Diseños de Estudios Clínicos
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Diseños de estudios clinicos

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Diseños de Estudios Clínicos Diseños de Estudios Clínicos Presentation Transcript

  •  
    • Prevalencia: corte transversal
    • Eficacia farmacológica: ensayo clínico
    • A veces, se puede utilizar diferentes diseños para obtener
    • información por ejemplo:
    • Eficacia farmacológica: estudio de cohortes observacional.
    • En este caso la elección entre un diseño y otro dependerá de:
    • Validez de los resultados
    • Etica
    • Costo
  •  
    • ESTUDIOS TRANSVERSALES: su objetivo principal es determinar frecuencia (prevalencia) de la enfermedad, es decir los casos en determinado momento de tiempo. Ejemplo: corte transversal
    • ESTUDIOS LONGITUDINALES: su objetivo principal es determinar (riesgo, incidencia) de la enfermedad o su relación con algún factor.
    • Medida de frecuencia que informa sobre la carga de enfermedad en un momento determinado, es esencial para la planificación de servicios sanitarios.
    • Se puede utilizar una serie de prevalencias en una población (por ejemplo: a intervalos de 5 años) para evaluar carga de enfermedad en el tiempo o para evaluar el impacto de una intervención a nivel poblacional.
    • Para realizarlo se define:
    • Una enfermedad o evento de interés
    • Población
    • Fecha
    • La prevalencia es la medida de frecuencia de la enfermedad o un evento,
    • proporciona características (ej. grupo sanguíneo, enfermedad específica)
    • o conductas individuales (uso tabaco, drogas, fármacos, OH).
    Imposibilidad (técnica o económica) de incluir toda la población (por ejemplo estudiar la prevalencia del resfrío en una ciudad en un día determinado). Por ello en la mayoría de los casos se selecciona una muestra (subgrupo) de la población.
    • CARACTERISTICAS
    • Debe ser representativa de la población (misma prevalencia de la enfermedad que la población a la que representa).
    • Ser lo suficientemente grande para garantizar precisión del resultado (IC de la prevalencia estimada sea estrecho).
    • SELECCION
    • Muestreo estratificado: para mantener proporciones que existen en la población de factores asociados a la enfermedad. Ejemplo: resfriado más común en fumadores que en no fumadores, la muestra debería tener la misma proporción de fumadores de la población general.
    • ** La representatividad no es un requerimiento para la realización de estudios longitudinales, cuyo único interés es la identificación de asociaciones entre la enfermedad y algún factor.
    • La comparación de prevalencias en dos o más grupos presenta serias limitaciones para la identificación de factores de riesgo.
    • Los problemas de uso de la prevalencia para la investigación etiológica derivan de su dependencia de dos factores: la incidencia y la duración media de la enfermedad. Una prevalencia alta no permite distinguir si existe un alto riesgo de desarrollar la enfermedad o si los pocos que la desarrollan permanecen enfermos un largo tiempo, o ambas.
  •  
  • Consumo licor Cáncer G No cáncer G 350 585 106 829 Razón de prevalencia ( RP ) RP = a*d/b*c= 71*550/279*35= 4,2 IC 95%=2,6-6,1 No consumo de licor 935 a 71 b 279 c 35 d 550
  • RP = a*d/b*c = 71*550/279*35= 4,2 IC 95% = 2,6-6,1 La probabilidad que tienen los pacientes con cáncer gástrico de ser consumidores de licor es cuatro veces la de los que no tienen cáncer
    • Son muy usados para inferencia causal.
    • Los mas usados son:
    • Ensayo clínico
    • Estudio de cohortes
    • Casos y controles
    • CARACTERÍSTICAS:
    • Se observa un grupo de individuos por un período de tiempo y contar los eventos que se producen (muerte, enfermedad). Al final se calcula la incidencia.
    • Permite calcular riesgo, incidencia acumulada, proporción de incidencia, tasa de incidencia.
    • Suelen comparar incidencias entre dos o más grupos de individuos.
    • Riesgo, incidencia acumulada o Proporción de incidencia:
    • ejemplo; estudio de 200 pacientes con cáncer, 160 fallecieron tras
    • cinco años de seguimiento. Este 80% (número de fallecidos / total
    • de estudiados x 100).
    •  
    • Tasa de Incidencia (número de eventos/ total de personas-tiempo
    • estudiado). El persona-tiempo total es la suma del tiempo que
    • cada sujeto fue observado.
    •  
    • ** Tanto la proporción y tasa de incidencia no se ven afectadas por la
    • duración de la enfermedad (la prevalencia si).
    • ** La elección entre proporción o tasa depende de las características del problema estudiado y de los datos disponibles. Por ejemplo: seguimientos largos en el tiempo y hay pérdidas de pacientes: no se puede calcular proporción, pero sí la tasa.
    • El hallazgo de incidencias distintas entre dos grupos es el primer
    • paso a la inferencia causal.
    • Ejemplo: Ensayo clínico o estudio de cohortes:
    • seguimiento de dos grupos de pacientes con Ca.
