Meta-análisis de comparaciones indirectas

Meta-análisis de
comparaciones
indirectas
Multivariate
Meta-Analysis
Comparaciones de tratamientos mixtos
Multiple-treatments meta-analysis
Agustín Ciapponi
1
MA de comparaciones indirectas
I
I
I
I
I +D
I D
D
I
D
D
Objetivo
Comprender los fundamentos conceptuales, la
necesidad, las aplicaciones y limitaciones de los metaanálisis de comparaciones indirectas
fundamentalmente a partir de ejemplos prácticos
2
Jerarquía de la evidencia
científica para intervenciones
Calidad de la evidencia
alta
Revisiones sistemáticas / Meta-análisis
Ensayos Clínicos Aleatorizados
Revisiones sistemáticas de estudios observacionales
Estudios controlados no aleatorizados
Estudios de cohorte
Casos-controles
Serie de casos
baja
Estudios fisiológicos / Observaciones no sistemáticas
3
Jerarquía de la evidencia
científica para intervenciones
Sin evidencia
directa
Meta-análisis en Red
Múltiples
intervenciones
Revisiones sistemáticas / Meta-análisis
Ensayos Clínicos Aleatorizados
Revisiones sistemáticas de estudios observacionales
Estudios controlados no aleatorizados
Estudios de cohorte
2 intervenciones
Calidad de la evidencia
alta
Casos-controles
Serie de casos
baja
Estudios fisiológicos / Observaciones no sistemáticas
4
Comparaciones Indirectas
Interés en A vs B
Datos disponibles A vs C, B vs C
Bucle o “loop” de evidencia abierto
?
Alendronato (A)
ECAs
▼50%
2da
NA
Risedronato (B)
ECAs
▼35%
=
Placebo (C)
?
línea
-Comparador es
elegido por su
efectividad
relativa
-Modificadores de
efecto
Violación de la asunción
1ra línea
La credibilidad depende de la “la asunción de
“similitud” o de “transitividad”
Consistencia entre evidencia Directa
e Indirecta (para todo el loop)
Bucle o “loop”
de evidencia
cerrado
¿≠ estadísticamente
significativa?
[email protected]
I
D
¿≠ clínica o
metodológicamente
significativas?
Chequear
errores de
extracción
No sintetizar?
Sintetizar agregando‘extra’ loop-specific
random effect (Higgins et al. 2012, Lu &
Ades 2006), más para reflejar la
inconsistencia que para ajustar por ella.
Subgrupos y meta-regresión
5
Comparar múltiples tratamientos
 Resulta impráctico comparar directamente cada una de
múltiples alternativas
 Es posible la comparación simultanea de múltiples
tratamientos
Evidencia D + I
I
D
D
OR > 1 significa que la intervención de arriba es superior
6
Ranking de probabilidad para un
resultado único
1
2
3
4
5
6
7
1
.2 .4 .6 .8
0
.2 .4 .6 .8
0
.2 .4 .6 .8
0
Cumulative Probabilities
ANA
1
ADA
1
ABA
1
2
3
4
5
6
7
3
4
3
6
7
5
6
7
5
6
7
1
0
0
5
4
.2 .4 .6 .8
1
2
2
PLA
.2 .4 .6 .8
.2 .4 .6 .8
0
78%
1
1
INF
1
ETA
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
.2 .4 .6 .8
1
RIT
0
84%
1
2
3
4
Graphs by Treatment
5
6
7
El área bajo las curvas de ranking acumulativo
expresa el porcentaje de efectividad (o seguridad)
de cada tratamiento comparado a un tratamiento
"ideal"Rank
clasificado siempre en primer lugar y sin
incertidumbre (Salanti 2011)
¿Cuán seguras son las comparaciones indirectas?

Song y col. buscaron meta-análisis hasta el año 2000 que
permitieran hacer tanto comparaciones directas como
indirectas.

