40. Metodología de Investigación y Lectura Crítica

Referencia rápida personal | Medicina Integrativa · Bloque V, Módulo 14 Las herramientas para leer y producir evidencia en MI: diseños, appraisal (PRISMA/GRADE/RoB 2), bioestadística aplicada, sesgos y escritura científica. Sin esto, la MI se convierte en marketing. Capítulo metodológico: casi todo es marco/tablas, no afirmaciones clínicas — las citas se usan como ejemplo de diseño o referencia canónica de la herramienta, no como recomendación de tratamiento.

Etiquetas: [A] guía/evidencia fuerte · [B] ECA/MA · [C] emergente · [D] tradicional/opinión. Basado en: EQUATOR Network (PRISMA 2020, CONSORT 2010, STROBE) · GRADE Working Group · Cochrane (RoB 2, Handbook) · Cap. 01 (niveles de evidencia y GRADE en profundidad).

Abreviaturas — siglas usadas en este capítulo (clic para desplegar)

BMJ British Medical Journal · ECA ensayo clínico aleatorizado · GH hormona del crecimiento (somatotropina) · GRADE sistema GRADE de graduación de la evidencia · HR hazard ratio (razón de riesgos instantáneos) · IC intervalo de confianza (del 95 %) · IPD metaanálisis de datos individuales de pacientes (individual patient data) · MA meta-análisis · NNT número necesario a tratar · OR odds ratio (razón de momios) · RGPD Reglamento General de Protección de Datos · RR riesgo relativo · RS revisión sistemática · SMD diferencia de medias estandarizada


§1 Diseños de Estudio (jerarquía + límites en MI)

1.1 Jerarquía de evidencia

                 ┌─────────────────────────────┐  ← mayor validez interna
                 │  RS / MA de ECA (+ GRADE)   │
                 ├─────────────────────────────┤
                 │       ECA individual        │
                 ├─────────────────────────────┤
                 │      Cohortes (prosp.)      │
                 ├─────────────────────────────┤
                 │   Casos-control · transv.   │
                 ├─────────────────────────────┤
                 │   Series / casos clínicos   │
                 ├─────────────────────────────┤
                 │   Mecanismo / preclínico    │
                 ├─────────────────────────────┤
                 │  Opinión de experto / [D]   │  ← menor
                 └─────────────────────────────┘

El nivel del diseño es el techo de la certeza, no su garantía. Un ECA mal cegado o subpotente puede valer menos que una buena cohorte. GRADE (Cap. 01 §4) parte del diseño pero sube o baja la certeza según ejecución, consistencia, precisión y sesgo.

1.2 Diseños y su papel en MI

Diseño Pregunta que responde Uso / fortaleza en MI Reto específico
ECA paralelo doble ciego Eficacia causal Estándar de referencia Cegar acupuntura/manual/dieta es difícil
ECA pragmático Efectividad "como se usa" en la práctica real Alta validez externa; terapias complejas Menor control; contaminación entre brazos
ECA explicativo Eficacia en condiciones ideales Máxima validez interna Baja generalización
ECA cruzado (crossover) Efecto intra-sujeto Eficiente en crónicos estables Efecto arrastre (carryover); lavado
ECA con sham / placebo Efecto específico vs contexto Aísla el ingrediente activo Sham imperfecto (aguja Streitberger, láser apagado, "manual falso")
n-of-1 ¿Funciona en este paciente? Ideal para individualización, suplementos Solo condiciones crónicas y reversibles
Cohorte prospectiva Incidencia, pronóstico, daño Exposiciones no aleatorizables Confusión residual; pérdidas
Casos-control Factores de riesgo (enfermedad rara) Rápido, barato Sesgo de recuerdo y de selección
Transversal Prevalencia, asociación puntual Encuestas de uso de MCA No establece temporalidad
MA de datos individuales (IPD) Efecto agrupado con datos crudos Pooling potente, subgrupos fiables Ej.: acupuntura, Vickers [B] (DOI: 10.1016/j.jpain.2017.11.005)
RWE / registros Efectividad y seguridad poblacional Grandes n, larga cola de eventos Asociación, no causalidad
Preclínico / mecanístico Plausibilidad biológica Genera hipótesis No prueba beneficio clínico [D]

1.3 El problema del cegado y el placebo en MI

1.4 Antes de leer: formular la pregunta (PICO)

P (Population) · I (Intervention) · C (Comparator) · O (Outcome) [· T tiempo · S setting]

Un estudio solo responde su PICO. Comparador y outcome son donde más se manipula la percepción de eficacia (comparador débil, endpoint subrogado, seguimiento corto).


