Dermatología Basada en Evidencias

GUSTAVO Beltrán, RINA Santos. 

RESUMEN

Se presenta una revisión de Medicina Basada en Evidencias (MBE) aplicándola a la Dermatología, resumiendo en forma práctica los pasos para su aplicación tales como, la identificación del problema clínico más relevante de un paciente, la búsqueda de toda la evidencia disponible sobre el tema, la valoración crítica de toda la literatura encontrada y finalmente la aplicación de la evidencia encontrada a la práctica según nuestra propia experiencia. Además, se hace mención de las razones que justifican su uso así como sus principales limitaciones. Se incluye un glosario con los principales términos de interés y entre paréntesis la traducción al inglés.
Palabras claves: Dermatología Basada en Evidencias, Medicina Basada en Evidencias

Summary

It reviews about Evidence-Based Medicine (EBM) applying it to Dermatology, summarizing in practical form, its application such as, the identification of the more important clinical problem of a patient, the search of all the evidence available on the subject, the critical valuation of all found literature and finally the application of the evidence found to the practice according to our own experience. In addition, mention of the reasons becomes that justify their use as well as its main limitations. A glossary with the main terms of interest is also included.
Key words: Evidence-Based Medicine, Evidence-Based Dermatology

DERMATOLOGÍA PERUANA 2000; 10(2): 115-123

INTRODUCCIÓN

Tradicionalmente el médico en su práctica clínica cotidiana utiliza los conocimientos que aprendió durante su periodo de formación académica, debiendo periódicamente recurrir a otras fuentes de consulta que, generalmente, son constituidas por la lectura de diversos artículos médicos y el consejo de colegas más experimentados. Todo esto no siempre asegura que estemos brindando a nuestros pacientes los mejores cuidados disponibles en ese momento, pues debido a la gran proliferación de artículos médicos es común encontrar diversos estudios que no siguen el rigor científico necesario para asegurar la validez de sus resultados y los consejos de los médicos más experimentados pueden variar subjetivamente, de acuerdo a su propia experiencia personal.

Así, en el contexto actual donde hay gran proliferación de información médica, difícil de manejar, se hace necesario contar con revisiones sistemáticas para ordenar los conocimientos de manera que invirtiendo el menor tiempo posible obtengamos la información válida más relevante para tomar decisiones de manera racional en el cuidado de nuestros pacientes.

La Medicina Basada en Evidencias o también llamada Medicina Basada en Pruebas1,2 busca cumplir esta función mediante el análisis sistemático de toda la evidencia médica disponible, proporcionando conclusiones objetivas de las diversas entidades patológicas que unidas a nuestra experiencia personal nos permitirá tomar decisiones en el cuidado de nuestros pacientes. Como consecuencia del creciente interés que esta corriente ha generado en muchos médicos de diversas especialidades, ahora asistimos a la formación de diversos grupos de especialistas, dedicados a la búsqueda de la mejor evidencia para la solución de problemas clínicos propios de cada especialidad, siendo apropiado denominar Dermatología Basada en Evidencias3-5 (DBE) a todas las actividades que mediante un proceso sistemático buscan encontrar las mejores soluciones a los problemas de nuestros pacientes.

Debido a la creciente importancia que toma esta corriente, en el mundo existen diversos grupos abocados a la producción de material científico basado en el estudio sistemático de las evidencias. Uno de los más conocidos es la Colaboración Cochrane que bajo la influencia de un libro publicado hace más de 20 años por Archie Cochrane6 agrupa actualmente más de 15 centros dedicados principalmente a la producción de Revisiones Sistemáticas que constituyen parte importante de la biblioteca Cochrane, pero que aún tiene poco material en el campo dermatológico. Es importante resaltar los esfuerzos hechos por algunas revistas dermatológicas como Archives of Dermatology7 que dedican mucho esfuerzo a la publicación de trabajos sistemáticos de diferente metodología como metaanálisis, revisiones sistemáticas, análisis de decisión, guías clínicas prácticas basadas en la evidencia, estudios de caso-control, series de casos, análisis costo-efectividad, etc. De todos estos modelos metodológicos los más populares e interesantes, por lo sólido de sus resultados, son las revisiones sistemáticas que en forma ideal incluyen una revisión bibliográfica exhaustiva para identificar y sintetizar toda la literatura sobre un tópico. La unidad de análisis es el estudio primario, que una vez validado podrá ser sometido junto con otros estudios a una técnica estadística llamada metaanálisis que proporciona estimados numéricos que constituyen en muchos casos la mejor evidencia sobre un tópico.

