ENFERMERÍA BASADA EN LA EVIDENCIA:
MÉTODO CIENTÍFICO EN CIENCIAS DE LA
SALUD
Vicent
Modesto i Alapont (Pediatra)
UCIP/Rea. Servicio de Anestesia.
Hospital Infantil “La Fe”
Comisión de Medicina Basada en la
Evidencia
Hospital Universitari “La Fe”
(València)
En los años ochenta, los responsables del Programa de
Docencia para Residentes de Medicina Interna de la Facultad de Medicina de la
McMaster University de Ontario (Canadá) denominaron “Medicina Basada en la
Evidencia” (MBE) a una nueva estrategia de aprender y practicar la medicina que
ya llevaba desarrollándose durante una década en dicho centro[1]
y que fue luego adoptada por otros, entre ellos la Oxford University en
Inglaterra. Supone una revolución tan profunda que se ha considerado como un
“nuevo paradigma”[2] de la práctica clínica, y se enraíza
en la aplicación directa a la toma de las decisiones habituales en la labor
diaria de los profesionales de la salud (delante de un enfermo individual y
concreto), de los conocimientos derivados de las ciencias básicas
Bioestadística, Epidemiología Clínica y Metodología de la Investigación
Científica.
Para la MBE, la práctica médica correcta se sustenta en
la integración de dos pilares[3]:
el arte y la ciencia. El primero es la maestría y experiencia clínica
individual del médico, el dominio y el juicio que los clínicos desarrollan a lo
largo de su experiencia en la práctica. El segundo es el conocimiento
científico obtenido mediante el análisis sistemático y riguroso de las
mejores pruebas científicas disponibles en la literatura sobre ciencias de la
salud, especialmente de la investigación centrada en el paciente y referida a
la demostración de eficacia y seguridad de las intervenciones preventivas,
rehabilitadoras o terapéuticas, a la potencia de los marcadores pronósticos, y
a la exactitud y precisión de los tests diagnósticos. Queda desprestigiado el
conocimiento derivado sólo de la doctrina y el saber médico tradicional (lo que
“se ha hecho siempre”, lo que “pone en los libros”), de la “seducción” o en el
principio de autoridad (el valor de las opiniones de los colegas y maestros con
muchos años de experiencia y un asombroso “currículum”), o de la inducción
realizada con el sentido común y basada en la comprensión de las teorías
fisiopatológicas y los mecanismos básicos de la enfermedad (“tal medicación
seguro que funciona porque inhibe tal mecanismo de acción”).
La
práctica de la MBE se dio a conocer a la comunidad científica internacional en
19922, que la identificó como un enfoque
“maravillosamente refrescante” y pronto reconoció en ella la resurrección de la
llamada Médecine d’Observation practicada por Pierre Charles Alexandre
Louis y la Escuela de París hacia 1830[4] como reacción a la medicina especulativa.
A pesar de algunas críticas y reticencias iniciales[5],[6],
ha alcanzado una extraordinaria difusión, y su uso se ha generalizado gracias a
la serie Cómo mantenerse al día con la literatura médica[7],
las Guías para los usuarios de la literatura médica[8], la publicación del libro Medicina
Basada en la Evidencia: Cómo practicar y enseñar la MBE[9]
(que ha sido traducido al castellano y del que ya se han realizado dos
ediciones), la aparición de revistas especificamente dedicadas (Best
Evidence, Clinical Evidence,..), de centros e instituciones como la Colaboración
Cochrane, el Centre for MBE
del NHS Trust británico o el programa de talleres CASP (Critical
Appraisal Skills Program) y,
sobretodo, a la interminable lista de referencias al tema accesible mediante la
internet. Se ha estudiado el espectacular crecimiento de la MBE en la
literatura médica recogida en las bases de datos EMBASE (Excerpta
Medica/Elsevier)[10] y MEDLINE18 , y tanto Ellis[11]
como Gill[12] han comprobado
que actualmente el 80% de los pacientes atendidos tanto en hospitales como
ambulatorios reciben intervenciones avaladas por la mejor evidencia científica
disponible. Se considera que “en el siglo XXI el responsable de tomar
decisiones sobre la asistencia sanitaria tendrá que practicar la toma de
decisiones basada en la evidencia”[13].
