Este era un seminario que tenía ganas de subir. Lo dimos hace tiempo, pero creo que es de suma utilidad para todos. No es sólo para decisiones clínicas, de hecho el ejemplo es sobre un tatuaje.

¡Disfrutadlo!

En el seminario de hoy hemos aprendido algunos trucos sobre ese programa tan desconocido como es Excel. No os subo la presentación en slideshare porque ocupa bastante, pero está todo en la carpeta de seminarios, junto con los ejemplos que hemos visto.

De todos modos si tenéis dudas, podéis consultar la siguiente página sobre excel2007. Es un curso on-line y gratuito.

Suerte y espero que os haya gustado.

Buen día!!!

Un seminario de utilidades informáticas….

Escenario y población de base

Proporcionar
•    una descripción clara de la población de origen
•    una estimación de la penetración del fármaco en la población de origen
Describir
•    criterios y acceso al tratamiento
•    escenario (académico, práctica clínica, otros)
•    período del estudio (años)

Población de estudio

• Definición clara de las cohortes
  • Expuestos
  • no expuestos
• Definir claramente la cohorte control y explicar cómo se identifica
  • justificar la elección de la comparación en relación con la cuestión científica subyacente
  • y si los sujetos pueden cambiar de una cohorte a la otra
• Describir las diferencias entre los grupos de tratamiento y de comparación con respecto a:
  • Reclutamiento
  • evaluación de los resultados
  • y las pérdidas de seguimiento
• Discutir las implicaciones de la definición y el desgaste de los sujetos en términos de validez y generalización
  • Criterios para la inclusión en el análisis estadístico
  • Si hubiera factores de exclusión
  • la fracción de todos los elegibles que se incluyeron finalmente
  • y los principales motivos de la no inclusión
• Siempre mejor en gráficos (diagramas de flujo)

Definición de las ventanas de tratamiento y riesgo

• Definir claramente
  • las fechas de entrada en las cohortes
  • el período de recogida de datos, de exposición al fármaco y de resultados
  • cómo se definió y recogió el inicio y fin del tratamiento
• Definir y justificar la ventana de riesgo:
  • Mientras se está con el fármaco
  • Con el fármaco + una ventana
  • Alguna vez con el tratamiento
• Considerar modelos de análisis similares y definiciones previamente publicadas con objeto de reproducirlas
• Describir si el tratamiento refleja:
  • Primer tratamiento
  • múltiples episodios de tratamiento

Seguimiento

Indicar los plazos para la evaluación del seguimiento
Proporcionar información sobre:

• la experiencia total de tratamiento en la cohorte tratada
• media o mediana de duración del tratamiento en ambas cohortes
• Pacientes (n) que cambiaron a exposición durante el seguimiento
• n de pacientes elegibles para el seguimiento
• n de pacientes con seguimiento completo:
  • Investigar las diferencias entre los pacientes incluidos en el análisis y los pacientes perdidos durante el seguimiento o excluidos
  • tener en cuenta posible agotamiento de susceptibles
  • números restantes en el tratamiento o en el análisis

Motivos de suspensión
Medidas de riesgo y análisis
Presentar

• medidas absolutas:
• tasas de eventos por persona-tiempo
• diferencias de riesgo
• número necesario a tratar / número necesario para dañar
• riesgos relativos
  • Medidas crudas y ajustadas
    • Discutir implicación de un control sub-óptimo de los factores de confusión (no medidos / confusión residual)
    • Ojo con el “exceso de modelización” para eventos raros
    • Describir y justificar la elección del modelo estadístico

Factores de confusión: cuáles y como han sido recogidos y tratados

Datos faltantes: Describir cómo se manejan

Presentar los resultados por períodos de tiempo de seguimiento

• para indicar cualquier dependencia de la asociación entre exposición y resultado con el tiempo
• presentación tabular o gráfica (Kaplan-Meier, incidencia acumulada)

Considerar la posibilidad de realizar análisis de sensibilidad

Puntos generales a considerar

Definir

• las razones para establecer el registro
• y las principales preguntas de investigación

Predefinir

• un tamaño muestral
• una duración necesaria para hacer frente a las preguntas
• posibles factores de confusión

Sobre la población diana

Definir

• Criterios de elegibilidad
• Si se incluyen casos
  • incidentes (nuevos tratamientos)
  • prevalentes (ya con tratamiento)
• Expuesto y control