Necesidad de su aplicación

En el proceso de tomar decisiones importantes para el curso clínico de los pacientes se ha demostrado que generalmente un médico8 debe consultar sus fuentes bibliográficas hasta 60 veces por semana (dos veces por cada tres pacientes), y podría afectar ocho decisiones clínicas por día. Pero sólo pueden ser obtenidas en el 30% de los casos y proviene fundamentalmente del consejo de colegas más experimentados, ya que nuestros libros de texto demoran demasiado en incluir nuevos tratamientos y lo mismo ocurre para excluir tratamientos ineficaces.

Debido a la globalización y a las exigencias modernas de nuestra sociedad, hay cada vez un mayor número de artículos y revistas médicas que gracias a la tecnología actual ofrecen un mayor acceso a la comunidad médica. Así, en un marco de gran proliferación de información científica médica los cambios en los conceptos y/o terapéuticas se suceden a una gran velocidad con sorprendentes beneficios para nuestros pacientes, pero por otro lado, no todos los estudios publicados ofrecen necesariamente resultados y conclusiones correctas9.

Como consecuencia de estos cambios el médico debe estar en permanente actualización y diversos estudios han demostrado que el tiempo que el médico promedio dedica a la Educación Médica Continua es insuficiente, en lo referente a la utilidad de los cursos de actualización se ha demostrado que la calidad de atención brindada por los asistentes a cursos tradicionalmente considerados de alto nivel, no es mayor a la atención brindada por médicos no participantes en dichos eventos10.

Planteadas estas observaciones sobre la práctica médica, se hizo necesario contar con nuevos elementos de análisis para facilitar la integración de esta gran cantidad de información con nuestras decisiones médicas, a través de su síntesis a resultados objetivos y confiables. Así, un grupo de médicos de la universidad McMaster (Ontario–Canadá) hacen suyos estos desafíos e inician el desarrollo de la Medicina Basada en la Evidencia que tiene el objetivo de mejorar la atención de nuestros pacientes mediante un proceso sistemático11 que se inicia con la identificación del problema clínico más relevante de un paciente y la formulación de una pregunta concreta y precisa, susceptible de ser contestada, luego debe investigarse en las diversas bases de datos, toda la evidencia disponible sobre el tema, con la que se iniciará el tercer paso, que consiste en la valoración crítica de la literatura encontrada lo cual evidenciará las investigaciones cuyos resultados sean de mayor validez y que constituirán nuestra mejor evidencia. Finalmente debemos aplicar los resultados de nuestra investigación a la práctica, pero no de manera dogmática e irreflexiva, sino de acuerdo a las condiciones y realidades de nuestro paciente y a nuestra propia experiencia y capacidad personal. Sólo así estaremos seguros de brindar a nuestros pacientes los mejores cuidados disponibles.

Aplicación de la Dermatología Basada en la Evidencia

La aplicación de la DBE puede ser sistematizada en una serie de pasos lógicos que faciliten su uso.

Lo primero que debemos establecer es el problema clínico más importante de nuestro paciente, cuya respuesta será decisiva en su manejo. El problema seleccionado deberá ser expresado en forma de una pregunta clara y precisa susceptible de ser respondida. En la formulación de la pregunta se debe considerar el problema de interés, intervención o tratamiento aceptado, intervención o tratamiento innovador a comparar y el resultado clínico a valorar12.

Luego de establecer la pregunta pertinente iniciaremos la búsqueda de toda la evidencia disponible relacionada a nuestra incógnita, resulta de vital importancia que la búsqueda de estudios sea global y no sesgada13, ya que esta es una de las principales diferencias entre las revisiones tradicionales y las sistemáticas.

Para obtener las mejores evidencias disponibles en forma rápida y eficaz debe elegirse las bases de datos más apropiadas, con las que debemos estar familiarizados, especialmente, con sus herramientas de búsqueda.

