Categoría: Investigación en medicina
Madrid Innova (3)
Madrid 6 de septiembre de 2012.- Dentro de la atmósfera de innovación, creatividad y espíritu emprendedor que caracteriza al Gobierno de la Comunidad de Madrid y en especial a su 
Consejería de Sanidad se ha presentado en primicia mundial «el IMCUPFM» también conocido como el Indice de Masa Corporal Universitario Para Fashion Models. Esta medida inaugurada como primicia mundial en la antigua pasarela Cimbeles, ahora conocida como Mercedes-Ven Fasion Wik (o algo así) se caracteriza por ser una medida de asociación entre el peso y la talla de un individuo, que en el caso de los adultos se ha utilizado como uno de los recursos para evaluar su estado nutricional, de acuerdo con los valores propuestos por la Organización Mundial de la Salud (otros que tal bailan).
Lo novedoso del IMCUPFM y el hecho diferencial que lo hace pionero y que sitúa a esta nuestra comunidad en la vanguardia mundial de pesos y medidas, es que al contrario del Indice de Quételet clásico o vulgar, este indice (el IMCUPFM) no puede ser realizado por cualquiera, ni en cualquier lado. Deber ser evaluado bajo rigurosa condiciones, por especialistas en endocrino-logia y en al menos un hospital universitario, explicó la Doctora Temareo, ademas el IMCUPFM no es como el IMC que se puede realizar en cualquier centro de salud o incluso en farmacias de esas de la calle, apuntilló la Dra, jefa de servicios hormonales de dicho hospital.
Esta innovación puntera y pionera se enmarca en las soluciones imaginativas que la Consejería ha implementado para la MFW (Mercedes Fashion Week). Paty Flowers viceconserjera de la cosa, manifestó que al contrario de lo que se ha rumoreado en twitter, no hacemos el IMCUPFM en hospitales universitarios para alejar a las/los modelos de los rijosos médicos de familia que habitan algunos centros de de salud, lo hacemos porque es el sitio más adecuado para realizarlo, ya que cuentan con la tecnología validada (balanzas y tallimetros con topitos design by Agata Ruiz) y ademas son lugares muy innovadores, cool y fashion de la muerte.
pues vaya mierda de ley
Cuando un lee este titular no tiene mas remedio que exclamar ¡pues vaya mierda de ley!. Es lo lógico porque la propia SEPAR decía meses antes de promulgarse que los objetivos principales de esta ley son:
Aunque cuando uno lee la noticia mas despacio, se da cuenta que a lo mejor lo que es una mierda es la encuesta que ha realizado la SEPAR, en colaboración con el laboratorio Almirall.
Esta por llegar el día en que las pretenciosas sociedades científicas de este país dejen de posar en actos con logotipos de laboratorios detrás. No se hace nada productivo presentando campañas, en gran parte interesadas, sino dedicandose a investigar en serio y produciendo información realmente útil para la salud de los ciudadanos.
Que a esta alturas de la película – más de un año- una experta en el tema diga que : «en poco tiempo podremos hablar en términos estadísticos evidenciado, de las disminuciones que se estan produciendo…….. «, da un poco de sonrojo. Nadie parece darse cuenta que mientras las cosas no se midan se tabulen y se publiquen, no dejan de ser argumentos vacios. Las medidas de salud publica y política sanitaria no puede estar al albur de argumentos sin respaldo. Esto sera lo habitual para los políticos pero no para los sanitarios. Debemos saber si el titular que encabeza este post es real , porque si así lo fuera, esta ley sería una mierda de ley y habría que cambiarla ya ( eso sí, no en el sentido que anuncio el PP en las elecciones)
evidencia low cost
La revista BMJ ha publicado un muy interesante artículo de Yudkin, Lipska y Montori, donde bajo el titulo “The idolatry of the surrogate” se hace un repaso de la variables subrogadas, intermedias, sustitutas o sucedáneas- como se les ha dado en llamar- y su importancia en la investigación y práctica clínica actual. Abunda en trabajos y comentarios previos, como este claro articulo del Australia Prescriber o post de blogs como rincón docente o sala de lectura ,o en el bulletin grog, aunque nunca es poco para hacer llegar a a los clínicos la importancia de tener la cosas claras en este tema.
