Evaluacion de resultados

Cirugía Basada en
Pruebas: Evaluación
Crítica de la Literatura
Quirúrgica
Jessica Montalvo Santillán
Sabiston.Tratado de Cirugía. 18 edición. Capitulo 9. 189-200
Sabiston. Tratado de Cirugía. 18 edición. Capitulo 9. 189-200

 Al reconocerse cada vez más que casi todo el mundo necesita una
intervención quirúrgica en algún momento de su vida, la
enfermedad quirúrgica se ha considerado cada vez más parte de la
salud pública.
 La experiencia publicada de un cirujano tiene menos relevancia
que las pruebas que describen cómo funcionan en realidad los
procedimientos quirúrgicos en la comunidad general, cómo es su
eficacia comparada con la de otras estrategias y el espectro
completo de resultados necesarios para evaluar la repercusión de
un procedimiento en lo s pacientes y el sistema de asistencia
sanitaria.

 Los investigadores quirúrgicos aplican una amplia
variedad de métodos de investigación para extraer
verdades de la experiencia quirúrgica colectiva, con el
fin de integrar las mejores pruebas disponibles en lo
que los cirujanos hacen en su práctica general.
 Considera las acciones diarias realizadas por los
equipos de asistencia sanitaria y los cirujanos (procesos
asistenciales) así como el ambiente en que se prestan
los servicios (estructuras asistenciales).

¿CUÁL ES EL
OBJETIVO
DEL
ESTUDIO?
 Un objetivo del estudio debe dirigir la selección de grupos de
estudio, los resultados de interés, las fuentes de los datos, el
diseño del estudio y el plan analítico.
 La mayoría de los estudios descriptivos deben considerarse
generadores de hipótesis en lugar de dirigidos a encontrar
causalidad, mientras que los estudios analíticos evalúan una
hipótesis especificada previamente.

¿QUÉSE ESTÁ
COMPARANDO
?
 Muchos estudios quirúrgicos evalúan los resultados de una
intervención o estrategia comparada con otra.
 El método de clasificación de los sujetos en uno u otro grupo y el
hecho de que algunas exposiciones varían con el tiempo posee
importantes desafíos metodológicos que hay que considerar
cuando se evalúa la fuerza de la prueba proporcionada por un
estudio.

Clasificación
Errónea
 La clasificación errónea es la categorización incorrecta de un sujeto en
un grupo de estudio.
 Resultados sesgados.
 Hay dos tipos de clasificación errónea:
 No diferencial  La posibilidad de clasificar mal a un sujeto no es
aleatoria.
 Diferencial  Indica una posibilidad igual y aleatoria de que algún sujeto
sea mal clasificado (o incluido como parte del grupo de estudio erróneo)
 Si existe realmente una diferencia en el resultado entre dos grupos, la
clasificación errónea no diferencial sesgará los resultados hacia la
hipótesis nula, un sesgo conservador.
 Con la clasificación errónea diferencial, el sesgo puede ser
conservador o anticonservador, dependiendo de la manera en la que
se clasificó mal a los pacientes y la verdadera relación entre la
asignación de grupo y el resultado.

Exposiciones
que varían
con el tiempo
 Las exposiciones que varían con el, se refieren a factores
predictivos cuyo valor puede variar con el tiempo (p. ej., hábito
tabáquico, trasplante).
 No tener en cuenta las exposiciones que varían con el tiempo en el
análisis de un estudio observacional puede llevar a unos resultados
sesgados y a conclusiones incorrectas.

¿CUÁL ES EL
RESULTADO
DE INTERÉS ?
 Concluir que la operaciónA es mejor que la operación B debe
apoyarse en pruebas con una diferencia en los resultados.
 La evaluación de los resultados no puede determinar qué
procedimiento es mejor para el paciente, pero puede informar a
los pacientes y los profesionales de la salud sobre diferencias
entre dos o más opciones terapéuticas competitivas.

S e g u r i d a d
 La seguridad captura los riesgos inherentes de una, la evolución natural
de la enfermedad subyacente en el contexto del tratamiento y/o la
seguridad de la prestación de la asistencia.
 La mortalidad quirúrgica y las complicaciones postoperatorias
(morbilidad) son los marcadores más frecuentes de seguridad.
 En los estudios se utilizan a menudo criterios de valoración de la
seguridad porque son relativamente fáciles de medir y solo requieren
un período de seguimiento corto para determinar si se produjo el
acontecimiento.
 Suele ser necesario un gran número de pacientes para caracterizar la
asociación entre una intervención dada y el resultado elegido respecto
a la seguridad.

