18 noviembre 2007

Control de la publicidad de fármacos - ficha 2 - Celecoxib.

¿Por qué retiraron esta pieza publicitaria de Celecoxib?

1) Por generalizar lo que no se debe. No es lo mismo "algún AINE" que "los AINE". Al igual que no es lo mismo "algunos AINE en algunas circunstancias y dosificaciones" que "los AINE".

2) Por decir mentiras. Es imposible demostrar igualdad en contraste de hipótesis; si no se consigue demostrar diferencia es, mientras no se demuestre lo contrario, por falta de potencia del estudio o por mal diseño del mismo. Por tanto, decir que su fármaco muestra un perfil de aumento del riesgo CV "similar" al de "los AINE" es una falacia, por no llamarlo abiertamente una tomadura de pelo.

Os la dejo para que la analicéis detenidamente.

Fuente: lista de distribución de la Subdirección General de Control Farmacéutico y Productos Sanitarios (controlpublicidad@salud.madrid.org)

12 comentarios:

Emilienko dijo...

Una de las cosas que me ha sorpendido al repasar el MIR ha sido que una hipótesis alternativa puede ser aceptada pero nunca rechazada y que la hipótesis nula puede ser rechazada, pero nunca aceptada.

Porque parece que aceptar H1 equivale a rechazar H0 y eso no es así, es una falacia tradicional, como tú comentas.

iRadiologo dijo...

Emilienko, creo q te has liado en tu segundo párrafo. Si *aceptas* H1 (demuestras que hay diferencias, existe evidencia) implica *rechazar* H0. En consecuencia, aceptar H1 si es equivalente a rechazar H0.

Lo que no puedes nunca es aceptar H0.
Puedes afirmar que no tienes evidencia suficiente para demostrar que hay diferencia pero eso no implica que sean iguales (puede estar el estudio mal hecho o no tener potencia suficiente para encontrar diferencias, como dice Isabel).
Esa es la falacia.

Saludos

Cocido con gofio dijo...

Ojorl!

Que la bioestadística es muy "amplia". Sí se puede demostrar "igualdad"... por ejemplo igualdad a la hora de clasificar radiografías como patológicas o no patológicas (índice kappa 1.0). O demostrar correlación (de Spearman por ejemplo). O demostrar similitud igual a uno (en análisis multivariante como en PLS). No todas las técnicas estadísticas son iguales.

Cuando no se muestra diferencias estadisticamente significativas entre dos medias (que es a lo que se refiere isabel) no siempre es porque el tamaño muestral del estudio no sea el suficiente (ojo no confundir tamaño muestral con potencia aunque estén relacionados) o a que el diseño del estudio esté mal.

Aclaremos:

Quieres comparar la media del grupo A, con la media del grupo B. (pongamos glucemia)

Usas T de student.

Decides Delta, el tamaño del efecto que consideras significativo biológicamente (o cĺinicamente). Por ejemplo una diferenca de glucemias de 5mg/dL a mí no me parece significativo como para dar un fármaco frente a placebo. Imaginemos que es de 20mg/dL.

Decides la POTENCIA de la prueba. La potencia es la probabilidad de que si hay una diferencia entre las dos medias de al menos 20mg/dL lo detectes. Generalmente se pone del 80%.

Cuanta más potencia más tamaño muestral necesitas. Y cuanto más pequeña la diferencia que quieres encontrar más tamaño muestral necesitarás.

Así por ejemplo si yo hago un estudio para comparar el coeficiente intelectual entre residentes de medicina y de cirugía, y consigo un tamaño muestral que me permite una delta de 2 puntos de C.I., con una potencia del 99%... y no encuentro diferencias estadísticamente significativas eso quiere decir que:

Hay un 99% de probabilidades de que entre los resis de medicina y de cirugía haya, de media, una diferencia MENOR a 2 puntos en sus coeficientes intelectuales.

En otras palabras: hay un 1% de probabilidades de que haya una diferencia mayor a 2 puntos.

Yo con un resultado así creo que sí consideraría demostrado (sin que quepa duda razonable) que la inteligencia de ambos grupos es la misma.

Otra cosa es que hagas un estudio con un tamaño muestral de mierda, para comparar los C.I. con una potencia del 50% y un delta de 40 puntos. Vale, en ese caso si afirmas que la diferencia entre resis de medicina y cirugía es menor de un 40 (que es decir poca cosa, porque 30 ya es mucha diferencia) acertarás en un 50%, pero fallarás en otro 50%. Efectivamente no has encontrado diferencias estadísticamente significativas, pero tampoco afirmaría yo que son semejantes, sino que el estudio tiene poco tamaño muestral.

