Quando usada em estudos de pesquisa médica, a fraseintenção de tratarrefere-se a um tipo de desenho de estudo. Nesse tipo de estudo, os cientistas analisam os resultados de seu estudo com base no que os pacientes foram instruídos a fazer. Em outras palavras, os médicos analisam os resultados dos pacientes com base em como eles deveriam ser tratados, e não no que realmente aconteceu. Por exemplo, se uma pessoa em um estudo é randomizada para um tratamento médico, mas acaba recebendo cirurgia - ou nenhum tratamento - seus resultados ainda são considerados como parte do grupo de tratamento médico. Em um mundo ideal, é claro, a intenção de tratar e o tratamento real seriam os mesmos. No mundo real, varia muito, dependendo da natureza do que está sendo estudado.
Cultura Science / Matt Lincoln / Getty ImagesPor que esses modelos são usados
Os modelos de intenção de tratamento são usados por vários motivos. O maior deles é que, do ponto de vista prático, eles simplesmente fazem sentido. Os cientistas querem saber como os medicamentos ou tratamentos funcionarão no mundo real. No mundo real, nem todo mundo toma os medicamentos prescritos. Nem todo mundo acaba fazendo a cirurgia recomendada. Usando um modelo de intenção de tratamento, os cientistas podem analisar como um tratamento funciona em um contexto um pouco mais realista. A intenção de tratar reconhece explicitamente o fato de que o modo como os medicamentos funcionam no laboratório pode ter muito pouco a ver com o modo como atuam no campo. Na verdade, uma das razões pelas quais medicamentos promissores costumam ser tão decepcionantes quando são lançados é que as pessoas não os tomam da forma como fazem nos estudos. (Freqüentemente, também há outras diferenças entre pacientes do mundo real e pacientes de pesquisa.)
Inconvenientes
Nem todas as pessoas gostam da intenção de tratar os ensaios. Um dos motivos é que eles podem subestimar a eficácia potencial de um medicamento. Por exemplo, os primeiros testes de profilaxia pré-exposição para HIV em gays mostraram que o tratamento parecia relativamente eficaz ... mas apenas em indivíduos que o faziam regularmente. Os resultados gerais mostrados pela intenção de tratar modelos foram muito menos encorajadores. Algumas pessoas dizem que um medicamento não funciona se os pacientes não o tomarem. Outros dizem que você não pode julgar um medicamento se os pacientes não o estiverem tomando conforme prescrito. Ambos os lados têm razão. Não existe uma resposta perfeita. A análise que faz mais sentido usar depende um pouco da pergunta.
Às vezes, os cientistas que inicialmente projetam um estudo para análise de intenção de tratar acabam analisando o tratamento dessa forma e por protocolo. (Para uma análise por protocolo, eles comparam as pessoas que realmente receberam o tratamento conforme especificado com aquelas que não receberam, independentemente da randomização.) Isso geralmente é feito quando a análise de intenção de tratar mostra nenhum efeito ou efeito significativo, mas algum efeito é visto pelas pessoas que realmente fizeram o tratamento. No entanto, esse tipo de análise seletiva post-hoc é desaprovado pelos estatísticos. Pode fornecer resultados enganosos por vários motivos. Uma delas é que aqueles que receberam o tratamento podem ser diferentes daqueles que não o fizeram.
Quando a intenção de tratar o estudo é menos promissora do que estudos anteriores, observados mais de perto, os cientistas costumam perguntar por quê. Isso pode ser uma tentativa de salvar o que foi considerado um tratamento promissor. Se descobrir, por exemplo, que as pessoas não estão tomando um medicamento porque tem um gosto ruim, esse problema pode ser facilmente resolvido. No entanto, às vezes os resultados em estudos menores simplesmente não podem ser duplicados em um estudo maior, e os médicos nunca estão totalmente seguros do motivo.
A verdade é que as diferenças observadas entre os primeiros testes de eficácia e os estudos de intenção de tratar são a razão pela qual os modelos de intenção de tratar são importantes. Este tipo de estudo visa fechar a lacuna de compreensão entre como as drogas funcionam em pesquisas e como funcionam no mundo real. Essa lacuna pode ser grande.
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