Parece mentira pero son todavía muchos los colegas (especialistas incluidos, o sobre todo) que tratan colesteroles, microalbuminurias , fracciones de eyección, glucosas, 
hemoglobinas glicosiladas o densidades óseas, intentado unas metas de control del todo imposibles, y mucha veces contraproducentes en términos de variables que verdaderamente interesan al paciente.
Curiosamente y como se remarca en el párrafo que reproducimos a continuación, no solo los médicos o la industria caen (o fabrican) esta trampa. También los controladores de la calidad, los hacedores de guías y los mercaderes de incentivos se fían de las variables subrogadas y convierten su trabajo, y el de los demás, en una triste carrera para cumplir unos objetivos, que para nada son los que realmente importan.
Los falsos ídolos
¿Por qué los médicos invierten en marcadores subrogados? La razón principal es que la evidencia se basa en ensayos clínicos centrados en el efecto sobre las variables subrogadas. Estas responden más rápido que las variables de resultado importantes para los pacientes, las subrogadas son más adecuadas como puntos finales en los ensayos clínicos que se deben completar con rapidez y a bajo costo. La evidencia que se construye de esta manera termina conformado la práctica médica y la política sanitaria.
En consecuencia, los médicos ven esta evidencia (de bajo coste) convertida en guías, medidas de la calidad de la atención, y como objetivos de pago por rendimiento. Podríamos especular que los objetivos a corto plazo de la industria farmacéutica contribuyen al predominio de las subrogadas en la práctica clínica. Pero este es un análisis simplista. Un punto de vista histórico más amplio nos lleva a ver una alianza de intereses coincidentes entre defensores de la salud pública, científicos, médicos, sociedades profesionales y empresas de material de diagnostico e implicadas en el tratamiento
El caso de los resultados combinados y las variables subrogadas
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Asegúrate que el medicamento mejora resultados clínicos orientados al paciente en vez de variables subrogadas orientadas a la enfermedad
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El caso de los resultados combinados y las variables subrogadas
Dr. Agustín Gómez de la Cámara
Instituto de Investigación Sanitaria, Unidad de investigación Clínica
Hospital Universitario 12 de Octubre.
–Tutor: ¿Puede decirme qué intervención es más beneficiosa?
–Discente: Uhmmm, bueno… este… yo creo que los hipolipemiantes.
–Tutor: ¿Por qué?
–Discente: Parece que la proporción de eventos es menos en el grupo de la “izquierda”, 13,4 por 29,9, y con una p menor de 0.05.
–Tutor: Luego, a partir de ahora tratamos con hipolipemiantes de forma intensiva a las cardiopatías isquémicas y los salvamos de una intervención invasiva como es colocar un stent ¿no?
–Discente: Bueno… sí, eso parece…
–Tutor: Dígame, por favor, ¿qué hubiera preferido ser de haber participado en el estudio: angor, infarto, muerto?
–Discente: Hombre… ¡angor!
-Tutor: Créame, le hubiera dado igual. Aquí un angor vale lo mismo que una muerte o un infarto. Son eventos cardiovasculares, any ischemic event, cualquier evento cardiovascular. Fíjese, si en una rama hubiera habido tres angor y en la otra tres muertos hubiera habido un resultado de empate. ¿Le parece lógico?
–Discente: Vaya, vaya, pues hombre, pues no. Esto tiene truco.
El uso de resultados o variables de resultado compuestas en ensayos es problemático. Los componentes a menudo se combinan de forma poco o nada razonable, se definen de forma inconsistente y se divulgan de manera inadecuada. Estos problemas suelen dejar a muchos lectores confundidos, a menudo con una opinión exagerada del verdadero efecto de las intervenciones.
