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En la médula espinal sana se representan aferencias sensoriales primarias procedentes de terminaciones nociceptivas de la piel, que a nivel de la sustancia gris (SG) del asta dorsal de la médula espinal hacen sinapsis con las neuronas nociceptivas de segundo orden que cruzan la línea media de la médula espinal y suben por el tracto espinotalámico contralateral. Asimismo, se representa el tracto corticoespinal que desciende por la sustancia blanca (SB) medular y a nivel de los distintos segmentos medulares hace sinapsis con las motoneuronas que inervan a diferentes grupos musculares. El traumatismo de la médula genera una cavidad con infiltración de neutrófilos que comienzan la degradación de los restos celulares. Los astrocitos reactivos forman una pared alrededor de la cavidad, separando la zona lesionada del resto de la médula espinal. La lesión ha causado la degeneración walleriana de los axones sensoriales aferentes y de las proyecciones corticoespinales, así como la muerte y degeneración walleriana de las motoneuronas de la zona de lesión (en líneas discontinuas). Esta muerte de motoneuronas comporta una atrofia del grupo muscular afectado, que se traduce en una pérdida de masa muscular.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Xavier Xifró, Teresa Puig, Pere Boadas-Vaello" "autores" => array:3 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Xavier" "apellidos" => "Xifró" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Teresa" "apellidos" => "Puig" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Pere" "apellidos" => "Boadas-Vaello" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0025775312008032?idApp=UINPBA00004N" "url" => "/00257753/0000014000000004/v1_201304301820/S0025775312008032/v1_201304301820/es/main.assets" ] "es" => array:16 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Artículo especial</span>" "titulo" => "Síntesis de la evidencia clínica y metaanálisis en red con comparaciones indirectas" "tieneTextoCompleto" => true "paginas" => array:1 [ 0 => array:2 [ "paginaInicial" => "182" "paginaFinal" => "187" ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:4 [ "autoresLista" => "Ferrán Catalá-López, Aurelio Tobías" "autores" => array:2 [ 0 => array:4 [ "nombre" => "Ferrán" "apellidos" => "Catalá-López" "email" => array:1 [ 0 => "ferran_catala@hotmail.com" ] "referencia" => array:4 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">a</span>" "identificador" => "aff0005" ] 1 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>" "identificador" => "aff0010" ] 2 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">c</span>" "identificador" => "aff0015" ] 3 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">¿</span>" "identificador" => "cor0005" ] ] ] 1 => array:3 [ "nombre" => "Aurelio" "apellidos" => "Tobías" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">d</span>" "identificador" => "aff0020" ] ] ] ] "afiliaciones" => array:4 [ 0 => array:3 [ "entidad" => "Centro Superior de Investigación en Salud Pública (CSISP), Valencia, España" "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">a</span>" "identificador" => "aff0005" ] 1 => array:3 [ "entidad" => "Fundación Instituto de Investigación en Servicios de Salud, Valencia, España" "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>" "identificador" => "aff0010" ] 2 => array:3 [ "entidad" => "División de Farmacoepidemiología y Farmacovigilancia, Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS), Madrid, España" "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">c</span>" "identificador" => "aff0015" ] 3 => array:3 [ "entidad" => "Instituto de Diagnóstico Ambiental y Estudios del Agua (IDAEA), Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), Barcelona, España" "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">d</span>" "identificador" => "aff0020" ] ] "correspondencia" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "cor0005" "etiqueta" => "⁎" "correspondencia" => "Autor para correspondencia." ] ] ] ] "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Clinical evidence synthesis and network meta-analysis with indirect-treatment comparisons" ] ] "resumenGrafico" => array:2 [ "original" => 0 "multimedia" => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 2081 "Ancho" => 2482 "Tamanyo" => 185478 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Ejemplos de comparaciones directas e indirectas. Inspirada en la propuesta de Wells et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las aproximaciones clásicas de síntesis de los resultados de la investigación han consolidado a las revisiones sistemáticas y los metaanálisis como herramientas metodológicas que ofrecen estimaciones del efecto de los tratamientos con un elevado nivel de calidad y rigor científico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1,2</span></a>. Durante décadas, los metaanálisis han estado dirigidos mayoritariamente a evaluar la eficacia o seguridad de un tratamiento (o grupo) en comparación con un único comparador, quizás influenciados excesivamente por la falta de información procedente de estudios que comparan directamente alternativas que compiten entre sí en la práctica clínica.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los últimos años, se vienen desarrollando nuevos métodos analíticos que permiten obtener estimaciones del efecto relativo (eficacia o seguridad comparada) de los distintos tratamientos a partir de comparaciones indirectas, teniendo en cuenta la «red completa» de estudios disponibles. Las comparaciones indirectas y su extensión en los metaanálisis en red <span class="elsevierStyleItalic">(network meta-analysis)</span><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3–7</span></a>, también conocidos como metaanálisis con comparaciones múltiples <span class="elsevierStyleItalic">(multiple-treatment comparisons)</span>, pueden ser especialmente útiles en situaciones en las que existen varios tratamientos que se han comparado frente a un comparador común (por ejemplo, placebo), pero la información procedente de comparaciones directas es escasa o inexistente, proporcionando estimaciones sobre el efecto de cada tratamiento en relación con los demás.