Dr. Alberto Pérez Rubio
Especialista en Medicina Preventiva y Salud Pública.
Subdirector Médico Complejo Asistencial de Ávila.
El conocimiento médico se va generando a través de distintos estudios que se desarrollan para averiguar y confirmar si una exposición [e] causa un determinado resultado [o]. La investigación permite resolver distintas hipótesis que se van planteando y resolviendo, así por ejemplo:
¿La vacuna contra la gripe (e) reduce la infección por gripe (o)?
Existen muchos diseños de estudios para medir estas relaciones, estudios observaciones o experimentales, pero son los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) la forma más eficaz de determinar las relaciones causa-efecto.
El proceso de aleatorización garantiza que la distribución de los factores de confusión medidos y no medidos sea la misma en los dos grupos y, por lo tanto, sean comparables excepto en el tratamiento o variable que se quiera analizar.
Un ensayo clínico aleatorizado (ECA) bien diseñado y metodológicamente sólido que evalúe una intervención, proporciona pruebas sólidas de una relación causa-efecto, si es que existe; por lo tanto, permite cambiar la práctica clínica y ofrecer mejores alternativas a los pacientes, siendo éste el objetivo último de la investigación sobre la eficacia terapéutica. Por el contrario, los estudios mal diseñados son peligrosos por su potencial para influir en la práctica basándose en una metodología errónea. Como ya se ha dicho, la validez y la generalización de los resultados dependen del diseño del estudio1.
La medicina basada en la evidencia (MBE) consiste en encontrar pruebas y utilizarlas para tomar decisiones clínicas. Una piedra angular de la medicina basada en la evidencia (MBE) es el sistema jerárquico de clasificación de la evidencia. Esta jerarquía se conoce como niveles de evidencia y se anima a los profesionales sanitarios a buscar el mayor nivel de evidencia para responder a las preguntas clínicas2.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) existen dos grandes grupos de estudios epidemiológicos:
- El ensayo clínico aleatorizado (ECA) se ha considerado tradicionalmente como el diseño de estudio de referencia (gold standard) para evaluar la eficacia de una intervención. La razón es que la aleatorización ofrece la garantía de que los grupos que se comparan son similares, excepto por la intervención asignada.
- Los estudios observacionales no son aleatorizados, lo que significa que la vacuna experimental no se asigna al azar. En ausencia de aleatorización, los estudios observacionales están sujetos a sesgos y a factores de confusión medidos y no medidos; por lo tanto, la calidad de los resultados siempre se considerará inferior en relación con un diseño aleatorizado3.
- Entre los ensayos clínicos aleatorizados y los estudios observacionales hay importantes diferencias que afectan tanto a los criterios de selección, como a la recogida de los datos, la asignación del tratamiento, la calidad de los datos y la relación entre la intervención y el resultado. Así los ensayos clínicos presentan criterios de inclusión y exclusión definidos con anterioridad al inicio del estudio, la recogida de datos es más rigurosa, el tratamiento se asigna al azar, la calidad de los datos es excelente y todo ello permite asumir la asignación de una causalidad de los resultados obtenidos4.
En los estudios observacionales debemos tener en cuenta todos los posibles sesgos y factores de confusión y ajustarlos en el modelo. Tener la seguridad de que se han controlado todos los posibles factores es imposible. Por tanto, la investigación requerirá una asunción más fuerte de que se hayan controlado todos los factores de confusión, ya que no podemos comprobar empíricamente si lo hemos hecho y, por tanto, solo podremos establecer únicamente asociaciones y no relaciones de causalidad5.
Para saber si un estudio observacional es riguroso nos tenemos que plantear y poder resolver a las siguientes preguntas 6,7,8:
- ¿Existe una definición clara del efecto causal de interés con respecto a la pregunta que se pretende abordar?
- ¿Existe una definición clara del grupo de control?
- ¿Existen ajustes establecidos acerca de cualquier diferencia sistemática entre los grupos de tratamiento y de control?
- ¿Se ha realizado un análisis de sensibilidad y de qué tipo ha sido?
- ¿Están disponibles el plan de análisis de datos y del software utilizado?
- ¿Son reproducibles los resultados?
A modo de resumen, podemos concluir que los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) son el tipo de estudio de referencia (gold standard) para evaluar la eficacia de una intervención y son el diseño de estudio óptimo para comprender las relaciones causales en la mayoría de los ámbitos de la investigación médica. Por su parte, los estudios observacionales complementan a los ensayos clínicos aleatorizados (ECA), ya que proporcionan datos adicionales de una amplia población de pacientes o de subgrupos de pacientes que suelen quedar excluidos de los ECA o no están representados en ellos. Podemos mejorar la calidad de los estudios observacionales reduciendo el sesgo en los estudios prospectivos, pragmáticos y aleatorizados de vida real.
1. Kendall JM. Designing a research project: randomised controlled trials and their principlesEmergency Medicine Journal 2003;20:164-168.
2. Burns PB, Rohrich RJ, Chung KC. The levels of evidence and their role in evidence-based medicine. Plast Reconstr Surg. 2011 Jul;128(1):305-310. doi: 10.1097/PRS.0b013e318219c171. PMID: 21701348; PMCID: PMC3124652.
3. WHO. Disponible en: https://www.who.int/docs/default-source/blue-print/working-group-for-vaccine-evaluation-(4th-consultation)/ap1-guidelines-online-consultation.pdf [Consultado 06/07/2022].
4. Collins R, Bowman L, Landray M, Peto R. The Magic of Randomization versus the Myth of Real-World Evidence. N Engl J Med. 2020 Feb 13;382(7):674-678. doi: 10.1056/NEJMsb1901642. PMID: 32053307.
5. Dominici F. Correlation does not equal causation: The values and risks of randomized vs observational evidence in vaccine studies. Congreso ECCMID; 9 – 12 de julio; online. Disponible en: https://players.brightcove.net/3845398857001/r1zjPqoSl_default/index.html?videoId=6260382246001
6. Berger ML, Martin BC, Husereau D, Worley K, Allen JD, Yang W, Quon NC, Mullins CD, Kahler KH, Crown W. A questionnaire to assess the relevance and credibility of observational studies to inform health care decision making: an ISPOR-AMCP-NPC Good Practice Task Force report. Value Health. 2014 Mar;17(2):143-56. doi: 10.1016/j.jval.2013.12.011. Erratum in: Value Health. 2014 Jun;17(4):489. PMID: 24636373; PMCID: PMC4217656.
7. Berger ML, Dreyer N, Anderson F, Towse A, Sedrakyan A, Normand SL. Prospective observational studies to assess comparative effectiveness: the ISPOR good research practices task force report. Value Health. 2012 Mar-Apr;15(2):217-30. doi: 10.1016/j.jval.2011.12.010. PMID: 22433752.
8. Dreyer NA, Velentgas P, Westrich K, Dubois R. The GRACE checklist for rating the quality of observational studies of comparative effectiveness: a tale of hope and caution. J Manag Care Spec Pharm. 2014 Mar;20(3):301-8. doi: 10.18553/jmcp.2014.20.3.301. PMID: 24564810.
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