diseño, analisis e interpretacion de los estudios clinicos basados en la evidencia

Máster Nuevas Tendencias Asistenciales y de Investigación en Ciencias de la Salud

Curso 2010-2011Prof. Dr. Jesús Rebollo Roldán

Prof. Dr. José Jesús Jiménez Rejano

1.- Investigación experimental. Introducción

Los experimentos ≠ de la investigación no experimental: investigador agente activo y no observador pasivo.

Los primeros científicos (físicos) descubrieron que la complejidad de los acontecimientos naturales obstaculiza la comprensión de relaciones causales.

Aislaron el fenómeno en un laboratorio y controlando las condiciones en que ocurre.

Siglo XIX, los biólogos adoptaron provechosamente estos procedimientos.Siglo XX uso de métodos experimentales por académicos e investigadores en el comportamiento humano y psicología.

2.-Definición

COMPARACIÓN = piedra angular del EC→ mejor método para conocer si un tto genera beneficios.

≠ Clasificaciones 2 tipos de estudios: exp. y no exp ≠ por la asignación de los pacientes al tto

Exp = investigador (grupo E o grupo C). Tto nuevo / convencionalOBJETIVO:Conocer si los cambios en la VI → VD

No Exp = inves. No asigna la VI (experimento natural).Ej: exposición al humo de leña frente a exp sobre un inhibidor selectivo de la ciclooxigenasa 2 (ICOX-2) y compararlo con un anti-inflamatorio no esteroide (AINE) convencional

Exp verdadero = aleatoriazación → No aleatorización pseudo-experimento ¿Por qué Aleatorización?Objetivo EC = comparar GE vs GC / GE = GC; No ≠ en las VE o confusión única ≠es el tto.

Objetivo = demostrar que las ≠ en VD se deben a la ≠ en VI (lograr comparabilidad)

¿Se puede evaluar la utilidad de un tto sin GC?No, salvo que desenlace GC es inequívoco. Ej. Penicilina ÉTICA

2.-Definición

Investigación ACTUAL OBJETIVO:Demostrar que nuevos ttos son mejores que los convencionales.

Las ≠ GE / GC son ↓ (pq GC es tto que funciona no es “no tto”) → refinar los métodos, aislar los efectos del tto de las VE → GC.

¿Otras razones para emplear GC?

-Efecto Hawthorne: cambio de comportamiento de los trabajadores al saberse observados

SOLOMON

-Regresión al promedio: selección de sujetos con valores extremos (colesterol) después ↓ si coincide con el tto, el investigador atribuye la mejoría a esta regresión al promedio. Varias observaciones iniciales.

-Efecto Placebo: Tto genera mejor aún sin mecanismo de acción que explique tal efecto

Explica 40% cambios en el dolor / Administrar placebo → ↑ % mejoría.

Todos como clínicos hemos pensado que un paciente mejora con o sin tto.

Emplear un GC neutraliza el impacto de estos efectos pues se presentan por igual en los 2 grupos. Las ≠ en la VD se deben a la VI.

Experimento controlado es el ideal de la ciencia.

Finalidad en investigación: entender las relaciones entre los fenómenos: ¿determinado Tto (técnicas enfermería) cura determinada enfermedad?Fortaleza de un experimento verdadero: mayor confianza sobre las relaciones al observarlas en condiciones controladas, mejores indicios de cómo la VI → VD (mejor evidencia, aunque nunca absoluta).

Tres propiedades (atributos) caracterizan a los experimentos:

-Manipulación.-Control.-Aleatorización.

3.- Características de los experimentos verdaderos

• Manipulación: Manipulación: el experimentador el experimentador modificamodifica de algún modo a los de algún modo a los sujetossujetosSe manipula la VI (tto o interv exp vs control) para observar su efectos sobre la VD.Se manipula la VI (tto o interv exp vs control) para observar su efectos sobre la VD.Ej: Uniformes de enfermeras Ej: Uniformes de enfermeras X OX O OO

3) Aleatorización: 3) Aleatorización: sujetos asignados /distribuidos a los grupos al azarsujetos asignados /distribuidos a los grupos al azar(= probabilidad de ir en el GE o GC).(= probabilidad de ir en el GE o GC).

Se evitan sesgos Se evitan sesgos (error sistemático en la VE afecta comportamientoVD)(error sistemático en la VE afecta comportamientoVD) R OR O1 1 X OX O22

Ej: Charla uso anticonceptivos. Ej: Charla uso anticonceptivos. R O R O1 1 O O22

VE =VE = (sexo, edad, estado civil, situación económica). ¿CÓMO AZAR? (sexo, edad, estado civil, situación económica). ¿CÓMO AZAR?

2) Control: 2) Control: el invest introduce uno o más controles en el experimento.el invest introduce uno o más controles en el experimento.

Se logra:Se logra: manipulación, aleatorización, desarrollo cuidadoso de protocolos exp. y uso de GC.manipulación, aleatorización, desarrollo cuidadoso de protocolos exp. y uso de GC.

Ej: Suplemento Dieta Bebes.Ej: Suplemento Dieta Bebes. X O / OX O / O1 1 X O X O22

OOOO1 1 X O X O22

OO1 1 O O2 2 Exp verdaderos Exp verdaderos →→ GCGC. Su comportamiento respecto de la VD se usa. Su comportamiento respecto de la VD se usa

para compararlo con el del GE.para compararlo con el del GE.

Grupo control: no tto (no siempre es posible ej dieta), placebo o tto convencional. Grupo control: no tto (no siempre es posible ej dieta), placebo o tto convencional.

La selección aleatoria es el método más confiable para que los grupos sean = respecto de todas las características que podrían afectar a los resultados, pero no hay garantía de que resulten = (pocos sujetos).

Azar simple: moneda al aire.

Ej: anticonceptivos GE = 5 mujeres + 35 años / GC = 5 mujeres – 35GE = 2 + 35 / 3 –35 GC = 3 +35 / 2 –35 Tb 10 GE o 8 GE y 2 GC

Las distribuciones sesgadas resultan inusitadas

El azar funciona en muestras grandes. ↑ sujetos = ↑ grupos equiparables

¿Por qué no usamos el PAREAMIENTO?, presenta 2 pb:

1. ¿Cuáles son las características que pueden afectar a la VD?

2. Parear más de 3 o 4 características es muy complejo.

La aleatorización → las características como edad, sexo ... se equilibren en los grupos A LA LARGA.

Ejemplo: 15 niños en 2 GE y GC → 3 G NO MONEDA

100 SUJETOS → Tabla números aleatorios/programas informáticos.

Observar si los grupos resultan equivalentes respecto del sexo u otra característica fácilmente discernible →otras características (VE) tb equilibradas

Asignar aleatoriamente el tto a los grupos .

Se genera por ordenador → números del 0 al 9 = probabilidad de seguirse. Desplazarse

Ventajas: Ventajas: Los pacientes de un hospital se asignan aleatoriamente, Los pacientes de un hospital se asignan aleatoriamente, como una unidad, a alguno de los grupos (se eliminan algunos impedimentoscomo una unidad, a alguno de los grupos (se eliminan algunos impedimentosprácticos de la aleatorización) prácticos de la aleatorización) → facilita poder hacer el experimento

↓↓ CONTAMINACIÓN CONTAMINACIÓN →→ ↓↓ eficacia de la manipulación eficacia de la manipulación

Desventaja: ++ muestraDesventaja: ++ muestra

Aleatorización en conglomerados: Aleatorización en conglomerados: asignar al azar grupos completos asignar al azar grupos completos de pacientes a los grupos (10 Hospitales distintos).de pacientes a los grupos (10 Hospitales distintos).

• Diseño con colecta posteriorDiseño con colecta posterior oo diseño sólo postprueba diseño sólo postprueba (experimental)(experimental)

La VD solo se mide tras la intervención (ej1 uniforme enfermeras/ ej2 VD muerte).La VD solo se mide tras la intervención (ej1 uniforme enfermeras/ ej2 VD muerte).

RR XX O O RR OO

4.- Diseños Experimentales.4.- Diseños Experimentales.

4.1.- Diseños experimentales básicos4.1.- Diseños experimentales básicos

2. Diseño pretest-postest con dos grupos en paralelo2. Diseño pretest-postest con dos grupos en paralelo o diseño con colectao diseño con colecta

anterior-posterior o diseño preprueba-postprueba o ECA convencionalanterior-posterior o diseño preprueba-postprueba o ECA convencional

RR OO11 XX O O22

RR OO11 O O22

Este permite medir los cambios en cada grupo entre pretest y postest y permite compararun grupo con el otro.Pretest = medición del valor de referencia o de la “línea base” Postest = medición de resultados

No hay pretest, puedo confiar en que R asegure q No hay pretest, puedo confiar en que R asegure q pretest = pero no seguro. Si no hay R es preexppretest = pero no seguro. Si no hay R es preexp

2. Diseño pretest-postest con dos grupos en paralelo

Objetivo = demostrar que el nuevo tto es mejor.

Medimos los resultados en los grupos y los comparamos mediante técnicas estadísticas estableciendo dirección y tamaño de las ≠ (tamaño del efecto de Cohen o Grissom) y la probabilidad de que las ≠ se deban al azar.

Probabilidad azar ↓ concluimos que los ttos producen resultados diferentes.

Diseño Asignación Evaluación Análisis Interpretación Extrapolación

Población

Neonatos sometidos a

procedimientos dolorosos

Grupo Experimental

sacarosa

Muestra de Neonatos

Grupo Experimental

agua

Frecuencia de llanto

Frecuencia de llanto

Comparación de la

frecuencia de llanto

observada en los dos grupos

Efecto de la sacarosa en la frecuencia

de llanto

Aplicación de los

hallazgos a neonatos que no

participaron en el estudio

Experimento clínico aleatorizado para comparar sacarosa y agua en procedimientos dolorosos en neonatos

R O1 X O2

R X O2

R O1 O2

R O2


4.2.- Diseño de cuatro grupos de Solomon4.2.- Diseño de cuatro grupos de Solomon

¿Las mediciones iniciales pueden distorsionar los resultados?

Ej: taller educación SIDA. Efecto O1 sensibilizador → dificulta conocer impacto de

X

Diferenciamos los efectos del pretest de los del tto.

Solomon → aisla efecto del tto de los del pretest


4.3.- Diseño clínico factorial4.3.- Diseño clínico factorial

El investigador puede manipular / evaluar 2 o + VI en el = estudio

AleatorizaciónTipo de Estimulación

Auditiva A1 Táctil A2

Exposición diaria

15 min B1 A1B1 A2B1

30 min B2 A1B2 A2B2

45 min B3 A1B3 A2B3

VD: ↑ peso

Podemos probar hipótesis

Evaluar efectos principales (¿es mejor la estimulación auditiva o la táctil? ¿es mejor más tiempo? Efecto resultante de la V q manipulo de manera exp) y efectos de la interacción(¿es mejor AB?)

AleatorizaciónTto A

A pA

Tto BB AB BpA

pB ApB pApB

Resultados imposibles de ver en 2 exp separados q manipulen 1 VI y otra Cte.

4.3.-4.3.-Diseños factorialDiseños factorial

Los sujetos se asignan aleatoriamente a una combinación de condiciones experimentales (lactantes asignados al azar a una de las 6 celdas)

Celda = determinada condición de tratamiento

VI = factores (ej: factor 1 = estimulación / factor 2 = tiempo)

Cada factor tiene 2 o + Niveles (si tiene 1 nivel ese factor es una cte no V)

El Exp factorial se define Dimensiones = 2x3 o 2x2 3ª fuente estimulación visual y una dosis de 60 min → 3x4 niveles

Exp factorial tiene 2 o + VI, pero más de 3 factores es poco común → análisis complejo y ↑ número de sujetos

Exp factorial atractivo → empleamos los mismos sujetos para 2 exp simultáneos (↓costos)

Ruiz y Morillo: debe usarse solo cdo efecto intervención es = en presencia o ausencia de la otra (ausencia de interacción). A = efecto en ApB que en AB.Considerar cuidadosamente los efectos del uso simultáneo de varios ttos


Para algunos autores es IMPRESCINDIBLE que NO HAYA INTERACCIÓN

AUSENCIA DE INTERACCIÓN

Eficacia de A = A (celdas AB + A0) frente a No A (celdas B0 y 00)

Eficacia de B = B (celdas AB + B0) frente a No B (celdas A0 y 00)

PRESENCIA DE INTERACCIÓN

A es ≠ en AB que en A0

Eficacia de A = A (A0)frente a No A (00)

Eficacia de B = B (B0)frente a No B (00)

Ejemplo + sencillo 2x2

Aleatorización

A

A No A

BB AB B0

NoB A0 00

Si hay enmascaramiento 3 últimos grupos reciben placebo del tto no administrado (en vez de A0 es ApB)


Aleatorización

A

A pA

BB AB BpA

pB ApB pApB

AUSENCIA DE INTERACCIÓN

Eficacia de A = A (celdas AB + ApB) frente a No A (celdas BpA y pApB)

Eficacia de B = B (celdas AB + BpA) frente a No B (celdas ApB y pApB)

PRESENCIA DE INTERACCIÓN

A es ≠ en AB que en A0

Eficacia de A = A (ApB)frente a No A (pApB)

Eficacia de B = B (BpA)frente a No B (pApB)


Útil para evaluar (con = nº de sujetos que para 1 solo exp) a la vez varios ttos conmecanismos de acción y efectos independientes (A = eficacia en AB que en ApB)

No interacción → comparo todos los que toman aspirina con los que no (placebo de aspirina), con independencia de que reciban beta-caroteno o placebo de este y viceversa.

Diseño factorial es muy eficiente → da respuesta a 2 o + hipótesis en 1 solo estudio

Permite explorar Hipótesis poco madura con otra más madura (con mayor evidencia).

La evaluación 2ª hipótesis no altere los criterios de selección de la principal →eficiencia ↓ y se complica la ejecución del estudio.

No hacer Exp Fact si un tto tiene ↑ efectos secundarios → mal cumplimiento de ttos


Aleatorización

Beta-caroteno A

A pA

Aspirina BB AB BpA

pB ApB pApB

Si hay interacción (sinérgica o antagónica) → ≠ estrategia análisis → comparar cada celda con todas las demás (AB+A0/B0+00 ≠A0/00)Eficacia de tto A →comparo ApB con pApBEvaluar interacción → comparar el efecto de cada tto cdo se administra solo o con el otro. Para evaluar interacciones ↑ ↑ muestra

4.4.-4.4.-Ensayo Clínico Cruzado o Diseño de Ensayo Clínico Cruzado o Diseño de Mediciones Repetidas o Cross-overMediciones Repetidas o Cross-over

Hasta ahora EC en los que los sujetos asignados R a cada grupo son personas ≠ Ej: Bebés (≠ niños en las 6 celdas) R G1 O1 A O2 → O3 B O4 R G2 O1 B O2 → O3 A O4Diseño cruzado los = sujetos se exponen a + de un tto exp.

Ventaja: asegura ↑ equivalencia entre sujetos (intrasujetos) expuestos a los ≠ ttos (grupos = en edad, peso, estado psicológico porque son las mismas personas).

Ventaja: cada sujeto es su propio control, la VD ↓ menos variabilidad → muestra ↓ ↓ porque cada sujeto aporta el doble de datos contribuye con 2 períodos de

observación.

Los sujetos se asignan aleatoriamente a ≠ secuencias de ttos / no a ≠ ttos.

Todos los sujetos reciben todos los ttos, se asigna el orden de los ttos.Ej: Grupo A = 1º estimulación auditva y 2º táctil Grupo B = al contrario.

Cumple las 3 condiciones exp: manipulación, aleatorización y control (Los = sujetos hacen de su propio control).

Desventaja: efectos de acarreo, secuencia, residual, período e historia.Fármaco B después de A ≠ A después de B / A influye en B

4.4.-4.4.-Ensayo Clínico CruzadoEnsayo Clínico Cruzado

ECA paralelo → cada paciente se asigna a un grupo y recibe 1 tto.

Es lógico pensar que si comparamos 2 ttos es mejor aplicar los 2 a los = sujetos/ cada paciente es su propio control.

La variabilidad intra-sujetos es ↓ que la inter-sujetos / comparación sería ↑ potente.

Caso más sencillo → comparación de 2 ttos, cada sujeto se asigna aleatoriamente a 1 grupo que recibe en un primer período una de las dos intervenciones y, en un segundo período, la otra.

Muestra

Asignación aleatoria

Grupo A

Secuencia AB

Grupo B

Secuencia BA

Grupo A

Tratamiento A

Grupo B

Tratamiento BPeríodo 1

Período 2

Período de blanqueo

Respuesta A1 Respuesta B1

Grupo B

Tratamiento A

Grupo A

Tratamiento B

Respuesta A2 Respuesta B2

Efecto tratamiento (columnas): (A1 + A2) frente a (B1 + B2)Efecto período (filas): (A1 + B1) frente a (A2 + B2)

Efecto secuencia (interacción): (A1 + B2) frente a (B1 + A2)

Ensayo Clínico Cruzado


Fase de lavado o blanqueo: separa los períodos, permite que el paciente vuelva a su estadio inicial, en ella el paciente no recibe tto.

Suficientemente largo → asegurar que efecto del tto 1 ha desaparecido.

Si tto 1 efecto prolongado → Fase blanqueo larga / tto 2 no contaminado por el efecto del 1.

Al terminar tto 1 el sujeto = que antes de recibirlo / si el tto 1 cura o mejora significativamente al sujeto el tto 2 se aplica a un sujeto ≠ (≠ condición).

Esto limita el uso de este diseño a condiciones no curables, de curso crónico y que permanezcan estables en el tiempo → ttos con efecto limitado y no permanente ni muy duradero.

Puede usarse en migrañas (en sujetos que no tengan variacionesperiódicas reconocidas), o en enfermedades dermatológicas crónicas y con poca variabilidad (psoriasis) o en asma, artritis reumatoidea, o colon irritable, en sujetos con enfermedad estable y en los que no evaluamos medicamentos modificadores de la enfermedad.


Ej neotatos: GA 1º sacarosa (exp)/ mido dolor/ Blanqueo / 2º agua (control) / mide dolor

GB 1º agua (control)/ mido dolor/ Blanqueo/ 2º sacarosa (exp) / mido dolor

Un grupo recibe 1º tto (exp o convencional) un tiempo → suspendemos el tto en los 2 grupos → esperamos para que desaparezcan sus efectos →cruzamos los ttos el grupo que recibió exp ahora control y viceversa.

Estudio paralelo Estudio cruzado

Los grupos de estudio y de comparación están formados por sujetos diferentes Cada sujeto actúa como su propio control

Los pacientes se asignan para recibir uno de los tratamientos

Los sujetos se asignan a la secuencia en la que recibirán ambos tratamientos

Período de blanqueo no necesario Período de blanqueo imprescindible


Ej: Respuesta espirométrica al salbutamol inhalado comparada con inhalación con cámara de aerosol, en pacientes con limitación al flujo aéreo.

El estudio se realizó en 2 días sucesivos (por la mañana a la = hora).

Diseño doble ciego cruzado.

Doble placebo

El tto broncodilatador se suspendió 12 horas antes de cada prueba.

Cada uno de los días se administró al paciente dos inhalaciones consecutivas de 0,1 mg de salbutamol y dos inhalaciones de placebo, a través de dos cartuchos en apariencia idénticos, uno de forma directa y otro con la cámara de aerosol intercalada. Dia A: cartucho salbutamol y (cartucho placebo + cámara de aerosol).Dia B: cartucho placebo y (cartucho salbutamol + cámara aerosol). El orden de distribución del cartucho-cámara de aerosol y delsalbutamol-placebo fue aleatorio

.


En la mayoría de las ocasiones este diseño no es factible

-Tto → cambios irreversibles.-Tto se administra un largo período de tiempo.

ECC ADECUADO = ttos → mejoría rápida de enfermedad crónica estableque desaparece rápida.

NO ADECUADO → efecto secuencia y/o período y/o residual y/o no es posible blanqueo que asegure eliminación completa del efecto del tto 1º.

Efecto TtoA (A1+A2) vs TtoB (B1+B2) COLUMNAS

Esta comparación NO TIENE EN CUENTAque los ttos se administran en períodos y Secuencias diferentes.(Efectos secuencia y período)Analizar efecto período y secuencia


Efecto PERÍODO

Cada paciente se observa en 2 períodos ≠.

¿Ha existido algún cambio entre el primero y el segundo?

La enfermedad puede progresar, regresar o fluctuar en su gravedad, → cambios entre períodos, con independencia del tto. Se Minimizar / Contrarresta → cada paciente cambia tto varias veces, recibiéndolos durante varios intervalos de tiempo. Lo anterior dificulta el estudio y que los pacientes acepten participar.

Evaluación: contraste (A1 + B1) vs (A2 + B2) FILAS


Efecto SECUENCIA

Pacientes no 1 tto, sino 1 secuencia.

Si todos los sujetos una misma secuencia (A + B), no ≠ sujetos (no efecto secuencia, pero tampoco comparación posible entre los ≠ ttos pq hay 1 sólo grupo (salvo pre-post).

Para que haya 2 grupos → 2 secuencias

Comparar efecto secuencia (se necesitan 2 secuencias AB vs BA).

Mejor método es asignación aleatoria a cada secuencia.

E. secuencia puede darse: siempre que un sujeto se observa + de 1 vez en períodos ≠.


Efecto SECUENCIA

Se presenta en las siguientes situaciones:

1) Cdo la respuesta en 2º período está afectada por tto 1º. Este es el llamado efecto residual. Para E. Secuencia Interacción tiene q Efecto Residual de 1 tto y no del ∃otro

Prevenirlo: fase de blanqueo entre períodos, en la que el paciente no recibe tto o, a lo sumo, un placebo.

Si F. blanqueo no es larga para que el desaparezca efecto del tto 1º, puede existir efecto residual.

2) E. residual permanente esta presente, aunque F. blanqueo muy larga; los efectos de tto 1º persisten y no desparecen.

Los sujetos no vuelven a su estado basal después del tratamiento 1º (curación)

EVITAR EC Cruzado


Análisis de datos en un EC Cruzado:

Si existe E. Secuencia → No comparar los ttos usando datos de los 2 períodos

• Datos período 1 → Válidos (= que ECA paralelo)

• Datos período 2 → No válidos (sujetos con ≠ experiencias)

EC Cruzado → análisis en 4 fases:Fase 1: comparación O1 vs O3 en G1 y G2 → Si ≠ → E. Residual/Curación o E. Período

Fase 2: evaluación E. Secuencia (Diferencias AB vs BA ((A1 + B2) vs (A2 + B1).

Fase 3: si No hay E. Secuencia → evaluación E. período → contraste (A1 + B1) vs (A2 + B2).

Fase 4: si No hay E. período → contraste tto A vs tto B (A1 + A2) vs (B1 B2)

USAR EC Cruzado cdo SEGURIDAD 100% (estudios previos) o farmacocinéticas que NO HAY INTERACCIÓN entre tto/período

Ventajas y Desventajas de los diseños cruzados

Ventajas: 1) Su eficiencia (1 sujeto es su control, = nº de respuestas que en ECA paralelo con 1/2 mitad sujetos) → MUY IMPORTANTE

2) Variabilidad intrasujetos ↓↓↓ (son los = sujetos en los 2 grupos), mayor equiparación de los grupos (+ homogéneos en todas las VE). Los + PODEROSOS para ver relaciones causales.

Desventajas:1) Al requerir ↓ sujetos 1 pérdida gran repercusión (+ que en ECA paralelo), pq cada paciente aporta doble nº de datos (limitación derivada de su eficiencia).

2) Las pérdidas suelen ser + frecuentes pq los pacientes reciben 2 o + ttos (+ Ef 2arios)

3) Duración mayor pq cada sujeto 2 períodos → +++ pérdidas.

4) No puede emplearse en enf. agudas o con brotes, o en una condición curable, ni si existe E. Secuencia, o no se puede hacer F. Blanqueo (E. residual).

5) Si tto necesita meses para eliminarse del organismo No ECC/ Blanqueo corto y no variar mucho su duración de un suj a otro (1 suj 1 sem otro 1 mes → condiciones ≠ para los suj).

4.4.-4.4.-Ensayo Clínico AleatorioEnsayo Clínico Aleatorio

En él se evalúan (se prueban) efectos de un nuevo tto (sencillamente llamado ensayo clínico).

Se usa diseño controlado en paralelo pretest-postest Controlado y Aleatorizado GE y al GCColecta de datos a veces después de un periodo prolongado (tto largo)Muestra grandeSujetos heterogéneosSujetos: alejamiento geográfico (resultados no exclusivos de un entorno único).

Si un ECA exige que NO se de tto potencialmente benéfico al GC o dar tto potencialmente dañino al GE → Todos renuentes a asignación equitativa de los sujetos en los grupos (Ej: tto SIDA 75% GE 25% GC).

VENTAJA ÉTICA

Si no hay asignación equitativa ↑↑muestra (para potencia estadística =).

5.-5.-Ventajas y desventajas de los experimentosVentajas y desventajas de los experimentos

ECA son el IDEAL de la ciencia. Muy ESTIMADOS.

Ventajas:

1) Método + poderoso para probar relaciones causa-efecto. ¿PQ?Propiedades de control: permite corroborar, mejor que los demás métodos, → SI manipulo VI (dieta, dosis fármaco, enseñanza) ENTONCES se producen determinadas consecuencias en VD (pérdida de peso, recuperación de la salud, se aprende).

