¿Por qué se necesitan controles doble ciego y grupos de prueba para probar la vacuna experimental contra el Ébola?

¡GUAUU! Estas son buenas noticias, PERO. . .

Leí el artículo. Los intervalos de confianza mostraron que la eficacia podría estar entre aproximadamente 70% y 100%. Esto sigue siendo una GRAN NOTICIA para esta enfermedad mortal.

Las pruebas estadísticas a doble ciego evitan que los participantes en la prueba sean parciales. Necesitamos diferenciar entre la hipótesis nula y las variables probadas. [1] Por ejemplo, si usa un aerosol nasal en el “primer síntoma” de un resfriado, ¿previene el frío? La hipótesis nula dice NO (y esto se demuestra con sprays nasales homeopáticos)

Solo soy un simple médico de campo, pero las estadísticas nos dicen que el “verdadero valor” que un profesor de estadística me dijo que solo conocía Dios está entre el 70 y el 100 por ciento en la prevención de esta enfermedad. Estos son muy buenos números. Sin embargo, NADA es 100% en la práctica médica (como regla general). Aún así, parece una muy buena vacuna.

Me gustaría señalar que dejaron de aleatorizar a las personas cuando el código fue roto por un tercero durante el ensayo (si entendí correctamente) y usaron la vacuna cuando mostró lo bueno que realmente era. (“Después de una recomendación de una junta independiente de monitoreo de datos y seguridad, se detuvo la asignación al azar y se ofreció la vacunación inmediata a los niños de 6 a 17 años y a todos los anillos identificados). [2]

¡Un punto para los buenos!

Notas a pie de página

[1] Hipótesis nula – Wikipedia

[2] http://www.thelancet.com/journal…

La prueba doble ciego siempre es necesaria para la medicina o, de hecho, cualquier procedimiento que involucre a seres humanos. La experiencia amarga muestra que si un sujeto o un evaluador saben si pertenecen al grupo de control o de tratamiento, esto afectará su juicio. Solo las pruebas en las que ni el paciente tratado ni el verificador verifican si el tratamiento ha funcionado saben si el tratamiento sometido a prueba se debe utilizar para recopilar estadísticas.

Además de lo que dijeron los demás, si la enfermedad que se está probando tiene una alta tasa de morbilidad y / o mortalidad , puede hacer que el grupo de control sea más pequeño.

Por ejemplo, si la enfermedad es un 99% fatal y tiene 100 sujetos, podría hacer que el número de grupo de control sea 10. Esperaría que solo 0.1 del control sobreviviera y 0.9 del grupo de prueba sobreviviera si la posible cura es inútil (la hipótesis nula). De esa forma, si la cura es de alguna ayuda, debería ver a unos pocos sobrevivientes en el grupo de prueba y no demasiadas personas en el control tendrían que haber muerto.

Para evitar obtener un resultado falso positivo o falso negativo en función de los sesgos de los participantes.