Evidencia basada en medicina

La medicina basada en evidencia (EBM) es "el uso concienzudo, explícito y juicioso de la mejor evidencia actual para tomar decisiones sobre el cuidado de pacientes individuales&# 34;. El objetivo de la MBE es integrar la experiencia del clínico, los valores del paciente y la mejor información científica disponible para guiar la toma de decisiones sobre el manejo clínico. El término se usó originalmente para describir un enfoque para enseñar la práctica de la medicina y mejorar las decisiones de médicos individuales sobre pacientes individuales.

Antecedentes, historia y definición

La medicina tiene una larga historia de investigación científica sobre la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades humanas.

El concepto de ensayo clínico controlado fue descrito por primera vez en 1662 por Jan Baptist van Helmont en referencia a la práctica de la sangría. Escribió Van Helmont:

Salgamos de los Hospitales, de los Campes o de otros 200 o 500 pobres, que tienen fiebre o pleuritis. Vamos a dividirlos en Medias, vamos a echar suertes, que una mitad de ellos puede caer a mi parte, y los otros a la tuya; los curaré sin derramamiento de sangre y evacuación razonable; pero lo haces, como sabes... veremos cuántos Funerales ambos tendremos...

El primer informe publicado que describe la realización y los resultados de un ensayo clínico controlado fue el de James Lind, un cirujano naval escocés que realizó una investigación sobre el escorbuto durante su tiempo a bordo del HMS Salisbury en la Flota del Canal, mientras patrullaba el Golfo de Vizcaya. Lind dividió a los marineros que participaron en su experimento en seis grupos, de modo que los efectos de varios tratamientos pudieran compararse de manera justa. Lind encontró una mejoría en los síntomas y signos de escorbuto entre el grupo de hombres tratados con limones o naranjas. Publicó un tratado que describe los resultados de este experimento en 1753.

Una de las primeras críticas de los métodos estadísticos en medicina se publicó en 1835.

El término 'medicina basada en evidencia' fue presentado en 1990 por Gordon Guyatt de la Universidad McMaster.

Toma de decisiones clínicas

La publicación de Clinical Judgement de Alvan Feinstein en 1967 centró la atención en el papel del razonamiento clínico e identificó los sesgos que pueden afectarlo. En 1972, Archie Cochrane publicó Effectiveness and Efficiency, que describía la falta de ensayos controlados que respaldaran muchas prácticas que anteriormente se suponía que eran efectivas. En 1973, John Wennberg comenzó a documentar amplias variaciones en la práctica de los médicos. A lo largo de la década de 1980, David M. Eddy describió errores en el razonamiento clínico y lagunas en la evidencia. A mediados de la década de 1980, Alvin Feinstein, David Sackett y otros publicaron libros de texto sobre epidemiología clínica, que tradujeron los métodos epidemiológicos a la toma de decisiones de los médicos. Hacia fines de la década de 1980, un grupo de RAND demostró que una gran proporción de los procedimientos realizados por médicos se consideraban inapropiados incluso según los estándares de sus propios expertos.

Directrices y políticas basadas en evidencia

David M. Eddy comenzó a utilizar el término 'basado en evidencia' en 1987 en talleres y un manual encargado por el Consejo de Sociedades de Especialidades Médicas para enseñar métodos formales para el diseño de guías de práctica clínica. El manual fue finalmente publicado por el Colegio Americano de Médicos. Eddy publicó por primera vez el término 'basado en evidencia' en marzo de 1990, en un artículo del Journal of the American Medical Association que establecía los principios de las pautas basadas en la evidencia y las políticas a nivel de la población, que Eddy describió como "describiendo explícitamente los evidencia que pertenece a una política y vincular la política a la evidencia en lugar de las prácticas estándar de atención o las creencias de los expertos. La evidencia pertinente debe ser identificada, descrita y analizada. Los formuladores de políticas deben determinar si la política está justificada por la evidencia. Se debe escribir una justificación." Discutió las políticas basadas en la evidencia en varios artículos publicados en JAMA en la primavera de 1990. Esos artículos formaban parte de una serie de 28 publicados en JAMA entre 1990 y 1997 sobre métodos formales para diseñar lineamientos y políticas a nivel de población.

