[GRATIS] !Curso de Medicina Basada en Evidencia! Y por que debes usarla

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Este no es un curso de epidemiología a fondo que trate de fórmulas y modelos complicados, tampoco es un curso que quiera ofender ni desacreditar a nadie. Es un curso acerca de una herramienta que debes conocer y aplicar a tu práctica clínica.


¿Alguna vez te has sentido abrumado por la falta de confianza que genera la abundante evidencia científica que se publica diariamente? No estas solo, todos los médicos (muchos en secreto) nos sentimos así.


Y es que es desde los primeros niveles en la facultad, las primeras lecciones y seminarios, vivimos día a día escuchando la frase ¨es con vidas con las que vas a jugar¨, lo que te toca mas de un nervio y te da mucho que reflexionar.


Imaginate, estás tu solo, en el servicio de emergencias, esperando a tu próximo paciente, y deseando que no venga con una enfermedad rara que desconoces, o te encuentras lamentándote ya que no aplicastes lo que dice la última guía que se acaba de actualizar ayer-anteayer-una semana, etcetera; y mañana en el pase de visita/rondas, el médico de cabecera te acribillará con preguntas.


Aparte de eso.... 


La pandemia ha hecho evidente lo fácil que es propagar información falsa, o distorcionar los hechos para favorecer una narrativa en particular.


Por lo cual es FUNDAMENTAL que todos los médicos en latinoamerica y el mundo, conozcamos la herramienta que es la medicina basada en evidencias. En este curso lograrás tener una noción acerca de como aplicarla, pero depende de ti darle gusto y sabor a tus manejos y conocimientos, con esta herramienta que es infravalorada en la práctica clínica. 

Hoy te presento:

El curso de Medicina Basada en Evidencias - Lo escencial

La epidemia del experto LST

 En 2017 Dr. Mike, célebre médico especialista en medicina familiar, introdujo un nuevo término (que todos ya teniamos en la cabeza): ¨La epidemia del experto LST¨ 





LST = Lo Se Todo 

El experto LST recomienda terapias y conductas (ya sea dietéticas, estilo de vida, etc) basados en su experiencia y diminutando a sus pares, su excusa: ¨Soy un experto, lo se todo, leí un artículo¨



Recientemente han aparecido célebres figuras e internautas que clamar ser expertos, advocando por el uso de fármacos controversiales en el uso de pacientes con COVID19.



Tomemos por ejemplo el caso que se hizo viral recientemente de la doctora que compartió un video donde hablaba que la Hidroxicloroquina + Azitromicina es la cura para el COVID-19, esta doctora basándose en su experiencia, habiendo (alegadamente) tratado a 350+ pacientes, a pesar que no explica si su experiencia se tradujo a un ensayo clínico, no brinda ningún dato estadístico acerca de estos pacientes ni características de la población, por lo cual no podemos asegurar por métodos estadísticos si estos hallazgos son reproducibles en otras poblaciones. Por el otro lado, se ha acumulado información que indica que la Hidroxicloroquina + Azitromicina no es efectiva tanto para prevenir, como para tratar infecciones por SARS-CoV-2



Otro ejemplo, esta vez en Latinoamerica. Hay un ¨experto¨ (que no nombraremos por ética), que clama que el ibuprofeno es un fármaco útil en el COVID-19, y que da tal aseveración basado en su experiencia, reivindicando que ha tratado exitosamente a cientos de personas y que su uso lo basó en sus conocimientos previos en múltiples títulos que obtuvo en un postgrado. 



Este experto, se confía en el hecho que el mecanismo de acción principal de cualquier AINE está basado en inhibir mediadores vasoactivos que empeoran un cuadro común de inflamación o dolor (y que casi están siempre presentes), y dado que el término inflamación ha resonado dentro de la fisiopatología del COVID-19, este ¨experto¨ recomienda tratar el COVID-19 con anti-inflamatorios no esteroideos.



Pero ignora la evidencia más reciente que nos dice que la base de la enfermedad del COVID-19 se da por un cuadro de disregulación inmunológica basado por daño endotelial directo, producto de células citotóxicas, una tormenta de citoquinas mediada por trampas de neutrófilos/macrófagos que ocasiona inestabilidad hemodinámica y compromiso del 100% de ambos pulmones, cosa en la que el ibuprofeno no hace absolutamente ningún efecto más que empeorarlos los ya presentes en el peor de los casos.


