Cuando leemos que un tratamiento psicológico “funciona” en un ensayo clínico aleatorizado, lo que en realidad estamos leyendo es un número: el efecto promedio del tratamiento (ATE, por sus siglas en inglés, average treatment effect). Ese número resume la diferencia promedio entre el grupo tratado y el grupo control o comparación. Es una herramienta estadísticamente necesaria y metodológicamente sólida, pero tiene un supuesto implícito que rara vez se discute en la clínica: que ese promedio representa razonablemente bien lo que le va a pasar a cada paciente individual.

Ese supuesto es, en la mayoría de los casos, incorrecto. La evidencia metodológica y empírica acumulada en los últimos años muestra que detrás de un ATE moderado puede haber una distribución de respuestas muy heterogénea: pacientes que mejoran mucho más que el promedio, pacientes que no cambian y pacientes que empeoran, todo dentro del mismo grupo de tratamiento. A esta variabilidad se la conoce como heterogeneidad del efecto de tratamiento (HTE, treatment effect heterogeneity), y entenderla es clave para interpretar con honestidad lo que la evidencia científica puede y no puede decirnos sobre un paciente en particular.

En este artículo repasamos qué es la HTE, qué evidencia existe en distintos cuadros clínicos y qué implicancias tiene para quienes trabajamos en la práctica basada en evidencia, sin caer en promesas de personalización que la ciencia todavía no puede sostener de forma generalizada.

Qué es el ATE y por qué domina el diseño de los ensayos clínicos

El ATE se calcula como la diferencia de medias entre grupos al final del tratamiento (o en el cambio pre-post). Es la base de la mayoría de los metaanálisis y guías de tratamiento basado en evidencia: nos dice, en promedio, cuánto mejora un grupo tratado respecto de un grupo control. Los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) están diseñados y potenciados estadísticamente para detectar ese promedio con precisión, no para describir la variabilidad individual alrededor de él.

Esto no es un error de diseño: para responder “¿este tratamiento es mejor que no tratar, o que otro tratamiento, en promedio?” el ATE es la herramienta correcta. El problema aparece cuando trasladamos esa pregunta poblacional a una pregunta clínica individual —”¿este tratamiento le va a servir a este paciente que tengo enfrente?”— sin advertir que son preguntas distintas que requieren evidencia distinta.

La heterogeneidad del efecto de tratamiento: qué dice la evidencia

Un marco conceptual reciente propone distinguir explícitamente entre el efecto promedio y la heterogeneidad causal del efecto, argumentando que los diseños estándar de ensayos clínicos en psicoterapia pueden estar ocultando variabilidad clínicamente relevante entre subgrupos de pacientes (Cox & Deiderich, 2023). Según este marco, identificar moderadores causales del efecto —variables que modifican la magnitud o dirección del efecto de un tratamiento— requiere diseños y análisis específicos que van más allá del ATE agregado.

Evidencia en trastorno límite de la personalidad

Un metaanálisis de datos de participantes individuales (IPD, individual participant data) sobre psicoterapia en trastorno límite de la personalidad encontró moderadores que explican parte de la variabilidad en la respuesta al tratamiento entre subgrupos de pacientes, confirmando que el efecto promedio reportado en los ensayos originales no era uniforme (Pereira Ribeiro et al., 2026). Este tipo de análisis con datos individuales —en lugar de medias agregadas por estudio— es justamente la estrategia metodológica más potente para detectar HTE, aunque depende de la disponibilidad y calidad de los datos originales de cada ensayo incluido.

Evidencia en manejo de contingencias

Una revisión sistemática sobre manejo de contingencias (contingency management) para trastornos por uso de sustancias documentó diferencias individuales sustanciales en la respuesta al tratamiento, reforzando la idea de que incluso en intervenciones conductuales relativamente estandarizadas existe variabilidad clínicamente significativa entre pacientes (Forster, DePhilippis & Forman, 2019). Esta revisión no realizó un metaanálisis cuantitativo formal de heterogeneidad, por lo que sus conclusiones son más descriptivas que estimativas.

