Metaanálisis de la efectividad de la metodología ASI-IMC en la identificación de factores pronósticos y de riesgo
Resumen
Introducción: La metodología ASI-IMC permite una correcta aplicación del análisis estadístico -implicativo en los estudios de causalidad en medicina. Para completar su diseño fue necesario validar la misma y una de las formas de validación fue el metaanálisis.
Objetivo: Evaluar la efectividad de la metodología ASI-IMC basada en la evidencia proporcionada por los 13 estudios realizados.
Método: Se realizó un metaanálisis, en el cual se realizaron los siguientes procedimientos: establecimiento de la pregunta a responder, cuantificación de los efectos mediante 14 indicadores del rendimiento de un procedimiento diagnóstico, localización de los estudios de investigación, criterios de inclusión y exclusión de los estudios, búsqueda de información, datos relevantes de cada estudio, evaluación de la calidad de los estudios incluidos, análisis de la heterogeneidad de los estudios, combinación de resultados, obtención de la contribución de cada estudio según su varianza, cálculo del promedio ponderado por la inversa de la varianza con modelo de efecto fijo mediante la técnica de Mantel-Haenszel y con modelo de efecto aleatorio según la propuesta de Der Simonian y Laird, identificación del sesgo de publicación y el análisis de sensibilidad.
Resultados: No se constató sesgo de publicación con el gráfico en embudo, ni con las pruebas estadísticas de Begg y de Egger. No se comprobó heterogeneidad estadística en el estudio. El análisis de sensibilidad fue robusto con escasas variaciones del odds ratio de diagnóstico.
Conclusiones: Se obtuvo una evaluación satisfactoria de efectividad de la metodología para identificar posibles factores causales en las investigaciones en salud.
Palabras clave: análisis estadístico implicativo, metodología, metaanálisis, regresión logística, validación, evaluación
Referencias
Sagaró Del Campo NM, Zamora Matamoros L. Evolución histórica de las técnicas estadísticas y las metodologías para el estudio de la causalidad en ciencias médicas. Medisan.2019[citado 11/12/2019];23(3).Disponible en: http://www.medisan.sld.cu/index.php/san/article/view/2434
Sagaró Del Campo NM, Zamora Matamoros L. ¿Por qué emplear el análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud? RCIM. 2019[citado 20/06/2019];11(1):88-103. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18592019000100088
Sagaró del Campo NM, Zamora-Matamoros L. ¿Cómo aplicar el análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud? Rev Electrónica Dr. Zoilo E Marinello Vidaurreta. 2020 [citado 26/12/2019];45(1). Disponible en: http://revzoilomarinello.sld.cu/index.php/zmv/article/view/1960
García Mederos Y, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo N. Análisis estadístico implicativo en la identificación de factores de riesgo en pacientes con cáncer de pulmón. Medisan. 2015[citado 20/01/2019];19(8).Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192015000800003
Moraga Rodríguez A, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo NM, Moraga Rodríguez A, Rodríguez Griñán A. Análisis estadístico implicativo para la identificación de factores pronósticos de la mortalidad por cáncer de pulmón. Medisan. 2016[citado 15/01/2019];20(3). Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192016000300010
Moraga Rodríguez A, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo NM, Moraga Rodríguez A, Rodríguez Griñán A. Análisis estadístico implicativo para la identificación de factores pronósticos de la mortalidad por cáncer de mama. Medisan. 2017[citado 15/01/2019];21(4):395-406. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192017000400003
Moraga Rodríguez A, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo NM, Moraga Rodríguez A, Rodríguez Griñán A. Análisis estadístico implicativo para la identificación de factores pronósticos de la mortalidad por cáncer de próstata. Medisan. 2018[citado 15/05/2019];22(1).Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192018000100007
Paez Candelaria Y, Sagaró del Campo NM, Zamora Matamoros L. Análisis estadístico implicativo en la determinación de factores pronósticos del estado nutricional del paciente grave al egreso. Medisan.2018 [citado 20/01/2019];22(6). Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192018000600007
Galano Vázquez K, Sagaró del Campo NM, Zamora Matamoros L, Lambert Matos Y, Mingui Carbonell E. Análisis estadístico implicativo en la identificación de factores pronósticos de mortalidad del cáncer renal. Rev Inf Cient.2018 [citado 14/05/2019];97(4). Disponible en: http://www.revinfcientifica.sld.cu/index.php/ric/article/view/2268
Pardo Santana S, Sagaró del Campo NM, Zamora Matamoros L, Viltre Castellanos DM. Utilidad del análisis estadístico implicativo para identificar factores pronósticos en pacientes con cáncer de mama. Revista Electrónica Dr. Zoilo E. Marinello Vidaurreta.2019[citado 25/02/2020];44(4). Disponible en: http://revzoilomarinello.sld.cu/index.php/zmv/article/view/1869
Sagaró Del Campo NM, Zamora Matamoros L. Propuesta metodológica de contextualización del análisis estadístico implicativo a las investigaciones médicas de causalidad.RCIM.2020[citado 25/08/2020];12(1):31-43.Dsiponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18592020000100031&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Botella J, Sánchez Meca J. Meta-análisis en Ciencias Sociales y de la Salud. Madrid: Síntesis; 2015.
