1- Que la medicina basada en evidencia es el uso consciente y explícito de la evidencia reciente de mejor calidad a la hora de tomar decisiones con respecto a la atención que se le va a brindar a un paciente, por ejemplo con los recursos que se disponen, como se le puede dar el mejor servicio a alguien que lo necesita, integrando los mejores datos de investigación con la experiencia médica profesional, esto garantiza que las decisiones clínicas estén basadas en la información más actualizada e importantes.

2- El objetivo principal es el de disponer de la información medica clínica disponible para darle uso a esta en la práctica clínica, mejorando la toma de decisiones, y a su vez el diagnostico y tratamiento hacia los pacientes. Esto asume una gestión eficiente de los datos y recursos médicos.

3-  También tenemos que las MBE tiene ciertas ventajas, esta reduce la variabilidad injustificada en la atención medica, fomenta la evaluación critica y reflexiva del conocimiento, es importante para distinguir entre información científica y no científica, promueve una educación continuada y fortalece la interconexion entre atención, educación e investigación. Comprender estas ventajas es crucial  para mejorar la calidad de la atención medica y optimizar la practica clínica.

2. La prueba de hipótesis es una norma que dice si se puede aceptar o rechazar un enunciado con relación a una población dependiendo de la evidencia proporcionada por una muestra de datos, es un método esencial para la toma de decisiones ya que relaciona la elección entre dos enunciados competitivos que se conocen como hipótesis nula y alternativa; esta permite mejorar el conocimiento científico.

3. Sobre el error y poder estadístico, sabemos que el error tipo 1 (Alfa) corresponde a un resultado falso positivo, ocurre al rechazar la hipótesis nula cuando esta es verdadera. Por otro lado el error tipo 2 (Beta), la probabilidad de cometer un error tipo 2 es igual a Beta, ocurre al no rechazar la hipótesis nula cuando esta es falsa, decir cuando no hay diferencia cuando en realidad existe, corresponde a un resultado falso negativo. El poder estadístico es igual a 1- beta, o sea lo contrario a cometer un error tipo 2.

Otra lección importantes es la necesidad de preservar una actitud crítica y objetiva cuando se evalúan los artículos científicos. Aunque estar al día con las publicaciones médicas es importante para la práctica clínica, se debe evaluar la calidad y validez de los estudios de manera rigurosa. Esto garantiza que la información que se utiliza en la práctica médica sea de fiar y pueda hacer un bien al paciente de forma individual.

2. Los primeros pasos para la lectura critica permiten abordar un articulo científico de manera efectiva. Primeramente se debe hojear el articulo y leer el resumen para tener la idea general; después se hace una lectura rápida para reconocer los conceptos claves que deben ser clarificados. Posteriormente se hace una segunda leída prestando atención a los detalle lo que permitirá un análisis mas profundo, ya finalmente se hace una reflexión crítica que permite evaluar la validez del estudio y su importancia dentro del área de investigación 

3. Existe también una serie de preguntas importantes que se hacen para leer un articulo científico:

• ¿Los datos presentados son sólidos y reconocidos por los pares?

• ¿Logra el artículo cumplir con los objetivos que planteó en un principio?

• ¿Consideras que el autor ha citado los trabajos más importantes sobre el tema?

• ¿Cómo afecta este artículo a las impresiones que tenías antes sobre el tema?

• ¿Consideras que el artículo es claro y está bien escrito?

Entre muchas otras.

Las revisiones sistemáticas (RS) son fundamentales para conocer la mejor evidencia disponible, ya que sintetizan los resultados de manera sistemática y permiten evaluar la confiabilidad de la evidencia. Existen varios tipos de revisiones:

1. Revisiones narrativas: Proporcionan información general sobre un tema sin detallar la metodología de búsqueda, selección ni análisis de los estudios, lo que las hace susceptibles a sesgos.

2. Revisiones de alcance: Responden a preguntas exploratorias, mapeando conceptos clave y brechas en la evidencia. La búsqueda y selección de la evidencia es más reproducible.

3. Revisiones sistemáticas: Recogen toda la evidencia disponible sobre una pregunta clínica específica y utilizan métodos explícitos y sistemáticos para minimizar el sesgo, asegurando su reproducibilidad.

