Resumen básico con conceptos de medicina basada en evidencia aplicados a la práctica clínica, con referencias útiles al respecto.

1. Resumen Medicina Basada en Evidencia
Dr. Martín Plaza Garmendia – Marzo 2013
Medicina Basada en la Evidencia (MBE): herramienta para el uso consciente, explícito y juicioso
de la mejor evidencia actual (datos/pruebas) en la toma de decisiones sobre la salud de las
personas (adaptado de (1)).
Para los no convencidos, críticos y dudosos de la MBE, que pasaría si no hubiera evidencia en la
cual basarse para la toma de decisiones, pues un artículo (2) plantea 7 alternativas:
1. Medicina basada en la eminencia:
2. Medicina basada en la vehemencia:
3. Medicina basada en la elocuencia:
(o elegancia)
4. Medicina basada en la providencia:
5. Medicina basada en la inseguridad:
6. Medicina basada en el nerviosismo:
7. Medicina basada en la confianza:
(sólo cirujanos)
“cometer los mismos errores con una confianza
aumentada a través de una impresionante cantidad
de años”, el resplandor del pelo blanco sería el
marcador de este fundamento
su marcador es el nivel de estridencia midiendo los
decibeles con un audiómetro
la suavidad de la lengua (habla) o de un traje y el
“bronceado fascinante” pueden ser poderosos
sustitutos de la evidencia
si el facultativo no tiene idea que hacer, la decisión
se la puede dejar al Todopoderoso
el marcador es el nivel de pesimismo midiendo los
suspiros del que hace nada frente a un problema
el miedo a los litigios es un estímulo poderoso para la
sobreintervención
el marcador es la bravata medida por la ausencia de
sudor con un test del sudor
Si no le convencieron estas alternativas, pues siga leyendo a ver si la MBE le sirve para algo.
La aplicación de la MBE tiene 5 etapas (3):
1.
2.
3.
4.
5.
Pregunta: formular pregunta clara y precisa
Búsqueda: revisar bases de datos en forma eficiente para responder la pregunta
Análisis: evaluación crítica de la validez y utilidad de la evidencia
Aplicación: resultados a la práctica considerando contexto y preferencias de las personas
Evaluación: auditar las decisiones basadas en evidencia (auditoría y retroalimentación)
[Referencia altamente recomendable (en inglés): Herramientas para cada etapa de la MBE del
Centro de MBE de Oxford]

2. 1. Definiendo La Pregunta
Para estructurar una pregunta específica es de utilidad el acrónimo PICO (4):




Problema o paciente
Intervención o exposición considerada
Comparación respectiva a la intervención o paciente (cuando sea necesario)
Outcome o evento o resultado de interés
Ejemplo: ¿En niños con tos aguda el uso de miel versus placebo disminuye la tos?
(P: niños; I: miel; C: placebo; O: tos aguda)
2. Buscando la evidencia
Para buscar la evidencia disponible, primero que todo debe conocerse las bases de datos
disponibles y tener acceso a ellas y luego tener una estrategia de búsqueda.

Bases de datos:
 Primarias (sin filtro): la más conocida es MEDLINE (acceso gratuito) y se puede acceder
usan su motor de búsqueda PUBMED. También está EMBASE, versión europea cuyo
acceso es pagado y LILACS, base de datos latinoamericana.
 Secundarias (filtradas): la biblioteca Cochrane contiene bases de datos independientes
con revisiones sistemáticas y resúmenes de revisiones. El ACP Journal Club selecciona
artículos según calidad y presenta un resumen, por su parte Clinical Evidence presenta
preguntas y la evidencia encontrada.
 Metabuscadores: son motores de búsqueda (como Pubmed) pero buscan
simultáneamente en varios sitios y bases de datos, siendo más eficientes. Están
Sumsearch, Tripdatabase (en inglés) y Epistemonikos (múltiples idiomas), estos 2 últimos
son altamente recomendables por su interfaz gráfica amigable y sencilla.

