diseño de estudios experimentales

1. DISEÑO DE ESTUDIOS
EXPERIMENTALES
Dr. Tomas Gálvez
tgalvezo@usmp.pe
Tipos de Estudios
Material elaborado por: FMH - USMP

2. Índice o tabla de contenidos
Estudios de Intervención no Aleatorizados
Porque Aleatorizar
Bloques Permutados Aleatorios
Estatificación y Disminuir Sesgo
Recomendaciones
• 1º
• 2º
• 3º
• 4º
• 5º

3. Estudios de Intervención noAleatorizados
• «Aquellos que defiendan que sólo el ensayo clínico
aleatorizado puede dar base suficiente para la adopción
de una intervención terapéutica o preventiva deberían
participar como voluntarios en un estudio aleatorizado y
con intercambio del tratamiento sobre el efecto del
paracaídas en la
salto desde 1.000
prevención del politraumatismo en un
metros de altura».

4. • Son diseños adaptados de los estudios experimentales,
pero en los cuasi experimentales, el investigador no
controla la distribución individual (Campbell y Stanley)
• La diferencia fundamental es que el grupo control no puede
ser creado por aleatorización
• Se utilizan para estudios de laboratorio clínico, cuando hay
impedimentos éticos o si no hay factibilidad económica
para hacer un experimental
• Sus ventajas: pueden hacerse con grupos pequeños, de
bajo costo y menos obstáculos prácticos
4
ESTUDIOS CUASI EXPERIMENTALES

5. ESTUDIOS CUASI EXPERIMENTALES
5
•Puede iniciarse con un estudio de prevalencia
•Termina con otro de prevalencia
No hay asignación aleatoria del factor
en estudio

6. • Son muy prácticos y factibles
• Permiten un aceptable nivel de
generalización
• Facilitan estudios cuando en
los experimentales no es posible la
aleatorización
• Limitaciones para formular
inferencias de asociaciones
causales consistentes
• Inconvenientes por el poco
control que se puede efectuar
sobre ciertas variables que podrían
distorsionar resultados
La realidad tal cual es no es totalmente reproducible en el experimento
6
Algunos experimentos naturales resultan siendo cuasi experimentos,
aunque podrían considerarse como un estudio observacional

7. BMJ. 2003 Dec 20;327(7429):1459-61.
Parachute use to prevent death and major trauma related to
gravitational challenge: systematic review of randomised
controlled trials.
Abstract
OBJECTIVES: To determine whether parachutes are effective in preventing•
major trauma related to gravitational challenge.
DESIGN: Systematic review of randomised controlled trials.•
• DATA SOURCES: Medline, Web of Science, Embase, and the Cochrane
Library databases; appropriate internet sites and citation lists.
STUDY SELECTION:
during free fall.
Studies showing the effects of using a parachute•
MAIN OUTCOME MEASURE:
severity score > 15.
Death or major trauma, defined as an injury•
RESULTS: We were unable to identify any randomised controlled trials of•
parachute intervention.
• CONCLUTIONS : As with many interventions intended to prevent ill health,
the effectiveness of parachutes has not been subjected to rigorous evaluation
by using randomized controlled trials. Advocates of evidence based medicine
have criticized the adoption of interventions evaluated by using only
observational data. We think that everyone might benefit if the most radical
protagonists of evidence based medicine organized and participated in a
double blind, randomized, placebo controlled, crossover trial of the parachute.

8. Estudios de intervención no aleatorizados
Son necesarios cuando:
a) Imposible o no es ético realizar un ensayo clínico controlado.
b) El objetivo del estudio es analizar la efectividad en condiciones de practica
clínica real.
c) Cuando se busca evaluar el costo-efectividad de una intervención
terapéutica.
d) La cadena causal del efecto de la intervención es muy compleja.
Se necesitan los estudios de intervención no aleatorizados, pero para comunicar
con transparencia los resultados obtenidos en ellos debe emplearse de forma
sistemática la lista de comprobación TREND. Ello implica que los estudios no
aleatorizados deben emplear los restantes grados de calidad metodológica
tradicionales en el ensayo aleatorizado y que la incertidumbre añadida por el
mecanismo de asignación debe ser explícitamente comentada y, a ser posible,
cuantificada.

