Artículo de método

Intervenciones tempranas de rehabilitación para la recuperación de la función neurológica en pacientes con infarto cerebral agudo: un metaanálisis

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DOI:

10.3791/70254

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24 de julio de 2026

 ,  , 
1Department of Neurology, Yixing People's Hospital, 2Department of Rehabilitation, Yixing People's Hospital

* These authors contributed equally

En este artículo

Resumen

Este protocolo describe un método reproducible para realizar un metaanálisis de estudios predominantemente de Asia Oriental con el fin de evaluar la eficacia de las intervenciones de rehabilitación temprana en la recuperación neurológica en pacientes con infarto cerebral agudo.

Resumen

El infarto cerebral agudo causa una discapacidad neurológica significativa, y la eficacia de las intervenciones basadas en la rehabilitación temprana sigue siendo incierta. Este metaanálisis evaluó sus efectos en la recuperación neurológica. Se buscaron en PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science e Infraestructura Nacional de Conocimiento de China para ensayos controlados aleatorizados que compararan intervenciones basadas en rehabilitación temprana con la atención estándar. Se aplicaron modelos de efectos aleatorios con máxima verosimilitud restringida y ajuste de Hartung-Knapp, y se evaluó el riesgo de sesgo utilizando la herramienta Cochrane Risk of Bias 2. Ocho ensayos controlados aleatorizados (ECA) que involucraron a 711 pacientes se incluyeron en el análisis primario tras la exclusión de un tratamiento no RCA que evaluó la terapia de reperfusión farmacológica sin componente de rehabilitación. La rehabilitación temprana mostró una tendencia no significativa hacia una mejora en las puntuaciones de la Escala de Ictus de los Institutos Nacionales de Salud (DMS: -2,75; IC 95%: -5,94 a 0,45; I2 = 95,5%; τ2 = 3,84), con un amplio intervalo de predicción del 95% (-9,74 a 4,25). Los resultados cognitivos también mostraron una tendencia no significativa a favor de la intervención (DME: -0,89; IC 95%: -1,87 a 0,09). Aunque la rehabilitación temprana puede apoyar la recuperación neurológica, la marcada heterogeneidad clínica, las preocupaciones sobre la selectividad de la notificación y la base de evidencia predominantemente de Asia oriental limitan la confianza y la generalizabilidad. Se necesitan ensayos más grandes y metodológicamente rigurosos con informes estandarizados de intervenciones.

Introducción

El infarto cerebral agudo, comúnmente conocido como ictus isquémico, representa un desafío significativo para la salud global, representando aproximadamente el 87% de todos los casos de ictus en todo el mundo1. Esta condición ocurre cuando el flujo sanguíneo a una región específica del cerebro se obstruye, lo que conduce a una muerte neuronal rápida y a posibles déficits neurológicos graves2. Con una estimación de 13,7 millones de nuevos casos de ictus que ocurren anualmente, la carga sobre la salud pública y las estructuras socioeconómicas es considerable.

En las últimas décadas, el manejo del infarto cerebral agudo ha experimentado una evolución considerable, pasando de intervenciones médicas puramente agudas a iniciar una rehabilitaciónmás temprana 4. Tradicionalmente, los esfuerzos de rehabilitación solían retrasarse días o semanas tras el evento inicial, basándose en la suposición de que el cerebro necesitaba un periodo dedescanso 5. Sin embargo, los avances en la comprensión de la neuroplasticidad han demostrado que el cerebro posee una notable capacidad de reorganización y adaptación, incluso durante las etapas agudas posteriores a lalesión 6. Metaanálisis de modelos animales han confirmado que el entrenamiento específico por tarea iniciado temprano tras un ictus experimental mejora la recuperación funcional mediante la sinaptogénesis y la remodelacióndendrítica 7.