Isabel dijo...

Llevas razón, rectifico. Cambio "bioestadística" por "contraste de hipótesis". Pero lo de considerar o no considerar algo demostrado es decisión del lector; si hay un 2% de probabilidades de que lo que se dice no sea cierto, esa probabilidad de error sigue existiendo.

Que hagan la publicidad indicando cifras y no dándote directamente la conclusión. ¿No crees?

Emilienko dijo...

iRadiologo, tienes razón, me he hecho un lío. A lo que me refería en mi segundo párrafo era a que:

No poder aceptar H1 no es lo mismo que rechazar H1 y además que si no se puede aceptar H1, no equivale a aceptar H0.

(en realidad es muy simple, lo que pasa es que confundes una palabra y cambia completamente todo el significado)

Anónimo dijo...

Cocido madrileño con gofio:

No estoy de acuerdo contigo. Incluso aunque tu estudio de esos resultados, no puedes aceptar que haya "igualdad" sino que no hay evidencia para demostrar desigualdad (esto es pregunta de MIR cada 2 x 3).

Imaginate que otro resi de familia hace un estudio similar al tuyo en otro hospital y obtiene resultados diferentes, en concreto encuentra diferencias.
¿Quién tiene razón?

El si puede demostrar estadísticamente que ha encontrado diferencias (independientemente de que su estudio tenga fallos o no, igual el que tiene fallos es el tuyo). No obstante, él tendría evidencia *estadística* para demostrar su hipótesis (H1). Tu no tendrías evidencia *activa* para demostrar la tuya, sólo la ausencia de la misma.

Es como demostrar la existencia de Dios.

Si tu ves a Dios y le sacas una foto, puedes demostrar que Dios existe.

Pero si te pones a buscar por todo el universo y no le ves, nunca podrás afirmar que Dios no existe con total seguridad. En todo caso, podrás afirmar "razonablemente" que "probablemente" no existe :D:D:D

Además esto es el pan de cada día: tu buscas estudios para una cosa concreta y encuentras de todo, algunos afirman que hay diferencia y otros no la encuentrna. Por lo tanto, sería muy presuntuoso que estos últimos afirmasen con seguridad H0.

Saludos

Cocido con gofio dijo...

"El si puede demostrar estadísticamente que ha encontrado diferencias"...

Error: él puede afirmar que existen diferencias entre dos medias con una probabilidad del 95% (si p=0.05)

A lo que voy es que tanto si encuentras diferencias como si no las encuentras juegas con una probabilidad (nunca con una certeza). Se suele admitir como certeza biológica una probabilidad mayor o igual al 95%. Pero eso es solo una convención (en física se usan p's mucho más pequeñas).

En el momento en que usas muestras para inferir (generalizar) resultados sobre poblaciones más grandes admites un error por probabildad. Cuanto mayor sea el tamaño muestral menor el margen de error, pero nunca será igual a cero (Excepto cuando estudias a toda la población).

Anónimo dijo...

"Error: él puede afirmar que existen diferencias entre dos medias con una probabilidad del 95% (si p=0.05)"

¿Y dónde está el error? Él afirma porque demuestra. Y lo demuestra estadísticamente. Y obviamente yo creo que es una obviedad que la bioestadística (que trabaja con muestras) siempre tiene un margen de error (salvo que cojas la muestra entera).

Pero con todo esto no haces más que darme la razón: él ha DEMOSTRADO que HA ENCONTRADO diferencias...con un 95% de probabilidad. Es decir, el no demuestra que las dos medias sean diferentes, sino que ha encontrado diferencias que apoyan la hipótesis (H1) de que lo son.

Y por lo tanto, él tiene evidencia activa a a favor de H1.

No obstante cuando asumes H0 lo haces por pasiva, por ausencia de evidencia a favor de H1 no porque encuentres evidencia a favor de H0.

Por poner un ejemplo, si tu haces un estudio del ibuprofeno vs paracetamol para el tratamiento del dolor por wiitis, lo que vas a buscar son diferencias entre ambos fármacos. Y si no las encuentras dirás que no las has encontrado, no dirás que ambos fármacos son iguales ¿no? ¿Cuántos estudios has visto tu que afirmen igualdad? Dime uno sólo.