El resultado compuesto consiste en convertir el resultado de dos o más variables (muerte, infarto no mortal o angor; aunque sea una variable intermedia o surrogada como el angor) en una sola respuesta o grado de efecto. Se considera que cualquier paciente que haya experimentado cualquiera de los variables de respuesta incluidas en el resultado combinado ha experimentado la variable principal de resultado. Las razones que se alegan para extender el uso de un resultado compuesto son que aumenta la eficacia estadística debido a que eleva las tasas del acontecimiento considerado variable principal de valoración, que reduce el requisito del tamaño de muestra, los costes, y tiempo; ayuda a los investigadores a evitar decantarse por una opción arbitraria entre varios resultados importantes que refieran al mismo proceso de la enfermedad; y que permite valorar aspectos diferentes en la salud autopercibida por un paciente.
Desafortunadamente, los resultados compuestos pueden ser engañosos. Esto es muy llamativo y contraproducente cuando los efectos del tratamiento varían a través de componentes con importancia clínica muy diversa. Hemos visto cómo se otorga igual valor a morir que ha padecer un angor. Supongamos que un fármaco conduce a una reducción importante en un resultado compuesto. Podría significar que el fármaco redujo el número de muertes y de episodios de angor. Pero es también posible que el resultado sea numéricamente igual por una disminución en la incidencia de episodios de angor pero sin cambio, o aún un aumento, en muertes.
Los estudios sobre calidad metodológica de ensayos con este tipo de variables de resultado demuestran que los efectos del tratamiento varían a menudo, y típicamente, el efecto es reducido para el componente más importante y más grande o frecuente para los componentes menos importantes. A menos que los autores presenten claramente los datos para todos los componentes y tomen cuidado en cómo discuten los resultados compuestos, es fácil que los lectores asuman equivocadamente que el efecto del tratamiento se aplica a todos los componentes y por tanto se malinterprete el estudio.
Agustín Gómez de la Cámara para iniciativa para una prescripción prudente
A no ser que en el documento figure lo contrario este trabajo se encuentra dentro de la Iniciativa para una Prescripción Prudente por Varios Autores sujeta a una licencia Creative Commons un Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
exagera que algo queda
Con demasiada frecuencia, leemos datos que estiman prevalencias de enfermedades u ocurrencia de eventos a todas luces exagerados, cuando no inexactos y poco fundados. Se utilizan por determinados grupos de presión o personas como argumentos para apoyar sus tesis y es la fase previa y comienzo de todos los «Dias de ….algo»
No solo se produce en salud y medicina, si creyéramos a los telediarios y periódicos llegaríamos a pensar que la realidad que nos rodea es totalmente distinta de la que percibimos diariamente. En un periodismo dirigido por las campañas y agencias de prensa, la importancia de las cosas se mide por el dinero que el lobby de turno se ha gastado en trasmitir el mensaje que le interesaba.
En este sentido,y como lo sufrimos diariamente los médicos, tiene mucho interés leer este comentario de mi amigo Galo Sanchez
Cáceres, 19 de noviembre de 2011
De: Galo A. Sánchez Robles (Oficina de Evaluación de Medicamentos del SES).
Asunto: En el estudio “Di@bet.es[1]” faltaron las definiciones para saber qué consideraban “dabético”.
El pasado 14 de noviembre, Día Mundial de la Diabetes, circuló por lo medios de comunicación la noticia de que la prevalencia en España de diabetes es del 13,8% en mayores de 20 años, cantidad inesperada para muchos expertos e incluso para la Asociación de Diabéticos de Cáceres, que habían extraído el dato del estudio Di@be.tes en su revista Diabetología por el prestigioso Grupo CIBERDEM[2].
Parecía haber una disonancia con la prevalencia del 8,1% en la población de 30 a74 años de la Comunidad de Madrid, encontrado por el también prestigioso Grupo del Estudio PREDIMERC[3].