Educación médica

El término 'medicina basada en evidencia' se introdujo un poco más tarde, en el contexto de la educación médica. En el otoño de 1990, Gordon Guyatt lo usó en una descripción inédita de un programa en la Universidad McMaster para futuros o nuevos estudiantes de medicina. Guyatt y otros publicaron por primera vez el término dos años después (1992) para describir un nuevo enfoque para enseñar la práctica de la medicina.

En 1996, David Sackett y sus colegas aclararon la definición de este afluente de la medicina basada en la evidencia como "el uso concienzudo, explícito y juicioso de la mejor evidencia actual para tomar decisiones sobre el cuidado de pacientes individuales.... [Esto] significa integrar la experiencia clínica individual con la mejor evidencia clínica externa disponible de la investigación sistemática." Esta rama de la medicina basada en la evidencia tiene como objetivo hacer que la toma de decisiones individuales sea más estructurada y objetiva al reflejar mejor la evidencia de la investigación. Los datos basados en la población se aplican a la atención de un paciente individual, respetando el hecho de que los médicos tienen experiencia clínica reflejada en un diagnóstico eficaz y eficiente y una identificación cuidadosa y un uso compasivo de los pacientes individuales. situaciones, derechos y preferencias.

Entre 1993 y 2000, el Grupo de Trabajo de Medicina Basada en la Evidencia de la Universidad McMaster publicó los métodos para una amplia audiencia de médicos en una serie de 25 "Usuarios' Guías de la literatura médica" en JAMA. En 1995, Rosenberg y Donald definieron la medicina basada en la evidencia a nivel individual como "el proceso de encontrar, evaluar y utilizar los hallazgos de investigaciones contemporáneas como base para las decisiones médicas". En 2010, Greenhalgh utilizó una definición que enfatizaba los métodos cuantitativos: "el uso de estimaciones matemáticas del riesgo de beneficio y daño, derivadas de investigaciones de alta calidad en muestras de población, para informar la toma de decisiones clínicas en el diagnóstico, investigación o manejo de pacientes individuales."

Las dos definiciones originales resaltan diferencias importantes en cómo se aplica la medicina basada en la evidencia a las poblaciones frente a los individuos. Al diseñar pautas aplicadas a grandes grupos de personas en entornos con relativamente pocas oportunidades de modificación por parte de médicos individuales, la formulación de políticas basadas en evidencia enfatiza que debe existir buena evidencia para documentar la efectividad de una prueba o tratamiento. En el marco de la toma de decisiones individual, los profesionales pueden tener mayor libertad en la forma en que interpretan la investigación y la combinan con su juicio clínico. En 2005, Eddy ofreció una definición general para las dos ramas de la MBE: "La medicina basada en la evidencia es un conjunto de principios y métodos destinados a garantizar que, en la mayor medida posible, las decisiones médicas, las pautas y otros tipos de políticas se basan y son consistentes con buena evidencia de efectividad y beneficio."

Progreso

En el área de pautas y políticas basadas en evidencia, la Sociedad Estadounidense del Cáncer introdujo la insistencia explícita en la evidencia de efectividad en 1980. El Grupo de trabajo de servicios preventivos de EE. UU. (USPSTF) comenzó a emitir pautas para intervenciones preventivas basadas en evidencia. principios basados en 1984. En 1985, la Asociación Blue Cross Blue Shield aplicó criterios estrictos basados en evidencia para cubrir nuevas tecnologías. A partir de 1987, sociedades especializadas como el Colegio Estadounidense de Médicos y organizaciones de salud voluntarias como la Asociación Estadounidense del Corazón escribieron muchas pautas basadas en la evidencia. En 1991, Kaiser Permanente, una organización de atención administrada en los EE. UU., inició un programa de pautas basadas en evidencia. En 1991, Richard Smith escribió un editorial en el British Medical Journal e introdujo las ideas de las políticas basadas en la evidencia en el Reino Unido. En 1993, la Colaboración Cochrane creó una red de 13 países para producir guías y revisiones sistemáticas. En 1997, la Agencia de Investigación y Calidad de la Atención Médica de EE. UU. (AHRQ, entonces conocida como la Agencia para la Política e Investigación de la Atención Médica, o AHCPR) estableció Centros de Práctica Basados en Evidencia (EPC) para producir informes de evidencia y evaluaciones de tecnología para apoyar el desarrollo de pautas. En el mismo año, la AHRQ, la AMA y la Asociación Estadounidense de Planes de Salud (ahora America's Health Insurance Plans) crearon un Centro de Información de Pautas Nacionales que seguía los principios de las políticas basadas en la evidencia. En 1999, se creó el Instituto Nacional para la Excelencia Clínica (NICE) en el Reino Unido.

