Evidencias sobre terapias alternativas y complementarias: mini-entrevista al Prof. Edzard Ernst

By | Last Updated 4 mayo, 2015

card_073_Edzard Ernst

 

 

@EvidNutrition

 

En medicina alternativa y complementaria se usan, muy a menudo, productos o procedimientos dietético-nutricionales que, podríamos decir, se encuentran fuera de las prácticas consideradas como habituales o estándares y desconocemos su eficacia y seguridad.

 

Las afirmaciones que se hacen de las terapias nutricionales alternativas o complementarias pueden sonar muy prometedoras, sin embargo, la comunidad científica suele desconocer exactamente cuan eficaces y seguras son estas terapias. Queremos dejar claro, antes de seguir, que tal y como detalló el Ministerio de Sanidad, Política Social e Igualdad (MSPSI) en su informe titulado “Terapias naturales”, la nutrición humana y dietética, tal y como se enseña hoy en las universidades, forma parte de la medicina convencional occidental de base científica. En algunas ocasiones, cuando se realizan estudios científicos sobre este tipo de terapias y los resultados no son muy favorecedores, algunos prescriptores y usuarios de las mismas aducen que la ciencia contemporánea no está preparada para evaluar este tipo de terapias, y que las pruebas científicas a las que se están sometiendo dichas terapias no son «justas» o no pueden evaluar los efectos de las mismas. En la misma línea, cuando se pretende evaluar la evidencia científica en torno a este tipo de terapias, sus defensores (y en ocasiones sus usuarios) suelen aducir, además, que las bases de datos biomédicas no albergan estudios de terapias alternativas y que, por lo tanto, la evaluación de las pruebas es parcial y no incluye todos los estudios realizados.

 

Para responder a algunas de dichas incógnitas, el equipo de Evidencia en Nutrición ha realizado una card_073_Edzard Ernstmini-entrevista de tres preguntas al profesor Edzard Ernst (@EdzardErnst).  Tanto para aquellos que hayan leído algunos o varios de sus textos o artículos científicos, como para aquellos que no lo hayan leído nunca y empiecen hoy, puede sorprenderles saber que el doctor Edzard Ernst sea, a la vez, profesor de medicina complementaria y una de las mentes más críticas y escépticas de este sector, habiendo publicado más de 1.000 artículos en revistas médicas, 48 libros y un sinfín de abrumadores pero a la vez rigurosos posts que critican a menudo el sector de la llamada “medicina complementaria”. Cabe destacar que Edzard Ernst es médico y recibió formación específica en acupuntura, entrenamiento autógeno, herbo-dietética, homeopatía, masaje terapéutico y manipulación espinal. En 1993 fue nombrado Profesor Emérito de la Universidad de Exeter (Reino Unido) donde enseña actualmente medicina complementaria. Asimismo, es editor jefe de dos revistas médicas: Perfusion y Focus on Alternative and Complementary Therapies.

 

Como se puede comprobar, no ha sido fruto de la casualidad haber entrevistado a este profesional y no a otro en la materia que nos ocupa. Sin más dilación, veamos lo que responde el profesor Ernst a nuestras preguntas:

 

Pregunta 1- ¿Cuál es la diferencia (si es que la hay) entre terapia complementaria y alternativa?

Edzard Ernst – La terapia complementaria se define por el uso de dicha terapia como complemento de la medicina convencional, mientras que la medicina alternativa usa dicha terapia como reemplazo de la medicina convencional. Sin embargo, es importante darse cuenta de que una estas modalidades terapéuticas puede ser usada a veces como medicina alternativa, y otras como complementaria. Esta es la razón por la que se usa el término conjunto CAM (Complementary and Alternative Medicine).

 

Pregunta 2- ¿Es posible evaluar las terapias complementarias y alternativas mediante la ciencia? ¿Se está haciendo actualmente?

Edzard Ernst – las CAMs pueden y deben ser probadas como cualquier otro tratamiento. Es verdad que esto puede plantear algunos problemas de diseño y ejecución, por ejemplo cuando no haya un placebo obvio. Sin embargo, siempre es posible realizar ECAs (Estudios Controlados Aleatorizados), y a menudo es deseable poner a prueba los muchos reclamos o declaraciones que se hacen de las CAMs.

 

Pregunta 3- Si se pidiera a algunos científicos que evaluaran toda la evidencia científica sobre las terapias complementarias y alternativas, ¿qué bases de datos cree usted que deberían ser consultadas para garantizar que todos o casi todos los artículos publicados se recuperan y evalúan?

Edzard Ernst – Desde luego sería un error asumir que una sola base de datos puede ser suficiente. Dependiendo del área temática tratada, uno necesitaría no sólo las bases de datos estándar como Medline o Embase, sino también la búsqueda en bases de datos especializadas. Asimismo, es necesario también considerar idiomas distintos al inglés, como por ejemplo, cuando se evalúan medicina tradicional china.

 

Pese a las pocas preguntas que hemos podido realizar al Prof. Edzard Ernst, creemos poder sacar algunas conclusiones que pueden ser de mucho interés para los lectores de Evidencia en Nutrición y para la obtención de evidencias que evalúen las terapias nutricionales complementarias y alternativas (quede claro que es nuestra propia interpretación sobre la entrevista):

 

1. Existe una diferencia significativa entre terapia complementaria y alternativa. En la misma línea que el National Center for Complementary and Integrative Health dependiente del gobierno del Reino Unido, Edzard Ernst nos explica que mientras unas se usan como complemento de la terapia convencional, las otras se promueven como alternativa a (en lugar de) ésta. Este es un hecho mucho más significativo de lo que puede parecer, sobre todo cuando nos ponemos en el supuesto menos halagüeño y optimista. Cuando se usa una terapia de eficacia no probada (inclusive de terapias convencionales o estándares) como complemento de otra clínicamente probada, los riesgos asumidos se reducen a posibles efectos adversos no conocidos (que pueden ser severos o leves) o interacciones entre terapias. Sin embargo, cuando se utiliza una terapia no probada en lugar o como sustituto de una terapia clínicamente probada, los riesgos asumidos son exponencialmente más altos, ya que se está evitando que el paciente inicie una terapia testada que le puede curar, para instaurar una terapia de eficacia incierta, lo que puede traducirse en un empeoramiento del pronóstico del paciente (en el peor de los casos) o una disminución de su calidad de vida y vida útil (en los casos más leves). Finalmente, Edzard Ernst nos advierte que una misma modalidad terapéutica se puede usar a veces como complementaria y otras como alternativa, lo que nos lleva a pensar que todas las terapias complementarias y alternativas (inclusive las cercanas a la nutrición humana y dietética), deberían ser adecuadamente testadas a nivel clínico antes de su comercialización.

 

2. Respecto a si la ciencia contemporánea, incluyendo tanto la investigación primaria (estudios de intervención u observacionales) como la  investigación secundaria (metaanálisis y sumarios de evidencia), puede o no evaluar la eficacia de las terapias complementarias y alternativas, Edzard Ernst no deja lugar a debate: todas estas terapias pueden y deben ser probadas como cualquier otro tratamiento. Además, al parecer, y aunque a veces puedan existir ciertas dificultades a la hora de establecer un placebo adecuado, los ECA y los metaanálisis de ECA seguirían siendo los niveles de evidencia más altos. Esto nos hace recordar una frase que compartió el doctor Ernst en su blog, en octubre de 2013: “El plural de anécdota es anécdotas, no evidencia”. Para aquell@s que quieran saber más sobre cómo se prueban los tratamientos, les recomendamos la lectura Cómo se prueban los taratmientos: una mejor investigación para una mejor atención de salud.

 

3. Para evaluar todas las evidencias científicas sobre las terapias nutricionales complementarias y alternativas, se deberían evaluar, además de las bases de datos estándares (Medline y Embase), bases de datos especializadas según el área temática. Desde el desconocimiento de los autores de este post sobre este tipo de terapias y sobre las bases de datos que pueden contener estudios científicos sobre éstas, entendemos que deberían revisarse bases de datos similares a la conocida Natural Medicines Comprehensive Database para obtener con más probabilidad todo el universo de publicaciones sobre este tema. Asimismo, Edzard Ernst nos advierte de que posiblemente debamos abrirnos a lenguas diferentes al inglés que pueden no estar al alcance de todos, como por ejemplo el chino, para eliminar el sesgo de lenguaje. Iniciativas internacionales como Cochrane, que cuentan en sus instituciones autores de muchos países diferentes, sin lugar a dudas fomentan la eliminación de fronteras y sesgos lingüísticos, pudiendo llegar a un mayor número de publicaciones científicas y a una evaluación más exhaustiva de toda la evidencia disponible.

