2. 3. REVISION SISTEMATICA Y METAANALISIS
Dr.Mauro De La O
4. CASO CLINICO
Tienes un paciente de 16 aos de edad con Dx. de Neurocisticercosis,
sabes que existen 2 medicamentos cisticidas (prazicuantel y
albendazol) que se emplean para el tratamiento del problema,pero
tienes dudas para responder la siguiente pregunta que te plantea el
paciente:
Los medicamentos,destruirn los cisticercos que tengo intracraneanos
yse quitarn las convulsiones que he estado presentando en los
ltimos 2 meses?
QUE HARIAS?
5. Buscar la evidencia disponible!
Dnde?
Cmo?
6. Bases primarias de datos
(medline, embase, etc.)
filtro
B I B L I O T E C A S
Bases secundarias de datos
(Cochrane, ACP journal club, clinical evidence, EBM journal,
etc.)
Libros de texto
Revisiones tradicionales
Textos electrnicos
(e-medicine, harrison online)
Opinin, mitos
7. Motores de bsqueda
Google y googlescholar
TRIP-database
SUMsearch
Yahoo
MSN
Buscadores dentro de las bibliotecas (por ej. Pubmed)
8. 9. DONDE BUSCO LAS EVIDENCIAS?
Bases de datos bibliogrficas universales
10. 11. SOMOS MEDICOS MUY OCUPADOS
Tenemos que enfrentarnos a.
Masiva produccin de la evidencia
Necesidad creciente de informacin clnica relevante
Falta de tiempo
Falta de motivacin
Falta de habilidades para buscar, apreciar y sintetizar nueva y
relevante informacin
PERO TENEMOS QUE TOMAR DECISIONES CLINICAS
IMPORTANTES..importantes..importantes
12. 13. 5,000 ?
por da
1,500 por da
55 por da
Lo que se va agregando.
ECAs= ensayos clnicos aleatorios
14. 15. 16. 17. Regresando al caso clnico
Que tipo de estudio te gustara?
SINOPSIS
SINTESIS
REVISION SISTEMATICA
ENSAYO CLINICO ALEATORIO
ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES
ESTUDIO DE COHORTE
OPINION DE EXPERTO
REPORTE DE UN CASO
SERIE DE CASOS
18. QUE ES UNA REVISION?
EXISTEN 3 CONOTACIONES:
VISION GLOBAL: Para cualquier recopilacin que intente abordar una
pregunta clnica especifica
REVISION SITEMATICA: Para cualquier recopilacin que intente abordar
una pregunta clnica especfica utilizando mtodos diseados para
reducir la probabilidad de sesgo.
METAANALISIS: Para describir revisiones que utilizan mtodos
cuantitativos para presentar un resumen de los resultados
19. TIPOS DE ARTCULOS DE REVISIN
Meta-anlisis de datos de pacientesindividuales (pooled
analyses)
Revisiones
sistemticas
Meta-anlisis
VISION GLOBAL
(Todas las revisiones)
20. 21. Revisiones Definiciones
22. PIRAMIDE DE LA EVIDENCIA
MAGNITUD
SESGO
CALIDAD
EVIDENCIA
23. Dnde buscamos revisiones?
- Cochrane Library 24.Clinical Evidence 25.Medline/Pubmed, filtro
SR en Clinical Queries 26.DARE University of York 27.HTA
database
28. Revisiones sistemticas y/o meta-anlisis en Medline
5000
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05
06
Ao
29. PASOS PARA LA REALIZACION DE UNA REVISION SISTEMATICA
30. Problemas que se pueden plantear
No definir bien la pregunta
No realizar una bsqueda completa
Utilizar artculos de poca calidad
Sntesisde resultados no susceptibles de ser combinados
(heterogneos)
31. No definir bien la pregunta
Va a determinar que mezclemos pacientes de distintas
caractersticas
Queanalicemos juntas intervenciones diferentes
Que mezclemos resultados distintos
Va a ser un determinante de la bsqueda
32. Paciente
Outcome
Intervencin
Comparacin
P I C O
Tipo de estudio
Con la mayor precisin
posible
Ni demasiado concreta,
ni demasiado general
33. Problemas en la Bsqueda
Perder artculos
Encontrar de ms
34. BSQUEDA
Fuentes de informacin
Base de datos
Registros
Bsqueda manual
Seguimiento de referencias....
