Metaanálisis

El metaanálisis es un proceso de corroboración que se inicia luego de formular correctamente una pregunta de investigación. A través de esta herramienta se definen variables, se revisa sistemáticamente la literatura y al final concluye en un resultado estadístico que recopila la resistencia antibiótica.

Introducción

El metaanálisis (MA) es una técnica estadística que permite sintetizar la evidencia procedente de estudios disponibles sobre un tema de interés o pregunta de investigación concreta en el marco de una revisión sistemática previa. Esta relación se expresa en múltiples ejemplos, como cuando se quiere comparar la eficacia entre dos esquemas de tratamiento.

Un metaanálisis es una revisión sistemática que combina los resultados de estudios independientes y los analiza utilizando un método cuantitativo. Como herramienta de síntesis, el metaanálisis debe resumir toda la información disponible de manera no sesgada, de forma rigurosa, siguiendo un proceso sistemático, explícito y transparente.

Los ensayos bien diseñados con muestras grandes son escasos. Muchos de los estudios individuales existentes son demasiado pequeños para detectar efectos concretos. Asimismo, en la literatura científica se pueden encontrar estudios con efectos contradictorios (efectos que apuntan en sentidos opuestos). Los metaanálisis permiten analizar estudios con diferentes tamaños de muestra o contradictorios. Al combinarlos se obtiene un resultado que apunta en una sola dirección. Su tamaño de muestra y capacidad para evaluar los efectos de interés es mucho mayor.

Desarrollo de conceptos

Las características que pretende tener un buen metaanálisis son establecidas precisamente a partir de esta constatación al igual que de la voluntad por combatirlas. Se dice que las características del MA son la precisión, la objetividad y la replicabilidad. Por tanto, una forma de valorar la calidad de un metaanálisis es fijarse en la medida en que ha logrado ser preciso, objetivo y replicable. En este sentido, es pertinente desarrollar los siguientes conceptos:

La precisión: se obtiene dando respuestas numéricas en términos estadísticos con propiedades conocidas.
La objetividad: se refiere a una operacionalización explícita y clara de los conceptos involucrados.
La replicabilidad: se traduce en que las decisiones adoptadas tengan la suficiente transparencia como para que una repetición independiente con los mismos criterios de decisión conduzca a los mismos resultados.

Nivel de evidencia científica

A continuación se expondrán los niveles de evidencia científica de los diferentes tipos de estudios. Irán de la más alta a la más baja:

Revisiones sistemáticas/meta-análisis.
Ensayos clínicos aleteorizados.
Revisiones sistemáticas de estudios observacionales.
Estudios de cohorte.
Casos-controles.
Serie de casos.
Estudios fisiológicos/revisiones no sistemáticas.

Aunque los metaanálisis están considerados dentro de los modelos de alta jerarquía epidemiológica, es importante recordar que tienen algunas limitaciones propias del modelo observacional. Incluye su naturaleza retrospectiva y agregada además de la pérdida de aleatorización.

Concepto

Según Christopher Labos, los buenos metaanálisis no son rápidos ni fáciles. Para hacerlo correctamente, precisan una preparación meticulosa, una evaluación exhaustiva y detallada de la bibliografía.

Los términos «revisión sistemática» y «metaanálisis» se utilizan con frecuencia y de manera errónea como sinónimos. Una revisión sistemática es básicamente una investigación exhaustiva y estructurada de la bibliografía médica, seguida de una valoración crítica de los datos. Por el contrario, un metaanálisis es un proceso de combinación y síntesis de los resultados en una estimación resumida global. Es posible, en ocasiones conveniente, realizar una revisión sistemática sin llevar a cabo un metaanálisis. El metaanálisis es el último paso de una revisión sistemática, lo que la mayoría no entiende es que también es opcional.

Metodología

En el ámbito de la investigación biomédica, cada día se van elaborando, desarrollando y publicando un número creciente de artículos originales con un sin número de tipos de variables, enfoques y resultados muy heterogéneos en algunos casos. Por esa razón, es imprescindible la existencia de revisiones sistemáticas (RS) o meta-análisis (MA). Así permiten sintetizar y volver homogénea la información relevante acerca de un tema en específico. Se optimiza la lectura de un número enorme de artículos sobre un tema puntual, que en algunos casos tienen resultados muy heterogéneos. Esto lo convierte en un solo artículo que ejemplifique lo mejor de cada uno.

