Examinando por Autor "Ariel Franco, Juan Victor"
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Ítem Cómo interpretar las pruebas diagnósticas(Medwave, 2021) Pérez, Ignacio; Taito-Vicenti, Iara Yamila; González-Xuriguera, Catalina Gracia; Carvajal, Cristhian; Ariel Franco, Juan Victor; Loézar, CristóbalEn el ámbito de la salud, los profesionales deben tomar decisiones en un marco de incertidumbre. Al realizar un diagnóstico, se categorizan los signos y síntomas, sumados a los hallazgos de exámenes complementarios de una condición clínica particular, implicando la definición de un tratamiento y pronóstico específico. Durante el proceso diagnóstico se utilizan herramientas de la anamnesis, examen físico y exámenes complementarios para apoyar dicha categorización. Estas herramientas, conocidas como pruebas diagnósticas, permiten estimar la probabilidad de la presencia o ausencia de la condición médica sospechada. La utilidad de las pruebas diagnósticas varía para cada condición clínica y se evalúan mediante estudios de exactitud (sensibilidad y especificidad) e impacto diagnóstico (repercusión sobre los desenlaces de salud). En este artículo, se abordan los conceptos teóricos y prácticos generales sobre las pruebas diagnósticas en seres humanos considerando sus antecedentes históricos, su relación con las teorías sobre probabilidades y su utilidad práctica con ejemplos ilustrativos.Ítem Diferencia mínima clínicamente importante: conceptos básicos(Medwave, 2021) Julieta Aldana Salas Apaza, Julieta; Ariel Franco, Juan Victor; Meza, Nicolás; Madrid, Eva; Loézar, Cristobal; Garegnani, LuisEste artículo es parte de una serie metodológica colaborativa de revisiones narrativas sobre temáticas de bioestadística y epidemiología clínica. El objetivo de esta revisión es presentar conceptos básicos sobre la diferencia mínima clínicamente importante y su utilización en el ámbito de la investigación clínica y la síntesis de evidencia. La diferencia mínima clínicamente importante se define como la diferencia más pequeña en la puntuación en cualquier dominio o desenlace de interés que los pacientes son capaces de percibir como beneficiosa. Es un concepto útil en varios aspectos, ya que vincula la magnitud del cambio con las decisiones de tratamiento en la práctica clínica y enfatiza la primacía de la percepción del paciente, que es afectada por un sinfín de variables tales como el tiempo, el lugar y el estado actual de salud, que pueden ocasionar gran variabilidad en los resultados.Ítem Graficando el cuerpo de la evidencia: lo esencial para comprender el enfoque de los mapas de brecha de evidencia(Medwave, 2021) Schuller-Martínez, Bastián; Meza, Nicolás; Pérez-Bracchiglione, Javier; Ariel Franco, Juan Victor; Loezar, Cristóbal; Madrid, EvaEl gran aumento en la producción de evidencia científica ha llevado a la creación de métodos para facilitar su revisión y síntesis, surgiendo distintos diseños según el objetivo principal que se busque cumplir. Los mapas de brecha de evidencia constituyen un enfoque novedoso de revisión de literatura. Corresponden a colecciones temáticas de un amplio campo de evidencia, utilizando una estrategia de búsqueda sistemática que destaca por identificar brechas o lagunas en el cuerpo de la evidencia disponible y por involucrar tempranamente a la audiencia definida como blanco para el diseño de un producto gráfico amigable. Se han establecido como una herramienta a considerar para guiar la agenda y el financiamiento de futuras investigaciones, y como apoyo en la toma de decisiones y en la creación de políticas basadas en evidencia. Los formatos más utilizados para representar sus hallazgos son el gráfico de burbujas y la grilla intervención-desenlace. Este artículo corresponde al sexto de una serie de revisiones narrativas acerca de tópicos generales en bioestadística y epidemiología clínica, y tiene por objetivo describir las características generales de los mapas de brecha de evidencia, destacar sus principales objetivos y utilidades, explorar los formatos de mapeo más utilizados y comparar este enfoque con otras propuestas de síntesis.Ítem Graphical representation of the body of the evidence: the essentials for understanding the evidence gap map approach(Medwave, 2021) Schuller-Martínez, Bastián; Meza, Nicolás; Pérez-Bracchiglione, Javier; Ariel Franco, Juan Victor; Loezar, Cristóbal; Madrid, EvaThe significant increase in scientific evidence production has led to the creation of methods to facilitate evidence review and synthesis. This has turned, this has resulted in the emergence of different designs depending on the review’s objective. Evidence gap maps constitute a novel approach for literature review. They are thematic collections of a broad field of evidence, using a systematic search strategy that identifies gaps in knowledge and engages, early on, the target audience to design a friendly graphic product. Evidence maps are a tool to be considered in the roster of options available for research funders in that they are particularly useful for evidence-based decision-making and evidence-based policy development. The most commonly used formats to display the findings of evidence gap search designs are the bubble plot and the intervention-outcome framework. This article corresponds to the sixth of a series of narrative reviews on general topics of biostatistics and clinical epidemiology. The purpose of this review is to describe the principal features of evidence gap maps, highlighting their main objectives and utility, exploring the most commonly used mapping formats, and comparing this approach with other evidence synthesis designs.