Análise Bayesiana de Evidências do Mundo Real: uma nova perspectiva na avaliação de tratamentos

Os ensaios clínicos randomizados (ECRs) têm sido amplamente utilizados para comparar tratamentos ativos com placebos, buscando evidências sólidas dos benefícios de diferentes intervenções. Embora sejam considerados o padrão-ouro na pesquisa clínica, também apresentam limitações. Eles podem ser caros e demorados, demandando grandes amostras de participantes para avaliar a eficácia de um tratamento. Além disso, a "diferença entre intervenções" focada nos estudos nem sempre é a questão mais relevante para médicos e pacientes ao escolher um medicamento, pois o que realmente importa na prática clínica é a melhora ao longo do tempo e a probabilidade de sucesso com a terapia.

Por outro lado, há uma nova perspectiva que pode complementar os ECRs, conhecida como "Análise Bayesiana de Evidências do Mundo Real". Essa abordagem inovadora pode revolucionar a forma como enxergamos a eficácia de tratamentos. Ela tem sido aplicada em dois casos intrigantes, que envolvem produtos disponíveis em abundância na natureza: no uso da Cannabis medicinal para tratar epilepsia infantil e no uso de psilocibina para combater a depressão resistente aos antidepressivos convencionais.

Por exemplo, imagine tratar a epilepsia infantil com Cannabis medicinal, onde o sucesso é medido pelo número reduzido de crises. Através da Análise Bayesiana, dados do mundo real nos mostram que, após tratar apenas 20 crianças, a probabilidade de sucesso é de 95%, revelando que o potencial do tratamento é promissor. Em contraste, um ECR com canabidiol requer uma coorte maior que 170 participantes para obter resultados compatíveis. Essa diferença de tamanho amostral é crucial para tornar os tratamentos acessíveis e éticos, já que a metade dos participantes de estudos controlados por placebo não recebe a substância em investigação.

No caso da psilocibina, ela surge como uma alternativa intrigante, pois diferentes métricas de avaliação da depressão fornecem interpretações variadas na Análise Bayesiana. Entretanto, a psilocibina mostra taxas promissoras de resposta favorável, com probabilidades de sucesso entre 62% para o Inventário Rápido de Sintomatologia Depressiva (QIDS-SR16) e 82% para a Escala de Depressão de Montgomery & Asberg (MADRS). Essa análise fornece informações valiosas para médicos e pacientes ao tomar decisões sobre o tratamento mais adequado, já que o tamanho amostral proveniente dos estudos clínicos atuais ainda não é ideal para uma abordagem acessível e ética da substância.

Enquanto não devemos descartar os ECRs tradicionais, é crucial considerar ferramentas complementares, como a Análise Bayesiana de Evidências do Mundo Real. Ao avaliar a totalidade das evidências, podemos obter uma visão mais abrangente da eficácia de tratamentos e tomar decisões mais confiáveis para melhorar a saúde dos pacientes.

* É importante ressaltar que a Análise Bayesiana não substitui os ensaios clínicos randomizados, e sim complementa-os.

Referência

Szigeti B, Phillips LD, Nutt D. Bayesian analysis of real-world data as evidence for drug approval: Remembering Sir Michael Rawlins. Br J Clin Pharmacol. 2023 Jul 17. doi: 10.1111/bcp.15841. Epub ahead of print. PMID: 37455605.

Disponível em:

https://bpspubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bcp.15841