Lectura crítica de revisiones sistemáticas

la investigacion es sumamente importante en medicina,y necesitamos emplear porcedimientos especificos para realizarla.

1. LECTURA CRÍTICA DE REVISIONES SISTEMÁTICAS INTEGRANTES DEL EQUIPO 9: BECERRA REYES ROGELIO RÍOS ZAVALA CARMELITA LIC. EN MEDICINA 10°B

2. Introducción Al leer una RS, es necesario tener en cuenta dos aspectos importantes: 2 Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

3. DEFINICIÓN DE LA PREGUNTA DE LA REVISIÓN ¿Se hizo la revisión sobre un tema claramente definido? Determinar qué pregunta trata de responder la revisión sistemática que se tiene entre manos. Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

4. DEFINICIÓN DE LA PREGUNTA DE LA REVISIÓN Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

5. DEFINICIÓN DE LA PREGUNTA DE LA REVISIÓN Determinar con precisión la pregunta de investigación que se trata de contestar en la revisión sistemática que estamos leyendo es crucial para valorarla críticamente y para determinar la aplicabilidad de sus resultados al escenario clínico en cuestión. Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

6. LEYENDO LA SECCIÓN DE MÉTODOS Criterios de inclusión Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

7. IDENTIFICACIÓN DE EVIDENCIAS: ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA ¿Crees que estaban incluidos los estudios importantes y pertinentes? Es obligado que los autores de la revisión describan las fuentes de información en las que realizaron la búsqueda y las plataformas de acceso empleadas, incluyendo tanto la estrategia de búsqueda como las fechas en las que se realizó. Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

8. IDENTIFICACIÓN DE EVIDENCIAS: ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA Los estándares metodológicos de la colaboración internacional Cochrane establecen como obligatorio realizar una búsqueda al menos en Medline y Embase , y es altamente recomendable buscar en otras bases de datos al igual que realizar búsquedas manuales en las listas de referencias bibliográficas de los artículos incluidos. Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

9. LEYENDO LA SECCIÓN DE RESULTADOS Selección de estudios 9 Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

10. Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

11. Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

12. EVALUACIÓN DE LA CALIDAD Riesgo de sesgo Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

13. Herramienta de la Colaboración Cochrane para evaluar el “ riesgo de sesgo ” Valora 7 dominios apoyados por evidencia científica Valoración de los revisores:  Bajo riesgo de sesgo  Alto riesgo de sesgo Riesgo de sesgo poco claro ? Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

14. Dominios a evaluar Generación de la secuencia aleatoria Ocultamiento de la asignación de grupos Cegamiento de los participantes y del personal Cegamiento de los evaluadores del resultado Manejo de los datos de resultados incompletos Notificación selectiva de los resultados Otras fuentes de sesgo Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

15. Generación de la secuencia aleatoria Ocultamiento de la asignación de grupos Cegamiento de los participantes y del personal Cegamiento de los evaluadores del resultado Manejo de los datos de resultados incompletos Notificación selectiva de los resultados Otras fuentes de sesgo Evaluación de riesgo de sesgo usando la herramienta de riesgo de sesgo de Cochrane Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

16. METAANÁLISIS Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

17. TAMAÑO DEL EFECTO Indica la dirección y magnitud del efecto de una intervención, y se suele representar de manera numérica. Las medidas de efecto se presentan junto con su IC, usualmente el 95%. Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

18. FORMAS DE MEDIR EL TAMAÑO DE EFECTO Desenlaces Dicotómicos Es aquel que solo admite dos alternativas: sí o no (por ejemplo, la mortalidad a los seis meses, pues la persona estudiada bien estará muerta o no estará muerta). Para evaluar estos desenlaces se suelen usar medidas de efecto como razón de riesgo (RR), odds ratio (OR), o hazard ratio (HR). Ejemplo: se hizo un estudio para determinar la mortalidad luego de recibir un tratamiento A comparado con recibir un tratamiento B. RR/OR/HR = 1: El riesgo de presentar el desenlace es similar en el grupo A y B. RR/OR/HR > 1 RR/OR/HR < 1 Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

19. Forest plot Es un gráfico que muestra los resultados de cada estudio y el resumen estadístico de dichos estudios. El forest plot permite explorar visualmente la existencia de heterogeneidad. Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

20. Forest plot que mide el riesgo de mejorar en la cefalea con el nuevo tratamiento en relación con el tratamiento control. El valor de I² es de cero, no sugiriendo heterogeneidad estadística. Hay diferencia estadísticamente significativa del uso de sustancia X y el placebo. Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

21. HETEROGENEIDAD Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

22. EVALUACIÓN DE LA HETEROGENEIDAD O VARIABILIDAD Si los resultados de los diferentes estudios han sido mezclados para obtener un resultado «combinado», ¿era razonable hacer eso? La heterogeneidad puede venir de los diferentes métodos empleados en los estudios primarios ( metodológica ) o de las diferencias en las poblaciones de pacientes o los ámbitos donde se han realizado los estudios ( clínica ). 22 Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

23. EVALUACIÓN DE LA HETEROGENEIDAD O VARIABILIDAD Cabello López JB. Lectura crítica de la evidencia clínica. 2.ª Ed. Barcelona,: ELSEVIER; 2022.

