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Las gu&#237;as basadas en evidencia han sufrido una intensa transformaci&#243;n en los &#250;ltimos a&#241;os&#46; Existen varios sistemas para graduar la evidencia cient&#237;fica y asignar distintos grados de recomendaci&#243;n&#44; sin embargo&#44; estos sistemas presentan algunos inconvenientes&#44; al no realizar un balance riesgos-beneficios ni tener en cuenta el consumo de recursos o costes&#44; as&#237; como el hecho de que se desarrollaron principalmente por el consenso de opini&#243;n de expertos y no fueron validados&#46; Miembros del panel de gu&#237;as de pr&#225;ctica cl&#237;nica pueden tener fuertes opiniones o sesgos acad&#233;micos en torno a un &#225;rea espec&#237;fica en la cual ellos tienen experiencia cl&#237;nica o pueden tener otros sesgos respecto a interacciones con colegas acad&#233;micos o compa&#241;eros de la industria<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; En un intento de dirigir esto&#44; GRADE requiere de b&#250;squedas sistem&#225;ticas y pragm&#225;ticas de la literatura y la producci&#243;n de sumarios de la evidencia&#44; idealmente basados en efectos de tratamiento agrupados y producidos con miembros del panel sin conflicto de intereses o metod&#243;logos independientes&#46; Esto &#250;ltimo ayuda a asegurar una evaluaci&#243;n justa y reproducible de la literatura dirigida a una pregunta cl&#237;nica espec&#237;fica&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El grupo de trabajo GRADE es una colaboraci&#243;n internacional multidisciplinaria de expertos en desarrollar un sistema com&#250;n&#44; transparente y razonable para calificar la calidad de la evidencia y la fuerza de las recomendaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46; El sistema GRADE ha sido adoptado por m&#225;s de 80 agencias u organizaciones reconocidas a nivel mundial&#44; como la Organizaci&#243;n Mundial de la Salud &#40;OMS&#41;&#44; el Grupo de Colaboraci&#243;n Cochrane&#44; el <span class="elsevierStyleItalic">National Institute for Health and Clinical Excellence</span> &#40;NICE&#41;&#44; entre otros&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el desarrollo de GRADE&#44; los autores consideraron un rango amplio de preguntas cl&#237;nicas&#44; incluyendo diagn&#243;stico&#44; tamizaje&#44; prevenci&#243;n y tratamiento&#46; Para pasar de una pregunta cl&#237;nica gen&#233;rica a una formulada de forma espec&#237;fica de tal modo que facilite la b&#250;squeda bibliogr&#225;fica y la elaboraci&#243;n de recomendaciones para cada cuesti&#243;n&#44; se ha preferido el m&#233;todo PICO&#44; acr&#243;nimo de Pacientes-Intervenci&#243;n-Comparaci&#243;n-resultados&#47;<span class="elsevierStyleItalic">Outcomes</span>&#46; Al formular las preguntas cl&#237;nicas en formato PICO queda definido de forma concreta y sin ambig&#252;edad lo que se pretende averiguar y&#44; adem&#225;s&#44; como a cada tipo de pregunta corresponde un tipo de estudio con el dise&#241;o adecuado para su respuesta&#44; el formato ayuda a realizar la b&#250;squeda en la literatura<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las ventajas del abordaje GRADE son que&#44; a&#41; sopesa la importancia relativa de las variables de resultado o desenlace y elige las que son clave&#59; b&#41; proporciona detalladas descripciones de los criterios de calidad de evidencia respecto a resultados o desenlaces concretos y usa definiciones expl&#237;citas y juicios secuenciales durante el proceso de categorizaci&#243;n&#59; c&#41; separa la calidad de la evidencia de la fuerza de las recomendaciones&#59; d&#41; adem&#225;s&#44; considera el balance entre beneficios y riesgos&#44; los valores del paciente y el consumo de recursos o costes&#46; Tambi&#233;n proporciona las tablas de los llamados perfiles de evidencia y sumario de hallazgos&#46; Finalmente&#44; un programa de ordenador&#44; con sus archivos de ayuda asociados&#44; facilita el desarrollo de los cuadros de perfiles de evidencia &#40;EP&#41; y cuadros que resumen los hallazgos &#40;SoF&#41; basados en los EP<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">12&#44;13</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sistema GRADE se compone de 8 criterios para evaluar la calidad de la evidencia&#59; 5 de los 8 criterios tienen el potencial de disminuir la calidad de la evidencia&#44; incluso de un ensayo cl&#237;nico controlado &#40;ECC&#41;&#58; riesgo de sesgos&#44; inconsistencia de los resultados a trav&#233;s de los estudios&#44; incertidumbre de la evidencia <span class="elsevierStyleItalic">&#40;indirectness&#41;</span>&#44; imprecisi&#243;n y sesgos de publicaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">14&#44;15</span></a>&#46; Por ejemplo&#44; un ECC realizado con una pobre ocultaci&#243;n de la secuencia y con alta deserci&#243;n no deber&#237;a ser considerado equivalente a ECC bien realizado&#46; Adem&#225;s&#44; se han propuesto 3 criterios m&#225;s con el potencial de incrementar la confianza&#58; una fuerte asociaci&#243;n sin factores de confusi&#243;n&#44; existencia de gradiente dosis-respuesta basado en estudios sin problemas de sesgo o imprecisiones y la evidencia de que todos los posibles factores de confusi&#243;n o sesgos podr&#237;an haber reducido el efecto observado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Por lo tanto&#44; un estudio observacional como es uno de casos y controles con una fuerte asociaci&#243;n&#44; que demuestra un gradiente dosis-respuesta&#44; que en otras circunstancias sugerir&#237;a un dise&#241;o d&#233;bil&#44; con el abordaje GRADE puede producir evidencia a nivel de un ECC&#46; El m&#233;todo GRADE propone 4 niveles para expresar la calidad de la