A primera vista, parecería que usted puede descubrir muy fácilmente si un tratamiento es exitoso: Sólo pruébelo y observe. Sin embargo, un análisis cercano del asunto revela que identificar tratamientos efectivos es mucho más difícil de lo que pudiera pensar. Décadas de investigación gradualmente han llevado a los científicos a la conclusión de que sólo hay una fuente de información verdaderamente fidedigna sobre si una terapia médica realmente funciona: El estudio doble ciego controlado por placebo. Las razones detrás de esta conclusión son complicadas y van en contra de la intuición de casi todas las personas. En este artículo exploramos a profundidad este crucial tema.
Para tener una idea del porqué los estudios doble ciego son tan importantes, considere los siguientes ejemplos: En ensayos médicos de medicamentos usados para tratar los síntomas de la menopausia, muchos de los participantes recibieron un tratamiento falso (placebo) sin haber sido informados de que era falso. 1 Los resultados combinados de múltiples estudios mostraron que las mujeres que recibieron placebo experimentaron una reducción del ¡51% en los bochornos! De manera similar, en un estudio grande de hombres con agrandamiento de próstata, los participantes que recibieron terapia de placebo mostraron síntomas significativamente mejorados y mantuvieron al menos cierta mejoría por dos años enteros. 2
Efectos como estos pueden ser altamente engañosos tanto para los médicos como para los pacientes. Por ejemplo, suponga que un médico receta un medicamento nuevo para los síntomas de la menopausia o para el agrandamiento de próstata y, sus pacientes reportan mejorías magníficas. ¿Esto indica que el medicamento es efectivo? No del todo. Como sabemos, de los resultados descritos en el párrafo anterior, muchos pacientes reportarán mejoría sin importar lo que estén tomando. De esta forma, un medicamento puede parecer efectivo aún si no cuenta con facultad curativa alguna más allá del poder de la sugestión.
Para tener un ejemplo particularmente dramático de este fenómeno, considere lo sucedido cuando el cirujano ortopédico Bruce Moseley, médico del equipo de los Houston Rockets, decidió la necesidad de evaluar adecuadamente la eficacia de una operación usada comúnmente para tratar el dolor provocado por las rodillas artríticas. Esta cirugía involucra separar las áreas ásperas en el cartílago de la rodilla. Se cree en general que es efectivo y cada año se realizan 400,000 de dichas cirugías.
Moseley decidió ver si la cirugía realmente funcionaba. Él llevó a cabo un estudio en el que cinco pacientes recibieron la cirugía real y cinco más recibieron cirugía falsa que consistió de pequeñas incisiones sobre la rodilla. Posteriormente, dio seguimiento a los pacientes durante dos años.
Los resultados fueron asombrosos. Las entrevistas mostraron que el dolor y la inflamación redujeron en igual magnitud tanto en el grupo placebo como en el grupo que recibió la cirugía real. Cuatro de los cinco pacientes que experimentaron la cirugía falsa dijeron que ésta fue tan útil que con mucho gusto la recomendaban a un amigo. En otras palabras, los testimonios entusiastas significan nada.
Un ensayo de seguimiento a 180 personas confirmó estos resultados y, 6 este enfoque quirúrgico está en su camino hacia su bien merecido olvido. Sin embargo, si estos ensayos correctamente diseñados no se hubieran emprendido, los cirujanos habrían continuado raspando las rodillas artríticas. Sin duda, hay otras cirugías no efectivas que pasan por efectivas, al igual que hierbas, suplementos y terapias alternativas no efectivas.
El ensayo doble ciego controlado por placebo es la mejor forma de eliminar tales resultados engañosos. Estos ensayos son el fundamento de la medicina moderna basada en evidencia y también son el fundamento de la información en la Natural Health Encyclopedia .
En la siguiente discusión, empezaremos por explorar los muchos factores que pueden engañar a los investigadores médicos. Seguiremos con una explicación de la forma en que el diseño del estudio doble ciego resuelve estos problemas. Después de eso, analizaremos las muchas dificultades involucradas en la realización de un estudio doble ciego significativo, así como la correcta interpretación de los resultados. Finalmente, se comentarán otras formas de evidencia científica y explicaremos sus limitaciones.
Al menos doce factores tienden a confundir (desconcertar) los resultados de los estudios.