 

Esperamos que la entrevista realizada a este gran profesional por el que sentimos auténtica admiración, haya book_ernst_2015servido para responder, desde el corazón de un apasionado por el rigor científico en temas de salud, a algunas de las incógnitas que suelen aparecer respecto a investigación y evaluación de evidencias en terapias complementarias y alternativas. Por supuesto, alentamos a todos nuestros lectores a que lean periódicamente el blog del Prof. Edzard Ernst, y en especial recomendamos en esta ocasión la entrada Alternative medicine, the baby and the bath water que nos acerca aún más a las preguntas formuladas en esta entrevista sobre las dificultades de investigación en terapias alternativas. En dicha entrada se puede ver cómo una mente privilegiada como la suya e investigador acérrimo, interpreta dichas dificultades para conseguir superarlas en lugar de ningunearlas para alejarse definitivamente de las pruebas científicas más duras que se le puedan y deban realizar a todas las terapias, sean del tipo que sean, para ganarse la credibilidad de la comunidad científica. Asimismo, animamos a nuestros lectores a que lean cualquiera de sus libros, pero en especial su nuevo libro A Scientist in Wonderland: A Memoir of Searching for Truth and Finding Trouble (2015).

 

 

Equipo redactor de la entrevista: Eduard Baladia (@EBaladia), Rodrigo Martínez-Rodríguez, Julio Basulto (@JulioBasulto_DN)

 

Eduard Baladia

Dietista-Nutricionista por la Universidad de Barcelona. Ha participado como experto externo en 9 guías de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Es uno de los profesionales de la salud y el único dietista-nutricionista que ha completado el "Curso de introducción a la elaboración de Guías de Práctica Clínica (GPC)" organizado por GuíaSalud-Biblioteca de Guías de Práctica Clínica del Sistema Nacional de Salud. Además ha realizado el curso de "Introducción a las Revisiones Sistemáticas" de la Cochrane Iberoamericana. En la actualidad está siendo evaluado por el Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) para ser autor y/o revisor de la iniciativa internacional.

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Researching Complementary and Alternative Therapies: a mini-interview with Dr Edzard Ernst

By | Last Updated 4 mayo, 2015

card_073_Edzard Ernst

 

@EvidNutrition

 

Dietary and nutritional products and procedures that do not derive from standard or regular practices are frequently used in complementary and alternative medicine, but the safety and effectiveness of many of these products and procedures are unknown.

 

Statements made by prescribers promoting alternative nutritional therapies may sound promising; however, the scientific community usually does not know how effective or safe these treatments are. Before going further, we want to make it clear that the information about human nutrition and dietetics currently being taught in (Spanish) universities belongs to science-based conventional western medicine (as explained by the Ministry of Health, Social Policy and Equality in its report entitled Terapias Naturales [Natural Therapies]). Sometimes, when study results regarding such complementary and/or alternative therapies are not found to be favourable, prescribers and users of these therapies label contemporary science as being «unfair» or deem the research as unable of properly evaluating the effects of these therapies. Similarly, when scientific evidence is being assessed, people who advocate (and sometimes use) these complementary and/or alternative therapies usually suggest that biomedical databases do not contain studies of alternative therapies. These advocates then suggest that evidence for or against alternative medicine is incomplete because not all research on these matters is taken into account.

 

To answer some of the questions regarding alternative and complementary medicine, card_073_Edzard ErnstEvidencia en Nutrición has conducted a mini-interview with Dr Edzard Ernst (@EdzardErnst). Dr Ernst is a professor of complementary medicine at the University of Exeter in the UK; he is also one of the most critical and sceptical minds in this matter. He has published more than 1000 medical journal articles, 48 books, and many in-depth blog posts, many of which criticise complementary and alternative medicine. Dr Ernst is a medical doctor who has received specific training in acupuncture, autogenic training, phytotherapy, homeopathy, therapeutic massage, and spinal manipulation. He was appointed as an Emeritus Professor at the University of Exeter in 1993, where he currently teaches complementary medicine. He is also the editor-in-chief of two medical journals: Perfusion and Focus on Alternative and Complementary Therapies.

 

It is obvious that Dr Ernst is a qualified person to speak on this matter. Let’s get to the issue:

 

Question 1 – What is the difference (if any) between complementary and alternative therapy?

Edzard Ernst – Complementary describes the use as an adjunct to conventional medicine and alternative as a replacement. But it is important to realise that one modality can be used as either alternative or complementary medicine. This is why many use the term ‘CAM’ (Complementary and Alternative Medicine).

 

Question 2 – Is it possible to evaluate complementary and alternative therapies using scientific approaches? Is it doing well nowadays?

Edzard Ernst – CAMs can and should be tested like any other treatments. This can pose problems, for instance when there is no obvious placebo. But RCTs (Randomized Controlled Trials) are always possible and often desirable for testing the many therapeutic claims made for CAMs.

 

Question 3 – If scientists were asked to evaluate all scientific evidence about complementary and alternative therapies, which electronic databases do you think they would need to consult to guarantee that (almost) all published articles had been evaluated?

Edzard Ernst – It would be wrong to assume that one database can suffice. Depending on the subject area, one needs not just the standard sources like Medline and Embase but also specialised databases. Also one needs to consider languages other than English, for instance for Traditional Chinese Medicine (TCM).

 

Despite the small number of questions we asked Dr Edzard Ernst, we think we can draw some conclusions from his answers that could be very interesting for readers of Evidencia en Nutrición. We also believe Dr Ersnt’s answers could be helpful for research methods of studying complementary and alternative nutritional therapies. The following text is our own interpretation of the interview:

 

1. There is a significant difference between complementary and alternative therapies. Dr Ernst explains that according to the National Centre for Complementary and Integrative Health (which is run by the UK government), complementary therapy is used to complement conventional therapy, while alternative therapy is an alternative to conventional medicine. This differentiation is much more significant than it may seem, above all taking into account the least encouraging and optimistic supposition. When an untested therapy (even a conventional or standard therapy) is used to complement a clinically-tested treatment, the assumed risks are usually unknown adverse effects or interactions between therapies. However, when an untested therapy is used instead of a clinically tested one, the assumed risks are exponentially higher. In this scenario, the patient is not being treated with the therapy which could have the potential to cure. The worst possible outcome of this avoidance would be the deterioration of a patient’s prognosis, while a decrease in the patient’s overall quality of life would be a less severe result of this avoidance. Dr Ernst advises that the same kind of therapy may sometimes be used as a complementary therapy and other times be used as an alternative therapy. This suggests that all complementary and alternative therapies (even those related to human nutrition and dietetics) should be properly clinically tested before they are commercialised.

 

2. Dr Ernst leaves no doubt regarding the ability of contemporary science (including both primary and secondary research) to assess the effectiveness of complementary and alternative therapies, stating that these therapies ‘can and should be tested like any other treatments’. Furthermore, RCTs and meta-analyses of RCTs are the best type of evidence of effectiveness of therapies. This reminds us of one of Dr Ernst’s famous sayings: ‘the plural of anecdote is anecdotes, not evidence‘. We recommend reading Testing Treatments: Better Research for Better Healthcare for those who want to know more about this topic.

 

3. In addition to standard databases like Medline and Embase, specialised databases should be used when gathering and assessing scientific evidence about complementary nutritional and alternative therapies. Databases similar to the Natural Medicines Comprehensive Database should be analysed to ensure that all relevant publications are considered when researching complementary and alternative medicine. Dr Ernst also advises researchers to avoid language bias, meaning that we should be open to finding research in languages other than English. This research may sometimes be unattainable, such as Chinese research. In this regard, international initiatives (like Cochrane, an institution with authors from different countries) should be promoted to help overcome language barriers. This would make it possible for researchers to have access to a greater variety of scientific publications, thereby allowing a more comprehensive assessment of the available evidence.

