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EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA

Una ciencia básica para la medicina clínica

DAVID L. SACKETT - R. BRIAN HAYNES PETER TUGWELL

EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA

Una ciencia básica para la medicina clínica

Traducción: Dr. F. PÉREZ GALLARDO

Ediciones DÍAZ DE SANTOS, S. A.

www.medilibros.com

Título original: «Clinical Epidemiology: A Basic Science for Clinical Medicine»

© 1985 David L. Sackett, R. Brian Haynes y Peter Tugwell © 1989 Ediciones Díaz de Santos, S. A.

«No está permitida la reproducción total o parcial de este libro, ni su tratamiento informático, ni la transmisión de ninguna forma o por cualquier medio, ya sea electrónico, mecánico, por fotocopia, por registro u otros métodos, sin el permiso previo y por escrito de los titulares del Copyright»

Edita: Ediciones Díaz de Santos, S. A. Juan Bravo, 3A. 28006 Madrid

ISBN en lengua inglesa: 0-316-76595-3 ISBN en lengua española: 978-84-87189-15-9

Depósito legal: M. 18.012-1989

Diseño de cubierta: Little, Brown Fotocomposición: MonoComp, S. A. Conde de Vilches, 31. 28028 Madrid Impresión: LAVEL. Los Llanos, nave 6. Humanes (Madrid)

Este libro está dedicado a H. L. Mencken, Kurt Vonnegut, Jr., Douglas Adams y a la nueva indumentaria del emperador.

David. L. Sackett, M.D. R. Brian Haynes, M.D. Profesor de Epidemiología clínica Profesor asociado de Epidemiología

y Bioestadística clínica y Bioestadística Profesor de Medicina Profesor asociado de Medicina Me Master University Me Master University Hamilton, Ontario, Canadá Hamilton, Ontario, Canadá

Peter Tugwell, M.D. Profesor de Epidemiología clínica

y Bioestadística Profesor de Medicina Me Master University Hamilton, Ontario, Canadá

Contenido

PREFACIO............................................................................................... xi

AGRADECIMIENTOS .......................................................................... xvii

PARTE 1.a DIAGNÓSTICO................................................................ 3

1. Estrategias del diagnóstico clínico ............................................. 5 2. El examen clínico......................................................................... 23 3. La selección de las pruebas diagnósticas ................................. 63 4. La interpretación de los datos diagnósticos ............................. 79 5. Diagnóstico precoz .................................................................... 179

PARTE 2.a PRONÓSTICO Y TRATAMIENTO ........................... 203

6. Hacer un pronóstico ................................................................... 205 7. Decidir sobre la mejor terapia ................................................... 221 8. Cumplimiento............................................................................... 259 9. Decidir si su tratamiento ha causado daño.............................. 291

PARTE 3.a MANTENERSE AL DÍA ............................................... 317

10. Introducción: Cómo examinar su propia actuación ................ 319 11. Cómo usar una biblioteca ........................................................ 353 12. Cómo leer una revista clínica..................................................... 371 13. Creación y uso de su propia biblioteca .................................. 423 14. Cómo conseguir el máximo y entregar todo lo posible en la

educación médica continuada .................................................. 433

ÍNDICE..................................................................................................... 461

Prefacio

Este libro tuvo sus orígenes en la práctica clínica, cuando sus autores luchaban con el diagnóstico y tratamiento de sus pacientes y se iban quedando rezagados con sus lecturas clínicas. Todos nosotros hemos sido capacitados en medicina interna, y todos nosotros creíamos que estábamos practicando el Arte (derivado de las creencias, juicios e intuiciones que nosotros no podíamos explicar) así como la Ciencia (derivada del conocimiento, la lógica y la experiencia previa que nosotros podíamos explicar), de la medicina clínica.

En diferentes momentos y en situaciones diferentes, cada uno de nosotros nos dimos cuenta que había, en realidad, una ciencia para el arte de la medicina. Para D.L.S., esta comprensión ocurrió cuando la «crisis de los misiles de Cuba» le transformó de novato nefrólogo y fisiólogo del túbulo renal, en reacio epidemiólogo de campo del Servicio de Salud Pública de los Estados Unidos. Aunque obligado a aprender epidemiología (la mayor parte de ello por vez primera), él siguió siendo un clínico en el fondo y fue sorprendido repetidamente por el grado hasta el cual su creciente conocimiento de los principios epidemiológicos podían arrojar luz tanto sobre las enfermedades de los pacientes individuales, como sobre el diagnóstico y la conducta de tratamiento de sus clínicos. Además, se dio cuenta que la aplicación de estos principios epidemiológicos (y unos cuantos más de bioestadística) a las creencias, juicios e intuiciones que comprenden el arte de la medicina, podía mejorar sustancialmente la exactitud y eficacia del diagnóstico y el pronóstico, la eficacia del tratamiento, y la eficacia en mantenerse al día, y, de importancia especial, la capacidad de enseñar a los demás cómo hacer estas cosas. La oportunidad de explorar esta «ciencia del arte de la medicina» retornó con la creación de una nueva escuela de medicina en la MacMaster University, a la cual se unió D.L.S. en 1967 y donde él formó equipo con los otros autores.

En cuanto a R.B.H., la necesidad de una ciencia básica adicional para la medicina clínica, entró en su conciencia durante una conferencia de pre- empleo sobre los conceptos freudianos de la enfermedad psiquiátrica. Cuando él sumisamente pidió la prueba de uno de estos conceptos, el conferenciante objetó que el propósito de la conferencia consistía en transmitir el contenido, no el defenderlo (y admitió entonces que él mismo,

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XII PREFACIO

tampoco lo creía). Esta necesidad de un planteamiento más sistemático para reunir e interpretar la prueba clínica, fue reforzada repetidamente durante la capacitación postgraduada preliminar de R.B.H. en el Este de Canadá, más ruidosamente en una lucha ocurrida entre dos de sus instructores sobre cómo debía él medir la presión arterial en sus pacientes. Estas experiencias impulsaron a R.B.H. a combinar su capacitación de postgraduado en medicina interna, con el trabajo de graduado en epide- miología clínica de modo que podía aplicar esta última ciencia básica adicional a la interpretación de los fenómenos clínicos. La carrera resultante combinada en epidemiología clínica y práctica clínica, ha conducido a muchas cosas, incluyendo la colaboración que ha producido este libro.

Como un estudiante de medicina británico, P.T. fue atraído a la epidemiología clínica por los retos de intentar aplicar los principios de la epidemiología de la población al cuidado de los pacientes individuales. Sin embargo, cuando él buscó la guía en su carrera, de un epidemiólogo mundialmente conocido de Londres, fue informado que ¡era «amoral» intentar combinar la epidemiología con la práctica clínica! Desalentado de su plan de carrera inicial, ingresó en su capacitación de postgraduado tradicional en medicina interna, pasó tres años emocionantes en África, y terminó como residente Jefe de Medicina en MacMaster. Estimulado por los intentos de combinar la epidemiología orientada clínicamente y la medicina clínica que estaban en marcha allí, P.T. satisfizo su reavivado interés, completando su capacitación tanto en epidemiología clínica como en reumatología. Ahora él es director del Departamento de Epidemiología Clínica y Bioestadística en MacMaster, practica como reumatólogo exper- to y colabora con D.L.S. y R.B.G. en proyectos tales como el presente.

Nuestra convicción común puede ser expresada como sigue. Los actos importantes que nosotros efectuamos como clínicos, requieren la particula- rización, para el paciente individual, de nuestras experiencias previas (tanto como clínicos individuales como colectivamente), con grupos de pacientes similares. Por ejemplo, la evaluación racional de un síntoma, signo o resultado de una prueba de laboratorio en el paciente de hoy, demanda nuestra valoración crítica de cómo se ha conducido anteriormente este hallazgo clínico en grupos de pacientes con el mismo diagnóstico diferencial. De la misma manera, la selección racional de un tratamiento para el paciente de hoy, requiere nuestra valoración de cómo les fue a los pacientes similares con diversos tratamientos, en el pasado. Si como media, ellos disfrutaron de mejores resultados clínicos y menos efectos secundarios con un tratamiento que con otros, nosotros prescribiremos probablemente ese régimen en nuestro paciente de hoy.

Si la práctica clínica racional necesita la proyección de los hallazgos diagnósticos, los pronósticos, y las respuestas terapéuticas de grupos de

PREFACIO XIII

pacientes al paciente individual, entonces las estrategias y tácticas usadas para comprender a los grupos de pacientes (esto es, las tácticas y estrategias de la epidemiología y la bioestadística), deben ser útiles para el clínico. Además, sería posible tomar un conjunto de estrategias epidemiológicas y bioestadísticas desarrolladas para estudiar la «distribución y los determinantes de la enfermedad» en grupos y poblaciones, refundirlos en una perspectiva clínica y usarlos para mejorar nuestra actuación clínica. Este libro resume nuestros intentos iniciales para hacerlo así.

Aquí, nosotros tratamos los tres retos con los que se enfrenta cada clínico todos los días: alcanzar el diagnóstico correcto, escoger el tratamiento que hace más bien que daño, y mantenerse al día con respecto a los avances útiles en medicina. En cada caso, nosotros propondremos algunas aplicaciones prácticas de la epidemiología y la bioestadística orientada clínicamente que pueden ayudarle a usted a mejorar la exactitud, la eficacia, y el disfrute de sus esfuerzos.

Aunque muchos de los planteamientos sugeridos en este libro son nuevos, no hay nada nuevo en la tesis de que la epidemiología se merece un lugar junto con las otras ciencias básicas de la medicina. Uno puede identificar (o por lo menos inferir), consejos similares de Hipócrates, Sydenham y otros héroes de la antigüedad. En tiempos más recientes, John Paul de la Yale University, en su libro de 1958 titulado Clinical Epidemio- logy, sugirió que la epidemiología debería estar en la «misma relación con la práctica de la medicina preventiva, como lo hacen algunas de las ciencias médicas básicas más familiares, con la medicina curativa» (1). Aquí, como en otra parte (2, 3), nosotros hemos ampliado la tesis del Dr. Paul para indicar que la epidemiología sirve apropiadamente como una ciencia básica para toda la medicina clínica.

Así lo han hecho otros epidemiólogos clínicos, comenzando por Alvan Feinstein en Yale y Robert Fletcher, Suzzane Fletcher y Edward Wagner en la University of North Carolina, y puesto de manifiesto por la rápida aparición y crecimiento de los departamentos y unidades de epidemiología clínica, en los centros de las ciencias de la salud en todo el mundo. Las contribuciones de estos grupos a la educación de los profesionales de la salud y la investigación sanitaria, están empezando a tener un impacto considerable.

Por favor, admita que este no es un libro para los «hacedores» de investigación. El no contiene discusiones sobre cómo plantear las hipótesis científicas, preparar muestras aleatorias, efectuar mediciones de resultados ciegos, o efectuar análisis actuariales (estos y otros asuntos metodológicos relacionados serán presentados en un libro compañero sobre Clinical Research Methods). Este libro, es más bien un libro para los «usuarios» de la investigación hecha por los demás. Por otra parte, él está organizado en

XIV PREFACIO

términos de actos clínicos (diagnósticos, tratamiento, mantenerse al día), no en temas epidemiológicos. Por consiguiente, asuntos tales como la signifi- cación estadística, se plantean solamente cuando ellos pueden ayudar a alcanzar una mejor decisión clínica, y entonces solamente dentro del contexto del problema clínico a resolver.

Los ejemplos clínicos abundan en estas páginas, y representan generalmente a los pacientes reales, a los que nosotros estamos tratando de ayudar cuando descubrimos la utilidad de la aplicación particular de una estrategia general de epidemiología o bíoestadística. Dada la heterogeneidad de nuestra audiencia, es seguro que usted encontrará misteriosos algunos de nuestros ejemplos, y otros supersimplificados (¡incluso otros, tratados con enfoques exclusivos para Ontario meridional!), y corre el riesgo de aprender más de lo que usted quiere conocer realmente sobre algunos de nuestros pacientes favoritos. Además, todos nosotros somos aún bastante novatos en este juego de enlazar los planteamientos de «grupo» como la epidemio- logía y la bioestadística a los pacientes y a los clínicos individuales, y la historia (¡así como los críticos de libros!), revelarán sin duda algunos errores espectaculares en nuestros intentos iniciales. Nosotros esperamos, no obstante, que nuestras equivocaciones no le impedirán disfrutar, así como dominar las lecciones a aprender.

Si, en el análisis final, la práctica de esta «ciencia del arte de la medicina» consiste en hacer más bien que daño a los pacientes y a los clínicos, deben añadirse cinco ingredientes adicionales al estudio de este libro. Primero, sus elementos deben ser integrados con los de las otras ciencias básicas (tales como morfología, fisiología y bioquímica), tal como ellas son aplicadas; si los planteamientos presentados aquí constituyeran la única base científica para la acción clínica, nosotros estaríamos sustituyendo simplemente una tiranía nueva no lograble de «rigor metodológico», por la vieja tiranía no enseñable del «arte clínico». Segundo, este planteamiento del diagnóstico, el tratamiento y el mantenerse al día debe ser alimentado por un cuerpo creciente de nuevo conocimiento válido y clínicamente útil originado en una investigación clínica sólida y relevante; sin este nuevo conocimiento, el planteamiento descrito en este libro podía degenerar rápidamente en nihilismo y parálisis terapéutica. Tercero, la epidemiología clínica debe continuar produciendo nuevas tácticas y estrategias para identificar y resolver problemas en el diagnóstico, tratamiento y mantenerse al día; de otro modo, esta ciencia básica correrá el riesgo de subordinación a la tecnología clínica y de información. Cuarto, esta ciencia básica adicional para la medicina clínica, debe ser aplicada con abundante humildad, reconociendo que mucha de su justificación nace de su capacidad de explicar y enseñar, no de reemplazar, al arte de la medicina.

PREFACIO XV

Finalmente, nosotros deseamos que a medida que usted usa las tácticas y estrategias de la epidemiología clínica que presentamos en este libro, ¡añadirá suficiente regocijo, irreverencia y alegría de tener tanta distracción en su aplicación, como nosotros hemos tenido en su desarrollo!

D. L. S. R. B. H.

P. T.

Bibliografía

1. Paul, J. R. Clinical Epidemiology (2nd ed). Chicago: University of Chicago Press, 1966. P. xii.

2. Sackett, D. L. Clinical epidemiology. Am. J. Epidemial. 89:125, 1969. 3. Sackett, D. L. Three cheers for clinical epidemiology. Int. J. Epidemial. 13:117, 1984.

Agradecimientos

Este libro nunca se hubiera acabado sin la incansable Jane Sicurella, quien organizó el desarrollo del manuscrito, coordinó sus revisiones por colegas de todo el mundo, y gentil, pero eficazmente hizo que los autores cumplie- sen su palabra.

Este libro nunca se hubiera comenzado sin el compromiso y apoyo de cinco hombres que abogaron por el desarrollo de la epidemiología clínica en MacMaster: John Evans, Jack Hirsh, Bill Spaulding, Janck Laidlaw y Fraser Mustard.

Alvan Feinstein, quien vivió y trabajó con nosotros cuando estábamos precisamente comenzando, trajo ciencia y arrojo a nuestro bisoño departamento (e hizo todo lo posible para hacernos presentable a la nobleza universitaria). El es el padre (¿Padrino?), de la epidemiología clínica moderna y todos los que practican esta ciencia básica están en deuda con él.

El primer borrador de este libro fue escrito mientras que D.L.S. estaba con un año sabático en Trinity College, Dublín, donde él recibió tanto aliento como santuario por parte de James McCormick y sus colegas. A lo largo de sus seis borradores, Barbara, Jo Anne, Jane y nuestros hijos, inspiraron nuestro esfuerzo y perdonaron nuestra preocupación. Gracias, también, a Wayne Taylor por las tablas 7.7 y 7.8.

Don Rosenthal, David Cadman, Irene Uchida, Kack Laidlaw, Bob Volpe y sus pacientes, contribuyeron a las láminas en color que aparecen en el capítulo 1, y nosotros le agradecemos esto a ellos.

Este manuscrito fue mecanografiado y vuelto a mecanografiar, se trató su texto y se volvió' a procesar, principalmente por Fio O'Dowd, y con paciencia y buena voluntad que fueron probadas penosamente; Jane Wright y Karla Gatto, también ayudaron en estas tareas.

Lin Richter Paterson, entonces en Little Brown, nos colocó en el carril apropiado, y Jim Krosschell nos mantuvo allí. Mi querida Jane Macneil ganó nuestro aprecio y ramilletes, cuando como nuestra Editora del Libro, protegió nuestro estilo, así como nuestro mensaje.

Finalmente, los siguientes colegas fueron maravillosamente útiles al leer los primeros borradores de este libro, indicándonos gentilmente los párra- fos que eran poco inteligentes, irrelevantes, completamente equivocados, o realmente torpes, y nos ofrecieron consejo afectuoso sobre cómo mejorarlo:

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XVIII AGRADECIMIENTOS

Robert Armstrong, Sikhar Banerjee, Claude Benedict, John Cairns, David Churchill, Dave Davis, Tony Dixon, Alian Donner, Murray Enkin, Ted Evans, Ernie Fallen, John Feightner, Bill Feldman, Ed Gibson, Ray Gilbert, Bill Goldberg, Charlie Goldsmith, Paul Griner, Gord Guyatt, David Hawkins, Jack Hirsh, Russell Hull, Mark Levine, Wendy Levinson, Paul Links, Praveen Mathur, Barbara Meneil, Al Mulley, Fraser Mustard, Vic Neufeld, John Norris, Dan Offord, Vince Rudnick, Brian Schmitt, Harry Shannon, David Smith, Bill Spaulding, Dave Streiner, Stephen Walter, Andy Wielgosz, Barry Wilson y David Young. A ellos les corresponde el mérito por aquellas partes del libro que son claras, útiles y eficaces. Sólo los autores son responsables del resto.

EPIDEMIOLOGÍACLÍNICA

PARTE PRIMERA

Diagnóstico

NOTA

Las indicaciones y dosificaciones de todos los medicamentos señalados en este libro, han sido recomendadas en la literatura médica y están de acuerdo con las prácticas de la comunidad médica general. Las medicaciones descritas no tienen necesariamente la aprobación específica de la Food and Drug Administration para el uso en las enfermedades y dosificaciones en las cuales son recomendadas. Las instrucciones del envase de cada medicamento, deben ser consultadas para su uso y dosificación tal como está aprobado por la FDA. Debido a que cambian los estándares es aconsejable mantenerse al corriente de las recomendaciones revisadas, especialmente aquellas relacionadas con los medicamentos nuevos.

Figura 1

Figura 2 Figura 3

Figura 4

Figura 5 Figura 6

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Estrategias del diagnóstico clínico

La primera parte del libro trata sobre el diagnóstico, el proceso crucial que etiqueta a los pacientes y clasifica sus enfermedades, que identifica (¡y a veces, sella!) sus destinos o pronósticos probables, y que nos impulsa hacia tratamientos específicos en la confianza (a menudo, infundada) que éstos harán más bien que perjuicio. Los dos primeros capítulos se enfocan sobre el diagnóstico clínico, en los que nuestra atención está dirigida hacia los signos y los síntomas que constituyen una enfermedad. El segundo par de capítulos amplía el foco para incluir el diagnóstico paraclínico: la selección e interpretación de las pruebas diagnósticas suministradas por los químicos clínicos, los radiólogos, los anatomopatólogos, y similares. Como veremos, la combinación de los datos clínicos y paraclínicos (y especialmente el uso de los primeros para interpretar los segundos), constituye un reto importante para aquellos que han de convertirse en buenos clínicos.

Este primer capítulo suministrará algunas definiciones y descripciones de las cuatro estrategias que nosotros usamos en el diagnóstico clínico. El segundo considera las tácticas que nosotros usamos para identificar los síntomas y los signos, y cómo esta actividad humana, típicamente falible, puede ser convertida en más exacta. El tercer capítulo presenta algunas estrategias para decidir si buscar o no un signo o síntoma dado, y si pedir o no una prueba diagnóstica paraclínica determinada, y el cuarto presenta un rango de tácticas de sencillas a complejas, para interpretar con poder y discernimiento estos signos, síntomas y pruebas diagnósticas paraclínicas. El capítulo final en esta sección forcejea con la base lógica y los resultados de nuestros intentos de lograr un diagnóstico precoz.

Algunas definiciones

Las discusiones sobre las definiciones pueden llegar a ser tan pesadas y pedantes que pueden destruir, más bien que despertar, el interés del lector

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6 EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA

(¡el primer borrador de este capítulo no fue una excepción!). Sin embargo, nosotros necesitamos decirle a usted qué es lo que queremos decir cuando usamos ciertas palabras.

Casi todos nosotros, la mayor parte del tiempo, vemos a los pacientes porque ellos están enfermos. Nosotros les ayudamos a ellos, sobre todo, cuando reconocemos que su enfermedad tiene tres elementos (13): el padecimiento o trastorno objetivo, la dolencia y la situación difícil.

El padecimiento o trastorno objetivo

El trastorno anatómico, bioquímico, fisiológico o psicológico cuya etiolo- gía (si es conocida), mecanismos de mala adaptación, presentación, pronós- tico y tratamiento, leemos en los libros de texto. Aunque este elemento es generalmente llamado padecimiento, la utilidad de este término ambiguo es entorpecida por la incapacidad, tanto del paciente como de los científi- cos sanitarios, de estar de acuerdo sobre su aplicación a las situaciones específicas (3). De acuerdo con ello, nosotros llamaremos a este elemento de la enfermedad de un paciente, el trastorno objetivo, cuando él se convierte en el objetivo del proceso diagnóstico.

La dolencia

El conjunto de síntomas (manifestaciones del trastorno objetivo que son percibidas por el paciente) y signos (manifestaciones observadas por el clínico) mostrados por el paciente como resulado de tener y responder al trastorno objetivo. Nosotros llamaremos a este conjunto la dolencia.

La situación difícil

El tercer elemento de una enfermedad es la manera social, psicológica y económica en la cual los pacientes están situados en el medio ambiente. Taylor (13) llama a esto la situación difícil y también lo llamaremos así nosotros.

El acto del diagnóstico clínico se enfoca sobre el segundo elemento de una enfermedad (la dolencia) con el fin de identificar el primero (el trastorno objetivo), mientras que no se pierde de vista el tercero (la situación difícil). Dicho más formalmente, el acto del diagnóstico clínico es la clasificación con un propósito: un esfuerzo para reconocer la clase o grupo al cual pertenece la dolencia de un paciente, de modo que, basado en nuestra

ESTRATEGIAS DEL DIAGNÓSTICO CLÍNICO 7

experiencia anterior con esa clase, los actos clínicos subsiguientes que nosotros podemos llevar a cabo, y el paciente está dispuesto a seguir, maximizarán la salud del paciente.

Si la definición anterior es cierta, siguen dos consecuencias lógicas. Primero, debido a que el diagnóstico y «los actos clínicos subsiguientes» tienen su base racional en nuestra experiencia anterior con grupos de pacientes, se deduce que las estrategias y las tácticas de entender la distribución y los determinantes de la salud y el padecimiento en grupos (esto es, epidemiología), le pueden ser útiles a usted como clínico. Segundo, desde el punto de vista del diagnóstico clínico, la mayor parte de los textos médicos * y cursos van hacia atrás: comienzan con los trastornos objetivos y van hacia atrás, a la dolencia, exactamente lo inverso del proceso diagnóstico.

Procediendo de la dolencia al trastorno objetivo, el proceso diagnóstico se puede enfocar sobre diferentes componentes del último. Generalmente, nosotros pensamos sobre el diagnóstico procediendo desde los síntomas y signos a enfocar en uno u otro «laboratorio» con el fin de documentar las alteraciones de mala adaptación en la estructura, la función y/o la respuesta a los estímulos. De forma alternativa, especialmente en el cuidado primario, el diagnóstico puede venir desde los síntomas y signos para enfocar sobre el pronóstico y el plazo operativo se convierte en «vigilar y esperar». Finalmente, el diagnóstico puede enfocarse sobre un «ensayo terapéutico» para identificar el trastorno objetivo sobre la base de su respuesta a una terapia específica.

Las anteriores definiciones conciernen al diagnóstico en su modo más común. Por supuesto, el mismo o similar proceso puede ser llevado a cabo de otros modos y para otros objetivos. Nosotros podemos buscar proteger a los pacientes, o aquéllos que les rodean, detectando sus trastornos antes de que ellos enfermen. Este diagnóstico presintomático puede lograrse pidiendo a los ciudadanos que viven bien, a que sean voluntarios para ciertas pruebas (como en el «screening» de hipertensión en la plaza del mercado) o probándolos por un trastorno presintomático en los pacientes que han ido a un clínico en busca de ayuda con otro trastorno, no relacionado, pero sintomático (hallazgo de casos de cáncer de colon en un paciente que viene a la consulta con una bursitis del subdeltoides). Nosotros discutiremos estas estrategias para diagnóstico precoz en el capítulo 5.

* Las excepciones son unos cuantos libros sobre diagnóstico diferencial y la primera sección de textos tales como el Harrison (9), Harvey (8) o Gorol, May y Mulley (7), los cuales comienzan con dolencias (capítulo sobre dolores de espalda, bulto en el cuello, heces negras, convulsiones) y siguen a los trastornos objetivos (secciones sobre hernia de disco, adenoma de tiroides, úlcera duodenal y meningioma).


Además, el diagnóstico (o por lo menos las pruebas diagnósticas) es aplicado a veces para determinar no si está presente un trastorno, sino cuan grave es él; un caso a propósito sería la busca de lesión en un órgano objetivo, el corazón, los ojos, y los riñones en un paciente con diabetes. Finalmente, este mismo proceso puede usarse para comprobar lo apropiado de la terapia, como en la determinación periódica de los signos, los síntomas y los niveles de hormonas en los pacientes previamente tratados con terapéutica de yodo radiactivo.

Este capítulo trata principalmente sobre el diagnóstico clínico de la dolencia sintomática, y nosotros nos ocuparemos ahora de ello, considerando cuatro estrategias para hacerlo (11).

Las cuatro estrategias del diagnóstico clínico

ESTRATEGIA # 1

Anote su diagnóstico de los pacientes de las láminas 1 a 6*. ¿Saltó a su mente un diagnóstico individual cuando miró cada figura †?

Si nosotros le hubiésemos pedido a usted que nos dijera por qué está seguro de que la lámina 2 es psoriasis, ¿se lanzaría usted a describir la distribución, la configuración y las características descamativas de la dermatitis? o hubiera afirmado simplemente: «¡Porque a eso es a lo que se parece la psoriasis!», o «¿qué otra cosa podía ser?».

Si le ajusta bien el último zapato, usted ha estado ejecutando la estrategia del reconocimiento del modelo. A veces es llamado también el método de la forma o, informalmente, la tía Minnie. Esto es debido a que si usted vio a su tía Minnie andando por la calle, incluso alejado a docenas de metros, y de espaldas, usted sabría al instante que era ella por sus grandes zancadas, el modo como oscila sus brazos, ese sombrero característico que lleva siempre y sus botas Wellington.

El reconocimiento del modelo es la realización instantánea de que la presentación del paciente se ajusta con una imagen anteriormente aprendida (o modelo de la enfermedad). Es, generalmente, visual y, si este libro incluyese el movimiento, así como las imágenes fijas, nosotros podíamos haber incluido el parkinsonismo, la miastenia grave, la catatonía y la rabia.

* Nosotros esperamos que usted es el tipo de lector que está dispuesto a estudiar las tablas y las figuras, porque nosotros las usaremos a lo largo de este libro para presentar piezas clave de evidencia. El texto, en cambio, está interesado mayormente en las inferencias sobre esta evidencia, y usted no sabrá cómo aplicar estas estrategias y tácticas, si ignora las figuras y las tablas.

† Usted puede comparar sus diagnósticos con los nuestros, chequeando la nota a pie de la página 9.


El reconocimiento del modelo puede ser también auditivo, como el habla de un paciente con paladar hendido o paralizado. Además, se ha afirmado que la voz del mixedema permite a veces su diagnóstico por teléfono. El reconocimiento del modelo por el olor es menos común (los seres humanos no son muy buenos percibiendo olores y la sociedad actual ordena que nosotros no debemos despedir demasiados), pero los ejemplos incluyen la acidosis diabética, la insuficiencia hepática y el olor a «pies sudorosos» de la acidemia isovalérica. Quizás nosotros consideramos ahora que husmear a los pacientes es de mala educación (por lo menos si ellos son adultos; algunos neonatólogos afirman que los lactantes con sepsis inminente pueden ser olfateados). O puede ser que las ocasiones para husmear con provecho diagnóstico están simplemente disminuyendo; uno de nuestros «asistentes», allá en la escuela de medicina, diagnosticaba la fiebre tifoidea olfateando el aire cuando él entraba en las enormes salas de caridad de aquella época.

El reconocimiento del modelo también puede producirse mediante el tacto, como el ganglio del dorso de la mano, el cáncer duro pétreo de la mama o la próstata, o el lipoma subcutáneo. Finalmente, el reconocimiento del modelo por el gusto, diagnosticaba la diabetes sacarina en los días anteriores a los laboratorios modernos de química y los remilgos desplaza- ron esta prueba de la orina*.

El reconocimiento del modelo es reflejo, no es de reflexión. Nosotros lo hacemos, pero no le podemos explicar a los demás por qué o cómo lo hacemos. Debido a que es «no verbal» puede ser mejor «aprendido» en los pacientes, y no «enseñado» en las salas de conferencias y su uso comprensiblemente aumenta con la experiencia clínica.

Puede ser (¡y ha sido!) argumentado que el reconocimiento del modelo es solamente el comienzo, y no el final, del proceso diagnóstico y que termina en varios diagnósticos posibles más bien que en uno solo, o seguro. Nosotros sostenemos que hace ambos, evidentemente, y llamaríamos como nuestro primer testigo al médico rural que coge el lindano cuando ve liendres, y el libro más grueso de la casa, cuando él palpa un ganglio. Sin embargo, nosotros volveremos más tarde al reconocimiento del modelo como un medio para comenzar una estrategia de diagnóstico diferente.

* Thomas Willis, el médico del siglo XVII que describió el círculo arterial en la base del cerebro, escribió que la orina diabética «era maravillosamente dulce, como si ella estuviese impregnada con miel o azúcar», en su capítulo: «de la mucha evacuación por la orina y su remedio; y especialmente de la diabetes o el mal de la meada, cuya teoría y método de curar es averiguado» (14).

† Los pacientes que se muestran en las láminas 1 a 6, tienen síndrome de Down, psoriasis, hipertiroidismo, neurofibromatosis (¿ve usted las manchas de café con leche?), sífilis primaria, y herpes zóster de la rama oftálmica del quinto par craneal, respectivamente.


ESTRATEGIA #2 Un paciente con dolor torácido es examinado por el ayudante de un mé- dico, quien se refiere a una serie de figuras incluyendo la que se muestra en la figura 1.1. Observe que cada punto de decisión (o cuadrado) en la figura plantea una o más cuestiones inequívocas, cuyas respuestas determinan la dirección subsiguiente de la investigación diagnóstica. Observe también que las varias sendas pueden terminar en pruebas confirmatorias de la etiología del dolor, en el manejo específico, o en el envío a otro clínico.

La figura 1.1 es un ejemplo de la estrategia del diagnóstico de múltiples ramificaciones o arborización: la progresión del proceso diagnóstico a lo largo de todos, menos uno, de un gran número de caminos preestablecidos potenciales, por un método en el cual la respuesta a cada investigación diagnóstica determina automáticamente la próxima investigación a desarrollar y, finalmente, al diagnóstico correcto.

La estrategia de arborización es sumamente lógica; en realidad, es mejor que así sea, porque su algoritmo debe ser captado en su integridad antes de que aparezca el paciente. De acuerdo con ello, el método de múltiples ramas debe incluir todas las causas relevantes del problema que se presenta o sus tratamientos, uniéndolas por caminos que rivalizan con el proceso diagnóstico idealizado de un experto.

Como se deduce del ejemplo de la figura 1.1, el método de las múltiples ramas se enfoca a menudo sobre los síntomas y es usado principalmente cuando el diagnóstico es delegado por aquellos que tradicionalmente lo han llevado a cabo (p. ej., médicos) a aquéllos que no lo han hecho tradicionalmente (enfermeras) (12). Su utilidad, sin embargo, se extiende más allá de la delegación de la responsabilidad para evaluar los síntomas que se presentan (4), como aparece en la figura 1.2. En esta figura, el algoritmo trata con un signo (un hematocrito persistentemente elevado) más bien que un síntoma y fue preparado para ayudar a los médicos a tratar con un problema relativamente infrecuente, no para ayudar a las enfermeras prácticas a tratar con uno relativamente común.

Finalmente, el método de la arborización múltiple puede tratar con un amplio conjunto de trastornos en los cuales la clasificación y actuación ulterior es el objetivo, no el tratamiento. Esto se aplicaría a las regiones en las que los pacientes y los métodos están apartados por el espacio, el tiempo o el dinero, y que lo que se requiere es clasificar en la periferia, las enfermedades que necesitan (y pueden beneficiarse) del traslado y aquellos que pueden ser atendidos localmente. Un ejemplo impresionante de esto se ve en la figura 1.3. Como se muestra, unos cuantos signos y síntomas distinguen entre los trastornos amenazadores de la vida y los trastornos nutricionales inocuos, alergias e infecciones (estas últimas por virus, bacte-


Figura 1.1. Jr. M. D.).

Parte de un algoritmo de dolor torácico (Cortesía de Harold C. Sox,


Figura 1.2. Algoritmo para un hematocrito elevado persistentemente. (De P. Cutler, Problem Solving in Clinical Medicine. Baltimore: Williams & Wilkins, 1979.)

rias, hongos, artrópodos y gusanos). Más importante, el algoritmo distingue aquellos pacientes que requieren envío urgente o precoz, de aquellos que pueden ser cuidados localmente. Este último ejemplo subraya la eficacia del planteamiento de múltiples ramas. Si usted fuese un estudiante de segunda enseñanza enfrentado con 200 exantemas, sin laboratorio, y el dermatólogo más próximo a cuatro días de distancia, ¿desaprovecharía usted un algoritmo como este?


Figura 1.3. Un algoritmo para los exantemas en Tanzania. (De B. J. Essex, Diagnostic Pathways in Clinical Medicine. Edinburgh: Churchill Livingston, 1976. R 134.)


ESTRATEGIA # 3

Vete y haz una historia y un examen físico completos

Todos ustedes han recibido tal orden, ¿no es así? En realidad, la mayoría de ustedes apenas podían aguardar hasta que usted se daba una vuelta y ordenaba lo mismo a algún otro, ¿no es así?*.

Uno de nosotros siguió fielmente esta orden como un reluciente nuevo oficinista clínico, y el trabajo de 34 páginas que resultó, provocó dos opiniones opuestas del residente jefe. La primera aplaudía, «estas hojas son el mejor trabajo que han hecho jamás en el servicio». La segunda se lamentaba, «pero, ¿quién demonios quería vadear a través de ellas?». Cuando su autor protestó, «¿no quería usted una historia y un examen físico completos?», el residente jefe (revelando un talento latente para los chistes con final absurdo) contestó, «¡sí, pero no tan completa!».

No obstante las anécdotas, las historias clínicas y los exámenes físicos completos pueden ser terriblemente acabados, como lo confirman las guías promulgadas por diferentes escuelas de medicina o publicadas en los libros de texto sobre diagnóstico físico. Por ejemplo, uno de los últimos indica que «las partes de la historia clínica siguen un esquema estándar difiriendo solamente en pequeños detalles de una institución a otra» (5) y pasa a señalar los componentes de la historia anterior de enfermedades infecciosas.

Fechas y complicaciones del sarampión, rubéola, parotiditis, tos ferina, varicela, viruela, difteria, tifoidea, paludismo, hepatitis, escarlatina, fiebre reumática, corea, gripe, neumonía, pleuresía, tuberculosis, bronquitis, amigdalitis, enfermedades vené- reas y otras. Dé fechas de tratamiento quimioterápico y antibiótico con cualquier tipo de reacción a ellos.

Curiosamente, estos mismos textos expresan ambivalencia sobre toda la tarea. Por ejemplo, el prefacio a la sección anterior indica: «Ordinaria- mente, los apartados sobre la historia pasada no tienen gran valor diagnóstico». ¿Qué pasa aquí?

Lo que está pasando aquí es la estrategia clínica del diagnóstico exhaustivo: la búsqueda laboriosa, constante, de (pero sin prestar atención inmediata a ello) todos los hechos médicos sobre el paciente, seguido del cribado de los datos para el diagnóstico.

* Para aquellos de ustedes que están comenzando precisamente en la escuela de medicina, estos pollos están siendo incubados; ¡nosotros confiamos en que las maldiciones caerán sobre ellos!


La estrategia exhaustiva representa al diagnóstico como un proceso de dos estadios. Primero, recoge todos los datos que pueden ser posiblemente pertinentes y, solamente cuando esto se ha terminado, procede al segundo estadio de buscar a través de ellos para el diagnóstico; crea el banco de datos primero y, solamente entonces, plantea la cuestión diagnóstica.

Esto explica la confusión del autor del trabajo de las 35 páginas. Si se usa la estrategia exhaustiva, cuanto más extenso sea el trabajo, mejor. Esto explica también por qué el método exhaustivo es referido a veces como «buscando el caballito»*.

La mayoría de los estudiantes de medicina piensan, probablemente, que la estrategia exhaustiva es el «camino apropiado» para diagnosticar. Así también, desgraciadamente, piensan algunos de sus maestros y los autores de algunos libros sobre diagnóstico clínico. También es trágicamente cierto que muchos laboratorios clínicos se comportan como si el método exhaustivo fuera el «método correcto» y nos entierran en resultados de pruebas de laboratorio que no hemos solicitado, cuando nosotros hemos pedido una o unas pocas pruebas.

No es así. La estrategia de la exhaustividad es el método del novicio y es abandonada con la experiencia. Por ejemplo, algunos de nuestros colegas han grabado en vídeo una muestra al azar de médicos de familia e internistas, cuando ellos estaban estudiando una serie de pacientes programados (1). Cuando se pusieron las cintas y a estos clínicos se les preguntó por qué buscaban ellos síntomas y signos específicos y qué estaban pensando en cada momento del trabajo, ocurrieron dos cosas curiosas. Primera, a pesar de sus exactos y eficientes diagnósticos, muchos de ellos empezaron pidiendo disculpas por no emplear el método exhaustivo («¡yo sé que no estoy haciendo esto del modo apropiado, pero mi práctica está tan ocupada, que yo me he deslizado por algunos atajos!»).

Segunda, aunque el método exhaustivo nunca fue usado como la estrategia diagnóstica subyacente, a menudo estos clínicos, y de forma completamente abrupta, conectaban y desconectaban durante sus trabajos

* «Buscando el caballito» procede de un cuento de Navidad de dos hermanos, uno de los cuales era un pesimista incurable, y el otro un optimista incurable. El día de Navidad, al pesimista le dieron una habitación llena de juguetes nuevos, brillantes, y al optimista una habitación llena de estiércol. El pesimista abrió la puerta de su habitación llena de juguetes, suspiró y se lamentó: «Un montón de éstos son movidos por motor, y sus baterías se agotarán; y yo supongo que se los tendré que enseñar a mis primos, quienes romperán algunos y se quedarán con otros; y su pintura se caerá; y se estropearán. ¡En conjunto, yo realmente deseo que no me hubieran dado ustedes esta habitación llena de juguetes!». El optimista abrió la puerta de su habitación llena de estiércol y, con un grito de alegría se tiró en el estiércol y empezó a cavar en él. Cuando sus padres, horrorizados, lo sacaron del excremento y le preguntaron por qué demonios se había revolcado en él, gritó alegremente: «¡Con todo este estiércol, tiene que haber algún caballito aquí en algún sitio!».


diagnósticos. Cuando se les preguntó por qué hacían estos recortes en la estrategia exhaustiva, contestaron que lo usaban para descartar posibilidades diagnósticas remotas, para establecer relación con el paciente, y ¡para mantener al paciente ocupado mientras ellos estaban pensando sobre alguna otra cosa! Para el clínico experimentado, el método exhaustivo es como el apéndice vermiforme: un vestigio innecesario y en ocasiones doloroso.

A propósito, su contrapartida del laboratorio, el «screening» de ingreso en el hospital, ha sido desacreditado también. Durbridge y sus colegas en Adelaida, Australia (6), sometieron alternativamente a 1.500 ingresos a una batería de alrededor de 50 pruebas de rutina, tan pronto como ellos ingresaban, suministrando a los clínicos de los pacientes experimentales con todos los resultados. Estas pruebas exhaustivas no produjeron mejoría en la morbilidad, mortalidad, duración de la monitorización, incapacidad, opiniones médicas del progreso de los pacientes o duración de la estancia. El «screening» de los ingresos, sin embargo, aumentó el costo total del cuidado de estos pacientes en alrededor del 50 por 100 y fue seguido por una satisfacción disminuida del paciente.

¿Debe eliminarse del curriculum médico la historia clínica y el examen físico completos? Por razones que se aclararán enseguida, nosotros sostenemos la paradójica posición de que todos los estudiantes de medicina deberían ser enseñados cómo hacer una historia y un examen físico completos y, una vez que ellos han dominado sus componentes, no hacer nunca ninguna.

ESTRATEGIA #4

Imagínese que la lectura de este libro es interrumpida por el teléfono. Su servicio de urgencia local está al aparato y, dependiendo de su especialidad, dice la enfermera:

1. «Tenemos un hombre de cincuenta y seis años de edad con dolor torácico y dificultad en la respiración.» Anote en este cuadro lo que está pasando por su cabeza.


2. «Tenemos una embarazada de ocho meses, primípara de veintiocho años de edad, que está manchando y tiene grave dolor en el cuadrante inferior derecho.» Anote en este cuadro lo que está pasando por su cabeza.

3. «Tenemos una niña de dos años de edad, con fiebre de 40° C y una oreja roja, que ha tenido un ataque epiléptico.» Anote en este cuadro lo que está pasando por su cabeza.

4. «Tenemos un niño de doce años de edad con dolor en el cuadrante inferior derecho, dolor al rebote, sonidos intestinales hipoactivos y un recuento de 12.000 leucocitos.» Anote en este cuadro lo que está pasando por su cabeza.

5. «Acabamos de suturar las muñecas acuchilladas de un estudiante universitario de diecinueve años de edad.» Anote en este cuadro lo que está pasando por su cabeza.


Nosotros hemos leído el mensaje sobre el hombre de cincuenta y seis años de edad con dolor torácico y dificultad de la respiración, a grupos que han totalizado varios centenares de estudiantes y clínicos y sus reacciones son completamente uniformes. Tan pronto como ellos oyen esta informa- ción fragmentaria, estos estudiantes y clínicos responden de uno o dos modos (a menudo en ambos). Primero, ellos pueden exclamar los diagnósti- cos, por ejemplo, empezando por infarto de miocardio y embolia pulmonar, entonces, una pausa, luego, neumotórax y una mezcla de otras catástrofes intratorácicas. Alternativamente, ellos gritan opciones de tratamiento, «llévelo a la unidad coronaria», «póngale un monitor», «ingrésele en una sala» y así sucesivamente.

Esta es la estrategia hipotético-deductiva, la que usan virtualmente todos los clínicos, prácticamente todas las veces. Consiste en la formulación, a partir de las primeras pistas sobre el paciente, de una lista corta de diagnósticos o acciones potenciales, seguidos por la realización de aquellas maniobras clínicas (historia y examen físico) y par aclínicas (p. ej., laboratorio, rayos X), lo que reducirá más la longitud de la lista.

¿De dónde vienen estas hipótesis? Nosotros sabemos poco sobre esto, pero Campbell (2) sugiere que muchas, si no la mayoría, nacen de nuestra opinión de las etiquetas diagnósticas como «ideas explicativas» que unen nuestra comprensión de la biología humana, con la enfermedad de nuestros pacientes. También, y especialmente con la experiencia, muchas hipótesis brotan por el reconocimiento del modelo, de tal modo que generan múltiples posibilidades más bien que una sola muy alta probabilidad.

Cuando Barrows, Norman, Neufeld y Feightner (1), grabaron en vídeo muestras al azar de médicos de familias e internistas, trabajando con pacientes programados con pericarditis, úlcera duodenal, neuropatía peri- férica o esclerosis múltiple, ellos documentaron que la primera hipótesis fue generada en una media de veintiocho segundos después de escuchar la molestia principal (variando de once segundos en el paciente de la esclerosis múltiple, a cincuenta y cinco segundos en el paciente de la neuropatía periférica). Las hipótesis correctas (estos clínicos fueron exactos alrededor del 75 por 100 de las veces), fueron generadas en una media de seis minutos en estos trabajos diagnósticos de media hora (en menos de un minuto para el paciente de esclerosis múltiple, y menos de noventa segundos para el paciente de úlcera duodenal), y fueron generadas para cada caso una media de 5,5 hipótesis.

Al mismo tiempo que ellos estaban produciendo esta lista de hipótesis, estos clínicos estaban actuando simultáneamente sobre aquellos trozos de historia y examen físico que los ayudaría más a ellos a acortar su lista, manteniendo sus hipótesis de trabajo en cualquier momento dado en alrededor de tres, y dirigiendo su historia y examen físico a estas tres


hipótesis. Significativamente, un límite de tres hipótesis de trabajo, más una cuarta para «cualquier otra cosa», ha sido propuesto independientemente por Campbell (2).

Una vez que se ha creado una hipótesis de trabajo, sin embargo, la estrategia del diagnóstico hipotético deductivo se aparta de su pariente experimental. Mientras que la ciencia experimental avanza al buscar información (a través del «experimento crucial»), que refutará una hipó- tesis, las observaciones sobre los clínicos han documentado que la mayoría de los síntomas y signos que ellos buscan son seleccionados debido a que ellos apoyan más bien que refutan, una hipótesis de trabajo. Como descubriremos en el próximo capítulo, este enfoque sobre la evidencia confirmatoria (más que la refutatoria), puede conducir a error diagnóstico.

Así pues, los clínicos experimentados usan el planteamiento hipotético- deductivo. ¿En qué estadio comienzan los estudiantes de medicina a adoptar esta estrategia? Cuando el grupo de Barrows (10), grabó y analizó a los estudiantes de medicina que estudiaron los mismos pacientes programados que hemos descrito anteriormente, los resultados fueron dramáticos. ¡Los estudiantes de medicina emplean el planteamiento hipotético-deductivo a su llegada a la escuela de medicina! Independientemente de su duración en el programa de doctorado en medicina, ellos generaron la primera hipótesis veinte a cincuenta segundos después de oír la molestia principal, produjeron un total de seis hipótesis, y recogieron selectivamente información de la historia y del examen físico para apoyar sus hipótesis de trabajo. Las diferencias entre los estudiantes al comienzo y los que se están graduando (y entre los estudiantes y los clínicos experimentados), son cuantitativas, no cualitativas; con educación y experiencia adicional, los clínicos generan con más probabilidad la hipótesis correcta, la producen más pronto, y reúnen los datos de la historia y del examen físico más pertinentes sobre su hipótesis de trabajo.

Sobre la base de estos y otros estudios similares, nosotros concluimos que el modelo hipotético-deductivo es la descripción actual más apropiada del proceso diagnóstico tal como es ejecutado, tanto por los clínicos experimentados como por los estudiantes más principiantes. ¿Cómo podemos hacer nosotros una mejor labor y cómo podemos ayudar a otros a aprender a mejorarla? Nosotros pensamos que la solución tiene dos elementos. Uno de éstos, fuera del objetivo de este libro, consiste en un dominio de los modelos dinámicos (pero no los hechos inertes), de la estructura, la función y la respuesta a los estímulos que comprenden las enseñanzas importantes de las otras ciencias básicas, ya que éstas suministran las hipótesis a ser probadas en el proceso diagnóstico. Así pues, un reconocimiento de donde se cruzan los modelos para el dolor y la función cardiopulmonar, conduce a las hipótesis de infarto de miocardio, embolia


pulmonar, neumotórax, aneurisma aórtico disecante, etc., en el primer paciente con dolor torácico y dificultad de la respiración.

El segundo elemento, el foco de los tres capítulos próximos, es un dominio muy bien dirigido, pero sin sesgos, de la selección, adquisición e interpretación de los datos clínicos y paraclínicos, que abreviarán más la lista de hipótesis. Los capítulos 2 y 3 tratan, principalmente, sobre la captación de estos datos de la historia, el examen físico y los diversos laboratorios diagnósticos, y el capítulo 4, principalmente, sobre su inter- pretación.

En resumen, pues, los planteamientos diagnósticos pueden ser descritos útilmente como un tipo o una combinación de cuatro tipos: el planteamien- to del reconocimiento del modelo de los clínicos experimentados, el método de las arborizaciones múltiples del delegado, el método exhaustivo del novicio, y la estrategia más ampliamente usada, el planteamiento hipo- tético-deductivo. Todo esto suministra una oportunidad de atar cabos. ¿Qué queríamos decir cuando dijimos que todos los estudiantes de medicina deben ser enseñados cómo hacer una historia y un examen físico completos, pero deben ser enseñados también a nunca hacer una? Noso- tros queríamos decir que la historia y el examen físico completos, es la suma de todo un conjunto de subrutinas que lo abarca todo, cada una de las cuales puede (si son realizadas e interpretadas correctamente) suministrar una prueba clave de una o más hipótesis de trabajo. Nosotros necesitamos conocer todas estas subrutinas y saberlas al dedillo, de modo que podamos, selectiva y eficazmente, conectar cada una de ellas cuándo y dónde nosotros las necesitemos. Para aquellos de ustedes que están empezando precisamente su capacitación clínica, confiamos que lo anterior le convenza de la necesidad de aprender, pero no usar habitualmente, todas las subrutinas, y también le proporcione a usted con algún tiempo adicional durante su estudio del paciente para llegar a conocer realmente a sus pacientes. Para aquellos de ustedes que están ya en la práctica clínica, esperemos que lo que antecede clarifique nuestras afirmaciones anteriores y también apague cualquier culpa residual que usted pueda albergar todavía sobre su abandono de la «historia y el examen físico completos».

Bibliografía

1. Barrows, H. S., Norman, G. R., Neufeld, V. R., and Feightner, J. W. The clínica] rea- soning of randomly selected physicians in general medical practice. Clin. Invest. Med. 5: 49, 1982.

2. Campbell, E. J. M. Personal communication, 1976. 3. Campbell, E. J. M., Scadding, J. G., and Roberts, R. S. The concept of disease. Br.

Med. J. 2: 757, 1979.


4. Cutler, P. Problem Solving in Clinical Medicine. Baltimore: Williams & Wilkins, 1979. P. 104.

5. DeGowin, E. L., and DeGowin, R. L. Bedside Diagnostic Examination. New York: Macmillan, 1969. Pp. 13,21.

6. Durbridge, T. C, Edwards, F., Edwards, R. G., and Atkinson, M. An evaluation of multiphasic screening on admission to hospital. Précis of a repon to the National Health and Medical Research Council. Med. J. Aust. 1: 703, 1976.

7. Goroll, A. H., May, L. A., and Mulley, A. G. Primary Care Medicine. Philadelphia: Lippincott, 1981.

8. Harvey, A. M., Johns, R. J., McKusick, V. A., Ownes, A. H., Jr., and Ross, R. S. (eds.). The Principies andPractice of Medicine (20th ed.). New York: Appleton-Century- Crofts, 1980.

9. Isselbacher, K. J., Amams, R. D., Braunwalt, E., Petersdorf, R. G., and Wilson, J. D. (eds.). Harrison's Principies of Internal Medicine (9th ed.). Toronto: McGraw-Hill, 1980.

10. Neufeld, V. R., Norman, G. R., Feightner, J. W., and Barrows, H. S. Clinical problem- solving by medical students: A cross-sectional and longitudinal analysis. Med. Ed. 15: 315, 1981.

11. Sackett, D. L. Clinical diagnosis and the clinical laboratory. Clin. Invest. Med. 1: 37, 1978.

12. Sox, H. C., Jr., Margulies, 1., and Sox, C. H. Psychologically mediated effects of diagnostic tests. Ann. Intern. Med. 95: 680, 1981.

13. Taylor, D. C. The components of sickness: Diseases, illnesses and predicaments. Lancet 2: 1008, 1971.

14. Willis, T. Of the Too Much Evacuation by Uriñe, and Its Remedy; and Especially of the Diabetes or Pissing Evil, Whose Theory and Method of Curing, Is Inquired Into. In R. H. Major (ed.), Classic Description ofDisease (3rd ed.). Springfield: Thomas, 1945. P. 240.

2

El examen clínico

Independientemente de cuál de las precedentes estrategias diagnósticas empleemos, nosotros vamos a efectuar un examen clínico (esto es, una historia y un examen físico) aunque sea breve, cada vez que nos encontramos con un paciente. La exactitud de este examen clínico es crucial, porque sirve de base para la mayoría de nuestros juicios sobre el diagnóstico, el pronóstico y la terapéutica.

Como actos clínicos esenciales, hacer la historia y un examen físico reciben una gran atención, mayormente en la forma de «cómo hacerlo», en los textos de diagnóstico físico. Nosotros no tenemos la intención de aña- dir otra más aquí. Más bien, desarrollaremos tres temas clave que son generalmente omitidos en tales textos: 1), el poder potencial de las observaciones clínicas para determinar el diagnóstico, pronóstico y la sensibilidad terapéutica de los pacientes; 2), la magnitud y las causas de los errores e inconsecuencias del examen clínico, que mina su poder, y 3), los modos de minimizar estos errores e inconsecuencias y de este modo comprender así el potencial completo del examen clínico.

El poder de las observaciones clínicas

El examen clínico es mucho más poderoso que la evaluación de laboratorio para establecer el diagnóstico, el pronóstico y los planes terapéuticos para la mayoría de los pacientes, en la mayor parte de los sitios. En la práctica general, Crombie (11) documentó que el 88 por 100 de los diagnósticos fueron establecidos al final de una breve historia y un examen físico inferior al de rutina. En una clínica de medicina general, Sandler (45), demostró que al 56 por 100 de los casos le habían sido asignados diagnósticos correctos al final de la historia, y que esta cifra se elevó al 73 por 100 al final del examen físico. Incluso cuando los pacientes son enviados a centros especia- lizados, después de estudios exhaustivos en otra parte, la atención se enfoca de nuevo apropiadamente sobre la «historia» del paciente y el examen físico. En realidad, cuando a un colega en gastroenterología se le llamó a

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consulta sobre un paciente que había sido sometido ya a una gran batería de estudios endoscópicos, radiográficos y bioquímicos en otro sitio, él manifestó: «¡todo lo que nos queda que hacer a nosotros es una historia y un examen físico!».

Progresos tales como el escáner de TC y el radioinmunoensayo, han aumentado ciertamente nuestro poder diagnóstico, y la provisión de pruebas diagnósticas con números difíciles, ha conducido a una confianza comprensible en el laboratorio clínico. Sin embargo, nosotros no debemos olvidar nunca que los datos clínicos que recogemos en la sala de explo- ración y en la cabecera del enfermo, son generalmente mucho más útiles que cualquiera de los que podamos obtener rellenando fichas de laboratorio y peticiones. Para subrayar este punto, le ofrecemos los siguientes ejemplos.

Nuestra primera ilustración del poder del examen clínico para el establecimiento de un diagnóstico, se deriva de la enfermedad isquémica del corazón: la probabilidad de la estenosis de la arteria coronaria, clínica- mente importante, puede ser determinada con un alto grado de exactitud por las simples observaciones clínicas de la edad, el sexo y los síntomas, solamente. Ciertos estudios clinicopatológicos cuidadosos han establecido ahora (15), por ejemplo, que un hombre de sesenta años de edad con dolor torácico retroesternal al ejercicio, que es aliviado por un descanso de cinco a quince minutos (angina típica), tiene un 94 por 100 de probabilidad de presentar, por lo menos, un 75 por 100 de estenosis en, al menos, una arteria, en la angiografía. A la inversa, una mujer de treinta años de edad con dolor torácico no anginoso, tiene menos del 1 por 100 de probabilidad de tal estenosis coronaria. Si el hombre necesita o no una angiografia, depende de las posibilidades terapéuticas (cirugía «bypas» de la arteria coronaria), no para el diagnóstico. El diagnóstico ha sido establecido ya, tan seguramente como es razonable desear, a partir de la historia solamente, especialmente considerando el riesgo (aunque pequeño) y el gasto (grande) de la angiografia. En la situación de la mujer, sería difícil justificar la angiografia, ya que el riesgo de provocar complicaciones compite con la probabilidad de que ella tiene una enfermedad de la arteria coronaria significativa. Si ella está preocupada con un ataque cardíaco, debe ser profusamente tranquilizada, y la angiografia debe efectuarse solamente si ella necesita ser «desclasificada». Por otra parte, aunque nosotros disponemos de una plétora de pruebas no agresivas, que podían ser aplicadas en tales situaciones, son igualmente innecesarias para fines diagnósticos en estos dos pacientes. Como le mostraremos en el capítulo 4, estas «probabilidades de pruebas preliminares» de estos pacientes de enfermedad de la arteria coronaria son ya tan extremas, que las pruebas ulteriores pueden, en realidad, ser engañosas. Nosotros conseguimos mucha más información

EL EXAMEN CLÍNICO 25

de nuestras observaciones clínicas en los dos casos indicados anteriormente, que la que podamos conseguir posiblemente de las pruebas no agresivas disponibles actualmente. Aunque tales pruebas son útiles cuando no estamos seguros del diagnóstico del paciente (por ejemplo, cuando las probabilidades que favorecen la enfermedad de la arteria coronaria clínica- mente significativas son 50:50 ó 60:40), nosotros debemos aprender a confiar en nuestro examen clínico, cuando es digno de esta confianza.

Nuestro segundo ejemplo tiene que ver con el poder de las observaciones clínicas para determinar el pronóstico. Cuando Boyd y Feinsteín (6), calcularon el valor pronóstico relativo de las observaciones clínicas sencillas, frente a la programación más complicada mediante cirugía y biopsia, en la enfermedad de Hodgkin, aparecieron los sorprendentes resultados de la tabla 2.1.

Los cuatro niveles pronósticos que resultan de las etapas anatómicas de Ann Arbor, mostrados a la izquierda, presentan un rango de supervivencia de cinco años del 53 por 100 (70 — 17 por 100). En cambio, el panel de la derecha de la tabla 2.1, muestra el mayor valor pronóstico de algunas observaciones clínicas simples, tales como el dolor o el tumor localizado, la fatiga generalizada y la pérdida de peso. Así pues, el pequeño número de

Tabla 2.1. Valores pronósticos relativos de los datos clínicos y anatómicos en la enfermedad de Hodgkin.

* Etapas anatómicas de Ann Arbor. Datos modificados de N. F. Boyd y A. R. Feinstein.

Symptoms as an Índex of growth rates and prognosis in Hodgkin's disease. Clin, invest. Med. 2:25, 1978.


pacientes que no tenían síntomas locales ni sistémicos de su enfermedad cuando fueron diagnosticados por primera vez, tenían un excelente pronós- tico de cinco años. Los pacientes con síntomas locales de larga duración (que sugieren lento crecimiento del tumor sin propagación a distancia), síntomas locales de corta duración y síntomas sistémicos, fue progresivamente menos probable que sobrevivieran cinco años; así pues, solamente el 14 por 100 de los pacientes de Hodgkin con síntomas locales, seguidos de síntomas sistémicos antes del diagnóstico, estaban vivos cinco años más tarde. Así pues, el rango de supervivencia delineado por una historia clínica cuidadosa, 86 por 100 (100 — 14 por 100), fue mayor que el producido por el enfoque anatómico, mucho más laborioso, y si estos resultados son confirmados en otra serie independiente de pacientes de Hodgkin, su importancia clínica será acentuada.

La tabla 2.2 muestra el pronóstico de estos mismos pacientes cuando se valoraron por una combinación de los estados de Ann Arbor y de los estados clínicos.

Aunque este sistema combinado funciona mejor que el de los estados anatómicos, el mejor grupo pronóstico así producido (pacientes sin sínto- mas sistémicos y solamente con enfermedad localizada aislada) no tuvo tan buen pronóstico (77 por 100), como el mejor grupo (100 por 100) definido solamente por la historia clínica. Así pues, se observó que un sistema de estados clínicos era superior para la valoración del pronóstico en estos pacientes. Por supuesto, no se puede obtener una conclusión de este estudio, sobre el valor de los síntomas para seleccionar las intervenciones terapéuticas, ya que éstas estuvieron basadas solamente sobre el sistema de

Tabla 2.2. Proporción (y %) de pacientes de Hodgkin con supervivencia de cinco años, basada en una combinación de las etapas sintomáticas y de Ann Arbor.