El concepto de intervención temprana en rehabilitación ha surgido como un enfoque prometedor en el manejo del infarto cerebral agudo. Tal y como se utiliza en este metaanálisis, la 'rehabilitación temprana' se define operativamente como el inicio de cualquier programa terapéutico basado en rehabilitación en aproximadamente 72 horas (3 días) desde el inicio de los síntomas del ictus; Un subconjunto de estudios utilizó una ventana 'ultratemprana' de <24 horas. Sin embargo, los lectores deben señalar que los estudios incluidos variaron en la forma en que se definía y reportaba exactamente estaventana 8. La rehabilitación temprana abarca una amplia gama de intervenciones, como fisioterapia, terapia ocupacional, logopedia, electroacupuntura y ejercicios de rehabilitación cognitiva. El principio subyacente es aprovechar la mayor plasticidad del cerebro durante la fase aguda de la lesión, lo que puede mejorar la recuperación neurológica y los resultados funcionales a largoplazo 10.

En este estudio, la 'función neurológica' se refiere principalmente a medidas clínicas de la gravedad del ictus evaluadas por la Escala de Ictus de los Institutos Nacionales de Salud (NIHSS) y la cognición medida mediante pruebas estandarizadas de función cognitiva. El NIHSS evalúa componentes como el nivel de conciencia, el movimiento ocular, los campos visuales, la fuerza de las extremidades, la función sensorial y el lenguaje, mientras que las pruebas cognitivas pueden incluir dominios como orientación, memoria y función ejecutiva. Esta operativización integral ayuda a caracterizar la naturaleza multifacética de la recuperación del ictus.

Los beneficios potenciales de la intervención temprana en rehabilitación son multifacéticos. Desde una perspectiva neurofisiológica, la movilización temprana y los ejercicios dirigidos pueden mitigar los efectos perjudiciales de la inmovilidad prolongada, como la atrofia muscular y el desacondicionamiento cardiopulmonar, como demuestran las directrices de consenso de la Organización Europea deIctus 11. Además, la participación temprana en actividades de rehabilitación puede prevenir el no uso aprendido de las extremidades afectadas, un fenómeno que se ha operacionalizado y estudiado utilizando la metodología Delphi y que puede dificultar la recuperación alargo plazo 12. Desde un punto de vista psicológico, la rehabilitación temprana puede desempeñar un papel en mantener la motivación del paciente y prevenir la depresión y ansiedad tras un ictus, que han demostrado afectar significativamente las trayectorias de recuperación13.

A pesar de las promesas teóricas, la evidencia empírica que apoya la eficacia de la rehabilitación temprana ha sido mixta. Varios estudios han reportado mejoras en la función neurológica y la independencia funcional entre los pacientes que reciben rehabilitación temprana en comparación con los que reciben atención estándar14,15. Por el contrario, otras investigaciones no han demostrado una ventaja sustancial de la intervención temprana frente a los plazos tradicionales derehabilitación 16,17. Estas inconsistencias pueden atribuirse a la heterogeneidad en los diseños de estudio, diferencias en el momento y la intensidad de los protocolos de rehabilitación, variaciones en las medidas de resultado y la complejidad inherente de la recuperación tras un ictus.

A pesar de numerosos artículos de revisión previos sobre este tema, el presente metaanálisis se diferencia por emplear métodos estadísticos robustos que son específicamente adecuados para investigaciones basadas en la evidencia caracterizadas por pocos estudios y alta heterogeneidad. Específicamente, este análisis utiliza estimación de máxima verosimilitud restringida (REML), que proporciona estimaciones de varianza menos sesgadas que el método convencional de DerSimonian-Laird (DL) cuando el número de estudios espequeño, 18. Además, el ajuste de Hartung-Knapp (HK) se aplica a intervalos de confianza (IC), que tienen en cuenta la incertidumbre en la estimación de heterogeneidad y producen intervalos más amplios y conservadores que el enfoque estándar tipoWald 19. Estas opciones metodológicas son especialmente importantes para la base de evidencia actual, donde se anticipa una alta variabilidad entre estudios debido a la diversidad entre tipos de intervenciones y poblaciones. Además, se informa que los intervalos de predicción expresan el rango esperado de efectos reales en estudios futuros, un resultado que no se proporciona habitualmente en los metaanálisis convencionales pero que es esencial para la toma de decisionesclínicas 18. El análisis también incorpora datos tanto de la literatura inglesa como china, investiga sistemáticamente las fuentes de heterogeneidad utilizando múltiples enfoques analíticos y aborda explícitamente las limitaciones derivadas de la concentración geográfica de la evidencia.