    • Grupo 1: uso fármaco establecido.
    • Grupo 2: uso de nuevo fármaco
    • A continuación los investigadores comparan las dos incidencias:
    • Dividiéndolas: como riesgo relativo o tasa relativa
    • Restándolas: diferencia de riesgos o diferencia de tasas
    • Se interviene en la asignación del tratamiento (en general, exposición) cuyo efecto se desea estudiar, posee una naturaleza experimental.
    • Su objetivo es comparar dos o más tratamientos o exposiciones.
    • La asignación de la exposición ocurre al azar (sorteo de tto para cada paciente-->aleatorización, randomización). Diseño ciego: participantes no saben el grupo de asignación en que están. Diseño doble ciego: además impide ver al médico que tto administra a cada paciente.
    • Seguimiento: se registra si el tto ha tenido éxito o no. Efectos adversos. Adherencia.
    Paralelo: cada grupo con un tto diferente (cada grupo recibe solo un tto) Cruzado: los grupos se cambian de tto a lo largo del estudio (pero en forma aleatoria)(ambos grupos reciben ambos tratamientos).
    • -Incidencia de éxito o fracaso (medida de frecuencia) en cada grupo de tto.
    • -Comparación de incidencias de cada grupo por medida de asociación:
    • a) Razón de medidas de frecuencia (RR: riesgo relativo)
    • b) Diferencia (diferencia de riesgos)
    • c) Con su intervalo de confianza
    • *Cuando la variable es continua (el resultado toma un valor en un continuo) como valor de mmHg en la P/A en este
    • caso no se comparan las incidencias sino que las medias o medianas en cada grupo.
    Paciente sabe su tto asignado: puede cambiar conducta (estilo de vida o dejar tto o iniciar tto concomitante o dejar de lado otros cuidados). Ahí la medida de asociación será un estimador sesgado del efecto del tratamiento. Médico conoce el tipo de terapia que recibe el paciente: inconscientemente puede prestar mas atención a los pacientes que reciben el tto nuevo.
    • Sorteo del tratamiento: cualquier individuo ha tenido la misma probabilidad de recibir un nuevo tratamiento, no puede alegarse que los pacientes tratados con él eran diferentes a los no tratados.
    • Los pacientes de uno u otro grupo son comparables en todo, menos en el tto.
    • Cualquier diferencia respecto de la incidencia de curación tiene que ser debida a aquello en lo que difieren.
    • Mientras mas número de individuos en los ensayos clínicos menos diferencias significativas de características generales existirán entre ambos grupos.
    •  
    • VIABILIDAD:
    • No contesta todas las preguntas , por la causalidad de las enfermedades.
    • ÉTICA:
    • -No todos los estudios es posible hacerlos(con objetivo es estimar efecto causal de factor de riesgo
    • como: tabaco, OH, residuos tóxicos,etc.)
    • Participación de sujetos: debe ser voluntaria, debe estar aceptado el protocolo por un comité de
    • ética local, los sujetos deben recibir información de riesgos /beneficios y pueden abandonar el
    • estudio cuando ellos lo deseen.
    • VALIDEZ EXTERNA:
    • A veces a las preguntas formuladas son incompletas, (por criterios de inclusión/exclusión que limitan
    • la selección de individuos para una investigación). Por ejemplo excluir a mujeres embarazadas. Esto
    • hace difícil extrapolar los resultados a la población que podría beneficiarse de ellos.
    • COSTO:
    • En general, los ensayos clínicos son más caros que los estudios observacionales comparables en
    • tamaño, ya que es necesario añadir la asignación y administración del tratamiento, el
    • mantenimiento del estudio tipo ciego, entre otros.
  •  
  • E NSAYO CLINICO = poblaci ó n referencia = muestra El presente tratamiento placebo aleatorizar El futuro = respuesta = no respuesta
    • “ Primo” no experimental (observacional) del ensayo clínico comparativo.
    • El investigador identifica dos grupos expuestos y no expuestos)
    • Seguimiento durante un tiempo.
    • Cálculo de incidencia del evento de interés en cada grupo.
    • Compara incidencias mediante cálculo de medida de asociación.
    • Puede tener más de dos grupos definidos por niveles de exposición
    • La variable objetivo puede ser cuantitativa (por ejemplo P/A en ese caso se comparan las medias o medianas de la variable.
    • Puede definirse en el pasado, con dificultades prácticas como: información incompleta de la exposición, enfermedad, confusores o sobre la pertenencia a la cohorte de interés.
    • Cerradas: los individuos no pueden dejar de pertenecer a ellas a menos que se consideren pérdidas de seguimiento.
    • Abiertas: los sujetos pueden entrar y salir del grupo.
