CONSORT y STROBE LISTAS DE COMPROBACIÓN PARA …ferran.torres.name/edu/sp/download/CONSORT-STROBE.ppt.pdf · CONSORT y STROBE LISTAS DE COMPROBACIÓN PARA AUTORES, REVISORES Y EDITORES

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CONSORT y STROBE LISTAS DE COMPROBACIÓN PARA AUTORES,

REVISORES Y EDITORES DE REVISTAS MÉDICAS

Ferran Torres, MD, PhD [email protected] Biostatistics & Data Management Platform IDIBAPS-Hospital Clinic Barcelona Biostatistics Unit. School of Medicine. Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)

2

Agradecimientos

Iñaki Pérez Estadístico Infectious Diseases Service Hospital Clínic de Barcelona

Abiguei Torrents Estadística USEM Hospital Clínic de Barcelona

Caridad Pontes MD PhD Farmacòloga Clínica Hospital Parc Taulí

2

3

http://ferran.torres.name/edu/sp Documentación

•  Presentación pps // pdf

•  Algunas referencias y material adicional –  Recomendaciones y normativas científicas

•  Consort: resumida, // general, // no-inferioridad •  Moose: Meta-análisis estudios Observacionales •  Quorum => PRISMA: Meta-análisis Ensayos Clínicos •  Strobe: Observacionales •  Stard: Pruebas Diagnósticas •  Medicina clínica:

Monográfico Med Clin. Comprobación tipos de estudios. - Ensayos Clínicos (CONSORT) // Recomendaciones reguladoras

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http://www.equator-network.org/resource-centre/library-of-health-research-reporting/

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Biostatistical/Methodological guidances http://ferran.torres.name/download/material_comun/guias.htm

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n  “Los métodos estadísticos no son un sustituto del sentido común y la objetividad. Nunca deberían estar dirigidos a confundir al lector, sino que deben ser una contribución importante a la claridad de los argumentos científicos”

SJ Pocock. Br J Psychiat 1980; 137:188-190

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Listas de comprobación

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CONSORT (Consolidated Standards o Reporting Trials)

n  En 1996 un grupo multidisciplinario propuso la adopción de una

serie de recomendaciones para la preparación y publicación de artículos sobre ensayos clínicos.

n  Ayudar a los autores a mejorar la publiación de EECC n  Se trata básicamente de una lista de comprobación de 22

items y un diagrama de flujo n  Promovida por BMJ, JAMA y Lancet (New Englang) n  World Association of Medical Editors (WAME) n  Council of Science Editors (CSE) n  International Committee of Medical Journal Editors n  (ICMJE or Vancouver Group) n  Revisión 2001

The paper does not currently conform to the CONSORT requirements.

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10 10

CONSORT

Nivel Tipo de estudio Ventajas Criterios de validez

1 ECA Solo diseños que permiten la detección

del efecto adverso cuando el efecto adverso es similar al evento que el tratamiento trata de evitar.

Poder insuficiente para detectar efectos adversos a no ser que el diseño sea especifico para su detección.

2 Cohorte Recogida prospectiva de datos , cohorte definida Depende críticamente de la exactitud en el seguimiento

clasificación y medición.

3 Caso-control Barato y generalmente rápido de hacer Los sesgos de selección y recuerdo pueden dar problemas, las relaciones temporales pueden no estar claras

4 Estudios fase 4 Pueden detectar eventos raros y graves si son lo suficientemente extensos

Ausencia de grupo control o control no emparejado

Depende críticamente de la exactitud en el seguimiento clasificación y medición.

5 Series de casos Baratos y generalmente rápidos Generalmente pequeño tamaño muestral, el sesgo de selección puede ser un problema, ausencia de grupo control

6 A propósito de un / unos casos

Depende críticamente de la exactitud en el seguimiento clasificación y medición.