Para las comparaciones indirectas usaron el método de Bucher.

Calcularon las discrepancias y su error estándar
7
Sólo 3 de 44 resultaron significativamente
diferentes (sobre o subestimando)
+ Evidencia empírica
• Song (2011) examinó 112 redes independientes de 3
tratamientos y detectó 16 casos (14%) de discrepancias
estadísticamente significativas.
• Veroniki (2013) examinó 315 bucles y hasta al 10% eran
inconsistente
→ Depende el estimador de heterogeneidad
→ La inconsistencia es más probable en bucles con comparaciones de un
solo estudio
• Veroniki et al (2013) examinó 40 redes y 12,5% fueron
estadísticamente incompatibles
8
¿Cuán frecuentemente se reportan en la
literatura médica?
Network Meta-Analys*:ti,ab,kw
Network Metaanalys*:ti,ab,kw
Network Metanalys*:ti,ab,kw
Indirect comparis*:ti,ab,kw
Ranking de revistas que publican MAR
# ref.
1. Value in Health
192
2. Cochrane Database of Systematic
34
Reviews
3. Health technology assessment
20
4. Cochrane Colloquium (Abstracts)
18
5. Current Medical Research and Opinion
16
6. The Lancet*
15
7. Journal of the American College of
14
Cardiology
8. Prescrire international
14
9. Annals of Oncology
13
10. European Heart Journal
12
* Los otros 4 “top journals” publicaron
escasamente: NEJM (3), Annals of Internal
Medicine (6), JAMA (4), and Plos Medicine
(0).
Utilizaremos un caso para ilustrar cómo se lleva a cabo metaanálisis de la red y sus limitaciones
¿Cuál es la mejor evidencia disponible sobre
antihipertensivos de 1ra línea en términos de
enfermedad CV mayor y mortalidad?
Meta-análisis en red de antihipertensivos de 1ra línea que permite
combinar comparaciones directas (cabeza a cabeza) + indirectas (con
ensayos que tienen un tratamiento en común)
9
Fuente y selección de estudios


Meta-análisis anteriores, MEDLINE, y revisiones del ´95 al 2002.
ECA >400/personas-año (controles: placebo/no-tratados u otros
tratamientos activos) a largo plazo que determinaron que
evaluaran enfermedad CV > como resultado (incluyó estudios ≠
inglés y factoriales, excluyó estudios con: IAM o IC; cese
tabáquico o hipolipemiantes).
EXTRACCIÓN DE DATOS

2 revisores independientes
Resultados evaluados
IAM fatal, no fatal y muerte coronaria
 ACV fatal y no fatal
 IC fatal y no fatal
 Eventos Cardiovascular mayores (los 3
anteriores + mortalidad por otras
enfermedades CV)
 Mortalidad CV
 Mortalidad Total

10
Network Meta-análisis de antihipertensivos de 1ra línea
(192.478 pacientes seguidos en promedio 3-4 años)
12.5-25mgdía HCTZ o Clortalidona ( 50 mg/día de inicio = alta-dosis y
no se presenta por estar en desuso)
Diuréticos + BB vs
Placebo fue como BB vs
Placebo ()
No hubo  Sig, Dihidrop. vs No-dihidrop. =>
analizadas juntas
Ej.: COMPARACIÓN DIRECTA

