Curso para la solicitud de subvenciones para proyectos de investigación traslacional FID-BRIDGES

1. Curso para la solicitud de subvenciones para proyectos de investigación traslacional FID-BRIDGES K.M. Venkat Narayan Mary Beth Weber Universidad de Emory, Atlanta BRIDGES es un proyecto de la FID financiado mediante una subvención educativa de Eli Lilly and Company

2. Introducción a la investigación traslacional

3. Visión general • ¿Qué es la investigación traslacional? • ¿Por qué es importante? • ¿En qué se diferencia la investigación traslacional de la investigación etiológica? • ¿Cuáles son las cualidades de una buena propuesta de investigación traslacional?

4. La investigación traslacional transforma los conocimientos disponibles en el presente en medidas útiles para la práctica clínica diaria y la salud pública. La investigación traslacional tiene como objetivo evaluar la implementación de los estándares sanitarios, comprender los obstáculos que dificultan dicha implementación e intervenir a todos los niveles de la sanidad y la salud púbica para mejorar la calidad de los tratamientos y sus resultados para la salud, incluida la calidad de vida. Narayan et al. Ann Intern Med, 2004

5. Tipos de investigación traslacional • Traducción en fase uno, que suele definirse como “del banco a la cama” y aplica descubrimientos científicos básicos a la atención sanitaria en humanos bajo condiciones controladas como, por ejemplo, mediante investigación clínica. • Traducción en fase dos, que promueve la adopción por parte del sistema sanitario de la comunidad de los frutos de investigaciones clínicas prometedoras bajo condiciones no controladas y (frecuentemente) no controlables. http://www.niddk.nih.gov/fund/other/Diabetes-Translation/conf-publication.pdf

6. La investigación etiológica frente a la traslacional • Comprender las causas • Eficacia • Factores relativos al paciente (principalmente biológicos)‏ • Validez interna • Se centra en lo raro • Beneficios relativos • Calidad absoluta y estática • Salud perfecta para unos pocos Cambiar la práctica Efectividad Factores relativos al paciente, al proveedor y al sistema Generalizabilidad Se centra en lo común Beneficios absolutos Calidad relativa y dinámica Salud óptima para muchos Narayan et al. Diabetes Care

7. Valorar la calidad de una buena propuesta de investigación traslacional • ¿Trata sobre la “traducción” y la implementación de una intervención "probada”? • NO es un estudio que tenga como objetivo demostrar algo nuevo • ¿Toma una intervención probada y valora su implementación en la práctica y su planificación en la realidad? • ¿Emplea enfoques graduales de bajo coste? • ¿Tiene en cuenta el contexto local y a la comunidad?

8. Valorar la calidad de una buena propuesta de investigación traslacional • ¿Puede generalizarse? • ¿Se preocupa de la sostenibilidad? • ¿Tiene en cuenta los costes y su eficiencia económica, así como sus implicaciones para la planificación?

9. Valorar la calidad de una buena propuesta de investigación traslacional • ¿Están claros sus fundamentos lógicos y sus antecedentes? • ¿Están claras las preguntas del estudio? • ¿Está la intervención bien descrita y es apropiada? • ¿Se utiliza el mejor diseño posible? • En un ECA, ¿cómo se maneja el grupo de control? • ¿Se está escogiendo un resultado bueno y apropiado (observancia, proceso de la estructura, resultados)?

10. Valorar la calidad de una buena propuesta de investigación traslacional • ¿Es el tamaño de la muestra adecuado y ha sido calculado adecuadamente)‏ • ¿Se mantienen las exclusiones al mínimo? • ¿Se están utilizando mediciones válidas? • ¿Está el bien descrito plan de análisis ? • ¿Se preocupa de la viabilidad? • ¿Se preocupa del contexto y el apoyo de la comunidad local? • ¿Se describe la garantía de calidad? • ¿Son el presupuesto, el personal y el período de tiempo razonables? • ¿Se tratan claramente los aspectos relativos a los sujetos humanos?