evidencia&#58; alta&#44; moderada&#44; baja y muy baja<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El primer criterio de GRADE&#44; riesgo de sesgos o limitaciones en el dise&#241;o&#44; es conceptualmente materia de la validez interna de un estudio cient&#237;fico&#46; El grado del riesgo de sesgo puede estar determinado por una lectura cuidadosa de la secci&#243;n de m&#233;todos de cada estudio original y evaluando qu&#233; tan bien se llevaron a cabo la planeaci&#243;n y la ejecuci&#243;n del estudio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46; Existe evidencia en medicina sobre c&#243;mo las imperfecciones metodol&#243;gicas en un ECC pueden influir en el efecto estimado&#44; lo cual usualmente es exagerado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El segundo criterio&#44; inconsistencia de los resultados a trav&#233;s de los estudios incluidos en una revisi&#243;n sistem&#225;tica&#44; significa que los resultados se desv&#237;an unos con otros&#44; y esto naturalmente conduce a una confianza disminuida de la efectividad de la estimaci&#243;n&#46; Si los estudios originales son cl&#237;nicamente homog&#233;neos &#40;respondiendo la misma pregunta de investigaci&#243;n&#41; y son de una alta calidad metodol&#243;gica&#44; pero hay inconsistencia en los resultados&#44; entonces las pruebas estad&#237;sticas probablemente mostrar&#225;n que hay heterogeneidad en los resultados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El tercer criterio de GRADE&#44; incertidumbre o ausencia de evidencia directa&#44; se refiere a cualquier desviaci&#243;n en la pregunta de investigaci&#243;n entre los estudios incluidos en la revisi&#243;n sistem&#225;tica&#46; En situaciones de ausencia de comparaciones directas entre las intervenciones consideradas&#44; o de diferencias importantes entre los estudios disponibles y la poblaci&#243;n&#44; las intervenciones o los desenlaces planteados en la pregunta de inter&#233;s&#44; podemos encontrarnos con que &#250;nicamente disponemos de informaci&#243;n indirecta&#46; El uso de desenlaces subrogados puede no asociarse con el resultado primario&#46; Esto puede ocasionar problemas con la aplicabilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El cuarto criterio de GRADE&#44; imprecisi&#243;n&#44; refleja conceptualmente la variaci&#243;n aleatoria en la estimaci&#243;n del desenlace y es distinta de la validez interna&#46; Si los estudios originales en una revisi&#243;n sistem&#225;tica son cl&#237;nicamente homog&#233;neos y todos tienen un riesgo bajo de sesgos&#44; es apropiado llevar a cabo un metaan&#225;lisis y obtener una estimaci&#243;n global&#46; El intervalo de confianza del 95&#37; con frecuencia interpreta que dentro del rango dado se encuentra el valor real de un par&#225;metro con el 95&#37; de certeza&#46; La informaci&#243;n sobre la amplitud de este intervalo puede ser usada como base para la inferencia cl&#237;nica&#46; Por ejemplo&#44; esto permite una conclusi&#243;n de que los IC han excedido la diferencia m&#237;nima cl&#237;nicamente importante<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El quinto criterio de GRADE que puede disminuir la confianza en los resultados de una revisi&#243;n sistem&#225;tica es el sesgo de publicaci&#243;n&#46; El reporte selectivo de desenlaces es materia de la validez interna de un estudio individual y deber&#237;a incluirse en el criterio para &#171;limitaciones para la calidad del estudio&#187;&#46; Cuando los estudios individuales no son publicados pueden emerger sesgos en las revisiones sistem&#225;ticas&#46; La existencia de sesgos de publicaci&#243;n es uno de los recursos potenciales de riesgo de sesgos en revisiones sistem&#225;ticas&#46; El registro obligatorio de ensayos cl&#237;nicos ha incrementado las posibilidades de identificar sesgos de publicaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se debe reconocer que el sistema tiene algunas limitaciones&#59; as&#237;&#44; en primer lugar&#44; el m&#233;todo se ha desarrollado inicialmente para responder a cuestiones sobre intervenciones alternativas&#44; sobre todo de tratamiento o prevenci&#243;n&#44; no sobre riesgo o pron&#243;stico&#44; y tiene dificultades respecto a pruebas diagn&#243;sticas&#44; temas de salud p&#250;blica o sistemas de salud&#46; Sin embargo&#44; en los &#250;ltimos a&#241;os se han realizado adaptaciones de este m&#233;todo para estudios de diagn&#243;stico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a> y de pron&#243;stico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#44; los cuales ya se han comenzado a utilizar en revisiones sistem&#225;ticas&#46; Segundo&#44; aunque el sistema hace juicios de una forma altamente sistem&#225;tica&#44; transparente y reproducible&#44; no elimina por completo los desacuerdos que pueden existir al valorar una evidencia o al decidir cursos alternativos de acci&#243;n&#44; puesto que siempre hay una impregnaci&#243;n subjetiva en todo juicio&#46; Finalmente&#44; cabe se&#241;alar que diversos investigadores de revisiones sistem&#225;ticas complejas han identificado dificultades en aplicar los criterios de evaluaci&#243;n de la calidad por GRADE en intervenciones complejas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46;</p></span>"
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Vol. 14. Núm. 2.
Páginas 65-67 (marzo - abril 2018)
Vol. 14. Núm. 2.
Páginas 65-67 (marzo - abril 2018)
Editorial
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Sistema GRADE, evaluación sistemática y transparente
GRADE system, systematic and transparent evaluation
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15763
Claudia Mendoza Pintoa,b, Mario García Carrascoa,b,
Autor para correspondencia
mgc30591@yahoo.com