Efectividad y
eficacia
Eficacia
 Se refiere a la extensión con
que una intervención
terapéutica consigue el
beneficio perseguido y la
duración de ese resultado.
 Se determina habitualmente
en un ambiente de
investigación controlado,
requiere la comparación de la
intervención seleccionada
con un grupo control, puede
incluir la asignación aleatoria
y habitualmente necesita un
seguimiento más largo.
Efectividad
 Mientras que la eficacia se
relaciona habitualmente con
los resultados en el contexto
de los estudios de
investigación (p. ej., ensayos
aleatorizados) y las
condiciones ideales de
asistencia del paciente; la
efectividad se relaciona con
los resultados en la práctica
en el mundo real.

Resultados
referidos por
el paciente
 Los resultados referidos por el paciente (RRP) miden los resultados
subjetivos de la asistencia descritos por el paciente directamente.
 Ejemplos son la calidad de vida relacionada con la salud (CV RS ) , la
satisfacción con la asistencia, el estado funcional, el bienestar y el
estado de salud.
 Los RRP consisten habitualmente en varios dominios, que aislados o en
conjunto pueden ser relevantes para la pregunta que se investiga y
ciertamente tienen interés para los pacientes
 Dolor los problemas del sueño, la función sexual, la vitalidad y la energía y
el dolor.

 Los datos de los RRP se recogen mediante el uso de instrumentos de
encuesta.
 Estos instrumentos están compuestos de preguntas individuales,
declaraciones o tareas evaluadas por un paciente.
 Método definido para la administración, los datos se recogen con un
formato estandarizado y la puntuación, el análisis y la interpretación
de los resultados deben estar validados en la población de estudio.
 Parte de la dificultad es son un resultado más subjetivo y menos
tangible que la mortalidad o el reingreso.

Utilización de
recursos
 La utilización de recursos se refiere al uso de servicios sanitarios
relacionados con una intervención.
 En el contexto de la asistencia quirúrgica, esto abarca la
utilización de recursos hospitalarios: duración de la estancia,
reingreso hospitalario, uso de recursos ambulatorios, farmacia y
uso de equipo médico duradero y uso de salas de urgencia.

Costes
 Los costes son la cantidad real de dinero necesaria para prestar la
asistencia.
 La mayoría de los datos usados en los análisis económicos
sanitarios proporcionan información sobre precios de asistencia
sanitaria.
 Primero, los investigadores deben describir si los cobros se
convirtieron en costes y cómo, generalmente mediante el uso de
una relación precio-coste.
 Segundo, los costes deben descontarse (habitualmente, del 3 al 5%)
para tener en cuenta el hecho de que un dólar actual tendrá menos
valor que un dólar en el futuro.
 Finalmente, los estudios que abarcan varios años deben ajustar la
inflación.

 Hay varios métodos diferentes para hacer análisis económicos
sanitarios comparativos.
 Todos los métodos consideran los costes de asistencia en dólares,
pero difieren en cómo cuantifican el beneficio para la salud.
 Un análisis de rentabilidad cuantifica el beneficio para la salud en
dólares. Asignar un valor en dólares a una vida o un resultado
específico sobre la salud.
 Un análisis de coste-utilidad cuantifica los beneficios para la salud en
términos de años de vida ajustados por la calidad (AVAC)
 Los análisis de rentabilidad miden el beneficio sobre la salud en
términos de un resultado métrico llamado relación coste-efectividad
incremental (RCEI), que es la diferencia en costes entre dos opciones
terapéuticas en competición dividida por la diferencia en el
resultado de salud.

Criterios de
valoración
indirectos
 Los criterios de valoración indirectos se usan con frecuencia en
estudios de nuevas intervenciones farmacológicas cuando es
esencial obtener datos eficientes sobre el efecto terapéutico para
comercializar un producto con rapidez.
 Se han propuesto los criterios para validar un criterio de
valoración indirecto; el criterio de valoración indirecto debe
correlacionarse con el criterio de valoración clínico de interés y
capturar completamente el efecto neto de la intervención sobre el
criterio de valoración de interés.