§2 Appraisal Crítico (leer un paper con método)

2.1 Herramienta por tipo de estudio (referencias canónicas)

Herramienta Para qué / diseño Referencia canónica
PRISMA 2020 Reporte de RS/MA (checklist 27 ítems + flujo) Page MJ et al. BMJ. 2021;372:n71. PMID 33782057 · DOI: 10.1136/bmj.n71
GRADE Certeza de la evidencia + fuerza de recomendación Guyatt GH et al. BMJ. 2008;336(7650):924-6. PMID 18436948 · DOI: 10.1136/bmj.39489.470347.AD
RoB 2 (Cochrane) Riesgo de sesgo en ECA (5 dominios) Sterne JAC et al. BMJ. 2019;366:l4898. PMID 31462531 · DOI: 10.1136/bmj.l4898
ROBINS-I Riesgo de sesgo en estudios no aleatorizados de intervención Cochrane (marco estándar)
Newcastle-Ottawa Calidad de cohortes / casos-control escala clásica
AMSTAR-2 Calidad metodológica de una RS instrumento estándar
QUADAS-2 Estudios de precisión diagnóstica instrumento estándar
CONSORT 2010 Guía de reporte de ECA paralelos Schulz KF et al. BMJ. 2010;340:c332. PMID 20332509 · DOI: 10.1136/bmj.c332
STROBE Guía de reporte de estudios observacionales von Elm E et al. Ann Intern Med. 2007;147(8):573-7. PMID 17938396 · DOI: 10.7326/0003-4819-147-8-200710160-00010

Riesgo de sesgo (RoB 2) ≠ calidad de reporte (CONSORT). RoB juzga si el resultado es creíble; CONSORT/STROBE juzgan si el artículo está bien descrito. Un paper puede reportar impecablemente un estudio sesgado.

2.2 GRADE en una línea (detalle en Cap. 01 §4)

Certeza:  ⊕⊕⊕⊕ Alta · ⊕⊕⊕⊝ Moderada · ⊕⊕⊝⊝ Baja · ⊕⊝⊝⊝ Muy baja
Baja la certeza (−) Sube la certeza (+)
Riesgo de sesgo · Inconsistencia (I² alto) Efecto grande (RR <0,5 o >2)
Evidencia indirecta · Imprecisión (IC ancho) Gradiente dosis-respuesta
Sesgo de publicación Confusores plausibles que reforzarían el efecto real

En MI, heterogeneidad + cegado imperfecto + estudios pequeños casi siempre bajan la certeza → certeza real ≤ moderada aunque el titular diga "significativo".

2.3 Lectura crítica exprés de un artículo

  1. Pregunta clara (PICO) y diseño adecuado para ella.
  2. Muestra: ¿n justificado por cálculo de potencia? ¿aleatorización y ocultación de asignación reales?
  3. Cegado: ¿de paciente, terapeuta y evaluador? ¿sham creíble?
  4. Outcome: ¿primario prerregistrado, duro o subrogado? ¿un solo primario o fishing?
  5. Análisis: ¿por intención de tratar (ITT)? ¿manejo de pérdidas?
  6. Resultado: ¿tamaño de efecto + IC95% (no solo p)? ¿clínicamente relevante (MCID)?
  7. Conflictos y financiación; ¿protocolo registrado (concordancia de endpoints)?

