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Usadas inicialmente para la generación de estadísticas en el sector sanitario, han ido incorporándose a la investigación clínica y gracias a ello han ayudado a entender la asistencia y, con la incorporación de datos clínicos, a conocer aspectos médicos importantes.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A diferencia de los registros clínicos habituales, que son caros, limitados y con información restringida a un número reducido de investigadores, estas bases manejan un alto volumen de casos, muchas veces de varios centros, y suelen estar disponibles para cualquier investigador, por lo que resultan muy atractivas para la investigación<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>. Los estudios derivados suelen tener gran potencial por el tamaño muestral<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">4,5</span></a> y se usan, sobre todo, con fines epidemiológicos, de efectividad y seguridad.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Muchos investigadores tienen cierta «reticencia» al uso de este tipo de bases<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">3,6</span></a>. La crítica más frecuente es la falta de precisión de los códigos utilizados para identificar enfermedades. Sin embargo, cuando se han hecho estudios de concordancia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>, se ha comprobado que estas bases de datos son bastante fiables. Es cierto que el uso de filtros y la experiencia de los codificadores son ayudas importantes para mejorar la calidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> y que es necesario conocer sus limitaciones, pero, en el mundo actual, ya casi nadie pone en duda su gran utilidad para la investigación clínica.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante saber que estas bases de datos se han creado, generalmente, por motivos diferentes al de la investigación clínica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> y que el motivo de creación puede suponer un sesgo respecto del tipo y la calidad de datos que hay registrados. En general, si alguien se «beneficia» de los datos de dicha base, la calidad de estos será superior: por ejemplo, si la base se usa para el pago de la actividad, los registros detallarán bien la actividad realizada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. Por lo tanto, es imprescindible conocer el fin para el que se creó y con ello se entenderán mejor sus ventajas e inconvenientes.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">También es importante saber cómo es la estructura de base de datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>, si los registros están codificados y quién es el responsable de dicha codificación. En la descripción del estudio debe aparecer si el registro se refiere a un paciente, a un episodio (consulta, hospitalización, urgencias…), o la administración de medicación, la realización de una prueba etc. Además, hay que describir todas las variables que contiene la base (filas y columnas), lo que permitirá inferir el grado del posible sesgo. No es igual una base que recoge datos de laboratorio, que posiblemente es muy fiable y completa, ya que no requiere ninguna modificación de los datos, que una base en la que hay que codificar enfermedades.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este aspecto tiene una especial relevancia cuando los datos clínicos se trasforman en códigos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>: la cadena que existe desde el dato hasta el código puede ir añadiendo errores que deberán ser tenidos en cuenta: el médico tiene que conocer la enfermedad, reflejarla adecuadamente en el informe para que el codificador lo entienda y el codificador debe usar el código más adecuado. Cualquier fallo en la cadena hará que la calidad de los datos empeore. Por último, son importantes los filtros que evitan los errores (por ejemplo, que a un varón no se le pueda poner un código obstétrico).</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando se investiga con bases de datos administrativas es esencial que en el material y métodos aparezcan todos estos aspectos, para que el lector de los estudios pueda comprender las limitaciones o sesgos potenciales de la base<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">6,9</span></a>. Además, es útil que aparezcan citados otros estudios en los que se haya usado la base de datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El uso de estas bases de datos presenta ventajas para la investigación médica, ya que, como norma general, la recogida de datos está estructurada, por lo que los datos que tienen suelen ser uniformes. Están disponibles electrónicamente y, dado que ya están cumplimentadas para su uso (se recoge información de forma rutinaria), cuando se utilizan para investigación son poco costosas de obtener. Casi siempre tienen muchos datos y registros (pacientes, episodios…) y suelen ser representativas de la población de interés<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>. Además, aportan datos del mundo real. Al ser tan amplias, nos permiten encontrar información sobre eventos poco habituales o graves, o detectar pequeñas diferencias, pero muy relevantes. Suelen evitar sesgos de selección, puesto que la base recoge todos los casos existentes.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Muchos de estos registros incluyen a varios hospitales, de localización geográfica diferente, lo que nos permite hacer comparaciones entre centros. Pueden tener información económica, lo que ayuda a algunas investigaciones y, como recogen datos a lo largo del tiempo, permiten hacer estudios de tendencias temporales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un gran número de bases de datos administrativas son públicas y están al alcance de cualquier investigador que lo desee y quiera utilizarlas para la investigación. Un ejemplo es el Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD) en España, o la <span class="elsevierStyleItalic">Nationwide Inpatient Sample</span> en EE. UU. En general, estas bases tienen descritos los criterios de inclusión y exclusión y la definición de los ítems<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Obviamente no todo son ventajas, también existen limitaciones. La información clínica que proporcionan no es completa y puede haber errores en la recogida de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">2,12</span></a>. Cuando hay errores producidos en el origen del proceso de obtención de datos son muy difíciles de corregir. No suelen ser muy exhaustivas en aspectos clínicos y la recogida de datos puede estar hecha por personal no médico, con el sesgo que eso puede tener. La normalización de la recogida implica que se pierden algunos detalles o matices y, en ocasiones, el interés administrativo por el que se genera la información no es el mismo que el interés clínico, por lo que pueden faltar datos que son importantes para algunas investigaciones.