Os experimentos aleatórios controlados, famosos RCTs (Randomized Controlled Trials), trazem consigo alguns problemas no que diz respeito aos indivíduos que fazem parte do estudo. Pense, por exemplo, num indivíduo que faz parte de um estudo com um novo remédio que deve ser tomado para baixar seu colesterol. É impossível para o cientista que está realizando o estudo saber se o paciente vai tomar ou não o remédio. É impossível também ele fazer com que o indivíduo não desapareça do nada. Para lidar com estes problemas, é comum adotamos a abordagem Intenção-de-Tratar (nome traduzido diretamente de Intention to Treat). Apenas para facilitar a escrita, chamaremos a abordagem de sua abreviação no inglês, ITT.
A análise com a abordagem ITT consiste em incluir todos os indivíduos randomizados nos grupos ao qual foram designados. Isto é, uma vez randomizado no grupo X, o indivíduo será analisado, no grupo X, independente da adesão, tratamento recebido ou desvio de qualquer protocolo. Como consequência, a abordagem evita estimativas demasiadamente otimistas da uma intervenção – que ocorreria como consequência da retirada de não-conformistas – e aceita que os desvios de protocolo são possíveis na prática clínica real.
Primeiro, lembre-se que quando falamos de um RCT, estamos separamos pacientes entre grupo controle e tratamento (também chamado experimental), onde o primeiro não recebe o tratamento aplicado e o segundo, obviamente, recebe. Suponha que seu RCT consista em testar um novo remédio para emagrecimento. Este remédio deve ser tomado todos os dias em jejum pelos pacientes do grupo de tratamento, enquanto os demais não devem tomar o remédio. É de se esperar que nem todos os pacientes sigam o protocolo do seu experimento. Pode ter quem se esqueça de tomar o remédio ou quem desista do tratamento pela metade. Há três opções neste caso: retirar o paciente da análise, trocar o paciente de grupo ou mantê-lo exatamente onde ele estava no começo.
A opção de retirar o paciente da análise é chamada de per-protocol, enquanto a troca é chamada de as treated. Como você já deve ter deduzido, a terceira opção é o ITT. Ou seja, quando falamos de ITT, estamos considerando que os indivíduos são analisados nos grupos aos quais foram aleatoriamente designados no início do expeirmento.
Colocando números para facilitar o entendimento, consideremos cada grupo com 10 indivíduos (sugiro que você acompanhe este trecho com papel e caneta na mão). Em ambos os grupos, 8 participantes perderam peso. Entretanto, do grupo tratado, os 2 que não perderam peso desviaram do protocolo do experimento e não tomaram o remédio. Fazendo uma análise per-protocol, os 2 participantes são desconsiderados, tendo assim o grupo controle 80% dos participantes perdendo peso e no grupo tratado 100%. Seguindo pela as treated, passamos os 2 indivíduos do grupo tratado para o grupo controle. Desta forma, temos 67% de redução de peso no grupo controle e 100% no tratado. Por fim, para o ITT, mantemos todos os indivíduos nos grupos em que foram alocados, resultando em 80% de redução no peso para os dois grupos.
O ponto positivo mais óbvio desta análise é o fato de manter o tamanho original da amostra, dando maior poder estatístico para suas análises. Sua abordagem, por ser mais conservadora, reduz o erro tipo I do experimento. Além disso, conforme já mencionado acima, a análise ITT reflete o cenário clínico prático, incluindo os desvios de não conformidade e protocolo. A análise ITT mantém o equilíbrio prognóstico gerado a partir da alocação de tratamento aleatório original. Fornece uma estimativa imparcial do efeito do tratamento. Se os indivíduos não aderentes e os desistentes forem excluídos da análise final, isso pode criar importantes diferenças prognosticas entre os grupos de tratamento. Inclusive, indivíduos não aderentes ao protocolo, podem desistir do estudo justamente por conta de sua resposta ao tratamento.
Olhando para os pontos negativos, um paciente que efetivamente não recebeu o tratamento pode estar sendo analisado como tratado, o que compromete o resultado da eficácia do tratamento. Além disso, a heterogeneidade pode ser introduzida se os não-conformistas, os desistentes e os participantes compatíveis forem misturados na análise final. Por fim, o ITT é mais suscetível ao erro tipo II.
Como qualquer método estatístico a ser escolhido em uma análise, a escolha de qual das três abordagens a ser adotada em um RCT é: depende. Quando olhamos para as diretrizes de diversas instituições médicas ou reguladores, o ITT é constantemente citado, seja como uma análise ideal ou como algo adicional, mas necessário.
Exemplo de artigo que aplica ITT:
https://www.nber.org/papers/w22688.pdf
Leitura Adicional:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1968589/
http://departamentos.cardiol.br/dha/revista/13-1/16-dez-mandamentos.pdf
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