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Recopilación y análisis de datos

SELECCIÓN DE ENSAYOS PARA SU INCLUSIÓN
Dos autores (YM y ZH) seleccionarán de forma independiente los ensayos que se incluirán en la revisión de acuerdo con los criterios de selección preespecificados. Cualquier desacuerdo se resolverá mediante discusión y consulta con LiuJP.

EVALUACIÓN DE LA CALIDAD METODOLÓGICA
La calidad de los ensayos incluidos es evaluada por dos revisores de forma independiente. En particular, se evaluarán los siguientes factores:
1. ¿el procedimiento de aleatorización fue adecuado?
2. ¿fue adecuada la ocultación de la asignación?
3. ¿los evaluadores de resultados no vieron la objeción de observar?
4. ¿se describieron completamente los retiros y abandonos?
5. fue el análisis por intención de tratar?
6. ¿los evaluadores de resultados no vieron la intervención?

Como sabemos, los ensayos con una calidad metodológica poco clara o inadecuada pueden estar sesgados, y tal sesgo puede llevar a una sobreestimación de los beneficios de la intervención (Moher 1998; Schulz 1995). Los componentes de calidad más importantes son la generación de la secuencia de asignación, la ocultación de asignación y el cegamiento. El sesgo de desgaste también puede llevar a estimaciones exageradas de los efectos de la intervención.

Con base en las recomendaciones del Manual de Revisores Cochrane (Alderson 2005) y en estudios metodológicos, utilizamos las siguientes definiciones en la evaluación de la calidad metodológica. Usaremos las siguientes definiciones en la evaluación de la calidad metodológica.

Generación de la secuencia de asignación Procedimiento utilizado para crear una secuencia aleatoria que garantiza que cada participante tenga una probabilidad conocida, impredecible y generalmente igual de ser asignado a los grupos de intervención. La generación de la secuencia de asignación se puede clasificar como:

• » Adecuada, si la secuencia de asignación fue generada por un ordenador o una tabla de números aleatorios. El sorteo, el lanzamiento de una moneda, el barajado de cartas o el lanzamiento de dados también se pueden considerar adecuados si una persona que no participó de otro modo en el reclutamiento de participantes realizó el procedimiento;

• » Poco claro, si el ensayo se describió como aleatorizado, pero el método utilizado para la generación de la secuencia de asignación no se describió;

• «Inadecuado, si se utilizó un sistema con fechas, nombres o números de admisión para la asignación de pacientes. Estos estudios se conocen como estudios cuasialeatorios y, por lo general, deben excluirse de las revisiones sistemáticas porque están asociados con un riesgo considerable de sesgo.

Ocultación de asignación
Procedimiento utilizado para ocultar la secuencia de asignación de los investigadores que asignan a los participantes a los grupos de intervención. La ocultación de la asignación se puede clasificar como:

• «Adecuada, si la asignación de pacientes involucró una unidad central independiente, computadora cerrada en el sitio, frascos o recipientes de medicamentos con números idénticos preparados por un farmacéutico o investigador independiente, o sobres sellados. Los sobres deben ser numerados en serie, sellados y opacos. Sin embargo, esta información rara vez se proporciona, lo que indica un mayor riesgo de sesgo. En ese caso, los sobres sellados pueden constituir una categoría intermedia entre adecuada y poco clara;

• «Poco clara, si el ensayo fue descrito como aleatorizado, pero el método utilizado para ocultar la asignación no fue descrito;

• «Inadecuada, si la secuencia de asignación fue conocida por los investigadores que asignaron a los participantes o si el estudio fue cuasi aleatorizado.

Cegamiento
Procedimiento utilizado para mantener a los participantes del ensayo, los proveedores de atención médica y los evaluadores de resultados inconscientes de la intervención a la que fueron asignados los participantes. Los evaluadores judiciales de resultados, análisis de datos, seguridad de datos, miembros del comité de monitoreo y escritores de manuscritos también pueden ser ciegos. El cegamiento puede evaluarse como adecuado, si el participante o el evaluador de resultados está ciego.