4. Revisiones de revisiones: Son resúmenes de evidencia proveniente de múltiples revisiones sistemáticas, combinadas en un solo documento.

Una revisión sistemática tiene como objetivo reunir toda la evidencia empírica relevante para responder a una pregunta de investigación, siguiendo criterios de selección predefinidos.

Tipos de revisiones sistemáticas

• Intervención: Evalúa los efectos de intervenciones en prevención o tratamiento.

• Diagnóstico: Analiza el rendimiento de pruebas diagnósticas comparadas con un estándar de referencia.

• Pronóstico: Examina factores pronósticos relacionados con la ocurrencia de desenlaces.

• Incidencia y prevalencia: Se enfoca en la frecuencia de un desenlace o característica en los pacientes.

• Revisiones rápidas: Se realizan en menos tiempo, omitiendo algunos pasos sin comprometer la calidad.

• Revisiones vivas: Se actualizan de manera continua a medida que surge nueva evidencia.

Módulo 2: Formulación de preguntas PICO y criterios de selección

Los criterios de inclusión y exclusión son esenciales para definir qué estudios entrarán en una revisión sistemática, asegurando que la selección sea reproducible. Los elementos clave en una pregunta PICO son:

• P: Población o pacientes, describiendo sus características más relevantes.

• I: Intervención, especificando sus características.

• C: Comparación, detallando las alternativas.

• O: Desenlaces, incluyendo los más importantes para la toma de decisiones.

Módulo 3: Búsqueda y selección de artículos

La búsqueda de estudios busca identificar toda la evidencia relevante, sin sesgos. Las bases de datos comunes incluyen Medline, Embase y Central, además de recursos especializados como psycINFO. La estrategia de búsqueda debe ser precisa, usando términos relacionados con la pregunta PICO y vocabulario controlado específico de cada base de datos.

Módulo 4: Extracción de datos

El proceso de extracción de datos debe ser realizado por dos revisores de manera independiente para reducir errores. Es importante utilizar formularios estandarizados y planificar la extracción de datos relevantes para el análisis y el manuscrito, tales como características demográficas de los pacientes, detalles de las intervenciones y el contexto del estudio.

Módulo 5: Evaluación del riesgo de sesgo

La evaluación del riesgo de sesgo es crucial, ya que los estudios con sesgos pueden alterar las conclusiones de una revisión. El sesgo se refiere a errores sistemáticos que pueden sobrestimar o subestimar el efecto real. Es esencial usar herramientas adecuadas para estimar el riesgo de sesgo, ya que no se puede medir directamente.

Módulo 6: Síntesis de resultados: Meta-análisis y otros métodos

Cuando no es posible realizar un meta-análisis, se puede hacer una síntesis narrativa de los resultados, siempre que los estudios sean suficientemente similares. Se recomienda consultar con un bioestadístico para determinar cómo combinar los datos de manera adecuada.

Módulo 7: Análisis de subgrupos y sensibilidad

En caso de heterogeneidad en los resultados de los estudios, se debe explorar qué factores podrían influir en el efecto del tratamiento, como características de la población o métodos de medición. Un análisis de subgrupos puede ayudar a identificar si hay diferencias en el efecto del tratamiento según ciertos factores.

Módulo 8: Evaluación de la certeza de la evidencia

Es importante evaluar cuán confiable es la evidencia, considerando aspectos como el riesgo de sesgo, la consistencia de los resultados, la aplicabilidad de los estudios y la precisión de los intervalos de confianza.

Módulo 9: Tablas de resumen de hallazgos

Las tablas de resumen de hallazgos son útiles para sintetizar los resultados de una revisión sistemática. Estas tablas incluyen la síntesis de la evidencia y la evaluación de su calidad. Herramientas como GRADE Pro y MAGIC App pueden ayudar a construir estas tablas.

Módulo 10: Interpretación de resultados y formulación de conclusiones

En una revisión sistemática, es fundamental interpretar los resultados en función de la magnitud y la importancia clínica del efecto, más allá de los valores p. Los valores p no deben ser la única medida de significancia, ya que no reflejan completamente la calidad o relevancia clínica de la evidencia.