Estudios de diagnóstico: Cómo empezar la evaluación de la evidencia

Publicado el mayo 2, 2023 por Richard Colling

Traductora: María Paula Londoño Ruiz – Universidad del Valle (Cali – Colombia)

Autor y Link original: Richard Colling, «Diagnostic studies: how to get started with appraising the evidence«

El foco de la apreciación de la atención en salud basada en la evidencia suele estar en los estudios de intervención. Sin embargo, antes de tratar apropiadamente los pacientes, debemos realizar un diagnóstico acertado. El ejercicio de discernir entre los posibles diagnósticos diferenciales es complejo e involucra tanto a la experiencia clínica del profesional como a la mejor evidencia científica disponible. La experiencia clínica puede tardar años en ser desarrollada. No obstante, los conceptos básicos requeridos para la evaluación de los estudios de diagnóstico no son tan desafiantes y permiten un rápido inicio de la evaluación crítica de estudios de diagnóstico.

Preguntas

Una vez que has encontrado un artículo que deseas analizar, lo primero que debes identificar es la pregunta de investigación que el estudio pretende responder. Para ello, empieza por leer la introducción y trata de estructurar la pregunta con base en un modelo como el PIRTO (por sus siglas en inglés): 

1. Población – ¿Quiénes son los pacientes que van a ser evaluados?
2. Index test o Prueba diagnóstica a evaluar – La prueba diagnóstica nueva que se está estudiando.
3. Reference test o Prueba diagnóstica de referencia – El método de comparación utilizado para establecer el diagnóstico.
4. Target condition o Condición (enfermedad) objetivo – El diagnóstico de interés. 
5. Outcomes o Resultados – Las mediciones del desempeño o efectividad de la prueba diagnóstica a evaluar. 

Una vez que se encuentra estructurada la pregunta de investigación de esta forma, es fácil evaluar el artículo punto por punto. Probablemente ya has usado este modelo (PIRTO) con el fin de organizar tu estrategia de búsqueda de la literatura – ¿Qué tan cerca está el artículo de tu pregunta de investigación?

Población

Lee la sección de Métodos. ¿Son los pacientes del artículo representativos con relación a tu paciente (o pacientes)? Si no lo son, entonces este podría no ser el mejor artículo para informarte y probablemente quieras descartarlo en esta primera etapa. Un aspecto importante que no debes pasar por alto al tomar esta decisión, es la prevalencia de la enfermedad. Es importante considerar si la prevalencia de la enfermedad en la población del artículo es similar a lo que encontrarías al evaluar tus pacientes, pues, la prevalencia puede afectar los resultados de interés (por ejemplo, los valores predictivos). Es fácil confundir un contexto de tamizaje con un contexto de diagnóstico, en el cual, la prevalencia de la enfermedad puede ser extremadamente diferente.

Si estás de acuerdo con continuar analizando el artículo, revisa ahora el riesgo de sesgo. ¿Fueron los pacientes seleccionados de forma aleatoria/consecutiva, o fueron los pacientes escogidos muy selectivamente (por ejemplo, que sólo se tuvieran en cuenta pacientes severamente afectados)?. Elegir ejemplos claros de la enfermedad para ser evaluados en el artículo aumenta las posibilidades de obtener una mejor precisión en los resultados, introduciendo un riesgo de sesgo significativo en un estudio de diagnóstico, lo que nos podría ayudar a identificar un riesgo significativo de sesgo en el estudio de diagnóstico. Además, debes preguntarte: ¿Cuántos pacientes fueron incluidos en el estudio y si estos fueron suficientes? ¿Se realizó una descripción del cálculo del tamaño muestral en el artículo? 

Index test o Prueba diagnóstica a evaluar 

Debes asegurarte de que el artículo describa los detalles acerca de la prueba diagnóstica a evaluar y que además esté evaluando el tipo de prueba diagnóstica de tu interés. Revisa la Introducción y los Métodos. ¿Quién realizó la prueba diagnóstica a evaluar? ¿Fueron los operadores (y los pacientes) enmascarados a los resultados de la prueba diagnóstica de referencia? Esto es importante para disminuir el riesgo de sesgo en los resultados. ¿Hubo algún grado de interpretación en la evaluación? Esto es importante porque hay una gran diferencia entre interpretar un reporte generado por una máquina (que puede ser positivo o negativo) y emitir un juicio acerca de un resultado de alguna prueba (por ejemplo, una consolidación observada en una placa de rayos X). Es importante que el artículo defina qué es un resultado “positivo” y qué es un resultado “negativo” antes de llevar a cabo las evaluaciones, además de un plan para manejar los resultados indeterminados. 

