser la heterogeneidad y los sesgos. Y por último unas recomendaciones a seguir tanto para interpretar como para evalaur los resultados del metaanálsis.
- Bueno pues ¿Por qué surgen las revisiones? La investigación moderna aprende de las lecciones enseñadas en el pasado. Pero los últimos hallazgos sólo tienen sentido cuando se comparan con los producido con anterioridad. En este sentido, para que la ciencia se acumule, se necesita un escalón intermediario entre el pasado y el futuro. Las revisiones son por tanto necesarias.
- Podemos encontrarnos con revisiones clásicas, dentro de éstas una parte serían revisiones sistemáticas, y una parte de estas las revisiones sistemáticas se corresponderían con metaanálsis.
- Y en cuanto al lugar que ocupan en la evidencia, se corresponden con un nivel I de evidencia junto con los ensayos clínicos aleatorizados y las revisiones sistemáticas
- Y ¿qué es cada cosa? Bueno pues las revisiones tracionales con revisiones narrativas que integran de manera no sistemática estudios realizados de muy diversas formas. Tienen además un carácter subjetivo y no tienen carácter científico, muchas veces cuando se encuentran resultados contradictorios se recurre a un recuento de votos (tantos a favor, tantos en contra y tantos nulos), de esta forma los aspectos metodológicos de cada investigación son ignorados.
- Sin embargo, según la definición que da la Colaboración Cochrane, en una revisión sistemática, la diferencia es síntesis de los estudios mediante una serie de técnicas que limitan los sesgos y el error aleatorio, estas técnicas os las explicaré más adelante Estas técnicas incluyen la búsqueda de todos los estudios potencialmente relevantes y el uso de criterios explícitos y fiables en la selección de investigaciones ). Se resume por tanto la información de forma cualitativa.
- Cuando en una revisión sistemática realizamos un análisis estadísticos de los resultados con el objetivo de combinarlos y obtener una medida global, estamos hablando de metaanálisis. Sería una revisión sistemática cuantitativa.
- EL objetivo principal de una revisión sistemática es determinar el grado de evidencia existente para responder a una pregutna de investigación en un tema. (etiología, diagnóstico…) Pero el metaanálisis se centra en la estimación cuantitativa de los parámetros de los estudios que vamos a combinar. Sus objetivos más concretos serían: 1- Valoración de la consistencia entre diferentes estudios que analizan la misma variable. 2- Obtención del mejor estimador global de la relación de la relación entre las variables que se analizan. 3- Identificación de subgrupos que son particularmente susceptibles a la variable de exposición. 4-Valoración de la calidad 5. Ofrecer un esquema de la metodología a seguir en un futuro. Esquema de metodología aseguir en el futuro
- En cuanto al esquema general de diseño
- Vamos a partir de una hipótesis de trabajo. O simplemente se intenta explorar el conocimiento existente entre una asociación para posteriormente sugerir una hipótesis.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
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- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez definida nuestra hipótesis, paseremos a la búsqueda de información. Y es un aspecto central en este tipo de investigaciones ya que equivale dentro de un estudio epidemiológico convencional a los mecanismos por los que se va a intentar seleccionar a la población de estudio, que este caso no van a ser pacientes, sino que nuestra población estará formada por diferentes investigaciones.
- Una vez seleccionados los estudios les aplicaremos los métodos de combinación
- Para ello, lo primero que tenemos que hacer es extraer los datos de cada uno de los estudios. Estos datos tienen que ser como mínimo la OR o RR junto con la varianza de cada estudio para la extracción del estimador global
- Además cada estudio va a tener un peso diferente en función del número de pacientes que se incluyeron. Los estudios con mayor tamaño muestral van a pesar más que los que tienen pocos pacientes
- Además cada estudio va a tener un peso diferente en función del número de pacientes que se incluyeron. Los estudios con mayor tamaño muestral van a pesar más que los que tienen pocos pacientes
- La magnitud del efecto la mediremos por los intervalos de confianza, aunque casi todos los estudios suelen darlo de esta forma también suelen incluir el valor p, pero hay que tener en cuenta que a medida que incluimos estudios en el mataanálisis, mayor es la probabilidad de encontrar diferencias estadísticamente significativas, por tanto, en metaanálisis que incluyan muchos estudios se recomienda aumentar el grado de significación.
