¿Qué sabemos y qué no sobre la vacuna de AstraZeneca/Oxford?

Últimamente ha habido mucho ruido y poca buena información sobre el asunto de la vacuna de la Universidad de Oxford y la farmacéutica AstraZeneca.

En el día de ayer, se publicaba en la revista Nature una carta abordando el tema con el objetivo de aportar luz entre tanta oscuridad que hemos venido observando por varios motivos, como la supuesta relación de fenómenos trombóticos con la vacuna, la controvertida política de comunicación de resultados por parte de la farmacéutica, y los dimes y diretes entre dicha compañía y agencias reguladoras y evaluadoras como el CDC americano y la homóloga europea EMA.

En esta entrada he traducido el contenido de dicha carta para la mejor comprensión y acceso de todo el que tenga interés.

Gracias a los Dres. Smiriti Mallapaty y Ewen Callaway.

El camino se vuelve cada vez más accidentado para una vacuna que, según la mayoría de los investigadores, es segura y eficaz y tiene un enorme potencial para proteger a grandes rangos de la población mundial. Menos de un día después de que la Universidad de Oxford y la empresa farmacéutica AstraZeneca informaran de los primeros resultados positivos del ensayo más grande hasta ahora de su vacuna COVID-19, los profesionales del Centro de control de enfermedades (CDC) que supervisa el ensayo cuestionaron las afirmaciones sobre la eficacia de la vacuna.

“El mundo, la especie, depende de esta vacuna. Esta es la vacuna por valor de 2.500 millones de personas ”, dice Eric Topol, médico-científico y director del Instituto Traslacional de Investigación Scripps en La Jolla, California. Las preguntas persistentes sobre el último ensayo son «un verdadero lío», agrega.

El último desarrollo podría equivaler a “nada más que un tecnicismo”, dice Stephen Griffin, virólogo de la Universidad de Leeds, Reino Unido. Pero destaca cuestiones relacionadas con la forma en que se comunican los datos de prueba a través de comunicados de prensa.

La noticia llega una semana después de que varios países de Europa detuvieran temporalmente el proceso de vacinación para revisar datos relacionados con la aparición de algunos casos de eventos trombóticos. Desde entonces, la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) sigue considerando segura la vacuna de AZ y sigue recomendando su uso al igual que la Organización Mundial de la Salud (OMS).

¿Cuál es el papel de la vacuna en la pandemia?

A diferencia de muchas de las vacunas, que son caras y deben almacenarse a temperaturas muy bajas, la vacuna Oxford-AstraZeneca se puede guardar en un refrigerador común y cuesta unos pocos dólares por dosis. Y, debido a que se espera que se produzca a gran escala, podría desempeñar un papel fundamental para paliar la pandemia.

Por el momento, “en muchos países, especialmente en el continente africano, la vacuna AstraZeneca es la única que estará disponible en cantidades sustanciales”, dice Shabir Madhi, vacunólogo de la Universidad de Witwatersrand en Johannesburgo, Sudáfrica.

La vacuna ha recibido la aprobación regulatoria en más de 100 países y debe usarse con confianza, dijo el lunes Kristine Macartney, directora del Centro Nacional de Investigación y Vigilancia de Inmunizaciones de Australia en Sydney. Pero aún no ha sido aprobado en Estados Unidos.

Se han administrado más de 20 millones de dosis en países de la UE y el Reino Unido, al igual que otros 27 millones en India de una versión de la vacuna conocida como Covishield. La vacuna también se está distribuyendo a través del programa COVAX a decenas de países de ingresos bajos y medianos; AstraZeneca ha comprometido 170 millones de dosis para COVAX y planea producir en general 3 mil millones de dosis para fines de 2021.

¿Cómo de efectiva es la vacuna?

El 22 de marzo, la compañía dijo en un comunicado de prensa que un análisis preliminar había encontrado que dos dosis tenían una efectividad del 79% para prevenir el COVID-19 en un ensayo de 32,449 adultos en los Estados Unidos, Perú y Chile. Ningún participante que recibió la vacuna fue hospitalizado o murió, a pesar de que el 60% tenía condiciones preexistentes asociadas con un mayor riesgo de enfermedad grave, como diabetes u obesidad. Sólo se informó de 141 casos de COVID-19 en general, aunque aún no se ha revelado el desglose de los que recibieron la vacuna y los que no.

Al día siguiente, los Institutos Nacionales de Alergias y Enfermedades Infecciosas (NIAID) de EE. UU. dijeron que una junta independiente de monitorización de seguridad de datos (DSMB) que supervisaba el ensayo tenía preocupaciones de que AstraZeneca pudiera haber presentado «información desactualizada» que proporcionaba una visión incompleta de la eficacia de la vacuna . En una carta obtenida por The Washington Post, el DSMB le dijo al NIAID que había instado a la empresa a comunicar una eficacia del 79% al 74%, basándose en datos más actuales.

En una declaración posterior, AstraZeneca dijo que su cifra de eficacia del 79% se había basado en un análisis intermedio de los primeros datos hasta el 17 de febrero, y que aún no ha publicado los resultados finales del ensayo. Esos resultados, agregó la compañía, serían «consistentes con el análisis intermedio». (El 25 de marzo, la prensa de AstraZeneca publicó los resultados actualizados del ensayo que informaron una eficacia general del 76%).

Topol dice que espera que el porcentaje de eficacia final del ensayo se encuentre entre el 60 y el 70%. Esto estaría en línea con ensayos previos realizados en el Reino Unido, Brasil y Sudáfrica, que involucraron a más de 20.000 participantes, que informaron eficacias que oscilaron entre el 60% y el 70%. Pero estos se basaron en resultados combinados de múltiples ensayos con diferentes regímenes de dosificación, estudios que la EMA describió como «subóptimos».

Hubo «muchas afirmaciones sobre datos relativamente débiles», dice Hilda Bastian, científica independiente que estudia la medicina basada en la evidencia en Victoria, Australia, pero el ensayo detrás de las últimas estimaciones de eficacia debería producir datos mucho más sólidos. Aunque es imposible comparar directamente, la cifra general se acerca al 66% de eficacia de la vacuna COVID-19 de Johnson & Johnson, pero es más baja que las cifras de las vacunas fabricadas por Pfizer y Moderna, las cuales tienen una eficacia superior al 90%.

Hasta ahora, no ha habido evidencia de diferencias en eficacia y seguridad en personas de diferentes etnias. El último anuncio indicó que el 22% de los participantes del ensayo eran hispanos, el 8% eran negros y el 4% eran nativos americanos.

¿Cómo de segura es la vacuna?

Esta pregunta cobró gran importancia durante la última semana en Europa, cuando más de 20 países detuvieron el lanzamiento después de informes dispersos de eventos tromboembólicos, principalmente en mujeres de 55 años o menos. Esto, a pesar de que la vacuna ha sido aprobada y distribuida a millones en el Reino Unido, y la OMS continúa recomendando su uso, ya que los beneficios superan los riesgos.

Un comité de expertos de la EMA dijo el 18 de marzo que la vacuna era segura y no estaba asociada con un mayor riesgo de fenómenos trombóticos, pero que no podía descartar un vínculo causal.

Con la publicación de los datos del ensayo provisional, AstraZeneca también dijo que no había identificado ningún problema de seguridad y no había encontrado casos de ese trastorno específico, que se llama trombosis del seno venoso cerebral. «Espero que estos datos sean tranquilizadores», dice Ann Falsey, médica de enfermedades infecciosas de la Universidad de Rochester en Nueva York, quien codirigió el ensayo. Pero otros investigadores advierten que la condición podría ser demasiado rara, apareciendo en una o dos personas entre un millón, para aparecer en una prueba de decenas de miles.

En un trabajo aún no publicado, científicos de Noruega y Alemania han informado de un posible mecanismo por el cual la vacuna podría haber causado condiciones raras de coagulación de la sangre, así como un posible tratamiento.

¿Qué tan bien funciona la vacuna en las personas mayores?

Los primeros estudios incluyeron muy pocos participantes mayores de 55 años para que los investigadores supiesen si la vacuna ofrece la misma protección a las personas mayores que a las más jóvenes. “Ese fue un agujero bastante grande en los datos”, dice Griffin.

Esta falta de evidencia significó que algunos países, incluido Alemania, inicialmente no aprobaran la vacuna para las personas de 65 años o más. Pero Alemania, posteriormente revisó sus pautas para incluir a todos los adultos, después de revisar estudios de Inglaterra y Escocia. Esos estudios mostraron «una fuerte protección contra la hospitalización, la muerte y las enfermedades», dice Macartney.

Los datos del ensayo provisional de AstraZeneca sugieren que la vacuna tiene una eficacia del 80% para prevenir el COVID-19 entre las personas de 65 años o más, que constituían el 20% de los participantes del ensayo. El comunicado de prensa no indica cuántos casos de COVID-19 se encontraron en esta cohorte, pero Falsey dijo el lunes que había suficientes infecciones en el grupo de mayor edad para permitir una comparación estadísticamente significativa.

¿Cuál es el momento óptimo de administración de las dosis?

La pauta de dosificación óptimo no ha sido clara desde que se anunciaron los primeros resultados en noviembre, lo que reveló que un subconjunto de participantes que habían recibido accidentalmente menos concentración de principio activo en su primera dosis tenían menos probabilidades de desarrollar COVID-19. Un análisis posterior sugirió que el aumento de la protección no se debió a un error de dosificación, sino al mayor tiempo entre dosis.

Los primeros ensayos se diseñaron originalmente para un régimen de una dosis, pero los investigadores decidieron agregar un refuerzo después de que los datos mostraran que una sola dosis no producía una respuesta inmune lo suficientemente fuerte. Probaron un rango de intervalos entre dosis, de 4 a 12 semanas.

Los resultados provisionales de AstraZeneca no añaden más claridad sobre cómo optimizar la dosificación, porque todos los participantes recibieron dos dosis con cuatro semanas de diferencia. Falsey dice que un periodo más largo probablemente induciría una respuesta inmune más fuerte, pero un intervalo más breve es más práctico en medio de una pandemia. La OMS recomienda un intervalo de 8 a 12 semanas.

¿Cuál será el impacto de la confusión de esta semana en el despliegue en EE. UU.?

Falsey dijo el lunes que AstraZeneca planeaba solicitar una autorización de uso de emergencia ante la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) en las próximas semanas, y espera obtener la aprobación en abril.

Stephen Evans, bioestadístico de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, espera que la FDA vuelva a encarrilar la reputación de la vacuna. A diferencia de otros reguladores, la FDA utiliza datos de ensayos sin procesar para realizar su propio análisis. «Creo que la forma en que se enderezará el barco es mediante el escrutinio de la FDA», dice Evans, quien espera que eventualmente autorice la vacuna.

No está claro si la vacuna se implementará ampliamente en los Estados Unidos, que está al mismo nivel que las dosis de vacuna de Pfizer, Moderna y Johnson & Johnson. Pero a los investigadores les preocupa que la confusión sobre la eficacia de la vacuna AstraZeneca afecte la aceptación mundial. “Lo que más me angustia es el efecto en los países de ingresos bajos y medianos: perderán la confianza”, dice Evans.

Esta incertidumbre sólo se suma a las consecuencias de las pausas en Europa la semana pasada. “Las decisiones que se tomen en el norte global pueden tener consecuencias sustanciales”, advierte Madhi.

¿Cómo se comporta la vacuna Oxford-AstraZeneca frente a variantes?

Una gran pregunta que enfrentan todas las vacunas desde que comenzaron a surgir nuevas variantes de virus el año pasado, algunas más transmisibles que las variantes anteriores, es qué tal funcionan las vacunas contra ellas. El análisis preliminar en un ensayo del Reino Unido de la vacuna AstraZeneca encontró que proporcionó un nivel similar de protección contra la variante B.1.1.7, detectada por primera vez en el Reino Unido, como lo hizo contra variantes preexistentes.

Pero la situación con B.1.351, detectada por primera vez en Sudáfrica, es más complicada. Un pequeño estudio allí, de unos 2,000 adultos menores de 65 años, encontró que no protegía contra el COVID-19 leve a moderado de esa variante. Sudáfrica ha suspendido el lanzamiento de la vacuna AstraZeneca, pero la OMS aún recomienda su uso en regiones donde circulan variantes preocupantes.

Pronto, AstraZeneca comenzará ensayos con vacunas de próxima generación que funcionarán contra todas las variantes actuales del SARS-CoV-2, dijo Mene Pangalos, vicepresidente ejecutivo de investigación y desarrollo de biofármacos de la compañía, en una conferencia de prensa virtual el 23 de marzo. Agregó que espera que estén disponibles para su uso a fines de 2021.

¿Qué podemos hacer las personas vacunadas para la COVID19?

Las vacunas para la COVID19 están funcionando, y poco a poco vemos los efectos a nivel poblacional. El CDC ha publicado nuevas recomendaciones en lo relativo a medidas a considerar en los contactos con otras personas en una situación pandémica con un porcentaje de población ya vacunada.

Hay que recordar que estas recomendaciones aplican para las vacunas actualmente en uso en territorio estadounidense, Pfizer-BioNTech, Moderna, y Johnson and Johnson [J&J]/Janssen, y que además, a medida que la evidencia científica surge y se actualiza las recomendaciones podrían sufrir modificaciones.

Para una breve revisión de las vacunas aprobadas y sus características podeís visitar este estupendo resumen del New York Times

Serían éstas que ponemos abajo:

Las vacunas actualmente autorizadas en los Estados Unidos son altamente efectivas para proteger a las personas vacunadas contra el COVID-19 sintomático y grave, así como de la muerte.

Además, un creciente conjunto de evidencia sugiere que las personas completamente vacunadas tienen menos probabilidades de tener una infección asintomática y potencialmente menos probabilidades de transmitir el SARS-CoV-2 a otras personas. Aún se está investigando cuánto tiempo dura la protección de la vacuna y cuánto protegen las vacunas contra las variantes emergentes del SARS-CoV-2. Hasta que se sepa más y aumente la cobertura de vacunación, algunas medidas de prevención seguirán siendo necesarias para todas las personas, independientemente del estado de vacunación. Sin embargo, los beneficios de reducir el aislamiento social y relajar algunas medidas, como los requisitos de cuarentena, pueden superar el riesgo residual de que las personas completamente vacunadas se enfermen con COVID-19 o transmitan el SARS-CoV-2 a otras personas. Además, tomar medidas para relajar ciertas medidas para las personas vacunadas puede ayudar a mejorar la aceptación y la absorción de la vacuna COVID-19. Por lo tanto, hay varias actividades que las personas completamente vacunadas pueden reanudar ahora, con bajo riesgo para ellas mismas, siendo conscientes del riesgo potencial de transmitir el virus a otras personas.

Para los propósitos de la guía, las personas se consideran completamente vacunadas contra COVID-19 ≥2 semanas después de haber recibido la segunda dosis en una serie de 2 dosis (Pfizer-BioNTech o Moderna), o ≥2 semanas después de haber recibido una única dosis. -dosis de vacuna (Johnson y Johnson [J&J] / Janssen).

† Esta guía se aplica a todas las personas completamente vacunadas. Sin embargo, las personas deben hablar con su proveedor si tienen alguna pregunta sobre su situación individual, como afecciones inmunodeficientes u otras inquietudes.

En los espacios públicos, las personas completamente vacunadas deben seguir las pautas para protegerse a sí mismas y a los demás, incluido el uso de una mascarilla bien ajustada, distanciamiento físico (al menos 2 m), evitar multitudes, evitar espacios mal ventilados, cubrirse al toser y estornudar, lavarse las manos a menudo. Las personas completamente vacunadas aún deben estar atentas a los síntomas de COVID-19, especialmente después de una exposición a alguien con COVID-19 sospechado o confirmado. Si se presentan síntomas, todas las personas, independientemente del estado de vacunación, deben aislarse y ser evaluadas clínicamente para detectar COVID-19, incluida la prueba del SARS-CoV-2, si está indicada.

Recomendaciones para visitar con otras personas en entornos privados

Las visitas o pequeñas reuniones probablemente representen un riesgo mínimo para las personas completamente vacunadas. Las reuniones medianas o grandes y las que incluyen a personas no vacunadas de hogares diferentes aumentan el riesgo de transmisión del SARS-CoV-2. Aunque el riesgo de enfermedad puede ser mínimo para la persona completamente vacunada, deben tener en cuenta el riesgo potencial de transmitir el virus a otras personas si se infectan, especialmente si visitan a personas no vacunadas con mayor riesgo de contraer una enfermedad grave por COVID. -19 o que tienen personas no vacunadas con mayor riesgo de enfermedad grave en sus propios hogares. Las personas completamente vacunadas no deben visitar ni asistir a una reunión si han dado positivo por COVID-19 en los 10 días anteriores o si están experimentando síntomas de COVID-19, independientemente del estado de vacunación de las otras personas en la reunión.

Visitas entre personas totalmente vacunadas

Es probable que las visitas en interiores entre personas completamente vacunadas que no usan máscaras o que no están físicamente alejadas entre sí son de bajo riesgo. Por ejemplo, si está completamente vacunado, es probable que tenga un riesgo bajo de invitar a otros amigos completamente vacunados a cenar dentro de su residencia privada.

Visitas entre personas totalmente vacunadas y personas no vacunadas

Es probable que las visitas en interiores entre personas completamente vacunadas y personas no vacunadas que no usan mascarillas bien ajustadas o que no están físicamente alejadas entre sí tienen un riesgo bajo para las personas vacunadas.

Por lo tanto, el nivel de precauciones que se tomen debe estar determinado por las características de las personas no vacunadas, que permanecen desprotegidas frente al COVID-19.

Personas vacunadas que visitan a personas no vacunadas de un solo hogar que no tiene personas en riesgo de COVID-19 grave

Si las personas no vacunadas son de un solo hogar que no tiene personas en riesgo de COVID-19 grave, pueden visitar a personas completamente vacunadas en el interior, sin que nadie use mascarillas, con un bajo riesgo de transmisión del SARS-CoV-2. Por ejemplo, los abuelos completamente vacunados pueden visitar el interior con su hija sana no vacunada y sus hijos sanos sin usar mascarillas o distanciamiento físico, siempre que ninguno de los miembros de la familia no vacunados corra el riesgo de contraer COVID-19 grave.

Personas vacunadas que visitan a personas no vacunadas de un solo hogar que tiene personas en riesgo de COVID-19 grave

Si alguna de las personas no vacunadas o los miembros de su hogar tienen un mayor riesgo de COVID-19 grave, todos los asistentes deben tomar precauciones, incluido el uso de una mascarilla bien ajustada, mantenerse al menos a 2 m de distancia de los demás y visitar al aire libre o en espacios bien ventilados.

Por ejemplo, si una persona completamente vacunada visita a un amigo no vacunado que tiene setenta años y, por lo tanto, está en riesgo de padecer una enfermedad grave, la visita debe realizarse al aire libre, con mascarillas bien ajustadas y manteniendo la distancia física.

Personas vacunadas que visitan a personas no vacunadas de varios hogares al mismo tiempo

Si las personas no vacunadas provienen de varios hogares, existe un mayor riesgo de transmisión del SARS-CoV-2 entre ellas. Por lo tanto, todas las personas involucradas deben tomar precauciones, incluido el uso de una máscara bien ajustada, mantenerse al menos a 2 m de distancia de los demás y visitar al aire libre o en un espacio bien ventilado.

Continuando con el ejemplo anterior, si los abuelos completamente vacunados están visitando a su hija no vacunada y sus hijos y los vecinos no vacunados de la hija también vienen, la visita debe realizarse al aire libre, con mascarillas bien ajustadas y manteniendo la distancia física, debido al riesgo que representan el uno para el otro los dos hogares no vacunados.

Reuniones medianas o grandes

Todas las personas, independientemente del estado de vacunación, deben adherirse a la guía actual para evitar reuniones en persona de tamaño mediano o grande y seguir cualquier guía local aplicable que restrinja el tamaño de las reuniones. Si deciden participar, las personas completamente vacunadas deben seguir cumpliendo con las medidas de prevención que reducen la propagación, incluido el uso de una mascarilla bien ajustada, mantener la distancia física de los demás y lavarse las manos con frecuencia.

Otras actividades personales o sociales fuera del hogar.

El riesgo de infección por SARS-CoV-2 durante actividades sociales públicas, como cenar en el interior de un restaurante o ir al gimnasio, es menor para las personas completamente vacunadas. Sin embargo, aún se deben tomar precauciones ya que el riesgo de transmisión en estos entornos es mayor y probablemente aumenta con la cantidad de personas no vacunadas presentes. Por lo tanto, las personas completamente vacunadas que participan en actividades sociales en entornos públicos deben seguir siguiendo todas las pautas para estos entornos, incluido el uso de una máscara bien ajustada, mantener la distancia física (al menos 2m), evitar multitudes, evitar espacios mal ventilados, cubrirse la tos y estornuda y se lava las manos con frecuencia.

Viajar

En este momento, los CDC no han emitido ninguna recomendación al respecto.

Gracias por leerlo. Si has llegado hasta aquí por favor comparte para que más gente esté informada !

Casualidad vs. Causalidad

¿Existen las casualidades? ¿Viven más los casados?
La ciencia habla de ‘causalidad’ en lugar de ‘casualidad’


¿Y qué diferencia hay profe?

Veamos

Éste es un tema complejo y por eso daremos una visión general y accesible, nada de retorcer mucho la cosa ok? Primero definamos ‘causa’ ¿os parece?

Podemos definir causa de una enfermedad todo acontecimiento que juega un papel fundamental en producir su ocurrencia

https://books.google.com/books/about/Epidemiolog%C3%ADa_moderna.html?hl=ES&id=ZeBdtVrJiwkC

La causalidad fue estudiada por filósofos como Tales de Mileto, Aristóteles, Kant, Hume o Wartofsky, cada uno con un punto de vista diferente pero con un elemento en común:

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para todo lo que ocurre de haber un causa, un origen y es un objetivo fundamental de la ciencia buscar y encontrar relaciones causales entre fenómenos. La causalidad es recíproca del azar.

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En las relaciones causales pueden identificarse un elemento inicial o causa, un elemento final o efecto y la relación entre ambos.

La definición del elemento inicial depende del modelo utilizado; las causas pueden ser acciones intencionales, no intencionales, atributos… El efecto se define en términos de cambio con respecto a su situación previa o a lo que hubiera ocurrido si no hubiera habido causa. La relación entre ambos puede definirse como una función o condición.

La relación causal a su vez podrá ser:

■ Necesaria y suficiente: un factor es necesario (es decir, se produce la enfermedad sólo si
se halla presente el factor), y suficiente la exposición siempre lleva a la enfermedad).
Muy infrecuente.

■ Necesaria pero no suficiente: se requiere más de un factor, por lo general, en una secuencia temporal. Los estadios de comienzo y progresión asociados con los modelos de carcinogénesis son un ejemplo de este tipo de relación causal.

■ Suficiente pero no necesaria: un factor específico puede causar una enfermedad, pero otros factores por sí mismos pueden causar la misma enfermedad.

■ Ni suficiente ni necesaria: un factor específico puede combinarse con otros factores y producir una enfermedad. Sin embargo, puede producirse la enfermedad incluso en ausencia del factor. Propio de enfermedades crónicas

acepidemiology.org

Pero profe, siempre que se produce una exposición y un deselance, el primero es la causa del segundo?

NO.

La asociación entre una exposición y un resultado o desenlace puede deberse a:

■ Carácter espurio (es decir, artefacto): la asociación es el resultado de un error o sesgo en el diseño, la ejecución o el análisis del estudio

■ Factor de confusión: la relación entre una exposición y el desarrollo de una enfermedad se distorsiona por una variable adicional. Para ser una variable de confusión, dicha variable ha de asociarse tanto con la exposición como con la enfermedad

■ Azar: siempre existe la posibilidad de que una asociación observada sea debida sólo al azar

■ Causalidad: una asociación debida a un mecanismo causal puede determinarse generalmente
después de que se hayan considerado los tres mecanismos anteriores y hace referencia a un factor que, de modo directo o indirecto, causa el desenlace observado. ¿Profe y eso de la confusión qué es?

Es cuando se produce la asociación exposición desenlace únicamente porque un tercer factor distinto se asocia tanto con la exposición como con el desenlace.
aeped.es/sites/default/…

https://pbs.twimg.com/media/EulTXbvXMAMaler.png

La asociación observada es verdadera, pero no es causal. Un ejemplo habitual de confusión es la relación entre el consumo de alcohol, el cáncer de pulmón y fumar cigarrillos. Los individuos que fuman más cigarrillos tienden a tomar más bebidas alcohólicas, y los individuos que fuman más cigarrillos tienen mayor riesgo de cáncer de pulmón. En este caso, lo que ocurre es que fumar es factor de confusión de forma que la asoc. entre bebidas alcohólicas y el cáncer de pulmón no es causal. Después de controlar el hecho de fumar cigarrillos, desaparece la asociación entre consumo de alcohol y cáncer de pulmón. Las características básicas de la relación causal son:

•la temporalidad, es decir, la causa precede al efecto
•la dirección, o sea que la relación va de la causa al efecto
•la asociación, que se entiende como una cuantificación de la constancia de la relación. Seguimos (ya casi estamos perdonad 😉)

El concepto de causalidad, alude a la relación entre dos o más acontecimientos cuya ocurrencia consistente y secuencia de aparición permiten atribuir a uno de ellos la aparición del otro. En biomedicina y biología en general, hay varios modelos causales propuestos:

mscbs.gob.es/biblioPublic/p…

👉Modelo de Koch-Henle. Sugerido por Koch en 1882, a propósito de la tuberculosis y paradigmático en el estudio de las enfermedades infecciosas.

👉Modelo de Austin Bradford-Hill. Se conocen como criterios de Bradford Hill, aunque estrictamente no son criterios, es paradigmático en el estudio de las enfermedades no infecciosas. Conlleva una relación causal no necesaria y no suficiente.

edwardtufte.com/tufte/hill

➡️Fuerza de la asociación: cuanto más fuerte sea la asociación (p. ej., riesgo relativo u oportunidad
relativa), mayor probabilidad de que la relación sea causal.
➡️Consistencia: la asociación se observa de modo repetido en estudios llevados a cabo por personas diferentes

➡️Especificidad: puede aislarse una exposición específica de otras, y asociarse con una enfermedad
específica.
➡️Temporalidad: el factor que se supone ha causado la enfermedad tiene que haberse producido o presentado antes del desarrollo de la enfermedad.

➡️Gradiente dosis-respuesta: existe una relación entre la dosis y la respuesta, de modo que a medida que aumenta la exposición, aumenta también el riesgo de desarrollo de la enfermedad o su gravedad. ➡️Verosimilitud: la relación es explicable de acuerdo con los conocimientos actuales. Obviamente hoy día desfasado.

➡️ Coherencia: la asociación no entra seriamente en conflicto con la historia y la biología del proceso de la enfermedad.

➡️ Prueba experimental: los experimentos apoyan la asociación.

➡️ Analogía: previamente, se han descrito ejemplos de asociaciones similares Ensayo original de Austin Bradford-Hill.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1898525/

Decir que los criterios de Bradford, se publicaron sólo 12 años después del descubrimiento de la famosa doble hélice del ADN por Watson-Crick, así que merece la pena leer este artículo donde se actualiza y reinterpretan sus criterios en el siglo XXI.

https://ete-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12982-015-0037-4

👉Modelo de Rothman. Tiene más contenido teórico y contempla las relaciones multicausales. Fue desarrollado en el ámbito de la epidemiología y es el más adaptado alos métodos estadísticos multivariantes.

Define como causa a todo acontecimiento, condición o característica que juega un papel esencial en producir un efecto.

https://academic.oup.com/aje/article/141/2/90/158074

Y profe, ¿es lo mismo asociación/relación que causalidad?

No.

Una asociación puede definirse como la dependencia estadística que existe entre dos o más factores, donde la ocurrencia de un factor aumenta (o disminuye) a medida que varía el otro Para apoyar la existencia de causalidad se requiere un nivel probatorio superior. Una asociación causal (o relación de causa-efecto) se manifiesta cuando el cambio en la frecuencia o intensidad de la exposición es seguido por un cambio en la frecuencia o intensidad del efecto. POR TANTO, la existencia de asociación no implica necesariamente causalidad.

https://apic.org/

Antes de seguir profe. Entonces

¿Qué es un factor de riesgo? ¿es lo mismo que una causa? Un factor de riesgo será una condición que puede afectar de modo adverso a la salud. Se asocia de modo consistente con una mayor probabilidad de desarrollo de una enfermedad. Por tanto, los factores de riesgo en un paciente determinado sólo se asocian con una mayor probabilidad de desarrollo de una enfermedad y no implican necesariamente una relación de causa-efecto. El razonamiento básico para establecer una relación causal es la secuencia de eventos, esto es, la causa precede al efecto. Pero cuidado, hay que evitar la falacia circular: “posthoc ergo propter hoc”, es decir, si ocurre después de, es su causa.

Para concluir que dos o más factores tienen relación causa-efecto es necesario demostrar que la asociación entre ellos es válida y causal. Es válida si es real o verdadera, es decir, conlleva un efecto mínimo del azar y del sesgo, o de uno y otro Un sesgo es un error sistemático en el diseño, desarrollo o análisis de un estudio, que da lugar a un resultado que difiere de la verdad.

SPOILER: Otro día hacemos un hilo sobre sesgos En esto es importante el tipo de diseño de estudio que empleemos.

Los dos diseños más habituales son el estudio de casos y controles y el estudio de cohortes, útiles para determinar si existe una asociación.

Por otro lado para comprobar que la relación es causal, se deben considerarlos siguientes aspectos:

➡️Fuerza de asociación. Es la magnitud con que aumenta el riesgo de desarrollar un efecto cuando se presenta una exposición. A > ⬆️, + fuerza de asociación y es mayor la seguridad sobre la causalidad. Hay varias medidas, y en este hilo hablamos de algunas.

➡️Congruencia. Se refiere a si la asociación entre la exposición y el evento ha sido reproducida antes, utilizando diseños diferentes en medios también diferentes.
La mejor evidencia proviene de los estudios de metaanálisis bien diseñados y ejecutados.

Epidemiología clínica https://books.google.es/books?id=Uw3ZfsA8cj0C&printsec=frontcover&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false

De modo general, los diseños epidemiológicos, del más fuerte al más débil, son:
1.• Ensayos clínicos aleatorizados.
2.• Estudios de cohortes.
3.• Estudios de casos y controles y estudios transversales.
4.• Casos clínicos y series de casos.

➡️Relación temporal. La exposición debe anteceder alefecto.
➡️Gradiente dosis-respuesta. A mayor magnitud ointensidad de exposición, debe esperarse que sea mayorla magnitud o intensidad del efecto.

➡️Credibilidad epidemiológica. Si existe asociación, cabe esperar que la distribución geográfica de la exposición sea paralela a la distribución del efecto
➡️Credibilidad biológica. Es la concordancia de laasociación con el conocimiento biológico que se tiene en la actualidad.

➡️Especificidad. Significa que una sola exposición genera un solo efecto y viceversa. Esto no se aplica a los factores de riesgo.
➡️Analogía. Refiere la existencia de una relación causal análoga a la considerada, puede apoyar la causa hipotética x un mecanismo similar. No quisiera terminar sin poner de manifiesto una opinión.

Y es que (podéis corregirme 😉) en cada relación causa-efecto, normalmente, para cada efecto observado no hay una sola causa motivante. En biomedicina, casi todos los eventos/desenlaces/enfermedades, etc tienen un origen multifactorial, ahí detrás hay una intrincada red de causas que motivan lo que observamos. Nada es tan sencillo. Y si han llegado hasta aquí, habrán podido inferir que la relación «estar casado-vivir más», no tiene porqué ser de tipo causal.

O si 😉, ¿quién sabe?

Gracias

Meta análisis. Mirando críticamente

Son tiempo difíciles. Se libra una batalla, apenas conocida por el gran público, contra esos minúsculos seres que se afanan
en sortear los mecanismos de acción del cada vez más escuálido arsenal de agentes prestos a combatir, bajo nuestra más o menos
apropiada indicación.
Seguramente espoleados por la necesidad imperiosa de aportar conocimiento y de ratificar el ya existente, en los últimos tiempos
han proliferado los estudios de diseño conocido como metaanálisis, también en enfermedades infecciosas. En ellos combinamos los
resultados de varios autores con el objetivo de aumentar la potencia de una prueba estadística y obtener información no derivable
de manera fiable de los estudios individuales. Al valorar la consistencia entre diferentes estudios que analizan las mismas variables (e
incluso entre distintos niveles de la variable exposición, como un tratamiento antibiótico), se obtiene un estimador global de la relación
entre las variables analizadas y es posible identificar subgrupos que son particularmente susceptibles a la variable exposición. A priori,
todo parecen ventajas pero OJO: Intentar combinar estudios realizados en diferentes lugares y momentos, sobre distintas poblaciones
y con diseños y criterios diferentes a menudo acarrea problemas. Quizás el más importante, y que es motivo de esta entrada, es que
los resultados de los estudios combinados sean estadísticamente diferentes entre sí causando por tanto una heterogeneidad que no
puede obviarse al realizar un metaanálisis. En ello influyen cuestiones metodológicas y biológicas, ya que es posible que haya una
justificación causal para la heterogeneidad. De hecho, este tipo de análisis busca no sólo detectarla sino intentar explicar sus causas,
ya que existen procedimientos para neutralizarla como el análisis estratificado, la metaregresión o el metaanálisis acumulado.Merece
la pena conocer entonces qué estadísticos se usan frecuentemente para analizar la heterogeneidad y su interpretación práctica. En
el caso que nos ocupa, el contraste de hipótesis de la heterogeneidad, se establece mediante el estadístico Q, de forma que si Q
tiene un valor elevado y el valor de p es estadísticamente significativo o próximo a la significación, se rechaza la homogeneidad de
los estudios y por tanto la capacidad de combinarlos se pone en tela de juicio. Se suele exigir un valor d p superior a 0,1 como falta
de evidencia de heterogeneidad porque este test tiene poca potencia. Dicho de otro modo, no ser capaz de rechazar la hipótesis de
homogeneidad no significa que no exista heterogeneidad. Con muestras pequeñas no es posible detectar diferencias y con muestras
grandes se pueden detectar diferencias que son irrelevantes.
Una alternativa interesante puede ser el estadístico I cuadrado (I2), que cuantifica el grado de heterogeneidad y que además es comparable
entre distintos metaanálisis. Proporciona una medida de la inconsistencia entre los resultados de los estudios considerados
ya que describe directamente el porcentaje de la variabilidad total entre estudios que es debida a la heterogeneidad. En la práctica,
si tenemos I2= 0% se considera que hay ausencia de heterogeneidad, I2=25% baja heterogeneidad, I2=50% moderada y I2=75%
heterogeneidad alta.
El metaanálisis es una buena herramienta, pero no todo vale. Se ha de estudiar la heterogeneidad de los estudios incluidos en el
mismo y si es posible “controlarla”. Además, hay que evitar los sesgos y analizar con métodos estadísticos apropiados, pero ésa es
otra historia.

Biomarcadores y cómo los comparamos

Si quieres llegar rápido, camina solo. Pero si lo que quieres es llegar lejos, hazlo acompañado

Como pieza inaugural, quisiera compartirles un comentario que hice hace algún tiempo para la revista AEI (http://www.saei.org/revistas-aei) Avances en Enfermedades Infecciosas. En ella, comentaba algunos aspectos claves relativos al análisis de biomarcadores biológicos como herramientas de predicción en la investigación en Ciencias de la Salud. En estos tiempos de #COVID19, necesitados como estamos de alguna bala mágica que nos ayude a mitigar los efectos de la acuciante pandemia, ya en su tercera ola nacional y mundial en el momento de escribir estas líneas, se me ha ocurrido, que saber comparar biomarcadores, sea cual fuere el tipo, de manera que el resultado cuente con aval estadístico, podía serles de interés.

Bien, el enfoque es práctico. Desde mi punto de vista, y por la experiencia de revisar y escribir algún que otro artículo, me centraré en comentar qué es exactamente lo que solemos hacer para medir y comparar estos biomarcadores, y qué deberíamos hacer según dicta el método ;).

Qué solemos hacer
Una pequeña pincelada teórica: ¿qué es un biomarcador?. La teoría dice que un biomarcador es una característica o cambio fisiológico,
celular, bioquímico o morfológico cuantificable y evaluable a nivel molecular que actúa como indicador de un proceso biológico
normal o patológico, o como respuesta a una intervención terapéutica. Todos tenemos integrado por ejemplo qué significan los niveles
séricos de leucocitos por encima de un determinado dintel. Pues bien, recientemente, el estudio de diferentes biomarcadores,
como indicadores de riesgo, diagnóstico o pronóstico está cobrando relevancia con especial énfasis en el área de las enfermedades
infecciosas, fundamentalmente debido a la posibilidad que nos ofrecen de conocer de forma precoz y poco invasiva la predisposición
a desarrollar un determinado síndrome o la presencia de una patología determinada. Existe gran cantidad de de literatura en
este sentido, sobre todo comparando la utilidad, y de forma más concreta, la capacidad o potencia diagnóstica o pronóstica de
varios de ellos entre si. El paso siguiente es evaluar la “calidad” de estos biomarcadores, es decir, su validez, calculando sensibilidad,
especificidad y valores predictivos. Adicionalmente, y como medida global de la exactitud de la prueba, se pueden construir curvas
ROC para comparar de forma cuantititativa ambos biomarcadores y calcular el ABC para cada uno de ellos. Aquel que ofrezca un
área mayor (idealmente superior al 85%), será considerado el de mayor utilidad y por ende más recomendable (más allá de consideraciones
monetarias de cuál determinación es más o menos rentable). En otras palabras, con la diferencia observada entre ambos,
meramente numérica, estaremos asumiendo que tenemos elementos de juicio para rechazar la hipótesis nula y aceptar sin reparos
la hipótesis alternativa (ambos son diferentes), y además, que uno es mejor que otro… Con las implicaciones que ello puede tener.


Qué deberíamos hacer
Las curvas ROC se utilizaron por primera vez en Medicina en el campo del radiodiagnóstico y en 1981 para evaluar pruebas de laboratorio.
En 1985, Carson et al. (JAMA 1985; 253: 665-669) la emplearon por primera vez el análisis cuantitativo en un estudio de
comparación de cuatro técnicas analíticas para la determinación de fosfatasa ácida prostática en casos de sospecha de cáncer de
próstata. Y en 1988, Elizabeth DeLong publicó su test DeLong (Biometrics 1988; 44:837-45), una prueba de correlación no paramétrica
para comparar las ABC de diferentes curvas ROC. Por ir resumiendo, en el caso que nos ocupa y que hemos comentado en la primera
parte de este artículo, al comparar la validez de dos (o más) biomarcadores mediante la construcción de curvas ROC, no debemos
quedarnos en la simple comparación numérica y visual de sus ABC (por muy llamativas que nos parezcan). Deberíamos evaluar esta
diferencia (a fin de cuentas hacer el contraste de hipótesis) mediante un test estadístico adecuado que avale los resultados de esa
comparación. Y para ello contamos con el test DeLong. Es accesible, robusto y sencillo de realizar con diversos paquetes de software.

Hilos de Twitter de Dr Antonio Gutiérrez

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