Una limitación clave que los lectores deben tener en cuenta desde el principio es que los estudios incluidos abarcan un conjunto heterogéneo de intervenciones —que van desde la rehabilitación motora sola hasta programas combinados de rehabilitación farmacológica y electroacupuntura— lo que supone importantes desafíos para la agrupación y la interpretación. Por tanto, el presente análisis enfatiza tanto la caracterización de la heterogeneidad como la estimación de un único efecto agrupado.

A la luz de estas consideraciones, este metaanálisis se llevó a cabo con el objetivo principal de evaluar el impacto de las intervenciones basadas en la rehabilitación temprana en la recuperación de la función neurológica en pacientes con infarto cerebral agudo, empleando métodos estadísticos contemporáneos para tener en cuenta adecuadamente la heterogeneidad y proporcionar estimaciones clínicamente significativas de incertidumbre.

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Protocolo

Este estudio no está sujeto a revisión ética ni a consentimiento de los participantes.

1. Estrategia de búsqueda de literatura

  1. Accede a las siguientes bases de datos electrónicas: PubMed/MEDLINE, Registro Central Cochrane de Ensayos Controlados, Embase, Web of Science Core Collection e Infraestructura Nacional de Conocimiento de China (CNKI).
  2. En PubMed, construye la estrategia de búsqueda combinando tres bloques de términos usando el operador booleano AND.
  3. Para el bloque de intervención, introduce la siguiente cadena de búsqueda en el Constructor de Búsqueda Avanzada de PubMed: ('Rehabilitación temprana' O 'Movilización temprana' O 'Marcha temprana' O 'Rehabilitación ultratemprana' O 'Rehabilitación súper temprana' O 'Intervención de rehabilitación temprana' O 'Tratamiento de rehabilitación temprana' O 'Rehabilitación aguda' O 'Fisioterapia temprana' O 'Terapia ocupacional temprana' O 'Neurorehabilitación temprana').
  4. Para el bloque de la condición, introduce lo siguiente: ('Infarto Cerebral' O 'Infarto Cerebral' O 'Ictus isquémico' O 'Accidente cerebrovascular' O 'AVC' o 'Ictus agudo' O 'Isquemia Cerebral' O 'Isquemia Cerebral').
  5. Combina los bloques de intervención y condición en PubMed usando lo siguiente: (Bloqueo de intervención) Y (Bloqueo de condición). Ejecuta los resultados de búsqueda y exportación en formato de Sistemas de Información de Investigación (RIS).
  6. Adapta esta sintaxis de búsqueda para cada base de datos adicional reemplazando los términos de Encabezados de Materia Médica por el vocabulario controlado correspondiente (por ejemplo, Emtree para Embase) y ajustando las etiquetas de campo. Para CNKI, traduce los términos clave a equivalentes en chino y utiliza los campos de tema y palabra clave.
  7. No apliquen restricciones de idioma ni de fecha durante la búsqueda inicial.
  8. Complementa la búsqueda electrónica filtrando manualmente las listas de referencias de todos los estudios incluidos y revisiones sistemáticas relevantes. Abrir cada artículo incluido, inspeccionar la lista de referencias e identificar cualquier estudio potencialmente elegible adicional que no haya sido capturado por la búsqueda en la base de datos.
  9. Realiza un seguimiento de citas previas para todos los estudios incluidos usando Google Scholar y Web of Science. En Google Scholar, localice cada estudio incluido y haga clic en Citado por para comprobar la elegibilidad de los artículos que citan.
  10. Busca en los principales registros de ensayos clínicos (ClinicalTrials.gov, Plataforma Internacional de Registros de Ensayos Clínicos de la Organización Mundial de la Salud) ensayos completos no publicados que coincidan con los términos de búsqueda.
    NOTA: La búsqueda actual abarcaba cinco bases de datos principales. No se buscaron bases de datos adicionales, como VIP, Wanfang, SinoMed y Scopus, lo que representa una posible limitación. Las futuras actualizaciones de esta revisión deberían considerar ampliar la cobertura de la base de datos para reducir el riesgo de estudios perdidos.