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el presente artículo se exponen de manera sencilla aspectos básicos de los metaanálisis en red con comparaciones indirectas, con el fin de familiarizar a los clínicos con estas técnicas de síntesis de la evidencia.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Consideraciones generales de los metaanálisis en red</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el contexto de una revisión sistemática, los metaanálisis en red son una extensión de los metaanálisis convencionales (clásicos) en los que, en lugar de realizar un metaanálisis por separado de los estudios n<span class="elsevierStyleInf">1</span>, n<span class="elsevierStyleInf">2</span>, n<span class="elsevierStyleInf">3</span>, …n! para el tratamiento A respecto al comparador B (A frente a B) o para el tratamiento C respecto al comparador B (C frente a B) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>a), se lleva a cabo una valoración completa de la información disponible combinando las comparaciones directas e indirectas entre diversos tratamientos (A frente a B, C frente a B, D frente a B, B frente a C, etc.) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>b), lo cual aumenta el poder estadístico de las estimaciones generadas. Brevemente, a partir de datos procedentes de distintos estudios, sabemos cuánto mejor es un tratamiento A respecto al comparador B y conocemos cuánto mejor es un tratamiento C respecto al mismo comparador B. Entonces, en ausencia de información que permita conocer el efecto del tratamiento A respecto al tratamiento C, es posible establecer una comparación indirecta y obtener una estimación del efecto <span class="elsevierStyleItalic">e</span> de la forma: <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CA, indirecta</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CB, directa</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">-</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">AB, directa</span></span> (por ejemplo, <span class="elsevierStyleItalic">log RR</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CA, indirecta</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">log RR</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CB, directa</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">-</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">log RR</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">AB, directa</span></span>). Teniendo en cuenta la red de evidencia para las diferentes comparaciones directas entre tratamientos, se podrán obtener estimaciones indirectas de los efectos <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CA, indirecta</span></span>, <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CB, indirecta</span></span>, <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">AB, indirecta</span></span>, <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">DC, indirecta</span></span>, <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">DB, indirecta</span></span> (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>b).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Geometría de las redes de evidencia</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 2</a> se muestran ejemplos de redes que pueden representarse en los metaanálisis en red. Cada arista o línea conecta 2 o más tratamientos, y la presencia de una línea significa que estos tratamientos se han comparado directamente en al menos un estudio (idealmente, el ensayo clínico aleatorizado y controlado). La más simple de las redes es una comparación de pares (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 2</a>a). La red en estrella (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 2</a>b) y la cadena (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 2</a>c) son estructuras que ya permiten establecer comparaciones indirectas entre tratamientos. Concretamente, la red en estrella contiene estudios en los que se comparte un comparador común B (por ejemplo, placebo) que se ha evaluado con los tratamientos A, C y D, pudiéndose establecer comparaciones indirectas A frente a C, A frente a D y C frente a D a partir de comparaciones directas A frente a B, C frente a B y D frente a B. Del mismo modo, la red en cadena permite establecer el efecto de los tratamientos sobre la base de estudios con comparaciones directas A frente a B, B frente a C y C frente a D. Existen redes más complejas, como la red triangular (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 2</a>d), en cuadrado (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 2</a>e) y otras combinaciones (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figs. 2</a>f y g), que pueden resolverse a través de modelos de regresión más complejos.</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La forma (geometría) de la red puede verse afectada por múltiples factores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>. Por ejemplo, a veces existen pocos tratamientos disponibles para un determinado problema de salud, y/o el desarrollo clínico de los diferentes tratamientos ha sido muy variable en el tiempo, lo que puede hacer que no existan comparaciones entre ellos o incluso la cantidad y calidad de la información sea heterogénea a lo largo del tiempo, pudiendo producirse potenciales sesgos. Por otro lado, el escaso interés por presentar y exigir evidencia directa frente a comparador activo en los procesos de autorización de medicamentos tampoco parece haber contribuido al deseable desarrollo de estudios que examinen eficacia y seguridad comparada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>. De hecho, es muy frecuente encontrar ensayos clínicos controlados con placebo y, en ocasiones, estudios en los que el promotor establece comparaciones con tratamientos de dudosa efectividad clínica. Por este motivo, un primer paso al examinar la geometría de la red es establecer la idoneidad de las comparaciones realizadas y detectar si para alguna comparación existe escasa o ninguna evidencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8,10</span></a>.