Evidencia basada en medicina - Evidence-based medicine

La medicina basada en evidencia ( MBE ) es "el uso consciente, explícito y juicioso de la mejor evidencia actual para tomar decisiones sobre la atención de pacientes individuales". El objetivo de la MBE es integrar la experiencia del médico, los valores del paciente y la mejor información científica disponible para orientar la toma de decisiones sobre el manejo clínico. El término se usó originalmente para describir un enfoque para enseñar la práctica de la medicina y mejorar las decisiones de los médicos individuales sobre pacientes individuales.

Antecedentes, historia y definición

La medicina tiene una larga historia de investigación científica sobre la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades humanas.

El concepto de ensayo clínico controlado fue descrito por primera vez en 1662 por Jan Baptist van Helmont en referencia a la práctica de la sangría . Escribió Van Helmont:

Saquemos de los Hospitales, de los Campamentos o de otros lugares, 200 o 500 Pobres, que tengan fiebre o Pleuritis. Dividámoslos en mitades, echemos suertes, para que una mitad de ellos caiga en mi parte y las otras en la tuya; Los curaré sin derramamiento de sangre y sin una evacuación sensata; pero lo hacéis, como sabéis ... veremos cuántos funerales haremos los dos ...

El primer informe publicado que describe la realización y los resultados de un ensayo clínico controlado fue el de James Lind , un cirujano naval escocés que realizó una investigación sobre el escorbuto durante su tiempo a bordo del HMS Salisbury en la Flota del Canal, mientras patrullaba el Golfo de Vizcaya. Lind dividió a los marineros que participaron en su experimento en seis grupos, de modo que los efectos de varios tratamientos pudieran compararse de manera justa. Lind encontró una mejoría en los síntomas y signos de escorbuto entre el grupo de hombres tratados con limones o naranjas. Publicó un tratado que describe los resultados de este experimento en 1753.

En 1835 se publicó una de las primeras críticas a los métodos estadísticos en medicina.

El término "medicina basada en la evidencia" fue introducido en 1990 por Gordon Guyatt de la Universidad McMaster .

Toma de decisiones clínicas

La publicación de juicio clínico de Alvan Feinstein en 1967 centró la atención en el papel del razonamiento clínico e identificó sesgos que pueden afectarlo. En 1972, Archie Cochrane publicó Effectiveness and Efficiency , que describía la falta de ensayos controlados que respaldaran muchas prácticas que anteriormente se suponía que eran efectivas. En 1973, John Wennberg comenzó a documentar amplias variaciones en la forma en que practicaban los médicos. Durante la década de 1980, David M. Eddy describió errores en el razonamiento clínico y lagunas en la evidencia. A mediados de la década de 1980, Alvin Feinstein, David Sackett y otros publicaron libros de texto sobre epidemiología clínica , que tradujeron los métodos epidemiológicos a la toma de decisiones de los médicos. Hacia fines de la década de 1980, un grupo de RAND demostró que una gran proporción de los procedimientos realizados por médicos se consideraban inapropiados incluso para los estándares de sus propios expertos.

Directrices y políticas basadas en evidencias

David M. Eddy comenzó a usar el término "basado en evidencia" en 1987 en talleres y un manual encargado por el Consejo de Sociedades de Especialidades Médicas para enseñar métodos formales para diseñar guías de práctica clínica. El manual fue finalmente publicado por el American College of Physicians. Eddy publicó por primera vez el término 'basado en la evidencia' en marzo de 1990, en un artículo en el Journal of the American Medical Association que establecía los principios de las pautas basadas en la evidencia y las políticas a nivel de población, que Eddy describió como "describiendo explícitamente la disponibilidad evidencia que pertenece a una política y vincular la política a la evidencia en lugar de las prácticas estándar de atención o las creencias de los expertos. La evidencia pertinente debe ser identificada, descrita y analizada. Los formuladores de políticas deben determinar si la política está justificada por la evidencia . Debe escribirse una justificación ". Discutió las políticas basadas en evidencia en varios otros artículos publicados en JAMA en la primavera de 1990. Esos artículos fueron parte de una serie de 28 publicados en JAMA entre 1990 y 1997 sobre métodos formales para diseñar pautas y políticas a nivel de población.