2. Selección y selección de estudios

  1. Importar todos los registros identificados de las búsquedas en la base de datos al software de gestión sistemática de revisiones (por ejemplo, Covidencia). Accede al panel de control del proyecto, selecciona Importar, sube todos los archivos RIS/BibTeX exportados y confirma la importación.
  2. Elimina registros duplicados utilizando la función automatizada de deduplicación del software. En caso de Covid, navega a la pestaña de pantalla; los duplicados se marcan automáticamente. Revisa los duplicados marcados y confirma la eliminación. Verifica manualmente que no se hayan fusionado registros únicos por error.
  3. Asignar dos revisores independientes para revisar todos los registros a nivel de título y resumen. Cada revisor inicia sesión por separado para asegurar una evaluación a ciegas.
  4. Clasifica cada registro como 'Incluir', 'Excluir' o 'Quizá'. Aplicar las decisiones basadas en si el título y el resumen sugieren que el estudio cumple con los criterios de población, intervención, comparación y resultados definidos a continuación.
  5. Avanza cualquier registro marcado como 'Incluido' o 'Quizá' por al menos un revisor a revisión en texto completo.
  6. Recupera el texto completo de todos los estudios potencialmente elegibles a través de servicios bibliotecarios institucionales, préstamo interbibliotecario o contacto directo con el autor.
  7. Aplicar los siguientes criterios de inclusión durante la revisión del texto completo:
    1. Asegúrate de que el estudio sea un ECA. Asegúrate de que la población esté compuesta por pacientes adultos (≥18 años) con infarto cerebral agudo confirmado por imágenes.
    2. Asegúrate de que la intervención sea un programa temprano basado en rehabilitación iniciado aproximadamente en las 72 horas posteriores al ictus (o ultra-temprano si se inicia en las 24 horas).
    3. Asegúrate de que el grupo de control reciba atención estándar o rehabilitación retrasada. Asegúrese de que el estudio informe al menos uno de los siguientes resultados: puntuaciones NIHSS, tasa de respuesta global o puntuaciones de función cognitiva; y el periodo de seguimiento es de ≥28 días.
  8. Excluyan los estudios en los que la intervención principal probada sea una terapia farmacológica de reperfusión (por ejemplo, activador de plasminógeno tipo tejido recombinante [rtPA]) sin componente de rehabilitación, ya que tales estudios no evalúan la eficacia de la rehabilitación.
  9. Excluye cualquier estudio que no cumpla ninguno de los criterios de inclusión anteriores. Documenta el motivo de la exclusión de cada artículo en texto completo del software o en una hoja de cálculo.
  10. Resuelve los desacuerdos entre los dos revisores programando una reunión presencial o virtual. Discute cada documento discrepante elemento por punto, haciendo referencia al texto completo y a los criterios de inclusión. Anota la decisión final de consenso.
  11. Si no se puede alcanzar consenso sobre un expediente dado, consulte con un tercer revisor para el arbitraje y registre la decisión arbitrada.
  12. Tras completar el filtrado, genera un diagrama de flujo de Elementos Preferentes de Reporte para Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (PRISMA) documentando el número de registros identificados, duplicados eliminados, registros revisados, textos completos evaluados y estudios incluidos o excluidos, con motivos.
    NOTA: La fase de selección se completa cuando todos los registros han sido adjudicados y el diagrama de flujo ha sido finalizado.