9. TRENDs: Transparent Reporting of Evaluations
with Non-Randomized Designs
a) La teoría que justifica la intervención estudiada (2) y una descripción
detallada (4) de ésta.
•
b) Una definición exhaustiva de la población objetivo (1), del método•
empleado para reclutar la muestra (3), y del diseño experimental (8),
especificando la unidad de asignación.
c) El método empleado para decidir qué intervención se asigna a dicha
unidad (8) y los métodos utilizados para reducir o controlar posibles sesgos
(11).
d) La unidad en la que se basa la recogida de datos (10) y, en especial, si
ésta difiere de la unidad de asignación12, y cómo se ha tenido en cuenta en
el análisis dicha diferencia.
e) Los métodos empleados para controlar la pérdida de información originada
por los datos faltantes, y la descripción de los programas estadísticos (11).
f) Comparaciones de los datos iniciales observados con los datos de las
pérdidas de seguimiento y de la población objetivo (14), así como entre los
grupos en comparación (15) (aspecto de especial relevancia, ya que su
proveniencia de una población única no queda garantizada por la asignación
al azar).
g) Análisis de las variables intermedias en la cadena causal (17).
h) Una discusión, aún más detallada, de la interpretación (20) y extrapolación
(21) de los resultados.
•
•
•
•
•
•

10. Puntos comunes con CONSORT
• Como en la lista de comprobación CONSORT, en TREND
hay
• a)
el
que especificar:
La existencia de un protocolo pormenorizado que
análisis estadístico (11) de la variable principal
incluya tanto
(6) como el
tamaño muestral (7) requerido.
• b) La hipótesis que se desea contrastar (5) y su derivación de la
teoría previa (2).
• c) Los métodos para homogeneizar los grupos, sea restricción (3),
estratificación (8) o enmascaramiento (9).
• d) El rigor del seguimiento (12) y de la gestión de datos (6).

11. ¿Por quéAleatorizar un estudio
controlado?

12. Ensayos Clinicos Aleatorizados - ECAs
Un ECA es un experimento prospectivo que sirve
para comparar una o más intervenciones en un
grupo vs experimental.
• Busca determinar la efectividad de la intervención.
• Compara, por ejemplo:
– Un Fármaco contra placebo
– Un nuevo tratamiento contra el tratamiento
estándar
– Una intervención Qx vs Tx médico (cirugía vs
Trasplantes)

13. Ensayos Clinicos Aleatorizados - ECAs
Los ECA se definen básicamente por dos características:
1. Los investigadores tienen el control sobre el factor de
estudio, es decir, deciden:
 Qué tratamiento
 Con qué pauta
 Durante cuanto tiempo recibirá la intervención
cada uno de los grupos en estudio.
2. La asignación de los individuos se realiza en
forma aleatoria.

14. Esquema de ensayo simple

15. ¿Por quéAleatorizar?
• Comparar grupos al final del estudio
• Diferencia es POR el tratamiento
• Para esto se necesitan grupos comparables
• El propósito de la randomizacion es hacer a los grupos
de tratamiento comparables
• Asegura que la diferencia entre grupos es solo por los
tratamientos del ensayo

16. ¿Por quéAleatorizar?
El principio básico de todo ensayo clínico, y de todas las
investigaciones científicas, es reducir al mínimo los sesgos de
selección e información.
– Cuando no se sabe qué variable afecta o pudiese afectar los
resultados de un experimento, la mejor manera de reducir
sesgos de selección es asignar a los individuos a los grupos de
control y estudio, mediante un proceso de aleatorización.
– La meta es asegurar una distribución igual de las variables
entre los grupos de individuos a estudiar.
– Provee solidadas bases para la estadística inferencial.

17. ¿Por quéAleatorizar?
• Cuando se trabaja y se sabe con certeza que
alguna de las variables involucradas, que no es la
del estudio, afecta el resultado, se podría:
– Agrupar o estratificar la muestra inicialmente,
para luego proceder a aleatorizar.
• Dos ejemplos muy comunes de variables que
hacen necesaria una estratificación son la edad y
el sexo de los individuos participantes en el
ensayo.

