Asignación aleatoria restrictiva en ensayos clínicos

28 06 2018

Cuando se asigna al azar opciones terapéuticas o preventivas en ensayos clínicos con tamaño de muestra pequeños, puede ocurrir cierto desbalance entre los grupos de características de los sujetos asociadas con el desenlace. Una solución para ello es aplicar una asignación aleatoria restrictiva, por bloques o estratificada.

La asignación por bloques, asigna a los sujetos en un subgrupo definido de pacientes llamado bloque, con ello se asegura el balance numérico de los grupos y en caso de un análisis interino o si se decide detener el estudio tendrían los grupos igual número de sujetos. Por ejemplo, un bloque de 6 indicaría que cada seis sujetos que ingresen al estudio, tres se asignaría al azar a un grupo y los tres restantes al otro.

La asignación estratificada, se utiliza para balancear uno o algunos factores pronósticos entres los grupos de comparación.  Se necesita medir el factor pronóstico al ingreso de los sujetos al estudio y conformar estratos según las categorías de respuesta, luego al interior de cada estrato se aplica una estrategia de asignación aleatoria, simple o por bloques.

Comparto esta referencia sobre el tema: Broglio K. Randomization in Clinical Trials: Permuted Blocks and Stratification. JAMA. 2018 Jun 5;319(21):2223-2224.   Si es de su interés me escriben a dpcuesta@hotmail.com





Apreciación visual de Intervalos de confianza

26 06 2018

Ux J et al. La pregunta que surge es si al comparar los Intervalos de Confianza de 95% de la media de una variable obtenida en dos grupos distintos, ello indica que  no difieren estadísticamente? La respuesta es que pueden diferir aun cuando se superpongan, mientras que, si no se superponen serán diferentes estadísticamente.

Asi sería el valor p de acuerdo con el porcentaje de superposición:

Esta apreciación subjetiva puede ser útil cuando no se informa el valor p de la prueba estadística aplicada para comparar las medias o cuando no se presenta la diferencia de medias con su respectivo intervalo de confianza.

Puedes consultar más detalles en:

Towards data science: https://towardsdatascience.com/why-overlapping-confidence-intervals-mean-nothing-about-statistical-significance-48360559900a

Cornell Statistical Consulting Unit: https://www.cscu.cornell.edu/news/statnews/Stnews73insert.pdf

Austin P, Hux J, et al. A brief note on overlapping confidence intervals. J Vasc Surg. 2002;36(1):194-195.