3. Extracción de datos

  1. Crea un formulario estandarizado de extracción de datos en una aplicación de hojas de cálculo (por ejemplo, Microsoft Excel).
  2. Incluye las siguientes columnas: identificador del estudio (primer autor y año), tamaño de muestra para grupos de intervención y control, demografía de los participantes (edad media, distribución por sexo), descripción detallada de la intervención incluyendo el tipo (por ejemplo, rehabilitación motora, electroacupuntura, combinada farmacológica–rehabilitación), momento de inicio (horas tras el ictus), frecuencia e intensidad de las sesiones cuando se reportaron, duración del programa de intervención, descripción del tratamiento del grupo de control, Medidas de resultado utilizadas, media y desviación estándar (o error estándar) para resultados continuos en el punto final primario, número de eventos y total de participantes para resultados dicotómicos y duración del seguimiento.
  3. Asignar a dos revisores independientes para extraer datos de cada estudio incluido. Cada revisor rellena el formulario de extracción por separado. Al completar, compara los dos conjuntos de datos célula por celda. Resuelve cualquier discrepancia reexaminando juntos el artículo fuente y registrando el valor corregido.
  4. Para estudios con datos faltantes o poco claros, intenta contactar con el autor correspondiente por correo electrónico. Espera al menos 2 semanas para una respuesta antes de proceder con los datos disponibles.
    NOTA: La fase de extracción de datos se completa cuando ambos revisores han llegado a un acuerdo sobre todas las variables extraídas para cada estudio incluido.

4. Evaluación de la calidad

  1. Evalúa el riesgo de sesgo para todos los ECA incluidos utilizando la herramienta Cochrane Risk of Bias 2 (RoB 2), versión fechada en agosto de 2019 oposterior al 18.
  2. Evalúa cada estudio en los siguientes cinco dominios: sesgo derivado del proceso de aleatorización (D1), sesgo debido a desviaciones respecto a las intervenciones previstas (D2), sesgo por falta de datos de resultados (D3), sesgo en la medición del resultado (D4) y sesgo en la selección del resultado reportado (D5).
  3. Para cada dominio, responde a todas las preguntas de señalización en la herramienta RoB 2 y asigna un juicio de 'Bajo riesgo de sesgo', 'Algunas preocupaciones' o 'Alto riesgo de sesgo' según el algoritmo proporcionado en la herramienta.
  4. Derivar un juicio global de riesgo de sesgo para cada estudio basado en las evaluaciones a nivel de dominio que siguen al algoritmo RoB 2: 'Bajo riesgo' global si todos los dominios son bajos, 'Algunas preocupaciones' si al menos un dominio genera alguna preocupación pero ninguno es de alto riesgo, y 'Alto riesgo' si al menos un dominio es de alto riesgo.
  5. Que dos revisores realicen la evaluación de forma independiente. Compara juicios dominio por dominio. Resuelve los desacuerdos mediante discusión por consenso, haciendo referencia al estudio original y al documento de orientación de RoB 2. Si no se puede llegar a un consenso, consulte con un tercer revisor.
  6. Genera un gráfico resumen (mostrando proporciones entre dominios) y un gráfico semáforo (mostrando juicios a nivel de dominio por estudio) usando el paquete Robvis R o una herramienta de visualización equivalente.
    NOTA: La fase de evaluación de calidad se completa cuando todos los estudios han sido evaluados y generados los gráficos.

