Un estudio de simulación sobre la aleatorización adaptativa al resultado en ensayos clínicos de múltiples brazos

La aleatorización de pacientes entre tratamientos con probabilidades iguales en ensayos clínicos es el método establecido para obtener comparaciones imparciales. En los últimos años, motivados por consideraciones éticas, muchos autores han propuesto la aleatorización adaptativa al resultado, en la que las probabilidades de aleatorización son desiguales, basadas en datos provisionales, para favorecer los brazos de tratamiento que tienen resultados más favorables. Aunque ha habido una controversia sustancial respecto a los méritos y defectos de la aleatorización adaptativa frente a la aleatorización igual, aún no ha habido un estudio de simulación sistemático en el entorno de múltiples brazos. Se realizó un estudio de simulación para evaluar cuatro métodos diferentes de aleatorización adaptativa bayesiana y compararlos con la aleatorización igual en ensayos clínicos de cinco brazos. Todos los métodos de aleatorización adaptativa incluyeron un período inicial de calentamiento con aleatorización igual y alguna combinación de otras modificaciones para evitar probabilidades de aleatorización extremas. Se evaluaron ensayos con o sin un brazo de control, utilizando diseños que pueden terminar brazos prematuramente por futilidad y seleccionar uno o más tratamientos experimentales al final. Los diseños se evaluaron bajo una variedad de escenarios y tamaños de muestra. Para ensayos con un brazo de control y un tamaño máximo igual de 250 o 500, varios métodos de aleatorización adaptativa comúnmente utilizados tienen probabilidades muy bajas de seleccionar correctamente un tratamiento verdaderamente superior. De los estudiados, el único método de aleatorización adaptativa con propiedades deseables tiene un período de calentamiento con aleatorización igual y, posteriormente, probabilidades de aleatorización restringidas al intervalo 0.10-0.90. Comparado con la aleatorización igual, este método tiene un desbalance favorable en el tamaño de muestra pero una menor probabilidad de seleccionar correctamente un tratamiento superior. En ensayos de múltiples brazos, comparados con la aleatorización igual, varios métodos de aleatorización adaptativa comúnmente utilizados ofrecen probabilidades mucho más bajas de seleccionar tratamientos superiores. Aparte del método de aleatorización, realizar un ensayo de múltiples brazos sin un brazo de control puede llevar a probabilidades muy bajas de seleccionar cualquier tratamiento superior si las diferencias entre las probabilidades de éxito de los tratamientos son pequeñas.