Medicina Basada en la Evidencia

Lectura crítica de documentos científicos – 456 – cuando el resultado es poco frecuente o el seguimiento necesario debe tener una duración prolongada. Establecer el pronóstico de un proceso es una de las ra- zones de ser de la medicina: saber cómo va a evolucionar el paciente una vez que se ha detectado lo que le sucede. En el campo del pronóstico es habitual recurrir a dise- ños retrospectivos que se basan en el uso exclusivo de la historia clínica, por lo que este tipo de diseños están sometidos a múltiples sesgos potenciales que pueden comprometer su validez, como expresamos en la Tabla 2 . Tabla 1. Ventajas y limitaciones de los estudios de cohortes Ventajas ■ Muy eficaces para estudiar exposiciones raras ■ Pueden estudiar múltiples efectos de una sola exposición ■ Pueden establecer la secuencia temporal entre exposición y enfermedad ■ En los prospectivos se limita el sesgo en la determinación de la exposición ■ Permiten el cálculo directo de la incidencia de la enfermedad en el grupo de individuos expuestos y no expuestos Limitaciones ■ No son útiles para el estudio de enfermedades raras, solo si el riesgo atribuible es elevado ■ Los prospectivos son caros y consumen mucho tiempo ■ Los retrospectivos requieren registros adecuados ■ La validez de los resultados puede afectarse seriamente por las pérdidas durante el seguimiento ■ La validez de los resultados puede cuestionarse por el sesgo en la determinación de la enfermedad ■ Pueden ser impracticables cuando la exposición varía mucho en el tiempo y además tiene un efecto corto sobre el riesgo de la enfermedad Tabla 2. Sesgos potenciales en los estudios sobre pronóstico ¿La muestra de pacientes está bien definida y es representativa de pacientes en un momento similar del curso de la enfermedad? ■ Los pacientes que acuden a un centro no tienen por qué ser representativos de los casos de enfermedad que surgen en una colectividad: sesgo centrípeto (pacientes más graves atendidos en centros de referencia), sesgo de popularidad (fama de un profesional/servicio en el tratamiento de una enfermedad), sesgo del filtro de remisión (los profesionales remiten a ciertas instituciones, pero no a otras), y sesgo de accesibilidad diagnóstica (por dificultades económicas, culturales o geográficas) ■ Los pacientes rechazan participar y los participantes no representan los casos de enfermedad originados en la colectividad ■ Los pacientes se incorporan al estudio en momentos diferentes de la historia natural de la enfermedad ■ Los pacientes de larga evolución tienen más probabilidad de ser incorporados, lo que se conoce como falacia de Neyman o sesgo por duración de la enfermedad ■ Los pacientes que sobreviven tienen mayor oportunidad de recibir una nueva opción terapéutica ■ Los pacientes que se incorporan pertenecen a grupos distintos de un proceso similar ■ Las pérdidas de información motivan que el análisis se circunscriba a los pacientes con información completa ¿El seguimiento ha sido suficientemente largo y completo? ■ Cuantía de las pérdidas en relación con la frecuencia del efecto ■ Sesgo del “tiempo mínimo” ¿Los parámetros utilizados para medir los resultados han sido objetivos y no sesgados? ■ Criterios utilizados comparables en el tiempo y en el espacio ■ Bases de datos asistenciales que cumplan ciertas condiciones ¿Se ha ajustado por todos los factores pronósticos importantes? ■ Sesgo de confusión ¿El análisis se hizo correctamente? ■ Evitar los puntos de corte bajos en el análisis bivariable para seleccionar variables candidatas al modelo final ■ Validar los resultados del modelo predictivo ■ Cuando se utilizan análisis multivariables se indica el número de pacientes con toda la información y si es necesario se compara su pronóstico con el resto