Estrategia de búsqueda:
 Dónde buscar: para quienes están en proceso de aprendizaje de herramientas de MBE es
recomendable que aprendan a usar Pubmed, para quienes quieren respuestas rápidas y
con buena evidencia sería recomendable buscar inicialmente en algún metabuscador
(Epistemonikos y/o Trip).
 Pubmed: para buscar en Pubmed se recomienda usar términos Mesh, esta función
permite ver la ortografía e indexación del término a buscar. Luego de encontrar los
términos Mesh, se recomienda usar “Clinical Queries” que filtra por criterios
metodológicos los estudios a buscar. Además se recomienda usar booleanos (AND, OR,
NOT) para acotar la búsqueda.
o Ejemplo:

3. 


Pregunta: ¿En niños con tos aguda el uso de miel versus placebo disminuye
la tos?
 Búsqueda vía Clinical Queries de Pubmed: términos mesh "Honey"[Mesh]
AND "Cough"[Mesh], 4 revisiones sistemáticas, 2 atingentes, 1 con
resultados.
 Si hubiera muchos resultados, se podría restringir por edad en límites
Metabuscadores: en éstos se busca con términos comunes y sin booleanos.
o Ejemplo:
 Misma pregunta anterior: términos (honey and cough) en Trip y
Epistemonikos
 Resultados: 3 RS en Epistemonikos, 4 RS en Trip, las mismas 2 atingentes y
1 con resultados (ídem encontrada x Pubmed)
Categorización evidencia: para elegir la mejor evidencia es importante tener cierta jerarquía
de la evidencia disponible, así una forma de priorizar es a través de esta clasificación (de
mayor a menor nivel de evidencia):
1. Guías de Práctica Clínica (GPC) basadas en evidencia
2. Revisiones panorámicas (de RS)
3. Revisiones sistemáticas (RS)
4. Estudios primarios (RCT, observacionales, casos)
5. Experiencia
Sin embargo, los niveles de evidencia dependen del tipo de pregunta a responder (prevalencia,
diagnóstico, pronóstico, tamizaje, tratamiento, etc.), así tenemos el grupo de trabajo del Centro de
MBE de Oxford que propone una tabla de niveles según la pregunta, destacando que una RS
generalmente es mejor que un estudio primario.
3. Análisis Crítico
Antes de analizar los resultados de un estudio debe analizarse el riesgo de sesgo del mismo o
también llamada “calidad” o validez interna del estudio.
Para hablar de sesgo, definiremos brevemente 2 tipos de error en el método experimental:
Error por azar: inherente a la observación y difícil de evitar, se puede distribuir en forma simétrica
con grupos comparables y una muestra amplia sin afectar los resultados.
Error sistemático o sesgo: se produce repetitivamente y en la misma dirección, generando
asimetría y afectando los resultados.
A continuación resumiremos el análisis crítico de diferentes tipos de estudio partiendo por su
validez interna (riesgo de sesgo) y luego la interpretación clínica de los resultados.

4. Estudios de intervención (ensayos clínicos randomizados):
Criterio de validez interna
1. ¿Randomizado?
2. ¿Ocultamiento secuencia?
(“concealed allocation”)
3. ¿Grupos similares?
4. ¿Análisis por intención de tratar?
5. ¿Seguimiento adecuado?
6. ¿Ciego adecuado?
7. ¿Ausencia co-intervenciones?
Qué y Dónde buscar
Ideal aleatorización computarizada centralizada y se
busca en métodos
Ídem anterior
Buscar valores p no significativos en tabla comparativa
de características basales, habitualmente tabla 1
sección resultados
Sujetos analizados en el grupo asignado inicialmente,
ver en resultados
Idealmente seguimiento >80%, en sección resultados
ver pérdidas
Adjudicadores del resultado deberían desconocer
quienes recibieron la intervención, ver en métodos
Ver en métodos las intervenciones adicionales y en
resultados su aplicación efectiva
Interpretación de los resultados: frecuentemente se presentan en forma dicotómica como por
ejemplo muerte o infarto. Considere un estudio de bajo riesgo de sesgo en el cual el 15% del grupo
control murió y 10% del grupo tratamiento murió después de 2 años de tratamiento, los
resultados se pueden presentar de muchas formas como veremos.
Medida de efecto
Riesgo Relativo (RR) = riesgo del evento en el
grupo intervenido / riesgo del evento en el
grupo control
En el ejemplo previo: RR= 0.10/0.15=0.67
Reducción de Riesgo Absoluto (RRA) = riesgo
del evento en grupo control – riesgo del
evento en grupo intervenido
Ej. RRA= 0.15 – 0.10 = 0.05 o 5%
Reducción de Riesgo Relativo (RRR) = RRA /
riesgo del evento en grupo control. O bien
RRR= 1-RR
Ej. RRR= 0.05/0.15=0.33 o 33%
ó RRR= 1 – 0.67 = 0.33 o 33%
Número Necesario a Tratar (NNT) = 1/RRA
Ej. NNT= 1/0.05 = 20
Significado
Cuántas veces es más probable que un evento
ocurra en el grupo intervenido, así RR = 1 sin
efecto, RR<1 disminuye riesgo y RR>1 aumenta.
Ej. Dado RR<1, el tratamiento disminuye el
riesgo de morir en 0.67 veces
Diferencia absoluta entre la tasa de eventos de
ambos grupos. Si RRA=0 la intervención no
tiene efecto.
Ej. El tratamiento reduce en 5% la tasa de
mortalidad
Medida de efecto probablemente más
reportada, dice la reducción de la tasa del
evento en el grupo intervenido vs el control.
Ej. El tratamiento reduce el riesgo de muerte
en un 33% en relación al grupo control
Número de personas necesarias para tratar y
prevenir 1 evento.
Ej. Se necesitan tratar 20 personas por 2 años
para evitar 1 muerte