En nuestra Oficina de Evaluación de Medicamentos (SES) estudiamos ambos artículos originales. El estudio PREDIMERC explica muy bien en el apartado “Determinaciones y definición de las variables” a quiénes considera “diabéticos”, indicando que son las personas con glucemia basal >= 126 mg/dl o las que referían que tenían diabetes o estaban en tratamiento con antidiabéticos, según los criterios de la OMS yla Asociación Americanade Diabetes (ADA). Añadían que “diabetes conocida” es si el paciente refería que tenía diabetes o estaba en tratamiento, de lo que el lector puede colegir que diabetes desconocida es la diferencia entre los que han sido identificados como diabéticos y los que individuos con diabetes conocida. El estudio PREDIMERC encontró un 8,1% (IC 95%, 7,0% a 8,9%) de diabéticos de30 a74 años enla Comunidad Autónomade Madrid con un corte transversal, bajo estas denominaciones. Y en nuestra opinión parece que esto sólo con una muestra (y no con dos consecutivas) de sangre venosa, analizada en un laboratorio central validado. Nuestra evaluación GRADE calificó a este estudio con la máxima validez para estudios transversales.
Al evaluar el estudio Di@be.tes observamos que afirmaba haber encontrado una prevalencia de “diabéticos” del 13,8% (IC 95%, 12,8% a 14,7%) en una muestra representativa de la población española de 5.072 individuos mayores de 20 años. Sin embargo no vimos en el artículo ningún capítulo de definiciones para saber a quiénes consideraba “diabéticos”, además de que no explicaba cómo se había hecho el muestreo.
Conociendo el prestigio de los investigadores, nos pusimos en contacto con dos de ellos y obtuvimos todos los detalles del muestreo, además de una aclaración adicional muy relevante: “La principal diferencia entre Di@bet.es y PREDIMERC no es el muestreo sino la sobrecarga oral de glucosa (SOG). Cuando con nuestros datos calculamos la prevalencia de diabetes ignorando los resultados de la SOG, el resultado es también alrededor del 8%, plenamente coincidente el estudio PREDIMERC y con otros que se han realizado en estas mismas fechas”.
En resumen, si se define a “diabéticos” a los individuos con glucemia basal >= 126 mg/dl o los que refieren tener diabetes o están en tratamiento con antidiabético, entonces ambos estudios son coincidentes en el 8% de prevalencia. Si el criterio fuera éste y la sobrecarga oral de glucosa, entonces se trata del 13,8%, aunque tampoco se indica si se produjo una segunda medición confirmatoria. Esto pudo haber sido omitido por motivos de espacio, dado que se trata de una “short communication”. Por esta razón enviaremos una carta al director dela revista Diabetología para que publique estas definiciones aclaratorias (que, según los investigadores, estaban en su artículo original).
Además de esto hemos hecho una comparación entre del estudio Di@be.tes y la población de Extremadura, encontrando que hay una diferencia estadísticamente significativa entre ambas. De todos los tramos, únicamente hay similitud en el de31 a45 años, pero no en los demás, tal y como puede apreciarse en la tabla siguiente.
[1] Soriguer F, Godoy A, Boach-Comas A et al. Prevalence of diabetes mellitus and impaired glucose regulation inSpain: the Di@bet.es Study. Diabetologia. 2011 Oct 11. [Epub ahead of print]
[2] Centro de Investigación Biomédica en Red de Diabetes y Enfermedades Metabólicas Asociadas (CIBERDEM), Spain
[3] Gil Montalbán E, Zorrilla Torras B, Ortiz Marrón H et al. Prevalencia de diabetes Mellitus y factores de riesgo cardiovascular en la población adulta de la Comunidad de Madrid: estudio PREDIMERC. Gac Sanit.2010;24(3):233–240
Deficiencia de vitamina B12 en pacientes diabéticos tratados con metformina
Mariño Suárez JE, Izquierdo Pradas L, Milán Vegas A. Deficiencia de vitamina B12 en pacientes diabéticos tratados con metformina. Med Clin (Barc). 2011 Oct 17. [Epub ahead of print]
En conclusión, nuestros datos muestran que, aproximadamente, uno de cada 6 pacientes con DM2 tratados con metformina presenta cifras de vitamina B12 por debajo del límite normal. Este dato apoyaría la recomendación de incluir la determinación de B12 en estos pacientes, tanto al inicio como durante el seguimiento. La aparición de deficiencia no obliga a suspender el uso de metformina. El tratamiento con B12 por vía oral parece ser una opción eficaz, normalizando los niveles de vitamina de forma mantenida.
