Ensayo Controlado Aleatorizado

Un ensayo controlado aleatorizado (ECA) es un estudio experimental en el que los participantes son asignados al azar a un grupo de intervención o a un grupo de comparación, de modo que los grupos difieren en promedio solo en la intervención recibida. La aleatorización es lo que permite a un ECA atribuir las diferencias en los resultados a la intervención y no a factores de confusión (confounding), razón por la cual los ECA bien realizados se sitúan en la cima de la mayoría de las jerarquías de evidencia para preguntas de efectividad.

Definition

Un ensayo controlado aleatorizado es un diseño experimental prospectivo en el que los participantes elegibles son asignados a condiciones de intervención o control mediante un proceso aleatorio, y los resultados se comparan entre los grupos resultantes para estimar el efecto causal de la intervención.

Scope

Este tema cubre las características definitorias del ECA como diseño: asignación aleatoria, ocultamiento de la asignación, cegamiento, el grupo de comparación y el análisis por intención de tratar, junto con cómo se informan y clasifican los ensayos. Es una referencia metodológica dentro de la práctica basada en la evidencia y no proporciona instrucciones clínicas.

Core questions

• ¿Por qué la asignación aleatoria apoya la inferencia causal?
• ¿Qué papel desempeñan el ocultamiento de la asignación y el cegamiento en la protección de un ensayo contra el sesgo?
• ¿Cuándo es factible y apropiado un ECA, y cuándo no lo es?

Key concepts

• Asignación aleatoria
• Ocultamiento de la asignación
• Cegamiento (enmascaramiento)
• Grupo de control o comparación
• Análisis por intención de tratar
• Sesgo de selección y rendimiento
• Validez interna

Mechanisms

La asignación aleatoria distribuye los factores pronósticos conocidos y desconocidos entre los grupos por azar, de modo que con un tamaño de muestra adecuado los grupos son comparables al inicio y cualquier diferencia en los resultados puede atribuirse a la intervención. El ocultamiento de la asignación previene el conocimiento previo de la asignación inminente, protegiendo la aleatorización de la manipulación, mientras que el cegamiento de participantes, clínicos y evaluadores limita el sesgo de rendimiento y detección después de la asignación (Schulz & Grimes, 2002). El análisis por intención de tratar preserva el beneficio de la aleatorización al mantener a los participantes en sus grupos asignados independientemente de la adherencia.

Clinical relevance

Los ECA proporcionan gran parte de la evidencia de efectividad que sustenta la evaluación de tecnologías sanitarias y las recomendaciones clínicas, y su evaluación es fundamental para la práctica basada en la evidencia. Esta entrada explica cómo se genera y juzga dicha evidencia; no es una base para decisiones de tratamiento individuales.

Evidence & guidelines

La declaración CONSORT proporciona el estándar de consenso para la notificación transparente de los ECA de grupos paralelos (Schulz et al., 2010), y GRADE trata los ensayos aleatorizados como un punto de partida alto para la certeza de la evidencia que puede ser degradada por riesgo de sesgo, imprecisión, inconsistencia, indirectness o sesgo de publicación (Guyatt et al., 2008). Las comparaciones empíricas han examinado cómo se relacionan las estimaciones de los ECA y las observacionales (Concato et al., 2000).

History

La comparación controlada con asignación aleatoria entró en la medicina a mediados del siglo XX, siendo el ensayo de estreptomicina del Medical Research Council para la tuberculosis pulmonar a menudo citado como un ensayo aleatorizado temprano de referencia. Durante las décadas siguientes, el diseño se convirtió en el estándar de referencia para evaluar intervenciones, y la notificación se estandarizó a través de la declaración CONSORT (Schulz et al., 2010) y la clasificación a través de marcos como GRADE (Guyatt et al., 2008).

Debates

¿Son los ECA siempre la fuente de evidencia más apropiada o más generalizable?

Los ECA maximizan la validez interna, pero la elegibilidad estricta y los entornos controlados pueden limitar la validez externa, y para algunas preguntas la aleatorización es inviable o poco ética; el trabajo empírico ha cuestionado si los diseños observacionales sobreestiman sistemáticamente los efectos, motivando una visión dependiente de la pregunta en lugar de absoluta.

Key figures

• Kenneth Schulz
• Douglas Altman
• David Moher
• Gordon Guyatt

Seminal works

• schulz-2010-consort
• schulz-2002-allocation
• guyatt-2008

Frequently asked questions

¿Cuál es la diferencia entre el ocultamiento de la asignación y el cegamiento?

El ocultamiento de la asignación protege el proceso de aleatorización al ocultar la asignación próxima hasta que un participante es inscrito, mientras que el cegamiento oculta qué intervención recibió realmente un participante después de la asignación; el primero protege contra el sesgo de selección y el segundo contra el sesgo de rendimiento y detección.

¿Por qué analizar los ensayos por intención de tratar?

Analizar a los participantes en los grupos a los que fueron aleatorizados, independientemente de si completaron la intervención asignada, preserva la comparabilidad inicial creada por la aleatorización y evita el sesgo por abandono no aleatorio o cruce.