| Estrategias de análisis
de los resultados de un ensayo clínico aleatorio
A la hora de analizar los resultados de un ensayo clínico
aleatorio (ECA) existen diversos tipos de análisis:
Análisis
por intención de tratar:
En el momento del análisis de los resultados de un ECA,
cada paciente es analizado en el grupo al que fue asignado
al inicio del estudio, independientemente de que no
cumpliera con la intervención que le tocó en suerte. Veamos
un ejemplo hipotético:
Un ECA compara la eficacia de dos intervenciones para el
tratamiento de la laringitis estridulosa. Los tratamientos
(llamémosles "A" y "B") son administrados
durante 7 días a dos grupos de pacientes (100 pacientes
en cada grupo). Cada participante ha sido asignado a uno
u otro grupo de manera aleatoria. 16 sujetos que recibieron
la intervención "A" la abandonaron al 4º
día de seguimiento. Lo mismo sucedió con 9
participantes que recibieron la terapia "B". Por
tanto, al final del periodo de seguimiento, sólo
84 individuos del grupo "A" y 91 del "B"
cumplieron con la intervención que les fue asignada
aleatoriamente. La medición de la variable de respuesta
(alivio de los síntomas de la laringitis) fue recogida
en los 200 participantes del estudio.
El análisis por intención de tratar implica
que los 100 sujetos del grupo A y los 100 del B se incluyen
en el análisis de los resultados a la hora de comparar
la eficacia de las intervenciones en el mismo grupo al que
fueron asignados inicialmente (aunque algunos de ellos
abandonaran la intervención que les tocó en suerte). Este análisis tiene dos ventajas fundamentales:
-
Es la única estrategia que
conserva las ventajas que se adquieren mediante la
asignación
aleatoria de los participantes. La ventaja esencial es
que los grupos son comparables en su composición en todas las variables
(edad, sexo, severidad de la clínica...) excepto
en el factor de intervención que es objetivo del
estudio. La asignación aleatoria consigue que muchas variables que son
potenciales factores de confusión, conocidos o no, se distribuyan
de manera equilibrada entre ambos grupos. De este modo,
su efecto de confusión queda anulado.
-
La estrategia de análisis
por intención de tratar se aproxima a la realidad de la
práctica clínica diaria; en nuestra experiencia
cotidiana somos testigos de que muchos pacientes no
cumplen de manera íntegra el tratamiento que les ha sido
prescrito, o bien simplemente lo rechazan. En un ECA,
las condiciones de administración de una intervención
determinada son demasiado artificiales recurriéndose generalmente
a pacientes buenos cumplidores, que han de cumplir unos
criterios de inclusión rigurosos y los controles de
seguimiento de los participantes son muy estrictos. Esto no
suele suceder así en el contexto
de la consulta médica diaria. El análisis
por intención de tratar, que incluye a los pacientes
no cumplidores en los que, sin embargo, se ha podido medir
la variable de respuesta, permite un acercamiento a la realidad
cotidiana de la práctica médica.
Análisis
por casos válidos o por protocolo:
Esta estrategia de análisis incluye sólo
a los participantes en los que se ha podido medir la variable
de respuesta y que, además, han cumplido adecuadamente
la intervención que les fue asignada. En nuestro
ejemplo, esto implicaría que sólo 84 pacientes
del grupo "A" y 91 del "B" serían
tenidos en cuenta a la hora de del análisis de los
resultados. Esta estrategia presenta varias desventajas:
-
La asignación aleatoria tiende a producir grupos
comparables en todas las variables excepto en el factor
de estudio. Al excluir pacientes del análisis puede
suceder que los grupos de comparación que terminan
los tratamientos asignados de manera adecuada ya no sean
equiparables en cuanto a la distribución de estas
variables. El análisis por casos válidos no
preserva las ventajas de la aleatorización.
-
Al excluir pacientes del análisis de los resultados
disminuye el tamaño muestral. Este hecho implica
una disminución de la potencia del estudio (que es
la capacidad del mismo para detectar una diferencia entre
dos intervenciones cuando esta diferencia existe en la realidad).
Por consiguiente, puede incurrirse en el denominado
error tipo β: no detectar una
asociación estadísticamente significativa en la muestra,
cuando en realidad esta sí existe en la población.
Análisis del peor de los casos:
Un inconveniente que surge en todo estudio de seguimiento
son las pérdidas de sujetos que pueden sucederse
a lo largo del mismo y en las cuales, además, no ha podido
determinarse la variable de respuesta. Estas pérdidas,
además, pueden ser fuente de sesgos si tienen relación con
la intervención objeto de estudio.
Una manera de intentar superar este problema es la estrategia
de "análisis del peor de los casos" . Consiste
en suponer que todos los pacientes perdidos del grupo donde
la mayor parte de sus miembros han registrado un resultado
positivo han presentado un resultado negativo y todos los
pacientes del grupo donde la mayor parte de sus miembros
han obtenido un resultado negativo evolucionan de forma
positiva. Tras hacer esta suposición, se vuelven
a calcular los resultados del estudio. Supongamos que un
tratamiento "A" ha demostrado ser más eficaz
que un tratamiento "B" en un ECA que no ha realizado
el supuesto del peor de los casos. Si, tras realizar dicho
supuesto, los resultados no varían ("A"
sigue siendo mejor que "B") podemos concluir que
las pérdidas no han sido lo suficientemente numerosas
como para introducir un sesgo que invalide los resultados
de la investigación.
Es difícil que los resultados de un estudio superen
el supuesto "del peor de los casos" si las pérdidas
son superiores al 20%.
Bibliografía:
Sackett DL, Straus ShE, Richardson WS, Rosenberg W, Haynes
RB. Tratamiento. En: Sackett DL, Straus ShE, Richardson WS,
Rosenberg W, Haynes RB, editores. Medicina basada en la
evidencia. Cómo practicar y enseñar la MBE. 2ª ed. Madrid:
Ediciones Harcourt, SA; 2001.p. 91-134
Argimón JM, Jiménez J. Sujetos a incluir en el análisis. En:
Argimón JM, Jiménez J, editores. Métodos de investigación
aplicados a la atención primaria de salud. Barcelona:
Ediciones Doyma, SA: 1991.p. 177-185
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