Datos modificados de N. F. Boyd y A. R. Feinstein. Symptoms as an Índex of growth rates

and prognosis in Hodgkin's disease. Clin. Invest. Med. 2:25, 1978.


etapas de Ann Arbor. No obstante, cuando nosotros nos enfrentamos con el hecho de que el proceso de estados de Ann Arbor es complicado, difícil de aplicar, agresivo y caro, mientras que el de estados clínicos es inmediato, sencillo, fácil de aplicar, no agresivo y barato, la dependencia estándar sobre el primero es, en verdad, paradójica. Irónicamente, tal es la fascina- ción del escalpelo y el microscopio, que nosotros consideramos a los datos de Ann Arbor como «sólidos» y la historia clínica como «blanda». ¡Ciertamente, los datos clínicos deberían ser juzgados por su poder, no por su apariencia!

Un ejemplo final, muy breve, ilustra el poder de las observaciones clínicas sencillas, para pronosticar quién responderá y quién no, a la terapia. En un ensayo reciente, en Canadá, de medicamentos activos sobre las plaquetas, entre pacientes con amenaza de accidente cerebrovascular (8), se observó que la aspirina reducía el riesgo de accidentes cerebrovasculares subsiguientes, o la muerte, en un 50 por 100 en los hombres, pero que las mujeres no respondían a este tratamiento en absoluto. De nuevo, una observación clínica sencilla puede distinguir a los pacientes en los que la terapia puede ser dramáticamente beneficiosa, de aquéllos en los cuales sería inútil.

Por lo tanto, algunas observaciones clínicas (a menudo muy sencillas) son determinantes poderosos del diagnóstico, el pronóstico y las respuestas terapéuticas. Nosotros apostaríamos a que esto es así para la mayoría de las enfermedades, aunque usted no podría decir eso por la lectura de la mayoría de los libros de textos médicos actuales, porque en ellos predomi- na el enfoque de laboratorio. Claramente, nosotros necesitamos indagar estas observaciones clínicas clave, porque su identificación aumentará vivamente nuestra eficacia y eficiencia como clínicos. Este proceso de averiguación identificará al mismo tiempo las otras observaciones clínicas (a menudo laboriosas) que, debido a que carecen de sentido o son desesperadamente inexactas, son simplemente una pérdida de tiempo.

Por ejemplo, un grupo de cirujanos ortopedas ha efectuado una serie de estudios de reproducibilidad y validez de las valoraciones clínicas sobre los pacientes enviados a una clínica ortopédica, con dolores de espalda (53). Cuando dos o más clínicos examinaron a cada paciente, ellos observaron que coincidían estrechamente sobre ciertos hallazgos. Nosotros los hemos señalado en la tabla 2.3.

El grado de acuerdo sobre estos signos es impresionante y fue logrado a través del refinamiento progresivo de los criterios clínicos, sustituyendo las mediciones actuales por «impresiones clínicas». Además, algunos de estos signos físicos (tal como flexión limitada y levantar la pierna extendida) son importantes hallazgos pronósticos y, por tanto, no son de mero interés métrico.


Tabla 2.3. Reproductividad de ciertos hallazgos físicos en pacientes con dolor de espalda.

Datos modificados de G. Waddell, C. J. Main, E. W. Morris, y Col. Normality reliability

in the clinical assessment of backache. Br. Med. J. 284:1519, 1982.

Esta misma serie de estudios mostró que la «mirada atenta» detectó solamente los ejemplos más graves de pérdida de lordosis, inclinación (a un lado) y flexión limitada; fueron logrados altos niveles de fiabilidad entre los observadores, solamente cuando fueron empleados una cinta métrica y criterios explícitos. De igual importancia fue la documentación que varios signos clínicos, comúnmente usados, eran tan poco fiables y tan poco manejables para las mediciones útiles, que tuvieron que ser descartados completamente; éstos incluyeron los espasmos musculares, los movimientos cautelosos y la localización anatómica del dolorimiento. Así pues, este estudio sistemático identificó algunas técnicas de valoración clínica que nosotros adoptaríamos y algunas otras técnicas que podemos abandonar igualmente.

La necesidad de mediciones clínicas fiables, reproducibles, va más allá de la necesidad de datos poderosos diagnósticos, pronósticos y del tratamiento. Nosotros debemos evitar también ser engañados por observaciones clínicas mal recogidas o con sesgo que nos lleven a hacer diagnósticos incorrectos. Las consecuencias de tales diagnósticos equivocados pueden ser devastadoras. Por ejemplo, dos pediatras (4) siguieron la pista a 93 estudiantes de segunda enseñanza de Seattle, Washington, que habían sido diagnosticados de tener lesión orgánica de corazón. Uno de los pediatras, un cardiólogo, examinó a estos estudiantes y determinó su capacidad de ejercicio. El segundo pediatra, un epidemiólogo que estaba «ciego» sobre


Tabla 2.4. El grado de incapacidad en la no enfermedad cardíaca.

Datos modificados de A. B. Bergan y S. J. Stamm. The morbidity of cardiac nondisease in

school children. N. Eng. J. Med. 276:1008, 1967.

los hallazgos de su colega cardiólogo, entrevistó (pero no examinó) a cada estudiante y su familia, y determinó el grado hasta el cual había sido reducida su actividad social y física. Los resultados de sus valoraciones se muestran en la tabla 2.4.

Dos observaciones sorprendentes aparecieron en este estudio. Primero, las actividades físicas y sociales fueron restringidas tan frecuentamente entre los niños mal diagnosticados con corazones normales, como entre los niños diagnosticados correctamente, con enfermedad cardiaca congénita o adquirida. Segundo, debido a que 75 (81 por 100) de los 93 niños calificados de tener enfermedad de corazón, tenían realmente corazones normales, la cantidad de incapacidad por la enfermedad no cardiaca, excedió grande- mente de la enfermedad cardiaca real.

¿Qué nos parece todo esto? Se nos ocurren dos conclusiones inevitables. Primero, nosotros necesitamos conocer qué datos buscar en nuestros exámenes clínicos y cuáles ignorar. Segundo, cuando los datos clínicos son apropiados, nosotros necesitamos conocer cómo obtenerlos de un modo exacto y fiable. Es esta segunda conclusión la que suministra el foco para el resto de este capítulo.

Nosotros empezaremos esta segunda sección, con algunos ejemplos de las incoherencias entre las observaciones de dos clínicos que examinaron el mismo enfermo una vez, o cuando un clínico examinó el mismo paciente dos veces; esto es, empezaremos con diversos ejemplos de desacuerdo clínico. Describiremos luego algunas de las causas conocidas del desacuerdo clínico y, finalmente, consideraremos los métodos para reducir el desacuerdo, teniendo presente el consejo de Feinstein (22): «Para avanzar el arte y la ciencia en el examen clínico, el equipo que más necesita perfeccionar un clínico, es a sí mismo».


¿Con qué frecuencia ocurre el desacuerdo clínico?

Desacuerdos clínicos sobre las historias del paciente

Suponga que usted ve a un viajante de cuarenta y seis años de edad, que ha sido sometido a una vagotomía gástrica proximal y piloroplastia por una úlcera duodenal, y está valorando su respuesta a la cirugía. El no tiene dolor, tiene buen apetito, y no ha sido molestado por náuseas, reflujo, vómitos, plenitud epigástrica o disfagia. Sin embargo, usted obtiene una historia de vaciamiento rápido tan grave como para hacer que tuviera que cancelar algunas citas de negocios y perder así algunas ventas. Una nota de una consulta reciente con su cirujano, en cambio, indica que el vaciamiento rápido es leve.

Un elemento crucial en nuestra decisión de si recomendar la cirugía a un paciente con úlcera péptica, es la valoración de los resultados de operaciones similares realizadas en otros pacientes con úlcera péptica. ¿Fueron aliviados sus síntomas? ¿Produjo la intervención nuevos síntomas, igualmente incapacitantes? ¿Fueron capaces los pacientes de volver a realizar una función completa en casa y en el trabajo? Las estimaciones exactas de los resultados de la intervención quirúrgica de tales pacientes deben basarse en historias hechas cuidadosa y exhaustivamente; así pues, nuestras conclusiones sobre el valor de la operación depende de la pericia, objetividad y solidez con la cual han sido hechas estas historias.

¿Cuan consistentes son tales historias? Si dos clínicos entrevistan al mismo paciente, ¿estarían de acuerdo o en desacuerdo sobre los resultados de la operación de la úlcera péptica? Desgraciadamente, incluso los clíni- cos experimentados disienten a menudo. Cuando dos cirujanos británicos experimentados (28), usando el mismo conjunto de criterios clínicos, entrevistaron independientemente el mismo grupo de pacientes que habían sido operados de úlcera péptica, ellos coincidieron en si la intervención había tenido éxito, en menos de dos tercios de los casos. Así pues, por lo menos uno de estos clínicos expertos estaba equivocado sobre el éxito de la operación de un paciente, al menos, un tercio de las veces, ¿Significa esto que nosotros no podemos estar seguros sobre las afirmaciones de que una forma de cirugía es superior a la otra? Bien, los clínicos que realizaron el estudio británico se preguntaron si los resultados de las operaciones de úlceras efectuadas en diferentes centros podrían ser comparados jamás, mientras que persistiese este grado de desacuerdo clínico. Nosotros volveremos a este ejemplo cuando discutamos las estrategias para reducir los desacuerdos clínicos.

Otros ejemplos de desacuerdo clínico sobre las historias de los pacientes


abundan. Por ejemplo, cuando tres cardiólogos (43) entrevistaron a los mismos 57 hombres con dolor torácico, se consideró, por lo menos por un clínico, que el 54 por 100 tenía angina de pecho. Sin embargo, los tres cardiólogos coincidieron en la historia en solamente el 75 por 100 de los casos, y cuando un cardiólogo concluyó que un paciente dado tenía angina de pecho, los otros dos coincidieron con él en el 55 por 100 de las veces solamente. En vista de la importancia de la historia para pronosticar la estenosis coronaria clínicamente significativa, como se ha ilustrado al comienzo de este capítulo, tal desacuerdo clínico es una preocupación importante.

Desacuerdos clínicos sobre los hallazgos físicos

Suponga a su paciente, una ejecutiva de treinta y ocho años de edad, con hipertensión primaria que tenía una presión arterial diastólica de quinta fase de 115 mm Hg, antes del tratamiento. Después de seis semanas de terapia de etapa dos (una tiazida y un betabloqueador) la presión diastólica ha caído a 95 mm Hg. Aunque sus exámenes del fondo de ojo de ella revelaron constantemente sólo cambios precoces en los cruces arterioveno- sos, un oftalmólogo que la examinó unos cuantos días después de que usted la viese, comunicó una pequeña hemorragia en forma de llama cerca del disco izquierdo.

¿Es menos problema el desacuerdo clínico en el examen físico? La respuesta rápida es «no». Los clínicos que examinan al mismo paciente discrepan a menudo. En realidad, el clínico que examina al mismo paciente dos veces, a menudo discrepa con sus propios hallazgos anteriores.

Por ejemplo, el examen del fondo de ojo es un componente universalmente aceptado del examen físico de un paciente sospechoso de padecer enfermedad cardiovascular o diabetes, y en los pacientes hipertensos puede suministrar un mejor índice pronóstico que la medición de la presión arterial. Sin embargo, cuando dos clínicos (2) examinaron cuidadosamente el mismo conjunto de cien fotografías de fondo de ojo, se produjo el desacuerdo documentado en la tabla 2.5.

Usando el sistema de Keith-Wagener-Barker, de clasificación, ellos coincidieron en que el 46 por 100 de estos cien pacientes tenían poca o ninguna retinopatía (grado 0 o I) y que otros 32 tenían retinopatía moderada o grave (grado II o III). Así pues, ellos coincidieron entre sí en las tres cuartas partes de las veces y discreparon sobre si los pacientes tenían retinopatía, en alrededor de una cuarta parte de las veces.

Si dos clínicos que observan el mismo paciente discrepan a menudo, ¿qué ocurre cuando un clínico examina al paciente dos veces? Es algo más


Tabla 2.5. Acuerdo entre dos clínicos que examinaron el mismo conjunto de 100 fotografías de fondo de ojo.

Datos modificados de N. Aoki, H. Horibe, Y. Ohno, y Col. Epidemiological evaluation of

funduscopic findings in cerebrovascular diseases: III. Observer variability and reproducibility for funduscopic finding. Jpn. Circ. J. 42:11, 1977.

probable que los clínicos coincidan consigo mismo (acuerdo intraobservador) que con el otro clínico (acuerdo interobservador), pero no mucho. La tabla 2.6 resume los resultados de dos valoraciones clínicas independientes por el mismo clínico, con una separación de tres meses, del mismo conjunto de cien fotografías de fondo de ojo.

El acuerdo global fue elevado, con 88 (69 + 19) de 100 pacientes que recibieron idéntica valoración en ambas ocasiones. Observe, sin embargo, que incluso cuando el clínico sabía que estaba en marcha un estudio, 11

Tabla 2.6. Acuerdo entre dos exámenes de las mismas 100 fotografías por un clínico.

Datos modificados de N. Aoki, H. Horibe, Y. Ohno, y Col. Epidemiological evaluation of

funduscopic findings in cerebrovascular diseases: III. Observer variability and reproducibility for funduscopic finding. Jpn. Circ. J. 41:11, 1977.


pacientes que se juzgó que tenían poca o ninguna retinopatía cuando sus fotografías fueron revisadas la primera vez, se opinó que tenían retinopatía moderada o grave, cuando estas fotografías fueron reexaminadas posteriormente. Además, es probable que el acuerdo intraobservador e interobservador caería aún incluso más bajo en las condiciones más naturales de exámenes de rutina por observadores menos experimentados.

Koran (37) ha revisado muchos otros ejemplos de desacuerdo entre los clínicos sobre sus observaciones y conclusiones clínicas, y el hallazgo general es altamente variable, pero la realización está por debajo de la óptima. Sin embargo, aunque virtualmente todas las valoraciones clínicas son inconsistentes hasta cierto punto, la mayor parte son demostrable- mente más consistentes de lo que se podría esperar sobre la base del azar. Para comprender esto, y para determinar si las estrategias para mejorar el acuerdo clínico son eficaces, tendremos que averiguar un poco sobre la medición de este acuerdo*.

Existen diversos métodos para hacer esto, y el más sencillo consiste en calcular la proporción de casos en los cuales el clínico está de acuerdo consigo mismo o con otro clínico. La tabla 2.7 muestra este cálculo para la situación en la que dos clínicos revisaron las mismas cien fotografías de fondo de ojo.

Como ya se ha discutido, estos dos clínicos estaban de acuerdo en que 46 de los 100 pacientes tenían poca o ninguna retinopatía, y también coincidieron que 32 de ellos tenían retinopatía moderada o grave; así pues, ellos coincidieron en (46 + 32)/100, o 78 por 100 de estos pacientes. Pero esta descripción de su acuerdo es más bien superficial, porque si el segundo clínico simplemente lanzaba al aire una moneda (más bien que estudiar cada fotografía de fondo de ojo) y decía «poca o ninguna retinopatía» si la moneda caía «cara», y «moderada a grave retinopatía» si la moneda caía «cruz», él hubiera coincidido con el primer clínico parte de las veces, por suerte solamente. ¿Cuan grande sería este acuerdo? La respuesta se muestra en la tabla 2.8.

El segundo clínico que tiraba la moneda, llamaría a la mitad de las fotografías «poca o ninguna retinopatía», y a la otra mitad «retinopatía moderada o grave». Así pues, la mitad (28) de las 56 fotografías juzgadas por el primer clínico, que mostraban poca o ninguna retinopatía, serían

* Para comprender esto y otros diversos principios, que forman una ciencia básica de la medicina clínica, usted necesitará vencer cualquier tipo de numerofobia y luchar con los números que los clínicos aplican a diversas mediciones clínicas. Nosotros le ayudaremos a lograr esto, manteniendo las matemáticas sencillas, y los ejemplos clínicos no ambiguos, y le llevaremos a usted a través de ellos en pasos pequeños y ordenados. También le suministrare- mos abundancia de oportunidades para probar sus crecientes proezas, y limitaremos los asuntos metodológicos delicados, a notas de pie de página.


Tabla 2.7. Cálculo del acuerdo observado en una tabla 2x2*.

* Los datos de esta tabla han sido dispuestos en dos líneas horizontales y en dos columnas

verticales (los totales están fuera de la tabla y no son contados) y tales tablas son llamadas a menudo tablas «2 x 2» o «dos por dos».

Datos modificados de N. Aoki, H. Horibe, Y. Ohno, y Col. Epidemiological evaluation of funduscopic findings in cerebrovascular diseases: III. Observer variability and reproducibility for funduscopic finding. Jpn. Circ. J. 41:11, 1977.

Tabla 2.8. Cálculo de acuerdo al azar, cuando un segundo clínico tira una moneda al aire.


Tabla 2.9. Cálculo de acuerdo al azar, en una tabla 2 x 2 .

llamadas también «poca o ninguna retinopatía» por el segundo clínico que tiraba la moneda (y así aparece en la celda a de la tabla), y la mitad (22) de las 44 fotografías juzgadas por el primer clínico, que mostraban moderada o grave retinopatía, también serían llamadas «moderada o grave retinopa- tía» por el segundo clínico que tiraba la moneda (y así aparece en la celda d). Así pues, el acuerdo entre estos dos clínicos sobre la base del azar solamente (la suma de las celdas a y d, dividida por el número total de fotografías) es (28 + 22)/100 ó 50 por 100.

¿Podemos nosotros extrapolar este ejemplo artificial a un planteamien- to general para la determinación del grado de acuerdo que nosotros esperaríamos sobre la base del azar solamente, en situaciones clínicas reales? Sí, nosotros podemos.

Si volvemos a la tabla 2.7, nosotros podemos determinar el acuerdo al azar, simulando que el segundo clínico tiraba de nuevo una moneda, pero que esta vez él obtenía 58 caras y 42 cruces. Así pues, él llamaría a una fotografía «poca o ninguna retinopatía» el 58 por 100 (58/100) de las veces y llamaría «moderada o grave retinopatía» el 42 por 100 (42/100) de las veces*. El resultado se muestra en la tabla 2.9.

* Observe que nosotros dividimos el número, de caras por el total general para obtener el porcentaje de fotografías que serían calificadas de «poca o ninguna retinopatía» por el segundo clínico. Esto es un cálculo sencillo en este ejemplo, en donde el total general es 100, pero dará un porcentaje diferente cuando el total está por encima o por debajo de 100. La necesidad de esta división, por consiguiente, debe ser tenida presente siempre que se hagan estos cálculos.


Si estuviera actuando solamente al azar, nosotros esperaríamos el 58 por 100 (32,5) de las 56 fotografías juzgadas por el primer clínico que mostraban poca o ninguna retinopatía, también se llamaría «poca o ninguna retinopatía» por el segundo clínico (y esto aparece en la celda á) y 42 por 100 (18,5) de las 44 fotografías juzgadas por el primer clínico que mostraban moderada o grave retinopatía, también sería llamada «moderada o grave retinopatía» por el segundo clínico (y así aparece en la celda d). Así pues, el acuerdo entre estos dos clínicos, que nosotros esperaríamos sobre la base de la suerte, solamente (la suma de las celdas a y d divididas por el número total de fotografías) es 32,5 + 18,5/100 ó 51 por 100*.

¡Sorpresa! El acuerdo esperado es 51 por 100, no 50 por 100. Esto es debido a que ambos clínicos juzgaron que más de la mitad de estas fotografías mostraban poca o ninguna retinopatía (56 por 100 fue juzgado así por el primer clínico y 58 por 100 por el segundo). Solamente cuando uno (o ambos) juzgaron que estaba presente un hallazgo clínico en el 50 por 100 de las veces, será igual al 50 por 100 el acuerdo esperado sobre la base del azar.

He aquí una oportunidad de probar su comprensión de lo que hemos hecho precisamente. ¿Qué porcentaje de acuerdo esperaría usted sobre la base del azar solamente, si ambos clínicos juzgaron que un hallazgo clínico estaba presente en el 60, 70, 80 y 90 por 100 de los pacientes? Las respuestas están en la nota de pie de esta página †.

Volviendo a nuestro ejemplo de la tabla 2.7, el acuerdo observado fue del 78 por 100 y el acuerdo esperado sobre la base del azar sólo fue del 51 por 100. ¿Hay un modo de combinar estos datos en un índice útil clínicamente? Un modo de hacerlo se muestra en la figura 2.1.

La barra superior de esta figura representa el acuerdo observado del 78 por 100 entre los dos clínicos, descrito en la tabla 2.7. En la barra de en medio, este 78 por 100 está roto en sus dos componentes, el 51 por 100 de acuerdo esperado sobre la base del azar solamente, y el resto (78 — 51 = 27 por 100) el acuerdo real más allá del azar. En la barra inferior de la figura 2.1, este acuerdo real más allá de la suerte (27 por 100) es comparado con el acuerdo potencial más allá de la suerte (100 — 51 = 49 por 100). Finalmente es calculada la proporción del acuerdo real con respecto al

* Si usted proyecta tales cálculos por su cuenta, he aquí dos modos de comprobar su trabajo. Primero, los valores esperados en las celdas a, b, c y d deben sumar los mismos totales que los números realmente observados. Segundo, usted debe conseguir los mismos valores esperados, independientemente de si usa el primero o el segundo clínico, como el lanzador de la moneda al aire (si el primer clínico es el que tira la moneda, el valor esperado en la celda a es (56/100 x 58 = 32,5).

† El porcentaje de acuerdo esperado sobre la base de la suerte solamente, en estos ejemplos es 52, 58, 68 y 82 por 100 respectivamente.

Figura 2.1. Desarrollo de un índice útil de acuerdo clínico.

potencial más allá del azar (27/49 por 100 = 0,55). El resultado, 0,55, representa la proporción de acuerdo potencial más allá de la suerte que fue realmente logrado, y esta proporción lleva el nombre de «kappa» (25).

He aquí otra oportunidad de probar su comprensión de lo que está midiéndose aquí. Vea si usted puede calcular la «kappa» para la tabla 2.10 (46). Las respuestas correctas (y los cálculos clave) están en la nota de pie de página*.

¿Son estos niveles «kappa», bajos o altos? Aunque la mayoría de los clínicos los considerarían decepcionalmente bajos, ellos son aproximadamente del nivel usual para la mayoría de los componentes del examen clínico (13). Por ejemplo, la proporción del acuerdo potencial más allá del azar que es realmente logrado, es del 0,51 para la presencia o ausencia de un pulso de la arteria dorsal del pie (40), y de 0,50 a 0,62 para la presencia o ausencia de diversos signos de obstrucción crónica del flujo de aire (52).

* En la tabla 2.10, el acuerdo observado es (72 + 47 + 20)/183 = 76 por 100. El acuerdo esperado sobre la base del azar, para las celdas individuales, es como sigue: normal = (79/183) x 78 = 33,7; grado I = (67/183) x 70 = 25,6; grado II = (37/183) x 35 = 7,1. Por consiguiente, el acuerdo total esperado sobre la base del azar es (33,7 + 25,6 + 7,1)/183 = 36 por 100. Así pues, el acuerdo real más allá del azar es 76 % - 36 % = 40 %, y el acuerdo potencial más allá del azar es 100 % - 36 % = 64 %. Como resultado, kappa es 40 %/64 % = 0,625.


Datos modificados de R. S. Schilling, J. P. Hughes, y I. Dingwall-Fordyce. Disagreement between observers in an epidemiological study of respiratory disease. Br. Med. J. 1:65, 1955.

Desacuerdos clínicos en la interpretación de las pruebas diagnósticas

Las observaciones junto a la cabecera del enfermo no son las únicas que están sujetas a desacuerdos clínicos. Suponga otro paciente suyo: una directora de escuela de cincuenta y cinco años de edad ha sido sometida a la mamografía rutinaria anual. El informe recibido señala, «sospechoso de malignidad». Usted le enseña su mamograma, sin revelar el contenido del informe, a otro radiólogo, que le dice que está «dentro de los límites normales».

El problema del desacuerdo clínico se extiende a las interpretaciones de las pruebas diagnósticas, siempre que estas interpretaciones impliquen a los seres humanos, como es el caso de los rayos X, los electrocardiogramas, los especímenes de anatomía patológica y similares. Tres ejemplos son resumidos en la tabla 2.11.

Como se muestra en esta tabla, la interpretación de las mamografías, un paso crucial en la detección precoz del cáncer de mama curable, está sujeta al mismo desacuerdo que otros juicios clínicos. Debido a que la mayoría de las mamografías son normales, el acuerdo esperado sobre la base del azar solamente es muy alto (en este caso, 91 por 100). De este modo, el acuerdo potencial más allá del azar fue solamente 9 por 100 y el acuerdo real más allá del azar fue 6 por 100. Así pues, el «kappa» fue 6/9 por 100 = 0,67. ¡En este ejemplo no solamente discreparon los radiólogos entre sí, sino que uno de ellos dejó de recomendar el envío al especialista de las mujeres que se demostró posteriormente tenían cáncer de mama (8 casos), casi tan a menudo como recomendó correctamente el envío al especialista (11 casos)! (9).


Tabla 2.10. Acuerdo sobre la gravedad de la bisinosis.

Tabla2.11.

Desacuerdo

clínicoen

lainterpretación

delosm

aterialesdiagnósticos.

* Datos m

odificados de J. Cham

berlin, S. Ginks, P. R

ogers, y col. Validity of clinical exam

ination and mam

mography as screening tests for breast cáncer.

Lancet 2:1026, 1975. b D

atos modificados de H

. Blackburn, G

. Blom

gvist, A. Freim

an, y col. The exercise electrocardiogratn. Differences in interpolation. R

epon of a technical group on exercise electrocardiography. Am

. J. Cardiol. 21:871, 1986.

c Datos m

odificados de V. F. Fairbanks. Is the peripheral blood film

reliable for the diagnosis of iron-deficiency anaemia? Am

. J. Clin. Pathol. 55:447,

1971. d N

ivel de hemoglobina 11.6 g/dl o m

enos y nivel dehierro en suero m

enor de 12,5 µmol/L (70 m

g/dl).


Discrepancias similares son comunes en la interpretación de las angio- grafías coronarias (14, 55). Cuando la decisión para efectuar una operación de «bypass» coronario está pendiente de un hilo, cualquier grado de inconsecuencia en el diagnóstico es motivo de preocupación. Igualmente inquietante es el grado de inconsistencia documentado en la interpretación de los electrocardiogramas de ejercicio (5), el segundo ejemplo de la tabla 2.11, especialmente cuando uno contempla la frecuencia con la que éstos son realizados y el impacto potencial de su interpretación sobre la capacidad de obtener empleo y seguro por parte de los que se someten a ello, así como sobre su función social y emocional.

El tercer ejemplo de la tabla 2.11 revela inconsecuencias incluso entre aquellos que tienen la última palabra (por lo menos en las conferencias clinicoanatomopatológicas). En la interpretación de las extensiones de sangre, tres anatomopatólogos clínicos mostraron desacuerdo sustancial entre sí y con sus propias interpretaciones anteriores, de la misma extensión de sangre (17). Además, los tres fallaron al informar sobre los cambios sugerentes de deficiencia en hierro en el 60 por 100 de las mujeres cuyos niveles de hemoglobina variaron de 6,8 a 11,6 g/dl, y cuyos niveles de hierro en suero fueron menores de 12,5 µmol/L (70 mg/dl).

El ejemplo de la mamografía añade una nueva dimensión a nuestra discusión del desacuerdo clínico. Mientras que los ejemplos anteriores midieron justamente el acuerdo entre los clínicos y para un clínico consigo mismo, sobre síntomas gastrointestinales o signos del fondo de ojo, el ejemplo de la mamografía añade la dimensión del diagnóstico definitivo, confirmado por un «patrón oro» aceptado, de la confirmación histológica y el curso clínico posterior. Por consiguiente, nosotros podemos hablar ahora sobre exactitud y sesgo, así como consistencia y podemos proceder a un nivel más elevado de comprensión sobre el problema del desacuerdo clínico.

Los ejemplos que nosotros hemos descrito hasta este momento han tratado, principalmente, sobre la cantidad de acuerdo entre dos o más clínicos y entre dos o más exámenes por el mismo clínico en diferentes ocasiones. Estos dos elementos pueden ser designados útilmente consistencia inter-observador e intra-observador. Una definición general de la consistencia sería entonces la extensión hasta la cual coinciden entre sí los exámenes múltiples del mismo paciente o espécimen. Como hemos visto, no hay mucha consistencia para la mayoría de las observaciones clínicas y nosotros deberemos buscar modos de aumentar cualquier consistencia que exista.

Sin embargo, usted probablemente ha reconocido ya que un alto grado de consistencia entre los clínicos puede ser no solamente difícil de alcanzar, sino que en algunos casos puede ser logrado con una pérdida de exactitud.


Por ejemplo, es a menudo posible convencer a los neófitos que ellos oyen un cuarto tono cardiaco, incluso en pacientes con una fibrilación auricular (en cuyo caso no es posible un S4). El nivel de consistencia podía ser alto en tales circunstancias, pero todas las observaciones serían incorrectas. Este ejemplo permite introducir dos conceptos adicionales: exactitud y sesgo. La proximidad de una observación clínica al estado clínico verdadero se designa exactitud, y sesgo es cualquier desviación sistemática de una observación del estado clínico verdadero. Debido a que estos términos adicionales, exactitud y sesgo, nos ayudarán cuando discutamos las estrategias para mejorar la calidad de nuestros exámenes clínicos, suministrare- mos un ejemplo para unirlos.

El verdadero nivel de cumplimiento de las medicaciones, por un paciente, puede ser determinado aplicando un patrón oro, tal como las mediciones repetidas de los niveles séricos del medicamento. Sin embargo, cuando a sus médicos se les pide que los tasen como sumisos o no sumisos, estas valoraciones son desesperadamente inexactas. En realidad, los clínicos estudiados por Gilbert y su equipo (27) no fueron más exactos que hubieran sido si ellos hubiesen tirado una moneda al aire. Sin embargo, estas mismas investigaciones han observado que, aunque las estimaciones de los clínicos del cumplimiento de los pacientes son inexactas, no están sesgadas. Es decir, los clínicos sobreestiman el cumplimiento de algunos pacientes y subestiman el cumplimiento de un número groseramente similar de otros pacientes. Debido a que sus estimaciones clínicas de cumplimiento no fueron sesgadas, no fue posible mejorar la exactitud de estos clínicos, haciendo que ellos ajustaran sus estimaciones (es decir, haciéndoles ajustar sus estimaciones hacia arriba o abajo, para llevarlas más cerca de la verdad).

Por otra parte, las estimaciones de los pacientes de su propia obediencia, aunque razonablemente exactas, generalmente están sesgadas hacia arriba. Esto es, los pacientes generalmente sobrevaloran su cumplimiento en el 20 por 100, aproximadamente (29). De acuerdo con esto, los clínicos que quieren conocer si sus pacientes están tomando menos del 80 por 100 de sus medicinas, corrigen este sesgo de la estimación de los pacientes, preguntándoles: «desde que yo le vi a usted la última vez, ha dejado de tomar alguna de sus píldoras?».

Como podemos ver por lo que antecede, la consistencia entre y dentro de los clínicos es un situación deseable, pero insuficiente; nosotros necesitamos exactitud también, y cuando la inexactitud es el resultado del sesgo, nosotros podemos corregir éste si conocemos su magnitud y dirección.

Para muchas valoraciones clínicas no hay, ¡qué lástima!, patrón oro de exactitud. Así pues, ni la exactitud ni el sesgo de estas valoraciones pueden ser medidos directamente y nosotros nos quedamos con la consistencia


como la única medida de cuan bien estamos cumpliendo nosotros. Aunque esta situación no es muy satisfactoria, nosotros podemos luchar por lo menos por la consistencia en tales valoraciones, dándonos cuenta de que las valoraciones que no son consistentes, no pueden ser exactas.

Desacuerdos clínicos sobre la realización del diagnóstico y las recomendaciones terapéuticas

Suponga que se le pide a usted que vea a un contable de cincuenta y dos años de edad, con articulaciones dolorosas, que ha «hecho la ronda» de tres especialistas. Sus pruebas sanguíneas y las radiografías no muestran ningún cambio diagnóstico. Las dosis altas de aspirina le han suministrado poco alivio, y su trabajo, movilidad y sueño continúan siendo afectados. Un especialista sugirió que estaría justificado un ensayo de terapia de oro para lo que parecía una artritis reumatoide, mientras que los otros dos juzgaron que él había tenido una osteoartritis y que la terapia con oro estaba contraindicada.

Los desacuerdos clínicos son más sorprendentes, cuando se aplican al diagnóstico o a las decisiones de tratamiento. Nuestro contable artrítico está clamando alivio y nosotros no podemos ponernos de acuerdo sobre lo que él tiene o cómo debe ser tratado. Un ejemplo clásico de este problema fue comunicado hace varias décadas y tenía que ver con la recomendación de la tonsilectomía (3). Entre 389 escolares de once años de edad, con amígdalas intactas que fueron examinados por un grupo de médicos, fue recomendada la tonsilectomía en 174 (45 por 100). Los 215 niños restantes a los que no se había recomendado la tonsilectomía fueron reciclados para una segunda opinión (sin revelar la primera opinión) y la tonsilectomía fue recomendada en 99 (46 por 100). Los 116 niños restantes a los que se les había dado ya una patente limpia de sanidad tonsilar en dos ocasiones separadas, fueron examinados una tercera vez; ¡la tonsilectomía fue recomendada en 51 (44 por 100) de ellos! Para nosotros, el hallazgo más notable de este estudio no fue la inconsistencia en el diagnóstico y las recomendaciones terapéuticas hechas por estos clínicos cuando ellos examinaron repetidamente a los mismos niños, sino la consistencia en la proporción de niños a los cuales fue recomendada la tonsilectomía en cada uno de los tres ciclos de examen: 45, 46 y 44 por 100.

Aunque nosotros nos damos prisa en reírnos de las locuras médicas de antaño, los ejemplos contemporáneos revelan que la situación no ha cambiado. Cuando tres farmacólogos clínicos evaluaron recientemente a 60 pacientes ingresados en el hospital, porque sus clínicos habían diagnosticado reacciones adversas a las medicaciones, al alcohol o las drogas «recread-


vas», los farmacólogos estuvieron de acuerdo con el diagnóstico, solamente en la mitad de los pacientes (34). Además, en un tercio de estos casos los farmacólogos discreparon entre sí sobre si había ocurrido en absoluto alguna reacción adversa relacionada con la medicación o el alcohol.

Desacuerdos clínicos sobre la calidad del cuidado médico

Finalmente, el énfasis creciente sobre las auditorías médicas y el seguro de la calidad, mueve a presentar un ejemplo final del desacuerdo clínico en este campo lleno de retoños. En un estudio de Brook (7) se les pidió a clínicos experimentados que revisaran las historias de pacientes con infec- ción del tracto urinario, hipertensión, úlcera gástrica o duodenal, y que suministraran un juicio de colega sobre la calidad del cuidado que ellos habían recibido. El grado de acuerdo más allá del azar, varió de solamente 0,15 a 0,56 (media: 0,27).

La etiología del desacuerdo clínico

Habiendo descrito la magnitud y los tipos de desacuerdo clínico, más algunas propiedades generales de las mediciones clínicas, nosotros estamos dispuestos a considerar las causas del desacuerdo clínico con la esperanza de que ellas señalarán estrategias para mejorar la exactitud, así como la consistencia de nuestras mediciones clínicas y conclusiones. Estas causas pueden ser clasificadas útilmente de acuerdo con su fuente: el examinador, el examinado y el examen (resumido en la tabla 2.12).

El examinador

Variación biológica de los sentidos

El examen clínico comienza invariablemente con los sentidos —vista, oído, tacto, olfato y (raramente) el gusto—. Las variaciones en la agudeza y apreciación de los sentidos (por ejemplo, daltonismo, presbicia y presbiacu- sia) conducirán a desacuerdos entre los clínicos. Menos ampliamente reconocido, sin embargo, es un factor responsable de las inconsistencias en los resultados de los exámenes efectuados por el mismo clínico —variación biológica en los sentidos del examinador. Esto ha sido documentado en un estudio (26) que contrasta cómo los mismos médicos actúan cuando están descansados y cuando están cansados, como se resume en la tabla 2.13.


Tabla 2.12. La etiología del desacuerdo clínico.

El examinador 1. Variación biológica de los sentidos. 2. La tendencia a registrar inferencia más bien que evidencia. 3. Entrampado por los esquemas de clasificación diagnóstica. 4. Entrampamiento por expectativa anterior. 5. Simple ignorancia.

El examinado 1. Variación biológica en el sistema que se está examinando. 2. Efectos de la enfermedad y las medicaciones. 3. Memoria y rumiación. 4. Echar a cara o cruz.

El examen 1. Ambientes perjudiciales para el examen. 2. Interacciones perjudiciales entre los examinadores y el examinado. 3. Función o uso incorrecto de las herramientas diagnósticas.

En este estudio, la capacidad de los internos para detectar simples arritmias cardiacas, tales como latidos prematuros cardiacos auriculares y ventriculares y taquicardia supraventricular en la misma tira del electrocardiograma, se deterioraba marcadamente después de una noche ocupada en llamadas nocturnas (duración media del sueño 1,8 horas), y fue acompaña- do por descensos sustanciales en la percepción, la cognición y el humor.

Tabla 2.13. Efecto de la falta de sueño sobre la perspicacia clínica.

Datos modificados de R. C. Friedman, J. T. Bigger, y D. S. Koranfield. The intern and

sleep loss. N. Engl. J. Med. 285:201, 1971.


La tendencia a registrar inferencias más que evidencias

Esta causa de desacuerdo clínico ha sido discutida en detalle por Feinstein (22, 23). Las descripciones por los pacientes de sus síntomas y el aspecto, sonido y palpación de los hallazgos físicos, entran en la conciencia del clínico como evidencia sensorial. Debido a que el proceso diagnóstico traduce y sintetiza esta evidencia en una o más conclusiones, es comprensible que las últimas tienden a servir como medio de intercambio entre los clínicos y en las historias clínicas. Así pues, nosotros tendemos a hablar de dolor «pleurítico» más que de dolor torácico «inspiratorio» y de «hematuria», más que de orina «rojiza». Al reemplazar la evidencia por la inferencia, sin embargo, nosotros corremos el riesgo de aumentar el error diagnóstico; aunque los clínicos, a menudo, están de acuerdo sobre la evidencia sensorial, ellos discrepan a menudo sobre la inferencia que se extraiga de aquélla.

Limitar la historia clínica a deducciones tiene otro inconveniente importante: puede, tanto dirigir erróneamente el proceso diagnóstico como oscurecer el punto original de partida. Por ejemplo, a uno de nosotros se le pidió una vez que viera a un hombre con riñones poliquísticos, hiper- tensión resistente a los medicamentos, reacciones anteriores múltiples a los medicamentos, y un exantema, recientemente aparecido. Se juzgó rápida- mente que el exantema era debido a los medicamentos y fue seguida esta inferencia, más bien que la descripción detallada de las lesiones de la piel, que existía en las notas clínicas. Las seis semanas siguientes fueron empleadas laboriosamente en alterar, una a una, las medicaciones anti- hipertensoras del paciente, y la no desaparición del exantema fue considerado que representaba solamente que el medicamento culpable no había sido eliminado todavía de su complejo régimen antihipertensor.

Fue solamente cuando se completó una revisión total, aunque sin éxito, de todos sus medicamentos, cuando se reexaminó la inferencia original inadecuada y se comprendió lo inadecuado de la inferencia original. Se comenzó el proceso diagnóstico de nuevo completamente, y se reconoció la compatibilidad de la evidencia original con la tiña corporis, se llevaron a cabo estudios fúngicos apropiados (con resultados confirmatorios) y se inició la terapia apropiada. Una inferencia precipitada había cerrado la mente de este clínico a otras posibilidades y le había hecho desperdiciar varias semanas en un tratamiento infructuoso del diagnóstico erróneo. Este riesgo debe ser tenido presente siempre que nosotros usemos la estrategia del diagnóstico de reconocimiento del modelo, o si nosotros aceptamos una hipótesis única demasiado rápidamente cuando usamos el planteamiento hipotético-deductivo.


Entrampados en los esquemas de clasificación diagnóstica

Los esquemas corrientes de clasificación diagnóstica pueden aumentar el riesgo de desacuerdo clínico de dos modos. Primero, ellos suministran «puntos de interrupción» arbitrarios, confusos y frecuentemente inconsistentes en una distribución lisa y continua de un atributo tal como la presión arterial, la masa corporal o la tolerancia a la glucosa. Como consecuencia de ello, nosotros nos ocupamos en discusiones infructuosas sobre si un paciente es «realmente» hispertenso, obeso o diabético. (Los asuntos relacionados con la definición de «normalidad» y sus perversiones son discutidas en el capítulo siguiente.)

Segundo, el desacuerdo clínico surge cuando son aplicados diferentes criterios diagnósticos a la misma entidad clínica por diferentes grupos de clínicos. Considere el «ataque cardiaco». ¡Dependiendo del grupo de médicos con quien hable usted, puede ser cualquiera de cinco entidades distintas! Para el anatomopatólogo, el «ataque cardiaco» es un diagnóstico anatómico, que requiere cambios específicos visibles y microscópicos en el miocardio. Para el químico clínico, en cambio, el «ataque cardiaco» es a menudo un diagnóstico bioquímico, que requiere una elevación en un momento apropiado de una o más de las enzimas cardiacas en las muestras de sangre extraídas de los pacientes. Para el electrocardiografista, sin embargo, el «ataque cardiaco» es un diagnóstico electrofisiológico, que requiere (en el caso de un infarto transmural, por ejemplo) corrientes de lesión, ondas Q y cambios ST-T en electrocardiogramas en serie. Para no ser menos, para algunos supuestos cardiólogos preventivistas, el «ataque cardiaco» es un diagnóstico etiológico, que consiste en hiperlipidemia, adicción al tabaco, un tipo A de personalidad, una mala historia familiar, inactividad física y similares*.

Finalmente, para el clínico que sale de la cama en la mitad de la noche para atender al paciente con un ataque cardiaco, es un diagnóstico clínico que consiste en ciertos síntomas (dolor, asfixia, sudor, etc.) y signos (galope, estertores, contracciones ventriculares prematuras, etc.).

Así pues, el «ataque cardiaco» puede ser un diagnóstico anatómico, bioquímico, electrofisiológico, etiológico o clínico. Aunque estas diferentes

* Aquellos para los que esta definición del diagnóstico les parece inverosímil, debían recordar simplemente el anuncio repetido, muy difundido en las revistas de medicina de los años 1970, que encabezaba una fotografía de un hombre de edad mediana, sonriente, con aspecto sano, con el título escalofriante de «este hombre está enfermo y no lo sabe». La página 2 del anuncio, revelaba su diagnóstico: «El tiene seriamente elevados los niveles de lípidos». Irónicamente, estos anuncios recomendaban el clofibrato, un medicamento que luego se demostró que aumentaba la mortalidad de tales individuos (41).


definiciones pueden convergir, y a menudo así ocurre, tienen lugar muchas discusiones acaloradas e irresueltas sobre si determinados pacientes han tenido «realmente» ataques cardiacos, y a menudo los desacuerdos surgen por quedarse entrampados por los diferentes esquemas de clasificación diagnóstica. Se nos ocurre la analogía con la discusión entre unos ciegos sobre la naturaleza de un elefante, pero en nuestra situación diagnóstica, nosotros no estamos tratando exactamente sobre las patas, costados, trompa y cola de la bestia, sino con sus huellas y sus efluvios, también.

Engaño por expectativas anteriores

Nosotros tendemos a encontrar lo que esperamos o confiamos encontrar. El poder y la consistencia de esta causa para el desacuerdo clínico fueron bien demostrados en el ejemplo de la tonsilectomía descrito anteriormente (3). Como usted recordará, los clínicos recomendaron consistentemente la amigdelostomía en alrededor del 45 por 100 de los mismos niños que ellos habían juzgado que no necesitaban esta operación, en uno o incluso en dos exámenes anteriores recientes.

Que la expectativa aún influye sobre el diagnóstico clínico es evidente en la era electrónica. La introducción de la monitorización del corazón fetal suministró una oportunidad de oro para demostrar el poder de la expectativa (¡y la confianza!) en los exámenes clínicos. En un estudio precoz de monitorización por Day, Madden y Wood (12), los resultados de la monitorización fueron ocultados a los clínicos que estaban siguiendo un grupo de mujeres en el parto. La exactitud de las valoraciones clínicas fueron determinadas posteriormente, comparándolas con los resultados del monitor. Ahora todo el mundo sabe que la tasa «normal» del corazón fetal es 140 latidos por minuto y, efectivamente, cuando el monitor fetal registró latidos de 130 a 150 hubo acuerdo cercano con las anotaciones de los clínicos en las gráficas. Sin embargo, cuando el monitor registró latidos cardiacos fetales por encima de 150 por minuto, los clínicos tendieron a registrarlos como más bajos (más «normal») de lo que fueron realmente. De igual modo, cuando el monitor documentó menos de 130 latidos del corazón fetal por minuto, los clínicos tendieron a registrarlos más altos (de nuevo más «normales») de lo que fueron en realidad. Es razonable discutir que estos clínicos no solamente esperaban que los índices de latido cardiaco fetales fueran normales, sino que ellos confiaban en que fueran normales también; las cifras anormalmente altas o anormalmente bajas de los latidos cardiacos fetales significan dificultades tanto para los pacientes como para los clínicos.

La confianza debe jugar también un papel poderoso en la determina- ción de los resultados de todo tipo de exámenes clínicos, especialmente


cuando los hallazgos anormales producen angustia en nuestros pacientes (¿ha reaparecido el tumor?) o más tarea para un clínico ya muy sobrecarga- do de trabajo (¿tiene el paciente necesidad de un examen clínico de hipertensión?). Por muy sesgado que sea, el deseo de denegar incluso lo obvio, y de «vigilar y aguardar», en tales casos es ciertamente comprensible, aunque a menudo peligroso clínicamente.

Simple ignorancia

Finalmente, el desacuerdo clínico es inevitable cuando los examinadores no saben dónde y cómo mirar, escuchar, tocar y saborear, o cómo interpretar lo que ellos ven, oyen, sienten, huelen y saborean.

A veces, los resultados son, simplemente, inofensivamente divertidos. Uno de nosotros recuerda un interno que muy orgullosamente exponía un carcinoma anular que él había encontrado en una de sus primeras sigmoidoscopias; cuando se le sugirió que la lesión era, en realidad, un cervix erosionado, su humillación se hizo pareja con el alivio y perplejidad de la paciente (y una endoscopia subsiguiente «a través de los canales apropiados» fue normal).

Otras veces, los resultados pueden tener consecuencias trágicas. La interpretación errónea de los sonidos normales fisiológicos del corazón, que condujeron al diagnóstico de enfermedad cardiaca orgánica en el niño normal de la tabla 2.4, es un ejemplo de la interpretación exagerada de los hallazgos normales. La interpretación disminuida de los hallazgos anormales, también puede conducir a desacuerdos clínicos desgraciados, como puede muy bien haber sido el caso en el ejemplo de los latidos fetales cardiacos.

Dado que ninguno de nosotros ha conocido a clínicos en ejercicio que aspiren a la incompetencia en el examen físico, nosotros concluimos que algo defectuoso existe aquí en la enseñanza y capacitación de las pericias clínicas. Una pista para la causa es la proporción de clínicos, incluso en estados avanzados de capacitación, que afirman que nadie los ha vigilado nunca a ellos en la preparación de hacer una historia y en la realización de un examen físico.

El examinado

Variaciones biológicas del sistema que se está examinando

La mayoría de los clínicos reconocen que los atributos clínicos, tales como peso, presión arterial y pulso, variarán de una hora a otra y de un día a


otro, dependiendo de factores tales como la posición, la dieta, la ingestión de líquidos, el estrés, el ejercicio, etc. Además, nosotros reconocemos que si la presión arterial es sorprendentemente baja o alta un día, «por regresión hacia la media» (44) tenderá a volver a un nivel más usual en un examen subsiguiente; esto es por lo que nosotros necesitamos varias visitas antes de estar dispuestos a diagnosticar una hipertensión moderada. Sin embargo, nosotros podemos no darnos cuenta de que esta misma variación biológica es también la regla en muchas mediciones «exactas», incluyendo los electrocardiogramas, la presión diastólica final del ventrícu- lo izquierdo y las fracciones de vaciamiento (39, 49). De ello se desprende que tal variación conducirá a inconsistencias en las descripciones clínicas de los pacientes y, cuando las variaciones cruzan una frontera crítica, en el diagnóstico.

Efectos de la enfermedad y las medicaciones

Esta causa de desacuerdo actúa cuando la enfermedad o su tratamiento afectan a la capacidad del paciente para suministrar una historia exacta y conveniente, o alteran las manifestaciones clínicas de la enfermedad. En algunas situaciones, el efecto es permanente; así, los accidentes cerebrovasculares dañan a menudo la memoria o la comunicación, y en muchos pacientes hipertensos la presión arterial vuelve a lo normal después de un infarto de miocardio. En otras circunstancias, los cambios son temporales, como en los efectos de la insuficiencia cardiaca sobre la auscultación cardiaca, o los efectos del alcohol (y su retirada) sobre la historia clínica. Igualmente, debido a que los analgésicos pueden enmascarar los signos físicos y anublar el recuerdo de los pacientes con abdomen agudo, su uso está contraindicado hasta que se haya establecido un diagnóstico.

Memoria y rumiación

Los pacientes, especialmente aquellos que tienen enfermedad crónica o grave, tienden a rumiar sobre eventos pasados en busca de una causa convincente de sus molestias. Volver a hacer la historia refuerza la rumiación y puede hacer que el paciente consulte informes o a otros miembros de la familia, y a menudo reorganice memorias sueltas en pautas ordenadas de sucesos recordados. Así, las historias seriadas pueden mostrar una evolución sustancial u otro cambio, que resulta en desacuerdos flagrantes sobre la presentación o cronología de importantes sucesos anteriores de la salud (y no pequeña consternación de los estudiantes y de los médicos, durante las rondas de sala, de los profesores).


Echar a cara o cruz

Cuando los clínicos disienten sobre cuál de dos regímenes de tratamiento es mejor para un paciente dado, puede ser que los regímenes en disputa sean igualmente eficaces (¡o inútiles!). Los mecanismos de enfermedad subyacen- tes en el trastorno del paciente pueden ser resistentes a todas las intervenciones, por una parte, o responder igualmente a ambos, por otra parte. Esta causa de desacuerdo ha sido designada como echar a cara o cruz (35), y nosotros la reexaminaremos en cada uno de los dos capítulos siguientes.

El examen

Ambientes perjudiciales para el examen

El ambiente en el cual se efectúa el examen, puede afectar tanto a los sentidos como a los sentimientos. Los intentos de auscultación cardiaca en aviones a reacción son inútiles y los niveles de ruido en un servicio de urgencia lo inundan todo, excepto los sonidos de Korotkov más fuertes. La luz artificial o débil puede hacer imposible la detección de ictericia o cianosis. A un paciente con escalofríos, en una sala de exploración fría, no le resultará agradable ni una entrevista clínica prolongada, ni el frío del acero de los instrumentos de diagnóstico. Finalmente, la intimidad puede ser un requisito previo para la revelación de información sobre la familia (por ejemplo, epilepsia, consanguinidad o locura), la historia de operaciones (por ejemplo, un aborto ilegal o la exposición a enfermedades venéreas).

Interacción perjudicial entre los examinadores y el examinado

Aunque la comunicación eficaz entre los clínicos y los pacientes está generalmente reconocida como un requisito previo para el manejo apropiado, tanto en las revistas médicas orientadas conductualmente (31), como biológicamente (36), el efecto de una comunicación defectuosa sobre los desacuerdos clínicos no ha sido a menudo cuantificado. Un estudio de una muestra aleatoria de 155 entrevistas realizadas a pacientes en la práctica privada de un médico de familia, reveló que un quinto de los entrevistados falló al no poner de manifiesto datos importantes, tales como melena o frecuencia urinaria, en la historia de la enfermedad presente del paciente o en la historia pasada (48). Sorprendentemente, los investigadores observaron que tales lapsus fueron máximos, no cuando los pacientes estaban


reñidos con sus médicos, sino cuando ellos colmaban a sus médicos con elogios excesivos. Además, los pacientes con diferentes antecedentes étnicos se sabe que enfocan sus síntomas en sitios diferentes del cuerpo; el fallo de los clínicos en reconocer esto y la distancia social entre ellos y sus pacientes ha sido presentado como una explicación de las amplias variaciones en la incidencia de los diagnósticos no orgánicos comunicados entre diferentes grupos étnicos que vivían en ambientes sociales y económicos (56) idénticos. Por otra parte, los efectos de la aprensión del paciente sobre la adquisición de información clínica en un ambiente no familiar, puede ser sustancial, como sabe cualquier clínico que ha intentado tranquilizar a un paciente asustado, etiquetado como hipertenso en un programa de screening en la plaza pública. Igualmente, los exámenes dolorosos, tales como la palpación de una masa abdominal dolorosa, puede alterar y oscurecer hallazgos clínicos importantes.

Función o uso incorrecto de las herramientas diagnósticas

Un manómetro de mercurio con un depósito bajo en mercurio o un manómetro aneroide con un pinchazo oculto, puede dar lecturas bajas falsas de la presión arterial. En realidad, Perlman y sus colegas (42) encontraron que 40 (13 por 100) de 310 manómetros aneroides examinados en siete hospitales de Michigan, producían errores de ≥ 7 mm Hg, en com- paración con manómetros de mercurio. El uso de un manguito de anchura inapropiada de un esfigmomanómetro aneroide, o el desinflado demasiado rápido del manguito, puede conducir también a errores sistemáticos y se ha demostrado que algunos individuos escogen ciertos números terminales (dígitos 8, 0 ó 2), más que otros (dígitos 4 ó 6), cuando comunican la medida de la presión arterial (33). Se han identificado defectos similares en la fabricación, mantenimiento y uso de otras herramientas diagnósticas; ejemplos clásicos son: cambios en los cables, calibración equivocada y/o velocidad errónea en los trazados del ECG.

Cómo evitar el desacuerdo clínico y aprender de las equivocaciones de uno mismo

En la sección previa de este capítulo, nosotros hemos considerado la potencia de algunas observaciones clínicas y la impotencia de otras, hemos presentado métodos para mejorar las propiedades de medida de estas observaciones, y hemos documentado las fuentes de desacuerdo y error en


las valoraciones clínicas. En esta sección final, consideraremos seis estrategias para evitar o minimizar la presentación de desacuerdo clínico.

¿Cuándo importa realmente el desacuerdo clínico?

Mejorar la consistencia y la exactitud de nuestras observaciones clínicas requiere, por lo menos, una inversión inicial de tiempo y esfuerzo mientras que nosotros perfeccionamos nuestro planteamiento. Asumiendo que ninguno de nosotros tiene una reserva de tiempo en la que sumergirse para este tipo de actividad, es obvio que nosotros debemos ser eficaces en este proceso. Para empezar, nosotros podemos muy bien revisar las observaciones clínicas que hacemos ordinariamente y eliminar de nuestro re- pertorio aquellas valoraciones que no tienen mérito, tales como nuestro propio juicio del cumplimiento del paciente con el régimen que hemos prescrito (27). Como táctica más general, nosotros hemos sugerido que el «método exhaustivo» sea abandonado como un planteamiento diagnóstico. De manera parecida nosotros deberíamos reservar las estrategias para reducir el desacuerdo clínico para aquellos detalles cruciales de la historia del paciente, el examen físico y la evaluación diagnóstica que son más importantes para el diagnóstico del paciente, el manejo o el pronóstico, como se ilustra en los casos siguientes.

Un paciente de cincuenta años de edad va a someterse a colecistectomía selectiva y, a su ingreso en el hospital, afirma que él piensa que «pudo haber tenido un ataque cardiaco hace unos meses». En este caso, tanto el hecho como la cronología de su evento cardiaco son cruciales. Si él tuvo un infarto de miocardio y se produjo en los tres meses anteriores, su riesgo de tener otro posoperatoriamente se acerca al 30 por 100 (50), mientras que posponer la intervención selectiva hasta seis meses después de este infarto reduce este riesgo alrededor del 4 por 100.

Nuestro segundo caso se refiere a un niño con escarlatina, fiebre y artralgia, quien tiene un dudoso soplo cardiaco nuevo. El examen cardiaco es crucial en este caso. Si el niño tiene carditis, los criterios de Jones (51) para la fiebre reumática son cumplidos con todas sus implicaciones de recidiva, pronóstico y profilaxis antiestreptocócica diaria.

En nuestro caso final, un joven atleta presenta inflamación de la pantorrilla después de la inmovilización por un desgarro de los ligamentos de la rodilla, y un venograma revela evidencia dudosa de una trombosis profunda en el muslo ipsolateral. En este caso, la interpretación del venograma es crucial. Si este paciente tiene una trombosis venosa profunda proximal, se le ha terminado la temporada, y es necesario un curso de siete a diez días de dosis completa de heparina intravenoa, más tres meses de anticoagulantes orales (32).


Tabla 2.14. Seis estrategias para prevenir o minimizar el desacuerdo clínico.

1. Acomodar el ambiente diagnóstico a la tarea diagnóstica. 2. Buscar la corroboración de los hallazgos clave.

a. Repetir los elementos clave de su examen. b. Corroborar los hallazgos importantes con documentos y testigos. c. Confirmar los hallazgos clínicos clave con pruebas apropiadas. d. Pedir a colegas «ciegos» que examinen su paciente.

3. Informar la evidencia así como la inferencia, haciendo una clara distinción entre las dos.

4. Usar las ayudas técnicas apropiadas. 5. Haga sus valoraciones de los datos sin elaborar, de las pruebas diagnósticas, en

«ciego». 6. Aplique las ciencias sociales, así como las ciencias biológicas, de la medicina.

En estos casos, un detalle específico en la historia, en el examen físico o en la interpretación de una prueba diagnóstica, tiene un efecto crucial sobre el pronóstico y el tratamiento del paciente. Cuando surgen tales elementos en la evaluación clínica de un paciente, deben tomarse medidas para prevenir, o al menos minimizar, tanto la inexactitud como la inconsistencia en la determinación de su presencia y significancia.

Las estrategias para prevenir o minimizar el desacuerdo clínico son resumidas en la tabla 2.14; ellas han sido obtenidas en diversas fuentes (13), incluyendo una serie importante de Feinstein (19-22).

Acomodar el ambiente diagnóstico a la tarea diagnóstica

Escoja un sitio con luz, calor, silencio e intimidad apropiadas para las tareas diagnósticas a llevar a cabo. Esto puede significar mover al paciente a un lugar más apropiado; si tal transporte se convierte en un requisito previo rutinario para un examen clínico apropiado, está justificado la modificación de la sala de exploración.

Buscar la corroboración de los hallazgos clave

Esto puede realizarse de las cuatro maneras indicadas en la tabla 2.14.

Repetir los elementos clave de su examen. La justificación para repetir su historia y su examen físico, va más allá de la esperanza de que «algo puede surgir». Primero, su paciente, estimulado por la entrevista anterior, puede


haber recordado y reorganizado ahora eventos históricos importantes o síntomas cardinales clave. En realidad, este fenómeno puede explicar parcialmente por qué la historia del médico que «atiende» es a menudo más informativa que la historia inicial hecha por el oficinista clínico.

Segundo, la variación biológica y, especialmente, la regresión hacia la media (la tendencia de los resultados extremos de laboratorio o los hallazgos físicos, a revertir hacia valores menos extremos en los exámenes repetidos) (44) puede haber ocurrido en los sistemas corporales sometidos a examen, permitiendo una decisión más clara sobre si los hallazgos previos (tales como presión arterial), fueron, o no, normales. Tercero, si usted llevó a cabo los exámenes previos cuando estaba fatigado, un segundo examen cuando usted ha descansado puede descubrir hallazgos clave que previamente fueron pasados por alto. Finalmente, un examen repetido puede revelar puntos clave que simplemente no fueron observados en un examen anterior, un fenómeno que está bien documentado al estudiar las radiogra- fías (54).

