Explorando los beneficios de los datos de vida real

En este video, el Prof. Cohen señala la importancia de los datos del mundo real en comparación con los datos de ensayos clínicos aleatorizados. Mientras que los ensayos clínicos aleatorizados pueden decir si un medicamento funciona, los datos del mundo real nos dicen si el uso de ese medicamento hace una diferencia. Los datos del mundo real son especialmente importantes para los procesos regulatorios, ya que las técnicas de análisis han mejorado lo suficiente como para producir pseudo-ensayos aleatorizados y examinar subgrupos y personas que no estuvieron en los ensayos aleatorizados.

Tanto los datos de ensayos clínicos aleatorizados como los del mundo real son importantes y complementarios. Los ensayos clínicos aleatorizados a menudo tienen poblaciones demasiado estrechas, definiciones de enfermedades demasiado restrictivas, resultados demasiado específicos y son demasiado breves. Además, tienen pocos pacientes y pacientes demasiado simples, con pocos comorbilidades y medicamentos, lo que dificulta la evaluación de interacciones farmacológicas complejas. Por otro lado, los datos del mundo real son limitados por la falta de regulación y la existencia de confusores no reconocidos.

En conclusión, los ensayos clínicos aleatorizados son necesarios para determinar si un medicamento funciona, mientras que los datos del mundo real son útiles para ampliar las indicaciones, examinar subgrupos y evaluar interacciones farmacológicas complejas. Se necesitan ambos tipos de datos para tomar decisiones informadas sobre el uso de medicamentos.