Primero, los investigadores tienden a observar lo que ellos esperan observar, un factor de confusión conocido como predisposición del observador. Un estudio controlado por placebo evaluó un tratamiento nuevo para la esclerosis múltiple. 7 Los investigadores detrás del estudio agregaron un giro interesante: Mientras la mayoría de los médicos encargados de evaluar la mejoría de los participantes fueron cegados, unos cuantos no lo fueron, así que estos sabían cuáles participantes estaban recibiendo placebo. Como sucedió, el tratamiento no probó ser más efectivo que el placebo. Sin embargo, los médicos no cegados pudieron "observar" una diferencia significativa en los resultados entre los pacientes que recibieron placebo y quienes recibieron el tratamiento bajo el estudio. En otras palabras, imaginaron ver mejoría donde ellos esperaban verla. Sin duda esto sucede frecuentemente en la vida diaria de un médico que ejerce y que nunca está cegado. Por esta razón, las opiniones profesionales de los médicos que ejercen son mucho menos confiables que los resultados de los estudios doble ciego controlados por placebo.
No sólo las expectativas de los observadores influencian sus propias observaciones, ellos también pueden provocar que los participantes del estudio se comporten en la forma que los observadores esperan. Éste es el efecto Rosenthal, y es sorprendentemente poderoso. En un famoso conjunto de experimentos, a estudiantes graduados les dieron varias fotografías y se les pidió que se las mostraran a sus estudiantes. 3 Se suponía que los estudiantes no graduados estimarían su impresión, con respecto a las personas en las fotos, sobre una escala cuyos extremos fueron "gran éxito en la vida" y "total fracaso en la vida." (Las fotos se seleccionaron de revistas con la intención de mostrar personas bastante normales.)
Posteriormente, la mitad de los estudiantes graduados experimentadores fueron informados por sus profesores que sus futuros colegas considerarían a la mayoría de las personas en las fotos como fracasos. A los demás estudiantes graduados se les llevó a esperar que sus futuros colegas considerarían que las fotos sólo mostraban personas exitosas.
Casi invariablemente, los estudiantes dieron precisamente las estimaciones que los experimentadores esperaban. Esto es particularmente asombroso debido a que a los estudiantes graduados sólo se les permitió leer un discurso a sus futuros colegas. No se les permitió intercambiar una sola palabra, y no lo hicieron. Aparentemente, ellos se las arreglaron para comunicar sus expectativas a través de cambios en la inflexión de la voz.
Una de la razones por las que los participantes del estudio respondieron a la expectativa del observador en los estudios médicos es un deseo de complacer a su médico. Los pacientes tienden acentuar mejorías y minimizar problemas en caso de que sientan que eso es lo que el médico quiere escuchar. Esto no necesariamente involucra mentir. Los participantes podrían simplemente reinterpretar su propia experiencia para mostrar mejoría. Un buen ejemplo de esta reinterpretación se presenta cuando usted toma vitamina C durante el invierno y después, sin importar el número de resfriados que tuvo, decide que habría tenido más si no hubiera usado la vitamina C. Usted realmente no sabe esto, pero no obstante, usted podría decirse a sí mismo que es cierto.
Una posibilidad totalmente diferente es que el poder de la sugestión en realidad puede mejorar su salud. Este es el concepto del efecto placebo. Por ejemplo, podría ser que si usted espera que su artritis de rodilla mejore, realmente mejorará, a través del poder de la mente. (Recientemente, el concepto del efecto placebo ha sido sometido a serios cuestionamientos, pero probablemente sí se presenta al menos en cierto grado.)
Los efectos de la distorsión de la memoria también influyen en el resultado aparente de los tratamientos. Los médicos (como cualquier otra persona) tienen una tendencia a recordar sus mayores éxitos y fracasos más extremos, en tanto que todo lo que está entre estos extremos escapa a su memoria. Esto puede llevar a un recordatorio muy torcido de la efectividad de un tratamiento. Suponga que una cirugía funciona de modo espectacular durante 15 ocasiones, falla totalmente 5 ocasiones y produce resultados mediocres en la gran mayoría de los pacientes. Será más probable que el cirujano recuerde la cirugía como altamente efectiva.
