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Epidemiología y retos en Latinoamérica

Analizamos los desafíos de la investigación en epidemiología.

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epidemiologia y salud publica

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Desafíos de la investigación en epidemiología

La epidemiología adquirió mayor importancia, desde que en marzo de 2020, la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró al COVID-19 como una pandemia.

Esto ocasionado por el nuevo virus SARS-CoV-2, siendo un desafío para la investigación en epidemiología.

La OMS evaluó en forma inmediata la data disponible y así determinar diferentes enfoques para obtener una mayor efectividad en su tratamiento.

De esto surgieron importantes desafíos metodológicos en el análisis de la epidemiología. 

La propagación devastadora e impredecible del COVID-19 en todo el mundo ha provocado bloqueos mundiales sin precedentes.

Esto ha generado una carga inmensa para los sistemas de salud.

Esta pandemia es ahora un gran reto para los investigadores, médicos, trabajadores de la salud, epidemiólogos y responsables de la salud pública.

Metodología de la investigación en epidemiología

Los modelos estadísticos tendrán un papel importante en la lucha contra el pánico por la posible desinformación.

Se debe evitar o al menos minimizar el riesgo de sesgo, que es una amenaza común en estudios clínicos y epidemiológicos.

Obtención de datos clínicos reales de COVID-19

Después del brote en Wuhan, los datos clínicos pueden recopilarse de forma prospectiva en un diseño de estudio de cohorte.

La calidad de datos de hospitales y centros de salud es crucial y requiere una gestión de datos sofisticada.

Actualmente abunda el escepticismo en torno a las cifras de China.

Esto es alimentado por la forma en que el gobierno chino trató de evitar la propagación de datos alarmantes.

Se considera esto desde el primer brote de la pandemia, por una desconfianza generalizada en el gobierno.

La IA y algoritmos de aprendizaje profundo podrían ser adecuados para enfrentar este desafío en epidemiología.

La seguridad de los datos, el consentimiento de los pacientes y la ética son esenciales en una situación no pandémica.

Sin embargo estas son barreras burocráticas para obtener un acceso rápido a los datos clínicos.

Las situaciones de pandemia requieren un manejo específico de estos temas y deben discutirse a nivel nacional.

“Tenemos que distinguir entre los casos activos (aún hospitalizados) y cerrados (de alta o fallecidos)”

Se necesitan formatos de informe de casos (CRF) para pacientes con sospecha o confirmación de COVID-19.

Así se podrá recopilar y almacenar sus datos de manera estandarizada para reforzar el análisis en epidemiología.

Para los investigadores, existen como protocolos sobre pacientes infectados con SARS-CoV-2 , el ISARIC y la LEOSS.

En estas dos iniciativas, está previsto que solo se almacenen casos cerrados de COVID-19.

Comprender la complejidad de las variables de evaluación clínica

Las variables de evaluación clínica en pacientes con neumonía severa son desafiantes.

Para los pacientes con COVID-19, las más relevantes son el ingreso a cuidados intensivos, la ventilación invasiva y la supervivencia.

Las variables de evaluación clínica menos relevantes incluyen la necesidad de oxígeno de apoyo.

Su análisis requiere modelos complejos, su manejo depende de la data que es altamente dinámica dependiente del tiempo.

Comprender las dificultades estadísticas en epidemiología clínica

Los datos clínicos dependen mucho del tiempo y requieren métodos estadísticos avanzados para evitar errores comunes en la selección, duración, rango de tiempo y el sesgo.

Desarrollar estrategias adecuadas de análisis en epidemiología

De la misma manera que los datos deben recopilarse de forma estándar, los datos también deben analizarse de manera estandarizada.

Se alienta a los estadísticos a desarrollar estrategias analíticas adecuadas para analizar los datos que se obtuvieron de protocolos estandarizados (como ISARIC y LEOSS).

Comunicar efectos estadísticos 

Comunicar estadísticas, especialmente en tiempos difíciles durante una pandemia, es muy desafiante.

Se debe alentar a los estadísticos a apoyar esto con declaraciones claras y transparentes.

Aprender de estudios similares sobre SARS, MERS e influenza A

Al igual que en otros brotes como el SARS en 2002–2003, los médicos se enfrentan a nuevas enfermedades para las cuales existe un conocimiento limitado de opciones de tratamiento efectivo.

Dado que no existe una vacuna para COVID-19 en una fase de brote tan temprana, se analiza la reutilización de los medicamentos antivirales y los corticosteroides disponibles en función de los casos.

Hasta que existan ensayos controlados con resultados satisfactorios, se espera que se realicen estudios clínicos observacionales para evaluar los posibles efectos del tratamiento.

Esto se hizo con el  SARS, el MERS y la influenza A (H1N1pdm09).

Los estudios de observación reemplazan los ensayos controlados debido a su capacidad limitada para sacar conclusiones causales.

Aun así, pueden usarse para estimular más investigación sobre la efectividad de las posibles opciones de tratamiento.

Actualizar informes para estudios durante una pandemia

En una situación de pandemia, el flujo de información, los informes rápidos y válidos son cruciales.

Se necesitan pautas específicas para la presentación de informes en situaciones de pandemia.

