Comparaciones realizadas de manera injusta

Desenlaces considerados en el grupo equivocado

Look out for treatment comparisons where people’s outcomes were not counted in the group to which they were assigned.

Decidir quién recibe qué tratamiento al azar (aleatoriamente), como por ejemplo sacando nombres de un sombrero o lanzando una moneda, ayuda a asegurar que las personas en los grupos comparados sean lo más parecidas posibles antes de recibir el tratamiento.

Sin embargo, a veces las personas en un estudio no reciben o no toman el tratamiento que les fue asignado. Puede que estas personas sean diferentes de las que sí tomaron el tratamiento asignado. Por lo tanto, no incluir a estas personas en los resultados puede significar que los grupos comparados ya no sean parecidos. Para asegurar que los grupos son similares y que la comparación se hace de manera justa, las personas deben ser consideradas en los grupos a los que fueron asignadas.

Por ejemplo, en una comparación entre cirugía y un fármaco, las personas que mueren mientras esperan la cirugía se deben contar en el grupo de cirugía, a pesar de que no la recibieron. De no ser así, podría parecer que la cirugía es mejor de lo que realmente es.

Si las personas no toman el tratamiento que se les asignó, pueden hacer que el tratamiento parezca menos efectivo de lo que realmente hubiera sido si todos lo hubieran tomado. No obstante, hay menos probabilidades de que los resultados sean engañosos debido a diferencias entre los grupos comparados.

RECUERDA: Valora si los desenlaces de todas las personas se consideraron en el grupo de tratamiento al que fueron asignados.

Recursos y ejemplos

People’s outcomes should be analysed in their original groups (Los desenlaces de las personas deberían analizarse en su grupo original). Blog en inglés de Students 4 Best Evidence.

https://www.students4bestevidence.net/blog/2017/09/29/peoples-outcomes-should-be-analyzed-in-their-original-groups/