Métodos para la evaluación de artículos científicos. PhD Abdul Hernandez Cortina

Transcripción

1 Métodos para la evaluación de artículos científicos PhD Abdul Hernandez Cortina

2 Objetivos de la conferencia Analizar los métodos para la evaluación de la evidencia.

3 Dominios para determinar la fortaleza de la evidencia. (Healthcare Research and Quality. AHQR) Cantidad: El número de estudios que han evaluado la pregunta, la muestra general de los estudios, magnitud del efecto del tratamiento, fortalezas de la evaluación de la causalidad como el riesgo relativo. Calidad: El grado en que el diseño del estudio y el análisis minimizan los sesgos de selección, de medición y de variables las confusoras (validez interna). Consistencia: Si las investigaciones con similares y diferentes diseños reportan resultados similares.

4 Dominios para determinar la fortaleza de la evidencia. (Healthcare Research and Quality. AHQR) La certeza es el nivel de confianza que las acciones clínicas producen respecto a los resultados deseados. Debido a que las acciones clínicas están dirigidas a ayudar a los pacientes a logras sus objetivos de salud. Es necesario tener un alto nivel de certeza, que al realizar determinadas acciones llevamos al paciente al logro de los objetivos deseados. Por esta razón se debe de hacer la evaluación crítica de los estudios buscados (Melnyk y Fineout -Overholt, 2005).

5 Proceso para la selección de estudios (Manual Cochrane, 2010) 1-Reconocer los artículos duplicados 2-Utilización de software para organizar la información 3-Examinar los títulos y resúmenes para detectar aquellas investigaciones que no están relacionadas con el tema 4-Acceder y revisar los textos completos de artículos relevantes. 5-Clasificar la revisión en artículos incluidos, excluidos o dudosos

6 Criterios a tener en cuenta Buscar los autores que el gremio considere como expertos en el área a estudiar. Estas fuentes se encuentran fundamentalmente libros, tesis, artículos de revistas científicas, reportajes y artículos de periódicos entre otros. Buscar las teóricas con mayores precisiones empíricas y relevantes en el área a investigar. Estas fuentes se encuentran fundamentalmente en libros, monografías, artículos de revistas científicas y tesis. Seleccionar las revistas científicas con mayor factor de impacto o índice H del área que se desea estudiar. Estas fuentes se encuentran fundamentalmente en las bases de datos o directamente en las revistas seleccionadas.

7 Conceptos básicos para evaluación de calidad de la evidencia Rigor y control Calidad Riesgo de sesgo

8 Definición rigor y control Solidez de un diseño de investigación en términos de adhesión a procedimientos y precisión del estudio. Para asegurarse de que todos los procedimientos se han seguido de forma escrupulosa, que se han eliminado los factores de confusión y que el usuario pueda contar en que las conclusiones son de confianza 1. El control en la investigación cuantitativa se define como el seguimiento de una serie de reglas dirigidas a disminuir la probabilidad del error y aumentar la probabilidad de que los resultados del estudio sean acorde con la realidad estudiada. 1-Impellizzeri F M, Bizzini Mario. Invited commentary. Systematic review and meta-analysis: A primer. The International Journal of Sports Physical Therapy.2012; 7 (5):

9 Elementos a tener en cuenta cuando se avalúa el rigor de una investigación Rigor Declara las etapas de la investigación Precisión Problema y objetivos concisos y coherentes Formular protocolo de forma explícita Control Detallar el tipo de muestreo utilizado Medición objetiva de las variables de estudio Describir con detalles los escenarios donde se realice la investigación Como se logra evaluar esto? Checklist Describir detalladamente el tipo de intervención realizada

10 Checklist según los diferentes diseños Checklist PRISMA Consort STROBE Tipo de estudio Metanálisis Ensayos clínicos Estudios observacionales (casos y controles y de cohorte). SQUIRE COREQ Diseños cuantitativos Estudios cualitativos

11 Riesgo de sesgo El sesgo es una influencia sistemática de factores distintos en los resultados o inferencias que se tienen de un estudio 1. Sesgo de selección Sesgo de desgaste Sesgo de notificación Sesgo de realización Sesgo de detección 1-Gerrish K, Lacey Anne. Investigación en enfermería. 5ta ed. España: Mc Graw Hill; 2008.

12 Sesgo de selección El sesgo de selección hace referencia a las diferencias sistemáticas iniciales de los grupos que se comparan. En este sentido la asignación al azar disminuye este tipo de sesgo, aunque para que se realice de forma exitosa se debe de utilizar un método para asignar a los participantes, esto se denomina generación de secuencia y debe de asegurarse que la asignación al azar, sea estricta sin previo conocimiento de las asignaciones, esto se denomina ocultación de la asignación.

13 Sesgo de realización El sesgo de realización hace referencia a las diferencias sistemáticas entre grupos referente a la exposición a la intervención o a otros factores que puedan influir en los resultados. El cegamiento de los investigadores y del personal del estudio contribuye a disminuir este tipo de erro sistemático.

14 Sesgo de desgaste El sesgo de desgaste se define como las diferencias sistemáticas que se producen en los grupos debido al abandono de los participantes del estudio. Muchas veces ocurren por el propio abandono de los pacientes y en otras se ocultan los datos de los participantes que tienen resultados negativos para que no influyan en los resultados. Un procedimiento estadístico que se utiliza para disminuir este tipo de sesgo es el análisis por intención a tratar.

15 Sesgo de detección El sesgo de detección se refiere a las diferencias sistemáticas entre los grupos en la forma en que fueron obtenidos los datos. El enmascaramiento de los evaluadores contribuye a disminuir este tipo de sesgo. O sea, si en un estudio los evaluadores no conocen a que grupo se le aplicó la intervención, estos no influyen en que los resultados sean más positivos para el grupo experimental que al control.

16 Sesgo de notificación El sesgo de notificación se define como aquellas diferencias sistemáticas entre los resultados presentados y no presentados. Hay evidencias que señalan que hay más probabilidad de que en un estudio se publiquen los resultados con diferencias estadísticamente significativas que aquellos cuyas diferencias no son significativas.