Corroborar los hallazgos importantes con documentos y testigos. Los puntos clave en la historia y en el examen físico, son documentados a veces en registros clínicos o de salud. ¿Tuvo su paciente asfixia neonatal? ¿Tuvo diabetes durante su primer embarazo? ¿Recibió anticoagulantes cuando enfermó en sus vacaciones? A menudo, estos asuntos clave pueden ser confirmados enseguida con una llamada telefónica apropiada, o el examen de antiguos registros. En un estudio, en el cual fueron comparadas las historias actuales con los registros hospitalarios antiguos, se observó que incluso eventos dramáticos tales como hematemesis y melenas, fueron a menudo olvidados o inventados (10).

Otra información importante, tal como las características de los déficit neurológicos transitorios o uso de medicación anterior, pueden confirmarse a menudo hablando con los miembros de la familia u otros testigos. En realidad, los pacientes pueden contribuir a mejorar sus historias llevando un diario de los síntomas. Tal planteamiento se ha observado que disminuye sustancialmente la comunicación insuficiente de los síntomas intestinales revelados durante las historias rutinarias (38).

Finalmente, la comparación de los resultados de las pruebas diagnósti- cas actuales con las pasadas (especialmente las radiografías), pueden hacer mucho para eliminar los desacuerdos clínicos sobre la presencia, duración y evolución de procesos importantes de enfermedad.

Confirmar los hallazgos clínicos clave con pruebas diagnósticas apropiadas. A medida que se dispone más ampliamente de pruebas diagnósticas no agresivas, tales como ultrasonido y escáner (¡y confiamos en que más


reproductibles!), y que mejoran la seguridad y aceptación de las pruebas agresivas tales como la endoscopia fibroóptica, la mediastinoscopia, la peritoneoscopia y la culdoscopia, los clínicos pueden acudir de manera creciente a procedimientos distintos de la autopsia para la confirmación de sus hallazgos y diagnósticos. Como veremos en la sección final de este libro, esta estrategia de confirmación puede ser de considerable valor en la educación continuada de uno mismo en las pericias diagnósticas clínicas, así como en el cuidado del paciente. Sin embargo, si aplica esta estrategia, usted tiene que decidir si le dice algo, y cuánto, aquéllos que efectúen estas pruebas confirmatorias, como discutiremos a continuación.

Pida a colegas «ciegos» que examinen su paciente. Es útil a menudo pedir a un colega que repita una porción clave de una historia o un examen físico, para determinar si son confirmadas sus observaciones. Tal estrategia se ha observado que es completamente valiosa, por ejemplo, en la evalua- ción de pacientes con enfermedad cardiaca valvular sospechada (18). Para que esta estrategia sea útil, sin embargo, es vital que al segundo examinador se le hable solamente del área a ser interrogada o examinada y no de su conclusión provisional. Así pues, su petición debe ser «ausculta este corazón y dime lo que piensas», más bien que: «yo creo que este hombre tiene una estenosis aórtica; por favor, ausculta y dime si estás de acuerdo». Prologar la petición de un examen repetido con una afirmación de sus propias conclusiones, degrada al segundo examen de una prueba de acuerdo clínico a una prueba de amistad.

Registrar la evidencia, así como la inferencia

Cuando las notas clínicas llevan consigo acontecimientos sensorios (eleva- ción paraesternal derecha, fuerte S1 y P2, débil ruido de apertura, grado 2/6 de soplo diastólico precoz decreciente con acentuación pesistólica oído mejor en el vértice), así como la correspondiente inferencia (estenosis mitral), se acumulan diversos beneficios. Primero, el acuerdo entre los exámenes y los examinadores aumenta. Por ejemplo, Feinstein (23) ha documentado sustancialmente mayor acuerdo entre los clínicos para los elementos acústicos del diagnóstico cardiaco, que para los diagnósticos en sí. Igualmente, los cirujanos británicos citados al comienzo de este capítulo mostraron que una discusión detallada y un acuerdo sobre la pieza de evidencia requerida para una conclusión de que la cirugía de la úlcera había tenido éxito, tendía a mejorar el acuerdo sobre esta inferencia.

Segundo, el registro de evidencia, así como de inferencia, suministra a menudo información crucial para la comparación con los hallazgos poste-


dores y así suministra una base mucho más firme para juzgar el curso y la evolución de la enfermedad del paciente. Tercero, la comunicación entre los varios clínicos que pueden estar practicando el cuidado en equipo sobre el mismo paciente es obviamente aumentada. Finalmente, el registro de la evidencia le permite a los clínicos volver a seguir sus pasos a los datos clínicos iniciales, cuando las pruebas diagnósticas posteriores o los acontecimientos demuestran que la inferencia diagnóstica original estaba equivocada.

Usar ayudas técnicas apropiadas

Aunque el estetoscopio es universalmente aceptado como una ayuda técnica en la auscultación, no puede decirse lo mismo de otras ayudas técnicas para otras mediciones clínicas importantes. Las mediciones de distancia y tamaño, todavía confían en la anchura de los dedos, marcas imaginarias (tales como la línea medioclavicular), huevos, frutos y vegeta- les, a pesar del consenso de que el uso de la cinta métrica o una regla conduce a datos clínicos más precisos y útiles. Igualmente, aunque el ECG es una ayuda técnica de rutina para la confirmación y cuantificación de las arritmias cardiacas, nosotros ignoramos a menudo las oportunidades para la aplicación útil de otras ayudas técnicas. Por ejemplo, el manguito de la presión arterial no mide la presión en absoluto; mide la presión del aire. Así pues, puede ser usado para cuantificar el dolorimiento abdominal (muy útil cuando se está siguiendo un abdomen agudo [47], especialmente cuando estamos compartiendo las responsabilidades clínicas con otros miembros del equipo), para medir el asimiento u otra fuerza muscular en la artritis (30), o como un oscilómetro vulgar en la evaluación junto a la cabecera del enfermo de la enfermedad vascular periférica.

Hay que tener cuidado de evitar el sustituto de la exactitud que puede resultar cuando reemplazamos el juicio humano con números o «hard copy». Sin embargo, cuando nosotros podemos documentar un signo clínico importante mediante la aplicación rápida de un dispositivo técnico barato que mejora la exactitud o la secuencia de la medición clínica, nosotros debemos hacerlo.

Disponer la interpretación independiente de los datos de las pruebas diagnósticas de observación

Muchas de las pruebas diagnósticas que nosotros pedimos, tales como ECG, radiografías, especímenes de biopsias y parecidos, requieren valora-


ción e interpretación de la observación. Estas valoraciones pueden ser sesgadas fácilmente por las expectativas previas (¿recuerda el ejemplo de la tasa de latido cardiaco fetal?). Este riesgo es especialmente elevado, cuando estos datos son interpretados por el mismo clínico que examinó previamente el paciente, sin ayuda de un observador independiente «ciego». Los clínicos que interpretan sus propias pruebas, sin confirmación independiente, es probable que encuentren exactamene lo que ellos desean —esté ello allí, o no—. Las situaciones comunes en las que ocurre esto son el servicio de urgencias, cuando la velocidad puede ser la esencia, y el clínico puede no querer, o ser capaz de esperar a una segunda opinión, y las consultas de los médicos que tienen sus propios ECG, rayos X y otros aparatos diagnósti- cos. Aunque la interpretación por el clínico que examina puede ser asunto de necesidad en algunas circunstancias, esto debe ir seguido posteriormente por una interpretación independiente.

Por supuesto, «la ceguera» del intérprete de la prueba puede ser llevada demasiado lejos. El anatomopatólogo clínico no aplicará las tinciones especiales a menos que el raro diagnóstico que las requiere sea anotado en la petición. Sin duda, debe existir una comunicación eficaz entre el clínico y el lector de la prueba, si ellos han de alcanzar una interpretación correcta de la prueba del paciente en cuestión. Menos claro está, sin embargo, la cantidad de información que el observador independiente debe tener a mano cuando se interpreta una prueba. Quizás el mejor compromiso entre la ceguera y la insensatez es el sugerido por Spodick (49), que ha subrayado los beneficios de escribir dos interpretaciones independientes de cada ECG, la primera sin información, salvo la edad del paciente y el sexo, y la segunda con la información clínica pertinente disponible. Nosotros volveremos a este punto más adelante y extensamente, cuando consideremos la interpretación de las pruebas diagnósticas. Por ahora, nosotros sugerimos simplemente que el «sesgo de expectativa» se reduzca, teniendo una segunda persona, preferentemente un experto en pruebas diagnósticas, que interprete los datos de la prueba de observación.

Aplicar las ciencias sociales, así como las ciencias biológicas de la medicina

El clínico que se toma el trabajo de escuchar al paciente y presta gran atención a la relación enfermo-médico, está haciendo mucho más que practicar el arte de la medicina: el clínico está practicando buena medicina científica. Una comprensión del impacto de los factores interpersonales y de conducta, tanto en el diagnóstico como en el tratamiento, es fundamental en la práctica de la medicina científica. Si nosotros dejamos de


Tabla 2.15. Ocho pericias requeridas para obtener una historia exacta y útil.

Establecer comprensión. Establecer información. Entrevistar con lógica. Escuchar. Interrumpir. Observar las indicaciones no verbales. Establecer una buena relación. Interpretar la entrevista.

Modificado de J. Anderson, D. L. Day, M. A. C. Dowling, y col. The definition and evaluation of the skills required to obtain a patient's history of illness: The use of videotape recording. Postgrad. Med. 46:606. 1970.

reconocer tales elementos básicos, como la relación entre no «tener simpatía» por ciertos pacientes, asignándoles a ellos mal pronóstico y prescribiéndoles múltiples medicamentos (16), corremos el riesgo de reducir la calidad de nuestro cuidado clínico.

Anderson y sus colegas (1) en el Departamento de Medicina del King's College Hospital Medical School, ha identificado ocho pericias requeridas para obtener una historia segura y exacta (tabla 2.15). La mayoría de estas pericias son abiertamente de comportamiento y es estimulante descubrir que la aplicación de las respuestas empáticas a los pacientes pueden ser aprendidas, así como heredadas (24). Esto no quiere decir que la creación de una relación paciente-clínico cálida mejora siempre la calidad de una historia médica. En realidad, como ya hemos indicado, un estudio ha documentado que los pacientes que más admiran y respetan a sus clínicos pueden retener información clave sobre la presentación y gravedad de los efectos secundarios de la medicación (48).

Al terminar este capítulo, nosotros volvemos a un buen consejo de Feinstein (22): «Para avanzar el arte y la ciencia en el examen clínico, el equipo que más necesita perfeccionar un clínico es a sí mismo». Nosotros debemos ser educados, así como humildes, cuando el curso clínico posterior de nuestro paciente, la operación o la autopsia muestra que nosotros erramos en nuestro diagnóstico original. En realidad, si nosotros fuése- mos a llevar a cabo una documentación sistemática básica de nuestros propios éxitos y fracasos en el diagnóstico, podíamos identificar áreas en las cuales necesitamos mejorar nuestras pericias clínicas y descubrir si estamos haciendo progresos para reducir nuestra tasa de desacuerdo clínico.


Esta documentación es sólo uno de los elementos de un planteamiento para revisar nuestro funcionamiento clínico, que debe servir como el punto de partida para nuestra educación continuada. Nosotros hemos dedicado el tercio final de este libro a éste y otros aspectos de «estar al día» y usted puede querer saltar al capítulo 10 sobre el examen del funcionamiento. Por otra parte, usted puede escoger concentrarse en las estrategias para decidir qué síntomas, signos y pruebas de laboratorio merecen la pena ser capturadas, en cuyo caso usted puede querer pasar al próximo capítulo sobre la selección de las pruebas diagnósticas.

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3

La selección de las pruebas diagnósticas

Los dos capítulos anteriores se enfocaron sobre la producción de hipótesis diagnósticas y la recogida de los datos clínicos acerca de ellas. ¿Pero, qué datos clínicos merecen ser recogidos? La respuesta a esta pregunta es el contenido de este capítulo.

Antes de presentar los datos que ayudarán a decidir si merece la pena recoger una porción dada de datos diagnósticos, nosotros queremos subrayarle dos puntos surgidos en los dos capítulos anteriores. Primero, los datos diagnósticos van más allá de aquéllos que son producidos en el laboratorio de química clínica, el departamento de radiología o el servicio de anatomía patológica. En realidad, como le hemos mostrado al comienzo del capítulo anterior, los datos clínicos obtenidos haciendo una historia juiciosa y realizando un examen clínico determinado son a menudo mucho más poderosos que cualquiera obtenido en el laboratorio diagnóstico, y son, generalmente, completamente suficientes para establecer un diagnósti- co definitivo.

Segundo, aunque nosotros pensamos, generalmente, en recoger datos diagnósticos en un esfuerzo para hacer un diagnóstico, los mismos datos pueden ser buscados para cuatro propósitos diferentes (aunque interrelacionados).

1. Para juzgar la gravedad de la enfermedad, más bien que su causa, o además de ésta. Así pues, nosotros buscamos la insuficiencia cardiaca en un paciente sospechoso de tener un infarto de miocardio, tanto para fortalecer nuestra hipótesis diagnóstica, como para estimar la gravedad del daño cardiaco.

2. Para predecir el curso clínico subsiguiente y el pronóstico de la enfermedad y el paciente. Este propósito está estrechamente ligado al anterior, y es adecuado cuando nosotros buscamos extensiones locales y metástasis distantes de un cáncer primario, recientemente diagnosticado.

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3. Para estimar la respuesta probable a la terapia en el futuro. Esto es por lo que nosotros buscamos las lesiones curables quirúrgicamente en la hipertensión recientemente detectada, o para los receptores estrógenos en el cáncer de mama recientemente diagnosticado.

4. Para determinar la respuesta real a la terapia en el presente. Así pues, nosotros repetimos algunos de los mismos estudios de la función tiroidea que nosotros usamos anteriormente para establecer el diagnóstico de la enfermedad tiroidea, pero ahora con el fin de determinar la suficiencia de la terapia, su cumplimiento y la respuesta a la misma, que nosotros establecimos como resultado de nuestro diagnóstico inicial.

Independientemente de la razón de buscar los datos diagnósticos, el criterio predominante a usar cuando decidimos qué datos buscar, debe ser la utilidad de una parte dada de los datos diagnósticos para el clínico que los busca y el paciente que los produce. Así pues, como clínicos que deciden si se debe seguir un signo clínico, síntoma u otras pruebas diagnósticas dadas, es nuestra responsabilidad averiguar y valorar críticamente la evidencia sobre la utilidad de esta prosecución. Esta advertencia reta tanto a la capacitación clínica contemporánea (hasta el punto que nosotros enseñamos a los alumnos qué pensar y hacer, más bien que cómo pensar y por qué hacerlo) y le ofrece al clínico juicioso una tarea enorme; la valoración crítica de la utilidad de cada elemento en la multitud de las medidas clínicas que nosotros hacemos en respuesta a los problemas presentados por los pacientes que buscan nuestra ayuda. Esta tarea se convierte en mayor aún cuando nosotros reconocemos la velocidad con la cual son lanzadas sobre nosotros nuevas pruebas diagnósticas y toda una tecnología diagnóstica nueva.

¿Qué tiene que hacer entonces el clínico ocupado? Dos cosas, y este libro intentará ayudarle en ambas. Primero, la sección final sobre cómo mantenerse al día le ayudará al clínico atareado a ser más eficiente en encontrar, tamizar, valorar, almacenar y aprender la información clínica importante. Segundo, este capítulo ayudará al clínico ocupado a aprender cómo decidir qué datos diagnósticos merecen la pena proseguir.

Esta segunda decisión puede hacerse de dos maneras. Primero, el clínico ocupado puede dejar la valoración clínica a los «expertos» y simplemente buscar o evitar los datos diagnósticos sobre la base de las recomendaciones de otros. Todos nosotros hacemos esto cuando nos enfrentamos con lo que constituye (para nosotros) un problema que se presenta raramente y esto ciertamente tiene sentido. Averiguar y valorar críticamente las opciones diagnósticas de una enfermedad que nosotros encontramos solamente dos veces en una década, es una pérdida de nuestro tiempo y es sensato remedar sin discernimiento las actividades diagnósticas de colegas respetables que encuentran dichas enfermedades dos veces por

LA SELECCIÓN DE LAS PRUEBAS DIAGNOSTICAS 65

semana. ¿Pero qué sobre las enfermedades que nosotros encontramos dos veces a la semana? Este capítulo está escrito para ayudar al clínico atareado a valorar críticamente las opciones diagnósticas de tales enfermedades (tanto las opciones de que se dispone ya hoy, como aquéllas que estarán disponibles en el futuro).

Tal valoración crítica debe ser puesta en acción cada vez que se nos dice que una parte dada de los datos clínicos es realmente útil en el diagnóstico (¡para excluir!), un trastorno que nosotros encontramos co- múnmente (o, por lo menos, considerarlo), en nuestra práctica clínica. Los datos clínicos en cuestión pueden ser un síntoma u otro elemento de la historia del paciente, un signo físico o una prueba de laboratorio y a nosotros nos pudo haber hablado sobre su importancia un maestro, un colega, un consultor, un laboratorio diagnóstico, un libro de texto, una revista clínica o un bombero de visita.

Así pues, la valoración clínica empieza actuando sobre la evidencia de la utilidad del signo clínico, el síntoma u otra prueba diagnóstica. Aunque tal evidencia es presentada a veces en un libro de texto o en un artículo clínico, a menudo es simplemente resumido o interpretado en una sesión de educación continuada, o en conversaciones con colegas, consultantes y aquéllos que actúan en los laboratorios de diagnóstico. Debido a que nosotros debemos examinar la evidencia real con el fin de decidir si las afirmaciones de utilidad diagnóstica están justificadas, nosotros no debemos titubear en pedir a estos defensores que nos las den (o al menos nos digan dónde encontrarlas).

Para decidir si un signo, síntoma, prueba de laboratorio, radiografía u otra información dada es útil, los clínicos deben valorar la evidencia disponible, usando las ocho guías que se señalan en la tabla 3.1, las cuales se derivan de un cierto número de fuentes (2, 4, 5, 10, 14, 17, 18).

¿Ha habido una comparación «en ciego» independiente con un «patrón oro» del diagnóstico?

Los pacientes que se demuestra (por la aplicación de una prueba de referencia aceptada o «patrón oro» del diagnóstico, tal como una biopsia) que tienen el trastorno objetivo de interés, más un segundo grupo de pacientes que no tienen (por la aplicación de este mismo patrón oro) el trastorno objetivo, deben haber sido sometidos a la entrevista específica, el examen físico, u otras pruebas diagnósticas y hacer que lo interpreten clínicos que no saben (esto es, que están «ciegos») si un paciente dado tuvo realmente la enfermedad. Después, los resultados de estas pruebas diagnósticas deben ser comparados con el patrón oro.


Tabla 3.1. Ocho guías para decidir la utilidad clínica de una prueba diagnóstica.

1. ¿Ha habido una comparación «en ciego» independiente con un «patrón oro» del diagnóstico?

2. ¿Ha sido evaluada la prueba diagnóstica en una muestra de pacientes de la enfermedad que incluya un espectro apropiado de leves y graves, tratados y no tratados, más individuos con trastornos diferentes, pero confundidos ordinariamente?

3. ¿Fue adecuadamente descrito el marco para esta evaluación, así como el filtro a través del cual pasaron los pacientes del estudio?

4. ¿Ha sido determinada la reproducibilidad del resultado de la prueba (precisión) y su interpretación (variación del observador)?

5. ¿Ha sido definido acertadamente el término normal tal como se aplica en esta prueba?

6. Si la prueba está aconsejada como parte de un grupo o serie de pruebas, ¿ha sido determinada su contribución individual a la validez global del grupo o de la serie?

7. ¿Han sido descritos los métodos para llevar a cabo la prueba con suficiente detalle para permitir su replicación exacta?

8. ¿Ha sido determinada la utilidad de la prueba?

Las estrategias y tácticas para esta comparación son cubiertas en detalle en el próximo capítulo. Brevemente, funciona como sigue: primero, el patrón oro se refiere a un diagnóstico definido obtenido mediante biopsia, cirugía, autopsia, seguimiento a largo plazo u otro estándar reconocido. Si usted no puede aceptar el patrón oro (dentro de lo razonable, es decir, ¡nada es perfecto!), entonces usted debe preguntarse si los datos diagnósticos merecen la pena ser recogidos*.

Si usted acepta el patrón oro, entonces considere la prueba diagnóstica: ¿Tiene algo que ofrecer que no tenga el patrón oro? Por ejemplo, es menos arriesgada, menos desagradable o embarazosa para el paciente, menos costosa o aplicable más pronto en el curso de la enfermedad. Los datos diagnósticos obtenidos en la historia clínica o en el examen físico, son especialmente importantes a este respecto, porque de ellos se dispone inmediatamente. De nuevo, si la prueba diagnóstica propuesta no ofrece ventaja teórica sobre el patrón oro, ¿por qué leerla con más detalle?

Si usted ha aguantado sobre la prueba diagnóstica a lo largo de todo lo que antecede, debe comparar entonces los resultados de la prueba con el patrón oro y formar un juicio sobre la validez global de la prueba diagnóstica, usando cualquiera de los planteamientos (cinturón amarillo,

* Por supuesto, el patrón oro no debe incluir el resultado de la prueba diagnóstica como uno de sus componentes, ya que el «sesgo incorporado» resultante invalida toda la compara- ción (17).


verde, azul, marrón o negro) del capítulo próximo que usted prefiera. Si los niveles de inclusión o exclusión, los valores pronósticos, las tasas de probabilidades o cualquier otra cosa, parece prometedor, usted puede seguir adelante. Si, en cambio, la nueva prueba no es mejor que las existentes, tendría que ser más segura, más fácil, más rápida, menos dolorosa o embarazosa o menos cara para que usted decida usarla. Usar una nueva prueba diagnóstica, simplemente porque es nueva, es ostentoso, pero estúpido.

Habiendo comprobado y encontrado una comparación apropiada con un patrón oro, ¿qué hay sobre el elemento de «ceguera»? Esto significa simplemente que aquellos que están llevando a cabo o interpretando la prueba diagnóstica no deben saber si el paciente que se está probando tiene o no tiene realmente la enfermedad de interés; esto es, ellos deben estar «ciegos» sobre el verdadero estado de la enfermedad de cada paciente. Igualmente, aquellos que están aplicando el patrón oro, no deben conocer el resultado de la prueba diagnóstica de ningún paciente. Es solamente cuando la prueba diagnóstica y el patrón oro son aplicados de manera ciega cuando nosotros podemos estar seguros que el sesgo consciente o inconsciente (en este caso, el sesgo de «sospecha diagnóstica») ha sido evitado. Como usted puede recordar, este sesgo fue discutido en el capítulo anterior, en el examen clínico.

La discusión anterior se aplica exactamente cuando un signo, síntoma u otra prueba diagnóstica es usada para diagnosticar la causa de la enfermedad de un paciente, la gravedad de esa enfermedad y la respuesta del paciente a la terapéutica. Cuando se usa para predecir el curso clínico subsiguiente del paciente y el pronóstico, o la respuesta probable del paciente a la terapéutica, sin embargo, el clínico que está considerando la utilidad de tales datos diagnósticos debe guiarse también por las reglas de evidencia que se aplican para hacer el pronóstico, y éstas son presentadas en el capítulo 6.

¿Ha sido evaluada la prueba diagnóstica en una muestra de pacientes de la enfermedad que incluya un espectro apropiado de leves y graves, tratados y no tratados, más individuos con trastornos diferentes, pero confundidos ordinariamente?

Una enfermedad florida (tal como una artritis reumatoide de larga dura- ción) presenta, generalmente, un reto diagnóstico mucho menor que la misma enfermedad en una forma precoz o leve, y el valor real de un signo clínico, un síntoma u otra prueba diagnóstica descansa a menudo en su valor pronóstico en casos dudosos. Además, el valor diagnóstico aparente


de algunas pruebas reside realmente en su capacidad para detectar las manifestaciones de la terapia (tales como depósitos radioopacos en las nalgas de los antiguos sifilíticos), más bien que la enfermedad y el usuario potencial debe estar satisfecho que no están siendo confundidos los dos. Finalmente, así como un pato no es confundido, a menudo, con un yak, incluso en ausencia de un análisis cromosómico, la capacidad de una prueba diagnóstica para distinguir entre trastornos no confundidos entre sí, ordinariamente, en primer lugar, es una aprobación escasa para su aplica- ción amplia. De nuevo, el valor clave de una prueba diagnóstica descansa a menudo en su capacidad para distinguir entre trastornos por otra parte confundidos comúnmente, especialmente cuando su pronóstico o terapia difieren claramente. Es esta propiedad diferencial lo que hace a las determinaciones de la familia T4 tan útiles para distinguir a los pacientes angustiosos, temblorosos, sudorosos, en aquellos con función tiroidea anormal y aquellos otros que tienen otros trastornos.

¿Fue adecuadamente descrito el marco para esta evaluación, así como el filtro a través del cual pasaron los pacientes del estudio?

En el capítulo 12, usted conocerá cómo la proporción de hipertensos con lesiones curables quirúrgicamente varía en casi diez veces, dependiendo de si las mismas pruebas diagnósticas fueron aplicadas a los hipertensos en la práctica general o en un centro de cuidado terciario. Debido a que el valor pronóstico de una prueba cambia con la prevalencia de la enfermedad objetivo, el artículo u otra evidencia que aconseja la prueba, debe comuni- carle a usted lo suficiente sobre el sitio del estudio y el filtro de selección de los pacientes, para permitirle a usted calcular el valor predictivo probable de la prueba diagnóstica en los pacientes de su propia práctica.

La selección de los sujetos control que no tienen la enfermedad que nos interesa debe ser descrita también. Aunque los auxiliares técnicos de laboratorio y los conserjes pueden ser sujetos de control apropiados, en el comienzo del desarrollo de una nueva prueba diagnóstica (especialmente con el descenso del uso de los estudiantes de medicina como animales de laboratorio), la comparación definitiva con el patrón oro demanda igual cuidado en la selección de los pacientes con la enfermedad objetivo, y aquellos que no la padecen. El clínico que proyecta el uso de la prueba diagnóstica merece alguna seguridad de que las diferencias en los resultados de la prueba son debidas a un mecanismo de la enfermedad, y no simplemente a diferencia de edad, sexo, dieta, movilidad, etcétera, de los casos y de los sujetos control.


¿Ha sido determinada la reproducibilidad del resultado de la prueba (precisión) y su interpretación (variación del observador)?

Como usted aprendió en el capítulo 2, sobre el diagnóstico clínico, la validez de una prueba diagnóstica exige tanto la ausencia de desviación sistemática de la verdad (esto es, la ausencia de sesgo), como la presencia de precisión (la misma prueba aplicada al mismo paciente, sin cambio alguno, debe producir los mismos resultados). La descripción de una prueba diagnóstica debe comunicar a los usuarios potenciales hasta qué extremo pueden esperar ellos que los resultados de la prueba sean reproducibles. Esto es especialmente cierto cuando se requiere habilidad en la realización de la prueba (por ejemplo, el ultrasonido muestra ordinariamente enormes variaciones en la calidad de sus resultados cuando es realizada por diferentes operadores), o en la interpretación (como usted puede recordar del capítulo 2, la variación del observador es un problema importante para las pruebas que implican rayos X, electrocardiografía y parecidos).

¿Ha sido definido acertadamente el término normal tal como se aplica a esta prueba?

Si el artículo u otra fuente usa la palabra «normal», sus autores deben informarle a usted qué quieren decir con eso. Además, usted debe convencerse a sí mismo que la definición de ellos es clínicamente sensata. Varias definiciones diferentes de «normal» son usadas en la medicina clínica y nosotros sostendríamos que algunas de ellas conducen, probablemente, a más perjuicio que provecho. Nosotros hemos relacionado seis definiciones de normal en la tabla 3.2, la mayoría definidas por Murphy (13, 14).

Quizás la definición más frecuente de normal asume que los resultados de la prueba diagnóstica (o alguna manipulación aritmética de ellos) para cada uno, o un grupo de personas presumiblemente normales, o para una población de «referencia» cuidadosamente caracterizada, se acomodarán a una distribución teórica específica conocida como la distribución normal o gaussiana. Una de las propiedades agradables de esta distribución gaussiana es que su media, más o menos dos desviaciones estándar, incluye el 95 por 100 de su contenido, dejando un 2,5 por 100 en cada uno de los extremos más altos o más bajos. Por esta razón, la «media, más o menos dos desviaciones estándar», se convirtió en un modo tentador de definir lo normal hace varios años y ha entrado en el uso general.

Es una lástima que así ocurriera, porque tres consecuencias lógicas de su uso han conducido a enorme confusión y la creación de un nuevo campo de la medicina, el diagnóstico de la falta de enfermedad (11). Primero, los


Tabla 3.2. Seis definiciones de normal en el uso clínico común.

Propiedad. Término. Consecuencias de su aplicación clínica.

La distribución de los Gaussiana. Debe obtener en ocasiones resultados de la prueba valores menores dediagnóstica tiene una hemoglobina, etc.cierta forma.

Se encuentra dentro de un Percentil. Todas las enfermedades percentil preestablecido de tienen la mismalos resultados previos de prevalencia. Los pacientes la prueba diagnóstica. son normales, solamente

hasta que ellos son estudiados.

No lleva consigo riesgo Factor de riesgo. Asume que alterar un factor adicional de morbilidad o de riesgo, altera el riesgo. mortalidad.

A lo que se aspira social o Culturalmente Confusión sobre el papel de políticamente. deseable. la medicina en la sociedad.

Rango de resultados de las Diagnóstica. Necesidad de conocer los pruebas más allá de los valores predictivos que se cuales está, con aplican en su práctica. probabilidad conocida, presente o ausente una enfermedad específica.

Rango de resultados de las Terapéutica. Necesidad de estar al día de pruebas más alia de los los nuevos conocimientos cuales la terapia hace sobre terapia.más bien que daño.

resultados de las pruebas diagnósticas no se ajustan a la distribución gaussiana (realmente, nosotros deberíamos estar agradecidos que no se ajusten; ¡la distribución gaussiana se extiende al infinito en las dos direcciones, necesitando pacientes ocasionales con hemoglobinas imposi- blemente altas y otros en el lado menos de cero!). Segundo, si el 2,5 por 100 de los resultados, los más altos y los más bajos de las pruebas diagnósticas, se llaman anormales, entonces todas las enfermedades tienen la misma frecuencia, una conclusión que es también absurda clínicamente.


La tercera consecuencia perjudicial del uso de la definición gaussiana de normal, está compartida por su sustitución más reciente, el percentil. Reconociendo el fracaso de los resultados de las pruebas diagnósticas a acomodarse a una distribución teórica como la gaussiana, algunos laboratorios han sugerido que nosotros ignoremos la forma de la distribución y simplemente nos refiramos (por ejemplo) al 95 por 100 más bajo de los resultados de la prueba, como normal. Aunque la definición de percentil evita el problema de los valores negativos de la prueba, conduce todavía a la conclusión de que todas las enfermedades son de igual prevalencia y contribuye todavía al «síndrome del límite más alto» de la no enfermedad, porque su uso significa que los únicos pacientes «normales» son los que no se han estudiado aún suficientemente (14).

Esta inevitable consecuencia surge como sigue: si el rango normal de una prueba diagnóstica dada se define como que incluye el 95 por 100 más bajo de los resultados de la prueba, entonces la probabilidad de que un paciente dado sea llamado «normal» cuando se sujeta a esta prueba, es 95 por 100 ó 0,95. Si este mismo paciente es sometido a dos pruebas diagnósticas independientes (independiente en el sentido de que ellas estén probando órganos o funciones totalmente diferentes), la probabilidad de que este paciente sea llamado normal es ahora (0,95) x (0,95) = 0,90. En realidad, la probabilidad de que cualquier paciente sea llamado normal es 0,95 elevado a la potencia del número de pruebas diagnósticas independientes realizadas en él. Así pues, un paciente que es sometido a 20 pruebas, tiene solamente 0,95 a la potencia 20, o alrededor de una probabilidad en tres, de que sea llamado normal; un paciente que es sometido a 100 de tales pruebas, tiene solamente seis probabilidades en mil de ser llamado normal al final del trabajo diagnóstico*.

Otras definiciones de normal, al evitar los peligros anteriores, presentan otros problemas. El planteamiento del factor de riesgo está basado en estudios de precursores o predictores estadísticos de acontecimientos clíni- cos subsiguientes; según esta definición, el rango normal del colesterol del suero, o de la presión arterial, consiste en aquellos niveles que no llevan consigo riesgo adicional de morbilidad o mortalidad. Desgraciadamente, sin embargo, muchos de estos factores de riesgo muestran aumentos con- tinuos en el riesgo a través de su rango de valores; en realidad, antes de los estudios más recientes que asocian el colesterol bajo con el riesgo de cáncer, se sugirió que el colesterol del suero, «normal» según esta defini-

* Esta consecuencia de tales definiciones ayuda a explicar los resultados del ensayo aleatorio de pruebas múltiples de screening en los ingresos hospitalarios señalados anteriormente (capítulo 1), que no encontró beneficio para el paciente, pero aumentó los costos del cuidado de la salud cuando se efectuaron tales screening (3).


ción, podía estar por debajo de 150 mg/dl (8). Se pone de manifiesto otro defecto de esta definición de riesgo, cuando nosotros examinamos las consecuencias de actuar sobre un resultado de una prueba que está más allá del valor normal: ¿cambiará realmente el riesgo la alteración de un factor de riesgo? La experiencia reciente con el tratamiento de los niveles anormales de colesterol con clofibrato (en el cual la mortalidad subió, no bajó con el tratamiento) subraya el peligro de esta asunción (15).

Un enfoque relacionado define lo normal como aquello que es culturalmente deseable, suministrando una oportunidad para lo que H. L. Mencken llamó «la corrupción de la medicina por la moralidad», mediante la «confusión de la teoría del sano, con la teoría del virtuoso» (12). Uno ve tal definición, en su forma benigna, en los márgenes del movimiento de estilo de vida actual (por ejemplo, «es mejor estar delgado que grueso» y «ejercicio y buena aptitud física son mejores que vida sedentaria y falta de buen estado físico») (9) y, en su forma maligna, en el sistema de cuidado de la salud del III Reich. Tal definición tiene el potencial de un daño considerable y también puede servir para subvertir el papel de la medicina en la sociedad*.

Dos definiciones finales son de alta relevancia y utilidad para el clínico, porque ellas se enfocan directamente sobre los actos clínicos de diagnóstico y terapia. La definición diagnóstica identifica un rango de los resultados de las pruebas diagnósticas más allá de los cuales está presente una enfermedad específica (con probabilidad conocida). Es esta definición la que se usa en la primera guía para valorar críticamente una prueba diagnóstica; comparación con un patrón oro. La «probabilidad conocida» con la cual una enfermedad está presente, se conoce formalmente como el valor predictivo positivo (y usted lo encontrará en el capítulo siguiente, tanto por este nombre como por sus alias, la probabilidad posterior o probabilidad de enfermedad después de la prueba, siguiendo a una prueba positiva).

Esta definición diagnóstica es la que nosotros subrayaremos aquí y en el capítulo siguiente, donde le mostraremos a usted que la probabilidad conocida con la cual una enfermedad está presente o ausente, depende de dónde colocamos los límites para el rango normal de resultados de las pruebas diagnósticas. Así pues, esta definición tiene valor clínico real, y es una mejoría clara sobre las definiciones descritas anteriormente. Sin embargo, requiere que los clínicos sigan con atención la extensión y limitación diagnóstica.

• Mencken (12) ofreció un punto de vista mordaz similar sobre lo último. «El verdadero fin de la medicina no consiste en hacer virtuosos a los hombres: es la protección y el rescate de las consecuencias de sus vicios».


La definición final de normal fija sus límites en el punto más allá del cual los tratamientos específicos han mostrado concluyentemente que producen más provecho que daño. Esta definición terapéutica es atractiva debido a su vínculo con la acción. La definición terapéutica del rango normal de la presión arterial, por ejemplo, evita los riesgos de etiquetar a los pacientes como enfermos, a menos que ellos vayan a ser tratados. Así pues, en los comienzos de los años sesenta, los únicos niveles de presión arterial diastólica que mostraban concluyentemente que se beneficiaban por los medicamentos antihipertensores, fueron aquéllos que eran superiores a 130 mm Hg (fase V). Luego, en 1967, el primero de una serie de ensayos aleatorios de la Administración de Veteranos de los Estados Unidos, demostró las ventajas claras de iniciar la medicación en los 115 mm Hg, y el límite más alto de la presión arterial normal, mediante la definición terapéutica, cayó a dicho nivel (20). En 1970, el límite superior de la presión arterial normal fue bajado a 105 mm Hg, con la publicación y aceptación del segundo informe del ensayo de la Administración de Veteranos (21), y cuando este libro va a la imprenta está en marcha un activo debate sobre si el límite superior de esta definición terapéutica debe ser bajado a 90 mm Hg (1, 7, 16, 19). Obviamente, el uso de esta definición terapéutica requiere que los clínicos se mantengan al día en los avances terapéuticos y así ayuda a integrar las tres secciones de este libro.

Cuando valore la evidencia sobre la utilidad de una (nueva) prueba diagnóstica, entonces, usted debe convencerse a sí mismo que los autores han definido lo que ellos quieren decir por normal y que ellos lo han hecho así, de una manera sensata y clínicamente útil.

Si la prueba es aconsejada como parte de un grupo o serie de pruebas, ¿ha sido determinada su contribución individual a la validez global del grupo o de la serie?

En muchas circunstancias, una prueba diagnóstica individual examina solamente una de las diversas manifestaciones del trastorno subyacente. Por ejemplo, en el diagnóstico de la trombosis venosa profunda, el pletismógrafo de impedancia examina el vaciado venoso, mientras que el escáner de la pierna con fibrinógeno-I125, examina el movimiento de los factores de coagulación en el sitio de la trombosis (6). Además, la pletismo- grafía es mucho más sensible en la trombosis venosa proximal que en la distal, mientras que lo contrario es cierto para el escáner de la pierna. Como consecuencia de ello, estas pruebas son mejor aplicadas en serie. Si la pletismografía de impedancia es positiva, está hecho el diagnóstico y el tratamiento empieza enseguida; si la pletismografía es negativa, comienza el


escáner de la pierna y la decisión diagnóstica y el tratamiento aguardan sus resultados.

Siendo esto así, es clínicamente absurdo basar un juicio del valor del escáner de la pierna en una simple comparación de sus resultados, solamente contra el patrón oro de la venografía. Más bien, su acuerdo con la venografía entre pacientes sintomáticamente apropiados con pletismo- graña de impedancia negativa es una valoración apropiada de su validez y utilidad clínica. Otra apreciación válida compararía la combinación de escáner de la pierna y la pletismografía de impedancia con el patrón oro de la venografía.

En resumen, cualquier componente individual de un grupo de pruebas diagnósticas debe ser evaluado en el contexto de su uso clínico.

¿Han sido descritos los métodos para llevar a cabo la prueba con suficiente detalle para permitir su replicación exacta?

Si los proponentes de una prueba diagnóstica han concluido que usted debería usar su prueba, ellos tienen que decirle a usted cómo hacerla, y su descripción debe cubrir tanto los asuntos relacionados con el paciente como la mecánica para realizar e interpretar la prueba. ¿Existen requisitos especiales de líquidos, dieta o actividad física? ¿Qué medicamentos conco- mitantes deben ser evitados? ¿Cuan dolorosa es la técnica y qué se hace para aliviarle? ¿Qué precauciones deben tomarse durante y después de la prueba? ¿Cómo debe ser transportado y almacenado el espécimen para su ulterior análisis? Estas medidas y precauciones deben ser descritas, si usted y su paciente se han de beneficiar de esta prueba diagnóstica.

¿Ha sido determinada la utilidad de la prueba?

El criterio último para una prueba diagnóstica o cualquier otra maniobra clínica es si el paciente es mejorado por ello. Si usted coincide con este punto de vista, debe examinar la evidencia para ver si sus patrocinadores han ido más allá de las cuestiones anteriores de exactitud, precisión, y parecidas, para explorar las consecuencias a largo plazo del uso de la prueba diagnóstica.

Además de decirle a usted lo que les ha ocurrido a los pacientes correctamente clasificados por la prueba diagnóstica, sus patrocinadores deben describir la suerte de los positivos falsos (pacientes con resultados positivos de la prueba que realmente no tienen la enfermedad) y los negativos falsos (pacientes con resultados negativos que tienen realmente la


enfermedad). Además, cuando la ejecución de una prueba requiere un retraso en la iniciación de la terapia definitiva (mientras que la técnica está siendo reprogramada, la prueba se está incubando o las preparaciones están esperando ser observadas), las consecuencias de este retraso deben ser descritas.

Por ejemplo, uno de nosotros forma parte del grupo que ha estudiado el valor de las pruebas no agresivas en el diagnóstico de los pacientes con trombosis venosa de la pierna, sospechada clínicamente y nosotros ensaya- mos la norma de retener los anticoagulantes a los pacientes con pletismo- grafía de impedancia negativa (una prueba rápida), hasta que, y a menos que ellos presentaran escáneres de la pierna con fibrinógeno-I125 positivos (6). Esta última prueba tarda de varias horas a varios días para hacerse positiva, cuando los trombos venosos son pequeños o están confinados a la pantorrilla, y es importante, por consiguiente, determinar y comunicar si algunos pacientes sufren eventos embólicos clínicos durante este intervalo (afortunadamente ellos no lo sufrieron). Además, estas investigaciones de la pletismografía de impedancia y el escáner de la pierna, contra el patrón oro de la venografía, han incluido documentación de las consecuencias de tratar a los positivos falsos y de retener el tratamiento a los negativos falsos. La semejanza de este planteamiento con la definición terapéutica de la normalidad merece ser señalada*.

Aplicando las guías anteriores, usted deberá ser capaz de decidir si un signo, síntoma u otra prueba diagnóstica, será útil en su práctica, si no lo será, o si todavía no ha sido evaluado apropiadamente. Dependiendo del contexto en el cual usted está considerando la prueba, una u otra de las ocho guías será la más importante y usted puede proceder con ella. Si esto ha sido satisfecho en una forma creíble, usted puede seguir adelante con las otras; si la guía más importante no le ha satisfecho a usted, puede descartar esa evidencia y pasar a otra evidencia más pertinente. Así pues, usted puede mejorar la eficacia con la que usa el escaso tiempo de estudio.

Cuando está intentando escoger el más útil de un conjunto de signos, síntomas u otras pruebas diagnósticas competidoras para el mismo trastorno objetivo, estas guías le suministran a usted con una base para comparar- las entre sí. Sobre la base de esta comparación, puede escoger una o varias que mejor satisfacen sus requisitos clínicos, y puede ahorrarse usted, el paciente y aquéllos que en definitiva pagarán la factura por la ejecución de técnicas innecesarias.

* A este propósito, nosotros pensamos que es una lástima que el término eficacia diagnóstica se ha deslizado en la literatura especialmente, dado que es usado como un sinónimo de exactitud más que de utilidad.


Las ocho guías que nosotros hemos presentado aquí, constituyen cuestiones justas a preguntar a cualquiera que está patrocinando la prosecución de signos, síntomas u otros datos específicos en un esfuerzo para diagnosticar una enfermedad dada. La aplicación de estas guías le permitirá a usted producir una corta lista de datos diagnósticos útiles a buscar en la enfermedad con la que usted se encuentra. Además, estas guías deberán ayudarle también a decidir si ha de reemplazar o suplementar sus búsquedas diagnósticas actuales por otras nuevas y cuándo hacerlo.

Habiendo decidido qué signos, síntomas y otros datos diagnósticos buscar, ¿cómo interpretaría usted los resultados de esta búsqueda? De esto es de lo que trata el capítulo siguiente.

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4

La interpretación de los datos diagnósticos

Los dos capítulos anteriores se enfocaron sobre la producción de hipótesis diagnósticas y la recogida de datos clínicos sobre las mismas. Este capítulo se enfocará sobre las estrategias y las técnicas para interpretar los datos diagnósticos, tanto los datos clínicos que proceden de la historia y del examen físico (donde, como usted debe recordar, son confirmados la gran mayoría de los diagnósticos), como los datos paraclínicos que vienen del laboratorio de química clínica, el departamento de rayos X, el servicio de anatomía patológica y otros laboratorios diagnósticos.

La importancia de los datos clínicos merece ser subrayada. Aunque la mayoría de las explicaciones de cómo interpretar los datos diagnósticos se limitan a sí mismas a los informes de laboratorio, los mismos principios de estrategias y tácticas se aplican igualmente a los asuntos de la historia clínica y a los hallazgos del examen físico. Además, los síntomas y los signos producen, generalmente, pruebas de las hipótesis diagnósticas mucho más poderosas que las que nosotros podemos derivar jamás del laboratorio clínico. Así pues, aunque nosotros usaremos una prueba de laboratorio, la determi- nación de la cinasa de creatina como el ejemplo repetido para ilustrar los diferentes modos de interpretar los datos diagnósticos que siguen, nosotros le ayudaremos a recordar sus más amplias aplicaciones, incluyendo diversos ejemplos de la historia y del examen físico también. Además, aunque emplearemos una definición «diagnóstica» de normal a todo lo largo de este capítulo, estas mismas estrategias y tácticas se aplican también a la definición «terapéutica». Por tanto, nosotros podemos interpretar los signos, los sín- tomas y los resultados de las pruebas de los pacientes con trombosis venosa profunda sospechada, en términos, bien de probabilidad de que ellos tienen verdaderamente trombosis venosa profunda, o bien de probabilidad de que ellos se beneficiarán verdaderamente de la terapia anticoagulante.

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Se ha escrito mucho sobre la interpretación de las pruebas diagnósticas, y es muy fácil ahogarse en los gráficos, las tablas, las curvas, las fórmulas y la jerga técnica asociada. Nosotros hemos intentado eliminar lo no esencial, las porciones pedantes y hemos sintetizado el resto en cinco trozos del tamaño de un bocado, cada uno de los cuales es independiente, digerible en una sola sentada y contiene algunas características que pueden ser aplicadas en el buen uso clínico. El primer trozo, por ejemplo, es sencillo, pero poderoso, y está hecho enteramente con gráficos y no usa matemáticas o jerga técnica nueva. Los trozos posteriores se convierten en progresivamente complejos y necesitan que usted aprenda alguna terminología nueva y use algunas matemáticas, necesitando finalmente un calculador manual. Para ayudarle a usted a seguir la pista, hemos etiquetado también estos trozos con la jerarquía de los cinturones que se le conceden a los estudiantes de las artes marciales*. Trozo # 1: Cinturón amarillo: Haciéndolo con gráficas. Trozo #2: Cinturón verde: Haciéndolo con una sencilla tabla. Trozo #3: Cinturón azul: Haciéndolo con una tabla compleja. Trozo #4: Cinturón marrón: Haciéndolo con matemáticas sencillas en su

cabeza. Trozo # 5: Cinturón negro: Haciéndolo con matemáticas más complejas y

un calculador manual.

Usted puede parar en el cinturón que quiera, y puede incluso saltar del cinturón amarillo al cinturón marrón. Los cinturones negros (¡y sus pacientes!) obtendrán el máximo de los datos diagnósticos, pero incluso los cinturones amarillos pueden beneficiarse.

Trozo #1: Cinturón amarillo: Haciéndolo con gráficas

En la Royal Infirmary de Edimburgo, todos los pacientes de menos de setenta años de edad, que se sospecha han tenido un infarto de miocardio en las últimas cuarenta y ocho horas, son admitidos en la unidad de cuidados coronarios. Como la mayoría de las unidades coronarias, ésta se llenó de enfermos poco después de que abriera en 1966, y los que la tenían a su cargo reconocieron la necesidad de diferenciar, tan rápidamente como fuera posible, entre aquellos pacientes que realmente habían tenido un

* ¡En vista del ataque de las nuevas pruebas diagnósticas y la andanada de resultados de laboratorio no pedidos, que asaltan al clínico de primera línea, la analogía con el arte de la autodefensa es especialmente apropiada!

LA INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS DIAGNÓSTICOS 81

infarto de miocardio (y debían permanecer en la unidad) y aquellos que no lo tuvieron (y podían ser trasladados a otro sitio) (33).

El staff pensó que las elevaciones en el nivel de cinasa de creatina (CPK en el pasado, CC ahora) les podía ayudar a diagnosticar el infarto de miocardio más pronto que por la medición de las enzimas que se elevaban más tarde, como el aspartato aminotransferasa (GOT anteriormente, ASP ahora). Por consiguiente, ellos midieron la CC al ingreso, y en las dos mañanas siguientes, en 360 pacientes consecutivos que fueron admitidos en su unidad coronaria y que vivieron lo suficiente para que se les tomase las muestras de sangre. Un clínico que estaba «ciego» sobre los resultados de la CC, revisó los electrocardiogramas, las historias clínicas y los informes de autopsia de todos los 360 ingresados*.

Los pacientes con ondas Q patológicas, elevación ST e inversiones subsiguientes de la onda T, o autopsias positivas fueron designados infartos «muy probables», y aquellos con menos cambios diagnósticos del ECG (en general, solamente anormalidades ST y de la onda T) fueron etiquetados «posibles». Estos dos grupos totalizaron 230; los 130 pacientes restantes se juzgó que no tenían infarto de miocardio.

Cuando ellos examinaron los niveles de CC más altos alcanzados por cada uno de los 230 pacientes que tuvieron infarto y los 130 pacientes que no lo tuvieron, los resultados fueron como los que aparecen en la figura 4.1.

En el extremo superior de la escala CC hay 35 pacientes en los que se presentó un infarto, pero ninguno de aquellos en los que no hubo infarto, que tenían niveles máximos de 480 unidades internacionales (UI) o más alto. En el extremo inferior de la escala, solamente 2 pacientes en los que se presentó un infarto, pero 88 en los que no hubo infartos tuvieron niveles máximos de CC menores de 40 UI†.

Aunque nosotros podemos proceder directamente desde aquí a una discusión de los «niveles diagnósticos de CC», convirtamos estos grupo de números en gráficos que serán más fáciles de seguir. Primero, convertire- mos estos números en porcentajes, que los harán más fáciles de comparar (y serán convenientes más adelante). Esto se hace para usted en la fig. 4.2.

* Si usted no está seguro por qué es crucial que este clínico estuviera «ciego» sobre los resultados de CC, nosotros le sugeriríamos que vuelva al capítulo anterior y revise la primera guía para decidir si usar una prueba diagnóstica particular.

† ¡Ay!, la cinasa de creatina se mide de modos distintos en los diferentes laboratorios clínicos (las determinaciones usadas en este texto fueron llevadas a cabo en la mitad de los años sesenta, usando una preparación comercial a 30° C). Como consecuencia de ello, es muy improbable que usted pueda aplicar directamente los niveles de CC y las interpretaciones que aparecen aquí, a su propia práctica y hospital. Hable con su químico clínico local para ver si existe un modo de traducir nuestras cifras para adaptarse a su situación local.


Figura 4.1. Niveles máximos de CC, cuando está presente o ausente el infarto de miocardio: datos crudos.

Figura 4.2. Niveles máximos de CC cuando el infarto de miocardio está presente y ausente: datos crudos convertidos en porcentajes.


Figura 4.3. Un diagrama de barras de los niveles máximos de CC cuando el infarto de miocardio está presente y ausente.

En esta figura, los 35 pacientes de infarto con niveles máximos de 480 CC o más altos constituyeron el 15 por 100 de todos los pacientes de infarto, mientras que los 88 pacientes sin infarto, cuyos niveles máximos de CC estuvieron por debajo de 40, abarcaron el 67 por 100 del grupo de pacientes en los que estuvo ausente el infarto*.

Debido a que la mayoría de los clínicos encuentran que los gráficos y otras ilustraciones son más fáciles de manejar que las tablas de números, nosotros hemos dado un paso adelante y convertido los porcentajes de la figura 4.2, en el gráfico de barras que se muestra en la figura 4.3.

Ahora los porcentajes son más fáciles de comprender. Los niveles de CC entre los pacientes con infarto hacen un pico una vez entre 80 y 160 UI (a propósito, el grupo de «posible» infarto) y, de nuevo, más allá de 480 (un grupo de infartos «muy probables»). En el lado derecho, los pacientes en los cuales no hay infartos, están agrupados por debajo de 40 UI.

* Sí, nosotros sabemos que 88/130 está más cerca del 68 por 100 que del 67 por 100, pero nosotros queremos que aquellos tres pacientes que tienen niveles más bien altos de CC, pero sin infartos, estén representados como 1 por 100 cada uno de ellos, de modo que nosotros hemos redondeado las cosas para mantener el porcentaje total del 100 por 100.


Finalmente, los números y las líneas entre las barras pueden ser eliminados, y los resultados finales ordenados aparecen en la figura 4.4. Desgraciadamente, y como en la mayoría de los datos clínicos, existe un cierto grado de solapamiento; los niveles máximos de CC desde menos de 40, hacia arriba hasta 320, fueron encontrados tanto cuando los infartos estuvieron presentes como cuando no los hubo. No obstante, ¿podemos aprovecharnos nosotros del hecho que solamente los pacientes de infarto mostraron niveles máximos de CC de 320 o más? Seguro que podemos. Nosotros pudimos establecer una línea divisoria (o corte) entre los niveles normales y anormales de CC en 320 UI y producir la situación que se muestra en la figura 4.5.

Estableciendo el corte (al cual hemos etiquetado, y), en 320 UI, nosotros podemos confiar que cada paciente sospechoso de infarto (en ausencia de lesión de músculo esquelético por la reanimación, inyección intramuscular, etcétera), con un nivel de CC de 320 o más alto, tiene un infarto de miocardio. Así pues, cuando el nivel es de 320 o más, podemos «dicta- minar» un infarto.

¿Hemos ganado nosotros mucho por haber elegido un corte, por encima del cual residirán solamente los pacientes con infarto? Sí y no. Por una parte, nosotros podemos diagnosticar con confianza por lo menos algunos pacientes con infarto, y tratarlos de acuerdo con ello. Por otra parte, este corte determinante recoge solamente alrededor de un tercio ([35 + 8 + 7 + 15 + 19]/230 = 37%) de los 230 pacientes con infarto y no podemos distinguir el 63 por 100 restante de aquellos que no tienen infartos.

Así, de un total de 360 ingresos en la unidad de cuidados coronarios (230 con infarto y 130 sin él), nosotros hemos logrado un diagnóstico firme (refiriéndonos atrás a la figura 4.1) en (35 + 8 + 7 + 15 + 19)/360, o el 23 por 100 de todos los ingresos.

Un segundo problema con este corte «absoluto», más allá del cual solamente están situados los pacientes con infarto, se hace patente cuando nosotros pensamos sobre los siguientes 360 ingresos en la unidad y los 360 siguientes después de ellos. ¿Producirán ellos un rango idéntico de resultados de CC?

Casi, pero no completamente. Los grupos subsiguientes de pacientes se comportarán, por término medio, como el primer grupo. Los infartos leves se agruparán entre las 80 y las 160 UI, y los graves a 460, o más allá, y los pacientes sin infarto se amontonarán por debajo de 40 UI. Sin embargo, el rango de resultados de CC puede convertirse en mayor, nunca en menor, a medida que son examinados más pacientes. Cuanto más pacientes observamos, más probable es que encontremos pacientes, quienes, aunque no tienen ni infarto ni lesión de los músculos esqueléticos, presentan resultados


Figura 4.4. Un histograma de los niveles máximos de CC cuando está presente y ausente el infarto de miocardio.

Figura 4.5. Un corte absoluto para los niveles máximos de CC en el infarto de miocardio.


Figura 4.6. Un corte en el 99 % de los niveles máximos de CC en el infarto de miocardio.

de CC más y más altas. Tales pacientes serán completamente raros, comprendiendo no más del 1 por 100, o, a lo más, el 2 por 100 del total, pero se presentarán y cuanto más pacientes examinemos, mayores serán nuestras oportunidades de encontrar a estos «alejados». Como consecuencia de ello, si nosotros nos adherimos a una definición «absoluta» de nuestro corte determinante y, más allá del cual solamente residen los pacientes con infarto, nosotros nos veremos forzados a mover el corte a niveles siempre más extremos; inevitablemente, este corte y nos ayudará a diagnosticar una porción cada vez más reducida de los pacientes que nosotros encontramos.

¿Existe alguna salida de este dilema? Sí, si nosotros relajamos nuestro corte, exactamente un poquito. Teniendo presente que los valores extremos serán completamente raros (comprendiendo solamente el 1-2 por 100 de todas las observaciones), ¿qué ocurriría si nosotros revisamos nuestros cortes de modo que ellos excluyan el 99 por 100 de los pacientes con y sin infartos, más bien que todo el 100 por 100 de ellos? El muy útil resultado aparece en la figura 4.6.

Ahora, el corte determinante y, al desviarse para permitir que el 1 por 100 de los pacientes más altos que no tienen infarto se deslice por encima del corte, ha bajado el corte a 280 UI y ahora comprende el 42 por 100,


más bien que el 37 por 100 de todos los infartos. Además, ha aparecido un segundo corte, al incluir el 1 por 100 más bajo de todos los pacientes de infarto. Este segundo corte, que nosotros hemos designado x, puede ser usado para excluir los infartos de miocardio cuando el nivel máximo de CC permanece por debajo de 40 UI. Por debajo de este corte están solamente el 1 por 100 de los infartos, pero si están el 67 por 100 de los pacientes sin infarto, de modo que nosotros hemos ganado muchísimo. Refiriéndonos de nuevo a la figura 4.1, de nuestros 360 pacientes originales, que nosotros podemos incluir o eliminar como infartos de miocardio en (35 + 8 + 7 + 15 + 19 + 13 + 88)/36O, o el 51 por 100 de ellos, a costa de haber perdido dos infartos (cuyos niveles máximos de CC fueron menores de 40 UI) y sobrediagnosticando un paciente que estaba libre de infarto (pero que tenía niveles de CC de 280 UI, o más alta). Así pues, ¡estos sencillos niveles de inclusión y exclusión pudieron manejar más de la mitad de los pacientes que se presentaron con infarto de miocardio sospechado clínicamente!

No existe nada consagrado sobre escoger un corte del 99 por 100; puede ser del 98, 96 ó 99,5 por 100, si usted lo desea. El factor importante para decidir dónde situarlo, debe ser su juicio clínico sobre qué es mejor para los pacientes afectados. Por ejemplo, si el tratamiento de un trastorno era inocuo y el exceso de diagnóstico no produjo ni vergüenza ni angustia entre aquellos pacientes que fueron falsamente etiquetados, usted puede querer relajar el corte y de inclusión para excluir solamente el 95 por 100 de los pacientes que no tienen el trastorno objetivo. Por otra parte, si los pacientes sufrieron realmente al ser etiquetados con el trastorno objetivo (por ejemplo, cáncer, enfermedad venérea o esquizofrenia), el papel del corte y determinante debe ser establecido muy alto, de modo que excluya al 99 ó 99,5 por 100 de los que no están enfermos. De modo similar, si el diagnóstico y la terapia precoz fueran esenciales para obtener resultados clínicos satisfactorios, como en muchos programas de «screening» neonata- les (por ejemplo, fenilcetonuria, hipotiroidismo neonatal), usted querría un corte x de exclusión suficientemente bajo, de modo que su uso recoja virtualmente o absolutamente, todos los pacientes con el trastorno objetivo (esta es la razón por lo que muchos lactantes que resultan positivos en el «screening» para estos trastornos, se observa en pruebas ulteriores, que son normales; nosotros no queremos perder ningún caso).

Consideremos brevemente cómo estos cortes de inclusión y exclusión se acomodan a las estrategias diagnósticas que nosotros hemos descrito en el capítulo 1. Primero, el corte y de inclusión es al que nosotros recurrimos cuando estamos diagnosticando por el reconocimiento del modelo, ¿no es así? Nosotros estamos buscando la confirmación de que nuestra «instantá- nea» diagnóstica era correcta.

Segundo, cuando nosotros estamos usando la estrategia hipotético-


deductiva, nosotros debemos estar buscando aquellos síntomas, signos clínicos y pruebas de laboratorio que nos ayudan a reducir nuestra lista de hipótesis. Aunque los cortes de inclusión (y) pueden ayudar, nosotros ganaremos más usando aquí los cortes de exclusión (x), porque ellos se encontrarán más frecuentemente y cuando se encuentren eliminarán hipó- tesis de nuestra lista. Esta atención a los cortes de exclusión ayudarán también a vencer nuestra tendencia corriente, descrita en el capítulo 1, a proseguir lo meramente compatible, más bien que los signos y resultados decisivos de las pruebas.

