La serie de actualización en metodología para la investigación en el enfermo crítico ha tratado las dificultades inherentes a las características de este tipo de enfermo, la bioética, la interpretación de resultados y los errores metodológicos. Además, se han mostrado nuevas técnicas estadísticas para la investigación de la causalidad, se ha tratado el metaanálisis y se ha profundizado en el análisis de big data. Este último abordaje es hacia donde van las nuevas investigaciones en el campo del enfermo crítico. La serie que cerramos ha pretendido dar una visión de conjunto de los métodos estadísticos orientada hacia el futuro, con el fin de mejorar la cultura estadística. De manera paralela, hemos valorado la evolución de la complejidad de los análisis metodológicos en la revista.
The series of updates on methodology for research in critically ill patients has addressed the difficulties caused by the characteristics of patients of this kind, bioethics, the interpretation of results, and methodological error. New statistical methods for causality research, meta-analysis and big data analysis have also been described. The last update refers to the horizon for new research in the field of critical care. We close the series with the hope of having provided a global vision of the statistical methods oriented toward the future, with the aim of promoting statistical culture. In parallel, we have analyzed the evolution in complexity of the methodological analysis in the journal.
Ponemos fin a la serie de metodología en Medicina Intensiva que comenzó en el mes de abril de 20181, y que ha incluido 8 artículos que esperamos hayan estimulado el interés por el análisis estadístico en la preparación de trabajos para su publicación en nuestra revista.
La serie incluyó 4 artículos sobre aspectos generales, el primero de los cuales trató de la importancia de la metodología en la investigación del paciente crítico2, con un desglose de las dificultades inherentes a las características de este tipo de pacientes para la investigación clínica, así como las decepciones generadas por diversos fracasos terapéuticos, en alguna medida por la aplicación de diseños incorrectos. Otro artículo expuso algunas claves en la interpretación de resultados estadísticos3, procurando facilitar la comprensión de conceptos habituales en metodología que no siempre son bien entendidos por los profesionales e investigadores. La tercera revisión versó sobre la ética de la investigación clínica4, donde se clarifican aspectos fundamentales de aspectos bioéticos que deben tenerse en cuenta en el desarrollo de los estudios, siendo hoy día requisito imprescindible para cualquier investigación. Y un cuarto trabajo revisó algunos errores frecuentes en la utilización de la estadística5, que previene a los lectores sobre deslices e incluso fraudes detectados en la investigación publicada y que, por tanto, afectan a la traslación a la práctica clínica. Todos han profundizado en los temas desde la perspectiva del paciente crítico, asumiendo sus peculiaridades y condicionantes.
Por otra parte, hemos tratado nuevas herramientas de la metodología estadística. Una revisión sobre nuevas técnicas en el abordaje de la causalidad en los estudios observacionales6 nos ha presentado formas de análisis que van más allá de los estudios multivariantes de regresión logística convencional. Otra revisión sobre métodos estadísticos alternativos7 nos muestra opciones diferentes a las técnicas habituales para explorar la verdad detrás de los datos. Y presentamos una introducción del estudio a través del big data8, la herramienta que probablemente cambiará de manera definitiva nuestra forma de analizar la realidad biológica en salud y, más concretamente, en el paciente crítico, donde la abundancia y la complejidad de los datos ofrece un enorme campo a estas técnicas. Por último, hemos incluido un magnífico artículo sobre metaanálisis9, que constituye una de las principales fuentes de obtención de conocimiento contrastado para nuestra práctica clínica y de detección de nichos de incertidumbre para orientar futuras investigaciones.
En el artículo de presentación de la serie analizamos la densidad de utilización de herramientas estadísticas en los originales que publicamos en Medicina Intensiva, comparándolos con los de las otras 2 revistas de referencia en cuidados intensivos, Intensive Care Medicine y Critical Care Medicine1. Observamos la importante diferencia en la presencia de estudios multicéntricos, en el número de test utilizados por original y, sobre todo, en el uso de análisis de mayor complejidad estadística. Probablemente una mayor calidad de la investigación permite incorporar test más complejos y en mayor número, y con ello se consigue además optar a revistas de mayor impacto.
