Análise por intenção de tratar

Publicado por 10 de Agosto de 2021 em Estudantes para Melhores Evidências

A adesão dos participantes aos tratamentos a eles atribuídos em um ensaio clínico nem sempre é alcançada, e nem todas as medidas planejadas para os desfechos podem ter sido realizadas. Diante de um cenário de adesão incompleta e/ou dados faltantes, os resultados obtidos podem estar enviesados e a validade do estudo comprometida. (1-3)

É desejável que a perda de participantes ou dados não ocorra, porém, caso aconteça, há algumas estratégias descritas na literatura para lidar com essa questão, cada qual com suas vantagens e limitações. Três estratégias conhecidas são: análise por intenção de tratar (intention to treat), análise por tratamento recebido (as treated) e a análise por protocolo (per protocol). Todos as análises apresentam limitações de aplicação e não devem ser consideradas soluções para o problema de não adesão ao tratamento. A abordagem escolhida deve ser detalhadamente descrita nos estudos e os resultados avaliados criticamente. 

Neste post vamos conhecer um pouco mais sobre a primeira delas.

Na análise por intenção de tratar, todos os resultados dos desfechos devem ser analisados de acordo com o tratamento para o qual o paciente foi originalmente randomizado, mesmo que tenham ocorrido desvios no tratamento (não adesão, desistência, troca de grupos, etc) (2).  Desta forma, a comparabilidade (semelhança) entre os grupos é preservada, uma vez que a randomização é mantida (2-4). Para os ensaios clínicos de superioridade, esta análise é considerada conservadora, pois tende a subestimar o efeito do tratamento quando a adesão ao tratamento não é completa (3). Este mesmo ponto, em relação a eventos adversos, é visto como uma desvantagem, como veremos a seguir.

Contudo, deve-se ressaltar que existem limitações e isso deve ser considerado e discutido nos estudos. Apesar de a randomização não ser violada, há introdução de viés de classificação na análise, pois a exposição ao tratamento/intervenção não é corretamente classificada nos indivíduos que não aderiram ao grupo de alocação original (3). Imagine que em um ensaio clínico randomizado, um tratamento que está sob investigação tem um efeito benéfico e será comparado com um placebo. Suponha que uma parte dos indivíduos não adere ao seu grupo de alocação, de modo que alguns param o tratamento e outros, do grupo placebo, consigam de alguma forma acesso ao tratamento. Neste caso, espera-se que exista uma redução na magnitude do benefício do tratamento sob investigação ao se utilizar a estratégia de análise por intenção de tratar, e por quê? Porque indivíduos que originalmente foram alocados para o grupo de tratamento, quando deixam de recebê-lo, não se beneficiam da intervenção, mas seus dados contribuem para a avaliação desta. Por outro lado, indivíduos que originalmente foram alocados para o placebo, quando têm acesso ao tratamento se beneficiam deste, mas seus dados contribuem de fato para o grupo placebo (3).

Seguindo a mesma lógica, outra situação pode ser hipotetizada: vamos imaginar que um determinado tratamento cause algum evento adverso e este será comparado com um placebo em um ensaio clínico. Suponha novamente que uma parte dos indivíduos não adere ao seu grupo de alocação, de modo que alguns param o tratamento e outros, do grupo placebo, consigam de alguma forma acesso ao tratamento. Neste caso, espera-se que haja uma diminuição na magnitude do evento adverso ao se utilizar a estratégia de análise por intenção de tratar, devido a mesma lógica descrita anteriormente. Neste caso, não se pode dizer que esta é uma abordagem conservadora. Portanto, a subestimação do efeito do tratamento pode ser uma vantagem e uma desvantagem.

1. DeMets DL, Cook T. Challenges of Non-Intention-to-Treat Analyses. JAMA. 2019;321(2):145-6. 
2. Higgins JPT SJ, Page MJ, Elbers RG, Sterne JAC. Chapter 8: Assessing risk of bias in a randomized trial. In: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page MJ, Welch VA (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 61 (updated September 2020) Cochrane, 2020.Available from: www.training.cochrane.org/handbook. 
3. Hernan MA, Hernandez-Diaz S. Beyond the intention-to-treat in comparative effectiveness research. Clin Trials. 2012;9(1):48-55. 
4. Hollis S, Campbell F. What is meant by intention to treat analysis? Survey of published randomised controlled trials. BMJ. 1999;319(7211):670-4.

Autoria: Izabel Monteiro Dhyppolito; Cirurgiã-dentista – Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ); Doutoranda em Saúde Coletiva (área de concentração Epidemiologia) – Instituto de Medicina Social (UERJ

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