Y ese es un ejemplo de muchos, pero hay que ser sinceros: nadie puede mantenerse actualizado en todos los temas dentro del campo de la medicina. 


Es aquí donde la medicina basada en evidencia puede favorecer al paciente antes que el prestigio del médico, y reforzar las deficiencias que cualquier tratante tenga antes de aplicar un medicamento. Es fundamental para un estudiante o profesional de salud tener los conocimientos y habilidades necesarios para usar la Medicina Basada en Evidencias.

La habilidad que necesitas aprender en esta pandemia: Medicina basada en evidencias.


¿Qué es la medicina basada en evidencias?

Es la adquisición de información y toma de desiciones en la práctica clínica basada en la mejor evidencia disponible en el momento. No se trata solamente de tratar a pacientes basados en estudios actuales, la MBE tiene 3 componentes: La evidencia como tal, la experiencia del medico tratante y las preferencias/valores del paciente.

El valor de esta herramienta ha crecido en base a:

1- El volumen de evidencia disponible para guiar las deciciones clínicas continúa creciendo a un ritmo muy rápido.

2- El perfeccionamiento en los diseños de investigación, mediciones clínicas, y métodos para analizar los datos han llevado a un mejor entendimiento de como proceder con la investigación clínica válida.
3- A pesar de los avances en metodología de la investigación, muchos resultados de estudios publicados son falsos o llevan a conclusiones erróneas.

4- Muchos clínicos, aún aquellos en una buena posición, no practican la medicina basada en la mejor y mas reciente evidencia disponible.

Sacket et al. BMJ. 1996; 12 (7023): 71-72.

Los pasos básicos de la MBE son:

1- Formulación de una pregunta clínica.
2- Encontrar la mejor evidencia disponible.
3- Evaluación de la validez de la evidencia (incluidas la validación interna y externa)
4- Aplicar la evidencia en la práctica, en conjunto con la experiencia clínica y las preferencias del paciente.


Antes que entremos en detalle, para hacerte estas lineas de texto más digeribles, explicaremos la metodología que discutimos y por qué las revisiones sistemáticas son tan importantes en la medicina basada en evidencia, en el siguiente video:

Niveles de Evidencia.

Existen muchos modelos, en la actualidad hay tales que consideran el tope de la pirámide a sistemas orientados a la práctica basados en revisiones sistemáticas, otros consideran el tope a las guías internacionales. Con fines académicos tomaremos el modelo tradicional basado en Puro et al, 2014.
Los modelos más novedosos incluyen los sistémas de búsqueda de MBE y excluyen los escalones por debajo de los ensayos clínicos aleatorizados.


Jerarquia de la MBE, Puro (2014)


Nivel inferior de evidencia

Opinión de expertos y bibliografías.

El nivel más bajo de la evidencia se debe considerar toda información que no se ha actualizado en los últimos 2 años. Hay mucha controversia en cuanto a los libros de texto de referencia son considerados verdad absoluta en algunos escenarios, pero se reconoce que algunos tratamientos cambian a muy poca brevedad, un ejemplo sería las guías de recomendación de ADA para el tratamiento, prevención y control de diábetes (dada la controversia del HbA1C, comparando con los libros de texto de medicina interna. El problema radica que dichos libros de texto conllevan un proceso largo de editorial, impresión, publicación, distribución, que los hace llenarse de información desactualizada. 


Otro nivel inferior de evidencia es la recomendación de expertos. Este acápite es muy mal interpretado, en sí se considera baja evidencia a la recomendación de un experto basada en experiencia con otros pacientes, cuando un experto obvia la evidencia actual. Un ejemplo muy claro fueron los mencionados anteriormente. 


Otro ejemplo mayor es la ola creciente de recomendaciones por parte de personas de credibilidad cuestionable con el uso de dióxido de cloro en COVID-19. Quienes brindan mediante una retórica distorsionada, información sin ningún orden o metodología. Algunos claman por medio de estudios desactualizados y ensayos experimentales en animales, que el dióxido de cloro es seguro, pero la evidencia que presentan de la eficacia de su uso en el COVID-19 es anecdótica y por recomendaciones de expertos.

