Medicina Basada en la Evidencia

Lectura crítica de documentos científicos – 486 – Volvamos al ejemplo anterior: Volviendo a nuestro ejemplo, analizaremos las pregun- tas clave “de eliminación” relacionadas con la validez: 1. ¿La regla responde a una pregunta bien definida? La población diana está adecuadamente definida en cuanto a características clínicas y rango de edad (niños con pleocitosis en LCR atendidos en urgencias), y las va- riables predictoras son objetivas, precisas y reproduci- bles. El desenlace (meningitis bacteriana) es clínicamen- te relevante y el patrón oro de diagnóstico (cultivo de LCR, hemocultivo o reacción en cadena de la polimerasa en sangre) es fiable, reproducible y su valoración es in- dependiente del de las variables incluidas en la RPC. 2. ¿La población de estudio a la que se derivó la regla, incluyó un espectro adecuado de pacientes? Los pacientes se seleccionan en el entorno en el que se aplicaría la RPC (servicio de urgencias pediátrico) y, aparentemente, la cohorte de derivación es represen- Tabla 2. Preguntas y pistas para entender las reglas de predicción clínica (RPC) ¿Son válidos los resultados del estudio? 1. ¿La regla responde a una pregunta bien definida? ■ ¿Se define claramente el tipo de pacientes a los que se le aplica la regla? ■ ¿Están adecuadamente descritas las variables predictoras? ■ ¿El desenlace ( Outcome ) es relevante y tiene sentido clínico? (El desenlace se puede expresar como una probabilidad o un curso de acción) 2. La población a estudio de la que se derivó la regla, ¿incluyó un espectro adecuado de pacientes? ■ ¿Es adecuado el método de selección de pacientes? ■ ¿Está adecuadamente representado el espectro de pacientes en los que tiene sentido aplicar la regla? 3. ¿Se validó la regla en un grupo diferente de pacientes? ■ No basta con que la regla “funcione” en la población a partir de la cual se ha derivado ■ ¿La validación se realizó con pacientes similares o distintos a aquellos con los que se generó? 4. ¿Hubo una evaluación ciega del desenlace y de las variables predictoras? ■ ¿Las personas que valoraban el resultado conocían los datos clínicos? ■ ¿Las personas que medían las variables predictoras conocían el desenlace? 5. ¿Se midieron las variables predictoras y el desenlace en todos los pacientes? ■ ¿Están bien descritas las exclusiones? ■ A veces el desenlace no se puede medir de la misma forma en todos los pacientes 6. ¿Se describen los métodos de derivación y validación de la regla? ■ ¿Se incluyen las variables importantes y los criterios de positividad? ■ ¿Se describe la reproducibilidad de las medidas? ¿Cuáles son los resultados? 7. ¿Se puede calcular el rendimiento de la RPC? ■ Los resultados pueden presentarse como: sensibilidad, especificidad, cocientes de probabilidad (positivo o negativo), curva ROC, curvas de calibración, tasas esperadas/observadas, etc. 8. ¿Cuál es la precisión de los resultados? ■ Es el momento para reflexionar sobre el tamaño de la muestra y el número de variables de la RPC ■ ¿Es suficientemente robusta la regla? (se ha intentado refinar: análisis de sensibilidad, etc.) ¿Son los resultados aplicables al escenario? 9. ¿Serán satisfactorios en el ámbito del escenario la reproducibilidad de la RPC y su interpretación? ■ Considera si el ámbito de estudio es demasiado diferente al del escenario 10. ¿Es aceptable la regla en este caso? ■ Considera la facilidad de uso, la disponibilidad de la RPC y los costes ■ Considera si la RPC tiene sentido clínico 11. ¿Modificarán los resultados la conducta clínica, los resultados en salud o los costes? ■ Desde la perspectiva del escenario, si la RPC no va a cambiar la actitud la RPC es (al menos) inútil ■ Al margen de tu opinión puede haber estudios que exploren el impacto de la RPC (sobre costes o sobre resultados de salud) ■ Considera cómo cambia tu estimación inicial tras aplicar la RPC y cómo afecta esto al umbral de acción Fuente: Tabla de lectura crítica de CASPe ( https://redcaspe.org/ ) .