Notas metodológicas
← vista completaPublicado el 6 de junio de 2023 | http://doi.org/10.5867/medwave.2023.05.2704
Abordando el cuerpo de evidencia: conceptos fundamentales de los overviews
Approaching the body of evidence: Key concepts of Overviews
Resumen
El aumento de la producción de investigación primaria y de las revisiones de la literatura durante las últimas décadas ha hecho necesario el desarrollo de un nuevo diseño metodológico para sintetizar la evidencia: los overviews. Un overview es un diseño de síntesis de evidencia que toma como unidad de análisis a las revisiones sistemáticas, con el objetivo de extraer y analizar los resultados para una pregunta de interés nueva o más amplia, ayudando así a mejorar los procesos de toma de decisiones informadas. El objetivo de este artículo es introducir al lector a este tipo de resúmenes de evidencia, destacando las diferencias con los otros tipos de síntesis de evidencia, los aspectos metodológicos particulares de los overviews, y los desafíos pendientes. Este artículo es el duodécimo de una serie metodológica colaborativa de revisiones narrativas sobre temáticas de bioestadística y epidemiología clínica.
Ideas clave
- Los overviews resultan herramientas muy útiles, aunque aún son un diseño metodológico relativamente nuevo.
- Este artículo se orienta a la formación de estudiantes de pre y posgrado en un lenguaje amigable.
- La ausencia de herramientas para evaluar certeza de evidencia diseñadas específicamente para los overviews, puede ser considerado un desafío pendiente, entre otros.
Introducción
Durante las últimas décadas, cada vez ha sido más común el uso de la evidencia en el ejercicio de las ciencias médicas como herramienta para la toma de decisiones desde una perspectiva clínica o de salud pública, lo cual ha producido un aumento progresivo y considerable de la investigación primaria en los últimos años. La cantidad de evidencia primaria que actualmente existe (y se continúa produciendo) es imposible de abordar por un clínico para tomar decisiones. Por este motivo, se hizo necesario el desarrollo de las revisiones sistemáticas como diseño metodológico, las cuales permitieron ordenar y sintetizar el cuerpo de evidencia. Con el paso del tiempo, las revisiones sistemáticas han permitido recopilar gran parte de la evidencia primaria [1
Los “overviews of reviews”, también conocidos como “umbrella reviews”, “review of reviews”, y “meta reviews” (que llamaremos simplemente “overviews” de ahora en adelante), nacen de esta necesidad de sistematizar y resumir la información. Un overview es un diseño de estudio que toma como unidad de análisis a las revisiones sistemáticas en vez de los estudios primarios [6
Este artículo corresponde al duodécimo de una serie metodológica de revisiones narrativas acerca de tópicos generales en bioestadística y epidemiología clínica, las que exploran y resumen en un lenguaje amigable, artículos publicados disponibles en las principales bases de datos y textos de consulta especializados. La serie está orientada a la formación de estudiantes de pre y posgrado. Es realizada por la Cátedra de Medicina Basada en Evidencia de la Escuela de Medicina de la Universidad de Valparaíso, Chile, en colaboración con el Departamento de Investigación del Instituto Universitario del Hospital Italiano de Buenos Aires, Argentina, y el Centro Evidencia UC de la Pontificia Universidad Católica de Chile. El objetivo de este manuscrito es describir de manera general los overviews, su utilidad y sus particularidades como diseño metodológico.
