Evaluación de Investigaciones Clínicas para usar en tu Óptica – Guía de 10 Puntos

INTRODUCCIÓN ⁽¹⁾

Desde nuestro punto de vista, la guía que ha continuación se reproduce es una herramienta de valor para despertar el espíritu crítico que todo profesional científico – sanitario debe tener, como es nuestro caso, queridos compañeros ópticos-optometristas. Somos profesionales sanitarios, y tenemos una gran responsabilidad: cuidar de la salud ocular de nuestros pacientes. Esta responsabilidad lleva consigo grandes satisfacciones pero también muchas responsabilidades, entre ellas está la de reciclarnos continuamente y documentar nuestras decisiones clínicas. Por ejemplo, no debería bastar con que el comercial de un determinado producto nos presente sus excelencias en comparación con las de la competencia para que tomemos la decisión de que ese debería ser nuestro producto de elección… esta guía nos puede ayudar a analizar desde una perspectiva crítica tanto esos materiales de marketing (que también pueden tener valor clínico, ¡ojo!), y saber distinguir si un artículo que leamos es un estudio clínico ó bien un publirreportaje de una casa comercial con escaso valor científico.

1. OBJETIVO DEL ESTUDIO

Sin objetivo e hipótesis, un estudio clínico no puede ir más allá de la fase de cuestiones. El objetivo debería estar claramente planteado desde el comienzo. Las hipótesis son as preguntas individuales que el estudio trata de contestar.

2. DISEÑO DEL ESTUDIO

El estudio controlado aleatorio se considera la “norma de oro”, y en la investigación de lentes de contacto hay dos tipos principales de diseño del estudio: grupos paralelos (monadico) y diseño cruzado. El diseño más apropiado para el estudio depende del objetivo/ s. Sea el diseño que sea, los sujetos deben ser asignados aleatoriamente a cada grupo para minimizar el sesgo.

3. CONTROL DE LAS VARIABLES

Chequear si hay más factores ademas de la/ s variable/ s del test que puedan tener influencia sobre los resultados (p.e. experiencia previa en uso de lentes, lente de elección del investigador, edad del sujeto, sexo, astigmatismo, etc). Si es así, el análisis debería ajustar posibles diferencias entre estos factores con un análisis estadístico apropiado.

4. REDUCIR EL SESGO

Se usa el enmascarado para reducir el sesgo en la evaluación de las lentes, tanto en el reporte de la información subjetiva como en el análisis de los datos. Chequear el tipo de enmascaramiento con cuidado.

5. MUESTRA REPRESENTATIVA

El tamaño de la muestra debería ser calculada de antemano y depende del diseño del estudio, la sensibilidad de las escalas usadas, y del tamaño de la diferencia que busca el estudio. Poder estadístico es la probabilidad de detectar un efecto que verdaderamente está presente y está relacionado directamente con el tamaño de a muestra. Es imperativo que la muestra sea representativa y no sesgada.

6. ANALISIS Y RESULTADOS

Para determinar si los resultados representan hallazgos fiables, pon especial atención al análisis estadístico y cómo se presentan los resultados. El siguiente es un ejemplo de un gráfico “bien vestido”

7. DIFERENCIAS DE RENDIMIENTO/ FUNCIONAMIENTO

Si hubiese un nivel conocido de significancia clínica para un hallazgo particular, entonces las diferencias deberían interpretarse atendiendo a que fuesen estadística pero y también clínicamente significativas ⁽³⁾.

8. RELEVANTE Y PRÁCTICO

Habiendo evaluado los resultados, considerar si las conclusiones presentadas son significativas y relevantes para la práctica diaria.

9. RECOMENDACIONES APROPIADAS

Cualesquiera recomendaciones hechas deberían también reflejar advertencias con la interpretación de los resultados y sugerir la realización de estudios posteriores si fuese necesario.

10. ¿DÓNDE SE HA PUBLICADO?

Las publicaciones revisadas por colegas ofrecen al lector el mayor grado de confianza, sabiendo que el trabajo ha sido revisado por al menos dos expertos en la materia, y frecuentemente proporcionan más información sobre el diseño del estudio y la metodología, en comparación con materiales de marketing. Cuando se te presentan datos clínicos, puedes usar el siguiente listado de chequeo para evaluar la calidad de la información.

Fuente: Veys J & Schneider C. Evaluating clinical research for your practice. OPTICIAN 2007; 234:6118  22-26

(1) La introducción la hemos redactado desde ASESVISION para centrar lo que para nosotros es el objetivo y uso más adecuado de ésta guía: servir como herramienta para trabajar el espíritu científico que nuestra profesión sanitaria debe tener

(2) Efecto de arraste. En un ensayo cruzado existe este efecto si cuando se evalúan los efectos de un período del ensayo las respuestas observadas son debidas también al tratamiento dado en el anterior. Para evitarlo, debe haber períodos “de lavado” entre los tratamientos

(3) En estos apartados se trata de decir que es posible que un hallazgo sea estadísticamente significativo pero clínicamente no lo sea, y por tanto no tenga relevancia práctica. Un ejemplo llevado al absurdo sería que una lente particular sufriese un cambio de graduación a las 12 horas de porte de 0.08D, sin verse ninguna otra variable afectada, entonces este hallazgo pese a ser estadísticamente significativo, NO tendría utilidad clínica/ práctica.