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Principales asunciones: transitividad y consistencia</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque los metaanálisis en red permiten establecer comparaciones coherentes y aparentemente intuitivas como las mencionadas en el apartado anterior, deben establecerse supuestos o asunciones que han de conocerse y tenerse en cuenta a la hora de interpretar sus resultados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dada una red de evidencia procedente de estudios que comparan tratamientos entre sí, el objetivo del metaanálisis en red será valorar críticamente y resumir los resultados de cada uno de los estudios, obteniendo de una manera conjunta estimaciones de los efectos del tratamiento en relación a las comparaciones por pares (por ejemplo, A frente a B, C frente a B, etc.). Aunque exista un comparador común en los estudios que forman la base estructural de la red, para producir resultados coherentes en las comparaciones indirectas los estudios también deberán ser comparables en aspectos como su diseño, las poblaciones estudiadas, duración del tratamiento, la definición de la variable de resultado analizada o la distribución de factores que puedan afectar o modificar el efecto de los diferentes tratamientos.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La transitividad es una propiedad que deberá asumirse y, por tanto, cumplirse para obtener información del efecto de los tratamientos procedente de metaanálisis en red con comparaciones indirectas. Esto significa que para establecer una comparación indirecta del tipo A frente a C es necesario conocer A frente a B y B frente a C, de modo que <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CA, indirecta</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CB, directa</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">-</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">AB, directa</span></span><span class="elsevierStyleItalic">.</span> En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>a se muestran las comparaciones más sencillas que intervienen en la asunción de transitividad para una comparación indirecta.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otro aspecto importante es la consistencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4,12</span></a>, que se refiere a la necesidad de que no existan discrepancias entre el efecto de los tratamientos entre las comparaciones directas e indirectas (por ejemplo, <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CA, directa</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">CA, indirecta</span></span>). Al contrario de lo que sucede con la transitividad, la consistencia puede comprobarse estadísticamente comparando las diferencias (prueba Z) en las estimaciones resultantes (por ejemplo, mediante el método de Bucher<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> o a través de factores de inconsistencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4,12</span></a>). Es importante remarcar que la combinación de estimaciones inconsistentes procedentes de distintas fuentes puede proporcionar resultados engañosos que dejan de tener validez en los procesos de toma de decisiones.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para que se cumplan la transitividad y la consistencia, los efectos combinados en las comparaciones directas e indirectas no deben presentar diferencias en relación con la distribución de los factores modificadores del efecto. Por ejemplo, la violación de las asunciones subyacentes puede producirse especialmente cuando se comparan tratamientos «antiguos» frente a novedades terapéuticas debido a que pueden existir variables no observadas que pueden diferir entre las comparaciones (tratamientos concomitantes, gravedad de las poblaciones tratadas, calidad de los estudios, etc.). Del mismo modo, algunos autores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a> sugieren que la ausencia de tratamientos en un estudio incluido en el bucle, o ciclo cerrado de la red, debe ser aleatorio o haberse producido al azar.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Aproximaciones metodológicas en los metaanálisis en red</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los pasos a seguir en la elaboración de un metaanálisis en red incluyen la selección de los estudios, la extracción de la información relevante y los métodos estadísticos para obtener las comparaciones indirectas y para combinar los resultados de los estudios seleccionados. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se presenta a modo de ejemplo una guía en la que se exponen los diferentes pasos para elaborar y evaluar críticamente un metaanálisis en red. Como sucede con las revisiones sistemáticas y los metaanálisis convencionales (clásicos), la aplicación rigurosa de estas preguntas en la elaboración y evaluación crítica de los metaanálisis en red puede ayudar a mejorar su comprensión y reducir cierto grado de subjetividad implícita durante todo el proceso de investigación.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un aspecto diferencial de los metaanálisis en red es que existen varios métodos estadísticos que pueden ser de utilidad para llevar a cabo comparaciones indirectas, como son: a) el «método de Bucher» o de comparaciones indirectas «ajustadas»<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>; b) la metarregresión (frecuentista o bayesiana)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>, y c) los modelos jerárquicos bayesianos basados en cadenas de Markov Monte Carlo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">15,16</span></a>.