Para facilitar la comprensión de los overviews, primero debemos definir qué es una revisión sistemática. Una revisión sistemática es un diseño de estudio secundario que utiliza métodos explícitos y sistemáticos para buscar e identificar estudios primarios relacionados con la pregunta de investigación, con el objetivo de sintetizar la información [9
Los overviews se pueden definir como una revisión (un diseño de síntesis de evidencia) que usa métodos explícitos y sistemáticos para buscar e identificar revisiones sistemáticas (no estudios primarios) relacionadas con la pregunta de investigación en la misma área, con el propósito de extraer y analizar sus resultados a través de desenlaces importantes [8
Anteriormente en esta serie metodológica se han abordado otros tipos de síntesis de evidencia, como las revisiones sistemáticas [9
Los overviews son, en muchos sentidos, similares a las revisiones sistemáticas [13
Una revisión sistemática difiere en dos puntos clave con un overview: su alcance y su unidad de estudio. En cuanto al alcance, un overview es bastante más amplio que una revisión sistemática. Mientras esta última generalmente se enfoca en analizar las diferencias de desenlace en una misma población para dos intervenciones distintas el overview puede apuntar a examinar la evidencia de dos o más revisiones sistemáticas. Esto, con el fin de evaluar los hallazgos de distintas intervenciones aplicadas a una misma población, de una misma intervención aplicada a distintas poblaciones o de diferentes desenlaces medidos a través de las revisiones [8
Una revisión panorámica o scoping review es un tipo de revisión extensa de la literatura que responde a preguntas de investigación amplias, enfocándose principalmente en la exploración de la literatura, dimensionando su tamaño y su alcance potencial en un área específica. Los scoping review pretenden identificar conceptos clave, teorías, fuentes de evidencia y lagunas en la investigación [11,14
Si bien tanto las revisiones panorámicas como los mapas de brecha de evidencia pretenden abarcar ampliamente la evidencia respecto a un tema en particular, su enfoque va dirigido más bien a informar de forma general acerca del cuerpo de evidencia (primaria y secundaria) disponible, ya sea identificando qué se ha estudiado respecto a un tema en el caso de las revisiones panorámicas, o qué falta por estudiar en el caso de los mapas de brecha de evidencia. En contraste, un overview hace un análisis y resumen detallado de los hallazgos específicos de las revisiones sistemáticas, intentando responder a preguntas clínicas estructuradas. La Tabla 1 proporciona una comparación entre los overviews y las revisiones sistemáticas, mapas de brecha de evidencia y revisiones panorámicas.
Considerando que un overview analiza revisiones sistemáticas, y que a su vez las revisiones sistemáticas analizan estudios primarios, la evaluación de riesgo de sesgo en el contexto de un overview se puede realizar a dos niveles: de las revisiones sistemáticas, o de los estudios primarios.
Para la evaluación del riesgo de sesgo de las revisiones sistemáticas existen distintas herramientas. Las herramientas más utilizadas son ROBIS (Risk of Bias In Systematic reviews) [15
Por otra parte, AMSTAR-2 permite evaluar revisiones sistemáticas de ensayos aleatorizados y no aleatorizados donde se considera un total de 16 dominios con 7 de ellos críticos. Luego de responder las preguntas de estos dominios se realiza una evaluación global de las debilidades y se toman conclusiones en cuanto a la confianza de la revisión [16
Además de evaluar el riesgo de sesgo de las revisiones sistemáticas, los overviews podrían evaluar el riesgo de sesgo de los estudios primarios incluidos en estas. Esto se puede realizar de dos formas [10
-
Mediante la evaluación y chequeo de las evaluaciones realizadas por los autores de las revisiones sistemáticas incluidas. Al momento de realizar un overview, este es un método más rápido de evaluación de riesgo de sesgo de los estudios primarios. Permite contrastar las evaluaciones de autores de diferentes revisiones, pudiendo contrastar distintos juicios respecto al riesgo de sesgo.
-
Mediante una evaluación de los estudios primarios directamente: los autores de un overview podrían preferir evaluar individualmente los estudios primarios incluidos en las revisiones sistemáticas, utilizando herramientas específicas según diseño de estudio (por ejemplo: Herramienta Cochrane para ensayos clínicos aleatorizados) [17
] .
Por ejemplo, en un overview publicado recientemente acerca de la utilidad del uso de tratamientos oncológicos sistémicos versus cuidados de soporte para pacientes con cáncer hepatobiliar avanzado, los autores realizaron la evaluación crítica de las revisiones sistemáticas utilizando la herramienta AMSTAR-2, pero además reportaron el riesgo de sesgo de los estudios primarios según la valoración de los autores de cada revisión sistemática [18
Una característica importante en los overviews es que nos permiten evaluar el nivel solapamiento de los estudios primarios incluidos en las diferentes revisiones sistemáticas incluidas en el overview. El solapamiento u overlap se refiere a la inclusión múltiple de un mismo estudio primario en distintas revisiones sistemáticas dentro de un mismo overview. Esto puede llevar a sobreestimar (o subestimar) el verdadero efecto de una intervención. La Figura 1 provee una representación gráfica de cómo el solapamiento puede sobreestimar resultados de un estudio primario específico.
Representación de solapamiento de estudios primarios dentro de un
Círculo verde: pacientes en los que el tratamiento fue beneficioso.
Círculo rojo: pacientes en los que el tratamiento no fue beneficioso.
Se podría llegar erróneamente a la conclusión que el fármaco A es superior al fármaco B porque el ensayo clínico aleatorizado 3 está sobrerrepresentado al estar incluido en varias RS, sobreestimando así su efecto real.