§3 Bioestadística Aplicada (lo esencial)

3.1 Medidas de efecto

Medida Qué es Interpretación rápida
RR (riesgo relativo) Razón de riesgos 1 = sin efecto; 0,75 = ↓25% riesgo
OR (odds ratio) Razón de odds ≈RR si evento raro; exagera si evento frecuente
HR (hazard ratio) Razón de tasas en el tiempo Supervivencia/tiempo-a-evento; 0,7 = ↓30% tasa instantánea
RD / diferencia de riesgo Diferencia absoluta Base del NNT (1/RD)
MD (diferencia de medias) Efecto en unidades reales Interpretable si la escala es familiar
SMD (dif. medias estandarizada) Efecto sin unidades (Cohen) 0,2 pequeño · 0,5 medio · 0,8 grande

RR/HR relativos engañan sin el riesgo basal. "↓50% del riesgo" puede ser del 2% al 1% (RD 1%, NNT 100). Exige siempre la cifra absoluta.

3.2 Precisión e inferencia

Concepto Interpretación
IC 95% Precisión del estimador; si cruza el nulo (1 para RR/OR/HR, 0 para diferencias) → no significativo
Valor p Prob. de datos ≥ extremos si H₀ fuera cierta; p<0,05 ≠ verdad ni relevancia
Potencia (1−β) Capacidad de detectar un efecto real; baja potencia → falsos negativos y efectos inflados
Error tipo I (α) Falso positivo; se infla con comparaciones múltiples
Error tipo II (β) Falso negativo; típico en estudios pequeños de MI
MCID Mínima diferencia clínicamente importante — el umbral que hace relevante el efecto

El IC95% da más información que la p: muestra magnitud, dirección y precisión a la vez. Preferirlo siempre.

3.3 Impacto clínico

Medida Qué responde Regla
NNT Cuántos tratar para 1 beneficio extra = 1/RD; menor = mejor
NNH Cuántos tratar para 1 daño extra Comparar NNT vs NNH = balance beneficio/riesgo

3.4 Meta-análisis: heterogeneidad y sesgo

Concepto Interpretación
% de variación por heterogeneidad, no azar: <25% baja · 25–50% moderada · >50% alta · >75% muy alta
Modelo de efectos fijos Asume un único efecto verdadero; para estudios homogéneos
Modelo de efectos aleatorios Asume distribución de efectos; preferido con heterogeneidad (habitual en MI)
Forest plot Efecto por estudio + IC + peso + estimador combinado (diamante)
Funnel plot / Egger Asimetría → sesgo de publicación (faltan estudios pequeños negativos)

Un I² alto invalida el "promedio". Agrupar estudios muy heterogéneos produce un número preciso pero sin sentido. Explorar subgrupos y meta-regresión antes de creer el combinado.


§4 Sesgos Frecuentes en MI

Sesgo Qué es Ejemplo típico en MI Mitigación
Publicación Los positivos se publican más MA de suplemento infla el efecto Funnel/Egger; buscar registros y literatura gris
Cherry-picking / selección Elegir estudios/outcomes favorables "10 estudios avalan X" (ignora 40) RS completa, protocolo a priori
Cegado inadecuado Paciente/evaluador conoce el brazo Acupuntura sin sham Evaluador ciego, endpoints objetivos
Placebo / expectativa Mejora por contexto y creencia Outcomes subjetivos inflados Control con sham/placebo
Regresión a la media Valores extremos tienden al promedio "Mejoró tras la terapia" en brote agudo Grupo control
Outcome switching Cambiar el endpoint tras ver datos Primario negativo → se reporta un secundario Comparar con registro (PROSPERO/CT.gov)
Confusión Tercera variable explica la asociación "Los que toman X viven más" (más sanos de base) Ajuste, aleatorización
Patrocinio / conflicto Financiador influye en el resultado Estudio del fabricante Declaración; replicación independiente
Sesgo de recuerdo Memoria diferencial por grupo Encuestas retrospectivas de dieta/MCA Diseño prospectivo
Correlación ⇒ causalidad Asociación leída como causa Biomarcador que sube ≠ beneficio Criterios de Bradford Hill; ECA

El error rey en MI: tomar plausibilidad mecanística + estudio pequeño positivo como "está probado".


