Cómo saber si dos fármacos, o técnicas, son igual de eficaces

¿Superioridad o no inferioridad?

Si no se ponen uno junto a otro, es difícil saber quién es más alto… perdón, quién no es más bajo.

Está de moda la “no inferioridad“. Ahora que, ¡por fin!, hay fármacos e intervenciones en la artritis para dar y tomar, nos falta la información directa sobre cuál es mejor que otros y en qué situaciones. Esto es así porque los estudios para probar la eficacia de las intervenciones se hacen normalmente frente a placebo (aquí te explican bien qué es un ensayo clínico), pero en condiciones normales no nos interesa saber si una opción terapéutica es mejor que placebo, sino que lo que ya hay.

Es matemáticamente imposible probar que dos fármacos tienen igual eficacia. ¡Cielos!¿Y eso? Pues por dos razones:

  1. Porque incluso si diéramos el mismo fármaco a los dos grupos, no tiene por qué dar idéntico resultado (ya sabes, la variabilidad biológica)
  2. Porque los test de hipótesis (t de Student, chi cuadrado, et al) lo que hacen es decirte cuál es la probabilidad de que el resultado que te ha dado en tu ensayo confirme la hipótesis nula, y la hipótesis nula no es otra que A=B (una p<0,001 significa que la probabilidad de que A sea igual que B en la realidad, dados los resultados de tu estudio, es ínfima).

Tanto si tienes dos fármaco iguales, como si tienes dos fármacos distintos pero un tamaño muestral pequeño, los test de hipótesis pueden darte “no significativo”. Mucha gente interpreta “no significativo” como que no hay diferencias entre los grupos. Sin embargo esto no es así, los test sólo están hechos para decir “no parece que vayan a ser iguales, maja”.

Cuando lo que queremos es demostrar que dos fármacos son iguales, tenemos que replantearnos la hipótesis nula. Ya no vale A=B, porque no hay manera de rechazarla si son iguales, sino que hay que plantearla como que A<B. Lo que queremos rechazar ahora con nuestro ensayo es eso, que A sea inferior que B.

Para hacerlo, definimos un rango de los resultados posibles (siempre a priori, claro está) entre los que aceptaremos “pulpo como animal de compañía”. Esto es, que definimos un rango de valores del resultado (de la diferencia entre grupos o del ratio entre grupos) entre el que aceptaremos, y todo el mundo aceptará, que los fármacos se pueden considerar iguales. Ese es el margen de no inferioridad. Un rango de valores que establecemos a priori para decidir si el resultado del ensayo es que son iguales o no. Si el resultado cae fuera, mala suerte, son distintos (para bien o para mal, ojo).

Un dibujito:

Imagen

¿Y de dónde se sacan el margen aceptable?¿De la manga? No. Se supone que los que montan el ensayo han evaluado con lupa previamente los ensayos publicados, tanto de su fármaco como del que quieren parecerse, y saben más o menos cuánto esperan encontrar. En otras ocasiones, son las autoridades sanitarias las que deciden 15%, 12%. Pues eso.

Si se baja demasiado (un 8% es pequeñito) implica tamaños muestrales inmensos. Si se sube demasiado, por encima de 15% ya cuesta creerse que sean iguales. Para mi gusto deberían ponerse de acuerdo todos y decir 12%, ¡eah!

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Los cambios de tiempo no afectan al dolor de espalda

Seguro que todos hemos oído decir a alguien que sabe predecir el tiempo porque le duele algo. Pues bien, aún seguimos sin poder demostrar científicamente que algo parecido pueda ocurrir.

Steffens et al, fisioterapeutas australianos, han publicado un artículo en Arthritis Care and Research en el que demuestran que parámetros meteorológicos popularmente vinculados al dolor musculoesquelético, tales como temperatura, humedad relativa, presión atmosférica y la lluvia, no aumentan el riesgo de padecer un episodio de lumbago. La única salvedad es que haya mucho viento o en ráfagas, pero incluso estos parámetros se asocian solo a un pequeñísimo aumento del riesgo de dolor de espalda.

Esto lo han hecho mediante el diseño adecuado, un estudio observacional de case-cross-over. Con este diseño es posible evaluar el aumento del riesgo asociado con parámetros del tiempo mediante la comparación de la exposición a las variables meteorológicas en el momento de la aparición del dolor o la exacerbación (definida como la ventana de caso) y en periodos anteriores, cuando la persona estaba sin dolor (definida como ventanas de control). En este tipo de diseño, por tanto, cada sujeto es su propio control, de manera que todos los participantes se comparan contra ellos mismos y contra muchos otros controles en momentos con dolor o sin dolor y se ve si existe una asociación entre dolor y condiciones atmosféricas. Los datos sobre el tiempo no los recogieron los pacientes, reclutados todos de consultas de atención primaria en Sidney, sino que provenían de las estaciones meteorológicas más cercanas al domicilio de los pacientes. Todos los pacientes llevaban un diario de síntomas y tenían que recoger actividades que realizaban, para ver si estas actividades mejoraban o empeoraban su dolor. Además, cada vez que tenían un episodio de dolor, se les pedía que lo registraran, con hora si era posible, en el diario, o en un calendario o en su smartphone, y cómo de intenso era el dolor.

La asociación de los episodios de dolor con los cambios de tiempo era inexistente, algo que habíamos visto también nosotros en un estudio previo, con diseño similar pero en artritis reumatoide. En nuestro estudio, sólo la temperatura, pero sólo en el grupo de pacientes entre 50 y 65 años tenía algún efecto, y sólo moderado, sobre el número de brotes de la enfermedad.

Por supuesto, habrá quien lo rebata una y otra vez, aduciendo explicaciones fisiopatológicas preparadas al efecto, pero la realidad es que el patrón que todos dicen ver, no aparece.

¿Cuál es pues la conclusión de esta entrada? Pues que o bien el hombre necesita encontrar patrones donde no los hay y la sabiduría popular no es tan sabia, o hay algo más, no medible (¿y hasta que punto observable?) que nos haga pensar (bueno, a mí no) que el tiempo nos afecta en nuestro dolor.

  1. Steffens D., Maher CG, Li Q, Ferreira M, Pereira LSM, Koes BW, Latimer J. Weather does not affect back pain: Results from a case-crossover study. Arthritis Care Res, 2014. DOI: 10.1002/acr.22378
  2. Abasolo L, Tobías A, Leon L, Carmona L, Fernandez-Rueda JL, Rodriguez AB, Fernandez-Gutierrez B, Jover JA. Weather conditions may worsen symptoms in rheumatoid arthritis patients: the possible effect of temperature. Reumatol Clin. 2013 Jul-Aug;9(4):226-8.