En el área de la educación médica, las facultades de medicina de Canadá, los EE. UU., el Reino Unido, Australia y otros países ahora ofrecen programas que enseñan medicina basada en la evidencia. Un estudio de 2009 de los programas del Reino Unido encontró que más de la mitad de las facultades de medicina del Reino Unido ofrecían algún tipo de formación en medicina basada en la evidencia, aunque los métodos y el contenido variaban considerablemente, y la enseñanza de la MBE estaba restringida por la falta de tiempo curricular, tutores capacitados y materiales didácticos. Se han desarrollado muchos programas para ayudar a los médicos individuales a obtener un mejor acceso a la evidencia. Por ejemplo, UpToDate se creó a principios de la década de 1990. La Colaboración Cochrane comenzó a publicar revisiones de evidencia en 1993. En 1995, BMJ Publishing Group lanzó Clinical Evidence, una publicación periódica semestral que proporcionaba breves resúmenes del estado actual de la evidencia sobre preguntas clínicas importantes para los médicos.

Práctica actual

Para el año 2000, el uso del término basado en evidencia se había extendido a otros niveles del sistema de atención médica. Un ejemplo son los servicios de salud basados en evidencia, que buscan aumentar la competencia de los tomadores de decisiones de los servicios de salud y la práctica de la medicina basada en evidencia a nivel organizacional o institucional.

Los múltiples afluentes de la medicina basada en la evidencia comparten un énfasis en la importancia de incorporar la evidencia de la investigación formal en las políticas y decisiones médicas. Sin embargo, debido a que difieren en la medida en que requieren buena evidencia de efectividad antes de promover una pauta o política de pago, a veces se hace una distinción entre medicina basada en evidencia y medicina basada en ciencia, que también tiene en cuenta factores como la plausibilidad previa. y compatibilidad con la ciencia establecida (como cuando las organizaciones médicas promueven tratamientos controvertidos como la acupuntura). También existen diferencias en cuanto a la medida en que es factible incorporar información a nivel individual en las decisiones. Por lo tanto, es posible que las pautas y políticas basadas en evidencia no se 'hibridan' fácilmente; con prácticas basadas en la experiencia orientadas hacia el juicio clínico ético, y puede conducir a contradicciones, concursos y crisis no deseadas. Los "líderes del conocimiento" más efectivos (gerentes y líderes clínicos) utilizan una amplia gama de conocimientos de gestión en su toma de decisiones, en lugar de solo evidencia formal. Las pautas basadas en la evidencia pueden proporcionar la base para la gubernamentalidad en la atención de la salud y, en consecuencia, desempeñar un papel central en la gobernanza de los sistemas de atención de la salud contemporáneos.

Métodos

Pasos

Los pasos para diseñar pautas explícitas basadas en evidencia se describieron a fines de la década de 1980: formular la pregunta (población, intervención, intervención de comparación, resultados, horizonte temporal, entorno); busque en la literatura para identificar estudios que informen la pregunta; interpretar cada estudio para determinar con precisión lo que dice sobre la pregunta; si varios estudios abordan la pregunta, sintetizar sus resultados (metanálisis); resumir la evidencia en tablas de evidencia; comparar los beneficios, daños y costos en un balance general; sacar una conclusión sobre la práctica preferida; escribir la pauta; escribir la justificación de la directriz; haga que otros revisen cada uno de los pasos anteriores; implementar la directriz.

