Auge y… ¿caída? de la Medicina Basada en la Evidencia

Siguiendo en mi línea de hacer amigos, después de un análisis crítico al modelo de sanidad pública, me apetece meterme en otro charco y esta vez el agraciado es la Medicina Basada en la Evidencia. Antes de que os revolucionéis todos, tengo que aclarar un principio fundamental: la Medicina y casi cualquier aspecto de la vida no puede estar basado en nada más fiable que la evidencia. No hacerlo así nos lleva a aceptar cosas tan ridículas como la homeopatía, el mesmerismo o la curación por imposición de manos.

El método científico se desarrolla, más o menos tal y como hoy lo conocemos, en el siglo XVII gracias a figuras como Francis Bacon quien, con su obra de 1620 “Novum Organum”,  da el banderazo de salida al empirismo o René Descartes que, en su obra de 1637 “Discours de la méthode”, define por primera vez unas reglas del método para dirigir bien la razón y buscar la verdad en las ciencias. Es esta época la que asiste a la auténtica revolución científica para que en el curso de apenas 100 años se modifique nuestra manera de entender y dominar la naturaleza gracias a posteriores aportaciones de, entre otros, John Locke, Isaac Newton o el escocés David Hume (¿Se me nota mucho el sesgo británico?).

Algoritmo simplificado del método científico

Algoritmo simplificado del método científico

En lo que respecta a la Medicina, podríamos decir que la aplicación del método científico recibe el nombre de Medicina Basada en la Evidencia (en adelante MBE). Por sorprendente que pudiera parecer, en el campo médico se ha venido practicando hasta hace muy poco la Medicina basada en la eminencia, es decir, grandes y preclaras mentes arrastraban tras de sí escuelas de acólitos que defendían uno u otro tratamiento y consideraban un insulto casi personal el que cualquiera osara cuestionar sus ideas. Este hecho se alimentaba del complejo de dios que acostumbraban a padecer no pocos médicos de la época (y también de la actual, hay que reconocer).

Nuevamente tuvo que ser un británico, el escocés Archibald Cochrane, el que desafiara el complejo de dios de los médicos y estableciera las bases de la MBE con su obra publicada en 1971 Effectiveness and Efficiency: Random Reflections on Health Services.

Sobre este personaje es interesante contar un par de anécdotas. La primera sucedió durante la II Guerra Mundial, cuando Archie Cochrane cae prisionero de guerra y ejerce de médico en un campo de concentración alemán. Allí se encontró con un serio problema y es que las personas a su cargo sufrían de una afección caracterizada por unas ampollas subcutáneas para la que Archie no tenía respuesta. Desconocía si era una infección o si se debía a la malnutrición, por lo que no sabía cómo tratarla y para mayor desgracia, él mismo empezó también a sufrirla. Archie consiguió en el mercado negro suplementos de Vitamina C y raciones extra de un alimento rico en Vitamina B12 y cuidadosamente dividió a los hombres en dos grupos de tratamiento. Después de unos días quedó claro que el grupo de la vitamina B12 respondí al tratamiento. Con los resultados en su cuaderno acudió a las autoridades del campo, que no se mostraron muy receptivas en un primer momento, aunque Archie Cochrane tuvo la fortuna de que un joven doctor alemán encontrara su cuaderno y les dijera a sus colegas: “La evidencia aquí reflejada es irrefutable. Si no damos vitamina B12 a los prisioneros será un asesinato, un crimen de guerra” A la mañana siguiente llegaron al campo provisiones de vitamina B12 y los prisioneros comenzaron a mejorar.

