7. OBJETIVO DEL ESTUDIO
Investigar si la actividad física total, el
tiempo libre y caminar, se asoció con
Enfermedad Cardiovascular y mortalidad
total en una cohorte de individuos con
diabetes.
8. SIGNIFICANCIA CLÍNICA
La actividad física es una estrategia
importante en el manejo de la DM para la
prevención de complicaciones, pero hace
falta evidencia concluyente.
9. TIPO DE ESTUDIO
• Estudio observacional analítico de cohorte
prospectivo y meta-análisis
11. POBLACIÓN
• 5859 individuos con diagnóstico de
Diabetes entre 35-70 años, provenientes
de 23 centros de investigación de 10
países europeos.
12. DISEÑO DEL ESTUDIO
CRITERIOS DE INCLUSIÓN
• Pacientes de 35-70 años
del estudio EPIC
• Diagnóstico de Diabetes
autoreportado
confirmado por una
fuentes adicional
CRITERIOS DE EXCLUSIÓN
• Ingesta energética
extrema
• Pacientes de los cuales
no hay información de
actividad física
• Perdida de seguimiento
de la informacion
sobre estado vital
13. DISEÑO DEL ESTUDIO
• Evaluación Actividad Física Total
– Cuestionario sobre estilos de vida
– Cambridge Physical Activity Index
• Evaluación actividades de tiempo libre
–METs: Metabolic equivalents
• Caminatas
–Horas por semana
14. 519,978 Pacientes EPIC
6412 Individuos con diabetes
confirmada
5859 Pacientes
Cambridge Physical Activity Index
1171
Inactivos
1897 Moderadamente
inactivos
1793 Moderadamente
activos
998
Activos
27 lost to follow up.
177 Ingesta extrema de
energía.
349 sin información de
actividad física
Sedentaria
Manual
Manual
pesada
De pie
Actividad ocupacional
Caminar, Ciclismo & deportes
Actividad física en tiempo libre
16. RESULTADOS
• Follow up ≈ 9.4 años
• 753 murieron (13%)
–212 por ECV (28 %)
• Actividad física total se relacionaba
inversamente con mortalidad por ECV
–Menor Hazard Ratio en moderadamente
activos
18. Hazard Ratio
• Refleja el análisis de tiempo de sobrevida a un
evento. (Tasa instantánea de riesgo o Hazard
Rate)
• Se puede calcular en cualquier momento del
estudio a diferencia del RR
21. DISEÑO DEL ESTUDIO
4344 Publicaciones hasta 2010 de estudios
prospectivos sobre actividad física en Medline y Web
of Knowledge
12 estudios Incluídos
Calidad del estudio: Newcastle –Ottawa Scale
Los HRs e IC 95% mejor ajustados
para la categoría de actividad vs no
actividad fueron extraidos
Selección del estudio, valoración de la
calidad, y extracción de datos se
hicieron por dos personas distintas
Criterios de calidad:
representatividad, exposición, com
probación de
resultados, ajuste, seguimiento y
perdida de participantes
Análisis de fixed y random effects con ponderación de la
varianza inversa usando el paquete R “meta”
Valoración de la
heterogeneidad con la Q
statistics e índice I2
25. RESULTADOS
• Criterios de verificación de DM
– Variaron desde auto reporte hasta test de glucosa
oral
• Evaluación de actividad física con cuestionarios (8) y
entrevistas (4)
• Muestras incluyeron:
– Desde 292 personas hasta 5859 (este estudio)
• Follow up ≈ 12.5 años
• Heterogeneidad significativa entre AF total y caminar
con mortalidad total
• Disminuía niveles de HbA1c y resistencia a la insulina
29. CONCLUSIONES
• TANTO EL ESTUDIO PROSPECTIVO COMO EL
META-ANÁLISIS DEMOSTRARON QUE LA
ACTIVIDAD FÍSICA SE ASOCIA POSITIVAMENTE
CON MENOR MORTALIDAD EN PERSONAS
CON DIABETES.
33. CRITERIOS DE HILL
• Existe un modelo biológico que explica
los efectos positivos del ejercicio
respecto a enfermedad cardiovascular
Plausibilidad
• Varios estudio tanto prospectivos como
meta-análisis soportan la asociación.Consistencia
Gradiente
biológico
• Mayores niveles de ejercicio se
relacionan con menor mortalidad.
34. SESGOS
Estudio Prospectivo
• Mala clasificación: Respecto a como se
categorizaron los niveles de actividad física.
ICD 10 y muertes por otras razones
• Medición: las comorbilidades y severidad de
la enfermedad fueron auto reportadas.
• Counfounding: no se diferencio entre DM1 y
DM2 evaluacion de comorbilidades.
35. SESGOS
Meta-análisis
• Sesgo de publicación: Se refiere a que resultados
positivos y estadísticamente significativos tienden a
ser más publicados, por lo cual es casi imposible
tener toda la evidencia existente.
• SIEMPRE EXISTE
• Se evalúa con los funnel plots
• Este estudio reportaba un sesgo de publicación
bajo .
37. AF total y mortalidad total
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
StandardError
Hazard Ratio
Funnel Plot
38. VALIDEZ
Interna
• Se ajustaron por
muchas variables
para evitar
counfounding
• Improbable que los
resultados se
debieran al azar
(valores de p < 0.05)
• Pocos lost to folow-
up
Externa
• Representación de
poblaciones de
diversos países
• Se conoce un
fundamento
científico que soporte
los hallazgos
• Otros estudios
concuerdan con los
hallazgos
39. OPINION DE EXPERTOS
Dr. Duperly
“El Metanalisis muestra con claridad la forma en que se
seleccionaron los estudios y se dividieron par el análisis en AF
Total, Tiempo libre, laboral y caminar, siendo consistentes los
mayores niveles de Af con menor riesgo de mortalidad total y
cardiovascular.”
“Creo que es un trabajo muy bien realizado y que permite sustentar
los beneficios de la AF en el Diabético. Como lo mencionan los
autores es necesario complementar este trabajo con estudios
clínicos aleatorizados y controlados para fortalecer aun mas la
evidencia.”
40. Bibliografía
1. Karin E. Bornfeldt, Ira Tabas (2011). Insulin
Resistance, Hyperglycemia, and Atherosclerosis . Cell Metabolism -
Vol. 14, Issue 5, pp. 575-585
2. Huedo-Medina, T; Sanchez-Meca, J ; Marin-Martinez, F ; and
Botella, J, "Assessing heterogeneity in metaanalysis: Q statistic or I2
index? " (2006). CHIP: Center for Health, Intervention, and
Prevention Documents. Paper 19.
3. Martínez-gonzález ,MA et al. ¿QUÉ ES UNA HAZARD RATIO?
NOCIONES DE ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA. Med Clin (Barc).
2008;131(2):65-72
4. Moher,D; Cook, D; Eastwood, S; Olkin, I; Rennie, D; Stroup, D.
(1999). Improving the quality of reports of meta-analyses of
randomised controlled trials: the QUOROM statement. THE LANCET
• Vol 354 • November
Editor's Notes
Explicarquetodos los extudiosque se utilizaronerancomparables en terminos de diseño, poblaciondiabetica y outcomeAquitamn se expñlicaquees Q statistics e indice I2 . El Q statistics depende del peso de estudio y la diferencia al cuadrado entre el logaritmo del HR del estudio y el HR ponderado. Asiestudios con un HR mas significativo y mayor, generaran mas heterogeneidad. El I2 es la proporcion de la variacion total atribuible a heterogeneidad entre estudios y se calcula como 100 x (Q –(N-1)) / Q. donde n es el numero de estudios