1. Aplicación de la evidencia en la toma de decisiones METODOLOGIA Diabetes tipo 2 Evaluación crítica de las principales evidencias en:
2. Formulación de preguntas clínicas Búsqueda y selección de la literatura Lectura crítica Formulación de recomendaciones Aplicación de la evidencia en la toma de decisiones Resumen de la evidencia relevante Creación del equipo elaborador de la GPC Revisión externa y edición
21. Medidas de resultados Variable final vs. intermedia VOP: Aumenta los eventos cardiovasculares en comparación con clortalidona VOE: Reduce la presión arterial en pacientes hipertensos Doxazosina en HTA VOP: No disminuye la mortalidad cardiovascular ni por cualquier causa; aumenta los eventos cardiovasculares en mujeres de más de 60 años VOE: Reduce el LDL-colesterol y aumenta el HDL-colesterol THS para la prevención de eventos cardiovasculares
22. Variable final vs. intermedia Autoanálisis vs. no autoanálisis Ansiedad por la enfermedad Cardiopatía isquémica Cumplimiento con el tratamiento farmacológico Conocimientos acerca de la diabetes Extracción de cataratas Puntuación en cuestionario de calidad de vida HbA1c
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27. Estudio Time Lancet 2001;358:951-7 MEDIDAS DE RESULTADO Variables compuestas (“composite endpoint”) Estudio TIME 0,40 (0,30-0,54) 96 40 Total eventos cardiovasculares (muerte, IAM no fatal, hospitalización por SCA) RR IC 95 % Tto Médico N=148 Cirugía N=153
28. Estudio Time Lancet 2001;358:951-7 MEDIDAS DE RESULTADO Variables compuestas (“composite endpoint”) Estudio TIME 0,19 (0,12-0,32) 73 15 Hospitalización por SCA 0,68 (0,34-1,38) 17 12 IAM no fatal 2,10 (0,82-5,37) 6 13 Muerte 0,40 (0,30-0,54) 96 40 Total eventos cardiovasculares RR IC 95 % Tto Médico N=148 Cirugía N=153
29. Guía de Montori para variables agregadas MEDIDAS DE RESULTADO Variables compuestas (“composite endpoint”) 3. ¿El efecto del tratamiento sobre los distintos componentes es similar? (valorar la reducción del riesgo y los intervalos de confianza, la “plausibilidad biológica” y el razonamiento clínico) 2. ¿Ocurren los resultados con similar frecuencia? 1. ¿Los distintos componentes tienen la misma importancia clínica?
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34. Enmascaramiento Resultados de la acupuntura en la lumbalgia crónica % pacientes que mejoran en 4 ensayos abiertos y en 5 enmascarados R1 R2
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44. Nº de defunciones Medidas de efecto relativas y absolutas 2 1 50 25 N=100 N=100 A B RR=0,5 RRR=50% RAR=1% NNT=100 RR=0,5 RRR=50% RAR=25% NNT=4
45. NNT a partir de RRA 100 25 X 1 NNT=100 x 1/25=4 4
46. ____________________________________________________________ Incidencia en el grupo Control 40% 20% 10% 1% Incidencia en el grupo Tratado 26% 13% 7% 0,7% Reducción absoluta del riesgo 14% 7% 3% 0,3% Reducción relativa del Riesgo 33% 33% 33% 33% NNT 7 15 30 303 ____________________________________________________________ MEDIDAS DE EFECTO EN FUNCION DEL RIESGO BASAL
47. Imposible Certeza absoluta ¿Qué signigica p=0,5? ¿Qué significa p=0,1? ¿Qué significa p=0,05? ¿Cuál es la magnitud del efecto? SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA vs. IMPORTANCIA CLÍNICA 0 1
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Notas do Editor
Desde el año 2006 por iniciativa de la Subdirección de calidad del Ministerio de Sanidad se ha financiado y promovido el desarrollo de GPC para disminuir la variabilidad en la práctica clínica en el Estado español y mejorar la calidad de la atención a la diabetes. . Así mediante el convenio que se firmó en el año 2006 se desarrollaron 7 GPC. Las Guías de Práctica Clínica son herramientas que se han demostrado útiles para acercar las mejores evidencias científicas al profesional. Proyecto coordinado por guiasalud.
Pasos en la cómo aplicar la evidencia en la prácitca clínica. En el caso de las guías: equipo, reviisón externa y edición.
Pensar 3 preguntas (cualquiera) sobre tratamiento de la diabetes dos en dos. Se preguta a unos cuántos para ver ejemplos de preguntas. Utilizar pizarra.
Poner montoria variables resltado
Se definen como estudio analítico NO experimental (basado en la observación), con sentido hacia atrás(se parte del efecto para estudiar sus antecedentes), ene l que se seleccionan 2 grupos de sujetos, llamados casos y controles según tengan o no la enfermedad. Estos grupos se comparan respecto a las exposiciones o ccas antecedentes con la finalidad de aclarar si están o no asociados con el efecto objeto del estudio. Ej cancer de colon y dieta.
Se definen como estudio analítico NO experimental (basado en la observación), con sentido hacia atrás(se parte del efecto para estudiar sus antecedentes), ene l que se seleccionan 2 grupos de sujetos, llamados casos y controles según tengan o no la enfermedad. Estos grupos se comparan respecto a las exposiciones o ccas antecedentes con la finalidad de aclarar si están o no asociados con el efecto objeto del estudio. Ej cancer de colon y dieta.
Control de todos los pasos.
