Las fases para practicar la medicina basada en evidencias son:
Definición de la pregunta
Búsqueda de evidencias
Evaluación de las evidencias halladas
Implementación de los cambios propuestos
Evaluación de los cambios
La tercera fase, evaluación de las evidencias encontradas y la lectura crítica corresponde al proceso sistemático desarrollado para:
Evaluar el diseño
Evaluar la metodología del estudio
Evaluar la calidad de los datos analizados
Interpretar los resultados obtenidos
De la lectura crítica de la literatura científica obtenemos la validez de la evidencia y su relevancia para la práctica médica.
Validez interna y validez externa
Cuando leemos un artículo científico nos debemos hacer tres preguntas:
¿Cuáles son los resultados del estudio?
¿Son válidos los resultados?
¿Son útiles estos resultados para el cuidado de mis pacientes?
Las respuestas a las preguntas 1 y 2 nos habla de la validez interna de un estudio. Esta validez interna depende de la adecuación metodológica del diseño de investigación y de la propia adecuación del diseño elegido para responder a la pregunta de investigación. La validez interna garantiza la ausencia de sesgos, y por tanto nos acerca a la verdad, y por consiguiente a la realidad.
La respuesta a la tercera pregunta nos habla de la validez externa; la cual se refiere a la medida en la que los resultados de la investigación son aplicables a otra población distinta a la utilizada en el estudio, dicho de otra manera, corresponde a la generalización de los resultados. A nosotros nos interesan estudios en los que podamos extrapolar los resultados a los pacientes que tratamos.
Herramientas para la lectura crítica
Para realizar una correcta lectura crítica es necesario conocer cómo se evalúan los distintos diseños de investigación. Además, debemos ser capaces de identificar que tipo de diseño es el que mejor se adecua a cada pregunta de investigación. Para facilitar esta labor el departamento de epidemiología y bioestadística de la universidad de McMaster publicó en 1981 unas guías para usuarios de literatura médica, pensadas para ayudar a los profesionales clínicos a leer artículos sobre: intervención, diagnóstico, pronóstico, etiología y tratamiento. Posteriormente estas guías se publicaron en español en 1997. Actualmente, estas guías han tenido gran difusión por diversos medio y métodos, uno de los más relevantes es el programa CASP (Critical Appraisal Skils Programme) que se puede consultar en ingles en http://www.casp-uk.net/, o en español en http://www.redcaspe.org/. CASP creó unos listados que ayudan al clínico a centrar su atención en los puntos críticos según el tipo de diseño elegido.
Niveles de evidencia y grados de recomendación
La lectura crítica nos permite valorar la calidad y adecuación de la literatura científica; sin embargo, el paso previo y necesario es identificar el nivel de evidencia científica de los estudios de investigación. El nivel de evidencia se determina mediante escalas, las cuales puedes consultar en los siguientes videos: a) introducción a los sistemas de clasificación de la evidencia, b) sistema Canadiense y de Sackett, c) sistema Americano y de Oxford, d) sistema SIGN y NICE, y e) sistema GRADE.
Introducción a los sistemas de clasificación de la evidencia
Sistema Canadiense y de Sackett
Sistema Americano y de Oxford
Sistema NICE y SIGN
Sistema GRADE
Conclusión
Tras la lectura evaluadora de un artículo de investigación y practicando las premisas de la lectura crítica, seremos capaces de identificar la calidad y adecuación de los resultados de dicha investigación a nuestro entorno e intereses al cuidado de nuestros pacientes. Para ello necesitamos conocer los distintos diseños de investigación y cómo se evalúan. Para no olvidarnos ningún aspecto, contamos con herramientas como las parrillas CASP. Recordemos que haber realizado la búsqueda documental mediante una adecuada estrategia de búsqueda nos puede facilitar esta evaluación, dado que reducirá la cantidad de artículos inadecuados.
Desde el momento mismo en que planeamos realizar un estudio, es indispensable que consideremos cómo será la hoja en la que vamos a capturar nuestros datos. Esto implica que debemos conocer con claridad cuáles son la variables que se van a medir en el estudio y la manera en que se llevarán a cabo las mediciones. La operacionalización de las variables corresponde a la descripción haremos de las variables desde tres aspectos fundamentales: Clasificación de las variables según su escala de medición Clasificación de las variables según su contenido , y Clasificación de las variables según sus relaciones Adicionalmente, en la operacionalización de las variables se deben establecer: a) cuál es el objetivo al medir la variable , b) cómo se va a medir , y c) la codificación que lleva implícita cada variable. Para ayudar a entender estos aspectos, utilizaré un ejemplo que plantea Martínez González (Bioestadística amigable 3a edición, 2014): Supongamos que se desea evaluar la efect...
Cálculo de probabilidades de eventos sencillos Basado en el libro de William Mendenhall La probabilidad de un evento A es una medida de nuestra creencia de que el evento A ocurrirá. Una manera práctica de interpretar esta medida es con el concepto de frecuencia relativa. Recuerda que si un experimento se realiza n veces, entonces la frecuencia relativa de un suceso particular, por ejemplo A , es donde la frecuencia es el número de veces que ocurrió el evento A . Si hacemos que el número n de repeticiones del experimento se haga cada vez más grande en última instancia se genera toda la población. En ésta, la frecuencia relativa del evento A se define como la probabilidad del evento A ; esto es, Como Pr(A) se comporta como una frecuencia relativa, Pr(A) debe ser una proporción que se encuentre entre 0 y 1; Pr(A) = 0 si el evento A nunca ocurre, y Pr(A) = 1 si el evento A siempre ocurre. Cuanto más cercano sea Pr(A) a 1, es más probable es que A ocurra. Por ejemplo...
Eventos y espacio muestral Basado en el Libro de William Mendenhall Obtenemos datos al observar eventos no controlados en la naturaleza o en situaciones controladas en el laboratorio. El término experimento se utiliza para describir cualquiera de los dos métodos de recolección de datos. Definición: Un experimento es el proceso mediante el cual se obtiene una observación (o medición). La observación o medición generada por un experimento puede o no producir un valor numérico. A continuación veamos algunos ejemplos de experimentos: • Registrar la calificación de un examen • Medir la cantidad de lluvia diaria • Entrevistar a un médico para obtener su opinión sobre una guía de práctica clínica Ejemplo Experimento : Lanza un dado y observa el número que aparece en la cara superior. Haz una lista de los eventos sencillos del experimento. Solución : Cuando el dado se lanza una vez, hay seis posibles resultados. Los eventos sencillos se presentan a continuación: Evento...
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