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title: "5.3.1\tIndicaciones para las revisiones sistemáticas de prevalencia e incidencia"
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Existen muchas razones para hacer una revisión de este tipo de datos, entre ellas las siguientes: Ayudan a responder preguntas sobre la carga mundial de enfermedades Ayuda a medir la carga global del diseño (los datos de incidencia pueden utilizarse para determinar los años de vida ajustados en función de la discapacidad) En los casos en que no resulte práctico realizar una gran encuesta global Preguntas más amplias que a una escala nacional El metaanálisis acumulativo puede mostrar cambios y tendencias a lo largo del tiempo y poner de relieve enfermedades emergentes o en declive Ayuda a los responsables políticos y a los modelos de financiamiento Da cuenta sobre distribuciones geográficas y comparaciones de subgrupos Informa a los profesionales sanitarios sobre enfermedades y síntomas de enfermedad Se puede comparar la prevalencia entre grupos Informa sobre nuevas prioridades de investigación Los métodos descritos en este manual se refieren a revisiones sistemáticas de datos de prevalencia e incidencia. Los datos que hay que sintetizar son, por tanto, datos proporcionales; es decir, proporciones (a menudo porcentajes) de una población que experimenta la enfermedad o afección concreta. Sin embargo, los métodos pueden aplicarse de forma más amplia y no tienen por qué centrarse necesariamente en una enfermedad. Hay ejemplos de revisiones que han abordando cuestiones como la prevalencia y la incidencia de los errores de medicación ( Miller, Robinson, Lubomski, Rinke, y Pronovost, 2007 ) , las reacciones claustrofóbicas en la resonancia magnética ( Munn, Moola, Lisy, Riitano, y Murphy, 2014 ), los obstáculos ante el cumplimiento terapéutico ( Mills et al., 2006 ), y la adopción de la historia clínica electrónica ( Rao et al., 2008 ).