Eficacia de pregabalina, gabapentina y duloxetina en el dolor neuropático verificado por el análisis de la curva-p

RESUMEN

Introducción: 

Existe una preocupación creciente entre los clínicos y los investigadores de que muchos resultados publicados en revistas científicas se tratan de falsos positivos.

Objetivo: 

Determinar el valor de evidencia o integridad del cuerpo de la literatura publicada sobre la eficacia de pregabalina, gabapentina y duloxetina en el tratamiento del dolor neuropático.

Métodos: 

Se realizó una búsqueda bibliográfica seleccionando ensayos clínicos aleatorizados que evaluaban la eficacia de pregabalina, gabapentina y duloxetina en dolor neuropático. Se aplicó el análisis de curva-p de los estudios con resultados estadísticamente significativos para estudiar su distribución.

Resultados: 

Se demostró que existía una asimetría significativa a la derecha en la curva-p de los tres fármacos (test continuo p < 0,0001) confirmando el valor de evidencia de los estudios.

Conclusiones: 

Los clínicos, los científicos y las publicaciones científicas deben ser conscientes del problema creciente con el “p-hacking” y sus efectos perjudiciales. Todas las partes comparten la responsabilidad en mantener la integridad científica de la literatura publicada.

INTRODUCCIÓN

El dolor neuropático está causado por una lesión o enfermedad que afecta al sistema nervioso somatosensorial (1). Supone un impacto considerable en la calidad de vida de los pacientes y una carga económica en la sociedad (2-4). El dolor neuropático se considera una entidad clínica específica con múltiples etiologías (1).
Metanálisis recientes recomiendan con un grado de evidencia fuerte el uso como primera línea de tratamiento de gabapentina, pregabalina, duloxetina, venlafaxina y antidepresivos tricíclicos en el tratamiento del dolor neuropático (5). De los ensayos clínicos aleatorizados y controlados que recoge este metanálisis, 7 trabajos de 9 publicados eran positivos con duloxetina, 9 de 14 con gabapentina, 4 de 6 con gabapentina enacarbil y 18 de 25 con pregabalina. La mayoría de estos estudios han sido realizados en pacientes con neuropatía diabética dolorosa, neuralgia postherpética y lesiones medulares. Sin embargo, en estudios reales o de práctica clínica la tasa de mejoría clínica es inferior. Esto puede ser debido a una inexactitud diagnóstica, a una ineficacia relativa de los fármacos o a un conocimiento insuficiente de la efectividad de estos fármacos (6).
Hay que considerar que existe una preocupación creciente entre los clínicos y los investigadores de que muchos resultados publicados en revistas científicas se tratan de falsos positivos, es decir, de errores tipo I, como ocurre en otras disciplinas (7). Hay evidencias de que las revistas, especialmente las de mayor impacto, publican desproporcionalmente resultados significativos (8).
Existen dos tipos reconocidos de sesgos de publicación: a) el efecto “file-drawer”, que tiene lugar cuando el investigador tiende a no enviar sus hallazgos cuando estos han sido negativos (9); y b) el informe selectivo o “p-hacking”, que ocurre cuando los autores manipulan, intencionadamente o no, los datos a través de varios métodos estadísticos hasta obtener hallazgos estadísticamente significativos (10,11). Entre estas técnicas incorrectas podemos incluir los análisis intermedios en la recogida de datos, la inclusión o no de datos extremos, la modificación de los criterios de inclusión, las comparaciones múltiples y los análisis por subgrupos sin correcciones estadísticas. La publicación de falsos positivos es muy perjudicial para el desarrollo de la medicina porque conduce a explorar y a aplicar falsas teorías que suponen desperdicios de recursos económicos y humanos para los investigadores, para los administradores públicos con cambios en la política sanitaria y para los pacientes. Por tanto, la cuantificación de los informes selectivos es de vital importancia (12).
La curva-p es la distribución de los valores de las p estadísticamente significativas (9). Analizando su distribución podemos inferir si los hallazgos de los diferentes estudios tienen valor de evidencia o no. Si la hipótesis nula es cierta (no hay un efecto real de la eficacia del fármaco que queremos estudiar), en un 5 % de los estudios realizados obtendríamos un p valor < 0,05, en un 4 % un p valor de < 0,04, en un 3 % un p valor de < 0,03 y así sucesivamente. La curva-p sería plana u horizontal. Si por el contrario la frecuencia de los p valores muestra una asimetría hacia la derecha (es decir, están más próximos al valor 0,01 que al de 0,05), esto es indicativo de evidencia. De forma inversa, si la mayoría de los valores están cercanos al umbral 0,05, estaríamos ante un claro ejemplo de “p-hacking” o manipulación de resultados.
El objetivo principal del estudio es analizar la eficacia de pregabalina, duloxetina y gabapentina en el tratamiento del dolor neuropático aplicando el análisis de la curva-p.

J.C. Roche Bueno

Servicio de Neurología. Hospital Universitario Miguel Servet. Zaragoza, España

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