Educación médica

El término "medicina basada en la evidencia" se introdujo un poco más tarde, en el contexto de la educación médica. En el otoño de 1990, Gordon Guyatt lo utilizó en una descripción inédita de un programa en la Universidad McMaster para estudiantes de medicina nuevos o potenciales. Guyatt y otros publicaron por primera vez el término dos años después (1992) para describir un nuevo enfoque para enseñar la práctica de la medicina.

En 1996, David Sackett y sus colegas aclararon la definición de este afluente de la medicina basada en la evidencia como "el uso consciente, explícito y juicioso de la mejor evidencia actual para tomar decisiones sobre la atención de pacientes individuales ... [Significa] integrar al individuo experiencia clínica con la mejor evidencia clínica externa disponible de la investigación sistemática ". Esta rama de la medicina basada en la evidencia tiene como objetivo hacer que la toma de decisiones individual sea más estructurada y objetiva al reflejar mejor la evidencia de la investigación. Los datos basados ​​en la población se aplican a la atención de un paciente individual, respetando el hecho de que los profesionales tienen experiencia clínica reflejada en un diagnóstico eficaz y eficiente, una identificación reflexiva y un uso compasivo de las dificultades, los derechos y las preferencias de los pacientes individuales.

Entre 1993 y 2000, el Grupo de Trabajo de Medicina Basada en Evidencia de la Universidad McMaster publicó los métodos para una amplia audiencia de médicos en una serie de 25 "Guías para los usuarios de la literatura médica" en JAMA . En 1995, Rosenberg y Donald definieron la medicina basada en la evidencia a nivel individual como "el proceso de encontrar, evaluar y utilizar los resultados de la investigación contemporánea como base para las decisiones médicas". En 2010, Greenhalgh utilizó una definición que enfatizaba los métodos cuantitativos: "el uso de estimaciones matemáticas del riesgo de beneficio y daño, derivadas de investigaciones de alta calidad en muestras de población, para informar la toma de decisiones clínicas en el diagnóstico, investigación o manejo de pacientes individuales ".

Las dos definiciones originales destacan diferencias importantes en cómo se aplica la medicina basada en la evidencia a las poblaciones frente a los individuos. Al diseñar pautas aplicadas a grandes grupos de personas en entornos con relativamente pocas oportunidades de modificación por parte de médicos individuales, la formulación de políticas basada en evidencia enfatiza que debe existir buena evidencia para documentar la efectividad de una prueba o tratamiento. En el marco de la toma de decisiones individual, se puede dar a los profesionales una mayor libertad en la forma en que interpretan la investigación y la combinan con su juicio clínico. En 2005, Eddy ofreció una definición general para las dos ramas de la MBE: "La medicina basada en la evidencia es un conjunto de principios y métodos destinados a garantizar que, en la mayor medida posible, las decisiones médicas, las pautas y otros tipos de políticas se basen en y consistente con buena evidencia de efectividad y beneficio ".

Progreso

En el área de las directrices y políticas basadas en la evidencia, la Sociedad Estadounidense del Cáncer introdujo la insistencia explícita en la evidencia de la eficacia en 1980. El Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de EE. UU. (USPSTF) comenzó a emitir directrices para las intervenciones preventivas basadas en principios basados ​​en la evidencia en 1984. En 1985, la Blue Cross Blue Shield Association aplicó criterios estrictos basados ​​en evidencia para cubrir nuevas tecnologías. A partir de 1987, sociedades especializadas como el Colegio Estadounidense de Médicos y organizaciones de salud voluntarias como la Asociación Estadounidense del Corazón, redactaron muchas pautas basadas en la evidencia. En 1991, Kaiser Permanente , una organización de atención administrada en los EE. UU., Inició un programa de pautas basadas en la evidencia. En 1991, Richard Smith escribió un editorial en el British Medical Journal e introdujo las ideas de políticas basadas en evidencia en el Reino Unido. En 1993, la Colaboración Cochrane creó una red de 13 países para producir revisiones y guías sistemáticas. En 1997, la Agencia de los Estados Unidos para la Investigación y la Calidad de la Atención Médica (AHRQ, entonces conocida como la Agencia para la Política e Investigación de la Atención Médica, o AHCPR) estableció Centros de Práctica Basada en Evidencia (EPC) para producir informes de evidencia y evaluaciones de tecnología para apoyar el desarrollo de pautas. En el mismo año, la AHRQ, la AMA y la Asociación Estadounidense de Planes de Salud (ahora Planes de Seguro Médico de Estados Unidos) crearon un Centro de Compensación de Pautas Nacionales que siguió los principios de las políticas basadas en evidencia. En 1999, se creó el Instituto Nacional de Excelencia Clínica (NICE) en el Reino Unido.