 

 

We sincerely hope that this interview with a great medical professional has answered book_ernst_2015some of the questions regarding the research and assessment of evidence for complementary and alternative therapies. Of course, we encourage you to read Dr Ernst’s blog as well; more specifically, we recommend a blog entry regarding research difficulties in alternatives therapies: ‘Alternative Medicine, the Baby, and the Bath Water‘. This post shows how an exceptional mind interprets and overcomes these difficulties instead of move away from the hardest scientific tests. Likewise, we encourage you to read some of Dr Ernst’s books, especially the most recent one: A Scientist in Wonderland: A Memoir of Searching for Truth and Finding Trouble (2015).

 

We want to express our heartfelt gratitude to Dr Edzard Ernst for spending his valuable time in our project.

 

Working team: Eduard Baladia (@EBaladia), Rodrigo Martínez-Rodríguez, Julio Basulto (@JulioBasulto_DN)

 

 

Eduard Baladia

Dietista-Nutricionista por la Universidad de Barcelona. Ha participado como experto externo en 9 guías de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Es uno de los profesionales de la salud y el único dietista-nutricionista que ha completado el "Curso de introducción a la elaboración de Guías de Práctica Clínica (GPC)" organizado por GuíaSalud-Biblioteca de Guías de Práctica Clínica del Sistema Nacional de Salud. Además ha realizado el curso de "Introducción a las Revisiones Sistemáticas" de la Cochrane Iberoamericana. En la actualidad está siendo evaluado por el Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) para ser autor y/o revisor de la iniciativa internacional.

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Estar siempre actualizado de forma automática con PubMed es muy fácil

By | Last Updated 17 abril, 2015

saber_un_huevo_PubMed_blog

 

@EvidNutrition

 

Si ya has leído como encontrar sumarios de evidencia y metaanálisis con eficiencia, pero sigues empeñad@ en buscar tu propia evidencia a través de PubMed® y además mantenerte siempre actualizad@, ¡felicidades este es tu post!

 

La verdad es que todo el mundo sabe un huevo de PubMed®. En la mayoría de las universidades españolas, los profesionales sanitarios aprender a realizar búsquedas simples y avanzadas en esta y otras bases de datos. Existen además cursos presenciales y a distancia, tutoriales propios de PubMed y también de otras entidades. Todos los profesionales de la salud han podido «trastear» la base de datos durante muchos años y, sin embargo, la respuesta a las siguientes preguntas suele seguir siendo «NO, NI DE COÑA».

saber_un_huevo_PubMed_blog

Contesta mentalmente a estas preguntas: cuando buscas en PubMed, ¿la mayoría de estudios que recuperas te interesan? ¿Tienes la sensación de haberlo encontrado todo o casi todo? ¿Serías capaz de documentar la estrategia de búsqueda de tal manera que otros pudieran también encontrarlos? ¿Sabrías usar esa estrategia de búsqueda para estar siempre actualizado sobre el tema de forma automática? Si la respuesta a alguna de estas preguntas es NO, este post te interesa.

Está claro que no existe una fórmula magistral o única de buscar y encontrar estudios, pero sí que existen algunos principios y procesos que se pueden aprender para mejorar vuestras búsquedas. Cabe destacar, sin embargo, que no somos documentalistas expertos en explotación de bases de datos, sino profesionales sanitarios (dietistas-nutricionistas) con cierta experiencia en esta base de datos. Si alguien conociera más trucos que los aquí detallados, por favor, compartidlos con nosotros para seguir mejorando (este es el trato).

 

Búsqueda sensible, amplia y sistemática

Es muy posible que la siguiente descripción de los hechos pudiera ser tu situación: «Necesito información de primera mano, así que me pongo a buscar en PubMed. Elijo las palabras clave que mejor podrían servir para encontrar lo que busco. Tengo mucha suerte de que me enseñaran a buscar términos controlados a través de MeSH o incluso DECS. […] Acabo de estar como dos horas leyendo títulos y la mayoría no me interesaban casi nada, así que después de seleccionar unos cuantos que me interesaban, lo he dejado. […] Me volví a poner al día siguiente dos horas más, de nuevo navegué en una marabunta de artículos poco interesantes, pero conseguí algunos más y creo que ya tengo lo que andaba buscando. [Una semana más tarde] Hoy me ha escrito mi compañero del curro, me adjuntaba un estudio de hace 2 años sobre este tema, y la verdad es que el estudio realmente me interesaba y, no me lo puedo creer, lo ha encontrado en PubMed». Si esto te está ocurriendo, tus búsquedas no son sensibles (recuperar solamente lo que te interesa), ni amplias (recuperarlo todo o casi todo), ni sistemáticas (poder cumplir con el ítem 8 de la Declaración Prisma).

 

Si una búsqueda es sensible (rok_evidnutrecupera solamente lo que nos interesa) podremos permitirnos el lujo de hacerla lo más amplia posible (que recupere todo o casi todo), y si somos ordenados, pacientes y meticulosos, podremos conseguir una búsqueda sistemática.

 

 

Mapeo automático de términos: una solución inteligente y, seguramente, vuestro mayor dolor de cabeza

Cuando uno investiga a fondo la base de datos PubMed, descubre que las agencias que están detrás de las bases de datos trabajan muy activamente para mejorar la experiencia del consumidor, tanto del consumidor experto como del inexperto. En este sentido, PubMed tiene una tecnología llamada Automatic Term Mapping – ATM, que facilita a los usuarios inexpertos una búsqueda más amplia. Sin embargo, dicha ampliación se realiza, a menudo, a costa de disminuir la sensibilidad de las búsquedas. Seguramente esta es razón de que vuestras búsquedas arrojen artículos poco relevantes para vosotros, y también la razón por la que vuestras búsquedas arrojan muchos de los resultados que os pueden interesar. Veamos un ejemplo: si introducimos renal disease en la caja de búsqueda y vamos a la caja «Search details» ==> «See more», podremos observar que PubMed ha buscado cosas que van mucho más allá de renal AND disease. Aunque esto puede ser una ayuda para usuarios inexpertos, si aprendemos a hacer búsquedas sensibles, amplias y sistemáticas, el mapeo será un problema que nos incorporará mucho ruido a nuestras búsquedas (artículos no relevantes para nosotros).

 

ok_evidnutrPara realizar una búsqueda sensible deberemos aprender a hacer una búsqueda amplia evitando el mapeo automático de términos.

 

 

 

¿Qué componentes o conceptos clave necesito incluir en mi búsqueda?

Responder a esta pregunta, suele ser muy complicado. Sin embargo, estamos seguros que el primer paso es aprender a hacer una pregunta bien formulada. En este sentido, la formulación de la pregunta a través de las tablas PICO o su modificación Cochrane PICOT, es un paso previo indispensable que nos ayudará a conducir la búsqueda bibliográfica. Podéis acceder a más información sobre la formulación de preguntas en español aquí y aquí.

Según un webinario de Cochrane sobre «Búsquedas de la literatura científica» (en el minuto 28:50) lo mejor es elegir dos componentes de la pregunta PICO y normalmente con la elección de componentes relacionados con la población (P) o la intervención (I), será suficiente para encontrar los estudios que se buscan.

 

¿Qué términos o palabras clave debo usar para cada componente? ¿Vocabulario controlado o natural?

Para no elegir mal las palabras o términos que definen mejor nuestros componentes o conceptos, lo primero que debemos hacer es ir al tesauro de palabras controladas que usa la base de datos. En el caso de PubMed, los MeSH (Medical Subject Headings) son las palabras controladas que se usan para indexar los artículos en Medline. En este punto es muy importante señalar que no es lo mismo PubMed que Medline. Para entendernos PubMed ofrece las referencias indexadas en Medline, pero también ofrece referencias no indexadas en Medline. En pocas palabras, Medline está contenido dentro de PubMed, pero no al revés. Cuando buscamos a través de términos MeSH, solamente recuperaremos artículos indexados en Medline, mientras que si usamos vocabulario natural o libre, buscaremos en todos los artículos de PubMed.

