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The * indicate the statistical significant difference between the groups from anesthesia induction until surgery start (<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.01). The dashed line indicates the times where MAP was significant lower compared to the respective baselines in both groups (<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.05). BC: beach chair; GA: general anesthesia; MAP: mean arterial pressure; PACU: post anesthesia care unit; RA: regional <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.05 vs. baseline anesthesia.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "J. Aguirre, A. Borgeat, T. Trachsel, I. Cobo del Prado, J. De Andrés, P. 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La medicina basada en la evidencia facilita moverse en este terreno incierto y ayuda en la toma de decisiones clínicas. 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.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El grupo de trabajo <span class="elsevierStyleItalic">Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation</span> (GRADE) comenzó en el año 2000 como una colaboración informal de personas interesadas en abordar las deficiencias en los sistemas de clasificación de la evidencia científica en la atención sanitaria. Está formado por un conjunto internacional y multidisciplinar de expertos en guías de práctica clínica (GPC) y médicos clínicos, cuyo objetivo es desarrollar un sistema común y razonable para calificar la calidad de la evidencia y la fuerza de las recomendaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. Las primeras conclusiones y propuestas fueron publicadas en el año 2004<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>; los criterios del sistema son simples y aplicables a una gran variedad de recomendaciones clínicas en el manejo de los pacientes.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sistema GRADE ya ha sido adoptado por instituciones como la Organización Mundial de la Salud, la Colaboración Cochrane, el <span class="elsevierStyleItalic">National Institute of Clinical Excellence</span>, el <span class="elsevierStyleItalic">Scottish Intercollegiate Guidelines Network</span> o publicaciones como <span class="elsevierStyleItalic">Clinical Evidence</span> o <span class="elsevierStyleItalic">UpToDate</span>, entre otras. Se ha comunicado su uso tanto en la evaluación de tecnologías sanitarias como en el desarrollo de GPC. El Programa Nacional de Elaboración de Guías de Práctica Clínica del Sistema Nacional de Salud (<a id="intr0005" class="elsevierStyleInterRef" href="http://www.guiasalud.es/web/guest/gpc-sns">www.guiasalud.es/web/guest/gpc-sns</a>) también ha incluido el sistema GRADE en su manual metodológico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las diferencias más relevantes entre GRADE y otros sistemas previos son: a) graduación de la importancia de los desenlaces de interés; b) separación explícita entre la calidad de la evidencia y la fuerza de las recomendaciones; c) uso de criterios explícitos para evaluar la calidad de la evidencia y la fuerza de las recomendaciones, y d) consideración de los valores y preferencias de los pacientes en la formulación de las recomendaciones.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">GRADE propone una clasificación de la importancia de los desenlaces de interés en 3 categorías: clave, importante y no importante<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. Los desenlaces clave son los que determinan la calidad de la evidencia, el balance riesgos-beneficios, así como la fuerza de las recomendaciones.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sistema GRADE define la calidad de la evidencia como el grado de confianza que tenemos en que la estimación de un efecto (por ejemplo, disminuir el riesgo de infarto agudo de miocardio en un 50%) es adecuada para apoyar una recomendación. No solo evalúa el riesgo de sesgo, también otros factores como la consistencia de los resultados o la precisión de los mismos. Propone 4 categorías:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">1.</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Calidad <span class="elsevierStyleItalic">alta</span>: confianza alta en que la estimación del efecto disponible en la literatura científica se encuentra muy cercano al efecto real.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">2.</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Calidad <span class="elsevierStyleItalic">moderada</span>: es probable que la estimación del efecto se encuentre cercano al efecto real, aunque podrían existir diferencias sustanciales.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">3.</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Calidad <span class="elsevierStyleItalic">baja</span>: la estimación del efecto puede ser sustancialmente diferente al efecto real.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">4.</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Calidad <span class="elsevierStyleItalic">muy baja</span>: es muy probable que la estimación del efecto sea sustancialmente diferente al efecto real.</p></li></ul></p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En una primera etapa el sistema GRADE considera de calidad alta los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) y de calidad baja los estudios observacionales; no considera la opinión de expertos un tipo de evidencia. En un segundo paso, para refinar el nivel de calidad, el sistema establece una serie de ítems que hay que considerar y que pueden hacer bajar o subir el escalón o nivel de la calidad inicialmente asignada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Factores que pueden bajar la calidad</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Limitaciones en el diseño o la ejecución</span>: aparte de evaluar el riesgo de sesgo clásico de otros sistemas, en los ECA se consideran, entre otros, aleatorización insuficiente o incorrecta, enmascaramiento inadecuado, pérdidas de seguimiento importantes, ausencia de análisis por intención de tratar, inclusión selectiva de los desenlaces de interés, finalización prematura de un estudio por razones de beneficio, uso de medidas no validadas o sesgo de reclutamiento.