Recommendation to improve the rigor and impact of nonrandomized studies of interventions in fertility treatment research

Objective

To provide a framework for conducting rigorous nonrandomized studies of interventions in fertility treatment research, addressing their role as complements to randomized controlled trials (RCTs) in evaluating treatment outcomes.

Design

Multidisciplinary expert consensus on best practices for nonrandomized studies of interventions, informed by advancements in novel methodologies, including causal inference.

Subjects

Patients undergoing assisted reproductive technologies (ARTs) procedures, such as ovarian stimulation, laboratory techniques, and embryo transfer.

Intervention

None.

Main Outcome Measures

Guidance on methodological rigor, transparency, and relevance in nonrandomized studies of interventions study design and analysis.

Results

Randomized controlled trials are the gold standard for determining the efficacy and safety of fertility treatment/ART interventions but can face logistical, practical, and sometimes ethical challenges. Nonrandomized studies of interventions, when conducted with high methodological rigor, complement RCTs by offering insights into real-world clinical practices and diverse patient populations. Key limitations of nonrandomized studies of interventions include susceptibility to confounding and selection bias, which require meticulous study design and advanced analytical techniques to address. Recent innovations, such as target trial emulation studies, have enhanced the validity of causal inferences based on nonrandomized studies of interventions. This article outlines 7 recommendations to improve the credibility of nonrandomized studies of interventions in ART research: clearly define research questions with precise estimands; design nonrandomized studies of interventions as emulated trials; use directed acyclic graphs to clarify causal assumptions; preregister study protocols; separate data analysis from study planning; incorporate negative controls to detect biases; and use appropriate analytical methods to account for confounding and selection bias.

Conclusion

Integrating evidence from RCTs and well-conducted nonrandomized studies of interventions enhances clinical decision making in fertility treatment research. By adhering to these recommendations, researchers can improve the quality, transparency, and impact of nonrandomized studies of interventions, ultimately fostering robust, evidence-based clinical practices in fertility treatment/ART.

Recomendaciones para mejorar el rigor y el impacto de los estudios no aleatorizados de intervenciones en la investigación de tratamientos de fertilidad

Objetivo

Proporcionar un marco para la realización de estudios no aleatorizados rigurosos sobre intervenciones en investigación de tratamientos de fertilidad, abordando su papel como complemento de los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) en la evaluación de resultados terapéuticos.

Diseño

Consenso multidisciplinario de expertos sobre mejores prácticas para estudios no aleatorizados de intervenciones, fundamentado en los avances de metodologías novedosas, incluyendo la inferencia causal.

Sujetos

Pacientes sometidos a procedimientos de técnicas de reproducción asistida (TRA), como estimulación ovárica, técnicas de laboratorio y transferencia embrionaria.

Intervención

Ninguna.

Principales medidas de desenlace

Orientación sobre el rigor metodológico, la transparencia y la relevancia en el diseño y análisis de estudios no aleatorizados de intervenciones.

Resultados

Los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) son el patrón oro para determinar la eficacia y seguridad de las intervenciones en tratamientos de fertilidad/TRA, pero pueden enfrentar desafíos logísticos, prácticos y en ocasiones éticos. Los estudios no aleatorizados de intervenciones, cuando se realizan con alto rigor metodológico, complementan a los ECA al aportar información sobre la práctica clínica en escenarios reales y en poblaciones de pacientes diversas. Sus principales limitaciones incluyen la susceptibilidad a la confusión y al sesgo de selección, lo cual requiere un diseño meticuloso del estudio y el uso de técnicas analíticas avanzadas. Innovaciones recientes, como los estudios de emulación de ensayos objetivo (target trial emulation), han fortalecido la validez de las inferencias causales basadas en estudios no aleatorizados de intervenciones. Este artículo presenta 7 recomendaciones para mejorar la credibilidad de los estudios no aleatorizados en la investigación en TRA: definir claramente las preguntas de investigación con estimados precisos; diseñar los estudios no aleatorizados como ensayos emulados; utilizar diagramas acíclicos dirigidos (DAGs) para clarificar los supuestos causales; preregistrar los protocolos de estudio; separar el análisis de datos de la planificación del estudio; incorporar controles negativos para detectar sesgos; y emplear métodos analíticos adecuados para considerar la confusión y el sesgo de selección.

Conclusión

Integrar la evidencia proveniente de los ECA y de estudios no aleatorizados de intervenciones bien diseñados mejora la toma de decisiones clínicas en la investigación de tratamientos de fertilidad. Seguir estas recomendaciones permitirá a los investigadores elevar la calidad, transparencia e impacto de los estudios no aleatorizados, fomentando así prácticas clínicas sólidas y basadas en evidencia en el tratamiento de la fertilidad y las TRA.