En consecuencia, si queremos que nuestra búsqueda sea muy amplia, deberemos usar siempre términos MeSH junto a vocabulario natural, y si además queremos que la búsqueda sea sensible, el vocabulario natural deberá estar basado en términos controlados (MeSH, DECS o cualquier otro tesauro) o bien estar muy seguros de que el término elegido se usa mucho.

Vamos a ver un ejemplo: queremos buscar artículos sobre intervenciones nutricionales en enfermedad renal. Después de hacer nuestra tabla PICOT, descubrimos que los dos componentes clave para realizar nuestra búsqueda son los conceptos «enfermedad renal» e «intervenciones nutricionales». Sin embargo, para el primer concepto, ¿qué es mejor usar renal disease o kidney disease?

Si buscamos el término MeSH, veremos que «Kidney Diseases»[Mesh] es la palabra clave que se adecúa a nuestro componente. Esto quiere decir que aunque los autores hayan puesto como palabras clave renal disease en el artículo original, todos los estudios indexados en Medline sobre este tema habrán sido unificados bajo el término kidney disease. Sin embargo, los artículos no indexados en Medline pero accesibles a través de PubMed, no habrán sido unificados bajo el mismo término.

De esta forma, si sólo buscamos a través de este término MeSH, ¿qué estudios no estaremos recuperando? (esta es la pregunta que siempre nos deberemos hacer). Nos estaremos dejando los artículos no indexados en Medline. ¿Qué podemos hacer al respecto? (otra pregunta que siempre nos deberemos hacer). Podríamos usar la misma palabra, entre comillas y con la etiqueta [tiab], de esta forma nos buscará la frase exacta (esto es lo significan las comillas) cuando aparezca en el título o abstract (esto es lo que significa la etiqueta tiab), evitaremos el mapeo (cuando usamos las comillas o una etiqueta, el mapeo se detiene porque PubMed entiende que somos usuarios avanzados) y podremos recuperar todos los estudios que no están indexados en Medline que contengan esta frase exacta. Así usaremos «Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab]. De nuevo, la pregunta: ¿qué estudios no estaremos recuperando? Pues no estaremos recuperando los estudios no indexados en Medline y que contengan el singular de la palabra natural elegida, es decir «Kidney Disease»[tiab], así que la añadiremos también mediante OR. De nuevo, debemos hacernos la pregunta: ¿qué estudios no estaremos recuperando? Se nos ocurre que quizás haya estudios no indexados en Medline y cuyos autores hayan usado como palabra clave renal disease en lugar de kidney disease (creemos que es un sinónimo bastante usado para el mismo concepto). Si así fuera, ahora mismo no estaríamos recuperando estos estudios, así que añadiremos OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab].

De esta forma, ahora ya tenemos: («Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab] OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab])

Esta búsqueda arroja unos cuantos miles más de estudios respecto a la búsqueda a través del término MeSH «Kidney Diseases»[Mesh], es decir, es más amplia, pero ¿es igual de sensible o hemos ampliado la búsqueda a base de añadir ruido? (esta es otra de las preguntas que deberemos hacernos siempre). Se te había ocurrido que ¡puedes comprobarlo tú mism@ (recuerda nuestro eslogan)! Justamente este es uno de los grandes usos que se le puede dar al poco utilizado booleano NOT.

Copia y pega esto (e intenta descubrir lo que hacemos): («Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab] OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab]) NOT «Kidney Diseases»[Mesh]

De esta forma podrás ver solamente aquellos estudios que recuperas mediante la búsqueda más amplia en comparación a la del término MeSH solamente. La pregunta es: ¿en estos resultados salen varios estudios que te interesan? Si la respuesta es SÍ, ha valido la pena ampliar; si la respuesta es sí-condicionada (por ejemplo porque sale algo de ruido), deberás valorar si vale o no la pena o indagar qué parte te está dando el ruido no deseado; si la respuesta es no, deberás replantear tu búsqueda de nuevo (algo ha salido mal).

Esta comprobación la podemos hacer también para un sólo término o grupo de términos de los que no estamos muy seguros. Es muy normal que al añadir el término MeSH a la búsqueda como palabra natural, en este ejemplo OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab], la base de datos nos ofrezca resultados que nos interesan mucho (porque serán palabras muy usadas), pero puede no ser tan obvio para palabras que creemos que son buenos sinónimos, pero que en realidad pueden no serlo (podría ser el caso de renal disease).

Copia y pega esto (e intenta descubrir lo que hacemos): («Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab] OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab]) NOT («Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab])

Ahora estarás viendo solamente los estudios que se recuperan al añadir a tu búsqueda OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab], así que ya sabes cuál es la pregunta que debes hacerte: ¿en estos resultados salen varios estudios que te interesan?

La última pregunta que nos haremos será ¿hay más sinónimos o concepto relacionados que me pueda interesar añadir? Para no tener que inventar más de lo necesario (nos podemos equivocar e introducir mucho ruido), podríamos leer varios artículos relacionados con el tema para ver si descubrimos algún término que se use como sinónimo, o también podríamos ir al término MeSH «Kidney Diseases», donde a veces encontraremos un apartado llamado «Entry terms» que nos puede dar buenas ideas (no uséis los que llevan comas entre medio, recordad que es lenguaje natural), o bien podemos ir al árbol de la palabra para ver si los términos que están dentro de esta palabra (o antes) nos interesan, o buscar en otros tesauros tipo DECS. Recuerda que si no estás muy segur@, puedes comprobar si la introducción de un término te está generando demasiado ruido.

Ahora deberíamos hacer lo mismo para el otro componente de la pregunta «intervenciones nutricionales» (os lo dejamos para vosotr@s).

 

Entre los diferentes términos de un mismo concepto enlazaremos con OR y pondremos un paréntesis al inicio y otro al final, mientras que entre los diferentes conceptos o componentes de la pregunta enlazaremos con AND.

 

ok_evidnutrUsar más de dos componentes o conceptos para elaborar una búsqueda, puede ser algo más complejo, deberás mantener un buen orden de paréntesis para no estar literalmente perdido y aturdido por el ruido.

 

 

 

Limitar al tipo de estudio según el nivel de evidencia al que quieras acceder

Hasta ahora hemos pretendido obtener una búsqueda sensible y amplia a través de dos componentes de la pregunta y un conjunto de términos sinónimos de dichos componentes. Ahora debemos filtrar los artículos en base al tipo de diseño de estudio que nos interesa (en base al nivel de evidencia). Como ya sabéis, en la columna lateral izquierda de PubMed están los filtros, y entre ellos están los filtros por «Article types». Sin embargo, si usamos estos límites, de nuevo solamente recuperaremos los artículos indexados en Medline, así que no habrá servido de nada ampliar nuestra búsqueda. La pregunta es obvia: ¿qué podemos hacer al respecto? Benditos seáis, gracias por la pregunta, aquí tenéis algunos filtros especiales que evitan el problema (a toda la estrategia de búsqueda que tengáis hasta ahora, le tendréis que poner un paréntesis al inicio y otro al final):

 

Para Ensayos Controlados Aleatorizados (ECA) añadir:

AND (randomized controlled trial[pt] OR controlled clinical trial[pt] OR randomized[tiab] OR placebo[tiab] OR clinical trials as topic[MeSH Terms:noexp]  OR randomly[tiab] OR trial[ti]) [estrategia recomendada por Cochrane en su Manual]

Para Metaanálisis añadir:

AND («Meta-Analysis» [Publication Type] OR «Meta-Analysis as Topic»[Mesh] OR «Meta-Analysis»[tiab])

Para Revisiones Sistemáticas añadir:

AND (systematic[sb] OR (systematic[Title/Abstract] AND review[Title/Abstract]))

Para estudios en humanos (de nuevo habrá que poner paréntesis en inicio y final) añadir:

NOT («animals»[MeSH Terms] NOT («humans»[MeSH Terms] AND «animals»[MeSH Terms])) [estrategia recomendada por Cochrane en su Manual]

 

Cumplir con el ítem 8 de la Declaración Prisma: reportar una búsqueda sistemática

Si trabajas suficiente tu estrategia de búsqueda en esta dirección, al final tendrás una estrategia de búsqueda que recupera todos o casi todos los estudios que realmente te interesan, sin incorporar mucho ruido. Esta estrategia de búsqueda, aunque sea muy larga, podrá ser reportada y: (a) cualquiera podrá comprobar si los estudios que finalmente citas en tu informe son todos los que deberías citar, o bien si «te has dejado alguno»; (b) podrá intentar mejorar tu búsqueda para recuperar más y mejores estudios; o (c) podrá actualizar tu trabajo usando la misma estrategia de búsqueda pero unos años más tarde. Éste es el verdadero sentido de una búsqueda sistemática: transparencia, refutabilidad y reproducibilidad (con posibilidad de mejora), igual que cualquier investigación primaria.