La disonancia cognoscitiva es otra influencia que hace poco confiable la impresión del médico. Es un principio bien establecido de la psicología experimental el que si usted pone en voz alta ese algo, es cierto (por ejemplo, un tratamiento es efectivo) su mente saltará a través de aros para hacer que usted experimente los resultados sean coherentes con sus creencias. Si usted hace que su vida sea para algo, de manera similar, usted experimentará una fuerte tendencia a creer que lo que usted está haciendo realmente funciona.
Otra influencia principal de confesión es el curso natural de la enfermedad. Muchas enfermedades finalmente siguen su curso y los síntomas mejoran por sí solos. Esto puede dar una falsa impresión de que el tratamiento ha funcionado. Sin embargo, debido a una tendencia psicológica muy poderosa llamada la ilusión de agencia, un médico tenderá a sentir que sus esfuerzos provocan esta mejoría.
Un efecto relacionado se llama regresión hacia la media. Éste término se refiere a un principio estadístico. Simplemente establecido, la mayoría de las medidas objetivas del estado del cuerpo fluctúan con el paso del tiempo. El nivel de colesterol es un buen ejemplo. Las personas que son admitidas a un estudio porque sus niveles de colesterol son altos, podrían simplemente tener colesterol alto al momento en que fueron evaluados para el estudio. Durante los varios meses siguientes, su nivel de colesterol aumentará y disminuirá de manera normal. Suponga que se les tomó en un momento de niveles particularmente altos al inicio del estudio. Al final de ese estudio, las probabilidades son que mostrarán una lectura menor. Usted podría objetar que el efecto debe ser simétrico y que ellos también pudieron haber sido tomados en un momento de colesterol bajo al inicio del estudio. Sin embargo, si ese hubiera sido el caso, no se les habría permitido participar en el estudio, ya que no parecerían tener colesterol alto. De esta forma, este efecto tiende a producir una impresión de mejoría, cuando en realidad lo que se está observando simplemente es el funcionamiento de la probabilidad.
Otra influencia es llamada el efecto del estudio. A menudo, las personas en los estudios científicos (o generalmente bajo el cuidado de un médico) se sienten más motivadas para tomar un mejor cuidado de ellas mismas en general. Si usted tiene diabetes, por ejemplo, y se matricula en un estudio de un tratamiento nuevo para la diabetes, subconscientemente podría empezar a tomar sus inyecciones de insulina de manera más estricta, controlar su dieta de manera más entusiasta y asegurarse que no omite ninguna cita con el médico. El resultado total podría ser una mejoría en síntomas, lo cual no tiene nada que ver con una terapia específica bajo estudio.
Finalmente, los participantes con malos resultados podrían abandonar un estudio (o dejar de ir con el médico), mientras que quienes tienen buenos resultados permanecen. Esto tenderá a sesgar el resultado aparente hacia resultados más positivos.
Todos estos factores se combinan para hacerlo inmensamente difícil para descubrir de manera informal si un tratamiento es efectivo. Ni la experiencia clínica de un médico, ni la experiencia personal del paciente es particularmente confiable. Alrededor de la década de 1960, los investigadores habían empezado a decidirse por una solución efectiva para este problema.
Actualmente, los investigadores médicos están de acuerdo en que no puede decirse que un tratamiento realmente está probado como efectivo a menos que haya sido examinado en estudios doble ciego suficientemente grandes y diseñados adecuadamente.
En tales experimentos, la mitad de los participantes son elegidos aleatoriamente para recibir "lo real" - el tratamiento que está siendo evaluado. La otra mitad recibe un tratamiento falso, diseñado para parecerse lo más posible al tratamiento real (el control placebo). Ambos, participantes e investigadores, desconocen cuál es cuál. Por lo tanto, ambos están "ciegos" - resultando el término "doble ciego."
Si se realiza correctamente, un estudio doble ciego puede eliminar todos los efectos de confusión descritos arriba. Si las personas en el grupo de tratamiento real progresan significativamente más que aquellos en el grupo placebo, ello es un fuerte indicio de que el tratamiento realmente funciona sobre sus propios méritos.
Sin embargo, no es fácil llevar a cabo un correcto estudio doble ciego controlado por placebo.