5. Precisión de los resultados: los resultados del estudio son estimadores del valor real y ese
resultado se denomina estimador puntual. Para evaluar la precisión de éste necesitamos conocer
el intervalo de confianza (IC), mientras más estrecho más preciso. También el IC sirve para ver la
significancia estadística siempre y cuando no pase por el valor de no efecto. Por convención se
utiliza con mayor frecuencia un IC de 95%
Ej: RR = 0.67 (IC 95% 0.60 – 0.70) Este riesgo relativo de 0.67 sería estadísticamente significativo
(no llega a 1) con un 95% de confianza y con bastante precisión (IC estrecho).
Estudios de diagnóstico:
Criterio de validez interna
1. ¿Duda diagnóstica?
2. ¿Estándar de referencia a todos?
3. ¿Estándar de referencia
adecuado?
4. ¿Comparación ciega e
independiente?
Qué y Dónde buscar
Espectro completo de pacientes (mejor al azar o
minimizando sesgo de selección), buscar en métodos el
reclutamiento y características de los individuos
Idealmente aplicar ambos test a todos y buscarlo en
métodos (puede cambiarse por seguimiento en caso de
test invasivos u otros reparos)
En métodos debe describir si se aplicó el estándar de
oro (“gold standard”) o una alternativa adecuada
En métodos se describe quien realizó ambos test y si
fueron independientes y ciegos al resultado del otro
Interpretación de los resultados: se reportan al menos dos tipos de medidas, unas que apuntan a
la precisión del test (sensibilidad y especificidad) y las otras el desempeño del test en la población
que se prueba (valores predictivos). Considere un estudio de bajo riesgo de sesgo donde 1000
adultos mayores con sospecha de demencia se someten a una prueba diagnóstica nueva y un
estándar de referencia. La prevalencia es de 25% de demencia; 240 personas tuvieron resultado
positivo en ambas pruebas y 600, negativo en ambas. Lo primero es dibujar la tabla 2x2:

