cochrane 2011

71
7/23/2019 Cochrane 2011 http://slidepdf.com/reader/full/cochrane-2011 1/71 Carlos Jiménez Gutiérrez [email protected] Dr. Salud Pública, Mtro. Salud Pública. M en C. Epidemiología Subdirección de Evaluación de Tecnología para la Salud EXTRACIÓN DE LA INFORMACIÓN CUALITATIVA y CUANTITATIVA

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http://slidepdf.com/reader/full/cochrane-2011 1/71

Carlos Jiménez Gutiérrez

[email protected]

Dr. Salud Pública, Mtro. Salud Pública. M en C. Epidemiología

Subdirección de Evaluación de Tecnología para la Salud

EXTRACIÓN DE LA INFORMACIÓNCUALITATIVA y CUANTITATIVA

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Próxima Reunión Internacional: COCHRANE COLLOQUIUM 2011

Evidencias científicas para la calidadasistencial y la seguridad 

de los pacientes 

Palacio de Congresos de Madrid

19ºCochrane Colloquium

VI Conferencia Internacional de Seguridad del

Paciente

Red Cochrane Iberoamericana (X edición)

Red IberoAmericana sobre Guías de PrácticaClínica (VIII)

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¿Es posible asegurar la validez de los resultados antes de realizarel análisis estadístico en un estudio epidemiológico?

¿Es posible asegurar la validez de los resultados antes de realizarel análisis estadístico en un Ensayo Clínico Aleatorizado

Controlado?

¿Es posible asegurar la validez de los resultados antes de realizarel análisis estadístico en una Revisión Sistemática?

¿Es posible asegurar la validez de los resultados antes de realizarel análisis estadístico de un informe de Evaluación deTecnología para la Salud?

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Extracción de los datos de los artículos seleccionados e incluidos

Estudios INDIVIDUALES

• Observacionales

• Experimentales

Instrumentos de recolecciónde información

• Cuestionarios (Formulairios)

• Validados

Captura de Información

Base de Datos

Análisis Estadístico• Univariado

• Bivariado

• Multivariado

Reg Logistica (C, NC)

Reg Lineal Multiple

Etc

REVISIÒN SISTEMÀTICA

• Experimentales

• Observacionales

Instrumentos de recolecciónde información

• Cuestionarios (Formularios)• Validados

Captura de Información

Base de Datos

Análisis Estadístico

• Método Logit (Meta-análisis)

Bivariado

Multivariado

PROCESO DE INVESTIGACIÒN

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1. Realizarse siempre a través de un cuestionario o formulario:

Siempre deben INCLUIR las variables de estudio relacionadas con la(s) pregunta(s)formulada(s) PECO PDCO PICO PPCO

2. El diseño y estructura siempre deben ser cuidadosamente elaborados

Deben ser sometidos a un estudio piloto para probar su funcionamiento

3. Permitirá conformar la base de datos

4. Adopción y adaptación de formularios

CUIDADO: Lo que es valido en otro escenario no lo es para el nuestro

SI cuando las variables de estudios son generales y permiten describir a los sujetosen estudio (pacientes), las intervenciones, la enfermedad o contexto clínico.

NO cuando se trata de características muy especificas: grupos de edad, sexo,esquemas del tratamiento, más de una variable clínica de resultado, etc

Extracción de los datos de los artículos seleccionados e incluidos

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5. Debe estar MUY BIEN ENTRENADA la(s) persona(s) que se encargara(n) deextraer la información:

Necesarios un Coordinador de todo el proceso o subprocesos Más de un revisor  Extracción de los datos en forma independiente Tipo de datos: Cualitativos y Cuantitativo Datos Cualitativos:

Marco(s) Teórico(s). NUNCA SE DISCUTE SU SIGNIFICADO(PROBLEMA EPISTEMOLÓGICO)

Datos Cuantitativos: NO AL VALOR P (Nivel de significancia) SI a las Medidas de Efecto o Asociación con sus respectivos IC95%

RP, RM, RR; IC95%

¡Adivina Adivinador! ????

Los autores no siempre reportan los datos crudos

Los editores de la revistas médicas no exigen los datos crudos Mayor oportunidad de introducir sesgos por parte del INVESTIGADOR

Extracción de los datos de los artículos seleccionados e incluidos

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6. No existe una base de datos de cuestionarios o formularios de RevisionesSistemáticas

Manual Cochrane en Español

11a.17 Apéndice D1: Ejemplo de instrucciones para dar formato y codificar datos en formatoelectrónico. Pág. 165

11a.18 Apéndice D2: Ejemplo de un formulario para el suministro de datos en forma manual.

Pág.169

11a.19 Apéndice D3: Codificación utilizada en el formulario para el suministro de datos enforma manual.