RR ACV 1,11 vs BC
RR IC 0,46
INSIGHT: Diuréticos
Comparación Indirecta

SHEP: Diuréticos
RR ACV 0,65
RR IC 0,53 vs Placebo

SYS-EUR: Placebo
RR ACV 1,69
vs BC
RR IC 1,33
ACV 0,65 x1,69 = 1,10
 1,11
IC 0,53 x1,69 = 0,70
 0,46
Heterogeneidad (Incoherencia) importante para IC
11
Para combinar comparaciones directas e indirectas
- Los mismos supuesto para directos e indirectos
- Asunción de “consistencia" (o "coherencia“)
Asunciones
Homogeneidad
Homogeneidad y
similitud de
ensayos
Dos grupos de ensayos usados en la
comparación indirecta ajustada
Combinación de
ensayos que
comparan A con C
Combinación de
ensayos que
comparan B con C
Comparación de
ensayos cabeza a
cabeza
Combinación de
ensayos que
comparan A con B
Comparación indirecta ajustada de ensayos que
comparan A con B usando C como comparador común
Homogeneidad,
similitud de
ensayos y
consistencia de la
evidencia
Comparación o combinación de las estimaciones
directa e indirecta de la comparación A con B
RR < 1 implica que los Diuréticos superan al comparador
3 fuentes   combinables
12
* => mejor que Placebo
Los diuréticos a bajas-dosis se asociaron a < TA que otros
antihipertensivos (ninguna  estadísticamente significativa)
13
Evidencia disponible sobre los tratamientos antitabáquicos:
terapia de reemplazo nicotínico (NRT), antidepresivos,
vareniclina y combinaciones
Pero…. ¿Cuál es el mejor tratamiento?
MAR: combinaciones directas e indirectas
Placebo
NRT
Vareniclina
Antidepresivos +
NRT
Antidepresivos
14
Con comparaciones directas
Comparison with
Vareniclina
Varenicline
Antidepresivos
Antidepressants
NRT
Tratamientos
Treatments
NRT
antidepressant
NRT++Antidepresivos
1.54
(1.02-2.31)
NRT++NRT
NRT
NRT
1.28
(0.82-1.99)
1.62
(1.00-2.63)
NRT
antidepressant
NRT++Antidepresivos
1.70
(1.41-2.04)
Vareniclina
Varenicline
1.34
(0.71-2.56)
Antidepressants
Antidepresivos
.5
.75
1 1.33
4
2
.5
.75
Odds ratio
comparación
Tratamientos
1 1.33
2
4
.5
.75
Odds ratio
1 1.33
.5
4
2
.75
Odds ratio
Antidepressants
Antidepresivos
NRT
+ antdepressant
Antidepresivos
NRT +
Varenicline
Vareniclina
NRT + NRT
1.35
(1.04 - 1.75)
1.34
(1.00 - 1.78)
1.16
(0.85 -1.58)
NRT +Antidepresivos
1.30
(0.98 - 1.73)
1.29
(0.96 - 1.74)
1.12
(0.81 -1.55)
Vareniclina
1.17
(0.98 - 1.39)
1.16
(0.97 - 1.38)
Antidepresivos
1.01
(0.88 -1.15)
.75
1 1.33
2
2
Con comparaciones indirectas cambian
estimaciones + nuevas
with
NRT
.5
1 1.33
Odds ratio
4
.5
Odds ratio
.75
1 1.33
2
4
.5
Odds ratio
.75
1 1.33
4
2
1.04
(0.71 -1.52)
.5
.75
Odds ratio
1 1.33
2
Odds ratio
Comparación directa: NRT vs Antidepresivos
NRT+NRT
buspirone
1.12
1 comparación
1.54, I2=46%
5 comparaciones
1.28, I2=0%
3 comparaciones
1.85, I2=13%
67 comparaciones
0.73, I2=0%
2 comparaciones
rimonabant
NRT
1.36, I2=0%
2 comparaciones
control
