Análisis de desenlaces continuos

1. Análisis de desenlacescontinuos

2. Pasos de una revisión sistemática Cochrane • Formular la pregunta • Planificar los criterios de elegibilidad • Planificar la metodología • Buscar los estudios • Aplicar los criterios de elegibilidad • Obtener los datos • Evaluar el riesgo de sesgo de los estudios • Analizar y presentar los resultados • Interpretar los resultados y obtenerconclusiones • Mejorar y actualizar la revisión

3. Study level ↓ Review level ↓ Outcome data Outcome data Outcome data Outcome data Effect measure Study A Effect measure Study B Effect measure Effect measure Study C Effect measure Study D Source: Jo McKenzie & Miranda Cumpston

4. Índice de la sesión • Medidas del efecto para desenlaces continuos • Obtención de datos para desenlaces continuos Vercapítulos 7 a 9 del Cochrane Handbook

5. ¿Qué son desenlaces continuos? • Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango especificado • Los intervalos entre valores son equidistantes • Por ejemplo: altura, peso • Una persona puede tener 178,35627 cm de altura • La distancia entre 1 y 2 cm es la misma que entre 171 y 172 cm • Otras escalas numéricas son evaluadas frecuentemente como continuas • Por ejemplo: calidad de vida, dolor, depresión

6. Expresar los desenlaces continuos • Dos componentes • Valor medio • Medida de variación

7. Desviaciones estándar m = 10 Participantes de = 1 Puntuaciones

8. Desviaciones estándar m = 10 Participantes de = 3 Puntuaciones

9. Desviaciones estándar m = 10 Participantes de = 5 Puntuaciones

10. Comparación de dos grupos • Medida del efecto • Diferencia de medias (DM) • Diferencia de medias estandarizada (DME) (tamaño del efecto) • Todas las estimaciones tienen incertidumbre y deben presentarse con un intervalo de confianza

11. Diferencia de medias • Cuandotodos los estudiosutilizan la mismaescala de medida • Diferencia de medias= media de intervención–media del control =20 –33 = -13 puntos Cuando la diferencia de medias = 0, no hay diferencias entre grupos

12. Interpretación de la diferencia de medias • ¿Cómo debemos interpretar una puntuación de -13? • Depende de: • Dirección de la escala • Longitud de la escala • Mínima diferencia importante • Buen o mal resultado Más alto = Más irritable 0-50 5 Malo

13. Expresándolo en palabras • Diferencia de medias -13 • En promedio, los participantes con la intervención puntuaron 13 puntos menos en la escala de irritabilidad • En promedio, la intervención redujo la irritabilidad en 13 puntos de la escala de irritabilidad O para un aumento: • Diferencia de medias 13 • En promedio, los participantes con la intervención puntuaron 13 puntos más en la escala de irritabilidad • En promedio, la intervención aumentó la irritabilidad en 13 puntos de la escala de irritabilidad

14. Nivelestudio ↓ Nivel Revisión ↓ resultados resultados resultados resultados Effect measure Escala 1 kg Estudio A Effect measure Escala 2 g Estudio B Medida del efecto Effect measure Escala 1 lb Estudio C g Escala 3 Effect measure Estudio D

15. Diferencia de medias estandarizada (DME) • Cuando se utilizan distintas escalas para medir la misma variable resultado • La DME estandariza los resultados • Unidades de desviación estándar • No corrige el sentido: puede ser necesario multiplicar por -1 DME = media del grupo intervención – media del grupo control desviación estándar de los resultados de ambos grupos Cuando la diferencia de las medias = 0, no hay diferencia entre los grupos

16. Interpretación de la diferencia de medias estandarizada • ¿Cómo se interpreta una puntuación de -1,5? • Comparado con las DEs disponibles... • ¿es probable que el estudio tenga una alta o baja variabilidad? • Para facilitar la interpretación– en el informe se pueden convertir los resultados a una escala específica • Depende de los mismos factores que la diferencia de medias

17. Datos con distribución normal

18. Datos asimétricos • Indicios de asimetría • Datos publicados como media geométrica o mediana, rango intercuartílico • Gran DE en relación a la media • cuando 2 x DE > distancia entre la media observada y la mayor/menor puntuación posibles • Manejo de la asimetría • Obtener asesoramiento estadístico previo al análisis • Puede que no sea necesario hacer nada • Algunas acciones posibles son el análisis de la sensibilidad sin incluir los estudios asimétricos, la transformación logarítmica u otros

19. Índice de la sesión • Medidas del efecto para desenlaces continuos • Obtención de datos para desenlaces continuos Vercapítulos 7 a 9 del Cochrane Handbook

20. Recogida de datos • Se necesitan 6 valores para un metanálisis Procurarrecoger el número real medidoparacadadesenlace en cadamomento

21. Grupo control Cambio m(de) Post m(de) Medida basal m(de) DM DM Grupo intervención Post m(de) Medida Basal m(de) Cambio m(de) Medidas post-intervenciónvs cambio desde el valor basal

22. Cambio desde el valor basal • Puede aumentar o disminuir la precisión • Disminuye la variabilidad entre individuos • Aumenta el error en el caso de medidas imprecisas o inestables • La regresión (ANCOVA) es mejor para ajustar por valores basales • Trabajar con los datos presentados en los estudios incluidos: • Se puede utilizar las diferencias post-intervención o con las puntuaciones de cambio • Se puede utilizar una combinación (sólo para DM, no para DME) • Si es posible, preferible ser consistente • Evite el informe selectivo de resultados • Las puntuación de cambio requiere la DE del cambio

23. También se pueden utilizar otros formatos • Otros estadísticos además de la media y la DE • P.e. error estándar, intervalo de confianza, valor P, valor t, mediana, rango intercuartílico • Aclarar con el autor si no claro • A menudo se puede calcular o estimar la media y la DE • Estimación del efecto combinado • Por ej. DM, ANCOVA, razón de medias, razón de medias geométricas • Puede incluirse en el metanálisis utilizando el método genérico del inverso de la varianza • Requiere de una medida de la varianza (p.e. EE, IC 95%) ver Sección 7.7.3 del Cochrane Handbook

24. Calculadora RevMan

25. ¿Qué hay que incluir en el protocolo? • Medida(s) del efecto a emplear con datos continuos

26. Ideas clave • La diferencia de medias y la diferencia de medias estandarizadas comparan medidas continuas entre dos grupos • Para un análisis básico de datos continuos es necesaria la media, la DE y el número de participantes por grupo • Pueden combinarse en el análisis las puntuaciones post-intervención con las puntuaciones de cambio • Frecuentemente, los estadísticos necesarios pueden calcularse a partir de los datos informados

27. Bibliografía • Higgins JPT, Deeks JJ (editors). Chapter 7: Selecting studies and collecting data.In: Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Disponible en www.cochrane-handbook.org. • Deeks JJ, Higgins JPT, Altman DG (editors). Chapter 9: Analysing data and undertaking meta-analyses. In: Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Disponible en www.cochrane-handbook.org. Agradecimientos • Compilado por Miranda Cumpston. Basado en el material delAustralasian Cochrane Centre, el UK Cochrane Centre y el Cochrane Statistical Methods Group. Aprobado por el Cochrane Methods Board • Traducido por Teresa Sanz, Ricardo Rodríguez y Jesús López-Alcalde