También entran en este nivel de evidencia: páginas web como Wikipedia, revistas, principales medios de comunicación y pequeños, que por lo general entran en asunciones tempranas sin esperar que se desarrollen los estudios en sus fases completos, por ejemplo tenemos los reportes acerca los candidatos vacunas, cuando los investigadores reportan resultados preliminares.

En el segundo escalón tenemos los Reportes de Caso/ Serie de Caso.

Por lo general estas publicaciones presentan casos raros escasamente encontrados en la literatura, brotes epidemiológicos, medios diagnósticos en sus fases iniciales. Pueden exponer un caso aislado, ó una serie de casos. Dan información detallada del comportamiento clínico, diagnóstico, terapéutico, epidemiológico, y lo comparan con el ya existente con la literatura.  

Un ejemplo de una serie de casos son las publicadas en Italia acerca de un brote de ¨enfermedad tipo Kawasaki¨ en pacientes pediátricos con COVID-19, se expuso el término basado en las características clínicas observadas.  Posteriormente se descubrió que el cuadro presente en niños infectados con COVID-19 es diferente al de la enfermedad de Kawasaki, a pesar de compartir características clínicas.

Siguiendo un escalón más están los estudios observacionales de cohorte y casos y controles 

Cohorte/observacional: Estudio retrospectivo o prospectivo que observa el comportamiento de una población expuesta a una variable en un periodo de tiempo determinado. 
Casos / Control: Se observa el comportamiento de una población expuesta a una variable, comparándola con una población similar que no ha sido expuesta a dicha variable, todo en el mismo período de tiempo. Es considerado evidencia porque puede evaluar un extenso número de pacientes, ó determinar por medios estadísticos si se rechaza una hipótesis nula.

Lo que nos dicta que estos estudios no deben ser considerados como un alto nivel de evidencia es que los resultados están sujetos a tener co-founders (una variable no siendo estudiada puede influir en los resultados

Otra razon la cual consideramos estos estudios como bajo nivel de evidencia es que los autores pueden estar influenciados a encontrar un hallazgo (sesgo), lo cual puede modificar los resultados.

Algunos estudios saltan a conclusiones erróneas sin tener medios estadísticos significativos.

Un ejemplo muy notorio fué el estudio de Hidroxicloroquina + Azitromicina publicado en Lancet. En su momento, dado la falta de información, fue considerado como la mejor evidencia disponible, pero los autores se retractaron del estudio dado que no pudieron sustentar sus resultados, reflejando un fidedigno caso de sesgo de investigación.

En el siguiente nivel tenemos los Ensayos Clínicos Aleatorizados Controlados.

El principio de que estos estudios son considerados un nivel mayor de evidencia, es la aleatorización controlada, al asignar los individuos de una muestra a grupos aleatorios.  

Otro principio de los ensayos clínicos controlados es el de hacer un estudio de doble ciego, esto refiere que en el estudio ni el médico tratante, ni el paciente sabrán si se está administrando el medicamento estudiado o el comparativo (puede ser placebo u otro tratamiento), lo cual reduce considerablemente el riesgo de sesgo en el estudio. 

El proceder inicial de estos estudios es enlistar a un número de pacientes, aleatorizarlos y dividirlos en subgrupos.

Las limitantes de estos estudios es que conllevan muchas limitantes éticas y los pacientes son voluntarios, lo cual atrasa el proceso de enlistamiento a varios meses-años y por lo general se alcanza una muestra pequeña.

Si un estudio abarca una muestra pequeña no podrá demostrar por medios estadísticos un rechazo a la hipótesis nula, lo cual dará un bajo impacto a este tipo de investigación.

Otras limitantes son que el riesgo de parcialidad (influencia) es alto en estudios patrocinados por laboratorios farmacéuticos grandes, el gran auge de recursos económicos y de personal que envuelven.

Podemos decir que un ensayo clíncio está sesgado si:


1- Falló en alcanzar la aleatorización.

2- Falló en ocultar información acerca de individuos relevantes (participantes del estudio, clínicos, recolectores de datos, adjudicadores de resultados y analistas de datos) en el asignamiento de grupos.
3- Falló en dar seguimento (Faltan datos acerca de los resultados).
4- Falla en adherencia del grupo de intervención.
5- El estudio se detiene temprano por beneficios.
6- Sesgo de publicación: Se publican estudios pequeños (de bajo impacto) con resultados estadísticamente significativos.

