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Revisión de ensayos clínicos - Global Health Trials

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30 <strong>Revisión</strong> <strong>de</strong> <strong>ensayos</strong> <strong>clínicos</strong>: una guía para el Comité <strong>de</strong> ética<br />

Pero el volumen <strong>de</strong> esos <strong>ensayos</strong> ha<br />

aumentado más <strong>de</strong> doce veces en las<br />

últimas tres décadas, mientras que el<br />

número total <strong>de</strong> publicaciones en<br />

PubMed aumentó tres veces durante el<br />

mismo período (ver ilustración). Podría<br />

<strong>de</strong>cirse que ese número no es una<br />

medición precisa <strong>de</strong>l nivel <strong>de</strong> actividad<br />

<strong>de</strong> investigación. Los <strong>ensayos</strong> <strong>clínicos</strong>, <strong>de</strong><br />

hecho, duran un período largo, incluso<br />

años, mientras que muchos otros<br />

estudios <strong>de</strong> investigación biomédica son<br />

mucho más cortos, y se realizan en un<br />

laboratorio <strong>de</strong> investigación, no en seres<br />

humanos. Sin embargo, queda claro <strong>de</strong><br />

esas estadísticas manifestadas que los<br />

<strong>ensayos</strong> <strong>clínicos</strong> se han hecho cada vez<br />

más populares y que po<strong>de</strong>mos esperar<br />

un rápido aumento <strong>de</strong> las activida<strong>de</strong>s<br />

relacionadas con los <strong>ensayos</strong> <strong>clínicos</strong>.<br />

El número total <strong>de</strong> publicaciones científicas biomédicas y el número <strong>de</strong><br />

publicaciones <strong>de</strong> <strong>ensayos</strong> controlados aleatorizados (ECA) en la base <strong>de</strong> datos<br />

<strong>de</strong> publicaciones <strong>de</strong> PubMed.<br />

Todas las Publicaciones<br />

publicaciones<br />

<strong>de</strong> ECA<br />

Año n n %<br />

2008 810.654 18.617 2,3<br />

1998 467.069 10.769 2,3<br />

1988 379.690 4.535 1,2<br />

1978 269.472 1.468 0,5<br />

A primera vista, la metodología <strong>de</strong><br />

25.000 20.000 15.000 10.000 5.000 000 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0<br />

25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0.0 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0<br />

investigación con <strong>ensayos</strong> <strong>clínicos</strong> no es<br />

Number of RCT Proportion<br />

Proporción<br />

of<br />

<strong>de</strong><br />

all<br />

todas<br />

PubMed<br />

las<br />

publications<br />

publicaciones<br />

Número <strong>de</strong> ECA (n)<br />

(%)<br />

<strong>de</strong> PubMed (%)<br />

complicada, pero hay muchos factores<br />

que <strong>de</strong>ben tenerse en cuenta para<br />

diseñar un buen ensayo. La característica<br />

más importante y crucial <strong>de</strong>l diseño <strong>de</strong> <strong>ensayos</strong> <strong>clínicos</strong> es el criterio <strong>de</strong> valoración primario <strong>de</strong>l<br />

ensayo; la selección <strong>de</strong>l criterio <strong>de</strong> valoración equivocado hace que el ensayo no tenga valor, ya que<br />

sería difícil interpretar los resultados <strong>de</strong> manera correcta y sólida y hacer que sean aceptados en<br />

general.<br />

2008<br />

1998<br />

1988<br />

1978<br />

Publicaciones PubMed Publications en PubMed - Randomised - Ensayos Controlled controlados <strong>Trials</strong> aleatorizados (RCT) (ECA)<br />

18,617 18.617<br />

10.769 10,769<br />

4.535 4,535<br />

2.2 Diseño <strong>de</strong> <strong>ensayos</strong> <strong>clínicos</strong><br />

1.468 1,468<br />

0.5 0,5<br />

1.2 1,2<br />

2,3<br />

2.3<br />

2,3 2.3<br />

La importancia <strong>de</strong>l diseño<br />

<strong>de</strong> <strong>ensayos</strong> <strong>clínicos</strong><br />

El objetivo general al diseñar un<br />

ensayo clínico es po<strong>de</strong>r brindar el<br />

mejor y más confiable cálculo<br />

posible <strong>de</strong>l efecto y/o la<br />

seguridad <strong>de</strong> un cierto artículo en<br />

estudio. Ahora, ese cálculo nunca<br />

será totalmente concluyente,<br />

dado que sólo se observa una<br />

submuestra <strong>de</strong> la población<br />

completa <strong>de</strong> participantes (ver<br />

ilustración). Siempre cabe la<br />

posibilidad <strong>de</strong> que la muestra en<br />

cuestión, <strong>de</strong> hecho, no represente<br />

<strong>de</strong>l todo a la población<br />

subyacente. Eso lleva a dos<br />

posibles errores:<br />

(I) llegamos a la conclusión <strong>de</strong><br />

que existía una diferencia entre<br />

los dos grupos <strong>de</strong> tratamiento<br />

cuando, en realidad, no había<br />

ninguna diferencia (resultado<br />

Población<br />

¿La población es<br />

representativa, o no<br />

Muestra al azar<br />

La razón para usar la bioestadística en la investigación clínica es que<br />

seleccionaremos una o varias submuestras <strong>de</strong> la población total. Los resultados <strong>de</strong>l<br />

estudio <strong>de</strong>scribirán las características <strong>de</strong> la(s) muestras(s). Las estadísticas médicas<br />

nos ayudan a explicar cuánta confianza tenemos en que los resultados también<br />

reflejen las características <strong>de</strong> la población total.<br />

A<br />

B

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