El sesgo, el peor aliado de la ciencia y enemigo público numero uno a la hora de clasificar la evidencia científica.
Por desgracia, depende de los ojos que lo analicen podrán ver o no el sesgo. Y para esto se necesita como digo siempre objetividad, pensamiento crítico, pero sobretodo: formación.
No hace falta ser médico para leer un estudio sobre dermatitis atópica, pero si debemos tener conocimientos suficientes para entender qué tipo de enfermedad es, qué es el S. aureus o el SCORAD. Sin esto, difícilmente sabremos identificar huecos o vacíos en los estudios que tengamos delante.
Pero no solo eso, también debemos saber qué diferencia existe entre un ensayo clínico y observacional. Ya que aunque parezcan lo mismo, no lo son.
Esto ocurre mucho cuando alguien saca un meta-análisis (en la próxima semana lo abordamos) a la luz, y se queda tan pancho diciendo que es la máxima evidencia. Lo cierto es que dependerá mucho de los estudios que se hayan tenido en cuenta para realizar ese análisis y la calidad de los mismos.
Si acabas de llegar aquí por casualidad te cuento que ya están disponibles las dos primeras entregas sobre la evidencia científica y que puedes consultar aquí:
- Cómo se lee y publica un artículo científico
- ¿Qué diferencia hay entre un ensayo in vivo, in vitro, ex vivo e in silico?
Ensayos clínicos
Los ensayos clínicos son estudios experimentales dónde se evalúa en humanos la eficacia y seguridad de fármacos, sustancias, equipo sanitario, terapias, etc. Son los más exhaustivos, los que mayor información arrojan y también, los que más inversión requieren.
Artículo de interés: El blog de Pills ¿Son arriesgados los ensayos clínicos?, Virtudes reig.
Diseño de un estudio clínico: variables
Una vez que hemos realizados ensayos pre-clínicos y nos lanzamos a un ensayo clínico, tenemos que diseñar el cómo, dónde y cuándo. Y es cuando comienza el juego de cartas, las condiciones y los parámetros posibles y variables de cada ensayo.
Los cuatro factores más importantes son:
- Aleatoriedad: cómo se asignan los individuos a los diferentes grupos. Cuanto más aleatorio, menos sesgo. (Randomized trial)
- Ensayo controlado: conocemos y controlamos las diferentes variables que existen en el ensayo. Si además es aleatorio tenemos los tan conocidos Randomized Controlled Trial (RCTs)
- Enmascaramiento: quién sabe la información. Información relevante, ya que nos indica el nivel de sesgo y posterior clasificación según su nivel de evidencia científica.
- Abierto (Open Label): cuando todo el mundo lo sabe lo que ocurre (paciente/control/médico/analista/etc)
- Un solo ciego (single-blind) : cuando el paciente no sabe que tratamiento recibe (placebo/fármaco)
- Doble ciego (double blind): paciente y médico desconocen qué tratamiento recibe o se asigna a cada individuo
- Triple ciego (triple blind): paciente, médico y analista desconocen el tratamiento asignado a cada individuo
- Diseño de grupos
- grupo control: placebo o con un material de referencia): un buen estudio clínico, debe realizar ensayos en grupo control (en el famoso artículo del 2004 de los parabenos, brillaba por su ausencia)
- grupo comparativo: materiales similares/referencia/competencia
- grupo experimental: grupo dónde se realiza la intervención.
Una vez determinado el tipo de estudio que tenemos, ya sea un ensayo aleatorio de doble ciego o abierto, podemos seguir controlando y realizando filtros en los estudios. Por ejemplo, según:
- El tipo de individuo: edad, sexo, patologia, términos de inclusión y exclusión en el ensayo, zona geográfica.
- Tamaño de muestra: no es lo mismo un ensayo de 40 personas, que de 1000.
Si recordamos algo de estadística, cuantas más variables, más tipos de ensayos podremos diseñar. En función del tipo de dispositivo/fármaco, se customizará el estudio como mejor se acople al estudio.
Existen ensayos de una sola fase, y ensayos (los de la industria farmaceútica) que pasan todos los estadios, desde los pre-clínicos, hasta las fases I-IV.
Evidentemente, no todos los ensayos tienen por qué ser RCTs de triple ciego. Pero conocer los tipos que hay nos permitirá reconocer qué estudios son más concluyentes y cuales no, y nos permitirá su clasificación según su nivel de evidencia.