Sobre los controles

• Se desaconseja establecer un registro sin un comparador
• lo más similar posible a la cohorte expuesta, salvo los fármacos vigilados

Representatividad (validez externa) al seleccionar los centros participantes

Sobre los item a recoger: generalidades

Núcleo mínimo necesario y factible de variables que deben recopilarse en todos los pacientes
Ayudas a la recogida de datos:

• Definir claramente cada variable para reducir al mínimo los errores de interpretación
• Crear ayuda a la de entrada de datos (ejemplos, cuadros emergentes, otros)
• Proporcionar rangos predefinidos de respuestas
• Utilizar datos codificados evitando texto libre

Al recoger puntuaciones compuestas (DAS28) recoger mejor los componentes básicos

Sobre los item a recoger: tratamientos

• Fechas
  • de inicio
  • y fin
  • Para los tratamientos administrados con poca frecuencia (infusiones), recoger las fechas de cada administración del ciclo
• Motivos de suspensión (variable categórica)
• Dosis o alguna otra información que permita discriminar entre la exposición alta y baja
• Fármacos previos
  o    Tratamiento de base
  o    Todos los demás durante la exposición

Sobre los item a recoger: resultados

Hacer todo lo posible para recoger los resultados de una manera completa, robusta y transparente

• Fuentes dobles
• Métodos para validar los resultados de interés

Recoger con precisión las fechas de los acontecimientos
Los resultados de seguridad deben ser considerados más allá de la interrupción del tratamiento y cubrir un tiempo de observación mínimo
Utilizar sistemas normalizados de codificación de los eventos adversos
Factores de confusión relevantes

Métodos de seguimiento

En la medida de lo posible, seguir igual

• a expuestos y controles
• a todos los pacientes de cada cohorte

Sopesar practicidad y precisión al establecer los momentos de recogida de datos
Estrategias para minimizar las pérdidas y maximizar la integridad de los datos que deben registrarse

• Incentivos
• Auditoría de centros o médicos participantes
• Transferencia automática de datos electrónicos
• Boletines

Procesos de recogida de datos

Definir

• Quién los proporciona
• Quién los introduce
• Cómo recogerlos y meterlos (Papel, electrónico, otros)
• Métodos para asegurar la integridad de los datos

Estimar la cobertura de la población
Establecer

• Garantías de calidad en los diferentes niveles del proceso de investigación
• Una estrategia para permitir a los pacientes y centros salir del registro

Manipulación y almacenamiento de datos, consideraciones ético-legales

• Cumplir con las buenas prácticas clínicas y de la gestión de la información
• La arquitectura de la base de datos debe estar bien planificada para garantizar la correcta explotación
• Facilitar el acceso a una descripción clara del diseño del estudio, la definición de variables y preguntas frecuentes
• Definir a priori la propiedad y el acceso de datos
• Definir el papel de cualquier patrocinador externo, incluyendo los datos de acceso, uso y difusión
• Definir las relaciones entre los investigadores y los médicos participantes
• Ver qué requisitos concretos de reglamentación han de tenerse en cuenta

(Basado en: EULAR taskforce on Biologics Registers: Points to consider when establishing, analysing, and presenting data from observational drug studies)

Sin información clara de los métodos de los distintos Registros de Biológicos en Reumatología, se hace imposible entender si los resultados discrepantes se deben a:

• diferencias inherentes entre los estudios
• un hallazgo casual

Hay experiencias previas de guías de presentación de informes

• CONSORT, STROBE, STARD, QUORUM han llevado a una mejora de la calidad y la transparencia de las publicaciones científicas
• EEUU: Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) -> una guía para la evaluación de registros

Los registros de terapias biológicas son un tipo específico de estudio observacional. No obstante, las directrices existentes sólo orientan de forma parcial sobre la realización y presentación de informes de los registros.

El creciente desarrollo de medicamentos del tipo “primero en su clase” -> estrategias adaptadas de farmacovigilancia (perfiles de seguridad poco claros). Además la aprobación de medicamentos puede en algunos casos verse condicionada a la creación de sistemas de vigilancia de su seguridad.

Eular puso en marcha un grupo de trabajo para elaborar directrices para la creación, análisis y presentación de datos de los estudios observacionales de fármacos. Estas recomendaciones, aunque basadas en las experiencias en reumatología, son de carácter genérico y deberían ser aplicables más allá de esta especialidad.

Lo voy a presentar en dos entradas del blog separadas, una de puntos a considerar a la hora de establecer el registro y otra a la hora de comunicar los resultados.