Para fines de educación médica y toma de decisiones a nivel individual, en 1992 se describieron cinco pasos de la MBE en la práctica y la experiencia de los delegados que asistieron a la Conferencia de 2003 de docentes y desarrolladores de atención médica basada en la evidencia se resumió en cinco pasos y publicado en 2005. Este proceso de cinco pasos se puede clasificar en términos generales de la siguiente manera:

1. Traducción de incertidumbre a una pregunta contestable; incluye cuestionamiento crítico, diseño de estudio y niveles de evidencia
2. Recuperación sistemática de las mejores pruebas disponibles
3. Evaluación crítica de las pruebas de validez interna que pueden desglosarse en aspectos relativos a:
   • Errores sistemáticos como resultado del sesgo de selección, sesgo de información y confusión
   • Aspectos cuantitativos del diagnóstico y tratamiento
   • El tamaño del efecto y los aspectos relativos a su precisión
   • Importancia clínica de los resultados
   • Validez externa o generalizabilidad
4. Aplicación de resultados en la práctica
5. Evaluación del desempeño

Revisiones de evidencia

Las revisiones sistemáticas de estudios de investigación publicados son una parte importante de la evaluación de tratamientos particulares. La Colaboración Cochrane es una de las organizaciones más conocidas que realiza revisiones sistemáticas. Al igual que otros productores de revisiones sistemáticas, requiere que los autores proporcionen un protocolo de estudio detallado, así como un plan reproducible de su búsqueda bibliográfica y evaluaciones de la evidencia. Después de evaluar la mejor evidencia, el tratamiento se clasifica como (1) probablemente beneficioso, (2) probablemente dañino o (3) sin evidencia que respalde el beneficio o el daño.

Un análisis de 2007 de 1016 revisiones sistemáticas de los 50 Grupos de Revisión de la Colaboración Cochrane encontró que el 44 % de las revisiones concluyó que era probable que la intervención fuera beneficiosa, el 7 % concluyó que era probable que la intervención fuera perjudicial y el 49 % concluyó que esa evidencia no apoyó ni el beneficio ni el daño. El 96% recomendó más investigación. En 2017, un estudio evaluó el papel de las revisiones sistemáticas producidas por la Colaboración Cochrane para informar a los pagadores privados de EE. UU. elaboración de políticas; mostró que aunque los documentos de políticas médicas de los principales contribuyentes privados de EE. UU. fueron informados por revisiones sistemáticas de Cochrane, todavía había margen para alentar el uso posterior.

Evaluación de la calidad de la evidencia

La medicina basada en la evidencia categoriza diferentes tipos de evidencia clínica y los califica o clasifica de acuerdo con la fuerza de su ausencia de los diversos sesgos que acosan a la investigación médica. Por ejemplo, la evidencia más sólida para las intervenciones terapéuticas la proporciona la revisión sistemática de ensayos aleatorios, bien ciegos, controlados con placebo con ocultamiento de la asignación y seguimiento completo que involucran una población de pacientes y una condición médica homogénea. Por el contrario, los testimonios de pacientes, los informes de casos e incluso la opinión de expertos tienen poco valor como prueba debido al efecto placebo, los sesgos inherentes a la observación y el informe de casos y las dificultades para determinar quién es un experto (sin embargo, algunos críticos han argumentado que la opinión de los expertos 'no pertenece a la clasificación de la calidad de la evidencia empírica porque no representa una forma de evidencia empírica' y continúan diciendo que 'la opinión de los expertos parecería ser un tipo separado y complejo de conocimiento que no encajaría en jerarquías que de otro modo estarían limitadas únicamente a la evidencia empírica.").

Varias organizaciones han desarrollado sistemas de calificación para evaluar la calidad de la evidencia. Por ejemplo, en 1989, el Grupo de trabajo de servicios preventivos de EE. UU. (USPSTF, por sus siglas en inglés) presentó el siguiente sistema:

• Nivel I: Evidencia obtenida de al menos un ensayo controlado debidamente diseñado.
• Nivel II-1: Evidencia obtenida de ensayos controlados bien diseñados sin aleatorización.
• Nivel II-2: Evidencia obtenida de estudios bien diseñados de cohortes o estudios de casos, preferiblemente de más de un centro o grupo de investigación.
• Nivel II-3: Evidencia obtenida de múltiples diseños de series temporales con o sin la intervención. Los resultados dramáticos en juicios incontrolados también podrían considerarse como este tipo de pruebas.
• Nivel III: Opiniones de autoridades respetadas, basadas en la experiencia clínica, estudios descriptivos o informes de comités de expertos.

