El tamaño a veces sí importa: en los Metaanálisis
Fecha de publicación 28-01-2014
En el reciente artículo publicado en el International Journal of Cardiology se evaluaron los metaanálisis publicadas por el grupo de cardiología de la Colaboración Cochrane durante el año 2012 para ver si los tamaños muestrales que se incluían afectaban la confiabilidad de sus conclusiones. Los metaanálisis aplican un conjunto de herramientas estadísticas para ofrecer una síntesis cuantitativa a partir de una revisión sistemática de la evidencia. Ya sabíamos que un metaanálisis no aporta nueva claridad si existe escasa evidencia o si la evidencia es de poca calidad, por lo que es importante no interpretar nunca los resultados de forma simplista, sino teniendo en cuenta el riesgo de sesgos de los estudios en que se basa (este es el concepto de error sistemático). Sin embargo, un aspecto que hasta ahora teníamos poco en cuenta de los metaanálisis era la probabilidad de que contengan error aleatorio (error tipo I, que significa encontrar resultados estadísticamente significativos por mero azar, y error tipo II, no encontrar resultados significativos por sólo por azar). Este riesgo es mayor cuando el número de estudios, pacientes y eventos incluidos es pequeño o cuando se someten a pruebas estadísticas repetidas, pero la magnitud y las implicaciones de este problema no se conocen bien todavía. Los autores evaluaron todos las revisiones publicadas por el grupo de cardiología del grupo de Colaboración Cochrane el año 2012 que incluyeron al menos un metaanálisis de 5 o más ensayos clínicos aleatorizados. Se evaluaron 56 metaanálisis.Mediante técnicas de análisis secuencial los metaanálisis se clasificaron como verdaderos positivos si alcanzaban significación estadística y su tamaño muestral agregado y/o su curva Z acumulativa cruzaban los límites de monitorización para detectar una reducción del riesgo relativo (RRR) de al menos el 25%, y verdaderos negativos si no alcanzaban significación estadística y su tamaño muestral era suficiente para rechazar una RRR del 25%. De los 23 que presentaron resultados positivos, el 17% se consideraron potencialmente falsos positivos, y de los 33 que presentaron resultados negativos, el 64% fueron considerados potencialmente falsos negativos. Globalmente, el 45% de los metaanálisis contenían información insuficiente para descartar de forma concluyente un efecto distinto del encontrado. En la mayor parte de los casos, los autores de los metaanálisis no reconocieron las limitaciones de sus resultados. El estudio nos muestra el riesgo de obtener conclusiones prematuras con un metaanálisis (y dar por concluyentes cosas que no lo son), y cómo incluso una organización tan rigurosa como la Colaboración Cochrane no tiene en cuenta en muchos casos el grado de incertidumbre en la interpretación de sus resultados. Un ejemplo claro es el de la hipotermia en la parada cardiaca recuperada, cuya efectividad se dio por probada prematuramente, hasta el reciente estudio de Nielsen con un tamaño muestral que más que duplica los previos y que favorece un manejo apenas en el límite inferior de la normotermia (ver figura 1). Para una interpretación correcta de los resultados es necesario incorporar en los metaanálisis técnicas que cuantifiquen el riesgo de error aleatorio. Referencias:
- Random error in cardiovascular meta-analyses: how common are false positive and false negative results? AlBalawi Z, McAlister FA, Thorlund K, Wong M, Wetterslev J. Int J Cardiol 2013; 168(2): 1102-1107.
- Tamaño muestral en los ensayos clínicos sobre hipotermia en la parada cardiaca recuperada. E Palencia, D Díaz, R Díaz-Alersi, F Roche REMI A188. 14; 1, 2014.
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