Como clínicos relación “si ... entonces” ↑↑↑↑ tto.

ENORME CONFIANZA para inferir relaciones causales.

3 CRITERIOS DE CAUSALIDAD (Lazarsfeld 1955).1) Temporal: causa precede a su efecto. (TENS ↓dolor/ sacarosa↑cáncer)

2) Entre causa y efecto media una relación empírica (demostrarlo→estadística)

3) Relación causal NO se explica como resultado de una 3ª V (Hip alternativas)

En el 3º los ECA son ↑poderosos: controles con manipulación, comparación (GE/GC GC) aleatoriedad∃

5.-5.-Ventajas y desventajas de los experimentosVentajas y desventajas de los experimentos

Desventajas: Ventajas AVASALLADORAS

1) ARTIFICIALIDADEs difícil cumplir todos sus requisitos (aleatorización, tomar GC,aplicación homogénea de los ttos a todos los sujetos).

2) Abordar sólo un nº restringido de V, se mantiene cte todo lo demás.Reduccionismo Metodológico / limita artificialmente la experiencia humana.

3) Efecto Hawthorne (Western Electric Corporation)(se comprueba con SOLOMON →G control y R lo controlan)

En un hospital doble efecto Hawthorne (pacientes y personal) → experimentos de doble ciego ¿CÓMO CEGAMOS MASAJE?

En suma → superioridad para probar la hipótesis → difícil aplicarlo en la vida real. NO ABANDONAR

Algoritmo de los estudios analíticos

Estudio experimental Estudio observacional

Existe un grupo control

La formación de los grupos en función de:

Ensayo controladoExposición al factor de

estudio

La presencia del efecto o enfermedadAsignación

aleatoria

Ensayo clínicoControlado y aleatorizado

Ensayo clínicocontrolado

no aleatorizado

Ensayo no controlado

Estudio de cohortes

Estudio de casos y

controles

Existe control de las variables

si

si

no

si no

no

6.-6.-Investigación CuasiexperimentalInvestigación Cuasiexperimental

Cuasiexperimentos son muy parecidas a los experimentos verdaderos

Hay manipulación de VI (introducción de un tto exp)

Les falta una de las otras dos propiedades de los experimentos verdaderos, aleatoriedad o grupo de control (Polit).

Mayoría autores → cuasi → falta aleato.

Asignación a los grupos → individual opor grupos (clusters)

Intentan corregir la ausencia de aleat.introduciendo otros controles

CUASIEXPERIMENTALDiseño de grupo de comparaciónno equivalente

6.1.-6.1.-Diseños cuasiexperimentalesDiseños cuasiexperimentales

Cuasi DEBILIDAD para realizar inferencias causales R = aleatorización

GE R O1 X O2 O = Observación o medición de VD

GC R O1 O2 X = Tratamiento o intervención

6.2.-6.2.-Diseños cuasiexperimentales con grupo control Diseños cuasiexperimentales con grupo control no equivalente o Ensayos controlados no aleatorios no equivalente o Ensayos controlados no aleatorios

Diseño cuasiexperimental + frecuente

GC CONCURRENTE (no equivalente)

Muy similares a los ECA → ≠ sujetos asignados no aleatoriamente(de forma alterna ABABAB, fecha de nacimiento, número de historia clínica par o impar, por grupos).

Al no ser aleatorizado ↑↑↑↑ riesgo que VE (confusión) no equilibradas en los grupos.→ Comprobar q no ∃ ≠ entre GE/GC en las VE → comprobar pretest GE = GC

GE y GC pueden NO ser totalmente COMPARABLES (2 hospitales ≠)< CALIDAD METODOLÓGICA

GE O1 X O2

GC O1 O2

ECA con 2 grupos en paralelo pretest/postest

6.2-6.2-Ensayos controlados no aleatorios Ensayos controlados no aleatorios

Es más débil → ya no puede suponerse que el grupo experimental y el de comparación son iguales

GC = grupo de COMPARACIÓN (No GC) ↑↑↑Contaminación←No R en GC/GE

Imposibilidad introducir una distribución aleatoria → CUASIEXP.

Pero es sólido por la colecta de datos previa al tto → permite determinar si en un principio el estado de la VD en los grupos era similar (CONTRASTE PRETEST GE vs PRETEST GC).

Si no ≠ estadísticamente significativas Pretest GE / Pretest GC (prueba t-student para muestras independientes o U de Mann-Whitney) podemos confiar relativamente que si hay ≠ en Postest → TTO

Diseño con grupo control no equivalente → DEMOSTRAR que no ≠ estadísticamente significativas Pretest GE / Pretest GC X O

Prestest es imp para demostrar = inicial de los 2 G O

EQUILIBRIO VE

Estratificación

6.2.-6.2.-Ensayos controlados no aleatorios Ensayos controlados no aleatorios

No se pensó o no fue posible TOMAR PRETEST

Diseño solo postprueba con grupo control no equivalente →preexperimental (según Campbell y Stanley 1963) Diseño colecta post.

Si hay ≠ postest ¿Puede concluirse que el tto funciona?

Fallo irremediable → no hay base para juzgar la equivalencia inicial Las ≠ pueden explicarse de diversas maneras → puede que desde antes no fuese igual.

X O

O

Los cuasiexperimentos carecen de alguna propiedad de control de los exp. verdaderos (al no aleatorizar), pero introducen controles alternativos que pueden compensar la ausencia de aleatoriedad

6.3.-6.3.-Ensayos NO controlados (preexperimentales) Ensayos NO controlados (preexperimentales) o estudios antes-despuéso estudios antes-después

Se administra a todos los sujetos el tto sin un grupo de comparación concurrente (placebo u otro tto)

Comparan pretest / postest (estudios antes – después)

Difícil diferenciarlos de las series de casos descriptivas, en algunos artículos no aparece el diseño → No dice si inv. Manipula el tto de acuerdo con un protocolo o se limita a describir su experiencia observada en 1 grupo de sujetos.

Inconveniente estudios no controlados Inconveniente estudios no controlados → ausencia GC y aleatorización ausencia GC y aleatorización(no tienen controles alternos introducidos en los cuasi)(no tienen controles alternos introducidos en los cuasi)

No podemos asegurar que la ≠No podemos asegurar que la ≠ pretest-postest se deba exclusivamente al tto.pretest-postest se deba exclusivamente al tto.

Pueden haber influido factores de confusión no controlados, o un efecto Pueden haber influido factores de confusión no controlados, o un efecto placebo, Hawthorne, o la propia evolución natural de la enfermedadplacebo, Hawthorne, o la propia evolución natural de la enfermedad → ≠ ≠ interpretaciones de los resultados.interpretaciones de los resultados.

GE O1 X O2

Muestra

Situación basal (preintervención)

Respuesta (postintervención)

Intervención

Otros efectos: placebo Hawthorne

evolución natural regresión a la media otras intervenciones

SeguimientoAnálisis:

comparación antes-después

Esquema de un estudio de intervención no controlado

(antes-después)

6.3.-6.3.-Ensayos NO controladosEnsayos NO controlados

Existen situaciones en que 1 E. no controlado es + adecuado (razones éticas).

Ej: estudio en Fase I en el que en vez de voluntarios sanos se estudian pacientes, puede ser éticamente incorrecto incluir controles tratados con un placebo.

Fármacos muy tóxicos o enfermedades muy graves.

Somos clínicos Seguridad de los enfermos, y el beneficio potencial del enf. (o no perjudicar al sano), pesan + que las consideraciones metodológicas.

Las fases tempranas del desarrollo de un fármaco tienen por objetivo principal definir las dosis máximas toleradas con pruebas de laboratorio objetivas.

En estos casos incluir un GC no es imprescindible.

Conforme progresa el desarrollo del fármaco, usar GC y aleatorizado es imprescindible

No es diseño adecuado para evaluar la eficacia de un tto Decir tto puede ser eficaz

6.4.-6.4.-Diseños de series de tiempoDiseños de series de tiempo

Hemos visto diseños con GC y no R. Hay diseños sin esos 2 componentes.

Hay estudios sin ambas características con debilidad inherentesque ponen en riesgo obtener resultados válidos.

Otros ofrecen protección ante no ∃ GC y R.

O1 X O2 Diseño prepueba-postprueba con 1GE (antes-después) o preexp

(TENS dolor, Hospital enfermeras/os acrediten cursos → mido nº ascensos. O1=7/O2=5 → X funciona

¿Si O1 y/o O2 atípica independiente de X?, ¿Qué ocurriría con efecto de otro tto en el mismo período?, ¿Si hay factores externos?.

No hay alternativas de control para enfrentar estos problemas (VE).

Diseño de series de tiempo (interrumpidas)

O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8


Principio básico es colecta de información período largo e introducir X durante obtención de datos.O1 O2 O3 O4 = 4 colectas de datos de la VD antes de tto.

X = tto

O5 O6 O7 O8 = 4 observaciones tras el tto.

NO elimina todos los problemas para interpretar cambios en VD (no controla VE)

Perspectiva temporal ampliada refuerza el atribuir los cambios en VD a la manipulación experimental.

Diagrama A y B 2 patrones ≠A y B Fluctuación (normal) en OO ≠ valores


FLUCTUACIÓN → O1 X O2 diseño débil (solo 1 antes 1 después)

En A y B entre O4 y O5 ↑ después de X.

En B O6 y O7 ↓ → O5 ↑ es otra fluctuación aleatoria normal →error decir que X efecto.

En A O5 ↑ y se mantiene alto en O6, O7 y O8 podemos decir que X puede tener efecto.

Puede haber otras explicaciones para el ↑ tras X, pero este diseño DESCARTA que haya sido por una medición inestable

La ≠ O4 - O5 es = A y B, PERSPECTIVA TEMPORAL + AMPLIA → ≠ conclusión A/B

COMBINAR diseño series de tiempo + diseño grupo control no equivalentes (o EC controlado no R) → CUASIEXP muy PODEROSO

O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8

O1 O2 O3 O4 O5 O6 O7 O8

Diseño en series de tiempo con grupo control no equivalentes cuasiexp


Este diseño implicaría colecta de datos durante un período prolongado en GE y GC (hospital que pide acreditación/hospital que no la pide).

La información recabada en GC (caract. similares) apoya inferir q X tiene efecto → los efectos de VE pueden darse por = en GE y GC (tendría que comprobar VE o controlarlas con Homogeneización etc).

Variantes del diseño de series de tiempo (↑ ↑ ↑ usadas):

• Diseño de series de tiempo con múltiples aplicaciones del tto (cuasiexperimental)

O1 O2 X O3 O4 X O5 O6 X O7 O8 Obtener pruebas adicionales sobre efecto de 1 tto, se

introduce en ≠ momentos.

• Diseño de series de tiempo con tto intensificado (cuasiexperimental)

O1 O2 X O3 O4 X+1 O5 O6 X+2 O7 O8 Refuerzo el tto con el tiempo

• Diseño de series de tiempo con suspensión y reaplicación del tto (cuasiexperimental)

O1 O2 X O3 O4 (-X) O5 O6 X O7 O8 se iniciar en un pto dtdo, se retirar en un momento

posterior y, finalmente, se restituye

Con frecuencia se aplican diseños de series de tiempo → se mide funcionamiento del paciente sistemáticamente en muchos momentos de un período prolongado.

6.5.-6.5.-Ventajas y desventajas del enfoque Ventajas y desventajas del enfoque cuasiexperimentalcuasiexperimental

Ventajas

Principal: prácticos y factibles y brindan hasta cierto pto información útil para la generalización (Val Ext↑ se parecen a la realidad→ Val Int↓)

En la realidad hacer exp. verdadero es poco práctico o imposible

↑ ↑ Investigación en salud → ambiente natural (hospital, c. salud, consulta)

Donde es difícil restringir aplicar tto nuevo a 1/2 pacientes.+ difícil aleatorización de pacientes en GE y GC.

Imposibilidad de aleatorizar, o poder tomar GC → no significa q la investigación sea rigurosa.

Cuasiexperimental: plan de investigación que permite introducir algunos controlesde VE en ausencia de un control experimental completo.

6.5.-6.5.-Ventajas y desventajas del enfoque Ventajas y desventajas del enfoque cuasiexperimentalcuasiexperimental

Desventajas

Cuasi no control= 1 exp. verdad → el inv conoce sus debilidades para controlarlas

(Inferencias causales ↓ fuertes)

Cuasiexp: surgen varias hipótesis rivales q compiten con mi hipótesisde la manipulación exp para explicar los resultados.

Ej: bebés, hijos de mujeres heroinómanas → ↑ peso.No hay GC o GC no equivalente (si no hago R)

Observo ↑ peso

¿Otro factor causa del ↑ peso? ¿Diferencias iniciales GE/GCdan ↑ peso ≠? ¿maduración → ↑ peso?.

Si respuesta afirmativa → inferir q X es eficaz se debilita ↓↓↓

Cuasiexp: imposible corroborar sin dudas la factibilidad deestas posibilidades.

Exigen Juicio crítico.

Cuasiexp depende en última instancia del juicio humano y no de criterios + objetivos →validez↓ de sus inferencias causales.

La calidad de un estudio no depende solo del diseño, muchos cuasiexp son excelentes y muchos exp pueden ser + débiles .

7.-7.-Sugerencias para diseñar estudios cuantitativosSugerencias para diseñar estudios cuantitativos

Sugerencias para reforzar diseños cuantitativos:

1) Ventajoso diseñar estudio con el mayor nº de comparaciones pertinentes.

Preexp débiles pq generan limitada información comparativa (no contraste GE/GC)

Diseño antes-después (1 GE) se refuerza si + GC

Contar con 2 o + G de comparación mejora el valor del estudio

Comparar A vs B - información que comparar A vs B vs control (no tto o placebo)

2) Maximiza comparación → + de 1 levantamiento de datosExp pretest-postest se comparan GE y GC en postest y también cambios con el tiempo.

Tomar Pretest mejora ↑↑↑ los análisis estadísticos.

Pretest contraproducente cdo sospechamos que influye en VD (Hawthorne)

Impedimentos para tomar pretest causas prácticas (tiempo disponible, costo)

7.-7.-Sugerencias para diseñar estudios cuantitativosSugerencias para diseñar estudios cuantitativos

Sugerencias para reforzar diseños cuantitativos:

3) Reducir posibles sesgos → aleatorización (siempre que sea posible) → VE = en 2G

Asignar al azar: sujetos a G, G a ≠ ttos y secuencias a sujetos (ensayo cruzado)

Estudio no exp puede asignarse al azar el evaluador a ≠ sujetos (hay + de 1 evaluador)

4) ECA prestest-postest, conveniente obtener pretest antes de la asignación aleatoria a los grupos

Para evitar que la asignación a GE o GC prejuicie a los sujetos (o a los investigadores)

Poner a los que tengan pretest + alto en GC o GE

8.-8.-ResumenResumen

EXPERIMENTOS: 3 propiedades: manipulación, control y aleatoriedad.

Manipulación →hacer 1 tto (actuar sobre algunos suj). Se manipula VI (tto) → VD

Exp verdaderos → GC, su comportamiento respecto de VD base para evaluar el del GE

Asignación aleatoria a GE y GC → métodos q garantice todos suj = oportunidad de ir a GE/GC (ej: moneda, tabla de números aleatorios) → G homogéneos en VE

R es el método más confiable para G= en todas las características que pueden afectar a los resultados

Exp básico → diseño solo postprueba o diseño con colecta solo posterior(obtención de datos de los suj tras introducir el tto)

Si datos tb antes del tto (valor de referencia o pretest) → diseño preprueba-postprueba o diseño con colecta anterior-posterior.


Cuando se manipula + de 1 VI a la vez → experimento factorial Prueban efectos principales (resultantes de las V manipuladas exp) y los efectos de interacción(resultantes de la combinación de ttos).

Diseños de mediciones repetidas (diseños cruzados), sujetos expuestos R a 2 o + ttos (cada sujetos es su propio control)

Diseño exp → la eficacia tto clínico en población numerosa y heterogénea, → se habla de ensayo clínico.

Exp verdaderos son el ideal de la ciencia → inferencia de relaciones causales ↑↑

Diseños cuasi y preexp → manipulan VI carecen de 1G de comparación o de R.

Cuasi → introducen algunos controles para compensar en parte la ausencia de una de las mencionadas características fundamentales o de ambas.

Preexp → no contienen salvaguardas → ambiguos → ≠ interpretaciones de resultados


Cuasi + común → diseño con grupo control no equivalente 1 ∃ G comparación no creado por asignación aleatoria. Problema: con G comparación al principio los G difieran en aspectos que pueden afectar los resultados → pretest importante medio para valorar su equivalencia inicial.

Si no hay GC → diseño de series de tiempo método viable para superar algunas de las dificultades en interpretar resultados (consiste en reunir información antes y después de aplicar el tto)

Cuasi + prácticos en CCSS que exp.

Al evaluar resultados en cuasi ¿Otros factores ajenos al tto afectan a los resultados? ¿caben hipótesis alternas que expliquen los resultados?

TEMA 2: CONTROL DE LA TEMA 2: CONTROL DE LA INVESTIGACIÓN CUANTITATIVAINVESTIGACIÓN CUANTITATIVA

1.-1.-IntroducciónIntroducción

Función principal Inv. Cuant. máximo control sobre la inv. y V.

Investigador controla VE (confusión) → ver relación VI-VD

VE (confusión) → VD /tienen relación no pertinente con VD

Confunde prueba de hipótesis.

Métodos ≠ para controlar VE en Inv. Cuant.

Tipos de VE

-V Intrínsecas de los sujetos.

- Factores Externos derivados de las circunstancias en las que se hace la inv.

2.-Control de Factores Externos2.-Control de Factores Externos

Controlar Entorno → + fácil en laboratorio → Sujetos en ambiente que el inv puede manipular

En condiciones naturales → ↓↓control del investigador sobre el medio → esforzarse para =

Toma de datos → condiciones semejantes (tto hogar, tto consulta ...) los suj. asumen papeles ≠ entornos ≠ (presencia del cónyuge, padre o madre, empleado, cliente...) → influye en su respuesta.

Ventaja medio artificial (lab) inv. controlar + VI y VE

Vida real (incluso con R a ≠ grupos) es difícil controlar homogeneidad grupos

Tomar medidas para evitar FE contaminantes (derivados de situación)

→ = condiciones (para recoger datos) para todos los sujetos.

Inv. controla su estudio mantiene constancia de las condiciones

Al diseñar estudio → Atención al contexto

Las condiciones ambientales influyen ↑↑↑en los sujetos (estado afectivo, comportamiento)

2.-Control de Factores Externos2.-Control de Factores Externos

Exp de campo → pb contaminación de los tratamientos

Difícil controlar VE tiempo o lugar donde GB hace tareas aprendizaje

Ej: Curso sobre disnea estudiantes de enfermeríaGA Conferencia R A O O= examen VDGB Individualizado y autodidáctico R B O

CONTAMINACIÓN: intercambio de experiencias de aprendizaje (Alguno de conferencia consiguen texto de enseñanza programada y alguno GB asiste conferencia)

Tiempo → factor externo controlado (hora del día o la época del año (o ambos) en que se recaben los datos puede influir en VD).

El investigador asegure de la constancia del tiempo entre los sujetos (dolor, fatiga, percepción del bienestar físico, preferible tomar datos siempre por mañana, o en verano y no invierno).

Constancia del tiempo no siempre es crítica, pero se controla fácil hay q tratar de hacerlo.

2.-2.-Control de Factores ExternosControl de Factores Externos

Constancia de las condiciones → Comunicación con los sujetos

Inv describe a los suj: objetivos, quién lo auspicia, uso de la información

Esa información preparada por anticipado → = mensaje a suj.

Evitar al máximo la improvisación.

Tto cte todo salvo la VI (1 GE y 1 GC).

Si aplicamos 1 tto apegarse especificaciones q correspondan (protocolos de investigación)

Ej: eficacia fármaco → suj. GE toman = sustancia, = dosis, = administración.

Ttos fisioterapia / enfermería / podología no son tan sencillos de administrar fármaco. ¿DOSIS MASAJE?

Investigador pormenoriza los procedimientos exactos para aplicar tto

3.-3.-Control de factores intrínsecosControl de factores intrínsecos

Controlar las características de los participantes

Método + eficaz para controlar las VE individuales FI

Garantiza grupos sean comparables, = en VE

VENTAJA: controla todas las fuentes posibles de variación extrínseca sin que el investigador tenga que definir conscientemente que variables deberá controlar

Ej: efecto programa de adiestramiento físico en la función cardiovascular en residentes de un asilo.

Edad, género, ocupación previa, tabaquismo y tiempo de permanencia en el asilo, pueden afectar al sistema cardiovascular del paciente.

Efecto de estas VE ajeno al pb investigado, deben controlarse, R GE y GC →son comparables en estos y otros factores que pueden influir en la funcióncardiovascular

3.1.-3.1.-Distribución aleatoriaDistribución aleatoria

3.2.-3.2.-Mediciones repetidas (ensayos cruzados)Mediciones repetidas (ensayos cruzados)

En ensayo cruzado R poderoso para garantizar la = grupos → controlar VE del suj

Ej: programa adiestramiento físico. ¿ECCruz es correcto?ECCruz. no es apropiado pq 1º no participante 2º participante es≠ 1º participante 2º no participante. Los sujetos que 1º siguen elprograma, pueden decidir hacer ejercicio cdo no están en el programa

Ensayo cruzado no adecuado si ∃ efectos residuales(tto 1º influye en 2º)

Ensayo cruzado el orden de ttos es importante → influye en los suj.

Lo mejor es R el orden de exposición del tratamiento.

Si hay 2 ttos → ½ suj R a G1 AB la otra ½ G2 BA.Si hay 3 o + ttos → Compensación (minimiza las consecuencias del orden de exposición). Tto (A, B y C) sujetos R en 6 secuencias en un esquema de compensación:A B C A C BB C A B A CC A B C B A

G = edad, género

3.2.-3.2.-Mediciones repetidas (ensayos cruzados)Mediciones repetidas (ensayos cruzados)

RECORDAR ensayos cruzados controlan FI (= suj) además ventaja importante → reduce nº suj ½ ECCruz R 50 suj con 2 ttos da 100 datos (50 x 2), ECA paralelo 50 suj con 2 ttos da 50 datos (25x2).

Los ensayos cruzados constituyen un diseño útil, riguroso y eficiente para eliminar VE.

RECORDAR si el investigador espera efectos residuales (secuencia) o período (como podría ser en múltiples intervenciones en fisioterapia, enfermería o de podología) deberá recurrirse a otros diseños.

G homogéneos

3.3.-3.3.-HomogeneidadHomogeneidad

Si R y/o E cruzado no viables otros métodos de control de las características ∃intrínsecas del sujeto que pueden contaminar las relaciones que se investigan Usar exclusivamente sujetos homogéneos respecto de VE (así no VE varian).

Ej programa de adiestramiento físico dos asilos ≠solo participan en el programa los de un asilo, el otro es GC

Si el género es VE puede ser preferible usar sólo ♀.

Si edad VE q afecta a VD función cardiovascular →suj participantes rango edad restringido Usar un grupo homogéneo de suj es sencillo y da buen control, aunque los resultados solo se generalizan a una población con = características que los participantes. El programa de adiestramiento físico es benéfico en la función cardiovascular en muestra de ♂ 65-75 años, desconozco si es eficaz en ♀ 80 años

3.4.-3.4.-Grupos aleatoriosGrupos aleatorios

Controlo las VE incluyéndolas como VI.

Ej programa de adiestramiento físico → género es V de confusión → la integro al diseño como VI

Este procedimiento permitiría evaluar el efecto del programa de adiestramiento en el funcionamiento cardiovascular tanto de varones como de mujeres de edad.

Este enfoque↑precisión y probabilidad detectar ≠ GE/GC pq evaluar el efecto de VE en VD

Diseño de grupos aleatorios (o diseño factorial, tb diseño de niveles por tratamiento) no debe usarse término “factorial” pq género no está bajo control

experimental → R completa es imposible → no podemos R esta condición no la manipulamos).

La variable género que el investigador no puede modificar variable de agrupamiento.

Ej programa de adiestramiento físico no R de los sujetos en las 4 celdas (como en exp factorial) → su género ya está dado. Si es posible R a ♂ y ♀ por separado al GE y GC. (40 ♂ y 40 ♀ asigno R GE 20 ♂y ♀ 20 GC =)

diseño de grupos

aleatorios 2x2

Participación en el programa

Participa GE No participa GC

sexo♂

♀


Diseño ampliado → incorparamos + V agrupamiento (edad VE)

Asignación R de suj de cada condición al GE y GC.

76-78

71-75Femenino

66-70

76-78Género

71-75Masculino

66-70

No participa GC

Participa GE

Participación en el programa Grupo de

edaddiseño de grupos aleatorios

2x2x3

Nº de grupos aleatorios es ilimitado → motivos prácticos lo restringen a nº pequeño (nº VE que podemos controlar así es pequeño).

La ampliación del diseño → nº ↑↑ suj (mínimo 20-30 por celda) Diseño 2x2=80-120 2x2x3=240


Si incorporamos 1 VE al diseño → gran cuidado de elegir como V agrupamiento características + imp de los suj.

Estrictamente este diseño sólo es apropiado para estudios exp. pero tb se usa en estudios cuasi y “ex post facto”.