Así pues, ahí tiene. Si usted comprendió lo anterior, usted se deberá conceder a sí mismo un cinturón amarillo en diagnóstico. Puede hacerse todo con gráficas y no necesita ninguna terminología nueva o matemáticas.

En resumen, hacerlo con gráficos: 1. Escoja los síntomas, los signos o las pruebas en donde el solapa-

miento entre los pacientes que tienen y que no tienen el trastorno objetivo, es tan pequeño como sea posible. Si usted no sabe qué síntomas, signos o pruebas son estas, pregúntele a sus colegas clínicos, radiólogos o de laboratorio, que afirman ser expertos en la subespecialidad relevante (¡y rápidamente se enterará si ellos lo son)!

2. Vea si usted puede encontrar gráficos como la figura 4.3 a 4.6; si no, usted debe ser capaz de construirlas a partir de los datos sin procesar, tales como los de la figura 4.1 (sencillamente siga los pasos que nosotros hemos efectuado para producir las figuras ulteriores de la serie). Los grupos de pacientes de los que se han originado estas figuras no deben ser simplemente montones de casos clásicos, por una parte, y estudiantes de medicina jóvenes y robustos, por otra; ¡la mayoría de nosotros puede señalar la diferencia entre estos dos grupos sin ninguna prueba diagnóstica en absoluto! Como usted debe recordar del capítulo anterior, los grupos de pacientes deben ser aquéllos en los cuales el trastorno objetivo se sospecha realmente, como un apartado legítimo de la lista de las hipótesis.

3. Decida si usted quiere establecer los cortes estrictos (99 por 100), o sueltos (95 por 100), para sus niveles de inclusión y exclusión (recordando que usted puede mezclarlos y, por ejemplo, establecer el y en 100 por 100 y el x en 95 por 100).

4. Añada estos cortes a los gráficos e identifique los resultados de las pruebas diagnósticas que correspondan a los cortes y de inclusión y a los cortes x de exclusión.


5. Si usted lleva una libreta de notas de bolsillo de los valores normales, usted puede añadir sus cortes de inclusión y exclusión a las otras diferentes «perlas» en este respecto. Además, como le mostraremos a usted en el capítulo 10, estos cortes (especialmente cuando se aplican a síntomas y signos) pueden formar un punto de partida para revisar su propia actuación clínica.

Por muy sencillo que sea, usted no puede remediar haberse dado cuenta de que «haciéndolo con gráficos» deja un gran montón de pacientes en el medio, con demasiados síntomas, signos clínicos o resultados de pruebas de laboratorio para descartar el trastorno objetivo, pero no los suficientes para incluir el trastorno objetivo. Hay dos modos diferentes de manejar este gran grupo de pacientes del medio, de modo que usted debe tomar una decisión ahora sobre a dónde ir desde aquí. Si usted quiere aprender (más) sobre sensibilidad, especificidad, valor pronóstico, curvas de COR * y todo eso, usted puede continuar leyendo este libro de modo continuado y seguir a través de los cinturones verde y azul con tablas sencillas y complejas. Si, en cambio, usted ya sabe lo que quiere saber sobre estas cosas y quiere saltar adelante a una estrategia más poderosa (la que nosotros pensamos se convertirá en el planteamiento estándar de la mayoría de los que hagan diagnósticos en 1990), salte los cinturones verde y azul y vaya directamente al cinturón marrón (pág. 140), donde usted aprenderá (más) sobre cómo usar las proporciones de probabilidad, para interpretar los síntomas, los signos y los resultados de las pruebas de laboratorio.

Trozo # 2: Cinturón verde: Haciéndolo con una sencilla tabla

En la figura 4.7, nosotros hemos desplazado los pacientes con infarto de miocardio (trazo continuo), sobre el mismo lado que los pacientes sin infartos de miocardio (línea de trazos). Observe que las dos líneas se cruzan en 80 UI. Seleccionando este valor de 80 UI, como corte, nosotros podemos lanzar a los pacientes de infarto nuevamente donde estuvieron y preparar la figura 4.8 †.

* COR es un acrónico de Características Operativas de Receptores (o Respuestas), y viene de los primeros tiempos del radar y otras estrategias de imágenes, cuando los intérpretes tenían que distinguir «señales» causadas por los aeroplanos del «ruido» causado por otras fuentes.

† Existen, por supuesto, muchos modos de escoger los cortes. La propiedad útil de este corte particular es que minimiza el número de pacientes que son etiquetados falsamente de tener un trastorno objetivo dado (cuando ellos no lo tienen), o de no tenerlo (cuando sí lo tienen). Esta propiedad guía también la selección de corte cuando las líneas se cruzan varias veces; use la intersección que minimiza el etiquetado falso.


Figura 4.7. La intersección de los valores CC en los pacientes en los cuales está presente o ausente el infarto de miocardio.

Figura 4.8. Uso de un corte en 80 UI de CC en el diagnóstico de infarto de miocardio.


Colocando el corte en 80 UI, por encima del cual el resultado de la prueba CC será designado positivo y por debajo del cual será negativo, nosotros hemos creado cuatro grupos de pacientes: a) pacientes de infarto con resultados positivos (los positivos verdaderos); b) pacientes que aunque ellos no tienen infartos, tienen resultados positivos (los positivos falsos); c) pacientes de infarto con resultados de prueba negativa (los negativos falsos); y, d) pacientes sin infarto cuyos resultados de la prueba son negativos (negativos verdaderos).

La prueba CC ha clasificado correctamente a los pacientes de los grupos a y d. Las pruebas del a son positivas, y están diciendo la verdad; tales pacientes (y tales resultados de la prueba) son mencionados a menudo como «positivos verdaderos». De modo similar, los resultados negativos de la prueba en el grupo d también están diciendo la verdad; ellos no tienen infarto. Así pues, ellos son llamados «negativos verdaderos».

Sin embargo, los resultados de la prueba CC han suministrado una imagen falsa de los pacientes de los grupos b y c. En el grupo b, el resultado de la prueba es positivo, pero los pacientes no tienen infarto; así pues, estos pacientes y sus resultados de la prueba son llamados «positivos falsos». En el grupo c, se crea la otra imagen falsa; los pacientes del grupo c tienen infartos, pero sus resultados de la prueba son negativos. De acuerdo con ello, son llamados «negativos falsos».

Estas relaciones pueden ser mostradas también usando una sencilla («2 x 2» o «cuádruple») tabla, y dado que esto es lo que constituye todo el trozo, nosotros hemos producido la tabla 4.1. Esta tabla corresponde exactamente con la figura 4.8; los pacientes con infarto están a la izquierda, los que no tienen infarto están a la derecha. La mitad superior de la tabla se refiere a los resultados positivos de la prueba CC, los de la mitad inferior son negativos. Los cuatro espacios cuadrados interiores, llamados celdas,

Tabla 4.1. Haciéndolo con una sencilla tabla.


son designados a, b, c y d, porque ellas corresponden exactamente a los grupos a, b, c y d de la figura 4.8*.

Una vez que usted está pensando cómodamente sobre la tabla (más que sobre los gráficos del trozo anterior), nosotros podemos proceder a colocar los pacientes en ella. Vuelva atrás a la figura 4.1 y añada nuestro corte en 80 UI (esto simplemente exige una línea horizontal que corta a través del número 80 en la escala de CC). Entre los pacientes de infarto, todos aquellos que están por encima de este corte (positivos verdaderos) pertenecen a la celda a de nuestra nueva tabla, y los pacientes con infarto por debajo del corte (negativos falsos), van a la celda c. Por otra parte, los pacientes que no tienen infarto, aquellos que están por encima del corte, son positivos falsos y pertenecen a la celda b y aquellos que están por debajo del corte son los negativos verdaderos y pertenecen a la celda d. Cuando nosotros mismos hicimos esto, los resultados semejaron a la tabla 4.2.

Así pues, usando este corte en estos pacientes, nosotros tenemos 215 pacientes verdaderos de infarto de miocardio con resultados positivos de la prueba en la celda a, 16 pacientes positivos falsos con resultados de la prueba positivos pero sin infarto en la celda b, 15 pacientes de infarto negativos falsos con resultados de la prueba negativos en la celda c, y 114 pacientes negativos verdaderos sin infarto y con resultados negativos de la prueba en la celda d. Habiendo rellenado la tabla, nosotros podemos efectuar ahora algunas sencillas manipulaciones en ella y producir algunos índices clínicamente útiles del valor de hacer las determinaciones de CC en los pacientes en los cuales nosotros sospechamos infarto de miocardio. Este «haciéndolo con una sencilla tabla» se comienza en la tabla 4.3.

Esta tabla ha continuado la suma que nosotros comenzamos en la tabla 4.2 y muestra ahora:

(a + c): El número total de pacientes con infartos, independientemente de sus resultados de las pruebas = 230.

(b + d): El número total de pacientes que no tienen infartos, independientemente del resultado de sus pruebas = 130.

(a + b): El número total de pacientes con resultados positivos de las pruebas, esta vez, independientemente de si ellos tienen o no infartos = 231.

* Nosotros seguiremos la orientación de las filas y las columnas que aparecen en la tabla 4.1 a lo largo de este libro, pero usted se encontrará con artículos que cambian las localizaciones de los pacientes afectados y no afectados, giran la tabla entera noventa grados, etcétera. Es importante, por consiguiente, comprobar cómo están orientadas y dispuestas tales tablas antes de intentar interpretarlas.


(c + d): El número total de los pacientes con resultados negativos de las pruebas, independientemente de si ellos tienen o no infartos = 129.

(a + b + c + d): La suma total de todos los pacientes investigados = (a + c) + (b + d) o (a + b) + (c + d) = 360.

¿Y qué? ¿Qué hemos conseguido nosotros convirtiendo nuestros atractivos gráficos en esta achaparrada tabla? Da la casualidad que nosotros hemos hecho posible la aclaración de dos intuiciones importantes sobre los signos, los síntomas y las pruebas de laboratorio. Primero, este planteamiento de la tabla nos permite describir de un modo conciso, económico y fácilmente recordable cuan «buenos» son estos datos clínicos para ayudarnos a decidir si los pacientes tienen el trastorno objetivo. Segundo, el planteamiento de esta tabla nos permite reconocer una inconstancia crucial de los datos diagnósticos, la cual, a menos que nosotros la comprendamos, nos causa una gran pérdida de tiempo y esfuerzo diagnóstico.

Tabla 4.2. Rellenando una sencilla tabla.


Tabla 4.3. Preparados para producir algunos índices de utilidad clínica.

Infarto de miocardio

Presente Ausente

231 Resultado de la

Positiva ( ≥ 80 UI)

215 a b

16 a + b

prueba CC Negativa c d c + d

(< 80 UI) 15 114 129

a + c b + d a + b + c + d 230 130 360

Empecemos con la descripción concisa de cuan «buena» es realmente la prueba CC (o para ese asunto, cualquier prueba diagnóstica). Para ayudarnos a recordar las diversas mediciones de cuan «buena» es una prueba y para contribuir a comunicar éstas mutuamente, han sido desarrollados una serie de términos médicos para designar a cada uno de ellos y nosotros las introduciremos seguidamente.

En la tabla 4.3 encontramos los resultados positivos y negativos de la prueba diagnóstica, en las filas superiores e inferiores respectivamente. Las columnas verticales representan lo que tiene el paciente «realmente», basado en toda la información restante sobre ellos, incluyendo los datos de la autopsia. Debido a que esta otra información se consideró que era más sólida o más cierta que los resultados de CC, las columnas verticales de esta tabla y las similares, se consideran como representativas del patrón oro. Así pues, en la tabla 4.3 el patrón oro de los electrocardiogramas seriados, el curso clínico, y los resultados de la autopsia nos dicen si los pacientes tienen o no realmente infartos*.

¿Cuan buena es la prueba CC en los pacientes con infarto? Bien, entre los 230 que tenían infarto —esto es (a + c), en la parte baja de la columna de la izquierda—, los 215 pacientes de la celda a tenían resultados positivos, y 215/230 o a/(a + c), resulta 0,93 ó 93 por 100. Así pues, el 93

* Como usted puede haber imaginado ya (¡o protestado!), la selección y definición de los patrones oro son arbitrarios y representan un consenso de expertos contemporáneos. Aunque los patrones oro actuales tienden a ser definidos en términos de anatomía patológica, ellos están evolucionando para incluir elementos importantes del curso clínico subsiguiente y del pronóstico de los pacientes con diferentes resultados de las pruebas diagnósticas.


por 100 de los pacientes con infarto tenían pruebas CC positivas y el término taquigráfico para esta propiedad es sensibilidad. Aunque usted verá que, en general, el término sensibilidad se usa para indicar esta «positividad en la enfermedad» o proporción de pacientes con el trastorno objetivo que tienen un resultado positivo de la prueba, el término sensibilidad tiene otros significados científicos*, y usted puede querer usar algunos de los sinónimos de a/(a + c). Ellos incluyen:

1. La tasa PiD (con disculpas para el gonococo y otras causas de «pelvic inflamatory disease» (enfermedad inflamatoria pélvica), por «Positivity in Disease», positividad en la enfermedad, PeE. Este sinónimo tiene la ventaja de ser un acrónimo (sus iniciales le recuerdan a usted su definición).

2. La tasa de positivos verdaderos o tasa de PV, basada en la celda a como la residencia para los resultados positivos verdaderos de las pruebas. Este término se usa a menudo en las discusiones más avanzadas del diagnóstico (usted la encontrará si estudia para cinturón azul), pero sufre (junto con la sensibilidad) de no dejar claro cuál debe ser el denominador de la tasa; se supone que sea (a + c) o (positivos verdaderos más positivos falsos).

Reconociendo que la medida de la capacidad de una prueba diagnóstica para detectar la enfermedad cuando está presente, puede recibir cualquiera de los tres nombres (sensibilidad = tasa PeE = tasa PV), usted puede hacer su elección y reetiquetar las tablas y discusiones subsiguientes que le convenga a usted.

Eso en cuanto a la capacidad de la prueba para detectar el trastorno objetivo cuando está presente. ¿Qué hay sobre la capacidad complementaria para identificar correctamente la ausencia de un trastorno objetivo? Observe de nuevo la tabla 4.3. Entre 130 pacientes que no tenían infartos (esto es, b + d) en la parte inferior de la segunda columna, los 114 enfermos de la celda d tenían resultados negativos de la prueba, y 114/130 o d(b + d) es igual a 0,88 ó 88 por 100.†. Así pues, el 88 por 100 de los pacientes que no tenían infartos, tenían pruebas CC negativas, y el término taquigráfico para esta propiedad es especificidad.

* El otro significado de sensibilidad, con el cual usted está probablemente más familiariza- do, es la capacidad de un método analítico para detectar cantidades muy pequeñas de alguna sustancia diana.

† La discrepancia del 1 por 100 entre las figuras 4.2,4.3 y 4.6 y este valor del 88 por 100 es debida al redondeo de los porcentajes totales en las cifras anteriores.


Tabla 4.4. La sensibilidad y especificidad de la prueba CC en el infarto de miocardio.

De nuevo, aunque especificidad es el término más comúnmente usado para esta propiedad, también ella tiene otro significado científico * y usted puede querer usar sinónimos de d/(b + d):

1. La tasa NiH (con disculpas para Bethesda, hogar de los National Institutes of Health), por «Negativity in Health», Negatividad en la Salud, NeS. Otro acrónimo, la «S», no siempre es correcto, porque aunque se refiere a pacientes que no tienen el trastorno objetivo, ellos no están necesariamente sanos.

2. La tasa de negativo verdadero o tasa de NV, basada en la celda d como residencia de los resultados negativos verdaderos de la prueba. Es la contrapartida de la tasa de PV y tienen ventajas y desventajas similares.

Como con la sensibilidad, escoja el término que usted encuentre más sensato para d/(b + d) y úselo, recordando que la especificidad = tasa NeS = tasa NV = d/(b + d). La tabla 4.4 resume dónde hemos llegado hasta ahora.

* El otro significado científico de especificidad es la capacidad de un método analítico para detectar una sustancia diana individual y no otras.


Así pues, la prueba CC tiene una sensibilidad (tasa PeE, tasa PV) del 93 por 100, y una especificidad (tasa de NeS, tasa de NV) del 88 por 100. ¿Es esto bueno o malo? ¿Cómo se compara con otros datos diagnósticos? Para ayudarle a usted a averiguarlo, hemos resumido la sensibilidad y la especificidad de 10 síntomas, signos o pruebas de laboratorio, y éstos aparecen en la tabla 4.5.

Esta tabla contiene muchas lecciones para nosotros (además de documentar en su penúltima entrada, que la CC del suero es una prueba diagnóstica totalmente buena). Las dos primeras entradas muestran cuan útiles pueden ser una historia clínica y un examen físico cuidadoso, bien dirigidos, en el diagnóstico tanto de un amplio grupo de lesiones estructurales del tracto gastrointestinal superior, como de una lesión anatómica específica en un vaso coronario específico. La tercera entrada nos recuerda que nosotros usamos los datos diagnósticos por razones distintas de las diag- nósticas, y la alta sensibilidad de la cuarta entrada documenta el poder de cualquier prueba cuya sensibilidad se acerca al 100 por 100; si la prueba es negativa (en este caso, si la vena retiniana late), el paciente no tiene el trastorno objetivo y tales pruebas son muy útiles para descartar hipótesis diagnósticas.

Una comparación de las diversas pruebas diagnósticas para el cáncer de próstata, nos recuerda de nuevo que un examen físico adecuado, cuidadoso, puede suministrar datos más útiles que los que nosotros obtendremos del laboratorio. Estas pruebas, más la prueba de la supresión de la dexametasona que sigue, subraya la especificidad y por eso parece constituir pruebas relativamente poderosas para «incluir» sus trastornos objetivos respectivos (llegaremos a esto en un minuto).

El diagnóstico de la trombosis venosa profunda revela cómo puede ser usada una combinación de dos pruebas diagnósticas diferentes, y las entradas para la enfermedad pancreática muestran cómo pueden usarse la sensibilidad y la especificidad para comparar dos pruebas diagnósticas diferentes para la misma situación. Finalmente, la última entrada ilustra otro uso de las pruebas diagnósticas; la confirmación de un diagnóstico entre los pacientes con pruebas de «screening» positivas. Observe cómo el corte para un resultado positivo de la prueba ha sido bajado para incluir virtualmente todos los embarazos afectados.

Pero, ¡aguarde un minuto! ¡Toda esta charla sobre las tasas de sensibilidad y especificidad (tasa PeE y tasas NeS; tasas de PV y NV) resuelve el problema erróneo! ¡Cuando nosotros usamos clínicamente las pruebas diagnósticas, no sabemos realmente quién tiene y quién no tiene el trastorno objetivo; si lo supiéramos, nosotros no necesitaríamos la prueba diagnóstica! Nuestro interés clínico no es vertical de sensibilidad y especificidad, sino horizontal del significado de los resultados positivos y negativos de la prueba. Volvamos a la tabla 4.3 y clasifiquémoslos.

Tabla 4.5. Sensibilidades y especificidades de algunas pruebas diagnósticas.


La fila superior de esta tabla presenta 231 resultados positivos de la prueba, mostrado por el total (a + b). De éstos, los 213 de la celda a tuvieron verdaderamente infarto. De acuerdo con ello, a/(a + b) o 215/231, o 0,93 ó 93 por 100 de los pacientes con pruebas de CC positivas tuvieron infartos. Esta es la proporción de pacientes con resultados de la prueba positivos que tienen el trastorno objetivo y su nombre taquigráfico es el valor de predicción positivo. Sus sinónimos son:

1. El valor de predicción de una prueba positiva (¡un modo bastante más largo de decir la misma cosa!).

2. La probabilidad posprueba * de enfermedad después de una prueba positiva. Esta designación kilométrica es una que usted puede no querer usar ahora, pero que encontrará si va a por el cinturón marrón.

3. La probabilidad posterior de enfermedad, después de una prueba positiva. Este es otro conjunto de términos del cinturón marrón.

4. La probabilidad de enfermedad posprueba, después de una prueba positiva, es el término que nosotros usaremos aquí.

La segunda fila de la tabla 4.3 presenta 129 resultados negativos de la prueba, mostrados por el total (c + d). De éstos, los 114 en la celda d no tenían infartos. Así pues, d¡(c + d), ó 114/129, ó 0,88, ó 88 por 100 de los pacientes con resultados negativos de CC no tenían infartos. Esta propor- ción de pacientes con resultados negativos de las pruebas, que no tienen el trastorno objetivo, recibe el nombre taquigráfico de valor de predicción negativo. Sus sinónimos son análogos a los que ya hemos encontrado:

1. El valor de predicción de una prueba negativa. 2. La verosimilitud posprueba de no enfermedad, después de una

prueba negativa. 3. La probabilidad posterior de no enfermedad, después de una prueba

negativa f- 4. La probabilidad posprueba de no enfermedad, después de una

prueba negativa.

* A diferencia de sensibilidad, especificidad, los valores de predicción o probabilidades (los cuales pueden ser expresados en decimales o porcentajes), las verosimilitudes se expresan como oportunidades. Debido a que éstas pueden ser desconocidas para muchos lectores, los usaremos escasamente y a menudo describirán pacientes en términos de sus probabilidades, antes y después de la prueba, de un trastorno objetivo.

t Usted puede querer usar el complemento de este término, la probabilidad posprueba, probabilidad posterior de enfermedad después de una prueba negativa. Esta es la proporción c/(c + d), o, en este caso, 15/129 = 0,12 ó 12 por 100, y usted observará que el 12 por 100 (calculado aquí), más el 88 por 100 (calculado precisamente en el texto) = 100 por 100. Usted puede no querer usar éste ahora, pero un recuerdo de su origen será útil cuando (y si) usted tome el cinturón marrón.


Nosotros hemos actualizado la tabla 4.3 para incluir todos estos términos, y ello aparece en la tabla 4.6.

¡Ahora eso parece mucho más útil clínicamente!*. Más del 90 por 100 de los pacientes con resultados de CC de 80 UI, o más, tienen infartos; y casi el 90 por 100 de los pacientes con resultados de CC menores de 80 UI no tienen infartos. ¿Correcto? ¡No totalmente! Aquí es donde nosotros conseguimos la segunda intuición, muy importante, sobre los datos diag- nósticos: su inconstancia.

Los valores de predicción de los signos, síntomas y pruebas de laboratorio diagnósticos, no son constantes, sino que deben cambiar con la proporción de pacientes que tienen realmente el trastorno objetivo, entre aquéllos que son sometidos a la evaluación diagnóstica. Para mostrarle a usted por qué es esto así, retrocedamos y empecemos con una característica adicional de la tabla 4.6.

La tabla contiene 360 pacientes, ingresados consecutivamente en una unidad de cuidados coronarios, con sospecha de infarto de miocardio. De estos 360 pacientes (que, por cierto, representan la suma de las celdas a, b, c y d), 230 o (a + c), resultó que tenían infarto de miocardio. Esto es, (a + c)/(a + b + c + d), ó 230/360, ó 0,64, ó 64 por 100. Esta proporción de pacientes enfermos entre todos los pacientes probados, (a + c)/(a + b + c + d), también tiene unos cuantos nombres: prevalencia, la probabilidad de enfermedad antes de la prueba, la probabilidad anterior de la enfermedad, o la probabilidad de enfermedad antes de la prueba. Usted usará, por ahora, los términos prevalencia y probabilidad de preprueba; usted encontrará los otros, si va por el cinturón marrón.

Ahora suponga que un grupo de clínicos, en otro hospital que no tenía unidad de cuidados coronarios, se impresionaran tanto con la realización de la prueba CC de Edimburgo, que ellos decidieran usarla rutinariamente en todos sus ingresos hospitalarios (salvo aquéllos con traumatismos de los músculos esqueléticos), en los cuales el infarto de miocardio fue considerado incluso remotamente. Por supuesto, nosotros esperaríamos que la prevalencia, o probabilidad preprueba de infarto de miocardio sería mucho más baja entre estos ingresos generales que en la unidad coronaria. La proporción (a + c)/(a + b + c + d) puede ser 10 por 100, más bien que 64.

¿Y qué? ¿Importaría realmente? Bien, si los niveles de CC entre los ingresos generales con y sin infarto de miocardio fueron como los de los pacientes de la unidad de cuidados coronarios (esto es, si el corte de 80 UI

* A propósito, el hecho de que el valor de predicción positivo y la sensibilidad (ambos 93 por 100), y la especificidad y el valor de predicción negativo (ambos 88 por 100), son idénticos, es casualidad, debido al hecho de que las celdas b y c son virtualmente iguales. Esto ocurre raramente, y usted no debe derivar ninguna generalización de ello.

Tabla 4.6. La sensibilidad, la especificidad y los valores de predicción de la prueba CC en los ingresos de una unidad de cuidados coronarios.

Tabla 4.7. La sensibilidad, la especificidad y los valores de predicción de la prueba CC en el infarto de miocardio en los ingresos de un hospital general.


produjo una sensibilidad del 93 por 100 y una especificidad del 88 por 100), el uso de la prueba CC en los ingresos hospitalarios generales produciría los resultados decepcionantes mostrados en la tabla 4.7.

En esta tabla, la sensibilidad es del 93 por 100 y la especificidad es del 88 por 100, como antes (usted puede compararlos con la tabla 4.6, si lo desea). Sin embargo, los valores de predicción han cambiado dramática- mente, y ahora, ¡la mayoría de los pacientes con pruebas CC positivas no tienen infartos! La explicación es honesta, aunque quizás no inmediatamente obvia y puede ser comprendida comparando las entradas en la celda b de las tablas 4.6 y 4.7.

Aunque la especificidad (la tasa NeS, la tasa NV) fue la misma, 88 por 100 en ambas tablas, el número de pacientes que no tenían infartos (b + d) se elevó de 130 en la tabla 4.6 a 2.070 en la tabla 4.7. Debido a que el 12 por 100 de estos pacientes termina en la celda b (dado que el 88 por 100 de ellos van a la celda d), la celda b se elevó de 16 pacientes en la tabla 4.6 a 248 pacientes en la tabla 4.7, y por eso excedió los 215 pacientes en la celda a de ambas tablas*.

Aunque la caída del valor de predicción positivo (probabilidad posprueba de enfermedad) es el efecto más dramático de una caída de la prevalencia (probabilidad preprueba de enfermedad), usted puede haber notado una elevación concomitante en el valor de predicción negativo (probabilidad posprueba de no enfermedad) del 88 por 100 en la tabla 4.6, a 99 por 100 en la tabla 4.7. La explicación de este cambio es análogo a la de la caída en el valor de predicción positivo y se enfoca sobre la celda d.

¿Es esta inconstancia un fenómeno generalizable? Desgraciadamente, sí lo es. A medida que cae la prevalencia, el valor de predicción positivo debe caer junto con ella, y el valor de predicción negativo debe elevarse†.

* Lo anterior asume no cambio en la sensibilidad y especificidad de la prueba diagnóstica, cuando cambia la prevalencia. Aunque faltan datos convincentes, la sensibilidad podía disminuir con los cambios en la prevalencia, si, por ejemplo, los infartos entre los ingresos generales hospitalarios fueran menos graves, así como menos frecuentes. La especificidad pudo caer también, si, por ejemplo, más pacientes sin infarto, en las salas generales, han recibido accidentalmente inyecciones intramusculares (las cuales pueden producir resultados positivos falsos de la prueba CC). Si cayó la sensibilidad, la celda a se haría más pequeña y la celda c más grande y ambos valores de predicción caerían aún más. De modo similar, una caída en la especificidad haría a la celda b más grande y la celda d más pequeña, y ambos valores de predicción caerían. La enseñanza es: cuando la prevalencia cae, la sensibilidad y la especificidad pueden cambiar, pero el valor de predicción debe cambiar.

† Para usar nuestros otros términos: A medida que cae la probabilidad de preprueba o probabilidad de enfermedad, debe caer junto con ella la probabilidad de posprueba o la probabilidad de enfermedad después de una prueba positiva y la probabilidad posprueba o probabilidad de no enfermedad, después de una prueba negativa, debe elevarse; o, a medida que la probabilidad anterior de enfermedad cae, debe caer junto con ella la probabilidad posterior de enfermedad, después de una prueba positiva y la probabilidad posterior de no enfermedad después de una prueba negativa, debe elevarse.


Incluso un signo, síntoma o prueba de laboratorio excelente, con una sensibilidad y una especificidad del 95 por 100, perderá valor de predicción positivo y ganará valor de predicción negativo, a medida que cae la prevalencia. Nosotros mostramos esto en la tabla 4.8 para un rango de valores de prevalencia.

Un examen de esta tabla sugiere que, a medida que cae la prevalencia, parece que usted aprende mucho más de la ausencia de un signo, síntoma de una prueba de laboratorio negativa, que de la presencia de un signo o síntoma, o una prueba positiva. Eso sería agradable si fuera cierto y realmente se acomodaría muy delicadamente en el planteamiento hipo- tético deductivo del diagnóstico, porque ayudaría a acortar nuestra lista de hipótesis, demostrando que algunas de ellas son insensatamente improba- bles y deben ser eliminadas.

A la vista de este último punto, ¿por qué decimos nosotros que solamente parece ser cierto que nosotros aprendemos más de los datos diagnósticos negativos que de los positivos en prevalencia baja? Mire ahora a la línea de la parte baja de la figura 4.8. Es un complemento de la fila que está encima de ella y da la probabiliad de que el paciente tiene la enfermedad después de un resultado negativo de la prueba (así pues, las dos últimas filas de cada columna siempre suman 100 por 100). Ahora, compare las entradas en esta última fila con las de la fila de la parte superior (la prevalencia o probabilidad de enfermedad antes de la prueba). En la parte media de la tabla ellas están muy separadas. Por ejemplo, cuando la probabilidad preprueba (prevalencia) de la enfermedad es de 50 por 100, la ausencia de un signo, un síntoma o de una prueba negativa excelente la cae en el 45 por 100, a una probabilidad posprueba de enfermedad de solamente el 5 por 100, y una hipótesis diagnóstica anterior completamente plausible, ahora merece rechazo. Sin embargo, la caída de la probabilidad de preprueba a posprueba, después de los datos diagnósticos negativos, se convierte en progresivamente más pequeña a medida que nos movemos hacia la probabilidad de preprueba más bajas (prevalencia). Así pues, cuando una hipótesis diagnóstica es extraordinariamente improbable, es decir una probabilidad de preprueba (prevalencia) del 5 por 100, la ausencia de un signo, síntoma o resultado negativo de la prueba clave, aquélla cae solamente 4,7 por 100, a una probabilidad posprueba de 0,3 por 100 y usted ha aprendido muy poco. Por eso, por tanto, es por lo que nosotros decimos que parece ser cierto que con una baja prevalencia (o baja probabilidad de preprueba) de la enfermedad, usted aprende más de los datos diagnósticos negativos que de los positivos.

¿Qué ocurre si el signo, síntoma o prueba de laboratorio no es excelente? ¿Qué ocurre si son datos diagnósticos más típicos, cuya sensibilidad (tasa PeE, tasa de PV) es del 85 por 100 y cuya especificidad (tasa NeS,

Tabla 4.8. El efecto de la prevalencia sobre el valor predictivo de un signo, síntoma, o prueba de laboratorio excelente (porcentajes)*.

Prevalencia Probabili-dad pre-prueba o probabili-dad ante-rior de enfermedad

99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0,5 0,1

Valor pre-dictivo de una prueba positiva (Probabilidad poste-rior de enfermedaddespués de un resulta-do positivo de la prueba)

99,9 99,7 99,4 99 98 97 95 93 89 83 68 50 16 9 2

Valor predictivo de una prueba negativa (Probabilidad posterior de no enfermedaddespués de un resultado de la prueba negativo)

16 50 68 83 89 93 95 97 98 99 99,4 99,7 99,9 99,97 99,99

(Probabili-dad poste-rior deen-fermedad después de un resulta-do de la prueba negativo)

84 50 32 17 11 7 5 3 2 1 0,6 0,3 0,1 0,03 0,01

* Tanto la sensibilidad como la especificidad son iguales a 95% en cada caso.


Figura 4.9. El efecto de la prevalencia sobre los valores predictivos de una prueba diagnóstica típica.

tasa de NV), es del 90 por 100? Nosotros hemos preparado un gráfico comparando esta situación con la de la tabla 4.8, que aparece en la figura 4.9.

Una comparación de los resultados de estas dos capacidades diferentes de la prueba, representada en la figura 4.9, confirma (¡esperamos!) su intuición de que el cambio (elevación o caída) de la probabilidad de enfermedad preprueba a posprueba es silenciada (y usted aprende menos), cuando la sensibilidad (tasa NeE, tasa de PV) y/o la especificidad (tasa NeS, tasa de NV) son disminuidas.

Una consecuencia de lo anterior es que usted consigue el máximo de un signo, síntoma o prueba de laboratorio (esto es, usted logra la mayor elevación o caída de la probabilidad de enfermedad de preprueba a posprueba), cuando la probabilidad de preprueba (prevalencia o probabilidad antes de la prueba) de la enfermedad es del 40 al 60 por 100. Esto se muestra en la figura 4.10.


Figura 4.10. Las ventajas de una probabilidad preprueba de 40 % a 60 %

En el ejemplo que se muestra en esta figura, la sensibilidad y la especificidad de la prueba diagnóstica es del 75 y 85 por 100, respectivamente. Dado que la línea de trazos que corre diagonalmente a través de la tabla, representa una prueba diagnóstica completamente inútil (sensibilidad y especificidad ambas iguales al 50 por 100) cuanto más «arqueadas» están las curvas (esto es, cuanto más altas son la sensibilidad y la especificidad) mayor será el cambio de probabilidad de preprueba a posprueba del trastorno objetivo.

Por otra parte, para cualquier prueba diagnóstica, el cambio de probabilidad prueba a posprueba del trastorno objetivo es máximo cuando la probabilidad preprueba es del 50 por 100. A este nivel, la presencia del hallazgo clínico o de un resultado positivo de la prueba afianza virtualmente el diagnóstico, y los datos diagnósticos negativos eliminan eficazmente el trastorno objetivo de su lista de hipótesis. Dicho de otro modo, un signo, síntoma o prueba de laboratorio es del máximo uso diagnóstico para usted cuando está en un dilema «50:50» y no puede decidir si el


paciente tiene el trastorno objetivo o no. ¡Gracias a Dios, nuestras tablas y fórmulas convergen con nuestro sentido común!*.

¿Cómo consigue usted la máxima probabilidad de preprueba (prevalencia) al 40 por 100, al 60 por 100? Triunfar ha sido, durante mucho tiempo, uno de los misterios que, debido a que fueron difíciles de estudiar y articular, fueron llamados tradicionalmente el «arte» de la medicina. Así pues, cuando preguntados (¡por qué demonios!) nuestros maestros han hecho las preguntas clave al enfermo, buscando el signo físico patognomó- nico, o pedido la prueba de laboratorio definitiva, la mayoría de ellos refunfuñaron sobre Osler, «presentimientos irlandeses», Avicena, Willie Sutton y el «juicio clínico».

Lo que ha ocurrido realmente es el cumplimiento de un elemento de «la ciencia del arte de la medicina». Estos diagnosticadores han obtenido, sin que nosotros (o incluso, a veces ellos) nos diésemos cuenta de ello, puntos específicos en la historia y el examen físico del paciente, que han significado una probabilidad preprueba del trastorno objetivo en un rango del 40 al 60 por 100. Nosotros ilustraremos esto con un problema diagnóstico común en el cuidado primario y la medicina interna: el paciente ambulatorio con dolor torácico episódico. La lista de hipótesis para tales pacientes incluye, generalmente, la enfermedad de la arteria coronaria, y nosotros consideramos a menudo pedir un electrocardiograma de ejercicio. Una prueba de ejercicio positiva sugiere enfermedad de la arteria coronaria grave (y nosotros podemos querer proceder a una angiografia coronaria y «bypass» aor- tocoronario), y una prueba de ejercicio negativa nos tranquilizará, así como al paciente, y dirigiremos nuestro esfuerzo diagnóstico en otra dirección.

¿Lo hará? La tabla 4.9 resume la especificidad y sensibilidad del electrocardiograma de ejercicio en la estenosis de la arteria coronaria (el pa- trón oro para este trastorno objetivo fue la arteriografía coronaria) (2). Los pacientes de esta tabla tenían varios síndromes de dolor torácico y fueron sometidos tanto a electrocardiografía de ejercicio, como a arteriografía coronaria. Usando la segunda, como el patrón oro, el ECG de ejercicio te- nía una sensibilidad del 60 por 100, y una especificidad del 91 por 100 cuando se seleccionó para el corte 1 mm de la depresión del segmento ST†.

* Aquellos que se maravillan sobre el sentido común de esta situación, pueden querer considerar si la nueva información tiene un impacto mayor cuando nosotros estamos inseguros sobre un asunto, que cuando nosotros estamos casi seguros sobre ello.

† Por supuesto, existen más cosas en el ECG de ejercicio que el grado de depresión del segmento ST, pero en los pacientes que inspiraron los ejemplos B y C, estos otros componentes no fueron útiles. Ellos lograron sus tasas de latidos cardiacos de acuerdo con la edad, en cargas de trabajo apropiadas, sus respuestas de presión arterial fueron normales, tampoco mostraron ninguna arritmia y ambos se quejaron de ligero dolor en la parte anterior del cuello, dos minutos antes del final de sus pruebas, que desaparecían tan pronto como ellos bajaban de la bicicleta.


Tabla 4.9. La sensibilidad y especificidad del ECG de esfuerzo en la estenosis de la arteria coronaría.

Consideremos ahora tres pacientes ambulatorios con dolor torácico episódico, en los cuales nosotros estamos considerando pedir un ECG de ejercicios.

El paciente A es un hombre de cincuenta y cinco años de edad, ligeramente hipertenso, con una historia de cuatro semanas de dolor opresivo subesternal que se irradia al cuello, la mandíbula inferior y a lo largo del interior del brazo izquierdo. Se produce al subir escaleras, o al andar cuesta arriba, y desaparece a los 3 a 5 minutos de descanso. El tuvo un episodio leve mientras se estaba desnudando para su exploración y cuando su dolor estaba desapareciendo, usted piensa que está oyendo un galope S4. Usted decide que él tiene la clásica angina de esfuerzo y considera pedir un ECG de ejercicio para averiguar el diagnóstico.

El paciente B es un hombre de treinta y cinco años de edad que, por otra parte, está sano y no tiene factores de riesgo coronario. El ha tenido «pirosis» durante años, y ahora comunica una historia de seis semanas de un dolor, no en el ejercicio, dolor de apretones, profundo, debajo de la


parte baja del esternón y el epigastrio, que se irradia directamente hasta la espalda. Se presenta con más probabilidad cuando se tumba después de una comida pesada. El resto de su historia y su examen físico son negativos. Usted piensa que su dolor es debido a un espasmo esofágico, y perseguirá este diagnóstico, pero juzga que un ECG de ejercicio descartará una enfermedad coronaria significativa y de ese modo resolverá la incertidumbre de ambos.

El paciente C es un hombre de cuarenta y cinco años de edad, con una historia pasada negativa y sin factores de riesgo coronarios, salvo el hábito de fumar un paquete de cigarrillos al día. El comunica una historia de tres semanas de dolor precordial y subesternal, generalmente pasajero y del tipo de pinchazo, pero en ocasiones como si un gran peso estuviera sobre su pecho; no está relacionado con el ejercicio. En el examen físico usted encuentra una unión costocondral que está ligeramente abultada, pero que apretando sobre ella no produce el dolor del paciente. Usted concluye que él puede tener angina atípica y se pregunta si no podría ayudar un ECG de ejercicio.

¿Cuáles son sus cálculos de las probabilidades, antes de la prueba, de estrechamiento de la arteria coronaria significativo, en cada uno de estos pacientes? Pruebe a apuntarlas en el margen o, si usted está compartiendo este libro con otros, sobre un trozo de papel.

Realmente, nosotros sabemos bastante sobre sus probabilidades antes de la prueba. Basado en los angiogramas o en las autopsias de varios miles de pacientes con angina típica y atípica, y con síndromes dolorosos no anginosos (7), sus probabilidades preprueba de estenosis coronaria significativa deben ser: para el paciente A, muy altas (por lo menos del 90 por 100); para el paciente B, muy bajas (alrededor del 5 por 100); y para el paciente C, intermedias (alrededor del 50 por 100).

¿Cuan cercanas fueron sus estimaciones de probabilidad antes de la prueba, con estas cifras publicadas? Como indicamos en el capítulo 2 sobre desacuerdo clínico, los clínicos pueden no estar de acuerdo entre sí muy considerablemente cuando se les pidió que estimaran la probabilidad de trastornos específicos, a partir de los signos y síntomas del paciente (10). Sin embargo, la exactitud de tales predicciones se eleva, a medida que los clínicos obtienen más experiencia sobre el trastorno objetivo específico que ellos están intentando predecir (12). Además, estas predicciones se hacen más exactas cuando la información relevante es organizada en tablas (8), algoritmos (13) o árboles de decisión computerizados (6, 12, 29).

Existen aquí dos mensajes. Primero, si usted es ya un «experto» en el trastorno objetivo, está probablemente sobre terreno sólido para obtener probabilidades preprueba a partir de los datos clínicos, por lo menos para su propio ambiente. Segundo, si usted no es un experto, entonces usted puede,


o bien convertirse en uno, enviar su paciente a uno que lo es, o hacer uso de las tablas útiles de probabilidades preprueba, cada vez más frecuentes y de los algoritmos que se encuentran en los libros de texto, artículos de revistas y, cada vez más, en ordenadores.

Existe aquí un terreno intermedio. Si usted no está completamente seguro de su estimación de probabilidades preprueba, pero puede especificar con toda confianza un rango dentro del cual debe estar situada, usted puede calcular el valor de predicción o probabilidad posprueba, para el punto central de este rango, así como para sus extremos. En economía esto se llama «análisis de la sensibilidad» (no confundir con la «sensibilidad» de una prueba diagnóstica), y le permite a usted determinar cuánto de la probabilidad posprueba es afectada por la incertidumbre de la probabilidad preprueba. En muchos otros casos, la incertidumbre sobre la probabilidad preprueba de enfermedad puede ser crucial, y nosotros suministrare- mos un ejemplo de un análisis de sensibilidad más adelante. Por ahora, volvamos al ejemplo del ECG de ejercicio.

Dadas las estimaciones de los estudios anteriores, y la sensibilidad y especificidad del ECG de ejercicio, mostrado en la tabla 4.9, ¿cuan útil será el ECG de ejercicio en estos tres pacientes? Una vez más, nosotros le sugerimos que interrumpa la lectura y anote su estimación de la utilidad del ECG de ejercicio en cada paciente.

Nosotros pensamos que el ECG de ejercicio es inútil en el diagnóstico de los pacientes A y B, ni siquiera debería ser llevado a cabo en ellos (por lo menos con propósitos diagnósticos). En el paciente C, sin embargo, nosotros pensamos que el ECG de ejercicio será extraordinariamente valioso. Las razones de nuestros juicios, si no son ya obvias, deben estar claras en la tabla 4.10.

El panel A de esta tabla nos muestra que la probabilidad preprueba del paciente A del 90 por 100 está muy poco influida por los resultados del ECG de ejercicio, independientemente de cuáles sean ellos. Nosotros sabíamos que este hombre, casi seguramente, tenía enfermedad coronaria significativa antes de la prueba; incluso si ella es negativa, la probabilidad sigue siendo del 80 por 100 de que él tiene enfermedad coronaria significativa*. El paciente A no necesita un ECG de ejercicio. En realidad, la decisión clínica importante para él es mucho más probable que sea, si nosotros podemos ir directamente a la coronariografía (dependiendo de nuestro

* Debido a que la probabilidad posprueba de no enfermedad después de una prueba diagnóstica negativa (o valor de predicción negativo) es d/(c + d), nosotros restamos el resultado de 100 por 100 para obtener la probabilidad posprueba de que el paciente tiene la enfermedad a pesar de la prueba negativa. Por otra parte, nosotros podemos conseguir el mismo resultado tomando c/(c + d).

Tabla 4.10. La utilidad del ECG de esfuerzo en tres pacientes.

Tabla 4.10. (Continuación)

Panel C: Paciente C


juicio sobre los riesgos y los beneficios fundamentales de averiguar si el paciente es un candidato apropiado para uno o más injertos de «bypass»).

El paciente B tampoco necesita un ECG de ejercicio. Nosotros ya hemos estimado que su probabilidad de preprueba de enfermedad coronaria significativa es solamente del 5 por 100, y tampoco el resultado del ECG de ejercicio alterará la probabilidad de manera importante. Incluso si su ECG de ejercicio es positivo, las probabilidades son todavía tres a uno contra que él tenga enfermedad coronaria significativa. Esto está confirmado en el panel B de la tabla 4.10.

Puede parecer bastante arrogante (especialmente para los lectores todavía en la fase de capacitación en la subespecialidad), por nuestra parte, desdeñar el ECG de ejercicio para el paciente B. Después de todo, él tuvo dolor torácico (de algún tipo), y por cada 1.000 pacientes como él, nosotros omitiremos 30, que realmente tienen enfermedad cardiaca coronaria significativa y cuyos ECG de ejercicio serán positivos (celda a del panel B de la tabla 4.10).

¿No hemos perjudicado a esos 30 pacientes, evitando las pruebas ulteriores, especialmente dado que el ECG de ejercicio es tan seguro? La respuesta está en sopesar el bien potencial que nosotros le hacemos a esos 30 pacientes que tienen realmente enfermedad coronaria significativa y un ECG de ejercicio positivo, frente al daño potencial que nosotros hacemos a los otros dos grupos; primero, las 20 personas en la celda c, a los que se dará certificados de buena salud, negativos falsos (ellos han tenido enfermedad coronaria, pero ECG de ejercicio negativos), y segundo, las 86 personas de la celda b que recibirán etiquetas alarmantes de enfermedad coronaria grave, positivos falsos, cuando ellos no la tienen. Como aprende- rá en el capítulo 5, cuando a usted se le dice que tiene una enfermedad (cuando usted no la tiene), es frecuentemente tan incapacitante como tenerla realmente, y casi siempre más incapacitante que no saber que usted tiene una enfermedad (cuando usted la tiene). A nuestro juicio, el daño que nosotros le hacemos a los 86 pacientes de la celda b y a los 20 de la celda c, pesan más que el bien que nosotros hacemos a los 30 de la celda a, y eso es por lo que nosotros negaríamos el ECG de ejercicio a tales pacientes. Volveremos a esta contienda en la última parte de este capítulo.

Sin embargo, el paciente C puede beneficiarse realmente (¡por lo menos con fines diagnósticos!), sometiéndose a un ECG de ejercicio, como se muestra en el panel C de la tabla 4.10. Nosotros estimamos su probabilidad preprueba de estenosis de coronaria significativa del 50 por 100. Si su ECG de ejercicio es positivo, dicha probabilidad se eleva un 37 por 100, de 50 a 87 por 100, y nosotros hemos establecido su diagnóstico. Por otra parte, si su ECG de ejercicio es negativo, su probabilidad de preprueba de estenosis de la arteria coronaria significativa cae un 19 por 100, del 50 baja al 31 por


100, y es mejor que nosotros busquemos en otra parte la explicación de su dolor.

Este último hallazgo, una probabilidad posprueba del 31 por 100, debe causar tres tipos de preguntas inquietantes en el lector juicioso. Primero, y recordando nuestra discusión anterior sobre la incertidumbre de nuestras estimaciones clínicas de probabilidades preprueba, ¿cuan sólida es esta probabilidad de posprueba del 31 por 100? Segundo, ¿en qué probabilidad posprueba debemos parar nosotros el proceso diagnóstico (cuan baja tiene que ser para rechazar el diagnóstico, y cuan alta para aceptarlo)? Tercero, ¿tenemos que cuantificar realmente nuestra incertidumbre diagnóstica de este modo? Consideremos estas preguntas inquietantes por orden.

Primero, ¿cuan exacta es esta probabilidad posprueba del 31 por 100, después de un ECG de ejercicio negativo, o más concretamente, cuánto es influida por la inexactitud de nuestra estimación clínica de la probabilidad preprueba de este paciente? Para contestar esto, repitamos nuestros cálcu- los usando rangos sensitivos clínicamente para la probabilidad preprueba, tomado de los informes publicados o de nuestras propias probabilidades de preprueba que hemos apuntado anteriormente. El rango de probabilidades de prepruebas publicada es suministrado por Diamond y Forrester (7), quienes nos dicen que la media (y el error estándar) para las estimaciones de preprueba de individuos tales como el paciente C son de 0,46 (±0,018). Da la casualidad que el rango incluido en esta media, más y menos dos errores estándar, abarcará las probabilidades preprueba media del 95 por 100 de tales muestras de dichos pacientes (nosotros no entraremos en las matemáticas de esto aquí; el lector interesado es remitido a cualquier libro de texto estándar de estadística, tal como el Fleiss (11). De este modo, las probabilidades preprueba serían tan bajas como 0,46 — 2 (0,018) = 0,42 ó 42 por 100, o tan altas como 0,46 + 2 (0,018 = 0,50 ó 50 por 100. Esta última probabilidad preprueba del 50 por 100 estableció el punto de partida en el panel C de la tabla 4.10. Si nosotros conectamos la otra cifra extrema de 0,42 en la misma prueba diagnóstica, la probabilidad de posprueba después de un ECG de ejercicio negativo se convierte en 0,24 ó 24 por 100, y nosotros mostramos esto en la tabla 4.11.

Como se muestra en el panel A de la tabla, la probabilidad posprueba de estenosis coronaria significativa, después de un ECG de ejercicio negativo es del 24 por 100, un poquito más bajo que el resultado del 31 por 100 en el panel C de la tabla 4.10, donde la probabilidad preprueba fue más alta del 50 por 100. Dependiendo de lo que es su «umbral» para ulteriores pruebas o tratamiento, esta estrecha diferencia entre 31 y 24 por 100 puede, o no, importar; nosotros discutiremos esto ulteriormente, cuando llegue- mos a esta segunda inquietante pregunta.

Antes de hacer eso, consideremos la situación frecuente en la que

Tabla 4.11. La utilidad del ECG de esfuerzo para un rango de probabilidades preprueba.

Panel B


nosotros no tenemos estimaciones tan bien investigadas, disponibles, de probabilidad preprueba. ¿Qué ocurre cuando nosotros tenemos solamente nuestra propia experiencia y sólo podemos reducir el rango de probabilidades preprueba verosímiles, entre el 30 y el 70 por 100? El resultado se muestra en los paneles B y C de la tabla 4.11. Este análisis de sensibilidad muestra que el ECG de ejercicio suministra información considerable incluso en individuos con probabilidades de preprueba tan bajas como el 30 por 100 (panel B), o tan altas como el 70 por 100 (panel C). En el último caso, sin embargo, con una probabilidad preprueba del 70 por 100, una prueba de ejercicio negativa difícilmente descarta la enfermedad coronaria, la probabilidad posprueba permanece relativamente alta en 51 por 100. Esta probabilidad posprueba es más de tres veces la producida por una prueba negativa en una persona con una probabilidad preprueba supuesta del 30 por 100, y nosotros tendríamos potencialmente una grave equivocación en tal caso. Más bien que terminar nuestra respuesta a esta primera inquietante pregunta con una nota pesimista, terminaremos alen- tándole a usted, que los clínicos experimentados producen rangos más reducidos de probabilidades preprueba de trastornos con los cuales ellos están familiarizados, que el 30 a 70 por 100 que nosotros usamos en este ejemplo. Por otra parte, existen a menudo bases de datos útiles de probabilidades preprueba y se está haciendo más fácil encontrarlos. Final- mente, incluso cuando las probabilidades preprueba variaron entre el 30 y el 70 por 100, si la prueba de ejercicio fue positiva, el diagnóstico clínico fue esencialmente confirmado en ambos extremos del rango. Un mensaje final de alegría especialmente si usted encontró que todos estos cálculos eran aburridos: ¡la ayuda está de camino! Si usted se aguanta hasta el cinturón marrón, nosotros le mostraremos cómo omitir todos estos cálculos y convertir las probabilidades preprueba en probabilidades posprueba con una regla recta y un nomograma.

Nuestra segunda pregunta inquietante procede de la primera: ¿en qué probabilidad posprueba paramos nosotros el proceso diagnóstico de un trastorno objetivo dado y, o bien la aceptamos como confirmada o la rechazamos como excluida? Contestaremos a esto considerando las líneas de acción abiertas ante nosotros, cuando recibimos un informe de ECG de ejercicio negativo del paciente C, cuya probabilidad posprueba, como se calcula en el panel C de la tabla 4.10, es del 31 por 100. Nosotros podemos hacer cuatro cosas en este asunto.

1. Nosotros podemos aumentar nuestra propia sofisticación en la interpretación de los datos diagnósticos y ver si el ECG puede ser interpretado más que como precisamente «negativo». Por ejemplo, si nosotros tuviéramos un cinturón marrón y pudiéramos valorar


su ECG de ejercicio con matemáticas sencillas en nuestra cabeza, nosotros podríamos reconocer que un ECG de ejercicio que muestra menos de 0,5 mm de depresión del segmento ST significa que su probabilidad posprueba de estenosis coronaria grave es, en realidad, solamente del 17 por 100 (alrededor de la mitad de lo que parece ser, usando nuestro cinturón verde). Nosotros confiamos que esta sorpresa le mostrara a usted cuanta información descartemos cuando reduzcamos un amplio espectro de los resultados de las pruebas diagnósticas a la dicotomía positivo/negativo. Nosotros también confiamos que esta sorpresa despertará su apetito por las últimas partes de este capítulo.

2. Nosotros podríamos ir por el patrón oro y hacerle una angiografía al paciente C. Esto no es una alternativa muy atractiva, en términos de comodidad, riesgo, costo y el hecho (de nuevo confirmado en el panel C de la tabla 4.10) que dos tercios de tales pacientes tendrían angiogramas negativos.

3. Nosotros podríamos aplicar otras pruebas no agresivas para la enfermedad coronaria, con la esperanza de que ellas cambiarían decisivamente aún más la probabilidad posprueba. Suponga, por ejemplo, que nosotros realizamos la angiocardiografía con radionú- clidos en el paciente C, y que es también negativa. ¿Podemos hacer uso de esta información? Sí, nosotros podemos, si pudiéramos encontrar información como la que se muestra en la tabla 4.12.

En esta tabla, ambas pruebas han sido aplicadas a los mismos pacientes, con (panel I) y sin (panel II) estenosis de la arteria coronaria. Por ejemplo, en el panel I, donde todos los pacientes mostraron tener ≥ 70 por 100 de estenosis de la arteria coronaria en un arteriograma coronario ulterior, los 276 pacientes de la celda a tenían estudios de radionúclidos positivos y ECG de ejercicio positivos. Los 61 pacientes de la celda c tenían resultados negativos para ambos estudios, y los pacientes de las celdas señaladas por una x tenían un resultado positivo en una prueba y resultado negativo en la otra. Nosotros podemos combinar entonces los resultados de los estudios de estos dos paneles en una sencilla tabla (2 x 2), de dos modos diferentes, y esto se muestra en la tabla 4.13.

En el panel I de esta tabla, la combinación de las dos pruebas se designa «positiva» solamente si ambas pruebas individuales son positivas, y la combinación se designa «negativa», si una o las dos pruebas individuales son negativas. En el panel II, que logra el máximo con los resultados de las pruebas del paciente C (ambas de las cuales fueron negativas), la combinación de las dos pruebas es llamada «positiva», si cualquiera de las dos pruebas, o ambas, son


Tabla 4.12. La combinación de la angiocardiografía con radionúclidos y el ECG de ejercicio en el diagnóstico de la estenosis de la arteria coronaria.

Panel I: Pacientes con ^ 70% de estenosis

positivas, pero la combinación es llamada «negativa» solamente si ambas pruebas individuales son negativas.

Tanto el ECG de ejercicio del paciente C, como su angiocardiograma con radionúclidos son negativos, y su probabilidad preprueba de estenosis coronaria grave (basado en su historia inicial y el examen físico) fue del 50 por 100. Si nosotros aplicamos el panel II de la tabla 4.13 a su situación, nosotros encontramos un valor de predicción negativo del 83 por 100. Así pues, su probabilidad de estenosis coronaria grave es ahora 100 — 83 = 17 por 100, y nosotros, en realidad, hemos ganado algo aplicando una segunda prueba diagnóstica. Una vez más, los hechos de la situación y nuestro sentido común están de acuerdo.

Panel II: Pacientes con < 70% de estenosis

Tabla 4.13. Dos modos diferentes de combinar dos pruebas diagnósticas.

Panel II


Antes de que nosotros dejemos este asunto, compare la sensibilidad y la especificidad de los paneles I y II de la tabla 4.13. Exigir que ambas pruebas diagnósticas sean positivas, como en el panel I, maximiza la especificidad y minimiza el «etiquetado» de positivo falso de pacientes inocentes, pero paga el precio de un gran número de diagnósticos «equivocados» negativos falsos. Este último defecto es evitado exigiendo que ambas pruebas diagnósticas sean negativas, como en el panel II. Esta maximiza la sensibilidad y minimiza los diagnósticos «equivocados» de negativos falsos satisfactoria- mente, pero observe cómo el etiquetado de positivos falsos se eleva en esta situación (y se convertirían incluso en más altos a medida que caen la probabilidad preprueba o prevalencia de la estenosis coronaria). Volviendo a nuestro asunto principal, hemos identificado tres estrategias para tratar con una situación diagnóstica ambi- gua: hacerse más sofisticado en la interpretación del resultado de la prueba diagnóstica a mano, aplicar el patrón oro o aplicar una segunda prueba diagnóstica. La cuarta, y final, estrategia compara sencillamente la probabilidad corriente de este diagnóstico con las probabilidades corrientes de otros diagnósticos de la «lista corta». 4. Finalmente, nosotros podemos comparar la probabilidad de posprueba del 31 por 100, con las probabilidades que nosotros hemos asignado a las otras hipótesis diagnósticas de nuestra lista corta. Si el dolor torácico salta ahora a la cabeza, con una probabilidad del 65 por 100, nosotros quizás queramos vigilar y esperar.

Esta última opción guarda la respuesta a nuestra segunda pregunta inquietante: usted elimina (o acepta) una hipótesis diagnóstica cuando su probabilidad (convenientemente moderada por considerar el daño que usted hará si se equivoca) es sustancialmente más baja (o más alta) que la probabilidad de otras hipótesis diagnósticas en su lista corta. Si el perjuicio que usted puede hacer al fallar un diagnóstico es grande, usted necesitará una probabilidad más baja (<5 por 100) antes de que usted lo elimine; eso es, por lo que incluso los pacientes con solamente un 10 a 15 por 100 de probabilidades preprueba de infarto de miocardio van todavía a la unidad de cuidados coronarios y son sometidos a determinaciones enzimáticas seriadas y ECG diarios. A la inversa, si el perjuicio que usted puede hacer por exceso de diagnóstico es grande, usted exigirá una probabilidad posprueba alta (>95 por 100) antes de que usted lo acepte como establecido; eso es por lo que insistimos en el diagnóstico histológico, antes de que nosotros le digamos a los pacientes que ellos tienen cáncer, y por lo que le decimos a los pacientes que vuelvan repetidamente para más determinaciones de presión arterial, antes de que los etiquetemos como hipertensos.


Cuando el error diagnóstico acarrea menos castigos, nosotros descansamos y podemos rechazar una hipótesis diagnóstica en el 40 por 100, o aceptarla en el 60 por 100.

Todo lo precedente subraya nuestra tercera pregunta inquietante: ¿tenemos que cuantificar realmente nuestra incertidumbre diagnóstica de este modo?

Solamente si queremos mejorar como clínicos. Por supuesto, nosotros tratamos con incertidumbre en cada cosa que hacemos. ¡Nosotros no podemos estar seguros sobre la historia del paciente, nuestro examen físico, los resultados de las pruebas de laboratorio, el diagnóstico, el pronóstico del paciente, o si el tratamiento actuará (incluso si el paciente toma la medicina que le hemos prescrito)! ¿Cómo debemos tratar esta incertidumbre? ¿Debemos, simplemente, negarla y comportarnos como si la incertidumbre no existiera? Esta solución, además de ser irracional, requiere una estructura autoritaria poderosa para asegurar que la incertidumbre, cuando ocurre, es culpa de la inexperiencia o la pereza.