Autor para correspondencia.
a Unidad de Investigación de Enfermedades Autoinmunes Sistémicas, Hospital General Regional N.o 36, IMSS, Puebla, Puebla, México
b Departamento de Reumatología e Inmunología, Facultad de Medicina, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Puebla, Puebla, México
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En los últimos años el sistema GRADE (por su acrónimo en inglés: Grade of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation) se ha utilizado en publicaciones de guías o recomendaciones, principalmente de tratamiento, tanto farmacológicas como no farmacológicas en diferentes áreas de la medicina1-3. Muy recientemente, diversas guías de práctica clínica en el ámbito de la reumatología han utilizado este sistema, como son las guías de polimialgia reumática, artritis reumatoide, fibromialgia, entre otras4-8.

La medicina basada en la evidencia facilita moverse en este terreno incierto y ayuda en la toma de decisiones clínicas. Las guías basadas en evidencia han sufrido una intensa transformación en los últimos años. Existen varios sistemas para graduar la evidencia científica y asignar distintos grados de recomendación, sin embargo, estos sistemas presentan algunos inconvenientes, al no realizar un balance riesgos-beneficios ni tener en cuenta el consumo de recursos o costes, así como el hecho de que se desarrollaron principalmente por el consenso de opinión de expertos y no fueron validados. Miembros del panel de guías de práctica clínica pueden tener fuertes opiniones o sesgos académicos en torno a un área específica en la cual ellos tienen experiencia clínica o pueden tener otros sesgos respecto a interacciones con colegas académicos o compañeros de la industria9. En un intento de dirigir esto, GRADE requiere de búsquedas sistemáticas y pragmáticas de la literatura y la producción de sumarios de la evidencia, idealmente basados en efectos de tratamiento agrupados y producidos con miembros del panel sin conflicto de intereses o metodólogos independientes. Esto último ayuda a asegurar una evaluación justa y reproducible de la literatura dirigida a una pregunta clínica específica.

