Evaluación del efecto de una vacuna contra la influenza en un diseño de estímulo

Muchos experimentos aleatorios sufren de incumplimiento. Algunos de estos experimentos, llamados diseños de estímulo, pueden esperarse que tengan cantidades especialmente grandes de incumplimiento, porque el estímulo para recibir el tratamiento en lugar del tratamiento en sí se asigna aleatoriamente a los individuos. Presentamos un marco ampliado para el análisis de datos de tales experimentos con un tratamiento binario, estímulo binario y covariables de fondo. Hay dos características clave de este marco: usamos un enfoque de variables instrumentales para vincular los efectos de intención de tratar con los efectos del tratamiento y adoptamos un enfoque bayesiano para la inferencia y el análisis de sensibilidad. Este marco se ilustra con un ejemplo médico relacionado con los efectos de la inoculación para la influenza. En este ejemplo, los análisis sugieren que las estimaciones positivas del efecto de intención de tratar no necesitan deberse al tratamiento en sí, sino más bien al estímulo para recibir el tratamiento: se estima que el efecto de intención de tratar para la subpoblación que sería inoculada sin importar si se le da estímulo es aproximadamente tan grande como el efecto de intención de tratar para la subpoblación cuyo estado de inoculación coincidiría con su estado de estímulo (aleatorio) sin importar si se les da o no estímulo. Así, nuestros métodos sugieren que las estimaciones globales de intención de tratar, aunque a menudo se consideran conservadoras, pueden ser demasiado burdas e incluso engañosas cuando se toman como resumen de la evidencia en los datos sobre los efectos de los tratamientos.