22. Características de un RCT
• Entrega evidencia confiable de la eficacia del tratamiento
• Es simple en esencia
• Su metodología es confiable
• Asegura la confiabilidad de la evidencia
• Da credibilidad a los resultados
• CONSORT www.consort-statement.org
• Buena practica en el reporte del ensayo

23. Bloques PermutadosAleatorios
BPAs
• Una secuencia de locación es:
A,B,A,A,A,A,B,B,B,A
p ej. 6As, 4Bs
• Esta secuencia es construida usando una computadora
para “lanzar la moneda”
• Los bloques permutados aleatorios (BPAs) es un método
alternativo que asegura que el desbalance nunca será
sustancial

24. BPAs II
• Todas las secuencias de 4 que tienen 2As y 2Bs son:
1. AABB 2. ABAB 3. ABBA
4. BBAA 5. BABA 6. BAAB
• Genera secuencias aleatorias de números del 1 al 6, es
decir 6,5,2,6… y los sustituye
arriba.
por la secuencia de
locación mencionada
BAAB BABA ABAB BAAB

25. BPAs III
• Esas secuencias no pueden tener mas de dos fuera de
balance.
• Deben estar en balance exacto luego de que 4,8,12, etc.
pacientes han sido reclutados
• BPAs son, en cierta medida predecibles
• Para evitar esto, se varia el largo del bloque de forma
aleatoria: Se usan bloques de 6 o de 4

26. ¿Es suficiente para igualar los números?
• No, aun puede haber desbalance en factores pronósticos
importantes.
• Ej: dos grupos de n=15: uno tiene 14 niños y el otro 14
adolescentes en un estudio de diabetes.
• Estratificar el reclutamiento respecto a la edad
• Ej: Usar una secuencia de locación diferente para cada estrato

27. Estratificación
• BPAs pueden ser usados sin estratificación
• La estratificación usada sin BPAs (o un método
equivalente) no tiene sentido
• Una secuencia de locación separada en cada estrato
puede ser complicada con muchos factores pronósticos

28. Minimisación
• Mas complicada, en principio.
• Asegura el balance de cada factor de forma separada
• Lleva registro de pacientes en un ensayo, computa los
puntajes de desbalance y los locaciona para minizar
• Puede incluir un elemento aleatorio
• Menos complicado en la práctica
• Porque se usa una computadora
• Útil si hay muchos factores pronostico diferentes.

35. ¿Luego que?
• Tendrán dos grupos comparables y libres de sesgo
• Al menos casi!
• Con seguridad es la mejor forma de empezar
• Drop outs, violaciones de protocolo, etc distorcionan la
comparabilidad.
• Puede que no hayan sido comparables al inicio.

36. Proporcionan un mayor control del factor de
estudio.
• La asignación aleatoria, tiende a controlar los
SESGOS que pueden influir en el resultado,
incluidos aquellos que no se miden, y de este
modo se aísla el efecto de la intervención.
• Por ser experimentales, son los que
proporcionan la mejor evidencia de una relación
causa-efecto.
VENTAJAS DE LOS ECAs

37. Restricciones éticas impiden muchas veces, seguir esta metodología.
• Las intervenciones pueden ser muy rígidas, estar muy
estandarizadas
– Difieren de lo que ocurre en la práctica habitual.
• Suelen tener un costo elevado, según la duración y complejidad del
protocolo.
• Deben tomarse en cuenta muchos factores:
– Elección de la población
– Asignación aleatoria
– Utilidad del placebo
– Técnicas de enmascaramiento
– Seguimiento de los participantes
– Aspectos éticos
DESVENTAJAS DE LOS ECAs

38. Conclusion
• Aleatorización es necesaria en los estudios clínicos
• Así como en todo aspecto del diseño del estudio, el
detalle de como aleatorizamos es importante
• El analista debe respetar el diseño y hacer cambios que se
ajusten a los basales
• Todo se ve mas incomodo si no hay un estadístico
involucrado

39. Fuentes de información
• Steven R. Cummings, Warren S. Browner,deborah G. Grady, Thomas B. Newman.
Designing clinical research, 4th Edition . 2013
• Erik Cobo y Joan Carles Oliva, Jordi Cortés, José Antonio González y Marta Vilaró.
Ensayo clínico Azar, riesgos de sesgo, ética. Universitat Politecnica de Catalunya. 2014
• Nigel Bruce, Daniel Pope and Debbi Stanistreet. Quantitative Methods for Health
Research, A Practical Interactive Guide to Epidemiology and Statistics. Copyright
© 2008 John Wiley & Sons Ltd,
• Lawrence M. Friedman, Curt D. Furberg, David L. DeMets. Fundamentals of Clinical
Trials. Fourth Edition. Springer Science. 2010

40. Diapositivas basadas en las realizadas para el curso por los Dres
Manuel Loayza y Luis Lopez Chau