El grupo de trabajo GRADE es una colaboración internacional multidisciplinaria de expertos en desarrollar un sistema común, transparente y razonable para calificar la calidad de la evidencia y la fuerza de las recomendaciones10. El sistema GRADE ha sido adoptado por más de 80 agencias u organizaciones reconocidas a nivel mundial, como la Organización Mundial de la Salud (OMS), el Grupo de Colaboración Cochrane, el National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE), entre otros.

En el desarrollo de GRADE, los autores consideraron un rango amplio de preguntas clínicas, incluyendo diagnóstico, tamizaje, prevención y tratamiento. Para pasar de una pregunta clínica genérica a una formulada de forma específica de tal modo que facilite la búsqueda bibliográfica y la elaboración de recomendaciones para cada cuestión, se ha preferido el método PICO, acrónimo de Pacientes-Intervención-Comparación-resultados/Outcomes. Al formular las preguntas clínicas en formato PICO queda definido de forma concreta y sin ambigüedad lo que se pretende averiguar y, además, como a cada tipo de pregunta corresponde un tipo de estudio con el diseño adecuado para su respuesta, el formato ayuda a realizar la búsqueda en la literatura11.

Las ventajas del abordaje GRADE son que, a) sopesa la importancia relativa de las variables de resultado o desenlace y elige las que son clave; b) proporciona detalladas descripciones de los criterios de calidad de evidencia respecto a resultados o desenlaces concretos y usa definiciones explícitas y juicios secuenciales durante el proceso de categorización; c) separa la calidad de la evidencia de la fuerza de las recomendaciones; d) además, considera el balance entre beneficios y riesgos, los valores del paciente y el consumo de recursos o costes. También proporciona las tablas de los llamados perfiles de evidencia y sumario de hallazgos. Finalmente, un programa de ordenador, con sus archivos de ayuda asociados, facilita el desarrollo de los cuadros de perfiles de evidencia (EP) y cuadros que resumen los hallazgos (SoF) basados en los EP12,13.

El sistema GRADE se compone de 8 criterios para evaluar la calidad de la evidencia; 5 de los 8 criterios tienen el potencial de disminuir la calidad de la evidencia, incluso de un ensayo clínico controlado (ECC): riesgo de sesgos, inconsistencia de los resultados a través de los estudios, incertidumbre de la evidencia (indirectness), imprecisión y sesgos de publicación14,15. Por ejemplo, un ECC realizado con una pobre ocultación de la secuencia y con alta deserción no debería ser considerado equivalente a ECC bien realizado. Además, se han propuesto 3 criterios más con el potencial de incrementar la confianza: una fuerte asociación sin factores de confusión, existencia de gradiente dosis-respuesta basado en estudios sin problemas de sesgo o imprecisiones y la evidencia de que todos los posibles factores de confusión o sesgos podrían haber reducido el efecto observado16. Por lo tanto, un estudio observacional como es uno de casos y controles con una fuerte asociación, que demuestra un gradiente dosis-respuesta, que en otras circunstancias sugeriría un diseño débil, con el abordaje GRADE puede producir evidencia a nivel de un ECC. El método GRADE propone 4 niveles para expresar la calidad de la evidencia: alta, moderada, baja y muy baja14.