Por otro lado, ¿cuántos estudios en medicina has visto tu que tengan como objetivo demostrar igualdad?

Encuéntranos alguno.

Anónimo dijo...

MUY INTERESANTE LA BIOESTADISTICA, PERO RESPECTO A LA PUBLICIDAD DE CELEBREX LO QUE OCURRE ES QUE LA ADMINISTRACION SE LA TIENE JURADA PUES LA JUDICATURA OBLIGO A LA RETIRADA DEL VISADO PUES ESTE SE HABIA INSTAURADO NO POR CUESTIONES DE SEGURIDAD DEL FARMACO SINO POR CRITERIOS ECONOMICISTAS, DE AHI QUE LE BUSQUEN CONSTANTEMENTE LAS COSQUILLAS.

Cocido con gofio dijo...

Anónimo: A ver si me explico mejor.

Una prueba estadística de desigualdad entre dos medias A y B puede "leerse" de dos maneras:

1) Existe una probabilidad del 99% de que haya una diferencia entre A y B mayor o igual a 10 mmHg.
2) Existe una probabilidad del 1% de que la diferencia entre A y B sea menor de 10 mmHg.

Ahora imagina eso mismo pero así:

1) Existe una probabilidad del 1% de que haya una diferencia entre A y B mayor o igual a 10mmHg
2) Existe una probabilidad del 99% de que la diferencia entre A y B sea menor de 10 mmHg.

En este último caso queda estadísticamente demostrada la NO DESIGUALDAD (es decir la igualdad, es decir se acepta la hipótesis nula).

Si como tú dices, nunca se pudiera demostrar la hipótesis nula, no tendría sentido el error tipo II.

Que en los ensayos clínicos lo que se busque es la desigualdad no es por una limitación de la bioestadística, es consecuencia del modelo de comparación contra placebo y el modelo mercantilista del desarrollo de fármacos y tecnologías médicas. Se investiga para introducir novedades (en general novedades más caras), y por eso buscan ser "mejores" que el placebo.

Para encontrar ejemplos de "búsqueda de la igualdad estadística" busca en efectos secundarios indeseables (por ejemplo estudios donde comparen el tratamiento con clopidogrel vs placebo)... lo que les interesa es demostrar que el número de hemorragias digestivas fueron iguales.

Anónimo dijo...

"Para encontrar ejemplos de "búsqueda de la igualdad estadística" busca en efectos secundarios indeseables (por ejemplo estudios donde comparen el tratamiento con clopidogrel vs placebo)... lo que les interesa es demostrar que el número de hemorragias digestivas fueron iguales."

Sí y lo que vas a encontrar son estudios que dirán "no hemos encontrado diferencias estadísticamente significativas en cuanto a hemorragia digestivas entre ambos fármacos".

No vas a encontrar ni un sólo estudio que afirme que ambos fármacos son *iguales* respecto a la hemorragia digestiva. Y si lo encuentras, postealo aquí.

"Si como tú dices, nunca se pudiera demostrar la hipótesis nula, no tendría sentido el error tipo II."


Es que la hipótesis nula no se demuestra, se acepta.

"En estadística, una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario."

Además:

"La hipótesis nunca se considera probada, aunque puede ser rechazada por los datos. Por ejemplo, la hipótesis de que dos poblaciones tienen la misma media puede ser rechazada fácilmente cuando ambas difieren mucho, analizando muestras suficientemente grandes de ambas poblaciones, pero no puede ser “demostrada” mediante muestreo, puesto que siempre cabe la posibilidad de que las medias difieran en una cantidad δ lo suficientemente pequeña para que no pueda ser detectada, aunque la muestra sea muy grande."

http://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hipótesis

Cualquier libro de estadística te dirá lo mismo.

Saludos

Ana dijo...

Agg, socorrooooo!
Resulta que estoy haciendo un curso (por obligación, que no lo he elegido yo) de inferencia bayesiana, me pongo a leeros para relajarme un poco... ¡Y estáis hablando de la "p" y sus compinches!
Oidme, que no, que no, que las pruebas de contraste de hipótesis y la "p" son una engañifa total, que van contra la razón y el sentido común... que el advenimiento de Bayés se acerca y todo el fósforo que habéis gastado en intentar comprender y asimilar la metodología frecuentista ha sido trabajo baldío...
En fin, cuando me entere mejor de la cosa, os diré algo más sólido.
Besicos a tós.

Ana