Ritual ITT/PP en Estudios No Aleatorizados: Desmontando un Mito

Ritual ITT/PP en Estudios No Aleatorizados: Desmontando un Mito

feb. 4, 2026 · 3 min de lectura

Por Maicel Monzón

Introducción

En muchos protocolos de ensayos no aleatorizados se incluyen poblaciones denominadas Intención de Tratar (ITT), Por Protocolo (PP) y Seguridad, replicando plantillas de ensayos controlados aleatorizados (RCT).

Este ritual examina por qué esta práctica se produce por inercia, los riesgos que introduce y cómo definir análisis con sentido científico y regulatorio.

Mensaje warning

Advertencia: en estudios no aleatorizados no existe ITT ni PP clásico, porque no hay grupos definidos a priori mediante asignación aleatoria. Aplicar estas poblaciones mecánicamente carece de fundamento metodológico. La población de análisis debe definirse exclusivamente según criterios de exposición y elegibilidad, sin intentar replicar definiciones de ensayos controlados.

Ejemplo concreto:

Si un estudio de un solo brazo evalúa un fármaco experimental y no hay aleatorización, no existe un grupo de comparación definido. Incluir un “ITT” como si hubiera aleatorización es como intentar repartir cartas que nunca se barajaron: no protege contra sesgos y genera falsa sensación de rigor.


1. La inercia ritual

El uso de ITT/PP en estudios no aleatorizados suele obedecer a costumbre o plantilla heredada:

  • Se copian protocolos de RCT anteriores.
  • Se aplican términos sin evaluar si aportan información.
  • Se genera la ilusión de rigor metodológico sin valor inferencial.

Consecuencia: análisis confusos, riesgo de sesgos y observaciones regulatorias negativas.


2. Por qué ITT no se aplica sin aleatorización

  1. ITT preserva el balance de covariables garantizado solo por aleatorización.
  2. Sin asignación aleatoria, no existe grupo definido a priori para aplicar ITT o PP.
  3. Cualquier intento de replicar estas poblaciones es meramente simbólico y no protege contra sesgos de selección o abandono.

En estudios no aleatorizados, hablar de ITT o PP clásico es un ritual sin valor metodológico.


3. Poblaciones con sentido

Aunque ITT/PP no aplican, se pueden definir poblaciones de análisis razonables y defendibles:

Propósito Población sugerida Observaciones
Eficacia Todos los sujetos que iniciaron tratamiento y tienen al menos una medición del endpoint primario Permite análisis completo y evaluable; realizar análisis de sensibilidad para datos faltantes
Seguridad Todos los sujetos expuestos al tratamiento Documentar dosis y tiempo de exposición; permite seguimiento de eventos adversos
Análisis exploratorio Subgrupos predefinidos según criterios clínicos o de riesgo Solo como análisis de sensibilidad, nunca como ITT/PP

Notas regulatorias:

  • Justificar cada población en SAP y protocolo.
  • Evitar usar términos ITT/PP sin aclarar que no se trata de ITT clásico.
  • Aplicar métodos de ajuste si se comparan con controles históricos: propensity scores, matching, weighting.

4. Por qué se produce la confusión

  1. Formación heredada: muchos cursos y manuales enseñan ITT/PP como paquete estándar.
  2. Plantillas de protocolo: promueven la aplicación mecánica de poblaciones sin evaluar pertinencia.
  3. Deseo de simplificar: aplicar ITT da sensación de rigor aunque carezca de fundamento.
  4. Reducción terminológica: términos como “Full Analysis Set” se usan fuera de contexto, generando falsa sensación de cumplimiento metodológico.

5. Ritual resumido: pasos prácticos

  1. Reconocer que sin aleatorización no existe ITT ni PP clásico.
  2. Definir la población de análisis según exposición y criterios de elegibilidad.
  3. Documentar eventos intercurrentes y datos faltantes.
  4. Analizar subgrupos solo como exploratorio o sensibilidad.
  5. Justificar cada decisión en SAP y protocolo.
  6. Si se utilizan controles históricos, aplicar métodos de ajuste robustos para minimizar sesgos.

6. Conclusión

  • La aplicación mecánica de ITT/PP en estudios no aleatorizados es un ritual por inercia.
  • La validez no proviene de nombres de poblaciones, sino de claridad conceptual, transparencia y definición adecuada de la población de análisis.
  • Adaptar las poblaciones al diseño real reduce sesgos y facilita la aprobación regulatoria.

Reflexión final: “Cada población tiene un propósito. No todas las plantillas son sagradas. La ciencia avanza cuando se cuestionan los rituales.”


Referencias

  • ICH E9(R1): Estimands and Sensitivity Analysis in Clinical Trials
  • EMA Reflection Paper on Single-Arm Trials (2023)
  • FDA Guidance on Externally Controlled Trials (2023)

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