- La magnitud del efecto la mediremos por los intervalos de confianza, aunque casi todos los estudios suelen darlo de esta forma también suelen incluir el valor p, pero hay que tener en cuenta que a medida que incluimos estudios en el mataanálisis, mayor es la probabilidad de encontrar diferencias estadísticamente significativas, por tanto, en metaanálisis que incluyan muchos estudios se recomienda aumentar el grado de significación.
- Tendremos que seleccionar también el modelos estadístico, que en resumen puede ser dos: el modelo de efectos fijo y el deefectos aleatorios. En el modelo de efectos fijos, la única fuente de variabilidad es la del efecto, mientras que en el modelo de efectos aleatorios, se introduce un coeficiente adicional que es tau al cuadrado que recoge la varibilidad, la heterogeneidad entre los estudios. La elección de uno u otro debe basarse en la pregunta que se intenta responder antes de analizar los datos. Así si nuestra pregunta es si ¿Puede la exposición tener alguna influencia en el efecto? , nos decantaremos por la elección del modelos de efectos fijos y si nuestra pregunta es si ¿La exposición producirá por término medio algún efecto? , lo más correcto sería elegir el modelo de efectos aleatorios. No obstante lo que se hace a menudo es empezar por el modelo de efectos fijos y si me sale que hay heterogeneidad pues usar el otro.
- Tendremos que seleccionar también el modelos estadístico, que en resumen puede ser dos: el modelo de efectos fijo y el deefectos aleatorios. En el modelo de efectos fijos, la única fuente de variabilidad es la del efecto, mientras que en el modelo de efectos aleatorios, se introduce un coeficiente adicional que es tau al cuadrado que recoge la varibilidad, la heterogeneidad entre los estudios. La elección de uno u otro debe basarse en la pregunta que se intenta responder antes de analizar los datos. Así si nuestra pregunta es si ¿Puede la exposición tener alguna influencia en el efecto? , nos decantaremos por la elección del modelos de efectos fijos y si nuestra pregunta es si ¿La exposición producirá por término medio algún efecto? , lo más correcto sería elegir el modelo de efectos aleatorios. No obstante lo que se hace a menudo es empezar por el modelo de efectos fijos y si me sale que hay heterogeneidad pues usar el otro.
- Para visualizar el resultado de un metaanálisis, se utilizan simples representaciones gráficas de la magnitud de efecto con su intervalo de confianza. Los gráficos más comunes son el gráfico de intervalos que es muy parecido al gráfico de bosque o forest plt, y el gráfico de l`Abbé muy útil para detectar si hay heterogeneidad.
- El gráfico de intervalos es muy parecido al forest plot y así que prefiero pasarle y contaros el otro mejor que es más informativo. Los gráficos de intervalos se obtienen situando los diferentes estudios en el eje de las ordenadas y representando el intervalo de confianza del efecto estimado en cada estudio en el eje de abscisas. Asimismo se añade estimacion ponderada del conjunto de estudios con su IC95 obtenido con el metaanálisis. Si estos gráfics representan RR o OR se recomienda q el eje de abscisas en escala logarítmica para que los IC sean simétricos y conviene situarlos por amplitud que equivale a ordenarlos por sus errores estándar, para identificar fácilmente lo smás informativos.
- Este sería el Forest plot o gráfico del bosque. Tiene este nombre porque cada línea representa un estudio y un árbol. La magnitud del efecto se representa mediante un cuadrado o un círculo cuya área es proporcional al peso de cada estudio. La estimación ponderada ser representa con un rombo/diamante o una elipse de anchura igual a la amplitud del IC de la estimación ponderada obtenida en el metaanálisis. Cuando estos gráficos representan RR o OR se recomienda q el eje de abscisas esté en escala logarítmica para que los IC sean simétricos y coviene situarlos por amplitud que equivale a ordenarlos por sus errores estándar, para identificar en la parte inferior los estudios de mayor exactitud.