7. Siempre recurra a la comunicación con los autores del articulo en cuestión

Extracción de los datos de los artículos seleccionados e incluidos

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Tipos de Formatos

1. Tipos de Formatos:

Papel y/o Electrónico

Transición tecnológica

Papel = Fotocopia = Filmina = Archivo Electrónico

E-research

E-mobil research o Digital research

Habilidades Informáticas

Programación

Compatibilidad de software

Protección tardía a la naturaleza

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2. Estudios Poblacionales

Estudios Epidemiológicos

Registro de datos de los sujetos durante el estudio = Papel Supervisión = Papel Elaboración de base de datos = Electrónico Información Discordante: Entrada ≠ Salida

3. Industria Farmacéutica

Ensayos Clínicos Aleatorizados Controlados

Registro de datos de los sujetos en estudio y conformaciónde la base de datos

Supervisión = Electrónico

Información Concordante: Entrada = Salida

Tipos de Formatos

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4. Coordinación en la recogida de datos

No sacrifique la Calidad de los procesos de supervisión

No debe programarse el formulario electrónico hasta que se hadiseñado, experimentado y depurado una copia del mismo en papel(Prueba Piloto)

Buscar compatibilidad de archivos con el RevMan. No sacrifique la calidad de la extracción de los datos por una mejor

tecnología

Entrenamiento de los investigadores (revisores)

Discrepancias de información extraída:

Formatos diferentes = extracción diferencial de datos (SESGO)

Crear mecanismos de control de calidad de la entrada de datos y decorrección cuando se hayan producido errores.

Siempre deberán analizarse y tomar decisiones en conjunto

Formato electrónico O Formato papel O Formato en papel y electrónico

Tipos de Formatos

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Tipos de Formatos para la extracción de los datos de los artículos seleccionados eincluidos

INFORMACIÓN DETALLADA

Formularios más largos

Tediosos y aburridos decompletar

Tiempo excesivo para losrevisores.

INFORMACIÒN GENERAL

Omisión de datos clave

Doble trabajo para losrevisores

Se tendrá que resumir denuevo los estudios usandoformulariossuplementarios.

Tener que revisar denuevo un estudio es lento

y frustrante.

¿Cómo equilibrar? Costo, Tiempo, recursos humanos y

financieros (Factibilidad)

Decisión del equipo de investigación

Conflictos de Interés

Cantidad de Información

Variables de estudio (PICO)

- +

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Tipos de Metodología de los datos de los artículos seleccionados e incluidos

Evaluación de los Ensayos Clínicos (Error de Medición)

Tipo de Ensayo Paralelos

Cruzado

Evaluación

•A = Adecuado•B = Poco Claro

•C = Inadecuado

•D = No se utilizo

Tipo Asignación Aleatoria

Control de Variables Confusoras y/o Modificadoras de

efectoCegamiento:Pacientes

Proveedores

Evaluadores de resultados

Razones por las que se pierden sujetos durante elestudio Número de pérdidas

 Análisis de subgrupos para observar diferencias entre los que sefueron y los que se quedan

Cambios de tratamiento

Formulario para la recolección de la información

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PCaracterísticas de los

sujetos

IIntervención (es) con

mayor beneficio

CGrupo Control

Intervención (es) con la(s) que se compara

OEnfermedad o Condición

Clínica

Intervención (es) con mayorbeneficio

Intervención (es) con la quese compara

=

Intervención (es) con mayorbeneficio

Intervención (es) con la quese compara≠

Intervención (es) con mayorbeneficio

Intervención (es) con la quese compara>

¿Qué tan grande es elbeneficio?

Valor P vs IC95%

• RP, IC95%

• RM, IC95%

• RR IC95%

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P Características de los sujetos

Edad

Sexo Escolaridad

Susceptibilidad genética

Grupos Étnicos Comorbilidades

 Ámbitos de los estudios Hospitales de agudos Servicios clínicos (urgencias vs consulta externa) Hospitales de larga estancia: residencias, casas de convalecencia Escuelas Comunidades

Regiones geográficas distintas con diferencias culturales Temporales indican diferencias tecnológicas importantes Criterios diagnósticos Gradiente de gravedad

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I Intervención (es) con mayor beneficio

1. Eficacia

2. Seguridad

Efectos adversos

3. Farmacológicas

Más de una intervención Vías de administración (oral, intravenosa, etc.) Dosis Tiempo  A partir del diagnóstico Duración del tratamiento

4. No farmacológicas

Intervenciones complejas Más de una intervención

Psicoterapias, enfoques educacionales o conductuales o las estrategias deprestación sanitaria

5. Quién llevó a cabo la intervención6. Sus contenidos

7. Formato8. Tiempo

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1. Grupo control (variables confusoras se distribuyen homogeneamente)2. Placebo