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los estudios observacionales se consideran: la presencia de unos criterios de selección de la población inapropiados, las mediciones inapropiadas para la exposición o el desenlace de interés, el control inadecuado de los factores de confusión o el seguimiento incompleto.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Inconsistencia o heterogeneidad de los resultados</span>, particularmente si unos estudios muestran beneficios sustanciales, y otros, ningún efecto o incluso perjuicio.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Ausencia de evidencia directa</span>, entendida como falta de pruebas en la literatura directamente aplicable a los pacientes, intervenciones o desenlaces de la pregunta clínica.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Imprecisión de los resultados:</span> tiene lugar si los intervalos de confianza son amplios o las muestras pequeñas o los eventos son pocos.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Sesgo de publicación:</span> cuando se tiene la duda razonable de que no se han valorado todos los estudios realizados debido a que los negativos tienen menos probabilidades de ser publicados; también hay que sospecharlo si la mayoría de los ensayos son de pequeño tamaño, positivos y financiados por la industria.</p></li></ul></p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Factores que pueden aumentar la calidad</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son poco frecuentes y se aplican fundamentalmente a los estudios observacionales; se deben considerar después de constatar que no haya factores que la disminuyan y además existe un efecto muy importante e inmediato o un cambio radical en el pronóstico tras determinada intervención.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">- <span class="elsevierStyleItalic">Fuerza de la asociación</span>: cuando el efecto observado de una intervención muestra una asociación fuerte (riesgo relativo u <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> (OR)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2 o<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,5) o muy fuerte (riesgo relativo u OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5 o<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,2), en estudios sin limitaciones metodológicas.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">- <span class="elsevierStyleItalic">Presencia de un gradiente dosis-respuesta</span>.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">- <span class="elsevierStyleItalic">Consideración de los potenciales factores de confusión</span>, que podrían haber reducido el efecto observado.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Resumen de la evidencia</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Terminado el análisis, el sistema GRADE permite, a través de un programa informático de distribución libre (GRADEPro), resumir la evidencia en una tabla denominada sumario de hallazgos (SoF o <span class="elsevierStyleItalic">summary of findings</span>), donde ofrece un resumen global de la literatura científica disponible para responder a una pregunta clínica, refleja de manera estructurada el número de estudios para cada desenlace de interés, el análisis de la calidad de la evidencia y los estimadores del efecto observados, en términos relativos y absolutos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Grado de recomendación</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las recomendaciones se establecen en 2 niveles: fuertes o débiles, bien a favor, bien en contra; para ello se basan en el balance entre riesgos y beneficios, la calidad de la evidencia, los valores y preferencias de los pacientes, así como en la estimación del consumo de recursos o costes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El grupo de expertos recomendará que los clínicos ofrezcan el tratamiento a los pacientes si los beneficios superan a los riesgos e inconvenientes. La incertidumbre asociada con el balance entre los beneficios, riesgos e inconvenientes será la que determine la fuerza de las recomendaciones.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una recomendación fuerte equivale a un «hágalo siempre» o «no lo haga nunca», y una recomendación débil implica un «puede hacerlo, pero considere otros factores antes de decidir». Si los clínicos están muy seguros en base a la evidencia disponible de que los beneficios son claramente superiores a los riesgos y a los inconvenientes, llevarán a cabo una recomendación fuerte.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso de la Aspirina<span class="elsevierStyleSup">®</span> se ha visto que a corto plazo reduce el riesgo relativo de muerte tras un infarto de miocardio en un 25%, tiene efectos secundarios mínimos y su precio es muy bajo. Los valores y preferencias de las personas son tales, que prácticamente todos los pacientes que sufren un infarto, si comprenden la opción propuesta, optarán por tomar Aspirina<span class="elsevierStyleSup">®</span> en este contexto. Sin embargo, en el caso de pacientes mayores de 50 años sin enfermedad cardiovascular sintomática, la recomendación es débil a favor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La integración de todos los factores es lo que determina la posición del clínico; creemos que a la hora de elaborar recomendaciones y GPC puede ser un sistema muy útil, aunque pueda haber discrepancias al valorar una evidencia o decidir alternativas. GRADE supera las limitaciones de los sistemas previos, ya que es exhaustivo, transparente y tiene en cuenta a los pacientes y el consumo de recursos.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Factores que pueden bajar la calidad" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Factores que pueden aumentar la calidad" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Resumen de la evidencia" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Grado de recomendación" ] 4 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:6 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0005" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "The GRADE working group [consultado 22 Abr 2013]. 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