- Y después tendríamos el gráfico de l`Abbé donde se representa la frecuencia del efecto en el grupo experimental frente al grupo control, con un cuadrado de área proporcional al peso del estudio.
- La proximidad a la bisectriz implica que no hay relación entre exposición y efecto.
- Si la mayor parte de los puntos estuvieran por encima indicaría que la frecuencia del efecto es mayor en el grupo experimental, que en el grupo control.
- Y al contrario, si la mayor parte de los puntos estuvieran por debajo indicaría que la frecuencia del efecto es mayor en el grupo control que en el experimental.
- Limitaciones o problemas que debemos de tener muy en cuenta y como hemos ido viendo pueden condicionar la validez del metaanálisis van a ser la heterogeneidad y los posibles sesgos
- En primer lugar, vamos a hablar de la heterogeneidad. Este es un concepto central en el mataanálsis. Los diferentes estudios realizados en diferentes países, diferentes poblaciones, diseños, etc, con frecuencia producen resultados diferentes entre sí. Por tanto es obligatorio realizar un análisis de heterogeneidad por dos razones, no se pueden combinar estudios homogéneos y puede existir alguna justificación causal para la heterogeneidad. Suponiendo que todos los estudios individuales son ciertos, pero existe una marcada heterogeneidad . El cálculo de un parámetro resumen no aporta nada más bien confunde. Lo más acertado es investigar las causas de que se produzcan resultados tan contradictorios. Por ejemplo, no tiene sentido que queramos calcular el nivel de vida medio en una población donde existen muchas desigualdades sociales y decir que todos sus habitantes son clase media, porque sería una mentira. El metaanálisis sólo va a sacar denominador común cuando en verdad éste existe.
- Las variaciones de resultados pueden ser debidas principalmente al diseño de estudios y a las características de los participantes. Dentro del diseño de estudio tendríamos el tipo de diseño ya que los estudios de casos y controles van a generar resultados diferentes que los de cohortes. De cómo se haga la recogida de información ya que no es lo mismo utilizar cuestionarios validados que no, o una entrevista telefónica que entrevista personal o el tipo de análisis y porque según el tipo de análisis estadístico que se utilice pues los resultados pueden variar también.
- Por otra parte estarían las características de la población participante. Por ejemplo a una exposición diferente. Si lo vemos con un ejemplo, imaginad que en un entre anticonceptivos orales y cáncer de mama se encuentra una heterogeneidad muy marcada, ¿a qué podría ser debida? Pues existen , pe varios preparados, con diversas combinaciones de hormonas y concentraciones diferentes, si el efecto se debiese sólo a un principio activo en concreto, esta exposición diferente se traducirían en resultados también diferentes. Además al asentamiento del estudio. Seguimos con el mismo ejemplo. Si el cáncer mama tiene una latencia de 15 años, sólo los estudios posteriores a ese tiempo encontrarán algún tipo de efecto si lo hubiera entre anticonceptivos orales y cáncer de mama. (los estudios anteriores es probable q no encontrasen nada) Y por último a la posible existencia de factores modificadores. Si el cáncer de mama se produce en nulíparas, si ésta población no está representada en los diferentes estudios de forma equiparable, se producirá heterogeneidad en los resultados.
- Por otra parte estarían las características de la población participante. Por ejemplo a una exposición diferente. Si lo vemos con un ejemplo, imaginad que en un entre anticonceptivos orales y cáncer de mama se encuentra una heterogeneidad muy marcada, ¿a qué podría ser debida? Pues existen , pe varios preparados, con diversas combinaciones de hormonas y concentraciones diferentes, si el efecto se debiese sólo a un principio activo en concreto, esta exposición diferente se traducirían en resultados también diferentes. Además al asentamiento del estudio. Seguimos con el mismo ejemplo. Si el cáncer mama tiene una latencia de 15 años, sólo los estudios posteriores a ese tiempo encontrarán algún tipo de efecto si lo hubiera entre anticonceptivos orales y cáncer de mama. (los estudios anteriores es probable q no encontrasen nada) Y por último a la posible existencia de factores modificadores. Si el cáncer de mama se produce en nulíparas, si ésta población no está representada en los diferentes estudios de forma equiparable, se producirá heterogeneidad en los resultados.
