“Make Evidence Based Medicine Great Again!”

Cristina Roure
Pantone

“Make Evidence Based Medicine Great Again!” es el provocador título de una conferencia que el Dr. Domenico Pagano pronunció en el 56º Congreso de la Sociedad Americana de Cirugía Cardiotorácica reivindicando la necesidad de restaurar el profesionalismo, la integridad y la confianza en los datos o “pruebas” en medicina. La conferencia es larga, dura 55 minutos, pero Pagano realiza en ella una brillante exposición sobre la creciente manipulación que nos ha conducido a la ciénaga en la que habita actualmente la medicina basada en la evidencia (MBE). 

Medicina basada en riesgos, un jeroglífico lleno de trampas

Jordi Varela

Editor

Gerd Gigerenzer, Director del Harding Center for Risk Literacy del Max Plank Institute for Human Development de Berlín, ya mereció la atención de este blog en 2014 a raíz de su publicación "Risk Savvy. How to make good decisions." La cruzada de Gigerenzer en contra de la manipulación de los riesgos y sus consecuencias es consistente y tenaz, y por eso creo que deberíamos utilizar más sus materiales para ayudar a vencer las trampas de los números malintencionados, si lo que queremos es practicar una medicina proporcionada a los riesgos reales de las personas. El siguiente vídeo ha sido editado en febrero de 2020 por la factoría Gigerenzer y se ha convertido en imprescindible para aprender a manejar la diferencia entre riesgo absoluto y riesgo relativo.

¿Qué hacer para que se lean las guías de práctica clínica?

Laura Diego Del Río y Pedro Rey

Durante las últimas décadas se ha producido un aumento dramático de la información clínica disponible para los profesionales sanitarios y se han establecido documentos de referencia de  best practice en diferentes áreas de la medicina. Son un ejemplo de ello las numerosas guías de práctica clínica elaboradas por multitud de instituciones distintas. A pesar de la gran cantidad de críticas que han recibido sobre sus limitaciones, su elaboración se ha acompañado de un gran esfuerzo para establecer los estándares de calidad y de una cuantiosa publicación de literatura sobre las estrategias de adopción de las mismas en la práctica clínica. No obstante, ante tal abundancia de información existen ciertas dudas sobre si realmente llegan a leerse y utilizarse. Analicemos las razones principales y veamos qué se puede hacer para cambiar esta (falta de) práctica, bajo el prisma de la economía del comportamiento.

Cuando el sobrediagnóstico se politiza

Rudy Giuliani, alcalde republicano de Nueva York aquel fatídico 11 de septiembre, en un mitin electoral dijo: "Sufrí un cáncer de próstata hace ya 5 ó 6 años y doy gracias a Dios de ser ciudadano norteamericano porque aquí la probabilidad de supervivencia a los cinco años para este cáncer es del 82%, mientras que en el Reino Unido, debido a la medicina socializada, este valor es sólo del 44%." Hay que aclarar que en EEUU el cribaje del PSA está muy extendido, mientras que en el Reino Unido no. Según Gerd Gigerenzer (el caso lo he extraído de su libro "Risk Savvy"), las palabras de Giuliani encubren un gran error, porque en realidad, aunque parezca una contradicción, la mortalidad por cáncer de próstata en los dos países es prácticamente la misma. Entonces, ¿cómo puede ser que las supervivencias sean tan diferentes? Para explicarlo, Gigerenzer describe dos sesgos que fomentan el error intencionado del político conservador:

"Risk Savvy" o la comprensión del riesgo, según Gerd Gigerenzer

Gerd Gigerenzer, Director de Harding Center for Risk Literacy del Max Planck Institute for Human Development de Berlín, ha publicado "Risk Savvy. How to make good decisions" (Penguin 2014). Se trata de una obra que aborda las dificultades de tomar decisiones en entornos inciertos y la necesidad de saber comunicar los riesgos de manera comprensible. Según el autor, de acuerdo con su propia experiencia, un 80% de médicos no entienden el significado de un resultado positivo en una prueba diagnóstica y, siguiendo en esta línea, en un estudio australiano, de 50 médicos consultados, sólo 13 respondieron que entendían el concepto del "valor predictivo positivo" (que es la probabilidad de tener una enfermedad si una prueba específica sale positiva), pero finalmente sólo uno de ellos fue capaz de explicarlo correctamente. En un post de este mismo blog, "Too much mamography" o el espejismo de los cribajes, Cristina Roure explicó que el riesgo de una mujer de tener cáncer de mama después de haber mostrado una lesión sospechosa en una mamografía preventiva es del 10%, cuando la mayoría de médicos cree que es del 90%. Con esta introducción ya se ve que deberíamos considerar el libro de Gigerenzer imprescindible para poder practicar medicina en un mundo de probabilidades.