 

Estar siempre actualizado de forma automática es muy fácil

Es muy posible que hayáis gastado mucho tiempo en elaborar y perfeccionar una estrategia de búsqueda (o bien leyendo este post) y queráis sacarle más partido a todo esto. Bien, pues cuando ya tenéis una búsqueda sensible y amplia que recupera todo o casi todo lo que existe sobre vuestro tema y que no os da ruido, es el momento de guardarla y pedirle a PubMed que a partir de hoy os envíe a vuestro correo electrónico todo lo nuevo que se publique y entre en vuestra estrategia de búsqueda. Para hacerlo, solamente tenéis que ejecutar la búsqueda y clicar a «Save search» que encontraréis justo debajo del cajón de búsqueda (siempre ha estado ahí, sólo que estabas demasiado enfadad@ para darte cuenta).

Regístrate y sigue las instrucciones para que te llegue a tu correo a diario. Puedes guardar todas las estrategias de búsqueda que te de la gana, pero ojo que si las estrategias no son sensibles, te llegará mucha «caca» a tu email, convirtiéndose en el «vertedero» de estudios que no te sirven para nada.

 

Bueno, esperamos que la entrada os haya servido. Por supuesto, si tenéis más trucos sobre PubMed, no dudéis en hacérnoslos llegar. Asimismo, os hacemos saber que hacemos cursos sobre búsquedas y sobre evaluación de la evidencia científica. Para saber cómo organizar un curso para un grupo reducido o bien para tod@s tus compañer@s de tu comunidad autónoma, no dudes en contactar con nosotros: baladia@ebaladia.es.

Eduard Baladia

Dietista-Nutricionista por la Universidad de Barcelona. Ha participado como experto externo en 9 guías de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Es uno de los profesionales de la salud y el único dietista-nutricionista que ha completado el "Curso de introducción a la elaboración de Guías de Práctica Clínica (GPC)" organizado por GuíaSalud-Biblioteca de Guías de Práctica Clínica del Sistema Nacional de Salud. Además ha realizado el curso de "Introducción a las Revisiones Sistemáticas" de la Cochrane Iberoamericana. En la actualidad está siendo evaluado por el Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) para ser autor y/o revisor de la iniciativa internacional.

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Cómo encontrar revisiones sistemáticas o metaanálisis de alta calidad

By | Last Updated 26 febrero, 2015

Logo oficial de Cochrane

 

@EvidNutrition

 

Las revisiones sistemáticas o metaanálisis son manuscritos que analizan, evalúan y sintetizan de forma cuantitativa los datos de estudios individuales. Sin embargo, no lo hacen de cualquier forma, sino que lo hacen describiendo, a priori, la metodología seguida, de forma que ésta sea lo más objetiva, transparente, clara posible y lo que es más importante, reproducible, abierta a críticas y a mejoras. Los protocolos metodológicos de cada revisión sistemática deberían registrarse en PROSPERO para evitar o disminuir el riesgo de que los investigadores se alejen del plan inicial definido.

Pese a que existen trabajos que pueden considerarse como fuentes de información preeevaluada que nos ofrecen una visión más completa de la evidencia científica y de su aplicación en el mundo real, las revisiones sistemáticas y metaanálisis y el avance en su metodología son, sin lugar a dudas, uno de los mayores logros de la medicina y de la investigación de las últimas tres décadas.

La Cochrane Collaboration (actualmente Cochrane a secas y estrenando nuevo look) es la entidad internacional más prestigiosa y sin ánimo de lucro que lleva publicando, desde los años 80, revisiones sistemáticas o metaanálisis modélicas.

Logo oficial de Cochrane

Logo oficial de Cochrane

Si os fijáis, en este post hemos subrayado como tema tratado «las revisiones sistemáticas o los metaanálisis», ya que para Cochrane ambos conceptos son sinónimos. Según la organización (y estamos totalmente de acuerdo), solamente tiene sentido realizar un metaanálisis (análisis y síntesis cuantitativa mediante herramientas estadísticas) si se ha llevado a cabo una revisión sistemática que incorpora todas las pruebas disponibles (no sólo las que nos interesan a nosotros particularmente). Lo recalcamos especialmente porque en realidad, fuera de Cochrane, podemos encontrar «revisiones sistemáticas sin metaanálisis» y «metaanálisis sin revisión sistemática (metaanálisis sesgados, a los que llamaremos malos metaanálisis)».

 

Consultar la Cochrane Library en busca de revisiones sistemáticas de esta entidad es, sin lugar a dudas, el punto de partida para todos y la mejor opción para encontrar metaanálisis de la mayor calidad posible.

 

 

Cochrane Library

La Cochrane Library permite realizar una búsqueda muy potente y bien estructurada a través de una búsqueda avanzada bastante sencilla de utilizar. Además, permite registrarnos para guardar nuestras estrategias de búsqueda y, lo más importante, crear alertas de nuevas publicaciones que nos llegarán directamente a nuestro e-mail.

Logo y lema de Cochrane Library

Logo y lema de Cochrane Library

 

Pasos a seguir para hacer una buena búsqueda en esta base de datos:

Paso 1. Entrar en la búsqueda avanzada, lengüeta Search.

Paso 2. Modificar los Search limits. De todas la opciones disponibles, para el tema que nos ocupa deberemos clicar únicamente en Cochrane Reviews-Review (los protocolos son poco interesantes a menos que queramos revisarlos por alguna cuestión especial). Asimismo, es interesante clicar en Other reviews, que recuperará otras revisiones sistemáticas que pese a no ser de Cochrane, serán de calidad. Finalmente, deberemos asegurarnos desclicar Word variations will not be searched (nos interesa para aumentar el número de resultados de interés posibles).

Paso 3. Introducir los conceptos de interés. Los podemos unir mediante los booleanos and y or, usando los paréntesis para realizar las asociaciones adecuadas. Dejaremos siempre que busque en cualquier campo (título, abstract y palabras clave). Por ejemplo: (nutrition or diet) and pregnancy.

Paso 4. Una vez ejecutada la búsqueda mediante el botón Go, si la mayoría de los resultados nos parecen interesantes y deseamos guardar la búsqueda, debemos darle al botón Save (hay que estar registrado y logueado, es gratis).

Paso 5. Si vamos a Saved Searches, podremos: (a) cargar de nuevo la búsqueda para acceder a los resultados que nos ofrece; (b) exportar la búsqueda (exporta la fecha y estrategia usada); (c) crear una alerta para que nos avisen por mail cuando haya una publicación nueva o bien una actualización.

 

ok_evidnutrRecomendación para súper motivados: en el paso 4, una vez lanzada la búsqueda mediante el botón Go en lugar de darle al botón Save, que guarda la búsqueda, le podemos dar a Add to Search Manager. Para cada límite clicado (Cochrane Reviews y Other Reviews), deberemos enviar la estrategia más el límite al Search Manager (por separado). Una vez en el Search Manager con las estrategias en los box #1 (límite Cochrane Review) y #2 (límite Other Reviews), nos aseguramos unir las dos estrategias mediante or poniendo en el box #3: #1 or #2 y apretamos el botón Go. Le damos nombre en Strategy Name y presionamos al botón Save Strategy. En la Strategy Library, además de las opciones a, b y c descritas en el paso 5, podremos: (d) agregar una búsqueda actual a la que ya teníamos guardada (no lo recomendamos, si la hemos mejorado, mejor sustituirla entera); y (e-la opción interesante) compartir un link con otra persona. Por ejemplo, podéis probar con esta (podéis clicar en el número de la columna de la derecha en la fila #3 para recuperar todas las revisiones sistemáticas que nosotros hemos recuperado).

