Medicina Basada en la Evidencia

Guías para la elaboración y herramientas de valoración de documentos científicos – 352 – ■ Ítem 12. Métodos estadísticos: — Ítem 12a. Especifique todos los métodos esta- dísticos, incluidos los empleados para contro- lar los factores de confusión. Los investigado- res deben determinar por anticipado al menos los análisis para los objetivos principales del estudio. Con frecuencia se requieren análisis adicionales a los que originalmente se previe- ron. Si los grupos de comparación no son simi- lares, el ajuste se debe hacer para las posibles variables confusoras mediante estratificación o regresión múltiple. — Ítem 12b. Especifique todos los métodos utili- zados para analizar subgrupos e interacciones. Los lectores deben saber qué análisis de sub- grupos se planificaron y cuáles surgieron du- rante el análisis de los datos. También se debe explicar qué métodos se usaron para examinar si los efectos o asociaciones eran diferentes entre los grupos. — Ítem 12c. Explique el tratamiento de los datos faltantes. Los datos faltantes son frecuentes en la investigación observacional. A pesar de ello, pocos artículos informan con detalle so- bre esta ausencia. Las encuestas enviadas por correo a los participantes no siempre están contestadas por completo, los participantes pueden no asistir a todas las visitas, etc. Es aconsejable que los autores informen del nú- mero de valores faltantes para cada variable de interés (exposición, resultado, confusores) y para cada paso en el análisis. — Ítem 12d. Estudio de cohortes: si procede, ex- plique cómo se abordaron las pérdidas en el seguimiento. Es importante distinguir a las per- sonas que finalizan el estudio de aquellas que se pierden durante el seguimiento. Sin embar- go, el programa estadístico habitualmente no distingue entre las dos situaciones: en ambos casos el tiempo de seguimiento es suspendido automáticamente (censurado) al final del perio- do de observación. Por lo tanto, los investiga- dores deben decidir, idealmente en la fase de planificación del estudio, cómo manejarán las pérdidas durante el seguimiento. Estudios de casos y controles : si procede, ex- plique cómo se emparejaron los casos y los controles. En los estudios de casos y controles pareados individualmente, el análisis crudo de la odds ratio , ignorando el emparejamiento, suele sesgar la estimación hacia la unidad. Por lo tanto, es necesario con frecuencia un análi- sis pareado. El método de análisis más usado en los estudios pareados individualmente es la regresión logística condicional, en la cual se consideran juntos cada caso y sus controles. Estudios transversales: si procede, especifique cómo se ha tratado la estrategia de muestreo en el análisis. Aconsejamos a los autores que expongan claramente el método empleado para ajustar por las estrategias de muestreo comple- jas, de modo que los lectores puedan entender cómo el método de muestreo elegido influyó en la precisión de las estimaciones obtenidas. — Ítem 12e. Describa los análisis de sensibilidad. Los análisis de sensibilidad son útiles para in- vestigar si los resultados principales son con- sistentes o no con los obtenidos con estrategias o suposiciones de análisis alternativas. Gene- ralmente, los análisis de sensibilidad pueden usarse para identificar el grado de confusión, el sesgo de selección o el sesgo de información requeridos para distorsionar una asociación. Resultados La sección de resultados debe hacer un claro recuento de lo que se encontró, del reclutamiento de los parti- cipantes, de la descripción de la población de estudio y de los principales resultados del análisis. Ha de estar libre de interpretaciones e ideas que reflejen las opi- niones y los puntos de vista de los autores. ■ Ítem 13. Participantes: — Ítem 13a. Indique el número de participantes en cada fase del estudio: por ejemplo, núme- ro de participantes elegibles, analizados para ser incluidos, confirmados elegibles, incluidos en el estudio, los que tuvieron un seguimiento completo y los analizados. Es importante la in- formación detallada sobre el reclutamiento de los participantes. Los incluidos en un estudio a menudo difieren de la población diana a la cual se aplican los resultados. Esto puede re- sultar en estimaciones de la prevalencia o la incidencia que no reflejan lo que ocurre en la base poblacional. — Ítem 13b. Describa las razones de la no parti- cipación de pacientes en cada fase. La expli- cación de las razones por las que la gente no continuó en un estudio o de por qué fueron excluidos del análisis estadístico ayuda a los lectores a juzgar si la población estudiada era representativa de la población diana y si posi- blemente se introdujo algún sesgo. — Ítem 13c. Valore proporcionar un diagrama de flujo. Es recomendable incluir un diagrama de flujo informativo y bien estructurado ya que puede mostrar fácil y claramente la información