En el área de la educación médica, las facultades de medicina de Canadá, EE. UU., Reino Unido, Australia y otros países ofrecen ahora programas que enseñan medicina basada en la evidencia. Un estudio de 2009 de los programas del Reino Unido encontró que más de la mitad de las facultades de medicina del Reino Unido ofrecían alguna formación en medicina basada en la evidencia, aunque los métodos y el contenido variaban considerablemente, y la enseñanza de la MBE estaba restringida por la falta de tiempo en el plan de estudios, tutores capacitados y materiales didácticos. Se han desarrollado muchos programas para ayudar a los médicos individuales a obtener un mejor acceso a la evidencia. Por ejemplo, UpToDate se creó a principios de la década de 1990. La Colaboración Cochrane comenzó a publicar revisiones de evidencia en 1993. En 1995, BMJ Publishing Group lanzó Clinical Evidence, una publicación semestral que brindaba breves resúmenes del estado actual de la evidencia sobre cuestiones clínicas importantes para los médicos.

Practica actual

Para el año 2000, el uso del término 'basado en evidencia' se había extendido a otros niveles del sistema de salud. Un ejemplo son los servicios de salud basados ​​en la evidencia, que buscan aumentar la competencia de los tomadores de decisiones de los servicios de salud y la práctica de la medicina basada en la evidencia a nivel organizacional o institucional.

Los múltiples afluentes de la medicina basada en la evidencia comparten un énfasis en la importancia de incorporar la evidencia de la investigación formal en las políticas y decisiones médicas. Sin embargo, debido a que difieren en la medida en que requieren una buena evidencia de efectividad antes de promover una guía o política de pago, a veces se hace una distinción entre la medicina basada en la evidencia y la medicina basada en la ciencia, que también tiene en cuenta factores como la plausibilidad previa. y compatibilidad con la ciencia establecida (como cuando las organizaciones médicas promueven tratamientos controvertidos como la acupuntura ). También existen diferencias en cuanto a la medida en que es factible incorporar información a nivel individual en las decisiones. Por lo tanto, las directrices y políticas basadas en la evidencia pueden no 'hibridar' fácilmente con las prácticas basadas en la experiencia orientadas hacia el juicio clínico ético y pueden conducir a contradicciones, disputas y crisis no intencionales. Los "líderes del conocimiento" más eficaces (administradores y líderes clínicos) utilizan una amplia gama de conocimientos de gestión en la toma de decisiones, en lugar de solo pruebas formales. Directrices basadas en pruebas pueden servir de base para la gobernabilidad en el cuidado de la salud, y por lo tanto jugar un papel central en la gestión de los sistemas de atención de salud contemporáneos.

Métodos

Pasos

Los pasos para diseñar pautas explícitas basadas en la evidencia se describieron a fines de la década de 1980: formular la pregunta (población, intervención, intervención de comparación, resultados, horizonte temporal, escenario); buscar en la literatura para identificar estudios que informen la pregunta; interpretar cada estudio para determinar con precisión lo que dice sobre la pregunta; si varios estudios abordan la pregunta, sintetizar sus resultados (metaanálisis); resumir la evidencia en tablas de evidencia; comparar los beneficios, daños y costos en un balance; sacar una conclusión sobre la práctica preferida; escriba la directriz; escribir el fundamento de la directriz; haga que otros revisen cada uno de los pasos anteriores; implementar la directriz.

