Estudios de COVID-19 basados en datos potencialmente ‘débiles y demasiado optimistas’, advierten investigadores
Crédito: CC0 Public Domain
Los médicos pueden estar tomando decisiones sobre el cuidado de pacientes con covid-19 basándose en evidencia débil y demasiado optimista , han encontrado los investigadores de Keele.
Investigadores de la Universidad de Keele e instituciones de toda Europa, incluida la Universidad de Oxford, revisaron 27 estudios de investigación que proponen modelos para el diagnóstico y pronóstico de pacientes con Covid-19.
Los investigadores, cuyo artículo ha sido publicado hoy en el British Medical Journal (BMJ) (enlace aquí), encontró que los datos y los métodos utilizados en estos estudios tenían potencialmente un alto riesgo de sesgo, mientras que algunos de los estudios incluían recomendaciones que eran cuestionables si se ponían en práctica.
Los investigadores advierten que los modelos potencialmente defectuosos pueden hacer que los médicos tomen decisiones inapropiadas sobre si los pacientes tienen el virus, necesitan un ventilador o deben permanecer en el hospital.
Desde el brote en diciembre , los sistemas de atención médica en todo el mundo han estado bajo una gran presión.
Más de un millón de personas han sido diagnosticadas con el virus en todo el mundo y el número de muertes ha superado las 51,000.
Los médicos enfrentan presión para detectar y diagnosticar a los pacientes infectados con el virus y dar un pronóstico para cada caso confirmado.
Los investigadores revisaron 27 estudios25 con datos de China, uno con datos de Italia y otro con datos internacionales. Los datos se recopilaron entre el 8 de diciembre de 2019 y el 15 de marzo de 2020.
Descubrieron que todos los estudios tenían un alto riesgo de sesgo. Algunos de los estudios tenían una selección de pacientes no representativa, mientras que otros excluyeron pacientes que aún estaban enfermos al final de los estudios. Otros tuvieron un análisis estadístico deficiente.
Los investigadores reconocen que los datos clínicos de los pacientes con covid-19 son escasos y que los estudios se realizaron bajo severas limitaciones de tiempo para que pudieran ayudar a la toma de decisiones médicas lo más rápido posible.
Sin embargo, dadas las fallas identificadas, los investigadores dijeron que les preocupaba que algunos de los modelos propuestos ya se estuvieran utilizando para respaldar decisiones médicas.
Están pidiendo a los investigadores que compartir datos de pacientes anónimos de alta calidad a través de la Organización Mundial de la Salud para apoyar los esfuerzos de colaboración para construir y validar modelos de predicción más rigurosos.
Richard Riley, profesor de bioestadística en la Universidad de Keele, dijo: «Los médicos deberían tomar decisiones basado en evidencia sólida. Desafortunadamente, los estudios actuales no brindan modelos sólidos para el diagnóstico o pronóstico de Covid-19.
«Los investigadores de todo el mundo deben unirse para compartir sus datos de inmediato para mejorar la calidad». ty de futuros estudios en esta área. Los profesionales de la salud y los metodólogos deben trabajar juntos para agrupar datos de Covid-19 representativos y de alta calidad que luego se analizan utilizando métodos estadísticos apropiados».
El Dr. Kym Snell, profesor de bioestadística en la Universidad de Keele, dijo: «Muchos investigadores están centrando sus esfuerzos en tratar de ayudar a los profesionales de la salud en este momento tan difícil, esto debe ser aplaudido. Sin embargo, aún debemos asegurarnos de que los modelos para el diagnóstico y el pronóstico de pacientes con Covid-19 se prueben adecuadamente.
«Continuaremos evaluando críticamente nuevos modelos para que los profesionales de la salud tengan una resumen fechado de la evidencia».
Laure Wynants, profesora asistente de epidemiología en la Universidad de Maastricht, que dirigió la investigación, dijo: «Esta investigación ha demostrado cuán importante es para los investigadores que trabajan en este campo compartir buenas evidencia de calidad. Esto ayuda a identificar rápidamente los modelos que funcionan bien y pueden respaldar potencialmente la toma de decisiones en la práctica clínica».
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ATS publica una nueva guía sobre el manejo de COVID-19 Más información: Laure Wynants et al. Modelos de predicción para el diagnóstico y pronóstico de la infección por covid-19: revisión sistemática y evaluación crítica, BMJ (2020). DOI: 10.1136/bmj.m1328 Información de la revista: British Medical Journal (BMJ)
Proporcionado por la Universidad de Keele Cita: Estudios de COVID-19 basados en potencialmente ‘débiles y datos demasiado optimistas, advierten investigadores (8 de abril de 2020) consultados el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-04-covid-based-potentially-weak-over-optimistic.html Este documento está sujeto a los derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.