3. Análisis de sensibilidad

4. Farmacológicas Más de una intervención Vías de administración (oral, intravenosa, etc.) Dosis

Tiempo  A partir del diagnóstico Duración del tratamiento

5. No farmacológicas Más de una intervención Intervenciones complejas

Psicoterapias, enfoques educacionales o conductuales o las estrategias deprestación sanitaria

6. Quién llevó a cabo la intervención7. Sus contenidos8. Formato9. Tiempo

C intervención con la que se compara

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O Enfermedad o Condición Clínica

1. Más de una medida de resultado

Mortalidad,

Morbilidad, Calidad de vida, etc

2. Diferentes:

Escalas de medida

Medidas de resultado

Dicotómicos Continuos

Subgrupos de pacientes

Medidas de resultado en diferentes momentos del tiempo.

RM, IC95% RR, IC95% DR, IC95%

3. Medidas de resultado deberían recogerse en el formato que se presentó en el estudiooriginal y transformarse en un paso posterior.

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1. Elaboración y uso de un Manual de Codificación (Manual de trabajo decampo)

Diseño y estructura del Manual Diseño y estructura del Cuestionario (Formulario)

Secciones Temáticas Instrucciones y reglas de decisión en el formulario de recogida de

datos Codificación debe ser sencilla Insertar instrucciones o notas a continuación o cerca de la variable

que se codificará.

2. Entrenar a los investigadores (revisores) en el uso del formulario

3. Invitar a los investigadores (revisores) ayuden a hacer mejoras en losformularios

4. Probar el Manual de Codificación durante el estudio piloto del Formulario

Codificación de datos

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Declaración CONSORT

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Carlos Jiménez Gutiérrez

[email protected]

Dr. Salud Pública, Mtro. Salud Pública. M en C. Epidemiología

Subdirección de Evaluación de Tecnología para la Salud

Técnica EstadísticaMeta-análisis

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DEFINICIONES

1. Conjunto de técnicas que permiten la revisión y

combinación de resultados de distintos estudiosprevios para contestar una misma preguntacientífica (Léton-Molina E, Pedromingo-Marino A,2001)

2. Integra y combina los resultados de distintosestudios que reponden a una misma pregunta.

3. Proceso de utilizar métodos estadísticos quecombinan resultados de diferentes estudios(Jenicek M, 1996)

DEFINICIONES (continuación)

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4. Evaluación y síntesis sistemática, organizada y

estructurada de un problema de interés basadoen los resultados de muchos estudiosindependientes sobre un problema (causa deuna enfermedad, efecto de un tratamiento,

método diagnóstico, pronóstico, etc). (Jenicek M, 1996)

5. Aplicación sistemática y uniforme de criteriospredeterminados de calidad (cobertura de datos,

ausencia de sesgos, errores aleatorios,adecuado análisis estadístico e interpretaciónadecuada. (Meta-análisis cualitativo). (Jenicek M, 1996)

DEFINICIONES (continuación)

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6. Integración estadística de la información

númerica de un tema determinado,reflejado por los resultados de variosestudios independientes (Meta-análisis

cuantitativo). (Jenicek M. 1996)

DEFINICIONES (continuación)

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TÉCNICAS ALTERNATIVAS (para combinar información)

MÉTODO TIPO APROXIMACIÓN DIFICULTAD

Revisiones Narrativo Subjetiva ++

Conferencias de

consenso

Narrativo Subjetiva +++

Paneles deexpertos

Narrativo Subjetiva ++

Meta-análisis

(Glass, 1976)

Cuantitativo Objetiva +

Reanálisis dedatos originales

Ciencia-ficción Objetiva +++

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EXP NOEXP

ENF 15 5 20

SANO 6 4 10

21 9 30

EXP NOEXP

ENF 4 16 20

SANO 10 30 40

14 46 60

EXP NO

EXPENF 25 15 40

SANO 17 23 40

42 38 80

EJERCICIOS: Datos ficticios con tres estudios

Estudio 1 Estudio 2

Estudio 3

?

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ESTUDIOS1 2 3 4

OR 2 0.75 2.25 2.11

IC95% 0.40 - 10.11 0.20 - 2.78 0.92  – 5.52 1.14-3.90X2 0.71 0.19 3.21 5.75

P 0.398 0.666 0.073 0.017

Efecto ? ? ? ?

EJERCICIOS: Datos ficticios con tres estudios

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ESTUDIOS

1 2 3 4

OR 2 0.75 2.25 2.11IC95% 0.40 - 10.11 0.20 - 2.78 0.92  – 5.52 1.14-3.90

X2 0.71 0.19 3.21 5.75

P 0.398 0.666 0.073 0.017

Efecto RIESGO PROTECTOR RIESGO ????