A los efectos de la educación médica y la toma de decisiones a nivel individual, en 1992 se describieron cinco pasos de la MBE en la práctica y la experiencia de los delegados que asistieron a la Conferencia de Maestros y Desarrolladores de la Atención de la Salud Basada en Evidencia de 2003 se resumió en cinco pasos y se publicó en 2005 Este proceso de cinco pasos se puede clasificar en términos generales de la siguiente manera:

  1. Traducción de incertidumbre a una pregunta que se puede responder; incluye cuestionamiento crítico, diseño del estudio y niveles de evidencia
  2. Recuperación sistemática de la mejor evidencia disponible
  3. Valoración crítica de la evidencia de validez interna que se puede desglosar en aspectos relacionados con:
    • Errores sistemáticos como resultado del sesgo de selección, sesgo de información y confusión
    • Aspectos cuantitativos del diagnóstico y tratamiento.
    • El tamaño del efecto y aspectos relacionados con su precisión.
    • Importancia clínica de los resultados
    • Validez externa o generalización
  4. Aplicación de resultados en la práctica
  5. Evaluación de desempeño

Revisiones de evidencia

Las revisiones sistemáticas de estudios de investigación publicados son una parte importante de la evaluación de tratamientos particulares. La Colaboración Cochrane es una de las organizaciones más conocidas que realiza revisiones sistemáticas. Al igual que otros productores de revisiones sistemáticas, requiere que los autores proporcionen un plan detallado y repetible de su búsqueda bibliográfica y evaluaciones de la evidencia. Una vez que se evalúa la mejor evidencia, el tratamiento se clasifica como (1) probable que sea beneficioso, (2) probable que sea dañino o (3) la evidencia no apoyó ni el beneficio ni el daño.

Un análisis de 2007 de 1.016 revisiones sistemáticas de los 50 Grupos de Revisión de la Colaboración Cochrane encontró que el 44% de las revisiones concluyó que la intervención probablemente sería beneficiosa, el 7% concluyó que la intervención probablemente sería perjudicial y el 49% concluyó que la evidencia sí lo hizo. no respalda ni el beneficio ni el daño. El 96% recomendó más investigación. En 2017, un estudio evaluó el papel de las revisiones sistemáticas producidas por la Colaboración Cochrane para informar la formulación de políticas de los pagadores privados de EE. UU. mostró que, aunque los documentos de política médica de los principales pagadores privados de EE. UU. fueron informados por revisiones sistemáticas de Cochrane, todavía había margen para alentar su uso posterior.

Evaluación de la calidad de la evidencia

La medicina basada en la evidencia categoriza diferentes tipos de evidencia clínica y los califica o califica de acuerdo con la fuerza de su ausencia de los diversos sesgos que acosan a la investigación médica. Por ejemplo, la evidencia más sólida para las intervenciones terapéuticas la proporciona la revisión sistemática de ensayos aleatorios , bien ciegos y controlados con placebo con ocultación de la asignación y seguimiento completo que involucra una población de pacientes y una condición médica homogénea. Por el contrario, los testimonios de pacientes, informes de casos e incluso la opinión de expertos tienen poco valor como prueba debido al efecto placebo, los sesgos inherentes a la observación y notificación de casos y las dificultades para determinar quién es un experto (sin embargo, algunos críticos han argumentado que la opinión de los expertos "no pertenece a la clasificación de la calidad de la evidencia empírica porque no representa una forma de evidencia empírica" ​​y continúa diciendo que "la opinión de los expertos parecería ser un tipo de conocimiento separado y complejo que no encajaría en jerarquías de otra manera limitado a la evidencia empírica solamente. ").

Varias organizaciones han desarrollado sistemas de clasificación para evaluar la calidad de la evidencia. Por ejemplo, en 1989, el Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de EE. UU. (USPSTF) estableció el siguiente sistema:

  • Nivel I: Evidencia obtenida de al menos un ensayo controlado aleatorio correctamente diseñado .
  • Nivel II-1: Evidencia obtenida de ensayos controlados bien diseñados sin aleatorización .
  • Nivel II-2: Evidencia obtenida de estudios de cohortes o estudios de casos y controles bien diseñados , preferiblemente de más de un centro o grupo de investigación.
  • Nivel II-3: Evidencia obtenida de múltiples diseños de series de tiempo con o sin la intervención. Los resultados dramáticos en ensayos no controlados también pueden considerarse como este tipo de evidencia.
  • Nivel III: Opiniones de autoridades respetadas, basadas en experiencia clínica, estudios descriptivos o informes de comités de expertos.

