Abstract
Introducción: para valorar la robustez de los resultados se ha propuesto una herramienta llamada el Índice de Fragilidad (IF), esta se define como el mínimo número de pacientes que se tienen que cambiar de “No eventos” a “Eventos” en el grupo de intervención para que un resultado estadísticamente significativo pase a no significativo, evidenciando que entre menor sea el IF, los resultados serán más frágiles. Diferentes autores han encontrado que la significancia de los resultados de muchos Ensayos Clínicos Controlados (ECA) dependen de pocos eventos. El objetivo del estudio fue evaluar el IF de los ECA en diabetes mellitus de cinco de las revistas médicas de mayor impacto a nivel mundial. Metodología: se realizó búsqueda electrónica en PubMed, para identificar ECA en Annals of Internal Medicine, BMJ, The Lancet, The New England Journal of Medicine y JAMA. Se revisaron los ECA en pacientes con diabetes mellitus o prediabetes y se calculó el IF para cada desenlace según el método descrito por Walsh et al, usando tablas de contingencia 2x2. Se planeó usar el coeficiente de correlación de Spearman para evaluar la correlación entre el IF y el tamaño de la muestra, el número de eventos, el valor de p y el tiempo de seguimiento. Se evaluó la significancia de todos los resultados con un valor de p<0,05. Resultados: la mediana del IF fue 11, y en tres estudios (7,3%) se encontró que el resultado no era estadísticamente significativo después de recalcular la p con el test exacto de Fisher. Se encontró relación directa leve entre el número de eventos y el IF (Rho= 0,343, p= 0,02) y correlación moderada inversa entre el valor de p y el IF (Rho= -0,632, p= 0,000). No se encontró correlación estadísticamente significativa entre el tamaño de muestra, tiempo de seguimiento y pérdidas con el IF. Conclusiones: en los ECA sobre diabetes, los resultados estadísticamente significativos dependen de pocos eventos, evidenciado por un bajo valor en el IF, los valores de esta medición están relacionados de forma directa con el número de eventos, e inversa con el valor de p.