6. Medida diagnóstica
Significado
Sensibilidad (Sn) = proporción de personas Capacidad del test de identificar a las personas
con la condición y que tienen resultado con la condición. Si Sn 100% un test negativo
positivo
descarta condición (significa 0 falsos negativos)
Ej. 10 personas (4%) fueron clasificadas
En el ejemplo previo: Sn= 240/250 = 0.96
falsamente como “sanas”. El test tiene una
sensibilidad alta del 96%
Especificidad (Sp) = proporción de personas Capacidad del test de identificar a las personas
sin la condición y que tienen resultado sin la condición. Si Sp 100%, un test positivo
negativo
asegura condición (significa 0 falsos positivos)
Ej: Sp= 600/750 = 0.80
Ej. 150 personas (20%) fueron falsamente
diagnosticadas. El test tiene una especificidad
moderada del 80%
Valor Predictivo Positivo (VPP) = proporción Depende de la especificidad y la prevalencia de
de personas con test positivo que tienen la la condición.
condición
Ej. De las 390 personas que resultaron
Ej: VPP= 240/390 = 0.62
positivas, sólo el 62% tenía demencia
Valor Predictivo Negativo (VPN) = proporción Depende de la sensibilidad y la prevalencia de
de personas con test negativo que no tienen la la condición
condición
Ej. De las 610 personas con resultado negativo,
Ej: VPN= 600/610 = 0.98
el 98% son sanas
Likelihood ratio positivo (LR+) = razón entre la El likelihood ratio o cociente de probabilidad es
probabilidad que un examen sea positivo una propiedad del examen y para su aplicación
entre los pacientes que tienen la condición se usa el nomograma de Fagan.
versus los que no la tienen.
Como guía, cuando es mayor a 10 será
Ej: LR(+)= Sn/(1-Sp)= 0.96/(1-0.8)= 4.8
suficiente para confirmar la condición en la
mayoría de los casos.
Ej: Si la prevalencia de demencia es 25%
(probabilidad pre-test), al aplicar el test en esa
población la probabilidad de demencia
aumenta al 60%
Likelihood ratio negativo (LR-) = razón entre Como guía, cuando es menor de 0.1 será
la probabilidad que un examen sea negativo suficiente para descartar la condición en la
entre los pacientes que tienen la condición mayoría de los casos.
versus los que no la tienen.
Ej: dada la probabilidad pre-test de 25% si el
Ej: LR(+)= (1-Sn)/Sp= (1-0.96)/0.8= 0.05
resultado es negativo baja al 1%
Para mayor información se recomienda la siguiente referencia:
Salech, Felipe et al. Estudios que evalúan un test diagnóstico: interpretando sus resultados. Rev.
méd. Chile, Santiago, v. 136, n. 9, sept. 2008.

7. A modo de resumen se presenta la siguiente tabla 2x2:
Estudios de Pronóstico:
Criterio de validez interna
1. ¿Muestra representativa?
2. ¿Seguimiento apropiado?
3. ¿Desenlace definido o ciego?
4. ¿Ajuste por factores
pronósticos?
Qué y Dónde buscar
Cohorte incipiente (inicio enfermedad) y
representativa de población objetivo. Buscar en
métodos el estadio y lugar de reclutamiento.
Suficientemente largo para encontrar el desenlace y
características de quienes completaron seguimiento.
Buscar en resultados el tiempo de seguimiento y tabla
comparativa de los que completaron y los que no.
Clara definición de los desenlaces y los menos
objetivos con evaluador ciego al factor pronóstico.
Buscar en sección métodos la definición o criterios y en
esa sección o resultados si hubo ciego.
El análisis en la sección resultados debiera ajustar
factores conocidos, revisar análisis de subgrupos.

8. Interpretación de los resultados: hay varias formas de reportar desenlaces, frecuentemente se
reportan como tasa (Ej. proporción de personas que experimenta un evento), ya que es simple,
fácilmente comunicable, entendible y recordable. Sin embargo, las tasas entregan poca
información y puede haber diferencias de pronóstico con tasas similares. Por esto se usan las
curvas de sobrevida, para estimar la sobrevida de una cohorte a lo largo del tiempo.
La figura abajo muestra la curva de sobrevida para 3 enfermedades con la misma tasa a 5 años.
Precisión de los resultados: se debe observar en los intervalos de confianza (IC) del 95%, mientras
más estrecho más preciso el estimador. La precisión del estimador depende del número de
observaciones y como el periodo más temprano de seguimiento incluyen mayor cantidad de
personas, los estimadores son más precisos (lado izquierdo de la curva), lo contrario ocurre con
estimadores más tardíos.

