🧪QUIN – Estudios in vitro

Desarrollado por José María Montiel Company. Universitat de València.

Herramienta docente inspirada en la QUIN Tool (Quality Assessment Tool for In Vitro Studies in Dentistry) para valorar la calidad metodológica de estudios experimentales de laboratorio (adhesión, endodoncia, restauradora, materiales dentales, etc.).

Para cada estudio, selecciona la calidad de los dominios y añade el resultado a la serie para visualizar la distribución de estudios según el número de dominios en alta calidad.

Referencia: Sheth, V. G., Shah, N. P., Jain, R., Bhanushali, P., & Bhatnagar, V. (2022). Development and validation of a quality assessment tool for in vitro studies (QUIN Tool). The Journal of Contemporary Dental Practice, 23(2), 185–190.

1️⃣Introducir y valorar un estudio in vitro Escala QUIN

Completa los datos del estudio y valora cada dominio de calidad. El simulador genera una clasificación global (alta, moderada o baja calidad) en función del número de dominios en alta calidad.

1. Objetivos claramente establecidos
El estudio debe definir sus metas de forma precisa y seguirlas en todo el desarrollo.
2. Cálculo del tamaño de la muestra
Debe explicar el método, programa informático, fórmula y parámetros utilizados para determinar el tamaño muestral.
3. Técnica de muestreo
Detallar la población predefinida, técnica de selección y criterios de inclusión/exclusión.
4. Detalles del grupo de comparación
Especificar claramente los grupos de control (positivo, negativo o estándar).
5. Explicación detallada de la metodología
Claridad en el procedimiento y estándares universales utilizados.
6. Detalles del operador
Número de operadores, su formación y calibración (fiabilidad inter e intra-operador).
7. Aleatorización
Explicar la generación de la secuencia y el ocultamiento de la asignación.
8. Método de medición de resultados
Justificar el método elegido y su estandarización.
9. Detalles del evaluador de resultados
Número de evaluadores, formación y calibración de fiabilidad.
10. Cegamiento
Especificar si el operador, el evaluador de resultados y el estadístico fueron cegados.
11. Análisis estadístico
Detallar el programa de software y las pruebas estadísticas empleadas.
12. Presentación de resultados
Los datos deben basarse en los objetivos predefinidos y estar adecuadamente tabulados.
Puntuación / Máx
0 / 0
Porcentaje
0%
Riesgo de sesgo
Sin valorar


Sistema de puntuación:
· Adecuadamente especificado = 2 puntos
· Inadecuadamente especificado = 1 punto
· No especificado = 0 puntos
· No aplicable = Se excluye del cálculo

Clasificación del riesgo:
· > 70% → Riesgo bajo (Alta calidad)
· 50% - 70% → Riesgo medio (Calidad moderada)
· < 50% → Riesgo alto (Baja calidad)

2️⃣Serie de estudios in vitro valorados con QUIN

Cada fila representa un estudio añadido. La barra muestra cuántos dominios se han valorado con alta calidad y la clasificación global.

# Autor / Año D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 D12 Puntuación % Riesgo

Distribución de estudios según Riesgo de Sesgo

Eje horizontal: Clasificación de riesgo. Eje vertical: número de estudios.