Otro ejemplo son los niveles de evidencia de Oxford CEBM publicados por el Center for Evidence-Based Medicine . Publicado por primera vez en septiembre de 2000, los niveles de evidencia proporcionan una manera de clasificar la evidencia para las afirmaciones sobre el pronóstico, el diagnóstico, los beneficios del tratamiento, los daños del tratamiento y la detección, que la mayoría de los esquemas de calificación no abordan. Los niveles originales de CEBM se basaron en evidencia a pedido para hacer que el proceso de búsqueda de evidencia sea factible y sus resultados explícitos. En 2011, un equipo internacional rediseñó los niveles de Oxford CEBM para hacerlos más comprensibles y tener en cuenta los desarrollos recientes en los esquemas de clasificación de evidencia. Los niveles de evidencia de Oxford CEBM han sido utilizados por pacientes y médicos, así como por expertos para desarrollar guías clínicas, como recomendaciones para el uso óptimo de fototerapia y terapia tópica en psoriasis y guías para el uso del sistema de estadificación BCLC para el diagnóstico. y seguimiento del carcinoma hepatocelular en Canadá.

En 2000, el grupo de trabajo Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation ( GRADE ) desarrolló un sistema . El sistema GRADE tiene en cuenta más dimensiones que solo la calidad de la investigación médica. Requiere que los usuarios que están realizando una evaluación de la calidad de la evidencia, generalmente como parte de una revisión sistemática, consideren el impacto de diferentes factores en su confianza en los resultados. Los autores de las tablas GRADE asignan uno de cuatro niveles para evaluar la calidad de la evidencia, sobre la base de su confianza en que el efecto observado (un valor numérico) está cerca del efecto real. El valor de confianza se basa en juicios asignados en cinco dominios diferentes de manera estructurada. El grupo de trabajo GRADE define la 'calidad de la evidencia' y la 'fuerza de las recomendaciones' basándose en la calidad como dos conceptos diferentes que comúnmente se confunden entre sí.

Las revisiones sistemáticas pueden incluir ensayos controlados aleatorios que tienen un bajo riesgo de sesgo o estudios observacionales que tienen un alto riesgo de sesgo. En el caso de los ensayos controlados aleatorios, la calidad de la evidencia es alta, pero se puede degradar en cinco dominios diferentes.

  • Riesgo de sesgo: juicio realizado sobre la base de la posibilidad de que el sesgo en los estudios incluidos haya influido en la estimación del efecto.
  • Imprecisión: Juicio realizado sobre la base de la probabilidad de que la estimación del efecto observado pueda cambiar por completo.
  • Indirectitud: Un juicio realizado sobre la base de las diferencias en las características de cómo se realizó el estudio y cómo se aplicarán realmente los resultados.
  • Inconsistencia: un juicio realizado sobre la base de la variabilidad de los resultados entre los estudios incluidos.
  • Sesgo de publicación: Juicio realizado sobre la base de la pregunta de si se han tenido en cuenta todas las pruebas de la investigación.

En el caso de los estudios observacionales por GRADE, la calidad de la evidencia comienza más baja y puede mejorarse en tres dominios además de estar sujeta a degradación.

  • Efecto grande: estudios metodológicamente sólidos muestran que el efecto observado es tan grande que la probabilidad de que cambie por completo es menos probable.
  • Una confusión plausible cambiaría el efecto: a pesar de la presencia de un posible factor de confusión que se espera que reduzca el efecto observado, la estimación del efecto todavía muestra un efecto significativo.
  • Gradiente de respuesta a la dosis: la intervención utilizada se vuelve más eficaz al aumentar la dosis. Esto sugiere que un aumento adicional probablemente traerá más efecto.

Significado de los niveles de calidad de la evidencia según GRADE:

  • Evidencia de alta calidad: los autores están muy seguros de que la estimación presentada se acerca mucho al valor real. En otras palabras, la probabilidad de que una investigación adicional cambie por completo las conclusiones presentadas es muy baja.
  • Evidencia de calidad moderada: los autores confían en que la estimación presentada se acerca al valor real, pero también es posible que sea sustancialmente diferente. En otras palabras, la investigación adicional puede cambiar completamente las conclusiones.
  • Evidencia de baja calidad: los autores no confían en la estimación del efecto y el valor real puede ser sustancialmente diferente. En otras palabras, es probable que una mayor investigación cambie por completo las conclusiones presentadas.
  • Evidencia de muy baja calidad: los autores no tienen ninguna confianza en la estimación y es probable que el valor real sea sustancialmente diferente de ella. En otras palabras, una nueva investigación probablemente cambiará por completo las conclusiones presentadas.

Categorías de recomendaciones

En las guías y otras publicaciones, la recomendación para un servicio clínico se clasifica por el balance de riesgo versus beneficio y el nivel de evidencia en el que se basa esta información. El Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de EE. UU. Utiliza el siguiente sistema:

  • Nivel A: buena evidencia científica sugiere que los beneficios del servicio clínico superan sustancialmente los riesgos potenciales. Los médicos deben discutir el servicio con los pacientes elegibles.
  • Nivel B: al menos evidencia científica razonable sugiere que los beneficios del servicio clínico superan los riesgos potenciales. Los médicos deben discutir el servicio con los pacientes elegibles.
  • Nivel C: al menos evidencia científica razonable sugiere que el servicio clínico proporciona beneficios, pero el equilibrio entre beneficios y riesgos es demasiado estrecho para las recomendaciones generales. Los médicos no necesitan ofrecerlo a menos que se apliquen consideraciones individuales.
  • Nivel D: Al menos evidencia científica razonable sugiere que los riesgos del servicio clínico superan los beneficios potenciales. Los médicos no deben ofrecer de forma rutinaria el servicio a pacientes asintomáticos.
  • Nivel I: Falta evidencia científica, de mala calidad o contradictoria, por lo que no se puede evaluar el balance de riesgo versus beneficio. Los médicos deben ayudar a los pacientes a comprender la incertidumbre que rodea al servicio clínico.

Los panelistas de la guía GRADE pueden hacer recomendaciones fuertes o débiles sobre la base de criterios adicionales. Algunos de los criterios importantes son el equilibrio entre los efectos deseables e indeseables (sin considerar el costo), la calidad de la evidencia, los valores y las preferencias y los costos (utilización de recursos).

A pesar de las diferencias entre los sistemas, los propósitos son los mismos: orientar a los usuarios de la información de investigación clínica sobre qué estudios probablemente sean más válidos. Sin embargo, los estudios individuales aún requieren una evaluación crítica cuidadosa.

Medidas estadisticas

La medicina basada en evidencias intenta expresar los beneficios clínicos de las pruebas y tratamientos utilizando métodos matemáticos. Las herramientas utilizadas por los profesionales de la medicina basada en la evidencia incluyen:

  • Índice de probabilidad Las probabilidades previas a la prueba de un diagnóstico en particular, multiplicadas por la razón de probabilidad, determinan las probabilidades posteriores a la prueba . (Las probabilidades se pueden calcular y luego convertir a la probabilidad [más familiar]). Esto refleja el teorema de Bayes . Las diferencias en la razón de verosimilitud entre las pruebas clínicas se pueden utilizar para priorizar las pruebas clínicas de acuerdo con su utilidad en una situación clínica determinada.
  • AUC-ROC El área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor (AUC-ROC) refleja la relación entre la sensibilidad y la especificidad para una prueba determinada. Las pruebas de alta calidad tendrán un AUC-ROC cercano a 1, y las publicaciones de alta calidad sobre pruebas clínicas proporcionarán información sobre el AUC-ROC. Los valores de corte para las pruebas positivas y negativas pueden influir en la especificidad y la sensibilidad, pero no afectan el AUC-ROC.
  • Número necesario para tratar (NNT) / Número necesario para dañar (NNH). NNT y NNH son formas de expresar la efectividad y la seguridad, respectivamente, de las intervenciones de una manera clínicamente significativa. NNT es el número de personas que necesitan ser tratadas para lograr el resultado deseado (p. Ej., Supervivencia del cáncer) en un paciente. Por ejemplo, si un tratamiento aumenta la probabilidad de supervivencia en un 5%, entonces 20 personas deben ser tratadas para que 1 paciente adicional sobreviva debido al tratamiento. El concepto también se puede aplicar a las pruebas de diagnóstico. Por ejemplo, si es necesario invitar a 1339 mujeres de 50 a 59 años para la detección del cáncer de mama durante un período de diez años para evitar que una mujer muera de cáncer de mama, entonces el NNT para ser invitada a la detección del cáncer de mama es 1339.