Otro ejemplo son los Niveles de Evidencia CEBM de Oxford publicados por el Centro de Medicina Basada en Evidencia. Lanzado por primera vez en septiembre de 2000, los Niveles de evidencia brindan una forma de clasificar la evidencia para afirmaciones sobre pronóstico, diagnóstico, beneficios del tratamiento, daños del tratamiento y detección, que la mayoría de los esquemas de calificación no abordan. Los niveles originales de CEBM se basaron en la evidencia para que el proceso de búsqueda de evidencia sea factible y sus resultados explícitos. En 2011, un equipo internacional rediseñó los niveles CEBM de Oxford para hacerlos más comprensibles y tener en cuenta los desarrollos recientes en los esquemas de clasificación de evidencia. Los niveles de evidencia de Oxford CEBM han sido utilizados por pacientes y médicos, así como por expertos para desarrollar pautas clínicas, como recomendaciones para el uso óptimo de fototerapia y terapia tópica en psoriasis y pautas para el uso del sistema de estadificación BCLC para diagnosticar y seguimiento del carcinoma hepatocelular en Canadá.

En 2000, el grupo de trabajo Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) desarrolló un sistema. El sistema GRADE tiene en cuenta más dimensiones además de la calidad de la investigación médica. Requiere que los usuarios que realizan una evaluación de la calidad de la evidencia, generalmente como parte de una revisión sistemática, consideren el impacto de diferentes factores en su confianza en los resultados. Los autores de las tablas GRADE asignan uno de cuatro niveles para evaluar la calidad de la evidencia, sobre la base de su confianza en que el efecto observado (un valor numérico) está cerca del efecto verdadero. El valor de confianza se basa en juicios asignados en cinco dominios diferentes de manera estructurada. El grupo de trabajo GRADE define la 'calidad de la evidencia' y 'fuerza de las recomendaciones' basado en la calidad como dos conceptos diferentes que comúnmente se confunden entre sí.

Las revisiones sistemáticas pueden incluir ensayos controlados aleatorios con bajo riesgo de sesgo o estudios observacionales con alto riesgo de sesgo. En el caso de los ensayos controlados aleatorios, la calidad de la evidencia es alta pero se puede degradar en cinco dominios diferentes.

• Riesgo de sesgo: Una sentencia dictada sobre la base de la posibilidad de que el sesgo en los estudios incluidos haya influido en la estimación del efecto.
• Imprecisión: Una sentencia hecha sobre la base de la posibilidad de que la estimación observada del efecto pueda cambiar completamente.
• Indirectidad: Sentencia dictada sobre la base de las diferencias en las características de cómo se realizó el estudio y cómo se van a aplicar los resultados.
• Inconsistencia: Sentencia dictada sobre la base de la variabilidad de los resultados en los estudios incluidos.
• Sesgo de publicación: A judgment made on the basis of the question whether all the research evidence has been taken to account.

En el caso de los estudios observacionales por GRADE, la calidad de la evidencia comienza en un nivel más bajo y puede mejorarse en tres dominios además de estar sujeta a una degradación.

• Gran efecto: Estudios metodológicomente fuertes muestran que el efecto observado es tan grande que la probabilidad de que cambie completamente es menos probable.
• La confusión plausible cambiaría el efecto: A pesar de la presencia de un posible factor de confusión que se espera reduzca el efecto observado, la estimación de los efectos todavía muestra un efecto significativo.
• Gradiente de respuesta de dosis: La intervención utilizada se vuelve más eficaz con el aumento de la dosis. Esto sugiere que un aumento adicional probablemente traerá más efecto.

Significado de los niveles de calidad de la evidencia según GRADE:

• Alta Calidad Evidencia: Los autores confían en que la estimación presentada está muy cerca del verdadero valor. En otras palabras, la probabilidad es muy baja que nuevas investigaciones cambiarán completamente las conclusiones presentadas.
• Calidad moderada Evidencia: Los autores confían en que la estimación presentada está cerca del verdadero valor, pero también es posible que sea sustancialmente diferente. En otras palabras, nuevas investigaciones pueden cambiar completamente las conclusiones.
• Baja calidad Evidencia: Los autores no confían en la estimación del efecto, y el valor verdadero puede ser sustancialmente diferente. En otras palabras, es probable que nuevas investigaciones cambien por completo las conclusiones presentadas.
• Muy baja calidad Evidencia: Los autores no tienen ninguna confianza en la estimación y es probable que el valor verdadero sea sustancialmente diferente de él. En otras palabras, la nueva investigación probablemente cambiará las conclusiones presentadas por completo.

