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Herramienta: SIGN - Plantilla de lectura crítica de evidencia para Estudios de Casos y Controles.    
Uso: Valorar calidad de Estudios de Casos y Controles.  ¿Es un estudio de Casos y Controles bien conducido?    
Comentario: Estos estudios están diseñados para responder a preguntas del tipo "¿Cuáles son los factores que causaron este evento?", y compara a individuos con un resultado con otros individuos de la misma población que no tienen el resultado. Estos estudios se inician después del resultado de un evento, y se pueden utilizar para evaluar múltiples causas del mismo.    
Instrucciones: Antes de completar la siguiente plantilla considere:
1. ¿Es la publicación realmente un estudio de casos y controles?
2. ¿Es la publicación relevante a la pregunta clave? (Realice el análisis con base en la pregunta PICO)
Si la respuesta es NO rechácelo, Si la respuesta es SI complete la plantilla de lectura crítica.
¿Hace este estudio esto?  
1. ¿El estudio se refiere a una pregunta claramente formulada y enfocada?
 
  Si la pregunta no es clara y bien definida, será difícil evaluar si ha cumplido sus objetivos o qué tan relevante es la pregunta que usted está tratando de responder. La respuesta es Sí - si los elementos de la pregunta de investigación están presentes en el texto.    
SELECCION DE LOS SUJETOS    
2. ¿Los casos y los controles provienen de poblaciones comparables en todo excepto en el factor que se investiga?
 
  Los participantes del estudio se pueden seleccionar de: a). La población objetivo (todas las personas a las que se podrían aplicar los resultados del estudio), b). La población de origen (un subconjunto definido de la población objetivo de la que se seleccionan los participantes), o de c). Un grupo de sujetos elegibles (un grupo claramente definido y contabilizado seleccionado entre la población de origen). Si el estudio no incluye una definición clara de la población de origen, este debe ser rechazado.    
3. ¿Se aplican los mismos criterios de exclusión a los casos y los controles?
 
  Todos los criterios de selección y exclusión deben aplicarse por igual a los casos y los controles. De no hacerlo, puede introducir un grado significativo de sesgo en los resultados del estudio.    
4. ¿Qué porcentaje de cada grupo (casos y controles) participaron en el estudio? % Casos % Controles
  Las diferencias entre la población elegible y los participantes son importantes, ya que pueden influir en la validez del estudio. La tasa de participación se calcula dividiendo el número de participantes en el estudio en el número de sujetos elegibles. Es más útil si se calcula por separado para los casos y los controles. Si la tasa de participación es baja, o si hay una gran diferencia entre los dos grupos, los resultados del estudio pueden ser invalidados debido a las diferencias entre participantes y no participantes. Si las diferencias son muy grandes el estudio debe ser rechazado.
5. ¿Se realiza una comparación entre participantes y no participantes para establecer similitudes y diferencias?
 
  Incluso si las tasas de participación son comparables y aceptables, todavía es posible que los participantes seleccionados como casos o controles puedan diferir de otros miembros de la población de origen de alguna manera significativa. Un estudio de casos y controles bien realizados analizará muestras de los no participantes entre la población de origen para asegurarse de que los participantes son una muestra verdaderamente representativa.    
6. ¿Los casos están claramente definidos y diferenciados de los controles?
 
  El método de selección de los casos es de importancia fundamental para la validez del estudio. Los investigadores tienen que tener la certeza de que los casos son realmente casos, pero deben equilibrar esto con la necesidad de garantizar que los casos admitidos en el estudio son representativos de la población elegible. Los desafíos de la selección de casos son complejos, e idealmente deben ser evaluados por una persona con una buena comprensión del diseño de los estudios de casos y controles.    
7. ¿Es claro que los controles no son casos?
 
  Así como es importante asegurarse de que los casos son casos reales, es importante asegurarse de que los controles no tienen el resultado que se investiga. Los sujetos de control deben elegirse de modo que la información sobre el estado de exposición se puede obtener o evaluarse de una manera similar a la utilizada para la selección de los casos. Si no se describen los métodos de selección de control, el estudio debe ser rechazado.    
EVALUACION      
8. ¿Se toman medidas para evitar que el conocimiento de la exposición primaria influya en la determinación de los casos?
 
  Si hay una posibilidad de que determinación de los casos pueda ser influenciada por el conocimiento del estado de exposición, la evaluación de cualquier forma de asociación es probable que sea sesgada. Un estudio bien realizado debe tener esto en cuenta en el diseño del estudio.    
9. ¿Se mide la exposición de un modo estándar, valido y fiable?
 
  Las medidas de resultado primarias utilizadas deben indicarse claramente en el estudio. Si no existieran las medidas de resultado, o el estudio basa sus principales conclusiones en resultados secundarios, el estudio debe ser rechazado. Cuando las medidas de resultado requieren algún grado de subjetividad, debe haber siempre alguna evidencia que las medidas utilizadas son confiables y han sido validadas antes de su uso en el estudio.    
FACTORES DE CONFUSION    
10. ¿Las variables de confusión potenciales se han identificado y se han tenido en cuenta de forma adecuada en el diseño y en el análisis del estudio?
 
  La confusión es la distorsión de la relación entre la exposición y el resultado por otro factor que se asocia tanto con la exposición y el resultado. La posible presencia de factores de confusión es la principal razon por las que los estudios observacionales no tienen alta valoración como fuente de evidencia. El estudio debe indicar si se han considerado posibles factores de confusión, y en qué forma se han evaluado e incluido en el análisis. Si las medidas utilizadas para hacer frente a los factores de confusión se consideran insuficientes, el estudio debe ser recalificado o rechazado. Un estudio que no aborda la posibilidad de confusión debe ser rechazado.    
ANALISIS ESTADISTICO    
11. ¿Se presentan los intervalos de confianza?
 
  Los intervalos de confianza son el método preferido para indicar la precisión de los resultados estadísticos, y se pueden utilizar para diferenciar entre un estudio concluyente y un estudio que no muestra ningún efecto. Los estudios que reportan un solo valor sin cuantificar la precisión deben ser tratados con extrema precaución.    
  Respuestas afirmativas "Si":  
  Respuestas negativas "No":  
  Respuestas "No es claro":  
  % Participantes Casos:  
  % Participantes Controles:  
Referencias: 1. Scottish Intercollegiate Guidelines Network. CRITICAL APPRAISAL: NOTES AND CHECKLISTS. [Internet] http://www.sign.ac.uk/methodology/checklists.html    
Recopilado por: Grupo Reumatología. Universidad Nacional de Colombia. 2015