MEDLINE es la primera base de datos biomédica producida por la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos. Es la versión electrónica del Index Medicus, del International Nursing Index, y del International Dental Literature. Desde 1966 a la fecha incluye más de 3 800 revistas biomédicas internacionales. Incluye artículos originales, revisiones, cartas al editor, editoriales y comentarios. No incluye libros, artículos de conferencias, resúmenes de congresos, ni tesis. Cuenta con los resúmenes de la mayoría de los artículos. Las referencias pueden obtenerse por nombre del autor, los títulos de temas médicos (Medical Subject Headings), o palabras claves de los títulos o resúmenes. Está disponible en muchas versiones diferentes de la National Library of Medicine, empresas comerciales y universidades. El acceso libre a MEDLINE está disponible a través de lnternet. A pesar de indexar muchas de las revistas dermatológicas de mayor factor de impacto, una búsqueda exclusiva por este medio no es completa ya que no ha considerado el número cada vez mayor de revistas publicadas en idiomas diferentes al inglés, que también publican estudios de gran valor y rigor científico, muchas veces, sobre entidades gran prevalencia en distintas latitudes y que por el contrario son poco frecuentes en otras regiones.

La Biblioteca Cochrane13 es una base de datos electrónica que se actualiza regularmente diseñada para proporcionar la evidencia necesaria a los profesionales de la salud. Esta disponible para su uso en CD-ROM. La librería contiene "The Cochrane Database of Systematic Reviews", una colección de revisiones sistemáticas actualizada regularmente por los colaboradores del grupo Cochrane. Las revisiones se concentran en los estudios controlados y están altamente estructurados. Muchos son metaanálisis, combinando estadísticamente los datos de múltiples revisiones. "The York Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness" proporciona resúmenes estructurados de revisiones sistemáticas de buena calidad publicados previamente alrededor del mundo, filtrados  por revisores en el Centro NHS de revisiones y diseminación en Inglaterra. También incluye resúmenes de las revisiones producidas por la American College of Physicians Journal Club, The Cochrane Controlled Triais Register, una base bibliográfica de más de 100 000 estudios controlados identificados por los colaboradores del grupo Cochrane y de otros, incluyendo muchos estudios no enlistados actualmente en  MEDLINE. The Cochrane Review Methodolgy Database, una base bibliográfica de artículos sobre la ciencia de síntesis de la investigación y sobre aspectos prácticos de la preparación de revisiones sistemáticas. Otras bases de datos útiles son EMBASE, Current Contents, The Science Citation Index, LILACS, entre otras.

Además, existe en Internet un importante número de revistas médicas con acceso gratuito a los textos completos cuyas direcciones electrónicas están recopiladas en http://www.freemedicaljournals.com que es permanentemente actualizada.

Otras fuentes de búsqueda la constituyen las publicaciones especializadas en Medicina Basada en Evidencias como el "ACP Journal Club", es un suplemento bimensual de la revista "Annals of Internal Medicine". Fue la primera publicación secundaria basada en la evidencia. Incluye resúmenes estructurados de los estudios de alta calidad que son importantes para la práctica de la medicina. Bandolier es una revista mensual producida en Oxford for NHS, el acceso a través de lnternet es gratuito http://www.jr2.ox.ac.uk/Bandolier/.band80/b80.html14.

Una vez obtenidos los estudios de nuestro interés debe tenerse especial cuidado en seleccionar cuales serán los estudios que constituirán nuestra mejor evidencia, especialmente en lo referente a ensayos terapéuticos, que podrían influir en el manejo de nuestros pacientes. Son de particular interés los Ensayos Clínicos Aleatorios Controlados (ECAC) por presentar resultados considerados de mayor validez en los que se debe revisar los posibles factores de sesgo14 y la forma de presentar los resultados.

El proceso de randomización es importante para eliminar el sesgo de selección en los ensayos clínicos, muchas revisiones sistemáticas excluyen los estudios no aleatorios, es recomendable la asignación mediante el uso de computadoras u otros métodos de azar, así se evita la preferencia consciente o subconsciente del investigador. Diversos estudios han demostrado que cuando el proceso de asignación es inadecuado se sobrestiman los resultados en un 30 a 40 % aproximadamente14, aún una distribución sistemática en forma alternada puede conducir a una variación del 15 %2.

Otro factor a tener en cuenta es el enmascaramiento o "ciego" que evita que los observadores puedan sobrestimar el efecto de un tratamiento ensayado, así los pacientes (simple ciego) o los pacientes y los investigadores (doble ciego) no saben que tratamiento reciben y/o dan. Los estudios sin enmascaramiento sobrestiman los efectos de un tratamiento en un 17% aproximadamente. Por otro lado, se han ideado escalas basadas en la randomización, el enmascaramiento y el abandono de los pacientes, que con un rango de cero a cinco puntos, dependiendo de la calidad de la información brindada, muestran que los estudios con una puntuación menor o igual a dos sobrestiman hasta en un 25 % el efecto de un tratamiento14.

