Un bebé prematuro nace con una forma de lesión pulmonar severa que conlleva un 20% de posibilidades de supervivencia. Su médico decide encomendarse a los santos y tratar con una técnica, que no está probada, pero que en adultos puede eludir los pulmones lesionados. El bebé sobrevive, y después de algunos intentos más, el médico se da cuenta de que la tasa de supervivencia con este nuevo tratamiento puede llegar al 80%. ¿Sabe lo suficiente sobre el tratamiento para que pueda convertirse en práctica habitual o se requiere un ensayo clínico aleatorizado?

En la medicina moderna, los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) son una forma muy efectiva de determinar la eficacia de diferentes tratamientos. En un ECA, los pacientes se asignan aleatoriamente para recibir uno de los tratamientos en estudio, y se miden las diferencias en sus resultados. La aleatorización puede ser una herramienta muy útil para minimizar el impacto de factores de confusión, de modo que los científicos puedan estar tan seguros como sea posible de que, las diferencias entre los grupos, se deben a los tratamientos y nada más.

Los ECAs pueden funcionar muy bien, por ejemplo, en circunstancias en que los científicos buscan comparar dos medicamentos disponibles para el mismo problema, como las convulsiones. Sin embargo, los ECAs a menudo son mucho más complicados que esto, involucran comparaciones entre medicamentos conocidos con otros no probados, o entre diferentes tipos de tratamiento: cirugía versus ninguna cirugía o incluso intervenciones a nivel hospitalario. Las preguntas sobre cuáles deberían ser las comparaciones, cuántos pacientes hay que incluir y qué características deben cumplir pueden plantear problemas difíciles en el diseño del estudio.

Además, los ensayos clínicos pueden crear una tensión ética entre los intereses de los pacientes de hoy y la adquisición de nuevos conocimientos para guiar la atención de los futuros pacientes, con el riesgo de que los pacientes actuales puedan verse perjudicados en el proceso. Minimizar este riesgo es un objetivo central de los sistemas y agencias que regulan los ECAs, incluyendo la FDA y los Comités de Ética en Investigación locales, así como también de los investigadores y médicos.

En los últimos años, una de las principales preguntas que han tenido que enfrentar campos tan diferentes como la neurología, la oncología y la pediatría es: ¿cuándo necesitamos un ECA para evaluar un tratamiento en particular?

Podemos imaginar circunstancias en las que no se requiere un ECA para responder una pregunta determinada; por ejemplo, no se necesita un ECA para demostrar el valor de los paracaídas para los paracaidistas. Además, no todos los ECAs serán éticamente apropiados, especialmente si implican privar a los pacientes de terapias probadas (o paracaídas).

Por lo tanto, para hacer que los ECAs sean científica y éticamente justificables, deben cumplir ciertas condiciones. Pero ¿cuáles son?

Gran parte de la literatura reciente sobre el tema de la ética de los ECAs hace referencia al concepto de “equilibrio o equipoise”, que se refiere a la incertidumbre o el desacuerdo en la comunidad médica. Aunque se cita ampliamente, “equilibrio o equipoise” se ha definido de forma inconsistente, no hay una definición universalmente aceptada y puede ser difícil de poner en práctica. La mayoría de los científicos están de acuerdo en que no deberíamos hacer otro estudio cuando la respuesta se conoce con anticipación; hacerlo sería redundante, derrochador y, en última instancia, perjudicial para los pacientes. Cuando algunas estimaciones sugieren que hasta el 85% de la investigación clínica podría no servir para nada, existe un fuerte imperativo para desarrollar criterios claros sobre cuando es necesario hacer un ECA. En ausencia de tales criterios, se podría estar permitiendo que se sigan haciendo ECAs innecesarios, y los ECAs innecesarios son, por definición, no éticos.

Hemos propuesto un conjunto preliminar de criterios para guiar la discusión sobre si el ECA propuesto está científicamente justificado. Cada ECA debe (1) responder a una pregunta clara, (2) afirmar una hipótesis específica, y (3) asegurar que la hipótesis no se puede responder con los conocimientos disponibles, incluyendo los estudios no aleatorios. Entonce, examinamos una muestra de ECAs de alta calidad que han sido publicados y encontramos que solo el 44% cumplía con estos criterios.

Sin duda, nuestros resultados no necesariamente significan que el 56% restante no estén justificados o no sean éticos; más bien, nuestros datos sugieren que el proceso regulatorio para la aprobación de ECAs podría fortalecerse para garantizar que solo procedan aquellos ensayos que sean absolutamente necesarios. Ese es un objetivo constante de nuestra investigación sobre la investigación.

Vease en inglés: De Meulemeester J., Fedyk M., Jurkovic L. et al. Many RCTs May Not Be Justified: A Cross-Sectional Analysis of the Ethics and Science of Randomized Clinical Trials.” J Clin Epidemiol, publicado en línea en diciembre 2017. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2017.12.027