Tipos de estudios epidemiológicos

Tipos de estudios

Observacionales: el investigador solo observa (no interviene). Experimentales: el investigador asigna la intervención (ensayo clínico).

Idea: el ensayo clínico aleatorizado da la mejor evidencia sobre si un tratamiento funciona.

Saber distinguir tipos de estudio no es un ejercicio de memoria: es la herramienta que permite leer un titular, un artículo o el prospecto de un fármaco y decidir cuánto se puede fiar uno de lo que dice. La pregunta que hay que hacerse siempre es la misma: ¿el investigador se limitó a mirar lo que ocurría, o decidió él quién recibía qué?

El árbol de los estudios

1. 1Descriptivos: describen sin comparar. Responden a "¿qué, quién, dónde y cuándo?".

• Serie de casos y caso clínico: un puñado de pacientes con algo llamativo. No permiten concluir causa, pero suelen ser la primera señal de alarma de un problema nuevo.
• Estudios ecológicos: comparan poblaciones enteras, no individuos (por ejemplo, consumo medio de sal y mortalidad cardiovascular por países).

1. 1Analíticos observacionales: comparan grupos, pero sin intervenir. Son los transversales, los de casos y controles y los de cohortes.
2. 2Analíticos experimentales: el investigador asigna la intervención. El ensayo clínico.

Los tres observacionales que hay que saber

Ejemplos que ayudan a fijarlo:

• Transversal: una encuesta nacional de salud que mide cuántos españoles son hipertensos hoy.
• Casos y controles: se reúnen 200 personas con un cáncer poco frecuente y 200 sin él, y se les pregunta por su exposición pasada a una sustancia.
• Cohortes: se sigue durante 20 años a un grupo de fumadores y a otro de no fumadores para ver quién desarrolla EPOC.

El ensayo clínico aleatorizado

Es el diseño que mejor demuestra causalidad, porque el investigador controla la única variable que le interesa. Sus tres piezas:

• Aleatorización: repartir a los participantes al azar entre los grupos. Es lo que iguala todo lo demás —conocido y desconocido— entre ambos brazos, y es el motivo por el que este diseño supera a cualquier observacional.
• Grupo control: placebo o el mejor tratamiento disponible. Sin comparador no se puede saber qué parte de la mejoría se debe al fármaco.
• Enmascaramiento (ciego): simple ciego si lo desconoce el paciente; doble ciego si también el investigador; triple ciego si además quien analiza los datos. Evita que las expectativas contaminen los resultados.

Se completa con el análisis por intención de tratar: se analiza a cada paciente en el grupo al que fue asignado, aunque abandonara o no cumpliera el tratamiento. Parece contraintuitivo, pero es lo que conserva la ventaja de la aleatorización y evita resultados demasiado optimistas.

Sus límites también importan: es caro, lento, a veces no es ético (nadie puede asignar a un grupo a fumar) y sus participantes suelen estar tan seleccionados que los resultados no siempre se trasladan bien al paciente real.

Las fases del ensayo de un fármaco

La pirámide de la evidencia

De menor a mayor solidez:

1. 1Opinión de expertos y estudios en animales o de laboratorio.
2. 2Series y casos clínicos.
3. 3Estudios de casos y controles.
4. 4Estudios de cohortes.
5. 5Ensayos clínicos aleatorizados.
6. 6Revisiones sistemáticas y metaanálisis, que reúnen y combinan los estudios previos con un método explícito y reproducible.

Un matiz que conviene interiorizar pronto: un metaanálisis no es automáticamente mejor que un buen ensayo. Si los estudios que resume son de mala calidad o muy heterogéneos, el resultado hereda esos defectos.

Los sesgos que hay que reconocer

Un sesgo es un error sistemático (no de azar) que desvía el resultado en una dirección.

• Sesgo de selección: los grupos comparados no son comparables desde el principio.
• Sesgo de información o de memoria: quien está enfermo recuerda mejor sus exposiciones pasadas. Es el talón de Aquiles de los estudios de casos y controles.
• Sesgo de confusión: una tercera variable se relaciona a la vez con la exposición y con la enfermedad. El ejemplo clásico: quien lleva mechero desarrolla más cáncer de pulmón; el mechero no causa nada, la variable confusora es el tabaco.
• Sesgo de publicación: los estudios con resultados positivos se publican más, y eso hincha los metaanálisis.

Se combaten con aleatorización, enmascaramiento, buena definición de las variables y análisis estadísticos que ajusten por las variables de confusión.

Ideas para quedarse

• Si el investigador asigna la intervención, es experimental; si solo mira, es observacional.
• Casos y controles → odds ratio, y sirven para enfermedades raras.
• Cohortes → incidencia y riesgo relativo, y sirven para exposiciones raras.
• Transversal → prevalencia, la foto fija.
• El ensayo aleatorizado es lo único que demuestra causalidad con solidez; la aleatorización es su ingrediente mágico.
• Asociación no es causalidad: antes de creer una relación, busca la variable de confusión.