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque los diversos enfoques metodológicos se describen con más detalle en otros trabajos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3,4,7,14–16</span></a>, es importante destacar que estos métodos preservan la asignación aleatoria al tratamiento dentro de cada uno de los estudios incorporados en el metaanálisis en red. En particular, la metarregresión permite establecer comparaciones indirectas ajustando las medidas del efecto de los tratamientos (variable dependiente) con diversos factores que pueden actuar como modificadores del efecto (variables independientes), permitiendo reducir y/o eliminar fuentes de sesgos e inconsistencias<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>. En su mayoría, los métodos permiten establecer comparaciones indirectas desde un enfoque bayesiano (metarregresión bayesiana o modelos jerárquicos basados en cadenas de Markov Monte Carlo) utilizando el conocimiento previo de los datos observados. Estos métodos también son capaces de explorar las inconsistencias en los resultados entre estudios, además de que permiten clasificar a los tratamientos de acuerdo con la probabilidad de ser el mejor tratamiento.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Presentación de resultados en los metaanálisis en red</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La representación gráfica de una red de evidencia que muestre los diferentes tratamientos evaluados puede ser útil para mejorar la transparencia de los resultados en los metaanálisis en red y para determinar la fuerza de la evidencia que existe para cada una de las distintas comparaciones. Por ejemplo, Cipriani et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a> compararon la eficacia de 12 antidepresivos de nueva generación para el tratamiento de la depresión mayor (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 3</a>). La revisión de 117 ensayos clínicos aleatorizados y controlados en 25.928 pacientes permitió establecer que mirtazapina, escitalopram, venlafaxina y sertralina eran significativamente más eficaces que duloxetina, fluoxetina, fluvoxamina, paroxetina y reboxetina (ver ejemplo de presentación de resultados en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>). El metaanálisis en red no solo muestra la eficacia comparada de los diferentes antidepresivos de nueva generación, sino que utilizando análisis bayesianos ilustra de manera convincente la incertidumbre de los efectos de los tratamientos en términos de sus probabilidades. En este sentido, en un metaanálisis en red puede calcularse la probabilidad de que un tratamiento sea el más eficaz respecto al resto de las alternativas comparadas. En el ejemplo presentado se estimaron las distintas probabilidades acumuladas de que un determinado antidepresivo estuviera situado entre los 4 tratamientos más eficaces (mirtazapina, escitalopram, venlafaxina y sertralina) o mejor tolerados (escitalopram, sertralina, bupropión y citalopram) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig. 4</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Limitaciones y algunas consideraciones importantes</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como sucede con los metaanálisis convencionales (clásicos), la validez de los resultados y las conclusiones de los metaanálisis en red dependerán de la calidad de los estudios individuales, la variabilidad entre estudios (heterogeneidad) y de que los sesgos de información sean mínimos. El sesgo de información abarca diversos tipos de sesgos, como el sesgo de publicación (publicación selectiva de los estudios en base a sus resultados, tanto en función de la magnitud como de la dirección de los resultados), y puede anular la validez de los resultados procedente de los metaanálisis en red. Diversos autores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a> han puesto de manifiesto que el sesgo de publicación se comporta de forma diferente en los metaanálisis en red. La principal diferencia es que en un metaanálisis convencional (clásico), el sesgo de publicación solo afecta a los resultados del tratamiento de interés. En cambio, en los metaanálisis en red, la falta de información para un tratamiento concreto podría afectar al cálculo de la probabilidad de que los distintos tratamientos sean mejores o peores. De todos modos, en presencia de sesgos de este tipo, los resultados de un metaanálisis en red pueden ser válidos si se dispone de los resultados de ensayos clínicos independientes. Otro tipo de sesgo de información puede producirse cuando los metaanálisis incluyen estudios que fueron interrumpidos de forma anticipada por observarse beneficios clínicos en un número relativamente pequeño de acontecimientos, pudiendo sobreestimarse el efecto de los tratamientos.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado, revisiones recientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20,21</span></a> han identificado algunos de los problemas metodológicos que se presentan con cierta frecuencia en los distintos metaanálisis en red, a la vez que se plantean algunas críticas, como un escaso entendimiento o desconocimiento de las asunciones subyacentes, una búsqueda y selección inadecuada de estudios, la falta de objetivos y métodos validados para valorar la consistencia de las diferentes comparaciones, e incluso, una combinación inadecuada de la información procedente de las comparaciones directas e indirectas.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, la eficacia y seguridad comparada está adquiriendo un papel cada vez más importante. Sin embargo, para la mayoría de tratamientos disponibles no se han realizado estudios comparativos de manera rutinaria. Esta necesidad ha contribuido al desarrollo de diferentes procedimientos y técnicas para sintetizar la evidencia disponible.