Evidencia en TEPT mediante razón de varianzas

Un enfoque metodológico distinto, el análisis de razón de varianzas (variance-ratio), fue aplicado a ensayos clínicos de tratamiento del trastorno de estrés postraumático para estimar cuánta heterogeneidad del efecto existe más allá del promedio, encontrando evidencia cuantitativa de variabilidad individual relevante para discutir la personalización del tratamiento (Herzog & Kaiser, 2022). Es importante señalar que este trabajo circuló como preprint y, al momento de esta revisión, no contaba con revisión por pares completa, por lo que sus hallazgos deben tomarse como preliminares.

Evidencia indirecta desde el tratamiento farmacológico

Un metaanálisis sobre esquizofrenia reevaluó la heterogeneidad del efecto de tratamiento farmacológico y mostró que los diseños de ensayos clínicos tradicionales pueden sobreestimar o subestimar la verdadera heterogeneidad entre pacientes (McCutcheon et al., 2021). Aunque este estudio se centra en farmacoterapia y no en psicoterapia, resulta conceptualmente relevante porque ilustra un problema metodológico transversal a cualquier intervención evaluada mediante ECA. También se trata de un preprint, por lo que su aplicación a la psicoterapia es indirecta y debe leerse con cautela.

Por qué el ATE no predice el resultado individual

El argumento estadístico central puede resumirse así: un mismo ATE puede surgir de distribuciones de respuesta muy diferentes. Un tratamiento puede producir una mejora moderada y pareja en todos los pacientes, o puede producir una mejora muy grande en un subgrupo y ningún cambio (o incluso deterioro) en otro subgrupo, y el promedio resultante puede ser idéntico en ambos escenarios. El ATE, por definición, no distingue entre estos dos mundos.

Para distinguirlos hace falta mirar más allá de las medias: comparar la varianza de los resultados entre el grupo tratado y el grupo control (si el tratamiento genera heterogeneidad real, la varianza del grupo tratado debería ser mayor), o utilizar índices de tamaño del efecto específicamente diseñados para cuantificar heterogeneidad de varianza en metaanálisis (Harwell, 2019). Este tipo de herramientas metodológicas, todavía poco difundidas en la investigación en psicoterapia, permiten preguntar no solo “¿cuánto mejora en promedio?” sino “¿cuánto varía esa mejora entre personas?”.

Herramientas metodológicas para detectar y cuantificar la HTE

Para quienes quieran profundizar en cómo se identifican y reportan estas variables en la literatura de psicoterapia, puede ser útil revisar nuestra guía sobre moderadores y mediadores en ensayos clínicos de psicoterapia, que amplía la distinción conceptual entre variables que explican para quién funciona un tratamiento y variables que explican por qué funciona.

Implicancias clínicas para la práctica basada en evidencia

Reconocer la HTE no significa descartar el valor del ATE ni de las guías de tratamiento basadas en evidencia. Significa ajustar las expectativas sobre lo que esa evidencia puede anticipar en un caso individual. Algunas implicancias prácticas:

Para el seguimiento del progreso individual más allá del promedio poblacional, puede resultar complementario revisar nuestro artículo sobre el índice de cambio fiable (RCI) y los diseños N-de-1, que ofrecen herramientas concretas para evaluar si un paciente particular está mejorando de forma clínicamente significativa.

Limitaciones de la evidencia actual

Es importante ser honestos sobre el estado de esta evidencia. Varios de los trabajos metodológicos centrales en este campo son artículos conceptuales sin datos empíricos nuevos (Cox & Deiderich, 2023) o preprints que todavía no completaron revisión por pares (Herzog & Kaiser, 2022; McCutcheon et al., 2021). La evidencia empírica más sólida disponible —el metaanálisis IPD en trastorno límite de la personalidad— depende de la calidad y disponibilidad de los datos originales de los ensayos incluidos, y la heterogeneidad metodológica entre esos estudios primarios limita la fuerza de sus conclusiones. La revisión sobre manejo de contingencias es descriptiva y no cuantifica la heterogeneidad con metodología estadística formal. En conjunto, se trata de un campo metodológicamente activo pero todavía en desarrollo, más que de un cuerpo de evidencia consolidado y listo para aplicación clínica directa.