9. Revisiones sistemáticas:
Criterio de validez interna
1. ¿Pregunta clara y específica?
2. ¿Búsqueda amplia y detallada?
3. ¿Criterios de selección
adecuados?
4. ¿Evaluación del sesgo de los
estudios?
5. ¿Evaluación de la
heterogeneidad?
6. ¿Revisión replicable?
Qué y Dónde buscar
Recordar el acrónimo PICO y buscar en título, resumen
o introducción la pregunta u objetivo.
Bases de datos relevantes (Medline, Cochrane,
Embase, etc.) y también referencias de estudios
relevantes como expertos para estudios no publicados.
Sin límite de idioma e incluir palabras claves y términos
Mesh. Buscar en métodos la estrategia de búsqueda y
en resultados los estudios revisados y excluidos.
Criterios definidos a priori incluyendo pacientes,
intervenciones o exposiciones y desenlaces. En muchos
casos depende del diseño del estudio, buscar en
métodos los criterios y diseños de estudio.
Debe haber criterios de validez adecuados al tipo de
estudio (revisar tablas anteriores) en métodos y
resultados.
Los resultados deberían ser similares y sino explorar
razones para la heterogeneidad en resultados.
Es recomendable la existencia de 2 revisores
independientes para asegurar una búsqueda y
selección menos sesgada, buscar en métodos.
Interpretación de los resultados: la revisión entrega un resumen de los resultados individuales y si
son similares se usa un meta-análisis para combinar los resultados y calcular un estimador global.
El meta análisis le da peso a cada estudio y los resultados se expresan en una forma estándar: RR,
OR, diferencia de medias y se presentan en una figura llamada “forrest plot” o gráfico de bosque.
Medida de efecto
Odds ratio (OR) o razón de chance= cociente entre
la chance (ocurrencia/no ocurrencia) del evento en
el grupo intervenido y la chance del evento en el
grupo control.
OR = (a/b) / (c/d) = (axd) / (cxb)
Significado
Es un método de estimación de riesgo
relativo y permite determinar factores
asociados a una exposición. Útil en estudios
casos controles, es independiente de la
incidencia. OR= 1 indica ausencia de efecto.

10. Ejemplo:
Meta-análisis de 5 estudios sobre el efecto de un tratamiento en la mortalidad. Los estudios se
representan por un cuadrado negro (estimador puntual) y una línea horizontal (IC 95%), el tamaño
del cuadrado representa el peso del estudio. La línea vertical corresponde al “no efecto” del
tratamiento dado que es un OR = 1 y cuando el IC pasa por el 1 no es estadísticamente
significativo.
El diamante o rombo representa el estimador combinado de los 5 estudios con su IC. En este caso,
el tratamiento reduciría la mortalidad en un 34% (OR 0.66 IC95% 0.56-0.78) y sería
estadísticamente significativo. El test para efecto global también indica significancia (p<0.00001)
Heterogeneidad: “al ojo” uno puede observar la heterogeneidad en los resultados, pero hay test
estadísticos como el test Q de Cochran (chi cuadrado), si es estadísticamente significativo (p<0.1)
hay heterogeneidad. Si no es estadísticamente significativo, pero la razón Q de Cochran y grados
de libertad (Q/df) es >1 hay posibilidad de heterogeneidad, si es <1 es muy poco probable la
heterogeneidad.
Ejemplo: arriba el Q/df es <1 (0.92/4= 0.23) y el p no es significativo (0.92) indicando que no hay
heterogeneidad.