Estudios observacionales
Son estudios no experimentales, es decir, no se testa ningún medicamento/sustancia/equipo sanitario, si no que se realiza una observación sobre un efecto determinado. Son más sencillos de realizar, cuestan menos dinero, pero tienen más sesgo que los ensayos clínicos.
Dentro de los observacionales tenemos dos grandes grupos: los analíticos y los estudios descriptivos.
Los estudios analíticos son los que evalúan la relación «causa-efecto», por ejemplo, entre una exposición a un fármaco y el desarrollo o ausencia de patologías o efectos secundarios, pero no son concluyentes.
- Estudio de casos y controles (case-control study): muestreo relacionado con la exposición
- Estudio de cohortes (cohort study): muestreo con relación a una enfermedad o efecto observado
En el caso de los estudios descriptivos se caracterizan determinadas variables, se evalúan estadísticamente y se generan hipótesis.
Por ejemplo, serían aquellos que nos indican en qué zona de España puede existir mayor prevalencia de cáncer de mamá (estudios transversales). Normalmente arrojan información de manera hipotética y son útiles como paso previo a realizar otro tipo de estudios, pero no son concluyentes.
- Estudios transversales (cross-sectional studies)
- Ensayos ecológicos: se describe una enfermedad/efecto en función a unas variables de interés (edad, zona geográfica, etc)
- Estudios de caso único o serie de casos: describen casos puntuales sobre una enfermedad o diagnóstico en común
Para los interesadxs en profundizar un poco más, os dejo los enlaces al final del artículo. Veréis que en función de la base de datos o tipo de disciplina, encontramos diferentes clasificaciones un poco más o menos extensas, pero para un simple lector creo que es suficiente. 🙂
Limitaciones de los estudios observacionales
El problema que presentan los estudios observacionales es el sesgo y la precisión en comparación con un ensayo clínico. Aunque controlemos las variables, siempre se eligen las que nos interesan y en ocasiones, los datos extraídos están limitados a tiempo, zona geográfica, sexo o edad, entre otros.
Hay que tener en cuenta que la información que podemos obtener de este tipo de estudio se limita a:
- estudio de posibles hipótesis
- análisis de tendencias
- planificación en medidas sanitarias
y en cambio, no podrá dar información sobre una relación causa- efecto (causal: resultados no concluyentes).
Cómo saber qué estudio tiene mayor evidencia
La gran pregunta. ¿Puede un ensayo aislado determinar de manera categórica relación causa-efecto? Lo cierto es que no.
Cuando analizamos la evidencia científica no se estudia solo un ensayo clínico, si no todos los que se han realizado hasta el momento. Se analizan de manera crítica y objetiva los resultados, y se generan conclusiones.
Por eso, aunque en ocasiones nos podamos apoyar en ciertos estudios, por ejemplo, para describir que las propiedades antimicrobianas de los aceites esenciales y su concentración, apoyándonos en un único estudio no podemos generar conclusiones en términos de seguridad y eficacia.
Aquí entraríamos ya en los niveles de evidencia científica y la pirámide de evidencia científica, de los que hablaremos en la entrada siguiente.
Referencias
- Cancer Institute NSW
- https://www.clinicaltrialsregister.eu/
- https://www.clinicaltrialsregister.eu/doc/EU_Clinical_Trials_Register_Glossary.pdf
- Investigación y ensayos clínicos. Farmacia hospitalaria.
-
In vitro Environmental Toxicology – Concepts, Application and Assessment, Ed. Georg Reifferscheid and Sebastian Buchinger, Springer. ISBN: 978-3-319-45906-6
-
Requisitos preclínicos antes de los primeros ensayos en el ser humano, EUPATI.
- Study Designs, Centre of Evidence Based Medicine (CEBM)
- Carlson MD, Morrison RS. Study design, precision, and validity in observational studies. J Palliat Med. 2009;12(1):77-82.
- Molina Arias M., Ochoa Sangrador C., Tipos de estudios epidemeológicos, Evid. Pediatria, 2013, 9, 53.
- Pita Fernández S. , Tipos de estudios clínico epidemiológicos, Tratado de Epidemiología Clínica, 1995, 25-47.