11. Diseño de estudios:Tipos de estudio

12. Visión general • Cómo seleccionar el diseño más apropiado para el estudio • Tipos de diseño de estudios • Cualitativo • Diseños cuantitativos no experimentales • Diseños cuantitativos experimentales • aleatorización • Intervenciones multinivel, multifactoriales • Investigación participativa basada en la comunidad

13. Resumen • Diseño del estudio • Debería ir estrechamente vinculado al tema que se quiera evaluar • Debería basarse en un marco teórico de cambio conductual • Debería tener en cuenta en primer lugar los diseños al azar • Los diseños no aleatorizados o los diseños en donde la unidad de aleatorización es distinta a la del participante podrían ser los más apropiados para las preguntas de la investigación traslacional

14. Selección del diseño del estudio • Se basa en el trabajo teórico, cualitativo y de modelos • Debería ir estrechamente vinculado al tema que nos proponemos evaluar • El objetivo es minimizar el sesgo y maximizar la generalizabilidad Eccles M, et al. Qual Saf Health Care 2003;12;47-52

15. Pasos críticos en el plan de investigación previo al estudio definitivo • Desarrollo de una base teórica para la intervención • Definir los componentes de la intervención • Estudios exploratorios de datos observacionales + investigación cualitativa para refinar aún más la intervención y la evaluación planeadas • Evaluación definitiva Eccles M, et al. Qual Saf Health Care 2003;12;47-52

16. Diseños cualitativos • Los resultados procedentes de estudios cualitativos pueden aportar información fundamental en la traducción de las intervenciones en entornos reales de eficacia demostrada en ensayos clínicos • Los métodos utilizados con más frecuencia son los grupos de discusión y las entrevistas cognitivas • Ambos utilizan guiones estructurados y basados en la teoría y en lo que se sepa sobre el tema

17. Diseños cuantitativos no experimentales • Diseños transversales • No controlados antes y después (estudios de cohorte longitudinales observacionales) • Controlados antes y después • Análisis de series temporales • En la investigación traslacional puede haber obstáculos políticos, prácticos y éticos que impidan los diseños aleatorizados, pero éstos deberían considerarse como primera opción

18. Diseños cuantitativos no experimentales • Podrían tener poco control sobre la implementación de la intervención… • Punto fuerte: muy “realistas” • Punto débil: difícil saber qué ha sucedido realmente o qué “resultados” han cambiado • El investigador debería documentar la implementación en entornos heterogéneos • La falta de controles aleatorizados siempre es una amenaza para la validez interna pero este sacrificio debe considerarse dentro del contexto de las preguntas de la investigación y los objetivos del estudio

19. No controlado antes y después • Fácil de llevar a cabo • Las tendencias seculares dificultan la posibilidad de atribuir cambios a la intervención • Probablemente sobreestimen los beneficios procedentes de las intervenciones para la mejora de la calidad

20. Controlado antes y después • Se identifica una población de control con características similares • Se recopilan datos en origen y tras la intervención relativos a la población de control y a la de intervención • Protege ante las tendencias seculares • Incluso en grupos bien emparejados, las características de origen podrían diferir

21. Controlado antes y después • No es apropiado tener en cuenta la importancia del cambio dentro del grupo • Los análisis de estos datos deben incluir el agrupamiento por ubicación, especialmente si la intervención se desarrolla a nivel de organización

22. Diseños de series temporales • ¿Consigue más mejoras sobre la atención sanitaria la intervención que la tendencia secular observada? • Exige la recopilación de datos múltiples veces, tanto antes como después, de modo que se comprenda la magnitud de la tendencia secular • El análisis debe representar la autocorrelación de los datos recopilados en múltiples puntos del tiempo • El punto fuerte es que no se necesita un grupo de control • Los puntos débiles son que es necesario recopilar los datos múltiples veces y que el diseño no protege ante otros eventos que tengan lugar en el mismo momento de la intervención

23. La mayoría de las intervenciones son: • Ensayos aleatorizados o cuasi-aleatorizados • Series temporales interrumpidas (STI)‏ • Intervención definida • 3 puntos en el tiempo antes y después • Estudios no aleatorizados con controles en un segundo lugar • Datos recopilados antes y después de la intervención • La clave para la interpretación gira en torno a la comparabilidad de los lugares • La mayoría son evaluaciones dentro de los sistemas y no entre sistemas