24. MODELOS ESPECÍFICOS

25. S e puede hacer uso de diversos modelos matemáticos, los cuales se dividen en dos grupos: modelos de efectos fijos ( fixed effects ) y de efectos aleatorios ( random effects ). Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

26. MODELOS DE EFECTOS FIJOS Se utiliza cuando se asume que los estudios han evaluado diferentes muestras representativas de una misma población, sin cambiar el contexto ni la metodología; es decir, cuando el efecto real en la población sea el mismo en cada estudio. En estos casos, si bien se espera que el efecto de cada estudio sea diferente (por variación por principio del azar), la heterogeneidad debe ser baja. Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

27. MODELOS DE EFECTOS ALEATORIOS Se realizará un modelo de efectos aleatorios cuando se asuma que los estudios no reflejan un solo efecto real, por poseer diferentes poblaciones, intervenciones, comparadores o formas de evaluar el desenlace. En este caso, se espera una alta heterogeneidad. Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

28. Análisis de subgrupo. En ciertas ocasiones queremos comparar los estimados globales en dos subgrupos de estudios. Por ejemplo, se plantearon dos subgrupos: el primero corresponde a los estudios hechos en EEUU y el segundo a los estudios hechos en Asia. Es posible que la intervención tenga un efecto diferente entre estos grupos, por diferencias genéticas, sociales, del sistema de salud, u otras.

29. Para comparar los resultados: P ara evaluar si hay diferencia de los estimados globales de los subgrupos, se calcula un Test for subgroup differences (que se presenta en la última fila de cada gráfico), obteniendo un valor de p . Cuando p sea menor a 0,10, se suele interpretar que existen diferencias estadísticamente significativas entre los estimados globales de los subgrupos.

30. Test for subgroup differences tuvo un valor de p de 0,006, lo cual indica que el efecto de la intervención en EEUU fue estadísticamente diferente al efecto en Asia.

31. Análisis de sensibilidad. Es posible que nos demos cuenta que algunos de los estudios son diferentes al resto, por tener mayor riesgo de sesgo, (por haber sido realizados en otra población, etcétera). Si es que creemos que estos estudios podrían estar modificando artificialmente el estimado global, podemos hacer un nuevo estudio excluyendo los puntos que se creen alterados. Este tipo de análisis se conocen como “análisis de sensibilidad”, y deben ser tomados con cautela debido a que usualmente son análisis no planeados, y los autores pueden forzarlos para obtener un resultado conveniente Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

32. VALORACIÓN DE SESGO DE REPORTE Y SESGO DE PUBLICACIÓN El sesgo de reporte se refiere a la exclusión sistemática de estudios que responden a la pregunta PICO. Puede presentarse por sesgo de publicación - no se han publicado todos los estudios que se han realizado -, idioma, citación, entre otros. Resulta de importancia, pues en varios casos se publican más los resultados significativos que los no significativos, lo cual causa que el estimado global, al tomar en cuenta solo los estudios publicados con resultados significativos, sobreestime el efecto real de la intervención. Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

33. Existen diversas maneras de evaluar el sesgo de reporte EL gráfico de embudo o funnel plot . L as pruebas de Egger y de Begg. E l “ trim and fill ” method . L os modelos de selección. De ellos, los más comunes son los dos primeros. El test de Egger y el test de Begg ofrecen un valor de p que será interpretado como sospecha de sesgo de publicación cuando sea menor que 0,10. Entre ellos, el test de Egger es el más sensible Fernandez -Chinguel JE, Zafra-Tanaka JH, Goicochea-Lugo S, Peralta CI, Taype-Rondan A. Aspectos básicos sobre la lectura de revisiones sistemáticas y la interpretación de meta-análisis. Acta Med Peru . 2019;36(2):157-69

34. Los estudios están representados por un punto. En el eje de las abscisas se presenta el tamaño del efecto de los estudios (RR, OR, HR, MD, SMD, entre otros); además, se puede apreciar que de esta se traza una línea vertical punteada que representa el valor puntual del estimado global. De la parte superior de esta línea vertical, se proyectan dos líneas oblicuas hacia la derecha e izquierda, las cuales solo sirven de referencia para formar un embudo invertido. Para que la evaluación del funnel plot sea confiable, se recomienda que en el análisis se incluyan por lo menos 10 estudios

35. En el eje de las ordenadas se presenta el error estándar, de manera que los estudios con menor error estándar estén en la parte superior del gráfico. Cabe recordar que el error estándar está inversamente relacionado con el tamaño de la población evaluada. Los resultados de los estudios individuales deberían estar uniformemente distribuidos alrededor de la línea vertical que muestra el efecto global, tomando idealmente una distribución en forma de embudo. Si es que esta distribución no es simétrica, se puede sospechar de un sesgo de reporte.

36. TABLAS DE RESUMEN DE EVIDENCIAS Las RS actuales están presentando tablas de resumen de evidencia o Summary of Findings ( SoF ), que presentan los estimados globales su certeza (el grado de confianza en el estimado global) para cada desenlace. La evaluación de la certeza se realiza utilizando la metodología GRADE. Para cada desenlace, se establece alguna de las cuatro posibles categorías de certeza: alta, moderada, baja, o muy baja.