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GENESIS-SEFH

Programa MADRE versión 4.0

Manual de Procedimientos


Versión:

4.0

Fecha:

10-12-2012

Página:





ANEXO B5. COMPARACIONES INDIRECTAS

CONCEPTOS

Glosario



  • Comparación narrativa o informal o no ajustada:. Comparan directamente los resultados de los brazos de tratamiento de los estudios evaluados, considerando que hay un grupo control común, y realizan una comparación informal por ejemplo comparando directamente los IC95% y su solapamiento, pero sin aplicar pruebas estadísticas. Se expresa normalmente de forma narrativa. No tienen validez




  • Comparaciones indirectas ajustadas (adjusted indirect comparison). Algunos autores consideran que es inapropiado utilizar esta expresión y que es más apropiado utilizar comparaciones indirectas con un comparador de referencia. En este caso a partir de ECA que valoren por separado las eficacia de dos tratamientos de interés (A y B) frente a un comparador o control común C (A vs C y B vs C), se puede comparar de manera indirecta la eficacia de A vs B, en este caso se preserva la asignación aleatoria original de los pacientes incluidos en los diferentes ECA. La validez de los resultados de este método implica asumir que el efecto de ambos tratamientos es consistente entre los ECA de ambos grupos, así los resultados de A y B vs C debería ser intercambiables.

En este caso para conseguir la intercambiabilidad es preciso que no existan diferencias importantes en las características de los pacientes y en la calidad de los estudios incluidos.




  • Metaanálisis de redes de tratamientos (network meta-analysis). Síntesis simultánea de todas las parejas de comparaciones con más de 2 intervenciones. Habitualmente se les llama “metaanálisis de tratamientos múltiples” (“MTM”), metaanálisis en red o metaanálisis de comparaciones de tratamientos mixtos (“CTM”-Mixed treatment comparison MTC-). Los metaanálisis de tratamientos múltiples se pueden utilizar para analizar estudios con múltiples grupos de intervención, y resumir estudios que hacen diferentes comparaciones de intervenciones.




  • Red de evidencia con lazo cerrado (Closed loop network of evidence). Red de evidencia donde más de dos intervenciones están siendo comparadas indirectamente y al menos un par de intervenciones están siendo comparadas directa e indirectamente.


Métodos estadísticos para realizar comparaciones indirectas


  • Método de Bucher. Es uno de métodos estadísticos más utilizados para la comparación indirecta ajustada debido a su menor complejidad. Se puede aplicar con diferentes estimadores (diferencias de medias, riesgos relativos, odds ratios, diferencias de riesgos, hazard ratios). Presenta un solo comparador común. Bucher et al 1 fueron los primeros en describir una comparación indirecta ajustada, permitiendo establecer una estimación indirecta del efecto relativo de 2 intervenciones A y B usando información de ECA que comparan cada una de estas intervenciones frente a un comparador común C (placebo o tratamiento estándar). En esta aproximación se obtiene la estimación directa de los efectos relativos de A versus C y B versus C, junto con medidas apropiadas de incertidumbre, usando un metaanálisis de parejas. Estas estimaciones se combinan apropiadamente para elaborar una estimación indirecta del efecto relativo de A versus B. Además se elabora una medida adecuada de incertidumbre para la estimación indirecta.

Se pueden realizar los cálculos en la calculadora ITC, desarrollada por Wells G et al2 http://www.cadth.ca/index.php/en/publication/884 y http://www.cadth.ca/index.php/en/itc-user-guide




  • Comparaciones de tratamientos mixtos (Mixed treatment comparsion –MTC-). Utilizan técnicas estadísticas metaanalíticas. Aproximación bayesiana descrita por Lu and Ades3 mediante la cual la evidencia directa e indirecta de comparaciones por pares puede ser combinada, y las intervenciones que no han sido comparadas directamente son enlazadas a través de comparadores comunes. Son útiles para detectar inconsistencia en la evidencia disponible4 . Proporciona información del efecto de cada intervención relativa a cada una de las otras, tanto si se han comparado o no directamente.




  • Metaanálisis de redes de tratamiento de Lumley5 (Networks meta-analysis). Aproximación frecuentística descrita por Lumley en la que la evidencia directa e indirecta se combina cuando hay al menos un lazo cerrado de evidencia que conecta dos intervenciones de interés.

Las redes de tratamiento y las comparaciones indirectas se evalúan en términos de su geometría, por ejemplo cuando todos los tratamientos se han comparado frente a un comparador común pero no entre ellos se obtiene una red en forma de estrella. Si todas las intervenciones se han comparado entre sí se obtiene un polígono.


Ejemplos gráficos:

Diagramas de redes para estructuras de evidencia: a) escenario de un metaanálisis de parejas estándar; b) comparación indirecta; c) MTC; d) MTC en la que todos los tratamientos se están valorando; e) red de evidencia desconectada; f)red conectada por extensión de la red usando un comparador común que atraviesa la discontinuidad. Los círculos sombreados indican que estos comparadores están siendo valorados6.


