Combinando RCTs y datos del mundo real para obtener mejores ideas de investigación

Los Ensayos Controlados Aleatorios (ECA) son el método más confiable para probar la causa y efecto en la investigación. Proporcionan evidencia sólida para decisiones en campos como la medicina y la economía. Sin embargo, los ECA tienen serios desafíos. Por ejemplo, en enfermedades raras, puede que no haya suficientes pacientes para reclutar, lo que lleva a resultados limitados. Esto muestra la necesidad de otros métodos que trabajen junto a los ECA.

Los Datos del mundo real (DWR) son datos recolectados en entornos cotidianos sin intervenciones específicas. Esto puede incluir cosas como registros de salud electrónicos, datos de comportamiento en línea y conjuntos de datos gubernamentales. El DWR es beneficioso porque proporciona grandes cantidades de datos y puede mostrar resultados a largo plazo. Sin embargo, carece de aleatorización, lo que puede llevar a Sesgos por factores no medidos.

Para mejorar las estimaciones de causa y efecto, combinar ECA con DWR, conocido como Fusión de Datos, puede ser muy útil. Las agencias regulatorias, como la FDA y la EMA, están apoyando cada vez más el uso de DWR para respaldar decisiones sobre la efectividad de los medicamentos, especialmente para enfermedades raras. Por ejemplo, aprobaron un medicamento para la enfermedad de Fabry usando tanto resultados de ECA como DWR.

El objetivo principal de la fusión de datos es ganar eficiencia. Agregar DWR a los ECA puede mejorar la capacidad para detectar efectos del tratamiento en la población en general y en grupos específicos. Aunque el DWR es rico en información, también puede introducir sesgos debido a su falta de aleatorización. Para reducir este sesgo, algunos métodos utilizan solo el grupo de control del DWR, mientras que otros incorporan datos de tratamiento también.

Este documento revisa una variedad de técnicas de fusión de datos, centrándose en sus suposiciones y limitaciones. Al simular situaciones del mundo real, identificamos compensaciones comunes entre los métodos, ayudando a los investigadores a elegir el enfoque más adecuado para una mejor Inferencia causal.

#Entendiendo los ECA y sus Limitaciones

Los ECA se consideran el estándar de oro para establecer causa y efecto porque son entornos cuidadosamente controlados. Sin embargo, no están exentos de problemas. En casos de enfermedades raras, encontrar participantes adecuados puede ser complicado, limitando el poder estadístico de los ensayos. Esto plantea la necesidad de métodos complementarios que puedan trabajar junto a los ECA.

El DWR está siendo más accesible e incluye conjuntos de datos recopilados sin ningún diseño específico. Ejemplos son los registros de salud electrónicos y los datos de comportamiento de los usuarios. El DWR es valioso debido a su accesibilidad y capacidad para mostrar resultados a lo largo del tiempo. Desafortunadamente, la falta de aleatorización en las asignaciones de tratamiento puede introducir sesgos por variables no medidas.

Combinar ECA y DWR ha llevado al desarrollo de varias técnicas de fusión de datos. La fusión de datos se define como la integración de múltiples conjuntos de datos recopilados bajo diferentes condiciones. Reconociendo la necesidad de evidencia del mundo real, agencias como la FDA y la EMA promueven su uso, especialmente para enfermedades raras.

El objetivo principal de la fusión de datos es lograr una mayor eficiencia. Al complementar los ECA con DWR, los investigadores pueden aumentar el poder estadístico de las estimaciones del efecto del tratamiento. Sin embargo, mientras que utilizar DWR es útil, los investigadores deben ser conscientes del potencial de sesgo de confusión debido a la ausencia de aleatorización. Algunas técnicas abordan esto integrando solo el grupo de control del DWR, conocido como controles externos o históricos.

Los enfoques comunes para la fusión de datos incluyen métodos de prueba y agrupamiento, métodos bayesianos y varias técnicas de optimización. Cada método tiene sus fortalezas y debilidades, que se discutirán en detalle.