Ej programa de adiestramiento físico en la función cardiovascular los sujetos se han asignado por propia iniciativa a uno de los dos grupo → el inv no pudo controlar quien se incluyó en cada grupo, puedo hacer análisis estadístico separando los efectos en ♂ y ♀

La estructura del diseño = pero las implicaciones y conclusiones derivadas de los resultados serían ≠ a las obtenidas si el investigador controla los procedimientos de manipulación y de distribución aleatoria.

3.5.-3.5.-ApareamientoApareamiento

Aplicar lo que se de las características de los suj para formar grupos de comparación. Ej: programa de adiestramiento físico → (edad y género VE) 1 sujeto de GE = 1 de GC (= edad, = género).

Suj R → sería en realidad tipo especial de diseño de gruposaleatorios con un sujeto por celda.

Apareamiento es intento post hoc de aproximarnos al diseño de agrupamiento experimental.

Empezamos con 20 suj participantes en el programa y entonces formar G de comparación apareando uno a uno (edad y género), con otros 20 no participantes.


Apareamiento es muy atractivo → puede resultar pb 1) Debemos conocer de antemano las VE importantes. 2) Es imposible aparear adecuadamente después de dos o 3 variables. Controlamos edad, genero, grupo étnico y lapso de estancia en el asilo → GE ♀ de raza negra, 80 años, 5 años estancia → necesito para GC 1 ♀ con = características + de 3 V es extremadamente complejo o imposible.

Apareamiento se usa para controlar VE cdo no puedo emplear otros métodos + potentes.


Alternativa al apareamiento (suj = 1 a 1)→ Diseño equilibrado de VE clave.

GE y GC cuenten con = proporción de VE(media de edades =, % genero =) Ej: programa de adiestramiento físico → género y raza VE en GE y GC = % de ♂ y ♀= % raza blanca y negra. Menos engorro que apareamiento

Presenta similares limitaciones que el apareamiento.

Ambos diseños son preferibles a no controlar las características intrínsecas de sujetos

3.6.-3.6.-Control EstadísticoControl Estadístico

Análisis de la covarianza. Ej programa de adiestramiento físico → 1 asilo GE / otro asilo GC no tto / no aleat / VD = máximo consumo de O2 y frecuencia cardiaca en reposo. Hay ≠ individuales → frecuencia cardiaca y consumo de O2 varían de persona a persona. ¿Pueden atribuirse algunas de las ≠ individuales al tto?”. ≠ individuales tb relacionadas con VE (edad).

Círculos → variabilidad total frec card % variabilidad → edad % variabilidad ttoCírculos edad y tto superpuestos → relación GE μ edad > o < μ edad GC CONTRALAR edad → NO control edad → imposible saber si ≠ frec.cardiaca se deben a ≠ edad o ≠ tto

3.6.-3.6.-Control EstadísticoControl Estadístico

ANCOVA Análisis covarianza hacen ese control → eliminan efecto de VE en VD. Ej: elimino círculo edad

Análisis de covarianza → efecto tto en VD(frec card) tras eliminar efecto de la edad Cálculo efecto tto + preciso

Ojo: aunque elimine variabilidad causadapor la edad, hay otra parte de variabilidadindividual no relacionada con tto (parte baja del círculo grande). Si controlo con ANCOVA VE (edad, género, ocupación) ↑↑ precisión del estudio ANCOVA permite analizar varías VE → pb tengo que conocer las VE

4.-4.-Evaluación de los Métodos de ControlEvaluación de los Métodos de Control

1) R es la técnica más eficaz para controlar VE → suprime las variaciones individuales en todas las VE.

2) Ensayo Cruzado → muy útil para controlar VE → no puede aplicarse a la mayor parte de investigaciones CCSS. 3) Alternativas a R (homogeneidad, agrupamiento aleatorio, apareamiento y análisis de covarianza) comparten una desventaja: el investigador debe conocer de antemano las VE imp.Para elegir una de estas alternativas → decidir qué VE controlar.

Restricción limita ↑↑↑ control → inv no usa + 2-3 VE (salvo ANCOVA).

4) NO siempre es posible aplicar R (Ej: cdo no puede manipularse VI) 5) Cuasi se usa homogeneidad, agrupamiento aleatorio, apareamiento y ANCOVAen Exp cualquiera de los 6→ Mejor usar estos métodos q no controlar VE.

5.-5.-Validez InternaValidez Interna

Para evaluar la idoneidad de los mecanismos de control → evaluar su validez interna y externa.

Validez interna: grado en que es posible inferir que VI influye en VD y que la relación no es espúrea.(Campbell y Stanley 1963)

Validez externa: se logra cuando los resultados pueden generalizarse con confianza a situaciones externas al ámbito específico de la investigación.

Los métodos de control vistos → ↑ val. interna

Si no controlamos VE → poner en duda que VI → ≠ en VD

5.1.-5.1.-Factores que Amenazan la Validez InternaFactores que Amenazan la Validez Interna

Exp verdaderos ↑↑↑↑ validez interna →usar métodos de control (manipulación y R), permite descartar otras explicaciones alternas de mis resultados.

Cuasiexp, preexp o ex post facto, hay q confrontar explicaciones alternativas de los resultados obtenidos.

Estas otras posibles explicaciones son una amenaza para la validez interna.

Se agrupan en diversas clases.

5.1.1.-5.1.1.-HistoriaHistoria

Factor historia: acontecimientos externos concurrentes con VI que afectan a VD.

Ej: eficacia programa enfermería aplicado en un pueblo

Objetivo = mejorar hábitos saludables embarazadas (dieta, no tabaco, no alcohol, atención prenatal oportuna).

VD: peso bebes al nacer (pretest 12 meses antes tto) (postest 12 meses después tto)

1 mes después inicio estudio → TV documental inadecuados hábitos saludables ♀ embarazadas de escasos recursos.

Tto y TV → VD Es imposible separar ambos efectos. Efecto historia no afecta validez interna de exp. verdadero (los sucesos externos = probabilidad de afectar GE y GC)Cuidado en Ensayo cruzado → acontecimiento externo afecta VD en período 1 o 2 → ttos quedan contaminados (½ suj tto A + acontecimiento ½ suj tto B + TV)

5.1.2.-5.1.2.-SelecciónSelección

Selección: sesgos resultantes de ≠ preexistentes entre G.

Si no R → es posible GE y GC no equivalentes.

≠ GE/GC sutiles y difícil de detectar.

G no equivalentes → ≠ VD se deben a ≠ iniciales + que a VI Ej: ♀ esterilidad + riesgo depresión que ♀ con hijos → imposible concluir ≠ depresión en ambos grupos se deben a ≠ fecundidad. ♀ de los dos grupos eran ≠ desde el principio en su capacidad de adaptación psicológica.

5.1.2.-5.1.2.-SelecciónSelección

CONTROL de sesgo de Selección: es difícil

Sesgo de selección ↓ Si medimos antes de VI (pretest)Medimos depresión antes de que intenten embarazarse.

Sesgo de selección es amenaza grande y frecuente para validez interna en estudios no exp Sesgos selección interactúan con otros sesgos y agravan el riesgo de la validez interna del estudio.

5.1.3.-5.1.3.-MaduraciónMaduración

Maduración: procesos que experimentan los suj durante el estudio resultado del transcurso del tiempo y no a causa de VI (tto).

Ej: crecimiento físico, madurez emocional, fatiga Ej: programa de desarrollo sensomotor en niños con retraso en su desarrollo. Aún sin tto los niños avanzan.

Diseño preprueba-postprueba (antes-después) cae en esta amenaza para la validez interna.

O1 X O2 diseño preprueba-postprueba con un sólo grupo experimental

Maduración aspecto imp en muchas investigaciones en CCSS

No es solo edad o cambios por el desarrollo → cualquier cambio en suj por paso del tiempo (cicatrización, recuperación postquirúrgica, cambios corporales que ocurren sin intervención

médica) que explican los resultados y que compite explicación VI → VD.

5.1.4.-5.1.4.-SensibilizaciónSensibilización

Sensibilización: efectos del pretest en el desempeño de los participantes en el postest

Recabar información personal induce algún cambio en el individuo (estudios sobre opiniones y actitudes)

Ej: Dolor / cuestionario eutanasia a estudiantes → información a favor y en contra → tras el tto de nuevo el cuestionario actitud ¿Cambios de opinión con base en lo aprendido?

El cuestionario inicial → sensibilización → alumnos reflexionar → cambios de actitud independiente de que hayan aprendido o no

Sin GC no ≠ sensibilización del efecto de la información (tp ≠ E. historia, maduración)

Exp verdaderos sensibilización no es problema → = en GE/GC

Solomon → aisla efecto del tto de los del pretestR O1 X O2

R X O2

R O1 O2

R O2

5.1.4.-5.1.4.-SensibilizaciónSensibilización

Sensibilización + frecuentes cuando pretest supone la colecta de información proporcionada por los mismos sujetos (cuestionario, EVA).

En estudios donde VD implica colecta de información biofisiológica → efectos de sensibilización no son de mayor transcendencia.

VD blanda (subjetiva)

VD dura (objetiva)

5.1.5.-5.1.5.-InstrumentaciónInstrumentación

Instrumentación: Factor de amenaza relacionado con las mediciones que efectúa el inv.

Sesgo proveniente del cambio de instrumentosde medición entre el primer levantamiento de datos y los subsiguientes.

Ej: inv usa 1 instrumento de med. del estrés para establecer nivel de ref. (pretest) y otro ≠ en seguimiento.

≠ VD reflejan el cambio de instrumentos de medición + que los efectos de VI.

Falta de práctica con instrumentos de medida produce ciertos efectos aunque se use el mismo instrumento.

Si el instrumento produce mediciones + exactas (el personal que recoge la información + experiencia) o - exactas cdo se administra por 2ª vez (pacientes aburridos o fatigados) estas ≠ sesgan los resultados.

5.1.6.-5.1.6.-MortalidadMortalidad

Mortalidad: amenaza la validez interna por ≠ en la atrición de los suj en los G que se comparan

Pérdida de sujetos puede ≠ en GE/GC → disparidad de intereses, motivaciones...

Ej: diseño de grupo control no equivalente para evaluar estado animo de enfermer@s 2 hospitales ≠ en uno de los que se ha introducido la enfermería primaria.

VD (estado ánimo), se mide antes y después de la intervención.

Suj GC no sienten compromiso con el estudio, no aceptan rellenar el cuestionario postest (por falta de incentivos), los que aceptan no representan al conjunto del GC → su entusiasmo por su ambiente de trabajo es mayor.

Pensamos que ánimo GC ha ↑ → mejoría es señal espúrea de la atrición del estudio derivada de un grupo sesgado del GC.

5.1.6.-5.1.6.-MortalidadMortalidad

Mortalidad es ↑↑↑ tiempo entre colectas datos se prolonga.

Ej: seguimiento de suj 12 meses da + índice de atrición que seguimiento de 1 mes

Atrición ↑↑↑ grave en estudios con muerte o discapacidad de los pacientes.

Atrición es aleatoria (si los que abandonan tienen características = q los que permanecen en las características relacionadas con VD) riesgo de sesgo ↓

Atrición rara vez es del todo aleatoria

↑ índice de atrición, ↑ probabilidad de sesgo

Estudios Exp el pb de la mortalidad experimental es imp.

6.-6.-Validez Interna y Diseño de InvestigaciónValidez Interna y Diseño de Investigación

Cuasiexp y ex post facto son muy susceptibles a los factores que amenazan la validez interna.

Los riesgos descritos son explicaciones alternas de los resultados que compiten con VI como explicación de VD.

Objetivo de investigación de ↑ calidad descartar estas explicaciones alternas.

Exp controlan estos factores → inv no debe ignorarlos.

Ej: condiciones no ctes en GE y GC, esta ≠ explicación alterna de ≠ entre los grupos.

Mortalidad es una amenaza muy imp en exp verdaderos.

Inv opera ≠ manera GE/GC → suj de GE/GC abandonan en ≠ % (tto exp dolor, molesto, requiere tiempo, condición control monótona o da hastío) → los sujetos que permanecen son ≠ abandonan → GE es ≠ GC por pérdidas ≠

7.-7.-Validez Interna y Análisis de DatosValidez Interna y Análisis de Datos

Para ↑↑ validez interna de un estudio → elaborar diseño sólido usando métodos de control.

Aunque podamos usar métodos de control (y tb cdo no), → analizar los datos estableciendo las características y el alcance de cualquier sesgo posible.

Cdo detectamos 1 sesgo, la información resultante contribuye a la interpretación de resultados → en ocasiones se controlan/detectan sesgos mediante procedimientos estadísticos. Ej: sesgo por ≠ % ♂/♀ GE/GC

Inv → autocrítica y analizar por anticipado todos posibles sesgos de su diseño, buscar sistemáticamente pruebas de su existencia (esperando no encontrarlas).


Sesgos de selección son la amenaza a la validez interna +usual examinarlos siempre que sea posible.

Comparar pretest de los suj tan pronto como estos están disponibles.

Ej1: índice depresión ♀ dan a luz cesárea vs parto vaginal/Ej2: TENS dolor.

Para evaluar sesgo de selección comparo nivel de depresión de ambos grupos durante el embarazo o antes de este / evalúo dolor antes del tto (pretest).

Si hay ≠ significativas antes del parto, las ≠ en postparto deben interpretarse considerando las ≠ iniciales (o bien, controlar esa ≠ en el pretest por ej con apareamiento diseño de G equilibrado o asignación por grupos aleatorios incorporando pretest alto o bajo como V de agrupamiento).


Diseños sólo postprueba o estudios ex post facto transversales → inv carece de información previa de VD → identifica sesgos de selección comparando los grupos según las principales variables antecedentes (edad, género, raza, estrato social, estado de salud).

≠ de grupo detectadas deben controlarse siempre que sea posible (ANCOVA), o al menos tomarse en cuenta en la interpretación de los resultados.

Hay que analizar sesgos de selección aunque se haya R → no hay garantía de que se lograrán grupos perfectamente comparables.

Si el diseño supone ≠ momentos de colecta de datos → inv analizar sesgos por atrición comparando los suj que terminan y no terminan el estudio a la luz de los pretest de VD (u otras características medidas en la 1ª toma de datos).


Ensayos cruzados → historia es amenaza potencial

Evento externo afecta de forma ≠ a suj G1AB/G2BA (≠ orden de tto) → en 2º período son como suj ≠

Eficacia del tto A vs B → comparar VD en todos los suj al recibir tto A vs B

Análisis para detectar sesgos se hace comparando los sujetos adscritos a los ≠ordenamientos (E. Secuencia → secuencia AB vs BA o E. período).

Si hay ≠ significativas entre secuencias → hay pruebas de es un factor de sesgo.

Los intentos para ↑ validez interna de un estudio no concluyen cuando establecemos el diseño.

Inv debe buscar otras oportunidades para comprender (y tal vez corregir) los diversos factores que puedan amenazar la validez interna.

8.-8.-Validez ExternaValidez Externa

Validez externa → posibilidad de generalizar los resultados de la investigación a otros entornos o muestras.

Rara vez hacemos 1 estudio para descubrir relaciones entre V para 1G de personas en 1 momento determinado.

Objetivo → descubrir relaciones perdurables cuyo conocimiento usaremos para mejorar la vida de los pacientes.

Si se descubre que 1 tto es útil, otros desearán usarlo tb → imp establecer si tto funcionará en otro entorno y con pacientes ≠.

El investigador debe preguntarse sistemáticamente en que poblaciones, ambientes y condiciones pueden aplicarse los resultados del estudio.

8.1.-8.1.-Validez Externa y muestreoValidez Externa y muestreo

Al valorar Validez externa → ¿diseño de muestreo idóneo?.

Si las características de la muestra son representativas de las características de la población → la generalización es directa.

Estrictamente los resultados solo pueden generalizarsea la población de la que se seleccionó una muestra aleatoria.

-Ej: efectos tto heroinómanos → comenzamos con población adictos atendidos en centro de desintoxicación y entre estos elegir muestra aleatoria de sujetos que participen en el estudio.-A continuación asignaría R de los suj al GE/GC.-Si tto es eficaz para reducir recidivas en la muestra → ¿Deducimos que tto será tb benéfico para todos los adictos estadounidenses?.-No. La población de heroinómanos en tto en dtdo centro quizá no sea representativa de todos los adictos (el centro atiende exclusivamente a dtdos grupos étnicos, estratos socioeconómicos, intervalos de edad) → es posible que el tto sólo eficaz con sujetos de esas características.


Kempthorne (1961) ≠ entre población accesible y población blanco.

Población accesible → compuesta de sujetos disponibles para un estudio.Ej: todos los heroinómanos que reciben tratamiento en el centro específico.

Muestra seleccionada de la población accesible mediante un procedimiento aleatorio → generalizar los resultados al grupo en cuestión.

Población blanco → grupo total de suj que interesan al investigador, entre los que cabe generalizar razonablemente los resultados.

Esta 2ª generalización + riesgos/ no es tan confiable como generalización a población accesible.

Idoneidad de 2ª inferencia dependen de similitud entre características de las 2 poblaciones.


Población diana (o blanco)Población a la que se desea generalizar los resultados

Criterios de Selección Validez Externa

Población experimental (de estudio) o accesiblePoblación definida por los criterios de selección y

accesible para el investigador

Muestreo +Consentimiento inf Validez Interna

MuestraSujetos realmente estudiados


Investigador conoce características de la población accesible y define población blanco de modo que sea similar a aquella.

Ej. heroinómanos → población accesible formada casi por completo por ♂ caucásicos 20-29 años, que ingresaron voluntarios en el tto y que viven en la ciudad de New York.

Sería deseable generalizar resultados a todos los fármacodependientes.

Pero es + seguro definir la población blanco como ♂ caucásicos jóvenes que viven en un medio urbano y que acuden voluntariamente a tratamiento.

8.2.-8.2.-Factores que Amenazan la Validez ExternaFactores que Amenazan la Validez Externa

Características muestra limitan generalizar los resultados

Pero hay particularidades entorno o condiciones de investigación que afectan la representatividad del estudio y tb su validez externa.

Tales particularidades deben tenerse en cuenta en el diseño y al interpretar los resultados.

5 factores que amenazan la validez externa.

1) Efecto Hawthorne. Los sujetos cambian su comportamientos al ser conscientes de su participación.

Si una conducta solo se da en la investigación los resultados no pueden generalizarse a circunstancias + naturales.


2) Efectos de novedad. Cdo tto es nuevo, los sujetos e inv pueden modificar su conducta de diversa manera.

Entusiastas o escépticos con el tto → resultados reflejan su reacción a la novedad; una vez familiarizados con tto →resultados ≠.

3) Interacción de la Historia y los efectos del tratamiento. Resultados reflejan impacto del tto y algún otro suceso ajeno al estudio.

Cdo tto se pone otra vez en marcha, en ausencia del sucesos externo → resultados ≠. /1º Tto+TV 2ºTto

Ej: dieta colesterol ↑ poco después TV divulgan que consumo salvado de avena → niveles +↓ ¿Efecto observado se presentaría otra vez si tto se aplica con un nuevo grupo varios meses después?.No → condiciones de pob muestra ≠ a las de pob diana


4) Efectos del experimentador. Comportamiento suj afectado por características del inv.

Inv interesado en demostrar su hipótesis.

Esto lo lleva a comunicar sus expectativas (inconsciente) o a introducir un sesgo en sus observaciones.

De ser así → difícil reproducir en situaciones + neutras las relaciones observadas en el estudio original.

5) Efectos de medición. Inv toma muchos datos (información de pretest, antecedentes, etc).

Resultados no son = en otro grupo que no haya estado expuesto a procedimientos de obtención de datos =.

8.3.-8.3.-Validez Externa y Validez InternaValidez Externa y Validez Interna

Ideal- inv. pretende diseñar estudios sólidos en los que tantovalidez interna como externa ↑↑↑↑↑.

Los requisitos para garantizar un tipo de validez interfieran con la posibilidad de lograr la segunda→ V. Int ↑↑ → ↓↓ V Ext.

Ej 1: inv aplica principio de homogeneidad → V. Int ↑↑Controla VE seleccionando una muestra homogénea en esas VE.Consecuencia: limitado su capacidad de generalizar sus resultados a toda la población de interés.

Ej 2: investigador control alto → mantiene ctes condiciones → ↑↑ V. IntConsecuencia: ambiente de la investigación extremada- artificial → ↓↓generalización de resultados a entornos + naturales

No hay q perder contacto con la realidad.

8.3.-8.3.-Validez Externa y Validez InternaValidez Externa y Validez Interna

¿V Int o V Ext?

Si se contraponen suele ser preferible una mayor fortaleza interna.

Se ha propuesto que los resultados que carecen de V. Int tampoco tienen validez externa.

Es poco razonable generalizar resultados cdo estos no son, en si, susceptibles de interpretación.

Lo óptimo → postura intermedia

Replicación (repetición de un estudio en un nuevo ambiente)Podemos confiar en mayor medida en hallazgos de un estudio si se demuestra q sus resultados pueden reproducirse en otros ambientes y con nuevos suj.

Mejor V. Int ↑↑ y V ext → replica

9.-9.-Sugerencias para Incrementar control de la investigaciónSugerencias para Incrementar control de la investigación

Control de VE es clave

Resultados ambiguos → cuando F externos o F intrínsecos confunden relación VI → VD.

2) Difícil condiciones ctes (especial- en Estudios. clínicos) →tomemos medidas

Ej: protocolos estándares, capacitar a los evaluadores y al personal quehace el tto (exp y cuasi)

1) Si no es posible condiciones ctes → controlar F externos con las = estrategias que para F intrínsecas.

Ej: la colecta de datos horas ≠ → medición VD y no es posible hacerlo a la misma hora.

¿Alguien me dice como solucionarlo?

Asignación R de sujetos a sesiones matutinas y vespertinas hora de medición V agrupamiento →grupos aleatorios.


3) Estrategias para controlar la principal fuente de VE →los propios participantes (F Intrínsecos).

Las ≠ estrategias no se excluyen mutuamente → siempre que se pueda recurrir a ≠ métodos.

Ej: control estadístico (ANCOVA) combinado con agrupamiento aleatorio o apareamiento.

ANCOVA aumenta la precisión del diseño incluso con R.

4) Diseño poderoso mejor defensa contra los factores que amenazan la validez interna (ECA 2 grupos paralelo pre-post).

2ª mejor defensa es el análisis de los datos.

Inv debe planear su estudio de forma que pueda analizar los sesgos (datos de los pretest, edad, género) → considerar atenta- V que mediremos.


Si es posible recavar información sobre las características de los suj. que inciden sobre VD.

En estudios longitudinales medir variables relacionadas con la atrición.

5) VE a controlar son ≠ en estudios ≠

a) Antes de introducir VI→1ª V q debemos medir (y controlar) es VD (pretest).Veo si GE/GC son homogéneos en VD pretest

b) V demográficas (edad, raza / grupo étnico, género, escolaridad, nivel de ingresos, estado civil) casi siempre deben medirse → se relacionan con otras variables (sociales, psicológicas → disposición permanecer en estudio).

c) Cdo VD es biofisiológica → imp medir estado de salud, los medicamentos que se administran, antecedentes de hospitalización, etc.

d) VE específicas del problema de investigación se identifican con la revisión de bibliografía sobre el tema.


6) Mejor método para evitar atrición (estudios longitudinales) es usar procedimientos para reubicar (re-localizar) a los sujetos.

Atrición ocurre por incapacidad del investigador de volver a encontrara los participantes y no pq se nieguen a continuar en el estudio.

Método + sencillo y eficaz obtener información de contacto del suj cada vez que se colecten datos.

Nombre, domicilio y número de teléfono de 2 o 3 personas allegadas al sujeto (madre, padre, hermanos o amigos cercanos) por si cambia de domicilio entre una y otra colecta de datos.


En inv cuantitativa principal función del diseño → controlar VE

VE → aquellas q no son pertinentes, pero que pueden afectar a VD VE comprenden factores del entorno de la investigación y características suj.

CONDICIONES en que se realiza estudio CTES → importante elto controlar F. externos.

Ambiente de la inv, temporalidad, secuencia (ECC no A1B1 mañana y A2B2 tarde), comunicación con los sujetos y aplicación del tto deben ser constantes para todos los suj.

VE + problemáticas y persistentes → características intrínsecas suj.


6 Ténicas de control de características intrínsecas de los sujetos:

1. El método más eficaz es la asignación aleatoria de los suj a los grupos →que permite controlar con éxito todas las VE posibles.

2. Exponer los suj a + de un nivel de tto (actúan como sus propios controles) (ensayos cruzados).

Ensayos cruzados pueden no adecuados debido a los E. acarreo o residuales.

3. Homogeneidad o uso de muestra homogénea de suj de forma tal que sea nula la variabilidad en las características que podrían influir en los resultados.

4. Las VE se integran al diseño del estudio (diseño de grupos aleatorios).


6 Ténicas de control de características intrínsecas de los sujetos:

5. Apareamiento aprox a posteriori al diseño de G aleatorios/1º 20 suj GE 2º 20GC.

Consiste en “aparear” (o emparejar) a los sujetos

Conformando parejas asociadas de suj o grupos balanceados en base a 1 o + VE, para asegurar q los G son comparables.

6. Control de VE a través del control estadístico. Un procedimiento de este tipo es el análisis de covarianza.

Homogeneidad, agrupamiento aleatorio, apareamiento y control estadísticopresentan una desventaja común: el inv debe conocer por anticipado cuales son las VE que necesita controlar.


Los mecanismos de control descritos contribuyen a incrementar la validez interna de un estudio.

Validez Interna: grado en que los resultados pueden atribuirse a la VI, o bien a factores ajenos.