Seguimiento
El propósito de la aleatorización es generar grupos de intervención comparables. Esta equivalencia basal puede interrumpirse si los participantes se pierden en el seguimiento. Para evaluar el riesgo de tal sesgo de desgaste, extraeremos el número y las razones de los abandonos y retiros. La extracción de esta información puede ser difícil debido a la falta de claridad en los informes. Por consiguiente, a veces puede ser pertinente determinar si los informes de seguimiento son adecuados. El seguimiento reportado puede clasificarse como:
«Adecuado, si se describieron los números y las razones de los abandonos y retiros en todos los grupos de intervención o si se especificó que no hubo abandonos o retiros; «Poco claro, si el informe daba la impresión de que no se habían producido abandonos o retiros, pero esto no se indicaba específicamente;»Inadecuado, si no se describía el número o las razones de los abandonos y retiros.

Sobre la base de estos criterios, los estudios se subdividirán ampliamente en las tres categorías siguientes:
A ‐ todos los criterios de calidad cumplidos: bajo riesgo de sesgo. B – uno o más de los criterios de calidad cumplidos solo parcialmente: riesgo moderado de sesgo. C – uno o más criterios no cumplidos: alto riesgo de sesgo.
Esta clasificación se utilizará en el análisis de sensibilidad. Dos autores (YM y ZH) evaluarán la calidad metodológica de forma independiente utilizando los criterios de evaluación definidos en el protocolo. Cualquier diferencia en la evaluación de la calidad de los ensayos se resolverá en discusión y consulta con el LiuJP para llegar a un consenso.

EXTRACCIÓN DE DATOS
Las siguientes características y datos serán extraídos por dos autores (YM y ZH) de cada ensayo incluido: (Black 2005)

1. Información general: título, autor principal, año, país, entorno, fuente de financiación, publicado/no publicado, idioma de publicación, resumen / artículo completo, publicaciones duplicadas.
2. Características del ensayo: diseño, calidad por método y seguridad de aleatorización, cegamiento, ocultación de asignación, razones y número de pacientes que abandonaron o perdieron durante el seguimiento.
3. Participantes: edad, sexo, raza, criterios de inclusión y exclusión de pacientes, criterios diagnósticos, puntuaciones compuestas iniciales, similitud basal de grupos (incluida la comorbilidad), evaluación del cumplimiento, otras terapias.
4. Intervenciones – tipo de medicamentos a base de hierbas, placebo, glucocorticoides y agentes inmunosupresores.
5. Resultados: comparabilidad basal, resultados de mortalidad y morbilidad, efectos adversos, preferencia del paciente, calidad de vida, duración del estudio, según lo observado y por intención de tratar.

CLASIFICACIÓN DE LA EVIDENCIA
Usaremos un sistema de clasificación basado en el descrito en el libro de 2004 Evidence‐based Rheumatology (Tugwell 2004) y recomendado por el Grupo Musculoesquelético:
Platino: Una revisión sistemática publicada que tiene al menos dos ensayos controlados individuales que satisfacen los siguientes :
·Tamaños de muestra de al menos 50 por grupo: si estos no encuentran una diferencia estadísticamente significativa, tienen la potencia adecuada para una diferencia relativa del 20% en el resultado relevante. * Cegamiento de pacientes y evaluadores para los resultados.
·Manejo de retiradas > Seguimiento del 80% (se aceptan imputaciones basadas en métodos como el traslado de la última Observación (LOCF)). Ocultación de la asignación del tratamiento.

Gold: Al menos un ensayo clínico aleatorizado que cumple todos los siguientes criterios para los resultados principales según se informa: Tamaños de muestra de al menos 50 por grupo: si estos no encuentran una diferencia estadísticamente significativa, están adecuadamente potenciados para una diferencia relativa del 20% en el resultado relevante. * Cegamiento de pacientes y evaluadores para los resultados.
·Manejo de retiros > seguimiento del 80% (se aceptan imputaciones basadas en métodos como LOCF). Ocultación de la asignación del tratamiento.

