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Última actualización: 12/12/2018
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Ref. ID 79347
 
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Glasziou P, Chalmers I, Rawlins M, McCulloch P. When are randomised trials unnecessary? Picking signal from noise
British Medical Journal (BMJ)
17 de febrero 2007
Volumen 334 página(s) 349-51

Cuando el efecto de un tratamiento es de magnitud importante, puede no ser necesario un ensayo clínico para demostrar el efecto beneficioso. Se cita la experiencia del primer uso de las sulfamidas en el tratamiento de la sepsis puerperal; aunque algunas pacientes tratadas murieron, los porcentajes de las que sobrevivieron infecciones graves aumentó sensiblemente, en comparación con la experiencia anterior.

Para ayudar a pensar en ejemplos para los que no sería necesario un ensayo clínico, se proponen tres ejemplos: el "beso de la madre" para extraer un cuerpo extraño de las fosas nasales (consistente en taponar el orificio del lado contrario y chupar en el lado obstruido para atraer el cuerpo extraño), el tratamiento con láser de las manchas vináceas al nacimiento, y la fundoplicación para la pirosis.

Se citan ejemplos históricos de efectos espectaculares del tratamiento:

- Insulina en la diabetes

- Transfusión de sangre en caso de shock hemorrágico grave.

- Sulfanilamida en la fiebre puerperal.

- Estreptomicina en la meningitis tuberculosa.

- Desfibrilación para la fibrilación ventricular.

- Reducción cerrada y fijación para fracturas de huesos largos con desplazamiento.

- Salicina para la fiebre reumática aguda.

- Neostigmina para la miastenia gravis.

- Traqueotomía para la obstrucción traqueal.

- Sutura para la reparación de grandes heridas.

- Drenaje para el dolor por absceso.

- Presión o sutura para detener una hemorragia.

- Éter para anestesia.

- Válvula de una vía o drenaje sumergible para neumotórax y hemotórax.

- Fototerapia para la tuberculosis cutánea.

- Quimioterapia combinada con cisplatino, vinblastina y bleomicina para el cáncer de testículo diseminado.

Se desarrolla en términos matemáticos el principio de que un porcentaje elevado de respuestas en una serie sin grupo de control puede constituir una prueba de eficacia cuando la tasa de respuestas es muy elevada.

En enfermedades estables o progresivas, los efectos inmediatos del tratamiento son fáciles de demostrar (extracción de catarata sobre visión, inhibidores de la colinesterasa en intoxicación por organofosforados, procedimientos quirúrgicos citados anteriormente, o también reparación de hernia o incisión para hematoma perianal).

Se puede intentar predecir el resultado (pronóstico actual) sin tratamiento. Esto puede ser relativamente sencillo en cuadros estables o progresivos, pero puede ser muy impredecible en cuadros fluctuantes o probabilísticos. El pronóstico puede ser clasificado según su predictibilidad en:

- estable (por ej., mancha cutánea, cuerpo extraño),

- progresivo (sordera osteoesclerótica, catarata, muchos cánceres),

- de remisión espontánea (resfriados, erupciones víricas),

- fluctuante (artritis reumatoide, eccema, depresión),

- episódico (migraña, asma), y

- probabilístico (acontecimiento futuro, por ej., ictus).

Siguen algunas consideraciones probabilísticas y estadísticas sobre la inrteracción entre pronóstico y efecto del tratamiento, los cuales interactúan como ruido y señal, y sobre cómo la facilidad de identificar los efectos del tratamiento depende de la razón entre señal y ruido. A continuación se preguntan sobre la magnitud de la diferencia entre el resultado del tratamiento (señal) y el pronóstico natural (ruido).

Se propone que una diferencia extrema entre los cursos clínicos de pacientes tratados y no tratados podría definirse con dos reglas:

1) que la probabilidad convencionalmente calculada de las observaciones en los dos grupos de la misma población deben ser de menos de 0,01, y

2) que el estimador del efecto del tratamiento (OR) debe ser de magnitud elevada.

Finalmente, en una tabla se revisan los criterios de Bradford Hill sobre causalidad (se excluye la prueba experimental -de ensayos clínicos- porque es el objeto del propio artículo):

- Secuencia temporal (el tratamiento precede al efecto)

- Fuerza de la asociación (por ej., correlación o riesgo relativo)

- Plausibilidad (basada en los conocimientos actuales sobre el mecanismo de la enfermedad)

- Consistencia (entre contextos y métodos)

- Coherencia (con el conocimiento sobre tratamientos relacionados)

- Relación dosis-respuesta

- Especificidad (el tratamiento causa el efecto y poco más que eso).

Se aplican estos criterios a los ejemplos iniciales (beso de madre, láser y fundiplicación).

Se concluye que se pueden hacer inferencias fiables sobre los efectos de los tratamientos en varias situaciones en las que es poco probable que los efectos del tratamiento sean confundidos con los efectos de los sesgos. Estos tratamientos son sobre todo intervenciones mecánicas como procedimientos quirúrgicos, en los que hay una rápida respuesta sobre una base estable. Una estrategia probabilística basada en la razón señal-ruido puede ayudar a definir estas situaciones. La fuerza de la relación ya ha sido incorporada al proceso de graduación de las pruebas ("evidence") sugerido por la colaboración GRADE.

Los recientes ejemplos del tratamiento hormonal sustitutivo (THS, HRT) y el ß-caroteno demuestran hasta qué punto lo datos de estudios no aleatorizados pueden ser causa de grandes problemas. Sin embargo, en estos dos casos la razón señal-ruido era modesta, con riesgos relativos de alrededor de 2.

En algunas circunstancias se pueden inferir los efectos del tratamiento a partir de series de casos planificadas y estudios de cohortes sin distribución aleatoria. Es necesaria mayor investigación orientada a obtener mejores estimaciones de los límites plausibles del sesgo en diferentes tipos de diseños no aleatorizados.