1.63, I2=0%
4 comparaciones
1.14, I2=63%
6 comparaciones
4.85
1 comparación
antidepressants
+NRT
Evidencia directa
(3 ensayos)
1.34 (0.71, 2.56)
I2=43.7%
.5
1
1.5 2 2.5
NRT superior Antidepresivos
superior
1.28
1 comparación
I =82%
1.88, I2=19% 2.68,
5 comparaciones
29 comparaciones
2
Antidepressivos
clonidine
varenicline
1.70, I2=0%
3 comparaciones
15
Comparación indirecta 1: NRT vs
Antidepresivos
NRT+NRT
buspirone
1.12
1 comparación
1.54, I2=46%
5 comparaciones
1.28, I2=0%
1.85, I2=13% 3 comparaciones
67 comparaciones
0.73, I2=0%
2 comparaciones
rimonabant
NRT
1.36, I2=0%
2 comparaciones
control
1.63, I2=0%
4 comparaciones
1.14, I2=63%
6 comparaciones
Evidencia indirecta
1.01 (0.81,1.27)
4.85
1 comparación
antidepressants
+NRT
Evidencia directa
(3 ensayos)
2
1.28
1 comparación
1.34 (0.71, 2.56)
I2=43.7%
clonidine
2.68, I =82%
1.88, I2=19%
5 comparaciones
29 comparaciones
Antidepresivos
varenicline
1.70, I2=0%
3 comparaciones
.5
1
1.5 2 2.5
NRTsuperior Antidepresivos
superior
Comparación indirecta 2: NRT vs
Antidepresivos
NRT+NRT
buspirone
1.12
1 comparación
Bucle aún
más indirecto
1.54, I2=46%
5 comparaciones
1.28, I2=0%
I2=13%
0.73, I2=0%
2 comparaciones
1.85,
3 comparaciones
67 comparaciones
rimonabant
NRT
1.36, I2=0%
2 comparaciones
control
1.63, I2=0%
4 comparaciones
1.14, I2=63%
6 comparaciones
Evidencia indirecta
0.85 (0.38, 1.92)
Evidencia directa
(3 ensayos)
4.85
1 comparación
antidepressants
+NRT
antidepressants
+NRT
1.34 (0.71, 2.56)
I2=43.7%
.5
1
1.5 2 2.5
NRTsuperior Antidepresivos
superior
1.28
1 comparación
1.88, I2=19%
29
comparaciones
Antidepresivos
2.68, I2=82%
clonidine
5 comparaciones
Vareniclina
1.70, I2=0%
3 comparaciones
16
5 Vías para comparar indirectamente : NRT vs Antidepresivos
1
NRT + NRT
2
buspirona
1 comparación
3
4
2 comparaciones
5 comparaciones
3 comparaciones
5
NRT
rimonabant
67 comparaciones
2 comparaciones
placebo y
control no placebo
3 comparaciones
4 comparaciones
6 comparaciones
1 comparación
clonidina
5 comparaciones
29 comparaciones
antidepresivos
+ NRT
1 comparación
vareniclina
antidepresivos
3 comparaciones
5 Vías para comparar indirectamente : NRT vs Antidepresivos
1
1.01 (0.81, 1.27)
2
0.85 (0.38, 1.92)
3
0.89 (0.29, 2.77)
4
1.56 (0.54, 4.49)
5
1.31 (0.25, 6.76)
+D
NRT + NRT
buspirona
1 comparación
2 comparaciones
5 comparaciones
3 comparaciones
NRT
rimonabant
67 comparaciones
placebo y
control no placebo
2 comparaciones
3 comparaciones
4 comparaciones
6 comparaciones
1 comparación
5 comparaciones
antidepresivos
+ NRT
clonidina
29 comparaciones
1 comparación
vareniclina
antidepresivos
3 comparaciones
17
NRT vs. Antidepresivos para abstinencia ≥6 meses
NRT+NRT
Vía
1
Evidencia buspirone
indirecta
1.12
1 comparación
1.01 (0.81, 1.27)
I2=46%
1.54,
2
5 comparaciones