¿CUÁL ES EL
DISEÑO DEL
ESTUDIO?
 La selección adecuada del diseño del estudio depende de la
pregunta o el objetivo del estudio y de la disponibilidad de
recursos para realizar la investigación.

Ensayos
controlados
aleatorizados
(ECA)
 Los ensayos controlados aleatorizados proporcionan la prueba con
mayor fuerza para apoyar la causalidad o la no inferioridad
 Los resultados entre dos o más grupos pueden compararse sin la
influencia de estos factores de confusión medidos y no medidos, y
puede determinarse la causalidad de un modo más definitivo.
 Realizar un ECA es difícil debido a los aspectos asociados al
incremento y retención del sujeto, la naturaleza en ocasiones
compleja de las intervenciones quirúrgicas, los costes
significativos de la investigación y los problemas relacionados con
los ambientes únicos en los que los ECA se realizan
habitualmente.

 Los sujetos se les asigna de forma aleatoria a un grupo de
intervención, donde reciben una intervención experimental, o a un
grupo control, donde reciben una alternativa mensurable
controlada.
 Después se sigue a los sujetos para medir la aparición del
resultado(s) de interés.
 Los sujetos (ciego sencillo) y, en algunos casos los investigadores
(doble ciego), pueden desconocer a qué intervención del estudio
se ha asignado a los sujetos.
 El desconocimiento en los sujetos de estudio pretende mitigar la
influencia de un efecto placebo, mientras que el desconocimiento
en los investigadores reduce el sesgo por una administración
diferente de la asistencia y la evaluación de los resultados entre
grupos de estudio.

Metaanálisis
 Es una técnica que agrupa los datos publicados disponibles con el
fin de aumentar la potencia estadística de un análisis.
 Puede usarse para reunir resultados de estudios observacionales.
 Se han elaborado directrices para asegurar la calidad y la validez
de los resultados obtenidos por medio de metaanálisis.
 Una consideración importante en la evaluación de un metaanálisis
es la homogeneidad de los estudios reunidos. Si los estudios
incluidos evaluaron criterios de valoración, poblaciones de
pacientes y grupos de comparación similares, usando
definiciones de variables y métodos de evaluación del resultado
similares, entonces los resultados agrupados pueden ser
informativos.

Estudio de
cohortes
 Los estudios de cohortes siguen grupos de pacientes, de forma prospec-
tiva o retrospectiva, y sin distribución aleatoria a lo largo del tiempo para
determinar si un acontecimiento clínico o resultado se produce con
mayor o menor frecuencia.
 Si el estudio pretende ser de naturaleza descriptiva, es razonable
describir unos resultados sin ajustar o unos resultados ajustados en
función de posibles factores de confusión
 Las ventajas de los estudios de cohortes son la capacidad de estimar la
incidencia de las exposiciones y los resultados, la evaluación simultánea
de múltiples resultados y el estudio de exposiciones infrecuentes.
 No pueden evaluar resultados que son infrecuentes u ocurren tiempo
después de la exposición.

Casos y
controles
 Los estudios de casos y controles comparan la frecuencia de
exposiciones entre pacientes que han experimentado y no
han experimentado un resultado de interés.
 Estos estudios comienzan enrolando sujetos con y sin el
resultado de interés y después buscan en el pasado
diferencias en la exposición de los sujetos a posibles factores
de riesgo.
 Se usan pocas veces en la literatura quirúrgica.

 En los servicios sanitarios y la investigación epidemiológica, un
caso se refiere a un sujeto que ha experimentado un resultado de
interés mientras un control se refiere a un paciente que no ha
experimentado ese resultado.
 Las ventajas del diseño de casos y controles son la eficiencia en la
evaluación de resultados infrecuentes o de resultados que se
producen mucho tiempo después de la exposición y la capacidad
de evaluar múltiples exposiciones a la vez.

Casos clínicos
y series de
casos
 Los casos clínicos y las series de casos describen uno o más pacientes
tratados por un solo cirujano o grupo de cirujanos en una sola institución.
 Un caso clínico pretende subrayar un procedimiento o acontecimiento
inusual o inesperado, mientras que una serie de casos demuestra que
tales acontecimientos pueden suceder más de una vez.
 Un beneficio de estos estudios es que pueden revelar un beneficio o
efecto adverso no reconocido de un tratamiento quirúrgico y generar
nuevas hipótesis, lo que promueve una evaluación científica más
rigurosa.