Palabras Clave: Investigación en atención primaria con datos extraídos de la actividad de la propia consulta + Vitamina B12, Diabetes Mellitus, Metformina y OMI-AP
la maldición de la osteoporosis
Resumen:
Susan Ott es una médico Internista especializada en enfermedades metabólicas que mantiene un magnifico curso on line sobre osteoporosis de gran utilidad para los que quieren desbrozar y aclararse en el proceloso mundo de la osteoporosis y su tratamiento. Susan es la autora de una revisión publicada en la revista Cleveland Clinic Journal of Medicine cuyo objetivo es determinar la duración optima del tratamiento para la osteoporosis y que ha tenido bastante repercusión en nuestro país, tanto en prensa general, como blogs especializados.
Importante este tema de la duración de los tratamientos que en nuestro país se suele zanjar con el contundente «de por vida».
En esta revisión se recomienda suspender el tratamiento con bifosfonatos a los cinco años. La autora no se recata en decir que las razones para esa afirmación son una mezcla de opiniones y débiles evidencias. Las recomendaciones que da para el manejo de la suspensión del tratamiento y control posterior de los pacientes están basadas en su opinión y experiencia ante la escasez de pruebas fehacientes que sirvan para guiar la toma de decisiones. Felizmente también nos recuerda que muchas de las decisiones, no solo ya de continuar el tratamiento con estos medicamentos, sino incluso de iniciarlo en determinados casos (osteopenia, riesgo bajo de fracturas, densitometría como único criterio, medicina basada en el marketing) carecen, asimismo, de pruebas suficientes.
En cualquier caso se debe recordar el aforismo que da nombre a ese blog “Primun non nocere”
Con la misma lucidez que nos lleva reconocer su poca evidencia, NO habría que tener recato en suspender a los cinco años un tratamiento que probablemente no se debía haber empezado. En los casos en que esa indicación estuviera más clara, una explicación fisiológica, la ausencia de beneficio (que no es lo mismo que beneficio de la ausencia) y la probabilidad (pequeña) de efectos adversos como la fracturas atípicas serian suficientes, a la espera de mejor evidencia, para establecer la duración óptima del tratamiento con bisfosfonatos para la osteoporosis en cinco años.
El señor de las curvas que tanto nos suenan
Paul Meier, who was among the most influential biostatisticians of his generation and helped bring mathematical rigor to medical research in the years after World War II, died Aug. 7 at his home in Manhattan.
Pues bien, el problema de analizar observaciones incompletas por su dispersión en el tiempo era un viejo problema. Charlie Winsor estaba trabajando en el, y se acercó a Princeton y habló con Tukey al respecto. [Joseph] Berkson de la Clínica Mayo había escrito un artículo sobre él, pero no había estimado la varianza. Alguien me preguntó cómo hacerlo, y yo le dije, «Oh, eso es muy difícil: tienes que hacer esto y aquello y. . . «.
Entonces uno de mis colegas me mostró un artículo de Mayor Greenwood que me abrió bastante los ojos, y me contó lo que había hecho Winsor, me abrió los ojos aún más..