24. Ensayos controlados al azar • Considerados como la regla de oro • Asignados al azar al grupo de intervención o de control • El mejor modo de garantizar que tanto los factores conocidos como los desconocidos que puedan influir sobre la eficacia de la intervención se equilibren dentro de los dos grupos de comparación • Llevan tiempo, son caros, complejos, podrían exigir una gran cantidad de grupos, los estrechos criterios de inclusión limitan la generalizabilidad • Es posible que no indique si una intervención va a mejorar la práctica cotidiana

25. Aleatorización por grupos • Muchas intervenciones para la mejora de la calidad (MC) se producen a nivel de proveedor o de sistema y, si se aleatoriza a nivel de paciente individual, es probable que se produzca contaminación • La aleatorización a un nivel más alto reducirá la contaminación pero a un precio muy alto en cuanto a la potencia y la capacidad de detectar diferencias con significado clínico en los resultados; además, el riesgo de sesgo es mucho más alto • Aleatorizar a un nivel más alto, pero recopilar datos a nivel de paciente

26. Nivel de aleatorización • Paciente • Profesional sanitario • Ejercicio/hospital • Grupo de proveedores • Plan sanitario • Comunidad LOW LEVEL CONTAMINATION HIGH LEVEL POWER, LOGISTICS

27. Nivel de aleatorización • A niveles más altos de aleatorización, es fundamental la medición de las características de preintervención • Considerar las características de estratificación en origen que tengan probabilidad de influir sobre la eficacia de la intervención • La aleatorización por grupos es probable que viole la asunción de independencia de las observaciones dentro de un grupo • Dos pacientes bajo la misma práctica es probable que sean más similares que tres bajo prácticas distintas • Necesitan ser capaces de calcular el coeficiente de correlación intragrupo (CCI)‏

28. Análisis de la aleatorización por grupos • El análisis a nivel de grupos utiliza el grupo como unidad de aleatorización y unidad de análisis • Cada grupo se trata como un punto de datos (¡infeficaz!) • Los análisis a nivel de paciente se ajustan en base al grupo • Los análisis a nivel de paciente que permiten la correlación entre grupos están modelados explícitamente; la naturaleza jerárquica de los datos viene representada en el análisis • La unidad de aleatorización debe estar representada en todos los análisis

29. Premisas fundamentales en intervenciones multinivel y multifactoriales • Vivimos dentro de un contexto: pacientes, familias, proveedores, clínicas, sistemas sanitarios, sociedades • El cambio conductual y la mejora de la calidad son difíciles • Las intervenciones múltiples son más eficaces que las aisladas • La diabetes y la obesidad son afecciones crónicas: modelos de atención crónica/enfermedad crónica

30. Investigación participativa basada en la comunidad • Se centra en la comunidad: a menudo poblaciones vulnerables o de difícil acceso • Colaboración: socios de la comunidad y académicos • Relaciones iguales • Beneficios para la comunidad • Intervenciones en última instancia • Reducción de desigualdades

31. Diseño de estudios:Resultados del estudio

32. Visión general • Medidas prácticas y sensibles • Mediadores, moderadores y modelos lógicos • Complejidad de múltiples resultados • Paquete general de medidas propuesto

33. ¿Qué es práctico? • Fidedigno y válido • Sucinto y/o atractivo • Relevante respecto al entorno y la cuestión • Ampliamente aplicable: alfabetización, cultura, idioma

34. Fase de difusión Concepto % Influencia 50% de las clínicas lo utilizan Adopción 50% 50% de los médicos lo receta Adopción 25% 50% de los pacientes acepta la medicación Alcance 12,5% 50% sigue el régimen correctamente Implementación 6,2% 50% de los que lo toman adecuadamente se ve beneficiado Eficacia 3,2% 50% sigue beneficiándose tras 6 meses Mantenimiento 1,6% Complejidad: La “píldora mágica”

35. DIMENSIÓN DEFINICIÓN ALCANCE • Índice de participación entre individuos que reúnan los requisitos • Representatividad de los participantes EFICACIA/EFICIENCIA • Efectos sobre los principales resultados de interés • Impacto sobre la caliad de vida y resultados negativos Redirigir las dimensiones y las definiciones Nivel individual www.re-aim.org

36. DIMENSIÓN DEFINICIÓN ADOPCIÓN • Índice de participación entre las posibles ubicaciones • Representatividad de las ubicaciones participantes IMPLEMENTACIÓN • Dimensión del desarrollo de la intervención en base a lo previsto • Tiempo y costes de la intervención MANTENIMIENTO • (Individual) Efectos a largo plazo de la intervención (6 meses)‏ • (Ubicación) Dimensiones de la continuación o modificación del tratamiento Redirigir las dimensiones y las definiciones Definición del nivel Ambos www.re-aim.org