Altos Niveles de Evidencia:

Revisiones críticas, Revisiones sistemáticas y Meta-análisis.

Estas publicaciones son consideradas el gold-standard de la investigación, permitiéndonos dar una recomendación basada en evidencia de una manera sólida y confiable.
Hay tres tipos de revisiones:


  1. 1. Meta-análisis (mayor nivel de evidencia)
  1. 2. Revisiones sistemáticas
  1. 3. Revisiones críticas

La metodología es similar en los tres tipos de publicaciones. Todas evalúan un extenso número de publicaciones, de una manera sistemática, lo cual es reproducible (mismos resultados se obtendrían al realizar la revisión con el mismo método usado).


La mayor ventaja es que está sujeta a un bajo nivel de sesgos, dado que varios investigadores intervienen desde la recolección de publicaciones, criterios de inclusión, exclusión, y análisis de estudios previos en la literatura, preferiblemente un ensayo clínico aleatorizado controlado.

La manera principal que se evitan sesgos es que si dos investigadores no están de acuerdo con un incluir o descartar un estudio, entra un tercer investigador para hacer desempate. Así se evita el riesgo de sesgos por parte del investigador.


Los pasos para las revisiones sistemáticas son: 
  1. 1. Pregunta clínica (PICO)
  2. 2. Criterios de inclusión/exclusión
  3. 3. Revisión de la literatura según abstracts
  4. 4. Inclusión de artículos
  5. 5. Lectura de los artículos
  6. 6. Diagráma de bosque
  7. 7. Interpretación de los resultados
Las revisiones sistemáticas usan el diagrama de Forest, interpretando los resultados e intérvalos de confianza de cada estudios y agrupándolos según respondan la pregunta de investigación planteada al inicio del estudio. 
Diagrama de bosque. Las lineas pequeñas horizontales son los intérvalos de confianza de cada estudio. Los círculos son los resultados de cada estudio (odds ratio por ejemplo), el grosor de cada resultado depende del impacto del estudio. La linea de No efecto depende del tipo de resultado del estudio (por ejemplo si fuera un estudio de tasa, la linea de no efecto seria 0). Dependiendo del resultado se pueden determinar conclusiones si hay evidencia actual para algún tema.


El meta-análsis usa las bases de datos, ingresando los datos en una hoja de cálculo y presentando conclusiones basados esa hoja de cálculo. 



Existen múltiples guías y normativas para estandarizar la metodología y reporte de diferentes tipos de estudios. Para los que les interese saber, el Comité internacional de Editores de Jorunal Médicos avala estas recomendaciones basados en tipos de estudios:

  1. -Revisiones sistemáticas y Meta-análisis: Preferiblemente reportar con PRISMA y PRISMA-P.
  2. -Ensayos clínicos aleatorizados controlados: CONSORT y SPIRIT.
  3. - Estudios Observacionales: STROBE.
  4. - Estudios diagnósticos y prognósticos: STARD y TRIPOD.

Resultados de un estudio

Cualquier estudio está sujeto a cuatro posibles explicaciones de sus resultados.


  • Verdad: La conclusión de los estudios pueden reflejar certeramente la respuesta de una pregunta de investigación.
  • Sesgo: El estudio puede tener uno o mas errores desde su diseño, que distorcionan los resultados afectando a las conclusiones.
  • Co-founder: Puede haber una o más varibales que están afectado tanto a la exposición siendo estudiada como al resultado de interes, lo cual cambia los resultados del estudio.
  • Casualidad: Variaciones al azar que ocurrieron en una muestra de una población siendo estudiada puede llevar a conclusiones erroneas. Error tipo 1 se refiere a que la casualidad lleva a una conclusión que hubo un efecto. Error tipo 2 refiere que la casualidad lleva a una conclusión que no hubo effecto.

Sesgos

Un autor puede estar influenciado/predispuesto a un resultado en particular. A cualquier influencia de un estudio resulta en sesgos.
Cualquier persona está sujeta a un sesgo. No debemos menospreciar la posibilidad de que un autor esté influenciado, por lo cual debemos revisar en cada publicación:
  • Financiamiento
  • Consideraciones éticas
  • Historial del Autor
  • Narrativa del momento

Casualidad

La base para determinar que un estudio probablemente no sea casualidad, es el uso de medios estadísticos. 