Un problema es que los participantes podrían ser capaces de distinguir si están recibiendo el tratamiento real o placebo. Por ejemplo, el olor y sabor de una preparación líquida de algunas hierbas es distintivo. Es difícil crear una sustancia que luzca y sepa similar pero que esté falta de ingredientes activos. Esto significa que es posible que quienes están en el grupo de tratamiento sepan que están recibiendo lo real y, quienes están en el grupo de control sean que están tomando placebo. Técnicamente esto se describe como "rompiendo lo ciego" y, puede invalidar los resultados de un estudio. Dificultades similares se presentan en estudios de medicamentos convencionales. Si un tratamiento provoca efectos secundarios, los participantes y los médicos podrían ser capaces de decir si son parte del grupo tratado en lugar del no tratado (placebo). Un estudio de máxima calidad reportará sobre el éxito que los investigadores tuvieron en los esfuerzos por mantener "ciegos" a los participantes. De manera sorprendente, muchos estudios de medicamentos reportaron en prestigiados diarios médicos fracasar al hacer eso.
Además, algunos tratamientos son difíciles o imposibles de integrar a un formato doble ciego, en tanto que en otros puede ser imposible. Los estudios sobre terapias como acupuntura, fisioterapia, dieta, cirugía, quiropráxia y masaje, son bastante desafiantes al diseñar de forma doble ciego. ¿Cómo evitar que el acupunturista o cirujano sepa si está realizando un tratamiento real o falso? ¿Cómo asegurar que los participantes ignoran lo que están comiendo?
Incluso los estudios doble ciego, diseñados correctamente no son perfectos. 4 Por ejemplo, las personas dispuestas a participar en estudios, podrían no ser representativas de la población en general. Esto podría desviar los resultados. No está claro lo que pueda hacerse para eliminar este asunto.
Otro asunto importante considera un tema llamado importancia estadística. Algunas veces leerá que las personas en el grupo de tratamiento respondieron mejor que las del grupo placebo pero que esos resultados no fueron estadísticamente significativos. Esto significa que usted no puede asumir que los resultados probaron que el tratamiento es efectivo.
La evaluación de la importancia estadística es un análisis matemático usado para asegurar que la mejoría aparente observada en el grupo tratado represente una diferencia genuina, en vez de sólo casualidad. Considere la siguiente analogía: Suponga que voltea 20 veces una moneda y termina con 9 caras. Después voltea 20 veces una segunda moneda y cuenta 12 caras. ¿Esto significa que la primera moneda es menos propensa que la segunda a caer con la cara hacia arriba? O, ¿la diferencia se debió a la casualidad? Una técnica matemática especial puede ayudar a responder esta pregunta. La conclusión es que cuando los resultados del estudio lucen bien pero no son estadísticamente significativos, entonces no se pueden tomar más seriamente que un "sesgo" aparente de la moneda que hace que más a menudo caigan caras cuando usted la voltea unas cuantas veces.
Un asunto relacionado es llamado potencia estadística. Si un estudio matricula a muy pocas personas, disminuye la posibilidad de descubrir un efecto real del tratamiento. El número necesario de matriculados para identificar un beneficio, depende de la fuerza del tratamiento - un tratamiento poderoso puede ser identificado como efectivo en un estudio relativamente pequeño, pero un tratamiento modestamente efectivo podría necesitar cientos de participantes de estudio para identificar un efecto. Este efecto es complicado cuando es difícil medir los beneficios de un tratamiento.
Los medicamentos antidepresivos y las hierbas son un buen ejemplo de una forma de tratamiento que requieren estudios muy grandes para demostrar beneficio. Hay dos razones para esto. Primero, en estudios antidepresivos, las personas que reciben placebo generalmente muestran una mejoría de alrededor del 75%, tanta como en el grupo tratado. 5 Además, el método de estimar la severidad de la depresión - un cuestionario - es relativamente austero y sujeto a grandes variaciones en la interpretación. El resultado total es en gran parte "ruido" estadístico. Como consecuencia, numerosos estudios de antidepresivos han fracasado en identificar diferencia alguna entre tratamiento y placebo. Esto no significa que el medicamento no funcione - sólo que se necesitan estudios más grandes para mostrar que estos funcionan. De manera similar, cuando los ensayos pequeños fracasan en encontrar efectiva a una hierba , uno no debe pensar que lo han probado como no efectivo . Simplemente han fracasado en encontrarlo efectivo. Sólo los ensayos relativamente grandes y negativos prueban verdaderamente que un tratamiento no funciona. Los ensayos pequeños simplemente podrían estar faltos de suficiente potencia estadística para mostrar beneficio.