11. 4. Aplicabilidad: tomando una decisión
Luego de analizar los estudios e interpretar los resultados viene el proceso de responder la
pregunta inicial para la toma de decisiones, para esto sirve evaluar la aplicabilidad.
Aplicabilidad o validez externa: grado en el que los resultados de un estudio son aplicables a
distintos escenarios clínicos.
Existen 3 objetivos para tomar decisiones:
1. Definir la población y la intervención (ya revisado con el PICO)
2. Buscar y entender los sesgos (volver al análisis crítico)
3. Interpretar los resultados y aplicarlos a tu paciente/población (en la interpretación de
resultados es importante recordar 3 aspectos: tamaño muestral, la medida de resultado y
la probabilidad o confianza en el resultado)
En el caso de estudios de intervención para aplicar los resultados deben responderse las
siguientes preguntas:
¿Es mi paciente/población similar a los/la del estudio?
¿Evaluó el estudio todos los outcomes clínicamente relevantes?
¿La intervención es posible en mi contexto?
¿El beneficio supera los riesgos y costos potenciales?
En los estudios de diagnóstico:
¿Los métodos para realizar el test son replicables?
En estudios de pronóstico:
¿Es mi paciente/población similar a los/la del estudio?
¿Esta evidencia tendrá un impacto clínicamente relevante respecto a mi conducta?
5. Evaluación del rendimiento
Uno se pregunta ¿por qué molestarse en buscar evidencia? ¿por qué es tan difícil mantenerse
actualizado? y estas preguntas aumentan dado que el mayor problema es el volumen del material
publicado: 20.000 estudios al año, 50 ECR al día (¡Y cómo sería sin sesgo de publicación!).
“Es asombroso cómo con poca lectura un médico puede ejercer la medicina, pero no es
sorprendente lo mal que puede hacerlo”. Sir William Osler (1849-1920)
Uno podría considerar alguna de las siguientes alternativas:
 Leer una revista con resúmenes basados en evidencia (p.e. Evidence-Based Medicine)
 Mantener un logbook de preguntas clínicas
 Desarrollar un grupo de discusión basado en casos sobre preguntas guardadas y
seleccionadas

12. Para conseguir un balance adecuado puede ser útil pensar en el aprendizaje como una actividad
“empujar” y “tirar”.
Método “empujar”: se puede recolectar información de múltiples fuentes como lecturas,
seminarios, revistas, etc. Para esto puedes considerar leer algún material preanalizado, por
ejemplo la herramienta gratuita EvidenceUpdates del Centro de Evidencia del BMJ, que envía a tu
correo electrónico la mejor evidencia del tópico de tu interés.
Método “tirar”: usando el PICO puedes mantener un registro de preguntas y tirar (buscar)
información según tú necesidad. Recursos como los citados inicialmente: Epistemonikos,
Tripdatabase o bien UpToDate, son útiles para responderlas.
Entonces, ¿cuáles debieran ser los primeros pasos en desarrollar una práctica basada en la
evidencia?
1º Leer una revista con resúmenes basados en evidencia
2º Mantener un registro (logbook) de preguntas
3º Participar en un grupo de discusión efectivo: preguntas dirigidas con análisis enfocados y
registro escrito de un tema evaluado críticamente (p.e. Best BETs)
Si quedaste entusiasmado con la medicina basada en la evidencia y además quieres generar tu
propia evidencia, puedes averiguar más sobre herramientas de diseño de investigación en el
Centro para la Medicina Basada en Evidencia de la Universidad de Oxford.
Y lo más importante, recuerda que la MBE es una herramienta y para aplicarla requiere de
“alguien” que pueda usar su juicio y “alguien” que pueda beneficiarse de ella, en esa interacción
es donde ocurren muchos otros procesos que hacen más compleja la práctica basada en evidencia.

13. Recursos
Chilenos:
 Unidad de Medicina Basada en la Evidencia UC
 Glosario de Medicina Basada en la Evidencia
 Medicina Familiar UC (resúmenes basados en evidencia)
Extracto de Centro Cochrane Iberoamericano:
Entre los recursos disponibles en Internet, estos son numerosísimos. Para acceder a ellos de forma
eficiente, existen varios sitios que ofrecen listas o directorios completos con las direcciones de
mayor interés donde podrá obtener miles de documentos. Las detalladas a continuación resultan
muy útiles:
1. Centre for Evidence Based Medicine de Oxford (Reino Unido)
2. Health Information Research Unit (HIRU) de la Universidad de Mc Master (Canadá)
3. Página en castellano de la MBE (España)
4. NHS Centre for Reviews and Dissemination de la Universidad de York (Reino Unido)
5. Guía de la Evidencia de la ScHARR de la Universidad de Scheffield
6. JAMAevidence
Referencias
1. Evidence based medicine: what it is and what it isn't. Sackett. s.l. : BMJ, 1996, Vol. 312.
2. Seven alternatives to evidence based medicine. Isaacs. s.l. : BMJ, 1999, Vol. 319.
3. Sicily statement on evidence-based practice. Dawes. 1, s.l. : BMC Medical Education, 2005, Vol.
5.
4. The well-built clinical question: a key to evidence-based decisions. Richardson. 3, s.l. : ACP
journal club, 1995, Vol. 123.