Fuente: elaboración propia.
Para enfrentar este problema existen múltiples propuestas [19
Se presenta la matriz incluida realizada con la herramienta GROOVE (
El cálculo del área cubierta y el área cubierta corregida [8,20,21
Tabla incluida en la herramienta GROOVE que muestra el cálculo del área cubierta y el área cubierta corregida para el ejemplo que hemos desarrollado en la figura 2.
Gráfico final de GROOVE donde se cruzan todas las revisiones sistemáticas incluidas dentro del
A modo de ejemplo, un overview acerca de la efectividad de intervenciones no farmacológicas para prevenir eventos adversos en unidades de cuidados intensivos, se valoró el solapamiento utilizando la herramienta GROOVE por cada desenlace por separado, encontrándose un alto grado de solapamiento en general [24
Para determinar la certeza de evidencia de un overview se deben tener en cuenta aspectos como las limitaciones propias de las revisiones sistemáticas incluidas, determinar la presencia de solapamiento de estudios primarios incluidos en dichas revisiones y enfrentar la falta de información relevante no presentada [10,25,26
De este modo, una forma de determinar la certeza de evidencia en un overview es reportar la certeza de evidencia estimada por los autores de las revisiones sistemáticas incluidas. Eventualmente, podría haber inconsistencia en la evaluación de certeza de evidencia entre distintos grupos de autores de revisiones sistemáticas, lo cual debería ser abordado en la discusión de los resultados de los autores de un overview. Otro modo de abordar la certeza de evidencia es la realización de una evaluación de certeza de evidencia de novo, analizando todos los estudios primarios únicos que reporten datos para un mismo desenlace. Esto puede ser especialmente útil en casos en que la certeza de evidencia se haya realizado utilizando distintos métodos entre las diferentes revisiones incluidas, o en caso de que las evaluaciones no se condicen con los objetivos del overview
A modo de ejemplo, un overview de la colaboración Cochrane acerca de la efectividad de terapias de reproducción asistida para parejas subfértiles optó por describir los resultados de cada revisión sistemática, entregando la certeza de evidencia para cada hallazgo, tal como fue reportada por cada revisión individual [28
Desafíos pendientes
Los overviews resultan herramientas muy útiles, aunque dado que aún son un diseño metodológico relativamente nuevo, presentan algunos desafíos pendientes de abordar.
Hasta hace muy poco tiempo no se contaba con guías de reporte ampliamente aceptadas para la realización de overviews. Estas guías resultan necesarias para que se sistematice la forma en que se publican estos estudios. Las guías CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) para ensayos clínicos [31
En segundo lugar, la ausencia de herramientas para evaluar certeza de evidencia diseñadas específicamente para este tipo de estudio puede ser considerado un desafío pendiente [37
Respecto al solapamiento en overviews, si bien se ha avanzado y desarrollado métodos para estimarlo y graficarlo (como lo son las matrices de evidencia, el cálculo del área cubierta corregida y la herramienta GROOVE), aún queda camino por recorrer. Por ejemplo, aún no se ha estudiado en qué grado un alto solapamiento podría alterar la magnitud de efecto que presente una intervención dentro de un overview.
Otra brecha que deben salvar los overviews como un tipo de estudio emergente es la de darse a conocer. La difusión de esta clase de estudios debe crecer con el tiempo, con el objetivo de atraer a más investigadores que las desarrollen, y con ellos se hagan más accesibles. Resultaría útil contar con una base de datos centralizada donde consultar fácilmente todos los overviews disponibles, y por tanto, la revisión y resumen de toda la información disponible.
Generar un sitio único podría llegar a ser útil, como lo hizo en el pasado la Biblioteca Cochrane con las revisiones sistemáticas y lo gesta nuevamente ahora con los overviews. Otra opción interesante consistiría en generar nuevos filtros de búsqueda específicos para overviews, considerando que grandes bases de datos como MEDLINE, EMBASE o Epistemonikos ya cuentan con la gran mayoría (sino la totalidad) de los overviews publicados [38,39
Por último, además del desafío de divulgar los overviews, queda pendiente ampliar su espectro de uso. Queda un largo camino por recorrer en cuanto a posicionarlos como una herramienta de síntesis importante. Como comunidad científica y como personal de salud, debemos aún definir concretamente la principal utilidad de los overviews, la que puede ir desde el apoyo a la toma de decisiones clínicas concretas o la información a pacientes o tomadores de decisión en general, hasta una herramienta de valoración meta-epidemiológica de la evidencia [40