Otro problema estadístico involucra lo que se llama filtración de información. Antes de realizar un experimento, se supone que los investigadores eligen una o dos hipótesis que su estudio probará. Esto se llama la medida (s) primara (s) de resultado . Por ejemplo, en un estudio de un tratamiento para el Alzheimer, la medida primaria de resultado podría ser la puntuación sobre una prueba dada de memoria. Los investigadores formulan la hipótesis de que las puntuaciones sobre esta prueba mejorará y, por tanto, conducirá al estudio a determinar si su hipótesis es correcta.
Sin embargo, una vez que un estudio ha iniciado, hay una tentación a reunir más información mediante la aplicación de numerosas pruebas a los participantes. Estas se llaman medidas secundarias de resultado . En el ejemplo del Alzheimer, estas podrían involucrar tantas puntuaciones como evaluaciones en el cuestionario respecto a la capacidad para realizar una tarea diaria, opinión médica del progreso general, evaluación de la persona encargada del cuidado con respecto al progreso general y otras formas perfectamente razonables de evaluar el éxito de la terapia. Sin embargo, hay un problema con usar una multitud de resultados secundarios: De acuerdo a las leyes de la estadística, si usted mide suficientes aspectos, algunos indicarán mejoría sólo por casualidad. Los investigadores que observan docenas de factores con la esperanza de encontrar evidencia de mejoría en pocos de ellos, se dice que están involucrados en la filtración de información. Sólo son confiables los resultados de las medidas primarias. Simplemente hay demasiado margen para encontrar información favorable al excavar más profundo en el cúmulo de otra información registrada.
Esta no es una lista completa de retos involucrados en el diseño de un ensayo doble ciego correcto. Hay otras numerosas consideraciones delicadas, incluyendo abandonos del estudio, cuestiones étnicas que interfieran con una determinación exacta del resultado y muchas más. No obstante, cuando se diseña correctamente, el ensayo doble ciego controlado por placebo es el mejor método para determinar de manera objetiva la efectividad de un tratamiento.
Además de los ensayos doble ciego controlados por placebo, hay muchos otros tipos de estudios; sin embargo, ninguno puede considerarse como confiable.
Algunos estudios doble ciego comparan un tratamiento nuevo con un tratamiento aceptado. Si se sabe que el tratamiento comparativo es efectivo más allá de una sombra de duda y, el nuevo tratamiento prueba ser igualmente efectivo, tal estudio puede proporcionar evidencia de efectividad. Sin embargo, es preferible que tales estudios también deban incluir un grupo placebo para aumentar su importancia.
En un ensayo ciego sencillo, aunque los participantes no sepan quién está recibiendo el tratamiento real y quién no, los investigadores saben la diferencia. Los estudios de acupuntura generalmente son ciego sencillo porque es difícil diseñar un estudio en el que los acupunturistas pueden proporcionar acupuntura falsa sin saberlo. Problemas similares aplican a estudios de modalidades como una fisioterapia, cirugía, quiropráxia y masaje.
El problema con los ensayos ciego sencillo es que no pueden eliminar todos los factores de confusión descritos anteriormente. Algunos pueden prevenirse usando evaluadores cegados; en otras palabras, los acupunturistas saben quién está recibiendo el tratamiento real, pero un investigador separado evalúa qué tan bien los participantes han mejorado y, ese investigador no sabe quién recibió el tratamiento real. No obstante, un estudio ciego sencillo no puede eliminar todos los factores de confusión. Por ejemplo, el efecto Rosenthal, descrito arriba, aún tiene total influencia para sesgar los resultados.
En algunos estudios, una parte de los participantes simplemente no recibe tratamiento alguno. Su resultado se compara con el de personas que sí reciben tratamiento. Desafortunadamente, esta forma de estudio prueba poco. Cada uno de los factores de confusión descritos arriba, entra en juego y los resultados indican, casi universalmente, que el tratamiento evaluado es exitoso, a pesar de lo que sea.
Los estudios doble ciego involucran dar un tratamiento a los participantes; en otras palabras, "intervienen" en sus vidas. Todos caen en la categoría de un "ensayo de intervención."