1.85, I2=13%
3
67 comparaciones
1.56 (0.54, 4.49)
5
.5
1.34, I2=44%
3 comparaciones
4.85 NRT
1 comparación
1.5 2 2.5
6.76)
1.63, I2=0%
4 comparaciones
Antidepresivos
superiores
2
2.68, I =82%
5 comparaciones
clonidine
1.88, I2=19%
29
comparaciones
1.28
1 comparación
Antidepresivos
I2= 43.7%
1
1
superior
3 ensayos
combinados
.5
NRT superior
1.36, I2=0%
2 comparaciones
1.31 (0.25,
control
Evidencia directa
1.34 (0.71, 2.56)
0.89rimonabant
(0.29, 2.77)
4
NRT
1.14, I2=63%
6 comparaciones
0.85 (0.38, 1.92)
0.73, I2=0%
2 comparaciones
1.28, I2=0%
3 comparaciones
vareniclina
1.70, I2=0%
3 comparaciones
1.5 2 2.5
Antidepresivos
superiores
NRT vs. Antidepresivos para abstinencia ≥6 meses
NRT+NRT
Vía
1
1.54, I2=46%
2
5 comparaciones
1.85, I2=13%
3
67 comparaciones
Evidencia buspirone
indirecta
1.12
1 comparación
0.85 (0.38, 1.92)
0.73,
2 comparaciones
1.28, I2=0%
3 comparaciones
0.89rimonabant
(0.29, 2.77)
1.56 (0.54, 4.49)
4
NRT
5
1.14, I2=63%
6 comparaciones
1.01 (0.81, 1.27)
I2=0%
1.34, I2=44%
3 comparaciones
1.36, I2=0%
2 comparaciones
1.31 (0.25,
control
.5
4.85 NRT
1 comparación
1
superior
1.5 2 2.5
6.76)
1.63, I2=0%
4 comparaciones
Antidepresivos
superiores
2
2.68, I =82%
5 comparaciones
0.98
(IC95% 0.85-1.13)
Evidencia directa
1.88, I2=19%
29
comparaciones
3 ensayos
combinados
1.28
1 comparación
1.34 (0.71, 2.56)
I2= 43.7%
.5
NRT superior
1
1.5 2 2.5
Antidepresivos
superiores
Antidepresivos
clonidine
vareniclina
1.70, I2=0%
3 comparaciones
18
NRT vs. Antidepresivos para abstinencia ≥6 meses
Estimación combinada
1.01
(95% 0.88-1.15)
NRT+NRT
Vía
1
Evidencia buspirone
indirecta
1.12
1 comparación
1.01 (0.81, 1.27)
I2=46%
1.54,
2
5 comparaciones
1.85, I2=13%
3
67 comparaciones
0.89rimonabant
(0.29, 2.77)
1.56 (0.54, 4.49)
4
NRT
5
1.14, I2=63%
6 comparaciones
0.85 (0.38, 1.92)
0.73, I2=0%
2 comparaciones
1.28, I2=0%
3 comparaciones
1.36, I2=0%
2 comparaciones
1.31 (0.25,
control
.5
1.34, I2=44%
3 comparaciones
4.85 NRT
1 comparación
1
superior
1.5 2 2.5
6.76)
1.63, I2=0%
4 comparaciones
Antidepresivos
superiores
2
2.68, I =82%
5 comparaciones
0.98
(IC95% 0.85-1.13)
Evidencia directa
1.88, I2=19%
29
comparaciones
3 ensayos
combinados
1.28
1 comparación
1.34 (0.71, 2.56)
I2= 43.7%
.5
NRT superior
1
Antidepresivos
1.5 2 2.5
Antidepresivos
superiores
clonidine
vareniclina
1.70, I2=0%
3 comparaciones
Condiciones para realizar
inferencias válidas sobre
múltiples tratamientos
Meta/análisis
En Red
Convencional
Sí
Sí
Sí
Sí
(▼heterogeneidad =▲combinabilidad)
Sí
Sí
Buen ajuste del modelo
estadístico (Considera inconsistencias
Sí
Sí
Alta validez interna / bajo riesgo
de sesgo
Bajo riesgo de sesgo de reporte
Baja diversidad clínica
entre diferentes tipos de evidencia)
19
¿Qué hemos aprendido de los meta-análisis en red?







