Primero describiré el diseño de ensayo clínico más simple posible usando un ejemplo hipotético, y luego explicaré algunas de las cosas que crean complicaciones.
En mi ejemplo hipotético, el objetivo del estudio es comparar los puntajes de depresión para un grupo de personas que reciben un nuevo fármaco antidepresivo versus aquellos que reciben placebo. (Un ejemplo de un problema de investigación mucho más difícil: la evaluación de un programa de tratamiento de la adicción).
En el más simple de todos los mundos posibles, el investigador reclutaría personas que cumplan con el criterio de depresión inicial. (También se obtendrían medidas iniciales de depresión). Estas personas serían asignadas al azar ya sea a un placebo o a un tratamiento farmacológico. Aquellos en el grupo placebo reciben cápsulas que son idénticas en apariencia a la droga real.
Los participantes firman un formulario de consentimiento informado que les informa sobre los posibles beneficios y riesgos; ellos saben que podrían recibir el placebo. Se les informa sobre la duración del estudio y lo que se les pedirá que hagan. Los procedimientos del estudio y la declaración de consentimiento informado deben ser revisados y aprobados por una junta de revisión institucional (IRB). Vea más sobre esto en: Obtención del consentimiento informado de los pacientes: breve revisión de la actualización
Para minimizar los efectos de la expectativa, tanto los participantes como los investigadores que administran los medicamentos y evalúan la depresión deben estar “ciegos” ante la condición; en otras palabras, no saben quién compra o no el medicamento real. Esto se puede hacer poniendo números de código en botellas de píldoras, por ejemplo.
Si la depresión media para el nuevo grupo farmacológico es significativamente más baja que la depresión media para el grupo placebo, esta es una posible evidencia de que el nuevo fármaco es efectivo.
Sin embargo, pueden surgir muchos problemas durante este proceso que pueden limitar la generalización de los resultados o incluso invalidar el estudio.
Primero, reclutamiento. Esto puede hacerse de muchas maneras; algunos estudios reclutan a través de este sitio web. Inicio – ClinicalTrials.gov oa través de otras formas de publicidad. Por lo general, los participantes deben vivir cerca del centro médico donde se realiza el estudio y deben cumplir con muchos otros requisitos de elegibilidad.
Las personas que están dispuestas a inscribirse como participantes en los estudios médicos son diferentes en muchos aspectos que las personas que no están dispuestas, y esto puede limitar la generalización de los hallazgos sobre los posibles efectos de los medicamentos. Hay personas que se ganan la vida siendo conejillos de indias en la investigación médica. La vida de un conejillo de indias profesional y cerdos de Guinea profesionales pueden sobrevivir. Pruebas de drogas A veces las personas mienten sobre sus antecedentes médicos para ser aceptados como participantes.
Un participante ideal en un estudio de drogas tendría un diagnóstico de depresión que se realiza de forma estandarizada (no solo un autodiagnóstico) y estaría libre de otros problemas médicos y abuso de sustancias. Los investigadores pueden desear que los participantes no tengan otras formas de tratamiento continuo durante el ensayo clínico (aunque a veces solo incluyen un grupo de control de “tratamiento habitual” para intentar dar cuenta de esto). Una vez más, es posible que los participantes no sean totalmente veraces sobre el tratamiento en curso, la automedicación, etc.
Los medicamentos (como Prozac) que se estudian en ensayos clínicos basados principalmente en adultos jóvenes sanos pueden administrarse posteriormente a niños, ancianos frágiles e incluso animales de zoológico (si el ensayo clínico solo utiliza adultos jóvenes, puede que no nos informe sobre beneficios y riesgos para otros tipos de personas).
En todas las etapas de los ensayos clínicos, el desgaste o la deserción es un problema. Las personas que abandonan un estudio por diversas razones generalmente son sistemáticamente diferentes de quienes continúan en el estudio. Las razones para abandonar la escuela pueden incluir: una persona se mudó o se negó a continuar, tal vez debido a los efectos secundarios; o incluso, en estudios de tratamiento de la adicción, la persona murió. La consecuencia del desgaste es que la muestra final evaluada al final está sesgada hacia algunos tipos de participantes y sistemáticamente diferente de los demás. Se requiere que los investigadores documenten cómo los participantes son seleccionados, calificados y qué tipos de desgaste ocurren usando el diagrama de flujo CONSORT. Bienvenido al sitio web CONSORT
La deserción (abandono) de los participantes hace que el análisis de los datos sea extremadamente difícil: cuánto de la reducción de la depresión (si corresponde) se debe al tratamiento farmacológico y qué parte se debe a artefactos (por ejemplo, las personas más deprimidas podrían ser los que abandonan o se suicidan).
Algunos ensayos clínicos solo realizan un seguimiento para evaluar los efectos del tratamiento durante algunas semanas. En la vida real, las personas a menudo toman antidepresivos durante muchos años, y el ensayo clínico inicial no proporciona información sobre las posibles consecuencias del uso a largo plazo.