    • Asignación del tratamiento
    • El investigador interviene en el proceso o no
    • Eficientes para exposiciones raras (se parte de expuestos y no expuestos)
    • Permiten estudiar mas de una enfermedad
    • Permite calcular incidencias
    • “ Confusión respecto del efecto del tratamiento por factores que determinen , parcialmente al menos, tanto el nivel de exposición que los sujetos reciben como su riesgo de enfermedad.” Por ejemplo, si un estudio de cohortes halla una asociación inversa entre consumo de café y riesgo de desarrollar parkinson, una pregunta inmediata será si esta asociación no estará confundida con el uso de tabaco (los fumadores tienen menor incidencia de desarrollar Parkinson y suelen beber más café que los no fumadores).
    • Se considera una desventaja el requerimiento adicional de información para los potenciales factores confusores (en comparación con el ensayo clínico).
    • Poco eficientes para enfermedades raras (requiere mucho tamaño muestral)
    • Alto costo y tiempo prolongado de realización.
    • Recoger información de posibles confusores y calcular media de asociación dentro de cada nivel de éstos. Para definir que son o no son confusores se aplica un modelo de regresión estadística (extensión del análisis estratificado).
    • El investigador debe conocer los factores de confusión potenciales, recoger información sobre ellos y ajustar los análisis de forma apropiada.
  •  
    • Cohorte se calcula proporción en los grupos de expuestos y no expuestos
      • Razón entre la incidencia entre los expuestos y los no expuestos (riesgo relativo - RR )
  • Expuestos No-expuestos Casos No-casos N1 N0 M1 M0 Ie = (A/(A+B)) = A/N1= Riesgo en los expuestos In = (C/(C+D)) = C/N0 = Riesgo en los no expuestos Ie/In = Riesgo Relativo: RR T A B C D
  • Consumo de alcohol No Abortó No abortó 500 500 100 900 Ie = (A/(A+B)) = 0,12 In = (C/(C+D)) = 0,08 RR = Ie/In = 4,44 Riesgo Relativo Si A 60 B 440 C 40 D 460
    • RR = 4,44
    • IC = 1,09 – 2,06
    • La probabilidad de tener aborto espontáneo es 4 veces mayor en gestantes que consumen alcohol que en las gestantes que no consumieron alcohol
    • Muchas enfermedades de interés (IAM, Ca, Esclerosis múltiple, etc)
    • para estudiarlas se debería formar cohortes enormes lo que plantea
    • serios problemas económicos y logísticos. Los estudios de casos y
    • controles de diseño más complejo disminuyen estos problemas.
    • Estudia la asociación entre la exposición y la enfermedad.
    • Los casos y controles provienen de una cohorte.
    • Se identifican los casos y los controles.
    • Casos: nuevos casos que se producen.
    • Controles: que no tienen la enfermedad en el momento en que los casos son diagnosticados.
    • Se obtiene información de cada individuo (casos y controles)--> exposición y confusores.
    • Se calcula una medida de asociación “ODDS relativa” (razón de momios) que es un estimador no sesgado de la tasa relativa.
    • Eficientes para enfermedades raras
    • Relativamente baratos
    • En general, se puede realizar en menor tiempo
    • Poco eficientes para exposiciones raras
    • Permiten estudiar solo una enfermedad
    • Requieren información adicional para calcular incidencias
    • Impide la estimación de tasas de incidencia (porque no sigue a los expuesto y no expuesto a través del tiempo).
    • SESGOS: de selección y de información que ponen en riesgo la interpretación causal de la odds relativa. La información sobre la exposición y los confusores se recoge después que la enfermedad haya sido diagnosticada (sesgo del recuerdo).
  •  
    • Compara los momios o posibilidades o suertes de que los casos estén expuestos contra la de los controles.
    • Se computa como razón de productos cruzados
  • Expuestos No-expuestos Casos No-casos N1 N0 M1 M0 OR= (A x D)/(C x B) T A B C D
  • Municipal Comercial Casos Controles 37 31 31 37 Odds Ratio, Cociente de suertes, razón de posibilidades (OR) OR = a*d/b*c = 22*22/9*15= 3,2 ; IC 95%=1.3-10.1 a 22 b 15 c 9 d 22
    • OR = 22*22/9*15= 3,2 ;
    • IC 95% = 1,3-10,1
    • La probabilidad que tienen los pacientes con cólera de haber tomado agua municipal es tres veces la de los que no tienen cólera.
  • OR/RR/RP= 1 OR/RR/RP > 1 OR/RR/RP < 1 Mayor riesgo – Factor de riesgo Factor protector
      • Ausencia de asociación o igual chance
    OR, RR y RP OR = Estudios de casos y controles RR = Estudios de cohorte RP = Estudios transversales
    • Libro:
    • Manual de medicina basada en la evidencia.
    • Autores: F
    • rancisco López -Jiménez y Gregorio Tomás Obrador Vera.
    • Capítulo Nº 5
    • “ Introducción a los diseños de estudios clínicos”.
    • Miguel A. Hernán, Profesor Asistente de Epidemiología y Bioestadística, escuela de Salud Pública
    • de la Universidad de Harvard Boston, Massachusetts, EUA.
    • Otros.