5. Análisis estadístico

  1. Instala el software R (versión 4.3.1 o posterior). Abre la consola de R e instala los paquetes necesarios ejecutando lo siguiente: install.packages(c('meta,' 'metafor')). Carga los paquetes con library(meta) y library(metafor).
  2. Para resultados continuos (por ejemplo, puntuaciones NIHSS, puntuaciones de función cognitiva), calcula la diferencia media estandarizada (DMS) y su IC del 95% para cada estudio utilizando la función escalc() en metafor con medida = 'DME'.
  3. Para resultados dicotómicos (por ejemplo, tasa de respuesta global), calcular la razón de riesgo (RR) y su IC del 95% para cada estudio utilizando la función escalc() con medida = 'RR'.
  4. Agrupa los tamaños de los efectos usando un modelo de efectos aleatorios con estimación REML. En R, ejecuta el metaanálisis usando el siguiente metapaquete: m <- metacont(n.e, mean.e, sd.e, n.c, mean.c, sd.c, studlab, data, sm = 'SMD', method.tau = 'REML', hakn = TRUE). Alternativamente, utiliza la función rma() en metafor con método = 'REML' y test = 'knha'.
    NOTA: El ajuste HK se aplica automáticamente cuando hakn = TRUE (meta package) o test = 'knha' (metafor package). Este ajuste produce ICs más amplios y conservadores que el enfoque estándar de tipo Wald, lo cual es especialmente importante cuando el número de estudios espequeño: 18,19.
  5. Evalúa la heterogeneidad estadística examinando la estadística I2 (proporción de varianza debida a diferencias entre estudios), τ2 (varianza absoluta entre estudios) y la prueba Q de Cochran (p < 0,10 indica heterogeneidad significativa). Estos valores se reportan automáticamente en la salida del metaanálisis.
  6. Calcular un intervalo de predicción del 95% para estimar el rango de efectos reales esperados en estudios futuros. En la salida del meta package, el intervalo de predicción se informa automáticamente cuando se ajusta el modelo de efectos aleatorios. Informa de este intervalo junto con el IC.
  7. Realizar análisis predefinidos de subgrupos por tipo de intervención (solo rehabilitación vs. droga más rehabilitación) y por tiempo (ultra-temprano [<24 h] vs. temprano [24–72 h]). Utiliza la función update() o especifica argumentos de subgrupo en metacont(). Prueba las diferencias de subgrupos usando la estadística Q-intermedia.
  8. Realizar un análisis de sensibilidad restringiendo el análisis solo a ECA, excluyendo cualquier estudio no aleatorizado o con alto riesgo de sesgo. Compara la estimación agrupada y las estadísticas de heterogeneidad antes y después de la exclusión.
  9. Evalúa el posible sesgo de publicación generando un gráfico de embudo estándar usando funnel() y un gráfico de embudo mejorado con contornos usando el paquete metafor. Inspecciona visualmente si hay asimetría.
    NOTA: Dado el reducido número de estudios, las pruebas formales (por ejemplo, la prueba de Egger) pueden estar poco valoradas y deben interpretarse con cautela. La fase de análisis estadístico se completa cuando se han generado y registrado todas las estimaciones agrupadas, análisis de subgrupos, análisis de sensibilidad y evaluaciones de sesgo de publicación.
  10. Si persiste una heterogeneidad sustancial tras análisis de sensibilidad y subgrupos, se realiza una meta-regresión exploratoria utilizando la función rma() con covariables a nivel de estudio (por ejemplo, ventana temporal, estado de terapia combinada) para generar hipótesis sobre las fuentes de heterogeneidad.
    NOTA: Dado el número típicamente reducido de estudios, estos análisis generan únicamente hipótesis.

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Resultados

La búsqueda exhaustiva de la literatura identificó inicialmente 528 registros potencialmente relevantes en las cinco bases de datos: PubMed (n = 74), Cochrane Library (n = 57), Embase (n = 12), Web of Science (n = 20) y CNKI (n = 365). Tras eliminar duplicados, quedaron 274 registros únicos para su filtro. Tras la revisión del título y del resumen, se excluyeron 186 registros por no cumplir los criterios iniciales de selección. De los 88 registros restantes examinados a nivel de resumen,...

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Discusión

Este metaanálisis evaluó la eficacia de intervenciones basadas en rehabilitación temprana para la recuperación de la función neurológica en pacientes con infarto cerebral agudo. El análisis exhaustivo de 8 ECA (síntesis primaria) que abarcan a 711 participantes aporta información importante tanto sobre los posibles beneficios como sobre los desafíos sustanciales a la hora de sintetizar la evidencia en este campo. El análisis primario utilizando la estimación de REML con ajuste de HK reve...

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Divulgaciones

Los autores afirman que la investigación se realizó en ausencia de relaciones comerciales o financieras que pudieran considerarse un posible conflicto de intereses.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
CNKITsinghua Univ./CNKIhttps://www.cnki.net/
Cochrane LibraryCochrane Collaborationhttps://www.cochranelibrary.com/
Cochrane RoB 2 toolCochrane Collaborationhttps://www.riskofbias.info/
CovidenceVeritas Health Innovationhttps://www.covidence.org/
EmbaseElsevierhttps://www.embase.com/
Google ScholarGoogle LLChttps://scholar.google.com/
meta R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=meta
metafor R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=metafor
Microsoft ExcelMicrosoft Corporationhttps://www.microsoft.com/excel
PubMed/MEDLINENational Library of Medicinehttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
R software (versión 4.3.1+)R Foundationhttps://www.r-project.org/
robvis R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=robvis
Web of ScienceClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/

Referencias

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