EJERCICIOS: Datos ficticios con tres estudios

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EXP NOEXP

ENF 15 5 20

SANO 6 4 10

21 9 30

EXP NOEXP

ENF 4 16 20

SANO 10 30 40

14 46 60

EXP NO

EXPENF 25 15 40

SANO 17 23 40

42 38 80

Estudio 1 Estudio 2

Estudio 3

EXP NO EXP

ENF 44 36 80

SANO 33 57 90

77 93 170

Estudio 4

EJERCICIOS: Datos ficticios con tres estudios

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Colapsar o reagrupar los valoresde los tres estudios

Se pierde la identidad de lainformación

Proveniente de cada estudio

PARADOJA DE SIMPSON

EJERCICIOS: Datos ficticios con tres estudios

¿Qué fue lo que sucedió?

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Combinando adecuadamente la informaciónteniendo en cuenta la singularidad y laimportancia de cada estudio (Meta-análisis)

Ejercicio: DATOS HIPOTETICOS CON TRES ESTUDIOS

¿Cómo se resuelve esteproblema?

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¿Qué se hace en el meta-análisis?

1. Asumiendo que todos ellos cumplen estándares mínimos de

calidad metodológica para incluirse en el meta-análisis.2. Se establece un peso o ponderación (Wi) para cada estudio

(MÉTODO LOGIT)

1

Varianza muestral de la medidade efecto

Wi

=

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Revisor o evaluador:1. Introduce sesgos

2. No se consideran los efectos pequeños que no son estadísticamente significativos, peroclínicamente son importantes (Cooper 1980, Antman 1992).

3. Sesgo al dar inadecuadamente más peso a los resultados de un estudio respecto a otro(Interpretación y Votación)

4. Error al comparar el número de estudios "positivos" con el número de estudios "negativos".

5. No se considera el peso relativo de la evidencia fiable proporcionada por cada estudio.

Errores catastróficos:1. Estadísticamente significativo (p < 0.05)

2. Mayor atención al RESULTADO GLOBAL del gráfico que resume los resultados (FunnelPlot)

3. No prestar atención:

Preguntas de estudio (eficacia y seguridad)

Metodología de Búsqueda de información

Tipo de estudios seleccionados

Formatos de recolección de información

Extracción de información

 Análisis estadístico

Conclusiones (clínicas y nueva investigación)

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1. Objetivo:

Obtención de una medida global que INTEGRE la informaciónnumérica procedente de varios estudios

2. El análisis cuantitativo de la información:

Incapaz de detectar la baja calidad de los datos

3. Análisis estadístico básico:

1. Calculo de una medida de efecto global:

Su intervalo de confianza (IC 95%)

Significación estadística

2. Medida de asociación de cada uno de los estudios incluidos:

RR, RM; DR;

Su intervalo de confianza (IC 95%)

Significación estadística

3. Peso para cada uno de los estudios incluidos

Expresdo en porcentaje

4. X2

de Asociación5. X2 de Hetero eneidad

¿Qué se hace en el meta-análisis?

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PCaracterística

s de lossujetos

IIntervención

(es) conmayorbeneficio

CGrupo Control

Intervención(es) con la (s)que se

compara

OEnfermedad o

CondiciónClínica

Intervención (es) conmayor beneficio

Intervención (es) con laque se compara=

Intervención (es) conmayor beneficio

Intervención (es) con laque se compara

Intervención (es) conmayor beneficio

Intervención (es) con laque se compara>

¿Qué tan grande es elbeneficio?

Valor P vs IC95%

• RP, IC95%

• RM, IC95%

• RR IC95%

=

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PCaracterística

s de lossujetos

IIntervención

(es) conmayorbeneficio

CGrupo Control

Intervención(es) con la (s)que se

compara

OEnfermedad o

CondiciónClínica

Intervención (es) conmayor beneficio

Intervención (es) con laque se compara=

Intervención (es) conmayor beneficio

Intervención (es) con laque se compara

Intervención (es) conmayor beneficio

Intervención (es) con laque se compara>

¿Qué comparaciones debenhacerse?

¿Qué resultados de losestudios deben usarse encada comparación?

¿Son los resultados de losestudios similares en cadacomparación?

¿Cuál es la mejor medidaresumen del efecto en cada

comparación?

¿Qué grado de fiabilidadtienen estas medidas deresumen?

¡¡Adivina Adivinador!!

