Un paso clave para alta calidad de evidencia: aleatorización y asignación de tratamiento. Parte 11

Resumen

Los estudios aleatorizados controlados (ECAs) son el mejor diseño para responder preguntas sobre la eficacia de intervenciones terapéuticas(1). Uno de los aspectos más importantes y centrales en los ECAs es el proceso de aleatorización y asignación de los sujetos a la rama determinada por este mismo pro-cedimiento.La aleatorización es el método para asignar a alguna de las ramas de la investigación a pacientes individuales que fueron aceptados en un estudio (es decir que cumplen criterios de inclusión y no cumplen ningún criterio de exclusión).Usualmente existen dos ramas en los ensayos clíni-cos, una denominada rama “tratamiento” o experi-mental (es el grupo que recibirá la intervención que se intenta estudiar) y otra rama “control” (es el gru-po que recibirá el tratamiento “estándar” o usual). Existen ocasiones en que existen más de dos ramas o grupos de aleatorización, pudiendo ser varios gru-pos “intervención” (por ejemplo, diferentes dosis o regímenes de administración de la intervención, algo frecuente en ECAs fase II, donde el tratamiento experimental es administrado en más de una dosis única) o más de un grupo control. Serán los inves-tigadores principales o autores del protocolo de in-vestigación los que determinarán, antes del inicio del ensayo clínico, el número total de grupos al que serán asignados los sujetos participantes, así como la distribución en los mismos.Es por el proceso de aleatorización que se considera que los ECAs aportan alta calidad de evidencia. El poder de la aleatorización reside en que, gracias a ésta, habrá igual distribución de los “factores pro-nósticos” para el desarrollo del punto final del es-tudio tanto en el grupo “tratamiento” (intervención) como en el grupo control. Si la aleatorización es exi-tosa, los pacientes de ambos grupos tendrán igual pronóstico (probabilidad de desarrollar el evento que califica como punto final) al momento de inicio del estudio, y serán sólo diferentes en términos gru-pales en lo que respecta al tratamiento que recibirán. Ésta es una de las diferencias principales con los es-tudios observacionales en que, muy a pesar de los esfuerzos que pueden realizar los investigadores en este tipo de estudio para que los grupos sean com-parables (por ejemplo, métodos estadísticos como puntajes de propensión, o modelos de regresión lo-gística para control de confusores), pueden existir factores pronósticos, determinantes del punto final que se quiere evaluar, desconocidos que se encuen-tren “desbalanceados”. La aleatorización permite que no sólo los factores pronósticos conocidos estén distribuidos en igual proporción entre el grupo tra-tamiento y control, sino también, y más importante, los factores pronósticos que desconocemos y/o cuyo valor pronóstico verdadero puede ser dificultoso de discriminar. La razón por la que en los estudios don-de las preferencias del paciente o el médico a car-go determinan qué tipo de tratamiento recibirá un paciente (estudios observacionales) frecuentemente puede mostrarnos resultados “no verdaderos” que luego no pueden ser comprabados en ECAs, es que la mortalidad y morbilidad pueden resultar y verse influenciadas por muchos elementos independiente-mente del tratamiento recibido por el paciente. Un buen ejemplo de esta situación han sido los estudios observacionales sobre terapia de reemplazo hor-monal (TRH) para mujeres posmenopáusicas, que indicaban un efecto beneficioso en la prevención de enfermedades cardiovasculares en las pacientes a las que les fue prescripta esta intervención(2). De hecho, basado en estos estudios observacionales, durante más de una década fue recomendado el uso de TRH a mujeres posmenopáusicas. En el año 2002 la publicación de los resultados de un ECA que re-clutó más de 16000 mujeres posmenopáusicas y las aleatorizó a dos posibles estrategias: terapia de rem-plazo hormonal o placebo, cambió radicalmente la práctica médica(3). Las mujeres asignadas al grupo tratamiento evidenciaron mayor riesgo de cardio-patía isquémica, tumores mamarios, enfermedad tromboembólica venosa y accidente cerebro-vascu-lar. Esta diferencia fue explicada posteriormente en el desbalance importante de factores pronósticos en los grupos evaluados en estudios observacionales. En estos estudios, las mujeres que recibían TRH po-seían un nivel socio-económico más elevado, prac-ticaban más ejercicio, tenían menor prevalencia de tabaquismo, poseían mayor nivel educativo y con-sultaban más frecuentemente al médico que las mu-jeres a las que no se les había prescripto TRH.Otro claro ejemplo que proporcionó resultados sor-presivos en relación a la evidencia previa provenien-te de estudios observacionales, fue la demostración de que las vitaminas antioxidantes no previenen el desarrollo de cáncer gastrointestinal. Incluso, una de estos productos antioxidantes, la vitamina E, puede aumentar la mortalidad por todas las causas(4,5).Sin embargo, el proceso de aleatorización no garan-tiza que ambos grupos permanezcan “balanceados” a lo largo de todo el estudio. La mejor estrategia para mantener el “balance” de factores pronósticos a lo largo del estudio es que, tanto sujetos de investi-gación como investigadores y personal que evaluará la ocurrencia del punto final, permanezcan “ciegos” (sin conocimiento) del grupo al que los sujetos de investigación fueron asignados.