 

Por desgracia, el acceso al texto completo de la mayoría de revisiones sistemáticas Cochrane es restringido. Sin embargo, para todas las entradas podremos acceder a un Summary que en muchas ocasiones podrá ser suficiente para los fines deseados y, en algunas ocasiones podremos acceder al texto completo de forma gratuita (buscad el candado abierto con la palabra FREE).

Asimismo, podemos intentar buscar la revisión en cuestión a través del acceso que ofrece el Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad de España (que tengáis mucha suerte, la tarea de encontrar lo que buscas no es nada sencilla; bienvenid@s al infierno de las búsquedas en bases de datos pobres).

 

 

TRIPdatabase

En esta base de datos de la que ya conocimos algunas particularidades en el post cómo encontrar sumarios de evidencia con eficiencia, también podemos encontrar revisiones sistemáticas que pueden clasificarse como de alta calidad. Hay que estar atentos porque la forma de encontrarlos será un poco rara.

En esta ocasión, en el paso 3 (del apartado correspondiente a la entrada anterior), elegiremos el filtro (columna derecha)  Systematic Review. Tal y como veremos al clicar encima, la base de datos ofrece resultados de las Cochrane Reviews (aunque recomendamos usar la Cochrane Library, es una base de datos más potente y sensible) y de otras entidades. Podemos encontrar metaanálisis nuevos en:

  • DARE: se trata de la Database of Abstracts of  Reviews of Effects que es en realidad una base de datos de sinopsis de síntesis (evaluación o lectura crítica de revisiones sistemáticas, para establecer la calidad de las mismas). Cuando accedemos a estos abstracts, podemos leer un pequeño comentario sobre la calidad de la revisión sistemática (CDR summary; muy útil), un comentario un poco más largo (CRD commentary; súper interesante) e incluso un análisis completo de la misma y unas breves conclusiones e implicaciones para la práctica. Finalmente, nos darán acceso al texto que origina el análisis a través del PubmedID. Así es cómo podremos encontrar nuevos metaanálisis de los que conoceremos de antemano su calidad. Un ejemplo de análisis DARE.
  • NIHR HTA programme y Health Technology Assessment (HTA) Database: en estas dos entradas es posible que encontremos alguna revisión sistemática (aunque no todas lo son).

 

 

Epistemonikos

Siguiendo las mismas indicaciones ofrecidas en este post sobre la base de datos Epistemonikos, solamente debemos marcar en el paso 2 el filtro Revisiones Sistemáticas o Systematic Reviews (recordad hacer las búsquedas en español en la versión española y además hacerla también en inglés en la versión inglesa, salen resultados notablemente diferentes).

Al igual que en TRIPdatabase, también podremos acceder a las sinopsis de síntesis de DARE, pudiendo acceder también a las revisiones sistemáticas originales. Para hacerlo, solamente debemos seleccionar el filtro Resúmenes estructurados (español) o Structured summaries (inglés).

 

 

Database of Abstracts of Reviews of Effects (DARE) de la Universidad de York

Como hemos visto, una forma de recuperar revisiones sistemáticas conociendo su calidad de antemano es accediendo a las sinopsis de síntesis de DARE. De momento, hemos accedido a través de otras bases de datos, sin embargo, es posible que si accedemos directamente a dicha base de datos, podamos recuperar más revisiones sistemáticas de interés.

 

ok_evidnutrUsad solamente dos conceptos unidos a través de AND (recomedación de usuario). Los filtros de interés para limitar la búsqueda a sinopsis de síntesis son CRD assessed review (bibliographic) y CRD assessed review (full abstract).

 

 

 

PubMed

La archiconocida base de datos PubMed puede ser también una fuente interesante de metaanálisis. Esta base de datos ofrece acceso gratuito al abstract de casi todos sus artículos (incluidos los metaanálisis) publicados en las revistas que hayan pasado su evaluación, sin que ello asegure una alta calidad de dichas publicaciones (son reflejo de calidad o reconocimiento de la revista, pero no de sus contenidos).

Logo oficial de PubMed

Logo oficial de PubMed

 

Por este motivo deberemos tener cuidado con las revisiones sistemáticas o metaanálisis que seleccionemos a través de PubMed, no todos serán de suficiente calidad como para confiar en ellos.

 

Pasos a seguir para hacer una buena búsqueda en esta base de datos:

Paso 1. Seleccionar los términos adecuados, tanto en vocabulario controlado usado para indexar las entradas en MEDLINE (los MeshTerms), como en vocabulario natural.

 

ok_evidnutrPara los profanos en la materia, en Pubmed siempre deberéis usar conceptos encontrados en la base de datos Mesh, sumando a la estrategia de búsqueda sus homólogos, plurales y sinónimos en vocabulario natural con el tag [tiab] (para que busque sólo en título y abstract), uniéndolos a través del booleano OR. De esta forma recuperaremos más artículos, ya que nos devolverá tanto las referencias indexadas en Medline como las no indexadas (creedlo, explicarlo nos llevará toda una entrada, que escribiremos cuando proceda).

Por ejemplo: («Nutritionists»[Mesh]) (sí compañer@s, al fin fue añadido en 2014) recupera un centenar de entradas indexadas en Medline (en fecha 26/02/2015).

Entrada de Pubmed indexada en Medline

Entrada de Pubmed indexada en Medline

Sin embargo, («Nutritionists»[Mesh] OR nutritionist[tiab]), recupera 784 resultados, y sólo cuando le añadimos plurales y sinónimos («Nutritionists»[Mesh] OR nutritionist[tiab] OR nutritionists[tiab] OR dietitian[tiab] OR dietitians[tiab] OR dietician[tiab] OR dieticians[tiab]), nos damos cuenta de todo lo que nos estábamos dejando en el tintero (6.815 resultados en fecha 26/02/2015) y lo bobos que somos por no dedicar unas horas a la lectura profunda y profusa de los manuales adecuados. Dedicaremos una entrada completa sólo para explicar este fenómeno (nos referimos a explicar el porqué de la diferencia de resultados, no porqué somos bobos).

 

Paso 2. Deberemos aplicar el límite Meta-Analysis (el límite Systematic Review recupera los metaanálisis + las revisiones sistemáticas sin metaanálisis, que no es lo que nos interesa en este momento). En la columna izquierda podréis encontrar el límite, está en el subapartado Article types. Si no os aparece por defecto (que es lo común), dadle a customize y clicad en Meta-Analysis => Show. Finalmente clicamos encima del filtro para aplicarlo.

 

ok_evidnutrPara los que ya confiáis en Evidencia en Nutrición: usad la estrategia de búsqueda: AND («Meta-Analysis» [Publication Type] OR «Meta-Analysis as Topic»[Mesh] OR «Meta-Analysis»[tiab]) en lugar del límite (¡desmarcar el filtro seleccionado en el paso 2!), de esta forma recuperaréis muchos más metaanálisis (aunque asumiréis que surjan algunos artículos que no sean propiamente metaanálisis, sino que hablen en su abstract de algún metaanálisis; el riesgo es asumible).

Ejemplo: («Nutritionists»[Mesh] OR nutritionist[tiab] OR nutritionists[tiab] OR dietitian[tiab] OR dietitians[tiab] OR dietician[tiab] OR dieticians[tiab]) AND («Meta-Analysis» [Publication Type] OR «Meta-Analysis as Topic»[Mesh] OR «Meta-Analysis»[tiab]).

 

Es interesante saber que Pubmed ha incorporado también las sinopsis de síntesis de DARE en sus entradas. Podéis encontrar el link a estos contenidos justo al lado del link al full-text, de manera que de algunos metaanálisis podréis conocer su evaluación crítica y confiabilidad:

Link a DARE desde Pubmed

Link a DARE desde Pubmed

 

Si estáis interesados en saber más sobre metaanálisis, qué son exactamente, cómo entenderlos y sacarles más partido o cómo evaluarlos mínimamente para saber si podéis confiar o no en ellos, tendréis que esperar al siguiente post.