Así contestaba Paul Meier en una entrevista publicada en la revista Clinical Trials cuando le preguntaron por su famoso artículo uno de los más citados de la historia que describía el famoso método de la curvas de supervivencia de Kaplan- Meier que vemos como grafico prácticamente en todos los ensayos clínicos. Sigue la entrevista comentando la anécdota de su forzada unió a Kaplan para escribir el artículo que finalmente se publicó. Como yo estaba trabajando en el, le escribí a Tukey sobre el problema, y me dijo que Kaplan – otro de sus estudiantes – estaba haciendo algo similar………. Tras hablar con el editor de JASA “Trague saliva y supongo que Kaplan también, nos pusimos a trabajar duro, y casi al tiempo yo resolví un problema que el no podía resolver y él, uno de los que yo no podía
Que son las curvas de supervivencia de Kaplan -Meier
Cuando la variable que se desea medir es el tiempo hasta que ocurre un evento, se utilizan para analizarlas un conjunto de técnicas estadísticas conocidas como «análisis de supervivencia»– al principio se usaron sobre todo para analizar el tiempo hasta el fallecimiento del paciente o supervivencia y de ahí el nombre, pero los eventos pueden ser la muerte, o cualquier otro perjudicial o beneficioso”
Cuando medimos los datos relacionados con el tiempo hasta que ocurre un evento podemos encontrarnos con varios tipos de problemas
- Que al final del periodo de observación no todos los pacientes habrán presentado el evento objeto de estudio.
- Los pacientes se incorporan durante todo el periodo de observación, por lo que los últimos en hacerlo serán observados durante un periodo de tiempo menor que los que entraron al principio y por lo tanto la probabilidad de que les ocurra el suceso es menor.
- Que algunos pacientes se hayan perdido por causas diversas, no habiendo sido posible determinar su estado.
Dentro de los análisis de supervivencia, el método de Kaplan-Meier se caracteriza por calcular “la supervivencia” cada vez que ocurre un evento y se basa en algo obvio: para sobrevivir un año hay que sobrevivir cada uno de los días de éste. Calculamos entonces para cada día la proporción de sucesos que se observan en ese día. Para cada instante de tiempo la supervivencia se calcula como la supervivencia en el instante anterior multiplicada por la tasa de supervivencia en ese instante. Como se ve en la tabla, el procedimiento de Kaplan-Meier calcula la estimación de la probabilidad de supervivencia de cada uno de los períodos de tiempo t, excepto el primero, como una probabilidad condicional compuesta
El método produce también un gráfico, como el de abajo que a todos nos suena mucho y que la proxima vez que veamos asociaremos a ese hombre con gafas y aspecto de empollón que acaba de fallecer. D.E.P 
Los efectos analgésicos de la marca en el tratamiento de dolores de cabeza.
A Branthwaite y Cooper P. Los efectos analgésicos de la marca en el tratamiento de dolores de cabeza. Br Med J 1981; 282 (6276) : 1,576-1,578.
Resumen
El efecto de la marca – es decir, el etiquetado y la comercialización – de un analgésico de propiedad muy conocida y utilizada para el tratamiento de dolores de cabeza se estudio en una muestra de mujeres que recibieron medicamentos con marca o sin marca, ya sea como placebo o con ingrediente activo.
La muestra se dividió también en función de si los sujetos eran usuarios habituales de la marca o los usuarios de otras marcas. Los resultados mostraron que los comprimidos de la marca eran en general mucho más eficaces, que las pastillas sin marca, en el alivio de dolores de cabeza. Se observaron otros efectos: los efectos de la marca fueron más evidentes a la hora de tomarlos que a los 30 minutos en las mujeres que recibieron placebo, y en los usuarias de la marca en comparación con los usuarias de otras marcas. Se formula la hipótesis de que estos efectos se deben a una mayor confianza en la ayuda que proporciona una marca bien conocida, y que la marca tiene un efecto analgésico que interactúa con los efectos analgésicos de los placebos y de los principios activos.
Primum non nocere 2026 