Disegno dello studio
La letteratura chirurgica può essere ampiamente classificata come quegli articoli con un interesse primario per la terapia, la prognosi, il danno, l’analisi economica o quelli che si concentrano sulle panoramiche, per citarne alcuni.5 All’interno di ogni classificazione esiste una gerarchia delle prove, cioè alcuni studi sono più adatti di altri a rispondere a una domanda sulla terapia, per esempio, e possono rappresentare più accuratamente la “verità”. La capacità di uno studio di fare questo si basa su due fattori principali, il disegno dello studio e la qualità dello studio.3 In questo contesto ci concentreremo per la maggior parte su quegli studi che affrontano la terapia, poiché questo è generalmente lo studio più comune nella letteratura chirurgica ortopedica.
La letteratura terapeutica disponibile può essere ampiamente classificata come quegli studi di natura osservazionale e quegli studi che hanno un disegno sperimentale randomizzato.2 La ragione per cui gli studi sono collocati in una gerarchia è che quelli in cima sono considerati la “migliore evidenza”.5 Nel caso degli studi terapeutici questo è lo studio controllato randomizzato (RCT) e le meta-analisi degli RCT. Gli RCT hanno al loro interno, per la natura della randomizzazione, la capacità di aiutare a controllare i bias.6,7 I bias (di cui esistono molti tipi) possono confondere il risultato di uno studio in modo che lo studio possa sovrastimare o sottostimare il vero effetto del trattamento.8 La randomizzazione è in grado di raggiungere questo obiettivo non solo controllando le variabili prognostiche note, ma anche e soprattutto controllando le variabili prognostiche sconosciute all’interno di una popolazione campione.7 In altre parole, l’atto della randomizzazione dovrebbe essere in grado di creare un’equa distribuzione delle variabili prognostiche (sia note che sconosciute) sia nel gruppo di controllo che in quello di trattamento all’interno di uno studio. Questa misura di controllo dei bias aiuta a raggiungere una stima più accurata della verità.6 Gli studi di natura più osservazionale hanno all’interno dei loro disegni aree di bias non presenti nello studio randomizzato.
Le meta-analisi degli studi randomizzati controllati in effetti utilizzano i dati dei singoli RCT e li mettono insieme statisticamente.5,9 Questo aumenta effettivamente il numero di pazienti da cui sono stati ottenuti i dati, aumentando così la dimensione effettiva del campione. Lo svantaggio principale di questo raggruppamento è che dipende dalla qualità degli RCT utilizzati.9 Per esempio, se tre RCT sono a favore di un trattamento e due no o se i risultati mostrano un’ampia variazione tra le stime dell’effetto del trattamento con ampi intervalli di confidenza (cioè la precisione della stima puntuale dell’effetto del trattamento è scarsa) tra i diversi RCT, allora c’è qualche variabile (o variabili) che causa risultati incoerenti tra gli studi (una variabile può infatti essere la differenza nella qualità dello studio tra le altre) e la qualità dei risultati utilizzabili dal raggruppamento statistico sarà scarsa. Tuttavia, se vengono utilizzati cinque RCT metodologicamente ben fatti, tutti a favore di un trattamento e con misure precise dell’effetto del trattamento (cioè, intervalli di confidenza stretti), allora i dati ottenuti dal pooling statistico sono molto più credibili. I primi studi possono essere definiti eterogenei e i secondi omogenei.9
In contrasto con questo, il livello più basso della gerarchia (a parte l’opinione degli esperti) è il case report e le serie di casi.3 Questi sono di solito di natura retrospettiva e non hanno un gruppo di confronto. Sono in grado di fornire risultati solo per un sottogruppo della popolazione (quelli con l’intervento). C’è il potenziale per l’introduzione di distorsioni soprattutto se c’è una raccolta di dati incompleta o un follow-up che può accadere con disegni di studi retrospettivi. Inoltre, questi studi sono di solito basati sull’esperienza di un singolo chirurgo o centro che può sollevare dubbi sulla generalizzabilità dei risultati. Anche con questi inconvenienti, questo disegno di studio può essere utile in molti modi. Possono essere usati efficacemente per la generazione di ipotesi, oltre a fornire potenzialmente informazioni su entità di malattie rare o complicazioni che possono essere associate a certe procedure o impianti. Per esempio, riportando i tassi di infezione dopo una grande serie di fratture tibiali trattate con un chiodo intramidollare alesato10 o il tasso di fallimento dell’hardware di un particolare impianto per citarne alcuni.