Generalmente pequeño tamaño muestral, el sesgo de selección puede ser un problema, ausencia de grupo control

n  Mejor diseño para valorar eficacia y efectividad n  El lector no debe inferir lo que probablemente se ha aplicado

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11 11

Ckecklist

CONSORT Checklist of items to include when reporting a randomized trial


PAPER SECTION And topic

Item Description

TITLE & ABSTRACT 1 How participants were allocated to interventions (e.g., "random allocation", "randomized", or "randomly assigned").

INTRODUCTION Background

2 Scientific background and explanation of rationale.

METHODS Participants

3 Eligibility criteria for participants and the settings and locations where the data were collected.

Interventions 4 Precise details of the interventions intended for each group and how and when they were actually administered.

Objectives 5 Specific objectives and hypotheses. Outcomes 6 Clearly defined primary and secondary outcome measures and,

when applicable, any methods used to enhance the quality of measurements (e.g., multiple observations, training of assessors).

Sample size 7 How sample size was determined and, when applicable, explanation of any interim analyses and stopping rules.

Randomization -- Sequence generation

8 Method used to generate the random allocation sequence, including details of any restrictions (e.g., blocking, stratification)

Randomization -- Allocation

concealment

9 Method used to implement the random allocation sequence (e.g., numbered containers or central telephone), clarifying whether the sequence was concealed until interventions were assigned.

Randomization -- Implementation

10 Who generated the allocation sequence, who enrolled participants, and who assigned participants to their groups.

Blinding (masking) 11 Whether or not participants, those administering the interventions, and those assessing the outcomes were blinded to group assignment. When relevant, how the success of blinding was evaluated.

Statistical methods 12 Statistical methods used to compare groups for primary outcome(s); Methods for additional analyses, such as subgroup analyses and adjusted analyses.

RESULTS

Participant flow

13 Flow of participants through each stage (a diagram is strongly recommended). Specifically, for each group report the numbers of participants randomly assigned, receiving intended treatment, completing the study protocol, and analyzed for the primary outcome. Describe protocol deviations from study as planned, together with reasons.

Recruitment 14 Dates defining the periods of recruitment and follow-up. Baseline data 15 Baseline demographic and clinical characteristics of each group.

Numbers analyzed 16 Number of participants (denominator) in each group included in each analysis and whether the analysis was by "intention-to-treat". State the results in absolute numbers when feasible (e.g., 10/20, not 50%).

Outcomes and estimation

17 For each primary and secondary outcome, a summary of results for each group, and the estimated effect size and its precision (e.g., 95% confidence interval).

Ancillary analyses 18 Address multiplicity by reporting any other analyses performed, including subgroup analyses and adjusted analyses, indicating those pre-specified and those exploratory.

Adverse events 19 All important adverse events or side effects in each intervention group.

DISCUSSION Interpretation

20 Interpretation of the results, taking into account study hypotheses, sources of potential bias or imprecision and the dangers associated with multiplicity of analyses and outcomes.

Generalizability 21 Generalizability (external validity) of the trial findings. Overall evidence 22 General interpretation of the results in the context of current

evidence.

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12 12

Diagrama de flujo


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13 13

Item 1 & 2


Item Description

TITLE & ABSTRACT 1 How participants were allocated to interventions (e.g., "random allocation", "randomized", or "randomly assigned").

INTRODUCTION Background

2 Scientific background and explanation of rationale.

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14 14

Item 3 METHODS Participants


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15 15

MÉTODOS PAPER SECTION

And topic Item Description










concealment






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16 16

Item 5 Objectives 5 Specific objectives and hypotheses.

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17 17

Objetivos: Tipo de comparación

§  Superioridad

§  Equivalencia

§  No-inferioridad

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18 18

Item 5 Under CONSORT arrangements for non-inferiority trials it is considered conventional to report the OT results as the primary analysis and the ITT population as a secondary measure. The authors reported the results the other way round yet there is no explanation.

