Un meta-análisis muestra que la respuesta placebo crece con el tamaño muestral en ensayos sobre síntomas negativos de la esquizofrenia

Una nueva meta-revisión sobre ensayos clínicos en esquizofrenia arroja luz sobre un problema persistente en la investigación de los síntomas negativos, uno de los aspectos más difíciles de tratar del trastorno. Aunque diversos mecanismos de acción añadidos al tratamiento antipsicótico han mostrado eficacia en metaanálisis de pequeña escala, estos resultados no se han replicado de forma consistente en ensayos multicéntricos de gran tamaño.

El objetivo principal del estudio fue evaluar si el tamaño muestral y, en particular, el comportamiento del grupo placebo podrían explicar esta discrepancia. Para ello, los autores realizaron una meta-regresión que analizó el papel de moderadores como el número de participantes, el número de centros y la “densidad de reclutamiento”.

La revisión incluyó 159 comparaciones activo–placebo, con 13. 020 participantes distribuidos en ocho mecanismos de acción y más de la mitad de los ensayos realizados en múltiples centros. Se encontraron diferencias significativas entre grupos para cuatro mecanismos, pero con un patrón claro: los tamaños del efecto disminuían a medida que aumentaba el número de participantes (b = −0. 60) y de centros (b = −0. 33).

Este descenso se explicaba principalmente por una mayor mejoría en el grupo placebo (b = −0. 45), mientras que la mejoría en el grupo activo no variaba de forma significativa. Como consecuencia, los efectos entre grupos se observaron sobre todo en ensayos pequeños: aquellos con ≤150 participantes, ≤10 centros y una media superior a 20 participantes por centro.

Los autores concluyen que esta “inflación placebo” asociada al tamaño muestral parece improbable que tenga un origen fisiológico y apunta, más bien, a problemas de gestión de los centros en los ensayos grandes. También advierten que los métodos actuales de cálculo de potencia estadística no capturan este fenómeno de “deflación” del tamaño del efecto, lo que incrementa el riesgo de errores tipo II en estudios con grandes muestras o demasiados centros.

Resumen modificado por Cibermedicina

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