Restricciones: aos, idioma
35. Perder artculos
Por noexplorar lasbases adecuadas
Noanalizar idiomas distintos del ingls
No explorar el registro deensayos clnicos
No explorar la literatura Gris
No ponerse encontacto con los autores
No explorar las referencias de losensayos
36. Encontrar de ms
Sesgo de publicacin doble. Los artculos favorables a una
intervencin tienen ms tendencia a aparecer en msde unapublicacin,
incluso conttulos y orden deautores distintos, por lo que su
utilizacin nos puede llevar a magnificarelefecto favorable a la
intervencin
37. SESGO DE DOBLE PUBLICACIN
Un 17% de los ensayos con Ondansetrn se han publicado 2 veces. Su
doble inclusin en el meta-anlisis sobreestima el efecto de
ondansetrn en un 23%.
Se duplican ms los que mayor efecto encuentran
BMJ 1997; 315: 635-639
38. SESGO DE IDIOMA
Los resultados positivos en un ensayo clnico se asocia con una
mayor probabilidad de que sea publicado en ingls
Lancet 1997; 350: 326-29
39. CALIDAD DE LOS ESTUDIOS INCLUIDOS
Meta anlisis con estudios de baja calidad:
AUMENTAN la estimacin del efecto en un 34%
Lancet 1998; 302: 609-613
40. Perder artculos
Tienden a perderse los que no son favorables a la intervencin
porque tienden a no publicarse o hacerse en un idioma distinto del
ingls
Nos puede llevar aanalizar exclusivamente los estudios favorables a
una intervencin concreta
41. SESGO DE PUBLICACIN
Los estudios con resultados estadsticamente significativos se
publican ms que los no significativos
Modo de examinarlo:
- FUNNEL PLOT (efecto vs tamao) 42. Test de Begg.
BMJ 1998; 316:61-66
43. SESGO DE PUBLICACION
META-ANALISIS
FUNNEL PLOT (Grfico de embudo)
PRESENCIA DE SESGO DE PUBLICACION
PRESENCIA DE
SESGO
DE PUBLICACION POR MALA CALIDAD
METODOLOGICA DE ESTUDIOS
AUSENCIA DESESGO
DE PUBLICACION
0 = Pequeos estudios que nomuestran efectos beneficiosos
44. El universo de la Investigacin
META-ANALISIS
Estudios individuales
La verdad
45. Investigacin incompleta y sesgo de publicacin
META-ANALISIS
Estimadode la verdad de los estudios individuales agrupados
Estudios no hallados o no publicados
46. Investigacin completa y extensiva , ausencia de sesgo de
publicacin
META-ANALISIS
Estimadode la verdad de los
estudios individuales agrupados
47. Regresando al caso clnico
48. Ann InternMed. 2006;145:43-51
49. META-ANALISIS
Anlisis y presentacin
Son combinables los resultados ?
Aspectos que limitan la combinacin:
- Diseo de los estudios 50. La poblacin de estudio 51. La
intervencin o comparacin 52. Resultado
META-ANALISIS
Evaluacin estadstica (Meta-anlisis)
Determinacin de Heterogeneidad:
Bsqueda de diferencias en:
Diseo
Poblacin
Intervencin
Resultado
Test de homogeneidad (X2, p > 0.10 confirma Ho: los estudios son
homogneos)
53. META-ANALISIS
Homogeneidad
54. META-ANALISIS
Anlisis de heterogeneidad
Es la variabilidad o las diferencias entre los estudios en cuanto a
las estimaciones de efectos.