Factores que amenazan la validez interna (son hipótesis alternativas): historia, selección, maduración, sensibilización, instrumentación y mortalidad.


Un estudio tiene validez externa en la medida en que la muestra es representativa de la población general y en que el contexto de la investigación y el diseño experimental sean representativos de otros entornos.

Validez externa: posibilidad de generalizar los resultados de la investigación a otros individuos y entornos.

Población accesible (población de la que se extrae la muestra)

Población blanco o diana (representa grupo + amplio de suj que interesa al investigador).


Conviene definir la población blanco en función de las características presentes en la población accesible.

El diseño de investigación debe equilibrar la validez interna y la externa para producir resultados científicos útiles.

Tema 3: El Ensayo Clínico aleatorio Tema 3: El Ensayo Clínico aleatorio

Estudios exp → equipo investigador controla el factor de estudio.


Decide que suj reciben el tto que se desea evaluar, y la forma en que lo harán (dosis, pauta, duración, etc), de acuerdo con un protocolo de investigación preestablecido.

Por definición, los estudios experimentales son prospectivos.


Objetivo básico de los estudios exp → evaluar efecto de 1 tto, estableciendo relación causa-efecto con los resultados observados.

Intervención: fármaco, consejo sanitario, actividad preventiva, estrategia diagnóstica, modelo organizativo, puede ser cualquier otro tipo de terapéutica.

Son Analíticos.

Los requisitos éticos (investigación en seres humanos) son muy imp.

Solo evaluar ttos :-potencialmente beneficiosos para los suj-de los que suficiente información previa∃ para justificar la realización del experimento,-diseñar estudios de acuerdo con estándares científicos aceptados (éticos y metodológicos).

Clasificación de los Tipos de estudios

Según la finalidad que pretenda

• Analítico • Descriptivo

Según sea la Secuencia temporal

• Longitudinal• Transversal

Manipulación de las variables

• Observacional• Experimental

Según la cronología de los hechos

• Prospectivo• Retrospectivo


Gran ventaja de exp (sobre observacionales) → al controlar el factor de estudio y las condiciones de la investigación →posibilidad haya otros factores q influyen en resultados ↓↓

Proporcionan mayor confianza en la conclusión obtenida (mayor calidad de la evidencia) VI → VD.

El diseño experimental + imp es el ensayo clínico aleatorio.

≠∃ formas de diseñarlo (5: paralelo colecta post, paralelo pre-postest, Solomon, Cruz y factorial)

Habitual es q esta denominación se use para referirse al diseño paralelo.

Paralelo es el + conocido y utilizado.

2.-2.-ECA en paraleloECA en paralelo

Forma + sencilla es diseño paralelo con 2 grupos.

Consiste en seleccionar una muestra de pacientes y su asignación de forma aleatoria a uno de los dos grupos.

GE: recibe la intervención de estudioGC: la de control que se usa como referencia o comparación.

Ambos grupos se siguen de forma concurrente durante un período determinado, cuantificando y comparando las respuestas observadas en ambos.

Estructura básica de un Ensayo Clínico

aleatorizado

Población Diana

Muestra

Criterios de selección

Población Experimental o accesible o de estudioConsentimiento informado + muestro

Asignación aleatoria (comparación imparcial de las intervenciones + cegado)

Grupo de estudioIntervención A

Grupo control (placebo, no int. o int. de comparación)Intervención B

Respuestas RespuestasComparación

Resultados

Interpretación

Conclusiones

PérdidasPérdidasSeguimiento

Período de Pre-inclusión

Cuando no hay cegado es un ensayo abierto

EN PARALELO


ECA es mejor diseño para evaluar la eficacia de una intervención sanitaria.

Da evidencia de mayor calidad sobre la ∃ de relación causa-efecto entre tto y la respuesta observada.

Razón (con + frecuencia) las recomendaciones terapéuticas y las guías de práctica clínica se basan en este tipo de estudios.

Ello ha conducido a que el nº de ECAs esté ↑↑↑rápidamente y a que cada vez se exija un ↑↑↑ rigor metodológico en su diseño, ejecución y análisis.


Se han desarrollo instrumentos para valorar de su calidad

metodológica (guías para su lectura rápida y recomendaciones

sobre su publicación, como las propuestas CONSORT Begg et al.

1998).


Ventajas:

1. Proporcionan la mejor evidencia de una relación causa-efecto entre la intervención que se evalúa y la respuesta observada.

2. Proporcionan un mayor control del factor de estudio.

3. R produce una distribución equilibrada de los factores pronóstico que influyen en el resultado (potenciales factores de confusión), formando grupos comparables (hay q comprobarlo)

De este modo, permite aislar el efecto del tto del resto de factores.


Desventajas:

1. Las restricciones éticas impiden que muchas preguntas puedan ser abordadas mediante un ECA.

2. Habitualmente se llevan a cabo con participantes muy seleccionados, lo que dificulta la generalización y extrapolación de los resultados.

3. A menudo, los ttos se administran con pautas rígidas, ≠ de las realizadas en la práctica habitual → dificulta la generalización de los resultados.

4. En general, solo permiten evaluar el efecto de 1 único tto.

5. Normal- coste ↑↑ (depende de su duración y complejidad del protocolo).


Las autoridades sanitarias obligan a realizar 1 ECA → demostrar eficacia y seguridad de 1 nuevo fármaco antes de su comercialización (o nueva forma terapéutica, nueva indicación o usarlo en condiciones ≠ de las autorizadas).

ECA diseño preferible para:-comparar ≠ pautas terapéuticas autorizadas, -intervenciones sanitarias de cualquier tipo (ttos no fármacos), -consejos sanitarios,-recomendaciones dietéticas,-detección precoz de enfermedades,-estrategias de formación sanitaria continuadas,-o incluso modelos organizativos de centros sanitarios.

3.-3.-Componentes de un ECAComponentes de un ECA

La planificación del exp debe ser muy cuidadosa.

Empezar con el protocolo (proyecto). Documento en el que se describe:-la pregunta de investigación,-el fundamento científico,-los objetivos,-el diseño y-su organización (metod. y logística).

Protocolo debe estar terminado antes de incluir suj en el exp y no sufrir modificaciones posteriores.

Protocolo: es la garantía que tiene el investigador acerca de la solidez metodológica de su estudio y la que ofrece a los potenciales usuarios de sus resultados.

El protocolo es imprescindible para obtener aprobación por los comités de ética y para obtener financiación.

.

3.-3.-Componentes de un ECAComponentes de un ECA

Principales componentes del protocolo de un ECA:1) Diseño de estudio. A. Pregunta del estudio. B. Población (criterios de inclusión y de exclusión). C. consideraciones generales sobre tamaño de muestra y poder estadístico.2) Asignación. A. Definición de grupos de comparación: aleatorización, estratificación. B. Administración de las intervenciones (asignación R de ttos a los grupos y tb como son las

intervenciones)3) Evaluación. A. Evaluación de base (pretest). B. Evaluación de resultados (postest): estrategias de seguimiento, estudio abierto o ciego. C. Evaluación de adherencia a las intervenciones.4) Análisis. A. Comparación de base (pretest). B. Comparación de los resultados: análisis por intención de tratar o por

protocolo. C. Ajuste por variables de confusión.5) Interpretación6) Extrapolación y generalización de los hallazgos.

.

1. Introducción: Planteamiento del problema y justificación del tema. 2. Marco teórico: Antecedentes y estado actual del tema3. Formulación de objetivos (generales y específicos) e hipótesis 4. Material y método - Tipo de diseño - Variables de estudio - Intervenciones (protocolo de tto) - La muestra - Técnicas e instrumentos de recogida de datos - Trabajo de campo - Análisis de datos (organización y plan de análisis)5. Resultados6. Discusión7. Conclusiones8. Bibliografía Anexos

ESTRUCTURA INFORME DE INVESTIGACIÓN

4.1.-4.1.-La Pregunta de InvestigaciónLa Pregunta de Investigación

4.-4.-Diseño del estudioDiseño del estudio

Todo ECA debe tener una pregunta primaria o principal definida claramente y para la que se planea el estudio.

La pregunta debe tener 4 componentes claros y explícitos:

-La población que será estudiada (que define la población a la que será posible extrapolar los resultados).

-La intervención experimental que se desea evaluar.


-Las variables de respuesta o dependientes (variables de desenlace) que se van a emplear para comparar los resultados de las intervenciones.

La pregunta debe tener 4 componentes claros y explícitos:

En algunos casos la pregunta se plantea como la prueba de una hipótesis (esto que implica además postular la magnitud de la diferencia que se espera encontrar en VD entre los G).

-La intervención de control.


Además de la principal el ECA puede incluir preguntas 2arias.

Algunas veces el ECA se diseña para dar respuesta específica a varias preguntas secundarias.

Pero es + frecuente que se use para responder a las preguntas secundarias la información obtenida para la pregunta principal.

Las preguntas secundarias pueden ser de dos tipos.

1- Se trata de determinar el impacto del tto sobre V ≠ a VD principal;2- Se busca establecer si el tto produce resultados ≠ en ≠ subgrupos de suj (conformados según edad, sexo, duración del proceso, su gravedad...).


Ej: administración de sacarosa a neonatos →VD principal ≠ en % de suj que lloran, y secundariamente si ∃ ≠ significativas en duración e intensidad del llanto o en frecuencia de punciones venosas fallidas.

Las preguntas 2arias:-nº limitado,-contar con bases científicas firmes y-postularse claramente antes de iniciar el estudio, para evitar sospechas posteriores de que se haya realizado “una expedición de pesca” con los datos (búsqueda a posteriori de preguntas que puedan ser contestadas con los datos encontrados, procedimiento inadecuado).

Si la información no se recolectó a propósito desde el comienzo para contestar preguntas 2arias → capacidad del estudio para darles respuestas definitivas eslimitada, la confiabilidad de los resultados puede no ser adecuada pq no se programó la recolección de esos datos específicamente o no se vigiló su obtención.


Por ello se considera que lo + adecuado es ver las respuestas a las preguntas secundarias que no nos hemos planteado desde el inicio del proyecto como hipótesis para posteriores estudios (prospectiva)

4.2.-4.2.-Selección de la Población de EstudioSelección de la Población de Estudio

Debe regirse por criterios de elegibilidad

Estos criterios se basan en:-los beneficios potenciales,-la posibilidad de efectos adversos y-las condiciones que hagan poco deseable la participación del sujeto en el estudio.

La elegibilidad se plantea en términos de criterios de inclusión y de exclusión.


Al definir objetivo del ensayo se hace referencia a la población diana a la que se desea poder extrapolar los resultados (Val. Externa).

Pero el estudio se hace en la POBLACIÓN EXPERIMENTAL(accesible).

Población experimental queda definida por unos criterios de selección especificados a priori.

De la población exp se obtendrán los sujetos que finalmente

participaran en el ensayo → Población muestra

Población diana (o blanco)Población a la que se desea generalizar los resultados

Criterios de Selección Validez Externa

Población experimental (de estudio) o accesiblePoblación definida por los criterios de selección y

accesible para el investigador

Muestreo+ Cons Inf. Validez Interna

MuestraSujetos realmente estudiados


Criterios de Inclusión: Permiten definir el perfil del sujeto que se quiere admitir en el estudio.


Gral son:-características clínicas (parámetros para diagnosticar una enfermedad y su duración),-demográficas (edad y sexo) y-de ubicación geográfica o temporal (instituciones donde se efectuará el estudio y el período de ejecución del mismo).

Los criterios de inclusión definen la población de la que se podrá extraer la muestra que será estudiada. DEFINEN LA POB EXPERIMENTAL.

Ej: mega-exp buscaba amplia generalizabilidad →pocos criterios de inclusión, que eran amplios: ♂ o ♀ de 40-80 años con nivel colesterol total > 135 mg/dl y con riesgo sustancial de enf coronaria (definido como antecedente de enf coronaria, vascular o cerebral, diabetes o HTA).

Criterios de Exclusión: las características que obligan a excluir del estudio a suj. que cumplen los criterios de inclusión.


Razones para excluir:

-de tipo médico → tiene contraindicaciones: insuficiencia renal si el fármaco se elimina ppal- por esa vía, diabéticos con ↑ riesgo de infección y respuesta ↓ a la terapéutica en estudio antibióticos, etc);

-de tipo ético → suj no acepta participar, o → hay condiciones que implican riesgos excesivos (ej: embarazo, lactancia o historia reacciones 2arias con el tto);

-de conveniencia → suj que no podrán seguirse con facilidad (viven fuera), u→ características ej: alcoholismo, drogadicción, analfabetismo, retraso mental o enfermedades psiquiátricas que lo inhabiliten para dar información,


Crit. Exclusión se aplican solo a quienes han cumplido los criterios de inclusión.

Incorrecto proponer como criterios de exclusión lo contrario de los criterios de inclusión.

Es incorrecto decir que se excluirá a los sujetos que no cumplan los criterios de inclusión.

Crit. inclusión definen la población de la que podemos extraer la muestra (bronquíticos crónicos con exacerbación infecciosa, personas con dislipidemia y ↑ riesgo cardiovascular)

Crit. exclusión definen la población a la que se podrá extrapolarlos resultados pq definen + precisamente la Pob Exp.


Ej: megaexp se excluyó de la gama de suj q podían incluirse (dislipidemia en ♂ o ♀ 40-80 años con ↑ riesgo cardiovascular), a los que tuvieran:

-enfermedad hepática o muscular (por los posibles efectos adversos de la estatina),-enfermedad renal avanzada (por la vía de eliminación del medicamento),-estuvieran recibiendo medicamentos contraindicados con las estatinas,-♀ no suficientemente protegidas contra embarazo (riesgo de malformaciones),-personas que no pudieran dar información confiable (enfermedad psiquiátrica, etc) o-estuvieran en riesgo ↑ de muerte durante el período de estudio (cáncer o insuficiencia cardiaca severa).


Criterios de elegibilidad se definen:

-de manera no ambigua y

-en términos operativos (+ q académicos)

Así el inv establece de manera clara si un sujeto cumple o no con ellos.

Ej: definición artritis reumatoide “enfermedad crónica y multisistémica de etiología desconocida... cuya alteración característica es una sinovitis inflamatoria persistente...” → no es práctica → no establece características que debe tener 1 suj para hacer el diagnostico de la enfermedad.

Serían mejores los parámetros establecidos por el American College of Rheumatology.


El protocolo debe incluir la justificación de los criterios de inclusión y de exclusión.

A veces los criterios de selección incluyen resultados de pruebas de laboratorio (o anatomía patológica), que pueden requerir cierto tiempo para obtener los resultados.

El tto asignado puede iniciarse en sujetos que posteriormente se reconocen como no elegibles.

¿Qué hacemos?.

-No permitir ingreso de ningún suj→ confirmar plena- criterios de selección,

-Permitir la inclusión antes de confirmar la elegibilidad y el retiro posterior del análisis para los no elegibles, o

-Permitir ingreso sin confirmar e incluir en el análisis a todos los suj admitidos, aún a los no elegibles.


No hay una respuesta satisfactoria aplicable a todas las situaciones → el inv debe considerar ventajas y limitaciones de cada opción.

En cualquier caso se debe decidir de antemano qué conducta se adoptará, consignándola claramente en el protocolo.


A veces se establece período de gracia o de pre-inclusión entre la firma del consent informado y toma de datos (clínicos, laboratorio).

Solo se pasa a la 2ª fase, de administración del tto unos días después, cdo se haya confirmado plena- el cumplimiento de los criterios de admisión.

Este período (run in period) imp especial en estudios metabólicos (deben cumplirse criterios de laboratorio que, de otra manera invalidarían el resultado o lo harían no analizable).

Ej: estatinas (↓ colesterol ↓ densidad cLDL) en suj con sínd. coronario agudo→ Crit admisión→ colest↑→ laboratorio→ período de gracia→ completar Crit adm. antes de R.

PQ No 1º análisis antes del inicio del estudio→ es necesario firma Consentimiento informado para tomar la muestra (Comité de Ética).

PQ No 1º R antes de conocer la analítica→ si no ∃ colest↑→ no hay justificación para tto o puede tener triglicer↑ (por razones técnicas impide determinación cLDL).Período de al menos 2 días entre firma Cons y resultado análisis → cumplir Criterios (se aprovecha, para asegurar q cumple otros ttos en los 2 G → dieta).


Definir la población experimental determina varios aspectos imp del exp:

1. Cuanto ↑ homogeneidad→ otros determinantes del resultado (VE) ≠ al tto y cuanto ↑ VI→VD (+% de q al dar tto→VD se presente el desenlace), mayor es la eficiencia del estudio, y a nivel estadístico →↓ tamaño muestra.

2. Estrictamente, los resultados solo se pueden generalizar a sujetos similares a los incluidos es este.

Esto tiene cierto margen de interpretación y puede ser evaluado + claramente por el usuario de los resultados que por el inv.

Pero si la población tiene características muy particulares, la generalización del estudio puede ser reducida.


+ homogeneidad en la población→ eficiencia ↑ → tb ↓ la aplicabilidad de los resultados.

¿Criterios de Selección amplios o restringidos?

Mega-estudios→ generalizabilidad ↑ pero ↓ eficiencia→necesitan muestras ↑ ↑ ↑ .

¿A alguien se le ocurre como ↑ eficiencia de 1 mega-estudio?

Colaboración→ estudios multicéntricos→ facilitan muestra ↑ ↑ ↑


Los criterios de elegibilidad permiten al lector conocer las características de la población estudiada.

Población no está claramente definida→ lectores(clínicos) no saben si sus pacientes se parecen o no a los del estudio → no pueden determinar si pueden beneficiarse de los resultados.

Esta es 1 de las razones→ mega-exp q tienen criterios de selección amplios→ permite incluir miles de pacientes en ↑↑ centros→ la generalización potencial de sus hallazgos ↑ .


¿Los estudios realizados en otros países (+ desarrollados) pueden generalizar sus resultados a los países en desarrollo?.

Opinión corriente→no PEROPuede afirmarse que los resultados son generalizables (si los sujetos cumplen los criterios de admisión) hasta q no se demuestre lo contrario.

No son generalizables los resultados→ población que puede recibir los beneficios (cumple los criterios de admisión), hay evidencia clara de ≠ significativas genéticas, étnicas, ambientales o culturales.

Ej: Noruega pacientes con F. de riesgo cardiovascular→ dieta ↑↑pescado →mejoraba signif. perfil lipídico, sin necesidad de fármacos.América Latina pacientes dislipidémicos q cumplen criterios de admisión → dieta ↑↑ específica de Noruega→ no es generalizable pq utilidad dieta no es ↑↑consumo de cualquier tipo de pescado→ ↑↑consumo ác grasos especiales→los peces de Noruega ricos en esos ac. grasos y muy pobres los peces tropicales.


Crit Inclusión identifican 1 población en la q los ttoscomparados pueden estar = indicados→ potencialmente puede beneficiarse de ellos.

Por tanto hay q excluir:

-suj en los que 1 de los ttos es preferible al otro y

-suj en los que cualquiera de los ttos contraindicado o podría presentar interacciones (con otro fármaco)

Además de estos criterios grales, pueden establecerse otros crit selección→definir 1 población experimental + adecuada a los objetivos del estudio.

Resumen


Criterios muy amplios→ pob estudio es + representativa de pob diana→ generalizar ↑↑, pero al ser + heterogénea es + difícil detectar una respuesta al tto→ muestra ↑↑

Usar criterios de inclusión y de exclusión estrictos→muestra homogénea→ validez interna↑↑ pero aleja pob estudio de pob diana, limita su capacidad de generalización o extrapolación.

4.3.-4.3.-Tamaño de la MuestraTamaño de la Muestra

Tamaño de la muestra→ nº suj necesarios para que al hacer exp garanticemos q puede encontrarse una ≠ clínica- significativa con resultado estadísticamente válido.

Su cálculo→ inv establece ciertos elementos clínicos:

-debe conocerse o aprox con cierta precisión la frecuencia esperada del desenlace en GC,

-la ≠ entre esa frecuencia basal y la esperada en GE que (de existir) se considere clínicamente imp (tamaño del efecto)

-y las probabilidades aceptables de cometer errores de tipo I y de tipo II.

HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS

Cuando investigamos, buscamos generalizar los resultados, lo cual va a ser posible con la estadística inferencial.

Partimos de hipótesis científicas, que son traducidas a hipótesis estadísticas.

Las hipótesis estadísticas son PROPOSICIONES ACERCA de parámetros de la población, tales como la media, varianza, correlación, etc.

Dos tipos de hipótesis estadísticas: Hipótesis nula (H0): generalmente supone la negación de la

hipótesis de contraste.

Hipótesis alternativa (H1): supone la afirmación de la hipótesis que deseamos someter a contraste

Por ejemplo: Los ingresos del hombre (IH) son > que los de la mujer (IM)H0 IH ≤ IM H1 IH > IM

Basándonos en la distribución muestral del estadístico de contraste podemos conocer cuál es el valor esperado para esa distribución bajo la hipótesis nula. En consecuencia, compararíamos nuestro valor observado con el esperado para decidir si rechazamos o no la hipótesis nula. Región de rechazo: región formada por los valores que se alejan del valor

esperado bajo H0.

Región de aceptación: región formada por los valores que no se alejan tanto del valor esperado bajo H0.

Valores críticos: valores del estadístico de contraste que delimitan la región del rechazo

DECISIÓN ESTADÍSTICA

Contraste bilateral: cuando los valores se alejan de lo esperado bajo H0, por

ser muy grandes y por ser muy pequeños.

Contraste unilateral: cuando los valores se alejan de lo esperado bajo H0, solo

por ser muy grandes o sólo por ser muy pequeños.

Nivel de significación: probabilidad de que una muestra genere un valor del

estadístico de contraste que esté dentro de la región de rechazo.

Nivel de confianza: probabilidad de que una muestra genere un valor del

estadístico de contraste que esté fuera de la región de rechazo, es decir que

esté dentro de la región de aceptación (1-α ).


DECISIÓN ESTADÍSTICA Cuatro situaciones posibles al realizar un test de hipótesis:

Acierto(Potencia Ө )

Error αO

De Tipo I

Rechazo H0

Acepto H1

Error βO

De Tipo IIAciertoAcepto H0

Rechazo H1 Decisión que toma el

investigador

H0 Falso

H1 verdadero

H0 verdadero H1

Falso

Realidad

Error α: Probabilidad de aceptar H1 siendo falsa.

Error β: Probabilidad de aceptar la H0 siendo falsa.

Ejemplo: realizo un test para saber si los sujetos de la muestra padecen una patología determinada.

H0: No padecer la enfermedad. H1: Padecer la enfermedad.

Error α probabilidad de que el test de positivo y el paciente realmente no tenga la enfermedad. Es lo que denominamos FALSO POSITIVO.

Al valor 1- α se le denomina NIVEL DE CONFIANZA.

Error β, el test me ha dado negativo y el paciente padece realmente la enfermedad. Es lo que denominamos FALSO NEGATIVO.

Al valor 1- β se le denomina “POTENCIA DEL CONTRASTE”.


Formular hipótesis nula (H0) y alternativa (H1)

Fijar el nivel de significación (0,05 o 0,01)

Elegir el estadístico adecuado de contraste (t-student ...)

Determinar el valor del estadístico de contraste

Comprobar si el valor observado este dentro de la región de

aceptación (es decir que es < o > que α o lo que es lo mismo que este

por encima o por debajo del nivel de significación 1- α).

Decidir si se rechaza o se mantiene la H0 (si me sale 0,02 acepto la H1 y

rechazo la H0).

Interpretar el resultado de acuerdo con el problema

PROCESE DE DECISIÓN ESTADÍSTICA

NIVEL DE SIGNIFICACIÓN

NIVEL DE SIGNIFICACIÓN “p”

El nivel de significación fija el límite máximo que puede tomar esta “p”,

mientras que el grado de significación es la probabilidad (el %) exacta de

que habiendo aparecido estos valores sea cierta la H0


Exp descrito (cruzados, de equivalencia, secuencial, con asignación por grupos) requiere procedimientos matemáticos particulares→ inv debe conocer al planificar su estudio (fórmulas ≠ para cada diseño)

Programas: Tamaño de la Muestra de Pérez Medina y Cols), epidat, Gpower

Cálculo tamaño muestra hacerlo siempre antes empezar el estudio

Puede descubrirse que se han perdido:-tiempo (planificación, desarrollo del protocolo/proyecto, entrenamientos, recolección de datos, seguimiento de sujetos) y-recursos (salarios, tiempo de investigadores, pruebas de laboratorio, pagos a terceros, programas y bases de datos, asesorías)

En 1 estudio cuyos resultados no son concluyentes por tener una muestra con un nº muy pequeño de sujetos, que no ofrecía al estudio poder suficiente para encontrar las ≠ con significación clínica y estadística que se buscaban.


Ej: frecuencia% de fracasos al tratar niños <5 años, hospitalizados por neumonía, con amoxicilina oral (tto experimental) era equivalente a la observada con penicilina cristalina parenteral (tto convencional).

Datos previos (centros participantes): % fracasos esperada con penicilina→ 10%.Inv decidieron considerar frec fracasos con GE equivalente a GC si ≠ observada entre GE/GC ≤ 5%, con error tipo I (en una sola cola) de 0,05 y de error tipo II de 0,1.

Con estos datos se calculó el tamaño muestra, agregaron un nº adicional de pacientes, para permitir 3 análisis intermedios.

