Interpretar un estudio de la investigación de cáncer

Carolyn Vachani, RN, MSN, AOCN
The Abramson Cancer Center of the University of Pennsylvania
Ultima Vez Modificado: 18 de junio del 2009

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Mientras que los pacientes y su abogado/caregivers hacen más educados sobre su diagnosis del cáncer, pueden comenzar a leer una información más detallada, incluyendo los papeles de investigación y Cobertura de la conferencia de OncoLink. La sopa del alfabeto de las abreviaturas y de los términos usados en estos estudios puede ser resistente descifrar. Muchos abastecedores del healthcare han tomado cursos del nivel de universidad para aprender esta terminología y todavía para tener un rato difícil que lo explicaban. Esta lista contiene algunos de los términos considerados comúnmente en estudios, y puede ayudar a interpretar mejor los resultados.

Para comenzar, usted debe entender los fundamentos sobre ensayos clínicos. OncoLink tiene varios artículos acerca de ensayos clínicos y participando en ellos. Un ensayo clínico es un estudio que compara a grupos de pacientes que reciben una nueva o experimental intervención (el grupo experimental) con los grupos que reciben el estándar del cuidado o del placebo (el grupo de control). La intervención puede ser una medicación, grupo de ayuda, un cierto tipo de educación, una vacuna, o cualquier tratamiento. Todos los participantes de ensayo, ninguna materia que agrupen están adentro, deben recibir y firmar una forma del consentimiento y tener el ensayo explicado a ellos por el médico o la enfermera. Todos los ensayos son repasados por un grupo imparcial llamado el comité examinador institucional (IRB) para la seguridad y el control de calidad.

Un ensayo clínico no puede probar cada uno en la población, así que el grupo de pacientes que son estudiados es una estimación para cómo la población entera respondería a la terapia. Las pruebas estadísticas se utilizan para analizar los resultados del estudio, que pueden incluir tarifas de la supervivencia, supervivencia en meses/años, tiempo a la progresión de la enfermedad, y la calidad de las medidas de la vida, entre otras cosas. Los investigadores utilizan diversas medidas y pruebas dependiendo se está analizando de qué. Estos términos son algunos que usted puede ver utilizado en los resultados de ensayo.

Tarifa de ventaja clínica: CBR también llamado, este valor es el total de todos los respondedores completos, de todos los respondedores parciales, y de ésos con la enfermedad estable para 6 meses o más. Básicamente, éste es el número de los pacientes que derivaron cualquier ventaja de la intervención.

Termine a respondedores: Éste es el número de los pacientes que tumores desaparecieron después de la intervención. Esto se pudo también llamar remisión completa.

Intervalo de la confianza: Cualquier resultado en un ensayo clínico es solamente una estimación de la población entera. Un estudio da un intervalo de la confianza (ci) como gama que reflejaría el efecto verdadero sobre la población entera. Este valor nos dice cómo es exacto es nuestro cálculo estadístico, y nos da una estimación de la cantidad de error implicada en nuestros datos. Por ejemplo, en la “supervivencia total de el 81% (ci 78%-83% del 95%)”: el 81% es la supervivencia total mala del grupo, con una probabilidad del 95% que el resultado de la población bajará en la gama de 78%-83% (el tamaño de la gama se llama el error de estándar). Un ci del 95% es equivalente a un valor de p de 0.05, un ci del 90% es equivalente a un valor de p de 0.01.

Grupo de control: Éste es el grupo de los pacientes que se están utilizando para comparar al grupo experimental. En algunos estudios, el grupo de control pudo ser un grupo de los individuos sanos que son similares en edad y otras características demográficas; en otros, puede ser un grupo de pacientes con la misma enfermedad, recibiendo la terapia estándar.

Persiana doble: Un ensayo utiliza cegar doble para evitar que el paciente o su médico sepa qué tratamiento está consiguiendo el paciente. Esto previene cualquier “efecto del placebo”, o la ocasión que el resultado sea debido al paciente o al doctor pensando que están consiguiendo la medicación o no. El cegar doble puede ser hecho dando al grupo de control una píldora del azúcar, mientras que el grupo experimental consigue la medicación nueva, y el farmacéutico que es el único para saber quién consigue lo que (y él o ella no está diciendo!). Un estudio puede ser cegado (es decir. el solo cegar) permitiendo que el médico sepa quién está consiguiendo la droga experimental, solamente guardando a los pacientes de saber lo que están consiguiendo.

Grupo experimental: Éste es el grupo de los pacientes que consiguieron la intervención que era probada. Se compara a un grupo de control, que puede conseguir la terapia o el placebo estándar.

Cociente del peligro: La hora es una manera de resumir la diferencia entre dos curvas de la supervivencia. En un ensayo, la supervivencia se traza en un gráfico con dos curvas, uno que representa el grupo experimental, uno el grupo de control. El índice en un cierto plazo los cambios de la supervivencia. La hora es una representación numérica de una comparación entre las dos curvas de la supervivencia. Si las dos curvas de la supervivencia son iguales, la hora es 1 y no hay diferencia de la supervivencia entre los dos grupos. Una hora sobre 1 significa que el tratamiento experimental es menos eficaz que el tratamiento del control y por lo tanto perjudicial a la supervivencia; cuanto más alto es el valor, menos eficaz la terapia experimental es en vista de supervivencia. Si la hora está debajo de 1, la supervivencia es mayor con la terapia experimental; cuanto más bajo es el valor, más la ventaja de la supervivencia de la terapia experimental.