Alternativamente, ¿debemos reconocer nosotros la incertidumbre, pero vestirla con palabras no amenazadoras, más bien que con números rigurosos? «Raramente», «dudoso», «a menudo» y «clásico» son menos amenazadores para sus autores y la audiencia que el 5, 20, 60 y 85 por 100, respectivamente. Una razón de nuestra comodidad con las palabras, en vez de con los números, como expresión de incertidumbre, es la ilusión de precisión que ellas comunican en nuestras notas clínicas y discusiones. Aunque esta solución ha sido criticada durante siglos*, su naturaleza paradójica fue revelada sólo recientemente por Bryant y Norman (4). Como hemos indicado anteriormente en el capítulo 2, cuando estos investigadores reunieron 30 de tales términos de informes diagnósticos, consiguieron 16 clínicos para estimar lo más cerca posible al 5 por 100, la probabilidad de enfermedad correspondiente a cada una de estas palabras, y los persuadie- ron a repetir el mismo ejercicio una semana más tarde, surgieron dos hallazgos importantes: Primero, el grado de acuerdo intraclínico fue enorme (la correlación entre las primeras y las segundas estimaciones del mismo clínico fue +0,96). Segundo, el grado de acuerdo interclínico fue catastrófico. «Dudoso» significó tan bajo como el 5 por 100 para algunos clínicos, pero tan alto como el 80 por 100 para otros, y «clásico» se extendió desde tan bajo como el 60 por 100 hasta el 90 por 100. En realidad, 21 de las 30 palabras mostraron rangos de significado por encima del 50 por 100. Aquí, entonces, está la paradoja: ¡nosotros sabemos lo que

* Durante el apogeo posrevolucionario de los hospitales de París, Pierre Charles Alexan- der Louis pidió el abandono de los términos a menudo, raramente y muchos (1).


queremos decir cuando decimos «dudoso» o «clásico», pero nadie más lo sabe! La enseñanza para los radiólogos (y muchos otros profesionales de la salud que interpretan los datos diagnósticos para sus colegas), maestros, y cualquier clínico que practique en grupos, está clara: Louis tenía razón, y estos términos deben ser abandonados.

Nosotros no podemos ignorar más tiempo esta incertidumbre, ni podemos aceptarla como el arte de la medicina. Es hora de ser dueño de la ciencia del arte de la medicina y hacer frente a esta incertidumbre. Ciertamente, es una ilusión, y la incertidumbre puede ser cuantificada dentro de ciertos límites en beneficio del paciente. Nosotros nos hacemos eco de uno de los protagonistas del capítulo 2, David Spodick: «... los médicos deben estar satisfechos con terminar, no en certidumbres, sino más bien en probabilidades estadísticas. El médico moderno, pues, tiene derecho a sentirse seguro dentro de los confines estadísticos, pero nunca presumido. La certeza absoluta queda para ciertos teólogos —y médicos con mente parecida» (34).

Así pues, ahí tiene. Si usted quiere hacerlo con una sencilla tabla:

1. Identifique la sensibilidad y especificidad del signo, síntoma o prueba diagnóstica que usted planea usar. Se han publicado ya muchas, y los subespecialistas que se merezcan el pan que se comen, deben, o bien conocerlas para su especialidad o ser capaces de encontrarlas para usted. Dependiendo de si usted está considerando un signo, síntoma o una prueba diagnóstica de laboratorio, usted querrá encontrar un subespecialista clínico, un radiólogo, un anato- mopatólogo u otro profesional.

2. Comience su tabla, como se muestra en el panel superior de la tabla 4.14. Haga el total general (a + b + c + d) = 1.000.

3. Ahora, usando la información que tenga sobre el paciente antes de que usted aplique esta prueba diagnóstica, estime su probabilidad preprueba (prevalencia) del trastorno objetivo. El siguiente truco consiste en poner números apropiados al pie de las columnas (a + c) y (b + d). El modo más fácil de hacer esto consiste en expresar su probabilidad de preprueba como un decimal (por ejemplo, 33 por 100 = 0,33) y multiplicarlo por 1.000, o mover el decimal tres lugares a la derecha (en nuestro ejemplo, 0,33 se convierte en 330). Este resultado (a + c) y 1.000 menos este resultado es (b + d).

4. Ahora usted puede comenzar a rellenar las celdas dentro de la tabla. Multiplique la sensibilidad (expresada como un decimal) por (a + c) y ponga el resultado en la celda a. Usted puede calcular entonces la celda c, por simple resta. Esto se muestra en el segundo panel de la tabla 4.14.


Tabla 4.14. Haciéndolo con una sencilla tabla.


5. Igualmente, multiplique la especificidad (expresada como un decimal) por (b + d), ponga el resto en la celda d (¡cuidadosamente!) y calcule la celda b por resta. Esto se muestra en el tercer panel de la tabla 4.14.

6. Ahora usted puede calcular los valores de predicción (probabilidades posprueba, probabilidades posteriores, como hemos estado haciendo a lo largo de esta sección) y usted tiene su respuesta. Esto se muestra en el panel último de la tabla 4.14.

Para ver si usted ha dominado el cinturón verde, ensaye el ejemplo siguiente: suponga que usted tiene un paciente alcohólico, con cirrosis portal probado por biopsia, quien, en el curso de unas cuantas semanas comienza a perder energía, ganar peso y acumular ascitis. El niega que toma alcohol y sus otros signos y síntomas no están alterados. Su diagnóstico diferencial incluye hepatoma (su estimación de la probabilidad de que él tiene esto es del 25 por 100) y usted pide algunas pruebas de laboratorio, incluyendo una determinación de α-fetoproteína.

Si esta prueba tiene una sensibilidad del 98 por 100 y una especificidad del 90 por 100 para el hepatoma en pacientes con cirrosis, ¿cuál es la probabilidad posprueba de un diagnóstico en su paciente, si la prueba resulta positiva? Nuestra respuesta está en la nota al pie de la página 177.

Si usted ha resuelto el ejemplo anterior, se ha merecido su cinturón verde y ha alcanzado un nivel de comprensión un poquito más allá del nivel de inclusión y exclusión del cinturón amarillo. Usted puede hacer ya



más que la mayoría de los clínicos y puede querer pararse aquí, por lo menos durante un rato.

Por el contrario, si usted quiere seguir adelante, empiece el cinturón azul y aprenda cómo manejar tablas ligeramente más complejas con cortes múltiples. Con ello, usted encontrará modos más poderosos de combinar dos o más pruebas diagnósticas, comprenderá cómo actúa una curva COR y aprenderá a aprovecharse del grado de positividad y negatividad de las pruebas diagnósticas.

Trozo # 3: Cinturón azul: Haciéndolo con una tabla más compleja

Examine la tabla 4.15. Ella amplía las tablas que nosotros hemos usado para el cinturón verde en varias líneas, más bien que solamente dos. Como consecuencia de ello, aquéllas conservan mucho de la información que nosotros presentamos anteriormente en la figura 4.1.

Varios de los cortes en esta tabla pueden parecer familiares. El corte en 40 es el corte x, o de exclusión, de la figura 4.6, y lo encontró anteriormente cuando usted estuvo consiguiendo su cinturón amarillo «haciéndolo con figuras». El corte en 80 es el que nosotros hemos usado en la sección anterior «haciéndolo con una sencilla tabla», y el corte a 280 es la y, o corte de exclusión, de nuevo en la figura 4.6. Finalmente, usted observará que los cortes no necesitan estar equitativamente espaciados (los tres de la parte inferior están separados en 40 UI, pero hay un salto de 200 al de la parte superior).

Tabla 4.15. Haciéndolo con una tabla más compleja.


¿A dónde vamos desde aquí? ¿Cómo producimos sensibilidad y especificidad de esta tabla más compleja? Nosotros lo hacemos, creando una serie de sencillas tablas, cada una de las cuales usa un corte diferente de la tabla compleja, como se muestra en la tabla 4.16.

El panel de la izquierda de esta tabla reproduce simplemente la tabla 4.15 y muestra el número de pacientes con y sin infartos que tienen diversos niveles de CC. Los paneles de la derecha de la tabla 4.16 muestran todas las tablas sencillas que pueden ser producidas de la compleja. Así pues, cuando el corte es situado a ≥ 280, la celda a contiene los 97 pacientes con infarto cuyos niveles de CC fueron ≥ 280, y la celda c contiene los 133 pacientes de infarto (118 + 13 + 2 = 133), cuyos niveles de CC fueron <280; y así sucesivamente, a través de los paneles restantes.

En la parte inferior de la tabla, nosotros hemos calculado las sensibilidades (tasas de PeE, tasas de PV) y las especificidades (tasas de NeS, tasas de NV) para cada corte. La comparación de estas sensibilidades y especificidades nos recuerda una vez más que, a medida que una sube, la otra baja. El panel de la extrema derecha indica, simplemente, que nosotros podemos lograr siempre una sensibilidad del 100 por 100 si nosotros estamos dispuestos a bajar la especificidad a cero. Como le mostraremos a usted ahora, la ganancia en valor de predicción (probabilidad posprueba de enfermedad) que sigue cambiando de una tabla sencilla a una más compleja puede ser muy grande. Considere dos pacientes que entran en una unidad de cuidados coronarios, con sospecha de infarto de miocardio con probabilidades idénticas de preprueba del 64 por 100, como en la tabla 4.16, donde 230/360 = 64 por 100. Suponga que el primer paciente (A) tiene una CC de 400, y el segundo paciente (B) una CC de 30. En la tabla 4.17 se muestra el efecto de los diferentes cortes sobre la probabilidad posprueba de infarto.

La selección de un corte a 280, mostrado en el panel superior de esta tabla, ayudó a maximizar la información obtenida para el paciente A (cuya CC era 400). La probabilidad de infarto para este paciente se elevó de un valor preprueba del 64 por 100 a un valor posprueba del 99 por 100, y un infarto es virtualmente seguro. Sin embargo, nosotros no aprendimos mucho sobre el paciente B (cuya CC era 30). El cambio en probabilidad fue pequeño, del 64 hasta el 51 por 100. Sin embargo, para el paciente B nosotros aprendimos más en cortes más bajos, y aprendimos el máximo de un corte a 40, como se muestra en el panel inferior de la tabla 4.17. Allí, la probabilidad de infarto de miocardio del paciente B cae del 64 al 2 por 100, y nosotros hemos excluido esta hipótesis diagnóstica.

Así pues, este método de hacerlo con tablas más complejas, nos permite obtener más de las pruebas diagnósticas de lo que nosotros podíamos con tablas individuales más sencillas. Este método también nos ayuda a

Tabla 4.16. Una serie de tablas sencillas a partir de una tabla compleja.

Tabla 4.17. El efecto de diferentes cortes en la probabilidad posprueba de enfermedad.

* Las CC del paciente A = 400 y las del paciente B = 30; la probabilidad preprueba de infarto para ambos pacientes fue 64%.

Tabla 4.18. Una tabla mas compleja de dos pruebas diagnósticas para la estenosis de la arteria coronaria.

Tabla 4.19. El efecto de las diferentes combinaciones de los resultados de dos pruebas sobre la probabilidad posprueba de estenosis de la arteria coronaria*.

*En ambos paneles, la probabilidad preprueba de estenosis de la arteria coronaria es 50%.


comprender la combinación de las pruebas un poquito mejor, tal como se muestra en las tablas 4.18 y 4.19.

Usted puede haberse dado cuenta ya que estas tablas reproducen, usando su nueva comprensión, la tabla 4.13 (todo lo que nosotros hemos hecho es expresar el valor de predicción negativo, como su complemento, la probabilidad posprueba de enfermedad después de un resultado negativo de la prueba). Una vez más, la tabla más compleja nos permite lograr un cambio mayor de probabilidad preprueba a posprueba para los pacientes con resultados extremos de la prueba (tanto la prueba positiva, como la negativa).

Como usted probablemente ha reconocido, los cambios o las diferencias en la prevalencia (probabilidad de enfermedad preprueba) son manejados exactamente como lo fueron con las tablas sencillas. Algo que puede no haber reconocido, sin embargo, ¡es que usted sabe ahora un poquito sobre las curvas COR!

Mire de nuevo a la tabla 4.16. A lo largo de la parte inferior, nosotros hemos indicado la sensibilidad (la tasa PeE, o la tasa PV) y la especificidad (la tasa NeS o la tasa PV) que caracteriza a cada corte.

La tasa NV es, por supuesto, d/(b + d) o (negativos verdaderos) / (positivos falsos + negativos verdaderos). Nosotros podríamos crear, por consiguiente, una tasa complementaria, b/(b + d), y llamarla tasa de positivos falsos o tasa de PF. Y, por supuesto, para cualquier tabla, la tasa de PF más la tasa de NV sumaría 100 por 100. Nosotros podríamos añadir, por consiguiente, otra fila a la tabla 4.16, con las tasas de PF a lo largo de ella, y el resultado se parecería al de la tabla 4.20.

Como era de esperar, comprendiendo que (tasa de PF) = (100 por 100) — (especificidad), las tasas de PV y PF se elevan y caen juntas.

Una curva COR es simplemente un gráfico de las parejas de tasas PV (sensibilidad o tasas de PeE) y las tasas de PF (100 por 100 menos la especificidad, o 100 por 100 menos la tasa de NeS o tasa de NV) que corresponden a cada posible corte para el resultado de la prueba diagnósti- ca. Nosotros hemos trazado tal curva COR para la CC en el infarto de miocardio, que aparece en la figura 4.11. (Para completar, hemos añadido un punto donde tanto la tasa de PV como la de PF están en cero. ¿Qué corte es este?*).

Esta figura suministra una imagen gráfica de las implicaciones de usar diferentes cortes, y tales curvas COR tienen propiedades interesantes. Por

* El corte donde tanto la tasa de PV como la de PF son iguales a cero, se encuentra en algún sitio más allá del resultado de la prueba más extremadamente positiva. Esto en cuanto a completar: hace a la curva ordenada, pero añade poca a la comprensión.


ejemplo, el ángulo superior de la izquierda de la figura 4.11 señala una prueba diagnóstica perfecta: una tasa de PV de 1,00 (todos los pacientes con el trastorno objetivo son detectados) y una tasa de PF de 0,0 (nadie sin el trastorno objetivo es falsamente etiquetado). Se desprende de ello que el punto en una curva COR que está más cercano a este ángulo superior izquierdo es el «mejor» corte en términos de hacer la menor cantidad de equivocaciones cuando la prevalencia está en, o alrededor, del 50 por 100 (esto es, su uso minimiza la suma de positivos falsos más negativos falsos). Usted puede confirmar esto relacionando la figura 4.11 con la tabla 4.16. En la primera, el punto más cercano al ángulo superior izquierdo es el corte en 80 UI de CC. En la tabla 4.16, la suma de las celdas b y c (esto es, las equivocaciones) para este corte es 31; para cualquier otro corte en la tabla 4.16, la suma de las celdas b y c es mayor de 31. Usted puede querer mirar de nuevo la figura 4.7 y observar dónde se cruzan entre sí los histogramas para los pacientes que tienen y que no tienen infarto. Esto es en 80 UI y está diciendo la misma cosa de modo diferente.

Finalmente, otro factor más sobre este ángulo superior izquierdo: es donde la (sensibilidad + especificidad)/2 logra su valor más alto. Por supuesto, es mucho más importante escoger el corte correcto que simplemente minimizar la suma de positivos falsos más negativos falsos, como usted recordará de nuestras discusiones anteriores. Solamente si su paciente sufrió igualmente de un diagnóstico positivo falso y negativo falso, buscaría usted el corte del ángulo superior izquierdo. Si los etiquetados de positivos falsos fueran muy perjudiciales, escogería usted un corte más a la izquierda que minimizara la tasa de positivo falso. Si, por otra parte, los errores de negativos falsos fueran altamente peligrosos, usted escogería un corte que maximizase la tasa de positivo verdadero.

Un último comentario sobre «hacerlo con una tabla más compleja» y las curvas COR resultantes. Esta estrategia puede ser usada para comparar la utilidad de dos signos, síntomas o pruebas diagnósticas diferentes, para

Tabla 4.20. Tasas de PV y PF para los diferentes cortes de CC.

Figura 4.11. Una curva COR para valores CC en el infarto de miocardio.

el mismo trastorno objetivo. Todo lo que usted necesita hacer es trazar sus curvas COR: la que está situada más al «noroeste» es la más exacta*.

Bien, esto es prácticamente todo lo que tenemos que decir sobre «ha-ciéndolo con una tabla más compleja». Es especialmente útil cuando una prueba diagnóstica produce un amplio rango de resultados y cuando su pa-ciente está cerca de uno de los extremos. Lo que usted hace es:

1. Identifique los diversos cortes que pueden ser usados. 2. Rellene una tabla compleja del tipo de la tabla 4.15, mostrando los

números de pacientes en cada nivel que tienen y que no tienen el trastorno objetivo.

3. Haga entonces una tabla sencilla para cada corte, como en la tabla 4.16 y determine su sensibilidad y especificidad en cada uno de ellos.

4. Seleccione el corte que tiene el mayor sentido para los resultados de la prueba de su paciente y proceda como hizo para su cinturón verde.

* Expresado más formalmente, el signo, síntoma o prueba de laboratorio cuya curva COR incluye (abajo y a la derecha) el área más grande es la más exacta.



Si usted ha resuelto con éxito lo precedente, concédase un cinturón azul. Si usted observó intensamente lo que estaba ocurriendo, sin embargo, sospechamos que usted se dio cuenta de que el cinturón azul no es muy útil para los pacientes que están en las zonas medias de los resultados de las pruebas, o para los pacientes con solamente un resultado positivo de una combinación de dos pruebas; sus probabilidades posprueba se tambalean de un lado a otro del 50 por 100, dependiendo de dónde está colocado el corte.

Usted puede resolver este problema empezando el trozo próximo. Im- plica algunas matemáticas, pero usted observará que la aplicación clínica puede hacerse con un sencillo nomograma o en su cabeza.

Trozo # 4: Cinturón marrón: Hacerlo con matemáticas sencillas en su cabeza

Bien venido al cinturón marrón, a aquellos de ustedes que saltaron aquí directamente desde el cinturón amarillo y a aquéllos que han obtenido sus cinturones verde y azul a lo largo del camino. Los tres cinturones precedentes son muy agradables, pero nosotros debemos admitir que son bastante molestos. ¿Quiere usted realmente llevar papel cuadriculado y bloc para apuntes, dondequiera que vaya? Bien, da la casualidad que, una vez que usted ha dominado los principios del cinturón amarillo (o el cinturón verde, o el cinturón azul), está preparado para dar un gran salto hacia adelante, y nosotros le mostraremos aquí cómo lograr esto. Ello implica algunos cálculos más al comienzo, pero una vez que los entienda, usted será capaz de armarse con algunas tablas sencillas (exactamente como las tablas de «valores normales» que usted lleva consigo, probablemente) y conseguir alcanzar una probabilidad posprueba de enfermedad de un paciente, usando simplemente un sencillo nomograma o alguna aritmé- tica mental.

Nosotros empezamos produciendo un índice nuevo de cuan buena es una prueba diagnóstica. Este nuevo índice, el cual es designado «propor- ción de probabilidad», contrasta las proporciones de pacientes con y sin el trastorno objetivo, que presentan un nivel dado del resultado de una prueba diagnóstica (por «nivel dado» nosotros queremos indicar la presencia [o ausencia] de un signo o síntoma, o cualquiera de los niveles del resultado de una prueba diagnóstica, tales como se muestran en la figura 4.3). Como consecuencia de ello, la proporción de probabilidad expresa las posibilidades que un nivel dado del resultado de una prueba diagnóstica cabrían de esperar en un paciente con (en oposición a uno, sin) el trastorno objetivo.


Calculemos algunas proporciones de probabilidad y aprendamos sus propiedades. La tabla 4.21 resume la tabla 4.4 del cinturón verde y le añade proporciones de probabilidad. Debido a que redondear un número como 0,9348 al principio en una serie de cálculos puede deformar notablemente la respuesta final, nosotros hemos mantenido los cuatro decimales en estos cálculos y luego hemos redondeado las respuestas.

La proporción de probabilidad de un resultado positivo de la prueba (80 UI de CC, o por encima) es 7,6, y eso significa que los resultados de CC de este tipo son 7,6 veces más probables que se presenten en los pacientes con infartos que en los pacientes sin infarto. Un examen más detallado de las proporciones que forman esta proporción de probabilidad, debe evocar recuerdos recientes para los poseedores de cinturones verde o azul, ya que la primera proporción (a/[a + c] = 215/230 = 0,9348) es nuestra vieja amiga, la sensibilidad (la tasa de PeE o tasa de PV), y la segunda proporción (b/[b + d] = 16/130 = 0,1231) es 1 menos la especificidad (la tasa de PF).

La proporción de probabilidad para un resultado negativo de la prueba (niveles de CC menores de 80 UI) es 0,07, y eso significa que los resultados de CC de este tipo son menos de una décima tan probables que ocurran en los pacientes con infartos, como en los pacientes sin infarto. Las proporciones que comprenden esta proporción de probabilidades, para una prueba de CC negativa, debería parecer familiar también ya que la primera (c/[a + c] = 15/230 = 0,652) es el complemento de la sensibilidad, la tasa de NF y la segunda (d/[b + d] = 114/130 = 0,8769) es la especificidad (la tasa de NeS o tasa de NV).

Las proporciones de probabilidad poseen tres propiedades, la combina- ción de las cuales convierten al cinturón marrón en una estrategia diagnós- tica muy poderosa. Primero, porque las proporciones que constituyen la proporción de probabilidad son calculadas «verticalmente», como la sensibilidad y la especificidad, las proporciones de probabilidad no necesitan cambiar con los cambios en la prevalencia (o probabilidad preprueba) del trastorno objetivo. En realidad, como usted verá enseguida, estas pueden ser mucho más estables que incluso la sensibilidad o la especificidad, con cambios en la prevalencia. Esto es debido a su segunda propiedad, la opción de calcular las proporciones de probabilidad para diversos niveles del signo, síntoma o resultado de la prueba de laboratorio, más bien que solamente los dos niveles con los que hemos trabajado hasta ahora. La tabla 4.22 muestra esta segunda propiedad en acción.

Esta tabla se deriva de la tabla 4.15, y considera cuatro niveles diferentes de los resultados de CC. Más bien que colapsar estos cuatro niveles en dicotomías individuales «2 x 2», como hicimos en el cinturón azul, no obstante, nosotros podemos preservar los cuatro niveles y asignar-

Tabla 4.21. Cómo se originan las proporciones de probabilidad.

Tabla 4.22. Proporciones de probabilidad para varios niveles del resultado de una prueba diagnóstica.


les una probabilidad a cada uno. Observe cómo el rango de proporciones de probabilidad se ha ampliado dramáticamente desde la tabla 4.21 (un rango de 109 veces, de 0,07-7,6) a la tabla 4.22 (un rango de 5.500 veces, de 0,01-55). ¡Nosotros hemos aumentado enormemente el contenido de la información de nuestros resultados de la prueba diagnóstica! Además, en cierto sentido, nosotros hemos hecho un círculo completo, hemos vuelto a «hacerlo con gráficos» y el cinturón amarillo. El grupo de la parte superior, con resultados de CC de ≥ 280, corresponde al corte y o corte de inclusión del cinturón amarillo y el grupo de la parte inferior con resultados de CC de <40 corresponde al corte x o de exclusión. Al mismo tiempo que aprovechamos estas dos características de «hacerlo con gráficos», el planteamiento de la proporción de probabilidad también salva un importante inconveniente del enfoque del cinturón amarillo: la ambigüedad de los pacientes que están en «tierra de nadie» entre los cortes y y x. El planteamiento de la proporción de probabilidades subdivide estos pacientes y los distingue entre sí muy bien.

Nosotros hemos expresado anteriormente que las proporciones de probabilidad son más estables que la sensibilidad o la especificidad cuando cambia la prevalencia. Esta es la razón de nuestra advertencia anterior, de que si la mezcla (leve frente a grave) de pacientes con el trastorno objetivo varía, cuando varía su prevalencia, la sensibilidad y la especificidad cambiarán, así como los valores de predicción. Debido a que las proporciones de probabilidad pueden ser producidas en «rebanadas» completamente angostas de un resultado de la prueba diagnóstica, ellas serán menos sensibles a tales cambios en la mezcla de los pacientes con el trastorno objetivo.

La tercera propiedad de la proporción de probabilidad es la más deliciosa de todas, porque puede ser usada de un modo poderoso para acortar una lista de hipótesis diagnósticas. Esto es debido a que:

Las probabilidades La proporción de probabilidad Las probabilidades preprueba del x del resultado de la prueba = posprueba trastorno objetivo diagnóstica del trastorno objetivo

Como consecuencia de ello, si usted comienza desde su estimación clínica de las posibilidades* de que su paciente tiene un cierto trastorno objetivo y entonces lleva a cabo una prueba diagnóstica y aplica la

* Los jugadores (e incluso los pronosticadores) pueden evitar la confusión reconociendo que éstos son posibilidades para el trastorno objetivo, en oposición a las posibilidades que nosotros encontramos en la pista de galgos, las cuales son contra que el perro gane la carrera.


proporción de probabilidad que corresponde al resultado de la prueba de su paciente, usted puede calcular nuevas probabilidades posprueba del trastorno objetivo.

Suponga que usted está estudiando un hombre con dolor torácico y juzga que la probabilidad de que él ha tenido un infarto de miocardio es alrededor del 50 por 100 (lo que corresponde a una posibilidad de 50:50 o 1:1). Suponga, además, que su resultado inicial de CC es de 180 UI. Una mirada rápida a la tabla 4.22 confirmará que la proporción de probabilidad para este resultado de CC es 4,4 y usted puede aplicar entonces la tercera propiedad de las proporciones de probabilidad como sigue:

Las posibilidades posprueba pueden ser convertidas en una probabilidad del 81 por 100, y su diagnóstico presunto se está afirmando muy bien.

Este ejemplo subraya tanto el poder diagnóstico de la estrategia de la proporción de probabilidades, como una desventaja importante de su uso. Aunque puede ayudarnos a conseguir el máximo de la prueba diagnóstica que usamos, la necesidad de cambiar de acá para allá entre probabilidades y posibilidades, es, por lo menos, desconcertante y frecuente, y ahuyenta a los clínicos. Nosotros sugerimos dos soluciones. La primera (la cual descubrimos primero en una carta de Fagan [9]), usa un nomograma que evita la necesidad de cambiar de una parte a otra. El nomograma que nosotros usamos aparece en la figura 4.12.

En este nomograma, tanto las posibilidades preprueba como de posprueba, están ya convertidas en sus correspondientes probabilidades (expresadas en porcentajes) y nosotros no necesitamos tropezar con los cálculos. Volviendo a nuestro paciente con dolor torácico, nosotros simplemente colocamos una regla en la probabilidad preprueba del 50 por 100 a la izquierda. Nosotros movemos entonces la regla sobre este anclaje hasta que se alinea con la proporción de probabilidad de 4,4 (un poquito por debajo de 5), en la mitad del nomograma. Mirando a lo largo de la regla, a la derecha, nosotros vemos que la probabilidad posprueba es alrededor del 80 por 100, y nosotros lo hemos hecho todo sin matemáticas o conversio- nes entre probabilidades y posibilidades. Si encuentra esta solución atractiva, usted puede querer fotocopiar la figura 4.12 y llevarla consigo.

La segunda solución del problema de convertir de una parte a otra entre posibilidades y probabilidades, consiste simplemente en aprender cómo hacerlo. Si usted quiere aprender cómo, siga leyendo. Si no, salte a la


Figura 4.12. Un monograma para aplicar las proporciones de probabilidad. (Adaptado de T. J. Fagan. Nomogram for Bayes' theorem. N. Engl. J. Med. [Letter] 293:257, 1975.)

página 149. Para convertir las probabilidades preprueba (expresadas como probabilidades) en posibilidades preprueba, usted divide simplemente la probabilidad por su complemento. Esto es:

Así pues, nuestro paciente de dolor torácico con la probabilidad

preprueba de infarto de miocardio del 50 por 100 tiene una posibilidad


preprueba de 0,50/(1 - 0,50) = 0,50/0,50 = 1. Nosotros hemos calculado las posibilidades preprueba para diversas probabilidades preprueba clínica- mente relevantes y éstas aparecen en la tabla 4.23.

Como usted puede recordar de nuestro paciente con sospecha de infarto de miocardio, la proporción de probabilidad para sus resultados de CC de 180 UI fue 4,4, y 1,0 x 4,4 = 4,4, de modo que sus posibilidades posprueba de tener infarto son 4,4:1. Para convertir una posibilidad posprueba en probabilidad, nosotros la dividimos a ella por sí misma, más uno. Esto es:

Así pues, nuestras posibilidades posprueba de 4,4 es una probabilidad posprueba de 4,4/(4,4 + 1) = 4,4/5,4 = 0,81 ó 81 por 100. Nosotros hemos calculado las probabilidades posprueba para un rango de posibilidades posprueba, y éstas aparecen en la tabla 4.24.

Así, ahora está usted armado con dos modos diferentes de usar la estrategia de proporción de probabilidad, el planteamiento del nomograma y el planteamiento de matemática sencilla. Use el que sea más cómodo para usted.

Tabla 4.23. Convertir probabilidades preprueba en posibilidades.


A medida que más clínicos reconocen el poder de esta estrategia, ellos están pidiendo información a los subespecialistas, radiólogos, anatomopa- tólogos y de laboratorio, sobre las proporciones de probabilidades precisas de los distintos niveles de los diferentes signos, síntomas y pruebas de laboratorio. Nosotros hemos comenzado a hacer un grupo de éstas, y algunas de ellas aparecen en la tabla 4.25.

¿Es todo esto todavía un poquito misterioso? ¿Es difícil para usted ver cómo hemos llegado aquí en el cinturón marrón, partiendo de donde nosotros estábamos en el cinturón verde? Si es así, volvamos y hagamos de nuevo un ejemplo anterior con nuestra nueva estrategia.

Vuelva atrás y mire la tabla 4.6 del cinturón verde, donde la probabilidad preprueba de infarto de miocardio era del 64 por 100 y el valor de

Tabla 4.24. Convertir posibilidades posprueba en probabilidades.


predicción positivo de un resultado de la prueba CC de 80 o más, era del 93 por 100. ¿Conseguiríamos nosotros la misma respuesta con nuestra nueva estrategia?

Nosotros podemos hacerlo bien con el nomograma o con la conversión de acá para allá, entre las probabilidades y las posibilidades. Para hacer lo último, nosotros comenzamos produciendo las posibilidades preprueba a partir de la prevalencia del 64 por 100. Estas posibilidades serían la probabilidad/(l - probabilidad) = 64 por 100/36 por 100 = 1,78/1 (una aproximación apropiada para el uso clínico rutinario sería 2:1, pero nosotros queremos ser pulcros en este ejemplo). A continuación, nosotros necesitamos producir la proporción de probabilidad para un resultado de la prueba CC de 80 o más UI, y lo podemos deducir también de la tabla 4.6. La sensibilidad es la misma que la tasa de PV, y nosotros vemos que ésta es del 93 por 100. La tasa de PF es (100 por 100 — especificidad) o (100 — 80 por 100) o 12 por 100. Así pues, la proporción de probabilidad es la tasa de PV/tasa de PF, o 93/12 por 100, o 7,75.

Si usamos nuestro nomograma nos colocaríamos en una probabilidad preprueba del 54 por 100 y rotaríamos a una proporción de probabilidad del 7,75. Mirando hacia la probabilidad posprueba, vemos que está cerca del 95 por 100, en buen acuerdo con el valor de predicción positivo del 93 por 100. Si nosotros usamos el planteamiento de matemáticas sencillas, multiplicaríamos las posibilidades preprueba de infarto de miocardio, por la proporción de probabilidad de las CC a 80 UI o más. Esto es, 1,78 x 7,75 = 14,8:1. Finalmente, nosotros podemos convertir esta posibilidad posprueba en la probabilidad por posibilidades (posibilidades + 1) = 13,8/14,8 = 0,93. Todos los métodos producen los mismos resultados y nosotros confiamos que usted encontrará esto tranquilizador, así como instructivo.

Usted pudo haber obtenido más o menos la misma respuesta, con algún redondeamiento «tosco pero eficaz». La preprueba de 64/36 por 100 es alrededor de 67/33 por 100, o 2:1. La proporción de probabilidad de 93/12 por 100 es alrededor de 90/10 por 100, y la tabla 4.23 nos muestra que esto se convierte en 9:1. El producto de la posibilidad preprueba y de la proporción de probabilidades, se convierte entonces en 2 x 9 = 18. De nuevo, la tabla 4.24 le dice a usted que esto está entre 91 por 100 (de 10 a 1) y 95 por 100 (de 20 a 1), de modo que usted puede muy bien redondear las posibilidades de la preprueba y la proporción de probabilidad, y hacerlo todo ello con su cabeza (por lo menos después de un poquito de práctica).

Este pequeño ejemplo adicional también le muestra a usted que puede «hacerlo con sencillas matemáticas en su cabeza», incluso cuando los resultados de las pruebas diagnósticas tienen un solo corte. Si a usted le dicen (o puede calcular) la sensibilidad y la especificidad, usted ha conseguí-

Tabla 4.25. Proporciones de probabilidad de algunos síntomas, signos y pruebas de laboratorio.

*E1 patrón oro en paréntesis.


do la tasa de PV y (100 por 100 — la tasa de PF) y usted está listo para la carrera.

Por supuesto, usted está siempre en mejor posición si han sido determinadas las proporciones de probabilidad de los niveles múltiples de los resultados de la prueba diagnóstica. Esto es debido a que, como hemos dicho antes, el grado de anormalidad de un resultado de la prueba puede ser tomado en cuenta solamente con múltiples niveles, cada uno con su propia proporción de probabilidades. Por ejemplo, en la tabla 4.25, una depresión de 1 a 1,49 mm en el segmento ST de un ECG de ejercicio, significa una proporción de probabilidad de estenosis grave de la arteria coronaria de solamente 2:1. Sin embargo, esta proporción de probabilidad salta a 10:1 para depresiones de 2 a 2,49 mm, y se remonta a 40:1 para depresiones mayores de 2,49 mm.

Ahora que usted se está sintiendo cómodo al «hacerlo con sencillas matemáticas en su cabeza», le revelaremos un secreto: usted ha estado aplicando una modificación del «teorema de Bayes», un planteamiento del diagnóstico que es presentado generalmente con toda suerte de símbolos pavorosos y fórmulas complejas. ¡Nosotros no le mostraremos aquí ninguno de estos símbolos o fórmulas, porque usted no los necesita!

La diferencia entre probabilidades preprueba y proporciones de probabilidades, subraya un asunto puesto de manifiesto en el capítulo anterior. Como usted recordará, una estrategia para minimizar el error y el desacuerdo clínico consiste en hacer «en ciego» la valoración de los datos diagnós- ticos crudos. Esto es, aquéllos que interpretan los rayos X, los electrocardiogramas, las biopsias y similares, deben producir, por lo menos en sus interpretaciones iniciales, proporciones de probabilidades para aquellos trastornos objetivos que pueden producir tal imagen o trazado, pero sin otro conocimiento sobre el paciente. Estas proporciones de probabilidad pueden ser aplicadas entonces por el diagnosticador que pidió la prueba a las probabilidades apropiadas y a las probabilidades posprueba generadas (31).

Este planteamiento «ciego» puede resolver el problema diagnóstico en el primer paso y, en cualquier caso, evitará la mayoría de los sesgos descritos en el capítulo 2. Por otra parte, un conocimiento de la hipótesis diagnóstica en consideración puede ser crucial para la ejecución de las radiografías apropiadas, coloraciones especiales u otras variaciones en las pruebas diagnósticas que son requeridas para ciertos trastornos objetivos. En el último caso, la negociación entre el que diagnostica y el laboratorista es esencial. En cualquier caso, conservar separadas las consideraciones de las probabilidades preprueba y las proporciones de probabilidad reducirán el desacuerdo clínico o el error y agudizará nuestro poder diagnóstico.

Ahora vayamos a una ventaja final de «hacerlo con las proporciones de


probabilidad», la capacidad de llevar a cabo secuencias de pruebas diagnós- ticas. La razón por la que usted puede hacer esto tan fácilmente con esta estrategia consiste en que las posibilidades posprueba o probabilidades para una prueba se convierten en las posibilidades preprueba o probabilidad para una segunda prueba diagnóstica independiente.

Como es habitual, nosotros le mostraremos a usted cómo hacer esto con un ejemplo. Digamos que una mujer, de cuarenta y cinco años de edad, llama a la recepcionista de su consulta con una historia de un mes de dolor torácico intermitente, y se le da cita temprana para verle a usted. Como un buen (esto es, típico) diagnosticador hipotético-deductivo, tan pronto como usted oye su principal molestia, forma una «lista corta» mental de posibles explicaciones consistentes en:

1. Algo en la pared torácica, posiblemente relacionado con estrés emocional.

2. Algo en el esófago o tracto gastrointestinal superior. 3. Enfermedad cardiaca coronaria. 4. Cualquier otra cosa (esto es, ninguna de las anteriores).

Ahora, cuando esta mujer de cuarenta y cinco años de edad atraviesa su puerta, su probabilidad preprueba de enfermedad coronaria es solamente del 1 por 100 (por tanto, sus posibilidades preprueba son 0,01/1 — 0,01) = 0,01/0,99 = 0,01:1. A medida que habla con ella sobre su dolor, sin embargo, queda claro que es subesternal, más pesado que doloroso, se irradia hacia abajo por el lado interno del brazo izquierdo, se presenta con el ejercicio físico y se alivia en cuatro a seis minutos de reposo. Ella tiene, en efecto, angor típico y la proporción de probabilidades de enfermedad cardiaca coronaria en presencia de este síntoma es enorme por encima de 100. Así pues, esta primera prueba diagnóstica, una historia cuidadosa, produce un cambio muy grande en su probabilidad de enfermedad de la arteria coronaria.

(Posibilidad preprueba) x (proporción de probabilidades) = (posibilidades posprueba)

y, en este caso:

0,01 x 100 = 1:1

Las posibilidades posprueba pueden ser convertidas en una probabilidad del 50 por 100, calculando (posibilidades/[posibilidades + 1] = 1/2 = 50 por 100) o consultando la tabla 4.24. Alternativamente, usted puede haber hecho todo ello con el nomograma de la figura 4.12.


Habiendo aumentado su probabiliad posprueba de enfermedad de la arteria coronaria al nivel (40 — 60 por 100) en que la mayoría de las pruebas diagnósticas pueden ser muy útiles, usted decide sugerir un ECG de esfuerzo. Ella lo acepta, se somete a la prueba y muestra una depresión de 2,2 mm del segmento ST. La referencia a la tabla 4.25 confirma que este grado de depresión tiene una proporción de probabilidad de 11,1 a 1 (o, para hacerlo más fácil en su cabeza, una proporción aproximada de 10 a 1).

Así pues, su secuencia aparecería ahora como esto:

Con posibilidades posprueba (dos) de 10:1, su probabilidad posprueba es ahora 10/11 ó 91 por 100, y su hipótesis de enfermedad de la arteria coronaria es confirmada*.

Usted puede, por supuesto, hacer lo mismo con el nomograma de la figura 4.12. Tenga cuidado cuando usted obtiene la probabilidad posprueba después de la primera prueba y la coloca como la probabilidad para la segunda prueba.

Este ejemplo tiene una virtud adicional. Mire el tamaño relativo de las proporciones de probabilidad de una historia breve, inmediata, relativamente mal hecha, y una mucho más larga, retardada y un electrocardiograma de ejercicio relativamente caro. No hay competencia. Las proporciones de probabilidades para asuntos clave de la historia y el examen físico, tanto para éste como para la mayoría de otros trastornos objetivos son como el gigante y el enano, observados en la mayoría de las excursiones a través de la alta tecnología.

En cualquier momento que nosotros combinamos varias pruebas diag- nósticas en una secuencia, bien sea por proporciones de probabilidades o por cualquier otra estrategia, nosotros corremos el riesgo de producir una probabilidad posprueba falseada al final de la secuencia. Como de costumbre, esto se muestra mejor con un ejemplo.

Suponga que un paciente con una probabilidad preprueba del 20 por 100, de grave (esto es >70 por 100) estenosis de la arteria coronaria es

* Observe también que si ella hubiera mostrado menos de 0,5 mm de depresión, la propor- ción de probabilidad apropiada sería 0,23 y 1 x 0,23 = 0,23:1 = 19 por 100. Así pues, casi cualquier resultado de su ECG de esfuerzo hubiera sido enormemente útil clínicamente.


sometido a un electrocardiograma de esfuerzo y una angiocardiografía con radionúclidos y presenta resultados positivos para ambas. Si las proporciones de probabilidad para las pruebas de esfuerzo positivas y los estudios de radionúclidos positivos, cuando se consideran individualmente, son del 6,80 y el 2,19, respectivamente: ¿cuál es la probabilidad posprueba de este paciente, de estenosis coronaria grave después de ambas pruebas? ¿Por qué no intenta usted calcular esto por sí mismo? Apunte su respuesta aquí (o en un trozo de papel, si usted está compartiendo este libro). Un consejo: usted debe mirar a la tabla 4.26 (la cual es la tabla 4.12 elaborada) cuando haya terminado.

Nosotros hemos calculado esto mediante cuatro estrategias diferentes. Tres de estas estrategias utilizaron información clave de la tabla 4.26 y presentaron una probabilidad posprueba del 73 por 100 (redondeo de 72,6 por 100). Nosotros confiamos que usted consiguió también esta respuesta. El cuarto modo combinó simplemente las proporciones de probabilidades para cada prueba, tal como se presentó en el texto, y dio una respuesta diferente, 79 por 100 (redondeo de 78,8 por 100). Nosotros confiamos que usted no obtuvo esta cuarta respuesta, porque es equivocada y aunque no está demasiado desviada representa una sobreestimación de la probabilidad posprueba del paciente, que sería mejor que nosotros expliquemos (especialmente si nosotros planeamos reunir una cadena de diversas pruebas diagnósticas, más bien que solamente dos de ellas).

Esta cuarta respuesta, incorrecta, pudo ser obtenida usando, bien un nomograma o un calculador de bolsillo. Usando el nomograma, nosotros colocaríamos la regla en una probabilidad preprueba del 20 por 100, la rotaríamos hacia la probabilidad de la prueba de ejercicio positiva del 6,8, seguiríamos el borde a lo largo hasta una probabilidad posprueba un poquito mayor del 60 por 100. Esto se convierte en la probabilidad preprueba de la segunda prueba, el angiocardiograma de radionúclidos, de modo que nosotros volvemos al lado izquierdo del nomograma y empezamos de nuevo, situando nuestra regla un poquito más arriba del 60 por 100. Rotándolo hacia la probabilidad del angiocardiograma de radionúcli- dos positivo, del 2,19, nosotros podemos seguir a lo largo, hasta la probabilidad posprueba de casi el 80 por 100.

¿Por qué está equivocada esta respuesta? Está equivocada porque ella asume que el resultado de una de las dos pruebas del paciente (es decir, la prueba de esfuerzo) no guarda relación con el resultado de la otra prueba (el angiocardiograma de radionúclidos): esto es, asume que las dos pruebas son independientes. Dicho más precisamente, este cuarto planteamiento incorrecto y su respuesta, asume que el estudio de radionúclidos no es más (o menos) probable que sea positivo, cuando el ECG de esfuerzo es positivo, que cuando el ECG de esfuerzo es negativo.

Tabla 4.26. La combinación de la angiocardiografía de radionúclidos y el ECG de esfuerzo en el diagnóstico de la estenosis de la arteria coronaria.

Panel A: Pacientes con ≥ 70% estenosis

Panel B: Pacientes con < 70% estenosis


Un estudio de la tabla 4.26, revela que esto no es así. Las dos pruebas diagnósticas no son independientes en el panel A (donde todos los pacientes tienen ^70 por 100 de estenosis de la arteria coronaria), debido a que el estudio de radionúclidos (resumido a la derecha de la tabla 2 x 2), es en realidad, mucho más probable que sea positivo (sensibilidad del estudio de radionúclidos = 92,3 por 100), cuando el ECG de esfuerzo es positivo, que cuando el ECG de esfuerzo es negativo (sensibilidad del estudio de radionúclidos = 69,7 por 100).

Las dos pruebas diagnósticas no son independientes en el panel B (donde todos los pacientes tienen <70 por 100 de estenosis) tampoco. El estudio de radionúclidos es mucho más probable que sea negativo (especificidad del estudio de radionúclidos = 64 por 100) cuando el ECG de esfuerzo es negativo, que cuando el ECG de esfuerzo es positivo (especificidad del estudio de radionúclidos = 40/9 por 100).

Así pues, los pacientes que son positivos en una de estas pruebas son probablemente positivos en la otra también, y los pacientes que son negativos en una prueba es probable que sean negativos en la otra también. Los resultados de las pruebas son dependientes y nosotros hemos decidido llamar a esta clase de dependencia, mostrada en la tabla 4.26, concordancia.

¿Cómo conseguimos nosotros las otras tres respuestas, las cuales usaron la tabla 4.26 de una manera u otra? El primer modo, simplemente reorganizó la información de la tabla 4.26 en una sencilla tabla, como se muestra en la tabla 4.27 (la que alguno de nosotros encontró antes en la tabla 4.13).

El panel A de la tabla 4.26 suministra información sobre 500 pacientes con estenosis de la arteria coronaria ^70 por 100; 276 tenían resultados positivos para ambas pruebas y, por consiguiente, van a la celda a de la tabla 4.27, con todo el resto, yendo a la celda c. El panel B de la tabla 4.26 suministra información sobré 500 pacientes con estenosis coronaria <70 por 100; solamente 26 tenían resultados positivos para ambas pruebas y, por consiguiente, van a la celda b de la tabla 4.27, y todo el resto va a la celda d. Nosotros podemos calcular entonces la proporción de probabilidades por tener ambas pruebas positivas, a partir de los datos que tienen presente la concordancia entre estas dos pruebas y que resulta ser 10,6. Nosotros podemos usar ahora el nomograma como antes, situando nuestra regla en el 20 por 100, rotándolo a una proporción de probabilidad exactamente por encima de 10 y mirando a todo lo largo hacia una probabilidad posprueba justamente por encima del 70 por 100.

La segunda y tercera forma de contestar esta cuestión calculó las proporciones de probabilidad para la segunda prueba, dado el resultado de la primera prueba y también usó información de la tabla 4.26. La pro- ducción de estas proporciones de probabilidad se muestra en la tabla 4.28.


Tabla 4.27. Cuando dos pruebas convergentes para estenosis coronaria son positivas.

Tabla 4.28. Proporciones de probabilidad para la segunda de un par de pruebas diagnósticas, dados los resultados de la primera prueba.

Probabilidad preprueba #1 x PP de la primera prueba (como una prueba independiente) = probabilidad posprueba # 1.

Probabilidad preprueba #2 x PP de la segunda prueba (dados los resultados de la primera prueba) = probabilidad posprueba # 2.


Los resultados de esta tabla coinciden con nuestra intuición; ¿no es así? La proporción de probabilidad para un resultado positivo de cualquier prueba es más baja cuando la otra prueba ha producido ya un resultado positivo. Nosotros podemos usar estos resultados con nuestro nomograma. Colocando nuestra regla en el 20 por 100, la rotamos hacia la proporción de probabilidad de un ECG de esfuerzo positivo de 6,80 (dado que nosotros no estamos teniendo en cuenta todavía el resultado del estudio de radionúclidos, usamos la proporción de probabilidad para un ECG de esfuerzo positivo cuando es considerado como una prueba independiente) y miramos hacia una probabilidad posprueba justamente por encima del 60 por 100. Volviéndola a colocar en una probabilidad preprueba de justamente por encima del 60 por 100, nosotros rotamos la regla hacia la proporción de probabilidad para un estudio de radionúclidos positivo, dado que el ECG de esfuerzo ya fue positivo del 1,56. Mirando a lo largo de nuestra regla, encontramos ahora una probabilidad posprueba de justamente por encima del 70 por 100.

¿Conseguiríamos nosotros un resultado similar si comenzamos con el estudio de radionúclidos positivos (como una prueba independiente) e incorporamos entonces el ECG de esfuerzo positivo usando la proporción de probabilidad para el último que aplicamos cuando el estudio de radionúclidos fue positivo? ¿Por qué no lo intenta usted y lo vemos?

Algunos cálculos rápidos nos mostrarán, en efecto, que las tres respuestas que usa la tabla 4.26, son de algún modo equivalentes.

1. ¿Cuál es la proporción de probabilidad para ambas pruebas positivas, producidas a partir de la tabla 4.27? Es 10,6.

2. ¿Cuál es la proporción de probabilidad para ambas pruebas positivas en la tabla 4.28, cuando el ECG de esfuerzo es tratado como una prueba independiente y el estudio de radionúclidos toma en consideración el ECG de esfuerzo? ¡Es 6,80 x 1,56 = 10,6!

3. ¿Cuál es la proporción de probabilidad para ambas pruebas positivas en la tabla 4.28, cuando el estudio de radionúclidos es tratado como una prueba independiente y el ECG de esfuerzo tiene presente el resultado del estudio de radionúclidos? ¡Es 2,19 x 4,84 = 10,6!

Dos cuestiones finales sobre la independencia y la convergencia coloca- rán lo que antecede en un marco práctico de referencia. Primero, ¿importa realmente la convergencia? En el ejemplo con el que nosotros hemos trabajado, todo nuestro esfuerzo extra resultó en exponer una sobreestima- ción de la probabilidad posprueba por solamente el 6 por 100 (o una sobreestimación proporcional del 6/73 por 100 = 0,08). En realidad, la convergencia no es a menudo un problema con cadenas cortas de dos o tres pruebas diagnósticas, pero puede producir distorsiones clínicamente signifi-


cativas con cadenas más largas. Por supuesto, la convergencia es un problema potencial, no importa cuál sea la estrategia que nosotros usamos para evaluar los datos diagnósticos, y los clínicos experimentados a menudo se manejan bien sobre una base intuitiva. Todo lo que nosotros hemos hecho aquí, una vez más, es buscar la ciencia del arte de la medicina y ver cómo puede ser usada para producir una solución para un problema común.

La segunda cuestión práctica sobre la convergencia es: ¿cómo decide usted cuándo es importante? El mejor modo para decidir consiste en encontrar datos como los de la tabla 4.26, que realmente le dicen a usted si existe convergencia y cuánta. Los artículos que presentan este tipo de datos son raros (aunque quizás van en aumento) y, en su ausencia, usted tendrá que confiar en su propia experiencia; cuando usted observa que su «alta probabilidad posprueba» de diagnóstico está equivocada, usted debe parar y pensar. Asumiendo que usted está usando el nomograma correctamente y no está haciendo errores de cálculos y que su pericia clínica y sus facilidades diagnósticas locales son de calidad razonable, cuando sus «altas probabilidades posprueba» de diagnóstico están equivocadas, usted, o bien ha sobreestimado las probabilidades preprueba de estos pacientes, o ha usado proporciones de probabilidad falsamente infladas. Si sus probabilidades preprueba están sobre terreno firme (esto es, de acuerdo con los informes publicados de alta calidad), usted debe examinar una supuesta deformación de sus proporciones de probabilidad mediante los efectos de una convergencia no descubierta. Una vez más, una busca de la literatura relevante, es apropiada.

Ya es suficiente sobre los problemas que surgen cuando nosotros usamos el planteamiento de la proporción de probabilidad. Ellos son problemas universales que nos afectan independientemente de cómo plan- teamos nosotros los datos diagnósticos y la estrategia de la proporción de probabilidad, simplemente los expone para su reconocimiento y estudio. Así pues, instruye e informa a aquéllos que las usan y nosotros prevemos que las proporciones de probabilidad reemplazarán pronto a la sensibilidad, la especificidad y todo eso.

Hacerlo con proporciones de probabilidad se ajusta muy bien con nuestras opiniones clínicas sobre la utilidad. Logrando el máximo del rango completo de resultados de las pruebas diagnósticas (distintos niveles, cada uno con su propia proporción de probabilidad, más bien que un corte único y una proporción única) y permitiéndonos conservar la pista de la probabilidad que tiene un paciente del trastorno objetivo en cada punto a lo largo de la secuencia diagnóstica, podemos llevar a los pacientes a probabilidades extraordinariamente altas o extraordinariamente bajas. Un resultado muy útil de esto consiste en que reduce claramente el número de


pacientes positivos falsos (que sufren los hondazos del etiquetado y las flechas de la terapia innecesaria) y los pacientes negativos falsos (que pierden su oportunidad diagnóstica y, posiblemente, de terapia eficaz).

En resumen, para interpretar los signos, síntomas y pruebas de laboratorio con la estrategia de proporción de probabilidad:

1. Para los trastornos objetivos que son importantes en su práctica, busque (en la literatura o en los expertos clínicos o de laboratorio que lo deben saber) las proporciones de probabilidad para: (a) síntomas y signos claves; (b) diversos niveles (más bien que solamente el positivo y el negativo) de los resultados de las pruebas diagnósticas; y (c) combinaciones de las pruebas diagnósticas (de modo que usted pueda decidir si la convergencia es probable que sea un asunto importante).

2. Identifique, cuando sea factible, las secuencias lógicas de las pruebas diagnósticas.

3. Estime la probabilidad preprueba de enfermedad de un paciente individual y, usando bien el nomograma o las fórmulas de conver- sión, aplique la proporción de probabilidad que corresponde al resultado de la primera prueba diagnóstica.

4. Recordando que las posibilidades posprueba o probabilidades de la primera prueba se convierten en las posibilidades preprueba o probabilidades para la siguiente prueba diagnóstica, repita el proceso para todos los síntomas, signos y estudios de laboratorio pertinentes que se relacionen con su trastorno objetivo, corrigiendo la convergencia cuando sea necesario.

Y eso es todo. Si puede usar esta estrategia, concédase un cinturón marrón y reconozca que usted es más sofisticado ahora en la interpretación de las pruebas diagnósticas que la gran mayoría de sus maestros.

Casi todo lo que queda ahora son algunas estrategias más bien complejas que combinan el diagnóstico y la terapia, cuantifican nuestras ideas todavía no medidas sobre la utilidad, y necesita por lo menos un calculador de bolsillo para realizarlo. Debido a que ellas nos ayudan a tratar con situaciones diagnósticas difíciles, ellas pueden ser extraordinariamente útiles en cada campo de la medicina. Si usted quiere conocerlas, siga al cinturón negro.

Trozo #5: Cinturón negro: Hacerlo con un calculador de bolsillo

La mayoría de las decisiones diagnósticas pueden ser hechas con uno de los trozos previos. Si tiene suerte, el síntoma, signo o resultado de laboratorio


que obtiene será patognomónico para el trastorno objetivo (esto es, su especificidad es del 100 por 100) y todo lo que usted necesitará es un cinturón amarillo («hacerlo con gráficos»).

En otras situaciones diagnósticas usted será capaz de usar sus cinturones verde, azul o marrón, para emplear secuencias de signos, síntomas o pruebas de laboratorio, para producir probabilidad preprueba de la prueba diagnóstica final en el rango del 40 al 60 por 100, en que la prueba final puede, o bien hacer el diagnóstico o bien descartarlo eficazmente.

Por otra parte, en muchas situaciones diagnósticas, el precio que paga un paciente por su diagnóstico equivocado es mucho más alto en una dirección (por ejemplo, un diagnóstico positivo falso de un trastorno objetivo implacable, intratable, en un paciente que no lo tiene) que en la otra (por ejemplo, un documento de buena salud de negativo falso en un paciente que tiene el trastorno objetivo implacable e intratable). Usted puede, en tales casos, escoger un corte que minimiza el daño hecho, reduciendo los positivos falsos a cero, o casi a cero.

Las decisiones diagnósticas en ocasiones no son tan fáciles, sin embargo, y pueden no ser resueltas con lo que usted ha aprendido hasta ahora. Tanto los positivos falsos como los negativos falsos pueden sufrir hasta el mismo grado, y la prueba diagnóstica que usted está considerando puede ser peligrosa o dolorosa. Además, es imposible a veces mantener todas estas consideraciones en la mente simultáneamente, y las discusiones clínicas de tales dilemas pueden llegar a ser riñas improductivas.

Este trozo final le introducirá en los rudimentos de una estrategia diagnóstica para hacer frente a estos raros, pero complicados problemas diagnósticos. La estrategia se llama análisis de la decisión y puede ser definida en un contexto clínico, como: un método de describir los problemas clínicos complejos de una forma explícita, identificando las líneas de acción disponibles (tanto diagnóstica, como de tratamiento), valorando la probabilidad y el valor (o utilidad) de todos los resultados posibles, y haciendo entonces un simple cálculo para escoger la línea de acción óptima. Para intentar comprender esta estrategia, nosotros hemos aprendido mucho de los escritos de McNeil, Pauker, Kassirer, Schwartz y Wolfe (22, 26, 27, 31), modificado por las notas aleccionadoras de Ransohoff y Peinstein (30), y explorado en algún detalle en un libro editado por Weinstein y Fineberg (36).

Como han descrito Pauker y Kassirer (26), la aplicación del análisis de decisión implica seis pasos y, como es costumbre, nosotros los introduciremos con un ejemplo. Debido a que algunos de ustedes están escocidos todavía sobre nuestra decisión de abstenerse de hacer un ECG de esfuerzo en el paciente B del panel B de la tabla 4.10, volvamos a reconsiderarle.

Como puede recordar, éste era un hombre de treinta y cinco años de


edad con «acedías» durante algunos años, sin factores de riesgo coronarios y una historia de seis semanas de dolor torácico profundo, opresión sin relación con el ejercicio, hacia la parte baja del esternón y el epigastrio, generalmente irradiándose a la espalda y que se presentaba más probablemente cuando él se tumbaba después de un comida intensa. El tiene un examen físico negativo y usted sitúa el espasmo esofágico a la cabeza de sus hipótesis diagnósticas, juzgando su probabilidad de estenosis de la arteria coronaria significativa en el 5 por 100.

La sensibilidad y la especificidad del ECG de esfuerzo son del 60 y 91 por 100, respectivamente, y la tabla 4.29 resume los resultados de tales pruebas en los pacientes en los cuales la prevalencia (probabilidad preprueba) de estenosis de la arteria coronaria significativa es del 5 por 100.

Estos son los seis pasos del análisis de decisión que se aplican a este problema diagnóstico.

PASO 1. CREAR UN «ÁRBOL DE DECISIÓN» O MAPA DE TODAS LAS LINEAS DE ACCIÓN PERTINENTES Y SUS CONSECUENCIAS

En el caso presente, nosotros podíamos enviarle a un ECG de esfuerzo o negárselo. Si nosotros lo retenemos, fallaremos en diagnosticar la estenosis coronaria significativa el 5 por 100 de las veces, pero actuaremos correctamente descartando esta hipótesis diagnóstica en el 95 por 100 de las veces. Si nosotros le enviamos para un ECG de esfuerzo, él puede volver con resultado positivo o negativo. Refiriéndonos a la tabla 4.26, si él vuelve

Tabla 4.29. Resultados de la electrocardiografía de esfuerzo cuando la probabilidad preprueba de estenosis de la arteria coronaria significativa es 5 %.


Figura 4.13. Un árbol de decisión para la electrocardiografía de esfuerzo.

como positivo, podía ser un positivo verdadero (celda a: él tiene estenosis coronaria significativa) o positivo falso (celda b: él hubiera sido etiquetado con una enfermedad que no tiene). Si el ECG de esfuerzo viene como negativo puede ser un negativo verdadero (celda d: nosotros le hemos descartado correctamene la estenosis coronaria significativa) o un negativo falso (celda c: nosotros no hemos descubierto una estenosis significativa). Estos cursos de acción y sus consecuencias se muestran en el árbol de decisión de la figura 4.13.

Este árbol de decisión proyecta las opciones y los resultados que acabamos de discutir. En este (y otros) árbol de decisión, los cuadrados representan elecciones clínicas entre diferentes líneas de acción (nodulos de decisión) y los círculos (nodulos de oportunidad) indican oportunidades de acontecimientos (las pruebas son positivas o negativas; los pacientes tienen o no tienen el trastorno objetivo). Nosotros podemos ir al paso siguiente.