En resumen:

A la hora de establecer un registro

• El protocolo del estudio es esencial
• Elección cuidadosa y definición de la exposición y de la cohorte de comparación
• Anticipar la influencia de los factores de confusión
• Recogida de datos implica:
  • selección cuidadosa de un conjunto mínimo
  • Que sea muy intuitiva y pre-codificada en la medida de lo posible
  • Integridad de seguimiento: difícil, pero obligatorio (estrategias)
  • Los sistemas son complicados => (experiencia en arquitectura de base de datos)

A la hora de comunicar los resultados de un registro:

• Generalización de la población de estudio
• Seguir el movimiento de los pacientes a través del estudio
• La exposición en el tiempo se basa en una definición clara de las fechas de inicio y fin de la terapia
• La atribución de eventos a la exposición se puede modelar razonablemente al menos de tres maneras: “con el fármaco”, “con el fármaco + ventana” o “alguna vez expuesto”
• Mostrar tasas de eventos, riesgos relativos y diferencias de riesgo absoluto
• La asociación entre exposición y resultados rara vez es constante en el tiempo

El otro día me preguntaron qué eran estos dos sesgos que afectan tanto a los registros. Aprovecho la explicación para todos:

Tanto el sesgo de canalización (channeling bias) como la confusión por indicación (confounding by indication) pueden entenderse como sinónimos o, más correctamente, como que el segundo está incluido en el primero.

Ambos son sesgos propios de estudios observacionales, derivados de la asignación no aleatoria a los tratamientos.

El sesgo de canalización ocurre cuando hay medicamentos con indicaciones terapéuticas similares que se prescriben según a qué pacientes dependiendo del pronóstico de estos. Es típico de medicamentos nuevos, ya que tendemos a dárselos a los pacientes con “peor pinta”. Por ejemplo, al principio el MTX se le prescribió a los pacientes con AR con peor pronóstico, porque se había visto en los ensayos clínicos que era eficaz. Sin embargo, en los estudios observacionales parecía que no funcionaba tan bien como se esperaba y es que, como se comprobó, se le estaba prescribiendo a los que estaban peor y por tanto a los que todas todas iban a ir peor. Muy parecido a lo que ocurrió con los biológicos, ¿verdad? De hecho, el utilizar MTX se convirtió en sí en un marcador de mal pronóstico. Los Cox-2 también se les dieron en principio a pacientes que tenían más dolor, no sólo a los que tenían riesgo de úlcera, y parecía que no eran tan útiles como los AINEs clásicos en la reducción del dolor.

El sesgo de canalización puede llevar al otro sesgo, el de confusión por indicación. Esto ocurre cuando por un lado la indicación hace que el fármaco en estudio se le prescriba a unos pacientes concretos y además son estos pacientes los más propensos a tener un desenlace que estamos estudiando, típicamente acontecimientos adversos. Ejemplos: los nuevos DMARDs se les dan a los que han fallado a previos, los Cox-2 a los que tienen problemas gastrointestinales. O más claro aún para que lo entendáis, los pacientes más graves son a los que se les prescriben los biológicos, quienes per se son los que más acontecimientos adversos tienen, dado que la gravedad de la enfermedad está relacionada con una mayor comorbilidad.

Ambos son controlables con el propensity score en el análisis. Este score (puntuación) se obtiene a partir de modelos de regresión de múltiples factores y representa la probabilidad de recibir una alternativa terapéutica frente a otra. La forma ás frecuente de utilizarlo es la siguiente: 1) creamos una variable que sea el resultado del modelo, tanto para el grupo de expuestos (por ejemplo con biológicos, BIOBADASER) como para el grupo de no expuestos (el grupo control, EMECAR); y 2) pareamos pacientes con (casos) o sin el tratamiento (controles) por intervalos del score. De esta manera, nos quedamos con dos grupos de comparación que tienen la misma media en el propensity score.

Espero que os haya quedado algo claro. Si no, ¡ya sabéis dónde estamos!