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Tipo de VariableTipo de Datos Medida Estadística Modelo Método

Dicotómico

Razón de Odds

Efecto Fijo Peto

Mantel-HaenszelWolf 

Efectos Aleatorios DerSimonian and Laird

Riesgo Relativo

Efecto Fijo Mantel-Haenszel

Wolf 

Efectos Aleatorios DerSimonian and Laird

Diferencia de riesgo

Efecto Fijo Mantel-Haenszel

Wolf 

Efecto Aleatorio DerSimonian and Laird

Continuo

Diferencia de medias Efecto Fijo Wolf  

Efectos Aleatorios DerSimonian and Laird

Diferencia de mediasestandarizadas

Efecto Fijo Wolf  

Efectos Aleatorios DerSimonian and Laird

Datos Individuales

del paciente Razón de Odds

Efecto Fijo Peto

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1. Medidas de asociación:

Odds-ratio, Riesgo relativo (o efecto relativo) Diferencia de riesgo

2. Ods-ratio

Ventajas estadísticas con relación a su distribución muestral y su idoneidaden los modelos (Fleiss 1993) Uso generalizado en el meta-análisis Posibilidad de que sea interpretado incorrectamente (Sinclair 1994). No hay ninguna base sólida para suponer que el odds-ratio varía menos

entre estudios que otras estadísticas de resumen

3. Odds ratio riesgo relativo

1. Enfermedad es relativamente raro.

TIPOS DE DATOS: Datos dicotómicos

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Odds ratio = (A/B)/(C/D) ~ (A/C)/(B/D) ~ A×D/B×C

De esta forma, si A es un valor pequeño respecto a B y C es un valor pequeñorespecto a D, el odds ratio y el riesgo relativo son aproximadamente iguales (OR= RR)

Riesgo relativo (RR) = [A/(A+B)]/[C/(C+D)]

Reducción del riesgo relativo = 1 - RR

Diferencia de riesgos (o Reducción absoluta del riesgo (RAR) (DR) =

 A B

C D

Resultado

Si No

Tratamiento

Control

TIPOS DE DATOS: Datos dicotómicos

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1. Diferencia de medias ponderada

2. Resultados se miden de manera estándar en los diferentes estudios.

3. Resume los resultados en unidades naturales .

4. Utilizar indicadores de medida:

Permite combinar resultados de estudios sumamente distintos

Modelos Teóricos o conceptuales iguales pero medidos demaneras distintas (por ejemplo, escalas diferentes de medición en

esquizofrenia).

En estas circunstancias pueden usarse las diferencias de mediasestandarizadas.

TIPOS DE DATOS: continuos

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• Meta-análisis de 7 ensayos clínicos aleatorizados

para estudiar el efecto de la aspirina (comparadacon placebo) en la prevención de la mortalidaddespués del infarto.

Ejemplo 1.

Resultados de 7 ensayos clínicos aleatorizados para estudiar el efecto de la

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Resultados de 7 ensayos clínicos aleatorizados para estudiar el efecto de laaspirina (comparada con placebo) en la prevención de la mortalidad

después del infarto al miocardio

No. Muertos/No. Pacientes

Codigo Estudio  Aspirina Placebo OR y=ln(OR) W=1/var(y)1. MRC-1

(1980)49 / 165 67 / 624 0.720 -0.329 25.710

2. CDP(1982)

44 / 758 64 / 771 0.681 -0.384 24.291

3. MRC-2(1984)

102 / 832 126 / 850 0.803 -0.219 48.801

4. GASP(1986)

32 / 317 38 / 309 0.801 -0.222 15.440

5. PARIS(1988)

85 / 810 52 / 406 0.798 -0.226 28.409

6. AMIS(1990)

246 / 2267 219 / 2257 1.133 0.125 103.985

7. ISIS-2

(1922)1570 / 8577 1720 / 8600 0.895 -0.111 663.923

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Odds ratio.457391 1 2.18631

Study % WeightOdds ratio(95% CI)

1.39 (0.94,2.05)MCR-1 (1980) 2.5

1.47 (0.99,2.19)CDP (1982) 2.4

1.25 (0.94,1.65)MRC-2 (1984) 5.1

1.25 (0.76,2.06)GASP (1986) 1.6

1.25 (0.87,1.81)PARIS (1988) 2.9

0.88 (0.73,1.07)AMIS (1990) 12.8

1.12 (1.04,1.21)ISIS-2 (1992) 72.7

1.11 (1.04,1.19)Overall (95% CI)

EfectoTerapéutico

Efecto a favorControl

A B C D

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Estudios Publicados

Estudios Localizados

Análisis Estadístico

Meta-análisis

Sesgo dePublicación

Sesgo deLocalización

Sesgo deInclusión

¿Tamaño de la muestra?

¿Cuántos artículos se requieren?

¿Qué tipo de errores de medición secomenten?