§5 Escritura Científica y Ética

5.1 Estructura y reporte

5.2 Registro y transparencia

Qué Dónde
Protocolo de ECA ClinicalTrials.gov · EudraCT/CTIS
Protocolo de RS/MA PROSPERO
Datos / materiales / preprints OSF, Zenodo, repositorios abiertos

Registrar el protocolo antes protege del outcome switching y del p-hacking. Concordancia protocolo↔publicación = señal de integridad.

5.3 Integridad y ética


§6 Seguridad Interpretativa — Errores que Dañan (sección de seguridad — obligatoria)

(Capítulo metodológico: "seguridad" = evitar que una lectura errónea de la evidencia dañe al paciente. No hay dosis ni interacciones farmacológicas aquí; el daño es por conclusión equivocada.)

6.1 Errores de interpretación y su daño clínico

Error Daño clínico
Tomar un estudio pequeño/positivo como prueba Recomendar lo no probado; falso negativo tomado como "seguro"
Confundir asociación con causalidad Intervenir sin base real (Cap. 01)
Ignorar heterogeneidad / certeza GRADE Sobrevender un "promedio" sin sentido
Endpoints subrogados como si fueran duros Mejora un biomarcador ≠ vive mejor/más (Cap. 11)
RR/HR sin riesgo basal Exagerar el beneficio ("↓50%" trivial en absoluto)
Sesgo de patrocinio no declarado Sobrestimar el efecto
p<0,05 = relevante Efecto significativo pero clínicamente nulo
Ausencia de evidencia = evidencia de ausencia Descartar (o vender) por estudios subpotentes
Extrapolar de preclínico/mecanismo a la clínica Recomendar por plausibilidad, sin outcome (Cap. 42)

6.2 Regla de decisión antes de aplicar un hallazgo

¿Es FALSABLE? → ¿REPLICADO independiente? → ¿certeza GRADE ≥ moderada?
        → ¿tamaño de efecto CLÍNICAMENTE relevante (supera el MCID)?
                 SÍ a todo → aplicar · algún NO → presentar como INCIERTO

Si no supera el filtro, preséntalo como incierto y no lo recomiendes como probado. El daño metodológico más grave es el mismo que el clínico: retrasar o sustituir un tratamiento eficaz por otro no probado (Cap. 44). El "primero, no dañar" también aplica a cómo leemos la evidencia (Cap. 01 §3).


Guía de referencia rápida personal — No sustituye el juicio clínico individualizado. Última actualización: 2026-07-08 Verificación: capítulo metodológico (marco/tablas, sin afirmaciones clínicas ni dosis) · 6 citas resolubles (PMID+DOI): Vickers IPD-MA acupuntura como diseño potente (10.1016/j.jpain.2017.11.005) · GRADE Guyatt 2008 (10.1136/bmj.39489.470347.AD, PMID 18436948) · PRISMA 2020 Page 2021 (10.1136/bmj.n71, PMID 33782057) · RoB 2 Sterne 2019 (10.1136/bmj.l4898, PMID 31462531) · CONSORT 2010 Schulz (10.1136/bmj.c332, PMID 20332509) · STROBE von Elm 2007 (10.7326/0003-4819-147-8-200710160-00010, PMID 17938396). ROBINS-I/Newcastle-Ottawa/AMSTAR-2/QUADAS-2 citados como instrumentos estándar (sin DOI puntual). Errores de interpretación (estudio pequeño, causalidad, endpoints subrogados, RR sin riesgo basal) destacados · 0 PMIDs/DOIs no recuperados emitidos · 0 dosis · 0 afirmaciones clínicas verificables (capítulo metodológico). Fuentes: EQUATOR Network (PRISMA 2020, CONSORT 2010, STROBE) · GRADE Working Group (Guyatt BMJ 2008) · Cochrane (RoB 2, Sterne BMJ 2019; ROBINS-I; Handbook) · Vickers AJ et al. J Pain 2018 (ejemplo de IPD-MA). PMID/DOI verificados vía PubMed. Recuperado 2026-07-08.