- Por otra parte estarían las características de la población participante. Por ejemplo a una exposición diferente. Si lo vemos con un ejemplo, imaginad que en un entre anticonceptivos orales y cáncer de mama se encuentra una heterogeneidad muy marcada, ¿a qué podría ser debida? Pues existen , pe varios preparados, con diversas combinaciones de hormonas y concentraciones diferentes, si el efecto se debiese sólo a un principio activo en concreto, esta exposición diferente se traducirían en resultados también diferentes. Además al asentamiento del estudio. Seguimos con el mismo ejemplo. Si el cáncer mama tiene una latencia de 15 años, sólo los estudios posteriores a ese tiempo encontrarán algún tipo de efecto si lo hubiera entre anticonceptivos orales y cáncer de mama. (los estudios anteriores es probable q no encontrasen nada) Y por último a la posible existencia de factores modificadores. Si el cáncer de mama se produce en nulíparas, si ésta población no está representada en los diferentes estudios de forma equiparable, se producirá heterogeneidad en los resultados.
- Y la otra limitación sería el posible sesgo de selección, que consiste en la imposibilidad de localizar todos los artículos, el sesgo de evaluación que ya hemos visto y el más relevante es el sesgo de publicación. El sesgo de publicación se origina cuando lo que se publica no es representativo de lo que se investiga. Si lo que aparece publicado no es representativo de la realidad se está distorsionando la realidad. Pero es verdad que existe una tendencia a publicar estudios resultados positivos y rechazar los negativos tanto por parte de la revista como por parte del autor, y es que los resultados estadísticamente significativos son los primeros en aparecer, es normal porque se genera entusiasmo inicial por un tratamiento o una prueba diagnóstica prometedora. Otras causas del sesgo de publicación serían los problemas en el diseño, o el tamaño muestral ya que los estudios grandes suponen un mayor esfuerzo, y los autores ponen más interés en que sus resultados no sean ignorados con respecto a lo que puede pasar en estudios pequeños.
- El sesgo de publicación lo vamos a medir a través del gráfico de embudo o funnel plot y se representa el RR/OR en escala logarítmica frente al tamaño muestral. Una imagen simétrica indica la ausencia de este sesgo.
- Sin embargo, una imagen asimétrica como en este gráfico indicaría la posible existencia de sesgo de publicación ya que existe unaa zona en la que no se han identificado estudios publicados que casualmente corresponderían con los que no encontraron diferencias estadísticamente significativas y los estudios de menor tamaño.
- Por último, las recomendaciones a la hora de enfrentarnos a un metaanálsis
- De interpretación: Si tanto el metaanálsis como uno de los estudios alcanzan la significación estadística, el metaanálsis Fortalece la evidencia global
- Si ninguno de los estudios por separado alcanza la significación estadística y el metaanálsis sí No es prudente concluir algo significativo cuando no se observa en ningún estudio. Se necesitarían estudios de mayor tamaño.
- Y si los estudios sí las encuentran y el metaanálisis no, habrá que reconsiderar los criterios de selección de los diversos estudios
- Las recomendaciones de evaluación, pues saber que existen las recomendaciones QUORUM, MOOSE y PRISMA que os los adjunto en la sesión por si quereis consultarlas en algún momento.
- Y para concluir pues resumir las ventajas que serían Combinar resultados de diferentes estudios y diseños , Son más objetivos que las revisiones clásicas, Permiten resolver resultados conflictivos de estudios diversos y Tienen en cuenta diferencias de precisión (ponderación)
- Y por otro lado, las limitaciones serían la Dificultad para localizar estudios no publicados, Los estudios incluidos pueden presentar una calidad variable, Si heterogeneidad estadística, los estudios no se pueden combinar y la Rápida aparición nuevos estudios, hace necesaria la actualización
- Si embargo, si partimos de un buen diseño, minimizamos los sesgos, evaluamos la calidad, se combinan estudios homogéneos y lo interpretamos de forma prudente
- Pueden hacer del metaanálisis una herramienta muy útil en la valoración de la evidencia disponible