37. ¿Por qué mediciones múltiples? • Los clínicos y los planificadores no sólo se centran en aspectos relativos a la máxima eficacia • Investigación • Resultados biológicos frente a económicos • Corto frente a largo plazo • Sistema centrado en el paciente frente al centrado en el proveedor • Nivel de paciente frente al nivel del entorno

38. Ejemplos de resultados • Observancia • Aceptabilidad • Sostenibilidad • Cualidad de vida • Coste • Eficiencia económica • Incidencia de diabetes • Complicaciones diabéticas • Resultados intermedios: glucosa, tensión arterial, lípidos • Protocolos de tratamiento

39. Diseño de estudios:Calidad de vida (CDV)‏

40. Visión general • ¿Por qué es importante la calidad de vida (CDV)? • ¿Cómo se mide la CDV? • Calidad de vida relacionada con la salud (CVRS)‏ • Años de vida ajustados por calidad (AVAC)‏ • Voluntad de pago por los beneficios sanitarios (VP)‏

41. ¿Por qué es importante la CDV? • El aumento de las enfermedades crónicas está trasladando el énfasis desde las medidas sanitarias objetivas (mortalidad y morbilidad) hacia las subjetivas (SAE, CVRS) • La perspectiva de la persona/paciente va creciendo en importancia • Creciente importancia de los factores económicos • Cambios en la organización y prestación de atención sanitaria

42. ¿Cómo se mide la CDV? • La CDV es un elemento multidimensional que comprende la percepción subjetiva del individuo del bienestar físico, emocional y social • Incluye a la vez un componente cognitivo (por ejemplo, satisfacción) y un componente emocional (por ejemplo, felicidad) • Campbell A, et al. The Quality of American Life, New York, Russell Sage, 1976

43. Medir la CDV • Específica de una enfermedad • Se centra en problemas concretos • Hipoglucemia, inyecciones de insulina, automonitorización de la glucemia, restricciones dietéticas • DQOL, Diabetes-39, PAID, DTSR • Global • Se utiliza en grupos de personas sanas y enfermas

44. Conceptos relacionados con los resultados sanitarios (globales)‏ • Calidad de vida relacionada con la salud (CVRS)‏ • Años de vida ajustados por la calidad (AVAC)‏ • Voluntad de pago por los beneficios sanitarios (VP)‏

45. Calidad de vida relacionada con la salud (CVRS)‏ • La CVRS se refiere al impacto de los aspectos sanitarios de la vida de un individuo sobre su calidad de vida o bienestar general, o se refiere al • Valor del estado de salud para el individuo t

46. CVRS global : Formas de medición • Perfil sanitario: enfoque no basado en las preferencias (por ejemplo, SF-36, SIP)‏ • No puede arrojar una puntuación única • No puede utilizarse para la evaluación económica • Medición de la utilidad: enfoque basado en las preferencias (por ejemplo, QWB, HUI, EUROQOL)‏ • Puede arrojar una puntuación única • Diseñado para la evaluación económica

47. Mediciones globales de la CDV (no basadas en las preferencias)‏ • Formulario corto de la encuesta general sobre salud, Estudio de resultados médicos (SF-36, SF-20, SF-12)‏ • Capta la función física, social y el desempeño de roles, la disfunción conductual • Capta la salud mental, la percepción de la salud en general y el dolor, reflejando los componentes subjetivos • Disponible en múltiples idiomas

48. Fuentes preferidas • Comunidad • Se utiliza para programas con financiación pública • Problema ético de discriminación contra las personas enfermas o discapacitadas • Pacientes • Apropiada para evaluar intervenciones alternativas para una misma afección • Profesionales sanitarios

49. Años de vida ajustados por calidad (AVAC)‏ • Resumen de la medición de los resultados que incorpora la calidad o utilidad de un estado de salud a la duración de la supervivencia

50. Matriz de AVAC • Dos posibles efectos de una enfermedad o una intervención: • Alargar la vida • Mejorar la calidad de vida relacionada con la salud • Los AVAC combinan los dos efectos de manera multiplicativa