Ciencia sin seso… locura doble

Píldoras sobre medicina basada en pruebas

El todo es mayor que la suma de las partes

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Esta es otra de esas frases famosas que están hasta en la sopa. Al parecer, el primero que tuvo esta ocurrente idea fue Aristóteles, que resumió con ella el principio general del holismo en sus escritos sobre metafísica. ¿Quién hubiese dicho que la frasecita encierra tanta sabiduría?. Y es que el holismo insiste en que el todo debe ser considerado de una forma global, ya que sus componentes pueden actuar de una forma sinérgica, permitiendo que el conjunto tenga más significado que el aportado por cada parte de forma individual.

No temáis, seguís en el blog del seso y no en uno de filosofía. Y tampoco he cambiado la temática del blog, pero es que este principio me viene al pelo para introducir esa fiera corrupia del método científico que es el metanálisis.

El metanálisis es un análisis estadístico que combina los resultados de varios estudios independientes pero que tratan de responder a una misma pregunta. Aunque el metanálisis puede considerarse como un trabajo de investigación por derecho propio, lo habitual es que sea una parte de una revisión de un tema que trata de obtener toda la información de calidad sobre el mismo. Estas revisiones sistemáticas realizan una síntesis cualitativa de los resultados obtenidos, que se completará con una síntesis cuantitativa o metanálisis siempre que nos interese y sea posible.

Esto tiene una serie de ventajas. La primera, al combinar todos los resultados de los estudios primarios puede obtenerse una visión global más completa (ya sabéis, el todo es mayor…). La segunda, al combinar aumentamos el tamaño de la muestra, lo que aumenta la potencia del estudio en comparación con la de los estudios individuales, mejorando la estimación del efecto que queremos medir. En tercer lugar, al extraerse las conclusiones de un número mayor de estudios aumenta su validez externa, ya que al haber implicadas poblaciones diferentes es más fácil generalizar los resultados. Por último, puede permitirnos resolver controversias entre las conclusiones de los diferentes estudios primarios de la revisión e, incluso, contestar a preguntas que no se habían planteado en esos estudios.

Una vez hecho el metanálisis habrá que hacer una síntesis final que integre los resultados de las síntesis cualitativa y cuantitativa con el objetivo de dar respuesta a la pregunta que motivó la revisión sistemática o, cuando esto no sea posible, plantear los estudios adicionales que deben realizarse para poder contestarla.

Pero para que un metanálisis merezca todos nuestros respetos debe cumplir una serie de requisitos. Al igual que la revisión sistemática con la que se asocia, el metanálisis debe tratar de contestar una pregunta concreta y debe basarse en toda la información relevante disponible, sin sesgo de recuperación ni sesgo de publicación. Además, deben valorarse los estudios primarios para asegurarnos de que tienen la calidad suficiente y que son lo suficientemente homogéneos como para poder combinarlos. Por supuesto, lo datos deben analizarse y presentarse de la forma apropiada. Y, por último, debe tener sentido el que queramos combinar los resultados. El que podamos hacerlo no siempre significa que tengamos que hacerlo si el contexto clínico no lo hace necesario.

¿Y cómo se combinan los estudios?, preguntaréis algunos. Pues esa es la madre del cordero del metanálisis (o una de las madres, que tiene varias), porque hay varias formas posibles de hacerlo.

A cualquiera se le ocurre que la forma más sencilla sería tipo Festival de Eurovisión. Contabilizamos los estudios primarios en los que el efecto positivo obtuvo significación estadística y, sin son mayoría, decimos que hay consenso a favor del resultado positivo. Este enfoque es bastante sencillo pero, no me lo negaréis, también bastante chapucerillo y se me ocurren una serie de inconvenientes a la hora de usarlo. Por un lado, implica que no significativo es sinónimo de falta de efecto, lo cual no siempre tiene porqué ser verdad. Además, no tiene en cuenta la dirección y fuerza del efecto en cada estudio, ni la precisión de los estimadores empleados ni la calidad o las peculiaridades de diseño de cada estudio primario. Así que este tipo de abordaje no parece muy recomendable, aunque nadie nos va a poner una multa si lo usamos de forma informal como primera aproximación antes de decidir cuál es la mejor forma de combinar los resultados de los estudios.

Otra posibilidad es utilizar una especia de prueba de los signos, similar a la de algunas técnicas de estadística no paramétrica. Se cuentan los positivos a favor del efecto, les restamos los negativos y obtenemos nuestra conclusión. La verdad es que este método también parece demasiado simple. No tiene en cuenta los estudios sin significación estadística ni la precisión de los estimadores. Así que tampoco utilizaremos mucho este tipo de abordaje, a no ser que solo sepamos la dirección del efecto de los estudios primarios. También podríamos utilizarlo cuando los estudios primarios son muy heterogéneos para obtener una aproximación, aunque yo no me fiaría mucho de los resultados.

El tercer método es combinar las Ps (nuestras amadas y sacrosantas Ps). Esto podría pasársenos por la cabeza si tuviésemos una revisión sistemática cuyos estudios primarios usaran diferentes medidas de resultado, aunque todos tratasen de contestar a una misma pregunta. Pensad, por ejemplo, un estudio sobre osteoporosis donde unos miden densitometría ultrasónica, otros DEXA en columna, otros en fémur, etc. El problema de este método es que no tiene en cuenta la intensidad del efecto, sino solo su dirección y su nivel de significación estadística, y todos conocemos las deficiencias de nuestras santas Ps. Para utilizarlo tendremos que utilizar programas informáticos que combinarán los datos siguiendo una distribución de chi-cuadrado o una normal, dándonos el estimador global con su intervalo de confianza.

El cuarto y último método, que yo me sé, es también el más elegante: hacer una combinación ponderada del efecto estimado en los diferentes estudios primarios. La forma más sencilla sería calcular la media aritmética, pero no hemos llegado hasta aquí para hacer otra chapuza. La media aritmética otorga el mismo énfasis a todos los estudios, con lo que si tenemos algún estudio muy impreciso con resultados extremos nos distorsionará enormemente los resultados. Recordad que la media sigue siempre las colas de la distribución, viéndose muy influenciada por los valores extremos (lo que no le ocurre a su prima, la mediana).

Por esto tenemos que ponderar los estimadores de los distintos estudios. Esto podemos hacerlo de dos formas, teniendo en cuenta el número de sujetos de cada estudio, o bien, realizando una ponderación en base a los inversos de las varianzas de cada uno (ya sabéis, los cuadrados de los errores estándar).  Esta última forma es la más compleja, así que es la que más gusta y más se utiliza. Claro que, como la matemática necesaria es cosa fina, se suelen utilizar programas especiales, ya sean módulos que funcionan dentro de los programas estadísticos como Stata, SPSS, SAS o R, o utilizando programas específicos como el famoso RevMan de la Colaboración Cochrane.

Y con esto hemos llegado al final. Es todo lo que puedo deciros sobre cómo combinar los estudios para hacer el metanálisis. De todas formas, quiero insistir en que el metanálisis debe hacerse siempre que sea posible y nos interese, pero asegurándonos previamente de que es correcto combinar los resultados. Si los estudios son muy heterogéneos no deberemos combinar nada, ya que los resultados que podríamos obtener tendrían una validez muy comprometida. Hay toda una serie de métodos y estadísticos para medir la homogeneidad o heterogeneidad de los estudios primarios, que influyen también en la forma en que analizaremos los datos combinados. Pero esa es otra historia…

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