Categorías de recomendaciones

En las guías y otras publicaciones, la recomendación de un servicio clínico se clasifica según el equilibrio entre riesgo y beneficio y el nivel de evidencia en el que se basa esta información. El Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de EE. UU. utiliza el siguiente sistema:

• Nivel A: Buena evidencia científica sugiere que los beneficios del servicio clínico superan sustancialmente los riesgos potenciales. Los clínicos deben discutir el servicio con pacientes elegibles.
• Nivel B: Al menos evidencia científica justa sugiere que los beneficios del servicio clínico superan los riesgos potenciales. Los clínicos deben discutir el servicio con pacientes elegibles.
• Nivel C: Al menos evidencia científica justa sugiere que el servicio clínico proporciona beneficios, pero el equilibrio entre beneficios y riesgos es demasiado cercano para las recomendaciones generales. Los clínicos no necesitan ofrecerlo a menos que se apliquen consideraciones individuales.
• Nivel D: Al menos evidencia científica justa sugiere que los riesgos del servicio clínico superan los beneficios potenciales. Los clínicos no deben ofrecer habitualmente el servicio a pacientes asintomáticos.
• Nivel I: Falta evidencia científica, de mala calidad o conflictiva, de manera que no se pueda evaluar el equilibrio de riesgo versus beneficio. Los clínicos deben ayudar a los pacientes a comprender la incertidumbre que rodea al servicio clínico.

Los panelistas de la guía GRADE pueden hacer recomendaciones sólidas o débiles sobre la base de criterios adicionales. Algunos de los criterios importantes son el equilibrio entre los efectos deseables e indeseables (sin considerar el costo), la calidad de la evidencia, los valores y las preferencias y los costos (utilización de recursos).

A pesar de las diferencias entre los sistemas, los propósitos son los mismos: guiar a los usuarios de información de investigación clínica sobre qué estudios probablemente sean más válidos. Sin embargo, los estudios individuales aún requieren una evaluación crítica cuidadosa.

Medidas estadísticas

La medicina basada en evidencia intenta expresar los beneficios clínicos de las pruebas y los tratamientos mediante métodos matemáticos. Las herramientas utilizadas por los profesionales de la medicina basada en la evidencia incluyen:

• Tasa de probabilidad Las probabilidades previas a la prueba de un diagnóstico particular, multiplicadas por la relación de probabilidad, determinan las probabilidades post-prueba. (Las probabilidades pueden calcularse a partir de la probabilidad [más familiar] y luego convertirse a ella.) Esto refleja el teorema de Bayes. Las diferencias en la relación de probabilidad entre los ensayos clínicos se pueden utilizar para priorizar los ensayos clínicos según su utilidad en una situación clínica determinada.
• AUC-ROC El área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor (AUC-ROC) refleja la relación entre sensibilidad y especificidad para una prueba dada. Las pruebas de alta calidad tendrán un AUC-ROC acercando 1, y las publicaciones de alta calidad sobre pruebas clínicas proporcionarán información sobre el AUC-ROC. Los valores de corte para pruebas positivas y negativas pueden influir en la especificidad y sensibilidad, pero no afectan a AUC-ROC.
• Número necesario para tratar (NNT)/Número necesario para dañar (NNH). NNT y NNH son formas de expresar la eficacia y la seguridad, respectivamente, de las intervenciones de una manera clínicamente significativa. La NNT es el número de personas que necesitan ser tratadas para lograr el resultado deseado (por ejemplo, supervivencia del cáncer) en un paciente. Por ejemplo, si un tratamiento aumenta la probabilidad de supervivencia en un 5%, entonces 20 personas necesitan ser tratadas para que 1 paciente adicional sobreviva debido al tratamiento. El concepto también se puede aplicar a las pruebas de diagnóstico. Por ejemplo, si se necesita invitar a 1.339 mujeres de 50 a 59 años para la detección del cáncer de mama durante un período de diez años con el fin de evitar que una mujer muera de cáncer de mama, entonces la NNT por ser invitada a la detección del cáncer de mama es de 1339.

Calidad de los ensayos clínicos

La medicina basada en evidencia intenta evaluar objetivamente la calidad de la investigación clínica mediante la evaluación crítica de las técnicas reportadas por los investigadores en sus publicaciones.

