investigacion, tipos de estudio, ensayos clinicos

1. DRA. PAULABERMUDEZ
CAPÍTULO 10 DISEÑO DE UN ESTUDIO
ALEATORIZADO CON ENMASCARAMIENTO
MEDICINA BASADA EN LA EVIDENCIA

2. DISEÑO DE UN ESTUDIOALEATORIZADO
CON ENMASCARAMIENTO
En los ensayos clínicos, el investigador aplica una intervención y
observa el efecto sobre una o más variables de respuesta.
La asignación aleatoria de la intervención minimiza la influencia de
las variables de confusión.
El enmascaramiento de su administración minimiza la posibilidad
de que los efectos aparentes de la intervención se deban al uso
diferencial de otros tratamientos en los grupos de intervención y
testigo.

3. DISEÑO DE UN ESTUDIOALEATORIZADO
CON ENMASCARAMIENTO
Este capítulo se centra en
el diseño del clásico
ensayo aleatorizado con
enmascaramiento:
Seleccionando los
condiciones de los grupos de
intervención y testigo
Definiendo las variables de
respuesta y los efectos
adversos
Determinando las
variables predictivas y las
variables de respuesta
Evalua los abordajes de la
aleatorización y el
enmascaramiento
seleccionando los
participantes

4. SELECCIÓN DE LAS CONDICIONES
DE INTERVENCIÓN Y TESTIGO
Inicia el estudio
Tiempo de seguimiento
Grupo: A
Grupo: B
población
Resultado
Resultado
Nuevo tratamiento
Tratamiento control
GRUPO DE
INTERVENCIÓN
GRUPO
TESTIGO
EFICACIA Y SEGURIDAD
PLACEBO

5. Elección de la intervención
LA ELECCIÓN
DE LA
INTERVENCIÓN
DOSIS
DURACIÓN
FRECUENCIA

7. A veces, un investigador puede decidir comparar varias
dosis o niveles de intensidad con un solo grupo testigo.
Por ejemplo, cuando se
diseñó el Multiple Outcomes of Raloxifene Evaluation Trial
(estudio de evaluación de múltiples respuestas del
raloxifeno)
Con algunos tratamientos se ajusta la dosis para
optimizar el efecto en cada paciente individual. En estos
casos puede ser mejor diseñar
una intervención, de forma que la dosis del fármaco
activo se ajuste para lograr una respuesta clínica, como la
reducción de la viremia en
la hepatitis C.

8. Los ensayos para estudiar intervenciones únicas suelen ser mucho
más fáciles de planificar y realizar que los que estudian combinaciones
de tratamientos.
El principal inconveniente del estudio de combinaciones de tratamientos es que
el resultado no puede proporcionar conclusiones claras sobre cada uno de los
elementos de las intervenciones.

9. Elección de los testigos
• El mejor grupo testigo recibe un tratamiento no activo de
un modo que puede enmascararse, lo que, para
medicaciones, generalmente precisa un placebo que no
pueda distinguirse del tratamiento activo.
• Esta estrategia compensa cualquier efecto placebo de la
intervención activa (por sugestión o expectativa)
• De modo que cualquier diferencia de respuesta entre los
grupos del estudio pueda atribuirse a un efecto específico
de la intervención.

10. • La comparación más clara entre los grupos de intervención y testigo se
produce cuando no existen cointervenciones: medicamentos, tratamientos o
conductas (aparte de la intervención del estudio) que alteran el riesgo de
producir el resultado de interés.
A menudo no es posible suspender otros tratamientos que no son la
intervención del estudio.

11. ELECCIÓN DE LAS VARIABLES DE
RESPUESTA
• La definición de las variables de respuesta específicas del ensayo clínico influye
en otros muchos componentes del diseño, así como en el coste y la viabilidad
del estudio.
• Las variables de respuesta clínicas constituyen la mejor prueba sobre si se
deben utilizar o no los tratamientos y las intervenciones preventivas, y cómo
hacerlo.
• Para las respuestas que no son habituales, como la aparición de cáncer, los
ensayos deben ser generalmente extensos, prolongados y caros.
• Los ensayos que utilizan variables de respuesta intermedias pueden mejorar el
conocimiento de la fisiopatología y proporcionar información para elegir la mejor
dosis o frecuencia de tratamiento en los estudios con variables de respuesta
clínicas.