Ítem Making wise choices about low-value health care in the COVID-19 pandemic(Wiley, 2021) Clarke, Mike; Born, Karen; Johansson, Minna; Jørgensen, Karsten Juhl; Levinson, Wendy; Madrid, Eva; Muscat Meng, Dina; Ariel Franco, Juan VictorÍtem Metodología GRADE, parte 1: cómo evaluar la certeza de la evidencia(Medwave, 2021) Kirmayra, Matías; Quilodrán, Carlos; Valente, Bárbara; Loezar, Cristóbal; Garegnani, Luis; Ariel Franco, Juan VictorLa certeza de la evidencia para las intervenciones es la seguridad o confianza de que el verdadero efecto se encuentra dentro de un rango particular o en relación con un umbral. En la nueva pirámide de la evidencia, las revisiones sistemáticas representan la lupa a través de la cual se evalúa dicha certeza. La metodología GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) surge como respuesta a la existencia de múltiples sistemas de clasificación de la evidencia y ofrece un proceso transparente y estructurado para desarrollar y presentar resúmenes de evidencia considerando la certeza de esta y, en un segundo paso, la fuerza de las recomendaciones que informan. El proceso GRADE comienza con una pregunta explícita, que incluye las especificaciones de todos los desenlaces importantes y críticos. Los principales dominios que se utilizan para valorar la certeza de la evidencia son: 1. El riesgo de sesgo, 2. La inconsistencia, 3. Evidencia indirecta, 4. Imprecisión, y 5. El sesgo de publicación. Los factores que pueden aumentar la certeza de la evidencia son: 1. Gradiente dosis respuesta, 2. Gran magnitud del efecto, 3. Efecto de los potenciales factores de confusión residual. Finalmente, las tablas de resumen de hallazgos (Summary of Findings) sintetizan el proceso de manera simplificada y con un lenguaje controlado. El objetivo general de esta revisión narrativa es abordar los principales conceptos básicos teóricos y prácticos de la metodología GRADE de manera simplificada y con ejemplos prácticos.Ítem Metodología GRADE, parte 2: de la evidencia a la decisión—esquematizando la toma de decisiones en salud(Medwave, 2021) Quilodrán, Carlos; Kirmayra, Matías; Valente, Bárbara; Pérez-Bracchiglion, Javier; Garegnani, Luis; Ariel Franco, Juan VictorLa metodología GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) provee un método para valorar la certeza de la evidencia y para la formulación de recomendaciones que ayuden en la toma de decisiones en salud. Una vez identificado el problema y valorada la certeza de la evidencia, los marcos de la evidencia a la decisión (Evidence to decision frameworks o EtD) utilizan un sistema transparente y estructurado para formular recomendaciones, en que se consideran criterios como el balance entre beneficios y daños, valores y preferencias de los pacientes, aceptabilidad, factibilidad, equidad y uso de recursos para establecer una recomendación en salud. Esta podrá tener distinta fuerza (fuertes o débiles) y dirección (a favor o en contra). La transparencia de este proceso permite que otros usuarios puedan adaptar un marco de recomendaciones según el contexto deseado, mediante un proceso de adaptación-adopción. Ante la extensa información disponible sobre marcos de la evidencia a la decisión y la metodología GRADE en general, esta revisión narrativa busca entregar una explicación acerca de los principales conceptos involucrados en la toma de decisiones en salud, a través de descripciones simplificadas, amigables y con ejemplos prácticos, con el fin de facilitar su entendimiento por lectores inexpertos.Ítem Registered trials address questions already answered with high-certainty evidence: A sample of current redundant research(Elsevier, 2021) Vergara-Merino, Laura; Verdejo, Catalina; Ariel Franco, Juan Victor; Escobar Liquitay, Camila; Urrútia, Gerard; Klabundea, Rachel; Pérez, Paulina; Sánchez, Luna; Madrid, EvaObjective. To identify clinical trials registered later than 2015, that study the effect of an intervention on a primary outcome whose “Certainty of Evidence” (CoE) has already been rated “high” in a Cochrane SR. Study Design and Setting. We searched the Cochrane Library for all SRs from 2015. We analyzed SRs of interventions and excluded withdrawn reviews or those with no Summary of Findings (SoF) table. We retrieved the GRADE CoE ratings of each SR's primary outcomes in the SoF tables and identified those rated “high.” We searched the World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform and ClinicalTrials to identify records of clinical studies that tackled those outcomes and were registered after the date of publication of the respective 2015 SR. Results. We selected 602 SRs. Eighty-one contained a “high” CoE rating on at least one primary outcome, totaling 152 primary outcomes rated “high.” We found 39 clinical trials registered for primary outcomes with evidence already rated as “high” in a 2015 Cochrane SR. Conclusion. This study shows the existence of clinical trials registered to study primary outcomes whose CoE has already been rated “high” in a Cochrane SR.