ABP 6 (2017)

Apunte Catalán
Universidad Universidad de Girona (UdG)
Grado Medicina - 1º curso
Asignatura Bioestadística
Año del apunte 2017
Páginas 12
Fecha de subida 09/08/2017
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El extraordinario y progresivo incremento en el número de publicaciones científicas ha planteado desde hace ya algún tiempo la necesidad de realizar revisiones de la literatura médica en un intento de sintetizar los resultados alcanzados en relación a un tema determinado. A esto se añade el hecho de que los estudios individuales dependen de sus características particulares, y pocas veces dan respuestas definitivas a cuestiones clínicas, obteniéndose en ocasiones resultados contradictorios.
Pese a todo ello, los conceptos de revisión sistemática y metaanálisis son todavía relativamente recientes. En contraposición a la revisión narrativa clásica, la revisión sistemática viene a dotar de un mayor rigor tanto al proceso de selección de los trabajos como a la posterior integración y análisis de los resultados.
Se suele hablar de revisión sistemática para referirse al proceso de identificar sistemáticamente y evaluar varios estudios del mismo tipo y con un objetivo común, mientras que por metaanálisis nos referiremos habitualmente al conjunto de técnicas estadísticas mediante las cuales se combinan los resultados de estos estudios para obtener parámetros de medida globales.
En atención primaria, al igual que en otras especialidades, las técnicas del metaanálisis pueden contribuir a buscar siempre la mejor evidencia disponible y tomar decisiones sobre el cuidado de los pacientes.
Como ejemplo, podemos tomar una investigación reciente, en la cual se realizó una revisión sistemática de 15 ensayos clínicos sobre la comparación de la terapia clásica antihipertensiva (diuréticos o Betabloqueantes) y los nuevos fármacos (IECAS, ARA II, Calcioantagonistas o alfa-bloqueantes) para la reducción de la morbimortalidad cardiovascular. La búsqueda bibliográfica para la selección de los trabajos se extendió a publicaciones electrónicas y consultas de audiciones públicas, cumpliendo las investigaciones seleccionadas criterios de inclusión/exclusión claramente especificados por los autores de la revisión (aleatorización, seguimiento mínimo de 2 años, tamaño muestral>100, etc). El beneficio de un grupo tratamiento frente a otro se analizó mediante odds ratios (OR), que fueron calculados para cada uno de los estudios originales, y posteriormente combinados mediante metaanálisis para producir un valor OR global, concluyéndose una similar protección cardiovascular de ambas terapias En lo que sigue, nos centraremos fundamentalmente en la exposición de las fases de las que consta el proceso de la revisión sistemática, así como de sus posibles limitaciones para, en posteriores trabajos, centrarse en las técnicas estadísticas habitualmente utilizadas en la integración de resultados durante la etapa del metaanálisis.
Limitaciones del Metaanálisis y las Revisiones Sistemáticas.
Antes de exponer las distintas fases que ha de incluir toda revisión sistemática, es importante destacar las limitaciones metodológicas inherentes a este tipo de estudios, a fin de valorar convenientemente la importancia de cada una de las etapas que se señalarán a continuación.
• Uno de los principales sesgos que afectan a este tipo de revisiones es el conocido como sesgo de publicación. Viene derivado del hecho de que muchos trabajos científicos, en su mayoría con resultados “negativos” (aquellos que no hallan diferencias significativas o con resultados en contra de la hipótesis de estudio o de lo habitualmente establecido) nunca llegan a publicarse, tardan más en hacerlo o son menos citados en otras publicaciones. Todo ello condiciona los resultados de una búsqueda bibliográfica y puede dar lugar a resultados sesgados en un metaanálisis. Otros hechos que contribuyen a este tipo de sesgos es la publicación duplicada de estudios o el ignorar los trabajos publicados en un idioma distinto al inglés.
• El sesgo de selección es una de las principales críticas del metaanálisis. Es importante definir con claridad los criterios de inclusión y exclusión de los estudios en la revisión, y que estos sean lo más objetivos posible. El propio autor del metaanálisis puede sesgar los resultados, ya que su criterio para incluir o excluir un estudio del análisis puede venir influenciado por los resultados del mismo.
