El objetivo de todo médico es optimizar el resultado del paciente mediante una toma de decisiones precisa.

Durante los últimos treinta años, la medicina basada en la evidencia (MBE) ha sido la piedra angular de este proceso de decisión, proporcionando un enfoque estructurado sobre los resultados de la investigación clínica, es decir, la mejor “evidencia externa”, así como la experiencia clínica personal y la experiencia del paciente.

La “evidencia” se proporciona para una variedad de niveles, desde opinión de los expertos (la más baja, la llamada opinión basada en la eminencia) medicamento) hasta ensayos clínicos aleatorios (ECA) y sus metaanálisis (el nivel más alto).

La consecuencia de esta clasificación fue que los ECA son ampliamente considerados como el mejor diseño de investigación que proporciona una estructura para la recopilación de datos, mitigar el sesgo y generar información confiable y aplicable.

Los ECA suelen realizarse en entornos controlados. Entornos que involucran poblaciones específicas de pacientes, bien definidos, criterios de inclusión y exclusión, y estandarizados

Sin embargo, los ECA tienen limitaciones inherentes, tales como, la no asegurada igualación entre intervención y grupo de control, estimación no siempre precisa del efecto de la intervención, posible efecto no explorado completamente de las covariables, y aplicabilidad en poblaciones estrictamente seleccionadas. La último limitación puede implicar, por ejemplo, dificultades en el caso de comorbilidades, cada vez más posibles debido a la población envejecimiento. Es importante señalar que los ECA deben concebirse como “parte de un programa acumulativo […] para descubrir no "lo que funciona", sino "por qué las cosas funcionan". En cualquier caso, a pesar de todas estas limitaciones, los ECA, cuando están disponibles, proporcionan la evidencia para elegir un tratamiento, incluidos medicamentos, cirugía y cualquier otro tipo de tratamiento como la radiología intervencionista o radioterapia.

Debemos señalar que la lógica profunda de los ECA se basa en la dificultad para probar dos (o más) tratamientos/intervenciones diferentes en el mismo paciente al mismo tiempo, lo que prácticamente borra cualquier variabilidad y factores de confusión.

Por esta razón, los ECA se pensaron y se practican como una sustituto de una comparación intraindividual, que es la mejor manera teórica y verdadera de proporcionar evidencia clínica.

Así, en primer lugar, destacamos que para el diagnóstico por imagen, la comparación intraindividual es en la mayoría de los casos posible.

Siempre que sea posible, se realizarán estudios comparativos prospectivos intraindividuales.

La conclusión es que, para los programas de detección, los ECA son esencial para eliminar sesgos y evaluar el impacto social.

Sin embargo, en la era actual de big data e inteligencia artificial, la posición de los ECA como el nivel superior de evidencia podría ser remodelado por el creciente papel de los llamados "evidencia del mundo real" que incorpora datos de rutina práctica clínica y proporciona información adicional sobre tratamiento y resultado diagnóstico.

PUNTOS DEBILES:

. La publicación es una opinión sobre el valor de los ensayos clínicos aleatorizados como la estrategia para conseguir la máxima medicina basada en la evidencia.

. Los autores no valoran completamente las posibles implicaciones de las nuevas técnicas de inteligencia artificial en la valoración de la medicina basada en la evidencia.

. Posible sesgo de los autores por su análisis de ejemplos en radiología de mama o de próstata.

PUNTOS FUERTES:

. Es una crítica constructiva sobre la consideración de los ensayos clínicos aleatorizados como la estrategia para conseguir la máxima medicina basada en la evidencia.

. Realización de propuesta sobre cambios para mejorar las bases de la medicina basada en la evidencia.

. Es una publicación reciente (2024) que tiene en cuentas las publicaciones publicadas en los últimos años.

REVISOR: Dr Salvador Pedraza

Editor de la sección de Educación (FORA).