PASO 2. ASIGNAR PROBABILIDADES A LAS RAMAS QUE BROTEN EN CADA «NODULO DE OPORTUNIDAD»

En este ejemplo, nosotros podemos asignar probabilidades a todos los nodulos, examinando cuidadosamente la tabla 4.29. Las ramas del nódulo de oportunidad B reflejan simplemente la prevalencia de estenosis significativa ([a + c]/ ∑ = 0,05) y su complemento. Aquéllas que brotan del nódulo


Figura 4.14. esfuerzo.

Un árbol de decisión con brotes para la electrocardiografía de

de oportunidades Al, son las proporciones de tales pacientes que tendrán resultados positivos [ ]( )/ 116 /1.000 0,12a b+ = =∑ y negativos

[ ]( )/ 884 /1.000 0,88c d+ = =∑ . Las ramas que brotan del nódulo de oportunidad A2 son las proporciones de aquellos pacientes con ECG de esfuerzo positivo, que tienen [ ]( )/ 30 /116 0, 26a a b+ = = y que no tienen

[ ]( )/ 86 /116 0,74b a b+ = = estenosis significativas y aquéllas que brotan del nódulo de oportunidad A3, las proporciones de pacientes con pruebas negativas que tienen [ ]( )/ 20 / 884 0,02c c d+ = = y que no tienen

[ ]( )/ 864 / 884 0,98d c d+ = = estenosis significativa. Estas probabilidades han sido añadidas a nuestro árbol de decisión y el resultado se muestra en la figura 4.14. Nosotros estamos dispuestos ahora para el tercer paso del análisis de decisión.

PASO 3. ASIGNAR UTILIDADES A CADA RESULTADO POTENCIAL MOSTRADO EN EL ÁRBOL DE DECISIÓN

Los clínicos, los pacientes e incluso los directores de hospital coinciden en que algunos resultados de salud son mejores que otros. El fruto de su calidad y cantidad de vida los hace preferibles a otros resultados y en el análisis de decisión nos referimos a este producto de calidad x cantidad, como «utilidad» (aunque usted puede preferir considerarlo como «valor» o


«valía»). Por supuesto, nosotros pensamos ya en estos términos al hacer la mayoría de nuestras decisiones clínicas. Todo lo que requiere de nosotros el análisis de decisión, es hacer todo lo posible para cuantificar las utilidades de los diferentes resultados del árbol de decisión en una escala común.

El modo más fácil de comenzar este proceso consiste en clasificar los resultados de mejor a peor. En nuestro ejemplo, nosotros creemos que usted estaría de acuerdo con la siguiente clasificación:

Mejor 1. Estenosis excluida: El paciente está libre de estenosis grave y no ha sido etiquetado.

2. Estenosis mal diagnosticada: El paciente está libre de estenosis grave, pero ha sido etiquetado y debe sufrir por esa información y los riesgos de cualquier terapia subsiguiente.

3. Estenosis diagnosticada: El paciente tiene estenosis grave, y lo sabe, pero puede beneficiarse de la terapia eficaz.

Peor 4. Estenosis fallida: El paciente tiene estenosis grave, pero ésta no ha sido descubierta y él no recibirá terapia eficaz.

Después de clasificar los resultados, nosotros procedemos a asignar los valores numéricos, y aquí es donde el análisis de decisión se hace difícil, no porque es artificial (porque nosotros estamos asignando constantemente utilidades, siempre que tratamos con los pacientes), sino porque ello nos fuerza a ser explícito al asignar estas utilidades.

En circunstancias ideales, nosotros podemos ir a la literatura clínica y averiguar datos, tanto sobre la cantidad (tasas de supervivencia), como la calidad (morbilidad, incapacidad, etc.) de la vida, para los resultados al final del árbol y los dos ejemplos subsiguientes en este trozo harán eso. Mejor aún, nosotros podríamos determinar estas utilidades desde la perspectiva del paciente y hacer que el análisis de la decisión sirva al paciente. Con respecto a este ejemplo inicial, atajemos este proceso y aceptemos que las utilidades que nosotros hemos desarrollado aparecen como esto:

1. Estenosis excluida = 1,00. 2. Estenosis mal diagnosticada = 0,75. 3. Estenosis diagnosticada = 0,50. 4. Estenosis fallida = 0,25.

Nosotros hemos añadido estas utilidades a nuestro árbol de decisión y él aparece ahora como la figura 4.15. Ahora estamos listos para el paso próximo, y aquí es donde llegan las matemáticas.


Figura 4.15. Un árbol de decisión floreciente para la electrocardiografía de esfuerzo.

PASO 4. COMBINAR LAS PROBABILIDADES Y LAS UTILIDADES PARA CADA NODULO EN EL ÁRBOL DE DECISIÓN

Esto está hecho de derecha a izquierda, por un proceso de multiplicación y suma, conocido como «plegarse atrás». En el nódulo A2, esto consiste en multiplicar la probabilidad de estenosis diagnosticada por su utilidad (0,26 x 0,50 = 0,130) y la probabilidad de estenosis mal diagnosticada por su utilidad (0,74 x 0,75 = 0,555) y añadiendo entonces estos productos (0,130 + 0,555 = 0,685) y asignando esta «utilidad esperada» al nódulo A2. Para el nódulo A3, los correspondientes productos son para la estenosis fallida (0,02 x 0,25 = 0,005), y para la estenosis excluida (0,98 x 1,00 = 0,980) y su suma (0,005 + 0,980 = 0,985) es asignada al nódulo A3.

Nosotros podemos efectuar este plegarse atrás un paso más, multiplicando la utilidad esperada para el nódulo A2, por la probabilidad asignada a la rama superior que brota del nódulo Al (0,685 x 0,12 = 0,082), multiplicando la utilidad esperada del nódulo A3 por la probabilidad asignada a la rama inferior que sale del nódulo Al (0,985 x 0,88 = 0,867) y añadiendo estos dos productos (0,082 + 0,867 = 0,949). Esta suma, 0,949, es la utilidad esperada para la decisión completa de enviar a los pacientes como éste al ECG de esfuerzo.

La utilidad esperada en la decisión de no enviar a tales pacientes a ECG de esfuerzo es la suma de los productos de las probabilidades, y las utilidades asociadas con el nódulo B. Para la estenosis fallida, esto es (0,05


Figura 4.16. Un árbol de decisión con frutos para la electrocardiografía de esfuerzo.

x 0,25 = 0,012) y para la estenosis excluida (0,95 x 1,0 = 0,950); su suma es (0,012 + 0,950 = 0,962), y 0,962 es la utilidad esperada para el nódulo B. Todo este plegarse atrás ha sido añadido como «globos» a nuestro árbol de decisión y el resultado aparece en la figura 4.16.

PASO 5. ESCOGER LA DECISIÓN QUE CONDUCE A LA UTILIDAD ESPERADA MAS ELEVADA

En nuestro ejemplo, la decisión de enviar a tales pacientes a los ECG de esfuerzo conducen a una utilidad esperada de 0,949, mientras que la decisión de no enviar a tales pacientes a los ECG de esfuerzo conduce a una utilidad esperada de 0,962; así pues, tales pacientes están en mejor posición si nosotros no los sometemos a electrocardiografía de esfuerzo.

Nosotros no hemos terminado todavía, sin embargo, ya que hay un paso vital más.

PASO 6. PRUEBE SU DECISIÓN EN CUANTO A SU VULNERABILIDAD A LOS CAMBIOS CLÍNICAMENTE PRUDENTES DE LAS PROBABILIDADES Y LAS UTILIDADES

¿Rechazaríamos nosotros aún la electrocardiografía de esfuerzo, si la probabilidad preprueba del paciente era del 10 por 100, en vez del 5 por


100? ¿Si la utilidad del resultado de la estenosis mal diagnosticada era del 0,90, en vez del 0,75? ¿Si nosotros incluimos un riesgo pequeño (0,01 por 100), pero terrible (utilidad = 0,0), de morir durante la electrocardiografía de esfuerzo?*.

Ningún análisis de decisión es completo hasta que usted ha examinado si él resiste los cambios verosímiles de las probabilidades y utilidades. Si lo hace, la línea de acción preferida está claramente reforzada. Si, por el contrario, los cambios verosímiles en las probabilidades o utilidades cambian la decisión, o si las utilidades esperadas de las líneas alternativas de acción se convierten en tan cercanos entre sí que su diferencia se juzga trivial, usted está en una situación de «echar a cara o cruz» en la cual no hay diferencia en lo que haga usted.

Los clínicos con amplia experiencia en aplicar análisis de decisión a problemas clínicos difíciles han documentado que un sexto de ellas acaban en «echar a cara o cruz» (18). Dado que esta estrategia está generalmente reservada para decisiones realmente difíciles, esta tasa relativamente alta de «tirar a cara o cruz» no debería sorprendernos. Por nuestra parte, nosotros estamos más impresionados por la capacidad del análisis de decisión de manejar cinco sextos de decisiones difíciles, que por su fallo en resolver el sexto que son insolubles.

El ejemplo precedente suministra los pasos básicos en el análisis de decisión y deberían ayudarnos a establecerlo y aplicarlo en diversas situaciones diagnósticas. Como usted puede ver, es muy útil al decidir si llevar a cabo una prueba diagnóstica y un calculador de bolsillo (o regla de cálculo o ábaco) puede resolver la mayor parte de la molestia y el tiempo de los cálculos.

Cerraremos este trozo con dos ejemplos más que extienden el planteamiento del análisis de decisión. El primero, le permite a usted definir las probabilidades preprueba específicas en las cuales debe cambiar sus decisiones de diagnóstico y tratamiento, y el segundo suministra una visión más sofisticada de las utilidades.

El planteamiento del «umbral» usa el análisis de decisión para ayudar a las decisiones sobre si llevar a cabo pruebas diagnósticas (y ser guiados por

* Usted puede querer darle a la manivela a éstos, y decidir por sí mismo. Cuando nosotros los calculamos, resultaron como sigue:

Prevalencia 10 por 100

Utilidad de la estenosis mal diagnosticada — 0,9

Pequeño riesgo de morir durante el ECG de esfuerzo

nódulo A 0,918

0,962

Sólo puede caer

nódulo B 0,925 0,962

Sin cambio

Decisión No enviar ¡Echar a cara o cruz! No enviar


Figura 4.17. Probabilidad preprueba de enfermedad y decisiones sobre si efectuar pruebas o tratar.

ellas), por un lado, o si tomar decisiones terapéuticas sin ellas. Esta estrategia, sugerida por Pauker y Kassirer (27), identifica dos probabilidades preprueba y, de ese modo, tres decisiones clínicas como muestra la figura 4.17.

En esta figura vemos que si el clínico juzga que la probabilidad preprueba es menor que el corte A (llamado el «umbral de prueba»), es improbable que el paciente tenga el trastorno objetivo, y ningún resultado de la prueba diagnóstica alteraría apreciablemente esta probabilidad; por consiguiente, nosotros no deberíamos tratar, ni siquiera hacer pruebas, al paciente. De modo similar, si la probabilidad preprueba se juzga que es mayor que el corte B (llamado el «umbral de tratamiento de prueba»), nosotros debemos suponer que el paciente tiene el trastorno objetivo y aplicarle el tratamiento. Es solamente cuando la probabilidad preprueba se juzga que cae entre los cortes A y B, que nosotros deberíamos hacer la prueba al paciente y tratarlo sobre la base del resultado de esta prueba.

Pauker y Kassirer desarrollaron una estrategia para definir los cortes A y B, basado en la exactitud de la prueba diagnóstica relevante y también sobre la utilidad del manejo de los pacientes con y sin el trastorno objetivo. Ellos empiezan por definir sus términos:

Beneficio de tratamiento apropiado = ganancia media de la utilidad (beneficios menos riesgos) entre los pacientes con el trastorno objetivo que son tratados correctamente.

Riesgo de tratamiento inapropiado = pérdida media de la utilidad entre los pacientes que no tienen el trastorno objetivo y son tratados erróneamente.


Riesgo de la prueba diagnóstica = pérdida media en la utilidad por las complicaciones graves del procedimiento diagnóstico.

Ellos mostraron entonces que la prevalencia (probabilidad preprueba o probabilidad anterior) de la enfermedad que corresponde al corte A es: Corte A = Umbral de prueba

Para mostrar cómo actúa este procedimiento, ellos presentan a un hombre de sesenta años de edad con dolor epigástrico, hematemesis y un tránsito de bario que muestra una úlcera de 2 cm en la curvatura mayor del estómago. Sus clínicos juzgan la probabilidad de que él tiene un cáncer de estómago de 0,10 y deben decidir si hacerle una gastroscopia. En este paciente, entonces, el trastorno objetivo es cáncer de estómago, cuyo tratamieno es la cirugía y la prueba diagnóstica relevante es la gastroscopia (y citología de cepillado). Las opciones son:

1. Considerar que la úlcera es benigna, no hacer la gastroscopia, y no operar.

2. Gastroscopia y operar si los resultados son positivos. 3. Considerar que la úlcera es maligna, no hacer gastroscopia y operar

enseguida. La medición de la utilidad que ellos escogieron fue la mortalidad. Las

revisiones de la literatura pertinente indicaron una media de un 33 por 100 de ganancia en las tasas de supervivencia relativa de pacientes de cáncer gástrico operados precozmente (con enfermedad local), frente a posteriormente (con afectación regional) y esto se tomó como la ganancia en utilidad del «beneficio de tratamiento apropiado». La mortalidad quirúrgica de la laparotomía en un hombre de sesenta años se juzgó que era del 2 por 100, y esto se escogió como la pérdida en la utilidad del «riesgo de tratamiento inapropiado». Finalmente, el 0,005 por 100 de los pacientes que se someten a gastroscopia mueren como resultado de la prueba diagnóstica, y esto constituye el «riesgo de la prueba diagnóstica».

y el corte B es:


La sensibilidad y especificidad de la gastroscopia, más biopsia de cepillado para el cáncer gástrico, se juzgó que era del 96 y 98 por 100, respectivamente.

Los factores podían entonces ser resumidos: Beneficio de tratamiento apropiado = 0,33. Riesgo de tratamiento inapropiado = 0,02. Riesgo de la prueba diagnóstica = 0,00005. Tasa de PV = 0,96. Tasa de NF = 0,04. Tasa de PF = 0,02. Tasa de NV = 0,98.

De lo que antecede, los cortes pudieron ser calculados:

Corte A = Umbral de prueba

Corte B = Umbral de tratamiento de prueba


Así pues, el valor extraordinariamente bajo del corte A (umbral de prueba) indica que si los clínicos que cuidan a tal paciente tenían siquiera la más leve sospecha de cáncer gástrico, la opción de ignorarlo y olvidarse de la gastroscopia era simplemente inapropiado. Por otra parte, si estos clínicos juzgaron que la probabilidad preprueba de cáncer de estómago excedía el 0,60 en el corte B (umbral de tratamiento de prueba) ellos no necesitan preocuparse con la gastroscopia, sino ir directamente a cirugía. Dado que los clínicos que cuidan al paciente de este ejemplo juzgaron que la probabilidad preprueba de cáncer gástrico era de 0,10, un punto que está entre los cortes A y B, la opción apropiada consiste en proceder a la gastroscopia y ser guiados por sus resultados.

Lo que antecede es un análisis elaborado, pero a nuestro juicio planteamientos de este tipo nos ayudarán y nuestros pacientes obtendrán el beneficio máximo de las pruebas diagnósticas que tienen riesgo o no están ampliamente disponibles.

El ejemplo final plantea nuestra sofisticación en cuanto a pensar sobre la supervivencia, indicando que el futuro inmediato es más importante para los pacientes (esto es, tiene una utilidad mayor) que el futuro distante. Aunque todos nosotros reconocemos probablemente que esto es así, ello tiene un efecto importante sobre algunas de nuestras decisiones diagnósti- cas, como mostraron McNeil y Pauker (22).

Cuando McNeil entrevistó a los pacientes con carcinoma broncogénico y determinó las utilidades, tanto de supervivencia a corto, como a largo plazo, fue documentado que ellos consideraban lo primero como mucho más valioso. Esto se muestra en la figura 4.18.

El eje vertical de esta figura es la utilidad, y el horizontal representa los espacios de vida garantizados de 0 (muerte ahora) a veinticinco años (la esperanza de vida media del paciente más joven del estudio, si él fuera curado de su cáncer de pulmón). A estos pacientes se les mostró una serie de jugadas, tales como las representadas en la esquina inferior de la izquierda de la figura 4.18, y fueron preguntados que identificaran el periodo de supervivencia garantizada (como EC o «equivalente de certeza»), que era, en su opinión, equivalente a las oportunidades 50-50 de curación total por la cirugía inmediata (la cual les daría a ellos una esperanza de vida de veinticinco años), o muerte durante o poco después de su operación. Variando la duración de la esperanza de vida después de la curación quirúrgica, fue posible construir la curva superior que se muestra aquí. Si la supervivencia a corto y a largo plazo tuviera la misma utilidad, las utilidades de estos pacientes hubieran estado tendidas a lo largo de la línea recta. Sin embargo, esto no fue el caso. Estos pacientes prefirieron una supervivencia a corto plazo a la supervivencia a largo plazo, y sus utilidades se elevaron por encima de la diagonal de 45 grados, y después


Figura 4.18. La utilidad de la supervivencia a corto plazo, versus, largo plazo para los pacientes con carcinoma broncogénico. (De B. J. McNeil y S. G. Pauker. The patient's role in assessing the valué of diagnostic tests. Radiology 132:605, 1979.)

cayeron de nuevo; esto es, ellos sintieron aversión por el riesgo de muerte precoz por la cirugía, a pesar de su eficacia.

¿Qué tienen que ver estos resultados con las pruebas diagnósticas? Ellos arrojan nueva luz sobre la cuestión de si aplicar pruebas diagnósticas inoperantes en los pacientes con carcinoma broncógeno. Estas pruebas diagnósticas adicionales, aunque caras, podían identificar el 20 por 100 de los pacientes de cáncer pulmonar que ya tienen metástasis ocultas en el momento del diagnóstico y no pueden, por tanto, beneficiarse de la cirugía.

Esta situación fue sometida al análisis de decisión para comparar la cirugía inmediata para todos, frente a las pruebas diagnósticas preliminares para metástasis ocultas, y cirugía solamente en aquéllos con pruebas negativas. Si en el primer año después del diagnóstico, no fue más o menos valioso que en el quinto año, las utilidades resultantes nos pedirían no ejecutar las pruebas diagnósticas nunca, por inoperancia, a menos que la sensibilidad y la especificidad de estas pruebas excedan el 99 por 100.

Sin embargo, debido a que la cirugía está asociada con una mortalidad perioperativa del 10 por 100, y debido a que esto se borra pronto, los años más altamente valorados con el fin de maximizar más adelante años menos valiosos, las utilidades deben ser alteradas para reflejar esta «aversión» al


riesgo de muerte por operación precoz. Cuando se hace esto, las utilidades esperadas resultantes nos pedirían a nosotros efectuar siempre las pruebas diagnósticas inoperantes, incluso si la sensibilidad de estas pruebas fueran tan bajas como el 50 por 100 (si se mantenía en el 90 por 100 la especificidad).

El ejemplo final debería convencerle a usted (si no lo estuviera ya) que la medición de las utilidades es difícil. De nuevo, no es como si nosotros estuviéramos haciendo esto continuamente; es, simplemente, que haciendo este establecimiento de utilidad explícita, nosotros revelamos cuan complejo es realmente este juicio.

Eso es como usar el análisis de decisión, al hacer decisiones diagnósti- cas. Nosotros lo encontraremos de nuevo cuando consideremos las estrategias alternativas para decidir qué tratamiento aplicar, una vez que se ha hecho el diagnóstico. En resumen, para hacerlo con matemáticas más complejas:

1. Cree un «árbol de decisión» o mapa de todas las líneas de acción pertinentes y sus consecuencias.

2. Asigne probabilidades a las ramas que brotan de cada «nódulo de oportunidad».

3. Asigne utilidades a cada uno de los resultados potenciales mostrados en el árbol de decisión.

4. Combine las probabilidades y utilidades de cada nódulo en el árbol de decisión.

5. Escoja la decisión que conduzca a la utilidad más alta esperada. 6. Pruebe su decisión para su sensibilidad a los cambios clínicos

sensatos en las probabilidades y utilidades.

Bien, esto es todo. Si usted ha comprendido lo que antecede y puede empezar a aplicarlo a decisiones clínicas difíciles, concédase un cinturón negro. Usted ha recorrido un largo camino desde «hacerlo con gráficos» y ahora es capaz de extraer la máxima información diagnóstica que pueden proporcionar los signos, los síntomas y las investigaciones de laboratorio sin recurrir a un ordenador.


La probabilidad de su paciente de hepatoma es 77 %.

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*La tabla para su cirrótico con resultado positivo de la prueba de α-fetoproteína, se parecería a esta:


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5

Diagnóstico precoz

Hasta ahora, este libro se ha enfocado sobre el diagnóstico de la enfermedad sintomática. Sin embargo, esta sección sobre el diagnóstico estaría incompleta sin un capítulo final sobre el diagnóstico precoz de la enfermedad presintomática. Esta piedra angular de la medicina clínica preventiva es a menudo mal comprendida y aunque su aplicación puede ser de enormes beneficios para el paciente, ha sido exagerada frecuentemente. Sin embargo, la aplicación de un punto de vista epidemiológico clínico a los conceptos y la evidencia relativa al diagnóstico precoz, puede disipar mucha de la confusión actual y atajar a través de la retórica. Así pues, una vez más, esta «ciencia básica para la medicina clínica» puede ayudarnos a llegar a ser clínicos más eficaces. Finalmente, debido a que el diagnóstico precoz impone consecuencias importantes tanto en la terapia como en el diagnóstico, su discusión suministra un puente útil entre las dos primeras secciones de este libro.

Las estrategias y los objetivos del diagnóstico precoz

El diagnóstico precoz es buscado mediante dos estrategias diferentes. Primero, los miembros del público general pueden ser invitados a someterse a pruebas de varios tipos con el fin de separarlos en aquellos con probabilidades más altas y más bajas de enfermedad (al primer grupo se le recomienda con insistencia entonces que busque atención médica para un diagnóstico definitivo). Esta forma de diagnóstico precoz es llamada «screening» y está representado por la barraca del «Healthorama» de la feria de pueblo, en donde los transeúntes son exhortados a que presenten sus brazos para medir la presión arterial, su aliento para la función respiratoria, su sangre para lípidos y su orina para glucosa. La combina- ción de diversas pruebas diagnósticas disparatadas, de esta manera constituye el «screening» multifásico.

Otras formas de «screening» son obligatorias y están dirigidas a individuos específicos, como cuando los inmigrantes se someten a pruebas

179


para la tuberculosis o los pilotos de líneas aéreas a electrocardiogramas periódicos. Finalmente, muchos médicos llevan a cabo una forma particular de «screening» en la cual los pacientes son invitados a hacer citación médica para una serie de pruebas de «screening» más una historia general y un examen físico. Estos exámenes periódicos de salud pueden incluir maniobras extensas y caras, tales como la sigmoidoscopia y la electrocar- diografía de esfuerzo, especialmente cuando se realizan en ejecutivos mayores.

La segunda estrategia del diagnóstico precoz descansa en el hecho de que casi todo el mundo ve a un médico de vez en cuando (por ejemplo, el 75 por 100 de los canadienses ve un médico por lo menos una vez al año, y el 90 por 100 lo ve por lo menos una vez cada 5 años) (12). Como consecuencia de ello, los clínicos no necesitan pedir voluntarios, sino que pueden buscar un diagnóstico precoz simplemente cuando los pacientes vienen a ellos por una enfermedad intercurrente no relacionada. Esta estrategia se llama hallazgo de caso y está ilustrada por la prueba de hemorragias ocultas en las heces de un hombre de cincuenta años de edad, quien se queja de sinusitis, al comprobar la visión de un septuagenario que se presenta con una infección respiratoria de las vías altas, y al medir la presión arterial de cada paciente adulto que entra en la consulta por cualquier razón.

Ya debería ser obvio que los objetivos para el diagnóstico precoz no son precisamente entidades diagnósticas tales como la tuberculosis y el cáncer. Estos objetivos incluyen los predictores o «factores de riesgo» de enfermedad; así, el «screening», el hallazgo de caso y especialmente los exámenes periódicos de salud, incluyen a menudo mediciones de lípidos sanguíneos, glucosa, estatura, peso y similares.

Aunque el enfoque de este capítulo es el diagnóstico precoz en beneficio del paciente, debe anotarse que el «screening» y el hallazgo de caso son efectuados a menudo con otros objetivos. Por ejemplo, se lleva a cabo considerable «screening» con el fin de proteger las apuestas económicas: en realidad, en esto es en lo que consiste el «examen físico para un seguro de vida». Cuando usted compra un seguro de vida, usted está apostándole a la compañía que usted va a morir y ella le está apostando a usted que no va a morir (por lo menos hasta que haya pagado su póliza). La compañía puede insistir en que usted se someta a un examen físico con el fin de proteger su parte de la apuesta; el examen se enfoca sobre los predictores de falleci- miento precoz (hipertensión, diabetes, obesidad y parecidos), y la compañía se reserva el derecho, basado en sus resultados de rechazar la apuesta con usted. Observe aquí que el objetivo de la compañía de seguro no consiste en conservar o mejorar su salud; ella quiere simplemente ganar más apuestas que las que pierde.

DIAGNÓSTICO PRECOZ 181

Otra razón para el «screening» también coloca una baja prioridad en los beneficios para la salud de aquellos que son examinados, y este objetivo se aplica cuando los presuntos inmigrantes o los maestros son examinados por tuberculosis y los operadores de grúas por hipertensión no controladas. El objetivo aquí consiste en la protección de otros, del bacilo tuberculoso o de que se caigan los objetos, y este objetivo es cumplido negando la inmigración o el empleo; el tratamiento de los examinados positivos es una prioridad secundaria.

Una tercera razón de llevar a cabo los exámenes periódicos de salud, o incluso el hallazgo de casos consiste en establecer líneas de base de cómo son los electrocardiogramas, la química sanguínea, etc., cuando los sujetos están bien; en realidad, algunos clínicos aconsejan que los pacientes deben llevar consigo copias de éstas en sus carteras y bolsos. Entonces, cuando algo marcha mal, el clínico que atiende tendrá estos hallazgos anteriores para su comparación. Nosotros no sabemos de ninguna evaluación rigurosa de los efectos de tal información básica sobre los resultados de las enfermedades subsiguientes, y somos considerablemente escépticos sobre su valor*.

De cualquier modo, este capítulo no está dirigido hacia el uso del «screening», los exámenes periódicos de salud, o el hallazgo de casos, en beneficio de las compañías de seguro, patrones o clínicos. Más bien, el foco aquí está en el uso de estas estrategias para beneficiar a los pacientes mediante el diagnóstico precoz de una enfermedad asintomática.

El hallazgo de caso cubre una proporción mucho mayor de la pobla- ción que el «screening», dado que éste se lleva a cabo sólo esporádicamente y raramente capta más del 5 o el 10 por 100 de los ciudadanos elegibles. Además, como el hallazgo de caso es llevado a cabo en el mismo sitio que el diagnóstico y la terapia definitiva, el proceso de enlazar aquellos que son «positivos» en el «screening» con una fuente de cuidado médico es eliminado. El hallazgo de casos es mejor también que los exámenes periódicos de salud. Debido a que el 75 por 100 de adultos visita un médico por lo menos una vez al año (12), la cobertura es mucho más completa y el clínico ocupado puede incluir un poquito de «medicina preventiva» en cada visita, más bien que intentar exprimir la consulta para exámenes periódicos de salud en un programa de consultas ya muy ocupado. Finalmente, las decisiones sobre qué incluir en el hallazgo de caso han tendido a ser realistas y relacionadas con los momentos decisivos de los pacientes. Las

* Sí, es a veces tranquilizador para nosotros tener a mano un antiguo ECG cuando nosotros nos levantamos por la noche para ver un paciente con dolor torácico, pero considere que aunque la comparación puede afectar nuestro diagnóstico, no tiene efecto sobre nuestra elección de terapia inmediata.


decisiones sobre qué incluir en los exámenes periódicos de salud, por otra parte, han tendido a estar influidas más por lo que es técnicamente posible hacer a los pacientes, que por lo que es clínicamente posible hacer por ellos. Es por estas razones por las que la Canadian Task Force de exámenes periódicos de salud, recomendó el abandono de estos exámenes y su reemplazamiento por el hallazgo de casos (3).

Diagnóstico precoz e historia natural de la enfermedad

Independientemente de la estrategia seleccionada, el objetivo del diagnósti- co precoz es constante; la detección precoz de la enfermedad asintomática. Esta noción del diagnóstico precoz presupone una biología ordenada o «historia natural» de la enfermedad, dividida en cuatro estados, señalados en la figura 5.1 y discutidos aquí.

1. Comienzo biológico. La enfermedad principia con esa interacción inicial entre el hombre, los factores causales y el resto del ambiente, etiquetado «comienzo biológico». Nosotros no podemos detectar la presencia de la enfermedad en este momento de su historia natural, pero está ahí. Para algunas enfermedades el comienzo biológico ocurre en la concepción y en muchas otras, probablemente precede los estadios ulteriores, durante décadas.

2. Diagnóstico precoz posible. Con el paso del tiempo, y aunque el individuo afectado permanece libre de cualquier síntoma, el mecanismo de la enfermedad produce cambios estructurales o biológicos funcionales tales que, si aplicamos la prueba correcta, nosotros podemos lograr el diagnóstico precoz de la enfermedad. En este momento, el diagnóstico precoz se convierte en posible por medio del «screening», el hallazgo de caso o un examen periódico de salud.

3. Diagnóstico clínico usual. En ausencia de intervención o desapari- ción espontánea, la enfermedad evoluciona hasta el punto en que los síntomas aparecen y el individuo afectado se convierte en enfermo y busca ayuda clínica. Este es el momento del diagnóstico clínico corriente.

4. Resultado. Finalmente, la enfermedad sigue su curso y llega a su «resultado» de recuperación, incapacidad permanente o muerte.

Es esta evolución ordenada desde el comienzo biológico hasta el punto en que es posible el diagnóstico precoz, hasta el momento del diagnóstico usual y finalmente a su resultado, lo que hace a una enfermedad vulnerable al asalto mediante el «screening», el hallazgo de casos y los exámenes periódicos de salud. Esta evolución ordenada no es suficiente sin embargo,


Figura 5.1. La historia natural de la enfermedad.

porque subyace otra asunción en los intentos de diagnóstico precoz. Este elemento fue descrito por Hutchison en 1960 (11), y consiste en un «punto crítico» en la historia natural de una enfermedad antes del cual, la terapia es, o bien más eficaz o más fácil de aplicar, que posteriormente. Ahora bien, una enfermedad puede tener varios puntos críticos (discutiblemente la tuberculosis pulmonar) o puede no tenerlo (discutiblemente diversos cánce- res), y la localización de estos puntos críticos a lo largo de su historia natural es crucial para el valor del diagnóstico precoz, como se muestra en la figura 5.2.

Si el único punto crítico de una enfermedad estuviera en la posición 1, entre el comienzo biológico y el tiempo en que el diagnóstico precoz es posible, nosotros podemos ver cómo el «screening» o el hallazgo de casos sería demasiado tardío para ser de utilidad; el punto crítico ha pasado ya, en el momento en que la detección es posible. Igualmente, si el único punto critico de una enfermedad estuviera en la posición 3, entre el momento del

Figura 5.2.

Puntos críticos en la historia natural de la enfermedad. CP = puntos críticos.


diagnóstico clínico usual y el resultado de la enfermedad, el diagnóstico precoz es una pérdida de tiempo. En este caso, sería absolutamente menos molestia esperar hasta que los pacientes sintomáticos buscan ayuda clínica. Es solamente cuando una enfermedad posee un punto critico en la posición 2, entre el momento de que el diagnóstico precoz es posible y el momento del diagnóstico clínico usual, cuando el «screening» y el hallazgo de caso contienen alguna promesa de mejorar los resultados de aquéllos que tienen el trastorno objetivo.

Evidencia admisible

¿Cómo sabemos nosotros si una enfermedad tiene un punto crítico en la posición 2 y su detección merece nuestro esfuerzo crítico? Desgraciada- mente, el único modo de saberlo con seguridad consiste en llevar a cabo un ensayo aleatorio, apropiadamente realizado, en el cual los individuos fueran aleatoriamente asignados (por un sistema análogo al de tirar una moneda al aire) a recibir o no recibir el «screening» o la maniobra de hallazgo de casos. La mejor terapia estándar habría sido suministrada a los pacientes experimentales detectados precozmente y a cualquiera de los otros pacientes (experimentales o control) detectados en el momento usual del diagnóstico. Todos los pacientes de ambos grupos habrían sido seguidos entonces, para ver si ellos sucumbieron al trastorno objetivo.

Por ejemplo, un grupo de clínicos y metodólogos dirigidos por Shapiro (18), asignó aleatoriamente más de 60.000 mujeres de Nueva York (que fueron inscritas en el Health Insurance Plan [H.I.P.] del Gran Nueva York) para recibir o no recibir invitación para una mamografía anual (dos imágenes), más examen clínico de la mama. Estos exámenes anuales fueron ofrecidos durante cuatro años y su rendimiento se muestra resumido en la tabla 5.1.

Los beneficios potenciales de la mamografía, el examen clínico de la mama, y su combinación, aparecían prometedores en términos del porcentaje relativamente bajo de casos con metástasis axilares en el momento de la operación. La prueba pragmática, sin embargo, era ver si las muertes por el cáncer mamario fueron reducidas mediante el diagnóstico precoz, y esto se muestra en la tabla 5.2.

No pudo ser confirmado ningún beneficio entre las mujeres por debajo de la edad de cincuenta años, pero se observó una reducción sorprendente en la mortalidad por el cáncer de mama a la edad de cincuenta años, y más (la mortalidad por otras causas de muerte fue idéntica, confirmando que la aleatoriedad había producido grupos comparables de mujeres experimentales y control). Así pues, este ensayo aleatorio memorable (17, 18) confirmó

Tabla 5.1. Cánceres de mama diagnosticados precozmente en el estudio del Health Insurance Plan.

Datos modificados de S. Shapiro. Evidence of screening for breast Cancer from a randomized trial. Cancer (Suppl.) 39:2772, 1977.


Datos modificados de S. Shapiro. Personal communication, 1976; y Evidence of screening for breast Cancer from a randomized trial. Cancer (Suppl.) 39:2772, 1977.

que existe en realidad un punto crítico en la historia natural del cáncer de mama y que está localizado entre el momento en que el diagnóstico precoz es posible y el momento del diagnóstico clínico usual.

Dos ensayos aleatorios han probado si los planteamientos multifásicos al diagnóstico precoz son beneficiosos, y ambos concluyeron que no lo son. En el primer ensayo (10), Holland, D'Souza y Swan, del St. Thomas's Hospital Medical School, asignaron aleatoriamente casi 7.000 pacientes de dos consultas de práctica general de Londres a someterse, o no, a exámenes periódicos de salud (que incluían historia clínica, exámenes físicos, radio- grafías torácicas, ECG, pruebas de función pulmonar y pruebas de sus heces y sangre). Cinco años más tarde, estos investigadores no pudieron demostrar efectos beneficiosos sobre la mortalidad, la autopercepción de salud, factores de riesgo o absentismo. Todo lo que ellos encontraron fue un aumento de las visitas subsiguientes al médico en el grupo sometido a «screening».

Poco tiempo después y en otro lado del mundo, Durbridge y sus colegas llevaron a cabo el ensayo randomizado anteriormente señalado de «screening» de los ingresos hospitalarios (4). Ellos asignaron al azar alrededor de 1.500 ingresos en un hospital australiano, en tres grupos. Un grupo fue sometido a alrededor de cuarenta pruebas a su ingreso en el hospital, y los resultados fueron dados a sus clínicos. El segundo grupo fue sometido a las mismas pruebas, pero los resultados no fueron comunicados. El tercer grupo no fue sometido a «screening» en el ingreso, en absoluto. Estos investigadores no fueron capaces de demostrar ningún

Tabla 5.2. Algunos resultados del ensayo randomizado de diagnóstico precoz de cáncer de mama del H.I.P.


beneficio del «screening» al ingreso en términos de mortalidad, morbilidad, tiempo hasta el diagnóstico, niveles de cuidado de enfermería requeridos durante su hospitalización, o en la satisfacción de los pacientes o de sus clínicos. Una vez más, ellos encontraron que el «screening» condujo a costos totales más elevados del cuidado médico. Así pues, parece que aunque automatizando el laboratorio clínico y dándole a la manivela de las baterías de resultados de las pruebas, puede hacer al laboratorio más eficiente, hace menos eficaz la atención a los pacientes.

El ensayo del Health Insurance Plan antes citado representa la mejor evidencia actual de que ninguna maniobra de diagnóstico precoz, sea útil para los enfermos de cáncer. Otro ensayo (1) probó si las radiografías torácicas cada seis meses beneficiaría a las víctimas de cáncer de pulmón, y no documentó ninguna disminución de la mortalidad en el grupo radiogra- fiado; en el momento en que un cáncer de pulmón es visible en una placa de rayos X, ya ha pasado cualquier momento crítico de su historia natural. Está en marcha un ensayo aleatorio en el momento de escribir esto, en el cual la citología del esputo ha sido añadida a una radiografía torácica periódica. Los resultados son aguardados comprensiblemente con vivo interés (14).

Además, están en marcha ciertos ensayos los cuales determinarán si las pruebas periódicas para las hemorragias ocultas pueden reducir la mortalidad del cáncer de colon y recto (7). Así pues, el conocimiento crucial sobre los beneficios clínicos de las estrategias de detección precoz, está cerca.

Evidencia inadmisible

¿No es esta insistencia sobre los ensayos aleatorios excesivamente pedante? Lo que es más, ¿no representa otro ejemplo del clásico fracaso de los universitarios de no darse cuenta de lo que está ocurriendo en las líneas de vanguardia de la medicina clínica? Después de todo, todos los clínicos que han tenido alguna experiencia real saben que el diagnóstico precoz funciona, y cada uno de nosotros acumula varios pacientes a los que les ha ido extraordinariamente bien después de que se les ha diagnosticado el cáncer en un estado precoz presintomático. El sentido común nos dice que el diagnóstico precoz funciona.

Desgraciadamente, hacer juicios clínicos sobre el valor del diagnóstico precoz es una de las tareas en las que nuestro sentido común nos extravía. Eso nos vuelve a la síntesis equivocada de observaciones correctas a inferencias incorrectas, que nosotros hemos discutido antes en el capítulo sobre el examen clínico (capítulo 2). En realidad, nuestras observaciones clínicas son correctas; los pacientes cuyos cánceres son diagnosticados


precozmente tienen más de cinco años de supervivencia, que los otros pacientes diagnosticados más tarde en estados sintomáticos. Es nuestra inferencia de que estas observaciones prueban el valor del diagnóstico precoz, lo que es erróneo; en realidad, ¡el diagnóstico precoz parecerá mejorar siempre la supervivencia, incluso cuando la terapia es inútil!

Existen tres razones de esta paradoja. Primero, los pacientes y otras personas voluntarias para el «screening» y los exámenes periódicos de salud, parecen estar más sanos antes de que ellos comiencen. Esto puede ser demostrado volviendo al ensayo del Health Insurance Plan que nosotros hemos discutido un poco antes. Un nuevo examen de las columnas de la derecha de la tabla 5.2, confirma que los grupos experimentales y de control fueron idénticos en cuanto a las causas de muerte para las cuales ellos no fueron sometidos a «screening»; las muertes por otras causas y por enfermedad cardiovascular fueron idénticas.

Ahora bien, solamente dos tercios de las mujeres de la experimentación respondieron a su invitación de hacerse mamografía y examen clínico de la mama, y el otro tercio las rechazó. Esto suministró una oportunidad para comparar aquéllas que fueron voluntarias con las que lo rechazaron, en cuanto a las causas de muerte para las que no fueron nunca sometidas a «screening». Los resultados se muestran en la tabla 5.3.

En esta tabla nosotros vemos que el subgrupo de las mujeres experimentales que fueron voluntarias para el «screening» de cáncer de mama, experimentaron solamente alrededor de la mitad de mortalidad por otras causas que la mostrada por aquellas mujeres que rechazaron; ¡a las voluntarias les fue mejor en cuanto a las enfermedades para las que no fueron sometidas a «screening» y nunca (sobre esta base) fueron tratadas! Las voluntarias para el «screening» son generalmente un grupo extraño y

Tabla 5.3. Más resultados del ensayo del H.I.P.

Datos modificados de S. Shapiro. Personal communication, 1976; y Evidence of screening for breast Cancer from a randomized trial. Cancer (Suppl.) 39:2772, 1977.


Figura 5.3. Supervivencia después de la detección del cáncer en el momento del diagnóstico clínico usual.

sano, y nosotros no podemos generalizar a partir de ellas a nuestros pacientes.

La razón siguiente por la que el diagnóstico precoz parecerá siempre mejorar la supervivencia, incluso cuando la terapia carece de valor, surge del modo como nosotros medimos la supervivencia después de que es detectado el cáncer. Esto se hace generalmente como muestra la figura 5.3.

Aquí vemos el seguimiento durante cinco años de un grupo de pacientes de cáncer identificados en el momento del diagnóstico clínico usual, el 10 por 100 de los cuales mueren cada año, produciendo una supervivencia a los cinco años del 50 por 100. Así pues, si nosotros diagnosticamos un grupo de tales pacientes a la edad de cuarenta y cinco años, la mitad de ellos estarían vivos a la edad de cincuenta.

Ahora, suponga que nosotros desarrollamos una prueba de «screening» que puede detectar este cáncer un año más pronto, antes de que tales pacientes desarrollen síntomas. Suponga, además, que el tratamiento de este cáncer no fue más eficaz cuando se aplicó precozmente que cuando se aplicó en el momento del diagnóstico clínico usual. Si nosotros efectuamos la comparación estándar (pero incorrecta) de nuestros resultados antiguos y nuevos, nosotros probablemente hagamos la equivocación que se muestra en la figura 5.4.

Los resultados antiguos están expresados en una línea continua como antes, con tiempo cero, como el momento del «diagnóstico clínico usual». Cuando se dibujan los nuevos resultados, sin embargo, se usa un tiempo


Figura 5.4. Fallo al corregir la «movida del tiempo cero» para calcular el valor del diagnóstico precoz.

cero correspondiente a un año previo al diagnóstico precoz y la curva de supervivencia resultante, representada por la línea interrumpida, es movida a un año a la derecha. Como consecuencia de esta «movida del tiempo cero» incluso cuando la terapia carece de valor está garantizado un 10 por 100 de mejoría en la supervivencia de cinco años.

Esta aparente mejoría de la supervivencia de cinco años es ficticia, sin embargo, porque todo lo que nosotros hemos hecho es mover el punto de partida para la medición de supervivencia, un año hacia atrás, a partir del momento del diagnóstico clínico usual —el signo «Dx»— al signo « + » del diagnóstico precoz. Nuestro grupo de pacientes de cáncer de cuarenta y cinco años de edad son diagnosticados simplemente un año antes, a la edad de cuarenta y cuatro años. ¡Solamente la mitad de ellas estará viva a la edad de cincuenta, como antes, y nosotros le hemos dado a ellas no un año extra de vida hacia delante, sino un año extra hacia atrás de enfermedad! *. Esto es un asunto clave y nosotros volveremos a él más adelante.

La razón final de por qué el diagnóstico precoz parecerá que mejora la supervivencia, incluso cuando la terapia carece de valor, tiene que ver con los tumores que crecen lenta y rápidamente, y está ilustrado en la figura 5.5.

En ocasiones, después que hemos diagnosticado un cáncer de pulmón,

* Esta «movida del tiempo cero» es también referido ordinariamente como «sesgo de tiempo de entrada».


Figura 5.5. La relación entre la duración preclínica y clínica de la enfermedad.

estómago o colon, nosotros volvemos a las radiografías anteriores y descubrimos para nuestro disgusto y consternación que el cáncer estaba ya allí en el estudio anterior. Generalmente, era demasiado pequeño o indistinto para haber sido diagnosticable en la radiografía anterior, pero su localización y configuración son suficientes para convencernos de que estaba allí. Los estudios de tales casos y sus subsiguientes cursos clínicos nos han enseñado que algunos cánceres crecen rápidamente y otros, incluso en el mismo órgano, crecen mucho más lentamente (6, 20). Además, estas tasas de crecimiento rápido o lento tienden a actuar a través de la historia natural de una enfermedad determinada del paciente, como muestra la figura 5.5. Los pacientes con duraciones preclínicas largas de la enfermedad tienden a tener largas duraciones de la enfermedad, y aquéllos con duraciones preclínicas cortas tienden a tener duraciones cortas y rápida- mente fatales.

Aunque esta relación entre las duraciones preclínicas y clínicas de la enfermedad pueden caracterizar a la mayoría de las enfermedades, su efecto sobre la valoración del diagnóstico precoz fue ignorado, hasta que fue señalado por Feinleib y Zelen en 1969 (5). Este efecto es ilustrado en la figura 5.6.

Una vez más, los pacientes detectados mediante el diagnóstico precoz (representados por el asta coronada por el signo « + ») tendrán supervivencias más largas que aquéllos detectados en el momento del diagnósti- co usual, incluso cuando la terapia carece de valor. Esto es debido a que los tumores que crecen lentamente son detectables durante más tiempo que los que crecen rápidamente y, por consiguiente, serán identificados preferentemente por cualquier estrategia de diagnóstico precoz. Los tumores que crecen rápidamente, con sus supervivencias más cortas, serán dejados para


Figura 5.6. La duración preclínica de la enfermedad y la probabilidad del diagnós- tico precoz.

el diagnóstico de rutina y la comparación falseada*. Observe aquí que incluso corrigiendo la movida del tiempo cero, fallará en superar este error en la evaluación del valor del diagnóstico precoz.

En resumen, hay tres razones por las que las inferencias clínicas comunes sobre el valor del diagnóstico precoz son inadmisibles: el efecto del voluntario, el problema de la movida del tiempo cero (sesgo del tiempo de entrada) y la detección preferencial de la enfermedad que evoluciona lentamente (sesgo de larga duración). Como consecuencia de estos tres factores, el diagnóstico precoz parecerá siempre mejorar la supervivencia, incluso cuando la terapia carece de valor. De acuerdo con ello, nosotros debemos insistir sobre la evidencia de los ensayos aleatorios apropiados de las maniobras de diagnóstico precoz antes de que nosotros actuemos.

* La detección preferente de tumores que crecen lentamente es llamada a menudo «sesgo de la larga duración».


Los riesgos del diagnóstico precoz inapropiado

Algunos lectores pueden considerar todavía nuestra insistencia sobre la evidencia de los ensayos aleatorios, como excesivamente riguroso. Después de todo, llevará varios años efectuar los ensayos aleatorios necesarios y, mientras tanto, incontables pacientes perderán su oportunidad de diagnós- tico precoz.

Nosotros creemos que una postura firme que requiere la sólida evidencia de los ensayos aleatorios es correcta, tanto por las razones ya dadas, como por dos más; la garantía implícita para el paciente que se somete al diagnóstico precoz y el potencial de hacer daño al paciente diagnosticado precozmente.

Considere primero nuestro compromiso (y frecuentemente manifestado) implícito con los pacientes sintomáticos cuando ellos nos buscan y piden ayuda. Aunque nosotros les prometemos hacer todo lo que sea posible en su beneficio, nosotros no les garantizamos a ellos mejor salud (en realidad, los clínicos que suministran tales garantías son etiquetados a menudo como curanderos y charlatanes). Nosotros diagnosticamos y tratamos a estos pacientes sintomáticos lo mejor que podemos, dándonos cuenta que las terapias estándar para sus situaciones pueden no haber sido válidas nunca y pueden incluso no actuar, y que incluso las validadas no actuarán para todo el mundo. Sus síntomas y su petición de ayuda nos fuerza a actuar, a menudo, sobre la base de evidencia incompleta en cuanto al valor de lo que nosotros vamos a hacer.

Ahora considere nuestro compromiso implícito (pero casi nunca expresado) a los ciudadanos libres de síntomas, a los cuales les pedimos que se sometan a un «screening» o examen periódico de salud. Las tornas se invierten; nosotros les estamos escogiendo. Ellos se encuentran bien, pero nosotros les estamos pidiendo que vengan a hacerse pruebas y una extensa terapia, posiblemente prolongada. Seguramente, en este caso nuestra promesa implicada para ellos es mejor salud; no que su tratamiento subsiguiente pueda actuar, sino que actúa; no que nosotros haremos, simplemente, lo mejor posible, sino que los haremos más sanos. Cuando nosotros nos imponemos sobre el público de esta manera, requerimos así una evidencia muy firme de que nuestro diagnóstico precoz y la subsiguiente terapia hará más bien que mal.

Este último comentario introduce la segunda razón para exigir una fuerte evidencia del beneficio del diagnóstico precoz: el potencial de hacer daño al paciente diagnosticado precozmente. Los defensores del «screening» y de los exámenes periódicos de salud actúan a veces como si hubiera solamente dos posibles resultados de estas tareas: de una parte, beneficio


positivo y, de otra, no efecto. Lo que es ignorado a menudo es el tercer posible resultado: el daño.

Este daño puede ser de dos tipos. Primero, el diagnóstico puede estar equivocado. El riesgo de hacer un diagnóstico positivo falso se convierte en enorme cuando nosotros buscamos trastornos raros en pacientes sin síntomas. Un ejemplo de esto se muestra en la tabla 5.4. Aunque la sensibilidad (tasa de PeE, tasa de PV) y especificidad (tasa de NeS, tasa de NV) de la prueba B27 para la espondilitis anquilosante son excelentes (90 y 95 por 100, respectivamente), este trastorno es tan raro que de cada 100 individuos con un prueba B27 positiva, 85 no tienen la espondilitis anquilosante (en realidad, ésta es probablemente una estimación baja de la extensión del diagnóstico erróneo; la probabilidad preprueba de este trastorno está, probablemente, más cerca del 0,05 por 100, lo que significa que 99 de cada 100 individuos con pruebas de B27 positiva, están mal diagnosticados) (8). Nosotros nos quedamos con grupos de individuos con pruebas positivas pero sin síntomas, y la mayoría de ellos no tienen el trastorno objetivo. El mejor modo de resolver este tipo de dilema consiste, en primer lugar, en permanecer fuera de ello.

Segundo, el tratamiento iniciado como resultado del diagnóstico precoz, puede, en realidad, hacer más daño que bien. Un ejemplo reciente, catastrófico, está suministrado por un tratamiento extendido para la hiperlipidemia. La mayoría de los exámenes periódicos de salud de los años 1960 y 1970 incluyeron mediciones de los lípidos de la sangre y tanto el «screening» como el hallazgo de casos de hiperlipidemia fueron muy populares, especialmente en los Estados Unidos. Cuando se encontraba el colesterol elevado en el suero en estos exámenes, el consejo dietético era ofrecido generalmente y si la elevación persistía, el tratamiento medicamen- toso con clofibrato era iniciado a menudo para bajar el nivel de colesterol. Como consecuencia de ello, no era extraño encontrar a hombres de edad media, asintomáticos, ostensiblemente sanos, tomando este medicamento como consecuencia de haber sido sometido a «determinación de colesterol».

Se sabía ya hacía algún tiempo que el clofibrato podía bajar los niveles del colesterol sérico, y se asumía que bajando este «factor de riesgo» de este modo, tenía que ser beneficioso. Sin embargo, fue solamente después de que este «screening» de lípidos y la modificación del factor de riesgo habían estado ocurriendo durante varios años, cuando se efectuó un ensayo aleatorio apropiado de clofibrato en hombres sanos, de mediana edad, con hipercolesterolemia. Los resultados fueron escandalosos: la mortalidad en los hombres tratados con clofibrato fue un 17 por 100 mayor que entre los hombres con placebo, y este exceso de mortalidad continuó durante cuatro años después de la retirada del medicamento (21).

Tabla 5.4. La prueba B27 en el diagnóstico precoz de la espondilitis anquilosante.


La extrapolación de estos resultados a los Estados Unidos, donde se efectuó la mayor parte de este «screening» y tratamiento, suministra una lección sombría. Se estimó que la detección de hiperlipidemia y su tratamiento con clofibrato condujo a la muerte de más de 5.000 americanos asintomáticos (15). A menos que queramos permitir la repetición futura de una catástrofe de esta magnitud, nosotros debemos insistir sobre la sana evidencia de los ensayos aleatorios, que el diagnóstico y terapia precoz hacen más bien que daño, antes de que nosotros pidamos a nuestros pacientes y al público que se sometan a ellos.

El tercer tipo de daño que puede venir del diagnóstico precoz, es el daño hecho cuando nosotros le decimos a alguien que se siente bien que ellos están enfermos. Este fenómeno, que nosotros le llamaremos el «etiquetado», es bien conocido en la psicología social, pero solamente ahora está siendo reconocido por la mayoría de las disciplinas clínicas.

Considere lo que ocurre cuando nosotros le decimos, por vez primera, a un obrero del acero, asintomático, que tiene hipertensión (9, 19). Su absentismo del trabajo debido a enfermedad, el cual fue previamente indistinguible del de sus compañeros con tensión normal, dobla en el año siguiente y permanece alto. El no está enfermo más a menudo, pero cuando él desarrolla enfermedades menores, permanece ausente dos veces más tiempo, tratándose a sí mismo como si estuviera completamente frágil (o, en términos de psicología social, él «adopta el rol de enfermo»). Su bienestar psicológico declina y él está menos satisfecho con su trabajo y su matrimonio. Sus ingresos sufren y él se da cuenta que no progresa tan rápidamente como sus compañeros.

Hay un par de sorpresas adicionales en nuestro seguimiento de tales pacientes. Nosotros no podemos interpretar su conducta subsiguiente como simplemente representativa de los efectos secundarios de los medicamentos antihipertensores (13), porque estos mismos cambios ocurren en hombres que han sido etiquetados solamente, pero nunca tratados. Ade- más, enseñar a estos hombres sobre su enfermedad y su tratamiento (lo cual, como usted conocerá más adelante en este libro, hace bien poco para su cumplimiento con sus regímenes de medicamentos antihipertensores) tiende a acentuar los efectos del etiquetado.

Otros investigadores han confirmado estas observaciones, con algunas excepciones, en hipertensos en otro lugar (13), e incluso han sido vistos efectos más dramáticos del etiquetado con otros diagnósticos. Como usted puede recordar de nuestro capítulo anterior, sobre el examen físico, los niños normales que fueron diagnosticados erróneamente de padecer enfermedad cardiaca orgánica, mostraron el mismo deterioro de la función psíquica y social, que los niños que tienen realmente corazones dañados.

El etiquetado ocurre continuamente. Nosotros lo aceptamos como


inevitable cuando ello es consecuencia de un diagnóstico rutinario entre los pacientes sintomáticos; después de todo, ellos vienen a nosotros pidiendo eso. Cuando el etiquetado ocurre mediante el diagnóstico precoz, sin embargo, nosotros debemos considerarlo con justeza. El sometido a «screening» no tiene síntomas y no está pidiendo que se le etiquete. Nosotros estamos obligados a decidir si realmente debemos quitarle la salud a alguien mediante el diagnóstico precoz, etiquetándolo, a él o a ella, con una enfermedad que requiere intervención.

Este etiquetado de individuos ostensiblemente sanos, como enfermos, ocurre cada vez que nosotros logramos un diagnóstico precoz, independientemente de si la terapia ulterior es eficaz, sin valor o dañina. Cuando la terapia es eficaz, tanto nosotros como el paciente queremos aceptar generalmente la etiqueta, porque el resultado último merece la pena. Sin embargo, si la terapia carece de valor, o no es más eficaz cuando se aplica precozmente que cuando se aplica más tarde entre los pacientes sintomáti- cos, nosotros hemos quitado tiempo «sano» a nuestros pacientes sin necesidad y los hemos convertido en enfermos durante más tiempo. Además, cuando la terapia es dañina, nosotros hemos robado a nuestros pacientes meses o años sanos y los hemos expuesto innecesariamente a intervenciones dañinas.

Nuestro conjunto final de comentarios versa sobre los riesgos del diagnóstico precoz inadecuado, que se aleja de nuestro foco usual sobre los pacientes individuales, y considera a las poblaciones, la credibilidad profesional y la busca de un conocimiento útil nuevo (16). La decisión del hallazgo de casos en un paciente individual, incluso cuando el tratamiento asociado está sin probar, cuesta relativamente poco y limita el riesgo humano de los efectos secundarios y la toxicidad, en caso de que se observe más tarde que el remedio es inútil o dañino. Sin embargo, esta ocasión para el despilfarro y el daño aumenta progresivamente cuando un procedimien- to no probado es aplicado mediante una práctica (como un hallazgo de caso universal, o como parte de un esquema de examen periódico de salud) o en la ciudad en general (como un programa de «screening»).

Además, la amplia ejecución de métodos no probados de diagnóstico precoz, convierte su evaluación subsiguiente en mucho más difícil y menos decisiva; en realidad, puede incluso ser imposible corregir el error original. Ade- más, la investigación de estrategias alternativas es desalentada mientras tanto.

Cómo decidir cuándo buscar un diagnóstico precoz

Este capítulo podía terminar con una lista de diagnósticos precoces que merecen la pena ser efectuados. En su lugar, nosotros terminaremos con


Tabla 5.5. Cómo decidir cuándo buscar un diagnóstico precoz.

1. ¿Conduce el diagnóstico precoz realmente a resultados clínicos mejorados (en términos de supervivencia, función y calidad de vida?

2. ¿Puede usted manejar el tiempo clínico adicional requerido para confirmar el diagnóstico y suministrar el cuidado a largo plazo de aquéllos que son positivos en el «screening»?

3. ¿Cumplirán los pacientes en los cuales se ha logrado un diagnóstico precoz, con las recomendaciones subsiguientes y los regímenes de tratamiento?

4. ¿Ha sido demostrada la eficacia de los componentes individuales de un examen periódico de salud o un programa de «screening» multifásico, antes de su combinación?

5. ¿Justifica el esfuerzo la carga de incapacidad por la enfermedad objetivo? 6. ¿Son adecuados para su propósito el costo, la exactitud y la aceptabilidad de

la prueba de «screening»?

algunas guías que el clínico puede usar para decidir cuándo y sobre qué pacientes deben intentar el diagnóstico precoz de enfermedad presintomáti- ca. Nosotros hemos adoptado la estrategia de mostrarle cómo decidir por sí mismo, más bien que simplemente diciéndole a usted qué pruebas de «screening» hacer, por dos razones. Primero, cualquier consejo específico podía estar pasado de fecha cuando este libro sea publicado. Están en marcha ensayos aleatorios importantes para determinar el valor de probar las heces para hemorragias ocultas, de añadir la citología del esputo a la radiografía torácica y de bajar sólo ligeramente la presión arterial elevada. Sus resultados convertirán en obsoleto cualquier conjunto de recomendaciones que nosotros pudiéramos hacer.

La segunda razón nos vuelve al objetivo básico de este libro: ayudar a los clínicos a tomar mejores decisiones clínicas, mostrándoles cómo valorar críticamente los datos clínicos. Nosotros queremos mostrarle a usted cómo decidir si aplicar o no una prueba particular para el diagnóstico precoz. Decirle a usted qué pruebas usar frustraría el propósito de este libro.

Al decidir si llevar a cabo una prueba dada para el diagnóstico precoz de una enfermedad presintomática, usted debe preguntarse a sí mismo las cuestiones* que están señaladas en la tabla 5.5.

* Un grupo relacionado de preguntas ha sido desarrollado por Cadman, Chambers y Feldman, para usar en la decisión de si lanzar o no un programa de «screening» para toda la comunidad.


¿CONDUCE EL DIAGNÓSTICO PRECOZ REALMENTE A RESULTADOS CLÍNICOS MEJORADOS (EN TÉRMINOS DE SUPERVIVENCIA, FUNCIÓN Y CALIDAD DE VIDA)?

Como usted ha aprendido anteriormente, la terapia para la situación debe alterar favorablemente su historia natural, no simplemente adelantando el momento en el cual ocurre el diagnóstico, sino por mejorar la supervivencia, la función, la calidad de vida o las tres. La modificación de los factores de riesgo no es evidencia suficiente de eficacia, ni lo es el hecho de que la terapia propuesta sea ampliamente aceptada. Que las afirmaciones de beneficio terapéutico deben resistir el examen detallado y la evidencia experimental de los ensayos aleatorios es un requisito previo *.