• Otros aspectos que pueden comprometer la validez de los resultados de un metaanálisis son la calidad de los estudios originales incluidos, la variabilidad entre estudios o los errores en la fase de análisis. Las conclusiones del metaanálisis dependerán en gran medida de la calidad de los estudios originales, de modo que al combinar resultados de investigaciones sesgadas o metodológicamente deficientes también se incurrirá en un sesgo a la hora de obtener un estimador global del efecto.
• A su vez, la heterogeneidad entre los diferentes estudios que se combinan puede afectar de una manera muy importante los resultados del metaanálisis. Suelen ser investigaciones realizadas en distintos contextos, con pacientes de características no necesariamente similares o incluso con resultados muy diferentes, lo que implica que no siempre será aconsejable realizar un metaanálisis. Deberán investigarse las posibles fuentes de heterogeneidad, su influencia en los resultados y la posibilidad de realizar un análisis por subgrupos.
• Finalmente, los resultados pueden verse comprometidos por el empleo de técnicas de análisis erróneas o una definición incorrecta de las medidas que se desean combinar.
Los valores de significación, que no informan del sentido ni de la magnitud de la asociación, o los estadísticos de contraste, que tienen en cuenta el sentido del efecto pero no su magnitud, no deberían considerarse como medidas de entrada al metaanálisis.
Etapas en una revisión sistemática.
La revisión sistemática se ha convertido así en un diseño de investigación en sí misma en el que las unidades de estudio, en lugar de pacientes o unidades administrativas, son los trabajos originales que se revisan8. Como en cualquier estudio de investigación, su realización requiere seguir un protocolo que debe incluir los siguientes pasos: 1. Establecimiento de la pregunta que se desea responder y razones para ello: Como en cualquier proceso de investigación, debe establecerse de forma lo más clara y concisa posible la pregunta de investigación que se intenta responder.
2. Cuantificación de los efectos: Los investigadores deberán concretar qué medidas se van a utilizar para medir el efecto de interés, en función del tipo de respuesta a estudiar y el diseño de los estudios revisados. Así, por ejemplo, si la respuesta es binaria (enfermedad/ no enfermedad, muerte/supervivencia,…) las medidas de efecto utilizadas suelen ser la diferencia de proporciones, el riesgo relativo o la odds ratio. Por el contrario, si la respuesta es un parámetro numérico (por ejemplo, la determinación de un parámetro analítico) el efecto suele medirse mediante la diferencia estandarizada de medias en los grupos de interés. Debe tenerse en cuenta que en los estudios experimentales, con grupos aleatorizados, el propio diseño controla la confusión y los efectos pueden medirse con resultados “crudos” como los descritos. Por el contrario, en metaanálisis realizados a partir de evidencia observacional, el control del sesgo en el análisis deberá hacerse mediante técnicas de regresión multivariante, siendo los resultados de estos modelos los que deben combinarse en la etapa del metaanálisis para obtener una medida global de interés.
Finalmente, es también aconsejable que en el momento de planificación de la investigación se fije la diferencia mínima en la variable respuesta que será considerada de relevancia clínica.
3. Localización de los estudios de investigación: Se debe realizar una búsqueda exhaustiva, objetiva y reproducible de los trabajos originales sobre el tema, que además de bases de datos electrónicas incluya búsquedas detalladas en las revistas relacionadas y búsquedas manuales de la llamada “literatura gris” (referencias bibliográficas, tesis doctorales, comunicaciones a congresos, informes de instituciones públicas o privadas, trabajos no publicados o publicados en revistas no indexadas, etc). La exhaustividad y el rigor de la búsqueda bibliográfica determinará en gran medida la calidad y validez final del metaanálisis.
4. Criterios de inclusión/exclusión de los estudios: Los investigadores deben establecer cuáles de los trabajos recuperados serán incluidos finalmente en el metaanálisis, elaborando una lista de criterios de inclusión y exclusión que deberá ser lo más objetiva posible. Para evitar el denominado sesgo de selección, es importante aplicar dichos criterios rigurosamente a cada estudio, siendo recomendable que esta evaluación sea realizada de forma ciega e independiente por varios evaluadores.