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Metaanálisis

Estudios Localizados

Estudios Publicados

!"#$% '" ()*+,-.-,/0

!"#$% '" 10-+)#,/0

!"#$% '"

2%-.+,3.-,/0

Diferentes tipos de sesgos

Gráficos de embudo hipotéticos (FUNNEL PLOT)

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A

B

C

0

1

2

3

0

1

2

3

0

1

2

3

0.25 0.5 1   2   4

   S   t  a  n   d  a  r   d

  e  r  r  o  r

Relative risk

0.25 0.5 1   2   4

0.25 0.5 1   2   4

 A. Grafico SIMETRICO

No hay sesgo

B. Grafico ASIMETRICO Sí hay sesgo de información Por ausencia de información

= búsqueda exhaustiva

B. Grafico ASIMETRICO

Sí hay sesgo de información Literatura con bajo nivel de

calidad metodológica de los

estudios

Gráficos de embudo hipotéticos (FUNNEL PLOT)

GRAFICOS DE EMBUDO HIPOTETICOS (Funnel Plot) (Continuación)

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A

B

C

0

1

2

3

0

1

2

3

0

1

2

3

0.25 0.5 1   2   4

   S   t  a  n   d  a  r   d

  e  r  r  o  r

Relative risk

0.25 0.5 1   2   4

0.25 0.5 1   2   4

 A. Grafico SIMETRICO

No hay sesgo

B. Grafico ASIMETRICO Sí hay sesgo de información Por ausencia de información

= búsqueda exhaustiva

B. Grafico ASIMETRICO

Sí hay sesgo de información Literatura con bajo nivel de

calidad metodológica de los

estudios

GRAFICOS DE EMBUDO HIPOTETICOS (Funnel Plot) (Continuación)

44

44

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Tipo deSesgo

Razones Forma de Reducirlo

Selección 1. Selección de sujetos paraasignarlos a los grupos deintervenciòn

2. Técnicas de aleatorización

Encubrimiento de la asignación

Realización Diferencias en el trato/atención que

reciben los sujetos en la atenciónclínica

Cegamiento

Diseño doble ciego En estudios abiertos y estudios

simple ciego la evolución ciegapor terceros

Diseño triple ciego

Seguimiento 1. Pérdida de sujetos

2. Interesan las razones deabandono o perdida que elnumero

Variable dicotómica: Análisis porintención a tratar 

Variables continuas: Lastobservation carried forward(LOCF)

Publicación IDENTIFICAR:

Gráfico de embudo (Funnel Plot)

RR IC95%

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1 A favor del tratamiento

Beneficio del Tratamiento

 A favor de control

RR, IC95%

OR, IC95%

Evento Adverso

0 A favor del tratamiento

Beneficio del Tratamiento

 A favor de control

Diferencia de riesgo oreducción de riesgo absoluto

+ -

+ -

Cero (0) representaría un 100% de efectividad

Una diferencia de riesgos que es igual al riesgo en elgrupo control representa un 100 % de efectividad

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Ejemplo 2.

Eficacia de los stents recubiertos de fármacos antiproliferativos en

la prevención de la reestenosis coronaría postangioplastia encomparación con los stents no recubiertos

(Oliva G, Espallarges M, Pons JMV. Stents recubiertos de fàrmacosantiproliferativos: revisión sistemàtica del beneficio y estimación delimpacto presupuestario. Rev Esp Cardiol 2004;57:617-28)

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ESTUDIO (Año)Datos Dicotómicos Extraídos Tamaño del Efecto

a b c d OR LOG(OR) (V(LOG(OR))

Ravel (2002) 0 120 27 91 0.01 -0.7732 2.0556Sirius - USA (2003) 22 511 87 438 0.22 - 3.0758 0.0612

Sirius  – Eur (2003) 7 168 37 140 0.16 - 4.1598 0.1830

 Aspect (2003) 1 46 2 46 0.50 - 3.7988 1.5435

Taxus I (2003) 1 30 3 27 0.30 - 2.8373 1.4037

Taxus II (2003) 9 126 47 223 0.34 - 2.7706 0.14481

Taxus IV (2004) 20 642 74 578 0.24 - 5.8911 0.0668

Sirius-Can (en curso ?) 2 48 9 41 0.19 - 4.8338 0.6563

Deliver I (en curso ?) 61 461 77 442 0.76 - 2.9285 0.0338

Elutes (en curso ?) 2 37 6 32 0.29 - 5.0106 0.7249

Future (en curso ?) 1 26 1 14 0.54 - 1.3581 2.1099

a = Número de eventos en el grupo de la intervención de interés b = Número de no eventos en el grupo de la intervención de interés

c = Número de eventos del grupo control d = Número de no eventos del grupo control

Metaanálisis del efecto sobre la revascularización de los stents recubiertos de

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Metaanálisis del efecto sobre la revascularización de los stents recubiertos defármacos antiproliferativos

 A favor del tratamiento A favor del control

EstudioRazón de ODDS

IC95%

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 A favor deltratamiento

 A favor de control

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 A favor deltratamiento

 A favor de control

A áli i d 1 ñ ál l d l l b j l d

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Análisis de costes a 1 año y cálculo del coste neutral bajo el supuesto detasas de efectos medios (en euros)

(Oliva G, Espallarges M, Pons JMV. Stents recubiertos de fàrmacos antiproliferativos: revisión sistemàtica del beneficio y estimación del impacto

presupuestario. Rev Esp Cardiol 2004;57:617-28)

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Ejemplo 3.