El tamaño de la muestra es también un factor de sesgo muy importante, ya que debe determinarse por anticipado y no debe ser muy pequeña, muchos opinan que ensayos con menos de 10 pacientes en cada grupo de tratamiento no deberían ser tomados en cuenta2, se considera que los ensayos pequeños pueden sobrestimar el efecto alrededor del 30%.

En el diseño del ensayo existen otros factores además del enmascaramiento y la randomización. Se deben considerar si hubo modificaciones a lo planeado una vez iniciado el estudio, tales como, cambios en los criterios de inclusión y exclusión, si se definieron los parámetros para la evaluación de un tratamiento, si la medida del efecto terapéutico fue un resultado intermedio o final, si hubo un control evolutivo completo de los pacientes, si hubo cointervenciones (intervenciones distintas del tratamiento en evaluación) diferentes en los grupos.

Interpretación de los resultados

Como todos sabemos existen muchas formas de expresar resultados15-22, generalmente los resultados estadísticos tradicionales son difíciles de ser extrapolados directamente a la practica clínica, por lo que es difícil decidir cuando la evidencia es lo suficientemente fuerte para justificar cambios en los cuidados que brindamos.

Así, los resultados se pueden expresar en términos de: reducción absoluta del riesgo (RAR), riesgo relativo (RR), reducción relativa de riesgo (RRR), número necesario a tratar (NNT) y odds ratio (OR).

La reducción absoluta del riesgo (RAR) o Absolute Risk Reduction (ARR), es la diferencia entre el riesgo en el grupo control y riesgo en el grupo tratado. También llamado Riesgo atribuible.

El riesgo relativo (RR) o Risk ratio o Relative risk, es el cociente entre el riesgo en el grupo tratado y el riesgo en el grupo control. Es una medida de la eficacia de un tratamiento. Si es igual a uno, el efecto del tratamiento no es distinto del efecto del control. Si el RR es mayor (o menor) que uno, el efecto del tratamiento es mayor (o menor) que el del control.

La reducción relativa del riesgo (RRR) o Relative Risk Reduction (RRR), es el cociente entre la RAR y el riesgo en el grupo control. Generalmente se expresa en porcentaje. También llamado "Fracción atribuible".

El número necesario a tratar (NNT), se define como el número necesario de pacientes para que una intervención produzca un efecto, en relación a otra intervención está sujeto a las condiciones del estudio como periodos de tratamiento, dosis y condiciones de los pacientes.

El Odds ratio (OR), es una medida de la eficacia de un tratamiento. Se define como el cociente entre los "odds" del grupo tratado y el grupo control. Si es igual a uno, el efecto del tratamiento no es distinto del efecto del control. Si el OR es mayor (o menor) que uno, el efecto del tratamiento es mayor (o menor) que el del control. Nótese que el efecto que se está midiendo puede ser favorable o adverso.

En forma práctica analicemos un estudio sobre el tratamiento de tiña capitis23, que demuestra que la terbinafina administrada por cuatro semanas, es más eficiente en la prevención de recidivas que la griseofulvina por ocho semanas, para un periodo de seguimiento de 12 semanas.

Usando la RRR el estudio podría anunciar que los pacientes tomando terbinafina tienen 57% menos recidivas que los que toman griseofulvina, empleando la ARR podría concluir el 24 % de pacientes con terbinafina presentó recidiva versus el 56 % tratado con griseofulvina dando una diferencia de 32% ó en términos de NNT podría decirse que por cada tres pacientes en que se previene la recidiva con el uso de terbinafina, sólo se consigue este efecto en un paciente cuando se emplea griseofulvina. Como se observa los resultados de un estudio pueden aparecer más alentadores según los términos en que son expresados.

Finalmente, debemos aplicar la mejor evidencia encontrada según nuestra propia experiencia y conocimiento, Debe evitarse interpretar la mejor evidencia como la receta "mágica" que resolverá los problemas de nuestros pacientes, sino como una guía racional para ayudarnos a ofrecer los mejores cuidados disponibles.

