Resumen de Initial Validation of a Scale to Measure Methodological Quality in Prognosis Studies. The MInCir Proposal

Carlos Manterola, Daniela Alejandra Zavando Matamala, Ricardo Andrés Cartes Velasquez, Tamara Otzen Hernández, Antonio Sanhueza

• español

  RESUMEN: El objetivo de este estudio fue validar una escala para determinar calidad metodológica (CM) de estudios de pronóstico (EP). Se realizó un estudio de validación de escalas. La escala, compuesta por 10 ítems y 4 dominios; se aplicó a 119 artículos de 13 revistas, de factores de impacto alto, medio y bajo; por dos investigadores independientes. La validez del criterio se determinó al contrastar las puntuaciones de CM de cada artículo con los niveles de evidencia del Centro de Medicina Basada en la Evidencia de Oxford de la revista en la cual fueron publicados. Se estimó la validez de constructo de grupos extremos (factores de impacto alto y bajo). Se utilizó el coeficiente de correlación intraclase para determinar la confiabilidad interobservador, y el punto de corte se calculó construyendo curvas ROC. El mejor punto de corte fue 33 puntos (área bajo la curva de 82,6 %). La validez de criterio y de constructo fueron estadísticamente significativas (p<0,001). La confiabilidad interobservador fue 0,91. Se validó una escala para medir CM en EP.

• English

  SUMMARY: Research in methodological quality (MQ) of prognosis studies (PS) is relevant in view of the important number of studies developed in this scenario. However, currently there are no instruments designed to measure MQ in PS, thus the aim of this study was to validate a scale to determine the MQ in PS. Scale validation study. Two independent researchers applied the scale (10 items/4 domains) in 119 articles found in 13 Journals of high, medium and low impact factor. Criterion validity was determined by contrasting MQ scores with Oxford Centre for Evidence-Based Medicine levels of evidence. Construct validity of extreme groups and high and low impact factors were estimated. Intraclass correlation coefficient was used to determine interobserver reliability, and the cut-off point was calculated using a ROC curve. The best cut-off point was 33, with an under curve area of 82.6 %. Criterion and construct validity were statistically significant with (p<0.001). Interobserver reliability was 0.91 and a scale to measure the MQ in PS was validated.