Para lograr mejorar estos indicadores, el comité editorial se plantea desarrollar 2 líneas paralelas10. Por un lado, incrementar nuestro factor de impacto impulsando la citación de la revista a través de la mejora de su accesibilidad y difusión (cambios en la web, app), atrayendo firmas de alto nivel, facilitando la publicación en inglés y promoviendo la responsabilidad de los intensivistas hispanohablantes en la publicación en nuestra revista. Pero, por otro lado, entendemos que el proceso editorial debe ser exigente y constructivo en la mejora de la calidad científica de los estudios. El papel de los revisores en este aspecto es fundamental, y puede ayudar a incorporar calidad y complejidad en los análisis estadísticos en el propio proceso de peer-review, que den mayor consistencia y credibilidad a los estudios que publicamos. Entendemos que esto redundará en una mayor posibilidad de citación externa.
En el seguimiento que realizamos sobre la calidad metodológica de los originales publicados en nuestra revista podemos ver una cierta evolución en los últimos años. En la tabla 1 se muestra un nuevo análisis que compara los originales publicados en los años 2016 y 2017 con los que se han publicado en 2018 más los que se encuentran publicados online (a noviembre de 2018). Queremos destacar que seguimos publicando fundamentalmente estudios observacionales, con una tasa baja de multicéntricos, y un escaso cálculo de tamaños muestrales (tabla 1). Pero cabe destacar que en este corto periodo de tiempo hemos visto un claro incremento del uso de test no habituales, que se están incorporando a nuestros artículos hasta aparecer en casi un 20% de los originales. Además, vemos como existe un incremento significativo en estos años en el porcentaje de estudios que incorporan más de 3 análisis estadísticos (chi cuadrado de tendencia lineal; p=0,042) (fig. 1). Por otra parte, el número de revisiones sistemáticas y metaanálisis ha pasado de 0 a 5 en el segundo periodo analizado, y hemos publicado 2 originales basados en el big data. Todo ello parece indicar una mayor y mejor elaboración metodológica en los originales publicados. Por supuesto, una mayor complejidad estadística no garantiza el interés de la investigación clínica, pero sí puede considerarse una condición necesaria para su desarrollo, como se ha comprobado en otras revistas11.
Análisis comparativo de la metodología estadística aplicada a originales publicados en Medicina Intensiva en 2 periodos de tiempo consecutivos
2016-2017 | 2018, 2019 y en prensa | |
---|---|---|
(n=66) | (n=58) | |
Multicéntricos, n (%) | 22 (34) | 17 (30) |
Autores españoles entre los firmantes, n (%) | 56 (86) | 46 (81) |
Análisis de mortalidad, n (%) | 27 (41) | 23 (40) |
Tamaño muestral calculado, n (%) | 5 (8) | 4 (7) |
Tipo de estudio: observacional, n (%) | 46 (71) | 51 (88) |
Análisis estadísticos, n (%) | ||
Comparación de proporciones | 52 (80) | 43 (75) |
Comparación de variables cuantitativas | 55 (85) | 44 (77) |
Comparación de medidas repetidas | 7 (11) | 7 (12) |
Kaplan-Meier | 11 (17) | 6 (11) |
Regresión simple | 1 (2) | 4 (7) |
Regresión lineal múltiple | 1 (2) | 3 (5) |
Regresión logística | 26 (40) | 21 (37) |
Regresión de Cox | 7 (11) | 6 (11) |
Propensity score | 1 (2) | 1 (2) |
Curvas ROC | 12 (19) | 15 (26) |
Análisis de correlación | 5 (8) | 10 (18) |
Análisis de concordancia | 5 (8) | 8 (14) |
Otros testa | 1 (2) | 11 (19)* |
Número de test por original, media (DE) | 2,9 (1,2) | 3,3 (1,4) |
En resumen, esperamos que la serie de metodología haya sido del agrado de nuestros lectores. Deseamos que haya servido para comprender diversos aspectos del diseño e interpretación estadística y para introducirse en temas complejos que pueden resultar áridos pero que son esenciales para el desarrollo futuro de la investigación clínica. Si no ha sido así, nos conformaremos con que haya estimulado a los investigadores a incorporar nuevas herramientas en el arsenal de peticiones a los asesores estadísticos. Si ello contribuye a incrementar la calidad y la posibilidad de citación de los trabajos publicados, habremos conseguido nuestro propósito.
Conflicto de interesesEl autor declara no tener ningún conflicto de intereses relacionado con el objeto de este artículo.