</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La principal objeción que se suele poner a estos registros es la de la «precisión de los datos»<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">5,6</span></a>. En algunas bases administrativas se usa un código principal y varios secundarios, no siempre existe unanimidad a la hora de definir cuál es cuál y se suele poner en entredicho la capacidad que tiene el codificador de trasladar a la base la realidad clínica de los pacientes. Además, los códigos diagnósticos no siempre reflejan la gravedad de un cuadro y cuando los registros son hospitalarios la información se termina tras el alta, sin conocer la evolución posterior del proceso.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por último, dado que las bases no han sido diseñadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a> para «responder a una pregunta de investigación», se consideraría adecuado validar luego los resultados en bases diseñadas para investigar una enfermedad en concreto.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con todos estos matices, es evidente que las bases de datos administrativas no van a sustituir a los registros ni a la historia clínica, pero pueden complementar la información y ayudan a la hora de investigar, al permitir, sobre todo, la generación de hipótesis o el descubrimiento de algunas asociaciones.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen muchos ejemplos de bases de datos administrativas cuyos datos sirven para la investigación médica. En nuestro país, destacamos el CMBD<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>. Esta base de datos la reguló por primera vez el 14 de diciembre de 1987 el Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud (SNS), que aprobó el número y contenido de los datos que debía incluir. Posteriormente, el Real Decreto 69/2015, de 6 de febrero, por el que se regula el Registro de Actividad de Atención Sanitaria Especializada, estableció la nueva estructura y contenido. El CMBD es una base de datos de obligado cumplimiento que las direcciones de todos los centros hospitalarios deben enviar a la Consejería de Sanidad de su comunidad autónoma y al Ministerio de Sanidad y Consumo con cierta periodicidad. El registro recoge los datos generados en cada contacto del paciente con un proveedor de atención sanitaria especializada, tanto para el ámbito de la hospitalización como para el ambulatorio (hospital de día, cirugía ambulatoria, urgencias, procedimientos de alto consumo de recursos y hospitalización a domicilio). Más del 90% de los actos clínicos hospitalarios tanto en hospitales públicos como concertados o privados se recogen en esta base de datos.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El CMBD ha permitido contar con una fuente de datos normalizada que, además de servir para la gestión hospitalaria, se ha utilizado para la implantación de nuevos sistemas de financiación, para definir indicadores de rendimiento y utilización, para el control de la calidad asistencial, y también para la investigación clínica y epidemiológica. Gracias a él se han desarrollado estándares de funcionamiento de diversas versiones de agrupadores de pacientes ampliamente difundidos (GRD, grupos relacionados por el diagnóstico) para los cuales se calculan, además, costes y pesos relativos de referencia para el Sistema Nacional de Salud sobre una muestra representativa de hospitales. El CMBD constituye la mayor base de datos administrativa sobre pacientes hospitalizados y la principal fuente de información sobre morbilidad atendida de nuestro país, y contiene información muy valiosa sobre múltiples aspectos de la actividad hospitalaria, incluyendo la calidad y la variabilidad de la práctica asistencial. El Ministerio de Sanidad y Consumo ha sido, desde su aprobación, responsable de la gestión de las bases de datos del CMBD estatal, y genera con periodicidad anual diversas estadísticas oficiales.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Pero, además, el CMBD sirve para estudios clínicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>. Para la investigación, el Ministerio de Sanidad tiene prevista la cesión de datos (extracciones de registros del CMBD) pedidos por los investigadores, bajo determinadas condiciones. Se debe hacer una solicitud, en la que se haga constar el objetivo de esta, y se firma una cláusula de confidencialidad y secreto estadístico, según la Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales y la Ley de la Función Estadística Pública (Ley 12/1989), que obligan a no difundir información relativa a los objetos de protección de estas.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otro ejemplo es el proyecto estadounidense <span class="elsevierStyleItalic">Healthcare Cost and Utilization Project</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>, que contiene los datos de los ingresos, cirugía ambulatoria, consultas y visitas a urgencias realizados desde 1998, con datos demográficos y códigos de diagnóstico y tratamiento, del 20% de los pacientes que ingresan en el país, unos 5-8 millones al año. Estas bases de datos permiten la investigación sobre una amplia gama de cuestiones de salud, incluido el coste y la calidad de los servicios, los patrones de práctica médica, el acceso a los programas de atención médica y los resultados de los tratamientos a nivel nacional, estatal y local.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como conclusión, podemos decir que las bases de datos administrativas ofrecen numerosas oportunidades para la investigación en el mundo sanitario. Conocer sus limitaciones y sesgos nos ayuda a poner en valor los resultados de los estudios realizados con ellas, pero es importante que sepamos que son una fuente imprescindible en la investigación actual.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:15 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0080" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Prisioners of the proximate: Loosening the constraints on epidemiology in an age of change" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "A.J. 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