Usted necesita estar seguro de que por lo general, los efectos beneficiosos a largo plazo de la terapia pesan más que los efectos perjudiciales a largo plazo del régimen de tratamiento y el etiquetado de los pacientes como enfermos.

¿PUEDE USTED MANEJAR EL TIEMPO CLÍNICO ADICIONAL REQUERIDO PARA CONFIRMAR EL DIAGNÓSTICO Y SUMINISTRAR EL CUIDADO A LARGO PLAZO DE AQUELLOS QUE SON POSITIVOS EN EL «SCREENING»?

Las demandas aumentadas de su tiempo comienzan, no terminan, con el diagnóstico precoz, y usted necesita estar seguro de que tiene el suficiente. Grandes números de etiquetados hipertensos, pero no tratados, confirman el tamaño del problema.

¿CUMPLIRÁN LOS PACIENTES EN LOS CUALES SE HA LOGRADO UN DIAGNÓSTICO PRECOZ, CON LAS RECOMENDACIONES SUBSIGUIENTES Y LOS REGÍMENES DE TRATAMIENTO?

Si los pacientes no toman sus medicinas, todo el «screening» precedente y el diagnóstico, independientemente de todo lo elegantemente que fueran concebidos y ejecutados, se invalidan. Una vez más, todo lo que ha dejado usted es un paciente etiquetado.

Esta cuestión puede ser mejor contestada sobre un paciente individual, basándose en el paciente, y nosotros conocemos a muchos clínicos que

* Guías detalladas para examinar los resultados de los ensayos aleatorios son presentadas en los capítulos 7 y 12.


dicen que ellos negarían las pruebas de diagnóstico precoz a los pacientes con historias antiguas de no cumplimiento*.

¿HA SIDO DEMOSTRADA LA EFICACIA DE LOS COMPONENTES INDIVIDUALES DE UN EXAMEN PERIÓDICO DE SALUD O UN PROGRAMA DE «SCREENING» MULTIFASICO, ANTES DE SU COMBINACIÓN?

La conveniencia de una mezcla de pruebas debe considerar si las diferencias en las distribuciones de dos enfermedades convierte a la combinación de sus pruebas respectivas de «screening» en absurda. Fue esta consideración lo que condujo a la Canadian Task Force de examen periódico de salud, a proponer «paquetes de protección de la salud» completamente distintas para los pacientes de edad, sexo y estado social diferentes (3).

¿JUSTIFICA EL ESFUERZO LA CARGA DE INCAPACIDAD POR LA ENFERMEDAD OBJETIVO?

La enfermedad que usted está buscando debe ser, o bien tan común o tan terrible, como para justificar todo el trabajo y el gasto de detectarla en su estado presintomático.

¿SON ADECUADOS PARA SU PROPOSITO EL COSTO, LA EXACTITUD Y LA ACEPTABILIDAD DE LA PRUEBA DE «SCREENING»?

Después de conseguir uno o más «cinturones» en el capítulo anterior, esta cuestión puede parecer fácil de contestar. Hay una trampa adicional, sin embargo, porque en el diagnóstico precoz estas pruebas son aplicadas a personas asintomáticas con probabilidades preprueba muy bajas (o probabilidades anteriores) de enfermedad. De acuerdo con ello, usted puede tener que hacer juegos malabares con el corte para una prueba positiva, o mejor todavía, hacer uso completo de las proporciones de probabilidades para los diferentes niveles del resultado de la prueba, si usted quiere evitar perder los casos que pudieran beneficiarse, de un lado, y evitar etiquetados innecesarios, de otro.

* Nosotros hemos dedicado el capítulo 8 a algunos aspectos clínicos prácticos del cumplimiento.


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PARTE SEGUNDA

Pronóstico y tratamiento

6

Hacer un pronóstico

Después de haber aplicado las estrategias y las tácticas de la sección anterior y llegados a un diagnóstico que explica la enfermedad del paciente, nosotros nos enfrentamos ahora con dos nuevas preguntas:

1. ¿Qué le diremos al paciente? ¿Nos debemos quedar callados, tranquilizarle, que su enfermedad es trivial, o aconsejarle que haga testamento?

2. ¿Qué hacemos por el paciente? ¿Debemos tranquilizarle y dejarlo solo, simplemente vigilar y esperar, o tratarle tan pronto como sea posible?

Las contestaciones a estas preguntas dependen de un modo crucial de nuestra comprensión del curso del tiempo sobre las interacciones entre nuestro paciente, los factores causales de su enfermedad y el resto del ambiente, empezando por el comienzo biológico de la enfermedad y terminando con su recuperación, muerte o la llegada a algún otro estado físico, social y emocional. En el capítulo anterior, nosotros llamamos lo que antecede la historia natural de la enfermedad. De interés especial para nosotros ahora es un subgrupo de la historia natural que empieza cuando se hace el diagnóstico y este subgrupo es designado a menudo el curso clínico de la enfermedad.

Al decidir qué decir y hacer por el paciente, nosotros extrapolaremos desde lo que sabemos sobre el curso clínico probable de la enfermedad del paciente, con el fin de hacer juicios sobre el pronóstico del paciente —las probabilidades relativas de que él desarrollará cada uno de los resultados alternativos de la historia natural de su enfermedad.

Supongamos, por ejemplo, que usted descubre un lipoma subcutáneo asintomático en la espalda de un angustiado trabajador del acero, que ha venido a usted por insomnio y dispepsia, lo cual empezó después de que él fuera despedido por la fábrica. Consciente del curso clínico benigno de tales bultos, y alerta de los peligros potenciales de etiquetar al paciente de tener un «tumor», usted probablemente decidirá no decirle a él nada, por lo menos hasta que se resuelva su problema actual, y simplemente anotará para comprobar el lipoma en una visita ulterior para confirmar su inocencia.

205


Suponga usted, por el contrario, que la biopsia de una masa descubierta en un examen rectal de una camarera de sesenta y dos años de edad, por otra parte robusta, con hemorragia rectal reciente, revela un carcinoma bien diferenciado. Consciente del grave pronóstico y alerta sobre el beneficio potencial de una evaluación quirúrgica inmediata, usted informa- rá a la paciente de su situación y dispondrá un pronto envío para dicha evaluación.

Los ejemplos anteriores son bastante claros, y su respuesta a ello puede ser tan «automática» que una consideración consciente de su pronóstico ni siquiera tendría lugar. En otros casos, sin embargo, el pronóstico no es claro en absoluto, y usted tendrá que pensarlo cuidadosamente.

Suponga, por ejemplo, que usted detecta una escoliosis de 10 a 15 grados, en una estudiante de doce años de edad, por otra parte sana, que ha venido para su exploración preescolar. ¿Le dice usted a ella y a sus padres (y si es así, ¿qué es lo que les dice?), la envía a un «ortopédico», o qué? Suponga que un ingeniero de treinta y dos años de edad, en buen estado físico, elimina (y pierde) su primer cálculo urinario y tiene una historia, examen físico, análisis de orina y calcio sérico normales. ¿Efectúa un «estudio clínico del cálculo» ahora, o aguarda hasta ver si él tiene una recidiva? Suponga, finalmente, que usted ha controlado a un contable de treinta y siete años de edad, con colitis ulcerosa del lado izquierdo, que le ha molestado a él desde que tenía diecisiete años de edad. ¿Le recomenda- ría usted ahora una colectomía profiláctica para evitar el riesgo ulterior de cáncer?

En estos últimos ejemplos, no es obvio qué le diría o haría usted al paciente, y debe desarrollar algunas estrategias para hacer estos difíciles pronósticos. Merece la pena discutir aquí dos de tales estrategias. Primero, usted puede confiar en la «opinión de un experto», bien buscándolo en un libro de texto o consultando al especialista apropiado. Esta estrategia ciertamente parece tener sentido para el «caso de una vez en la vida», que es improbable que encuentre usted de nuevo, y usted puede ahorrar su tiempo precioso de lectura, pasando a otros problemas más comunes. Sin embargo, como pronto veremos, los expertos a menudo están en desacuerdo entre sí y frecuentemente se equivocan cuando tratan de extrapolar de su ambiente y su experiencia (generalmente basada en cuidado terciario) a otros ambientes. Además, la mayoría de los libros de texto fallan en la descripción del ambiente y las experiencias que forman las bases de sus afirmaciones sobre el pronóstico.

La segunda estrategia para hacer un pronóstico consiste en «leer» sobre un caso y encontrar por usted mismo qué dice la literatura sobre el curso clínico y pronóstico. Por supuesto, usted puede pensar que está demasiado ocupado para patear por la literatura clínica, y que usted puede y debe

HACER UN PRONÓSTICO 207

confiar en las opiniones de los expertos para cada cuestión pronostica que surge en su práctica. Pero si esta es su opinión, ¿no podía ser sustituido usted por un clínico menos caro y un conjunto de algoritmos?

Alternativamente, usted puede preferir confiar en su «experiencia clíni- ca» y recordar simplemente los pacientes similares que usted ha visto antes, y qué ocurrió con ellos. Muchas veces, es muy útil esta estrategia, especialmente cuando la enfermedad es completamente frecuente. Sin embargo, existen dos inconvenientes a este enfoque que limitan su utilidad. Primero, nuestras memorias no son tan exactas como nosotros podemos pensar. Las estimaciones de nuestra experiencia anterior tienden a colocar peso indebido sobre nuestros pacientes más recientes o más espectaculares (12). Segundo, incluso si nosotros hemos registrado y recordamos exactamente los resultados pronósticos de nuestros pacientes anteriores, necesitamos haber visto un número muy grande de ellos antes de que podamos tener mucha confianza en nuestras afirmaciones pronosticas sobre ellos. Suponga, por ejemplo, que hemos visto un caso nuevo de cálculo urinario cada mes durante cuatro años y hemos sido capaces de seguirle la pista a cada uno de ellos durante los dos años siguientes. Suponga, además, que 5 de estos 48 pacientes tienen una recidiva de cólico renal, con una recurrencia del 5/48 ó 10 por 100. ¿Cuán confiados podemos estar nosotros basándonos en nuestra experiencia clínica, de que la tasa de recidiva de los cálculos urinarios sintomáticos es de «alrededor del 10 por 100»? Da la casualidad que no muy confiados. En realidad, para estar el 95 por 100 seguros de que nuestra estimación de pronóstico de tales pacientes abarque la tasa verdadera de recidiva, nosotros necesitaríamos expresar un intervalo de recidiva del 1 al 19 por 100*. Así pues, nuestras experiencias clínicas individuales a menudo no incluyen casos suficientes para permitir- nos hacer predicciones confiadas sobre el pronóstico y, por consiguiente, nosotros deberíamos seguir la pista a un número mayor de tales pacientes, como se describe en la literatura clínica.

Usando las estrategias de búsqueda descritas en el capítulo 11, usted debe descubrir diversos artículos sobre cada uno de nuestros pacientes problema, sin demora. El descubrimiento inicial de estos artículos produci- rá, probablemente, más calor que luz, porque usted casi seguramente encontrará que ellos no están de acuerdo sobre los elementos básicos del

* Para aquellos que quieran conocer cómo se ha calculado esto, el 95 por 100 de «intervalo de confianza» para una proporción como el 10%, es aquella proporción más y menos dos veces su desviación estándar. Dado que el error estándar de una propor- ción (llamémosla a ella />), está basada en una muestra total de n pacientes, es: ( )1 / ,p p n− e l e r r o r e s t á n d a r d e n u e s t r o 1 0 p o r 1 0 0 , b a s a d o e n 4 8 p a c i e n t e s , e s :

( )0,10 0,90 / 48 0,043= , o, 4,3 por 100. Así pues: 10% - 2 (4,3%) = 1,4 y 10% + 2 (4,3 %) = 18,6 %.


Tabla 6.1. Guías para leer artículos para conocer sobre el curso clínico y el pronóstico de la enfermedad.

1. ¿Fue reunida una «cohorte de comienzo»? 2. ¿Fue descrito el modelo de referencia? 3. ¿Se logró el seguimiento completo? 4. ¿Se desarrollaron y usaron criterios de resultados objetivos? 5. ¿Fue «ciega» la valoración del resultado? 6. ¿Se llevó a cabo un ajuste de factores pronósticos extraños?

Del Department of Clinical Epidemiology and Biostatistics, McMaster University, Hamilton, Ontario. How to read clinical journals: III. To learn the clinical course and prognosis of disease. Can. Med. Ássoc. J. 124:869, 1981.

pronóstico de las enfermedades que ellos están describiendo. Por ejemplo, las tasas de recuperación espontánea publicadas para la escoliosis, varían en siete veces (17); los riesgos de recidiva durante diez años después de un primer cálculo urinario, oscilan entre el 20 por 100 (6) (en cuyo caso usted puede muy bien decidir evitar un estudio del cálculo después de un primer ataque cólico) a casi el 100 por 100 (1) (en cuyo caso usted puede hacerlo ahora también); y las tasas publicadas de riesgo de cáncer en la colitis ulcerosa varían en tres veces del 3 por 100 (5) a casi el 10 por 100 (14).

Con esta gran inconsecuencia en las revistas clínicas, ¿cómo las vamos a usar nosotros prudentemente para hacer decisiones clínicas sobre el curso clínico y el pronóstico de la enfermedad humana? Da la casualidad que la mayoría de las inconsecuencias entre los estudios publicados sobre el curso clínico y el pronóstico se deben a los diferentes modos (muchos de ellos equivocados) como sus autores escogieron y siguieron a los pacientes. No obstante, los requisitos para el estudio apropiado del curso clínico y pronóstico son relativamente sencillos e implican el tipo de «sentido común aplicado» que nosotros hemos pedido a todo lo largo de este libro, y que puede ser interpretado en un breve grupo de estándares o guías de los lectores, que pueden ser aplicadas rápidamente a los artículos publicados. Las seis guías para leer tales artículos pueden ser planteadas como preguntas y están indicadas en la tabla 6.1; de nuevo, debido a que ellas se enfocan sobre cómo fue llevado a cabo el estudio clínico, ellas son aplicadas a la sección de «pacientes y métodos» del artículo (2).

¿Fue reunida una «cohorte de comienzo»?

Los pacientes deben haber sido identificados en un momento precoz y uniforme (comienzo) en el curso de su enfermedad (tal como cuando ellos


desarrollaron por vez primera síntomas inequívocos o recibieron su primera terapia definitiva), de modo que aquellos que sucumbieron o se recuperaron completamente están incluidos con aquellos cuya enfermedad persistió.

Muchos estudios del pronóstico están hechos hacia atrás. Por ejemplo, varios estudios del riesgo de recidiva de cálculo preguntan a los pacientes sintomáticos actualmente, si ellos han tenido cálculos anteriormente, no dándose cuenta que los formadores de cálculos recurrentes (con historias pasadas positivas) tienen múltiples oportunidades de estar incluidos en tales estudios, pero los pacientes sin recidiva (con historias pasadas negativas) tienen solamente una ocasión de ser incluidos; ¡no es de extrañar que las tasas de recidiva varíen a todo lo largo del mapa! De modo parecido, en un estudio reciente del riesgo de cáncer en la colitis ulcerosa, el estímulo para incluir a varios pacientes en el estudio fue su desarrollo de cáncer (4). Claramente, ellos no habían sido seguidos desde el comienzo de su colitis ulcerosa y dado que los pacientes de colitis que permanecieron libres de cáncer no pudieron ser inscritos mediante este mecanismo, el riesgo aparente de cáncer en los pacientes de colitis ulcerosa tenía que convertirse en falsamente elevado (9).

El fallo en comenzar un estudio de curso clínico y pronóstico con una cohorte de comienzo tiene un efecto impredictible sobre sus resultados. En la mayoría de los casos, el efecto sería hacer que el pronóstico apareciese más oscuro de lo que realmente es. Sin embargo, la deformación en el sentido opuesto también puede ocurrir. Suponga que nosotros queremos saber más sobre el pronóstico de los pacientes después de un infarto de miocardio, y leemos un artículo sobre un grupo de tales pacientes que han sido reunidos en una unidad de cuidados coronarios. Tal estudio no podía incluir, por supuesto, pacientes de infartos de miocardio que murieron antes de que ellos pudieran ser ingresados en la unidad de cuidados coronarios. Debido a que estas muertes precoces constituyen más de la mitad de los que morirán dentro del primer año de su infarto de miocardio, un estudio limitado a los pacientes de la unidad de cuidados coronarios pintaría un pronóstico falsamente sonrosado.

Así pues, el fallo en reunir una cohorte de comienzo apropiada de pacientes que están en un momento uniforme y precoz del curso de su enfermedad, constituye generalmente un defecto fundamental en los estudios de pronóstico. Además, la aplicación de esta guía a un artículo puede aumentar su eficacia al leer la literatura clínica: si los autores de un artículo fallaron en reunir una cohorte de comienzo, descártelo pronto y váyase a hacer otra cosa. De este modo, usted puede enfocar su tiempo precioso de lectura sobre artículos más útiles y valiosos.

¿Qué ocurre si ninguno de los artículos está basado en una cohorte de comienzo? ¿Qué pasa entonces? Nuestras elecciones son tres: primero,


nosotros podemos abandonar la busca y volver a la opinión del experto; segundo, nosotros podemos decidir si el fallo en reunir una cohorte de comienzo es probable que deforme el pronóstico en una dirección más favorable (o menos favorable) y reconocer que sus resultados son demasiado optimistas (o pesimistas); finalmente, nosotros podemos considerar si nuestra decisión de manejo está afectada por las revisiones clínicamente sensatas del pronóstico hacia arriba y hacia abajo y actuar de acuerdo con ello.

¿Fue descrito el modelo de referencia?

Los caminos por los cuales entraron los pacientes en la muestra del estudio deben ser descritos. Debe ser posible para usted, el lector, ser capaz de decir si los resultados se aplican a los pacientes de su práctica. ¿Vinieron ellos de un centro de cuidados primarios, fueron todos los hospitales en una región definida explorados para los casos, o fueron ellos reunidos en un centro de cuidados terciarios que atrajo a los desesperados, los ricos o los raros? Es en este conjunto de pacientes en el que se debaten a menudo los estudios del curso y el pronóstico de la enfermedad, porque es aquí donde los cuatro tipos de sesgo son más omnipresentes (8).

Debido a que la reputación de un centro clínico importante resulta en parte por su experiencia particular en un área especializada de medicina clínica, será probable que los casos problemas se beneficiarán de su experiencia (sesgo centrípeto) y sus expertos pueden ingresar preferentemente y mantener la pista de estos casos sobre otros menos retadores o menos interesantes (sesgo de popularidad). En cualquier caso, la selección que ocurre en cada etapa del proceso de referencia puede producir muestras de pacientes en los centros de cuidados terciarios que son muy diferentes de las que se encuentran en la población general (sesgo del futro de referencia). Finalmente, los pacientes difieren en su acceso financiero y geográfico a la tecnología clínica que los identifica como elegibles para estudios del curso y pronóstico de la enfermedad; si este grado de acceso está ligado al riesgo de un resultado específico (tal como ocurriría, por ejemplo, si los pacientes más ricos cuya depresión era más probable que respondiera a los medicamentos tenían mayor acceso a las pruebas de supresión con dexametasona, que los pacientes más pobres con peores pronósticos), el sesgo de acceso diagnóstico resultante deformaría las conclusiones del estudio.

Por ejemplo, el pronóstico de las convulsiones febriles es de enorme importancia para los pacientes, los clínicos y los padres igualmente. ¿Son ellas casi siempre inocuas o son heraldos de ataques no febriles posteriores?


Figura 6.1. El riesgo de convulsiones no febriles, después de las convulsiones febriles. ■ = estudios de clínicas y hospitales de la especialidad; • = estudios en la población general. (Adaptado de J. H. Ellenberg and K. B. Nelson. Sample selection and the natural history of disease. Studies of febrile seizures. J.A.M.A. 243:1337, 1980.)

¿Deben los clínicos tranquilizar y observar, o deben etiquetar a estos niños como epilépticos y comenzar con anticonvulsivos? Un elemento clave de esta decisión clínica es la tasa con la cual los niños con convulsiones febriles no complicadas pasan a tener convulsiones no febriles. Los clínicos que buscan respuesta a esta cuestión en la literatura clínica no pueden ser culpados de separarse sumamente confusos. Como se muestra en la figura 6.1, los riesgos publicados de convulsiones subsiguientes no febriles siguiendo a convulsiones febriles, varían casi en cuarenta veces, de 1,5 a 58,2 por 100 (3).

En esta figura, nosotros hemos dibujado las tasas de las convulsiones no febriles subsiguientes (junto con sus intervalos de confianza del 95 por 100), comunicadas en los estudios de niños entre siete meses y siete años de edad, cuyas primeras convulsiones fueron acompañadas de fiebre, pero no fueron consideradas como sintomáticas de ninguna enfermedad aguda neurológica. Podemos señalar que, aproximadamente, cada uno de estos estudios se basó sobre una cohorte de comienzo; no obstante, sus resultados variaron tremendamente.

Sin embargo, cuando estos estudios son separados por un segundo factor de muestreo, la fuente (estructura del muestreo) de la cual se


escogieron los pacientes, surge un segundo principio importante. Los diez estudios mostrados a la izquierda de la figura 6.1 y representados por cuadrados densos, tuvieron lugar en clínicas y hospitales de la especialidad. Ellos incluyeron niños enviados con convulsiones febriles y siguieron a estos niños con respecto a la subsiguiente presentación de ataques no febriles. Sus resultados varían casi en 10 veces, del 6 al 58,2 por 100.

Por otra parte, los cinco estudios de la derecha de la figura 6.1, representados por círculos negros, usaron estructuras de muestreo basadas en la población o la geografía. Así pues, ellos recorrieron todas las fuentes posibles de información en una región completa: todos los registros de hospital general y clínica de referencia, los registros de las consultas de los clínicos de cuidado primario, e incluso los resultados de las encuestas periódicas de las familias elegibles, también. Cuando las investigaciones siguieron hacia adelante, estas cohortes de comienzo basadas en población fueron documentadas tasas de convulsiones no febriles muy similares (y mucho más bajas) subsiguientes (4,6, 3, 3, 3 y 1,5 por 100) cuyos intervalos de confianza del 95 por 100 se solaparon. Un modelo similar fue observado en la recidiva de las convulsiones febriles; los estudios basados en clínicas comunicaron tasas del 12 al 75 por 100, mientras que las tasas basadas en la población estuvieron todas agrupadas entre el 29 y el 35 por 100.

Estas diferencias sistemáticas en los resultados de los estudios basados en la población y en la clínica de la especialidad, sobre el curso clínico y el pronóstico de los ataques febriles se explican sobre bases clínicamente razonables: cuanto más grave o prolongada es la convulsión febril, más probable es que el niño sea enviado a un hospital o a una clínica de la especialidad. Así pues, las muestras de los estudios basados en clínicas y hospitales se convierten en progresivamente afectadas por sobrerrepresen- tación de niños con pronósticos relativamente peores.

Lo que antecede es un ejemplo del sesgo del «filtro de referencia» en el cual «la selección que ocurre en cada estado en el proceso de referencia puede producir muestras de pacientes que son muy diferentes de aquéllas encontradas en la población general» (9). En este caso particular, el envío estuvo influido por la gravedad de la enfermedad, y debido a que la reputación de un centro clínico generalmente se produce por su experiencia particular en un área especializada de la medicina clínica, le serán enviados casos problemas que se beneficiarán, probablemente, de su especial competencia. Aunque esto produce generalmente excelente cuidado clínico, a menudo, como hemos visto, mutila la capacidad de ese centro para generalizar a partir de sus estudios del curso clínico y el pronóstico de los enviados.

Así pues, los sesgos de muestreo pueden deformar tanto a la duración como a las tasas de resultados pronósticos importantes. A pesar de este


serio inconveniente, el estudio de las cohortes de comienzo en los centros de cuidados terciarios produce información útil a otros clínicos que trabajan en tales ambientes. Así pues, los clínicos que ven convulsiones febriles en el cuidado terciario, deberían basar sus afirmaciones pronosticas en el lado izquierdo, no en el lado derecho de la figura 6.1. Además, los estudios en el cuidado terciario pueden suministrar información útil sobre la importancia potencial de los subgrupos pronósticos, siempre que los sesgos del muestreo afecten a cada uno de los subgrupos pronósticos igualmente; sin embargo, esto puede ser igualmente difícil de mostrar y arriesgado de asumir.

Estos sesgos de muestreo son en su mayor parte responsables del caos que caracteriza a la mayoría de las discusiones sobre el curso y el pronóstico de la enfermedad humana, cuando las experiencias en el cuidado terciario son extrapoladas al cuidado primario, y estos errores no son casualmente evitados. Menos el estudio del tipo de Framingham, en el que es reunida una gran población de individuos y seguida estrechamente durante décadas, el enfoque de muestreo que merece la pena buscar es el que ha reunido sistemáticamente casos elegibles de todas las instalaciones clínicas en un área de captación dada, mediante el examen cuidadoso de las historias clínicas antiguas, o mejor aún, mediante la continua vigilancia de casos nuevos.

En resumen, una comprensión de cómo fueron reunidos los pacientes para el estudio, más información adicional sobre su edad, sexo, gravedad, comorbilidad, etc., le ayudará a usted a decidir si ellos se asemejan lo suficiente a sus propios pacientes, para que usted aplique los resultados de sus seguimientos en su propia práctica.

¿Se logró el seguimiento completo?

Todos los miembros de la cohorte de comienzo deben ser considerados al final del periodo de seguimiento, y su estado clínico debe ser conocido. Esto se debe a que los pacientes no desaparecen de un estudio por razones triviales. Más bien, ellos dejan el estudio debido a que rechazan la terapia, se recuperan, se mueren, se retiran a zonas de sol o simplemente se cansan de ser seguidos. Todas estas razones están ligadas a resultados pronósticos importantes y si usted va a usar los resultados de un artículo para hacer juicios pronósticos sobre sus propios pacientes, usted se .merece conocer cómo les fue a todos los miembros de su cohorte de comienzo.

Por supuesto, es difícil para los autores lograr la perfección; ellos con seguridad perderán unos cuantos miembros de su cohorte de comienzo.


Existen, sin embargo, algunas reglas empíricas toscas que usted puede aplicar aquí. Nosotros le sugeriríamos los siguientes pasos:

1. Identificar el resultado pronóstico de mayor relevancia para usted y su paciente.

2. Ver si usted puede reconstruir el quebrado a partir del cual el riesgo (o tasa) de este resultado fue generado. Esto es, ver si usted puede construir un quebrado cuyo numerador contiene todos los pacientes que desarrollaron el resultado pronóstico y cuyo denominador contiene todos los pacientes tanto con, como sin ese resultado.

3. Ahora, tome el número de pacientes que fueron «perdidos en el seguimiento»:

a) Sume este número de ambos, el numerador y el denominador del quebrado con el que ha actuado en el paso 2 y recalcule la tasa. Esto le dará a usted el resultado «más alto» que aplicaría si todos los pacientes perdidos han desarrollado el resultado pronóstico.

b) Repita lo anterior, pero esta vez sume el número de los pacientes perdidos exactamente al denominador del quebrado que usted ha preparado en el paso 2 y recalcule la tasa. Esto le dará a usted el resultado «más bajo» que aplicaría si ninguno de los pacientes perdidos desarrollaron el resultado pronóstico.

4. Ahora compare los resultados «más alto» y los «más bajo». ¿Están ellos tan cercanos que su decisión sobre qué decir (y qué hacer) al paciente sería lo mismo, independientemente de cuál de ellos fuera cierto? Si es así, dé gracias a sus buenas estrellas (!y de los autores!) y siga. Sin embargo, si su decisión sobre cómo manejar al paciente fuera completamente diferente si es aplicado el resultado más alto o el más bajo, usted debe rechazar el artículo y buscar algo mejor.

Trabajemos con un ejemplo para mostrar cómo funciona esto y hacer un comentario adicional. Suponga que un estudio de pronóstico logra un seguimiento del 92 por 100 de 71 pacientes (esto es, 6 pacientes han perdido el seguimiento, dejando a 65 pacientes para el análisis). Suponga, además, que 39 de estos 65 pacientes experimentan una recaída durante el seguimiento, con una tasa de recaída de 39/65 = 60 por 100. Nosotros determinaríamos el resultado «más elevado» sumando los 6 pacientes perdidos tanto al numerador como al denominador, así: (39 + 6)/(65 + 6) = 45/71 = 63 por 100; determinaríamos el resultado «más bajo» sumando los 6 pacientes perdidos, exactamente al denominador, así: 39/(65 + 6) = 39/71 = 55 por 100. Debido a que la tasa de recaída más alta de 63 por 100 y la tasa de recaída más baja de 55 por 100, están muy cerca, nuestra decisión sobre cómo manejar a nuestro paciente probablemente no cambia-


ría, independientemente de lo que ocurrió a los pacientes que fueron perdidos en el estudio.

Suponga, por otra parte, que la tasa de letalidad observada en este mismo estudio fue 1/65 ó 1,5 por 100. El resultado «más alto» asume que todos los pacientes perdidos murieron y se convierte en: (1 + 6)/(65 + 6) = 7/71 = 10 por 100. El resultado «más bajo» asume que todos los pacientes perdidos vivieron y se convierte en: 1/(65 + 6) = 1/71 = 1.4 por 100. La tasa de letalidad más alta es siete veces más baja y podía en realidad influir, por lo menos, en lo que nosotros decimos (si no en lo que nosotros hicimos) al paciente. En este caso, nosotros podemos querer buscar más aún una estimación más exacta y precisa de la tasa de letalidad para esta enfermedad.

El punto adicional revelado en este ejemplo es que cuanto más bajo es el riesgo de un resultado pronóstico, mayor es el efecto potencial de los pacientes que son perdidos en el seguimiento.

¿Se desarrollaron y usaron criterios de resultado objetivo?

Los resultados pronósticos deben ser expresados en términos objetivos, explícitos, de modo que usted como lector del informe subsiguiente, será capaz de relacionarlos con su propia práctica. Suponga que usted se encuentra con un artículo sobre el pronóstico de los pacientes con ataques isquémicos transitorios. Si el artículo describe el riesgo de «ictus subsiguiente» sin presentar los criterios explícitos, objetivos, de lo que constituye un «ictus», usted está en un apuro. ¿Están restringidos dichos «ictus» a alteraciones graves de la sensibilidad o el poder motriz, de tal modo que sus víctimas requieran asistencia para vestirse, alimentarse y lavarse? ¿O son la mayoría de estos «ictus» simplemente cambios triviales transitorios de la sensibilidad o de los reflejos superficiales o profundos? Las implicaciones de estas definiciones diferentes, para aconsejar a los pacientes o iniciar la terapia, son enormes.

No solamente debe describir un artículo los criterios explícitos, objetivos, de los resultados, sino que debe suministrar seguridad de que estos criterios fueron aplicados de una manera consecuente. Como usted recor- dará del capítulo 2, incluso los clínicos experimentados estarán en desacuerdo consigo mismo o con otros clínicos, sobre las manifestaciones clave de la enfermedad. Como consecuencia de ello, lo que es un «ictus» leve para un clínico, es simplemente una variante normal para otro, y el pronóstico aparente del paciente estará determinado no por la biología sino por el azar del sorteo en el que es elegido para realizar la exploración final.

Todo esto nos conduce a la guía siguiente.


¿Fue «ciega» la valoración del resultado?

El examen de los resultados pronósticos importantes debe haber sido efectuado por clínicos que estuvieron «ciegos» con respecto a las otras características de estos pacientes. Esto es esencial si se han de evitar fuentes adicionales de sesgo. Primero, el clínico que sabe que un paciente posee un factor pronóstico de presunta importancia, puede llevar a cabo búsquedas más frecuentes o más detalladas de los resultados pronósticos relevantes (sesgo de sospecha diagnóstica). Segundo, el anatomopatólogo y otros que interpretan los especímenes diagnósticos pueden tener sus juicios influidos dramáticamente por el conocimiento previo de las características clínicas del caso (sesgo de expectación).

El sesgo de expectación debe ser familiar a los lectores del capítulo 2, porque él aparecía destacadamente allí (¿recuerda las amígdalas?). Con el fin de reducir el sesgo de expectación, muchos centros clínicos reconocen la necesidad, incluso en la práctica de rutina, de una valoración inicial en «ciego» de las pruebas diagnósticas, tales como los electrocardiogramas y las radiografías (11). Así, en un informe publicado sobre pronóstico, el sesgo de sospecha diagnóstica habría sido evitado sometiendo a todos los pacientes a los mismos estudios clínicos diagnósticos, idealmente a intervalos prescritos y, sobre todo, al final del estudio.

¿Qué ocurre si el resultado es la muerte? Seguramente, la ceguera no es un prerrequisito para valorar un resultado tan «riguroso». Aunque la información del hecho de la muerte es una tarea inequívoca (y no necesita, por tanto, estar en ciego), asignar una causa de muerte está sujeto a sesgos, tanto de sospecha diagnóstica como de expectación, y debía, por tanto, haber sido hecha en ciego.

¿Se llevó a cabo un ajuste de factores pronósticos extraños?

Suponga que usted quería saber si la duración de la colitis ulcerosa de su paciente fue un determinante importante del riesgo de desarrollar cáncer. Para conseguir una respuesta clara a esta cuestión, a usted le gustaría estar seguro que no habría interferencia de otros factores que podían, tanto acompañar la duración de la enfermedad, como afectar al pronóstico (tal como una edad temprana de comienzo o más cursos de un rango amplio de medicamentos). El fallo de satisfacer este estándar puede resultar en asignar papeles causales a factores que son simplemente «marcadores» de otros factores de verdadera importancia.


Por supuesto, es imposible, generalmente, para el lector clínico llegar a familiarizarse suficientemente con el zapateado matemático usado para ajustar los factores pronósticos extraños, para ser capaz de decir si, por ejemplo, los autores debían haber usado un análisis de función discrimina- toria, más bien que una regresión múltiple escalonada; esta es una de esas situaciones en las que usted debe (y generalmente puede) confiar en que la revista ha dispuesto que el artículo fuera revisado y aprobado previamente por un bioestadístico sensato. Sin embargo, es mucho menos probable que el artículo haya sido sometido a un examen metodológico sofisticado, si no fue intentado un ajuste de los factores pronósticos extraños y el lector es dejado, por consiguiente, con la responsabilidad de decidir si era necesario un procedimiento de ajuste (pero no cuan bien fue efectuado).

Nosotros le podemos dar a usted dos «reglas empíricas» para aplicar a los «modelos predictivos» que surgen a menudo de estos ajustes multivaria- dos. Primero, si el artículo concluye que algunas constelaciones de sínto- mas, signos y resultados de laboratorio predicen exactamente un cierto pronóstico, usted debe pedir evidencia de que los autores han confirmado el poder de predicción de la constelación en una segunda muestra independiente de pacientes (muestra de prueba). Esto es debido a que los enfoques multivariantes usados aquí fallarán en distinguir los factores pronósticos importantes, de las idiosincrasias no importantes de la muestra de pacientes particular (muestra de instrucción), a la cual son aplicados. Usted quiere estar seguro que la constelación actúa entre los pacientes de la muestra de prueba, así como en los pacientes de la muestra de instrucción antes de que usted la aplique a los pacientes en su propia práctica.

La segunda regla empírica tiene que ver con los números de pacientes que deberían haber sido incluidos en la muestra de instrucción y de prueba: debe haber, por lo menos, diez pacientes para cada factor pronóstico que estudiarán los autores. Así pues, un estudio de si algunas combinaciones de presión arterial, glucosa en sangre, nivel inicial de conciencia, capacidad de andar, sentido de la posición, reflejos tendinosos y poder muscular sobre el pronóstico del paciente con «ictus», debería incluir, por lo menos, 10 pacientes para cada uno de estos 7 factores, o al menos 70 pacientes en total para separarlos realmente y producir resultados que con probabilidad sean ciertos y clínicamente útiles.

Esta sección ha presentado seis guías que un clínico ocupado puede aplicar a un artículo sobre el uso clínico y pronóstico de la enfermedad. Su aplicación debe producir dos resultados: primero, muchos, si no la mayoría de los artículos sobre pronóstico con que usted tropieza, pueden ser descartados previamente, aumentando la eficacia con la que usted emplea su tiempo precioso de lectura. Esto será así especialmente si usted aplica rigurosamente la primera guía (¿fue reunida una cohorte de comienzo?), ya


que la mayoría de los estudios defectuosos sobre curso clínico y pronóstico fallan en esta prueba inicial.

El segundo resultado de la aplicación de estas guías consiste en que los artículos que son aceptables le suministrarán a usted con información pronostica que es válida, consistente y aplicable a su propia práctica clínica. A medida que usted prepara su método para los trastornos que encuentra más frecuentemente en su práctica, acumulará gradualmente un cuerpo de información pronostica muy útil, que le permitirá decidir con considerable confianza, qué decirle (y hacer por) a una proporción siempre creciente de los pacientes que usted encuentra.

Pero, ¿qué hay sobre los trastornos para los cuales faltan todavía «buenos datos»? (cuando se escribió este libro esta situación se aplicaba todavía al riesgo de evolución de la escoliosis leve y al riesgo de cáncer en la colitis ulcerosa) ¿Qué debe hacer usted entonces? Nosotros le sugeriría- mos que considere hacer tres cosas:

Primero, si la situación clínica lo justifica, usted puede informar al paciente que la respuesta a su pronóstico no está clara, pero que sus límites pueden ser especificados.

Segundo, hasta el grado en que usted pueda influir en el desarrollo de la investigación clínica apropiada, usted puede subrayar a los investigadores clínicos la necesidad de una respuesta válida para este problema clínico práctico. Finalmente, usted puede despejar cualquier ilusión que sus colegas y estudiantes puedan tener, de que el resultado pronóstico particular ha sido resuelto. Parafraseando a Josh Billings: «¡No es que nosotros no sepamos lo que nos produce (¡y a nuestros pacientes!) la molestia. Es que nosotros sabemos que no es así!» (10).

Si usted decide que la enfermedad del paciente es lo suficientemente grave para justificar la intervención, y usted necesita hacer algo, el siguiente reto es: «¿hacer qué?». El próximo capítulo se ocupará de esta cuestión y le ayudará a escoger qué intervención es la más probable que haga más bien que daño.

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7

Decidir sobre la mejor terapia

Este capítulo analiza las tres decisiones principales que determinan el tratamiento racional de cualquier paciente:

1. Identificar el objetivo último del tratamiento. ¿Es el objetivo final conseguir la curación, la mitigación, la mejoría sintomática o qué?

2. Escoger el tratamiento específico. ¿Requiere el paciente algún tratamiento en absoluto? ¿Qué clases de evidencias, de qué fuentes, deben determinar la elección de un tratamiento específico a usar para alcanzar esta meta?

3. Especificar el objetivo del tratamiento. ¿Cómo sabrá usted cuándo interrumpir el tratamiento, cambiar su intensidad o cambiar a algún otro tratamiento?

Por ejemplo, cuando está considerando a un paciente con hipertensión esencial sin síntomas, pero moderadamente grave (presión arterial diastóli- ca de quinta fase de 110 mm Hg), usted puede tomar estas tres decisiones como sigue:

1. Objetivo último del tratamiento. Prevenir lesión (adicional) del órgano diana, del cerebro, ojo, corazón, riñón y grandes vasos, que causarían incapacidad o muerte prematura.

2. Elección de tratamiento especifico. Sobre la base de ensayos clínicos aleatorios de cuidados escalonados, versus, placebo, los medicamentos antihipertensores (una tiacida, más, si es necesario, un bloqueador adrenér- gico y un vasodilatador directo).

3. Meta del tratamiento. Una presión diastólica de quinta fase (brazo derecho, sentado) de menos de 90 mm Hg o tan cerca a ella como sea tolerable, a la vista de los efectos secundarios del medicamento.

Estas tres decisiones primarias, cuando se llevan a cabo consciente- mente y son anotadas concienzudamente en la historia clínica, pueden conducir a un manejo del paciente coherente, constante, incluso cuando la

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responsabilidad es compartida por varios clínicos o un equipo completo. El fallo de tomar y registrar estas decisiones, por otra parte, puede conducir a un caos del tratamiento. Cuando el objetivo último del tratamiento no está claro, o no especificado, los tratamienos específicos seleccionados pueden, en realidad, frustrar o aplazar su logro. Este tipo de caos del tratamiento trastorna a veces el cuidado del terminalmente grave. Que el objetivo último del tratamiento de tales pacientes es paliativo (por ejemplo, eliminar el dolor y conservar la dignidad) es generalmente reconocido, pero este reconocimiento falla a veces al no estar documentado claramente en la historia clínica. Como consecuencia de ello, el manejo se convierte en caótico cuando el paciente tiene un pico febril, incluso si él permanece completamente cómodo y especialmente cuando el clínico responsable no está de servicio. Se hacen radiografías, se cuentan los leucocitos y se hace fórmula leucocitaria; se hacen cultivos de sangre, de orificios y excretas; y se inyectan antibióticos. En resumen, el paciente moribundo es importunado, dañado y robado en su dignidad. Incluso reina un caos más espectacular cuando el corazón del paciente se para.

Cuando nosotros fallamos al hacer racionalmente la segunda decisión principal y nuestra selección de los tratamientos específicos está basada en el consejo autoritario o nuestra convicción de que tal terapia parece actuar o debe actuar (en oposición a la sólida evidencia de que actúa), no solamente puede ser aplicado un tratamiento sin valor, sino que a veces es manifiestamente dañino. La terapia de hoy, cuando se deriva por inducción de los factores biológicos o de la experiencia clínica no controlada, puede convertirse en una broma pesada mañana; algunos de nosotros somos lo suficientemente viejos para recordar las risitas sobre la aceptación ingenua por parte de nuestros antepasados de la sangría, cuando nosotros engan- chábamos a nuestras pacientes de úlceras a las máquinas de congelar el estómago.

Finalmente, si nosotros fallamos al enfrentarnos con la tercera decisión primaria y no identificamos las metas precisas del tratamiento, ¿cómo sabremos nosotros cuándo parar, modificar o cambiar nuestra terapia?

Lo que antecede puede crear la impresión de que mientras que nosotros identifiquemos las tres decisiones principales, decidir sobre la mejor terapia es un asunto sencillo. No lo es. Esto es debido a que hay dos elementos adicionales que afectan profundamente a estas tres decisiones primarias. El primer elemento adicional es la escasez de evidencia de alta calidad, sobre los riesgos y los beneficios de los tratamientos específicos. Como consecuencia de ello, nosotros no solamente debemos calcular la validez y aplicabilidad de la evidencia disponible, sino que también debemos extrapolar más allá de lo que se sabe que es cierto de otros pacientes, a lo que es probable que sea cierto para nuestro paciente. La ciencia de este arte de

DECIDIR SOBRE LA MEJOR TERAPIA 223

valoración y extrapolación es joven, pero exuberante, y comprende mucho de este capítulo y el capítulo 12: Cómo leer una revista clínica.

El segundo elemento adicional que afecta profundamente las tres decisiones primarias de tratamiento, es el mayor rol que los pacientes pueden (y para muchos de nuestros lectores, deben) jugar al tomar estas decisiones. Dado que cualquier decisión sobre el objetivo último del tratamiento se hace en beneficio del paciente, la mayoría de los clínicos implican, e incluso se someten a los deseos del paciente (o de aquellos de la familia de un paciente incapacitado) en esta decisión. Además, cuando se valoran los riesgos y los beneficios de tratamientos específicos, la perspectiva del paciente sobre estos riesgos (especialmente si implican negociaciones entre la cantidad y la calidad de vida) puede ser no solamente útil, sino crucial. Finalmente, como le mostraremos a usted en el capítulo 8, sobre cumplimiento, la implicación de los pacientes en la identificación y monito- rización del logro de los objetivos y metas del tratamiento puede tener un efecto beneficioso sobre su cumplimiento con el régimen de tratamiento.

Como con otros elementos de la valoración y extrapolación crítica de la evidencia clínica, la ciencia del arte de determinar e incorporar las preferencias y «utilidades» de nuestros pacientes en nuestras decisiones de tratamiento, está en su infancia (11). No obstante, nosotros y nuestros pacientes podemos beneficiarnos de aprender sobre ello, y una porción ulterior de este capítulo mostrará cómo el «análisis de la decisión» puede ayudarnos a integrar estos elementos.

Decidir sobre el objetivo último del tratamiento

Los siguientes seis objetivos, individualmente o en combinación, comprenden los objetivos últimos del tratamiento.

1. Curación (por ejemplo, matar el microbio, extirpar el tumor, desen- sibilizar al paciente fóbico).

2. Prevenir una recidiva (por ejemplo, dar antibióticos profilácticos después de la recuperación de una fiebre reumática aguda, o tranquilizantes mayores después del alta de una esquizofrenia).

3. Limitar el deterioro estructural o funcional (por ejemplo, reconstruir, rehabilitar).

4. Prevenir las complicaciones ulteriores (por ejemplo, dar diuréticos a los hipertensos asintomáticos y aspirina a los que están amenaza- dos de un accidente cerebrovascular).

5. Mejorar los síntomas comunes (por ejemplo, sustituir la hormona, dar analgésicos, antidepresivos y medicamentos antiinflamatorios).


6. Permitir morir con comodidad y dignidad (por ejemplo, suspender más pruebas diagnósticas y enfocar sobre el alivio de los síntomas ordinarios y la conservación de la dignidad).

Para decidir sobre cuál de los objetivos anteriores hay que seguir, nosotros creemos que es útil considerar los mismos tres elementos de una enfermedad que hemos introducido en el capítulo primero de este libro (22).

1. El padecimiento o trastorno objetivo. El trastorno anatómico, bio- químico, fisiológico o psicológico, cuya etiología (si es conocida), mecanismos de mala adaptación, presentación, pronóstico y manejo, nosotros leemos en los libros médicos de texto.

2. La dolencia. Los signos, síntomas y conducta exhibida por el paciente como consecuencia del trastorno objetivo y respondiendo a éste.

3. La situación difícil. La manera social, psicológica y económica en la cual está situado el paciente en el ambiente.

La necesidad de valorar correctamente el elemento del padecimiento es patente. Los clínicos son disgustados y los pacientes, generalmente, son castigados cuando la enfermedad es diagnosticada erróneamente y, como consecuencia de ello, incorrectamente tratada (un caso especial, el diagnós- tico de no enfermedad, el cual se tratará más adelante). Con el desarrollo de la terapia específica de la enfermedad, la necesidad de conocer exactamente lo que está siendo tratado se convierte en muy importante. Además, conocer la enfermedad incluye conocer el pronóstico, cuando es tratada y no tratada, su riesgo de recaída y recidiva, sus incapacidades permanentes y sus resultados finales. Este conocimiento define los límites de las opciones potenciales (curación, mejoría, paliación, etc.) de la terapia. Una vez que son identificadas las opciones, las utilidades y las preferencias del paciente, influyen en la elección final entre aquéllas.

Así como la valoración correcta de la dolencia fue la clave para producir las hipótesis diagnósticas apropiadas en la sección previa de este libro, tal valoración es a menudo la clave para establecer también los objetivos del tratamiento. Dado que la mayoría de los pacientes quieren tratamientos para mejorar sus síntomas, una valoración exacta de su dolencia es esencial para cualquier objetivo del tratamiento que se refiera a la mejoría sintomá- tica.

Finalmente, nosotros necesitamos valorar la situación difícil del paciente con el fin de identificar los límites de nuestras opciones de tratamiento. Aunque la pobreza y la mala vivienda requieren intervención política y social, más bien que terapia médica, tales situaciones difíciles limitan claramente nuestros tratamientos médicos y debe ser considerado antes de


que nosotros digamos a un diabético septuagenario, sin dinero, que siga una dieta cara, que se analice la sangre y la orina frecuentemente con costosas «tiritas» y que compre jeringas de insulina desechables.

Una síntesis del padecimiento, la dolencia y la situación difícil, y las opciones de los objetivos del tratamiento identificarán aquellos objetivos que merecen la pena proseguir en el caso individual. Generalmente, ellos serán alguna combinación de los objetivos tomados de las tres primeras opciones (curación, prevenir una recidiva, limitar el deterioro estructural o funcional), más los dos siguientes (prevenir complicaciones ulteriores o mejorar los síntomas actuales); en ocasiones, sin embargo, el último objetivo (permitir morir con comodidad y dignidad) tiene prioridad sobre los otros tres.

Una vez que se han establecido los objetivos de la terapia, nosotros estamos listos para proceder al paso siguiente, escoger el tratamiento preciso para lograr aquéllos. Como usted verá, los resultados de este paso próximo pueden motivar que nosotros retrocedamos y revaloremos nuestros objetivos originales de terapia.

Escoger el tratamiento específico

Los fabricantes modernos han introducido máquinas extrañas que pueden seleccionar, agujerear, taladrar, doblar, acoplar y soldar materiales sin elaborar, en mercancías terminadas, todo ello por sí mismas; ellas afilan sus propias herramientas cuando se embotan, reemplazan trocitos de ellas mismas cuando se desgastan e incluso perciben y corrigen sus propias equivocaciones. Un problema que ellas no han sido capaces de superar, sin embargo, consiste en la tentación casi irresistible que ellas ofrecen a los seres humanos que las atienden, a ajustar, reestablecer y, de otro modo, chapucear con ellas, incluso cuando están funcionando perfectamente bien. Los resultados son a menudo desastrosos. Desesperados, algunos directores de planta han instalado avisos bien a la vista a lo largo de sus cadenas automatizadas de montaje: ¡SI NO ESTA ROTO, NO LO REPARE!

Nosotros pensamos que la analogía es apropiada y que el primer elemento al escoger el tratamiento específico tiene que ser decidir si se requiere algún tratamiento. Existen dos suertes de circunstancias en las cuales los pacientes «no están rotos» y nosotros no debemos intentar «repararlos». La primera es debida a los errores diagnósticos de positivos falsos que etiquetan a los pacientes como enfermos, cuando en realidad ellos no lo están, y nosotros hicimos alusión a esto en la sección anterior de este capítulo. Muy bien resumido por Meador (13), estas «no enfermedades» pueden ser subclasificadas como síndromes miméticos (mujeres gruesas


con cara redonda, con labio superior peludo, pero con esteroides normales, que no tienen la enfermedad de Cushing), síndromes de límite más alto-más bajo (valores de laboratorio limítrofes), síndromes de variación normal (niños bajos de padres bajos que no tienen enanismo), síndromes de error de laboratorio, síndromes de sobreinterpretación radiográfica, síndromes de ausencia congénita de órganos (riñones que «no funcionan» y vesículas biliares que no están allí), y síndromes de sobreinterpretación errónea de los hallazgos físicos.

El síndrome de límite más alto-más bajo es completamente frecuente, especialmente en los laboratorios automatizados que informan sobre 6, 12 u 80 constituyentes diferentes de la sangre, cuando se ha pedido solamente uno. El resultado es una alta tasa de resultados de pruebas de laboratorio (en términos de la historia del paciente y del examen físico) inesperados e inexplicablemente anormales*.

La mayoría de estos resultados «anormales» son falsos. Por ejemplo, cuando el equipo de Bradwell siguió cuidadosamente a 100 pacientes con resultados de pruebas de laboratorio anormales, inexplicables e inesperados (adicionalmente 74 fueron inesperados, pero se explicaron posteriormente), el 71 por 100 de ellos tenían resultados normales cuando se repitieron las pruebas poco tiempo más tarde (2). Aunque estos pacientes no fueron tratados en el ínterin, ¡cualquier terapia establecida entre tales resultados, los iniciales y los repetidos, hubiera parecido eficaz!

La segunda circunstancia en la que los pacientes «no están rotos» y no necesitan «arreglo» es cuando el tratamiento es peor que la enfermedad o cuando su enfermedad es trivial, autolimitada, o bien está dentro de los poderes de recuperación y reparación del cuerpo y la mente del paciente. Esta segunda circunstancia debe ser identificada cuando ocurre porque no reclama tratamiento.

Basado en propuestas de los colegas clínicos que leyeron los borradores preliminares de este capítulo, nosotros hemos preparado una lista de pacientes «que no están rotos, de modo que no necesitan ser arreglados», en la tabla 7.1. Cuando nosotros operamos y medicamos a tales pacientes, solamente reforzamos sus conductas de «rol de enfermo», gastamos su dinero y aumentamos su riesgo de enfermedad iatrogénica.

Habiendo decidido que la enfermedad del paciente sí justifica tratamiento y habiendo seleccionado la meta de este tratamiento, usted debe escoger ahora el medicamento específico, la operación, el entablillado, el ejercicio o la conservación que mejor logre este fin. ¿Cómo (diablos) decide

* Para una discusión más completa de por qué ocurre inevitablemente esto, cuando los laboratorios clínicos usan definiciones inapropiadas del rango normal, ver pág. 69.


Tabla 7.1. Situaciones en pacientes que «no están rotos, de modo que no necesitan ser arreglados».

1. Pupila de Adié. 2. Manchas de café con leche. 3. Manchas de Campbell de Morgan. 4. «Inversión de letras» en niños de 4 años de edad. 5. Enfermedad no de Cushing. 6. No enanismo. 7. Pitiriasis rosada (excepto antipruríticos). 8. Embarazo. 9. Ptosis del riñón (en un normotenso).

10. Pequeños grados de escoliosis estable. 11. Cálculos biliares silenciosos. 12. Divertículos del colon sin síntomas. 13. Hernia de hiato sin síntomas. 14. Hipopotasemia asintomática en hipertensos tratados con tiacidas (sin enferme-

dad cardíaca). 15. Hipotensión sin síntomas. 16. Hiperuricemia sin síntomas. 17. Hernia umbilical en la infancia.

usted cuál prescribir? A nosotros nos parece que hay tres modos de escoger una terapia:

1. Sobre la base del análisis retrospectivo de su propia experiencia clínica no controlada, la de los demás, o la extensión de los conceptos corrientes de los mecanismos de la enfermedad, usted puede llegar lógicamente a la terapia que parece que actúa o debe actuar; nosotros llamaremos a esto el método de la inducción.

2. Sobre la base del análisis prospectivo de los ensayos clínicos aleatorios formales, diseñados para mostrar los tratamientos inúti- les o peligrosos, usted puede seleccionar las terapias que resisten con éxito los intentos formales para demostrar su falta de valor; a esto le llamamos nosotros el método de deducción.

3. Sobre la base de las recomendaciones de sus profesores, consultantes, colegas, anuncios o representantes farmacéuticos, usted puede aceptar simplemente un tratamiento por/e; nosotros llamaremos a esto el método de la renuncia (o para acoplar con la rima y la cadencia de los otros dos, el método de la seducción).

No será una sorpresa, a estas alturas del libro, saber que nosotros preferimos el método deductivo (o más correctamente, el hipotético-deducti-


Tabla 7.2. Seis guías para distinguir la terapia útil de la inútil e incluso perjudicial.

1. ¿Fue la asignación de los pacientes a los tratamientos realmente aleatoria? 2. ¿Fueron comunicados todos los resultados clínicos relevantes? 3. ¿Eran los pacientes del estudio reconociblemente similares a los suyos propios? 4. ¿Fueron consideradas la significación clínica y estadística? 5. ¿Es factible en su práctica la maniobra terapéutica? 6. ¿Fueron contabilizados todos los pacientes que entraron en el estudio a su

terminación?

vo) para seleccionar el tratamiento específico. La mejor información sobre si un tratamiento dado hace más bien que daño a los pacientes con un trastorno dado, son los resultados de un ensayo clínico aleatorio, en el cual los pacientes con el trastorno dado fueron asignados aleatoriamente para recibir, bien el tratamiento dado o un placebo (o la terapia convencional) y entonces fueron seguidos en relación con los resultados clínicamente relevantes de su enfermedad y su tratamiento. Afortunadamente, los ensayos clínicos aleatorios están convirtiéndose en mucho más comunes y han demostrado dramáticamente la eficacia de muchos tratamientos y la inutilidad o incluso la peligrosidad de otros varios. Sin embargo, la evaluación apropiada de la terapia requiere más que precisamente informa- ción, y este capítulo suministrará otras cinco guías para escoger las afirmaciones terapéuticas. Nosotros hemos listado estas seis guías en la tabla 7.2, y las discutiremos brevemente a continuación. Antes de hacer esto, sin embargo, nosotros tenemos unas cuantas cosas más que decir sobre los métodos de inducción y seducción.

¿Por qué somos nosotros tan duros con respecto al método de induc- ción? Después de todo, este método constituye la estrategia más importante para proponer las ideas de tratamiento que consiguen ser probadas en ensayos clínicos aleatorios, y muchas de estas ideas de tratamiento demuestran ser poderosamente eficaces. El defecto fatal del método de inducción consiste en que es a menudo incapaz de descubrir las conclusiones erróneas sobre la eficacia, incluso cuando las observaciones sobre las cuales opera son totalmente exactas (14).

Considere un ejemplo. Los clínicos juzgan frecuentemente sobre la eficacia de un tratamiento moderno comparando su experiencia clínica corriente (resultados de los pacientes que reciben el nuevo tratamiento) con su experiencia clínica anterior (resultados de los pacientes tratados por otros métodos antes de que el nuevo tratamiento estuviera disponible). Si los resultados en los pacientes de hoy son mejores que en los de ayer, la nueva terapia se juzga eficaz y superior a la antigua. El uso de las


«comparaciones históricas» de esta forma es arriesgada, como lo muestra el auge y la caída de la «congelación gástrica» (16). Reconociendo que enfriar el estómago a 5o ó 10° C, reduce marcadamente la secreción de ácido, un antiguo presidente del American College of Surgeons, bajó a —10° C la temperatura del refrigerante que entraba en los balones gástricos colocados en el estómago de los pacientes de úlcera péptica. Los primeros pocos pacientes así tratados experimentaron una brusca reducción de sus sínto- mas ulcerosos y mostraron a rayos X la curación de sus úlceras. Cuando fueron contrastados estos resultados con la experiencia anterior, impresio- naron tanto a los innovadores, que ellos pagaron el último tributo al uso de los controles históricos; en su informe memorable sobre su éxito inicial, ellos afirmaban: «desde abril de 1961, ningún paciente con úlcera duodenal enviado para intervención electiva ha sido operado en el servicio quirúrgi- co del autor principal. Esta circunstancia por sí misma indica la confianza en el método por parte de los pacientes, así como de los cirujanos» (23).

Los años siguientes vieron la venta de 2.500 máquinas de congelar el estómago y una controversia creciente sobre la eficacia del procedimiento. Finalmente, se llevó a cabo (18) un ensayo aleatorio apropiado. En este ensayo la cirugía subsiguiente por úlcera de estómago, hemorragia gastrointestinal u hospitalización por dolor intratable tuvo lugar en 30 (44 por 100) de los 68 pacientes asignados aleatoriamente al tratamieno fingido, y en 35 (51 por 100) de los 69 pacientes randomizados para la congelación del estómago. Estos resultados publicados varios años después del informe prometedor inicial, sonó el toque de difunto para el congelado del estóma- go y éste fue abandonado rápidamente. Mientras tanto, a decenas de miles de pacientes de úlcera se les congeló el estómago basándose en estos controles históricos, pagando el precio de nuestra confianza en la inducción como un método de seleccionar el mejor tratamiento.

Un segundo enfoque inductivo evita el problema de las «comparaciones históricas» comparando a los pacientes contemporáneos que han recibido o no han recibido un tratamiento particular. Aunque los pacientes que son comparados aquí no son asignados aleatoriamente para recibir o no recibir el tratamiento, ellos generalmente parecen comparables, y es posible «ajustados» estadísticamente frente a cualquier diferencia en los factores de riesgo que son reconocidos. Este enfoque puede conducirnos por mal camino también, como usted recordará del capítulo 5, sobre diagnóstico precoz; cualquier tratamieno comenzado precozmente en el curso de una enfermedad, parecerá bueno, incluso cuando es inútil. Otro error en este segundo enfoque inductivo es descubierto cuando nosotros intentamos determinar la eficacia de un tratamiento comparando pacientes que tomaron toda su medicina, con aquellos que tomaron poca o ninguna de ella. A primera vista, esto parece un enfoque bastante bueno, ya que los dos


* Ajustado para 40 factores de riesgo y otras características de línea de base.

Adaptado de Coronary Drug Project Research Group, Influence of adherence to treatment and response of cholesterol on mortality in the Coronary Drug Project. N. Engl. J. Med. 303:1038, 1980.

grupos de pacientes deben tener la misma enfermedad y ser bastante homogéneos; de otro modo, a ellos no se les hubiera prescrito la misma medicación. Los resultados sorprendentes de tal enfoque se muestran en la tabla 7.3.

