Medicina Basada en la Evidencia

Diseños metodológicos – 192 – La comunicación de los hallazgos de una MAED debe incluir una tabla de resumen de resultados, gráficos de bosque y las curvas ROCr. Si no se pudo realizar MA, ellos son herramientas valiosas para presentar los hallazgos. METANÁLISIS DE ESTUDIOS OBSERVACIONALES Ciertas preguntas de investigación no pueden respon- derse con ECA por razones éticas (ciertas intervencio- nes no pueden aleatorizarse), su tamaño y duración no permiten detectar efectos raros o tardíos, sus pacientes y centros difieren del contexto clínico habitual (limitan- do su generalización) y las hipótesis etiológicas rela- cionadas con exposiciones comunes raramente pueden evaluarse con ellos. Estas situaciones se resuelven con estudios observacionales (EO), que representan el 80- 90% de la investigación clínica. Casi la mitad de los MA de intervenciones o asociaciones etiológicas se basan en EO, principalmente de cohortes y de casos y contro- les ( Figura 10 ), aunque también es posible hacerlos de estudios trasversales. Los MA de estudios observacionales (MAEO) utilizan es- tudios que con frecuencia producen estimaciones in- fluidas por el azar y por diversos sesgos. Sin embargo, pueden proporcionar una fuente complementaria de información, siempre que se analicen e interpreten te- niendo presente esos aspectos. Realizar una revisión sistemática de EO es más difícil que una de ECA. Dada su complejidad, el desarrollo del protocolo es clave. Además de los pasos estándares, debe especificar decisiones metodológicas y análisis planificados para identificar potenciales sesgos. Espe- cificar los criterios de elegibilidad puede ser difícil, por la amplia gama de preguntas de investigación y mayor variabilidad de diseños. Para evitar la ambigüedad, de- ben considerarse los factores de la pregunta (población, intervención, resultado clínico) y valorar qué hicieron los investigadores (más que solo el nombre del diseño). Los sesgos de confusión y de selección a menudo distorsionan los hallazgos de los estudios observacionales Se deben extraer datos sobre las características de la población y el ámbito del estudio, la intervención, exposición y resultado, incluido el tamaño muestral, la estimación puntual y el error estándar, los factores de confusión considerados (y métodos utilizados para controlar por dichos factores) y los riesgos de sesgos específicos. Figura 8. Curva ROC Estudios evaluados Estimación combinada de sensibilidad y especificidad Región de 95% de confianza alrededor de estimación Región de predicción del 95% Sensibilidad Especificidad 1 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0,8 0,6 0,4 0,2 0 Figura 9. Curva ROCr Sensibilidad Especificidad 1 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0,8 0,6 0,4 0,2 0 Cohortes Caso-control Observacional Menor riesgo Mayor riesgo Figura 10. Metanálisis de estudios observacionales Tamaño de efecto (IC 95%) 1,0 0,5 1,5