Limitaciones de la DBE

La búsqueda sistemática de la mejor evidencia como medio irremplazable para asegurar una óptima calidad de atención en salud ha sido cuestionada por diversos sectores aduciendo que estos principios desconocen el valor de la experiencia, la intuición y el conocimiento de la fisiopatología, argumentando que mucho antes que se geste esta corriente ya se habían hecho grandes descubrimientos (como los de Pasteur, Koch, Erlich y otros), que no por carecer de ECAC, carecen de validez24. En la práctica de la medicina existen muchas variables no cuantificables estadísticamente, que sin embargo, son de gran importancia y que hacen la diferencia entre las intervenciones que pueden administrar los médicos experimentados y los noveles. Mientras no se tenga el conocimiento necesario para medir estas variables la aplicación de los productos estadísticos de la MBE deberá depender en un alto grado de la destreza personal, como es reconocido por muchos autores que defienden la MBE.

Por otro lado algunos creen que sólo los ECAC son de valor, pero en realidad el proceso del conocimiento es progresivo y todas las observaciones y estudios de diversa metodología son parte importante de esta secuencia. Además, los ECAC no deben ser interpretados como verdades absolutas sino que deben ser valorados en su real dimensión teniendo en cuenta no sólo su metodología sino también las realidades de sus grupos y subgrupos de tratamiento para saber si esa experiencia puede ser extrapolada a nuestra práctica.

En dermatología, como todos sabemos, existen muchas interrogantes clínicas sobre las cuales no existen trabajos de alta calidad disponibles, por lo que, intentos de buscar la mejor evidencia pueden ser considerados fútiles y como una pérdida de tiempo.

Otro de los argumentos o temores se refiere al uso inadecuado por parte de las instituciones encargadas de brindar salud para limitar el arte de la práctica de la medicina, permitiéndole sólo intervenciones "aprobadas" por la MBE(24,25),

Para llegar a obtener la mejor evidencia sobre una interrogante es preciso tener acceso a diversas fuentes bibliográficas como hemos revisado anteriormente, lo cual no siempre es posible, especialmente en nuestro medio con serias limitaciones económicas, por lo que la Sociedad Peruana de Dermatología esta empeñada en la implementación de la mayor biblioteca de nuestra especialidad en el medio. Con la adquisición de alrededor de 30 revistas de mayor impacto a nivel regional y mundial, la obtención de acceso "on line" a las principales bases de datos (Biblioteca Cochrane, MEDLINE, Revistas dermatológicas, Bases de CATs, entre otras) y el mantenimiento de un servicio eficiente capaz de enviar información científica a donde nuestros asociados lo requieran.

Glosario1,2,7

Análisis costo-beneficio (Cost-benefit analysis)

Es un análisis en el que se expresan los efectos de una intervención en las mismas unidades monetarias que los costes y se comparan ambos.

Análisis costo-efectividad (Cost-effectiveness analysis)

Es un análisis en el que se expresan los efectos en términos de salud y se describen los costes para alguna ganancia adicional en salud. (p.e. coste por un infarto adicional evitado).

Análisis costo-utilidad (Cost-utility analysis)

Es un análisis en el que se expresan los efectos de una intervención en términos de preferencias personales (utilidades) y se describen los costos para alguna ganancia adicional en utilidades.

Análisis de decisión (Decision analysis)

Es la aplicación de métodos explícitos y cuantitativos al análisis de decisiones en condiciones de incertidumbre.

Análisis por intención de tratar (Intention to treat analysis)

En un ECAC, análisis de los datos según el grupo de tratamiento asignado inicialmente, en lugar de por el tratamiento realmente recibido, es decir se incluyen los pacientes que abandonaron el estudio.

Análisis interin (Interim analysis)

En un ECAC, análisis de los datos realizados antes de que acabe el estudio para ver si con los datos recogidos ya se demuestra el efecto y se puede parar el estudio.

Análisis de sensibilidad (Sensitivity analysis)

Evaluación del efecto que sobre los resultados de un estudio puede tener el establecimiento de puntos de corte en alguna variable, o los individuos perdidos en los que no se pudo observar el evento de interés. Consiste en repetir el análisis con otros puntos de corte. En el caso de las pérdidas, se repite el análisis considerando que todos los individuos perdidos tienen el peor y el mejor de los resultados, en ambos casos se observa los cambios que ello produce en los resultados.