El nº final necesario para tener el poder (potencia) mínimo propuesto (90%) para encontrar la mínima diferencia propuesta (5%), con la posibilidad de error por azar máximo que se aceptó de antemano (5%) fue de 861 sujetos por grupo

4.4.-4.4.-Intervenciones que se Comparan Intervenciones que se Comparan

Aspecto clave del diseño→ selección del tto que usamoscomo referencia en la comparación.

Respetar PRINCIPIO DE INCERTIDUMBRE (equipoise)

Realizar 1 ECA si ∃ verdadera incertidumbre sobre q tto de los 2 comparados beneficia + a los pacientes.

Si sabemos q GC es inferior:

-es éticamente inaceptable,

-conduce a resultados favorables a mi tto (GE),

-la publicación de estos resultados introduce 1 sesgo en las evidencias disponibles sobre la eficacia de los ttos →repercute en decisiones y recomendaciones terapéuticas.


Ej: Djulbegovic (2000) evaluó calidad de 136 ECA publicadossobre tto mieloma múltiple→ según fuente de financiación del estudio.

No ∃ ≠ estad. sig. en la calidad de ECA financiados industria y financiados agencias gubernamentales (o sin ánimo de lucro).

Si ∃ ≠ en el principio de incertidumbre.

% ECA (sin ánimo de lucro) que favorecían a nuevos ttos es ≅ % favorecía a los de referencia (47% frente a 53%, p = 0,61).

∃ ≠↑↑↑ ECA (industria) a favor de nuevos ttos (74% frente a 26%, p = 0,004).

ECA (industria) %↑ usaban placebo o no tto como GC

Djulbegovic concluyó→ sesgo observado en ECA (industria) es consecuencia de violaciones del principio de incertidumbre.


Para seleccionar el tto referencia ∃ 3 opciones: placebo, tto activo o ningún tto.

Placebo: preparado carece de actividad farmacológica / terapéutica, cuya apariencia y características organolépticas son idénticas a las preparado de estudio.

Finalidad: controlar el efecto placebo,

Efecto psicológico o fisiológico de cualquier medicación, independiente- de su actividad farmacológica.

Depende de la personalidad del paciente, convicciones y entusiasmo del equipo investigador, condiciones de administración y características de la intervención.


Comparación con placebo→ cuantificar efecto terapéutico del fármaco evaluado.

Placebo: aisla el efecto terapéutico del fármaco, y % de efectos indeseables que pueden atribuirse al tto.

Ej: eficacia colestiramina para ↓ morbimortalidad cardiovascular→ efectos secundarios %↑↑↑ en GE (constipación 39% flatulencias 27%). Pero no todo los efectos 2arios se debían al fármaco; GC placebo→ efectos 2arios en 10% y 16% suj.

Ventaja del placebo (como alternativa de comparación): controla los efectosderivados de cualquier característica del tto que no sea el efecto que se está estudiando (incluso controla el % de E secundarios atribuibles al tto).

Comparo antihipertensivo vs placebo→ evalúo si tto ↓ TA + allá de lo que lo haría sustancia no activa fármacologicamente.


Placebo: permite enmascarar los ttos→ los suj e inv desconocen si reciben tto activo o no.

Si ∃ opción terapéutica aceptada como eficaz en esa situación, esta debería ser la alternativa de comparaciónen el ECA.

Si ∃ opción terapéutica aceptada→ comparación con placebo→ limitaciones éticas.

Abuso de placebos cdo ∃ opción terapéutica aceptada→ es + fácil encontrar ≠ estad sig frente a placebo q frente a otro tto activo.


No es apropiado usar placebo en situaciones que supongan una amenaza vital y se disponga de 1 tto eficaz, existe cierta controversia acerca de si puede usarse en situaciones en que un retraso en la administración de una intervención eficaz difícilmente suponga un daño permanente en los sujetos.

¿Puede usarse placebo en situaciones en que un retraso en la administración de 1 tto eficaz difícilmente supone daño permanente en los suj?

∃ controversia.


Uso de otro tto activo como comparación → relación beneficio / riesgo del nuevo tto en situación clínica concreta.

La mejor comparación es el “mejor tto disponible” para dicha situación.

Esta elección es difícil→ ∃ amplio arsenalterapéutico ¿Cuál es la mejor alternativa?.

A menudo ∃ guías o recomendaciones sobre tto + para usarlo como referencia.

Uso de tto activo como referencia→ atención a dosis, pauta y duración de su administración→mantener ppio de incertidumbrey no favorecer al nuevo tto al compararlo con otro en inferioridad de condiciones.

Comparar alternativas terapéuticas que (conocimientos actuales) están = indicadas en esa situación clínica (ppio de incertidumbre).


Si Comparamos 2 ttos activos→ conveniente enmascararlos (previene sesgos).

Administrar a los suj de cada grupo 1 placebo del tto del otro grupo (Double Dummy).

El placebo no se usa como alternativa de referencia, sino tan solo como una técnica para lograr el enmascaramiento.

Ej: monodosis antibiótico 10 días en infección urinaria. R GE monodosis seguida de comprimidos placebo 10 días / GC 1º monodosis-placebo seguida tto convencional 10 díasDoble ciego →comparación + imparcial posible.


Normal- finalidad del ECA no es evaluar si nuevo tto + eficaz que el de referencia (estudio de superioridad)

Puede ser demostrar que no es peor (estudios de no-inferioridad)

o que ambos son iguales (estudios de equivalencia)

Tto nuevo tiene ventajas adicionales (+ fácil administración o + seguridad).

Ejemplo: monodosis → equivalencia → si GE = GC → Ventaja monodosis (+ fácil cumplirlo preferible a una pauta larga).


Usual care

A veces tto referencia + adecuado no es un placebo ni otro tto específica, sino los cuidados habituales que reciben los pacientes en la consulta (usual care).

Puedo comparar GE con GC q no recibe 1 tto específico→ considero q GC recibe cuidados habituales SAS para su pb de salud (tiene q recibir tto si no pb ético)

Se está comparando tto nuevo con la atención habitual.

Ej: suj mediana edad con riesgo ↑ de cardiopatía isquémica R GE (consejos dieta, colesterol, HTA, tabaco profesionales especializados) GC no tto específico→ cuidados habituales de sus médicos de cabecera.

4.5.-4.5.-Definición de la Variable de RespuestaDefinición de la Variable de Respuesta

VD → usamos para:

-evaluar la eficacia del tto,-cuantificar sus efectos y-compararlos con los del G de referencia

La elección de VD es clave para dtar la relevancia clínica de los resultados obtenidos.

A menudo escogemos VD por:

-su fácil medición o-porque se espera que muestre ≠ en 1 corto período.

Imp usar la + adecuada → la que mide los verdaderos resultados de interés para los pacientes.

∃ 3 categorías de V: subrogadas, clínicas y relevantes para los pacientes.

4.5.-4.5.-Definición de la Variable de RespuestaDefinición de la Variable de Respuesta

IAMSupervivencia

Síntomas (angina)Calidad de vida

Dolor

IAMSupervivencia

ColesterolemiaCoronarias

Fractura sintomáticaCalidad de vida

Estado funcionalFractura Ósea

Densidad Mineral

ÓseaFracturas

Supervivencia Calidad de vidaEfectos adversos

Eventos relacionados con el SIDA

Supervivencia

Recuento de CD4VIH/SIDA

Resultados clínicosCalidad de vida

AVC, IAMSupervivencia

Presión ArterialCardiovascular

Relevante para el pacienteClínicaSubrogadaEnfermedad

Resultado

4.5.1.-4.5.1.-Variable SubrogadaVariable Subrogada

Son medidas de laboratorio o signos físicos (colesterolemia o las cifras de presión arterial).

Esas medidas se usan como sustitutos de un resultado clínicamente relevante.

Esperamos que las ≠ en V subrogada reflejen ≠ en los resultados clinicamente relevantes.

V subrogada es útil si es altamente predictiva del resultado de interés clínico

No es suficiente con que exista una relación estadística.

¿Es adecuado usar estas V?Muchos resultados clínicos de interés tienen etiología multifactorial∃ F. confusión que interfieran en la relación V Subrogada-Resultado clínicamente relevante.


∃ situaciones en las el efecto de VI sobre V subrogada noreflejan los efectos sobre el resultado clínico de interés.

Posibles situaciones en la evaluación de la eficacia de 1 tto sobre una V subrogada y su relación con el resultado clínico de interés:

1. situación ideal en que la variable subrogada es válida


2. ∃ ≠ mecanismos causales de la enfermedad. El tto actúa sobre el mediado por la V subrogada

3. ∃ ≠ mecanismos causales de la enfermedad. El tto no actúa sobre el mediado por la V subrogada


4. El tto tiene mecanismos de acción independientes del proceso de la enfermedad

5. La V subrogada no está en el mecanismo causal de la enfermedad


Características de V subrogada ideal:

1. Fiable, reproducible, clínicamente disponible, fácilmente cuantificable y muestra un efecto “dosis-respuesta”.

2. Verdadera predictora de la enfermedad o el riesgo de enfermedad. Su relacióncon la enfermedad debe ser biológicamente plausible.

3. Sensible, si permite detectar diferencias entre los grupos con un número relativamente pequeño de sujetos

4. Específica.

5. Punto de corte preciso entre los valores normales y los anormales.


Características de V subrogada ideal:

6. Susceptible de control de calidad.

7. Cambios en la V intermedia deben reflejar rápidamente y con precisión la respuesta al tto, así como normalizar sus valores en las fases de remisión o cura.

4.5.2.-4.5.2.-Variables ClínicasVariables Clínicas

Se definen sobre la base de la enfermedad estudiada (como supervivencia en el cáncer o las fracturas vertebrales en la osteoporosis).

A veces se habla de V intermedias para referirse a resultados clínicos

Habitual- síntomas o medidas funcionales como: la frec de la angina o tolerancia al ejercicio → q no son los resultados finales de interés (ej: supervivencia o aparición de sucesos graves e irreversibles, como el IAM o el AVC) pero que se usan como medidas de los mismos.

4.5.3.-4.5.3.-Variables Relevantes Para los PacientesVariables Relevantes Para los Pacientes

Miden resultados que son imp para los suj (calidad de vida, recuperación de una capacidad funcional determinada).

Tb pueden considerarse en esta categoría V clínicas o subrogadas, pero que sean buenas predictoras en un sentido causal de estos resultados.

Muchos ECAs se centran en 1 Vprincipal y 1 nº limitado de resultados 2ariospara demostrar los beneficios potenciales de 1 tto.

Pero a menudo no se miden los efectos del tto sobre otras variables imp o incluso algunos efectos secundarios y adversos.

La medición de variables que incluyan la perspectiva del paciente será imp para establecer un adecuado balance entre beneficios y riesgos.

4.6.-4.6.-Consentimiento InformadoConsentimiento Informado

Comprobado que 1 suj cumple todos los crit de inclusión y ninguno de los de exclusión, antes de incluirlo en el estudio debe dar su consentimiento informado para participar en el.

Previa- a dar su consentimiento debe recibir información, tanto oral como escrita, sobre lo que supone la experiencia y las posibles consecuencias que pueden derivarse de su participación.


Esta información debería cubrir como mínimo los siguientes puntos:b) el objetivo del estudio;c) las características básicas del diseño (R, técnicas de

enmascaramiento, uso de tratamiento placebo, etc);d) los posibles efectos secundarios;e) los posibles beneficios;f) que el paciente tiene el derecho de abandonar el estudio en

cualquier momento; y,g) que tiene el derecho de formular cuantas preguntas desee

relacionadas con la investigación.

Todos estos puntos deben explicarse en términos comprensibles para el paciente, evitando el lenguaje académico o científico.


Es muy probable que los suj q dan su consentimientoinformado difieran en múltiples aspectos de los que no lo hacen, incluyendo la motivación y actitudes hacia la salud y los factores de riesgo de la enfermedad.

Aunque esto dificulta la generalización de los resultados, es un imperativo ético que la participación en 1 ECA sea voluntaria y basada en el consentimiento informado.

4.7.-4.7.-Período de PreinclusiónPeríodo de Preinclusión

Algunos ECA usan un período de preinclusión (run-in phase).

Previo a la inclusión de los suj y a su asignación a los grupos de estudio.

En él los pacientes se siguen con alguna finalidad, como:

-la selección de los que cumplen con el tto y las pautas prescritas,

-la exclusión de los que presentan efectos secundarios,

-la selección de los que responden o no a un dtdo tto(como requisito previo para su inclusión), o la obtención de una observación basal más válida y consistente antes de la asignación aleatoria.


1. Identifico a los suj de la pob de estudio (crit selección)

2. Obtengo su consentimiento,

3. Todos los suj reciben 1 placebo (o 1 de los ttos, si se desea excluir a los sujetos que presenten efectos secundarios) durante un período especificado (por lo común unas semanas),

4. Tras el los suj seleccionados se asignan al azar a los grupos para iniciar el estudio.

Ej: 325 mg de AAS en días alternos ↓ mortalidad cardiovascular en suj asintomáticos.

33.223 suj cumplían los criterios de selección establecidos y fueron sometidos a 1período de pre-inclusión de 18 semanas

En él todos ellos recibieron AAS.

Fueron incluidos 22.071 suj q cumplieron con el tto durante dicho período y no presentaron E 2arios.

Estos suj R a 2 G (AAS y placebo). Consecuencia del proceso de selección estricto→ 57 meses de seguimiento práctica- 90% de suj cumplían con el tto asignado.


Excluir suj incumplidores o los que presentan E. 2arios ↑↑ potencia del estudio y permite estimar mejor los efectos globales del tto.

Pero aunque ↑ Val interna esta estrategia tiene el inconveniente de que limita la capacidad de extrapolación de los resultados.

A veces usamos 1 fármaco activo en el período de pre-inclusióncon el fin finalidad de utilizar 1 respuesta intermedia al tto como criterio de aleatorización (ej: para seleccionar los suj controlados (q responden al tto) por dicho tto o para incluir en el estudio a los que no han respondido al mismo).

Ej: ag. antihipertensivo en la mortalidad cardiovascular.Se R solo a los suj. cuya HTA fuera controlada de forma satisfactoria sin E. 2arios imp.Este diseño ↑ al máx la potencia del estudio→ ↑ % de suj del G tto que es sensible al tto.Simula la tendencia del clínico a continuar usando 1 fármaco solo cdo encuentra pruebas de que está funcionado después de intentarlo unas semanas en 1 suj dtdo.


Para interpretar correctamente los hallazgos de los estudios con período de pre-inclusión es imp señalar las diferencias entre las características iniciales de los suj que han sido excluidos durante dicho período y los que son asignados a los grupos de estudio.

4.8.-4.8.-Asignación de los sujetos a los Asignación de los sujetos a los tratamientos: Aleatoria (randomización)tratamientos: Aleatoria (randomización)

En un ECA, los sujetos incluidos en el estudio se asignan a los grupos siguiendo un método aleatorio.

Asignación aleatoria: la decisión de qué tto recibirá cada suj incluido se realiza al azar, sin ∃ ninguna influencia por parte del suj o del investigador.

Por ello ECA es el estudio q da > fuerza a los resultados, y constituye el estándar con el que se compara el resto de los diseños.


1º selección suj→ 2º firmar cons. informado→ 3º evaluación inicial→ 4º asignación suj a los G del experimento.

Característica fundamental de estudios exp vs no exp→investigador controla este proceso (R).

Esta distribución R debe dividir a los suj en grupos tan = entre si como sea posible.


Meinert: el proceso de asignación debe cumplir los requisitos siguientes para ser un sistema de asignación adecuado:

1. Ni investigador ni personal del estudio deben conocer la asignación de los suj antes del inicio del tto.

2. Las asignaciones futuras no deben ser predecibles con base en las asignaciones previas (asignnación alterna ABABABAB).

3. El orden de asignación debe ser reproducible.

4. Se deben documentar los métodos de generación y administración de la asignación.

5. El proceso debe tener propiedades matemáticamente conocidas.


El método óptimo para realizar la asignación en 1 exp clínico es por medio del azar.

Una verdadera R→ cada suj tiene 1 probabilidad de recibir cada uno de los ttos→ conocida, usual- = e independiente. Ej: intervención psicosocial (escribir sobre situaciones vividas que hubieran generado estrés) con 1 intervención control (escribir sobre una situación emocionalmente neutra) en una enfermedad crónica (artritis reumatoidea)VI → ¿mejora síntomas?Suj R → tabla de nº aleatorios Probabilidad de ser asignado a cada grupo = 50% (conocida), = para todos sujCada suj tenía siempre la opción de ser R a cualquiera de los 2G tanto si el suj anterior iba en GE o GC (independiente).

4.8.1.-4.8.1.-Ventajas de la Asignación AleatoriaVentajas de la Asignación Aleatoria

Principal→ evita los sesgos potenciales q surgirían si la asignación se hiciera de forma directa por parte del inv.

Es 1 mecanismo automático de control de sesgos.

Es 1 de los q da su prestigio a los exp clínicos como diseño.

Es la característica principal del exp clínico y la que le da su particularidad.

Cdo uso 1 método de R obtengo ≠ beneficios→ principal es obtener G de tto similares, antes de recibir el tto respecto a factores conocidos o desconocidos y en particular respecto a los factores pronósticos (de confusión o VE) que podrían afectar las VD.


Distribución simétrica + fácil de obtener cto ↑ sea tamaño muestra

Hay métodos para mejorar la probabilidad de lograr distribución simétrica en tamaños de muestra ↓.

Beneficios de R: 1) produce 1 distribución equilibrada de las variables pronósticas, tanto de las conocidas como de las desconocidas, entre los G.

2) Si el proceso es real- aleatorio, ni suj ni inv influyen en la decisión de q tto recibe cada suj.

Así se previenen sesgos.

Estos sesgos comprometen la comparabilidad de los G.


Beneficios de R:

3) Se asegura la comparabilidad de los G→ la comparación GC/GE es lo + imparcial posible.

4) R permite usar el cálculo de probabilidades para dtnar hasta que pto 1 ≠ observada se debe al azar

R garantiza q las pruebas estadísticas den valores sig. válidos.

R permite usar pruebas estadísticas. 5) R permite usar placebo y técnicas de enmascaramiento q son muy útiles para obtener 1 estimación no sesgada de la VD.


R tiende a equilibrar % de las V(conocidas y no conocidas) en los G → tiende a producir G comparables, pero no lo asegura.

Esta tendencia es mayor cto mayor es el tamaño de muestra.

Si hay pocos pacientes pueden ∃ ≠ GC/GE, aunque ∃ R.

Si hay pocos suj→ probabilidad ↑↑ de q ∃ 1 V distribuida ≠.

Si esta V se relaciona con VD → es 1 factor de confusión.


Ejemplo + extremo → cdo sólo se estudian 2 sujetos.

En este caso, R no aporta ningún beneficio pq las posibles ≠ entre G sigue existiendo.

R no garantiza G =→especial- si son pequeños)

R ↑ la probabilidad de G=

∃ ≠ técnicas (asignación estratificada o por bloques) q ayudan a garantizar la distribución equilibrada de las V principales.

4.8.2.-4.8.2.-Ocultación de la Secuencia AleatoriaOcultación de la Secuencia Aleatoria

OCULTACIÓN DE LA SECUENCIA ALEATORIA

Que R de G comparables depende de 2 aspectos muy relacionados:

1. Debe generarse secuencia aleatoria no predecible ni por el inv, ni por el suj.

2. Es esencial aplicar la secuencia R después de incluir sujeto en el estudio → la secuencia R no influida por el conocimiento previo del tto que debe recibir (ocultación de la secuencia aleatoria).


La ocultación de la secuencia aleatoria no debe confundirse con el concepto de ciego o evaluación cegada de los desenlaces (enmascarmiento suj, inv, estadísticos o eval)

R después de incluir sujeto en el estudio → la secuencia R no influida por el conocimiento previo del tto que debe recibir

Ocultación de secuencia aleatoria trata de prevenir 1 sesgo en el proceso de selección

Evita que el inv conozca la secuencia de asignación antes de la inclusión del suj y de su asignación.

OCULTACIÓN DE LA

SECUENCIA ALEATORIA

Las técnicas de ciego evitan 1 sesgo de información y protegen la R una vez se ha producido la asignación.


La asignación aleatoria es la clave de un ECA.

La asignación aleatoria debe realizarse correctamente→ ni las preferencias del profesional sanitario ni las del paciente deben influir en la decisión del grupo al que esté asignado.

Asignación aleatoria esencial:

1. q sea después de que el paciente se incluya

2. q la secuencia de asignación esté oculta para el inv (caso de 1 estudio q incluyo a los sujetos conforme me van llegando) de manera que el conocimiento de los grupos no influya en su decisión de incluirlo en uno u otro.


ORDEN QUE DEBEMOS SEGUIR:

1º. Se completan unas pruebas (cuestionarios, examen físico, exploraciones complementarias), para decidir si los pacientes cumplen o no los criterios de selección.

2º. En caso afirmativo, el suj debe dar su consentimiento antes de ser incluido.

3º. Una vez cumplidos esos 2 requisitos se procede a asignar aleatoriamente a los pacientes, pero no antes.

Así la decisión de incluir o no a 1 sujeto no esta influida por el conocimiento del tto que recibe. La decisión se toma sin conocer el tto q dicho suj recibirá en caso de participar


ORDEN QUE DEBEMOS SEGUIR:

1º. Incluimos al suj en el estudio.

2º. Asignamos al suj al GA o al GB.

3º. Asignamos al grupo A el tto exp o el control y al B el otro.

Otra forma: 1º incluimos al sujeto en el estudio y 2º tomamos sobres cerrados previa- preparados y barajados con el tto.

La decisión se toma sin conocer el tto q dicho suj recibirá en caso de participar.

Lo contrario puede introducir sesgos creando G con ≠ al comienzo del estudio


Ej: 1 inv prepara asignación aleatoria con 1 método adecuado.

A partir de ella elabora 1 lista con los ttos q recibe cada suj.

Con esta lista es posible conocer con anticipación el tto que recibirá cada suj este paso puede dar lugar a un sesgo.

Inv puede decidir incluir a todos los sujetos (con buen o mal pronóstico) cdo el sabe que recibirán el tto control y no incluir a los de peor pronóstico si el tto que sabe que van a recibir es el exp.

De esta manera se crean grupos que son diferentes al comienzo del estudio.


Los exp sin asignación ciega tienden a sobreestimar el efecto del tto exp cdo se los compara con estudios con cegado de la asignación de los sujetos a los G.

Ej: 185 ensayos clínicos sobre el tto del IAM en 3 grupos.

1º aquellos en q inv informado del tto q debe asignar a 1 paciente tras incluirlo en el estudio (ocultación de la secuencia de aleatorización).

2º estudios en que el tto asignado se conoce antes de incluir al paciente (asignación aleatoria no ciega).

3º No aleatorizados

Grupos 2 y 3 mayor frecuencia de observación de resultados significativos a favor del tto ensayado, lo que sugiere un sesgo debido al investigador.


Uso de sobres cerrados opacos y numerados secuencial- q contienen el tto y q solo se abren cdo el suj ha ingresado en el estudio.Esto garantiza q solo se conoce el tto q se asigna a 1 suj después de su ingreso en el exp.

Imp asegurarse de que la asignación se realiza de forma correcta.

Técnica frecuente → usar sobres cerrados numerados.

-1 paciente q cumple los criterios de selección → se decide su inclusión

-se le asigna un código (habitualmente un nº secuencial) y

-se abre el sobre (anterior- preparado) correspondiente para conocer q tto le ha correspondido.

-Si el estudio se efectúa con la técnica de doble ciego el sobre contiene un nº que codifica el tto correspondiente (tarro de pastillas A o B).


Secuencia aleatoria en un centro de coordinación.

En estudios multicéntricos se guarda la lista con la secuencia de las asignaciones en el centro de coordinación.

Allí telefonean los investigadores cdo incluyen 1 nuevo suj para conocer el tto que le ha sido asignado.

Es conveniente que la mecánica del proceso de asignación recaiga en personas no directamente involucradas en el estudio.

Por ello cada vez es + frecuente usar procesos automatizados para realizar la asignación aleatoria.

4.8.3.-4.8.3.-Técnicas de AsignaciónTécnicas de Asignación

Ojo no confundir muestreo y asignación pues se usa terminología similar pero son 2 conceptos ≠.

La asignación parte de 1 muestra de suj que debe ser distribuida en 2 o + G.

En ocasiones ∃ un registro previo de la población candidata(accesible), a partir del que se obtiene 1 muestra aleatoria.

Después se procede a la distribución aleatoria de los suj de la muestra en 2 G, q recibe cada uno 1 tto.

Si no conocemos previa- los suj candidatos preparamos 1 secuencia (mejor ocultada) aleatoria de ttos → los suj son asignados a partir de esa secuencia a medida que son incluidos en el estudio.

Población diana

Población accesible

Muestra

GE GC


∃ gran variedad de métodos de aleatorización:

-calculadoras,

-ordenadores para generar de nº aleatorios,

-tablas de nº aleatorios (libros de investigación o bioestadística)

-programas específicamente diseñados para aleatorizar.


SISTEMAS DE ALEATORIZACIÓN INCORRECTOS

Con frecuencia usamos sistemas para la asignación que no cumplen los criterios estrictos de distribución por azar y no son aceptables en un ECA.

1. Asignación a los G decidida por el investigador → viola el primer requisito (que ni el investigador ni el suj conozcan la asignación antes del inicio del tto)

Esto da sesgos: si de manera consciente o inconsciente -pero sistemática- se asignan con mayor o menor frecuencia suj con mejor o peor pronóstico (según la edad, la gravedad o duración de la enfermedad, la presencia de patologías asociadas, etc) a 1 de los G del exp.


