Perfeccionamiento en métodos de relacionamiento probabilístico de bases de datos en salud: revisión sistemática

Resumen

OBJETIVO: Analizar la literatura nacional e internacional sobre validez de métodos de relacionamientos nominales de base de datos en salud, con énfasis en las medidas de confirmación de la calidad de los resultados. MÉTODOS: Revisión sistemática de estudios de cohorte, caso-controles y seccionales que evaluaron la calidad de los métodos de relacionamiento probabilístico de base de datos en salud. Fue utilizada metodología Cochrane para revisiones sistemáticas. Las bases consultadas fueron las más ampliamente utilizadas: Medline, LILACS, Scopus, SciELO y Scirus. No fue utilizado filtro temporal y los idiomas considerados fueron: portugués, español, francés e inglés. RESULTADOS: Las medidas rápidas de la calidad de los relacionamientos probabilísticos fueron la sensibilidad, la especificidad y el valor predictivo positivo. De los 202 estudios identificados, posterior a los criterios de inclusión, fueron analizados 33 artículos. Sólo seis presentaron datos completos sobre las medidas-rápidas de interés. Se observan como principales limitaciones la ausencia de revisor en la evaluación de los títulos y de los resúmenes de los artículos y el no-ocultamiento de la autoría de los artículos en el proceso de revisión. Estados Unidos, Reino Unido y Nueva Zelandia concentraron las publicaciones científicas en este campo. En general, el perfeccionamiento de los métodos de relacionamiento probabilístico de bases de datos varió de 74% a 98% de sensibilidad y 99% a 100% de especificidad. CONCLUSIONES: La aplicación de relacionamiento probabilístico a bases de datos en salud se ha priorizado por la alta sensibilidad y mayor flexibilización de la sensibilidad del método, mostrando preocupación con la precisión de los datos que se obtendrán. El valor predictivo positivo en los estudios apunta alta proporción de pares de registros verdaderamente positivos. La evaluación de la calidad de los métodos empleados se ha mostrado indispensable para validar los resultados obtenidos en estos tipos de estudios, pudiendo aún contribuir para la calificación de las grandes bases de datos en salud disponibles en el País.