Silver: Una revisión sistemática o un ensayo aleatorizado que no cumple con los criterios anteriores. La clasificación Silver también incluiría pruebas de al menos un estudio de cohortes no aleatorizadas que recibieron y no recibieron la terapia, o pruebas de al menos un estudio de casos y controles de alta calidad. Un ensayo aleatorizado con una comparación «cara a cara» de agentes se consideraría de nivel plata a menos que se proporcionara una referencia a una comparación de uno de los agentes con placebo que mostrara al menos una diferencia relativa del 20%.

Bronce: La clasificación de bronce se da a la evidencia si al menos una serie de casos de alta calidad sin controles (incluidos estudios simples antes/después en los que los pacientes actúan como su propio control) o si la conclusión se deriva de la opinión de expertos basada en la experiencia clínica sin referencia a ninguno de los anteriores (por ejemplo, argumentos de fisiología, investigación de banco o principios básicos).
Dos autores (YM y ZH) extraerán datos de forma independiente utilizando un formulario de extracción de datos autodesarrollado. El desacuerdo se resolverá en discusión y consulta con LiuJP.

ANÁLISIS de DATOS
Estamos destinados a mostrar pruebas de comparaciones de medicamentos a base de hierbas versus:

• sin intervención

• placebo

• los glucocorticoides

• los agentes inmunosupresores

• Ensayos de medicamentos a base de hierbas además de glucocorticoides y /o agentes inmunosupresores, frente a los glucocorticoides y /o agentes inmunosupresores, solo se presenta también como una comparación.

Se compararán todos los tipos de medicamentos a base de hierbas con cada control. El metanálisis se realizará en comparaciones del mismo tipo de medicamentos a base de hierbas frente a una intervención de control similar. Los datos dicotómicos se presentarán como riesgo relativo (RR) y los resultados continuos como diferencia de medias ponderada (WMD), ambos con intervalos de confianza (IC) del 95%. Los análisis se realizarán según el principio de intención de tratar, cuando estén disponibles. Analizaremos los datos utilizando la última respuesta observada notificada e incluyendo a todos los pacientes, independientemente de su cumplimiento o seguimiento. El metanálisis de efectos fijos se utilizará para combinar los datos de los estudios si se considera que los ensayos son suficientemente similares. Se probará la heterogeneidad utilizando el puntaje Z y el estadístico chi cuadrado, con un valor de significancia establecido en p < 0.1. Si esto indica un nivel estadístico significativo de heterogeneidad entre los ensayos incluidos en un análisis, se preferirá un metanálisis de efectos aleatorios para un resumen general. Las posibles fuentes de heterogeneidad se evaluarán mediante análisis de subgrupos y sensibilidad, como se describe a continuación.

ANÁLISIS DE SUBGRUPOS
Realizaremos análisis de subgrupos para explorar las diferencias de tamaño de los efectos de la siguiente manera:
1. Diferentes tipos de hierbas medicinales
2. Gravedad basal de la enfermedad (leve, moderada, grave)
3. Raza del participante

ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD
Si procede, se realizarán análisis de sensibilidad para explorar la aleatorización, el doble cegamiento y la intención de tratar en función del tamaño del efecto. También realizaremos un análisis del escenario del «peor de los casos» (contando a los pacientes con datos incompletos o faltantes como fracasos del tratamiento) para explorar el posible efecto de la pérdida en el seguimiento de los hallazgos.

TABLAS DE RELEVANCIA CLÍNICA
Las tablas de relevancia clínica se compilarán en tablas adicionales para mejorar la legibilidad de la revisión. Para resultados dicotómicos, como complicaciones, el número necesario para tratar se calculará a partir de la tasa de eventos del grupo de control y el riesgo relativo utilizando la calculadora Visual Rx NNT (Cates 2003). Los cuadros de resultados continuos también se presentarán en cuadros adicionales. El beneficio absoluto se calculará como la mejora en el grupo de intervención menos la mejora en el grupo de control, en las unidades originales.La diferencia relativa en el cambio con respecto al valor basal se calculará como el beneficio absoluto dividido por la media basal del grupo de control (Tugwell 2004).