Clase N 13: Investigar Investigaciones

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La informtica con su aplicacin en la transmisin de conocimientos ha logrado desbordar al hombre en su capacidad de adquirirlos. El antiguo estudioso "enciclopedista", vituperado por sus pares en la infancia y adolescencia, admirado y hasta envidiado en la madurez, siempre una rara avis, es hoy quizs, una especie en peligro de extincin. Los programas de preguntas y repuestas televisivos los presentan como "rarezas" mas dignas de exhibicin que de emulacin. Como sea, la superabundancia de mensajes informacin? emitidos obliga a que los receptores usen "filtros" o barreras (Firewalls?) para seleccionarlos protegerse?. Curtidos en polmicas, y con indiferencia a juicios peyorativos adquirida sin pretenderlo, slo por el transcurrir de nuestra vida, pondremos a consideracin de los lectores opiniones discutibles sobre estudiar y/o investigar en lo publicado. Antes de comentar Meta-anlisis por ejemplo, sentimos la necesidad de compartir algunas ideas que a nosotros nos son tiles para ejercer nuestra profesin.

Revisiones sistemticas En la actualidad suele denostarse, indirectamente, la lectura reflexiva comparativa cualitativa como fundamento del accionar mdico. Se predica de tal manera, que todo parece como si las conclusiones cientficas son vlidas, slo si se obtienen por la revisin sistemtica comparativa cuantitativa. Nos parece que se trata de actitudes complementarias; es ms, creemos importante desarrollar en la enseanza de la medicina, aptitudes para ambas. En efecto, estamos convencidos que la primer etapa en la bsqueda del conocimiento es la reflexin sobre las "cosas", que incluye leer y escuchar hallazgos y opiniones ajenas, comparar y "cualificar " crticamente. La "cuantificaci n" la vemos como un valor agregado, a veces opcional, en ocasiones imprescindible, pero no siempre insoslayable para el progreso del conocimiento cientfico. Nos parece importante tener en cuenta que la cuantificacin se apoya y se ejecuta la mayora de las veces, en y con los conocimientos preexistentes. Esta obviedad, lleva a rechazar ideas durante mucho tiempo, por la imposibilidad de cuantificarlas con los medios conocidos al momento de su presentacin. La historia del conocimiento humano es riqu sima en ejemplos al respecto; un pensador moderno dedic un libro al tema, nos referimos a Paul Feyerabend y su obra "Contra el Mtodo: Esquema de una Teora Anarquista del Conocimiento" (Hyspamerica, 1984). Finalmente, y para no abundar ms, en su libro "Tiempos Modernos" (Ediciones B Argentina S.A., por Javier Vergara Editor, 2000) Paul Johnson propone como comienzo de los mismos al 29 de mayo de 1919 . Fue durante el eclipse de sol ocurrido ese da cuando "termin" el universo de las lneas rectas de Euclides y el tiempo absoluto de Galileo, al comprobarse cuantitativamente que la luz poda desviarse doblaba ?! confirmando la Teora de la Relatividad que Albert Einstein hab a propuesto en 1905.

Meta anlisis Es una revisin cuantitativa y reproducible de publicaciones sobre un tema de inters. Cuantificar, agrupando los datos de publicaciones afines y haciendo un tratamiento estadstico como si fuesen datos de un solo estudio permite satisfacer dos importantes objetivos, ya sea ambos o solo uno de ellos:

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Curso: Bioestadstica bsica para mdicos asistenciales

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1. Calcular un efecto global sobre la base de una "muestra" ms grande que cada una de las muestras (estudios) tomadas para el meta -anlisis.

2. Ponderar la heterogeneidad de los estudios como etapa previa a la discusin de protocolos que resuelvan eventuales contradicciones.

Es un trabajo cientfico " virtual " desarrollado con datos reales. Es el resultado de la combinacin de estudios afines. Es un "alto en el camino" para reconsiderar futuras acciones (direcciones).

NO ES una sntesis de lo publicado sobre un tema.