En
España la MBE (cuya correcta denominación en castellano debería ser “Medicina
basada en Pruebas Científicas”[14])
también ha penetrado con fuerza y, por ejemplo, la prestigiosa revista Medicina
Clínica de Barcelona ha publicado ya dos suplementos especiales para
enseñar correctamente su uso[15],[16].
Los pediatras españoles, siguiendo las recomendaciones de nuestros colegas
norteamericanos[17],
consideramos ya a la “Pediatría Basada en la Evidencia” como un aprendizaje
imprescindible[18],[19],[20],[21].
La
fundadora de la enfermería profesional, Florence Nightingale, comprendió bien
la importancia del método científico. Analizando estadísticamente los datos
cuidadosamente recogidos durante la guerra de Crimea, publicó en 1859 su libro Notes
on Nursing en el que demostraba una
caída (del 42 al 2’2%) de la tasa de mortalidad de los soldados ingleses como
resultado de sus cuidados de enfermería, y también utilizó la estadística para
apoyar su argumento en pro de la reforma de los cuidados médicos en los
hospitales civiles y militares. Fue elegida miembro de honor de la Sociedad de
Estadística en 1860. A pesar de su ejemplo, la enfermería no ha sido
tradicionalmente una profesión “basada en evidencia”: Hunt[22]
y Camiah[23]
han objetivado que la mayoría de las prácticas de enfermería son rituales
asentados en la experiencia y la tradición.
En
1990, la S.E.E.C.I.P.N. organizó en València su XI REUNIÓN NACIONAL DE
ENFERMERIA DE CUIDADOS INTENSIVOS PEDIÁTRICOS Y NEONATALES, y la primera Mesa
Redonda versó sobre “Investigación en Enfermería”. Las principales conclusiones
fueron que la enfermería tiene mucho que aportar al conocimiento científico
para la resolución de los problemas de salud y enfermedad de los niños, y que
para ello la enfermería pediátrica debe realizar investigación científica
rigurosa y aprender a aplicar el saber derivado de esta investigación al
cuidado de los niños[24].
Curiosamente, ambas conclusiones han sido recientemente señaladas por dos de las
instituciones mas prestigiosas de la enfermería profesional, el International
Council of Nurses (ICN) y el National Institute of Nursing Research (NCNR),
como los objetivos más importantes de la investigación en enfermería[25].
Desde
entonces, y al amparo de la MBE, la enfermería de todo el mundo también ha
desarrollado la exigencia de una prestación sanitaria basada en fundamentos
rigurosos avalados científicamente[26].
Así ha surgido la “Enfermería Basada en la Evidencia” (EBE)[27],[28]:
en 1997 se celebra en Londres, bajo los auspicios del Royal Collage of Nursing
y la revista Nursing Standard, la “1st Nacional Conference on Evidence Based
Nursing”, y en 1998 aparece la revista Evidence Based Nursing. Hasta la
fecha se han identificado, en la literatura sobre áreas de la práctica de la
enfermería, 522 ensayos clínicos aleatorizados[29]
y 36 Revisiones Sistemáticas sobre efectividad[30].
Al
igual que en MBE, ante un problema concreto de la practica diaria de cuidados
de enfermería, la aplicación de la EBE sigue una serie de etapas:
1.-
Formulación de una pregunta estructurada y relevante. El problema concreto
(diagnóstico, pronóstico, etiología/factores de riesgo, aspectos
económicos,...) se traduce en una Pregunta que consta de 4 partes: Situación o
Población objeto, Intervención nueva a estudio o experimental, Intervención
habitual o control, Variables resultado o efecto como vamos a medir la
efectividad. Por ejemplo, una buena pregunta estructurada sería: ¿En RN
pretérmino que no se pueden alimentar por succión (Población objeto), la
colocación de una sonda orogástrica (experimental) frente a la sonda
nasogástrica (control) es mejor tolerada, medida en veces que se sale la sonda
o en días que pasan hasta que se alcanza la completa nutrición por vía
enteral,... (Resultado)?.
2.-
Búsqueda bibliográfica exhaustiva. Los usuarios de la EBE adquieren gran
destreza en el manejo de las bases de datos de literatura sanitaria (primarias
y secundarias) para recuperar toda la información relevante sobre el tema. El
uso de la informática es de gran apoyo durante esta fase.