¿No se podrían explicar mejor los números de cáncer?

Cristina Roure nos explicaba en un post de su serie "Pantone", en este blog, una experiencia que Gerd Gigerenzer, Director del Max Planck Institute for Human Development de Berlín, escribió en el libro "How to know when numbers deceive you", en la que más de la mitad de los ginecólogos encuestados no acertaron, después de haber visto los datos científicos publicados, cuál era la probabilidad de tener cáncer de una mujer asintomática con una mamografía preventiva positiva. De hecho el error de la mayoría de los colegas fue monumental: dijeron que era de un 90% cuando en realidad era de un 10%.

En un post reciente comenté el libro de Peter Ubel "Critical Decisions", en el que el autor demuestra cuál es la fuerza emocional de los números, tanto para los pacientes como para los médicos. En esta línea, ciertamente preocupante, les quiero presentar una brizna de esperanza. Hay maneras de presentar los números para reducir el desconcierto reinante. Muchos expertos nos vienen avisando que debemos huir de los porcentajes, los inefables quesitos y los riesgos relativos, y nos tenemos que acostumbrar a hablar a los pacientes de números reales, pictogramas con personas y riesgos absolutos. Para hacerme entender les presento un par de gráficos del Harding Center for Risk Literacy, centro que está en la órbita de Gigerenzer y del Max Planck. El primero de ellos es un pictograma sobre la evaluación de los programas preventivos de cáncer de próstata a base de controles de PSA y tacto anal de la glándula.

Saneamiento de la cadena del conocimiento, una empresa difícil

En un post mío de la serie "Pantone" de 7 de mayo, les hablaba de la necesidad de disponer de fuentes de conocimiento limpio y cristalino como el agua que bebemos para la toma de decisiones apropiadas, pero la cuestión es que nuestras fuentes están contaminadas por una serie de sesgos que impregnan las decisiones que tomamos como ciudadanos, como pacientes, como profesionales o como gestores sanitarios y ello nos conduce al sobrediagnóstico y al sobretratamiento.

Frente a estos sesgos, Gerd Gigerenzer y Muir Gray, en el libro "Better Doctors, Better patients, Better Decisions" proponen algunas medidas de saneamiento, a las que me he permitido añadir alguna más de elaboración propia:

1. Cómo hacer que la investigación sea más relevante para los pacientes

Conocimiento cristalino como el agua para la toma de decisiones

Una atención sanitaria excelente es aquella en la que pacientes, profesionales y gestores aplican el mejor conocimiento disponible en la toma de decisiones. Sólo con agentes bien informados se pueden tomar las decisiones adecuadas para un sistema sanitario efectivo, seguro y eficiente. A menudo pensamos que el gran problema del sistema es la falta de dinero, y que sólo dedicando más recursos se podrán resolver los problemas, pero la falta de conocimiento es mucho más preocupante de lo que a primera vista puede parecer.

Sir Muir Gray, Chief Knowledge Officer del National Health Service (NHS), utiliza un símil que me parece muy acertado: "Hace falta conocimiento tan limpio y cristalino como el agua que bebemos si lo que queremos es tomar las decisiones adecuadas". Pero la realidad actual es muy diferente porque bebemos de fuentes de conocimiento contaminado.

"Too much mamography" o el espejismo de los cribajes

El BMJ ha publicado recientemente los resultados de un estudio canadiense aleatorizado que demuestra que la mamografía anual en mujeres asintomáticas menores de 60 años no supone ninguna ventaja en la reducción de la mortalidad por cáncer de mama respecto del examen físico sin mamografía y, en cambio, se traduce en más de un 20% de sobrediagnóstico. El artículo se acompaña de un editorial titulado "Too much mamography" que sugiere la necesidad de replantearse las políticas de cribaje de mama al igual que ha hecho con el cribaje del PSA en el caso del cáncer de próstata.

Puede resultar algo contraintuitivo pensar que una prueba que puede detectar precozmente un cáncer, y por lo tanto ofrecer la oportunidad de tratarlo antes, no reduzca la mortalidad, pero es que a menudo no sólo los ciudadanos sino también los profesionales tienen dificultades para interpretar los beneficios y riesgos de los cribajes y para comunicarlos con claridad a los pacientes a la hora de tomar la decisión de participar o no en el programa. Gerd Gigerenzer, Director del Instituto Max Plank para el desarrollo humano de Berlin lo explica muy bien en su libro Calculated Risks. How to know when numbers deceive you¹.