SISTEMAS DE ALEATORIZACIÓN INCORRECTOS

2. Asignaciones alternas → 1º sujeto tto A, 2º suj tto B y sucesivamente ABABABABABABABABAB...

Se alternan A y B de forma ordenada y predecible → no cumplen 2ª recomendación(asignaciones futuras no deben ser predecibles en base a las previas).

Esta asignación sistemática es muy sencilla y cómoda

Este método no es aleatorio salvo para 1º suj

Tampoco es aconsejable su uso pq el inv conoce q tto recibe el próximo sujeto que entre en el estudio y esto puede influir en su decisión de incluirlo o no.

3. Asignaciones según el último dígito del nº de historia clínica o día de nacimiento (par a 1G impar al otro) o las iniciales de los apellidos...

Similares limitaciones: no cumple criterio de = probabilidad, conocida e independiente


4. Moneda.

Usar 1 moneda cumple cabalmente todos los criterios.

Debe registrarse el resultado del proceso para que quede un rastro reproducible (para una auditoría posterior, por ej). No es práctica (imaginar 500 sujetos)

No hacerlo en presencia de los suj

¡Imaginaos la cara del paciente!.

Si el tamaño de muestra es pequeño no asegura igual nº de suj en GE y GC (8 GE y 2GC)


La mayoría de las técnicas aleatorias asignan los suj según 1 probabilidad:

-prefijada,-habitualmente la misma para todos los grupos y-que no se modifica a lo largo del estudio.

Las técnicas de asignación de los sujetos a los grupos de estudio:

a) Sistemática (ABABABABABAB)

b) Aleatoria -Con probabilidad prefijada

Asignación aleatoria simpleAsignación por bloques.Asignación estratificada

-Adaptativa (probabilidad cambia).

4.8.3.1.-4.8.3.1.-Asignación Aleatoria SimpleAsignación Aleatoria Simple

Es la técnica más sencilla. Sería el equivalente a lanzar moneda al aire cada vez q 1 suj es incluido→ cara tto A/ cruz tto B.

Con este método aprox ½ suj recibe cada tto.

Los ordenadores y calculadoras generan nº aleatorios de 0-0,9999.

Si se trata de asignar suj a 2 grupos→ s se obtiene para 1 suj nº 0-0,4999 tto A/ si se obtiene nº 0,5-0,9999 tto B.

Este método tb para + de 2G

Tb permite usar probabilidades de asignación diferentes para cada uno de los grupos. Ej: 3G probabilidad asignación 25, 25% y 50%.0-0,2499 = A; 0,25-0,499 = B y 0,5-0,9999 = C.

Si se estudia a un número reducido de pacientes, puede existir un cierto desequilibrio en la cantidad de ellos que ha sido asignada a cada uno de los grupos. Existen 2 técnicas para prevenir este problema: 1) Supongamos que se dispone de una muestra de 40 sujetos y se desea distribuirla en 2 grupos de forma que cada uno tenga el mismo número de pacientes. Se procede a la lectura de la tabla de números aleatorios y se obtiene una secuencia de 20 números de 2 cifras entre 0 y 40, que corresponden a los sujetos que recibirán el tratamiento A. los 20 individuos restantes recibirán el tratamiento B. Sin embargo, esta técnica no previene la aparición de desequilibrios si se finaliza el estudio antes de los previsto, ya que la distribución se equilibra al asignar los 40 sujetos.2) La otra técnica es la asignación por bloques.La ventaja de la asignación aleatoria simple es que se trata de una técnica muy sencilla. Sus desventajas son:1) Puede producir desequilibrios en el número de pacientes asignados a cada uno de los grupos sólo por azar.2) Puede producir desequilibrios en el número de sujetos asignados a cada uno de los grupos si el estudio finaliza antes de haber incluido a todos los sujetos previstos.


ATENCIÓN: Nº ↓↓↓ de suj→ deseq nº A ≠ B. ¿SOLUCIÓN?

∃ 2 técnicas para prevenir este pb: 1) Tabla de nº Aleatorios: ej muestra 40 suj→ R en 2G → nºA = nºB.Los 20 primeros al A (o al B, tb R tto en los G)Leo la tabla de nº aleatorios→ secuencia de 20 nº de 2 cifras entre 0 y 40→ suj tto A.Los 20 suj restantes tto B.

Ojo: esta técnica no previene desequilibrios si se finaliza antes de los previsto (antes de los 40)→ la distribución se equilibra al asignar los 40.

2) Asignación por bloques.


DESVENTAJAS:

1. Puede producir desequilibrios en el nº de pacientesasignados a cada 1 de los grupos sólo por azar.

2. Puede producir desequilibrios en el nº de suj asignados a cada uno de los grupos si el estudio finaliza antes de haber incluido a todos los sujetos previstos.

VENTAJA: la asignación aleatoria simple es una técnica muy sencilla.

4.8.3.2.-4.8.3.2.-Asignación por BloquesAsignación por Bloques

Permite evitar ≠ en nº de suj asignados a los G, particular- cdo tamaño muestra ↓

Suj R a 2 ttos A-B→ aleatorización bloques de 4-6-8 suj

Los bloques son de tamaño prefijado múltiplos de 2→ nº par (4, 6, u 8)

En cada bloque ½ suj al GA y ½ al GB. AABB, BBAA, ABAB, BABA...

Orden en que se asigna tto A o B dentro del bloque es aleatorio.

Proceso se repite sucesiva- para cada bloque, hasta q todos los suj se han asignado.


Se garantiza que en cualquier momento del estudio nº total de suj en cada G es muy similar→ nunca diferirá en magnitud mayor a tamaño-bloque/2.

Incluso si exp termina antes de completar el reclutamiento de todos suj.

Pero si exp no es ciego y el nº de suj en los bloques es fijo→ los inv conocenla asignación del último sujeto de cada bloque antes de su aleatorización, situación que viola el primer principio (inv no debe conocer la asingación de los suj antes del inicio del tto) y esto da sesgos.

Solución: inv no conozca el tamaño de los bloques y q tamaño cambie a lo largo de la aleatorización.

Práctica usual: usar bloques de tamaños variables y dtdos por azar (esto lo hacen automátocamente programas de ordenador de aleatorización).


Se garantiza que en cualquier momento del estudio nº total de suj en cada G es muy similar→ nunca diferirá en magnitud mayor a tamaño-bloque/2.

Incluso si exp termina antes de completar el reclutamiento de todos suj.

Ej: muestra 60 suj R 2 ttos A-B.

Uso asignación aleatoria simple→solo recluto 42 suj→ 27A/15B.

Necesito 10 bloques de 6. Uso tablade nº aleatorios y tomo 10 nº q secorresponden con los bloquesMáx ≠ entre los 2G > 3 suj (1/2 bloque).


Ej2: evaluación de respuesta hormonal pacientes diálisis crónica

Necesitan 38 suj para encontrar ≠ clínica- imp

Aleat usando programa→ crea al azar bloques: 4, 4, 6, 4, 8, 8, 4→ reparte por = en cada bloque los suj en GA/GB.

ABBA/BABA/ABBBAA/AABB/ABABAABB/..

Final- tenemos 19 GA y 19 GCplacebo.


Estudio denominado siempre (como mín) Exp clínico aleatorizado (randomized clinical trial o RCT) y siempre identificado como tal, incluso en el título de la publicación.

Exp clínico debe tener 1G control (Exp clínico controlado)→ denominación “controlado” está incluida en aleatorizado→ no es necesario hablar de Exp clínico controlado y aleatorizado (Ruiz y Morillo).

La forma de la asignación tiene enorme imp.

Recomendación general: la ausencia de aleatorización → fallo potencial grave.


Mayoría de expertos: No vale la pena leer artículo que compare 2 o + ttos si la asignación de los suj a las mismas no fue aleatoria.

4.8.3.3.-4.8.3.3.-Asignación Estratificada o EstratificaciónAsignación Estratificada o Estratificación

Cdo se aleatorizan nº suj grandes→ + probable que R produzca grupos similares.

Si tamaño muestra ↓↓ → ↑ probabilidad de q R → ≠ G en características de base (conocidas o desconocidas).

Para evitar esto la asignación aleatoria se combina con 2 estrategias que garantizan mayor =G:

-la aleatorización por bloques

-la estratificación pronóstica


Estratificación pronóstica: las carasterísticas del suj se usa para dividirlos en subgrupos de acuerdo con las variables imp pq se asocian con VD.

Esta técnica evita la aparición de desequilibrios en la distribución de las variables pronosticas o de confusión.

La aleatorización posterior en cada uno de los subgrupos (o estratos) hace que esta V Confusión se distribuya homogéneamente entre los G de tto.

Dividir la muestra en subgrupos en función de V pronosticas consideradas y a continuación R suj a cada 1 de los estratos, usando alguna de las técnicas comentadas (asignación por bloques).


Esta técnica podría emplearse para controlar varias V confusión; pero no se debe abusar ella→ pq con cada V que se agrega→ ↑nº estratos = producto del nº de subgrupos creados por cada V estratificación.

Si uso muchas variables→ gran nº de estratos y algún estrato puede tener 1 tamaño ↓↓↓.

No se aconseja crear + de 8 o 10 estratos.

Ej: peso al nacer es V pronostica muy imp para mortalidad neonatal.

Divide a los recién nacidos en 4 subgrupos: < 1000 g/ 1001-1750/ 1751- 2500/ >2500.

1 neonato de 1800g se aleatorizaria (tabla de nº aleatorios) en estrato 3º/ Otro de 1200 en el 2º etc.

Si estratificamos tb según vía del parto (vaginal/cesárea)→ nº total subgrupos es 8: <1000g y vaginal/ <1000g cesárea etc

4.8.3.3.-4.8.3.3.-Asignación Estratificada o EstratificaciónAsignación Estratificada o EstratificaciónEj: eficacia 2 ttos A-B en HTA/ 80 pacientes HTA edad 40-70 años.

Edad y obesidad son V pronosticas que pueden influir en la respuesta a los ttos.

El Tamaño muestra no es muy elevado→ deseamos prevenir deseq en edad y obesidad GA/GB.

Hacemos estratificación.

1º dividimos muestra 3 G edad (40-49, 50-59 y 60-69 años) y presencia/ausencia obesidad →los 80 en 6 estratos

2º asignación suj que forman cada estrato a los 2 ttos con aleatorización simple o por bloques (mejor).

BBAAABBA12No

BAABABAB...28Si60-69

AABBABBA8No

AABBBABA12Si50-59

BBAAABBA...12No

ABABBBAA8Si40-49

AsignaciónNº sujetosObesidadEdad (años)

Asignación estratificada según la edad y la obesidad con posterior asignación en bloques de 4 suj en cada estrato.


Dadas las imp implicaciones en complejidad→ selección de las Vestratificación debe ser muy cuidadosa, prefiriendo V q sean sign + imp y + fáciles de medir en cada suj a su ingreso.

Ensayos multicéntricos cada centro es un estrato independiente.

V estratificación son ≠ en cada estudio→ considerar solo las que sean imp para la VD

No estratificar por V fisiológicas o socio-demográficas (edad, sexo, profesión) si no sospechamos que pueden modificar la VD.


Los estratos han de ser excluyentes→ evitar ambigüedades en la inclusión de los suj a los estratos.

Los estratos deben ser bastante ≠ como para sospechar q los resultados seran ≠ en cada uno de ellos, y homogéneos en su interior para facilitar la detección de ≠

Dentro de cada estrato es preferible usar una técnica de asignación por bloques para q el proceso sea + efectivo.


Asignación estratificada→ tenerlo en cuenta en el análisis de datos pues usar estratificación tiene ciertas implicaciones en el análisis.

Los suj incluidos en cada estratos son similares en las características pronosticas consideradas→ la variabilidad es menor y esto permite aumentar la potencia del ensayo si se usan las técnicas estadísticas adecuadas.

4.8.3.4.-4.8.3.4.-Técnicas AdaptativasTécnicas Adaptativas

Existen técnicas en las que la probabilidad de asignación se va modificando, adaptándose, a medida que el estudio progresa.

Pueden clasificarse en 2 grandes grupos:

1. Las que adaptan la probabilidad de asignación según la aparición de desequilibrios en la distribución de las V pronosticas o en el nº de suj de cada uno de los grupos.

2. Las que la ajustan la probabilidad de asignación en función de la respuesta observada en los pacientes estudiados, e intentan minimizar el nº de sujetos que reciben el tto menos eficaz.

4.8.4.-4.8.4.-Asignación por GruposAsignación por Grupos

En ocasiones es + práctico asignar grupos de pacientes, por ej por centros, por consultas o por áreas greográficas.

Útil para evitar el fenómeno de CONTAMINACIÓN→ aparece cdo 1 suj de 1 G se somete total o parcialmente al tto del otro G.


Ej: estudio dtnar si usar 1 prueba diagnóstica ↓ mortalidad por cáncer mama.

Los médicos consideraron inaceptable ofrecer la prueba a unas pacientes y a otras no.

Las pacientes del GC podían enterarse de q se estaba usando esa prueba con otras pacientes de ese Centro de Salud (consulta) y la solicitaran (contaminación).

Se decidió usar los ≠ Centro salud (o consultas) como unidad de asignación. CENTROS A vs B

78 centros 37 usaron esa prueba de diagnóstico y otros 41 no (GC).

Se estudiaron 45130 ♀ 45-64 años, q acudieron a esos centros durante 4 años.

Distribución por edades de las pacientes fue = en ambos grupos.

Centro es unidad de asignación→ análisis comparación tasa-mortalidad Centros A vs B.

Ojo: nivel socioeconómico presentó grandes ≠ en su %→ 52,5%clase-elevada GA/15,3%,GB.

Ello obligó a considerar esta variable en el análisis para evitar su posible E de confusión.


MUCHO OJO: Si los suj (centros de salud) de los grupos presentan alguna ≠en sus características q influya en VD→ ≠ ↓↓↓ en % de centros suponen enormes ≠ en la estimación de la respuesta.

Ej: solo ∃ 78 unidades de asignación (centros de salud) cada uno con una media de 6000 ♀

Desequilibrio de 3 o 4 centros de salud en q predominen clase socioeconómica elevada implica un desequilibrio de miles de ♀ entre los grupos.

A veces no es factible realizar la asignación individual.

Es habitual usar asignación por grupos en estudios de fluoración de aguas → la unidad de asignación es la comunidad, o en ensayos de intervención dietética en los que lo es la familia.

4.9.-4.9.-Asignación Ciega o Asignación Ciega o EnmascaradaEnmascarada

Las expectativas de suj y de los inv pueden influir en la evaluación de la respuesta observada (VD).

Este pb se evita usando las técnicas de ciego o de enmascaramiento.

Procedimientos realizados para que algunos de los sujetos relacionados con el estudio (equipo investigador, participantes, etc) no conozcanalgunos hechos u observaciones (básica- el tto q recibe cada sujeto) que pudieran ejercer un cambio en sus acciones o decisiones y sesgar los resultados.

Un estudio que no usa técnicas de enmascaramiento se denomina ensayo abierto.

4.9.1.-4.9.1.-Tipos de EnmascaramientoTipos de Enmascaramiento

Simple ciego: consiste en q los inv o + frecuente- los participantes, desconozcan q tto recibe cada individuo.

Si inv conocen quien recibe cada tto o los suj saben q tto reciben ∃posibilidad de q se examine con mayor minuciosidad cualquier respuesta (aunque sea de modo no intencionado), o se pregunte con + detalle por los posibles efectos secundarios de alguno de los ttos.

Estas preferencias se evitan con la técnica del doble ciego, donde tanto los pacientes como los investigadores desconocen el tto administrado.

Cdo ambos G reciben 1 tto activo, suele implicar un doble enmascaramiento (doble placebo) en los ttos, recibiendo cada grupo uno de los tratamientos y un placebo del tratamiento del otro grupo:G1 ApB vs G2 BpA

4.9.1.-4.9.1.-Tipos de EnmascaramientoTipos de Enmascaramiento

Evaluador ciego → muy imp cdo la V respuesta es blanda e incluye algún elemento de subjetividad (1 medida de la intensidad del dolor, un cuestionario sobre síntomas, percepción de mejoría en relación a 1 situación previa o la interpretación de 1 radiografía).

Cdo la V respuesta es objetiva (dura), como una medida de laboratorio, esta técnica no es imprescindible

4.9.2.-4.9.2.-Ventajas del EnmascaramientoVentajas del Enmascaramiento

Un inv puede no ser completamente imparcial en la evaluación de 2 o + ttos.

Siempre existe un cierto grado de escepticismo o prejuicio hacia una de ellas.

Incluso si es completamente imparcial, los primeros resultados pueden influir sobre sus expectativas y crear un cierto entusiasmo o desilusión, que será difícil de ignorar.

Aunque sea de modo inconsciente, cdo en el estudio no se aplica ninguna técnica de enmascaramiento → los errores en la medida de la respuesta siempre favorecen a la intervención preferida, lo que introduce un sesgo en la interpretación de los resultados

4.9.2.-4.9.2.-Ventajas del EnmascaramientoVentajas del Enmascaramiento

Estas preferencias también se dan en los pacientes.

El inv contagia su entusiasmo o su pesimismo sobre el nuevo tto a los suj, lo que influye sobre la respuesta.

Si el paciente está convencido de la eficacia de un nuevo tto, juzga de forma más benévola sus efectos secundarios y tiende a sentirse mejor, aunque sea como resultado de la autosugestión.

Siempre que sea posible, y especial- cdo en la medición de la respuesta puede influir el investigador o el paciente, es imp usar técnicas de enmascaramiento

4.9.3.-4.9.3.-Limitaciones del EnmascaramientoLimitaciones del Enmascaramiento

En los estudios farmacológicos, el enmascaramiento se consigue presentando ambos fármacos con un formato idéntico.

Sin embargo, el ciego se puede romper fácilmente si tienen una toxicidad o unos efectos secundarios ≠ y bien conocidos, o bien por determinada información que se va recogiendo a lo largo del estudio .

En la práctica, el cegado completo puede ser muy difícil si se usan por ej medicamentos como la aspirina→ inv y pacientes identifican con frecuencia las reacciones adversas que les causa.


Ej: ECA q compara 2 fármacos antihipertensivos.

Inv analizan concordancia entre la asignación real, según el método aleatorio, y la que ellos sospechaban en función de los resultados de laboratorio y las reacciones adversas que comunicaba cada paciente.

El índice Kappa fue de 0,635 (IC 95%: 0,372-0,898), lo que indica una concordancia aceptable (García Puig et al.1995).

El método doble ciego es desvelado por informaciones propias del ECA.

¿Cómo lo supieron en el ejemplo?

En este caso la concordancia se basó en la ≠ acción de ambos fármacos sobre la excrección renal de albúmina y las ≠ reacciones adversas que comunicaba cada paciente.


De esos resultados surgen 2 interrogantes:

¿Influyo en los resultados globales el elevado tanto por ciento de aciertos del grupo al que pertenecía cada sujeto? ¿Influyó en los resultados el cegado desvalado?

¿Cómo se puede mejorar el método de doble ciego?.

En el ejemplo la mayoría de efectos adversos aparecieron tarde ya se había hecho el postest en muchos pacientes.

Los análisis de microalbuminuria se conocieron a los 6 y 12 meses de la asignación aleatoria → es difícil q condicionaran los resultados.


El método de doble ciego puede perfeccionarse mediante la ocultación de datos no relevantes para el cuidado del paciente.

Ej: los valores de microalbuminuria podían haberse comunicado al equipo investigador cdo el estudio hubiese finalizado.

El doble ciego se perfecciona tb con la participación de 2 observadores en la evaluación y desarrollo del estudio, de forma que uno de ellos no pueda tener acceso a información reveladora del fármaco administrado antes de conocer el código de asignación aleatoria.

La aplicación de técnicas de ciego puede ser inviablecuando se evalúan intervenciones no farmacológicas. ¿CÓMO CIEGO UN MASAJE?


Ej: ECA evaluar consejo médico/ profesionales sanitarios previamente entrenados/ varias visitas al domicilio/ en depresión postparto.

Las pacientes asignadas al GE no podrían estar ciegas a la intervención.

Si los suj conocen su G de tto la comparación no será imparcial.

Esto es evidente cdo se compara una pauta frente a los cuidados habituales, como en el ejemplo anterior.

Los suj del GE saben que están recibiendo algo especial, que puede dar lugar a un evidente efecto placebo no controlado.

Esto es algo inherente a la propia intervención


Un efecto contrario aparece cdo los suj saben que han sido asignados al G de no tto→ intentan compensarlo cambiando su comportamiento y sus actitudes.

Este es la contaminación (suele ocurrir en los estudios sobre hábitos de vida).


Ej: suj mediana edad riesgo elevado de cardiopatía isquémica R

GE control colesterol↑/ HTA/ consejos dietéticos y antitabaco→ profesionales alta- especializados

GC control colesterol↑/ HTA ... médicos de cabecera.

Inv esperaban que GE conseguiría ↓ colesterol 10% (si era >200 mg/dl), y ↓ 10% TA (TA inicial ≥ 95mmHg

GC colesterol y TA estables.

Nº cigarrillos fumados ↓ en ambos grupos pero + GE.

GC los valores de F de riesgo tb ↓↓ = q GE.

No hubo ≠ sig entre los grupos.

El tipo de tto hacía imposible usar cegado → los suj (o los médicos) al conocer el estudio cambiaron su comportamiento en lo referente al ejercicio físico, el tabaco o la dieta.


Situaciones en las que no es posible o no es conveniente el uso del doble ciego:

1. Cdo implica riesgos innecesarios para el paciente (en el caso de administrar un placebo por vía parenteral repetidamente y durante un tiempo prolongado).

2. Cdo no es posible disponer de una formulación galénicaadecuada.

3. Cdo los efectos farmacológicos permiten identificar fácilmenteal menos uno de los fármacos estudiados.

4. Cdo, por cualquier circunstancia, se considera que el diseño de doble ciego puede perjudicar la relación entre el profesional de la salud y el paciente.

4.10.-4.10.-Administración de las IntervencionesAdministración de las Intervenciones

Si se evalúa 1 medicamento (u otro tto), la descripción debe incluir:

-dosis,-horario,-forma de administración y-duración total del tratamiento

Debe describirse de manera completa, tanto la del GE como la del GC

Dar suficientes detalles para que el lector pueda reproducirlas exactamente.

Describir con detalle todas las técnicas de tto.


Evalúo procedimientos quirúrgicos:

-definir claramente las técnicas empleadas;

-Problemas adicionales: puede ∃ “modificaciones personales” en los procedimientos o variabilidad en la experiencia de los cirujanos / profesionales de la salud (fisioterapeuta / enfermero / podólogo).

-Las modificaciones personales deben evitarse→ solicitar a los clínicos q participan en el estudio q se ajusten a lo establecido en el protocolo,

-El efecto de la variabilidad en la experiencia se controlar empleando 1 período de aprendizaje de la técnica antes de la aleatorización o por la distribución por = en los 2G de quienes realicen la cirugía (GE 50% suj Cirujano experto 50% inexperto GC =)


Describir con la misma claridad el tto del grupo control.

El tto del GC debe ser la mejor terapia usual- disponiblepara la condición que padecen los sujetos del estudio.

De no ser así, se violan principios éticos fundamentales, pues se negaría intencionada- a una parte de los participantes la posibilidad de recibir un tto adecuado.

Además se compara el tto exp con 1 tto q no es el óptimo y usual→ crearía un sesgo a favor del nuevo tto y limitaría la generalización de los resultados del experimento.


En muchas condiciones en CCSS no se cuenta con una terapia efectiva alternativa con la que comparar el tto experimental.

En este caso el inv debe decidir entre no hacer nada o emplear un placebo.

Placebo: intervención inerte (es decir, sin efecto terapéuticointrínseco) e indistinguible del tto activo.

Empleo de placebo no significa necesaria- q el GC no recibe 1 tto activo pues con frecuencia se evalúa la adición de un tto + 1 placebo (GE tto A+ tto B GC tto A + pB).

Ej: efecto de agregar esteroides en el tto de niños con meningitis bacteriana. GE recibe tto usual con antibióticos + el esteroide GC antibiótico usual + placebo del esteroide.


La decisión de usar placebo debe estar claramente regida por la ausencia de un tto disponible y debe haber sido aprobada por un Comité de Investigación y Ética.

Solo en casos muy especiales se permite usar placebo cdo ∃ 1 tto con efectividad demostrada: cdo se investigua 1 condición menor, el placebo no signifique para el paciente un riesgo de daño serio o irreversible y cuando sea absolutamente necesario por razones metodológicas.

En todos los casos debe tenerse la aprobación del Comité de Investigacióny Ética que sea independiente del investigador.


Los resultados del estudio solo son aceptables si los ttos evaluados son administrados en lo que Feinstein llama “ambientes comparables”, que incluye otros ttos ≠ a aquellos bajo evaluación pero que pueden influir sobre las VD.

La presencia de ≠ sistemáticas entre los G en otros ttos se conoce como sesgo de cointervención, y puede producir resultados claramente ≠ en el G q recibe las medidas terapéuticas adicionales.

Esta posibilidad se reduce si en el protocolo se garantiza que los ttos serán = para los 2 G (con excepción de las intervenciones estudiadas). GC y GE reciben ttos adicionales los 2 o ninguno.

Deben describirse de manera cuidadosa las intervenciones adicionales que se administren además de VI.


