Medicina Basada en la Evidencia

Lectura crítica de documentos científicos – 476 – ¿Los beneficios merecen la pena frente a los perjuicios y costes? Deberemos responder a las siguientes preguntas: 1) ¿la prueba me resulta útil en mi toma de decisiones? ¿aporta algo nuevo?; 2) ¿la evidencia es suficiente para modificar mi actitud?; 3) ¿la relación riesgo/beneficio supone una ventaja para aplicarla en mi medio? La lectura crítica sistemática de un metanálisis de pruebas diagnósticas nos permitirá valorar si la información es útil y no hemos perdido datos relevantes, decidir si tiene sentido realizar un análisis combinado y valorar de forma conjunta los datos sobre el rendimiento de la prueba METANÁLISIS EN RED El MAR nos permite obtener estimaciones de los efectos relativos de las intervenciones a través de diferentes comparaciones. Su diseño metodológico se ha descrito ya en el capítulo 2.12 . Cuando los estudios son compa- rables respecto al diseño, población, duración del tra- tamiento, medida de resultado y variables que podrían modificar el efecto, podemos realizar diferentes tipos de comparaciones, descritas previamente en este libro: directas, indirectas (comparación de dos tratamientos a través de otro común) y mixtas (combinan estimaciones directas e indirectas complementando información y mejorando su precisión) ( Figura 2 ). ASPECTOS ESPECÍFICOS EN LA VALORACIÓN DE METANÁLISIS EN RED Para una adecuada valoración de estos estudios habrá que evaluar aspectos específicos incorporados en la declaración PRISMA-NMA ( Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses; Reporting A Sys- tematic Review Involving a Network Meta-analysis ). Se dispone de una lista completa de verificación que abor- da todos los aspectos necesarios. Respecto al tipo de estudios, como en cualquier RS, deben ser estudios de calidad, ensayos clínicos aleatorizados. La evidencia ob- tenida de comparaciones indirectas se suele considerar de caracter observacional. Para no condicionar la validez de las comparaciones indirectas, las características de la población diana, los tratamientos evaluados, las me- didas de resultado y los comparadores tienen que ser similares. De esta forma, las poblaciones no serán hete- rogéneas y la distribución de los factores modificadores del efecto no será diferente. El tiempo de seguimiento deberá ser el adecuado en todos los estudios. En el metanálisis en red, para poder combinar la evidencia de comparaciones directas e indirectas en un estimador resumen, debe cumplirse la propiedad de consistencia o coherencia. Los resultados de las comparaciones indirectas deben tener la misma dirección que las directas En caso de variabilidad del efecto entre comparaciones, habrá que considerar si es por azar o se debe a otros fac- tores, como la falta de validez interna, heterogeneidad o presencia de algún sesgo de confusión. Para poder com- binar la evidencia de comparaciones directas e indirec- tas, en un estimador resumen, debe haber consistencia o coherencia en el acuerdo entre evidencia procedente de las comparaciones y los resultados deben tener la misma dirección, es decir, no deben ser divergentes. Para evaluar esta consistencia se utilizarán instrumentos como la for- ma del forest plot y la I 2 . Un valor del estadístico I 2 de 0% sugiere que el azar es el responsable de la variabilidad, mientras que un 100% sugiere que la variabilidad es ex- cesiva. Cochrane sugiere que un I 2 de hasta 40% sería lo esperado por el azar, y más allá de eso tendría otras cau- sas. La presencia de inconsistencia se evaluará mediante análisis de sensibilidad o metarregresión. En el metanálisis en red es necesario que se cumpla la propiedad de transitividad. Solo cuando no hay diferencias en posibles factores modificadores de efecto entre los ensayos se considera que una comparación indirecta estima válidamente una comparación directa no observada Figura 2. Metanálisis en red. Tipos de comparaciones Compraciones directas: A vs . B y B vs . C Comparación indirecta: A vs . C (a través de los datos de comparación A vs . B y B vs . C) Comparaciones mixtas: A vs . C. Combinación de comparaciones directas ( ) e indirectas ( ) B B A A C C