Los Meta-análisis en Red se aprovechan todas las posibles
comparaciones indirectas ante la ausencia de las directas o ante la
presencia de múltiples comparaciones.
Su uso complementa pero no sustituye las comparaciones directas
Algunas comparaciones indirectas pueden ser relativamente
directas y otras muy indirectas
Si las comparaciones indirectas con bucles cerrados proveen
muchos más datos, éstas pueden dominar comparación combinada
final
Cuánto más indirecto sea el bucle, menor será el peso en el análisis
combinado
Se requiere apoyo estadístico experto y experiencia para realizar
MAR
Los Meta-análisis en Red pueden ser informativos y útiles, pero
dadas las asunciones, la confianza de la estimación global no
siempre es alta
Meta-análisis Bayesiano
Agustín Ciapponi – Director del Centro Cochrane Argentino IECS
20
Objetivos

Comprender los fundamentos del abordaje
Bayesiano y las diferencias con los abordaje
clásicos (frecuentistas)

Señalar las aplicaciones más útiles del abordaje
Bayesiano
Métodos bayesianos
• El método o abordaje bayesiano no se basa en pruebas
de significación e intervalos de confianza sino en una
distribución previa de una medida de efecto (OR, DM) y
una probabilidad que resume datos y las suposiciones
respecto a cómo se generaron.
• La distribución posterior se obtiene combinando la
distribución previa y la probabilidad.
• La distribución posterior se expresa con estimaciones
puntuales e intervalos creíbles (muy parecidos a los
intervalos de confianza clásicos).
• El análisis bayesiano se puede realizar mediante
WinBUGS
21
Métodos bayesianos
• En el contexto de un MA la distribución previa puede
expresar la creencia subjetiva acerca del tamaño del
efecto, o puede provenir de evidencias no incluidas en
el meta-análisis (Ej: estudios no aleatorizados).
• La amplitud de la distribución previa refleja el grado de
incertidumbre.
• Cuando existe poca o ninguna información, es posible
utilizar una distribución previa “no informativa”, en la
cual todos los del posible rango son igualmente
probables (bastante común).
• La probabilidad resume los datos de los estudios
incluidos en el MA (tablas 2x2) y del modelo utilizado
(efectos fijos o aleatorios).
Abordaje Frecuentista
Usualmente basado en algoritmos con fórmulas explícitas.
Asunciones
del modelo
Resultados de
los estudios
Transformación
de los datos
ingresados
Resultados del Meta-análisis
22
Abordaje Bayesiano
Utiliza un amplio rango de métodos flexibles basados en la
teoría de la probabilidad condicional:
Construcción:
Computación:
Asunciones principales,
estableciendo variables y
relación entre ellos
Correr el modelo
(serie de simulaciones
aleatorias)
Establecer las
distribuciones previas
(pudiendo ser no
informativa)
Obtención de
resultados del metaanálisis
Imputación de la
probabilidad, Ej: los
valores obtenidos en las
observaciones
Abordaje Bayesiano vs frecuentista
Filosofía
Interpretación
Abordaje Bayesiano
Abordaje frecuentista
1ro asunciones y construcción
2do imputar resultados de los
estudios
Construcción basada en el
resultados de los estudios
Creencia (Ej Intervalo creíble
95% de un OR)
Frecuencia (El Intervalo de
confianza representa la
frecuencia con la que
aparecería el valor real en
sucesivos muestreos)
SI (Ej: permite calcular la
probabilidad de que el OR tenga
NO
un rango particular de valores
Makov, simulaciones de Monte
Computación
fórmulas
Carlo
Especiales, Ej: WinBUGS
Software
Sin requerimientos especiales
NetMetaXL Flexibilidad
http://www.netmetaxl.com/
23
Abordaje Bayesiano vs frecuentista
Efecto tto. vs A
(Distribución posterior)
Efecto (IC 95%)
Efecto tto.
Interpretación de la probabilidad