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19 19

Poblaciones : Rol de las poblaciones

n  Estudios confirmatorios (pivotales): n  Poblaciones: ITT y PP n  Comparar y discutir los resultados de los dos análisis n  Cuando los resultados del análisis de las dos poblaciones

son similares, se incrementa la confianza (robustez) en los resultados del estudio

n  La exclusión de una proporción substancial de sujetos de la población PP, puede poner en duda la validez del estudio

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20 20












concealment






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Outcomes: Variable principal

n  Primary variable, ‘target’ variable, primary endpoint

n  La variable capaz de proporcionar la mayor evidencia clínicamente relevante y convincente directamente relacionada con el principal objetivo del ensayo

n  Única n  Tamaño de la muestra dimensionado para esta

variable

End Points

The primary study end points were proportion of patients with plasma HIV viral load below 200

copies/mL and proportion of patients with CD4 above 200 cells/µL at 36 months.

Secondary end points were the incidence of side effects, qualitative analysis of the

immunological reconstitution, disease progression and death.

The sample size was calculated on the basis of immunological end point. The sample size was

computed to detect differences in the CD4+ lymphocytes of 50 cells/µL at week 48, assuming a

mean increase of 200 cells/µL (SD 70) in the arm wth a better immunologic response.

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22 22

Outcomes: Variables Secundarias

n  Medidas de soporte en relación al objetivo principal n  Medidas de los efectos relacionados con objetivos

secundarios n  Su número debería estar limitado n  Se han de considerar sólo como análisis exploratorio

12

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23 23

Outcomes: Ejemplo(1) Torneo Roland Garros 1999

1ª Ronda Carlos Moyá vs Markus Hipfl

Moyá Hipfl

Juegos Totales Ganados 22 24Puntos Totales Ganados 147 1461er Servicio 62% 69%Aces 5 3Doble Faltas 4 5% Ganadores con el 1er Servicio 63 de 95 = 66% 61 de 96 = 64%% Ganadores con el 2º Servicio 25 de 58 = 43% 20 de 44 = 45%Ganadores (incluyendo el Servicio) 30 56Errores No Forzados 62 75Puntos de Break Ganados 6 of 21 = 29% 6 of 27 = 22%Aproximaciones a la red 48 of 71 = 68% 29 of 41 = 71%Velocidad del Servicio más Rápido 200 KPH 193 KPHPromedio Velocidad 1er Servicio 157 KPH 141 KPHPromedio Velocidad 2º Servicio 132 KPH 126 KPH

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24 24

Outcomes: Ejemplo(2) Torneo Roland Garros 1999

1ª Ronda Carlos Moyá vs Markus Hipfl

Set 1 2 3 4 5Carlos Moyá 3 1 6 6 6Markus Hipfl 6 6 4 4 4

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25 25

Outcomes: Multiplicidad

n  Múltiples criterios de evaluación n  Múltiples tiempos de observación (medidas repetidas)

n  Múltiples comparaciones: •  diseños con más de dos tratamientos

•  subgrupos

Error tipo I (α) =

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26 26












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27 27

Tamaño muestral: Cálculo

§  Magnitud del efecto del tratamiento a detectar (θ) §  Variabilidad de las observaciones (σ2 ) §  Errores Tipo I y II (α y β) §  Relación:

donde C es una función de α y β: f(α, β)

¿Qué información se necesita para la estimación del tamaño de la muestra ?

C × σ2 Tamaño de la muestra = (θ)2

2

2

2 ( , )( )E C

sn fX X

α β=−

pE (1 - pE) + pC (1 - pC) n = f(α, β) (pE - pC)2

Variable contínua Variable discreta

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28 28

Delta

2. The non-inferiority assessment level is enormous. The 12.5% could be

on either side therefore the treatment effect could be very large and still be

considered equivalent.

