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</front><body><![CDATA[   <font face="verdana" size="2">     <center>    <p><font size="4">Los L&iacute;mites de los Ensayos Cl&iacute;nicos o la Reunificaci&oacute;n de la Epidemiolog&iacute;a </font></p>    <p>&nbsp;</p></center>     <p>En un reciente art&iacute;culo publicado en la revista Health &amp; Place, Emch y colaboradores ponen en evidencia que la eficacia obtenida en los ensayos cl&iacute;nicos no es homog&eacute;nea, y es dependiente de variables contextuales. Los autores usaron los datos de un ensayo doble ciego que ten&iacute;a por objetivo evaluar la eficacia de dos vacunas para el c&oacute;lera en 62 285 individuos de Bangladesh, cuyos resultados despu&eacute;s de tres a&ntilde;os de seguimiento fueron de 50 % para una vacuna y 52 % para la segunda (1).</p>     <p>A estos datos se adicionaron los provenientes de encuestas demogr&aacute;ficas y de sistemas de informaci&oacute;n geogr&aacute;fica con datos de nivel hogar para las mismas regiones de donde proven&iacute;an los participantes. Esto permiti&oacute; identificar que la eficacia es dependiente de la edad promedio en los vecindarios, el porcentaje de individuos vacunados, la densidad poblacional, el porcentaje de hind&uacute;es, la tasa de alfabetismo, el porcentaje de hogares campesinos, la tasa migratoria neta, la distancia a un r&iacute;o y la distancia al centro de salud (1).</p>     <p>Este hallazgo pone, nuevamente (2,3), en entredicho al ensayo cl&iacute;nico como dise&ntilde;o epidemiol&oacute;gico ideal y realza la importancia de comprender el proceso de inferencia causal desde una perspectiva de niveles m&uacute;ltiples (4). El encontrar que las variables ambientales se asocian con el diferencial en la eficacia no es m&aacute;s que una prueba de la existencia de la falacia psicolog&iacute;stica; es decir, el error inferencial asociado a la no inclusi&oacute;n de variables de nivel ecol&oacute;gico cuando se realizan estudios con variables medidas a nivel individual, como suele ser frecuente en los estudios epidemiol&oacute;gicos. </p>     <p>&iquest;Cu&aacute;ntos ensayos cl&iacute;nicos y estudios observacionales podr&aacute;n tener este tipo de problemas? Esta pregunta, a&uacute;n sin respuesta, suscita gran inquietud ya que no hay m&eacute;todos est&aacute;ndar para hacer estas evaluaciones. Su impacto no es predecible, pero pone de manifiesto la importancia de enfoques epidemiol&oacute;gicos no muy convencionales, como son los de la epidemiolog&iacute;a social, en temas que hace pocos a&ntilde;os parec&iacute;an alejarse de los determinantes distales y reducir la salud-enfermedad de los individuos a simples consecuencias de factores de riesgo individuales.</p>     <p>La integraci&oacute;n de la epidemiolog&iacute;a cl&iacute;nica con la epidemiolog&iacute;a social, que suele considerarse imposible debido a sus muy dis&iacute;miles aproximaciones es ahora requerida. Evidencias como la aqu&iacute; rese&ntilde;ada muestran la necesidad de reunificar todas las vertientes epidemiol&oacute;gicas en una &uacute;nica, renovada en sus conceptos y m&eacute;todos, y consecuentemente m&aacute;s capaz de entender la complejidad de la salud-enfermedad de individuos y poblaciones.</p>     <p>&Aacute;lvaro Javier Idrovo. Instituto Nacional de Salud P&uacute;blica. Cuernavaca, M&eacute;xico</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>Referencias</b></font> </p>     <p>   1. Emch M, Ali M, Acosta C, Yunus M, Sack DA, Clemens JD. Efficacy calculation in randomized trials: Global or local measures? Health Place. 2007;13:238-48.    <br>   2. Kaptchuk TJ. The double-blind, randomized, placebo-controlled trial: Gold standard or golden calf? J. Clin. Epidemiol. 2001;54:541-9.    <br>   3. Concato J, Shah N, Horwitz RI. Randomized, controlled trials, observational studies, and the hierarchy of research designs. N. Engl. J. Med. 2000; 342:1887-92.    <br>   4. Diez-Roux AV. Bringing context back into epidemiology: variables and fallacies in multilevel analysis. Am J Public Health 1998; 88:216-22.      <br> </p> </font>      ]]></body>
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