Archie Cochrane

Archie Cochrane

La segunda anécdota tuvo lugar años antes en Inglaterra. Archie Cochrane ya era consciente de la importancia del complejo de dios y de la dificultad para admitir nuestra falibilidad. Antes de la Guerra, estudiando la mejor recuperación de los pacientes tras un infarto cardiaco, Archie realizó una de sus mejores jugadas: ¿Se recuperaban mejor los pacientes en sus casas o debían permanecer en una sala especializada de un hospital? Todos los cardiólogos estaban convencidos de tener la respuesta y por supuesto sabían que el mejor lugar para los pacientes era el hospital, por lo que llevar a cabo algún experimento o ensayo era contrario a la ética. Sin embargo Archie logró un permiso para hacerlo. Tras finalizar el estudio reunió a sus colegas en una sala, les mostró los resultados y les dijo: “Caballeros, tengo resultados preliminares y resulta que ustedes tenían razón, es arriesgado para los pacientes la recuperación en casa y deben permanecer en el hospital”. Se montó un gran alboroto y los médicos empezaron a reclamar la interrupción del ensayo ya que literalmente estaban matando a los pacientes. Archie dejó que se calmaran y les explicó: “Esto es muy interesante, caballeros, porque cuando les entregué las tablas con el resultado intercambié las columnas. La realidad es que son los hospitales los que matan a la gente y es mejor que se vayan a casa. ¿Quieren que suspendamos el ensayo ahora? o ¿ prefieren esperar a los resultados finales?” ¡Gran tipo Archibald Cochrane!. Hubiera pagado dinero por estar en esa sala y ver las británicas caras de esos cardiólogos.

Desde ese 1971 los avances médicos han sido importantes, en gran medida gracias a los rigurosos ensayos clínicos que nos permiten ir añadiendo escalones a nuestro grado de conocimiento de la enfermedad. En el tratamiento del cáncer en particular, son muchos los esfuerzos que se han realizado desde múltiples agencias y organismos para estandarizar y normalizar el tratamiento en base a los resultados de los ensayos clínicos puestos en marcha. Estos ensayos sin embargo son caros, costosos y tardan mucho en ofrecer resultados. Especialmente en el ámbito de la radioterapia, ya que desde que se diseña un estudio y se comienzan a reclutar pacientes hasta que se obtienen resultados tanto de control tumoral como de efectos secundarios pasa necesariamente mucho tiempo para garantizar el buen resultado sin toxicidades asociadas. No estamos hablando de tomar una pastilla para bajar la glucosa, sino de curar un tumor que puede presentar una aparente remisión temporal para luego reaparecer. Sin embargo, ¿es posible que la MBE esté muriendo de éxito? Antes de que los defensores del método científico, entre los que me incluyo, me lapidéis por impuro, dejadme un turno de réplica.

Conforme avanzamos en nuestro conocimiento del cáncer y de los pacientes, más nos vamos dando cuenta de que la heterogeneidad de los tumores es mucho mayor  de lo que previamente asumíamos. No hay mes en el que no se describa una mutación o expresión génica ligada al cáncer que confiere un valor pronóstico diferenciado a un subgrupo de pacientes. Además, la vertiginosa innovación tecnológica pone en nuestras manos cada vez más variadas opciones terapéuticas, por lo que desarrollar ensayos clínicos para compararlas es virtualmente imposible (véase el post de R. Arrans sobre guarachas tecnológicas). Para un paciente particular decidir la mejor opción no es trivial, ya que la traducción de los resultados de los ensayos clínicos a la población de pacientes en general no es fácil dada la mayor calidad de la atención en los ensayos clínicos y el sesgo de selección conocido.

Una de las premisas que impone el método científico, informar y publicar los resultados de los ensayos, ha supuesto con el advenimiento de Internet un desafío de cara al manejo de la información, ya que los trabajos se publican en un número cada vez mayor. Y es que mientras que en 1980 se publicaban diariamente 14 ensayos, en 2010 son más de 75 con el añadido de 11 revisiones sistemáticas siendo el número de horas al día las mismas 24 de 1980.

Number of published trials 1950 to 2007Number of published trialsPor todo ello, en los últimos años estamos asistiendo a un cambio de paradigma, con la aparición de modelos más dinámicos en los que se requiere un continuo análisis de resultados propios para adaptar de manera fluida los protocolos. Resumiendo, el paradigma actual pretende realizar de manera simultánea todo el método científico. Dentro del flujo de trabajo el equipo 1 elabora hipótesis, el equipo 2 aplica las variables a estudiar (introduce datos), el equipo 3 extrae datos, el equipo 4 los analiza y propone mejoras que son devueltas al equipo 1 para que reinicie el ciclo. Todo esto se lleva a cabo de forma simultánea y mientras otro equipo realiza un rastreo continuo de información externa basada en evidencia y que alimente el proceso aportando datos desde el exterior.