¿CUÁL ES LA
FUENTE DE
LOS DATOS?
 Los datos prospectivos son ventajosos porque los investigadores pueden
recoger información sobre variables de interés en lo que se relacionan con la
cuestión de la investigación.
 Los datos retrospectivos son ventajosos porque son de fácil disposición y
generalmente baratos, aunque es más probable que incluyan un número
limitado de variables que pueden o no ser relevantes para la pregunta del
estudio. Los datos proceden de diversas fuentes.

Factores de
confusión
 Un factor de confusión es una variable, medida o no, asociada a la
exposición de interés y asociada al resultado.
 Esta relación dual puede influir en el grado y la dirección de una
asociación observada entre la exposición y el resultado, o incluso
mitigarla completamente.
 Los autores de estudios observacionales deberían abordar de
forma ideal los factores de confusión de dos formas:
analíticamente y en su discusión de las limitaciones del estudio.
 La regresión multifactorial, la puntuación de la propensión y el
análisis de variables instrumental son todos ellos métodos
analíticos para abordar los factores de confusión usando variables
medidas.
 En las variables que no se midieron o no pueden medirse, los
autores de un estudio deberían clasificar estas variables y exponer
la posible dirección y magnitud del sesgo que pudiera resultar de
ellas
¿ MERECEN TENERSE EN CONSIDERACIÓN LOS A S P E CT O S N O A N A L ÍT I C O S ?

Generabilidad  La generabilidad se refiere a la capacidad de coger la información
de los estudios de investigación y aplicarlos de manera
reproducible en la comunidad en general.

Determinación
de la causalidad
usando datos
observacionales
 Los datos observacionales pueden revelar asociaciones entre
exposiciones y resultados.
 Un criterio para inferir la causalidad es que la exposición debe
tener lugar antes del resultado. De otro modo, la exposición no
puede llevar de un modo plausible al resultado.

 Finalmente, la magnitud de la asociación entre la exposición y el
resultado debe ser grande y, si hay grados variables de
exposición, debe haber además magnitudes variables de
asociación entre la exposición y el resultado (p. ej., relación dosis-
res puesta).

¿CÓMOSE
ANALIZARON
LOS DATOS?
 El análisis estadístico de cualquier estudio debe partir de los
objetivos, el diseño y las fuentes de datos del estudio.

Tipos de
variables y
estadísticos
descriptivos
 La definición del tipo de variable usado en un estudio es el primer
paso para evaluar los estadísticos descriptivo s y comparativos.
 Una variable continua es aquella que toma un número infinito de
valores. La edad y la estancia son ejemplos de una variable
continua.
 La media aritmética proporciona una buena estimación de la
tendencia central de datos con una distribución normal. Si los
datos están sesgados, la media será un estimador sesgado de la
tendencia central. En estos casos, la mediana o la media
geométrica proporcionan una mejor estimación

 Las variables categóricas tienen valores discretos. La variable
categórica más simple es una variable binaria que solo puede tomar
uno de dos valores, como el sexo (hombre, mujer [masculino,
femenino]).
 Las variables ordinales son variables categóricas ordenadas. El estadio
del cáncer es un ejemplo clásico de una variable categórica ordinal.
 Las variables nominales son variables categóricas sin ordenar, como la
raza. Las variables categóricas se describen en términos de
proporciones.
 El tiempo transcurrido hasta el acontecimiento consta de dos
variables, una variable continua que mide el tiempo desde un punto de
inicio establecido (p. ej., la fecha del diagnóstico o el tratamiento)
hasta un fracaso (p. ej., la muerte o la recidiva de la enfermedad) o el
final del período de observación y una variable binaria, que indica si el
fracaso se produjo.

Contraste de
hipótesis
 El contraste de hipótesis usa estadísticos comparativos o analíticos
para determinar si las diferencias observadas entre dos o más grupos
son reales o atribuibles al azar.
 El valor de P es una medida estadística resumen para el contraste de
hipótesis.
 Un valor de P se interpreta como la probabilidad de que la diferencia
observada de los resultados entre grupos sea resultado del azar (es
decir, la diferencia no se basa realmente en el efecto de la
intervención).
 Un nivel de significación del 5 % (P= 0 , 0 5 ) se utiliza ampliamente
para indicar un hallazgo estadísticamente significativo, aunque este
valor es arbitrario.
 Cuanto menor es el valor de P, menos probable es que la diferencia
pueda representar un falso hallazgo positivo.
 Como regla general, cuanto mayor es la diferencia que se compara y
mayor el tamaño de la muestra en una comparación dada, menor es el
valor de P y menos probable que el hallazgo sea solo resultado del
azar.