3.-
Valoración crítica y rigurosa de los documentos recuperados. Es la fase más
característica del proceso. Los usuarios aprenden las “reglas de evidencia”,
una serie de conocimientos básicos en estadística y diseño de investigaciones,
mediante las cuales se hacen maestros en analizar críticamente la validez
científica de los artículos recuperados8. Desgraciadamente, la inmensa mayoría de los
trabajos carecen de rigor metodológico o de relevancia clínica, por lo que no
aportan conocimiento científico válido.
4.-
Aplicación de la mejor evidencia científica disponible al cuidado de nuestros
pacientes. En esta fase es en la que el conocimiento obtenido científicamente
es tamizado por la experiencia y el buen juicio del profesional sanitario, para
aplicarlo al cuidado de un paciente concreto, según sus especiales demandas y
valores, los recursos disponibles, sin olvidar el compromiso legal y ético que
implica toda intervención profesional. Posiblemente esta es la fase más
importante y difícil de todas.
5.-
Re-evaluar nuestro resultado para comprobar que la aplicación de la atención
sanitaria basada en evidencia esta mejorando la calidad de vida de nuestros
pacientes.
Para
la adquisición de las habilidades que implican todas estas etapas se han
publicado recientemente unas estupendas guías prácticas[31],[32],[33].
A pesar de que se han detectado una serie de problemas y dificultades en su
desarrollo[34], un
reciente meta-análisis[35]
de 84 estudios experimentales de intervenciones de enfermería (realizadas sin
que fuesen requeridas por el médico) demuestra que la EBE funciona: para la
práctica del cuidado de la salud, la aplicación de las medidas de enfermería
cuya efectividad se ha comprobado con investigaciones rigurosas es mejor que la
aplicación de medidas rutinarias o intervenciones control, pues mejoran el área
conductual, del conocimiento, fisiológica y psicológica de los pacientes.
Para
cimentar sólidamente el espectacular desarrollo que están actualmente
obteniendo las Prácticas Sanitarias “basadas en evidencia” (MBE, EBE, etc...)
nos parece muy adecuado que volvamos a los orígenes del problema y nos
planteemos de nuevo las preguntas fundamentales: ¿Cómo funciona el método
científico?, ¿Cómo somos capaces los humanos de obtener conocimiento sólido
acerca de la realidad del mundo de los fenómenos naturales?, ¿Son la Medicina y
la Enfermería una Ciencia?, ¿Cómo se aplica el método científico a las ciencias
de la Salud? o, mas prosaicamente, ¿Por qué debemos creer a los científicos y
no a los magos, curanderos o practicantes de medicinas alternativas?.
En
la conferencia de clausura de esta reunión intentaremos responder a estos
interrogantes estudiando sucintamente los fenómenos de la naturaleza y los
mecanismos lógicos mediante los cuales nuestra razón es capaz de establecer
conocimiento válido, para adentrarnos posteriormente en la descripción
detallada del método científico aplicado a las ciencias de la salud. Con todo
ello intentaremos demostrar que no debemos creer las predicciones y teorías a
las que no lleguemos mediante el método científico porque no sabemos qué
probabilidad tenemos de equivocarnos. Una afirmación se convierte en
verdad científica cuando el que la hace
es capaz de cuantificar la probabilidad de que sea mentira[36].
Para estimar con rigor esta probabilidad debemos utilizar la estadística.



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1.- VARIABLES ADECUADAS Y CÁLCULOS BIEN HECHOS:
Computadora
Condiciones
de aplicación de los test estadísticos
2.- REQUISITOS DE EXPERIMENTO ALEATORIO para que pueda
modelizarse por la estadística y la teoría de probabilidades (razonamiento
deductivo)
Distribución al azar pura (muestreo
aleatorio)
No pérdidas
en el seguimiento
3.- REQUISITOS DE CAUSALIDAD
Sir A.B. Hill (1965) - U.S. Surgeon
General (1964-89)
4.- AUSENCIA DE ERROR SISTEMÁTICO (SESGOS)
Aleatorización y Muestra Grande (n>30-50)
Control de la
confusión e interacción (A. multivar.)