Entre los criterios de selección utilizados con mayor frecuencia en el metaanálisis están: el tipo de diseño de los trabajos, el tamaño muestral estudiado, la exhaustividad de la información que presentan o la comparabilidad en la definición de los factores de exposición, de las intervenciones y de las respuestas estudiadas. Aunque algunos autores sugieren utilizar la calidad metodológica de los trabajos como un criterio de inclusión, es más aconsejable considerarlo como una variable más a tener en cuenta en la interpretación de los resultados del metaanálisis mediante un análisis de sensibilidad.
5. Búsqueda de información y datos relevantes de cada estudio: En cada uno de los artículos originales que se revisan, se debe buscar información de interés referente a las características de los estudios (diseño, criterios de inclusión/exclusión o de selección de casos y controles, periodo de selección, periodo de seguimiento, aleatorización, tipo de intervención, etc.), a las características de la población de estudio, a su calidad metodológica (incluyendo los métodos de análisis estadístico utilizados) y a sus resultados, con especial énfasis a la descripción de las variables del efecto de interés. Como en cualquier otro proyecto de investigación, es aconsejable elaborar un formulario con los datos que deben consignarse para cada trabajo y que la recogida de datos sea realizada por más de un investigador, a fin de evaluar la consistencia de los resultados y consensuar posibles discrepancias.
6. Evaluación de la calidad de los estudios incluidos: Junto con la estrategia de búsqueda de información, la calidad metodológica de los artículos revisados es otro elemento clave a la hora de determinar la validez del metaanálisis.
Existen publicadas diversas escalas de valoración de la calidad de los estudios, que si bien valoran generalmente los mismos aspectos (diseño del estudio, control de sesgos, tamaño muestral, seguimiento, aleatorización, enmascaramiento, etc.), pueden llegar a resultados discrepantes. En cualquier caso, una vez valorada la calidad metodológica de cada trabajo, algunos autores proponen utilizar las puntuaciones asignadas como pesos en el metaanálisis, mientras que otros defienden la utilización en su lugar de un análisis de sensibilidad.
7. Análisis de la heterogeneidad de los estudios: La evaluación del grado de heterogeneidad de los estudios puede llevarse a cabo mediante distintas pruebas estadísticas, entre las que destaca la prueba Q propuesta por Der Simonian y Laird. No obstante, estos tests presentan una potencia muy baja, dado que además en la mayoría de los casos los metaanálisis incluyen un número relativamente pequeño de estudios, aumentando así la posibilidad de cometer un error de Tipo II. Por todo ello, el análisis de la heterogeneidad suele llevarse a cabo mediante métodos gráficos como el gráfico de L’Abbé o el gráfico de Galbraith16 que permiten inspeccionar visualmente la falta de homogeneidad entre los estudios recopilados.
En caso de que exista heterogeneidad entre los estudios incluidos en la revisión, los investigadores pueden optar simplemente por no realizar el metaanálisis, por obtener una medida agregada del efecto de interés indicando una medida de la variabilidad entre estudios o bien por realizar un análisis por subgrupos homogéneos de ser posible identificar la causa de la heterogeneidad.
8. Combinación de resultados: Como ya adelantábamos antes, el método elegido para combinar los resultados de los diferentes estudios en una medida global del efecto vendrá determinado fundamentalmente por el tipo de respuesta a estudiar (binaria o continua) y, también, por los resultados derivados del análisis de heterogeneidad.
En la mayoría de los casos, el estimador del efecto combinado se calcula como una media ponderada de los estimadores de cada estudio, donde los pesos se asignan en base a la precisión de cada trabajo, generalmente el inverso de la varianza de la estimación correspondiente. De esta forma, los estudios con mayor variabilidad (por ejemplo, aquellos con un tamaño muestral más reducido), tienen una contribución menor en el estimador global.