La clave en todo el proceso de elaboración de una revisión sistemática o metaanálisis, radica en la correcta selección de artículos incluidos en el trabajo. Los autores se podrían limitar solo a artículos publicados en las más grandes bases de datos. Dejan de lado los trabajos existentes en jornadas de congresos, jornadas científicas o tesis. Para ello, los autores deben ser capaces de reunir o incluir en cierta manera ese gran número de trabajos que no fueron publicados. En este sentido, es imperiosa la necesidad de elaborar los instrumentos de búsqueda, selección de artículos correctamente, delimitar y especificar las variables codificadas de los estudios. Se da para una mejor sistematización de la información y poder hacer una depuración rápida de artículos sin mucha relevancia para el estudio. Así mismo, cuenta con los métodos estadísticos correctos.

El primer paso para realizar un MA es definir la variable desenlace que se analizará. De igual manera, tiene que encontrarse en todos los ensayos clínicos seleccionados. Después se pueden incluir otras variables que son llamadas “variables secundarias”. Estas tienen la posibilidad de no ser consideradas en cada uno de los artículos a analizar. Es importante resaltar que en las primeras fases del MA se seleccionarán la mayor parte de artículos posibles y durante el proceso se irán discriminando según criterios específicos.

Proceso general de elaboración

Definición de variables, desenlace y resultados.
Elección de términos de búsqueda y bibliotecas bibliográficas.
Revisión sistemática.
Análisis de datos.
Evaluación de heterogeneidad.
Interpretación de resultados.

Fortalezas y debilidades

Algunos autores consideran que el MA de estudios de intervención debería incluir solamente ensayos clínicos aleatorizados y controlados. Este tipo de estudios constituye un diseño más válido para la inferencia causal en comparación con el diseño observacional. Sin embargo, la revisión de los principales elementos que sustentan este concepto sugiere que ambos tipos de diseño tienen fortalezas y debilidades. También, que la inclusión de información a partir de estudios observacionales puede mejorar la inferencia basada solamente en ensayos clínicos aleatorizados.

El objetivo final de los metaanálisis no es establecer una recomendación, sino ofrecer un análisis del estado actual del conocimiento, tanto de los estudios a favor como en contra.
Los resultados de un metaanálisis se organizan a través de un gráfico llamado forest plot.
Los intervalos de confianza permiten conocer la precisión de la estimación dentro de un margen de error establecido.
Los datos numéricos se incluyen en el abstract de cada metaanálisis. Por lo tanto, con una simple lectura de este, se debería ser capaz de evaluar si los resultados son estadísticamente significativos o no.

Pasos estructurados

Para la correcta interpretación y validez de un metaanálisis, es conveniente seguir una serie de pasos estructurados para no olvidar ninguno de los aspectos clave de su diseño:

Verificar qué variables se comparan y cómo: suele verse en la parte superior del forest plot.
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 utilizado para medir el resultado.
Localizar el diamante, su posición y su amplitud: conviene también fijarse en el valor numérico del estimador global y en su intervalo de confianza.
Comprobar que se ha estudiado la heterogeneidad: esto puede verse a simple vista 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 se observa que existe heterogeneidad, lo siguiente será buscar qué explicación dan los autores sobre su existencia.
Sacar propias conclusiones: habrá que fijarse en qué lado de la línea de efecto nulo están el efecto global y su intervalo de confianza. Habrá que tener en consideración que, aunque sea significativo, el límite inferior del intervalo conviene que esté lo más lejos posible de la línea. En este caso, la importancia clínica del resultado será seguramente mayor. No siempre coincide con la significación estadística. Por último, reconsiderar el estudio de homogeneidad, si hay mucha los resultados perderán validez.

Fases de un metaanálisis

Estas fases se refieren a lo que se denomina un metaanálisis típico. Se realiza con el objetivo de sintetizar la evidencia sobre una determinada pregunta. Las fases en un MA son las siguientes:

