Efecto del tapentadol en la productividad laboral. Resultados de un análisis combinando “la evidencia de múltiples fuentes”
Cepeda MS, Sutton A, Weinstein R, Kim M. Effect of tapentadol extended release on productivity: results from an analysis combining evidence from multiple sources. Clin J Pain. 2012 Jan; 28(1):8-13.
DOI:
https://doi.org/10.30445/rear.v5i2.286Keywords:
Clinical trial, dolor, dolor crónico, Estadística Bayesiana, Estadística clásica, TapentadolAbstract
El tapentadol es un nuevo fármaco analgésico con un nuevo mecanismo de acción dual: agonista de los receptores opiodes µ (MOR) e inhibición de la recaptación de noradrenalina (NRI), que actúa a nivel central.
Los 3 ensayos clínicos randomizados controlados (RCTs) pivotales del tapentadol de liberación retardada (ER), en los que se comparan con la oxicodona de liberación retardada (CR) para el tratamiento del dolor mederado-severo, están siendo sometidos a estudio por la FDA, para su aprobación en este país. Estos 3 RCTs han encontrado una eficacia analgésica similar con ambos fármacos con una menor incidencia de estreñimiento a favor del tapentadol. El impacto del estreñimiento en la calidad de vida o en la productividad laboral no ha sido valorado en los mismos.
Están surgiendo, nuevos métodos estadísticos, para valorar el grado de incertidumbre y poder, por ejemplo, usar datos de diferentes fuentes para aumentar el grado de evidencia o “certeza” necesario para aplicar nuevas tecnologías, pruebas diagnósticas o tratamientos. Estos se están usando, principalmente para llevar a cabo estudios de costo-efectividad, y poder tomar decisiones sobre intervenciones sanitarias más informadas. Esta “nueva estadística” de buscar la mejor evidencia, están basada en la estadística Bayesiana, diferente a la estadística clásica o frecuentista con la que nos hemos familiarizado, sobre todo con la medicina basada en la evidencia (MBE).
References
2.- Briggs AH. Handling uncertainty in economic evaluation and presenting the results. En: Drummond M, McGuire A. Economic evaluations in health care. Merging theory with practice. New York Oxford University Press, 2001; p. 172-213.
3.- Silva LC, Muñoz A. Debate sobre métodos frecuentistas Vs. Bayesianos. Gaceta Sanitaria 2000; 14: 482-494.
4.- Pappagallo M. Incidence, prevalence, and management of opioid bowel dysfunction. Am J Surg. 2001;182:S11–S18.
5.- Ahmedzai SH, Boland J. Constipation in people prescribed opioids. Clin Evid (Online). 2007;pii:2407.
6.- Bell T, Annunziata K, Leslie JB. Opioid-induced constipation negatively impacts pain management, productivity, and healthrelated quality of life: findings from the National Health and Wellness Survey. J Opioid Manag. 2009;5:137–144.
7.- Wald, A., et al. A multinational survey of prevalence and patterns of laxative use among adults with self-defined constipation. Alimentary Pharmacology & Therapeutics, 2008; 28: 917–930. (PubMed)
8.- Moore RA. Prevalence of opioid adverse events in chronic non-malignant pain: systematic review of randomised trials of oral opioids. Arthritis Res Ther. 2005; 7:R1046–51.
9.- Higgins, J. P. T. and Thompson, S. G. (2002). Quantifying heterogeneity in a meta-analysis. Statist. Med., 21: 1539–1558. doi: 10.1002/sim.1186.
10.- O'Hagan A, Stevens JW, Montmartin J. Bayesian cost-e_ectiveness analysis from clinical trial data. Stat Med 2001; 20:733-753.
11.- Sutton A, Abrams KR, Jones DR, Sheldon TA, Song F. Methods for Meta-analysis in Medical Research. Chichester: Wiley, 2000.
12.- Claxton K. Bayesian approaches to the value of information: implications for the regulation of new pharmaceutical. Health Economics 1999; 8:269-274.
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