Two-tailed 95% Confidence Interval Delta

• -10% if higher cure rate >90%• -15% if higher cure rate 80-89%• -20% if higher cure rate 70-79%

CI excludes delta and includes 0 “There are situations…which may fit the

statistical definition of equivalence, will, nonetheless be clinically unacceptable”

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29 29












concealment






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30 30












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31 31

Item 12

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32 32

Métodos Estadísticos : Especificación

Planificación clínica

Elaboración Protocolo

Diseño CRD

Recogida y gestión de datos

Base de datos definitiva

Informe estadístico

Informe clínico

Plan de análisis Estadístico (PAE)

ó Database Lock Report (DBLR)

y Durante la reunión de

Cierre de base de datos

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33 33

Missing Data/ Imputación

n  ¿Qué son los datos faltantes? ¡¡¡¡¡ Casillas vacías en los CRDs!!!

n  Viola el principio de la estricto principio de la ITT n  La posibles causas son, por ejemplo :

n  Pérdida de seguimiento n  Fracaso o éxito terapéutico n  Acontecimiento adverso n  Traslado del sujeto

n  No todas las razones de abandono están relacionadas con el tratamiento

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34 34

RESULTADOS


Item Description

RESULTS Participant flow











evidence.

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35 35

Item 13

How many patients were screened and what were the principal reasons people did not get randomised - this is a requirement of CONSORT?

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36 36

RESULTADOS


Item Description












evidence.

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37 37

Item 15

Reviewer(s)' Comments to Author:

Reviewer: 1 Comments to the Author

This retrospective study addresses a pressing question, namely if XXX may influence response XXX. I would suggest some revisions:

1) there are numerous typographical errors in the manuscript, please correct.

2) please show p-values comparing baseline values

3. The authors should not undertake baseline comparison testing.

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38 38

Item 16

72% (60-81%) 88% (78-93%) 65% (51-75%)

65% (51-75%)

83 Patients at risk

70 37 21 14

20

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39 39

Poblaciones

PP

Población ITT

Población de seguridad

Población aleatorizada

Toma de medicación

Mínima valoración eficacia

Desviaciones de protocolo

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40 40

Poblaciones : Ejemplo

All-randomized Patients with a randomization code

1208 (100%)

Safety Receiving Any Study Medication

1190 (99%)

Intent to treat Receiving Study medication and a Baseline VA

1186 (98%)

Per-protocol …and without a Major Protocol Violation

1144 (95%)

Per Protocol Week 54 observed …and with a Week 54 VA

1055 (87%)

Patients withdrawing before treatment

Patients without Baseline VA

No Major Protocol Violation E.g., Cataract E.g., Only a Baseline VA

21

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41 41

RESULTADOS


Item Description












evidence.

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42 42

Item 17

22

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43 43

Item 17

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44 44

RESULTADOS


Item Description












evidence.

23

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45 45

El impacto de CONSORT (1)

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46 46

El impacto de CONSORT (2)

24

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47

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48 48

Listas de comprobación

25

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49 49

Strobe

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50 50

Strobe : Cheklist (1)

26

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51 51

Strobe : Cheklist (2)

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52 52

Strobe : Exemples

27

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53 53

Epidemiological journals

60%

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54 54

Exposure Variables

28

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55 55

Confounders

CO

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56 56

Factores de confusión

d=6%

No fumadores

d=0%

Fumadores

d=1.2%

29

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57

Subgroups & Simpson’s Paradox

Experimental Controln (%) n (%)

ALL Succes 70 (70%) 60 (60%)Failure 30 (30%) 40 (40%)

100 100

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58

Subgroups & Simpson’s Paradox cont.


MALE Succes 10 (33%) 24 (40%)Failure 20 (67%) 36 (60%)

30 60

FEMALE Succes 60 (86%) 36 (90%)Failure 10 (14%) 4 (10%)

70 40


ALL Succes 70 (70%) 60 (60%)Failure 30 (30%) 40 (40%)

100 100

30

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59 59

Confounders

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60 60

Confounders

31

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61 61

Statistical estimates and inference

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62 62

Effect Modifiers

32

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63 63

Effect Modifiers

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64 64

Effect Modifiers

33

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65 65

Multiple Analyses

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66 66

Study Size

34

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“The Emperor’s New Perspective (Clothes)”

n  “He thought it better to continue the illusion that anyone who couldn’t see his clothes was either stupid or incompetent.” – H.C. Anderson

n  Sometimes, the higher the “authority” of the source, the less its perspective can be trusted as being valid and unbiased.

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68

n Gracias por su atención!!

http://ferran.torres.name/edu/uic

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