De Resultado a Conclusión  El impacto de  Azar  Sesgo  Factores de Confusión  Validez Externa.

Presentación del tema: "De Resultado a Conclusión  El impacto de  Azar  Sesgo  Factores de Confusión  Validez Externa."— Transcripción de la presentación:

1 De Resultado a Conclusión  El impacto de  Azar  Sesgo  Factores de Confusión  Validez Externa

2 De Resultado a Conclusión Resultado de estudio comparando el efecto de dos medicamentos A y B: RR=2 Que podemos concluir ? El efecto de A es dos veces el efecto de B en la población? NO

3 De Resultado a Conclusión El resultado encontrado en un estudio normalmente no es la verdadera magnitud del efecto de una intervención de la población. El resultado encontrado es una estimación de verdadera magnitud del efecto en la población de todos los pacientes Porque en un estudio se toma una muestra de una población en vez de investigar toda populación el magnitud es afectado por error aleatorio o azar El impacto de azar en el resultado es mayor en estudios con pocos participantes, que en estudios grandes

4 Azar Intervalo de confianza  Se refleje el impacto de azar en el intervalo de confianza  RR= 2, 95% intervalo de confianza (1.8-2.2)  Podemos estar 95% seguro que el verdadero valor de efecto en la populación esta dentro de intervalo 1.8-2.2  Si repetimos el estudio en 100 muestras distintas, en 95 de estas muestras encontramos un valor del efecto dentro de 1.8-2.2, en 5 muestras encontramos un valor > 2.2 o < 1.8  Qué es el significado de un intervalo amplio?  Qué es el significado de un RR 1.2 con un intervalo de confianza de 0.5-1.9?

5 Intervalo de confianza  Ejemplo de Cochrane revisión sistemática de tamiflu 1.For the treatment of adults, oseltamivir reduced the time to first alleviation of symptoms by 16.8 hours (95% confidence interval (CI) 8.4 to 25.1 hours, P < 0.0001)

6 Intervalo de confianza  Ejemplo de Cochrane revisión sistemática de tamiflu Treatment of adults with oseltamivir had no significant effect on hospitalisations: risk difference (RD) 0.15% (95% CI -0.78 to 0.91).

7 Nivel de significación Valor p : indique el nivel de significación del resultado encontrado p<0.05 : hay una posibilidad de menos que 5 % que el efecto encontrado no es el efecto verdadero de la población P=0.1 : hay una posibilidad de menos que 10% que el efecto encontrado no es el efecto verdadero

8 Nivel de significación Ejemplo de Cochrane revisión sistemática de tamiflu : For the treatment of adults, oseltamivir reduced the time to first alleviation of symptoms by 16.8 hours (95% confidence interval (CI) 8.4 to 25.1 hours, P < 0.0001).

9 Nivel de significación  Qué significa P=0.5?

10 Nivel de significación Ejemplo de Cochrane revisión sistemática de tamiflu In subgroup analysis we found no evidence of a difference in treatment effect for zanamivir on time to first alleviation of symptoms in adults in the influenza-infected and non-influenza-infected subgroups (P = 0.53).

11 Nivel de Significación  Resultado significativo versus resultado relevante (tamiflu)

12 Nivel de Significación El valor P esta relacionado con el tamaño de un estudio y con el magnitud de un efecto. Una pequeña diferencia en efecto entre medicamento A y B ( RR=1.05) ya puede ser significante en un estudio grande Una grande diferencia en efecto (RR=4) puede ser non significante en estudios pequeños

13 De Resultado a Conclusión  RR=2.0 en un estudio  Verdadero efecto en una populación  Azar  Sesgo  Factores de Confusión  Validez Externa

14 SESGO  Es la desviación sistemática entre el resultado obtenido y el verdadero valor, debido a la forma en que se hizo el estudio  Sesgo devalúa el valor de un estudio  No podemos medir el influencia de sesgo

15 Sesgo Tipos de sesgo Sesgo de selección Sesgo de observador Sesgo de publicación Sesgo de reporte

16 Sesgo de Selección  Cómo el sesgo de selección puede influir el resultado? En un estudio de efectividad de un medicamento para bajar el peso, pacientes seleccionado en un clínica reciben el medicamento, pacientes seleccionados en un gimnasio reciben el el placebo.

