Cómo un mejor uso de la evidencia y la presentación de informes más transparentes pueden salvar vidas

Una crítica común a las evaluaciones de impacto, como los ensayos aleatorios, es que no miden lo que importa para la toma de decisiones. Esta columna muestra cómo la síntesis de evidencia puede basarse en los datos de los ensayos y superarlos para ayudar a superar este problema, utilizando el ejemplo de la mortalidad infantil en la promoción de las prácticas relacionadas con el agua, el saneamiento y la higiene (WASH, por sus siglas en inglés). Los hallazgos proporcionan las primeras estimaciones de la mortalidad relacionada con WASH para la “carga mundial de morbilidad” y sugieren posibles beneficios de un mejor uso de la evidencia existente sobre otros temas. También tienen implicaciones importantes para la presentación de informes, al mostrar qué evidencia pueden proporcionar los investigadores de ensayos para ayudar a salvar vidas.

Las intervenciones de política para promover mejores prácticas relacionadas con el agua, el saneamiento y la higiene (WASH) se han evaluado en numerosos estudios. Pero, ¿se recopilan, informan y utilizan las pruebas de la manera más eficaz para el objetivo final de salvar vidas?

Con mucho, el resultado más común medido en las evaluaciones de impacto de WASH es la morbilidad, especialmente las enfermedades en la infancia debido a la diarrea. Sabemos esto porque hemos recopilado datos de los 500 estudios sobre los impactos de los enfoques promocionales de WASH, en un mapa de evidencia de WASH.

Pero la mayor parte de la carga mundial de enfermedades infecciosas se debe a la mortalidad en la niñez, cuyas dos principales causas son la diarrea y las infecciones respiratorias.

Por ejemplo, como muestra la Tabla 1, el 90% de la carga mundial de morbilidad (GBD, por sus siglas en inglés) por diarrea se debe a muertes entre el grupo de edad menor de cinco años, mientras que para las infecciones respiratorias es del 99%. Esto tiene sentido si se tiene en cuenta el hecho de que los años de vida perdidos, producto del número de muertes y la esperanza de vida a la edad de la muerte, serán mayores para los niños pequeños; mientras que, fuera de los brotes de enfermedades, es probable que cada niño solo tenga algunos episodios de enfermedad cada año.

Cada año, se estima que hay 1,2 millones de muertes en todo el mundo por diarrea e infecciones respiratorias, causadas por una práctica inadecuada en materia de agua, saneamiento e higiene.

Tabla 1: La carga mundial de enfermedades infecciosas se debe principalmente a la mortalidad

Fuente: datos de GBD 2016.

Los datos recopilados en las evaluaciones de impacto, como los ensayos aleatorizados, brindan evidencia crucial sobre cómo los programas pueden llegar hasta el último kilómetro para garantizar el acceso y el uso de instalaciones de WASH mejoradas y, por lo tanto, prevenir infecciones y muertes. Pero los estudios individuales a menudo no pueden medir los resultados correctos o demostrar los efectos, como sucedió en ensayos recientes a gran escala en Bangladesh, Kenia y Zimbabue.

Por lo tanto, parece que la mayoría de las evaluaciones de impacto miden lo incorrecto. Recopilan datos sobre las enfermedades notificadas por los cuidadores porque es más fácil de medir. Pero se sabe que los datos sobre las enfermedades informadas están sesgados: los cuidadores de los niños pueden tergiversar la enfermedad para obtener una mayor parte de la intervención (o quizás para que los enumeradores desaparezcan). Por el contrario, la mortalidad informada es imparcial porque los participantes del estudio simplemente no informan erróneamente sobre la muerte de un niño.

Entonces, ¿por qué los estudios se centran en la morbilidad en lugar de la mortalidad? En parte, porque es difícil diseñar ensayos de intervención con tamaños de muestra suficientemente grandes para detectar efectos estadísticamente precisos sobre la mortalidad. Aquí es donde se necesita la síntesis de evidencia, en particular el meta-análisis estadístico, que agrupa datos de múltiples estudios para mejorar el poder estadístico.

