Conceptos Categóricos

ES NECESARIO REALIZAR UN SEGUIMIENTO DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS DE COVID-19

ES NECESARIO REALIZAR UN SEGUIMIENTO DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS DE COVID-19


Hamilton, Canadá
Se necesitan con urgencia sintetizar los ensayos clínicos de COVID-19 para tomar decisiones basadas en pruebas para minimizar la morbilidad y mortalidad debidas a esta enfermedad.

The Lancet 1-2

Autores:
Mills EJ

Institución/es participante/s en la investigación:
McMaster University

Título original:
A Real-Time Dashboard of Clinical Trials for COVID-19

Título en castellano:
Un Tablero en Tiempo Real de Ensayos Clínicos para COVID-19

Extensión del  Resumen-SIIC en castellano:
1.77 páginas impresas en papel A4
Introducción
En respuesta a la emergencia mundial de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19, por sus siglas en inglés), los ensayos clínicos que evalúan la eficacia y la seguridad de las intervenciones clínicas candidatas para tratar esta enfermedad están surgiendo a un ritmo sin precedentes. Al 21 de abril de 2020, se han registrado más de 500 estudios clínicos en diversos sitios de registro de ensayos clínicos nacionales e internacionales. Los resultados de los ensayos clínicos aleatorizados que se han publicado al 21 de abril de 2020 han investigado la eficacia del lopinavir-ritonavir en comparación con la atención estándar, la hidroxicloroquina en comparación con la mejor atención de apoyo, el favipiravir en comparación con el arbidol, y el lopinavir-ritonavir en comparación con el arbidol. Además, otros ensayos no aleatorizados han investigado la hidroxicloroquina contra la hidroxicloroquina combinada con la azitromicina. Se estima que más de 300 ensayos están inscribiendo participantes y cubren investigaciones adicionales de los medicamentos anteriores y terapias prometedoras como el remdesivir, los inhibidores de la interleucina-6 (tocilizumab y sarilumab), la terapia de plasma convaleciente, la transfusión de células madre, candidatos a vacunas, diversos otros antivirales de acción directa, y medicinas tradicionales chinas. La mayoría de estos ensayos realizan comparaciones contra  atención estándar de acuerdo con las pautas locales de tratamiento COVID-19. Además, un puñado de ensayos controlados aleatorizados proporcionará pruebas directas entre las intervenciones más prometedoras.  La velocidad acelerada con la que surgen la información y los resultados de los ensayos de COVID-19, hace que sea necesario de manera urgente realizar un seguimiento de los ensayos clínicos, evitar la duplicación innecesaria de esfuerzos y comprender qué ensayos se están realizando y dónde. En respuesta, los autores del presente estudio diseñaron un registro de ensayos clínicos COVID-19 para cotejar todos los ensayos que consta de 3 pasos. Los datos se obtienen de la International Clinical Trials Registry Platform, incluidos los del Chinese Clinical Trial Registry, ClinicalTrials.gov, Clinical Research Information Service - Republic of Korea, EU Clinical Trials Register, ISRCTN, Iranian Registry of Clinical Trials, Japan Primary Registries Network, y el German Clinical Trials Register. Las búsquedas se realizan de manera automática y manual para minimizar las entradas duplicadas y lograr la adecuación a las preguntas de investigación. Los estudios identificados deben posteriormente ser revisados ​​manualmente por 2 revisores separados antes de ser ingresados ​​en el registro. Al mismo tiempo, se utilizan métodos basados ​​en inteligencia artificial (IA) para búsquedas de datos para identificar posibles estudios clínicos no capturados en los registros de ensayos. Estos métodos proporcionan estimaciones de la probabilidad de importancia de que un estudio se incluya en nuestra base de datos, de modo que el estudio pueda revisarse manualmente para su inclusión. El uso de métodos basados ​​en IA ahorraría entre 50% y el 80% del tiempo requerido para revisar manualmente todas las entradas sin pérdida de precisión. Finalmente, se utilizan servicios de agregación de contenido para garantizar que esta estrategia de adquisición de datos esté completa. Con este proceso, la probabilidad de perder publicaciones importantes disminuiría de manera considerable y, por lo tanto, los datos resultantes serían representativos de los esfuerzos de investigación mundiales de COVID-19. Los ensayos para COVID-19 se mapean de acuerdo con las características geográficas, de prueba, de pacientes y de intervención, cuando estos datos están disponibles. Estos datos se almacenan de forma segura en una base de datos de fondo y las salidas se visualizan en una función de front-end.   A medida que se comunican los resultados de los ensayos de COVID-19, estos datos deberían centralizarse y metaanalizarse en tiempo real. Se necesitan con urgencia síntesis de estos ensayos para ayudar a los médicos, investigadores y formuladores de políticas a tomar decisiones basadas en pruebas para minimizar la morbilidad y mortalidad debidas a COVID-19. 
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