Asignación aleatoria (Random assignment)

Modo de asignar individuos a grupos de tal modo que cada individuo es asignado independientemente y tiene la misma probabilidad de ser asignado a cada grupo.

Ciego (Blind)

En un ECAC, o los pacientes (simple ciego) o los pacientes y los investigadores (doble ciego) no saben qué tratamiento reciben y/o dan.

Comparaciones múltiples (Multiple significance testing)

Ocurren cuando se realizan múltiples contrastes de hipótesis con los mismos datos, p.e. en el análisis de subgrupos donde se realiza un contraste global y después se repite el análisis para ciertos subgrupos (p.e. tramos de edad). En esta situación la probabilidad de error tipo I (error que se comete cuando se rechaza la hipótesis nula, siendo cierta) aumenta con el número de contrastes. Por ello, idealmente deberían evitarse, o usar las técnicas estadísticas apropiadas (p.e. Anova o la corrección de Bonferroni).

Contraste de hipótesis (Hypothesis testing)

Prueba realizada para evaluar la plausibilidad de una hipótesis dada. El resultado es la probabilidad (valor p) de obtener el resultado encontrado, u otro más alejado de la hipótesis, si la hipótesis fuera cierta. Si esta probabilidad es menor o igual que un valor predeterminado (nivel de significación) se rechaza la hipótesis.

Controles (Controls)

En un ECAC son los individuos que forman el grupo de comparación. Reciben el tratamiento convencional (o placebo) mientras que el grupo experimental recibe el tratamiento que se está probando.

Cociente de probabilidades (Likelihood ratio)

Indica cuánto más probable es un resultado determinado de una prueba diagnóstica en un paciente con una enfermedad dada comparado con un paciente sin la enfermedad.

Concordancia (Agreement o concordance)

Grado en que un observador, o una prueba diagnóstica, o un estudio, coincide con otro (concordancia externa) o consigo mismo en otro momento (concordancia interna) al observar la misma magnitud. Se suele usar este término sólo para variables categóricas, p.e. concordancia entre dos radiólogos al informar una mamografía en tres categorías: normal, dudosa, masa tumoral.

Diseño cruzado (Crossover study design)

Es un ECAC en el que los dos (o más) tratamientos se administran uno después de otro al mismo grupo de pacientes.

Efectividad (Effectiveness)

Es la magnitud en la que una intervención mejora los resultados para los pacientes en la práctica.

Efecto de arrastre (Carry-over effect)

En un ensayo cruzado existe este efecto si cuando se evalúan los efectos de un período del ensayo las respuestas observadas son debidas también al tratamiento dado en el anterior. Para evitarlo, debe haber períodos de lavado entre los tratamientos.

Eficacia (Efficacy)

Es la magnitud en la que una intervención mejora los resultados para los pacientes en condiciones ideales (típicamente un ECAC).

Eficiencia (Efficiency)

Los efectos o resultados finales que se alcanzan en relación con el esfuerzo realizado, en términos de dinero, tiempo y otros recursos.

Ensayo clínico aleatorio controlado (ECAC)

(Randomised controlled trial) (RCT)

Es un diseño de estudio en el que los sujetos son aleatoriamente asignados a dos grupos, uno recibe el tratamiento que se está probando y el otro recibe un tratamiento alternativo.

Ensayo clínico en un solo paciente (N-of-1 Trial)

Es un procedimiento para determinar la efectividad de un tratamiento en un paciente concreto. Básicamente es un ECAC, cruzado, en un solo paciente.

Error estándar (Standard error)

Estadístico que indica el grado de incertidumbre con el que una estimación obtenida en una muestra se acerca al verdadero valor en la población.

Especificidad (Specificity)

Es la proporción de personas sin una enfermedad que tienen un resultado negativo en una prueba diagnóstica.

Estandarización (Standardisation)

Método estadístico para comparar tasas de dos grupos con potenciales factores de confusión. Típicamente se estandariza por edad y sexo.

Estimador (Estimator)

Medida resumen calculada en una muestra, p.e. media, riesgo, riesgo relativo, etc. Los estimadores se usan para hacer inferencias sobre la población. Deberían ir acompañados de su correspondiente error estándar.

