Investigación clínica XXIII. Del juicio clínico a los metaanálisis

Las revisiones sistemáticas (RS) son estudios que intentan contestar una pregunta clínica por medio del uso de artículos originales. Los metaanálisis (MTA) son el análisis matemático de las revisiones sistemáti- cas. Estos análisis se dividen en dos grandes grupos: aquellos que evalúan los resultado...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Rodolfo Rivas-Ruiz, Osvaldo D. Castelán-Martínez, Marcela Pérez-Rodríguez, Lino Palacios-Cruz, Maura E Noyola-Castillo, Juan O Talavera
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2014
País:México
Institución:Instituto Mexicano del Seguro Social
Repositorio:Redalyc-IMSS
OAI Identifier:oai:redalyc.org:457745484018
Acceso en línea:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=457745484018
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Medicina
Metaanálisis
forest plots
revisión sistemática
Descripción
Sumario:Las revisiones sistemáticas (RS) son estudios que intentan contestar una pregunta clínica por medio del uso de artículos originales. Los metaanálisis (MTA) son el análisis matemático de las revisiones sistemáti- cas. Estos análisis se dividen en dos grandes grupos: aquellos que evalúan los resultados medidos como variables cuantitativas (por ejemplo, el índice de masa corporal —IMC—) y aquellos que evalúan variables cualitativas (por ejemplo, si un paciente está vivo o muerto, o si ha mejorado o no de su enfermedad). Los primeros utilizan en general la diferencia de medias. Para los segundos se puede utilizar el cálculo de razón de momios (RM) u odds ratio (OR), riesgo rela- tivo (RR), reducción absoluta del riesgo (RAR), hazard ratio (HR), etcétera. Estos análisis se gra fi can por medio de forest plots que permiten tanto la evaluación individual de los estudios como la del resultado fi nal, así como la heterogenidad de estas comparaciones. Asimismo, estos análisis se basan en análisis estadís- ticos básicos como la t de Student y la  2 . Para la toma de decisiones basadas en las RS y en los MTA, es importante evaluar cuidadosamente los posibles ses- gos y los apartados estadísticos con el fi n evitar malas interpretaciones.