Enmascaramiento
Evitar sesgo
de selección (muestra no representativa)
Evitar sesgo
de información o de Clasif. Errónea
Evitar el
sesgo de publicación
5.- COMPARABILIDAD DE LOS GRUPOS
"La asunción básica de los diseños experimentales
es el control de todos los elementos extraños a la relación estímulo-respuesta:
que los grupos que se comparen sean idénticos, excepto en la intervención que
se evalúa. La mejor manera de conseguir la comparabilidad es la aleatorización:
si los grupos así obtenidos son comparables, cualquier diferencia observada
entre ellos al finalizar el experimento puede ser atribuida causalmente a la
intervención."
CRITERIOS DE CAUSALIDAD (Sir Austin B. Hill, 1965):
Relación CAUSA - EFECTO = Juicio de valor: "La mayoría de los estudios de investigación
clínica y epidemiológica tienen por objeto identificar la existencia de una
potencial relación causal entre el factor de estudio (exposición/tratamiento) y
la variable de respuesta (enfermedad/curación). No se trata, por tanto, de
determinar si existe una asociación matemática de ambas variables a nivel
poblacional, sino de establecer si ésta es del tipo causa-efecto, excluyendo todas las otras posibles
explicaciones alternativas de la relación observada."
1.- Estudio : Diseño adecuado + Validez Interna
2.- Criterios mayores
· Precedencia temporal correcta (E.
Prospectivo): Una intervención puede ser considerada causa de la
reducción en el riesgo de una enfermedad/anormalidad perinatal si, y sólo sí, aquella
se aplicó antes del momento en el que se desarrolló ésta
· Plausibilidad biológica: Un mecanismo biológicamente plausible debe ser capaz
de explicar por qué tal relación podría darse el caso de ocurrir
· Consistencia: Rara vez estudios únicos son definitivos. Resultados
concordantes aportados por varios estudios diferentes realizados en poblaciones
distintas y por investigadores diversos aportan más peso a la hipótesis de
causalidad. Si los resultados de varios trabajos son inconsistentes, debería estudiarse
primero la calidad metodológica de los estudios, pero no se excluye la
causalidad
· Exclusión de explicaciones
alternativas (Confusores): La
profundidad con la que se han estudiado posibles explicaciones alternativas es
un criterio importante a la hora de juzgar la causalidad
3.- Otros criterios
· Gradiente dosis-respuesta: Si un factor es efectivamente la causa de una
enfermedad, normalmente (aunque no invariablemente) a mayor exposición al
factor mayor riesgo de enfermedad. Tal relación dosis-respuesta no siempre
aparece, porque algunas importantes relaciones biológicas son dicotómicas y se
debe alcanzar cierto nivel umbral para observarse la respuesta.
La ausencia de este gradiente no excluye causalidad: su presencia la refuerza
· Magnitud de la fuerza de asociación
(RR/OR, DR) y Precisión de la estimación (IC estrecho)
· Efecto del cese de exposición: A no ser que exista un efecto mantenido, cuando una
intervención tiene un efecto beneficioso el beneficio debe desaparecer cuando
aquella se elimina de la población
U.S. Surgeon
General 1965: Smoking and Health
U.S Surgeon General 1990: Criteria for
evaluating evidence regarding the effectiveness of perinatal interventions
|
Grado de recomendación |
Nivel de evidencia |
TERAPIA PREVENCION |
ETIOLOGÍA FAC. RIESGO |
PRONÓSTICO |
DIAGNÓSTICO |
|
A |
1a |
|
RS (heterogeneidad38 ENS) de Est. de cohortes “de inicio” |
RS (heterogeneidad38 ENS) de Est. de test diagnósticos en medios de muy baja
prevalencia |
|
|
GPC[39]
validada con un test metodológico |
|||||
|
1b |
EAC[40]
con IC estrecho |
Est. de cohorte “de inicio” con pérdidas < 20% |
Comparación objetiva, ciega e
independiente de una muestra al azar de pacientes consecutivos de un espectro
apropiado[41],
a todos los cuales se les ha realizado tanto el test de diagnóstico como la
prueba de referencia |
||
|
1c |
“Todo o nada”[42] |
Serie de casos de“Todo o nada”42 |
EspINs o SenOUTs absolutos[43] |
||

|
B |
2a |
RS (heterogeneidad38 ENS) de estudios de
cohortes |
RS (heterogeneidad38 ENS) de Est. de cohortes retrospectivo o de los grupos de