Que tengáis un feliz verano

Loreto

Artículos relacionados con proyectos:

• Loza E, Lopez-Gomez JM, Abasolo L, Maese J, Carmona L, Batlle-Gualda E: Economic burden of knee and hip osteoarthritis in spain. Arthritis Rheum, 2009; 61(2):158-165. (ARTROCAD)
• Carmona L. Actualización de BIOBADASER. Reumatol Clin 2009;05 (Suppl 1):66-70.  (BIOBADASER)
• J. Peña-Sagredo, M. Fariñas, B. Pérez-Zafrilla, A. Cruz-Valenciano, M. Crespo, B. Joven-Ibañez, E. Riera, F. Manero-Ruiz, I. Chalmeta, M. Hernández, M. Rodríguez-Gómez, O. Maíz, R. López-González, T. Cobo, J. Pita, L. Carmona, M. Gonzalez-Gay. Non-Typhi Salmonella infection in patients with rheumatic diseases on TNF-alpha antagonist therapy. Clinical Experimental and Rheumatology 2009 Nov-Dec;27(6):920-5 (BIOBADASER)
• I Ferraz-Amaro, S Machín, L Carmona, I González-Alvaro, F Díaz-González. Pattern of use and safety of non-steroidal anti-inflammatory drugs in rheumatoid arthritis patients. A prospective analysis from clinical practice. Reumatol Clin, 2009;5:252-8. (EMECAR)
• Loza E, Jover JA, Rodriguez-Rodriguez L, Carmona L. “Multimorbidity: prevalence, effect on quality of life and on daily functioning, and how the effect varies if one condition is a rheumatic disease”. Semin Arthritis Rheum. 2009 Feb;38(4):312-9. (EPISER)
• Vallejo MA, Rivera J, Esteve-Vives J, Grupo ICAF. Development of a self-reporting tool to obtain a Combined Index of Severity of Fibromyalgia (ICAF*). Health Qual Life Outcomes. 2010 Jan 7;8(1):2 (ICAF)
• del Pino-Montes J, García de Yébenes Prous MJ, Torrijos Eslava A, Morales Piga A, Carbonell Abelló J, Farrerons Minguela J, Garrido García J, Gobbo Montoya M, Rodríguez Pérez M, Tornero Molina J, Guañabens Gay N, Carmona L. Características de la enfermedad ósea de Paget en España. Datos del Registro Nacional de Paget. Reumatol Clin 2009;05(03):109-14. (PAGET)
• Villaverde García V, Balsa A, Carmona L, Sanmartí R, Maese J, Pascual D, Ivorra J. ¿Cómo son los pacientes con artritis reumatoide de reciente comienzo en España? Descripción de la cohorte PROAR. Reumatol Clin 2009;05(03):115-20. (PROAR)

Artículos resultado de asesorías:

• Varadé J, Lamas JR, Rodriguez L, Fernández-Arquero M, Loza-Santamaría E, Jover JA, Gómez de la Concha E, Fernández-Gutierrez B, Urcelay E, Martinez A. IL23R and IL12B genes: susceptibility  analysis in rheumatoid arthritis. Ann Rheum Dis. 2009 Jul;68(7):1230-2.
• Leon L, Jover JA, Candelas G, Lajas C, Vadillo C, Blanco M, Loza E, Perez MA, Redondo M, Abasolo L. Effectiveness of an early cognitive-behavioral treatment in patients with work disability due to musculoskeletal disorders. Arthritis Rheum. 2009 Jul 15;61(7):996-1003.
• Naranjo A, Ojeda S, Araña V, Baeta P, Fernández-Palacios J, García-Duque O, Rodríguez-Lozano C, Carmona L. Usefulness of clinical findings, nerve conduction studies and ultrasonography to predict response to surgical release in idiopathic carpal tunnel syndrome. Clin Exp Rheumatol. 2009 Sep-Oct;27(5):786-93.
• Varadé J, Loza-Santamaría E, Lamas JR, Figueredo MA, Jover JA, Gomez de la Concha E, Rodriguez L, Urceray E, Fernández-Gutiérrez B, Martínez-Doncel A. Shared epitope and anticitrullinated peptide antibodies: relationship with age at onset and duration of disease in rheumatoid arthritis. J Rheumatol. 2009 May;36(5):1085-6.
• Galindo M, Gonzalo E, Martinez-Vidal MP, Montes S, Redondo N, Santiago B, Loza E, Pablos JL. Immunohistochemical detection of intravascular platelet microthrombi in patients with lupus nephritis and anti-phospholipid antibodies. Rheumatology (Oxford). 2009 Aug;48(8):1003-7.
• Lopez-Gonzalez R, Loza E, Jover JA, Benitez del Castillo J, Mendez R, Hernandez-Garcia C, Pato E. “Treatment of refractory posterior uveitis with anti-tnf (infliximab). A 7 years follow-up study”. Scand J Rheumatol. 2009 Jan-Feb;38(1):58-62.