12. ELECCIÓN DE LAS VARIABLES DE
RESPUESTA
• La definición de las variables de respuesta específicas
del ensayo clínico influye en otros muchos componentes
del diseño, así como en el coste y la viabilidad del
estudio.
Los estudios
deben incluir
diversas variables
variables de
respuesta para
aumentar la
riqueza de los
resultados.
POSIBILIDAD DE
ANALISIS
SECUNDARIOS
VARIABLE
PRINCIPAL

13. Número de variables de respuesta
• A menudo es deseable tener varias variables de respuesta que midan
aspectos diferentes de los fenómenos de interés.
Criterios de valoración compuestos

14. Criterios de valoración compuestos
• En algunos estudios se definen criterios de valoración
formados por diferentes episodios o medidas diferentes.
• Por ejemplo, en muchos estudios de intervenciones para
reducir el riesgo de cardiopatía isquémica se incluyen en
el criterio de valoración varios episodios coronarios
específicos, como infarto de miocardio, muerte coronaria
y técnicas de revascularización coronaria.

15. Efectos adversos
• El investigador debe incluir medidas
de respuesta que detecten la
aparición de efectos adversos que
pueden deberse a la intervención.
• Dar a conocer si los efectos
beneficiosos de una intervención
valen más que los adversos es un
objetivo principal de la mayor parte
de los ensayos clínicos, incluso los
que prueban tratamientos
aparentemente inocuos, como un
programa de educación sanitaria.
• Los efectos adversos pueden oscilar
desde síntomas relativamente leves,
como un exantema transitorio o
leve, hasta complicaciones graves y
mortales.

16. Los efectos adversos que se describen como síntomas o
términos clínicos se deben codificar y categorizar para su
análisis.
LOS DICCIONARIOS
MEDDRA
(WWW.ICH.ORG/PRODU
CTS/MEDDRA.HTML)
LOS
DICCIONARIOS
SNOMED
(HTTPS://WWW.NL
M.NIH.GOV/RESEA
RCH/UMLS/)
son diccionarios de términos utilizados habitualmente que están
agrupados de diferentes maneras, como síntomas, diagnósticos
específicos y sistema orgánico al que afectan.

17. SELECCIÓN DE LOS PARTICIPANTES
• En un ensayo clínico, los criterios de inclusión y exclusión
tienen el objetivo de identificar una población en la que es
posible, ético y relevante estudiar el efecto de la
intervención sobre las respuestas.
• Los criterios de inclusión deben producir un número
suficiente de participantes que tengan una incidencia
suficientemente elevada del criterio de valoración
principal para lograr la potencia adecuada para encontrar
un efecto importante de la intervención sobre el criterio de
valoración.

18. CRITERIOS DE INCLUSIÓN
• Los criterios de inclusión deben producir un número
suficiente de participantes que tengan una incidencia
suficientemente elevada del criterio de valoración
principal para lograr la potencia adecuada para encontrar
un efecto importante de la intervención sobre el criterio de
valoración

19. Hay cinco razones principales para
excluir personas de un ensayo clínico
1. Se debe excluir a los posibles participantes si el
tratamiento o la intervención del grupo testigo no son
seguros.
2. Debe excluirse a las personas en las que no es
probable que el tratamiento activo sea eficaz.
3. como a aquellas que no es probable que acepten la
intervención o realicen un seguimiento completo

20. Diseñar un tamaño de la muestra adecuado y
planificar la reunión de participantes en consecuencia
Los ensayos clínicos con un número excesivamente bajo de participantes
para detectar efectos importantes son ineficientes y poco éticos, y pueden
conducir a conclusiones engañosas.
Por lo tanto, calcular el tamaño de la muestra es una de las primeras y
más importantes partes de la planificación de un ensayo, y se debe tener
en consideración el hecho de que las tasas de respuesta en los ensayos
clínicos suelen ser inferiores a las estimadas debido al sesgo del
voluntario sano.