Il livello successivo di studio è il caso-controllo. Il caso-controllo inizia con un gruppo che ha avuto un risultato di interesse e guarda indietro ad altri individui simili per vedere quali fattori possono essere stati presenti nel gruppo di studio e possono essere associati al risultato. Facciamo un esempio ipotetico. Quei pazienti che hanno una non unione dopo una frattura dell’albero tibiale trattata con un chiodo intramidollare. Se si volesse vedere quali fattori prognostici possono aver contribuito a questo, si potrebbe confrontare un gruppo abbinato per le variabili prognostiche conosciute come l’età, il tipo di trattamento, il modello di frattura ecc. e si potrebbe fare un’analisi di altre variabili prognostiche come il fumo, l’uso di antinfiammatori non steroidei o il modello di frattura per vedere se c’è qualche associazione tra questi e lo sviluppo della non unione. Lo svantaggio di questo disegno è che ci possono essere fattori di rischio sconosciuti o non ancora identificati che non potrebbero essere analizzati. Tuttavia, in quelli che sono noti, la forza dell’associazione può essere determinata e data sotto forma di odds ratio o talvolta di rischi relativi. Altri punti di forza di questo disegno di studio sono che di solito sono meno costosi da implementare e possono consentire una “risposta” più rapida a una domanda specifica. Possono anche permettere l’analisi di fattori prognostici multipli e le relazioni all’interno di questi fattori per aiutare a determinare le associazioni potenziali all’esito di scelta (in questo caso la non unione).
In contrasto con il caso-controllo e leggermente più alto nella gerarchia dei livelli di evidenza,3 lo studio di coorte è di solito fatto in modo prospettico (anche se può essere fatto retrospettivamente) e di solito segue due gruppi di pazienti. Uno di questi gruppi ha un fattore di rischio o un fattore prognostico di interesse e l’altro no. I gruppi sono seguiti per vedere quale sia il tasso di sviluppo di una malattia o di un risultato specifico in quelli con il fattore di rischio rispetto a quelli senza. Dato che questo è di solito fatto in modo prospettico, cade più in alto nella gerarchia in quanto la raccolta dei dati e il follow-up possono essere monitorati più da vicino e i tentativi possono essere fatti per renderli il più completi e accurati possibile. Questo tipo di disegno di studio può essere molto potente in alcuni casi. Per esempio, se si volesse vedere quale sia l’effetto del fumo sui tassi di non unione, non sarebbe etico o generalmente possibile randomizzare i pazienti con fratture in quelli che fumeranno e quelli che non fumeranno. Tuttavia, seguendo due gruppi di pazienti, fumatori e non fumatori con fratture tibiali per esempio, si possono documentare i tassi di non unione tra i due gruppi. In questo caso, a causa del suo disegno prospettico, i gruppi possono almeno essere abbinati per cercare di limitare il bias di almeno quelle variabili prognostiche che sono note, come l’età, il modello di frattura o il tipo di trattamento per nominarne alcune.
È importante capire le distinzioni tra i disegni di studio. Alcuni ricercatori sostengono che studi osservazionali ben costruiti portano a conclusioni simili agli RCT.11 Tuttavia, altri suggeriscono che gli studi osservazionali hanno un potenziale più significativo di sovrastimare o sottostimare gli effetti del trattamento. In effetti, sono presenti esempi in entrambe le specialità chirurgiche mediche e ortopediche che dimostrano che si possono trovare risultati discrepanti tra studi randomizzati e non randomizzati.6,8,12 Un recente esempio non chirurgico di questo è la terapia ormonale sostitutiva nelle donne in postmenopausa.13,14 Precedenti studi osservazionali suggerivano che ci fosse un effetto significativo della terapia ormonale sostitutiva sulla densità ossea con un profilo di rischio favorevole. Tuttavia, un recente e ampio RCT ha riscontrato un aumento dell’incidenza di eventi cardiaci dannosi e di altri eventi avversi in coloro che si sottopongono alla terapia ormonale sostitutiva, rischi che erano stati finora sottostimati dagli studi osservazionali.13,14 Come risultato di ciò, la gestione dell’osteoporosi postmenopausale ha subito un cambiamento nella terapia di prima linea.13 Nella letteratura ortopedica è stato suggerito che nella valutazione degli studi randomizzati e non randomizzati che utilizzano studi sull’artroplastica rispetto alla fissazione interna, gli studi non randomizzati hanno sovrastimato il rischio di mortalità dopo l’artroplastica e sottostimato il rischio di revisione chirurgica con l’artroplastica.8 È interessante notare che negli studi non randomizzati che avevano risultati simili agli studi randomizzati, l’età del paziente, il sesso e lo spostamento della frattura erano controllati tra i gruppi.8 Questo illustra l’importanza del controllo delle variabili e della randomizzazione che controllerà le variabili potenzialmente importanti ma ancora sconosciute.
Quindi il tipo di disegno dello studio utilizzato colloca lo studio in generale in una gerarchia di prove, dalle serie di casi fino allo studio controllato randomizzato. C’è anche, comunque, una gerarchia interna ai livelli complessivi di evidenza e che di solito si basa sulla metodologia dello studio e sulla qualità generale.
Si tratta di una gerarchia che si basa sulla metodologia dello studio e sulla qualità generale.