Hemos utilizado un enfoque innovador para estimar los datos de mortalidad de los estudios mediante la recopilación de datos de los diagramas de flujo de los participantes. Según CONSORT (ver Figura 1), los flujos de participantes deben informarse de manera transparente en los ensayos, para permitir la verificación de los métodos utilizados. Por ejemplo, una fuente común de sesgo en los ensayos es causada por pérdidas diferenciales durante el seguimiento del estudio (deserción). Se debe conocer cuánta deserción hay y las razones de la misma, por ejemplo, la muerte de los participantes.

Figura 1: Cómo informar los diagramas de flujo de los participantes de forma transparente

Fuente: http://www.consort-statement.org/consort-statement/flow-diagram

Recolectamos datos de los 41 ensayos en el mapa de evidencia de WASH que informaron los flujos de participantes, para estimar la mortalidad por todas las causas como resultado de la mejora de WASH. Otros nueve ensayos informaron la mortalidad por diarrea.

Al combinar los datos mediante un meta-análisis, encontramos una reducción del 15% en la mortalidad por todas las causas y una reducción del 50% en la mortalidad por diarrea, directamente debido a las mejoras de WASH. Aunque ningún estudio individual pudo detectar un efecto significativo sobre la mortalidad, la síntesis de la evidencia fue concluyente, demostrando cómo el meta-análisis no solo se basa en los ensayos, sino que también puede ir más allá de los ensayos para generar evidencia crucial para la formulación de políticas.

Las intervenciones que permiten la higiene doméstica fueron las más consistentemente asociadas con la reducción de la mortalidad por todas las causas, mientras que las intervenciones que promueven el saneamiento y la higiene en toda la comunidad fueron las más consistentemente asociadas con la mortalidad por diarrea.

Estos hallazgos son consistentes con lo que se conoce sobre los mecanismos de transmisión de enfermedades infecciosas: la higiene de las manos es una barrera para las enfermedades respiratorias y la diarrea, que son los dos componentes principales de la mortalidad por todas las causas en la infancia en entornos de bajos ingresos; al mismo tiempo, el saneamiento en toda la comunidad detiene la propagación de la diarrea por defecación al aire libre.

Por lo tanto, la presentación de informes transparentes no solo es crucial para la rendición de cuentas, sino que también es importante para el aprendizaje, ya que permite medir los resultados correctos y tomar decisiones para salvar vidas.

Ha habido estándares para la presentación de informes de ensayos desde al menos la década de 1990 en salud y 2010 en ciencias sociales, y muchos autores y revistas ahora reportan esta información. Pero hay rezagos en las prácticas en las comunidades de investigación que producen ensayos de WASH: se han informado flujos de participantes en aproximadamente la mitad de los ensayos de salud, pero todavía faltan casi por completo en las ciencias sociales como la economía (ver Figura 2).

Si bien es más probable que las revistas de ciencias sociales requieran que los conjuntos de datos estén disponibles públicamente, a partir de los cuales se pueden calcular las pérdidas durante el seguimiento, esto no permitiría evaluar otras fuentes de sesgo en los estudios (un ejemplo es el sesgo de selección individual en ensayos aleatorizados por grupos).

Figura 2: Los informes de los flujos de participantes se pueden mejorar fácilmente

Las implicaciones son claras: para los responsables de la formulación de políticas, utilizar la evidencia sistemática recopilada de todos los estudios relevantes, no estudios individuales para informar las decisiones. Para los comisionados, usar mapas de evidencia como el punto de partida para la síntesis de investigación relevante para las políticas, no como el producto final. Para las comunidades de investigación, exigir informes de los flujos de participantes desde la inscripción hasta el seguimiento final, por rama de estudio, junto con los motivos de la deserción.

Planeamos un “autor colaborativo” para recopilar datos de flujo de participantes con el fin de presentar estimaciones de mortalidad más completas. Me encantaría saber de los investigadores de ensayos que quieran participar en este ejercicio para hacer un mejor uso de los datos existentes para salvar vidas.