#Ganancias de Eficiencia a Través de la Fusión de Datos

Un beneficio clave de la fusión de datos es lograr ganancias de eficiencia. Al utilizar DWR junto con ECA, los investigadores pueden fortalecer el poder estadístico de las estimaciones del efecto del tratamiento en diferentes grupos. Mientras que el DWR proporciona información rica, también introduce el desafío del sesgo de confusión. Una forma de abordar esto es centrándose solo en el grupo de control del DWR, lo que puede mitigar el sesgo.

Muchos métodos buscan encontrar un equilibrio entre reducir la varianza y manejar el sesgo. Algunos enfoques incluyen estimadores al estilo de James-Stein, promedios ponderados de estimaciones del efecto del tratamiento y técnicas bayesianas. Estos métodos abordan la delgada línea entre riesgo y recompensa al integrar diferentes fuentes de datos.

Otra ventaja de la fusión de datos es su potencial para mejorar la generalizabilidad y adaptabilidad. Los ECA a menudo tienen criterios de elegibilidad estrictos, lo que los hace poco representativos de la población objetivo. Al reponderar subgrupos o extrapolar basándose en DWR, los investigadores pueden abordar problemas de generalizabilidad. Además, el DWR puede combinarse con ECA para estudiar impactos a largo plazo, ampliando aún más el horizonte de análisis y prediciendo resultados.

A pesar de los numerosos nuevos métodos propuestos en la literatura reciente, entender sus aplicaciones apropiadas en configuraciones específicas puede ser complicado. Mientras que algunas encuestas han delineado estos métodos, los estudios de simulación completos suelen ser escasos. Este documento tiene como objetivo abordar esta brecha en el conocimiento mediante la evaluación sistemática de varias técnicas a través de simulaciones.

#Revisión y Comparación de Métodos de Fusión de Datos

En esta sección, exploraremos diferentes técnicas de fusión de datos, sus filosofías subyacentes, suposiciones y cómo manejan las ganancias de eficiencia.

#Métodos de Prueba y Agrupamiento

Los métodos de prueba y agrupamiento son populares para combinar resultados de múltiples estudios. Por lo general, comienzan con la hipótesis nula de que las estimaciones causales de diferentes fuentes son iguales. Si esta hipótesis se cumple, los investigadores pueden combinar los datos para el análisis. Sin embargo, al tratar con datos experimentales pequeños, las pruebas de hipótesis pueden no tener suficiente poder, lo que dificulta detectar discrepancias.

Otro método, la Integración Elástica, investiga la estimación semiparamétrica eficiente de la heterogeneidad del efecto del tratamiento (HTE). Los autores proponen una estadística que prueba la validez de ciertas suposiciones sobre los datos y decide si combinar conjuntos de datos basándose en esta prueba.

El Experiment-Selector Cross-Validated TMLE (ESCV-TMLE) combina múltiples conjuntos de datos usando un enfoque de validación cruzada. Selecciona un diseño adecuado basado en posibles reducciones en el error cuadrático medio (MSE). Esta técnica es flexible en la elección de qué datos agrupar, lo que la hace adaptable a varios escenarios.

#Préstamo Dinámico Bayesiano

Los métodos de préstamo dinámico bayesiano incorporan estudios históricos para crear distribuciones previas informativas. Estos métodos pueden descontar información conflictiva de fuentes externas mientras integran información valiosa.

#Métodos de Combinación Ponderada

Otro enfoque de fusión de datos es crear un estimador como una combinación ponderada de estimaciones de ECA y DWR. El peso elegido minimiza una función de pérdida específica, generalmente el MSE. El desafío radica en estimar con precisión el peso, ya que los sesgos podrían no capturarse efectivamente.