 

Eduard Baladia

Dietista-Nutricionista por la Universidad de Barcelona. Ha participado como experto externo en 9 guías de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Es uno de los profesionales de la salud y el único dietista-nutricionista que ha completado el "Curso de introducción a la elaboración de Guías de Práctica Clínica (GPC)" organizado por GuíaSalud-Biblioteca de Guías de Práctica Clínica del Sistema Nacional de Salud. Además ha realizado el curso de "Introducción a las Revisiones Sistemáticas" de la Cochrane Iberoamericana. En la actualidad está siendo evaluado por el Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) para ser autor y/o revisor de la iniciativa internacional.

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Búsqueda de evidencia con eficiencia: sumarios de evidencia

By | Last Updated 19 febrero, 2015

ok_evidnutr

 

@EvidNutrition

 

Los sumarios son compendios de toda la evidencia científica existente sobre un tema concreto, incluyendo todos los metaanálisis, revisiones sistemáticas y estudios individuales de calidad que existan. La evaluación de toda la evidencia científica sobre un tema puede llegar a ser una actividad muy time consuming y tremendamente compleja, sobre todo si pensamos que, para cada pregunta planteada en el sumario, además de la búsqueda sistemática, hay que obtener los textos completos, hacer su correspondiente lectura crítica y:

  • evaluar los sesgos;
  • jerarquizar la evidencia;
  • evaluar la cantidad, calidad y consistencia de la evidencia;
  • evaluar la aplicabilidad y posibilidad de generalización de los resultados;
  • evaluar su relevancia e impacto clínico y económico y
  • evaluar y establecer el ratio riesgo/beneficio

(no os preocupéis si no sabéis exactamente a lo que nos referimos, lo iremos explicando en futuros posts).

En este sentido, Haynes desarrolló (o como mínimo fue uno de los primeros en comunicarlo) una clasificación de fuentes de información preevaluada (pre-appraised resources) que podían englobarse dentro de la metodología desarrollada en torno a la medicina basada en la evidencia. En la búsqueda de la mejor evidencia científica disponible, después de los «sistemas» (desconocidos para nosotros), los sumarios de evidencia o guías de práctica basadas en la evidencia son la fuente de información preevaluada a la que debemos acceder para invertir el menor tiempo posible.

La iniciativa GuíaSalud es, sin lugar a dudas, el referente español y, seguramente, el Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN) y el National Institute for Health and Care Excellence (NICE)  los referentes internacionales más conocidos. Su metodología está explícitamente protocolizada y se basa en los principios de la medicina basada en la evidencia (véase por ejemplo el manual de GuíaSalud). La transparencia y definición previa de una metodología de trabajo, implica una reducción significativa de sesgos en su ejecución o, como mínimo, el perfecto conocimiento de sus limitaciones.

 

Consultar las bases de datos de GuíaSalud, NICE y SIGN en busca de sumarios de evidencia, es sin lugar a dudas un acierto.

 

Sin embargo, la cantidad de sumarios que pueden crear estas entidades es muy limitada, por lo que intentar buscar «otras guías» debe formar parte de nuestro interés. Sin embargo, no es oro todo lo que reluce:

 

Existen multitud de textos que dicen ser sumarios de evidencia y que en realidad no llegan a serlo debido a una metodología de trabajo poco elaborada y profunda.

 

Por suerte existen bases de datos que agrupan guías de alta calidad, en las cuales podremos encontrar sumarios de evidencia en los que se incluya algún apartado o subapartado relacionado con la nutrición humana y dietética.

 

Recomendación de Evidencia en Nutrición

No busquéis sumarios de evidencia solamente de nutrición, encontraréis muy pocas cosas y la mayoría bastante malas. Buscad por patología o afección y quizás en algún subapartado del sumario encontréis algunas preguntas relacionadas con la nutrición.

 

 

 

National Guideline Clearinghouse (NGC)

Logo de NGC

Logo oficial de NGC

La base de datos de la NGC  ha sido creada por la Agency for Healthcare Research Quality (AHRQ) de Estados Unidos, una potentísima entidad creada con la misión de producir evidencia para hacer un sistema de salud más seguro, de mayor calidad y más accesible de una forma más equitativa y asequible.

La base de datos incorpora sumarios de evidencia que cumplen con ciertos requisitos metodológicos que se revisan de forma periódica. Esta base de datos nos gusta especialmente porque ofrece un pequeño apartado con las principales recomendaciones encontradas y porque en su forma de búsqueda avanzada existen dos filtros que son muy interesantes para los que se dedican a la nutrición humana y dietética.

 

Pasos a seguir para hacer una buena búsqueda en esta base de datos:

Paso 1. Entrar en la parte de búsqueda avanzada.

Paso 2. Ir a la sección Methods Used to Assess the Quality and Strength of the Evidence y clicar en Weighting According to a Rating Scheme (Scheme Given) y Weighting According to a Rating Scheme (Scheme Not Given).

Paso 3. En Specify a keyword, poner un sólo concepto (no intentéis poner más de uno, perderéis información seguro). Si por ejemplo queremos buscar recomendaciones basadas en la evidencia sobre nutrición durante el embarazo, simplemente usad el concepto «embarazo» o «gestacional» (en inglés claro).

Paso 4. Organizad siempre los resultados según su relevancia (recomendación de usuario). En este punto, os pueden ocurrir tres cosas:

  • ¡Eureka encontré lo que buscaba! (se acabó la agonía);
  • me salen pocos ítems y a partir del quinto, los títulos de las guías no parecen tener relación con lo que estoy buscando;
  • me salen muchísimos ítems relacionados con el tema que busco, pero creo que en ninguno de ellos habrá nada sobre nutrición.

El primer supuesto es el deseable, pero el menos común. El segundo supuesto es el peor, indica que, o bien has usado un mal concepto para buscar, o bien que no hay mucho en la base de datos y que es poco probable que llegues a encontrar nada sobre el tema en ella. Finalmente, el tercer supuesto se presta a:

  1. revisar los ítems uno a uno, o
  2. aplicar dos filtros muy interesantes que se explican en el paso 5.

 

Paso 5. Volver a búsqueda avanzada y aplicar los filtros:

Filtro 1. Ir a la sección de Intended users y clicar en Dietitians. Sí amig@s, esta base de datos permite filtrar el contenido según el usuario diana al que va dirigida la mayor parte de la guía y –¡oh, sorpresa!– existe la categoría de dietista. Si bien debe entenderse que este filtro, puede eliminar algunas guías que pudieran sernos de interés, también puede facilitarnos mucho la tarea si con nuestra búsqueda nos salen demasiados resultados.

Filtro 2. Ir a la sección de Clinical Speciality y clicar en Nutrition. De nuevo este es un filtro interesante porque nos facilita la tarea, pero también nos puede eliminar (potencialmente) algunas guías que podrían ser de interés.

 

Recomendación de Evidencia en Nutrición

Os recomendamos que uséis primero el filtro 1 y después el filtro 2. Sea como fuere, no os recomendamos que los uséis los dos a la vez, hemos constatado que elimina muchas guías de interés (demasiadas, seguramente aplica el booleano AND entre ambos filtros).

 

 

Cuando encontréis una entrada que os interese, habrá tres secciones que deberéis conocer para sacarle el máximo partido:

  • Sección Recommendations: evidentemente es una de las más interesantes, ya que los gestores de la base de datos se han tomado la molestia de hacer un sumario de las principales recomendaciones (no tendremos que leer la guía completa). Veamos un ejemplo; como podéis ver la guía incluye varios subapartados de interés para los interesados en nutrición humana y dietética y se especifica el nivel de evidencia de cada recomendación (indicador del trabajo realizado).
  • Sección Evidence Supporting the Recommendations: será la sección que normalmente nos permitirá saber la jerarquización de la evidencia realizada en esta guía en concreto (recordad que hay miles de clasificaciones distintas). Tomado del ejemplo anterior, en lugar de darnos esa información, nos dicen dónde podemos encontrar esa clasificación «al final del apartado de recomendaciones» (no siempre los autores son ordenados).
  • Sección de Identifying Information and Availability, subapartado Guideline Availability: nos dice dónde encontrar una copia electrónica de la guía completa (y suele ser gratuita). En este caso la guía completa está accesible aquí).