21. MEDICIÓN DE LAS VARIABLES
BASALES
• Para facilitar el contacto con participantes que se han perdido
durante el seguimiento, es importante registrar los nombres,
números de teléfono, direcciones y direcciones de correo
electrónico de dos o tres amigos o familiares que siempre sepan
cómo llegar al participante.
• Cuando sea permisible, también es valioso un registro de números
de la seguridad social u otros números de identificación.

22. Descripción de los participantes
• Los investigadores deben reunir información sobre los
factores de riesgo y los posibles factores de riesgo de la
respuesta, y sobre las características de los participantes
que puedan afectar a la eficacia de la intervención.
• Estas mediciones también proporcionan un medio para
comprobar la posibilidad de comparar los grupos del
estudio aleatorizados en situación inicial y ofrecen
información para evaluar la posibilidad de generalizar los
resultados.

23. Medición del valor inicial de la variable de
respuesta
• Si las respuestas incluyen el cambio de una variable, la
variable de respuesta debe medirse al principio del
estudio del mismo modo que se medirá al final.
• En los estudios con una respuesta dicotómica
(los efectos de la terapia cognitiva conductual sobre las
puntuaciones de depresión), la mejor medida
generalmente es un cambio de la variable de respuesta
durante el transcurso del estudio.

24. • BANCO DE MUESTRAS
• Guardar imágenes, suero, ADN, etc.,
al principio permitirá realizar
mediciones posteriores de los
cambios producidos por el
tratamiento, marcadores biológicos
que predicen la respuesta y factores
como el genotipo que podrían
identificar a personas que responden
bien o mal al tratamiento.
• Las muestras almacenadas pueden
ser también una importante fuente
para estudiar otras preguntas de
investigación no relacionadas
directamente con la respuesta
principal.

25. ALEATORIZACIÓN Y
ENMASCARAMIENTO
ALEATORIZACIÓN
Debido a que la aleatorización es la pieza clave de un ensayo clínico,
es importante que se realice correctamente.
El procedimiento realmente
distribuya los tratamientos al
azar.
Las asignaciones sean
resistentes a la manipulación

26. TÉCNICAS ESPECIALES DE
ALEATORIZACIÓN
• El método preferido es típicamente la aleatorización simple de los
participantes individuales a cada uno de los grupos de intervención.
Los ensayos de tamaño pequeño o moderado tendrán un pequeño
aumento de la potencia si se usan procedimientos de aleatorización
especiales para equilibrar el número de participantes en cada uno de
los grupos.

27. Habitualmente, la mejor decisión es asignar números iguales a
cada uno de los grupos en estudio, porque esto maximiza la
potencia para cualquier tamaño de la muestra total dado.
• El aumento del cociente de participantes asignados al tratamiento activo
respecto a los testigos puede hacer que el estudio sea más atractivo para
los posibles participantes, como los que tienen infección por el VIH, que
quisieran tener la mayor probabilidad de recibir un tratamiento activo si
participan.
• La reducción del cociente de participantes que reciben el tratamiento
activo respecto a los testigos puede hacer que el estudio sea
asequible cuando la intervención es muy costosa

28. Enmascaramiento
• Siempre que sea posible, el investigador debe diseñar la intervención
de tal forma que los participantes en el estudio, el personal que está
en contacto con ellos, las personas que realizan las determinaciones
y las que evalúan y adjudican las respuestas desconozcan la
asignación del grupo del estudio.

29. ¿Qué hacer cuando el enmascaramiento
es imposible?
• En algunos casos, el enmascaramiento es difícil o
imposible, bien sea por razones técnicas o éticas.
• Por ejemplo, es difícil conseguir que los participantes
desconozcan la asignación si se les asigna a una
intervención educativa, dietética o de ejercicio.
• Con frecuencia, las intervenciones quirúrgicas no pueden
enmascararse, porque puede no ser ético realizar una
falsa intervención en el grupo testigo.

30. GRACIAS….