• Consideraciones de diseño de juicio: Estudios de alta calidad han definido claramente los criterios de elegibilidad y tienen datos mínimos perdidos.
• Consideraciones de generalización: Los estudios sólo pueden ser aplicables a poblaciones de pacientes definidas de forma estrecha y no pueden ser generalizables a otros contextos clínicos.
• Seguimiento: El tiempo suficiente para que se produzcan resultados definidos puede influir en los resultados del estudio prospectivo y en la potencia estadística de un estudio para detectar diferencias entre un brazo de tratamiento y control.
• Potencia: Un cálculo matemático puede determinar si el número de pacientes es suficiente para detectar una diferencia entre los brazos del tratamiento. Un estudio negativo puede reflejar una falta de beneficio, o simplemente una falta de cantidades suficientes de pacientes para detectar una diferencia.

Limitaciones y críticas

Hay una serie de limitaciones y críticas a la medicina basada en la evidencia. Dos esquemas de categorización ampliamente citados para las diversas críticas publicadas de la MBE incluyen la división triple de Straus y McAlister ("limitaciones universales a la práctica de la medicina, limitaciones exclusivas de la medicina basada en la evidencia y percepciones erróneas de la medicina basada en la evidencia& #34;) y la categorización de cinco puntos de Cohen, Stavri y Hersh (MBE es una base filosófica deficiente para la medicina, define la evidencia de manera demasiado estrecha, no está basada en la evidencia, tiene una utilidad limitada cuando se aplica a pacientes individuales o reduce la autonomía de la relación médico/paciente).

Sin ningún orden en particular, algunas objeciones publicadas incluyen:

• Las investigaciones realizadas por EBM, como los ensayos controlados aleatorizados (RCT), pueden no ser pertinentes para todas las situaciones de tratamiento. Las investigaciones tienden a centrarse en poblaciones específicas, pero las personas individuales pueden variar sustancialmente de las normas de población. Debido a que algunos segmentos de población han sido históricamente poco investigados (debido a razones tales como la raza, el género, la edad y las enfermedades comorbidas), las pruebas de los RCT pueden no ser generalizables a esas poblaciones. Así, la EBM se aplica a grupos de personas, pero esto no debe impedir que los médicos utilicen su experiencia personal para decidir cómo tratar a cada paciente. Un autor aconseja que "el conocimiento adquirido de la investigación clínica no responde directamente a la pregunta clínica primaria de lo que es mejor para el paciente" y sugiere que la medicina basada en evidencia no debe descartar el valor de la experiencia clínica. Otro autor afirmó que "la práctica de la medicina basada en evidencia significa integrar la experiencia clínica individual con la mejor evidencia clínica externa disponible de investigación sistemática".
• El ideal teórico de EBM (que cada pregunta clínica estrecha, de la que pueden existir cientos de miles, sería contestada por el metaanálisis y revisiones sistemáticas de múltiples RCT) se enfrenta a la limitación de que la investigación (especialmente los RCT mismos) es cara; por lo tanto, en realidad, para el futuro previsible, la demanda de EBM siempre será mucho mayor que la oferta, y la mejor humanidad puede hacer es recortar la aplicación de recursos escasos.
• La investigación puede ser influenciada por prejuicios tales como sesgo de publicación y conflicto de intereses en la publicación académica. Por ejemplo, los estudios con conflictos debido a la financiación de la industria son más propensos a favorecer su producto. Se ha argumentado que la medicina basada en evidencias contemporáneas es una ilusión, ya que la medicina basada en evidencia ha sido corrompida por intereses corporativos, regulación fallida y comercialización del mundo académico.
• Las metodologías de exámenes sistemáticos son capaces de sesgo y abuso en relación con i) la elección de criterios de inclusión (ii) la elección de medidas de resultados, comparaciones y análisis (iii) la subjetividad inevitable en las evaluaciones del riesgo de sesgo, incluso cuando se observan procedimientos y criterios codificados. Un ejemplo de todos estos problemas se puede ver en una revisión de Cochrane, analizada por Edmund J. Fordham, et al. en su revisión relevante.
• Existe un retraso entre la realización del RCT y la publicación de sus resultados.
• Existe un retraso entre cuando se publican los resultados y cuando se aplican adecuadamente.
• La hipocognición (la ausencia de un marco mental simple y consolidado en el que se pueda colocar nueva información) puede obstaculizar la aplicación de la EBM.
• Valores: si bien los valores de los pacientes se consideran en la definición original de EBM, la importancia de los valores no se enfatiza comúnmente en la formación de EBM, un problema potencial en el estudio actual.