Apoyo estadístico para ensayo aleatorio en epidemiología

Ya se ha publicado el primer ensayo aleatorizado sobre Lopinavir-Ritonavir para pacientes con Covid-19 y no mostró ningún efecto prometedor.

Se necesita experiencia estadística para comprender los posibles efectos sobre la complejidad de las variables de evaluación clínica.

 

 

Otros desafíos metodológicos: investigación en epidemiología

Más allá de los desafíos relacionados con el análisis de datos, existen muchos otros desafíos metodológicos relacionados con la investigación sobre SARS-CoV-2 y COVID-19.

Búsqueda de fuentes de información relevantes

Para los metodólogos e investigadores en el campo de la síntesis de evidencia, el desafío será buscar las fuentes de información relevantes.

Crear una colección de estudios especializados y de acceso público con estudios originales sobre COVID-19 seguramente puede ayudar en esto.

Por ejemplo, la OMS ha creado una colección de artículos sobre COVID-19, compilados en una base de datos disponible públicamente.

El 30 de marzo de 2020, esta base de datos ya incluía 3294 artículos.

La fuente de esos artículos es descrita así por la OMS: “Actualizamos la base de datos diariamente a partir de búsquedas en bases de datos bibliográficas, búsquedas manuales en revistas relevantes y la adición de otros artículos científicos”.

Sin embargo, para el 6 de abril de 2020 no se informó públicamente qué bases de datos y revistas se buscan para este propósito.

El sitio web de la OMS ofrece varios filtros de búsqueda disponibles para buscar estos artículos basados en epidemiología.

“La OMS también ofrece filtros para las Actualizaciones más recientes”

Sin embargo, esto no está claro qué tan nuevas son las actualizaciones más recientes, es decir, no hay búsqueda por fecha.

Los artículos en la base de datos pueden descargarse, pero una mirada rápida a esos artículos indica que la mayoría de ellos no tienen datos originales.

En cambio, parece que la mayoría son noticias, comentarios y opiniones.

Por lo tanto, sería útil separar los artículos en esta base de datos que realmente informan datos originales. 

Sintetizar rápidamente la evidencia en epidemiología

En un mundo donde cada día trae cientos de nuevos artículos sobre temas que se tornan relevantes, la realización de síntesis de evidencia será particularmente desafiante.

Muchos consideran que las revisiones sistemáticas son el nivel más alto en la jerarquía de la evidencia en medicina, pero su producción a menudo lleva años.

Sin embargo, ya se han publicado múltiples revisiones sistemáticas sobre COVID-19.

Queda por ver cuál es la calidad de esas revisiones sistemáticas producidas rápidamente.

La producción de síntesis de evidencia en una escala de tiempo corta generalmente requiere atajos con la metodología, y por esta razón, las revisiones rápidas han evolucionado.

Las revisiones rápidas se llevan a cabo con una línea de tiempo condensada.

“Debe sacrificarse ciertos aspectos de la metodología de revisión sistemática por la velocidad”

El estudio piloto ha demostrado, por ejemplo, que la investigación rápida necesita una evaluación dentro de los 5 días en el caso de un brote de enfermedad infecciosa.

Sin embargo, también se ha demostrado que la transparencia y los informes inadecuados son las principales limitaciones de las revisiones rápidas.

 

Garantizar una calidad adecuada de la investigación publicada

Los editores de revistas están actualmente bajo presión para publicar rápidamente artículos relevantes sobre COVID-19.

Esto se ha descrito como bastante abrumador y puede llevar a la desorganización.

Se ha argumentado que esto también podría ser ventajoso a largo plazo, ya que puede ayudar a las revistas a ser más eficientes en el futuro.

Sin embargo, la prisa es probable que sea perjudicial para la calidad de las publicaciones.

“La velocidad no necesariamente acompaña una buena aplicación de la ciencia”

Los artículos pueden crearse demasiado rápido, los procesos de publicación pueden acelerarse y la calidad de la revisión por pares puede no ser adecuada.

Los informes indican que los expertos pueden verse abrumados con solicitudes de revisión por pares que no pueden aceptar.

El riesgo es que esto puede llevar a invitar a revisores pares menos especializados.

Esto iría en detrimento del control de calidad del manuscrito.

Tendremos que esperar para saber cuántas correcciones y retracciones habrá para las revistas publicadas apresuradamente sobre el tema de COVID-19.

Además deberemos evaluar si la calidad metodológica y de informes de esos artículos será menor en comparación con los artículos sobre otros temas.

En tiempos de emergencia, los investigadores deben seguir prestando atención a la transparencia y al informe adecuado de su investigación, para garantizar su idoneidad.

Compartir datos sobre análisis en epidemiología

Para permitir el análisis de los datos recopilados durante la pandemia de COVID-19, el intercambio de datos será de suma importancia.

Se han propuesto normas globales para el intercambio de datos durante emergencias sanitarias mundiales.

Queda por ver si los investigadores tendrán más probabilidades de compartir sus datos sin procesar públicamente en artículos que cubran COVID-19.

En conclusión, existen muchos desafíos relacionados con la producción, recopilación, análisis, reporte y publicación de datos.

Esto es fundamentalmente durante la respuesta a una pandemia.

Lograr cumplir este desafío nos permitirá salir de esta pandemia con éxito y de otros males que puedan golpear a la humanidad.

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