TEMA 14 (2015)

Apunte Español
Universidad Universidad Pompeu Fabra (UPF)
Grado Medicina - 2º curso
Asignatura Bioestadística
Año del apunte 2015
Páginas 6
Fecha de subida 20/04/2016
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2n Medicina UPF- UAB BIOESTADÍSTICA TEMA 14: Estadística bayesiana Tema 1- ¿Dónde nace el conocimiento? En nuestra práctica médica tendremos que tomar decisiones. ¿De dónde proviene el conocimiento para tomar dichas decisiones? Hoy en día, la Biología y Medicina están basadas en el método científico.
Proponemos hipótesis en base a las cuales realizamos una experimentación y una interpretación de los resultados. A partir de dicha interpretación, obtendremos conocimiento.
Como trasladamos ese conocimiento a la práctica? MEDICINA BASADA EN LA EVIDENCIA (MBE) Concepto: La medicina basada en la evidencia (MBE) se ha definido como: Uso consciente, explícito y juicioso de la mejor evidencia disponible en la toma de decisiones sobre la atención a los pacientes considerados en su individualidad (Sackett et. al).
Aplicación: Llevar la MBE a la práctica supone una serie de pasos: 1. Convertir la necesidad de información en preguntas 2. Obtener la mejor evidencia disponible para contestar estas preguntas 3. Evaluar críticamente la validez y utilidad de la evidencia ! solo después de esto llevaremos a cabo la aplicación.
4. Aplicar la evidencia a la práctica clínica 5. Evaluar nuestro rendimiento ! nunca se debe olvidar este paso. Ej.: evaluar si las prácticas que provienen de esta aplicación de la evidencia conlleva a una mejoría.
La bioestadística tiene diversos puntos de conexión claros con MBE: " Obtención de evidencia de calidad " Evaluación de la evidencia disponible " Apoyo en la toma de decisiones ! como trasladarla evidencia en un apoyo 2n Medicina UPF- UAB Obtención de la evidencia: ¿De dónde podemos extraer evidencia? En el caso concreto de la práctica médica existen fuentes de información pre-evaluadas, muy fiables, que almacenan resultados de estudios sobre la efectividad de intervenciones clínicas.
" Guías de práctica clínica Ej.: National Institute of Clinical Excellence " Informes y textos basados en evidencia Ej.: Clinical evidence " Revisiones sistemáticas Ej.: The Cochrane Library Todas estas fuentes disponen de información revisada sistemáticamente, conforme a criterios normalizados de calidad Evaluación de la evidencia: Una vez obtenida la evidencia, debe evaluarse con respecto a tres criterios muy importantes: " Validez ! la validez de la evidencia hace referencia a su calidad, en general. Si se obtiene de fuentes fiables está garantizada. Si acudimos a una fuente de mínimo prestigio, su información va a ser válida.
" Importancia ! relacionados con la intensidad y significancia estadística encontradas para el efecto del tratamiento. No esta tan garantizada la importancia como la validez.
La intensidad del efecto puede expresarse con distintas medidas: - Riesgo Relativo (RR) - Odds Ratio (OR) - Reducción absoluta del riesgo (RAR) - Reducción relativa del riesgo (RRR) - Número necesario para tratar (NNT) Muy utilizados en biomedicina en general y concretamente en epidemiologia.
NOTA: Saber las siglas Ej.: El riesgo de sufrir un ataque cardiaco si se toma el fármaco A es del 2.7%. Si no se toma es del 4.1%.
¿Cómo podemos expresar esto? - Grupo control ! no se toma el fármaco - Grupo tratado ! se toma el fármaco 2n Medicina UPF- UAB # Reducción absoluta del riesgo (RAR) Se define como: Riesgo del grupo control – Riesgo del grupo tratado RAR= 4.1-2.7 = 1.4% ! Por cada 100 pacientes que sigan el tratamiento se evitan 1.4 infartos.
Inconveniente: Da la impresión de ser poco importante. Nos da un mensaje muy claro pero muy difícil entender la verdadera importancia de la intervención.
Si queremos mejorarlo o hacerlo un poco más comprensible utilizaremos la RRR.
# Reducción relativa del riesgo (RRR) Se define como: RAR/Riesgo del grupo control RRR= 0.014/0.041 = 0.34 ó 34% ! El fármaco reduce en un 34% el riesgo de sufrir infartos.
Inconveniente: Esta más claro que mediante RAR pero es poco informativo si no se sabe cual es el riesgo basal.
La medida más usada es el NNT.
# Número necesario para tratar (NNT) Se define como: 1/RAR (inversa de RAR) NNT= 1/0.014 = 71 ! Se interpreta como el número de pacientes que debemos tratar para evitar un solo infarto. Por tanto, cuanto menor es el NNT, mejor es el tratamiento o intervención. En este caso tendríamos que dar este medicamento a 71 personas para que hubiera una que antes no se curaba y que ahora si lo hace.
Uno de los índices más recomendables.
La significancia estadística, a un cierto nivel de confianza, se obtiene cuando: " El valor de p obtenido en las pruebas de contraste de hipótesis es inferior al riesgo alfa (normalmente 0.05).
" El IC a este nivel de confianza no encierran el valor “nulo”. En algunas pruebas el valor nulo es el 0, en otras es el 1.
Ej.: si trabajamos con Riesgo relativo o OD tenemos que asegurarnos que el intervalo de confianza no encierra el valor 1 ya que no podríamos descartar la hipótesis nula con un 95%.
