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# Aleatorización y ocultamiento de la asignación

- Concepto

El azar crea la lista de quién va a cada grupo; el ocultamiento impide que alguien la vea antes de incluir al paciente.

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- Simple: cada paciente al azar, sin restricciones; puede desequilibrar grupos pequeños.
- Por bloques: garantiza tamaños iguales cada cierto número de pacientes.
- Estratificada: aleatorización por bloques dentro de cada estrato (centro, gravedad) para equilibrar ese factor.
- Ocultamiento de la asignación: nadie puede conocer la próxima asignación antes de incluir al paciente.
- El ocultamiento siempre es posible; el enmascaramiento no siempre (por ejemplo, en cirugía).
- Métodos de ocultamiento: asignación central por teléfono o web; sobres opacos, sellados y numerados.

## Qué es

La aleatorización genera una secuencia impredecible que decide el grupo de cada participante. Puede ser simple (como lanzar una moneda), por bloques (para mantener grupos del mismo tamaño) o estratificada (por bloques dentro de cada centro o grupo de riesgo). El ocultamiento de la asignación protege esa secuencia hasta que el paciente ya está incluido; es distinto del enmascaramiento, que oculta el tratamiento después de asignado. Sin ocultamiento, quien recluta puede escoger a quién incluir y se pierde el beneficio del azar.

## Ejemplo resuelto

- Un ensayo incluirá 40 pacientes en bloques de 4, cada bloque con 2 asignaciones A y 2 B.
- Hay 6 órdenes posibles por bloque: AABB, ABAB, ABBA, BAAB, BABA y BBAA.
- Se sortean 10 bloques entre esos 6 órdenes: al final hay exactamente 20 pacientes en A y 20 en B.
- Problema: si quien recluta sabe que el bloque es de 4 y ya vio A, A, B, sabe que el cuarto será B.
- Solución: bloques de tamaño variable (4 y 6) y la lista guardada en un sistema central.
- El sistema revela la asignación solo después de registrar al paciente incluido.
- Lectura: el azar equilibra los grupos y el ocultamiento impide que alguien elija qué paciente cae en cada uno.

## Marcadores

- Bloques
- Estratos

## En la práctica

- En la evaluación del riesgo de sesgo, la generación de la secuencia y su ocultamiento se juzgan juntos en el dominio del proceso de aleatorización.
- En ensayos multicéntricos suele estratificarse por centro, porque los pacientes y las prácticas varían entre hospitales.

## Errores frecuentes

- Confundir ocultamiento de la asignación con enmascaramiento (cegamiento): ocurren en momentos distintos.
- Asignar por día de la semana, número de historia o fecha de nacimiento: es predecible y no es aleatorio.
- Usar sobres transparentes o no numerados que pueden abrirse y cambiarse.

## Para recordar

El azar baraja las cartas; el ocultamiento las mantiene boca abajo hasta que el jugador ya se sentó.

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## ¿Qué diferencia hay entre ocultamiento de la asignación y enmascaramiento?

El ocultamiento protege la secuencia antes de asignar; el enmascaramiento oculta qué tratamiento recibe cada uno después de asignado.

## ¿Para qué sirve la aleatorización por bloques?

Para mantener grupos de igual tamaño a lo largo del reclutamiento, por ejemplo 2 A y 2 B en cada bloque de 4.

## ¿Por qué asignar por número de historia par o impar no es aceptable?

Porque es predecible: quien recluta puede saber el grupo de antemano y elegir a quién incluir.

## ¿Puede ocultarse la asignación en un ensayo de cirugía frente a tratamiento médico?

Sí: el ocultamiento siempre es posible, aunque luego no se pueda enmascarar al cirujano ni al paciente.

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Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.

Fuentes: [Chapter 8: Assessing risk of bias in a randomized trial](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-08) (Cochrane, 2024); [Allocation bias | Catalog of Bias](https://catalogofbias.org/biases/allocation-bias/) (Catalogue of Bias Collaboration, 2017).

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