Estimación ajustada (Adjusted estimate)

Opuesto a estimación "cruda". Cuando se encuentran diferencias entre las estimaciones de algún parámetro en dos grupos con diferentes factores de riesgo, no es fácil interpretar esas diferencias. Se denomina estimación ajustada a la realizada teniendo en cuenta esos factores. Los habituales son estratificación, estandarización y modelos de regresión.

Estimación "cruda" (Crude estimate)

Opuesto a estimación ajustada. Estimación obtenida sin tener en cuenta factores de confusión.

Estratificación (Stratification)

Procedimiento para calcular estimaciones o realizar contrastes de hipótesis, para cada nivel, o estrato, de una variable categórica y después calcular una estimación global para todos los estratos. El método más usado es el de Mantel-Haenszel.

Estudio caso-control (ECC) (Case-control study)

Es un diseño de estudio en el que se seleccionan dos grupos de individuos, uno tiene el resultado de interés y el otro no lo tiene y se observa "hacia atrás" si hay diferencia en la exposición.

Estudio crossecional o transversal (Cross-sectional study)

Es un diseño de estudio en el que se observa en un punto o intervalo temporal a una población definida. Exposición y resultado son observados simultáneamente.

Estudio de cohorte (Cohort study)

Es un diseño de estudio en el que se seleccionan dos grupos (cohortes) de individuos, uno tiene la exposición de interés y el otro no y se les sigue en el tiempo para observar diferencias en el resultado de interés.

Estudio ecológico (Ecological study)

Es un diseño de estudio en el que se observan datos agregados de una población, en un punto o intervalo temporal para investigar la relación entre una exposición y un resultado.

Exactitud (Accuracy)

De una prueba diagnóstica: grado en que sus resultados coinciden con un patrón de referencia claro y objetivo.

Factor de confusión (Confounding factor)

Existe cuando los grupos que se comparan en un estudio son diferentes respecto a factores distintos del que se están estudiando. Por ejemplo, si un grupo de personas con sobrepeso y un grupo de personas sin sobrepeso tienen diferentes edades, una diferencia en el riesgo de enfermedad cardiaca podría no ser debida al sobrepeso. La edad puede actuar como factor de confusión. Las estimaciones "crudas" no son válidas en estas circunstancias.

Factor de riesgo (Risk factor)

Relacionado con el riesgo de que ocurra un evento (p.e. enfermar).

Gráfica de chimenea (Funnel Plot)

Gráfica para evaluar si una revisión sistemática presenta sesgo de publicación.

Guía de práctica clínica (Clinical practice guideline)

Es una guía desarrollada sistemáticamente para ayudar a los clínicos y a los pacientes a tomar decisiones apropiadas sobre una circunstancia clínica específica.

Homogeneidad (Homogeneity)

Significa "similaridad". Se dice que unos estudios son homogéneos si sus resultados no varían entre sí más de lo que puede esperarse por azar.

Intervalo de confianza (IC) (Confidence interval) (CI)

Es el intervalo dentro del que se encuentra la verdadera magnitud del efecto (nunca conocida exactamente) con un grado prefijado de seguridad, suponiendo que el estudio sea válido. A menudo se habla de "intervalo de confianza al 95%" (o "límites de confianza al 95%"), es decir que dentro de ese intervalo se encontraría el verdadero valor en el 95% de los casos.

Lectura crítica (Critical Appraisal)

Es el proceso de evaluar e interpretar la evidencia aportada por la literatura científica, considerando sistemáticamente los resultados que se presentan, su validez y su relevancia para el trabajo propio.

Metaanálisis (Meta-analysis)

Es una técnica estadística que permite integrar los resultados de distintos estudios en un único estimador, dando más peso a los resultados de los estudios más grandes.

Modelo de regresión (Regression model)

Modelo estadístico de dependencia entre una variable resultado (variable dependiente) y varias variables predictoras (variables independientes). Se puede usar para predecir la variable resultado o para estimar la relación entre la variable resultado, controlando por potenciales variables de confusión.

Muestra (Sample)

Grupo de individuos elegidos de un grupo más amplio (población) de acuerdo a un criterio preestablecido. Los métodos estadísticos asumen que las muestras son aleatorias.

Muestra aleatoria (Random sample)

Muestra elegida de tal modo que todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos y son elegidos independientemente.

Número necesario a perjudicar (NNP) (Number needed to harm, NNH)

Es una medida de los efectos adversos de un tratamiento, definida de modo similar al NNT, como el número de personas que hay que tratar para producir un efecto adverso adicional (ej. aspirinas para producir trastornos gástricos).