 

TRIPdatabase

La base de datos TRIPdatabase es una base de datos cuyo principal objetivo es ayudar a encontrar evidencia de forma rápida. Es una base de datos muy interesante (por varias razones) en la que podréis encontrar guías de alta calidad. Sin embargo, hay que tener en cuenta que no todas las guías que encontraremos están basadas en la evidencia y que a diferencia de la base de datos National Guideline Clearinghouse no hay un filtro específico para obtener dichos resultados (o nosotros lo desconocemos).

Base de datos TRIP

Base de datos TRIP

 

Pasos para hacer una buena búsqueda en esta base de datos:

Paso 1: conocer un poco la sintaxis de la base de datos es vital:

  • Si colocamos pregnancy en la caja de búsqueda, estaremos buscando todo lo relacionado con el embarazo, inclusive aquellas entradas que toquen el tema de forma secundaria (suelen salir muchísimas entradas).
  • Si por el contrario usamos title:pregnancy, estaremos buscando solamente resultados en los que en el título aparezca la palabra buscada (obtendremos muchos menos resultados, pero más específicos; debemos ser conscientes que quizás nos dejemos algo que podría llegar a interesarnos, por ejemplo «gestational diabetes» y deberemos pensar si el riesgo es asumible o no).
  • Si usamos title:pregnan* (llamado truncación) aumentamos un poco el espectro, ya que buscará todos los resultados en los que en el título aparezca la palabra que empieza por pregnan* y sigue de cualquier forma (pregnancy OR pregnant, por ejemplo).

 

Recomendación de Evidencia en Nutrición

Se recomienda usar la siguiente sintaxis: (title:afección o problema [truncada si creéis que es necesario] OR title:sinónimos de la afección [también truncada si es necesario]) AND (nutrit* OR diet*). De esta forma, estaréis buscando la afección en el título + todo lo relacionado con las raíces nutrit* (nutrition OR nutritional OR nutritive OR nutritionist OR etc.) y diet* (diet OR dietetic OR dietary OR dietitian OR dietician OR etc.). Siguiendo el ejemplo: (title:pregnan* OR title:gestatio*) AND (nutrit* OR diet*)

 

Paso 2: usar sinónimos conocidos de la afección o problema. Si vamos a limitar la búsqueda a títulos, es muy necesario que dediquemos un buen tiempo a elegir bien los conceptos sinónimos de nuestra afección o problema para poder recuperar más resultados interesantes para nosotros (y dejar menos en el tintero). Enlazadlos mediante el booleano OR y entre paréntesis para agruparlos correctamente: (title:pregnan* OR title:gestatio*).

Paso 3: en la columna derecha, encontraremos filtros para refinar nuestras búsquedas. En este caso nos interesa la sección de Guidelines que a su vez se organiza por países de los grupos elaboradores. Clicad encima de los países para poder leer las entradas y ver el nombre de los grupos elaboradores.

Paso 4: leed los títulos con atención, no os interesan las entradas que contengan a position statment, consensus guidelines, general practice guideline. Ante la duda, abre la guía y consulta su metodología para ver si han realizado, como mínimo, jerarquización de los hallazgos en niveles de evidencia. También puede ser útil ver si al lado de las recomendaciones sí que aparece algo parecido a level of evidence o strong/low quality recomendation (se necesita un poco de tiempo y entrenamiento para detectar una buena guía, pero estos pequeños trucos os pueden ayudar).

 

Recomendación de Evidencia en Nutrición

Recomendación para súper motivados: hay una herramienta llamada AGREE II, mediante la cual se puede conocer la calidad de una guía. Una puntuación de como mínimo 60% en los dominios 1, 3 y 6, suele ser un indicador de buena calidad (el dominio 3 es el que evalúa la metodología). Sin embargo, se requiere de cierto nivel de entrenamiento y un grupo de evaluadores (mínimo 5 personas) para evaluar adecuadamente una guía.

 

 

Paso 5: a medida que identifiquéis un grupo elaborador que trabaje en base a evidencia científica, apuntadlo en una lista verde, para que en el futuro identifiquéis rápidamente las guías que sí os interesan (os daríamos nuestra lista verde, pero no la tenemos aún, es una idea que ha surgido a raíz de la escritura de este post).

Paso 6: si no estáis seguros de si una guía concreta está elaborada o no mediante metodología basada en la evidencia, podemos discutirlo entre todos en nuestro grupo de facebook.

 

Epistemonikos

Siendo su eslogan «Combinamos lo mejor de la atención sanitaria basada en evidencia y las tecnologías de la información para apoyar a quienes toman decisiones clínicas o de política sanitaria», la base de datos Epistemonikos promete. Además, para tod@s aquell@s que son “inglesfóbicos” (nos referimos al idioma, no a la parte del cuerpo humano; es lo que pasa cuando te inventas palabras), se pueden hacer búsquedas en español (aunque los resultados estarán en inglés). Pese a lo dicho, lo mejor es buscar tanto en lengua española como en inglés (por separado, salen resultados diferentes). 

Logo oficial de Epistemonikos

Logo oficial de Epistemonikos

De nuevo estamos ante una base de datos que nos ofrece acceso a guías de alta calidad (las han llamado revisiones panorámicas u overviews, en inglés), sin embargo, no todas estarán desarrolladas en base a metodología basada en la evidencia.

 

Pasos para hacer una buena búsqueda en esta base de datos:

Paso 1: asegúrate de saber en qué idioma estás consultando la base de datos: español o inglés. Selecciona dos conceptos (en español o en inglés según hayas elegido justo antes) de interés a unir mediante el boleano AND (hemos probado con más de dos concepto y no suele funcionar bien). Por ejemplo: embarazo AND nutrición (español); pregnancy AND nutrition (inglés).

 

Recomendación de Evidencia en Nutrición

Recomendación muy importante si usas epistemonikos: si usas conceptos en español estando en la versión inglesa, te saldrán menos resultados, y si usas conceptos en inglés estando en la versión española también te saldrá mal. Realiza la búsqueda primero en inglés (salen más resultados) y después en español (a veces salen resultados que no salen en la búsqueda en inglés). Si sabes más idiomas, imaginamos que conseguirás recuperar resultados que nosotros nunca podremos alcanzar.

 

Paso 2: en la columna de la izquierda seleccionar Revisiones panorámicas (en español) u Overview (en inglés).

Paso 3: seleccionamos cuidadosamente las guías de interés. Al igual que en TRIPdatabase, los títulos, revistas o entidad que hace el informe nos pueden servir para discernir; y si no, debemos mirar su metodología.

Paso 4: una de las mejores herramientas que ofrece la base de datos es la posibilidad de hacer una búsqueda inversa a partir de una guía. Esto significa que, en algunas ocasiones, cuando entramos en la guía, la base de datos nos ofrece una lista de revisiones sistemáticas y estudios primarios que se pueden encontrar citados en la guía. Veamos un ejemplo; mirad en la sección Evidence realted to this article.

 

Estos son, sin lugar a dudas, las principales bases de datos que nos ofrecen la posibilidad de buscar y encontrar de forma fácil y gratuita sumarios de evidencia, posibilitando la búsqueda de evidencia con eficiencia.

 

Existen, sin embargo, dos bases de datos más que deben ser nombradas y conocidas por tod@s (sólo las nombramos porque son de pago): Guidelines International Network (GIN) y el Practice-based Evidence in Nutrition (PEN®). Esta última seguramente sea la fuente de evidencia especializada en nutrición más potente que hemos podido consultar, por eso estamos en proceso de ofrecer acceso a un precio razonable a tod@s aquellos que estén interesad@s.

Eduard Baladia

Dietista-Nutricionista por la Universidad de Barcelona. Ha participado como experto externo en 9 guías de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Es uno de los profesionales de la salud y el único dietista-nutricionista que ha completado el "Curso de introducción a la elaboración de Guías de Práctica Clínica (GPC)" organizado por GuíaSalud-Biblioteca de Guías de Práctica Clínica del Sistema Nacional de Salud. Además ha realizado el curso de "Introducción a las Revisiones Sistemáticas" de la Cochrane Iberoamericana. En la actualidad está siendo evaluado por el Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) para ser autor y/o revisor de la iniciativa internacional.

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