Fue lanzada en Liverpool la iniciativa COMET (Core Outcome Measures in Effectiveness Trials).  Se trata de un emprendimiento internacional que reune a personas y organizaciones interesadas en el desarrollo, la aplicacíón y la promoción de un estándar para publicar los resultados de estudios de efectividad de las intervenciones en determinada patología.
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Con el objeto de mejorar aun más la presentación de resultados de los ensayos clínicos randomizados, el Grupo Consort publicó este mes  una actualización del conocido estándar.

Desde 1996, fecha en la que se publicó el estándard por primera vez, se había realizado solamente una actualización en el año 2001. Ahora, nueve años después y considerando la utilidad que ha demostrado la herramienta, el grupo lanza una nueva actualización en la que se introdujeron cambios tanto en la “checklist” como en el diagrama de flujo.

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Dos investigadores franceses, Bruno Giraudeau y Philippe Ravaud, publicaron hoy un artículo en PLoS Medicine, en el que discuten las dificultades para prevenir los sesgos de selección en los ensayos clínicos randomizados grupales en los que se aplica la intención de tratar.  Los autores proponen algunas soluciones. Ver full text 

Citation: Giraudeau B, Ravaud P (2009) Preventing Bias in Cluster Randomised Trials. PLoS Med 6(5): e1000065. doi:10.1371/journal.pmed.1000065

Una complicación para los profesionales…

La cantidad de revisiones que se publican anualmente en todas las especialidades está descendiendo. Después del auge de la Medicina Basada en Evidencias, allá por fines de los 90′ y comienzos de este siglo, la producción de revisiones se encuentra en franca disminución. Las cifras en 2008 indican una ampliación cada vez mayor de la brecha entre artículos y revisiones que se indexan en PubMed.

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Qué mide y para qué sirve la “p”. Interpretar los resultados de un estudio en forma adecuada es fundamental.

Desde hace ya varios años, con la llegada de la Medicina Basada en Evidencias, nos hemos ido acostumbrando a la “p” que aparece en los estudios clínicos y epidemiológicos. Consideramos, por ejemplo, que un tratamiento es útil si la “p” es significativa; es decir, si el valor es menor a 0.5 y, en el mejor de los casos a 0.001, el nuevo fármaco es eficaz. Pocas veces, por no decir casi ninguna, nos ponemos a pensar qué es lo que representa el valor de “p” y si nuestra presunción respecto de los efectos es adecuada.

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Iniciativa para evitar sesgos de publicación

Cuando la comunidad médica advirtió que diversos intereses podían sortear los filtros metodológicos y los cálculos estadísticos que utiliza la Medicina Basada en Evidencias, y sesgar de esta forma los resultados, fue necesario diseñar otras estrategias que operaran también como compensadoras. En este marco surgió, por ejemplo, el desarrollo de los estándares de publicación.

A pesar de que todos estos ciclos compensadores fueron y son funcionales, se advirtió otro tipo de problema: los sesgos de publicación de los ensayos randomizados y controlados (ERC), en particular los terapéuticos, en los que se ensayaban diferentes fármacos. Comenzaron a aparecer casos en los que solo se publicaban los resultados obtenidos en aquellos centros en los que éstos habían sido favorables, omitiendo publicar los resultados desfavorables.

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En 1995, David Sackett definió a la MBE como la integración de las mejores evidencias de la investigación con la experiencia clínica y los valores del paciente, y propuso un esquema de 5 pasos para su aplicación. En este artículo repasamos los pasos para la práctica de la MBE y le ofrecemos algunos detalles inherentes a su actual aplicación.

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David Sackett definió en 1995 la MBE como la integración de las mejores evidencias de la investigación con la experiencia clínica y los valores del paciente, y propuso un esquema de 5 pasos para su aplicación.
La MBE es la metodología que más se utiliza como herramienta de gestión para analizar la información, porque ha probado ser muy útil a la hora de tomar decisiones. Sin embargo, desde que comenzó a aplicarse, hay surgido diversas cuestiones que de alguna forma dificultan su aplicación y la interpretación de resultados.

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