Un resultado puede ser estadísticamente significativo y no ser clínicamente significativo 2n Medicina UPF- UAB Ej.: En un estudio sobre el uso de una crema de penciclovir para el tratamiento del herpes labial se vio que el tiempo de cicatrización de una lesión fue de 4.8 días en el grupo tratado y de 5.5 días en el grupo de control (RR=1.33, IC95%=1.18-1.49, p<0.001) Los resultados son estadísticamente significativos, pero… ¿merece la pena tratar si la ventaja de dicha crema es tardar 0,7 días menos en curarse del Herpes? ! NO CLÍNICAMENTE SIGNIFICATIVO " Aplicabilidad ! la evidencia debe haber sido obtenida en una población comparable a la que vamos a tratar. Cuando intentamos extrapolar el resultado de un estudio a otra población a veces no se pueden aplicar porque no obtenemos ningún efecto.
Ej.: Los resultados de un estudio realizado sobre voluntarios sanos, con una media de edad de 35 años, ¿son aplicables a mis pacientes enfermos, con una media de edad superior a los 65 años? La evidencia en la que apoyemos nuestras decisiones debe cumplir todos estos criterios Apoyo en la toma de decisiones: En definitiva, en MBE la evidencia se utiliza para decidir si aplicar o no un tratamiento.
Llevar a cabo una decisión no depende solo de saber los riesgos asociados o bien qué beneficios vamos a obtener. También debe tenerse en cuenta el coste y los beneficios.
No sabemos nada con certeza y no todos los errores son simétricos.
Ej.: Si damos un fármaco no necesario, podemos haber derrochado unos euros. Si no damos un fármaco necesario, podemos producir la muerte de un paciente.
En ambos casos nos hemos equivocado, pero el valor de ambos errores es muy distinto.
Los errores no tienen la misma importancia, el impacto sobre nuestros pacientes puede ser muy diferente.
Por eso necesitamos algo que nos ayude a cuantificar como es de malo el cometer un error en una dirección o en la otra. Para esto se utiliza la teoría bayesiana de la decisión: # Teoría de la decisión: La teoría Bayesiana de la decisión puede ayudar, proporcionando un formalismo que incorpora aspectos prácticos de la decisión.
Ante una decisión es posible tomar varias alternativas u opciones, cada una de las cuales está asociada a unas posibles consecuencias.
2n Medicina UPF- UAB Para decidir es necesario cuantificar: 1. Probabilidad de que al tomar una opción se produzca la consecuencia.
2. Utilidad (o valor) asociada a cada una de las consecuencias.
A partir de esta información (probabilidad y utilidad), puede calcularse un índice de utilidad (esperada) de cada posible acción, sumando (probabilidad+ utilidad), para todas las consecuencias de una determinada acción.
La mejor decisión será aquella con la máxima utilidad esperada.
Ej.: Una mujer embarazada pregunta a su ginecólogo si debería tomar un suplemento de ácido fólico con el fin de prevenir defectos en la formación del tubo neural (espina bífida o anencefalia). El médico debe tomar la decisión de prescribirlo o no.
Elementos del problema: Opciones Tomar o no tomar ácido fólico (AF) Consecuencias Que el feto sufra espina bífida (EB) o no Fuentes de evidencia Estudios que proporcionen la RRR asociada a tomar ácido fólico Asesoramiento de utilidad Percepción subjetiva de la severidad de la EB, coste del tratamiento, efectos secundarios Cuantificando: - Probabilidad de sufrir EB sin tomar AF (p0) se estima en 0.035 - Probabilidad de sufrir EB tomando AF (p1) se estima en 0.010 NOTA: p= probabilidad - Valor asociado a sufrir EB, un índice entre 0 (malo) y 1 (bueno) (k) c= coste del medicamento - Valor asociado a no sufrir EB es 1 (bueno) - Coste asociado a tomar AF (económico más efectos secundarios) (c) Podemos calcular las utilidades esperadas de tomar (U1) y no tomar (U0) AF U0 = p0 x k + (1-p0) x 1 = 1-p0(1-k) U1 = -c + p1 x k + (1-p1) x 1 = -c+1-p1(1-k) Si U1>U 0, entonces debería tomarse AF Reordenando las fórmulas, debería tomarse AF cuando:   1−k 1 > c (p0 − p1 ) Teniendo en cuenta que 1/(p0-p1) es justo la definición de número necesario para tratar (NNT) 1−k > 40 c 1−k > NNT c 2n Medicina UPF- UAB En nuestro caso, NTT es 1/(0.035-0.10) = 40 Los valores de k y c son difíciles de cuantificar. Asignamos a c un valor pequeño (el AF es barato) de 10-5, Entonces deberá tomar AF si: 1-k > 4.10-4 ! Hemos tenido en cuenta el impacto de tener o no tener EB, la probabilidad e incluso el coste.
Es decir… Conviene tomar AF a menos que la mujer sea prácticamente indiferente a tener un niño con EB (k>0.9996), lo que no es un escenario muy probable.
La información a extraer de este ejemplo es… La incorporación de la utilidad y el coste en la decisión hace recomendable la administración de AF, incluso aunque la incidencia de la enfermedad sea relativamente baja y el NTT del tratamiento no sea muy favorable.
Conclusiones: - En este curso se han introducidos conceptos básicos que serán necesarios en vuestra profesión, para entender el trabajo de otras personas, apoyar vuestras decisiones en el día a día y contribuir a crear nuevo conocimiento.
- El curso no es exhaustivo, pero si estos conceptos están claros, os será muy fácil autoformaros para aprender los métodos específicos propios de cada especialidad.
- En el Siglo XXI, la mayor parte de los cálculos los llevaréis a cabo mediante un ordenador, pero aun así debéis saber interpretar lo que os dice el ordenador.
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