Solamente analizando resulta usando un método estadístico que considere varios factores inmediatamente -- por ejemplo, riesgo total del ataque del corazón, bastante que apenas factores de riesgo individuales tales como edad -- los investigadores podrán verdad ver cómo los riesgos y las ventajas de un tratamiento varían de paciente al paciente, el estudio sugieren.
Esta clase de análisis, llamada análisis multivariable o riesgo-estratificado, requeriría conocimientos técnicos más estadísticos. Pero podría salvar vidas y el dinero, y permite que los pacientes pesen los riesgos verdaderos y las ventajas de un tratamiento a su salud antes de comenzar el tratamiento.
“La Mayoría de los estudios acentúan actualmente el riesgo medio y la ventaja media encontró en el estudio, pero el participante de ensayo medio pudo conseguir mucho menos ventaja que promedio, o aún dáñese,” dice al autor importante Rodney Hayward, M.D. “Si 9 personas están en un cuarto con Bill Gates, el valor neto medio de la gente en el cuarto será vario mil millones dólares incluso si todo el mundo en el cuarto está en deuda seria.
“Semejantemente, en una juicio clínica, si un pequeño grupo de pacientes consigue muy una gran cantidad de una ventaja, el tratamiento puede tener ventaja media incluso cuando la mayoría de la gente en la juicio no recibió ninguna ventaja y se dañan algunos,” él dice. “Creemos que nuestro estudio demuestra sin obstrucción que la manera actual que se evalúan los tratamientos médicos es inadecuada detectar este problema, que este problema no es raro, y que el mandato de análisis por mandato riesgo-estratificado tiene el potencial de disminuir el riesgo de ascender tratamientos derrochadores e inseguros.” Hayward dirige el Centro del VA para la Administración de la Práctica y los Resultados Investigan y son profesor de medicina y una salud pública en el U-M.
En el papel, él y sus datos reales de los colegas actuales de estudios clínicos, y modelos hipotéticos de la simulación. También señalan lo que encontraron en una revista de papeles en los gorrones médicos importantes, que mostraron que el solamente 4 por ciento de juicios clínicas utilizó análisis riesgo-estratificado.
Entre los tratamientos que se deben haber estudiado con análisis riesgo-estratificado, muestran, son el tPA de la droga coágulo-que revienta. Un estudio del comandante 1993 mostró que los pacientes del ataque del corazón que lo recibieron eran mucho menos probables morir que los que consiguieron otra droga.
Pero cuando el colega David M. Kent, M.D., M.Sc de Hayward., ahora en la Universidad de los Penachos, analizaba los datos de este estudio de una manera riesgo-estratificada, él encontró diferencias principales en la eficacia del tPA. De hecho, su análisis muestra que el 25 por ciento de los pacientes en el estudio original explicó el más de 60 por ciento de toda la ventaja en el estudio entero. Mientras Tanto, la mitad de los pacientes recibió poco o nada de ventaja -- y algunos tenían tal de alto riesgo de la extracción de aire del cerebro del tPA que había daño neto.
“Un análisis riesgo-estratificado puede también encontrar que estamos subestimando las ventajas de un tratamiento,” dice a Hayward. Por ejemplo, un estudio importante del tPA para el tratamiento del recorrido no mostró ninguna ventaja entre cualquier grupo de pacientes tratados entre tres y cinco horas después del comienzo de su recorrido. Pero Kent y otros mostrados por análisis riesgo-estratificado que muchos pacientes que tenían un poco arriesgado de la extracción de aire del cerebro recibieron de hecho la ventaja importante de tPA incluso tres a cinco horas después de un recorrido.
Estos ejemplos del mundo real están entre ésos descritos en el nuevo papel junto a las simulaciones estadísticas que ilustran más lejos cómo los resultados de ensayo del “promedio” pueden ser engañosos.
“Un tratamiento que disminuye el riesgo de recorrido por el 25 por ciento tendrá ventaja 100 veces más absoluta para alguien con la que está en el riesgo 10 de tener un recorrido que para alguien con el que está en el riesgo 1.000,” observa Timothy Hofer, M.D., M.Sc., profesor adjunto del U-M y el científico de la investigación del VA que trabajó en los modelos estadísticos de la simulación para el estudio. “De hecho, si ese tratamiento también daña incluso uno en 1.000 personas debido a las acciones adversas medicación-relacionadas serias, el donante que el tratamiento a la persona poco arriesgada usted dañará cuatro personas para todos persona de ellos ayuda.”
La “estratificación del Riesgo de los resultados del estudio también proporcionará a una mejor información para ayudar a doctores a hablar con sus pacientes alrededor independientemente de si cierto tratamiento correcto para ellos, en vista de sus condiciones económicas individuales,” dice a Hayward. Podría también salvar dólares de la atención sanitaria disminuyendo el abuso de los tratamientos médicos, que han llegado a ser cada vez más costosos. “Es muy posible que una proporción sustancial de costos de la atención sanitaria del funcionamiento incontrolado está relacionada con los abogados que usan las ventajas medias de tratamientos para ascender el uso de estos tratamientos a un gran número de personas que reciban poca ventaja de ellas.”
Por supuesto, para hacer análisis riesgo-estratificado posible, es importante tener buenos modelos, o herramientas estadísticas, que tienen en cuenta los factores subyacentes que pueden hacer alguien las ciertos enfermedades o incidentes más o menos propensos de la salud. Por ejemplo, para informar si una nueva droga aumenta el riesgo de ataque del corazón, los investigadores necesitarían utilizar un modelo que calcula el riesgo de la línea de fondo de ataque del corazón que considera factores de riesgo múltiples, tales como edad, antecedentes de fumador, colesterol, antecedentes familiares, presión arterial, diabetes, más allá de problemas corazón-relacionados, y de otros factores.