Conclusiones

El efecto promedio de un ensayo clínico es una herramienta estadísticamente válida para responder preguntas poblacionales, pero no fue diseñado para predecir el resultado de un paciente individual. La evidencia disponible —aunque todavía parcial y metodológicamente heterogénea— sugiere que detrás de los ATE reportados en psicoterapia suele existir una variabilidad de respuesta clínicamente relevante, documentada en cuadros tan distintos como el trastorno límite de la personalidad, los trastornos por uso de sustancias y el TEPT. Para la práctica clínica, esto implica sostener dos ideas en simultáneo sin contradicción: confiar en la evidencia agregada para orientar decisiones de tratamiento, y al mismo tiempo monitorear de cerca la evolución de cada paciente, sabiendo que el promedio poblacional es un punto de partida razonable, no una garantía individual.

Preguntas frecuentes

¿La heterogeneidad del efecto de tratamiento invalida las guías basadas en evidencia?

No. Las guías basadas en ATE siguen siendo la mejor base disponible para decidir qué tratamiento ofrecer en primera instancia. La HTE simplemente advierte que ese ATE no predice con certeza el resultado individual, por lo que el monitoreo del caso particular sigue siendo indispensable.

¿Existen ya herramientas para predecir qué paciente responderá mejor a qué tratamiento?

Hay líneas de investigación activas (análisis de moderadores, metaanálisis IPD, modelos de heterogeneidad de varianza), pero según la evidencia revisada aquí todavía no constituyen un cuerpo consolidado que permita recomendaciones de personalización firmes y generalizables para la mayoría de los cuadros clínicos.

¿Qué puede hacer un clínico en la práctica diaria frente a esta limitación?

Combinar la evidencia agregada con el seguimiento sistemático del progreso individual (medidas repetidas, feedback del paciente, revisión periódica de objetivos) permite detectar tempranamente si un tratamiento está funcionando en ese caso particular, en lugar de asumir automáticamente que el ATE reportado en la literatura se va a replicar.

Referencias

  1. Cox, K., & Deiderich, J. (2023). A primer on investigating treatment effect heterogeneity and causal moderation in psychotherapy research. Psychotherapy Research. https://doi.org/10.1080/10503307.2023.2215396
  2. Pereira Ribeiro, J., Stoffers-Winterling, J., Jørgensen, M. S., Juul, S., Matbouriahi, M., Fisher, D., van Ballegooijen, W., Kongerslev, M. T., Simonsen, E., Karyotaki, E., Cuijpers, P., Bateman, A., Klein, J. P., Amianto, F., Fonagy, P., Porter, R., Dixon-Gordon, K., Chapman, A. L., Thomaes, K., … Storebø, O. J. (2026). Treatment moderators of symptom severity in psychotherapy for people with borderline personality disorder: Systematic review with meta-analyses of individual participant data. Psychotherapy and Psychosomatics. https://doi.org/10.1159/000548417 / https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41134728/
  3. Forster, S. E., DePhilippis, D., & Forman, S. D. (2019). “I’s” on the prize: A systematic review of individual differences in Contingency Management treatment response. Journal of Substance Abuse Treatment. https://doi.org/10.1016/j.jsat.2019.03.001 / https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30898330/
  4. Herzog, P., & Kaiser, T. (2022). Is it worth it to personalize the treatment of PTSD? A variance-ratio meta-analysis and estimation of treatment effect heterogeneity in RCTs of PTSD [Preprint]. https://doi.org/10.31234/osf.io/u468b
  5. McCutcheon, R. A., Pillinger, T., Efthimiou, O., Maslej, M., Mulsant, B. H., Young, A. H., Cipriani, A., & Howes, O. D. (2021). Reappraising treatment effect heterogeneity in schizophrenia: A meta-analysis [Preprint]. https://doi.org/10.1101/2021.11.03.21265858
  6. Harwell, M. (2019). An effect size for variance heterogeneity in meta-analysis. Proceedings of the 2019 AERA Annual Meeting. https://doi.org/10.3102/1428715