Stuart Pocock, estadístico experto en ensayos clínicos | 25 ENE 13

Estadística e investigación médica

“Los estadísticos somos los guardianes de la verdad en la investigación médica”.

Stuart Pocock es uno de los mayores expertos del mundo en ensayos clínicos. Este estadístico trabaja en la London School of Hygiene & Tropical Medicine, y ha aterrizado en España para dar una charla en el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC) sobre la cobertura estadística de los ensayos clínicos.

¿Hoy en día se puede hacer medicina sin la estadística?

La estadística, que es el estudio de la incertidumbre, es esencial para la ciencia y para la investigación médica en particular. Sirve para planear estudios apropiados y analizar e interpretar los resultados. Permite saber cuándo se tiene suficiente precisión al estimar las diferencias entre tratamientos y poder hacer una recomendación fiable. Sin estadística sería muy difícil hacer ningún progreso en investigación médica.

¿Cree que la gente es consciente de su importancia?

Depende de lo que quieras decir con ‘gente’. Creo que, cada vez más, los investigadores médicos sí entienden la importancia de la estadística. El público general está algo desorientado con la conexión entre estadística y medicina… En Inglaterra existe la figura del ‘Professor Risk’ –la Universidad de Cambridge creó en 2007 la cátedra de Profesor de Comprensión Pública del Riesgo, representada por David Spiegelhalter–, un comunicador que, a través de los medios, ayuda al público a comprender y a interpretar la estadística en la vida diaria, en la ciencia y en la medicina. Con eso se pretende mejorar el conocimiento de la gente de la estadística.


"Sin estadística sería muy difícil hacer ningún progreso en investigación médica"

Usted trabaja en el diseño de ensayos clínicos. ¿Eso cómo se hace?

Primero, hay que tener un nuevo tratamiento, y después se debe comparar con lo que habría ocurrido sin el nuevo tratamiento, así que la primera cosa esencial en un ensayo clínico es tener una comparación entre el nuevo tratamiento y un estándar. Si no existe un estándar efectivo podría usarse un placebo. Luego, para que sea una comparación justa sin selecciones sesgadas, y que la mitad de los pacientes tomen el nuevo tratamiento y la otra mitad el estándar, se necesita aleatorizar la muestra. Una vez que se ha elegido el tratamiento, se tiene que identificar qué pacientes se están estudiando. Y por último definir cuál es la medida del éxito, cuál es el resultado que se desea estudiar en esos pacientes. Así que los tres pasos son tratamiento, pacientes y resultados.

¿Qué opina del uso de sustancias placebo en ensayos clínicos?

Existe cierta controversia al respecto. Si se tiene un tratamiento ya existente, que se sabe que es efectivo, normalmente no se puede usar el nuevo tratamiento frente a un placebo, no sería ético. Si se tiene un paquete de tratamientos estándar que se pueden usar, y se quiere estudiar un nuevo tratamiento, se puede hacer un ensayo en el que los pacientes se aleatorizan para recibir el nuevo tratamiento o el placebo, pero todos ellos deben recibir además los tratamientos existentes.

¿Por qué puede no ser ético usar un placebo?

Si un paciente entra a un ensayo clínico con su consentimiento, cosa que es esencial, tiene el derecho a saber si está recibiendo el mejor tratamiento disponible. Si un investigador da un placebo a un grupo de pacientes sin que estos lo sepan, sabiendo que existe un tratamiento eficaz, no sería justo para esos pacientes. Más que no ser ético, sería injusto.

¿Nos podemos creer toda la estadística que leemos en los estudios científicos publicados?

Puede haber estudios donde la estadística es incorrecta, con errores en el análisis, y puede haber otros estudios donde es el diseño lo que es incorrecto, por ejemplo porque los pacientes son asignados aleatoriamente con los diferentes tratamientos, pero luego no los cumplen. O tienes pacientes que se pierden durante el seguimiento y entonces no puedes confiar en la estadística.

 

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