El primer criterio de GRADE, riesgo de sesgos o limitaciones en el diseño, es conceptualmente materia de la validez interna de un estudio científico. El grado del riesgo de sesgo puede estar determinado por una lectura cuidadosa de la sección de métodos de cada estudio original y evaluando qué tan bien se llevaron a cabo la planeación y la ejecución del estudio17. Existe evidencia en medicina sobre cómo las imperfecciones metodológicas en un ECC pueden influir en el efecto estimado, lo cual usualmente es exagerado18.

El segundo criterio, inconsistencia de los resultados a través de los estudios incluidos en una revisión sistemática, significa que los resultados se desvían unos con otros, y esto naturalmente conduce a una confianza disminuida de la efectividad de la estimación. Si los estudios originales son clínicamente homogéneos (respondiendo la misma pregunta de investigación) y son de una alta calidad metodológica, pero hay inconsistencia en los resultados, entonces las pruebas estadísticas probablemente mostrarán que hay heterogeneidad en los resultados19.

El tercer criterio de GRADE, incertidumbre o ausencia de evidencia directa, se refiere a cualquier desviación en la pregunta de investigación entre los estudios incluidos en la revisión sistemática. En situaciones de ausencia de comparaciones directas entre las intervenciones consideradas, o de diferencias importantes entre los estudios disponibles y la población, las intervenciones o los desenlaces planteados en la pregunta de interés, podemos encontrarnos con que únicamente disponemos de información indirecta. El uso de desenlaces subrogados puede no asociarse con el resultado primario. Esto puede ocasionar problemas con la aplicabilidad20.

El cuarto criterio de GRADE, imprecisión, refleja conceptualmente la variación aleatoria en la estimación del desenlace y es distinta de la validez interna. Si los estudios originales en una revisión sistemática son clínicamente homogéneos y todos tienen un riesgo bajo de sesgos, es apropiado llevar a cabo un metaanálisis y obtener una estimación global. El intervalo de confianza del 95% con frecuencia interpreta que dentro del rango dado se encuentra el valor real de un parámetro con el 95% de certeza. La información sobre la amplitud de este intervalo puede ser usada como base para la inferencia clínica. Por ejemplo, esto permite una conclusión de que los IC han excedido la diferencia mínima clínicamente importante21.

El quinto criterio de GRADE que puede disminuir la confianza en los resultados de una revisión sistemática es el sesgo de publicación. El reporte selectivo de desenlaces es materia de la validez interna de un estudio individual y debería incluirse en el criterio para «limitaciones para la calidad del estudio». Cuando los estudios individuales no son publicados pueden emerger sesgos en las revisiones sistemáticas. La existencia de sesgos de publicación es uno de los recursos potenciales de riesgo de sesgos en revisiones sistemáticas. El registro obligatorio de ensayos clínicos ha incrementado las posibilidades de identificar sesgos de publicación22.

Se debe reconocer que el sistema tiene algunas limitaciones; así, en primer lugar, el método se ha desarrollado inicialmente para responder a cuestiones sobre intervenciones alternativas, sobre todo de tratamiento o prevención, no sobre riesgo o pronóstico, y tiene dificultades respecto a pruebas diagnósticas, temas de salud pública o sistemas de salud. Sin embargo, en los últimos años se han realizado adaptaciones de este método para estudios de diagnóstico23 y de pronóstico24, los cuales ya se han comenzado a utilizar en revisiones sistemáticas. Segundo, aunque el sistema hace juicios de una forma altamente sistemática, transparente y reproducible, no elimina por completo los desacuerdos que pueden existir al valorar una evidencia o al decidir cursos alternativos de acción, puesto que siempre hay una impregnación subjetiva en todo juicio. Finalmente, cabe señalar que diversos investigadores de revisiones sistemáticas complejas han identificado dificultades en aplicar los criterios de evaluación de la calidad por GRADE en intervenciones complejas25.