Un estudio de 2018, "Por qué todos los ensayos controlados aleatorios producen resultados sesgados", evaluó los 10 ECA más citados y argumentó que los ensayos enfrentan una amplia gama de sesgos y limitaciones, desde ensayos que solo pueden estudiar un pequeño conjunto de preguntas que se pueden aleatorizar y, en general, solo pueden evaluar el efecto del tratamiento promedio de una muestra, hasta las limitaciones para extrapolar los resultados a otro contexto, entre muchos otros descritos en el estudio.

Aplicación de la evidencia en entornos clínicos

A pesar del énfasis en la medicina basada en la evidencia, se siguen aplicando prácticas médicas inseguras o ineficaces debido a la demanda de pruebas o tratamientos por parte de los pacientes, a la imposibilidad de acceder a la información sobre la evidencia o al rápido ritmo de cambio en la evidencia científica. Por ejemplo, entre 2003 y 2017, la evidencia cambió en cientos de prácticas médicas, incluso si la terapia de reemplazo hormonal era segura, si los bebés deberían recibir ciertas vitaminas y si los medicamentos antidepresivos son efectivos en personas con la enfermedad de Alzheimer. Incluso cuando la evidencia muestra inequívocamente que un tratamiento no es seguro o no es efectivo, pueden pasar muchos años antes de que se adopten otros tratamientos.

Hay muchos factores que contribuyen a la falta de aceptación o implementación de las recomendaciones basadas en evidencia. Estos incluyen la falta de conciencia a nivel individual del médico o del paciente (micro), la falta de apoyo institucional a nivel de organización (meso) o superior a nivel de políticas (macro). En otros casos, un cambio significativo puede requerir que una generación de médicos se jubile o muera y sea reemplazada por médicos que fueron capacitados con evidencia más reciente.

Los médicos también pueden rechazar evidencia que entre en conflicto con su experiencia anecdótica o debido a sesgos cognitivos; por ejemplo, un recuerdo vívido de un resultado raro pero impactante (la heurística de disponibilidad), como la muerte de un paciente después de rechazar el tratamiento. Pueden tratar en exceso para "hacer algo" o para abordar las necesidades emocionales de un paciente. Es posible que les preocupen los cargos por mala praxis basados en una discrepancia entre lo que el paciente espera y lo que recomienda la evidencia. También pueden tratar en exceso o proporcionar tratamientos ineficaces porque el tratamiento se siente biológicamente plausible.

Es responsabilidad de quienes desarrollan las guías clínicas incluir un plan de implementación para facilitar la aceptación. El proceso de implementación incluirá un plan de implementación, análisis del contexto, identificación de barreras y facilitadores y diseño de estrategias para abordarlos.

Educación

La capacitación en medicina basada en la evidencia se ofrece a lo largo de la educación médica continua.

El cuestionario de Berlín y el Test de Fresno son instrumentos validados para evaluar la eficacia de la educación en medicina basada en la evidencia. Estos cuestionarios se han utilizado en diversos entornos.

Una revisión sistemática de Campbell que incluyó 24 ensayos examinó la efectividad del aprendizaje electrónico para mejorar el conocimiento y la práctica de atención médica basados en evidencia. Se encontró que el aprendizaje electrónico, en comparación con ningún aprendizaje, mejora el conocimiento y las habilidades de atención médica basados en evidencia, pero no las actitudes y el comportamiento. No hay diferencia en los resultados cuando se compara el aprendizaje electrónico con el aprendizaje presencial. Combinar el aprendizaje electrónico y el aprendizaje presencial (aprendizaje combinado) tiene un impacto positivo en el conocimiento, las habilidades, las actitudes y el comportamiento basados en evidencia. Como una forma de aprendizaje electrónico, algunos estudiantes de la escuela de medicina se involucran en la edición de Wikipedia para aumentar sus habilidades de EBM, y algunos estudiantes construyen materiales de EBM para desarrollar sus habilidades en la comunicación de conocimientos médicos.