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Que los árboles no te impidan ver el bosque

Han pasado muchos años desde que una ardilla podía cruzar la Península Ibérica sin bajarse de un árbol. Tal era la frondosidad de nuestra tierra. Aunque no creáis, hay quien piensa que esto no es más que un mito. De todas formas, me pregunto si la ardilla en cuestión se daría cuenta de que estaba dentro de un gran bosque. Supongo que sí, aunque nunca se sabe: a veces los árboles no nos dejan ver el bosque o, más bien, todo el bosque.

En cualquier caso, una ardilla moderna no tendría esos problemas. No cabe duda de que hoy en día no podría cruzar la Península sin bajarse de un árbol pero, en cambio, sí podría cruzar el país entero sin bajarse de la cabeza de un tonto. Como leí el otro día en un blog, hay más tontos que botellines y, además, están estratégicamente colocados para que te encuentres todos los días, al menos, un par.

El metanálisis  es también una especie de bosque, donde sus estudios primarios serían los árboles. ¡Qué poético!. Pero en este caso los árboles no solo no impiden ver nada, sino que nos ayudan a ver el bosque, todo el bosque de manera global. Claro que, para eso, los resultados del metanálisis deben presentarse de la forma apropiada.

Hasta no hace mucho podíamos seguir los consejos de la declaración QUOROM, pero esta declaración se actualizó para convertirse en PRISMA, que dedica siete de sus 27 ítems a darnos consejos de cómo presentar los resultados de un metanálisis.

Primero debemos informar sobre el proceso de selección de estudios: cuántos hemos encontrado y evaluado, cuántos hemos seleccionado y cuántos rechazado, explicando además las razones para hacerlo. Para esto resulta muy útil el diagrama de flujo que debe incluir la revisión sistemática de la que procede el metanálisis si se acoge a la declaración PRISMA.

En segundo lugar deben especificarse las características de los estudios primarios, detallando qué datos sacamos de cada uno de ellos y sus correspondientes citas bibliográficas para facilitar que cualquier lector del trabajo pueda comprobar los datos si no se fía de nosotros. En este sentido va también el tercer apartado, que se refiere a la evaluación del riesgo de sesgos de los estudios y su validez interna.

Cuarto, debemos presentar los resultados de cada estudio individual con un dato resumen de cada grupo de intervención analizado junto con los estimadores calculados y sus intervalos de confianza. Estos datos nos servirán para confeccionar la información que PRISMA nos pide en su quinto punto referente a la presentación de resultados y no es otro que la síntesis de todos los estudios del metanálisis, sus intervalos de confianza, resultados del estudio de homogeneidad, etc.

Esto suele hacerse de forma gráfica con una herramienta popularmente conocida por su nombre en inglés: el forest plot. Este gráfico es una especie de bosque donde los árboles serían los estudios primarios del metanálisis y donde se resumen todos los resultados relevantes de la síntesis cuantitativa.

La Cochrane Collaboration recomienda estructurar el forest plot en cinco columnas bien diferenciadas. En la columna 1 se listan los estudios primarios o los grupos o subgrupos de pacientes incluidos en el metanálisis. Habitualmente se representan por un identificador compuesto por el nombre del primer autor y la fecha de publicación.

La columna 2 nos muestra los resultados de las medidas de efecto de cada estudio tal como las refieren sus respectivos autores.

La columna 3 es el forest plot propiamente dicho, la parte gráfica del asunto. En él se representan las medidas de efecto de cada estudio a ambos lados de la línea de efecto nulo, que ya sabemos que es el cero para diferencias de medias y el uno para odds ratios, riesgos relativos, hazard ratios, etc. Cada estudio se representa por un cuadrado cuya área suele ser proporcional a la contribución de cada uno al resultado global. Además, el cuadrado está dentro de un segmento que representa los extremos de su intervalo de confianza.

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Estos intervalos de confianza nos informan sobre la precisión de los estudios y nos dicen cuáles son estadísticamente significativos: aquellos cuyo intervalo no cruza la línea de efecto nulo. De todas formas, no olvidéis que, aunque crucen la línea de efecto nulo y no sean estadísticamente significativos, los límites del intervalo pueden darnos mucha información sobre la importancia clínica de los resultados de cada estudio. Por último, en el fondo del gráfico encontraremos un diamante que representa el resultado global del metanálisis. Su posición respecto a la línea de efecto nulo nos informará sobre la significación estadística del resultado global, mientras que su anchura nos dará una idea de su precisión (su intervalo de confianza). Además, en la parte superior de esta columna encontraremos el tipo de medida de efecto, el modelo de análisis de datos que se ha utilizados (efectos fijos o efectos aleatorios) y el valor de significación de los intervalos de confianza (habitualmente 95%).

Suele completar este gráfico una cuarta columna con la estimación del peso de cada estudio en tantos por cien y una quinta columna con las estimaciones del efecto ponderado de cada uno. Y en algún rinconcillo de todo este bosque estará la medida de heterogeneidad que se ha utilizado, junto con su significación estadística en los casos en que sea pertinente.

Para finalizar la exposición de los resultados, PRISMA recomienda un sexto apartado con la evaluación que se haya hecho de los riesgos de sesgo del estudio y un séptimo con todos los análisis adicionales que haya sido necesario realizar: estratificación, análisis de sensibilidad, metarregresión, etc.

Como veis, nada es fácil en esto de los metanálisis. Por eso, la Cochrane recomienda seguir una serie de pasos para interpretar correctamente los resultados. A saber:

1. Verificar qué variable se compara y cómo. Suele verse en la parte superior del forest plot.

2. Localizar la medida de efecto utilizada. Esto es lógico y necesario para saber interpretar los resultados. No es lo mismo una hazard ratio que una diferencia de medias o lo que sea que se haya usado.

3. Localizar el diamante, su posición y su amplitud. Conviene también fijarse en el valor numérico del estimador global y en su intervalo de confianza.

4. Comprobar que se ha estudiado la heterogeneidad. Esto puede verse a ojo mirando si los segmentos que representan los estudios primarios están o no muy dispersos y si se solapan o no. En cualquier caso, siempre habrá un estadístico que valore el grado de heterogeneidad. Si vemos que existe heterogeneidad, lo siguiente será buscar qué explicación dan los autores sobre su existencia.

5. Sacar nuestras conclusiones. Nos fijaremos en qué lado de la línea de efecto nulo están el efecto global y su intervalo de confianza. Ya sabéis que, aunque sea significativo, el límite inferior del intervalo conviene que esté lo más lejos posible de la línea, por aquello de la importancia clínica, que no siempre coincide con la significación estadística. Por último, volved a mirar el estudio de homogeneidad. Si hay mucha heterogeneidad los resultados no serán tan fiables.

Y aquí terminamos con los resultados y el forest plot. En realidad, el forest plot no es exclusivo de los metanálisis y puede usarse siempre que queramos comparar estudios para dilucidar su significación estadística o clínica, o en casos como los estudios de equivalencia, en los que a la línea de efecto nulo se le unen las de los umbrales de equivalencia. Pero aún tiene una utilidad más. Una variante del forest plot sirve también para valorar si existe sesgo de publicación en la revisión sistemática, aunque en estos casos se le suele llamar gráfico en embudo. Pero esa es otra historia…