Los estudios prospectivos en los cuales se evalúan nuevos pacientes usualmente se prefieren más en comparación con los estudios retrospectivos en los cuales las evaluaciones se llevaron a cabo en pacientes previamente diagnosticados (o en muestras almacenadas). Sin embargo, esto no necesariamente representa un riesgo de sesgo.  

Reference test o Prueba diagnóstica de referencia

Existen consideraciones similares que se aplican a la prueba diagnóstica de referencia, así como para la prueba diagnóstica. Debes considerar además, ¿Qué tan confiable fue el establecimiento del diagnóstico correcto? Revisa los Métodos. Idealmente, se debe usar una prueba “Gold estándar” o un criterio clínico para obtener un diagnóstico correcto. En ocasiones, los resultados a largo plazo son las mejores medidas. Si se utilizó una prueba alternativa, verifica la precisión reportada de la prueba diagnóstica de referencia. ¿Recibieron todos los pacientes del estudio la prueba diagnóstica de referencia?. Si esto   no ocurrió, entonces, los resultados podrían no ser confiables. Asegúrate de que la prueba diagnóstica a ser evaluada y la prueba diagnóstica de referencia hayan sido realizadas en un periodo corto de tiempo, de modo que ninguna intervención clínica hubiese afectado alguna de las pruebas. 

Target condition o Condición (enfermedad) objetivo 

¿La condición o enfermedad que se va a diagnosticar en el estudio está claramente establecida y corresponde a la misma de tu interés?. Revisa la Introducción y los Métodos.

Outcomes o Resultados

¿Cómo se evalúan los resultados en el artículo? Esto es algo que muchas personas consideran una parte crucial del estudio. Los estudios de diagnóstico usualmente reportan la sensibilidad y la especificidad, y en algunos casos marcadores predictivos o likehood ratios (razón de verosimilitud): encuéntralos en la sección de Resultados. Debes decidir cuál de estos es más útil para aplicar en el contexto de tu práctica clínica, revisa esta publicación reciente “Examinando las pruebas diagnósticas: sensibilidad y especificidad”, la cual cubre detalladamente varias medidas de resultados. Recuerda, si estás buscando confirmar un diagnóstico, necesitas una prueba que tenga una alta especificidad y un alto valor predictivo positivo. Por otro lado, si quieres descartar un diagnóstico, necesitas una prueba con una alta sensibilidad y un alto valor predictivo negativo. Algunos estudios llegan a reportar intervalos de confianza del 95% en las mediciones de precisión de las pruebas – si estos son amplios, debes tener precaución. Otros estudios podrían reportar las curvas AUC y ROC en su lugar (¡pronto saldrá una publicación sobre este tema!). ¿Cómo fueron manejados los resultados perdidos e indeterminados? Excluir estos podría inflar los resultados reportados. 

Resumen

Al final, necesitas integrar todo lo anterior.  Decidir si la validez interna del estudio es aceptable. En otras palabras, necesitas decidir si el riesgo de sesgo fue disminuido satisfactoriamente, de forma que puedas aceptar los resultados del estudio. Si este no es el caso, entonces es probable que decidas rechazar el estudio (o simplemente ajustar tu opinión de acuerdo a los resultados obtenidos). Lo siguiente que debes hacer, es decidir si la precisión del estudio (por ejemplo, la sensibilidad etc.) resultó ser adecuada para su uso en la práctica clínica. Si esto no ocurre, quizás debas buscar una mejor prueba diagnóstica. Finalmente, debes decidir si los resultados son válidos a nivel externo – es decir, determinar si la población del estudio fue lo suficientemente representativa para que los resultados puedan ser aplicados a tu paciente o a tus pacientes (tu población). Por último, recuerda revisar si existe alguna debilidad que los autores hayan resaltado en la sección Discusión.

Conclusiones

Esta es una forma básica y sencilla de realizar una evaluación rápida de un estudio de diagnóstico, que, a pesar de que no es muy exhaustiva, puede servirte como marco de referencia. Esta guía, sin embargo, resulta una vía sencilla para iniciarse en la evaluación crítica de estudios de diagnóstico, sirviendo como un marco para su entrenamiento.  ¡Con el tiempo te darás cuenta de que no hay respuestas correctas al momento de evaluar estudios de diagnóstico y que la experiencia y el juicio clínicos son la clave – incluso en el mundo la atención en salud basada en la evidencia!

Un dato adicional para ti: Ahora que ya conoces las herramientas básicas para evaluar un estudio de diagnóstico, también conoces las bases para diseñar un estudio de diagnóstico.

Bibliografía

Centre for evidence based medicine – University of Oxford. Critical Appraisal tools. [Internet]. [Consultado 16 Jun 2021]. Disponible en https://www.cebm.ox.ac.uk/resources/ebm-tools/critical-appraisal-tools

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