Metaanálisis y revisiones sistemáticas

Metaanálisis y Revisiones sistemáticas

Fredy RS Gutierrez M.D., M.Sc., Ph.D

Qué es un metaanálisis

• Utilizan un método cuantitativo paracombinar los resultados de estudiosindependientes (usualmente extraídos deensayos clínicos publicados) y para sintetizarresúmenes y conclusiones útiles para evaluarla eficacia terapéutica y planificar nuevosestudios.

• Debe diferenciarse de las revisiones (nosistemáticas) de la literatura.

MetaanálisisQué tipos de estudios se analizan?

• Ensayos clínicos

• Estudios observacionales

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

Aspectos del diseño

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

Diagrama de flujo de 4 niveles

http://www.prisma-statement.org/

Diagrama de flujo de 4 nivelesEjemplo

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”

Cómo se presentan los resultados de un metaanálisis?Gráfico de Forest

MetaanálisisAspectos relevantes en el análisis de los datos

1. Heterogeneidad2. 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 inclusión5. Análisis de sensibilidad– Efecto de excluir subgrupos o variables

1. Control Clin Trials1981; 2:31–49.2. Control Clin Trials1996; 17:1–12

Heterogeneidad

• Metodológica– Diseño

– Participantes

– Intervenciones

– Exposiciones

– Desenlaces

• Estadística– Efecto real (observado)

Heterogeneidad

Statist. Med. 2002; 21:1539–1558

Conjunto homogéneo de ensayos clínicos

Heterogeneidad

Statist. Med. 2002; 21:1539–1558

Heterogeneidad moderada

Heterogeneidad

Statist. Med. 2002; 21:1539–1558

Conjunto heterogéneo de ensayos clínicos

Heterogeneidad

Statist. Med. 2002; 21:1539–1558

Estudio atípico (“outlier”)

Heterogeneidad

Statist. Med. 2002; 21:1539–1558

heterogeneidad extrema

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

Cómo se mide la heterogeneidad en un metaanálisis?

Gráfico de L’abbé

Riesgo Relativo

Cómo se mide la heterogeneidad en un metaanálisis?

Gráfico de Galbraith

ErrE-1

Efec

to/E

rrE

IC 95%

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

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

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

Sesgo de inclusión

Cómo se mide?

• Pruebas de Begg y Egger

Gráfico de embudo

Gráfico de embudo

BMJ. 1997 Sep 13;315(7109):629-34.

Tam

año

de

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cad

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Tamaño del Efecto

Gráfico de embudo

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.

Cochrane Collaboration

• Base de datos para la estandarización y colaboración en metaanálisis y ensayos clínicos

http://community.cochrane.org/

• Base de datos de registro y los resultados delos estudios clínicos con apoyo público yprivado de los participantes humanosrealizados en todo el mundo.

Ejemplo 1

Clinical and Experimental Rheumatology 2015; 33: 69-76.

Ejemplo 2

(Medicine94(8):e572)

Ejemplo 3

Ann Intern Med. 2000;133(6):420-429.

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

Ventajas de los metaanálisis

• Analiza estudios independientemente de su resultado

• Precisión (capacidad de detectar efectos pequeños pero clínicamente relevantes)

• Transparencia (criterios de inclusión/exclusión)

Estandarización de reportes de metaanálisis

• Declaración PRISMA http://www.prisma-statement.org

– Lista de chequeo a la hora de escriri el reporte

http://www.prisma-statement.org/

Lecturas sugeridas

• JAMA. 2000 Apr 19;283(15):2008-12. Review. PMID: 10789670

• D. Bowers, A. House and D. Owens. UnderstandingClinical Papers 2nd Edition. John Wiley. 2006. Chapter26. Systematic Review and Meta-analysis.

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Healthcare

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