Il controllo storico è un approccio statistico utilizzato nei clinical trial per confrontare i risultati di un nuovo trattamento con quelli ottenuti da trattamenti considerati in studi precedenti o relativi a gold standard terapeutici. Invece di creare un gruppo di controllo contemporaneo, i ricercatori si affidano ai dati raccolti in studi passati o da registri medici per stabilire un punto di riferimento. Il funzionamento del controllo storico è relativamente semplice, ma richiede una metodologia rigorosa per garantire l’affidabilità dei risultati.
Un primo passaggio fondamentale è l’attenta selezione dei dati storici. I ricercatori, infatti, sono chiamati a selezionare i dati storici provenienti da fonti che siano pertinenti al trattamento o all’intervento in esame, inclusi uguali criteri di inclusione/esclusione, uguale disegno di studio, fattori prognostici ben definiti e adeguata qualità dello studio. Probabilmente l’approccio più appropriato è quello di selezionare preventivamente il controllo storico di interesse per poi procedere a strutturare il disegno di studio sulla base delle sue caratteristiche.
Il secondo passaggio è la standardizzazione dei dati. Questa elaborazione, infatti, è essenziale per rendere i dati storici comparabili con i dati ottenuti nello studio corrente. Questo può richiedere l’adeguamento di differenze demografiche, fattori di rischio o metodologie di misurazione.
Una volta raccolti e standardizzati i dati storici, è possibile condurre un’analisi statistica per confrontare i risultati ottenuti nel trial corrente con quelli del controllo storico per determinare se il trattamento in esame sia efficace e sicuro rispetto alle opzioni esistenti.
Controllo Storico: vantaggi e svantaggi
Utilizzare dati storici può ridurre notevolmente i tempi e i costi associati alla conduzione di un trial clinico, poiché non è necessario reclutare e seguire il gruppo di controllo. Questo approccio è particolarmente prezioso in situazioni in cui reclutare partecipanti per nuovi studi potrebbe essere difficile, sia a causa della rarità della malattia in esame che delle implicazioni etiche legate al non somministrare trattamenti consolidati. I dati storici provenienti da studi pregressi o registri medici, inoltre, possono fornire una vasta gamma di informazioni su diverse popolazioni e condizioni. Ancora, utilizzando dati storici i ricercatori possono valutare l’efficacia del nuovo trattamento in contesti clinici reali (Real World Evidence –RWE), aumentando la rilevanza e l’applicabilità dei risultati.
A fronte di questi vantaggi evidenti, è necessario considerarne le limitazioni. La prima è il potenziale rischio di bias a cui può essere soggetto il controllo storico, tra cui il bias di selezione e il bias temporale. I dati storici, inoltre, possono essere raccolti utilizzando metodi diversi da quelli impiegati nello studio corrente, il che può influenzare la comparabilità dei risultati. Infine, è necessario considerare che non sempre è possibile adattare completamente i dati storici per renderli comparabili con lo studio in fase di definizione, specialmente quando si tratta di differenze sostanziali nei protocolli di trattamento o nei criteri di inclusione ed esclusione dei pazienti.
Per prevenire l’insorgenza di bias, lo sperimentatore ha a disposizione diversi metodi statistici, tra cui il Propensity Score Matching, l’Inverse Probability Weighting e i Bayesian Hierarchical Models. L’applicazione di queste metodologie statistiche avanzate consente ai ricercatori di utilizzare con maggiore affidabilità i dati storici, rafforzando la validità delle conclusioni sperimentali.
Conclusioni
A differenza degli studi clinici randomizzati controllati, che richiedono l’assegnazione prospettica dei partecipanti ai gruppi di trattamento o controllo, gli studi bastati sui controlli storici utilizzano dati preesistenti come gruppo di confronto. Tuttavia, è essenziale considerare anche le limitazioni e le relative metodologie statistiche per prevenirle. A fronte di una pianificazione attenta e di un’analisi statistica accurata, il controllo storico può essere uno strumento prezioso per l’avanzamento della ricerca medica e per il miglioramento delle cure cliniche.
Per approfondire:
Ghadessi, M., Tang, R., Zhou, J. et al. A roadmap to using historical controls in clinical trials – by Drug Information Association Adaptive Design Scientific Working Group (DIA-ADSWG). Orphanet J Rare Dis 15, 69 (2020). https://doi.org/10.1186/s13023-020-1332-x.