Formulación del problema: la pregunta habitual en un MA típico se refiere a la asociación entre dos variables. Se trata de responder a la pregunta de si dichas variables están relacionadas. En caso de estarlo, ¿cuál es la magnitud de dicha asociación? En esta fase es necesario traducir esas formulaciones a definiciones operativas útiles. Se trata de localizar la evidencia relevante y de dar una respuesta a la pregunta basada en toda esa evidencia.
Búsqueda de los estudios: una vez planteada la pregunta, se pueden localizar y reunir las fuentes de evidencia. Esta suele ser la fase más tediosa, sobre todo si hay abundante investigación sobre la cuestión planteada. Se suelen especificar unos criterios de inclusión y exclusión de los estudios en el MA. Su objetivo no es otro que conseguir una base de datos suficientemente homogénea como para permitir una generalización razonable.
Codificación de los estudios: es la fase de codificación de las características de los estudios primarios y su registro en la base de datos. Este proceso comienza con frecuencia con un listado de características y termina con otro. Al avanzar en este proceso, se advierte la importancia de características no consideradas al principio. O bien se decide redefinir las categorías o las formas de valorarlas. Una forma de clasificar las características de los estudios que se codifican y registran es seguir el esquema de Lipsey, que incluye: variables de tratamiento, variables de los participantes, características del contexto, características metodológicas, características intrínsecas al proceso científico.
Análisis estadístico e interpretación: para empezar, se calcula la estimación o estimaciones independientes que aporta cada estudio del tamaño del efecto (TE) que refleja el efecto estudiado. Con estos valores se obtendrá una estimación combinada y un intervalo de confianza. Con la estimación combinada, basada en todos los estudios más su intervalo de confianza, ya se puede responder a las dos preguntas formuladas con anterioridad. Si el intervalo incluye el valor de no efecto del índice de TE que se esté empleando, se debe concluir que las variables no están asociadas. De lo contrario se concluye que sí lo están y se interpreta el intervalo como una conjetura inferencial de su magnitud. Si los indicadores de heterogeneidad y el modelo estadístico asumido así lo aconsejan, será el momento de analizar las fuentes de las variaciones observadas en los valores de TE. Para ello se ajustarán modelos categoriales y de meta-regresión.
Publicación: el informe metaanalítico tiene algunas peculiaridades, propias de sus características especiales. Existen guías y recomendaciones. Como norma general, un buen informe meta analítico será el que permita una fiel replicabilidad del estudio.

Objetivos

Según Martínez Rodríguez, en su artículo “¿Cómo interpretar un metaanálisis?”, los principales objetivos de un metaanálisis son:

Sintetizar e integrar los resultados de varios estudios individuales.
Analizar las diferencias en los resultados entre estudios.
Aumentar el poder de detectar un efecto de interés.
Mejorar la precisión en la estimación de los efectos.
Evaluar los efectos en subgrupos de pacientes.
Determinar si se requieren nuevos estudios (o unificar metodologías) para un tema concreto.
Generar nuevas hipótesis para futuros estudios.

Utilidad

El metaanálisis no es responsable de que se produzca un sesgo de publicación ni este fenómeno es intrínseco a él. Muy al contrario, es la única metodología que se ha ocupado de desarrollar procedimientos para detectarlo, para valorar su magnitud e incluso para corregirlo. Aunque parezca paradójico, la cuestión del sesgo de publicación es en realidad una de las fortalezas del MA.

En el año 2016 la Sociedad Americana de Enfermedades Infecciosas (IDSA), implementó unas guías de antibióticos recomendando el monitoreo de evidentes efectos adversos relacionados con el uso de antibióticos. Considerando esto, se exponen metaanálisis para la mejor selección de estos.

Kalihd Eljaaly et al desarrollaron un metaanálisis sobre el impacto de carbapenémicos vs. no carbapenémicos en el tratamiento de las infecciones frecuentes. En este caso se utilizaron en el tratamiento el imipenem y el meropenem para casos de neumonía nosocomial por pseudomonas según las guías de prácticas clínicas utilizadas. Dio como resultado final y estadísticamente significativo y baja heterogeneidad los casos en los que se asoció imipenem con no carbapenémicos. No tuvo significación estadística donde fue utilizado el meropenem.

Investigación médica

Los antimicrobianos forman parte de los fármacos más comúnmente prescritos en el mundo. Es por esto que los centros de investigación médica requieren de expertos que hayan pasado por alguna capacitación profesional, la cual garantice el conocimiento especializado de esta disciplina.

Con el propósito de cumplir con esta necesidad académica, TECH Universidad Tecnológica ha creado diversos posgrados enfocados en el estudio y creación de fármacos antimicrobianos. Tal es el caso del Máster en Infectología Clínica y Terapéutica Antibiótica y el Máster en Infectología Clínica y Terapéutica Antibiótica Avanzada.

Al ser pocas las nuevas investigaciones relacionadas al tema, esta institución abre sus puertas a muchos más cursos como el Máster en Avances en Antibioticoterapia y Resistencia Antibiótica. De esta forma, la urgencia por nuevos antibióticos, así como una diferente manera de prescribirlos, se ve satisfecha a través de estas herramientas de profundización.