17 Sesgo de Selección  Los grupos en comparación no son similares en sus características basales debido a la forma en que han sido seleccionados

18 Sesgo de Selección  Cómo el sesgo de selección puede influir el resultado?  En un estudio de efectividad de un medicamento nuevo para tratar cáncer de colon, si el medico tratante indica quién recibe el medicamento nuevo y quién recibe el medicamento alternativo

19 Sesgo de Selección Como prevenir el sesgo de selección?  Asignación Aleatoria: Modo de asignar individuos a grupos de tal modo que cada individuo es asignado independientemente y tiene la misma probabilidad de ser asignado a cada grupo. Ocultación de la asignación El proceso utilizado para asegurarse de que la persona que recluta a un participante en un ensayo controlado aleatorio no conoce el grupo de comparación al que se va a asignar ese individuo

20 Sesgo de Observador  La distorsión de las pruebas debido a los motivos personales y las expectativas del investigador.  Ejemplo?  Como prevenir?

21 Sesgo de Observador  Cegamiento, enmascaramiento Participantes, cuidadores, evaluadores del desenlace y analistas son todos candidatos al cegamiento Ciego simple, doble, triple.

22 Sesgo de Publicación  Publicación de sólo estudios con resultados "positivos". Ejemplo: antidepresivos para niños

23 Sesgo de publicación  “Selective serotonin reuptake inhibitors in childhood depression: systematic review of published versus unpublished data”  Craig J Whittington, Tim Kendall, Peter Fonagy, David Cottrell, Andrew Cotgrove, Ellen Boddington, Lancet 2004; 363: 1341– 45

24 OutcomePublication status StudyActive treatment (n/N) Placebo (n/N)Relative risk (95% CI) Paroxetine ‡ ‡ Non-remissionPublishedKeller 2001 24 24 36/9347/870·72 (0·52–0·99) Non-responsePublishedKeller 2001 24 24 33/9339/870·79 (0·55–1·13) UnpublishedParoxetine study 2 17 17 70/17738/910·95 (0·70–1·28) Combined–––0·88 (0·70–1·11) Any serious adverse event PublishedKeller 2001 24 24 11/932/875·15 (1·17–22·56) UnpublishedParoxetine study 2 17 17 22/1826/931·87 (0·79–4·46) Combined–––2·55 (1·23–5·30) Suicide attempt or ideation PublishedKeller 2001 24 24 5/930/8710·30 (0·58–183·53) Combined–14/3787/2851·51 (0·62–3·69) Discontinuation because of adverse events PublishedKeller 2001 24 24 9/936/871·40 (0·52–3·78)

25 Sesgo de publicación  Concerning a study of paroxetine use in children, the memorandum ( from the pharmaceutical company) states “It would be unacceptable to include a statement that efficacy had not been demonstrated, as this would undermine the profile of paroxetine”.  Green, J, the Lancet, Volume 363, Issue 9418, 24 April 2004, Pages 1335

26 sesgo de reporte  Sesgo de reporte: no todos los datos encontrados de un estudio son reportados  No solo por causa de la industria farmacéutico

27 sesgo de reporte “Frequency and reasons for outcome reporting bias in clinical trials: interviews with trialists”  Conclusion The prevalence of incomplete outcome reporting is high. Trialists seemed generally unaware of the implications for the evidence base of not reporting all outcomes and protocol changes.  BMJ 2011; 342 doi: http://dx.doi.org/10.1136/bmj.c7153 (Published 6 January 2011)  Cite this as: BMJ 2011;342:c7153

28 Sesgo de Publicacion/reporte  Como prevenir:  Registros de trials, journals  CONSORT, Consolidated Standards of Reporting Trials

29 Conflicts of Interests “Conflicts of interest may bias research into sugary drinks and obesity” Studies whose authors have some links to the food industry are five times as likely to report no association between consuming sugary drinks and weight gain than studies whose authors report no such conflict of interest BMJ 2014; 348 doi: http://dx.doi.org/10.1136/bmj.f7654 (Published 2 January 2014) Cite this as: BMJ 2014;348:f7654

30 Riesgo de Sesgo  Estudio de caso y controles?  Estudio de Cohorte?  ECA?  Estudio transversal?

31 De Resultado a Conclusión  RR=2.0 en un estudio  Verdadero efecto en una población  Azar  Sesgo  Factores de Confusión

32 Factor de confusión (Confounder).  Un factor que está asociado tanto a una intervención y al desenlace de interés  Ejemplo: medicamento para hipertensión puede ser un factor de confusión en un estudio de efectividad de un medicamento para prevenir infartos cardiacos

33 Factor de Confusión  Para factores de confusión se puede hacer un análisis ajustado  La aleatorización puede minimizar la confusión

34 De Resultado a Conclusión  RR=2.0 en un estudio  Verdadero efecto en una población  Azar  Sesgo  Factores Confusión  Validez Externa

35 De Resultado a Conclusión  Validez interna de un estudio El grado en que el diseño y desarrollo de un estudio han podido evitar el sesgo  Validez externa de un estudio El grado en que los resultados dan una base adecuada para hacer generalizaciones a otras circunstancias

36 Diseños de estudios  Experimental  Observacional