control no tratados en un EAC |
RS (heterogeneidad38 ENS) de Est. de test diagnósticos en medios de alta
prevalencia |
|
2b |
Est. de cohorte prospectivo, incluyendo EAC de baja calidad (mal aleatorizado,
> 20% pérdidas, análisis no “ITT”, ...) |
Est. de cohortes
retrospectivo o de los grupos de control no tratados de un EAC |
Cualquiera de: -
Comparación
no independiente, no ciega o no objetiva -
Estudio
realizado sobre un conjunto no consecutivo de pacientes, o confinado a un
espectro muy estrecho de individuos (o ambos), en todos los cuales se ha
practicado tanto el test como la prueba standard |
|
|
GPC39 no validada |
||||
|
3a |
RS (heterogeneidad38 ENS) de estudios de
casos-controles |
|
|
|
|
3b |
Est. de casos-controles |
|
Comparación objetiva, ciega e
independiente de un apropiado espectro41, pero en el que la prueba standard no de ha
aplicado a todos los pacientes del estudio. |
|
|
C |
4 |
Serie de casos, incluyendo cohortes
y casos-controles de baja calidad |
Serie de casos, incluyendo Est de
cohortes de baja calidad |
Cualquiera de: -
Prueba
standard no es objetiva, ciega o independiente -
Los
positivos o negativos del test se han verificado utilizando diferentes
pruebas standard Estudio realizado
sobre un espectro inapropiado de pacientes |
|
D |
5 |
EAC con IC muy amplio (no excluye beneficios o riesgos de importancia
clínica) RS con heterogeneidad estadísticamente significativa |
||
|
Opinión de expertos sin filtro metodológico o basadas en principios
fisiológicos, líneas de investigación, “la experiencia” de los autores, etc... |
||||
|
Tipo de Estudio |
Intervención |
Fuente de conocimiento |
Evidencia |
||
|
OPINIÓN |
No |
"Seducción" (Fé) |
Grado V |
||
|
OBSERVACIÓN |
Descriptivo |
Inducción |
Grado IV |
||
|
Analítico |
Caso-Control |
Grado III |
|||
|
Cohortes |
Grado II |
||||
|
INTERVENCIÓN |
Quasi-Experimental |
No al azar |
|||
|
EXPERIMENTAL |
Aleatorización |
Deducción |
Grado I |
||
“El ultimo paso a la hora de aplicar
una cosmovisión científica consiste en poner a prueba una
creencia nueva. Cuando era un muchacho interesado en la naturaleza, leí en uno
de mis libros que los mapaches lavan siempre su comida antes de comérsela. Mi
padre me había dicho lo mismo y, por otra parte, siempre había visto a los
mapaches haciendo chasquear su comida junto a un torrente, de modo que no tenía
demasiadas razones para dudar. El libro explicaba que su conducta no consistía
realmente en limpiar los alimentos, sino en humedecerlos, debido a que los
mapaches carecen de glándulas salivales. Me parecía una explicación razonable,
y durante mucho tiempo conservé en mi cabeza aquel fragmento de saber
tradicional, que pasó a formar parte de mi propia infancia.
Un verano, sin embargo, durante un
periodo de prolongada sequía, una familia de mapaches hambrientos empezó a
acercarse hasta nuestra casa cada día al anochecer en busca de comida. Nos fue
imposible no ayudarlos, y empezamos a comprarles galletas de perro, que
guardábamos en un cobertizo detrás de la casa. Dado que los pobres mapaches no
tenían glándulas salivares, yo solía sacar primero una olla con agua para que
pudieran humedecer su comida. Luego, en cuanto abría el cobertizo y sacaba la
bolsa de papel con las galletas, se arremolinaban a mi alrededor. Sin embargo,
muy pronto descubrí que, apenas oían el ruido de la bolsa de papel, los
mapaches empezaban a salivar: la saliva caía literalmente de sus fauces. ¡Y eso
que no tenían glándulas salivares!. Después de esto probé a darles de comer sin
olla de agua. No pareció importarles: comían de todas formas. Si el agua estaba
allí, la usaban; si no estaban, se iban derechos a la comida. Sigo sin saber
por qué a los mapaches les gusta mojar sus alimentos con el agua; supongo que
los lavan. La moraleja es que, por muy plausible que parezca una teoría, el
experimento tiene siempre la última palabra.[44]”
Robert L Park (2001) Ciencia o
Vudú: de la ingenuidad al fraude científico. 1° edición. Barcelona: Grijalbo
Mondadori
“ Bien, esta es la situación actual.
