Metaanálisis y revisiones sistemáticas
- 1. Metaanálisis y Revisiones sistemáticas Fredy RS Gutierrez M.D., M.Sc., Ph.D
- 2. Qué es un metaanálisis • Utilizan un método cuantitativo para combinar los resultados de estudios independientes (usualmente extraídos de ensayos clínicos publicados) y para sintetizar resúmenes y conclusiones útiles para evaluar la eficacia terapéutica y planificar nuevos estudios. • Debe diferenciarse de las revisiones (no sistemáticas) de la literatura.
- 3. Metaanálisis Qué tipos de estudios se analizan? • Ensayos clínicos • Estudios observacionales
- 4. Diseño de un metaanálisis De lo diverso a lo comparable • Evaluación de heterogeneidad • Validez (revisión sistemática) • Completo: todos los estudios relevantes • Solidez de los principales hallazgos
- 7. Estructura de un reporte de metaanálisis • Justificación – Pregunta, hipótesis, población – Desenlace, tipo de estudio, tipo de intervención (o exposición) • Criterios de búsqueda – Quién busca que, cómo accede? • Métodos – Selección, exclusión, heterogeneidad, valoración de sesgos, estadística usada • Resultados – Gráficos de resumen, tablas descriptivas, pruebas de sensibilidad, pruebas estadísticas, valores de p • Discusión – Medición de sesgos, calidad de incluidos, justificación de excluidos • Conclusiones – Explicaciones alternativas, generalización, perspectivas, fuente de financiación JAMA,April 19, 2000—Vol 283, No. 15
- 8. Diagrama de flujo de 4 niveles http://www.prisma-statement.org/
- 9. Diagrama de flujo de 4 niveles Ejemplo
- 10. Qué mide un metaanálisis? • Hipótesis nula de un metaanálisis: – “Cualquier diferencia observada entre todos los estudios que miden el mismo efecto en la misma población se debe a la casualidad”
- 11. Cómo se presentan los resultados de un metaanálisis? Gráfico de Forest
- 13. Metaanálisis Aspectos relevantes en el análisis de los datos 1. Heterogeneidad 2. Valoración de la calidad de los estudios – Escala de Chalmers1 – Escala de Jadad2 3. Tamaño del efecto – OR, RR – Método de combinación de resultados 4. Sesgo de inclusión 5. Análisis de sensibilidad – Efecto de excluir subgrupos o variables 1. Control Clin Trials1981; 2:31–49. 2. Control Clin Trials1996; 17:1–12
- 14. Heterogeneidad • Metodológica – Diseño – Participantes – Intervenciones – Exposiciones – Desenlaces • Estadística – Efecto real (observado)
- 15. Heterogeneidad Statist. Med. 2002; 21:1539–1558 Conjunto homogéneo de ensayos clínicos
- 16. Heterogeneidad Statist. Med. 2002; 21:1539–1558 Heterogeneidad moderada
- 17. Heterogeneidad Statist. Med. 2002; 21:1539–1558 Conjunto heterogéneo de ensayos clínicos
- 18. Heterogeneidad Statist. Med. 2002; 21:1539–1558 Estudio atípico (“outlier”)
- 19. Heterogeneidad Statist. Med. 2002; 21:1539–1558 heterogeneidad extrema
- 20. Cómo se mide la heterogeneidad? • Sólo se pueden combinar estudios homogeneos. • Todo metaanálisis debe demostrar un análisis de heterogeneidad – Gráfico de L’abbé (desenlaces) – Gráfico de Galbraith (precisión vs efecto) – Prueba de heterogeneidad de Mantel–Haenszel (Q, Chi2) • Metaregresión – Cuando los estudios son heterogéneos
- 21. Cómo se mide la heterogeneidad en un metaanálisis? Gráfico de L’abbé Riesgo Relativo
- 23. Cómo se mide la heterogeneidad en un metaanálisis? Gráfico de Galbraith ErrE-1 Efecto/ErrE IC 95%
- 26. Cómo se combinan los datos? • Procedimiento de Mantel- Haenszel – Se expresa en el gráfico de Forest • Modelo de efctos fijos – Cualquier diferencia es debido al azar (representativo d ela población) • Modelo de efectos aleatorios – Muestra representativa • Variabilidad inter estudio • Variabilidad intra estudio
- 27. Sesgo de publicación Cómo se produce? • Tendencia de las revistas a favorecer resultados positivos • Tendencia de los autores a enviar resultados positivos • Articulos con resultados positivos usualmente se publican en inglés • Articulos con resultados positivos usualmente son más citados
- 28. Sesgo de inclusión Cómo se produce? • Los criterios de inclusión/exclusión favorecen la entrada de estudios que presentan determinados resultados. • Estudios con muestras pequeñas tienden a ser excluidos por: – Metodología – Mayor variabilidad en los resultados
- 29. Sesgo de inclusión Cómo se mide? • Pruebas de Begg y Egger
- 31. Gráfico de embudo BMJ. 1997 Sep 13;315(7109):629-34. Tamañodelamuestraencadaestudio Tamaño del Efecto
- 34. Gráfico de embudo Para qué sirve? • Permite visualizar en el conjunto de estudios incluidos, el efecto del tamaño de la muestra, sobre el indicador analizado. • Demuestra hasta qué punto el sesgo de inclusión (selección) fue controlado.
- 35. Cochrane Collaboration • Base de datos para la estandarización y colaboración en metaanálisis y ensayos clínicos http://community.cochrane.org/
- 36. • Base de datos de registro y los resultados de los estudios clínicos con apoyo público y privado de los participantes humanos realizados en todo el mundo.
- 37. Ejemplo 1
- 38. Clinical and Experimental Rheumatology 2015; 33: 69-76.
- 39. Clinical and Experimental Rheumatology 2015; 33: 69-76.
- 40. Clinical and Experimental Rheumatology 2015; 33: 69-76.
- 41. Ejemplo 2
- 47. Ejemplo 3
- 48. Ann Intern Med. 2000;133(6):420-429.
- 49. Aspectos críticos de los metaanálisis Criterios y estrategia de búsqueda inadecuados Ausencia de valoración de sesgos Ausencia de valoración de calidad de los estudios Uso de métodos estadísticos inapropiados Ausencia de valoración de heterogeneidad
- 50. Ventajas de los metaanálisis • Analiza estudios independientemente de su resultado • Precisión (capacidad de detectar efectos pequeños pero clínicamente relevantes) • Transparencia (criterios de inclusión/exclusión)
- 51. Estandarización de reportes de metaanálisis • Declaración PRISMA http://www.prisma-statement.org – Lista de chequeo a la hora de escriri el reporte
- 52. Lecturas sugeridas • JAMA. 2000 Apr 19;283(15):2008-12. Review. PMID: 10789670 • D. Bowers, A. House and D. Owens. Understanding Clinical Papers 2nd Edition. John Wiley. 2006. Chapter 26. Systematic Review and Meta-analysis.