Estudios observaciones (también llamados epidemiológicos o estudios de población ), que de manera opuesta, simplemente dan seguimiento durante años a grupos grandes de personas le siguen la pista a una gran cantidad de información sobre ellos, incluyendo la dieta. Los investigadores no les hacen nada; sólo examinan de manera cercana la información acumulada y tratan de identificar los factores alimenticios y de estilo de vida asociados con una mejor salud y una vida más prolongada. En estos estudios, los investigadores no cambian nada, simplemente observan lo que ya está sucediendo. Con mayor frecuencia, dichos estudios han tratado de encontrar relaciones entre lo que las personas comen y el desarrollo de diferentes enfermedades. Unos cuantos han observado el efecto de tomar suplementos nutricionales.
A menudo, los estudios observacionales son la única forma práctica de conseguir información sobre los efectos a largo plazo de salud por parte de la nutrición y el estilo de vida. Como se mencionó arriba, ¿cómo establecería un estudio con una dieta placebo en la que ni los participantes ni los investigadores supieran quién comía qué? Básicamente es imposible.
Además, cuando se va a observar en caso de cambios en eventos como ataques cardíacos, usted necesita matricular a una enorme cantidad de personas y tiene que darles seguimiento durante décadas. Simplemente es muy costoso llevar a cabo estudios doble ciego que cumplan con esos requerimientos.
De esta forma, para muchos tratamientos, como las dietas bajas en grasa, los estudios observacionales son la principal fuente de información sobre sus efectos. Desafortunadamente, los resultados de estudios observacionales pueden ser engañosos. Por ejemplo, considere un estudio observacional que descubre la siguiente información: Las personas que consumen niveles altos de grasa saturada, desarrollan más enfermedad cardíaca. ¿Estos significa que el reducir la grasa saturada de la dieta reducirá su riesgo de enfermedad cardíaca? No necesariamente. Es muy posible que la grasa saturada en la dieta haya sido un transeúnte inocente, no la causa de la enfermedad cardíaca. Tal vez las personas que comen una gran cantidad de grasa saturada también tiendan a ejercitarse menos y fumar más cigarros que otras personas. Esos hábitos, y no la grasa, podrían jugar el papel más importante.
Los investigadores tratan de observar de manera cercana la información y eliminar dichos factores, pero nunca puede hacerse perfectamente. Sabiendo esto, los científicos que reportan los resultados de estudios observacionales tienden a hacer declaraciones muy cautelosas como "el consumo alto de grasa saturada está asociado con mayor enfermedad cardíaca", en lugar de "el consumo alto de grasa saturada provoca enfermedad cardíaca". Sin embargo, con frecuencia los medios de comunicación expresarán de otro modo los resultados para hacerlos más impresionantes. Esto lleva a la situación muy frecuente en donde los científicos parecen cambiar de opinión año con año. En muchos casos, no es que los científicos hayan modificado su opinión; es sólo que quienes reportan los estudios (incluyendo médicos, quienes deben saber mejor) han formado conclusiones firmes e injustificadas de ellos.
En la Natural Health Encyclopedia , cuando reportamos los resultados de estudios observacionales, agregamos la advertencia de que ellos no pueden tomarse como una prueba definitiva.
Un estudio in vitro es un ensayo que evalúa una sustancia en una probeta. En realidad, tales estudios sólo son estímulos para una mayor investigación, dado que no prueban que un tratamiento sea efectivo en la vida real. Una hierba o suplemento tomado oralmente debe absorberse dentro del torrente sanguíneo, sobrevivir al procesamiento del hígado y aún poder ser efectiva cuando es diluida por los líquidos del cuerpo. Hay un gran salto desde un resultado de probeta hasta un tratamiento que en realidad funcione.
La evidencia de estudios que matriculan a animales tiene más importancia que la evidencia de los estudios in vitro.Sin embargo, debido a que los animales podrían procesar los nutrientes e hierbas de manera diferente a los seres humanos, los resultados no pueden ser tomados como totalmente confiables.
Algunas veces, un grupo de personas reciben un tratamiento y simplemente se les da seguimiento durante un período de tiempo para ver si mejoraron. Los resultados de tales estudios abiertos significan prácticamente nada. Debido a todas las influencias descritas arriba, uno puede esperar, incluso antes de llevar a cabo el ensayo, que se reportarán mejorías. Tales estudios son principalmente valiosos para descubrir efectos dañinos de tratamientos nuevos.
Referencias
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Último revisado Octubre 2003 por EBSCO CAM Medical Review Board
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