Dr. L u i s Za v a l e t a Med i n a

La abundancia de información no impide, pero entorpece la actualización progresiva.

Revistas Electrónicas de Matemáticas y Estadística

Annals of Mathematics,American Journal of Mathematics., Electronic Journal of Representation Theory, Transactions of the American Mathematical Society, Journal of the American Mathematical Society, Proceedings of the American Mathematical Society, Mathematics of Computation, Electronic Journal of Conformal Geometry and Dynamics, SIAM Journal on Applied Mathematics, SIAM Journal on Discrete Mathematics, SIAM Journal on Mathematical Analysis, SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, SIAM Journal on Numerical Analysis, SIAM Journal on Optimization, SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM Review, Theory of Probability and Its Applications, American Mathematical Monthly, Archiv der Mathematik, Archive for Rational Mechanics and Analysis, Commentarii Mathematici Helvetici, Communications in Mathematical Physics, Geometric and Functional Analysis, Inventiones Mathematicae. Manuscripta Mathematica, Mathematische Annalen, Mathematische Zeitschrift, Numerische Mathematik, Probability Theory and Related Fields, Selecta Mathematica, Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Physik, Annals of Applied Probability, Annals of Probability, Annals of Statistics, Annals of Mathematical Statistics, Statistical Science, Incorporated Statistician, Statistician, Journal of the Royal Statistical Society, Journal of the Royal Statistical Society, Series A, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Journal für die reine und angewandte Mathematik, Forum Mathematicum, Biometrika, Institute of Physics journals, Association for Symbolic Logic, The Bulletin of Symbolic Logic, The Journal of Symbolic Logic, Indiana University Mathematics Journal.

Actualmente, nos encontramos frente a un escenario en el que aparecen 17.000 libros y unas 30.000 revistas biomédicas nuevas cada año, con un incremento anual de un 7%.

Para mantenerse actualizado un médico necesitaría leer en promedio 17 artículos originales cada día.

0 1 2

n=200OR=1.6 se=0.5

n=20 OR=0.7se=0.8

0 1 2

n=2000 OR= 2.3 se=0.2

0 1 2OR F/P OR F/P OR F/P

0 1 2OR F/P

(OR combinada (pooled)

Se combinan usando pesos estadísticos que dan más influencia a los estudios que menos error estándar tienen (menor “se”)

3.08.1 ±=pOR

Luis M. Molinero (Alce Ingeniería)

http://www.seh-lelha.org/stat1.htm

“La MBE es la integración de las mejores evidencias de la investigación, con la experiencia clínica y los valores de los pacientes”

Sackett DI, Strauss WS, Rosemberg W, Haynes RB. Medicina Basada en la evidencia. Como practicar y enseñar la MBE. 2ª edición. Madrid: Harcourt, 2001; pág. 1

La integración de: La experiencia clínica individual La mejor evidencia de la investigación

mediante su recogida sistemática Las preferencias y valores de los pacientes

Gradación o jerarquía básica: 1. Evidencia de Ensayos Clínicos Aleatorizados

(ECA) (o Revisiones sistemáticas de ACA: Meta- análisis)

2. Evidencia convincente no experimental3. Intervenciones sin ninguna evidencia sustancial

Es un documento (en diversos formatos y soportes) en el que se resume una evidencia de la investigación. Principales tipos:

Libros (no suelen obedecer a un protocolo previo de inclusión de los trabajos, subjetividad, falta de metodología para la cuantificación)

Revisiones narrativas clásicas Meta-análisis

Publicaciones primarias (revistas científicas) Protocolos, revisiones narrativas y Guías.

Elaboradas por: Agencias sanitarias, sociedades científicas, centros asistenciales

Libros electrónicos: Harrison on line Bases de datos. Medline (general),

Colaboración Cochrane (especializada) Publicaciones secundarias (elaboradas a

partir de la primarias; revistas de MBE)

Su realización implica diversas etapas:1. Formulación de la pregunta adecuada.2. Extensa búsqueda de datos3. Proceso de selección y resumen sin sesgos4. Valoración crítica de los datos5. Síntesis de los datos

Concepto introducido por Glass, 1976 Son el principal tipo de revisión sistemática y

consiste en el análisis combinado o agregado de los resultados de un conjunto de estudios, en especial Ensayos clínicos aleatorizados.

Evitan los problemas de las revisiones tradicionales Resuelven el problema de la falta de potencia de

los estudios pequeños

Meta–análisis de Estudios aleatorizados (o Meta–análisis propiamente dicho)

Meta–análisis de Estudios observacionales. Diseño cruzado de síntesis o Meta-análisis

mixto.

Permiten combinar resultados de diferentes estudios y diseños, si la pregunta de interés es la misma.

Son mas objetivos que las revisiones clásicas Se usa una métrica común para los resultados Aumenta la precisión (N mas grande) Tienen en cuenta las diferencias de precisión de los

estudios, Permiten resolver resultados conflictivos de

estudios diversos.

Los resultados pueden ser erróneos; al combinar estudios, los sesgos de origen son difíciles de eliminar.

Sesgos de selección (sesgo de publicación y sesgo de elección).

Se da un peso similar a estudios de calidad diferente.

Los procedimientos estadísticos no pueden resolver todo el problema de la heterogeneidad entre los estudios.

Su interpretación a veces es problemática.

Sesgo de publicación: Si los resultados no han sido estadísticamente significativos, a menudo los estudios no son publicados, de manera que en la literatura predominan los resultados con resultado significativo (p < 0.05)

Sesgo de inclusión: En general las revisiones sistemáticas no incluyen los estudios no publicados, sean significativos o no.

Ambos sesgos dan lugar a que en la revisión se sobreestime el efecto de la intervención.

El gráfico denominado “Funnel plot” (en embudo) permite visualizar el sesgo de publicación.

Se estima el OR/RR global. Se usa una ponderación del resultado según la N

estudiada. Cálculo del OR según dos modelos:

- Modelo de Efectos Fijos: OR Mantel Haenszel. La variabilidad solo se debe al azar, ya que el efecto del tratamiento es único.

- Modelo de Efectos Aleatorios: OR Dersimonian Laird. El efecto del tratamiento puede ser diferente en cada grupo. por lo tanto hay una fuente adicional de variación entre los grupos

Gráfico “Funnel Plot” (en embudo) Útil para ver si hay sesgo de publicación. Muestra N del estudio; OR; diamantes, rectángulos.

Tipo Cochrane “ Forest Plot” Muestran: RR o OR, intervalo de confianza; diamantes.

Gráfico de L´ Abbé, en eje de coordenadas. Útiles para ver si hay heterogeneidad.