Eficacia de las intervenciones

(Sánchez Meca J, Martín Martínez F, Olivares J, Rosa AL.Variables influyentes en el tratamiento de la adicción altabaco: Un estudio de las tasas de abstinencia en España.Psicología Conductual 1999;7:301-321)

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ESTUDIO (Año)Datos Dicotómicos Extraídos Tamaño del Efecto

a b c d OR LOG(OR) (V(LOG(OR))

 Álvarez (1991a) 6 1 13 1 0.46 - 0.1132 1.4979

 Álvarez (1991b) 3 5 13 1 0.05 - 3.0758 1.2690

Becoña (1993a) 8 16 16 0 0.02 - 4.1598 1.4963

Becoña (1993b) 8 11 16 0 0.02 - 3.7988 1.5051

Becoña (1993c) 14 7 16 0 0.06 - 2.8373 1.5043

Becoña (1993d) 15 7 16 0 0.06 - 2.7706 1.5028

Becoña (1996a) 7 33 40 0 0.00 - 5.8911 1.4791

Becoña (1996b) 14 22 40 0 0.01 - 4.8338 1.4622

Becoña (1996c) 30 51 33 3 0.05 - 2.9285 0.6454

Capafons (1992) 2 36 25 3 0.01 - 5.0106 0.9493Frojan (1991a) 5 8 10 3 0.19 - 1.6740 0.8708

Frojan (1991b) 6 7 10 3 0.26 - 1.3581 0.8619

a = Número de eventos en el grupo de la intervención de interés b = Número de no eventos en el grupo de la intervención de interés

c = Número de eventos del grupo control d = Número de no eventos del grupo control

Metaanálisis para evaluar la eficacia de las intervenciones psicológicas para

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Metaanálisis para evaluar la eficacia de las intervenciones psicológicas paracombatir el tabaquismo

 A favor del tratamiento  A favor del control

Estudio

Razón de ODDSIC95%

Ej l 4

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• ¿Qué intervenciones psicológicas tienen algúnefecto en el control glucémico en personas condiabetes tipo 1?

• Winkley K, Landau S, Eisler I, Ismail K. Psychological interventions toimprove glycaemic control in patients with type 1 diabetes: systematicreview and meta-analysis of randomised controlled trial. BMJ

2006;333;65

Ejemplo 4.

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0

RESULTADOS. USO DE PRUEBAS PSICOLÓGICAS

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RESULTADOS. USO DE PRUEBAS PSICOLÓGICAS

Ej l 3

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Ejemplo 3.

¿Qué intervenciones familiares son efectivas para mejorar lascondiciones asociadas a la diabetes en personas con diabetes y losmiembros de la familia que residen en la misma casa?

 Armour TA, Norris L, Jack Jr, Zhang, Fisher L. The effectiveness offamiliy interventions in people with diabetes mellitus: a systematicreview. Diab Med. 2005;22;1295-1305

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Análisis de efectos fijos versus de efectos aleatorios

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¿Qué tipo de análisis?

Efectos Fijos o Efectos Aleatorios

¿Cuál de ellos es mejor?

¿Los resultados deben combinarse en algunas situaciones,como cuando existe una heterogeneidad importante entre

los resultados de los estudios (Schulz 1993)?

Análisis de efectos fijos versus de efectos aleatorios

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1. Principal desacuerdo:

Se incorpora la variación entre los estudios (heterogeneidad) al calcular lasmedidas combinadas de la magnitud del efecto.

2. Pocas diferencias en los resultados:

Variación entre los estudios es baja Prueba de heterogeneidad (P > 0.10)

3. Muchas diferencias en los resultados: Modelo de Efectos Fijos

Ignora la variación de los estudios IC95 % = estrecho

Modelo de Efectos Aleatorios No ignora la variación la variación de los estudios IC95 % = amplio

4. Para cada modelo, existen situaciones en las cuales el resultado sea contrario alo que se intuye, de manera que puede ser apropiado analizar los resultados con

ambos métodos. Fuera de esto, existen algunas bases comunes por lo menosen cuatro puntos.

¿Se debe realizar el análisis de la variación (heterogeneidad) entre losestudios al calcular las medidas combinadas de la magnitud del

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estudios al calcular las medidas combinadas de la magnitud delefecto?