Mediano: El punto medio es el “centro del paquete.” En este ejemplo de años desde el tratamiento, el punto medio es el tiempo en que la mitad de los pacientes ha tenido más años puesto que el tratamiento y la mitad tienen menos. Por ejemplo, si los pacientes eran 2, 4, 6, 10.8, 12, 12 y 14 años desde el tratamiento, 10.8 es el punto mediados de, o el punto medio. Esto es diferente del medio, que sería el tiempo medio desde el tratamiento.

Medio: El medio es el promedio del grupo.

Tasa de respuesta objetiva del tumor: Éste es el número total de respondedores parciales y de respondedores completos combinados.

Supervivencia total: El OS también llamado, éste refiere a por ciento, a un número o a un rato de la supervivencia de todos los pacientes, sin importar si son enfermedad libre o tienen enfermedad activa.

Valor de P: El valor de P es un término difícil a entender, y requiere una cierta comprensión de la hipótesis nula. La hipótesis de la falta de información indica que no hay diferencia entre los dos grupos que son estudiados y el valor de p está utilizado para probar o para refutar esto. El valor de P es una prueba estadística usada para medir cuánto evidencia allí está contra la hipótesis nula y para probar la significación estadística. Los investigadores utilizan un valor de p de 0.05 o menos para decir que la intervención tenía un efecto y son estadístico significativos. Un valor de p de 0.001 <sería tan estadístico significativo. Pero, usted puede recordar que cuanto más bajo es el valor de p, convenciendo el resultado. (Véase la “energía” para otra advertencia)

Respondedores parciales: Éste es el número de los pacientes que tumores disminuyeron de tamaño. Algunos estudios dictarán qué porcentaje de la disminución se requiere para contar como respuesta parcial.

El placebo controló: Un ensayo placebo-controlado compara la intervención experimental a un placebo. En este método, cada uno consigue algo; por ejemplo, el grupo experimental tomaría 2 dosis al día de la medicación que es probada. El grupo del placebo tomaría a 2 dosis de una píldora del azúcar al día, aunque “cegarían” a ambos grupos, significando ellos no sabe si están consiguiendo la píldora del azúcar o la medicación verdadera.

Energía: Tél acciona de un estudio es su capacidad de detectar una diferencia verdadera en los resultados de los grupos de estudio. Se utiliza en planear un estudio y dicta el número de los participantes necesitados para detectar una diferencia predeterminada en los resultados. Si es un estudio “underpowered” porque tiene demasiados pocos participantes, puede no poder detectar una diferencia. Puede ser una razón que el valor de p que resulta no es estadístico significativo.

Supervivencia libre de la progresión: PFS también llamado, éste refiere al número, por ciento, o la época de la supervivencia (en días, meses, o años) antes de la enfermedad del paciente progresa se repite.

Seleccionado al azar: En un ensayo seleccionado al azar, asignan los participantes aleatoriamente a uno de los brazos del tratamiento. Esto es hecha a menudo por una computadora, con el proceso siendo similar al tirón de una moneda. Los pacientes o sus médicos no tienen ninguna opción o control sobre a los cuales asignen el grupo del tratamiento ellos.

Retrospectivo: Un estudio retrospectivo mira detrás qué efecto tenía algo en un grupo. Por ejemplo, si deseo saber los síntomas del cáncer de pulmón predicen la etapa en la diagnosis, podría mirar detrás los expedientes de la gente con el cáncer de pulmón para determinarme qué síntomas divulgaron a cuando fueron diagnosticados, y correlacionar esto con su etapa. Esto no es tan confiable como un ensayo que siga en un cierto plazo delantero que va la gente.

Enfermedad estable: Éste es el número de los pacientes que tumores no crecieron ni se contrajeron. Se utiliza típicamente con un período definido; por ejemplo, el ensayo puede especificar la “enfermedad estable para 6 meses o más”.

Estadístico significativo: Este término se utiliza para determinar si la intervención (droga, grupo de ayuda, vacuna, etc) es la causa de la diferencia estadística en resultados entre los dos grupos estudiados, o si los resultados habrían podido diferenciar apenas por casualidad. Los investigadores utilizan un valor de p de 0.05 o menos para decir que la intervención tenía un efecto y son estadístico significativos. No es bastante para comparar el resultado de un grupo contra el resultado del otro grupo. Muchas otras variables considerado, incluyendo el número de participantes, tiempo de la carta recordativa, y cómo el resultado se aplica a todos los participantes. Tener un valor estadístico significativo es crucial para que un estudio clínico dado determinarse si o no la intervención es eficaz. Usted verá muchos resultados del informe de los estudios que “tienda hacia la significación estadística.” Mientras que esta tendencia puede ayudar a generar preguntas más futuras de la investigación (llamadas hipótesis que genera), no significa que una intervención era eficaz. Decirla que, apenas porque una intervención no resuelve los criterios para la significación estadística, no significa automáticamente no lleva una cierta importancia clínica para un paciente o un grupo dado de pacientes.

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Papers Look at Lung Cancer Factors in Never Smokers

Sep 2, 2014 - A guide to lung cancer in never smokers offers an overview of the disease, a description of the epidemiology and risk factors for lung cancer in those who have never smoked, and differences in molecular profiles between this group and smokers, as published in three papers in the Sept. 15 Clinical Cancer Research.



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