#Métodos de Corrección de Sesgo

Varios métodos de corrección de sesgo buscan aprovechar los datos de ECA para corregir sesgos encontrados en las estimaciones de DWR. Estos métodos utilizan las robustas estimaciones causales de los ECA para ajustar estimaciones derivadas de datos observacionales, lo que permite conclusiones más confiables.

#Ajuste Pronóstico

Desarrollos recientes incluyen técnicas como PROCOVA, que integra un modelo de puntuación pronóstica derivado de datos históricos para mejorar el grupo de control de los ECA. La principal ventaja es que protege contra errores de tipo I, lo cual es crítico para decisiones regulatorias.

#Estudios de Simulación

Para evaluar el rendimiento de varios métodos de fusión de datos, se realizan simulaciones completas. Estas simulaciones reflejan condiciones realistas al introducir diferentes variables, sesgos no medidos y heterogeneidad en el tratamiento.

La configuración incluye típicamente una mezcla de covariables continuas y binarias, asegurando que los datos reflejen situaciones del mundo real. El objetivo es evaluar cómo se comportan los diferentes métodos bajo diversas circunstancias y qué compensaciones presentan.

#Resultados de las Simulaciones

Las simulaciones proporcionan información sobre diferentes métodos de fusión de datos. Por ejemplo, los métodos que ofrecen grandes ganancias de poder cuando los sesgos son bajos pueden enfrentar problemas de cobertura en casos extremos. Esto crea una compensación entre lograr eficiencia y mantener estimaciones confiables.

Varios métodos exhiben un patrón en el que equilibran el sesgo con la varianza. Cuando el sesgo de DWR es pequeño, los métodos son más efectivos en reducir el MSE. Sin embargo, a medida que el sesgo aumenta, la ganancia en eficiencia puede no ser suficiente para compensar el sesgo resultante.

#La Importancia de las Suposiciones

Un punto esencial en la fusión de datos es la validez de las suposiciones subyacentes. Las violaciones de comparabilidad y intercambiabilidad pueden impactar significativamente los resultados. Abordar estas suposiciones será crucial para mejorar la efectividad de la inferencia causal.

#Orientación Práctica para Investigadores

Elegir el método de fusión de datos adecuado es crítico para el éxito. Diferentes métodos vienen con sus propios conjuntos de suposiciones, fortalezas y desafíos.

#Marco de Decisión Paso a Paso

1. Identificar la Pregunta de Investigación: Entender la pregunta causal específica es esencial.

2. Determinar la Disponibilidad de Datos: Evaluar los tipos de conjuntos de datos disponibles, centrándose en si el DWR incluye sujetos tratados.

3. Elegir el Método: Basado en las necesidades de investigación y los datos disponibles, navegar a través de las opciones de combinar ECA y DWR efectivamente.

4. Considerar Tipos de Resultado: La naturaleza del resultado (continuo o binario) dará forma a la selección de un método apropiado para la fusión de datos.

5. Evaluar Compensaciones: Entender las compensaciones inherentes entre sesgo y eficiencia, lo que influirá en la calidad de las conclusiones obtenidas de los datos combinados.

#Conclusión

La fusión de datos presenta una valiosa vía para mejorar la inferencia causal en la investigación. Al combinar efectivamente ECA con DWR, los investigadores pueden obtener perspectivas que mejoran la eficiencia general mientras abordan los desafíos del sesgo y la incertidumbre.

Los diversos métodos disponibles ofrecen flexibilidad, permitiendo a los investigadores adaptar sus enfoques según escenarios específicos y disponibilidad de datos. Sin embargo, la consideración cuidadosa de las suposiciones y posibles trampas es vital para lograr resultados confiables.

Siguiendo un marco estructurado, los investigadores pueden navegar por las complejidades de la fusión de datos, contribuyendo en última instancia a una toma de decisiones más informada en una variedad de campos. Futuros estudios aplicarán las perspectivas adquiridas de este documento a ejemplos del mundo real, demostrando las implicaciones prácticas de estas técnicas de fusión de datos.