Artículos resultados de colaboraciones externas y otros:

• Gossec L, Dougados M, Rincheval N, Balanescu A, Boumpas DT, Canadelo S, Carmona L, Daurès JP, de Wit M, Dijkmans BA, Englbrecht M, Gunendi Z, Heiberg T, Kirwan JR, Mola EM, Matucci-Cerinic M, Otsa K, Schett G, Sokka T, Wells GA, Aanerud GJ, Celano A, Dudkin A, Hernandez C, Koutsogianni K, Akca FN, Petre AM, Richards P, Scholte-Voshaar M, Von Krause G, Kvien TK. Elaboration of the preliminary Rheumatoid Arthritis Impact of Disease (RAID) score: a EULAR initiative. Ann Rheum Dis. 2009 Nov;68(11):1680-5.
• Visser K, Katchamart W, Loza E, Martinez-Lopez JA, Salliot C, Trudeau J,  Bombardier C, Carmona L, van der Heijde D, Bijlsma JWJ, Boumpas DT, Canhao H, Edwards CJ, Hamuryudan V, Kvien TK, Leeb BF, Martín-Mola EM,  Mielants H, Müller-Ladner U, Murphy G, Østergaard M, Pereira IA, Ramos-Remus C, Valentini G, Zochling J, Dougados M. “Multinational evidence-based recommendations for the use of methotrexate in rheumatic disorders with a focus on rheumatoid arthritis: integrating systematic literature research and expert opinion of a broad international panel of rheumatologists in the 3E Initiative”. Ann Rheum Dis. 2009 Jul;68(7):1086-93.
• Loza E, Martinez-Lopez JA, Carmona L. A systematic review on the optimum management of the use of methotrexate in rheumatoid arthritis patients in the perioperative period to minimize perioperative morbidity and maintain disease control. Clin Exp Rheumatol. 2009 Sep-Oct;27(5):856-62.
• Martínez Lopez JA, Loza E, Carmona L. Systematic review on the safety of methotrexate in rheumatoid arthritis regarding the reproductive system (fertility, pregnancy, and breastfeeding). Clin Exp Rheumatol. 2009 Jul-Aug;27(4):678-84.
• Bori Segura G, Hernández Cruz B, Gobbo M, Lanas Arbeloa A, Salazar Páramo M, Terán Estrada L, Díaz González F, Espinosa Morales R, Galván Villegas F, García Rodríguez LA, Álvaro-Gracia Álvaro JM, Ávila Armengol H, Carmona L, Rivera Redondo J, Ventura Ríos L. Uso apropiado de los antiinflamatorios no esteroideos en reumatología: documento de consenso de la Sociedad Española de Reumatología y el Colegio Mexicano de Reumatología. Reumatol Clin 2009;05(01):3-12.
• Carmona E, Loza E. Despair on disparities. Ann Rheum Dis. 2009 Nov;68(11):1657-8.
• Gobbo M, Habilidades de comunicación con el paciente. La perspectiva del psicólogo. Reumatol Clin, 2009;05:47-8
• García de Yébenes Prous MJ, Rodríguez Salvanés F, Carmona Ortells L. Validación de cuestionarios. Reumatol Clin. 2009;05:171-7.

En total, el factor de impacto de la UI ha sido de 76,31 en el 2009

A esto se añaden: 13 ponencias en congresos o programas formativos, 33 abstracts en congresos y 3 cursos impartidos.

En nuestro seminario de hoy, hemos aprendido que es una IDE:

Una IDE es un sistema ESTANDARIZADO de recursos informáticos cuya finalidad es VISUALIZAR y GESTIONAR cierta Información Geográfica disponible en Internet. Con información geográfica sobre “Salud y seguridad humana”, se convierte en algo muy interesantes que puede ser de gran utilidad en nuestro sector.

Os adjunto algunos enlaces por si quereís seguir investigando:

-Web IDEE
-HealthMap
-Ariadna: Mortalidad por cáncer y otras causas

El seminario de hoy es una introducción a los modelos marginales estructurales e inferencia causal, basado en el fantástico artículo publicado por el grupo de trabajo sobre inferencia causal de la Harvard School of Public Health

Espero que todos aprendamos un poco más hoy y por supuesto…no dejéis de visitar su web.