La heterogeneidad entre estudios puede ser tenida en cuenta en estos cálculos utilizando el llamado modelo de efectos aleatorios, o no ser incluida mediante el uso del modelo de efectos fijos17. La principal diferencia es que con este último se considera que no existe heterogeneidad entre estudios, mientras que con el modelo de efectos aleatorios se consideran dos posibles fuentes de variabilidad, la variabilidad intra-estudio y la variabilidad entre-estudios, que se incorporan al estimador combinado a través de los pesos correspondientes. No obstante, debe tenerse en cuenta que cuando existe una gran heterogeneidad entre estudios el metaanálisis, aún bajo la suposición de efectos aleatorios, no es apropiado y lo que procede es identificar las fuentes de variabilidad y realizar un análisis por subgrupos.
Finalmente, los resultados obtenidos suelen representarse típicamente en una gráfica que muestra las estimaciones del efecto individuales de cada estudio, además del valor global obtenido al combinar todos los resultados y su correspondiente intervalo de confianza.
9. Identificación del sesgo de publicación: Como en cualquier otro estudio, en un metaanálisis deberá valorarse la existencia de posibles sesgos entre los que el sesgo de publicación es uno de los más importantes. Entre los métodos disponibles para valorar el sesgo de publicación el gráfico en embudo o funnel plot es quizá el más utilizado, en el que se representa el tamaño muestral de cada trabajo frente al tamaño del efecto detectado.
Este tipo de gráficos, puesto que pueden dar lugar a interpretaciones poco objetivas, suelen complementarse con técnicas estadísticas como la prueba de Begg o de Egger.
10. Análisis de sensibilidad: El análisis de sensibilidad permite estudiar la influencia individual de cada estudio al resultado del metaanálisis y, por lo tanto, determinar si los resultados pueden verse sesgados por estudios con escasa calidad metodológica, trabajos no publicados o que no cumplan estrictamente los criterios de selección, etc. Consistiría en replicar el metaanálisis quitando en cada paso uno de los estudios incluidos, para ver si se obtienen  o no resultados similares de forma global.
El proceso de realización de una revisión sistemática no es pues un proceso fácil pero, en este sentido, no difiere del proceso de elaboración de cualquier otro tipo de investigación científica6.
Una buena revisión sistemática constituye una herramienta excelente para encontrar la mejor evidencia disponible sobre un tema de interés, si bien una lectura crítica y objetiva de estos trabajos es indispensable para poder valorar en su medida su calidad metodológica y realizar una correcta interpretación de sus conclusiones.
El análisis de la heterogeneidad.
Antes de optar por alguno de los distintos métodos estadísticos que permiten combinar los resultados individuales de cada estudio para obtener un estimador combinado del efecto, habrá que determinar: 1. El tipo de respuesta a estudiar: si la respuesta es binaria o dicotómica la medida de efecto utilizada será la diferencia de proporciones, el riesgo relativo o el valor del odds ratio. Si la respuesta es una variable numérica, el efecto se medirá mediante la diferencia de medias en los grupos de interés. Puesto que esta diferencia será probablemente mayor cuando las medias sean mayores, en lugar de usar las diferencias absolutas se suelen utilizar las diferencias estandarizadas. En estudios no aleatorizados, en los que no se tenga control sobre los posibles factores de confusión, será aconsejable utilizar como medidas del efecto los correspondientes coeficientes de regresión.
2. En este punto, no debe olvidarse además que los valores de significación (valores de la p), que no informan del sentido ni de la magnitud de la asociación, o los estadísticos de contraste, que tienen en cuenta el sentido del efecto pero no su magnitud, no son medidas apropiadas para utilizar en la fase del metaanálisis.
3. La heterogeneidad entre estudios: Se trata de analizar hasta qué punto los resultados de los diferentes estudios pueden combinarse en una única medida. Diferencias en el diseño del estudio, las características de la población, etc. pueden llevar a resultados muy diferentes y comprometer los resultados del metaanálisis.
La evaluación del grado de heterogeneidad puede llevarse a cabo mediante pruebas estadísticas, siendo la más utilizada la prueba Q de Der Por un lado, en el gráfico de Galbraith se representa la precisión de cada estudio (el inverso del error estándar de la estimación del efecto) frente al efecto estandarizado (i.e., la estimación del efecto dividida entre su error estándar).