El empleo de 1 placebo (que facilita el doble o triple ciego) reduce la posibilidad de este sesgo de cointervención (el clínico desconoce que GC no recibe tto activo y no le da otra tto adicional).

Los inv y los clínicos tratantes desconocerían el grupo al que ha sido asignado cada individuo, lo que a su vez reduce la posibilidad de que un grupo del estudio reciba ttos adicionales de manera preferente.

4.11.-4.11.-Evaluación: Evaluación de BaseEvaluación: Evaluación de Base

Una vez que el suj acepta participar, antes de iniciar el tto, es necesario realizar una evaluación de base (pretest, edad, género).

Esta información puede obtenerse mediante entrevistas, cuestionarios, exámenes clínicos o pruebas de laboratorio.

Estos datos ayudan al investigador a describir la población de su estudio.

Tb permiten a la comunidad científica comparar los resultados del exp con los de trabajos similares y establecer su aplicabilidad a otros individuos.

4.11.-4.11.-Evaluación: Evaluación de BaseEvaluación: Evaluación de Base

La información de base permite:

-evaluar la comparabilidad de los G antes de iniciar el tto,

-realizar estratificación por factores pronósticos y

-evaluar la imp de F de riesgo sobre los resultados.

Es imp obtener la misma información de base en los pacientes elegibles que no aceptan participar en el estudio con el objeto de establecer si estos suj presentan diferencias sistemáticas cuando se comparan con los finalmente incluidos en el experimento.

4.12.-4.12.-Seguimiento de los SujetosSeguimiento de los Sujetos

La comparabilidad conseguida con la asignación de los suj debe mantenerse a lo largo de todo el estudio.

La pauta de visitas y exploraciones ha de ser = para todos los suj.

Ej: analizar si citación sistemática para citología de cervix GE (carta con cita) es + efectiva q ninguna intervención especial GC (usual care).

VD: práctica del examen preventivo durante 1 año (Si/No).GE: 32% ♀ Si hicieron la citología GC: 15%.

La mayoría de ♀ en GE se hicieron la citología en las primeras 8 semanas del estudio.

GC solo 73% de las ♀ consultaron con sus médicos ese año→ 27% no tuvieron oportunidad de que se les comentara la posibilidad de hacerse la citología.

Todas las ♀ GE si tuvieron la oportunidad de que se les practicara la citología.

El tiempo de seguimiento no fue adecuado para el GCSi se hubiese prolongado el estudio por espacio de 2-3 años, el porcentaje de respuestas quizá habría aumentado en GC.


El tiempo de seguimiento debe adecuarse a cada problema concreto y ser lo suficientemente prolongado como para permitir que se presente la respuesta esperada.

En algunos casos, será de pocas semanas (infección de orina), en otros, se alargará durante años, en especial cuando se evalúan medidas de prevención primaria.

Cuanto menor sea el tiempo de seguimiento, + fácil es mantener el contacto con los participantes y el interés y la motivación de los inv, y, por consiguiente, la probabilidad de pérdidas será menor.


Las fuentes de pérdidas durante el tiempo de observación son diversas.

-Algunas personas cambiarán de opinión una vez hayan dado su consentimiento y hayan sido asignadas a uno de los grupos,

-otras dejaran el estudio a causa de los efectos secundarios de la medicación,

-o por cambios de lugar de residencia o de médico,

-o por la pérdida de la motivación.

El número de pérdidas depende de la duración del estudio y la complejidad del protocolo→ es imp que el seguimiento se haya previsto de forma que evite estos problemas en lo posible.

.


La posibilidad de que se produzca un sesgo no depende de las pérdidas, sino de los motivos y del hecho de que su respuesta al tto sea ≠ de la de los suj que finalizan el estudio.

Ej: ECA con 200 suj R 100 GA 100 GB.

Finalizan 80 en cada G, de los que 40 presentan un resultado positivo en cada G→eficacia del 50% en ambos G

Es un resultado sesgado por las pérdidas.

GA las 20 pérdidas fueron por motivos no relacionados con el estudio. 10 de estas 20 pérdidas han presentado un resultado positivo.

Eficacia real en los 100 suj del GA= (40 +10)/100 = 50%.

GB pérdidas no se han producido al azar→ se deben a los efectos secundarios del tto B →en ninguno de ellos se ha observado un resultado positivo.

Eficacia real en los 100 del GB= (40 +0)/100 = 40%.


La posibilidad de que se produzca un sesgo no depende de las pérdidas, sino de los motivos y del hecho de que su respuesta al tto sea ≠ de la de los suj que finalizan el estudio.

Aunque se haya producido = nº de pérdidas en ambos grupos, si sus motivos son ≠ pueden introducir un sesgo en los resultados.

Dado que las pérdidas pueden ser una indicación de cómo reaccionanlos suj a los ttos deben ser claramente descritas para poder evaluar su impacto potencial sobre los resultados.

También debe preverse la posibilidad de que dtdos suj deban ser retirados del estudio por efectos secundarios del tto o por una ausencia de respuesta al tto que reciben.

En estos casos, debe estar prevista el tto q recibirán al ser excluidos del estudio (medicación de rescate).

Número de pacientes que cumplen los criterios de inclusión

Número de pérdidas anteriores a la asignación aleatoria

Número de pacientes asignados aleatoriamente

Motivos:

-Administrativos

-No se dio consentimiento

Grupo experimental

desviaciones del protocolo

Seguimiento

Grupo experimental

desviaciones del protocolo

Seguimiento

Pérdidas posteriores

Retiradas / Abandonos

Pérdidas posteriores

Retiradas / Abandonos

Pacientes que:

Complementaron el ensayo

Pacientes que:

Complementaron el ensayo

La propuesta CONSORT: recomendaciones para mejorar las publicaciones de los ECA. Gráfico que representa el flujo de pacientes a lo largo de estudio.

4.13.-4.13.-Evaluación de la Adherencia a las IntervencionesEvaluación de la Adherencia a las Intervenciones

Hay q determinar la adherencia de los suj a los ttos recibidospara descartar la posibilidad de nuevos sesgos.

Tto exp superior al convencional, pero produce E secundarios que llevan a algunos sujetos a suspenderlo al no recibir tto estos suj no presentarán la respuesta terapéutica esperada, situación que reduce la diferencia respecto al GC.

El investigador concluye erróneamente que la nueva terapia no es superior a la tradicional, cuando en realidad lo que sucede es que parte de los sujetos del GE no la recibieron.

Lo contrario ocurre si los efectos 2arios se presentan con el tto del grupo control.

4.13.-4.13.-Evaluación de la Adherencia a las IntervencionesEvaluación de la Adherencia a las Intervenciones

Para determinar la adherencia, el investigador puede:

-preguntar a los sujetos si están consumiendo el medicamento,

-pedirles a los participantes que lleven un diario,

-pedir a un familiar que haga la vigilancia,

-hacer conteo de las pastillas sobrantes durante las visitas de control o

-medir metabolitos del medicamento en muestras de sangre o de orina.

4.14.-4.14.-Evaluación de Resultados: Seguimiento,Evaluación de Resultados: Seguimiento,Estudio abierto o ciegoEstudio abierto o ciego

Cdo los sujetos reciben el tto hay q determinar su impactosobre la condición de base.

El primer paso en este punto es definir claramente las VD, q son los desenlaces q el investigador usa para medir los resultados.

Es importante que estas variables sean sensibles y relevantes.

La variable es sensible si permite detectar diferencias entre los grupos con un número relativamente pequeño de sujetos.

Ej: nuevo tto de artritis reumatoidea. Aunque clínicamente imp el empleo de la mortalidad como desenlace principal de dicho exp plantea la necesidad de estudiar un gran nº de suj→ tasa de letalidad baja→ seguimiento de muchos suj para observar suficientes fallecimientos en cada uno de los grupos.


Ej: muchos exp de ttos en ancianos no encuentran resultados positivos pq emplean como desenlace la mortalidad→ se necesita un nº muy grande de suj para encontrar diferencias significativas→ pq la probabilidad de muerte es extremada- altaen estos sujetos.

En estos casos debería utilizarse otra Variable de desenlace como incidencia de eventos vasculares cerebrales, o IAM, o indicadores de calidad de vida.


La V desenlace es relevante si mide un aspecto imp desde el punto de vista de los objetivos del estudio.

Ej: evaluamos un nuevo antihipertensivo frente al tto usual.

Comparo promedios de la presión arterial

Quizá es de mayor interés clínico determinar la proporción de suj q al recibir los ttos alcanzaron una presión arterial normal.

Y todavía + relevante evaluar las ≠ en desenlaces clínicos como IAM, hemorragia cerebral o ataques isquémicos transitorios.


Tan importante como definir las VD es establecer quienes serán los observadores que las medirán y cuales serán los procedimientos de medición.

El principal punto para resolver aquí es el potencial de sesgo en la evaluación de las VD.

El conocimiento por parte del evaluador del tto q recibe cada suj puede hacer que el observador, consciente o inconscientemente, influya en la identificación o en la medición de los eventos relevantes.


La probabilidad de este sesgo de medición está directamente relacionada con la subjetividad de las variables empleadas.

Si VD es la mortalidad total, la probabilidad de sesgo ↓↓↓ , pq la determinación de la muerte no cambia aún si se conoce el tto recibido por el sujeto.

Pero la determinación de la causa de la muerte es menos precisay potencialmente variable, según el conocimiento del evaluador sobre la asignación.


El inv debe tener en cuenta la tendencia de los suj a describir efectos favorables al recibir un tto, independiente- de la eficacia fisiológica de lo que se recibe (efecto placebo).

Efecto placebo→ es muy importante en experimentos donde la VD incluye desenlaces subjetivos descritos por el suj (dolor, calidad de vida, o frecuencia de efectos secundarios).

En este caso es necesario tener en cuenta las expectativas de los evaluadores y las de los pacientes participantes.


La mejor estrategia para controlar estos sesgos es mantener ciegos (enmascarados) a los suj y a los investigadores con respecto a la intervención recibida.

Esto implica q las maniobras bajo comparación deben ser tan parecidas entre si como sea posible y que, en muchos casos (especial- cdo se están comparando drogas) sea necesario emplear placebos.

Los exp cegados son + difíciles de efectuar que los abiertos, en los que los suj, los investigadores y los clínicos tratantes conocen la intervención que cada sujeto recibe.

Sin embargo, la necesidad de controlar los sesgos por el observador, por el E. placebo y por cointervención hacen que en muchos casos sea necesario realizar estudios cegados.


A veces hay q recurrir a la doble simulación, que permite comparar ttos muy ≠ (fármaco q se administra 3 veces al día y se compara con otro de administración única diaria).

Ej: antibiótico parenteral vs oral para tto de infección de orina

Doble simulación: G1 antibiótico intravenoso y placebo oral /G2 antibiótico real oral y placebo inyectado.


El investigador debe:

1. Definir las variables,

2. Quienes serán los observadores,

3. Describir los mecanismos empleados para el seguimiento de los participantes,

4. El mejor momento para hacer la evaluación,

5. Los instrumentos (cuestionarios, imágenes diagnósticas y pruebas clínicas o de laboratorio) que usan para medir las VD,

6. Los formularios empleados para recolectar la información, y

7. Los mecanismos que se utilizan para detectar los efectos secundarios de las intervenciones.


Además de considerar la posibilidad de sesgo en la evaluación, el inv debe establecer:

-la variabilidad de las mediciones cuando haya varios observadores (variabilidad interobservador), o

-cuando un mismo observador la determina en momentos diferentes (variabilidad intraobservador).

4.15.-4.15.-Estrategia de AnálisisEstrategia de Análisis

Después de recolectar la información es necesario proceder a su análisis.

En los experimentos aleatorizados este análisis tiene 3 objetivos principales:

1. Resumir la información de base de la población del estudio y establecer la similitud entre los grupos del experimento (no hay ≠ en edad, género, pretest).

2. Probar la hipótesis del estudio, al establecer si existen diferencias clínicas y estadística- significativas entre las VD, y

3. Controlar los posibles efectos de V de confusión que por azar (si existió aleatorización) hayan quedado distribuidas diferencialmente entre los gruposde estudio.

4.16.-4.16.-Comparación de BaseComparación de Base

Primer análisis de la información recolectada en el estudio: confirmar si el mecanismo de asignación produjo Grupos que eran similaresantes de iniciar los ttos, en especial en factores que pueden modificarla frecuencia del desenlace VD.

Este análisis se basa en la información recolectada en la evaluación de base pretest.

¿G = antes del tto en VE y VD-pretest?

Si R funcionó de modo adecuado, los G son comparables.

Debe existir comparabilidad en las V que sean pertinentes para el desenlace.

Si ∃ diferencia de 7 años de edad (media 48 años GE/ 55GC)→ esa ≠ no es imp en 1 exp sobre 1 enfermedad dermatológica, pero puede ser muy relevante en 1 estudio sobre frecuencia de angina o muerte súbita.

4.16.-4.16.-Comparación de BaseComparación de Base

La mayor parte de los autores presentan el resultado de este análisis en la primera parte y en la primera tabla del apartado de resultados.

Estos resultados permiten al investigador y al lector:

1. Establecer las características de la población estudiada, lo que es de gran utilidad para determinar la aplicabilidad posterior de los hallazgos, y

2. Determinar si se logró un adecuado control de las variables de confusión al asignar las intervenciones.

4.17.-4.17.-Comparación de Resultados:Comparación de Resultados:Análisis por Protocolo o por Intención de Tratar. Análisis por Protocolo o por Intención de Tratar.

Ensayos Pragmáticos y Ensayos ExplicativosEnsayos Pragmáticos y Ensayos Explicativos

En esta fase del análisis el investigador compara los grupos en términos de las VD o de interés.

Este es el componente del análisis que establece si ∃ una asociación entre los ttos y los desenlaces del experimento.

Antes el inv establece la naturaleza de la pregunta planteada por su estudio:

-Relacionada con eficacia (¿Puede la droga A reducir la presión arterial más que la droga B en condiciones ideales?),

-Con efectividad que involucra el cumplimiento en recomendaciones y la adherenciaal tto (¿Puede el medicamento A reducir más la presión arterial que le medicamento B en condiciones reales?) y

-Finalmente con eficiencia, expresada como el balance entre riesgos y beneficios(¿Produce la droga A más efectos benéficos que perjudiciales en suj hipertensos cuando se la compara con la droga B?).

4.17.1.-4.17.1.-Ensayos Pragmáticos y Ensayos ExplicativosEnsayos Pragmáticos y Ensayos Explicativos

Estas diferencias aunque sutiles son muy imp.

Al diseñar un ECA deben tomarse múltiples decisiones como:

-que criterios de selección deben utilizarse,-cual es la pauta de seguimiento más adecuada, etc.

En general, en el diseño pueden adoptarse dos posturas contrapuestas: explicativa y pragmática.


NoEn ocasionesPeríodo de preinclusión

AmpliosRestrictivosCriterios de selección

Heterogénea/representativaHomogénea/CumplidoraMuestra de sujetos

A menudo no, dependiendo de la naturaleza del tto. Suele ser recomendable la evaluación

cegada de la respuesta

Habitual- doble ciego es obligatorioTécnicas de cegado

Efecto terapéuticoAcción farmacológicaVariable de respuesta

A menudo se permitenSe evitanTratamientos concomitantes

A menudo variableFijaDosis del tratamiento

A menudo “cuidados habituales” u otro tto activo

Habitualmente placeboIntervención de referencia

De consultaDe laboratorioCondiciones de realización

EfectividadEficaciaObjetivo

Ayudar en las decisionesAumentar el conocimiento científicoFinalidad

Actitud PragmáticaActitud Explicativa


Experimento explicativo.

Busca establecer la eficacia del tto, bien para definir su mecanismo de acción o para determinar si este funciona en condiciones ideales y restringidas.

1. Establece crit de selección muy estrictos,

2. Que definan una población muy homogénea,

3. Población con escasa variabilidad,

4. Buena cumplidora,

5. En la que es + fácil obtener datos de calidad, y

6. En la que ∃ una mayor probabilidad de encontrar un efecto o asociación si esta ∃ .


Experimento explicativo.

Inconvenientes:

1. Si los criterios son muy estrictos, puede no encontrarse un nº suficiente de suj, o

2. No detectarse un efecto en un determinado subgrupo, al no haberse considerado antes.

3. Se trata de una población altamente seleccionada lo que dificulta la generalización de los resultados.

Tal y como se realizan habitualmente los ECA esta es una de sus principales limitaciones al usarlos como base para la elaboración de recomendacionesterapéuticas.


Experimento pragmático o de intención de tratar.

1. Intenta determinar la efectividad del tto,

2. Describiendo sus consecuencias (buenas y malas) al usarlo en una enfermedad y

3. determinando su funcionamiento de acuerdo con las condiciones clínicas usuales del cuidado de los pacientes.

Su inconveniente es que pierde control sobre la situación y

Puede diluir o enmascarar una asociación o un efecto existente por lo q se complica la interpretación de los resultados.

1. Establece unos criterios de selección amplios,

2. Que definen una población heterogénea,

3. Más representativa de la población general.


No hay un acuerdo sobre cual de ambas actitudes es la + aconsejable.

La elección de una u otra dependerá de la propia actitud del inv y del objetivo concreto que se desee alcanzar.

Exp explicativo evalúa la eficacia de un antihipertensivo:-en suj hospitalizados,-en reposo,-que cumplen una dieta estricta y-que reciben el medicamento con un horario establecido-y bajo supervisión.

Exp pragmático (de manejo) evaluaría la efectividad del mismo tto:-en sujetos hipertensos con tto ambulatorio,-que no siempre cumplen las recomendaciones terapéuticas y-que en algunos casos no toman el medicamento por omisión-o por sus efectos secundarios.


A nivel práctico estos exp difieren en:

-el tipo de suj y

-tipo de eventos finales que se incluyen en el análisis

En un ECA pueden presentarse situaciones que obligan a considerar si determinados sujetos u observaciones deben ser excluidos del análisis.

Según la actitud que se adopte ante estas situaciones, las conclusiones del estudio serán diferentes.

La exclusión de suj u observaciones del análisis ↓ potencia estadística→ pq el nº de suj que se tiene en cuenta es inferior al previsto en el inicio→ ∃capacidad ↓ para detectar la diferencia o asociación de interés


A nivel práctico estos exp difieren en el tipo de suj que se incluyen en el análisis

Si el % de pérdidas o los motivos por los que dtdos suj no son considerados en el análisis, son ≠ entre G, estas situaciones especiales alteran la comparabilidad.

Las pérdidas no se producen al azar, sino que pueden depender de los ttos administrados.

La decisión de excluir dtdos suj del análisis puede introducir un sesgo y comprometer la validez interna del estudio.

4.17.2.-4.17.2.-Análisis por protocolo o por Intención de Análisis por protocolo o por Intención de TratarTratar

Análisis por protocolo o de casos válidos (Exp explicativo)

Exp explicativo (análisis por protocolo):

1. Analiza solo los suj que recibieron el tto asignado,

2. Excluye:

-los casos con pobre adherencia (por ej. sujetos perdidos tras la asignación pero antes de iniciar el tto en período de preinclusión por no cumplir o por E. secundarios),

-o los suj perdidos tras recibir el tto pero antes de q transcurra el período necesario para q este ejerza su efecto.

Considera exclusivamente los suj de cada G q han cumplido el protocolo del ensayo, han recibido el tto asignado y han finalizado el seguimiento del estudio.


Análisis por intención de tratar (Exp pragmático)

Exp pragmático:

-incluye a todos los participantes,

-incluso a quienes tuvieron pobre adherencia,

-y todos los eventos que ocurren después de la aleatorización.

-Mantiene a cada suj en el G al que fue asignado, independientemente de si ha cumplido o no con el tto o de si ha recibido otro tto ≠ al asignado

No se evalúa es el tto en sí, sino la intención que el investigador tuvo de ofrecer la intervención a los participantes.


Análisis por intención de tratar (Exp pragmático)

Al evaluar a todos los suj mantiene intacta la comparabilidad conseguida con R

Esta estrategia de análisis es la + válida en 1 ECA pq:

-mantiene la comparabilidad entre los grupos, y

-es la + conservadora, en el sentido de que es la opción con la que resulta + difícil obtener resultados positivos favorables al nuevo tto.

4.17.3.-4.17.3.-Análisis de las PérdidasAnálisis de las Pérdidas

Análisis de las pérdidas

Las exclusiones que se producen antes de R no producen ningún sesgo en la comparación de los datos, es decir, no afectan a la validez interna.

Pero es imp conocer su nº y sus características para poder valorar su impacto sobre la generalización de los resultados.

Hay que establecer en el proyecto (protocolo) el manejo metodológico de los suj admitidos al exp incorrecta- y de quienes se pierden durante el seguimiento.

La gran preocupación es que la manipulación de estos sujetos puede crear sesgos.


El manejo de las pérdidas durante el seguimiento es complejo y controvertido.

La decisión final deba tener en cuenta sus causas, que generalmente son:

1. La presencia de efectos secundarios,

2. El empeoramiento en la enfermedad del individuo.

3. El desarrollo de algún otro evento,

4. El empleo de otro tto (concomitante q tiene E secundario),

5. La pérdida de interés por el sujeto o su médico y

6. El cambio de residencia


Gent y Sackett sugieren que si la explicación es alguna de las 4 primeras, el individuo debe ser considerado como un fallo en la terapéutica y que su desenlace se incluya en el análisis dentro del grupo original.

Si los argumentos son los 2 últimos y el estudio está evaluando la eficacia de la intervención, puede ser razonable excluirlos.

En cualquier caso, lo mejor es tomar todas las precauciones posibles para evitar la pérdida de sujetos por las dos últimas causas.

4.18.-4.18.-Finalización AnticipadaFinalización Anticipada

Al planear el análisis debe considerarse la necesidad de realizar análisis interinos y de establecer criterios para detener tempranamente el estudio.

Cdo hacemos 1 ECA ∃ la posibilidad de negar una terapia benéfica a los suj o exponerlos a ttos inútiles o aún peligrosos.

Hay que incluir una regla para finalizar el estudio antes de lo previsto, cuando el resultado ya es claro en la dirección esperada o en otra.

En estas situaciones no es ético mantener un G de suj recibiendo el tto que se ha mostrado menos eficaz o + dañino.

Estas reglas se suelen incorporar en estudios con un elevado nº de pacientes y que comportan un seguimiento de varios años.


Para hacer una finalización anticipada:

-los resultados del estudio han de ser monitorizados y

-se realizan análisis intermedios

-en momentos prefijados

-para considerar si es probable que la continuación del estudio produzca respuestas + concluyentes o amplias.

Debe tenerse en cuenta en el diseño si se van a hacer análisis intermediostanto al determinar el nº de suj necesarios como al fijar el grado de sig estadística.

Se recomienda que la decisión de finalizar anticipadamente un ensayo recaiga sobre un grupo de expertos que no esté implicado en el diseño ni en el seguimiento del estudio.


Los estudios a largo plazo usual- tiene un Comité Externo de Revisión.

Evalúan periódicamente la evidencia proveniente del exp para no sobrepasar ciertos límites éticos razonables.

Tomar esta decisión como consecuencia de la demostración de efectos beneficiosos debe exigir una evidencia muy convincente.

La decisión de finalizar un EC a causa de unos resultados negativoses todavía + compleja y se acepta que puede exigirse disponer de evidencias menos concluyentes.


Los motivos de interrupción prematura de un EC:

1. Por datos generados por el ensayo clínico.

a. Evidencia inequívoca de beneficio o perjuicio del tratamiento.

b. Número muy alto e inaceptable de efectos secundarios o colaterales.

c. Ausencia de tendencias y de probabilidad razonable de q se demuestren beneficios.

2. Por cuestiones relativas al propio desarrollo del ensayo.

a. Insuficiente reclutamiento de pacientes en el plazo previsto.

b. Mal cumplimiento del tto en un porcentaje elevado de casos.

c. Insuficientes recursos financieros.

3. Por datos provenientes de fuentes externas al ensayo.

a. Datos de otros ensayos publicados que proporcionen una evidencia inequívoca de beneficio o perjuicio del tratamiento.

b. Nuevos desarrollos que dejen obsoletos el seguimiento terapéuticoobjeto del ensayo.

4.19.-4.19.-Ajuste por Variables de ConfusiónAjuste por Variables de Confusión

El tercer objetivo del análisis es el de controlar por V de confusión que hayan quedado mal distribuidas en la asignación, y que hacen difícil interpretar los resultados por el riesgo de introducción de sesgos.

Las V confusión deben ser detectadas al realizar la comparación de las características de base de los grupos.

Pero lo ideal es no recurrir a estas medidas (a menudo vistas con escepticismo por parte de los lectores de los ECA).

Las V confusión se controlan mediante estrategias de análisis estratificado o por análisis de regresión múltiple.

R por estratificación y bloques es la mejor medida para reducir el riesgo de grupos no balanceados.

4.20.-4.20.-InterpretaciónInterpretación

La interpretación de resultados conlleva obtener las conclusiones que los hallazgos del estudio tienen para los participantes.

En preguntas sobre ttos, haciendo 1 exp R, hay q:

-establecer la dirección,

-fortaleza y

-precisión de la asociación entre las exposiciones y los desenlaces,

-verificar que la exposición precedió a los desenlaces y

-evaluar el control de las variables de confusión y de sesgos que sean pertinentes para la pregunta de interés.


