Las revisiones sistemáticas y los metanálisis son dos tipos de estudios que, en general, se consideran como de mayor veracidad o calidad. Al ser sinopsis de estudios, cualitativa y cuantitativa, su calidad se ve siempre afectada por la veracidad de sus artículos de orígen, también llamados estudios primarios. Ensayos clínicos con gran número de pacientes, asignados correctamente al azar, y evaluados por intención de tratar, correctamente cegados suelen dar la respuesta para muchos tratamientos. Pero entonces...
Porqué queremos leer este tipo de estudios?
- Para aclarar resultados que son contradictorios en los estudios primarios. Esto suele ser lo más frecuente. Todos los médicos sabemos que, casi en cualquier tema, podemos encontrar estudios a favor o en contra de determinada situación clínica. Esto sucedió por ejemplo con los corticoides en el embarazo. Desde 1972 existian estudios que señalaban que su uso en determinadas situaciones clínicas, aumentaba la sobrevida de los recién nacidos, mientras que habia algunos estudios que decían lo contrario. Pasaron casi 20 años, para que a partir de un estudios de estos, los médicos nos convencieramos de los beneficios de este tratamiento. Nunca se han calculado las muertes y complicaciones que se hubieran evitado de haber tenido en cuenta los primeros estudios (daños por omisión).
- Para valorar los efectos en subgrupos determinados de pacientes. Si es que esto no había quedado claro en los estudios originales. A veces los investigadores informan sus "abstracts" con resultados globales del estudio y no todos leen artículos completos.
- Para ver en forma más precisa la estimación de los efectos. Resaltando las diferencias o potenciando un efecto de interés. Esto es de mucha importancia cuando sobre un determinado tema se hacen muchos estudios, pero con poca cantidad de pacientes, lo cual no permite estimar su verdadero impacto. También se debe ser cuidadoso, cuando el "peso" de un solo estudio incide significativamente en el resultado final de un metanálisis. Por ello se hacen análisis de sensibilidad, es decir se estudia que sucede con y sin el estudio dentro del resultado. Y si varía significativamente se informa.
- Para determinar si se requieren nuevos estudios. En especial si los estudios primarios eran de mala calidad metodológica.
- Y para generar nuevas hipótesis para futuros estudios.
Un gráfico que resume como leer un gráfico de Forest Plot.
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