posterior en el abordaje Bayesiano
Distribuciones posteriores
Prob. de que B
sea mejor que A
Prob. de que C
sea mejor que B
24
Probabilidad de que cada tto. esté
en un ranking específico
Elección del método estadístico óptimo
•
•
•
El método estadístico más creíble y preciso para el MA se debe
elegir dependiendo del conjunto de datos (tamaño de la
muestra, las tasas de eventos, heterogeneidad, etc.).
Por lo general en la comparación directa de dos tratamientos
no hay ventajas sustanciales del abordaje bayesiano pero
suele ser muy útil (y frecuentemente utilizado) para
comparaciones indirectas (Ej: modelo Bayesiano jerárquico de
MAR que calcula el rango de probabilidades),
Un caso de abordaje Bayesiano indirecto (vs el directo) de la
farmacoterapia de la EPOC mostró > precisión de las
estimaciones, y más probablemente resultados más bajos de
valor esperado de información (EVI). La diferencia fue
sustancial y podría afectar las evaluaciones económicas y la
decisión de llevar a cabo la investigación y el diseño de futuras
investigaciones (Zafari 2014, Thorlund 2014).
25
Ventajas o aplicaciones adicionales
del abordaje Bayesiano
• Incluir de información adicional (previa)
• Evaluar la significancia clínica de los resultados
• Combinación de evidencia directas e indirecta para el
análisis de tratamientos múltiples
• Incorporación de la información o la opinión externa
en la naturaleza de un sesgo potencial en estudio
(todavía bajo investigación)
• Aplicar el MA a los contextos de toma de decisión
incorporando la utilidad de varios estados de
resultados clínicos
• Investigar la relación entre el riesgo subyacente y el
beneficio del tratamiento
Inclusión de información adicional (previa)
Asunciones
del modelo
Establecer
distribuciones
en base a:
Datos extra Ej: de
ensayos no
aleatorizados ,
observaciones
históricas, etc.
Ajuste del grado de
convicción a estos datos
Resultados de
ensayos
aleatorizados
*
Simulaciones
Resultados del Meta-análisis
26
Ejemplo
T. Huynh et. al., 2009, Comparison of Primary Percutaneous
Coronary Intervention and Fibrinolytic Therapy in STSegment-Elevation Myocardial Infarction.
Primary PCI
Fibrinolytic
Therapy
ECAs (24)
4068
4072
Estudios observacionales (30)
57124
123753
¿Qué hacer con los datos de los estudios no aleatorizados?
Evaluación de significancia clínica
Distribuciones
previas no
informativas
Asunciones
del modelo
Resultados de
los estudios
Establecer la
significancia clínica del
resultado (Ej, RR> 1,2)
Simulaciones
Resultados del Meta-análisis
*
Responde a la pregunta: ¿Cuán probable es que el
resultado sea clínicamente significativo?
Es posible de
obtener debido al
conocimiento de
toda la distribución
27
Comparación de Múltiples Tratamientos
Asunciones
del modelo
Distribuciones
previas no
informativas
Resultados de
los estudios
Establecer la
estructura de las
comparaciones
*
Simulaciones
Resultados del Meta-análisis
Ejemplo
Woo et. al, 2010, Tenofovir and Entecavir Are the Most
Effective Antiviral Agents for Chronic Hepatitis B
• 10 tratamientos a comparar
• 20 ECAs (comaparando diferentes pares de tratamientos)
Para cada tratamiento se obtiene:
• Tasa estimada de eventos
• Probabilidad de que el tratamiento es más eficaz
• Orden en el grupo (ranking)
28
References
1.
2.
A.J. Sutton, K.R. Abrams, Bayesian methods in metaanalysis and evidence synthesis, Statistical Methods in
Medical Research 2001; 10: 277-303.
Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for
Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated
March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available
from www.cochrane-handbook.org.
29