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Vol. 73. Núm. 8.
Páginas 690 (Agosto 2020)
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Diseños y metodologías para evaluar el impacto de las intervenciones. Respuesta
Designs and methods for impact evaluation of interventions. Response
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Guillermo Aldamaa,
Autor para correspondencia
guillermo.aldama.lopez@sergas.es

Autor para correspondencia:
, Javier Muñizb,c,d
a Servicio de Cardiología, Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña, A Coruña, España
b Instituto Universitario de Ciencias de la Salud, Universidad de A Coruña, A Coruña, España
c Instituto de Investigación Biomédica de A Coruña (INIBIC), A Coruña, España
d Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Madrid, España
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Rev Esp Cardiol. 2020;73:68910.1016/j.recesp.2019.12.026
Antonio Sarria-Santamera
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Sr. Editor:

Agradecemos el interés que Antonio Sarria-Santamera ha mostrado por nuestro trabajo1. En su carta, hace referencia a 2 aspectos diferentes.

El primero se refiere a las limitaciones de interpretación de la hazard ratio, que son inherentes al estimador y no dependen de que el estudio sea experimental o no, por lo que otro tipo de diseño no las soslayaría2.

El segundo, se refiere a la relación de causalidad entre la implantación del PROGALIAM y la reducción de la mortalidad. El contexto ideal para este tipo de inferencias es el ensayo clínico pero, dada la naturaleza del estudio, no sería ético llevarlo a cabo. Tal y como se señala, la alternativa es encontrar un grupo concurrente en el tiempo parecido al que se pretende comparar. En el caso del IPHENAMIC, esto no fue posible porque la red PROGALIAM se estableció de manera simultánea en todo el territorio, lo que no permite la aplicación de algunos métodos propuestos. Otro, como es el emparejamiento mediante propensity score, no es deseable porque parte del efecto de que la intervención puede afectar al perfil de pacientes que llegan vivos al hospital, y no se desea anular esto. La plausibilidad a efectos de causalidad entre la implantación del PROGALIAM y el descenso de la mortalidad se apoya, además del análisis de la supervivencia, en observaciones como que la mortalidad bruta a 30 días antes del PROGALIAM permaneciera prácticamente invariable y comenzara a descender tras su implantación, como muestra la figura 2 de nuestro artículo1. Asimismo, como se refleja en la figura 1 del material adicional, la mortalidad a 30 días en la población total y en cada una de las áreas descendió significativamente, especialmente en las áreas en que el acceso mejoró más. Aunque no imposible, es muy improbable la existencia de una variable no considerada en nuestro estudio que además coincidiera con la implantación del PROGALIAM y tuviera un impacto en la mortalidad suficiente para explicar estos hallazgos.

Creemos que, conociendo las limitaciones de los estudios observacionales, son imprescindibles en determinados entornos y, tal como recogen la Unión Europea y el propio autor en sus referencias, son muy útiles para disponer de información del mundo real, conocer los resultados y asegurar un juicioso uso de los fondos públicos3,4.

Bibliografía
[1]
G. Aldama, M. López, M. Santás, et al.
Impacto en la mortalidad tras la implantación de una red de atención al infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST Estudio IPHENAMIC.
Rev Esp Cardiol., 73 (2020), pp. 632-642
[2]
M.J. Stensrud, J.M. Aalen, O.O. Aalen, M. Valberg.
Limitations of hazard ratios in clinical trials.
Eur Heart J., 40 (2019), pp. 1378-1383
[3]
L. Bowman, A. Baras, R. Bombien, et al.
Understanding the use of observational and randomized data in cardiovascular medicine.
[4]
C. Mate Redondo, M.C. Rodríguez-Perez, S. Domínguez Coello, et al.
Hospital mortality in 415 798 AMI patients: 4 years earlier in the Canary Islands than in the rest of Spain.
Rev Esp Cardiol., 72 (2019), pp. 466-472
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