Fisioterapia baseada em evidências – Parte III – Intervenção/Tratamento – Randomização e distribuição ou alocação oculta (sigilosa).
Autor: Josevan | Publicado: 2008-06-16T21:30:00-03:00

Este é o terceiro post sobre ensaios clínicos aplicados a fisioterapia baseada em evidências. Nele vamos falar para que e por que randomizar e o que é alocação oculta e a sua importância.http://www.bmj.com/cgi/reprint/323/7310/446.pdfhttp://www.bmj.com/cgi/reprint/319/7211/703.pdfhttp://www.bmj.com/cgi/reprint/318/7192/1209.pdf        Acima, encontram-se os links dos artigos que vamos nos basear para esse tema. Todos foram escritos pelo Bland e pelo Altman que são professores de estatística médica e sempre publicam artigos interessantes no BMJ na área de bioestatística. São artigos escritos com uma linguagem fácil de entender e têm apenas uma ou duas páginas no máximo.        O tipo de estudo mais comum é aquele onde são comparados dois grupos, normalmente um novo tratamento com um alternativo. Se o pesquisador escolher qual paciente vai receber o tratamento “A” ou “B”, provavelmente existirá diferenças clínicas e demográficas entre os grupos. Essa diferença sistemática é chamada de viés e pode superestimar ou subestimar os resultados. Mas, como evitar o viés? Através de uma distribuição dos grupos de forma randômica, em inglês, random allocation. Assim, a principal função da randomização é prevenir vieses.        Existem vários exemplos na literatura de estudos não-randomizados onde o resultado, na grande maioria das vezes (bota maioria nisso), é a favor do novo tratamento ou do grupo intervenção.        Quando os grupos são randomizados a diferença entre os grupos comporta-se como as diferenças entre uma amostra randômica de uma população simples. Então com a randomização garante-se uma chance conhecida, normalmente igual, de receber determinado tratamento, porém não é possível prever qual será esse tratamento.        Existem vários tipos de randomização, tais como: simples, em bloco e estratificada, cada uma com seu objetivo específico. Na randomização simples para dois grupos de tratamento por exemplo, equivale a mesma chance de jogar uma moeda, cara ou coroa, mas na prática não são utilizadas moedas e sim um gerador de números randômicos através de um programa de computador, como o Excel por exemplo.        Uma vez feita a tabela de números randômicos devemos escolher em qual local da tabela começar e para qual direção seguir. No artigo “How to randomise” do Bland & Altman existe uma tabela e algumas sugestões de como utilizá-las. Os autores citam como exemplos atribuir ao tratamento “A” os números de 00 a 49 e “B” de 50 a 99 e ai vocês podem usar a imaginação, contato que a chance seja igual para os grupos.        Com esse tipo de randomização existe a chance de ter mais pacientes em um grupo do que outro. Para evitar essa situação podemos fazer a randomização em bloco. Se considerarmos blocos de quatro, teremos apenas seis possibilidades, são elas:1: A A B B2: A B A B3: A B B A4: B B A A5: B A B A6: B A A B        Assim, podemos voltar na tabela de números randômicos e pegar apenas o primeiro número de cada dezena num intervalo de 1 a 6 e montar nossa seqüência. Segue o exemplo dado no artigo:5 6 2 3 6 que é igual a: B A B A/B A A B/A B A B/A B B A/B A A B.        Pronto, dessa forma os números dentro dos dois grupos nunca vão ser diferentes por mais do que a metade do comprimento do bloco e o tamanho do bloco normalmente  é múltiplo do número de tratamentos.        Mas ainda temos um outro problema, mesmo com esses tipos de randomização não podemos garantir que características como gênero, idade, gravidade da lesão, entre outras, fiquem bem distribuídas dentro dos grupos. Principalmente em estudo com um “n” pequeno (mais pra frente vamos ver quando um “n” é pequeno ou grande).        Para evitar essa situação utilizamos a randomização estratificada com o objetivo de equilibrar características que nós achamos importantes entre os grupos. Para isso, devemos produzir uma lista de randomização em bloco para cada subgrupo ou estrato. Podemos montar quantas listas de randomização sejam necessárias para cada variável, porém devemos usar o bom senso sempre.         Neste link existem outras informações sobre randomização.http://users.med.up.pt/robpinto/tiposderandomizacao.html        Nesta outra página vocês existem vários links para geradores de números randômicos on-line.http://www.sgul.ac.uk/index.cfm?E1FC8186-F89E-2EAA-D880-230F80DF73BACAB35E63-88E4-4358-889C-043A012DF815        Mas apenas uma boa randomização já é suficiente para eliminar todos os vieses? Qual a importância de uma distribuição sigilosa dos pacientes nos grupos de tratamento? O que pode vir a ocorrer caso o pesquisador saiba a seqüência de distribuição dos tratamentos?        O autor chama a atenção para um viés consciente ou subconsciente. Quando a lista de randomização não está facilmente acessível podem ocorrer tentativas de descobrir qual a seqüência por acreditar que vai ser benéfico para um ou outro paciente ou simplesmente por não entender a razão da randomização.        Então, como manter a seqüência sigilosa? De acordo com Altman existem algumas opções:- A pessoa que gerou a lista randômica não dever ser a mesma os critérios de elegibilidade para a entrada do paciente no estudo.- Se possível o mecanismo para distribuição dos grupos devem ser usadas por pessoas não envolvidas na pesquisa.- Uso de um sistema de randomização por central telefônica.- Uso de envelopes selados, opacos e numerados. ** Deve-se ter cuidado com os envelopes selados pois não são totalmente isentos de corrupção. Porém, quando bem feito, é uma ótima opção e a forma de distribuição sigilosa mais utilizada.A alocação oculta (concealment allocation) faz parte do CONSORT (vamos falar sobre isso mais a frente) e não deve ser confundida com o “cegamento” (Assunto do próximo “post”).Grande abraço e até a próxima.