 Pueden producirse dos tipos de errores en el contraste de
hipótesis.
 Un error a (o del tipo I) se produce cuando uno observa una diferencia
en los resultados cuando en realidad no existe.
 Un error p (o del tipo II) se produce en el momento en que no se
observa ninguna diferencia en los resultados cuando existe
realmente una diferencia (un falso hallazgo negativo).

 La prueba de la t para datos independientes se utiliza para comparar
dos grupos no dependientes que tienen variables del resultado
continuas. Una prueba de la t para datos emparejados se utiliza para
comparar dos grupos dependientes que tienen variables de resultado
continuas.
 El análisis de la varianza (ANOVA) se utiliza cuando se comparan más de
dos grupos con una variable de resultado continua.
 El estadístico se utiliza a menudo para comparar las distribuciones de
dos o más grupos con variables de resultado categóricas.
 La prueba exacta de Fisher es más adecuada para estas comparaciones
cuando el tamaño de la muestra es pequeño.
 La prueba del orden logarítmico se usa para comparar dos grupos con
variables de resultado de tiempo hasta el acontecimiento.

Análisis
multifactorial
 Los modelos de regresión multifactorial son para evaluar la
relación entre variables y resultados sin la influencia de otras
variables medidas.
 La regresión lineal se utiliza para evaluar la relación entre factores
potencialmente asociados a una variable de resultado continua,
como la duración de la estancia.
 Este modelo supone que la variable de resultado tiene una
distribución normal.

 La regresión logística se utiliza cuando la variable de resultado es
binaria (p. ej., mortalidad quirúrgica).
 Las probabilidades y los cocientes de probabilidades (odds),
aunque se calculan de forma diferente, ambos son medidas del
riesgo y se presentan habitualmente en forma de cociente (las
odds, o el riesgo en el grupo de estudio, dividida por la del grupo de
control).
 Comprender la diferencia entre estas medidas es importante
porque las o d d s estimarán al alza la probabilidad si el resultado
ocurre con frecuencia en la población.Cuando el resultado es
infrecuente, las o dds proporcionan generalmente una buena apro-
ximación de la probabilidad.

 La regresión de riesgos proporcionalCox se utiliza para evaluar
resultados de tiempo transcurrido hasta el acontecimiento.
 La medida resumen del riesgo proporcionada por este modelo
está también en forma de cociente.
 Un riesgo se refiere simplemente al riesgo instantáneo de un
acontecimiento en cualquier tiempo.

Análisis de
puntuación de
la propensión
 El análisis de puntuación de la propensión es un método alternativo de
ajuste del riesgo.
 Cuando se comparan dos grupos, se usa la regresión logística para
calcular el riesgo o la probabilidad (o propensión) de un sujeto de tener
una exposición de interés. (p. ej . , i n t er v en ci ó n quirúrgica
mínimamente cruenta comparada con abierta).
 La probabilidad calculada del sujeto de recibir ese tratamiento es la
puntuación de la propensión.
 Como alternativa a la estratificación, la puntuación de la propensión
puede usarse como una variable de ajuste en modelos de regresión
 Los análisis de puntuación de la propensión son atractivos para algunos
porque parecen intuitivos; comparan los resultados a través de grupos
con una probabilidad similar de recibir el tratamiento de interés.

 Tres circunstancias en las que el uso de las puntuaciones de
propensión puede ser más adecuado que la regresión
multifactorial:
 1) hay muchos factores de confusión que exigen ajuste y el uso de las
técnicas de regresión tradicionales podría carecer del poder
suficiente para el análisis
 2) no hay interés en la asociación entre los factores de ajuste y el
resultado,
 3) la relación entre la exposición y la propensión al tratamiento
puede calcularse de forma más precisa que la relación entre la
exposición y el resultado.

Análisis de
variables
instrumentales
 El análisis variable instrumental es otro método a tener en cuenta para
los factores de confusión incontrolados y el control del sesgo.
 Hay factores de confusión sin medir, o que no pueden medirse, que
podrían sesgar los resultados del estudio. Como estos factores de
confusión no pueden determinarse, no pueden controlarse..
 Los mejores instrumentos son aquellos que actúan como un sustituto de
la asignación aleatoria. Sin embargo, las variables instrumentales bien
seleccionadas son muy poco frecuentes en la investigación quirúrgica.
 Debido a ello, si se utiliza un instrumento mal seleccionado (uno que
tenga una débil correlación con la exposición), incluso puede acentuarse
el sesgo.

