Diferentes níveis de evidência

O que é medicina baseada em evidências?

Uma definição de medicina baseada em evidências (MBE) é esta:¹ 'Medicina baseada em evidências é o uso consciente, explícito e criterioso das melhores evidências atuais na tomada de decisões sobre o cuidado de pacientes individuais.'

Praticar a medicina baseada em evidências incentiva os clínicos a integrar evidências válidas e úteis com a expertise clínica e as características únicas de cada paciente, permitindo que os clínicos apliquem evidências ao tratamento dos pacientes. Existem cinco etapas principais para praticar a medicina baseada em evidências:

• Identifique lacunas de conhecimento e formule uma pergunta clínica clara.

• Pesquise na literatura para identificar artigos relevantes.

• Avalie criticamente os artigos quanto à qualidade e à utilidade dos resultados; sempre questione se as evidências disponíveis são válidas, importantes e aplicáveis ao paciente individual.

• Implementar descobertas clinicamente úteis na prática.

• Avaliar o desempenho usando auditoria.

Os profissionais de saúde devem sempre aplicar seu conhecimento médico geral e julgamento clínico não apenas ao avaliar a importância das recomendações, mas também ao aplicá-las, pois podem não ser apropriadas em todas as circunstâncias. As seguintes perguntas devem ser feitas ao decidir sobre a aplicabilidade das evidências aos pacientes:

• Meu paciente é tão diferente daqueles do estudo que os resultados não podem ser aplicados?

• O tratamento é viável no meu ambiente?

• Quais são os prováveis benefícios e malefícios da terapia para o meu paciente?

• Como os valores do meu paciente influenciarão a decisão?

• Ao procurar evidências apropriadas:
  

  • Procure diretrizes disponíveis - por exemplo, Instituto Nacional para Excelência em Saúde e Cuidados (NICE), Recursos de Informação em Saúde, órgãos profissionais (por exemplo, um site especializado relevante como o Colégio Real de Obstetras e Ginecologistas (RCOG)).

  • Se não houver diretrizes disponíveis, procure por revisões sistemáticas - por exemplo, banco de dados Cochrane.

  • Se não houver revisões sistemáticas disponíveis, procure por pesquisas primárias - por exemplo, PubMed.

  • Se não houver pesquisa disponível, considere uma busca geral na internet (por exemplo, Google) ou discuta com um especialista local (neste nível, tenha cuidado com informações de baixa qualidade da internet ou viés pessoal, mesmo dos especialistas mais respeitados).

• A Biblioteca Nacional de Saúde oferece acesso a uma variedade de sites de pesquisa médica, incluindo PubMed, Medline, EMBASSY, Bandolier, Centro de Revisão e Disseminação da Universidade de York e o banco de dados Cochrane.

• Diretrizes nacionais e sites de orientação incluem o NICE e a Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN). Orientações sobre muitos tópicos também estão disponíveis no site dos Resumos de Conhecimento Clínico do NICE (NICE CKS) - anteriormente 'PRODIGY'.

Perguntas iniciais

• O tema e as conclusões: considere se a mensagem é importante e crível, e se ela se encaixa com o conhecimento e opinião existentes (sempre procure por outras pesquisas, revisões e diretrizes sobre o mesmo tema).

• Considere se há problemas óbvios com a pesquisa e se a pesquisa foi ética.

• Considere se os objetivos estão claros e a natureza precisa da hipótese em consideração.

• Financiamento: empresas farmacêuticas podem tentar publicar estudos que mostram seu produto de forma favorável, mas ignorar estudos negativos.

• Conflito de interesse: considere se a autenticidade da pesquisa pode ser confiável.

Tipo de estudo

Em geral, a hierarquia dos estudos para obtenção de evidências é:

• Revisões sistemáticas de ensaios clínicos randomizados (ECRs).

• ECRs.

• Estudos observacionais controlados - estudos de coorte e de caso-controle.

• Estudos observacionais não controlados - relatos de casos.

No entanto, a hierarquia depende da questão que está sendo pesquisada. O Centro de Medicina Baseada em Evidências (CEBM) publicou uma tabela para identificar os diferentes níveis de evidência para diferentes tipos de perguntas (por exemplo, prognóstico, benefícios do tratamento), incluindo:²

• Para questões de terapia ou tratamento, o nível mais alto possível de evidência é uma revisão sistemática ou meta-análise de ECRs ou um ECR individual.

• Para questões de prognóstico, o nível mais alto possível de evidência é uma revisão sistemática de estudos de coorte de início.