Calidad de los ensayos clínicos

La medicina basada en la evidencia intenta evaluar objetivamente la calidad de la investigación clínica mediante la evaluación crítica de las técnicas informadas por los investigadores en sus publicaciones.

  • Consideraciones sobre el diseño de los ensayos: los estudios de alta calidad tienen criterios de elegibilidad claramente definidos y tienen un mínimo de datos faltantes.
  • Consideraciones sobre la generalización: los estudios solo pueden ser aplicables a poblaciones de pacientes definidas de manera restringida y pueden no ser generalizables a otros contextos clínicos.
  • Seguimiento: El tiempo suficiente para que ocurran los resultados definidos puede influir en los resultados del estudio prospectivo y el poder estadístico de un estudio para detectar diferencias entre un brazo de tratamiento y de control.
  • Potencia: un cálculo matemático puede determinar si el número de pacientes es suficiente para detectar una diferencia entre los brazos de tratamiento. Un estudio negativo puede reflejar una falta de beneficio o simplemente una falta de cantidades suficientes de pacientes para detectar una diferencia.

Limitaciones y críticas

Hay una serie de limitaciones y críticas a la medicina basada en la evidencia. Dos esquemas de categorización ampliamente citados para las diversas críticas publicadas de la MBE incluyen la división triple de Straus y McAlister ("limitaciones universales para la práctica de la medicina, limitaciones exclusivas de la medicina basada en la evidencia y percepciones erróneas de la medicina basada en la evidencia") y la categorización de cinco puntos de Cohen, Stavri y Hersh (la MBE es una base filosófica pobre para la medicina, define la evidencia de manera demasiado estrecha, no se basa en la evidencia, tiene una utilidad limitada cuando se aplica a pacientes individuales o reduce la autonomía del médico / relación con el paciente).

Sin ningún orden en particular, algunas objeciones publicadas incluyen:

  • La investigación producida por MBE, como la de ensayos controlados aleatorios (ECA), puede no ser relevante para todas las situaciones de tratamiento. La investigación tiende a centrarse en poblaciones específicas, pero las personas individuales pueden diferir sustancialmente de las normas de la población. Debido a que ciertos segmentos de la población han sido históricamente poco investigados (debido a razones como raza, género, edad y enfermedades comórbidas), la evidencia de los ECA puede no ser generalizable a esas poblaciones. Por lo tanto, la MBE se aplica a grupos de personas, pero esto no debería impedir que los médicos utilicen su experiencia personal para decidir cómo tratar a cada paciente. Un autor advierte que "el conocimiento obtenido de la investigación clínica no responde directamente a la pregunta clínica primaria de qué es lo mejor para el paciente en cuestión" y sugiere que la medicina basada en la evidencia no debe descartar el valor de la experiencia clínica. Otro autor afirmó que "la práctica de la medicina basada en la evidencia significa integrar la experiencia clínica individual con la mejor evidencia clínica externa disponible de la investigación sistemática".
  • El ideal teórico de la MBE (que cada pregunta clínica limitada, de la cual pueden existir cientos de miles, sea respondida por metanálisis y revisiones sistemáticas de múltiples ECA) enfrenta la limitación de que la investigación (especialmente los propios ECA) es costosa; así, en realidad, en el futuro previsible, la demanda de MBE siempre será mucho mayor que la oferta, y lo mejor que puede hacer la humanidad es clasificar la aplicación de recursos escasos.
  • La investigación puede verse influenciada por sesgos como el sesgo de publicación y el conflicto de intereses en la publicación académica . Por ejemplo, es más probable que los estudios con conflictos debido a la financiación de la industria favorezcan su producto.
  • Existe un desfase entre el momento en que se realiza el ECA y el momento en que se publican sus resultados.
  • Existe un desfase entre la publicación de los resultados y la aplicación adecuada.
  • La hipocognición (la ausencia de un marco mental simple y consolidado en el que se pueda colocar nueva información) puede obstaculizar la aplicación de la MBE.
  • Valores : si bien los valores de los pacientes se consideran en la definición original de MBE, la importancia de los valores no se enfatiza comúnmente en el entrenamiento de MBE, un problema potencial que se está estudiando actualmente.