Número necesario a tratar (NNT) (Number needed to treat)

Es una medida de la eficacia de un tratamiento. Es el número de personas que se necesitaría tratar con un tratamiento específico (ej. aspirina a quienes han sufrido un ataque cardíaco) para producir, o evitar, una ocurrencia adicional de un evento determinado (ej. prevención de muerte).

Odds (Odds)

Es un término poco usado fuera del contexto (en Inglaterra) y la estadística. Se define como el cociente entre la probabilidad de que un evento ocurra y la de que no ocurra. Piense en él como una medida del "riesgo".

Período de lavado (Wash-out period)

En un ensayo cruzado, es el período de tiempo sin tratamiento, entre tratamientos consecutivos para permitir que los efectos de cada tratamiento no se arrastren al siguiente.

Precisión (Precision)

Grado en que un instrumento de medida o un estadístico produce los mismos resultados al aplicarse sobre la misma magnitud (instrumentos) o población (estadísticos). La precisión de un estadístico se estima por el intervalo de confianza.

Revisión sistemática (Systematic review)

Es una revisión en la que la evidencia sobre un tema ha sido sistemáticamente identificada, criticada y resumida de acuerdo a unos criterios predeterminados.

Riesgo (Risk)

Probabilidad de ocurrencia de un evento dado. Se estima por la proporción de individuos en los que se observa el evento. Si en un grupo de 100 individuos se observan 15 eventos, el riesgo estimado es 0,15 ó 15%.

Sensibilidad (Sensitivity)

Es la proporción de personas con una enfermedad que tienen un resultado positivo en una prueba diagnóstica. (véase SnNout)

Serie de casos (Case-series)

Es un estudio en el que se describe un grupo de pacientes con el resultado de interés. No tiene grupo control.

Sesgo (Bias)

Es la desviación sistemática entre el resultado obtenido y el verdadero valor, debido a la forma en que se hizo el estudio.

Sesgo de publicación (Publication bias)

Refleja la tendencia reconocida a publicar sólo estudios con resultados "positivos".

Significación estadística (Statistical significance)

Modo habitual de referirse al resultado de un contraste de hipótesis. Se dice que un contraste es significativo estadísticamente cuando su "valor p" es menor que un valor predeterminado, habitualmente 0,05. Hay que notar que la significación estadística depende de la variabilidad de la medida y del tamaño de la muestra. Para muestras grandes, diferencias pequeñas pueden ser significativas. En el extremo, si se estudiara toda la población, cualquier diferencia distinta de 0 sería significativa.

SnNout (SnNout)

Acrónimo para la regla nemotécnica: "Cuando un signo, o prueba diagnóstica, tiene una alta sensibilidad, un resultado negativo descarta (rules out) el diagnóstico.

SpPin (SpPin)

Acrónimo para la regla nemotécnica: "Cuando un signo, o prueba diagnóstica, tiene una alta especificidad, un resultado positivo sugiere (rules in) el diagnóstico.

Tasa (Rate)

Medida que expresa la idea de riesgo en el tiempo. El denominador se expresa en personas-tiempo y el numerador en número de eventos observados. Si en 10 individuos seguidos durante un año se observa 1 evento, la tasa es 0,1 personas-años; si se sigue a un individuo durante 10 años y ocurre un evento, la tasa es también 0,1 persona-año.

Validez (Validity)

De un estudio: se refiere a su solidez, o rigor, en relación con el grado de aproximación a la ‘verdad’ de sus resultados. Un estudio es válido si el modo en que ha sido diseñado y realizado hace que los resultados no estén sesgados, es decir, nos da una ‘verdadera’ estimación de la eficacia clínica. De una prueba diagnóstica: grado en que sus resultados se aproximan al ‘verdadero’ diagnóstico.

Validez externa (External validity)

Grado en que los resultados de un estudio son generalizables a otros individuos.

Validez interna (Internal validity)

Grado en que los resultados de un estudio se aproximan a la ‘verdad’ en la población estudiada.

Valor predictivo negativo (Negative predictive value)

Es la proporción de personas con un resultado negativo en una prueba diagnóstica que no tienen la enfermedad.

Valor predictivo positivo (Positive predictive value)

Es la proporción de personas con un resultado positivo en una prueba diagnóstica que tienen la enfermedad.

 

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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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