VD = es 1 V dicotómica (muchas VD de interés son así), esto se logra obteniendo medidas de asociación como el riesgo relativo (RR) o la reducción absoluta del riesgo (RAR), con sus IC. VD = es continua o es el tiempo que transcurre hasta la aparición de 1 evento requiere otras estrategias de análisis (t-Student U- Mann-Whitney).

ECA frente a diseños observacionales hace mucho + sencillo interpretar los hallazgos para:

-establecer si la exposición precedió a los resultados y

-si se logró un adecuado control de sesgos, en especial por Variables de confusión.


Se parte de sujetos que aún no han presentado el desenlacede interés y que se asignan a las exposiciones del estudio, este diseño lleva implícito que la exposición precede al desenlace.

R es el instrumento + poderoso para controlar V confusióntanto conocidas como desconocidas que pueden interferir con la interpretación de los hallazgos.

Si G son = en sus características de base (especialmente en las V confusión) estas y otras no medidas, no son una explicación para los hallazgos del estudio.

5.-5.-ExtrapolaciónExtrapolación

Extrapolar los resultados es la aplicabilidad de sus hallazgos a suj q no participaron en el exp.

Una combinación de factores biológicos, socio-económicos y epidemiológicos determina si los resultados observados en los suj de 1 exp son aplicables a otros sujetos.

1) F. biológicos→ presencia de ≠ fisiopatológicas en la enfermedad entre los suj del exp y suj con la “misma” enfermedad q no participaron en el, que pueden modificar la respuesta al tto (ej: hay agentes infecciosos q muestran ≠ en su sensibilidad a los fármacos).

Tb son ≠ en el metabolismo de los fármacos, la respuesta inmune o condiciones ambientales que afecten la efectividad y la seguridad de las intervenciones.


Extrapolar los resultados a suj q no participaron en el exp depende de una combinación de factores.

2) F. Socio-económicos: ≠ en la adherencia a los ttos que generan ≠ en prescripción o en la q se usan los ttos.

Tal variabilidad surge por:

-limitaciones económicas,

-en el acceso a recursos técnicos,

-en las habilidades del personal de salud y

-en idiosincrasias del comportamiento (Ej: en América Latina creencia de q los antibióticos causan anemia → muchos pacientes suspenden su uso antes de los indicado).


Extrapolar los resultados a suj q no participaron en el exp depende de una combinación de factores.

3) Presencia de otras condiciones mórbidas en algunos suj puede afectar la efectividad del tto al hacer + difícil el diagnóstico antes de iniciar el tto o debido a un aumento en el riesgo de desenlaces adversos.

Ej: la desnutrición en niños hace + difícil identificar los casos con neumoníay aumenta el riesgo de una pobre respuesta terapéutica.


Establecer si los resultados de 1 exp son aplicables a otros sujetos es materia de juicio clínico.

Regla general: el lector considere si el suj a quien piensa extender los resultados habría podido ser elegido, en caso de haber estado en el centro donde se realizó la investigación.

Respuesta afirmativa → concluyo que los resultados le son aplicables.

Respuesta negativa → el lector debe pensar si existen razones de pesopor las que los resultados no deberían aplicarse a dicho individuo.


Para extrapolar los resultados de 1 exp hay q considerar 2 aspectos relacionados pero diferentes.

1) Establecer si los resultados del exp, que corresponden al promedio del efecto del tto observado al agrupar a todos los sujetos del estudio, son aplicables a otro individuo en particular.

Para ello es útil comparar las características de la población del estudio con las del sujeto en cuestión.



2) El clínico y el paciente están interesados en saber si el tto funcionará en su caso, pero la respuesta media obtenida en el exp no es adecuada.

El paciente individual no queda satisfecho si se le informa que en un estudio que comparó 2 ttos se observó resultado positivo en un 80% del GE y en un 60% del GC.



Los pacientes desean saber es si ellos estarán o no dentro del 80% o del 60% que respondió favorablemente.

Esto implica definir cual es el riesgo basal del paciente de acuerdo con sus características demográficas, sociales y clínicas, y compararlo con la información que sobre ello se puede encontrar en el informe del exp.

Pero en la mayor parte de los casos no es posible alcanzar un grado tan refinado de predicción.

6.-6.-Aspectos ÉticosAspectos Éticos

Aún existe controversia respecto a si es ético realizar experimentos clínicos.

El exp lleva al clínico a asumir un papel de científico que crea conflicto con las obligaciones hacia el paciente→ no es el clínico sino otro mecanismo (azar) el que decide el tto q dicho individuo recibirá.

Esto no es considerado ético→ aunque los resultados finales beneficien a la sociedad.

Este punto de vista desconoce q la justificación para el exp estriba en que no se conoce cual de los 2 ttos es mejor.


Punto de vista opuesto: el ECA es el instrumento óptimopara evaluar adecuadamente nuevos ttos.


El ECA protege a los profesionales de la salud y a los pacientes de ttos no efectivos o inseguros.

La historia muestra como algunos ttos usados y aceptados con base en estudios no exp fueron abandonados posteriormente por inútiles e incluso por peligrosas.



Principio de equilibrio clínico.

El empleo del azar no plantea problemas éticos mientras no se haya confirmado que uno de los ttos es superior al otro.



Otro de los puntos de controversia es el tto que debe recibir el GC.

Debe ser la mejor intervención disponible para el tto de la enfermedad

Pero hay 2 elementos de discusión.

Esto es común en áreas menos desarrolladas. ¿podrían los inv de dichos lugares emplear en el GC el tto usual aunque sea inferior al ideal que existepero no está disponible?.

Es posible que por razones económicas o técnicas en muchos lugares no se cuente con el mejor tto disponible.


El tto control debe ser el mejor tto disponible y aplicable,

Se resuelve el pb de no disponibilidad o de imposibilidad técnica o logística de uso, pero debe ser la mejor opción local.

¿podrían los inv de dichos lugares emplear en el GC el tto usualaunque sea inferior al ideal que existe pero no está disponible?.


Desde el punto de vista metodológico puede ser necesario usar placebo en GCaunque se cuente con 1 tto efectivo siempre q esto signifique riesgos e incomodidades transitorias y de poca importancia para los suj (dolor leve, prurito, etc).

Lo difícil es decir q riesgos son transitorios y de poca imp para hacerlos aceptables

Esta decisión debe estar en manos de un Comité de Investigación y Ética cualificado y en el que no participe el investigador.


Exp confirma q el nuevo tto es mejor que el C,

¿Es ético realizar el ECA con ese tto (medicamento) en una población que, debido a los costes del tto tiene pocas posibilidades de tener acceso a el una vez terminado el estudio?.

Incluso si se garantiza la disponibilidad para los participantes ¿No debería hacerse lo mismo para la población a la que pertenecen estos sujetos, así no hayan participado en el estudio?.

No hacerlo podría considerarse como una forma inaceptable de explotación de una población vulnerable.


Al planear 1 exp se deben considerar los principios de:

-respeto por las personas,

-balance entre riesgos y beneficios y

-justicia.

Respeto por la autonomía → obligación del inv de obtener consentimiento informado de los suj incluidos q culmina en una declaración escrita.

Para ello el inv debe describir:-los propósitos y-los procedimientos del estudio,-los riesgos e incomodidades y -el proceso para asignar el tto.


Se debe garantizar al suj q toda la información tiene carácter confidencial y que existe completa libertad para retirarse del exp en cualquier momento sin ningún tipo de penalización.

Si se prevé alguna remuneración para el participante se debe demostrar que la misma no influye sobre la aceptación.

Se recomienda que quién obtenga el consentimiento sea un profesional de la salud no involucrado en el cuidado del paciente, pues la propuesta por parte del profesional de la salud tratante puede coartar la libertad del sujeto para negarse a participar.

El investigador debe identificar los riesgos a los que podría exponerse a los suj, los beneficios que pueden obtener y demostrar que los 2º sobrepasan a los 1º.

Posiciones teóricas de los Paradigmas de Investigación

POSITIVISTA INTERPRETATIVO CRITICO NATURALEZA DE LA

REALIDAD Unica, fragmentable, tangible, simplificada

Múltiple, intangible, holística.

Dinámica, evolutiva, interactiva.

FINALIDAD DE LA CIENCIA Y LA

INVESTIGACIÓN

Explicar, controlar, dominar, verificar.

Comprensión de relaciones internas y profundas.

Descubrimiento.

Contribuir a la alteración de la realidad.

Cambio.

TIPO DE CONOCIMIENTO

Técnico. Leyes.

Nomotético.

Práctico. Explicaciones ideográficas

Emancipativo. Explicaciones de las acciones que implican una teorización de contextos.

ROL DE LOS VALORES EN LA INVESTIGACIÓN

Neutralidad. Rigor de los datos. Libre de valores.

Influencia de los valores en el proceso de

investigación. Explícitos.

Ideología y Valores están de-trás de cualquier tipo de cono-cimiento. Valores integrados

TEORÍA Y PRÁCTICA

Separación. Teoría normativa y

generalizable.

Interpretación y aplicación se unen.

Teoría y práctica constituyen un todo inseparable

RELACIÓN INVESTIGADOR/

OBJETO DE INVESTIGACIÓN

Distanciados.

Independientes.

Interacciones entre ambos.

El investigador es al mismo tiempo

objeto de investigación.

Fuente: Colás, 1992.

Estas corrientes con sus

diferentes metodologías coexisten en

nuestro tiempo, produciéndose en la

actualidad un creciente interés en buscar

compatibilidad y complementariedad entre

los diversos paradigmas

http://www.colegiosantotomasaquino.com/images/tren.jpg

Fisioterapia

Ciencias de la salud:Fisiología, Medicina...

Ciencias de la educación:Pedagogía, Psicología...

Ciencias físico-naturales:

Física, Biomecánica...

Ciencias Sociales:Epidemiología, Sociología...

En Enfermería, Fisioterapia y Podología

dada la encrucijada de Ciencias que la nutren y

la diversidad de rasgos en las áreas que la

conforman, necesita su consolidación

Científica utilizando los diferentes modelos

de investigación.

http://www.colegiosantotomasaquino.com/images/tren.jpg

1. Introducción: Planteamiento del problema y justificación del tema. 2. Marco teórico: Antecedentes y estado actual del tema3. Formulación de objetivos (generales y específicos) e hipótesis 4. Material y método - Tipo de diseño - Variables de estudio - La muestra - Técnicas e instrumentos de recogida de datos - Trabajo de campo - Análisis de datos5. Resultados6. Discusión7. Conclusiones8. Bibliografía Anexos

ESTRUCTURA INFORME DE INVESTIGACIÓN

La Hipótesis

Solución tentativa formulada de

manera enunciativa

Existencia de relación entre

variables

Tipo de relación entre

variables

Las variables han de ser medibles

Tipos de Hipótesis

Inductivade lo particular a lo general

Deductivade lo general a lo particular

Parte de relaciones observadas

Carácter exploratorio

Poder explicativo limitado

Parte de Principios Teóricos Generales

Contrastación empírica

Fortalecimiento de la Teoría

Las hipótesis deductivas cumplen dos funciones:

a) Ampliación del cuerpo de conocimientos teóricos tras su verificación.

b) Conocer la viabilidad de aplicación de una teoría a situaciones nuevas, lo que supone la ampliación del campo de aplicación de dicha teoría.

En ambos casos es importante que la hipótesis se derive de la teoría de una forma lógica; de no ser así, y de existir alguna deficiencia lógica entre ambas, el investigador no podrá concluir, con sus resultados, nada sobre el valor de dicha teoría.

El avance de la investigación científica depende tanto de las hipótesis inductivas como de las deductivas.

Lo ideal es que se establezca un proceso cíclico donde se formula hipótesis inductivas, observa con sistema y control, desarrolla sistemas teóricos, deduce hipótesis, busca nuevas observaciones sistemáticas, revisa las teorías, las modifica de manera inductiva, y así sucesivamente.

Es necesario que el investigador científico sea capaz de organizar conceptos (con pensamiento inductivo), conozca la lógica (con pensamiento deductivo) y, sobre todo, se muestre crítico y escéptico de las formulaciones resultantes.

Criterios para una correcta formulación

La hipótesis debe ser exhaustiva.

La hipótesis debe ser comprobable.

La hipótesis debe ser armoniosa.

Debe expresar la relación que se espera encontrar entre las variables.

La hipótesis debe plantearse en términos claros y concisos.

Objetivos Operativos/Hipótesis No todas las investigaciones que intentan dar respuesta a un

problema tienen que tener forzosamente hipótesis.

Por ej. investigaciones históricas y descriptivas, pueden plantearse hipótesis o describir hechos y situaciones, sin establecer hipótesis.

En la investigación experimental y cuasi experimental, no sólo ‑habrá una hipótesis, sino que en la medida en que más complejo es el problema, más hipótesis se plantean.

La validación de todas y cada una de ellas no implica confirmación.

Podrán ser confirmadas o no por los datos; pero el valor de la investigación no varía en ambos casos, pues avances tan importantes ha hecho la ciencia con la confirmación de hipótesis como con la negación de las mismas.

OBJETIVOS

Son las metas que se pretenden conseguir para, en su

conjunto, resolver el problema de investigación o

contestar a la pregunta de investigación.

Se tienen que enumerar de forma clara y concreta

utilizando verbos en infinitivo.

Suelen clasificarse en objetivos generales y específicos.

No debe establecerse un excesivo número de objetivos, ya

que hay que intentar ser realista y que el trabajo siempre

sea factible.

MATERIAL Y MÉTODO

4. Material y método (ámbito geográfico, sociodemográfico y centro)

- Tipo de diseño (en consonancia con el problema, los objetivos y las

hipótesis).

- Variables de estudio (las explicamos en primer lugar)

- La muestra (Sujetos de estudio o unidades de análisis: población diana,

población accesible, población ejegible y muestra).

- Técnicas e instrumentos de recogida de datos

- Trabajo de campo

- Análisis de datos

VARIABLES

En las hipótesis debe figurar el tipo de relación que se espera encontrar entre las variables, hay que definirlas claramente para evitar imprecisiones y ambigüedades en su utilización.

Variable: conjunto de factores que actúan sobre el fenómeno de estudio.

Acontecimientos o características que representan los conceptos de estudio en la investigación y que han de ser observables y medibles, pudiendo tener diferentes valores.

Definición: Conceptual y operacional (medible y observable)

Variable Independiente

Variable Dependiente

Variables Extrañas: Variables de confusión Variables modificadoras de efecto Variables universales

Variables complementarias

Tipos de Variables

Eliminación

Constancia

Balanceo: 1GE/1GC

Contrabalanceo: nGE en fx de nVI

Selección al azar:“las variables extrañas tienen la misma probabilidad de aparecer en ambos grupos”

Técnicas de Control de las Variables Extrañas

Tipos de variables y escalas de medición

Cualitativa o categórica

Cuantitativa

Nominal

Ordinal

Continua

Discreta

Estado CivilSexoHemipléjicoReumáticoNeurológico

Espasticidad: no, leve, mod., severaClase social: alta, media, bajaCamina: no, algo, bastante, mucho

Amplitud articularEstaturaNº de sesiones de tto.Frecuencia cardiaca

DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

El diseño de un estudio consiste en el conjunto de

procedimientos, métodos y técnicas que el

investigador utiliza para seleccionar a los sujetos,

recoger la información pertinente, analizar dicha

información e interpretar los resultados.

DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

Los distintos diseños de

investigación emanan de las

metodologías de investigación

que se incardinan en cada

Paradigma.

Fisioterapia¿Qué método?

Naturaleza del tema

Saber aplicado:Intervención clínica, Intervención social

Saber teórico y de fundamentación:

Teoría e historia

Dimensión teórica o aplicada

Contacto con otras

disciplinas

Interés que nos mueva

Finalidades que nos hayamos

propuesto

Metodologías básicas en cada Paradigma

Metodología Cuantitativa

Metodología Cualitativa

Metodología Critica

Paradigma Positivista

Paradigma Interpretativo

Paradigma Crítico

Paradigma positivista: metodología cuantitativa (metodología científico-positivista).

Aplicación sistemática, secuencial y lineal de las fases del método científico.

Conduce la investigación según un plan exhaustivo y preestablecido que no debe ser alterado.

Paradigma interpretativo: metodología cualitativa

Tratamiento distinto a la investigación, más emergente que preestablecido.

Las fases del método científico no se aplican linealmente, sino que se retroalimentan e interaniman para descubrir, analizar e interpretar los fenómenos.

Paradigma crítico: metodología crítica (para el cambio)

Añade al enfoque anterior una expresa intención de acción social y transformación cultural.

Para ello se vale de procesos de investigación en diversas fases o bucles en las que los investigadores e investigados juegan un papel igualmente relevante.

PARADIGMAPOSITIVISTA

DISEÑOSEXPERIMENTALES

DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES

DISEÑOS NO

EXPERIMENTALESO

EX – POST - FACTO

Paradigma positivista

Se centra en los aspectos cuantificables de los fenómenos a estudiar, para constatar las relaciones causa-efecto existentes entre ellos y ofrecer explicaciones causales que se puedan generalizar.

Destacan:

-los Métodos Experimentales,

-los Métodos Cuasi-Experimentales

-y los Métodos No Experimentales o Ex-Post-Facto

-Método Comparativo-Causal,

-Método Descriptivo (Algunos autores lo consideran propio del interpretativo).

-y Método Correlacional (Algunos autores lo consideran propio del interpretativo).

En todos ellos es fundamental el diseño (organización formal elemental de la investigación).

TIPO DE TIPO DE MÉTODOMÉTODO GRADO DE CONTROLGRADO DE CONTROL

ExperimentalExperimental

Control alto, óptimo.Control alto, óptimo.

Se manipula el fenómeno.Se manipula el fenómeno.

El investigador determina los valores de variables independientes según su El investigador determina los valores de variables independientes según su convenienciaconveniencia

Existe un máximo control de todas las variables extrañas más significativasExiste un máximo control de todas las variables extrañas más significativas

Cuasi-Cuasi-

experimentalexperimental

Control medio. Control medio.

Se provoca o manipula el fenómeno.Se provoca o manipula el fenómeno.

El investigador determina los valores de las variables independientes según su El investigador determina los valores de las variables independientes según su conveniencia.conveniencia.

Quedan por controlar muchas variables extrañas significativas.Quedan por controlar muchas variables extrañas significativas.

No No experimentalexperimental

Ex-post-factoEx-post-facto

Control bajo.Control bajo.

Actitud pasiva.Actitud pasiva.

No se modifica el fenómeno o situación objeto de análisis ya que la relación No se modifica el fenómeno o situación objeto de análisis ya que la relación entre las variables se ha producido con anterioridad y el investigador solo entre las variables se ha producido con anterioridad y el investigador solo puede seleccionar o registrar sus medidas.puede seleccionar o registrar sus medidas.

Clasificación de los Tipos de estudios

Según la finalidad que pretenda

• Analítico • Descriptivo

Según sea la Secuencia temporal

• Longitudinal• Transversal

Manipulación de las variables

• Observacional• Experimental

Según la cronología de los hechos

• Prospectivo• Retrospectivo

Algoritmo de los estudios analíticos

Estudio experimental Estudio observacional

Existe un grupo control

La formación de los grupos en función de:

Ensayo controladoExposición al factor de

estudio

La presencia del efecto o enfermedadAsignación

aleatoria

Ensayo clínicoControlado y aleatorizado

Ensayo clínicocontrolado

no aleatorizado

Ensayo no controlado

Estudio de cohortes

Estudio de casos y

controles

Existe control de las variables

si

si

no

si no

no

Estructura básica de un Ensayo Clínico

aleatorizado

Población Diana

Muestra

Criterios de selección

Población ExperimentalConsentimiento informado

Asignación aleatoria (comparación imparcial de las intervenciones + cegado)

Grupo de estudioIntervención A

Grupo control (placebo, no int. o int. de comparación)Intervención B

Respuestas RespuestasComparación

Resultados

Interpretación

Conclusiones

PérdidasPérdidasSeguimiento

Período de Pre-inclusión

Cuando no hay cegado es un ensayo abierto

EN PARALELO

Principios éticos

Principio de autonomía

Principio de beneficencia

Principio de no maleficencia

Principio de justicia

• Ignorancia• Inmadurez• Incapacidad

Consentimiento informado

• Informado• Comprendido• Competente• Voluntario

• Aumentar beneficios• Disminuir riesgos

• Respeto• Consideración• No discriminación

TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOGIDA DE DATOS

Técnicas e instrumentos de recogida de datos

Consignar las técnicas y procedimientos destinados a obtener los datos y las medidas a realizar.

Instrumentos validados (cuestionarios) se indicará su fiabilidad.

Instrumento no validado y elaborado ad hoc (para el actual Proyecto), mencionar sus características (número de apartados, tipo de preguntas), las condiciones en que se medirá y el modo en que se controlará su calidad.

Realizar un estudio piloto.

TRABAJO DE CAMPO

Trabajo de Campo

Seleccionar la muestra (criterios de inclusión/exclusión).

En caso necesario obtención del consentimiento informado.

Asignación de los sujetos a los grupos experimentales (Inv. Cuantituativa).

Implementación del procedimiento experimental en los grupos. Ejemplo: Aplicación de los instrumentos de medida (pretest). Aplicación del procedimiento (tto). Nueva aplicación del instrumento de medida (postest)

Recogida de los datos y organización de los mismos en matrices de datos para su posterior análisis.

ANÁLISIS DE DATOS

Análisis de datos

el plan de análisis estadístico,

epidemiológico,

económico

o cualitativo que se piensa aplicar.

Conviene indicar:cómo se gestionarán los datos,la estructura de los ficheros,las aplicaciones estadísticas utilizadas, las pruebas que permiten contrastar las hipótesis junto con su carácter (unilateral o bilateral)y el nivel de significación aceptado (habitualmente el 0,05%).

Con el análisis de datos finaliza el material y método…

A continuación, realizamos algunas reflexiones en torno a

los resultados, discusión, conclusiones y bibliografía.

RESULTADOS

1. Tienen que estar íntimamente relacionados con los objetivos de investigación, y en función de ellos, deben redactarse.

2. Es conveniente que se tengan muy presentes las variables de estudio en el desarrollo y exposición de los objetivos.

3. Además, el marco teórico y los resultados tienen que expresar nexos de unión, de forma que los aspectos fundamentales del marco teórico se vean representados en los resultados, porque esto facilita mucho la posterior discusión.

4. Deben ser claros, ajustándose a los datos obtenidos y evitando interpretaciones u opiniones que, salvo excepciones, deben realizarse en la discusión.

http://www.um.es/scultura/ciencia/2007/resultados02.jpg

DISCUSIÓN

1. Supone la contrastación, comparación y contextualización de los resultados obtenidos con las aportaciones encontradas en las distintas fuentes consultadas y con las opiniones de los diversos autores.

2. La discusión se utiliza también para emitir interpretaciones, argumentaciones, justificaciones o aspectos que puedan explicar los resultados obtenidos.

3. En la discusión se verán reflejados aspectos de los resultados así como del marco teórico.

4. También debemos incluir las limitaciones del estudio y la prospectiva de nuestra investigación.

CONCLUSIONES

1. Son enunciaciones categóricas, concisas, claras, contundentes y breves donde se reflejan los principales resultados definitivos dando respuesta a la/s pregunta/s de investigación.

2. Se debe evitar la retórica, el circunloquio o la narración innecesaria y reiterativa.

BIBLIOGRAFÍA

1. La exposición y presentación de la bibliografía se realiza siguiendo unas normas. En el caso de las Ciencias de la Salud, se suelen utilizar las “Normas de Vancouver”.

2. Existe una gran diversidad de fuentes escritas, existiendo en los últimos tiempos un especial interés por todas las fuentes procedentes de internet, cuya cita es fundamental en un trabajo de investigación riguroso.

http://paractionteam.com/imagenes/bibliografia.jpg

Enfermedad Variable Subrogada Resultado clínico relevante

Intervención

DETECCIÓN INTERVENCIÓN

Sujetos asintomáticos

Identificación del factor de riesgo

Abandono o control del factor de riesgo Pronóstico

AB

C

D

E

A. Evaluación de la utilidad de la prueba de detección precoz para la identificación de los sujetos con el factor de riesgo.

B. Evaluación de la eficacia sobre el abandono o el control del factor de riesgo.

C. Evaluación de la relación entre el abandono o el control del factor de riesgo y el pronóstico de los sujetos.

D. Evaluación de la eficacia de la intervención sobre el pronóstico de los sujetos.

E. Evaluación de la eficacia de la detección precoz y la posterior intervención sobre el pronóstico de los sujetos

Detección precoz Diagnóstico clínico

Supervivencia tras el diagnóstico

Falso aumento de la supervivencia tras el

diagnóstico

Verdadero aumento de la supervivencia tras el diagnóstico

Adelanto del diagnóstico

Aumento de la supervivencia

Sesgo por adelanto del diagnóstico (lead time vias)

- delta + delta0

Diferencia entre los tratamientos A y B

B mejor que A A mejor que B

Equivalencia

No concluyenteNo equivalentes

No concluyente

No concluyente

Equivalentes

Equivalentes

Equivalentes

No equivalentes

Interpretación de los resultados de un ensayo de equivalencia, en función del intervalo de confianza, de la diferencia observada entre los tratamientos.

0

10

10

20

20

Exceso de preferencias

B

A

Evidencias de que A es mejor

Evidencias de que B es mejor

20 40 60 80 Número de preferencias

No evidencia de diferencia

Ensayo secuencial de preferencias por parejas.

diseño, analisis e interpretacion de los estudios clinicos basados en la evidencia

Documents