Rapid Learning

Barrondo_02_pie2Un ejemplo de esta filosofía de trabajo es el desarrollo de nomogramas, herramientas que cada vez están más extendidas con la intención de ofrecer aproximaciones al pronóstico y/o respuesta al tratamiento dados unos datos para un paciente individual. Los nomogramas  son reglas de cálculo analógicas que utilizan segmentos continuos de líneas para representar valores numéricos discretos de las variables introducidas, por ello su precisión es limitada y es determinada entre otras cosas por el detalle de las escalas. Se suelen utilizar también para cálculos de ingeniería complejos que hay que realizar a pie de obra y para los que la obtención de una respuesta aproximada pero rápida es lo apropiado. (¡Qué curioso, yo diría que es lo que sucede cuando tenemos un paciente delante!)

Nomograma predictor del resultado de una biopsia de próstata repetida

Nomograma predictor del resultado de una biopsia de próstata repetida

Otros ejemplos en esta línea son, por una parte, el trabajo del grupo QUANTEC, una comisión conjunta de la Asociación Americana de Física Médica (AAPM) y de Oncología Radioterápica (ASTRO) que revisó los datos de Emami de 1991 sobre toxicidad de los tejidos  sanos a la radiación y que publicó unas guías en el Red Journal en 2010 (Vol 76,  No3) y por otra parte, el desarrollo de modelos informáticos de cálculo radiobiológico para la obtención de probabilidades de control tumoral (TCP por sus siglas en inglés) o de complicación de tejido sano para una distribución de dosis determinada (NTCP por sus siglas en inglés).

Como veis, el continuo avance en nuestro campo hace que tengamos que adaptarnos sobre la marcha y en ocasiones es preferible perder un pequeño porcentaje en la fiabilidad que nos aportan los estudios rigurosos a favor de una mayor flexibilidad y aplicabilidad a la hora de ofrecer lo mejor a nuestros pacientes. Es un campo apasionante que estamos obligados a seguir: el manejo de información compleja, profusa y dinámica que afecta además de a la Oncología y Radioterapia a otros campos como es la gestión de empresas y productos de mercado, flujos de tráfico vial, genoma, descubrimiento de posible vida en otros planetas y tantos y tantos otros asuntos que son candidatos a manejarse con Big Data y computación en grupo. Desde aquí os avanzo que gente mas preparada y sensata que yo está perpetrando un post sobre este último aspecto.

5 Respuestas a “Auge y… ¿caída? de la Medicina Basada en la Evidencia

  1. Enhorabuena por esta entrada, de la que me ha encantado sobre todo la introducción histórica del método científico y la MBE.

    Creo que queda claro que no es lo mismo analizar el movimiento de un péndulo simple (formado por una única partícula en un campo gravitatorio) que estudiar miles de enfermedades en miles de organismos diferentes, y digo miles porque en cada organismo la enfermedad se expresa o puede expresarse de múltiples maneras. Así que la labor de la MBE se torna muy compleja y sobre todo ¿imposible? de generalizar en muchas situaciones.

    Por otro lado, para añadir más diversión al asunto, los resultados de estos ensayos clínicos sólo son fiables cuando el número de individuos en el ensayo es al menos “suficiente”, y este dato sólo se conoce con certeza cuando se ha dado con la solución.
    ¿Cuántas veces nos encontramos estudios clínicos con resultados totalmente contrapuestos? ¿Será porque se realizan con tan solo 7 pacientes?

    Como bien nos cuenta Víctor, modelos más dinámicos con alimentación continua se tornan fundamentales en la MBE. Aún así, nos es fácil labor ya que de serlo ya la hubieran finiquitado los Bacon, Descartes, Cochrane y compañía ;-)

    Reitero mi enhorabuena.

    • Gracias Agustín
      La estadística aplicada a la evidencia médica y al cáncer en particular es compleja y olvidándonos de sesgos, algunos ocultos y otros no, es muy importante fijarse en los métodos tanto como en los resultados y sobe todo desconfiar de los estudios que avalan nuestras creencias iniciales.

  2. Pingback: Auge y… ¿caída? de la Medicina Basada en la Evidencia·

  3. Pingback: “Big Data”, o la estadística que no se olvida de los individuos | Desayuno con fotones·

  4. Pingback: Medicina | Annotary·

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s