Datos
perdidos
 Si el estudio es pequeño y el investigador ignora (expulsa) a los
sujetos con datos perdidos, el poder del estudio se ve
menoscabado.
 Y lo que es más importante, si los datos faltan de un modo
sistemático, excluir a los sujetos con datos perdidos sesgará el
análisis.
 Los datos perdidos pueden caer en una de tres categorías con
nombres desafortunados:
 perdidos completamente al azar (PCA),
 perdidos al azar (PA)
 perdidos por otras razones al azar (PORA).

 Los datos que son PCA se pierden por razones aleatorias no
relacionadas con la exposición, las covariables ni el resultado.
 La razón de la pérdida de los datos no tiene nada que ver con el
tratamiento que el paciente recibió, el resultado que pueda
experimentar ni el sexo, la raza o el estado social del paciente.
 Cuando los datos son PA, los datos se pierden condicionados a
algún otro valor medido.
 Cuando los datos son PORA, los datos se pierden condicionados a
un valor no medido.

 Lamentablemente, es difícil establecer si los datos perdidos son
PCA, PA o PORA y por ello los investigadores deben hacer
suposiciones informadas.
 Si los datos perdidos no varían a través de factores asociados a un
resultado y los autores no son conscientes de ninguna razón siste-
mática para los datos perdidos, sería razonable suponer PCA.
 Si los da tos perdidos son más frecuentes en ciertos grupos de
pacientes, entonces podríamos suponer PA, aunque no puede
excluirse la posibilidad de PORA.
 Con PCA y PA hay varios métodos para manejar los datos
perdidos, incluidos el método del indicador de datos perdidos (en
el que los datos perdidos se codifican en una categoría aparte en
lugar de darse por perdidos), así como varios métodos de
imputación.

Datos
correlacionados
 Los datos correlacionados tienen implicaciones para la inferencia
estadística en estudios que realizan medidas repetidas de un
resultado en el tiempo (estudio longitudinal), y/o examinan
sujetos que se agrupan dentro de grupos.
 En general, los métodos usados para manejar lo s datos
correlacionados en el contexto de medidas repetidas del
resultado tiene en cuenta la variabilidad en el resultado dentro de
un sujeto y e ntre sujetos

 Por ejemplo, la agrupación se refiere a la idea de que los pacientes
tratados por los mismos cirujanos y/o en el mismo centro médico
es probable que sean más similares entre sí que los pacientes
tratados por otro cirujano.
 De forma análoga, los cirujanos que trabajan en un tipo particular
de hospital es más probable que sean similares entre sí que los
cirujanos que trabajan en un hospital diferente.
 En tales circunstancias, los resultados de un paciente bajo los
cuidados de un cirujano particular y un cirujano trabajando en un
hospital particular tienen más probabilidades de ser análogos (o
de correlacionarse).

¿HAY
CONSIDERAC
IONES
ÉTICAS?
 Estas consideraciones surgen sobre todo en los ensayos
patrocinados por la industria.
 Los investigadores siempre deben considerar cómo realizar mejor
tales estudios desde un punto de vista ético y seguro.
 Hay dos razones principales por las que las in novaciones
alcanzan el mercado sanitario antes de disponer de pruebas
confirmatorias:
 1. El ECA adolece de escasez de pacientes, presupuesto y tiempo.
 2. Faltan registros formalizados o fuentes secundarias de datos para
seguir el uso y los resultados, lo que al menos permite evaluar de
forma preliminar la seguridad y la efectividad.

 Aunque los datos administrativos o los registros establecidos
pueden proporcionar datos para tales evaluaciones, a menudo
hay un retraso significativo entre la disposición amplia de la
innovación y la accesibilidad de los datos.
 Se ha propuesto el modelo IDEAL (estudio Innovation,
Development, Exploration,Assessment, and Long-term) como un
medio de guiar los aspectos éticos, normativos, metodológicos y
económicos asociados a cada estadio de la innovación quirúrgica.
 Este modelo puede considerarse una base y establece el modelo
para la futura asis tencia quirúrgica basada en pruebas.

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