NO DIFERENCIAS ENTRE LOSRESULTADOS

Poca Variabilidad

Pba Heterogeneidad (Q Cochran ) =

NES

SÍ DIFERENCIAS ENTRE LOSRESULTADOS

Mucha Variabilidad

Pba Heterogeneidad (Q Cochran) = ES

P< 0.10

vs

Variación (heterogeneidad) entre los estudios

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1. Preferible NO HACER EL META-ANÁLISIS

2. Los revisores deben alertar a los lectores de su revisión cuando hay unaheterogeneidad importante

Describir explícitamente la magnitud de la heterogeneidad

Explorar las causas de la heterogeneidad y tratar de explicarla

3. Especificarse a priori dentro del protocolo de la revisión, los factores que

podrían conducir a diferencias entre los resultados de estudios individuales Variables confusoras o modificadoras de efecto

Diferencias en la definición de las intervenciones, los participantes,

Formas de evaluar los resultados o la calidad metodológica de los estudios

Producir sesgos y acompañar a la heterogeneidad.

Evaluar el efecto que tiene excluir de la revisión aquellos estudios de peor calidad

4. Conviene realizar análisis de subgrupos = análisis estratificado (Yusuf 1991,Oxman 1992)

5. Interpretar con cuidado los resultados

Variación (heterogeneidad) entre los estudios

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MODELO DE EFECTOS FIJOS

1. Valido como una prueba de significación de la hipótesis nula general(es decir, "ningún efecto en todos los estudios").

2. Un resultado estadísticamente significativo indica que hay un efecto porlo menos en uno de los estudios.

3. El resultado global derivado de un modelo de efectos fijos es unamedida promedio del efecto del tratamiento en los estudios en elanálisis (con o sin heterogeneidad)

4. Menor peso (W) a los resultados de estudios más pequeños

Estudios con calidad más pobre y pueden ser más susceptibles aestar afectados por sesgos de publicación que los estudios másgrandes.

Variación (heterogeneidad) entre los estudios

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MODELO DE EFECTOS ALEATORIOS

1. Asunción: Los estudios seleccionados son de una muestra al azar de una poblaciónhipotética de estudios y que la heterogeneidad entre los estudios puede ser representadamediante una sola varianza.

2. SOBREESTIMACIÓN del Peso (W)

Mayor peso (W) a los resultados de estudios más pequeños

Valor de la W crece, la caja crece, el IC95% es estrecho Los intervalos de confianza más amplios (Estimación más conservadora Estudios a menudo tienen una calidad más pobre y pueden ser más

susceptibles a estar afectados por sesgos de publicación que los estudios másgrandes.

3. Si no hay heterogeneidad:

Modelos de efectos fijo = Modelo de efectos aleatorios Si la prueba de heterogeneidad (Q Cochran) es estadísticamente significativa y las

diferencias en los resultados tienen una importancia práctica, entonces debeenfatizarse más en el modelo de efectos aleatorios.

Cuidado en la sobreinterpretación de pequeñas diferencias en los intervalos de

confianza a partir de análisis diferentes.

Variación (heterogeneidad) entre los estudios

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1. Es importante preguntarse si los resultados de los estudios son similares dentrode cada comparación o dicho de otra manera: ¿Las diferencias entre losresultados de los estudios son mayores de lo que podría esperarse por azar?

2. Una manera de responder a ello es examinar una presentación gráfica de losresultados.

3. Si los intervalos de confianza para los resultados de cada estudio

(representados habitualmente con líneas horizontales) no se sobreponen, estosugiere que es probable que las diferencias sean estadísticamente significativas(Walker 1988).

4. Las pruebas de homogeneidad son análisis estadísticos formales para examinarsi la variación observada en los resultados del estudio es compatible con la

variación esperada únicamente por azar.

Variación (heterogeneidad) entre los estudios

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1. Mientras más significativos sean los resultados de la prueba (el valor p sea máspequeño), es más probable que las diferencias observadas no sean debidasúnicamente al azar.

2. Cuando hay heterogeneidad estadísticamente significativa (una probabilidadbaja, tal vez de 1 en 10 o de 1 en 20), esto sugiere que las diferenciasobservadas en los resultados de los estudios individuales podrían ser causadaspor otros factores distintos al azar.

Textos recomendados:

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Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of 

Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration,

2011. Available from www.cochrane-handbook.org.

Manual de Revisores 4.1.6 (versión española de   “Cochrane Reviewers’

Handbook”) [actualización enero 2003]. Barcelona: Centro CochraneIberoamericano; 2003.

Egger M., Smith G., and Altman D. Systematic Reviews in Health Care. Meta-analysis in context, edited by., London: BMJ, 2001: 3-19.

Sutton AJ, Abrams K, Jones DR, Sheldon TA, Song F. "Methods for Meta-analysis

in Medical Research". New York: Wiley, 2000.