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este artículo se han presentado aspectos básicos de los metaanálisis en red con comparaciones indirectas, con el fin de familiarizar a los clínicos con estas técnicas de síntesis de la evidencia clínica. Los métodos de metaanálisis en red con comparaciones indirectas suponen una propuesta metodológica importante en la síntesis de la evidencia, y su potencial uso (y quizás abuso) en la evaluación clínica es considerable, ya que además de proporcionar una estimación del efecto de los tratamientos respecto a las alternativas disponibles, pueden ofrecer información relevante en situaciones en las que la evidencia procedente de comparaciones directas es escasa o inexistente. Sin embargo, esta metodología se encuentra en su etapa inicial y es altamente probable que antes de su amplia generalización se tengan que mejorar el conocimiento sobre aspectos metodológicos, la incertidumbre y los posibles sesgos presentes en los trabajos desarrollados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los metaanálisis en red se deberían realizar en el marco de revisiones sistemáticas rigurosas que garanticen la calidad metodológica de los estudios incluidos. Aunque todavía no se dispone de guías nacionales para la realización de metaanálisis en red, su generalización en el contexto internacional ha planteado a diversos grupos y organismos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7,22,23</span></a> la necesidad de planificar, ejecutar y presentar de forma sistemática las evaluaciones que incorporen comparaciones indirectas. Los resultados procedentes de los metaanálisis en red pueden resultar válidos para los procesos de evaluación o como generador de hipótesis en investigación si además se llevan a cabo de manera coherente, transparente y explícita, teniendo en consideración los supuestos subyacentes.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por último, y a pesar de los retos futuros, el uso de los metaanálisis en red podría facilitar la aplicación de los resultados de la investigación a la práctica clínica, contribuyendo al proceso de toma de decisiones.</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Declaración de los autores</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las opiniones expresadas en este trabajo son responsabilidad de los autores, por lo que no reflejan necesariamente el punto de vista de los organismos en los que trabajan.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Financiación</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna.</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conflicto de intereses</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:11 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Consideraciones generales de los metaanálisis en red" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Geometría de las redes de evidencia" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Principales asunciones: transitividad y consistencia" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Aproximaciones metodológicas en los metaanálisis en red" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Presentación de resultados en los metaanálisis en red" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Limitaciones y algunas consideraciones importantes" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Declaración de los autores" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Financiación" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2012-06-06" "fechaAceptado" => "2012-09-06" "multimedia" => array:6 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 2081 "Ancho" => 2482 "Tamanyo" => 185478 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Ejemplos de comparaciones directas e indirectas. Inspirada en la propuesta de Wells et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1457 "Ancho" => 2477 "Tamanyo" => 153603 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Ejemplos de la geometría de redes.</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 1135 "Ancho" => 1618 "Tamanyo" => 236476 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Ejemplo de una red de evidencia. Eficacia comparada de los antidepresivos de nueva generación.</p> <p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Adaptada de Cipriani et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>.</p> <p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Red de comparaciones incluidas en el metaanálisis. Las líneas continuas representan las comparaciones directas dentro de los ensayos clínicos.</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0025" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 1052 "Ancho" => 2170 "Tamanyo" => 136077 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Probabilidades acumuladas. Eficacia y tolerancia comparadas de los antidepresivos de nueva generación.</p> <p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Datos procedentes de Cipriani et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>.</p> <p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Probabilidades acumuladas de que un tratamiento sea: a) uno de los 4 más eficaces, y b) uno de los 4 mejor tolerados. Ordenados de mayor a menor según la probabilidad de ser uno de los 4 más eficaces. Eficacia: tasa de respuesta. Tolerancia: menor tasa de retirada de pacientes en el estudio.</p>" ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Sección \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Pregunta \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1. Introducción</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Está justificada suficientemente la realización de un metaanálisis en red y se describen los objetivos de forma clara y precisa? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Son relevantes los objetivos para la práctica clínica? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="12" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2. Material y métodos</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se especifican claramente la población diana, los tratamientos evaluados (competidores) y la(s) variable(s) de resultado del efecto de los tratamientos? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se ha realizado una revisión sistemática (siguiendo la declaración PRISMA)? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se describen con detalle los métodos de búsqueda, las estrategias de búsqueda complementarias, los criterios de inclusión/exclusión y los métodos de extracción de estudios? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se tienen en cuenta la calidad y validez de los artículos siguiendo criterios explícitos y reproducibles? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se discute la transitividad? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se describen claramente los métodos utilizados para los análisis estadísticos incluyendo la justificación del modelo estadístico para comparaciones directas (por ejemplo, modelos de efectos fijos frente a efectos aleatorios) e indirectas (por ejemplo, metarregresión, modelos bayesianos, modelos de efectos fijos frente a efectos aleatorios)? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se presentan estimaciones de comparaciones directas, indirectas o la combinación de ambas (si es posible y apropiado)? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se presentan los efectos de los tratamientos (por ejemplo, riesgo relativo combinado) para cada alternativa evaluada frente al tratamiento de referencia de acuerdo con la red de evidencia definida? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se describen métodos para abordar posibles sesgos (por ejemplo, selección, publicación)? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se describen los métodos para evaluar la heterogeneidad y la (in)consistencia? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Cómo se aplicaron todos estos criterios? ¿Se establecieron a priori? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se presentaron análisis de sensibilidad para valorar el efecto de la incertidumbre? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="4" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3. Resultados</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se presentan los resultados de los estudios en una red de evidencia (con información sobre el número de estudios y el número de pacientes para cada comparación)? ¿Se presenta una figura con la red de evidencia? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se presenta (en un anexo, si es necesario) la información de cada estudio por separado? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se presentan los resultados del metaanálisis en red de forma clara, objetiva y transparente? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se discuten las limitaciones? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="6" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4. Discusión</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se hace una descripción o resumen de los principales hallazgos? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se discuten las limitaciones del metaanálisis en red? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se discute la validez interna y externa de los análisis? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se discuten las consecuencias para la toma de decisiones en la práctica clínica? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se justifican de manera razonada las conclusiones del trabajo? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5. Otros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">¿Se declaran los conflictos de interés y la fuente de financiación del trabajo? \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab190081.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Guía para la elaboración y evaluación crítica de un metaanálisis en red</p>" ] ] 5 => array:7 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Adaptada de Cipriani et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>. Eficacia definida como tasa de respuesta: <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> (intervalo de confianza del 95%). Una <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleMonospace"><</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1 indica que el tratamiento situado en la columna de la izquierda (intervención) es mejor que el comparador. Los resultados «en negrita» indican resultados estadísticamente significativos (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05).</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Intervención</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="12" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Comparador</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Bupropión \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Citalopram \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Duloxetina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Escitalopram \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Fluoxetina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Fluvoxamina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Milnaciprán \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Mirtazapina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Paroxetina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Reboxetina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Sertralina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Venlafaxina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Bupropión \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Citalopram \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,98 (0,78-1,23) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Duloxetina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,09 (0,83-1,43) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,12 (0,87-1,44) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Escitalopram \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,82 (0,67-1,01) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,84 (0,70-1,01) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,75 (0,60-0,93)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Fluoxetina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,08 (0,90-1,29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,10 (0,93-1,31) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,99 (0,79-1,24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,32 (1,12-1,55)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Fluvoxamina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,10 (0,83-1,47) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,13 (0,86-1,47) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,01 (0,74-1,38) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,35 (1,02-1,76)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,02 (0,81-1,30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Milnaciprán \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,07 (0,77-1,48) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,09 (0,78-1,50) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,97 (0,69-1,38) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,30 (0,95-1,78) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,99 (0,74-1,31) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,97 (0,68-1,37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Mirtazapina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,79 (0,72-1,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,80 (0,63-1,01) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,72 (0,54-0,94)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,96 (0,76-1,19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,73 (0,60-0,88)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,71 (0,55-0,92)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,74 (0,53-1,01) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Paroxetina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,06 (0,87-1,30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,08 (0,90-1,30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,97 (0,78-1,20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,30 (1,10-1,53)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,98 (0,86-1,12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,96 (0,76-1,23) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,00 (0,74-1,33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,35 (1,11-1,64)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Reboxetina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,60 (1,20-2,16)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,63 (1,25-2,14)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,95 (1,47-2,59)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,95 (1,47-2,59)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,48 (1,16-1,90)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,45 (1,03-2,02) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,50 (1,03-2,18)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">2,03 (1,52-2,78)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">1,50 (1,16-1,98)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sertralina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,87 (0,72-1,05) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,88 (0,72-1,07) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,06 (0,88-1,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,06 (0,88-1,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,80 (0,69-0,93)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,79 (0,61-1,01) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,81 (0,60-1,11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,10 (0,90-1,36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,82 (0,69-0,96)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,54 (0,41-0,71)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Venlafaxina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,85 (0,70-1,01) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,86 (0,71-1,05) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,03 (0,86-1,24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,03 (0,86-1,24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,78 (0,68-0,90)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,77 (0,59-0,99)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,79 (0,58-1,08) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,08 (0,87-1,33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,79 (0,67-0,94)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">0,53 (0,40-0,69)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,98 (0,82-1,16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n 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Artículo especial
Síntesis de la evidencia clínica y metaanálisis en red con comparaciones indirectas
Clinical evidence synthesis and network meta-analysis with indirect-treatment comparisons
a Centro Superior de Investigación en Salud Pública (CSISP), Valencia, España
b Fundación Instituto de Investigación en Servicios de Salud, Valencia, España
c División de Farmacoepidemiología y Farmacovigilancia, Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS), Madrid, España
d Instituto de Diagnóstico Ambiental y Estudios del Agua (IDAEA), Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), Barcelona, España
Artículo
Este artículo está disponible en español
Síntesis de la evidencia clínica y metaanálisis en red con comparaciones indirectas
Ferrán Catalá-López, Aurelio Tobías
10.1016/j.medcli.2012.09.013Med Clin. 2013;140:182-7