¿Podemos inferir causalidad con datos observacionales de la práctica clínica?

Este es el título del seminario que impartí el otro día.

Es un tema que me apasiona y del que cada día intento aprender.

Llámale datos observacionales, real world data, big data, lo que más te guste, ya que todo son sinónimos.

Lo primero que hice nada más empezar el seminario fue plantear la siguiente pregunta a la audiencia:

Creo recordar que algún valiente levantó la mano en la opción “Sí, sin ningún tipo de duda” pero prácticamente el 100% dijo que “No lo sé, por eso estoy aquí”.

Antes de responder a esta pregunta, les plantee otra nueva pregunta:

Sin ninguna duda te diré que existen 2 motivos:

El primero, es porqué hacerlo supondría utilizar un estudio observacional para identificar causalidad.

Y muchos profesionales no se atreven a implementarlo. ¡No es un ensayo clínico! ¡Es un estudio observacional y su evidencia es peor que la de un ensayo clínico! ¡Eso es lo que hace la gente que no tiene un diseño!

¿Sabes cuál fue la contribución de los ensayos clínicos a las políticas de vacunación de la Covid-19 en los diferentes países?

Fue mínima.

Excepto la decisión de iniciar la campaña de vacunación porqué se pudo ver que la vacuna preveía la infección a corto plazo, todo el resto de las decisiones se basaron en datos observacionales.

La comparación entre las vacunas, decidir qué grupo se vacunaba, si se daba una tercera dosis, etc., todas estas decisiones se basaron en estudios observacionales.

Estudiar el efecto de las vacunas en las hospitalizaciones, entrada a la UCI, por grupos de edad, por grupos de riesgo, qué pasaba con las mujeres embarazadas, si afectaba a la menstruación, efectos adversos, etc, todo esto también han sido estudios observacionales.

No quiero decir que un ensayo clínico sea peor

Pero no siempre será posible, o factible, o ético, realizar un ensayo clínico, y en esos casos ¿por qué no plantear un estudio observacional para responder a la pregunta de investigación?

Obviamente sí que hay mucha gente que está haciendo estudios observacionales para inferir causalidad, y sino que se lo pregunten a Miguel Hernán en el CausaLab, para mi uno de los mayores expertos en este tema y del que estoy aprendiendo muchísimo, pero en mi opinión, y creo que muchos estaréis de acuerdo conmigo, el potencial de este tipo de datos está desaprovechado y se podría hacer mucho más.

Esto me lleva al segundo motivo de ¿por qué no se están aprovechando este tipo de datos para inferir causalidad?

Por qué no se tiene claro cómo debe hacerse.

Piensa que para hacerlo deberemos subir al tercer peldaño de la escalera de causalidad e imaginar ¿qué hubiera pasado si …?

Y ahora sí te respondo a la pregunta inicial:

Sí, sin ningún tipo de duda

Pero (siempre hay un pero) solo será posible en algunos casos.

Si no tienes datos de LDL en tus bases de datos observacionales, o los datos que tienes son de muy mala calidad, no podrás estimar el efecto que tienen las estatinas sobre la enfermedad cardiovascular, ¡aunque tengas datos de 20 millones de personas! Te falta la variable principal.

Y finalmente, muy importante

SOLO PODREMOS INFERIR CAUSALIDAD CON DATOS OBSERVACIONALES DE LA PRÁCTICA CLÍNICA SI EL ESTUDIO SE PLANTEA BIEN, SI SE DISEÑA BIEN.

El principal problema que tienen algunos estudios publicados con datos observacionales es que el diseño no se ha planteado bien.

Si tenemos en cuenta que no siempre será posible, y que cuando sí sea posible entonces deberá plantearse bien, podremos inferir causalidad con datos observacionales de la práctica clínica.

Ahora te estarás preguntando… ¿y cómo se plantea bien? ¿Cuáles son estos errores que se cometen?

La semana que viene más, que sino se hace muy largo y te cansas de leerme 😊

Solo una última reflexión antes de irme…

¿Por qué no utilizar la evidencia científica de las dos fuentes de la mejor manera posible?

Depende de la situación será mejor utilizar un ensayo clínico o será mejor utilizar un estudio observacional.

Podemos complementar los resultados de uno con los resultados de otro, o allí donde uno no pueda llegar, podemos ayudarnos del otro.

De esta manera podremos construir mejores estudios observacionales si tenemos ensayos clínicos ya realizados y, viceversa, podremos construir mejores ensayos clínicos si ya tenemos estudios observacionales.

¿Te gustaría que viniera a tu centro a dar este seminario de una hora?

Solo tienes que decírmelo, a mí ¡me encantará hablar de estos temas!