Un estudio de 2018, "Por qué todos los ensayos controlados aleatorios producen resultados sesgados", evaluó los 10 ECA más citados y argumentó que los ensayos se enfrentan a una amplia gama de sesgos y limitaciones, ya que los ensayos solo pueden estudiar un pequeño conjunto de preguntas susceptibles de asignación al azar y en general, solo se puede evaluar el efecto de tratamiento promedio de una muestra, hasta las limitaciones en la extrapolación de resultados a otro contexto, entre muchos otros descritos en el estudio.

Aplicación de la evidencia en entornos clínicos

A pesar del énfasis en la medicina basada en la evidencia, se siguen aplicando prácticas médicas inseguras o ineficaces, debido a la demanda de pruebas o tratamientos por parte de los pacientes, debido a la falta de acceso a la información sobre la evidencia, o debido al rápido ritmo de cambio en la evidencia científica. . Por ejemplo, entre 2003 y 2017, la evidencia cambió en cientos de prácticas médicas, incluso si la terapia de reemplazo hormonal era segura, si los bebés deben recibir ciertas vitaminas y si los medicamentos antidepresivos son efectivos en personas con enfermedad de Alzheimer . Incluso cuando la evidencia muestra inequívocamente que un tratamiento no es seguro o no es efectivo, pueden pasar muchos años antes de que se adopten otros tratamientos. En otros casos, un cambio significativo puede requerir que una generación de médicos se jubile o muera y sea reemplazada por médicos capacitados con evidencia más reciente.

Los médicos también pueden rechazar la evidencia que entra en conflicto con su experiencia anecdótica o debido a sesgos cognitivos, por ejemplo, un recuerdo vívido de un resultado raro pero impactante (la heurística de disponibilidad ), como un paciente que muere después de rechazar el tratamiento. Pueden tratar en exceso para "hacer algo" o para abordar las necesidades emocionales de un paciente. Es posible que se preocupen por los cargos por negligencia médica basados ​​en una discrepancia entre lo que espera el paciente y lo que recomienda la evidencia. También pueden tratar en exceso o proporcionar tratamientos ineficaces porque el tratamiento se siente biológicamente plausible.

Educación

La formación en medicina basada en la evidencia se ofrece a lo largo del continuo de la educación médica.

El cuestionario de Berlín y la prueba de Fresno son instrumentos validados para evaluar la eficacia de la educación en la medicina basada en la evidencia. Estos cuestionarios se han utilizado en diversos entornos.

Una revisión sistemática de Campbell que incluyó 24 ensayos examinó la efectividad del aprendizaje electrónico para mejorar el conocimiento y la práctica de la atención médica basados ​​en la evidencia. Se encontró que el e-learning, en comparación con el no aprendizaje, mejora el conocimiento y las habilidades de atención de la salud basados ​​en la evidencia, pero no las actitudes ni el comportamiento. No hay diferencias en los resultados cuando se compara el aprendizaje electrónico con el aprendizaje presencial. La combinación del aprendizaje electrónico y el aprendizaje presencial (aprendizaje mixto) tiene un impacto positivo en el conocimiento, las habilidades, la actitud y el comportamiento basados ​​en la evidencia. Como una forma de aprendizaje electrónico, algunos estudiantes de la escuela de medicina se involucran en la edición de Wikipedia para aumentar sus habilidades de MBE, y algunos estudiantes construyen materiales de MBE para desarrollar sus habilidades en la comunicación de conocimientos médicos.

Ver también

Referencias

Bibliografía

enlaces externos