Heterogeneidad metodolgica: Diferencias en el diseo de los
estudios
Heterogeneidad clnica: Diferencias entre los estudios por
caractersticas claves de los participantes y las
intervenciones.
Heterogeneidad estadstica: Diferencias en los efectos
reportados.
55. META-ANALISIS
Heterogeneidad
56. META-ANALISIS
Anlisis de heterogeneidad
57. META-ANALISIS
INTERPRETANDO METAANALISIS EN REVISION SISTEMATICA
Cul es la medicin de resumen?
Qu muestra el Forestplot?
Qu significa el efecto comn (efecto promedio)?
Fue vlido combinar estudios?
58. META-ANALISIS
CUAL ES LA MEDICION DE RESUMEN
El efecto en cada estudio se puede resumir en diferentes
vas:
- Resultados binariosTable 2 x 2 59. La opciones principales son:
60. Riesgo relativo (RR) = Y/X 61. Odds Ratio (OR) 62.
Diferenciasde riesgo (RD) Reduccin de riesgo absoluto (RRA) = X-Y
63. Para metanalisis: Usualmente mediciones relativas como: RR y
OR
META-ANALISIS
Lnea de intervalo de confianza: Si cruza el 1, entonces el
resultado es no significante
Estudio grande
Estudio ms pequeo
Resultado total
Lnea de no efecto
Este cuadro representa el efecto de estudios individuales (algunas
veces conocido como blob. El tamao del blob varia pero refleja el
peso del estudio en particular, teniendo en entendido que grandes
blob tiene ms peso.
La lnea negra represente los CIs de un estudio; los pequeos blobs,
los cuales tienen menos peso, generalmente tienen grandes
intervalos de confianza
El diamante representa el total o la suma de efectos. Las esquinas
representan los CIs
64. META-ANALISIS
65. INTERPRETANDO LOS EFECTOS COMBINADOS:
Modelos para combinar los estudios:
Efecto de modelo fijo
Efecto de modelo aleatorio
66. Cada estudio tiene la libertad
de tener su propio resultado.
Los resultados estn
distribuidos al azar alrededor
de un estimacin puntual.
Tomar en cuenta los
pequeos tambin...
RANDOM EFFECT MODEL
VS
FIXED EFFECT MODEL
Slo puede existir una verdad. Todos los
estudios deben tener el mismo resultado. La
variabilidad entre los mismos es debida al azar.
Si todos los estudios fueran infinitamente
grandes, daran TODOS el mismo e idntico
resultado
67. Regresando al caso clnico
68. 69. 70. CONCLUSIONES:La terapia con drogas cisticidas da como
resultado:
Mejor resolucin de los cisticercos vesiculares y coloidales,
Bajo riesgo de crisis convulsivas recurrentes en los pacientes con
cisticercos coloidales y
Reduccin en la frecuencia de crisis convulsivas generalizadas en
pacientes con cisticercos vesiculares
71. ?
72. CONCLUSIONES:
Pirmide la evidencia
Donde buscar las RS
Definicin RS y Metaanlisis
Sesgos importantes en una RS
FunnelPlot
Forestplot
73. COMPONENTES BASICOS DEL FOREST PLOT
META-ANALISIS
Lnea de intervalo de confianza: Si cruza el 1, entonces el
resultado es no significante
Estudio grande
Estudio ms pequeo
Resultado total
Lnea de no efecto
Este cuadro representa el efecto de estudios individuales (algunas
veces conocido como blob. El tamao del blob varia pero refleja el
peso del estudio en particular, teniendo en entendido que grandes
blob tiene ms peso.
La lnea negra represente los CIs de un estudio; los pequeos blobs,
los cuales tienen menos peso, generalmente tienen grandes
intervalos de confianza
El diamante representa el total o la suma de efectos. Las esquinas
representan los CIs