Si podemos rechazar la hipótesis nula por medios estadísticos, se puede decir que el resultado de un estudio probablemente no fue producto del azar.

Valor de P

El valor de P es un cálculo estadístico que nos refiere si la muestra es representativa de una población. Por ejemplo una muestra de 3 individuos de una población de 1,500 personas no es representante. 


Al contrario, una muestra de 500 individuos seleccionados al azar puede considerarse como una muestra representativa de esa población. Entonces si encontramos un riesgo de 5 en una muestra de 10 personas, no es tan significativo como un riesgo de 1.8 en una muestra de 1,000 personas. Por lo cual el muestreo debe calcularse y el valor de P debe ser menor de 0.05 (aunque no exlusivamente).

Intérvalo de confianza

Erróneamente se cree que el resultado verdadero se encuentra dentro intérvalo de confianza. Pero en realidad el intérvalo de confianza nos dice que el resultado de un estudio se encuentra alrededor de este intérvalo.

Por ejemplo: un riesgo relativo de 1.5 con un IC 95% ( 1.3 - 1.6), significa que el resultado verdadero de ese estudio se encuentra alrededor de esos valores, no estrictamente entre ellos. Tampoco significa que el resultado se encuentra dentro del 95% y el 5% restante está fuera de los valores encontrados. 


En cambio, lo que ese 5% nos dice es que si el estudio se hiciera correctamente, esperamos que el IC se encuentre alrededor del valor verdadero para ese riesgo relativo el 95% de las veces que se haga ese estudio correctamente (sin sesgos, sin errores metodológicos)

Significancia estadística

No hay razón para no tomar un valor de P de 0.02 e intérvalo de confianza para decir que un estudio es estadísticamente significativo. La selección de P < 0.05 (Con un intérvalo de confianza de 95%) es convencional pero no exclusivo. Un estudio puede explorar su pregunta buscando resultados con un valor de P <0.01 e IC de 99%, con una metodología bien orientada y en condiciones óptimas y estrictas


¿Cómo evaluamos un estudio?

Aquí te dejo una pequeña guía de la metodología que puedes usar para leer un artículo/publicación. Con el tiempo usaras estos acápites mentalmente. Puedes rellenar los espacios tomando cada estudio individual.

Pregunta de Investigación del estudio: 

P  -  (ejemplo) Pacientes adultos (humanos)
I   -  (ejemplo) Oral/Intravenosa/Intramuscular - Hidroxicloroquina
C  -  (ejemplo) Placebo/tratamiento convencional
O  -  (ejemplo) Reducción de días con sintomatología/reducción de mortalidad/reducción de días intrahospitalarios

Tipo de estudio: 

Hipótesis Nula: 
Muestra: 
Resultados: 
Valor de P: 
IC: 

Aleatorización (Ensayos clínicos): Si ____ No_____

¿Conclusiones corresponden a los resultados y nivel de evidencia del estudio? 

¿Corresponden resultados a la pregunta de investigación? (Rechazan Hipótesis Nula)

Financiamiento:

Conclusión de Lectura:







¿Dónde buscamos? (ejemplo Indometacina en Covid-19)

En el siguiente video te muestro las diferentes fuentes de información en la web.




Puedes buscar MBE en cualquier sistema que cumpla con las cualidades útiles para los clínicos como:
  • Rápido acceso (minutos)
  • Dirigido a una pregunta clínica específica
  • Información basada en evidencia, actualizada
  • Portable
  • Fácil de usar
Si tu objetivo es buscar información rápida orientada en tu práctica clínica puedes usar:

Si tu objetivo es buscar información extensa orientada en una temática o conducir una investigación, puedes usar las siguientes bases de datos:

Recuerda que las revisiones críticas son el nivel de evidencia que nos orientaremos para buscar información cuando estamos en el ámbito clínico (dentro del hospital, con pacientes) dado que este es el que alcanza el mejor balance entre validez y accesibilidad para ayudarnos en la práctica clínica


Ahora pongamos en práctica:    En el siguiente video busco evidencia del dióxido de cloro en pacientes con covid-19, repasando toda la metodología que discutimos.






!Ahora hazlo tú! !Comparte MBE a tus pares!



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Estaré subiendo próximamente: introducción a la inmunología, no te lo pierdas.

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