Revisão de Estudos clínicos: - Pfizer

Capítulo 2. Características dos Estudos Clínicos 31
verdade não há diferença (resultado falso positivo), ou (II) concluirmos que não há diferença
entre dois grupos de tratamento, quando na verdade há uma diferença (resultado falso
negativo). O objetivo é identificar o melhor desenho do estudo com o objetivo de reduzir a
probabilidade de resultados falsos; isso depende de muitos fatores, como objetivos do
estudo, área terapêutica, comparação de tratamento, e fase de testes clínicos.
A bioestatística é uma ciência importante para estudos clínicos, pois fornece uma estimativa
da probabilidade de tirar uma ou outra das conclusões falsas. Por exemplo: quando
lançamos uma moeda 100 vezes, esperamos 50 caras e 50 coroas – mas podemos também
tirar números diferentes, como 60 e 40. Em estudos clínicos ocorre o mesmo, porque a
seleção aleatória de participantes normalmente envolve um grande número de
participantes mais difíceis ou mais fáceis para um tratamento em relação ao outro. O
tratamento A, que tem uma taxa de sucesso do tratamento verdadeira de 50%, poderia
mostrar 30 sucessos em 100 participantes, enquanto o tratamento B, que tem uma taxa
verdadeira de 40%, poderia apresentar 50 sucessos em 100 participantes. Com base na
nossa amostra combinada total de 200, poderíamos tirar a conclusão errada de que o
tratamento B é melhor do que o tratamento A (um resultado falso).
O problema básico é que as características importantes da amostra aleatória podem ou não
corresponder às do mundo real, isto é, a população-alvo total. E raramente sabemos o
quanto uma amostra é representativa do mundo real. A finalidade do desenho e
interpretação do estudo clínico é controlar o risco de cometer um erro, para descobrir a
verdade. Temos que decidir qual nível de risco podemos arcar e justificar racionalmente.
Observe que um resultado falso negativo irá, na prática, ser o fim de um programa de
desenvolvimento particular. Isto tem um custo não apenas para o patrocinador, mas
também para a sociedade, que perde a oportunidade de descobrir um possível tratamento
útil.
Quatro interpretações diferentes podem ser feitas a partir de um estudo clínico: os dois
erros mencionados acima, mais as interpretações corretas que refletem o mundo real, ou
seja: que o tratamento é eficaz ou ineficaz (vide ilustração). Um resultado falso positivo é
denominado erro tipo I, e um resultado falso negativo é denominado erro tipo II. O nível de
risco que estamos dispostos a assumir ao tirar uma conclusão errada pode também ser
medido pelo custo do estudo. Se podemos arcar com um tamanho de amostra muito grande
– por exemplo, 10.000 ao invés de 10 participantes – o risco de cometermos os erros tipo
I/II será reduzido a uma fração bem pequena. No entanto, o custo do estudo irá aumentar
1.000 vezes. Do ponto de vista da ética da pesquisa, podemos também colocar em risco um
número desnecessário de participantes do estudo ao aumentar o tamanho da amostra sem
fazer uma avaliação correta do risco.
Portanto, o principal objetivo do desenho de um estudo clínico é dar aos decisores uma
medida da probabilidade de certos riscos, pesados contra o investimento que precisa ser
feito para a diminuição do risco. O CE deve ter esta informação para decidir aprovar ou
rejeitar um protocolo de estudo clínico.
Os quatro tipos de interpretações que podem ser feitos a partir de um estudo clínico
Interpretação do estudo
Mundo real
Eficaz
Ineficaz
Eficaz
Sucesso
Erro tipo I: “falso
positivo”
Ineficaz
Erro tipo II: “falso
negativo"
Sucesso