Ahora les explicaré como buscar una nueva ley.
Por regla general, la búsqueda de
nuevas leyes sigue los pasos que voy a describir. Primero la conjeturamos. A
continuación calculamos las consecuencias de nuestra idea primitiva para ver
cuales serían las consecuencias de ser cierta nuestra conjetura. Comparamos
luego los resultados de nuestros cálculos con lo que sabemos acerca de la
naturaleza, por los experimentos, para ver si cuadran. Si están en
desacuerdo con los experimentos es que la conjetura está equivocada. En
esta simple afirmación radica la clave de la ciencia. No importa que nuestra
conjetura sea preciosa, ni lo listo que sea uno, ni el nombre del autor. Si los
cálculos no concuerdan con lo observado la conjetura no vale. Y eso es todo. Es
cierto que a todo ello hay que darle varias vueltas antes de emitir un
veredicto definitivo, porque puede haber habido un error experimental, o algún
detalle del experimento que haya pasado inadvertido, como un poco de suciedad,
o que haya habido errores en el momento de transcribir los resultados. Todo
esto es obvio, de manera que cuando hable de que los cálculos no concuerdan con
lo observado, se sobreentiende que el experimento y los propios cálculos han
sido comprobados varias veces para certificar que las consecuencias calculadas
son las consecuencias lógicas de nuestra conjetura y que, en última instancia,
están en desacuerdo con un experimento cuidadosamente verificado.
Ya se habrán dado cuenta de que por
este método es posible intentar demostrar la falsedad de cualquier teoría. Si
tenemos una teoría estructurada, una conjetura auténticamente científica, a
partir de la cual puedan calcularse consecuencias que puedan contrastarse experimentalmente,
es posible en principio acabar con ella. Existe siempre la posibilidad de
demostrar la falsedad de una teoría bien formulada; pero observen
que nunca podemos demostrar su verdad.[45]”
Richard P
Feynmam (2001) El carácter de la ley física. 1° edición. Barcelona: Tusquets
editores.
[1] Rosenberg W, Donald A (1995). Evidence Based Medicine: An approach to clinical problem-solving. BMJ 1995, 310: 1122-7.
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[36] Carrasco JL (1995). El método estadístico en la investigación médica. 6° Edición. Madrid: Editorial Ciencia 3. pág 13.
[37] RS: Revisión sistemática y meta-análisis.
[38] HETEROGENEIDAD estadísticamente no significativa: Una RS que no presente grandes variaciones en la dirección de los resultados entre los diferentes estudios individuales (semejen muestras de la misma población) con el modelo de efectos fijos o aleatorios.
[39] GPC: Guía o “protocolo” de práctica clínica
[40] EAC: Ensayo aleatorizado y controlado (“Ensayo clínico” puro). Si el IC es tan ancho que no excluye beneficios o riesgos clínicamente significativos, sólo puede generar recomendaciones Grado D.
[41] ESPECTRO APROPIADO: Es una cohorte de pacientes que reúnen los criterios para que en ellos se realice el despistaje diagnóstico, en condiciones normales. Un espectro inapropiado compara pacientes en los que ya se sabe que presentan la enfermedad con pacientes diagnosticados de alguna otra condición.
[42] Este criterio es cubierto por medidas introducidas históricamente antes del advenimiento de los métodos experimentales en clínica (p. ej. la Penicilina). Se da en enfermedades en que antes de que el tratamiento estuviera disponible TODOS los pacientes morían, y hoy algunos sobreviven; o antes de disponer del tratamiento alguno de los pacientes se moría, pero hoy NADIE muere de ellas.
[43] Un EspIN absoluto es un hallazgo diagnóstico con una especificidad tan alta que un resultado positivo prácticamente confirma el diagnóstico. Un SenOUT absoluto es un hallazgo diagnóstico tan sensible, que un resultado negativo prácticamente excluye el diagnóstico.
[44] Park RL (2001). Ciencia o Vudú: de la ingenuidad al fraude científico. 1° Edición. Barcelona: Grijalbo Mondadori
[45] Feynmen RP (2000). El carácter de la ley física. 1° Edición. Barcelona: Tusquets editores