Análisis por intención de tratar.

El análisis por intención de tratar respeta la intención inicial de asignación de grupo a la hora de analizar los resultados del ensayo.

Siempre hay alguien que no hace lo que se le dice. Mira que el planteamiento de un ensayo clínico parece sencillo en lo que se refiere a sus participantes. Se les asigna al azar a una de las dos ramas del ensayo y unos se tienen que tomar la pastilla A y otras la B, para que nosotros podamos ver cuál de las dos funciona mejor.

Sin embargo, siempre hay alguien que no hace lo que se le dice y se toma la pastilla que no es, o no se la toma, o se la toma mal, o la deja de tomar antes de tiempo, etc, etc, etc.

Tipos de análisis

¿Y qué hacemos a la hora de analizar los resultados?. El sentido común nos dice que si un participante se ha equivocado de pastilla lo incluyamos en el grupo de la pastilla que finalmente se tomó (es lo que se llama hacer un análisis por protocolo). O que si no la ha tomado, nos olvidemos de él. Pero esta actitud no es correcta si queremos realizar un análisis no sesgado de los resultados del ensayo.

Si empezamos a cambiar los participantes de un grupo a otro perderemos el beneficio que obteníamos al repartirlos al azar, con lo que pueden entrar en juego variables de confusión o modificadoras de efecto que estuviesen equilibrados entre las dos ramas del ensayo por el proceso de reparto aleatorio.

Análisis por intención de tratar

Para evitar esto, lo correcto es respetar la intención inicial de asignación de grupo y analizar los resultados del sujeto que se confunde como si se hubiese tomado el tratamiento asignado de forma correcta. Es lo que se conoce como el análisis por intención de tratar, el único que preserva las ventajas de la aleatorización.

Hay varias razones por las que un participante en un ensayo puede no recibir el tratamiento tal y como se le asignó, además del mal cumplimiento por su parte. Veamos algunas.

En ocasiones puede ser el investigador el que hace una inclusión errónea del participante en el grupo de tratamiento. Imaginemos que, después de aleatorizarlos, nos damos cuenta de que algunos participantes no son idóneos para recibir la intervención, bien porque no tengan la enfermedad o porque descubramos que existe alguna contraindicación para la intervención, por ejemplo.

Si somos estrictos, deberíamos incluirlos en el análisis del grupo al que se asignaron, aunque no hayan recibido la intervención. Sin embargo, puede ser razonable excluirlos si las causas de exclusión están previamente especificadas en el protocolo del ensayo. De todas formas, es importante que esto lo realice alguien que desconozca la asignación y los resultados, para que se traten de igual forma los participantes dela dos ramas del ensayo. De todas formas, si queremos una mayor seguridad, podemos hacer un análisis de sensibilidad con y sin estos sujetos para ver cómo se modifican los resultados.

Otro problema de este tipo lo pueden ocasionar los datos faltantes. Los resultados de todas las variables, y especialmente de la principal, deberían estar presentes para todos los participantes, pero esto no siempre es así, de forma que tenemos que decidir qué hacemos con los sujetos a los que les falte algún dato.

La mayor parte de los programas de estadística funcionan con datos completos, excluyendo del análisis aquéllos registros de sujetos con datos faltantes. Esto disminuye el tamaño muestral efectivo y puede sesgar los resultados, además de disminuir la potencia del estudio. Algunos modelos, como los longitudinales mixtos o la regresión de Cox, manejan registros en los que falten algunos datos, pero ninguno puede hacer nada si falta toda la información de un sujeto. En estos casos podemos recurrir a la imputación de datos con cualquiera de sus modalidades, de tal forma que rellenemos los huecos para aprovechar toda la muestra según la intención de tratamiento.

Cuando la imputación de datos no es conveniente, una cosa que podemos hacer es lo que se llama análisis de casos extremos. Esto se hace asignando a los huecos los mejores y peores resultados posibles y viendo cómo se modifican los resultados. Así nos haremos una idea del máximo impacto que pueden tener los datos faltantes sobre los resultados del estudio. En cualquier caso, no cabe duda de que la mejor estrategia será diseñar el estudio para que los datos faltantes sean los mínimos posibles.

En cualquier caso, siempre hay alguien que se equivoca y nos lía el planteamiento del ensayo. ¿Qué podemos hacer entonces?.

Una variación del análisis por intención de tratar

Una posibilidad es utilizar un análisis por intención de tratar modificado. Se incluye cada uno en el grupo asignado, pero se permite la exclusión de algunos como los que nunca empezaron el tratamiento o los que no se consideraron adecuados para el estudio. El problema es que esto abre una puerta para maquillar los datos según nos interese y sesgar los resultados en nuestro provecho. Por eso, debemos desconfiar cuando estas modificaciones no estuviesen especificadas en el protocolo del ensayo y se decidan post hoc.

La otra posibilidad es hacer el análisis según el tratamiento recibido (análisis por protocolo). El problema, ya lo hemos dicho, es que se pierde el balance de la aleatorización. Además, si los que se equivocan tienen algunas características especiales, esto puede sesgar los resultados del estudio. Por otra parte, la ventaja de analizar las cosas tal y como realmente se han hecho es que nos puede dar una idea mejor de cómo puede funcionar el tratamiento en la vida real.

Por último, quizás lo más seguro sea realizar ambos análisis, por protocolo y por intención de tratamiento, y comparar los resultados que se obtienen con cada uno. En estos casos puede ocurrir que detectemos un efecto al analizar por protocolo y no al analizar por intención de tratamiento. Esto puede deberse a dos causas principales.

Primero, el análisis por protocolo puede crear asociaciones espurias al romper el balance de variables de confusión que nos garantizaba la aleatorización. Segundo, el análisis por intención de tratamiento va a favor de la hipótesis nula, por lo que su potencia es menor que la del análisis por protocolo. Eso sí, si detectamos un efecto significativo, nos veremos reforzados si el análisis se hizo por intención de tratar.

Nos vamos…

Y aquí lo dejamos por hoy. Hemos visto como intentar controlar los errores de asignación de grupo en los ensayos y cómo podemos imputar los datos faltantes, que es una forma elegante de decir que inventamos datos allá donde falten. Claro, que para poder hacerlo se han de cumplir una serie de condiciones estrictas. Pero esa es otra historia…