Se representa también la línea de regresión ajustada a estos puntos y una banda de confianza, de modo que todos los puntos deberían situarse dentro de dicha banda. Los puntos fuera de esos márgenes de confianza son los que mayor variabilidad aportan al análisis. Además, aquellos estudios con un mayor peso en el metaanálisis serán los de mayor precisión y podrán identificarse, por lo tanto, a la derecha del gráfico.
El gráfico de L’Abbé es otra herramienta útil en el caso de trabajar con una respuesta binaria (por ejemplo, respuesta a un nuevo tratamiento frente a otro estándar). En él se representa la proporción de eventos en el grupo control frente a la proporción de eventos en el grupo de tratamiento. Cada uno de los puntos en el gráfico representa así el riesgo relativo correspondiente a los diferentes estudios, de modo que la diagonal que divide el gráfico en dos secciones dejará a uno de los lados los estudios favorables al grupo de tratamiento y al otro los favorables al grupo control. La presencia de puntos dispersos, que no se sitúen de forma paralela a dicha diagonal, indicará posible heterogeneidad.
Métodos estadísticos para la combinación de resultados.
A pesar de las diferencias entre los distintos métodos disponibles para el metaanálisis, todos ellos siguen un esquema similar. En la mayoría de los casos, el estimador del efecto combinado se calcula como una media ponderada de los estimadores de cada estudio, donde los pesos se asignan en base a la precisión de cada trabajo. De esta forma, los estudios con mayor variabilidad en la respuesta o con un tamaño muestral más reducido tendrán una contribución menor en el estimador global.
Fundamentalmente, los métodos estadísticos más utilizados en la práctica pueden clasificarse en dos grupos, según se tenga en cuenta o no la heterogeneidad entre estudios en el análisis5: los modelos de efectos aleatorios y los modelos de efectos fijos.
A. Modelos de efectos fijos. En el modelo de efectos fijos se asume que no existe heterogeneidad entre los estudios incluidos en la revisión, de modo que todos ellos estiman el mismo efecto y las diferencias observadas se deben únicamente al azar.
B. Modelos de efectos aleatorios. Por el contrario, con un modelo de efectos aleatorios se asume que los estudios incluidos en la revisión constituyen una muestra aleatoria de todos los estudios existentes.
Es frecuente encontrar trabajos en los que se presentan conjuntamente los resultados del metaanálisis tanto con el modelo de efectos fijos como con el modelo de efectos aleatorios.
Mientras que algunos autores defienden la utilización del modelo de efectos aleatorios en todos los casos, otros hacen hincapié en sus posibles deficiencias, como el hecho de que es menos preciso, proporcionando intervalos de confianza más amplios que el modelo de efectos fijos.
En general, debe tenerse en cuenta que el principal objetivo de un metaanálisis no será siempre el de obtener un estimador combinado del efecto. Cuando los resultados de los estudios revisados sean claramente heterogéneos el análisis e identificación de las causas de dicha heterogeneidad debe convertirse en nuestro principal objetivo. Si las discrepancias no son muy grandes el modelo de efectos aleatorios se convierte en la alternativa al modelo más sencillo con efectos fijos para combinar los resultados. En caso de una mayor variabilidad en los resultados la mejor opción será no realizar el metaanálisis, averiguar las causas de la heterogeneidad y realizar un análisis por subgrupos.
Presentación de los resultados Una vez realizados los cálculos anteriores, los resultados de un metaanálisis suelen representarse en una gráfica (“forest plot”) en la que se muestra el efecto estimado en cada estudio junto con el valor obtenido combinando los resultados de todas las investigaciones, acompañados por sus respectivos intervalos de confianza. Además, suele representarse en la gráfica la línea vertical del valor correspondiente a la ausencia de efectos (RR=1 o Diferencia de medias=0).
Podría resultar útil fijar también los límites de relevancia clínica para determinar si las diferencias, además de alcanzar significación estadística, son de una magnitud relevante.
Recurriendo una vez más al ejemplo anterior, en la Tabla 2 y en la Figura 3 se muestran los resultados del metaanálisis utilizando tanto el modelo de efectos fijos como el modelo de efectos aleatorios.
