Resumen de Análisis de la causalidad desde los estudios observacionales y su aplicación en la investigación clínica en Cuidados Intensivos

C. Coscia Requen, A. Muriel, O. Peñuelas

• español

  Una de las características fundamentales de los ensayos clínicos es la asignación aleatoria de un tratamiento o intervención sobre los pacientes. Esta asignación divide los pacientes en dos grupos que, aunque difieran por el tratamiento recibido, presentan unas características basales homogéneas haciendo que ambos grupos sean comparables y se pueda evaluar el efecto causal del tratamiento. Por otro lado, los estudios observacionales se caracterizan por la asignación no aleatoria del tratamiento y por lo tanto que los grupos de pacientes no solo difieran por el tratamiento recibido, sino también por otras características basales, a menudo relacionadas con la variable de intervención. En numerosas ocasiones, los ensayos clínicos aleatorizados no son factibles por razones éticas, logísticas, económicas o de otro tipo. Uno de los retos de la investigación clínica en Cuidados Intensivos debería ser aprovechar los datos que provienen de la práctica clínica habitual y analizarlos como si fueran ensayos clínicos. Los estudios observacionales utilizando métodos de análisis con índices de propensión (propensity score) han ido en aumento en los artículos científicos de Cuidados Intensivos. Los análisis de índices de propensión intentan controlar la confusión en estudios observacionales ajustando la probabilidad de que un determinado paciente esté expuesto. Sin embargo, los estudios con índices de propensión pueden ser confusos, y los intensivistas no están familiarizados con esta metodología y pueden no comprender plenamente la importancia de esta técnica. Los objetivos de esta revisión son: describir los fundamentos de los métodos del índice de propensión; presentar las técnicas para evaluar adecuadamente los modelos de índices de propensión, y discutir las ventajas y los inconvenientes de estas técnicas.

• English

  Random allocation of treatment or intervention is the key feature of clinical trials and divides patients into treatment groups that are approximately balanced for baseline, and therefore comparable covariates except for the variable treatment of the study. However, in observational studies, where treatment allocation is not random, patients in the treatment and control groups often differ in covariates that are related to intervention variables. These imbalances in covariates can lead to biased estimates of the treatment effect. However, randomized clinical trials are sometimes not feasible for ethical, logistical, economic or other reasons. To resolve these situations, interest in the field of clinical research has grown in designing studies that are most similar to randomized experiments using observational (i.e. non-random) data. Observational studies using propensity score analysis methods have been increasing in the scientific papers of Intensive Care. Propensity score analyses attempt to control for confounding in non-experimental studies by adjusting for the likelihood that a given patient is exposed. However, studies with propensity indexes may be confusing, and intensivists are not familiar with this methodology and may not fully understand the importance of this technique. The objectives of this review are: to describe the fundamentals of propensity index methods; to present the techniques to adequately evaluate propensity index models; to discuss the advantages and disadvantages of these techniques.