Los ensayos controlados aleatorizados se han considerado durante mucho tiempo como el “estándar de oro” de la investigación clínica. No hay duda de que los ensayos bien diseñados son herramientas efectivas para probar un nuevo medicamento, dispositivo u otra intervención. Sin embargo, gran parte de la atención médica moderna, quizás la mayor parte, no se basa en ensayos controlados aleatorios y probablemente nunca lo hará. En esta “materia oscura” de la medicina clínica, las decisiones con frecuencia se toman en base a prácticas y anécdotas pasadas. Necesitamos mirar más allá de los ensayos para mejorar la atención médica en estas áreas.

En un ensayo controlado aleatorio (ECA), los participantes se asignan aleatoriamente para recibir el tratamiento bajo investigación o, como control, un placebo o el tratamiento estándar actual. El proceso de aleatorización ayuda a garantizar que los diversos grupos en el estudio sean prácticamente idénticos en edad, sexo, nivel socioeconómico y otras variables. Esto minimiza el potencial de sesgo y la influencia de factores de confusión.

A pesar de sus puntos fuertes, los ECA tienen limitaciones sustanciales. Pueden ser muy costosos de ejecutar. Pueden tardar muchos años en completarse, e incluso entonces pueden no durar lo suficiente como para evaluar el efecto a largo plazo de una intervención, como la inmunidad de la vacuna, o detectar los efectos adversos raros a largo plazo. Los resultados del ECA pueden no ser válidos más allá de la población de estudio: un ensayo que incluyó una población de alto riesgo para maximizar la posibilidad de detectar un efecto, por ejemplo, puede no ser relevante para una población de bajo riesgo. Los ECAs pueden no ser prácticos para las intervenciones comunitarias y, a menudo, no son relevantes para problemas de salud urgentes, como brotes de enfermedades infecciosas, que requieren decisiones rápidas de salud pública.

Mientras escribo, el New England Journal of Medicine de esta semana describe varios otros tipos de estudio capaces de generar datos que son al menos tan efectivos como los ECAs, o incluso más efectivos, en generar evidencia para la acción, especialmente en relación con las intervenciones comunitarias.

La efectividad de la vacuna contra la gripe por aerosol nasal (también llamada vacuna viva atenuada) es una ilustración espectacular de las limitaciones de los ECAs. Los ensayos sugirieron que la vacuna administrada como aerosol nasal era superior a las vacunas contra la gripe, al menos para algunas poblaciones. En los años siguientes, sin embargo, los estudios observacionales, incluyendo estudios de casos y controles, documentaron que, por razones que todavía no están claras, el aerosol nasal no fue efectivo contra la gripe. Esto llevó al Comité Asesor sobre Prácticas de Inmunización a recomendar, y al CDC a aceptar la recomendación, que no se utilizara la vacuna nasal contra la gripe en la temporada de gripe 2016-2017.

Para algunos problemas de salud pública, no es ético realizar un ECA. Pensemos en el síndrome de muerte súbita del lactante (SMSL). Los primeros estudios de casos y controles sugirieron, pero no probaron, que los bebés que duermen boca abajo son más propensos a morir de SMSL que los bebés que duermen boca arriba. No habría sido ético aleatorizar a algunos bebés a dormir boca abajo. Un programa público recomendando poner a dormir a los niños sobre sus espaldas demostró que esta medida reducía la incidencia de SMSL.

Sería difícil, si no imposible, realizar un ECA de medidas de control del tabaco en toda la comunidad. Pero los análisis de los resultados de la implementación de políticas de control del tabaco, como los impuestos, las leyes de prohibición de fumar y la prohibición de la publicidad, han generado pruebas contundentes de su efectividad que no se podrían haber obtenido a través de un ECA.

Es poco probable que se hagan ECAs para los varios miles de enfermedades raras, por el reducido número de personas que las padecen y otras limitaciones logísticas. Los estudios de caso detallados, los registros que recopilan información sobre afecciones y enfermedades específicas y otros tipos de estudios pueden ayudar a entender mejor una enfermedad en particular y su tratamiento, y mejorar la salud de los pacientes afectados.

El uso emergente de “big data”, que incluye información de historias clínicas electrónicas y registros ampliados de pacientes, presenta nuevas oportunidades para realizar estudios a gran escala con muchos de los beneficios de los ECAs pero sin sus gastos [Nota de Salud y Fármacos: esta premisa presupone que la historia clínica provee información precisa sobre la salud del paciente y sobre su comportamiento, algo que no siempre se cumple cuando el objetivo de la historia clínica es administrativo- para cobrar a los financiadores- y no para proveer mejores servicios al paciente]. Uno de esos estudios utilizó datos de Veterans Health Administration y Medicare para examinar los resultados del tratamiento para la diabetes tipo 2. Este estudio fue muchas veces más grande, tuvo un seguimiento mucho más largo y un costo menor, que los ECAs anteriores que comparaban la efectividad de diferentes medicamentos para la diabetes. Demostró claramente que una clase de drogas, las tiazolidindionas, eran mucho más efectivas que otra clase, las sulfonilureas, para reducir la hospitalización y la muerte.

Las decisiones clínicas y de salud pública casi siempre se toman con datos imperfectos. No hay una regla de oro para obtener mejor información sobre las intervenciones de salud. Los responsables de las políticas, los sistemas de evaluación de la evidencia y los investigadores deben incluir otros tipos de estudios además de los ECAs. Los pasos esenciales para interpretar los hallazgos e identificar los datos para la acción incluyen: promover la transparencia en los métodos de estudio, garantizar que la información de las medidas de impacto más importantes se recopile de forma estandardizada, y utilizar nuevos acercamientos para mejorar la síntesis de datos.

A pesar de la base de evidencia que existe a nivel global, en todas partes del mundo a menudo se afirma que “no hay evidencia de que el tabaco perjudique la salud” o que “no se ha demostrado que la gaseosa impulse la obesidad en este país”. En parte, tales afirmaciones pueden hacerse porque algunos los sistemas formales de análisis de la evidencia otorgan un peso indebido a los ECAs y descuentan de manera inapropiada otros tipos de evidencia obtenida con métodos rigurosos.

Un ideal válido es la “práctica basada en la evidencia”, que significa implementar intervenciones de atención clínica e intervenciones de políticas públicas que han demostrado funcionar bien. Pero también es importante, y tal vez más, desarrollar “evidencia basada en la práctica”, es decir, implementar programas y documentar rigurosamente si funcionan o no. Eso salvaría vidas y expandiría la base de evidencia sobre las intervenciones efectivas.

Siempre habrá un argumento para hacer más investigación y obtener mejores datos. Pero esperar a que haya más datos suele conllevar la decisión implícita de no actuar, o de actuar sobre la base de prácticas pasadas y no sobre la mejor evidencia disponible. Glorificar los ECAs por encima de otros enfoques, incluso cuando estos otros enfoques pueden ser superiores o la única forma práctica de obtener una respuesta, relega a los pacientes a recibir tratamientos que no se basan en la mejor evidencia disponible.

Un enfoque que utilice todos los tipos de evidencia apropiados y se base en la evidencia existente utilizando las mejores prácticas existentes es el que tendrá la mayor probabilidad de generar procesos clínicos y de salud pública que salven vidas