Cuando los ensayos clínicos son financiados por compañías farmacéuticas (y a menudo lo son), existe un fuerte sesgo hacia la demostración de fuertes efectos del tratamiento y efectos secundarios débiles. En el pasado, las compañías farmacéuticas no habían enviado estudios que no mostraran un efecto, o que produjeran efectos secundarios problemáticos, a la Administración de Alimentos y Medicamentos cuando solicitan la aprobación de la FDA para un nuevo medicamento. En los últimos años, han surgido reglas para exigir que el diseño para el estudio se registre con anticipación, y luego, los resultados deben ser informados si muestran resultados favorables o no Requisitos de FDAAA 801 (y un estudio que no se registró correctamente antes de el tiempo no puede ser publicado o presentado a la FDA).
Incluso con el prerregistro, todavía hay muchas maneras en que los analistas de datos pueden burlar los resultados de los estudios. La crisis de replicación (no replicar los resultados cuando otros investigadores ejecutan los estudios) es un problema tan grande en la medicina como en la psicología. Por ejemplos, ver
http://pss.sagepub.com/content/2 …
La extensión y las consecuencias de P-Hacking en la ciencia
Muchos estudios médicos informan los resultados solo en términos de “significación estadística” (un resultado que es estadísticamente significativo no implica necesariamente un impacto del tratamiento que sea lo suficientemente grande como para ser de importancia clínica o práctica. Las razones de probabilidad también se informan con frecuencia en la investigación sobre el tratamiento médico resultados (sin información sobre las tasas de base). Muchos ensayos clínicos dejan a las personas bajo la falsa impresión de que un nuevo medicamento es “altamente efectivo” cuando, de hecho, el nuevo fármaco podría haber tenido un rendimiento ligeramente mejor que el placebo.
En psicología, hay un movimiento hacia las “Nuevas estadísticas” Las nuevas estadísticas con un enfoque en informes de tamaño del efecto y meta análisis para resumir los tamaños del efecto en todos los estudios. Dependiendo del tipo de tamaño del efecto informado, es posible brindar a los médicos y a los pacientes un sentido más preciso del beneficio real del tratamiento que el que se brinda en la mayoría de los ensayos clínicos, como se informa habitualmente.
No es muy útil informar que un tratamiento como el medicamento muestra una mejoría “estadísticamente significativa” (p <.05).
Es útil decirle a la gente lo siguiente. Esta información a menudo no se incluye en los informes de artículos de revistas de ensayos clínicos (y su médico probablemente no sepa estas cosas).
- ¿Cuántos puntos cayeron las puntuaciones de las personas en medidas específicas de depresión (incluido un intervalo de confianza para indicar el error de muestreo)? ¿Se redujeron los puntajes de depresión de un rango que indica depresión moderada / severa, a un rango que indica depresión leve o nula?
- En múltiples puntos de seguimiento a tiempo, ¿este beneficio continúa existiendo?
- ¿Cuáles fueron los efectos secundarios del tratamiento y cuántas personas abandonaron porque no podían tolerar los efectos secundarios?
- Para medicamentos como la quimioterapia contra el cáncer: cuántas semanas o meses más vivió el paciente que recibió el nuevo tratamiento en comparación con el grupo control, y cuál fue su calidad de vida (por ejemplo, vómitos, pérdida de peso y otros problemas).
- ¿Cuál fue el efecto de un medicamento (como estatinas) sobre la mortalidad (p. Ej., Murió menos personas durante el estudio en el grupo que recibió estatinas)? ¿Cuál fue el efecto de la droga sobre la mortalidad por enfermedad cardiovascular? En la mortalidad por todas las causas? ¿Y fue la duración del estudio el tiempo suficiente para realmente evaluar esto bien?
- Para decirlo de otra manera, ¿cuál fue la diferencia media en la esperanza de vida para aquellos que recibieron / no recibieron un tratamiento (o que fueron / no estuvieron expuestos a un factor de riesgo)?
- Cuántas personas necesitarían recibir tratamiento para un solo paciente para recibir el beneficio (número necesario para tratar, NNT). Este número es a veces sorprendentemente grande; para ejemplos vea elNNT
Ha habido “drogas milagrosas” (como la penicilina, cuando se introdujo por primera vez), donde el uso de la droga a menudo hizo la diferencia entre la vida y la muerte.
Sin embargo, muchos medicamentos lanzados recientemente (recuerde, son liberados porque las compañías farmacéuticas pueden ganar mucho dinero con ellos, ¡no necesariamente porque sean altamente efectivos!) Solo un poco mejor que el placebo. La mayoría de los ensayos clínicos tampoco examinan si el nuevo medicamento tiene un mejor rendimiento que los medicamentos existentes para el mismo diagnóstico (no es necesario que tengan esta información para su aprobación por la FDA). Un medicamento nuevo solo tiene que superar al placebo lo suficientemente bien como para pasar la prueba de “estadísticamente significativo”)
Un alto precio por un medicamento no está relacionado con su efectividad (o su seguridad), sino con la fecha de vencimiento de la patente.
Amazon.com: La verdad sobre las compañías farmacéuticas: cómo nos engañan y qué hacer al respecto (9780375760945): Marcia Angell: Libros
Entonces, mi diatriba es acerca de los ensayos clínicos de medicamentos en medicina.