Todos salvo uno de los estudios muestran resultados homogéneos, con un efecto favorable del tratamiento experimental, y RR comprendidos entre 1,04 y 1,57. En los casos en los que los intervalos de confianza cruzan la línea de no efecto (RR=1) la diferencia en las tasas de respuesta no ha resultado estadísticamente significativa.
Con cualquiera de los dos métodos de análisis, los resultados permiten concluir que el nuevo tratamiento es significativamente mejor que el tratamiento estándar para conseguir la curación de los pacientes, obteniéndose medidas globales del efecto muy similares, de RR=1,21 con el modelo de efectos fijos y de RR=1,29 con el modelo de efectos aleatorios.
Análisis de sensibilidad y del sesgo de selección Después de realizar un metaanálisis, es recomendable estudiar la influencia de cada uno de los estudios en los resultados obtenidos.
El análisis de sensibilidad consiste en replicar los resultados del metaanálisis excluyendo en cada paso uno de los estudios incluidos en la revisión. Si los resultados así obtenidos son similares, tanto en dirección como en magnitud del efecto y significación estadística indica que el análisis es robusto. Este mismo proceso podría repetirse eliminando a un mismo tiempo varios estudios (por ejemplo, aquellos de peor calidad metodológica, los no publicados, etc.) para determinar su posible influencia en los resultados.
El análisis de sensibilidad pretende estudiar la influencia de cada uno de los estudios en la estimación global del efecto y, por lo tanto, la robustez o estabilidad de la medida final obtenida.
Este análisis consiste en la repetición del meta-análisis tantas veces como estudios seleccionados, de forma que cada vez se omite un estudio combinándose todos los restantes. Si los resultados de los distintos meta-análisis son similares, esto es, el efecto tiene una misma dirección, magnitud y significación estadística, se puede concluir que los resultados son robustos.
En caso contrario no se tendría un estimador robusto, lo cual exigiría cierta precaución en la interpretación de los resultados o podría ser motivo para generar nuevas hipótesis. El análisis de sensibilidad también puede utilizarse para estudiar la influencia en los resultados del metaanálisis de ciertos aspectos relacionados con la validez de los estudios, como por ejemplo la exclusión de: (a) estudios que no superan un determinado umbral de calidad; (b) trabajos no publicados; o bien (c) estudios en los que hay incertidumbre sobre el cumplimiento de los criterios de selección.
Junto con el análisis de sensibilidad, una vez obtenidos los resultados del metaanálisis se debe analizar la existencia de un posible sesgo de selección que pudiese poner en entredicho los resultados alcanzados. Entre los métodos más utilizados para evaluar la existencia de este tipo de sesgos el más popular es el gráfico de embudo (“funnel plot”), el cual se basa en representar el tamaño muestral de cada trabajo frente al tamaño del efecto detectado. Lo normal sería que todos los estudios detectasen un efecto de magnitud similar, en torno a una línea horizontal, con mayor dispersión cuanto menor fuese el tamaño muestral. De esta forma, los puntos tenderían a distribuirse en forma de un embudo invertido.
- Funnel plot. Al principio tendré los puntos que corresponden a las publicaciones. Los estudios bien hechos con una n grande se tienen que acumular. Al comparar estudios con pocas personas variará mucho debido a que n es pequeño y esto hará que estén dispersos. Las de abajo se alejan de un efecto. Cuanto más pequeño el error estándar, más grande n.
Si, por el contrario, existiese un sesgo de publicación, de los estudios de menor tamaño muestral solo se publicarían aquellos que encontrasen diferencias significativas entre los grupos, de forma que la nube de puntos aparecería deformada en uno de sus extremos. Existen otras técnicas estadísticas como la prueba de Begg o de Egger, implementadas en la mayoría de los programas para la realización de metaanálisis, que permiten evaluar de una manera más objetiva la existencia de un posible sesgo de publicación.