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G.H. Guyatt, A.D. Oxman, N. Santesso, M. Helfand, G. Vist, R. Kunz, et al.
GRADE guidelines: 12. Preparing summary of findings tables—binary outcomes.
J Clin Epidemiol., 66 (2013), pp. 158-172
[13]
G.H. Guyatt, K. Thorlund, A.D. Oxman, S.D. Walter, D. Patrick, T.A. Furukawa, et al.
GRADE guidelines: 13. Preparing summary of findings tables and evidence profiles—continuous outcomes.
J Clin Epidemiol., 66 (2013), pp. 173-183
[14]
H. Balshem, M. Helfand, H.J. Schünemann, A.D. Oxman, R. Kunz, J. Brozek, et al.
GRADE guidelines: 3. Rating the quality of evidence.
J Clin Epidemiol., 64 (2011), pp. 401-406
[15]
G. Guyatt, A.D. Oxman, S. Sultan, J. Brozek, P. Glasziou, P. Alonso-Coello, et al.
GRADE guidelines: 11. Making an overall rating of confidence in effect estimates for a single outcome and for all outcomes.
J Clin Epidemiol., 66 (2013), pp. 151-157
[16]
G.H. Guyatt, A.D. Oxman, S. Sultan, P. Glasziou, E.A. Akl, P. Alonso-Coello, et al.
GRADE guidelines: 9. Rating up the quality of evidence.
J Clin Epidemiol., 64 (2011), pp. 1311-1316
[17]
G.H. Guyatt, A.D. Oxman, G. Vist, R. Kunz, J. Brozek, P. Alonso-coello, et al.
GRADE guidelines: 4. Rating the quality of evidence—study limitations (risk of bias), 64 (2011), pp. 407-415
[18]
L. Wood, M. Egger, L.L. Gluud, K.F. Schulz, P. Juni, D.G. Altman, et al.
Empirical evidence of bias in treatment effect estimates in controlled trials with different interventions and outcomes: Meta-epidemiological study.
[19]
G.H. Guyatt, A.D. Oxman, R. Kunz, J. Woodcock, J. Brozek, M. Helfand, et al.
GRADE guidelines: 7. Rating the quality of evidence—inconsistency.
J Clin Epidemiol., 64 (2011), pp. 1294-1302
[20]
G.H. Guyatt, A.D. Oxman, R. Kunz, J. Woodcock, J. Brozek, M. Helfand, et al.
GRADE guidelines: 8. Rating the quality of evidence—indirectness.
J Clin Epidemiol., 64 (2011), pp. 1303-1310
[21]
G.H. Guyatt, A.D. Oxman, R. Kunz, J. Brozek, P. Alonso-coello, D. Rind, et al.
GRADE guidelines: 6. Rating the quality of evidence—imprecision, 64 (2011), pp. 1283-1293
[22]
G.H. Guyatt, A.D. Oxman, V. Montori, G. Vist, R. Kunz, J. Brozek, et al.
GRADE guidelines: 5. Rating the quality of evidence—publication bias.
J Clin Epidemiol., 64 (2011), pp. 1277-1282
[23]
H.J. Schünemann, A.D. Oxman, J. Brozek, P. Glasziou, R. Jaeschke, G.E. Vist, et al.
Grading quality of evidence and strength of recommendations for diagnostic tests and strategies.
BMJ., 336 (2008), pp. 1106-1110
[24]
A. Huguet, J.A. Hayden, J. Stinson, P.J. Mcgrath, C.T. Chambers, M.E. Tougas, et al.
Judging the quality of evidence in reviews of prognostic factor research: Adapting the GRADE framework.
[25]
A. Movsisyan, G.J. Melendez-Torres, P. Montgomery.
Users identified challenges in applying GRADE to complex interventions and suggested an extension to GRADE.
J Clin Epidemiol., 70 (2016), pp. 191-199
Copyright © 2017. Elsevier España, S.L.U. and Sociedad Española de Reumatología y Colegio Mexicano de Reumatología
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