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EFICACIA Y SEGURIDAD DE ESTATINAS EN ANCIANOS

Analysis by Ines Luna 


  Este artículo apareció este año en la revista THE LANCET, y ha sido ampliamente debatido tanto en inglés como en español, por muchos expertos. 



Creo que el Club de Lectura Crítica de Murcia, liderado por José Miguel Bueno y sus colaboradores han explicado crítica y constructivamente este artículo científico para el proyecto Carprimur de Murcia, y aquí os dejo su aportación (la cual es un enlace libre y a disposición de todo público) : https://www.youtube.com/watch?v=HHrkVbncjgE. Un trabajo por cierto, diáfano, laborioso y de rigor en cuanto al abordaje por lectura crítica de un artículo científico.


Mi enfoque en este blog es relacionado con los datos de heterogeneidad y la p de significación estadística de un metanálisis para demostrar HETEROGENEIDAD , con este estudio como ejemplo.


La pregunta que muchos nos hacemos con este artículo es : ¿Es conveniente dar estatinas a personas mayores de 75 años en prevención primaria en mi consulta? 

Al tener que responder esta pregunta con los datos de este artículo ( que es lo que nos ocupa aquí y ahora), vamos a ver alguna de las imágenes en Forest Plot que son el resumen de los resultados del trabajo y procederemos a analizar desde el punto de vista estadístico, en cuanto a lectura crítica de un metanálisis . Por razones de tiempo, utilizaremos sólo un ejemplo de los resultados del estudio, pero el lector puede seguir aplicando sus conocimientos con el resto del estudio.  

Efectos cardiovasculares mayores por /mmol de reducción de LDL : 

Es probable que esta sea una de las tablas de Forest Plot más llamativas del estudio y hasta emblemática, si se quiere. Se puede interpretar que en los estudios analizados en esta parte del estudio, el uso de estatinas cumplió su objetivo, así parecen indicar los intervalos de confianza ( IC), pero no debemos olvidar que esto es un metanálisis y como decía mi profesora de Epidemiología de la Universidad de Navarra:  "ningún metanálisis tiene más calidad que la calidad de los estudios que lo integran". Y es en este punto cuando hablamos de calidad,  es cuando en un metanálisis no podemos dejar nunca fuera la heterogeneidad que nos explicaría cuán similares y equiparables son los estudios incluidos entre sí , como para ser comparados y luego para que el lector pueda tomar decisiones en su práctica clínica diaria en base a sus resultados ( reproducibilidad) . 

Como vemos en esta gráfica, no dan 2 valores, uno que se llama X2 y otro de p. 
X2  aquí es un índice de heterogeneidad, y p es su significación estadística. 

Alguien pensará : !es correcto! , la p es menor de 0,05, pero no es así. La p requerida en un metanálisis para interpretar X2 como dato de heterogeneidad ( recuerde que se están combinando muchos estudios) debe ser mayor de 0.10 ( p=0.10). Esto es debido  a que las pruebas estadísticas de heterogeneidad no son muy potentes, por lo tanto es sensato utilizar un valor de P más alto de lo habitual (p. Ej., P> 0,1) (1)  Por lo tanto un valor elevado de p, serían buenas noticias, porque quiere decir que la heterogeneidad es insignificante. Este no es el caso. La p es baja, lo que quiere decir que la heterogeneidad en este metanálisis es alta. 

X2 puede darnos una idea de heterogeneidad pero no es una prueba para medir o cuantificar dicha heterogeneidad (1). Es recomendable emplear I2 , que no aparece en este estudio, aunque sus resultados deben interpretarse con cautela.  

Si los autores hubieran tomado en cuenta la hetoregeneidad y realizado I2, Tau2 entre otras pruebas, probablemente no hubieran realizado el metanálisis. Las razones de la heterogeneidad deben investigarse. Hoy en día somos bombardaeados con mucha información, y algunos pretenden que las aceptemos "cual ley de Media y Persia", porque se ha hecho un metanálisis, sin detenerse a reflexionar en todos estos factores.  Las razones de la heterogeneidad, aparte de las diferencias clínicas, podrían incluir problemas metodológicos, como los problemas con la asignación al azar, la finalización temprana de los ensayos, el uso de medidas de riesgo absolutas en lugar de las relativas, diversos fármacos en comparación, edades y co-morbilidades...etc... y el sesgo de publicación, que dicho sea de paso, no me parece haber visto ningún gráfico de embudo que nos aproxime a que no existe este sesgo en este trabajo. Si lo habéis visto, corregidme.

Finalmente el Dr. John Fletcher (1) Epidemiólogo Clínico nos insta a hacernos estas 4 preguntas al revisar los resultados de un Metanálisis, y aquí os pongo para vuestra reflexión:

"¿Fue realmente una buena idea combinar estos ensayos clínicos?"
--
"¿Hay demasiada heterogeneidad clínica para que la revisión tenga sentido?"

"¿Los gráficos de Forest Plot (parcelas forestales)  parecen consistentes?"

"¿Las pruebas estadísticas sugieren que la heterogeneidad es un problema?"

Un saludo. 

Inés Luna. MD. PhD
Laboratorio de Proyectos 
inesmarialuna@gmail.com 

REFERENCIAS : 

1.- John FletcherWhat is heterogeneity and is it important?. . 2007 Jan 13; 334(7584): 94–96.
2.-Proyecto Carprimur. Jose Miguel Bueno : Lectura Crítica de Artículos Cardiológicos: !Enséñame lo más importante! . YouTube. 9-4-2019

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