Las redes que no contienen lazos cerrados como el ejemplo a de la figura siguiente no pueden ser analizados usando el método frecuentística de Lumley. En los ejemplos de la figura B se pueden analizar tanto por la aproximación de Lumley’s network meta-analysis o por la aproximación Bayesiana MTC




Puntos clave:


  • En ausencia de evidencia comparativa directa suficiente, las comparaciones indirectas pueden ser consideradas como una herramienta analítica adicional, aunque son inciertas y la interpretación de los resultados debe realizarse cuidadosamente.

  • Para que el análisis indirecto sea fidedigno, los estudios deben ser similares en términos de calidad, factores relacionados con la aplicabilidad (población, Intervención), medidas de resultados e incidencia de efectos adversos.

  • No usar comparaciones indirectas no ajustadas

  • Las comparaciones indirectas permiten estimar comparaciones de tratamientos sin evidencia base para hacer todas las comparaciones de tratamiento y establecer prioridad de cual es la mejor.

  • La validez del método de la comparación indirecta ajustada depende de la consistencia de los efectos de los tratamientos en los distintos estudios.

  • Un problema metodológico potencial de las CI es la modificación del efecto del tratamiento, es decir la diferencia en el tamaño o la dirección del efecto del tratamiento según las diferencias en las características de los pacientes o los métodos de estudio (asunción de semejanza). Ver algoritmo propuesto por Coory M and Jordan S7





  • Evitar sobreestimar los hallazgos basándose en comparaciones indirectas cualitativas.




  • Si los resultados de la evidencia directa e indirecta son conflictivos evaluar los similitudes y diferencias de los estudios




  • La evidencia disponible sugiere que los estudios con riesgo de sesgos exageran los efectos de los tratamientos.


REFERENCIAS


  1. Bucher HC, Guyatt GH, Griffith LE, Walter SD. The results of direct and indirect treatment comparisons in meta-analysis of randomized controlled trials. J Clin Epidemiol. 1997;50(6):683-91.




  1. Wells GA, Sultan SA, Chen L, Khan M, Coyle D. Indirect treatment comparison [computer program]. Version 1.0. Ottawa: Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health; 2009




  1. Lu G, Ades AE. Combination of direct and indirect evidence in mixed treatment comparisons. Stat Med 2004;23(20):3105-24.




  1. Caldwell DM, Welton NJ, Ades AE. Mixed treatment comparison analysis provides internally coherent treatment effect estimates based on overviews of reviews and can reveal inconsistency. J Clin Epidemiol. 2010;63(8):875-82.




  1. Lumley T. Network meta-analysis for indirect treatment comparisons. Stat Med. 2002;21(16):2313-24.




  1. Sutton A, Ades AE, Cooper N, Abrams K. Use of indirect and mixed treatment comparisons for technology assessment. Pharmacoeconomics. 2008;26(9):753-67.



  1. Coory M, Jordan S. Frequency of treatment-effect modification affecting indirect comparisons. A systematic review. Pharmacoeconomics 2010:28(9):723-32.


DOCUMENTOS DE CONSULTA
Wells GA, Sultan SA, Chen L, Khan M, Coyle D. Indirect evidence: indirect treatment comparisons in meta-analysis. Ottawa: Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health; 2009. Disponible en: http://www.cadth.ca/index.php/en/hta/reports-publications/search/publication/884 [acceso:28/05/2010]
Glenny AM, Altman DG, Song F, Sakarovitch C, Deeks JJ, D'Amico R, Bradburn M, Eastwood AJ; International Stroke Trial Collaborative Group. Indirect comparisons of competing interventions. Health Technol Assess. 2005;9(26):1-134, iii-iv. Disponible en: http://www.hta.ac.uk/execsumm/summ926.htm [acceso:26/09/2010]
Song F, Altman DG, Glenny AM, Deeks JJ. Validity of indirect comparison for estimating efficacy of competing interventions: empirical evidence from published meta-analyses. BMJ. 2003;326(7387):472. Disponible en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC150178/pdf/472.pdf [acceso:26/09/2010]
Dias S, Welton NJ, Sutton A, Caldwell DM, Lu G, Ades AE. NICE DSU Technical support document 4: Inconsistency in networks of evidence based on randomized controlled trials. Disponible en:

http://www.nicedsu.org.uk/TSD%204%20Inconsistency_05_05_11_FINAL.pdf [acceso: 30/10/11]
What is indirect comparison?. What is…? Series. February 2009. Disponible en: http://www.whatisseries.co.uk/whatis/pdfs/What_is_ind_comp.pdf [acceso 15/05/2010]
Ortega Eslava A, Fraga Fuentes MD, Alegre del Rey EJ, Ventayol Bosch P. Editorial: Comparaciones indirectas. Farm Hosp. 2012; 36:173-5.






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