A opinião de especialistas não deve ser confundida com experiência pessoal (às vezes chamada de medicina baseada em eminência). A opinião de especialistas é o nível mais baixo de evidência aceitável, mas, na ausência de evidências de pesquisa, pode ser o melhor guia disponível.

• RCTs:

  • Os ECRs, especialmente aqueles com controles de placebo duplo-cego, são considerados o padrão-ouro da pesquisa clínica.

  • Esses estudos funcionam muito bem para certas intervenções - por exemplo, ensaios de medicamentos, mas é muito mais difícil para outras intervenções, como usar acupuntura simulada ou manipulação simulada como controle.

• Estudos longitudinais ou de coorte:

  • Um grupo de pessoas é acompanhado ao longo de muitos anos para determinar como variáveis como hábitos de fumar, exercício, ocupação e geografia podem afetar o resultado.

  • Estudos prospectivos são mais valorizados do que os retrospectivos, embora os primeiros obviamente levem muitos anos para serem realizados. Estudos retrospectivos são mais propensos a produzir viés.

• Meta-análise:

  • Quanto mais dados são agrupados, mais válidos são os resultados, mas possivelmente menos relevantes eles se tornam para pacientes individuais. A meta-análise pode, portanto, ser uma ferramenta útil, mas possui algumas limitações importantes.

  • Uma meta-análise considera talvez 10 ensaios de 100 pacientes e combina os resultados como se fosse um ensaio de 1.000 pacientes.

  • Embora esta técnica seja altamente avaliada, a metodologia pode não ser idêntica em todos os estudos e outros erros podem ser causados por um viés em certas publicações. Uma boa meta-análise deve conter um gráfico de funil com corte e preenchimento para avaliar o viés de publicação.

  • Um grande ensaio bem conduzido pode, portanto, ser muito mais valioso do que uma meta-análise.

Método

• A seleção de sujeitos é muito importante; algumas doenças são difíceis de definir - por exemplo, síndrome do intestino irritável, síndrome da fadiga crônica, fibromialgia. Para muitas doenças, há uma grande variação na gravidade - por exemplo, asma. Se os sujeitos foram pagos por participar do estudo, pode haver um possível viés.

• Questionários: avalie o design dos questionários, se foram testados, se os entrevistadores foram devidamente treinados e se as entrevistas foram padronizadas.

• O viés de recordação pode ser importante. O momento do questionário pode ser importante, especialmente para doenças sazonais como a febre do feno. Eventos menores podem ser facilmente esquecidos.

• Configuração e sujeitos:

  • A população do estudo deve ser claramente definida, assim como se toda a população ou um subconjunto foi estudado. Considere se o tamanho da amostra parece grande o suficiente, se a duração do estudo foi longa o suficiente para que a medida de resultado ocorra e se há algum possível viés de seleção - por exemplo, apenas pacientes tratados no hospital foram selecionados.

  • Avalie se o grupo de controle foi bem pareado e se algum critério de exclusão foi válido.

  • Considere a relevância de quaisquer pacientes que abandonaram o estudo, os motivos para o abandono e a relevância para os resultados e conclusões da pesquisa.

• Medições de resultados: devem ser claramente definidas, relevantes para os objetivos, confiáveis e reprodutíveis, válidas e consistentes.

Resultados

• Considere quão convincentes são os resultados, se as estatísticas (por exemplo, valor P, limites de confiança) são apropriadas e impressionantes, e se há possíveis explicações alternativas para os resultados.

• Tipo de resultado: os resultados de um ensaio podem ser relativamente simples de expressar em termos de números de mortes ou sobreviventes, ou podem ser muito mais difíceis de quantificar. O índice de anos de vida ajustados pela qualidade (QALY) pode ser usado para parâmetros como dor, incontinência e incapacidade.

• Os resultados devem ser apresentados de forma clara e objetiva, com detalhes suficientes (por exemplo, divisão dos resultados por idade ou gênero). Considere se houve uma taxa de resposta adequada em um estudo por questionário (idealmente acima de 70%) e se os números em qualquer estudo somam corretamente.

• Identifique a taxa de perda de acompanhamento durante o estudo e como os não-respondentes foram tratados - por exemplo, se foram considerados como falhas de tratamento ou incluídos separadamente na análise.

• Avalie se os resultados são clinicamente relevantes e se as conclusões são apoiadas pelos resultados do estudo de pesquisa.

Conclusões

• Verifique se as conclusões estão relacionadas com os objetivos e metas declarados de um estudo e se quaisquer generalizações feitas a partir de um estudo realizado em uma população foram aplicadas de forma inadequada a um tipo diferente de população.