En definitiva, las técnicas de metaanálisis constituyen así una herramienta sin excesiva complejidad estadística que permiten sintetizar los resultados de diferentes estudios en relación con un tema determinado. Su aplicación se ha visto facilitada en los últimos años gracias a la proliferación de programas informáticos que implementan este tipo de metodología, como es el caso del software EPIDAT.
Sin embargo, su accesibilidad no debe potenciar su uso indiscriminado, obviando el hecho de que en ocasiones los diseños de los estudios que se incluyen en una revisión, su calidad metodológica o los resultados que estos alcanzan presentan un alto grado de heterogeneidad que desaconseja la realización del metaanálisis.
Guies de Pràctica Clínica (GPC) Per la presa de decisions clíniques de qualitat, són necessàries eines que ens permetin treballar amb tota la nova informació a la pràctica. Les Guies de Pràctica Clínica (GPC) pretenen millor l’efectivitat, eficàcia i seguretat de les decisions clíniques ajudant als professions a disminuir la variabilitat no justificada de la seva pràctica i facilitat les millors decisions diagnòstiques i terapèutiques en cada cas.
Cal una metodologia rigorosa de referència per elaborar-les, resultat d’un treball de revisió, anàlisis i consens dels grups amb experiència en aquest àmbit de la producció científica.
Conjunt de recomanacions desenvolupades de forma sistemàtica per ajudar a professionals i pacients a prendre decisions sobre l’atenció sanitària més apropiada i a seleccionar les opcions diagnòstiques o terapèutiques més adequades a l’hora d’afrontar un problema de salut o una condició clínica específica.
Serveixen per Reduir variabilitat, Millorar pràctica clínica. Fases: Elaboració: procés l’objectiu del qual és elaborar una GPC.
Fases: 1. Delimitació de l’abast des objectius 2. Creació del grup elaborador de la GPC 3. Formulació de preguntes clíniques (PICO) 4. Cerca, avaluació i síntesis de la literatura: Formular les recomanacions en funció del nivell de l’evidència científica, tenint en compte també altres aspectes que haurien de ser considerats 5. Formulació de recomanacions: en funció del nivell de l’evidència científica, tenint en compte també altres aspectes que haurien de ser considerats 6. Revisió externa 7. Edició de la GPC: Presentar les recomanacions de forma gradual, diferenciant clarament les que estan basades en l’evidència científica de les formulades mitjançant el consens de persones expertes Motius: 1. Variabilitat de la pràctica clínica per l’existència d’àrees d’incertesa 2. Existeix un problema de salut important amb impacte en la morti-morbiditat 3. Aparició de tècniques o tractaments nous 4. Possibilitat d’aconseguir un canvi per millorar resultats en l’atenció perquè: El procés és susceptible de millorar-se per una actuació sanitària, Els medis per aconseguir-ho estan disponibles 5. Àrea de prioritat en el sistema de salut.
Avaluació - Valorar la qualitat de la GPC per tal que els usuaris puguin tenir confiança en les recomanacions a l’hora d’utilitzar-se en la pràctica clínica diària.
- Poder escollir la millor GPC en un procés d’actualització o adaptació de GPCs per part d’un grup d’elaboració - S’utilitza l’instrument AGREE per a fer-ho Actualització: Pretén mantenir la vigència i qualitat d’una GPC. S’estima que poden quedar obsoletes entre 3 i 5 anys, moment en què cal actualitzar-la Adaptació: Procés complex que requereix esforç, temps i recursos. La seva actualització n’estalvia la duplicació i millora l’eficiència. El grup ADAPTE ho duu a terme a través del següent procés sistematitzat Implementació de GPC Pretén traslladar les recomanacions d’una GPC a la pràctica clínica. Implica utilitzar estratègies de comunicació per tal de promoure el canvi. Requereix un procés de planificació en el que cal parar atenció a: • El context (institucional i social), les barreres i els facilitadors que dificultaran o afavoriran el canvi en la pràctica • La valoració d’estratègies d’intervenció que poden resultar més efectives i eficients a l’hora de culminar la implementació de la GPC amb èxit, cosa que es pot conèixer amb l’avaluació Temps d’elaboració: S’estima que es tarden entre 18 i 24 mesos per elaborar una GPC ...

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