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Pero no estiman la mediana y/o la media, el coeficiente de variación o el rango intercuartílico, elementos que nos permitirían conocer la evolución de las respuestas en las 2 rondas («olas») del Delphi y el grado de dispersión en las respuestas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Realmente no hay un acuerdo en la bibliografía sobre el número necesario de rondas del cuestionario, pero lo que sí parece clave es alcanzar una cierta estabilidad en las respuestas de los panelistas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Y en el trabajo que nos ocupa, podemos observar como, por ejemplo, en la recomendación 3 («el bloqueo neuromuscular –BNM– profundo hasta el final de la cirugía optimiza las condiciones de trabajo durante la misma…») hay diversos ítems donde no existe consenso alguno, tal y como se puede comprobar en la tabla 1 y fundamentalmente en la tabla 2. Los autores argumentan este hecho por las posibles reticencias entre los anestesistas debido a la necesidad de vigilancia adicional sobre los pacientes y de una posible modificación de la pauta anestésica. Pero los cirujanos parece que tampoco ven los beneficios de la anestesia general con BNM profundo después de la cirugía, si nos atenemos al valor de la p. Lo ideal sería analizar y valorar la evolución de las respuestas de los panelistas en las 2 rondas. Pero no tenemos información al respecto.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ocurre algo similar en la recomendación 4 («se recomienda utilizar monitorización cuantitativa y disponer de fármacos reversores del BNM para mejorar la seguridad y predictibilidad del BNM profundo»). Afirman los autores que a falta de dispositivos para realizar la monitorización cuantitativa, ninguno de los indicadores clínicos presentados se considera adecuado para evaluar la recuperación del BNM. Pero no es eso lo que nos dicen los resultados, sino que no hay consenso sobre ningún indicador clínico para realizar la monitorización. Es decir, de nuevo tenemos una falta de acuerdo sobre la que desconocemos cuáles han sido las respuestas en la primera ronda y si sería necesaria una tercera para alcanzar un posible consenso. De la misma forma, podemos observar como en la tabla 3 tenemos 4 ítems en los que no hay consenso alguno entre los participantes.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otro punto sobre el que inciden los autores son las posibles diferencias estadísticamente significativas entre las opiniones de anestesistas y cirujanos. Parece pertinente recordar que los autores no nos mencionan la capacidad del estudio para detectar diferencias entre las opiniones de los grupos. Por lo tanto, si no tenemos un mínimo cálculo de esta potencia estadística, desconocemos cuál es la interpretación adecuada cuando estas diferencias no se encuentran. Es decir, ¿no hay diferencias entre las opiniones de ambos grupos de especialistas o el estudio no permite detectarlas, por una muestra insuficiente o por una gran diferencia entre las proporciones esperadas entre las respuestas de ambos grupos? En cualquier caso, no creemos que este sea un aspecto realmente crucial. Lo verdaderamente importante es conocer en qué medida el proceso iterativo de un estudio Delphi y la confluencia de 2 especialidades permite modificar la opinión previa sobre cada uno de los ítems planteados. Por ejemplo, ¿cuántas opiniones de cirujanos se modifican tras las respuestas de los anestesistas y viceversa? Un espacio común de trabajo como es el quirófano, y unos problemas (y soluciones) similares, ¿hacen que los anestesistas y los cirujanos se aproximen a un acuerdo común en las pautas de trabajo? ¿Los autores han conseguido realmente un consenso entre 2 colectivos tan diferenciados u obtendríamos unos resultados similares si hubiéramos realizado el trabajo por separado en un grupo de anestesistas y en otro de cirujanos?</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por último, no acabamos de entender para qué se les ofrece una escala tipo Likert de 7 puntos a los panelistas (que idealmente es de 9 puntos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>) si finalmente se concentran los datos en 3 categorías. Entendemos que esta agrupación facilita el análisis estadístico, pero también es cierto que una visualización gráfica de las respuestas en todas las categorías permite una interpretación más intuitiva (histogramas) del grado de consenso o rechazo de las propuestas planteadas. En cualquier caso, si se plantean 7 opciones de respuesta parece lógico ofrecer los resultados completos y, si procede, agrupados, pero no al revés.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esperamos que estos comentarios sean de interés para sus lectores.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:4 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0025" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Recomendaciones sobre el uso de bloqueo neuromuscular profundo por parte de anestesiólogos y cirujanos. Consenso AQUILES (Anestesia QUIrúrgica para Lograr Eficiencia y Seguridad)" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:6 [ 0 => "C.L. Errando-Oyonarte" 1 => "C. Moreno-Sanz" 2 => "P. Vila-Caral" 3 => "J.C. 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La Revista Española de Anestesiología y Reanimación (REDAR) es el órgano científico de la Sociedad Española de Anestesiología, Reanimación y Terapéutica del Dolor. Esta es una revista mensual (10 números) que publica artículos científicos de todas las áreas que abarca la especialidad: anestesia clínica, reanimación-medicina intensiva y cuidados críticos, diagnóstico y tratamiento del dolor agudo y crónico, urgencias y emergencias, así como trabajos de ciencias básicas y relacionadas. La REDAR acepta trabajos tanto en español como en inglés.
Web of Science, Emerging Sources Citation Index (WoS, Clarivate), PubMed/Medline, Scopus, EMBASE, IBECS
Ver másEl factor de impacto mide la media del número de citaciones recibidas en un año por trabajos publicados en la publicación durante los dos años anteriores.
© Clarivate Analytics, Journal Citation Reports 2022
SJR es una prestigiosa métrica basada en la idea de que todas las citaciones no son iguales. SJR usa un algoritmo similar al page rank de Google; es una medida cuantitativa y cualitativa al impacto de una publicación.
Ver másSNIP permite comparar el impacto de revistas de diferentes campos temáticos, corrigiendo las diferencias en la probabilidad de ser citado que existe entre revistas de distintas materias.
Ver más¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?
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