• Considere a possibilidade de quaisquer variáveis de confusão - por exemplo, idade, classe social, etnia, tabagismo, duração da doença, comorbidade. A análise de regressão múltipla ou o emparelhamento rigoroso de controles reduz esse problema.

• O viés pode ter muitas formas - por exemplo, viés do observador, como a falta de cegamento, tentando garantir que um paciente receba o medicamento em vez do placebo, contaminação onde o grupo de intervenção passa informações para o grupo de controle em estudos de intervenção em educação em saúde.

• Fatores anuais e sazonais na variação de doenças podem ser importantes, especialmente para infecções respiratórias, rinite e asma.

Discussão

• A discussão deve incluir se os objetivos iniciais foram alcançados, se a hipótese foi comprovada ou refutada, se os dados foram interpretados corretamente e se as conclusões são justificadas.

• A discussão deve incluir todos os resultados do estudo e não apenas aqueles que apoiaram a hipótese inicial.

Uma variedade de sistemas de classificação para evidências e recomendações está atualmente em uso. O sistema utilizado é geralmente definido no início de qualquer publicação de diretrizes. A hierarquia das evidências e as classificações das recomendações relacionam-se à força da literatura e não necessariamente à importância clínica.

Consenso GRADE (usado pelo NICE e SIGN)

A abordagem de Avaliação, Desenvolvimento e Avaliação de Recomendações (GRADE) fornece um sistema para classificar a qualidade das evidências e a força das recomendações que é explícito, abrangente, transparente e pragmático, e está sendo cada vez mais adotado por organizações em todo o mundo.³

• Evidências de alta qualidade de que os efeitos desejáveis de uma intervenção são claramente maiores do que seus efeitos indesejáveis, ou claramente não são, justificam uma recomendação forte.

• A incerteza sobre as compensações (devido a evidências de baixa qualidade ou porque os efeitos desejáveis e indesejáveis estão equilibrados) justifica uma recomendação fraca.

• As diretrizes devem informar os clínicos sobre a qualidade das evidências subjacentes e se as recomendações são fortes ou fracas.

Classificação das evidências

• Ia: revisão sistemática ou meta-análise de ECRs.

• Ib: pelo menos um ECR.

• IIa: pelo menos um estudo controlado bem elaborado sem randomização.

• IIb: pelo menos um estudo quase-experimental bem elaborado, como um estudo de coorte.

• III: estudos descritivos não experimentais bem elaborados, como estudos comparativos, estudos de correlação, estudos de caso-controle e séries de casos.

• IV: relatórios de comitês de especialistas, opiniões e/ou experiência clínica de autoridades respeitadas.

Classificação das recomendações

• A: com base na hierarquia, eu evidencio.

• B: baseado em evidências de hierarquia II ou extrapolado de evidências de hierarquia I.

• C: baseado em evidências de hierarquia II ou extrapolado de evidências de hierarquia I ou II.

• D: diretamente baseado em evidências de hierarquia IV ou extrapolado de evidências de hierarquia I, II ou III

Um sistema semelhante ao GRADE é recomendado pelo programa do Centro de Práticas Baseadas em Evidências (EPC), estabelecido pela Agência de Pesquisa e Qualidade em Saúde dos EUA (AHRQ).⁴

Avaliar e Classificar Ferramentas Preditivas (GRASP)

Este é um framework que pode fornecer aos clínicos um sistema padronizado e baseado em evidências para apoiar sua busca e seleção de ferramentas preditivas clínicas eficientes.⁵ Classifica as ferramentas preditivas com base em evidências publicadas sobre a avaliação crítica das evidências publicadas que relatam o desempenho preditivo das ferramentas antes da implementação, o efeito potencial e a usabilidade durante a implementação, e seu impacto pós-implementação. Por exemplo, a regra do joelho de Ottawa teve a classificação mais alta, pois demonstrou um impacto positivo pós-implementação na saúde.

Argumenta-se que a MBE não conseguiu responder à pergunta do médico praticante sobre qual seria o resultado provável quando um determinado tratamento é administrado a um paciente específico com seu próprio perfil biológico e biográfico (experiência de vida) distinto. A evidência baseada em medicina (EBM) é proposta para preencher essa lacuna. Ela se baseia nos perfis de pacientes individuais como a base de evidências para a medicina individualizada ou personalizada.⁶

O MBE constrói um arquivo de perfis de pacientes usando dados de todos os tipos de estudos e fontes de dados, e incluirá tanto informações clínicas quanto sócio-comportamentais. O clínico que busca orientação para o manejo de um paciente individual começará com o perfil longitudinal do paciente e encontrará correspondências aproximadas no arquivo que descrevem como pacientes semelhantes responderam a um tratamento contemplado e tratamentos alternativos.