NO ES un resumen de publicaciones selectas. NO ES la conclusin, el cierre, de temas controvertidos. Proponemos al lector que para el lenguaje estadstico, relacione la idea de meta-anlisis con "reflexiones sobre la marcha", ms que con "conclusiones finales".

Protocolo y Aleatoriedad en Meta-Anlisis En el protocolo se describe la razn del ser del meta-anlisis, fundamentos y objetivos, eventualmente la hiptesis de trabajo; el material de trabajo con los criterios empleados para buscar, incluir y excluir trabajos, el mtodo empleado para combinar y tratar los datos, los resultados del tratamiento estadstico y la discusin de los mismos. Algunas prevenciones sobre los meta-anlisis son muy difundidas, citemos por ejemplo:

1. Sesgo de Publicacin : se publica ms lo "significativo", ms en ciertos idiomas, ms lo auspiciado que lo independiente, ms lo de grupos reconocidos con investigadores de carrera que lo de contribuciones aisladas, ms lo de centros con experiencia que concentran variantes infrecuentes de afecciones comunes, etc.

2. Sesgo por "tendencia" del grupo investigador: Sin pensar en intenciones aviesas, solamente por inclinacin natural (intervencionistas, farmaclogos, clnicos, especialistas, homepatas, alpatas, etc). Quizs tan importante como sealar con pulcritud los datos de estudios incluidos es, por lo menos, citar en la bibliografa los estudios excluidos y no solamente los criterios de exclusin.

La heterogeneidad entre los estudios, como son las caractersticas de la poblacin incluida, la duraci n, los puntos finales, etc., es motivo de intenso trabajo y reflexin previa. Los investigadores pueden optar por construir la homogeneidad. Por ejemplo: si la menor duracin de los estudios incluidos es un ao, para el meta-anlisis se toman del resto de los estudios slo los datos del primer ao, y as con planteos semejantes. Estos temas son motivo de discusin tcnica intensa entre los expertos, que lectores inocentes, a veces ansiosos por evidencias que nos den "seguridad " en el obrar, como somos los mdicos asistenciales, dejamos pasar inadvertidamente, veamos:

1. Modelo de Combinacin de estudios: el tema polmico es resolver de manera adecuada (matemtica) la mayor o menor heterogeneidad de los estudios incluidos estimando la aleatoriedad resultante de la agrupacin. Solamente para nombrarlos porque no estamos capacitados para explicarlos:

a) Modelo de Efectos Fijos: Los estudios participan con sus datos pero adems con diferente "peso" segn su precisin. La Varianza es una medida de dispersin, por lo tanto este modelo propicia como medida de precisin el uso de la Inversa de la Varianza b) Modelo de Efectos Aleatorios: Se asume que los estudios incluidos son una muestra de la poblacin de estudios realizados. Cada estudio (con la inversa

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de su varianza por ejemplo) se pondera con respecto al conjunto de estudios. c) Otros modelos ms complejos (Bayesiano por ejemplo).

Estas discusiones que como dijimos nos exceden, culminan en un punto que s nos compete directamente: resolver cuan vlido es el conjunto reunido de estudios, para satisfacer el o los objetivos del meta-anlisis. Repetimos que estos pueden ser: ponderar un efecto comn y/o la heterogeneidad como explicacin de contradicciones.

Una Tabla de Contingencia Superados (obviados!?) estos preliminares, de los cuales ahora pretenderemos por lo menos, algn comentario de los autores, ver el lector una simple Tabla de Contingencia en la cual cada estudio ocupa una fila con datos encolumnados. En las columnas entonces, el tamao de las muestras, el OR o RR, el IC 95, etc.

A la tabla de contingencia se la analiza conforme al clsico 2 ponderando lo sucedido contra lo esperado.

El tema entonces en un meta-anlisis no es aplicar 2 a una Tabla de Contingencia, sino llegar a conformarla apropiadamente.

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Publicacin: Noviembre 2005

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