Botella J, Zamora Á. El meta-análisis: una metodología para la investigación en educación. Educación XX1. 2017[citado 12/05/2019];20(2):17-38. Disponible en: http://revistas.uned.es/index.php/educacionXX1/article/view/19030
Ahn E, Kang H. Introduction to systematic review and meta-analysis. Korean J Anesthesiol. 2018[citado 12/05/2019];71(2):103-112. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5903119/
Centro Cochrane Iberoamericano, traductores. Manual Cochrane de Revisiones Sistemáticas de Intervenciones, versión 5.1.0. Barcelona: Centro Cochrane Iberoamericano; 2012.Disponible en: https://es.cochrane.org/sites/es.cochrane.org/files/public/uploads/ manual_cochrane_510_web.pdf
González Rodríguez MP, Velarde Mayol C. Lista de comprobación de estudios sobre precisión de pruebas diagnósticas: declaración STARD. Evid Pediatr. 2012[citado 20/08/ 2019];88(2):43. Disponible en: https://evidenciasenpediatria.es/articulo/6032/lista-de-comprobacion-de-estudios-sobre-precision-de-pruebas-diagnosticas-declaracion-stard
Molina Arias M. El metaanálisis de pruebas diagnósticas. Rev Pediatr Aten Primaria. 2015[citado 06/05/2019];17(67).Disponible en: https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1139-76322015000400023
Hartzes AM, Morgan CJ. Meta-analysis for diagnostic. J Nucl Cardiol. 2019[citado 02/07/ 2019];26(1):68-71. Disponible en: https://link.springer.com/article/10.1007/s12350-018-01485-y
Baujat B, Mahé C, Pignon JP, Hill C. A graphical method for exploring heterogeneity in meta-analyses: application to a meta-analysis of 65 trials. Stat Med. 2002[citado 06/05/2019];21(18):2641-2652.Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sim.1221
Obuchowski NA, Bullen JA. Receiver operating characteristic (ROC) curves: review of methods with applications in diagnostic medicine. Phys Med Biol. 2018[citado 06/05/2019];63(7). Disponible en: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6560/aab4b1/meta
Moses LE, Shapiro D, Littenberg B. Combining independent studies of a diagnostic test into a summary ROC curve: data-analytic approaches and some additional considerations. Stat Med. 1993[citado 05/08/2019];12(14):1293-1316. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sim.4780121403
Delgado Rodríguez M, Sillero-Arenas M. Systematic review and meta-analysis. Med Intensiva. 2018[citado 08/05/2019];42(7):444-453. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0210569117302942
Lin L, Chu H. Quantifying Publication Bias in Meta-Analysis. Biometrics. 2018[citado 25/07/2020];74(3):785-794. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/biom.12817
Godavitarne C, Robertson A, Ricketts DM, Rogers BA. Understanding and interpreting funnel plot for the clinician. Br J Hosp Med(Lond). 2018[citado 25/08/2019];79(10):578-583. Disponible en: https://www.magonlinelibrary.com/doi/abs/10.12968/hmed.2018.79.10.578
McInnes M , Moher D , Thombs BD, McGrath TA , Bossuyt PM ,PRISMA-DTA Group, et al. Preferred reporting items for a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies: the PRISMA-DTA statement. Jama.2018[citado 25/04/2021];319(4):388-396.Disponible en: https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2670259
Chang BJ, Hoaglin DC. Meta-analysis of Odds Ratios: Current Good Practices. Med Care. 2017[citado 18/05/2019];55(4):328-335. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5352535/
Rodríguez Alcázar FJ. Revisión sistemática del impacto del sesgo de publicación en metaanálisis y la influencia de la heterogeneidad en los métodos de detección [Tesis].[Salamanca,España]: Universidad de Salamanca; 2017.107p Disponible en: https://gredos.usal.es/handle/10366/136925?show=full
Viltre Castellanos DM. Eficacia del Análisis Estadístico Implicativo en los estudios clínico-epidemiológicos de causalidad, basada en la evidencia. [Tesis].[Santiago de Cuba]:Universidad de Ciencias Médicas de Santiago de Cuba; 2017.28p.Disponible en: https://www.researchgate.net/profile/Nelsa-Sagaro/publication/338805424_Eficacia_del_Analisis_Estadistico_Implicativo_en_los_estudios_clinico-epidemiologicos_de_causalidad_basada_en_la_evidencia/links/5e2b5cd4a6fdcc70a148ee5d/Eficacia-del-Analisis-Estadistico-Implicativo-en-los-estudios-clinico-epidemiologicos-de-causalidad-basada-en-la-evidencia.pdf
Copyright (c) 2021 Nelsa María Sagaró Del Campo, Larisa Zamora Matamoros
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional.