Aleatorización estratificada en ensayos clínicos

Actualizado por ultima vez el 10 de noviembre de 2021, por Luis Benites.

Es posible que desee leer este artículo primero: Aleatorización de bloques permutados

¿Qué es la aleatorización estratificada?

aleatorización estratificada

La aleatorización estratificada utiliza bloques permutados dentro de los estratos.

En la aleatorización estratificada (a veces llamada aleatorización de bloques permutados estratificados ), los participantes del ensayo se subdividen en estratos , luego se utiliza la aleatorización de bloques permutados para cada estrato. El objetivo es crear un equilibrio entre los factores clínicos/pronósticos, ya que es posible que el ensayo no tenga resultados válidos si los factores no están bien equilibrados.

Esta forma de aleatorización solo es importante para ensayos clínicos pequeños (menos de 400 pacientes), donde se cree que los factores clínicos conocidos (como el sexo, la edad, el estadio de la enfermedad o la obesidad) afectan los resultados del tratamiento. Los ensayos más grandes no usan la técnica porque es poco probable encontrar desequilibrios en los factores clínicos para un grupo grande aleatorizado.

No intente equilibrar todos los factores clínicos : elija los más importantes. Demasiados estratos pueden resultar en muy pocos pacientes en cada uno. Como extremo, podría terminar con un solo paciente, o incluso cero pacientes, en cada estrato. Por lo tanto, debe mantener los estratos al mínimo. Normalmente se recomiendan entre 1 y 5 factores (es decir, variables de aleatorización); Cada factor suele tener entre 2 y 4 niveles. El número recomendado de factores de estratificación suele ser uno o dos.

El número de pacientes en cada estrato no tiene por qué ser parejo. Lo importante es asegurarse de que se asigne un número igual de pacientes al bloque A o B, lo cual se soluciona si utiliza la aleatorización de bloques permutados dentro de los estratos.

Referencias

:
Polit DF Beck CT (2012). Investigación en Enfermería: Generación y Evaluación de Evidencia para la Práctica de Enfermería , 9ª ed. Filadelfia, EE. UU.: Wolters Klower Health, Lippincott Williams & Wilkins.
Therneau, T. ¿Cuántos factores de estratificación son «demasiados» para usar en un plan de aleatorización? Recuperado el 21 de julio de 2016 de http://www.mayo.edu/research/documents/biostat-57pdf/doc-10027486.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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