Dimensiones de la lectura crítica
Antes de ponerse a leer un artículo en profundidad lo primero que tenemos que valorar es si el ensayo es relevante y aplicable para nuestros pacientes. Si no probablemente estemos perdiendo el tiempo. Este ejercicio implica el preguntarse hasta qué punto los Pacientes a estudio y las Intervenciones que se van a Comparar se parecen a nuestros pacientes y a las terapias que disponemos, y si los Outcome o Resultados que mide el estudio son importantes para nuestros pacientes, incluyendo también los riesgos (acrónimo PICO). Otra forma de valorar la relevancia es simplemente plantearnos hasta qué punto la pregunta que plantea el estudio podría modificar nuestra práctica clínica.
La validez externa se refiere a la medida en que los resultados del estudio puedan ser extrapolables a una población más amplia. La aplicabilidad a la medida en que los resultados del estudio puedan ser extrapolables a unos pacientes en particular. Veamos la generalizabilidad con el estudio RALES. Estudio muy bien hecho (mucha validez interna) y valoraba el efecto de clortalidona sobre muerte y hospitalización en pacientes con ICC severa y con función renal normal. Resultados muy favorables y se empezo a generalizar su uso en una población más amplia a la del estudio (ICC leve y con función renal alterada). En estudios observacionales se ha visto que, en estas condiciones de uso (reales, tipo de población distinta a la del estudio) el fármaco aumentaba la hospitalizacion y la mortalidad debido a la hiperpotasemia. Conclusión: ojo cuando se generalizan los resultados, tener en cuenta el riesgo basal y las caracteristicas de los pacientes, si tienen los mismos riesgos…..
La propia declaracion de Helsinki, cláusula 29 dice que los posibles beneficios y riesgos de cualquier procedimiento nuevo deberían ser evaluados mediante su comparación con los mejores métodos preventivos, diagnósticos y terapéuticos disponibles. Matizada por la aclaración de WMA (asociación médica mundial), para dar cabida al uso del placebo en patologías menores, o cuando el sujeto no esté expuesto a riesgos adicionales graves, o por razones metodológicas). Las agencias de regulación con frecuencia aprueban fármacos en base a superioridad frente a frente a placebo o con estudios de no inferioridad frente al tratamiento. No exigen que sea superior (salvo excepciones como Canadá o Australia). En diabetes no se realizan ECA frente a placebo. En su lugar son muy frecuentes son e lcomparar 2 fármacos frente a uno, o 3 frente a 2.A asociaciones vs monocomponentes: comparaciones necesarios para ver si merece la pena añadir otro fármaco, pero que no responde a la pregunta de cuál es la combinación de elección. Para ello se requieren comparaciones directas “dos a dos”, a priori mucho menos ventajosas que la comparación “dos a uno”; de estos estudios se ven muchos menos. Como dice Richard Smith (exeditor del BMJ) hay otra formas de favorecer al producto experimental. compararlo frente a uno que de antemano se prevea inferior, frente a una dosis baja del competidor (ejemplo Atorvastatina 80 mg vs pravastatina 40mg en estudios de coste-efectividad) frente a una dosis alta del competidor cuando se trata de demostrar un mejor perfil de efectos adversos (dosis alta de haloperidol vs dosis habitual de antipsitcótico atípico).
La magnitud y precisión se tratan despues en el taller, despues de la validez.
Una variable subrogada es un resultado fisiológico, bioquímico, radiológico o de otro tipo, relativamente sencillo de obtener, que se utiliza cuando los eventos clínicos importantes (variables finales) son difíciles de obtener. Su valor de depende de la medida en que sean buena predictora de la variable final. Habitulamente la variables orientadas al paciente son las duras y las orienteadas a la enfermedad las subrogadas. Doxazosina en el estudio ALLHAT. THS aumentaba los eventos CV a pesar de mejorar el perfil lipídico. VOE: orientadas a la enfermedad. VPO: orientadas al paciente.
La variable principal nos indica el objetivo principal del estudio y el tamaño de muestra se calcula en función de ésta. Las variables secundarias tienen fines más descriptivos, para formular hipótesis o que pueden ser incluidos en un metaanálisis junto con los resultados de otros ensayos. Cautela con resultados inesperados: puede tratarse de una forma de “salvar” el estudio cuando no hay beneficio en la variable principal
La muerte y el infarto tienen mayor importancia clínica que las hospitalizaciones por síndrome coronario. La hospitalizaciones ocurren con mucha mayor frecuencia que la muere o los infartos. La reducción del riesgo ocurre sobre todo en las hospitalizaciones, el efecto sobre el infarto no es significativo y se observa una tendencia a aumentar la mortalidad ( a priori era esperable que el tratamiento quirúrgico aumentara la mortalidad perioperatoria). Los intervalos de confianza son muy amplios para la muerte e infarto.
Tanto las observables como las no observables o desconocidas. La aleatorización protege del sesgo de selección.
¿Cómo era lo del cine? Preguntar a idoia
En el ensayo ISIS-2, tras realizar 40 análisis de subgrupos, quedó “demostrado” que para los pacientes nacidos bajo los signos Géminis y Libra del zodíaco el tratamiento con aspirina era perjudicial34.
Ejemplo de medidas de efecto absolutas y relativas y su relación con la situación basal de los pacientes. En variables muy infrecuentes (bajo riesgo basal), debemos fijarnos en las medidas de efecto absolutas (NNT) para percatarnos del impacto real de la intervención (NNT = Cuántos pacientes de este mismo tipo debemos tratar para evitar la aparición de 1 desenlace).
p=0.001 Muy improbable (1 de 1000) 0,05 Bastante improbable (1 de 20) p=0.5 Bastante probable 1 de 2 p=0.75 Muy probable 3 de 4