En este estudio particular, los hombres que habían sobrevivido a un infarto de miocardio y habían comenzado con la misma medicación, fueron seguidos cuidadosamente por infartos recidivantes o muerte (3). Además, se hicieron mediciones para ver cuan bien fueron tomando sus medicinas. Como se ve en la tabla 7.3, el 26 por 100 de los 882 hombres que tomaron menos del 80 por 100 de sus medicinas murieron, comparado con solamente el 16 por 100 de los 1.813 hombres que tomaron, por lo menos, el 80 por 100 de sus medicinas. Así pues, a aquellos que estuvieron altamente expuestos a esta medicación les fue mucho mejor que a aquellos que no lo fueron. Incluso después del ajuste estadístico para los 40 factores de riesgo y otras características de la línea de base, aquellos que tomaron sus medicinas fueron en un 38 por 100 menos probable que murieran de infarto que aquellos que no tomaron sus medicinas, y esta diferencia en mortalidad fue extraordinariamente significativa estadísticamente. Esto parece como una evidencia muy convincente de que esta medicación es altamente eficaz.

¡Hasta que nosotros supimos que era un placebo! Estos resultados proceden del grupo placebo de un ensayo de varios medicamentos que bajaban los lípidos, y esta misma sorprendente relación entre la mortalidad

Tabla 7.3. Mortalidad en hombres con enfermedad cardíaca coronaria que tomaron y no tomaron su medicina.


y el cumplimiento se observó tanto en los pacientes con terapia activa como en los del grupo placebo. Los pacientes que siguieron las instrucciones fielmente parecen destinados a resultados más sonrosados, independientemente de si su tratamiento actuó. Como consecuencia de ello, las comparaciones entre los pacientes cumplidores y los no cumplidores constituyen otro enfoque engañoso para determinar si un tratamiento hace más bien que daño.

El defecto de todos estos enfoques inductivos consiste en que ellos fallan en limitar suficientemente el error. Ellos buscan evidencia confirmatoria de que el tratamiento puede ser bueno, pero fallan en la realización de los experimentos cruciales que mostrarán si el tratamiento es malo. La ventaja crucial del enfoque hipotético deductivo es que él suministra, en el ensayo controlado aleatorio, la oportunidad científica rigurosa de demostrar que las afirmaciones terapéuticas son basura. Han sido tales ensayos aleatorios los que han demostrado la inutilidad de tratar las úlceras pépticas con congelación gástrica (alrededor de 15.000 pacientes fueron refrigerados, antes de que este tratamiento fuera abandonado), la hipercolesterolemia no familiar asintomática con clofibrato (5.500 muertes prematuras han sido atribuidas a este régimen sólo en los Estados Unidos) y la angina de pecho con ligadura de la arteria mamaria. Nosotros nos reímos de la ingenuidad de nuestros predecesores, que aprobaron y prescribieron estos tratamientos, pero, ¿hay alguna razón para creer que nosotros somos más inteligentes que ellos? Pocos lectores afirmarían ser clínicos más sagaces que Willian Osler, sin embargo, él aconsejó el uso del opio en el tratamiento de la diabetes (0,5-2 granos tres veces al día) (7). Si nosotros somos tan crédulos con nuestros predecesores, es nuestro deber para con nuestros pacientes minimizar nuestras aplicaciones de terapia inútil y peligrosa, basando nuestro tratamiento, siempre que sea posible, sobre los resultados de ensayos clínicos controlados aleatorios apropiados*.

¿Tenemos algo bueno que decir sobre el modo final para escoger un tratamiento: el método de la renuncia (a alguna autoridad que le dice a usted qué hacer, pero no por qué) y la seducción (por un anuncio hábil o un representante de medicamentos embaucador)? No mucho. Por supuesto, si la enfermedad que usted está tratando es una que encuentra muy raramente y no es probable que vea nuevamente, abdicar en favor de algún experto que ha publicado cómo él o ella trata esta entidad, ciertamente ahorra tiempo y probablemente limita el daño. Pero basar su tratamiento de los problemas encontrados ordinariamente en el consejo de algún

* Un método de «a medio camino» para determinar la eficacia en un paciente individual será descrito en las págs. 310 y 311.


«experto» que publicó recomendaciones de tratamiento pero sin evidencia de apoyo, le pone a usted a la par con el doctor de pies desnudos. Después de todo, fueron estos mismos expertos los que aconsejaron las cataplasmas de trementina y las sanguijuelas. Los expertos que merecen el pan que se comen, citarán evidencia apropiada de ensayos clínicos aleatorios para respaldar sus afirmaciones, y usted puede encontrar estos ensayos y aplicarles las guías de la tabla 7.2.

Lo mismo vale para los representantes farmacéuticos. Los útiles quita- rán importancia a los testimonios y la farándula, y le dará o le enviará separatas sobre ensayos aleatorios de sus productos, publicados en revistas que tienen comité de examen. Los otros lo inundarán a usted con farmacocinética, le subrayarán cuántos de sus colegas están ya en la carroza triunfal, y le ofrecerán declaraciones que harían sonrojar a un vendedor de autos usados.

Además, aunque los representantes farmacéuticos constituyen una fuente importante de información sobre los nuevos medicamentos, ¿por qué querría ser usted el primer clínico de la manzana de casas en usarlo? Incluso si su eficacia está bien probada por ensayos clínicos aleatorios controlados, tales ensayos son demasiado pequeños para detectar los efectos secundarios raros pero devastadores, y a menos que no exista tratamiento alternativo eficaz, es una buena idea esperar hasta que el nuevo medicamento ha sido usado durante cierto tiempo*.

Y ahora, sobre las guías del lector (mostradas en la tabla 7.2) para su uso en la clasificación de las declaraciones sobre terapia. Una vez más, ellas constituyen «sentido común aplicado» y están diseñadas para aumentar la eficacia, así como la exactitud de su lectura. Las guías 1 y 6 tratan principalmente sobre validez (¿son verdaderas las conclusiones del artícu- lo?; las guías 2, 3 y 5 tratan en su mayor parte sobre la aplicabilidad (¿son las conclusiones del artículo relevantes para nuestros propios pacientes?), y la guía 4 trata tanto sobre la validez (significación estadística), como sobre la aplicabilidad (significación clínica).

* Si, por ejemplo, un medicamento produce un efecto secundario grave en 1/1.000 (0,1 por 100 o 0,001), de aquellos que lo toman, la «regla de tres» nos dice que con el fin de estar 95 por 100 seguro de encontrar por lo menos un efecto secundario, nosotros necesitamos seguir (1/0,001) x 3, o sea a 3.000 pacientes. Eso es mucho mayor que cualquier ensayo clínico, para encontrar una reacción adversa grave. Así pues, aunque los ensayos aleatorios son el único modo seguro para determinar la eficacia de un medicamento, es necesaria la vigilancia posmarketing para determinar su seguridad (21).


¿FUE LA ASIGNACIÓN DE LOS PACIENTES A LOS TRATAMIENTOS REALMENTE ALEATORIA?

Cada paciente que entró en el estudio debió haber tenido la misma probabilidad conocida (típicamente el 40 por 100) de recibir uno u otro de los tratamientos que se estaban comparando: así pues, la asignación a un tratamiento debió haber sido efectuada por un sistema análogo al de tirar una moneda al aire. Es generalmente fácil decidir si se hizo esto, ya que los términos claves tales como ensayo aleatorio o asignación randomizada deben aparecer en el resumen, la sección de métodos, o incluso en el título de los artículos*.

Como consecuencia de ello, el lector clínico ocupado tiene la opción de aplicar esta guía rigurosamente; si usted está leyendo una revista a la que está suscrito, por el método de la «vigilancia» para «mantenerse al día con la literatura clínica» (más bien que buscando la literatura clínica para decidir cómo tratar el problema presentado por un paciente específico), descarte en seguida todos los artículos sobre terapia que no sean ensayos aleatorios.

Aunque el ensayo aleatorio puede producir a veces una conclusión incorrecta sobre la eficacia (especialmente, como veremos pronto, cuando es un ensayo pequeño), es con mucho la mejor herramienta y la más disponible corrientemente para identificar las maniobras clínicas que hacen más bien que daño. ¿Podemos nosotros tener confianza alguna vez de que un tratamiento es eficaz en ausencia de un ensayo aleatorio? Solamente cuando la terapia tradicional es seguida invariablemente por la muerte. Por ejemplo, antes de 1946 el resultado de la meningitis tuberculosa fue invariablemente fatal. Entonces, cuando se dispuso de pequeñas cantidades de estreptomicina para su uso en los seres humanos, unas cuantas víctimas de los Estados Unidos tratadas con este nuevo medicamento, sobrevivieron (9); esta notable supervivencia después de la estreptomicina se repitió al poco tiempo en el Reino Unido (15). Así pues, la capacidad de mostrar y reproducir que los pacientes con una enfermedad anteriormente fatal, generalmente, pueden sobrevivir después de un nuevo tratamiento, constituye suficiente evidencia por sí misma de su eficacia.

Insistir sobre la evidencia de los ensayos clínicos aleatorios puede aumentar la eficacia con la que uno lee una revista a la que está suscrito, porque ello conducirá al rechazo precoz de la mayoría de los artículos

* Tenga cuidado con los «parecidos» a la randomización. Por ejemplo, algunos informes describen cómo fueron asignados los pacientes «al azar» para una terapia u otra; a menudo, éstos no son ensayos aleatorios, y los autores de tales informes pudieron haber dicho también que los pacientes fueron asignados «a la conveniencia del investigador», «sin sesgo consciente» o incluso «arriesgadamente».


relacionados con terapia. La regla requiere alguna modificación, sin embargo, cuando se lee en torno a un paciente en particular. En este último caso, ocurrirá a menudo que no se han publicado jamás ensayos aleatorios controlados; ¿qué debe hacer el lector clínico entonces?

Son apropiadas dos tipos de acciones cuando se está leyendo sobre un paciente específico. Primero, la busca inicial de literatura debe indagar cualquier ensayo aleatorio que exista. Segundo, en ausencia de ensayos clínicos aleatorios publicados, los lectores clínicos tendrán que usar los resultados de investigaciones subexperimentales. Antes de aceptar las conclusiones de tales estudios, los clínicos deben convencerse a sí mismos de que los resultados mejorados de los pacientes después de la terapia son sencillamente tan grandes, que los mismos no pueden explicarse por uno o más sesgos en la reunión de los pacientes del estudio, en la valoración o en la interpretación de sus respuestas a la terapia. Esta segunda regla es obviamente una llamada al juicio y debe ser moderada por el recuerdo de que este mismo tipo de evidencia subexperimental apoyó el uso anterior del clofibrato, la ligadura de la arteria mamaria y la congelación gástrica. Así pues, la situación es familiar para los clínicos que necesitan actuar en presencia de información incompleta. Como en otras circunstancias similares, es quizás mejor realizado volviendo a la tabla 7.1 y considerar tanto la certeza de la causa como las consecuencias de los cursos alternativos de acción que están abiertos; ¿necesita el paciente alguna intervención? Si es así, ¿ha demostrado en ensayos aleatorios alguna de las intervenciones disponibles que hace más bien que daño? Si no se ha observado ninguna, ¿cuál de entre ellas es probable que produzca la mejor negociación entre el beneficio y el riesgo? Las guías que siguen pueden ayudar a formar este juicio último, así como ayudar en la valoración crítica de los ensayos aleatorios apropiados.

¿FUERON COMUNICADOS TODOS LOS RESULTADOS CLÍNICOS RELEVANTES?

La tabla 7.4 resume los resultados de un ensayo aleatorio importante del clofibrato en hombres con colesterol sérico elevado (17). Algunos de los resultados de la terapia aparecen altamente favorables. Por ejemplo, el colesterol sérico —un riesgo coronario clave— bajó casi el 10 por 100, suministrando algunos evidencia biológica de beneficio. Sin embargo, algunos lectores reconocerán una afirmación de beneficio terapéutico basado en este cambio del colesterol, como un ejemplo de un «juego de sustitución» en el cual un factor de riesgo es sustituido por su resultado clínico asociado (25), y querrán buscar ulteriormente para ver si hubo cambios reales en la presentación de acontecimientos coronarios agudos.


Tal evidencia está disponible también en la tabla 7.4, donde observamos reducciones tanto en los infartos de miocardio no fatales (línea 2 de la tabla), como en todos los infartos, tanto fatales como no fatales (línea 3 de la tabla). Así pues, parecería que la eficacia del clofibrato está apoyada en este estudio. Sin embargo, cuando nosotros consideramos todos los resultados clínicos relevantes, especialmente desde el punto de vista del paciente (20), nosotros debemos considerar los efectos del clofibrato sobre la calidad de vida y la mortalidad total, y esta última aparece con efectos inquietantes en la línea 4 de la tabla; la mortalidad total se elevó con la terapia de clofibrato, un resultado que ha afectado profundamente tanto al uso como a la disponibilidad de este medicamento. Así pues, debido a que nuestro juicio de la utilidad del clofibrato u otros agentes puede depender, de un modo crucial, sobre los resultados clínicos escogidos para comparación, los lectores deben estar seguros de que todos los resultados clínicamente relevantes fueron comunicados.

Además, debido a que el desacuerdo clínico es ubicuo en medicina, los lectores deben reconocer también la necesidad de criterios explícitos, objetivos, sobre los resultados clínicos de interés y su aplicación por los observadores que están «ciegos» sobre si el paciente bajo escrutinio estaba en tratamiento activo o en el grupo control.

¿ERAN LOS PACIENTES DEL ESTUDIO RECONOCIBLEMENTE SIMILARES A LOS SUYOS PROPIOS?

Esta guía tiene dos elementos. Primero, los pacientes del estudio deben ser reconocibles, esto es, su estado clínico y sociodemográfico debe ser descrito

Figura 7.4. Resultados clínicamente relevantes en un ensayo randomizado de clofibrato en la prevención de enfermedad cardíaca coronaria.


con suficiente detalle para que usted sea capaz de reconocer la similaridad entre ellos y los pacientes de usted. Segundo, los pacientes del estudio deben ser similares a los pacientes de su práctica. Dicho de otro modo, usted debería preguntarse a sí mismo, «¿son los pacientes de este estudio tan diferentes de los míos que yo no puedo aplicar los resultados del estudio en mi práctica?». Este requisito va más allá de la cuarta guía general para leer las revistas clínicas descritas en el capítulo 12 (el sitio) para abarcar las características precisas de los pacientes individuales, más bien que las ca- racterísticas generales de su red de referencia. Cuando ambos elementos, la reconocibilidad y la similaridad son satisfechos, los lectores clínicos serán capaces de predecir con confianza los resultados clínicos a esperar por la aplicación de la terapia específica sobre los pacientes específicos de su práctica.

¿FUERON CONSIDERADAS LA SIGNIFICACIÓN CLÍNICA Y ESTADÍSTICA?

La significación clínica se refiere aquí a la importancia de la diferencia en los resultados clínicos entre los pacientes tratados y los del control, y se describe generalmente en términos de la magnitud de un resultado. Supon- ga que el grupo de tratamiento activo en un ensayo aleatorio de la aspirina en la amenaza de accidente cerebro vascular tiene un 50 por 100 menos de tales accidentes y muertes que el correspondiente grupo control. Esta reducción del 50 por 100 se convierte en clínicamente significativa cuando su publicación conduce a cambios en la conducta clínica*; así pues, es confirmado como que es clínicamente significativo cuando los clínicos pescriben la aspirina a los pacientes con amenaza de accidente cerebrovascular. En contraste, la significación estadística nos dice si las conclusiones que los autores han deducido son probablemente ciertas (independientemente de si ellas son o no clínicamente significativas).

Suponga que usted lee un artículo que informa sobre un ensayo clínico aleatorio con doble ciego, que compara un medicamento nuevo (llamémos- le medicamento A) con un placebo que parece idéntico (llamémosle medicamento B) para el control de un trastorno clínico importante. Basado en sus resultados (y excluyendo por el momento la posibilidad de que el medicamento A empeore a los pacientes), los autores del artículo obten-

* Aunque nosotros hemos definido la significación clínica desde la perspectiva del clínico, por supuesto podía ser definida también desde la perspectiva del paciente en términos de «diferencias importantes en la calidad de vida».


drán una de dos conclusiones: o bien el medicamento A es mejor que el medicamento B, o el medicamento A no es mejor que el medicamento B. Ellos comunicarán esta conclusión en su artículo e intentarán convencernos de que ello es correcto.

Por supuesto, todos nosotros reconocemos que existe una respuesta cierta a la cuestión planteada por este ensayo, y que o bien el medicamento A es mejor realmente que el medicamento B, o que el medicamento A no es realmente mejor que el medicamento B. El ensayo clínico contenido en el artículo es un intento de llegar a la verdad, y cuando nosotros comparamos las conclusiones del autor con el verdadero estado de la cuestión en la tabla 7.5, pueden quedar claros algunos conceptos estadísticos muy desconcer- tantes.

Si el equipo que realizó el ensayo concluye que el medicamento A es mejor que el medicamento B, y en verdad, realmente es mejor, como aparece en la celda w de esta tabla, entonces ellos han deducido una conclusión positiva verdadera correcta y todo está bien. De modo similar, ellos pueden obtener una conclusión negativa verdadera, correcta, de que el medicamento A no es mejor que el medicamento B, cuando en realidad no lo es como aparece en la celda z. La dificultad surge cuando ellos obtienen las conclusiones erróneas de las celdas x e y. En la celda x, ellos han obtenido una conclusión positiva falsa errónea de que el medicamento A es mejor que el medicamento B, cuando en verdad, no es mejor. Inversamente, en la celda y, ellos han obtenido una conclusión negativa falsa errónea de que el medicamento A no es mejor que el medicamento B, cuando en realidad es mejor.

Estas relaciones entre las conclusiones obtenidas de un ensayo, por una parte, y el verdadero estado de la cuestión, por otra, puede ser considerado útilmente como un intento para «diagnosticar» la verdad. El ensayo clínico es la prueba diagnóstica y nosotros podemos interpretarlo como positivo (el medicamento A es mejor que el medicamento B) o negativo (el medicamento A no es mejor que el medicamento B). Nosotros confiamos que nuestras conclusiones son positivas verdaderas y negativas verdaderas (celdas w y x, respectivamente), y esperamos evitar las conclusiones erróneas que conducen a interpretaciones positivas falsas (celda x) y negativas falsas (celda y).

Como usted puede ver en la tabla 7.5, pueden hacerse dos tipos de conclusiones erróneas. Da la casualidad que estos errores tienen denomina- ciones y uno de ellos corresponde a un viejo amigo. Esto se muestra en la tabla 7.6.

Con una aptitud especial para los nombres emocionantes, los estadísti- cos han decidido denominar al error positivo falso de concluir que el medicamento A es mejor que el medicamento B, cuando, en verdad, no lo


PV = positivo verdadero; PF = positivo falso; NF = negativo falso; NV = negativo verdadero.

es, «error de tipo I». Lo que es excitante, sin embargo, es que al informar sobre los resultados de un ensayo, los autores casi siempre nos dicen el tamaño del riesgo en que ellos han incurrido en este error positivo falso, ¡porque esto es lo que el valor P significa! El valor P (o a, como es llamado antes de que el estudio comience) es la probabiliad de una conclusión positiva falsa de que el medicamento A es mejor que el medicamento B, cuando, en verdad, no lo es. Así pues, cuanto más pequeño es el valor P, más cómodo estamos nosotros sobre una conclusión de que la terapia experimental es realmente mejor que el control o la terapia placebo.

Como usted puede ver en la tabla 7.6, la conclusión negativa falsa errónea tiene un nombre excitante también, y es el «error de tipo II». El tamaño del riesgo de obtener esta conclusión errónea también puede ser calculada y es llamada (3. Lo que es realmente interesante sobre esta columna de la tabla es la celda w, la cual es igual a (1 — f3). Ello nos dice la probabilidad que los autores concluirían que el medicamento A es estadís- ticamente más significativo que el medicamento B, cuando en verdad es realmente mejor. Esta probabilidad de deducir una conclusión positiva verdadera cuando usted debe hacerlo se llama el «poder» del estudio, y volviendo al capítulo 4 sobre pruebas diagnósticas, usted puede ver que el poder de un estudio científico es análogo a la sensibilidad de una prueba diagnóstica. Puede ser útil pensar de este modo sobre el particular a medida que nosotros seguimos.

Tabla 7.5. Comparación de las conclusiones obtenidas en un ensayo clínico, con la situación verdadera de las cosas.


No debe ser ninguna sorpresa que estas relaciones sean usadas tanto en la planificación como en la interpretación de los ensayos aleatorios. Al planificar tal ensayo, los investigadores pueden decidir de antemano justamente cuan grande es el riesgo que ellos están dispuestos a correr de obtener conclusiones erróneas de ambos tipos (esto es, de cometer errores de tipo I, positivos falsos, y errores de tipo II, negativos falsos); al hacer esto, ellos deciden a menudo correr un riesgo del 5 por 100 de concluir que la terapia convencional y la experimental producen resultados clínicos diferentes cuando en verdad ellos no los producen (un error de tipo I positivo falso o error a de 0,05) y correr un riesgo del 20 por 100 de concluir que la terapia convencional y experimental no producen resultados clínicos diferentes, cuando en realidad sí lo hacen (un error de tipo II negativo falso o error p de 0,20). Si P es 0,20, entonces el poder del estudio es 1 — 0,20 ó 80 por 100; esto es, si en verdad la terapia convencional y la experimental producen realmente resultados diferentes, el estudio tendrá una oportunidad del 80 por 100 de descubrirlo y etiquetarlo como estadísticamente significativo. O, por analogía, la sensibilidad del estudio para hallar una diferencia real, si verdaderamente existe, es del 80 por 100.

La mayoría de los autores deciden establecer el riesgo de positivo falso (a) en 0,05 y el riesgo de negativo falso (p) en 0,20, de modo que estos valores para a y P son referidos a veces «niveles convencionales de significación

Tabla 7.6. Denominación de las conclusiones erróneas de un ensayo clínico.


estadística». A estas decisiones sobre los riesgos, se añaden entonces los juicios sobre la tasa esperada de acontecimientos de resultados en los pacientes asignados a la terapia convencional y el grado de diferencia en los resultados entre estos pacientes tratados convencionalmente y aquellos asignados a la terapia experimental, que sería considerada clínicamente significativa (como hemos notado anteriormente, esto consiste típicamente en partir por la mitad la tasa de acontecimientos). Entonces, debido a que estos cinco elementos (a, P, la diferencia clínicamente significativa, la tasa de acontecimientos en pacientes con terapia convencional, y el número de pacientes en cada grupo de tratamieno) están interrelacionados, se sigue que si usted conoce o establece cuatro, usted puede calcular el quinto. Así pues, si usted establece a, (3 y la diferencia clínicamente significativa, y si usted conoce la tasa de acontecimientos que ocurre en la terapia convencional, puede ser calculado el número de pacientes requeridos para mantener esta relación; en realidad, así es como los investigadores clínicos deciden rutinariamente cuántos pacientes necesitan ellos en un ensayo aleatorio. Existen, por supuesto, varias vueltas adicionales más en la discusión anterior, pero ellas son de interés para los que hacen la investiga- ción y este libro es para los que usan la investigación. Así pues, nosotros estamos contentos si le hemos convencido a usted que es posible, antes de comenzar un ensayo terapéutico, definir cuántos sujetos son requeridos para demostrar clínicamente diferencias significativas en niveles convencionales de significación estadística.

Así termina la lección de estadística. De ella nosotros podemos derivar dos criterios muy útiles para interpretar un artículo sobre un ensayo clínico.

Primero, si la diferencia es estadísticamente significativa, ¿es clínicamente también significativa? Suponga que los autores concluyen que el medicamento A es mejor para los pacientes que el medicamento B, y han calculado que el valor P es de 0,02. Esto significa que su riesgo de haber concluido erróneamente que el medicamento A es mejor, cuando en verdad no lo es, es solamente del 2 de 100. Esto parece bastante bueno y usted puede asumir que la diferencia en los resultados del medicamento A y el medicamento B es real. La cuestión se convierte entonces en: «¿es clínica- mente importante, también?». ¿Es la diferencia lo suficientemente grande como para que usted quiera exponer a sus pacientes a sufrir los rigores del tratamiento con el medicamento A? Si es así, ¡caza a la vista! Por otra parte, los autores pueden haber puesto tantos pacientes en su ensayo que incluso una diferencia clínicamente trivial sería estadísticamente significativa. En este caso, usted no usaría el medicamento A en ningún caso. Este criterio, entonces, le ayudará a usted a decidir si aplicar los resultados de un ensayo «positivo».


El segundo criterio se aplica a los resultados de un ensayo «negativo»: si la diferencia no es estadísticamente significativa, ¿fue el ensayo lo suficientemente grande para mostrar una diferencia clínicamente importante si ésta se produjo? Esto nos vuelve a nuestra lección de estadística, donde nosotros señalamos que es posible para los autores determinar con anticipación cuan grande debe ser su estudio.

Desgraciadamente, los autores de la mayoría de los ensayos que alcanzan conclusiones «negativas» no pudieron o no quisieron poner pacientes suficientes en sus ensayos para detectar diferencias clínicamente significativas. Esto es, los errores p de tales ensayos son muy grandes, y su poder (o sensibilidad) es muy bajo. En realidad, cuando Freiman y sus colegas revisaron una larga lista de ensayos que habían alcanzado conclusiones «negativas», encontraron que la mayoría de ellos tenían demasiado pocos pacientes para demostrar reducciones del riesgo del 25 o incluso del 50 por 100 (6).

¿Cómo puede usted aplicar este segundo criterio? Las tablas 7.7 y 7.8 le deben ayudar a usted.

Las filas de estas tablas representan las tasas de acontecimientos entre los pacientes en el grupo control o de tratamiento placebo, y las columnas muestran las tasas de acontecimientos entre los pacientes en tratamiento experimental. Usted puede, simplemente, tomar estas tasas de los informes publicados e identificar la celda donde ellas se entrecruzan. La entrada en esa celda da el número mínimo de pacientes requeridos en cada uno de los grupos de tratamiento en un estudio para que los resultados sean razonablemente seguros (con un P de 0,05) de que una reducción relativa del riesgo del 25 (tabla 7.7) o del 50 por 100 (tabla 7.8) no habría sido errada si hubiera ocurrido*. Por una reducción relativa del riesgo del 50 por 100, nosotros queremos decir dividir por la mitad la tasa de acontecimientos. Así pues, una reducción del 0,40 al 0,20 es una reducción relativa del riesgo del 50 por 100, y una reducción del 0,40 al 0,30 es una reducción relativa del riesgo del 25 por 100.

* Si usted quiere comprender por qué hablamos nosotros sobre a en las tablas 7.7 y 7.8, esta nota es para usted. Estas tablas tratan el ensayo «negativo» conviniendo un problema p en un problema a. Más bien que ir a través de los cálculos molestos de un análisis /?, nosotros hemos establecido simplemente tablas que contrastan los resultados del ensayo realmente observados, con los resultados teóricos que hubieran ocurrido si el grupo experimental disfrutara de reducciones relativas del riesgo del 25 por 100 (tabla 7.7) o del 50 por 100 (tabla 7.8), con las tasas observadas entre los pacientes control. Ya que los estudios tenían números de pacientes en cada grupo que fueron iguales o mayores que los listados en las tablas, los resultados de estos estudios son incompatibles con reducciones relativas del riesgo del 25 o el 50 por 100, y ellos fueron lo suficientemente grandes para mostrar diferencias clínicamente significativas, si ellas habían ocurrido.

Tabla 7.7. ¿Fue el ensayo lo suficientemente grande para mostrar una reducción relativa del riesgo de ≥ 25 por 100, si ha ocurrido?*

* Esta tabla muestra cuántos pacientes serian necesarios por grupo para estar seguro (a = 0,05, 1), de

que usted no ha errado una reducción relativa del riesgo del 25 por 100 en el grupo experimental. (Una reducción de 0,40-0,30 es una reducción relativa del riesgo del 25 por 100 como lo es una reducción del 0,20 al 0,15.)

Tabla 7.8. ¿Fue el ensayo lo suficientemente grande para mostrar una reducción relativa del riesgo de ≥ 50 por 100 si ha ocurrido?*

* Esta tabla muestra cuántos pacientes serían necesarios por grupo para estar seguro (a = 0,05, 1), de que usted no ha errado una reducción relativa del riesgo del 50 por 100 en el grupo experimental. (Una reducción de 0,40-0,20 es una reducción relativa del riesgo del 50 por 100 como lo es una reducción del 0,20 al 0,10.)


Así pues, si el tamaño de los grupos de tratamieno en el informe del ensayo exceden los de la tabla 7.7 y 7.8, usted puede estar bastante seguro de que el ensayo fue en verdad lo suficientemente grande para detectar las diferencias clínicamente importantes si ellas hubiesen ocurrido.

Intentemos un ejemplo. Cuando Hill y sus colegas realizaron su ensayo aleatorio del cuidado de los pacientes con sospecha de infarto de miocardio, en su domicilio, versus, en el hospital (8), observaron una tasa de letalidad del 20 por 100 de 6 semanas en 79 pacientes con infartos que fueron escogidos al azar para ser tratados en casa. Esta tasa no fue estadísticamente significativa diferente de la tasa de letalidad de 6 semanas del 18 por 100, que habían documentado en los otros 71 pacientes de infarto que fueron escogidos al azar para ser tratados en el hospital. ¿Podemos concluir nosotros que es seguro tratar tales pacientes coronarios en casa? ¿Fue este ensayo lo suficientemente grande para mostrar una diferencia clínicamente significativa (es decir, mejores resultados en un 25 ó 50 por 100 en los enfermos coronarios hospitalizados), si ésta hubiera ocurrido? Si nosotros seguimos la pista a estos resultados (ambos alrededor del 20 por 100) en la tabla 7.7, nosotros vemos que el ensayo necesitó 261 pacientes por grupo para confiar que no había errado una reducción del riesgo del 25 por 100 en la tasa de letalidad de 6 semanas de los pacientes coronarios tratados en el hospital; en la tabla 7.8, nosotros vemos que el ensayo necesitaba 45 pacientes por grupo para tener confianza de que no había errado una reducción del riesgo del 50 por 100 en la tasa de letalidad de 6 semanas de los coronarios hospitalizados. Así pues, el ensayo fue demasiado pequeño para descartar un 25 por 100 de mejoría, pero lo suficientemente grande para descartar una mejoría del 50 por 100 en la tasa de letalidad de 6 semanas de los pacientes coronarios tratados en el hospital. Como consecuencia de ello, la cuestión importante tratada en este estudio fue contestada sólo parcialmente, y la controversia continúa (¡como debe ser!).

Aquellos que deseen leer más sobre la interpretación de los ensayos «negativos», pueden consultar las referencias (4) y (6).

¿ES FACTIBLE EN SU PRACTICA LA MANIOBRA TERAPÉUTICA?

Los requerimientos aquí son cuatro. Primero, la maniobra terapéutica tiene que ser descrita con suficiente detalle, para que los lectores la puedan replicar con precisión: ¿Quién hizo qué a quién, con qué preparado y a qué dosis, administrado en qué circunstancias, con qué ajuste de dosis y titulaciones, con qué búsquedas y respuestas de los efectos secundarios y la


toxicidad, durante cuánto tiempo y con qué criterios clínicos para decidir que la terapia debía ser aumentada, graduada o suspendida?

Segundo, la maniobra terapéutica debe ser clínica y biológicamente prudente. Por ejemplo, la dosis, vía y duración de la terapia medicamentosa deben estar de acuerdo con el conocimiento existente sobre farmacociné- tica y farmacodinámica. De modo similar, las combinaciones de las diferentes modalidades de tratamiento deben tener sentido clínico.

Tercero, la maniobra terapéutica tiene que estar disponible. Los lectores deben ser capaces de administrarla apropiadamente y sus pacientes deben encontrarla accesible, aceptable y de coste asequible.

Cuarto, cuando se lee la descripción de la maniobra en el informe publicado, los lectores deben observar si los autores evitaron dos sesgos específicos en su aplicación: la contaminación (en la cual los pacientes control reciben accidentalmente el tratamiento experimental; el resultado es una reducción espuria de las diferencias en los resultados clínicos entre los grupos experimentales y control) y la cointervención (la realización de actos diagnósticos terapéuticos adicionales sobre el grupo experimental y no sobre los pacientes control; el resultado es aumento espurio en la diferencia de los resultados clínicos observados entre los grupos experimental y control). Una vez más, debe ser aparente que la cointervención es evitada por medio de «ciego», tanto de los pacientes del estudio como de sus médicos en cuanto a quién está recibiendo qué tratamiento (19).

¿FUERON CONTABILIZADOS TODOS LOS PACIENTES QUE ENTRARON EN EL ESTUDIO, A SU TERMINACIÓN?

El lector astuto observará cuántos pacientes entraron en el estudio (generalmente, el número de pacientes experimentales y control serán casi idénticos) y los contará a su terminación, para estar seguros de que ellos se corresponden. Por ejemplo, el panel A de la tabla 7.9, describe los resultados clínicos en 151 pacientes de un ensayo aleatorio de terapia quirúrgica, versus, médica de la estenosis carotídea bilateral (5).

Entre los 79 pacientes quirúrgicos y los 72 pacientes médicos «disponibles para el seguimiento» fue comunicada una reducción del riesgo de ataque isquémico transitorio continuado, accidente cerebrovascular o muerte del 27 por 100 (P = 0,02), una diferencia que es tanto clínica como estadísticamente significativa. Sin embargo, la lectura más detallada del informe revela que 167, no 151, pacientes entraron en este estudio, y que 16 de ellos «no estuvieron disponibles para el seguimiento» debido a que ellos sufrieron accidente cerebrovascular, o murieron durante su hospitalización inicial, y, así pues, fueron excluidos del análisis anterior. Además, 15 de

estos 16 pacientes habían sido asignados originalmente a cirugía; 5 de ellos habían muerto y 10 habían sufrido accidente cerebro vascular durante la cirugía o poco después de ella. Solamente un paciente asignado aleatoriamente a la terapia médica sufrió tal destino. La reintroducción de estos 16 pacientes en el análisis produjo el panel B de la tabla 7.9; la reducción de riesgo de la cirugía es ahora solamente del 16 por 100 y no es ya estadísticamente significativa (P = 0,09).

Los autores del informe que antecede fueron cuidadosos al incluir información de los resultados de todos los pacientes que entraron en el ensayo, haciendo posible la construcción e interpretación de ambos paneles de la tabla 7.9. Sin embargo, ¿qué puede hacer el lector cuando no son representados los resultados de los sujetos que faltan? Un planteamiento (que se reconoce que es conservador y, por consiguiente, sujeto a conducir al error del tipo II) consiste en asignar arbitrariamente un mal resultado a todos los sujetos que faltan del grupo de los que le fue mejor, y buenos resultados a todos los miembros que faltan del grupo al que le fue peor. Si esta maniobra falla en cuanto a suprimir la significación clínica y estadísti- ca de los resultados, el lector puede aceptar las conclusiones del estudio.


Tabla 7.9. Terapia quirúrgica, versus, médica en la estenosis carotidea bilateral.

Panel A: Resultados en los pacientes «disponibles para el seguimiento».

Panel B: Resultado en todos los pacientes randomizados.


Estas, entonces, son guías que le ayudarán a usted a aplicar el enfoque deductivo para seleccionar los tratamientos específicos.

¿Cómo convertimos todo lo anterior en un conjunto de tácticas prácticas para el clínico ocupado? Nosotros sugeriríamos lo siguiente:

1. Basado en la finalidad de su tratamiento, identifique los regímenes potenciales que pueden lograr la finalidad (farmacológica, quirúrgi- ca, psicoterapéutica, nutricional, física, etc.).

2. Empiece con el que le parece a usted como el «mejor» (por cualquier razón) y busque artículos que informen sobre ensayos aleatorios controlados de su eficacia. Algunas de las tácticas para seguirle la pista a estos y otros artículos se discuten en el capítulo 11, sobre cómo usar una biblioteca. Otras incluyen comprobar su propia biblioteca (capítulo 13), preguntando a los colegas y consultantes* y buscando ayuda de los bibliotecarios del hospital o de referencia (por ejemplo, el College of Family Physicians of Canadá opera una biblioteca central que suministra a sus miembros con búsquedas de literatura y separatas).

3. Si usted encuentra un ensayo aleatorio controlado con las tácticas anteriores, usted puede entonces valorar la evidencia del artículo, aplicando las guías señaladas en la tabla 7.2 y descritas en el capítulo 12 sobre cómo leer una revista clínica. Si el ensayo demostró que el tratamiento hizo más bien que mal, usted puede proceder a seleccionar un objetivo del tratamiento (de modo que usted sabrá cuándo parar, modificar su dosis, cambiar a otro tratamiento) y avanzar con él. Si, por el contrario, el ensayo encontró el tratamiento como inútil o dañino, usted le ha hecho a su paciente (y a usted mismo) un enorme servicio, aunque ello signifique que usted tendrá que empezar de nuevo con el «mejor» tratamiento siguiente. En cualquier caso, usted debe considerar añadir una copia del artículo relevante a su propia biblioteca.

4. Si usted no puede encontrar ningún ensayo aleatorio controlado del «mejor» tratamiento (y esto será el caso a menudo), se enfrenta con cuatro alternativas: a) usted puede considerar, sucesivamente, los «mejores» tratamientos siguientes y repetir los pasos 2 y 3; b) usted puede intentar determinar la eficacia del «mejor» tratamiento en su propio paciente concreto. El método para hacer esto está a mitad de camino entre la inducción y la deducción, y está basado en el

* Los consultantes que son dignos de su nombre, sabrán si los tratamientos usados en su campo han sido probados en ensayos controlados aleatorios y deben ser capaces de citar los artículos relevantes; ellos pueden ayudar también a menudo a interpretar los artículos (mientras que usted se limita a los tipos de cuestiones planteadas en la tabla 7.2).


algoritmo para decidir si un paciente ha tenido una reacción adversa, que nosotros describiremos en el capítulo 9. De acuerdo con ello, nosotros presentaremos este enfoque allí en la página 310; c) usted puede revalorar el objetivo último del tratamiento que estableció con anterioridad. Si, por ejemplo, usted buscó una cura y encuentra ahora que los tratamientos «curativos» en voga son inútiles o perjudiciales, puede desear reenfocar su objetivo para limitar el deterioro estructural o funcional y mejorar los síntomas actuales; y d) usted puede practicar inducción, renuncia o seduc- ción y esperar que el tratamiento que usted escoja ayude o, por lo menos, no haga daño.

Habiendo realizado estos pasos por vez primera para un determinado tratamiento, usted habrá establecido una «línea de base» de comprensión del mismo. Si usted mantiene su propia pequeña biblioteca (capítulo 13), puede archivar sus artículos y notas para futura referencia. Este proceso le alertará también a buscar evidencia más reciente y más definitiva a medida que usted examina sus revistas de suscripción y da un vistazo a otras. En realidad, usted puede planificar y desarrollar su propio programa de educación continuada, llevando a cabo este proceso para cada uno de los tratamientos que usted prescribe más frecuentemente.

Finalmente, algunas decisiones clínicas son demasiado complejas para permitir decisiones de tratamiento sencillas. Esto ocurre cuando la elección entre dos alternativas de tratamiento se parece a tirar la moneda al aire, o especialmente cuando los tratamientos plantean riesgos sustanciales, así como beneficios. Ha sido sugerido que tales decisiones pueden ser hechas mucho más racionalmente y, por consiguiente, más útiles para los pacientes, concretándolas mediante un enfoque sistemático llamado análisis de la decisión.

En esta estrategia, la cual puede ser usada tanto para hacer decisiones diagnósticas (como le mostramos a usted antes, en el capítulo 4), como decisiones terapéuticas, todos los cursos relevantes de acción y sus consecuencias son trazados y evaluados con el fin de identificar (si existe) el curso individual de acción que mejor sirve al paciente (24). Los hechos fueron éstos:

1. Una madre de familia de 63 años de edad con 6 hijos adultos y una historia de diez años de angina de pecho estable, ha sido sometida a una sustitución total de cadera, hace ocho años, por osteoartritis primaria. Aunque ella tuvo embolia pulmonar posoperatoria, el resultado ortopédico fue excelente y ella estaba libre de dolor y completamente móvil hasta hace un año.


2. Durante los últimos doce meses, ella ha experimentado un dolor creciente en su cadera al transportar peso, y en el momento de la consulta estaba confinada en gran parte en una silla de ruedas, aunque podía andar, con un bastón o muletas, cortas distancias en su casa.

3. Hace ocho meses ella sufrió un infarto de miocardio anterior subendocárdico no complicado. Aunque en su recuperación no hubo ninguna complicación, su angina de pecho estable de larga duración persistió y limitaba frecuentemente su capacidad para ir con muletas.

4. Su cirujano ortopédico revisó su caso y concluyó que ella tenía, probablemente, una holgura aséptica de su componente femoral y explicó los riesgos y los beneficios de la nueva operación como sigue:

a) Si solamente requería sustitución del componente acetobu- lar (y las oportunidades de esto se estimaron en solamente el 25 por 100), la probabilidad de un buen resultado (permitiendo andar normalmente de nuevo) era del 80 por 100; sin embargo, esto dejaba una probabilidad de un resultado malo (confinada en su silla de ruedas) del 20 por 100. Además, los buenos y malos resultados precedentes se aplicaban solamente a los supervivientes de la cirugía y la enfermedad cardiovascular de esta paciente sugería un riesgo de morir en el periodo perioperatorio de hasta el 5 por 100.

b) Si, como era más probable (se juzgó que sus probabilidades eran del 65 por 100), el componente femoral necesitaba sustitución, la probabilidad de un buen resultado se juzgó que era más baja, del 60 por 100, con un 40 por 100 de probabilidades de mal resultado. Una vez más, lo anterior se aplicaba solamente a los supervivientes, y la duración aumentada y extensión de esta técnica más difícil se con- sideró que doblaba el riesgo de muerte perioperatoria al 10 por 100.

c) Si ambos componentes necesitaban sustitución (la probabilidad de que esto sería necesario era del 10 por 100), las oportunidades de un buen resultado caían ligeramente por debajo de la mitad, al 45 por 100, y la probabilidad de que la paciente terminaría en una silla de ruedas era del 55 por 100, incluso si ella sobrevivía a la cirugía. El riesgo de muerte perioperatoria se juzgó que era muy alto para esta técnica combinada, del 15 por 100.

d) Finalmente, si no se efectuaba la cirugía, ella permanecería lo mismo que estaba ahora (las oportunidades de esto se juzgó que eran del 20 por 100) o empeoraría y estaría confinada permanente- mente en su silla de ruedas (se juzgó que las probabilidades de este resultado eran del 80 por 100).


Siguió un acalorado debate en el equipo de cuidado primario, entre algunos miembros que aconsejaban la cirugía y otros que preocupados por los riesgos de muerte perioperatoria se manifestaban contra la cirugía. Además, aunque ellos querían implicar a la paciente en esta decisión, temían que influirían sobre la conclusión de la paciente según el modo como ellos le presentaran a ella los hechos de la situación.

Que estaba ocurriendo este debate a pesar del acuerdo dentro del equipo sobre los riesgos y beneficios de la cirugía, nos sugirió que un análisis de decisión formal podía producir dos resultados útiles. Primero, podía suministrar una solución objetiva del debate. Segundo, le permitiría al equipo implicar a la paciente en la discusión, sin influir injustamente sobre su opinión. El equipo* accedió a nuestra propuesta y nosotros seguimos adelante.

Este o cualquier otro análisis de decisión formal comienza por la identificación de todas las alternativas de acción, tratamiento, cambios clínicos y resultados que le pueden ocurrir al paciente en cuestión. Sobre esta base fue construido un árbol de decisión que muestra estos elementos en su propia secuencia de tiempo. Esto se muestra para nuestro paciente en la figura 7.1.

Los sitios donde el árbol se ramifica («nodulos») son cuadrados («nodulos de elección») cuando ellos están bajo el control del clínico, y redondos («nodulos de azar») cuando no lo están. Nosotros podemos colocar ahora las probabilidades de los diversos riesgos y beneficios operativos en el árbol de decisión y el resultado se muestra en la figura 7.2.

Observe que las probabilidades de buenos y malos resultados son multiplicadas por las probabilidades de sobrevivir a la cirugía en los nodulos de azar A2, A3 y A4, y que la suma de todas las probabilidades en cualquier nódulo de azar son iguales siempre a 1,0 (en el nódulo de azar A2, por ejemplo: (0,8 x 0,95) + (0,2 x 0,95) + (0,05) = 0,76 + 0,19 + 0,05 = 1,0).

El paso próximo en el análisis de decisión nos fuerza a asignar números a la calidad de la vida, representado por cada uno de los resultados del árbol. Como nosotros hemos subrayado anteriormente en el capítulo 4, los clínicos y los pacientes hacen estos juicios continuamente y ellos afectan mucho a nuestras decisiones clínicas, a menudo de una manera crucial. Todo lo que hace el análisis de decisión es forzarnos a asignar número (llamados «utilidades») a estos juicios.

En este caso, esta asignación de utilidades fue efectuada tanto por el paciente como por los miembros del equipo. Aunque hay algunos métodos

* La doctora Ruth St. Amand hizo la mayor parte del trabajo, ¡y nosotros se lo agradecemos a ella!


Figura 7.1. Árbol de decisión para una paciente específica con una artroplastia suelta y enfermedad cardíaca coronaria.

Figura 7.2. El árbol de decisión con las probabilidades en su lugar.


Figura 7.3. El árbol de decisión completado.

complejos para determinar estos valores de utilidad, nosotros hemos usado un método muy sencillo que es preguntarle a cada persona. «Si nosotros asignamos una "calidad de vida" de 1,0 a un buen resultado quirúrgico (andar completamente bien) y un 0,0 a estar muerto, ¿qué números le asignaría usted a los otros resultados?». Los resultados, aunque variaron algo, siempre mantenían la misma graduación: buen resultado, igual que ahora, peor, mal resultado y muerte. Nosotros hemos introducido un grupo de utilidades en el árbol, y esto se muestra en la figura 7.3.

Ahora nosotros nos movemos hacia atrás a lo largo del árbol de decisión «plegando hacia atrás», de la derecha a la izquierda. Si nosotros multiplicamos las utilidades por las probabilidades de su presentación, y las sumamos en cada nódulo de azar, podemos asignar utilidades a los nodulos de azar A2, A3, A1 y B. Por ejemplo, la utilidad del nódulo de azar oportunidad A2, es la utilidad de vivir con un buen resultado (1,0) veces la probabilidad de sobrevivir a la sustitución acetabular y tener un buen resultado (0,76), más la utilidad de vivir con un mal resultado (0,25) veces la probabilidad de sobrevivir y tener un mal resultado (0,19) más la utilidad de morir durante o poco después de la cirugía (0,0) veces la probabilidad de morir por la cirugía (0,05). Esta suma es 0,808 y nosotros hemos insertado esta utilidad en el balón sobre el nódulo de azar de la figura 7.4.


Figura 7.4. Plegando hacia atrás un árbol de decisión.

De manera parecida nosotros podemos calcular la utilidad de lo siguiente:

nódulo de azar A3 (1 x 0,54) + (0,25 x 0,36) + (0 x 0,1) = 0,54 + 0,09 + 0 = 0,630

nódulo de azar A4 (1 x 0,38) + (0,25 x 0,47) + (0 x 0,15) = 0,38 + 0,12 + 0 = 0,500

nódulo de azar B (0,40 x 0,2) + (0,20 x 0,8) - 0,080 + 0,160 = 0,240

Aparece inmediatamente que cualquier operación, independientemente de si era una técnica fácil o difícil, es preferible a no operar, debido a que las utilidades del nódulo A2 (0,808), A3 (0,630) y A4 (0,500), todos excedie- ron la utilidad del nódulo B (0,240). Nosotros podemos confirmar esto doblando hacia atrás la rama operativa una vez más, sumando los productos de las utilidades de los nodulos A2, A3 y A4 veces sus probabilidades respectivas: (0,808 x 0,25) + (0,630 x 0,65) + (0,500 x 0,10) = 0,202 + 0,410 + 0,050 = 0,662


El resultado (0,662) es la utilidad o calidad de vida que nuestro paciente logrará como media, sometiéndose a cirugía, y es sustancialmente mayor que la calidad de vida que ella logrará como media, rechazando la cirugía (0,240). De acuerdo con esto, a menos que nuestra paciente sea extremadamente «contraria al riesgo» extremadamente bajo, pero riesgo real de muerte precoz por la cirugía (11, 12), el curso de acción preferido es operar.

Cuando el equipo de cuidado primario trabajó sobre este análisis de decisión, algunos de sus miembros objetaron a algunas de las utilidades y probabilidades que se estaban usando. Además, después que la paciente había ponderado las alternativas y las había discutido con su familia, ella revisó sus utilidades de manera ascendente, tanto en cuanto a su situación actual como a su posible estado futuro. Debido a que el método de análisis de decisión nos permite incluir cambios clínicamente sensibles en cualquiera de estas entradas, nosotros volvimos a calcular el paso de «plegar hacia atrás» con las utilidades y las probabilidades alternativas que ellos propu- sieron. Ninguna de las propuestas alternativas se opuso a la preferencia original por la cirugía, y la mayoría de ellas hicieron la decisión de operar, incluso más fuerte, no más débil, dado que ellas incluyeron afirmaciones de que las estimaciones de mortalidad por la cirugía eran demasiado altas, que la probabilidad de una sustitución acetabular «fácil» era del 0,5 más bien que del 0,25, y que nosotros debíamos revisar el nódulo de azar B para incluir el riesgo (aunque bajo), de morir aun sin cirugía. Como consecuencia de ello, cesó el debate y el equipo acordó de forma unánime (¡con la paciente!), que debería ser efectuada una operación. Así pues, la estrategia de análisis de decisión fue capaz de simplificar una decisión de tratamiento compleja y establecer la plataforma para la decisión final sobre terapia*.

Identificar los objetivos del tratamiento

Cuando escribió sobre la importancia de los objetivos educativos precisos, Mager introdujo un caballito de mar paseante (al cual nosotros encontraremos en el capítulo 14) y expresó: «Si usted no está seguro adonde va, usted está expuesto a terminar en cualquier otro sitio» (10). Así ocurre también con los regímenes de tratamiento. A menos que usted exprese su objetivo de tratamiento desde el comienzo, usted no sabrá cuándo parar, cambiar de dosificación, añadir un segundo tratamiento, y así sucesivamente.

* La cirugía fue bien. Solamente necesitaba sustitución del acetábulo y el resultado fue excelente a los seis meses.


Algunos objetivos de tratamiento son fáciles de establecer y monitorizar, tal como la presión arterial, los niveles T4 y la desaparición de sínto- mas específicos. Otros pueden ser mucho más difíciles, tales como el tama- ño y difusión de los tumores profundos, la función de las familias y la presentación de signos neurológicos «suaves». La clave consiste en unirlos tanto a los fines del tratamiento como a la terapia específica y hacerlos tan fáciles de observar como sea posible.

Por ejemplo, al tratar la hipertensión esencial sin síntomas, los fines del tratamiento son limitar el deterioro estructural y funcional, y prevenir síntomas posteriores. Aunque nosotros podíamos definir objetivos tales como «evitar la hipertrofia ventricular izquierda por criterios de voltaje» o «mantenimiento al aclaramiento de la creatinina por encima de 90 ml por minuto», estos objetivos son demasiado caros y molestos para ser monito- rizados en cada visita. Más bien, nosotros nos aprovechamos del vínculo (establecido en los ensayos aleatorios controlados que demuestran eficacia de los medicamentos antihipertensores), entre la disminución de la presión arterial y la limitación del deterioro estructural y funcional, y la prevención de complicaciones posteriores. Como consecuencia de esta prima adicional de los ensayos aleatorios, nosotros podemos «sustituir» la reducción de la presión arterial por medidas más complejas. Así pues, nosotros podemos usar las sencillas mediciones de la presión arterial para la monitorización y ajustes del tratamiento de semana en semana, y pedir electrocardiogramas y aclaramientos a intervalos mucho más grandes.

Además de su valor obvio cuando se comparte la responsabilidad clínica, precisamente los objetivos de tratamiento especificados nos pueden ayudar a evitar la submedicación, un problema frecuente cuando el objetivo del tratamiento consiste en permitir que el terminalmente crítico muera con comodidad y dignidad (1). Recordado por una entrada prominente en la gráfica del paciente, que nuestro objetivo del tratamiento consiste en el alivio del dolor (del cáncer metastásico, por ejemplo), nosotros estamos más dispuestos a reconocer la rareza de la depresión respiratoria producida por los opiáceos, la irrelevancia de la preocupación sobre la adición a largo plazo, y la desconsideración de hacer que el paciente pida a la enfermera (más bien que al contrario), si se deben dar más antidolorosos.

Finalmente, implicar al paciente en el establecimiento y monitorización del progreso hacia el objetivo del tratamiento, puede tener un efecto muy favorable sobre el cumplimiento con el régimen de tratamiento. Por supuesto, si los pacientes no toman su medicina, todos sus esfuerzos en el diagnóstico, el pronóstico, el establecimiento de objetivos del tratamiento, la selección de terapia específica y la identificación de los objetivos del tratamiento se irán por la cañería. El próximo capítulo está diseñado para ayudarle a usted a evitar este fallo frecuente.


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8

Cumplimiento

Aplicando la «ciencia básica para la medicina clínica» descrita en los capítulos precedentes, nosotros nos encontraremos crecientemente más capaces de reunir información clínica más exacta y fiable, de seleccionar e interpretar las pruebas diagnósticas útiles, de hacer pronósticos auténticos e identificar y aplicar tratamientos, que harán más bien que daño. Ahora viene el punto crítico.

Todos los esfuerzos anteriores, no importa cuan cuidadosamente hayan sido planeados o con cuánta laboriosidad fueron ejecutados, habrán sido en balde si nuestros pacientes no cumplen o no pueden cumplir los regíme- nes que nosotros les hemos prescrito. El punto decisivo es el «cumplimien- to». «El grado hasta el cual la conducta del paciente en términos de tomar los medicamentos, seguir las dietas o ejecutar los cambios en el estilo de vida coinciden con la prescripción clínica» (21). Debido al papel central que el cumplimiento juega en hacer o romper, casi cada encuentro clínico, nosotros creemos que merece su propio capítulo en este libro.

Este capítulo documentará la magnitud del problema del cumplimiento y presentará un enfoque para identificar y aplicar estrategias eficaces, para detectar y mejorar el bajo cumplimiento. Al hacerlo así nosotros resumire- mos (y hasta cierto punto pondremos al día), un libro anterior que dos de nosotros ayudamos a editar, Compliance in Health Care (24).

La magnitud del bajo cumplimiento

Intente contestar las siguientes preguntas sobre sus propios pacientes: 1. ¿Qué porcentaje de citas que ellos obtuvieron por sí mismos, man-

tienen? _____% 2. ¿Qué porcentaje de citas que yo preparo para ellos son mantenidas

por ellos? ____ % 3. Si yo prescribo un régimen a corto plazo para curar una enferme-

dad intercurrente (digamos, antibiótico oral para la otitis media),

259


¿qué proporción de pacientes cumplirá un curso de terapia de diez días?____ %

4. ¿Qué proporción de mis pacientes cumplirán con un régimen de medicación a largo plazo (tal como diuréticos para la hipertensión o antiácidos para úlcera péptica?_____%

5. ¿Qué proporción de mis pacientes se colocan los cinturones de seguridad? ____ %

Cuando nosotros examinamos la literatura sobre cumplimiento en 1974, y de nuevo en 1979, los resultados fueron bastante serios (48). Los pacientes conservaron alrededor del 75 por 100 de las citas que ellos pidieron para sí mismos, pero solamente el 50 por 100 de las citas que nosotros preparamos para ellos. Aunque el cumplimiento con las medicaciones durante corto plazo para la curación fue del 75 por 100 en los primeros días, menos del 25 por 100 de los pacientes ambulatorios completaron un curso de diez días de terapia antibiótica por una faringitis estrep- tocócica u otitis media.

El cumplimiento de la medicación fue sorprendentemente bajo incluso entre los pacientes ingresados. Cuando los pacientes de úlcera hospitalizados fueron suministrados con antiácidos en la cabecera de la cama, y fueron mantenidos bajo discreta vigilancia, se documentó que ellos consu- mieron menos del 45 por 100 de sus regímenes prescritos (45)*. Además, a pesar de la administración directa de la medicación oral por el staff del hospital a los esquizofrénicos hospitalizados, solamente el 76 por 100 de sus orinas contenía el medicamento prescrito o sus metabolitos (42).

El cumplimiento con medicaciones durante larga duración fue generalmente alrededor del 50 por 100, independientemente de si el propósito era prevenir o aliviar los síntomas. El cumplimiento de las recomendaciones sobre el estilo de vida fue peor todavía; solamente alrededor del 30 por 100 de los pacientes cumpliría incluso el consejo dietético más modesto, y menos del 10 por 100 de los fumadores de cigarrillos que no tenían lesión importante de algún órgano dejaría de fumar, siguiendo el consejo de sus clínicos. Finalmente, excepto en las jurisdicciones donde las leyes que requerían el uso de cinturones de seguridad fueron rigurosamente aplicadas, solamente alrededor del 20 por 100 de los conductores se los abrocha- ban regularmente, cuando se estaba escribiendo este libro.

¿Qué tal coinciden estos resultados publicados, con sus estimaciones basadas en su propia experiencia? Si sus estimaciones son mucho más

* ¿Sabían estos pacientes de úlcera, no cumplidores, algo que sus clínicos no sabían sobre la eficacia de este régimen? Nosotros debemos recordar siempre, que el cumplimiento es una preocupación racional, solamente cuando el tratamiento produce una diferencia (¡buena o mala!).

CUMPLIMIENTO 261

optimistas y nosotros sospechamos que estas serán, entonces preste mucha atención a la sección posterior sobre cómo detectar el bajo cumplimiento. Por favor, pare aquí por un momento y anote lo siguiente:

1. Los métodos para medir el cumplimiento que usted usa actualmente o ha usado en su práctica clínica. (¿En qué proporción de sus pacientes valora usted el cumplimiento?).

2. Cualquier otro método que piense usted que puede ser usado. 3. Para cada uno de los métodos «diagnósticos» que usted ha señala-

do, dé su estimación de la «sensibilidad» con la cual ellos detectan los problemas del bajo cumplimiento y la «especificidad» con la cual ellos identifican el alto cumplimiento.

Como usted puede ver por el cometido que nosotros le hemos dado a usted, los principios para interpretar las pruebas diagnósticas pueden ser aplicados a las estrategias que nosotros usamos para detectar el bajo cumplimiento. Existen siete métodos que han sido empleados en un esfuerzo para diagnosticar el bajo cumplimiento: el juicio clínico, monitorizar la existencia a las citas programadas, monitorizar el logro del objetivo del tratamiento, buscar los resultados terapéuticos o los efectos secundarios, contar las píldoras, determinar los niveles de los medicamentos y entrevistas a los pacientes. Nosotros revisaremos las «características operativas» de cada uno de estos métodos e identificaremos aquellos que puedan ser aplicados más útilmente en las circunstancias clínicas usuales.

JUICIO CLÍNICO

Quizás el método más común que los clínicos han empleado para la valoración del cumplimiento de nuestros pacientes, es nuestro juicio clínico, basado en «conocer al paciente». Este método parece altamente atractivo, porque nosotros estamos completamente dispuestos a producir estimaciones de cumplimiento de nuestros pacientes, a menudo con facilidad y considerable confianza. Sin embargo, los diversos estudios que han examinado el valor de tales estimaciones (4, 8, 40, 41) las han encontrado defectuosas.

Al ser informados de manera uniforme sobre el rendimiento desconsola- dor de los clínicos en estos estudios, algunos médicos de familia en nuestra ciudad opinaron que ellos lo podían superar, especialmente porque tenían relaciones continuadas con sus pacientes. Por consiguiente, ellos fueron invitados a identificar hasta 10 pacientes en cada una de sus consultas, a los cuales habían prescrito digoxina y en los cuales pensaban que podían


Tabla 8.1. Comparación de las estimaciones del médico de familia sobre el cumplimiento y el cumplimiento real de los pacientes con digoxina.

Adaptado de J. R. Gilbert, C. E. Evans, R. B. Haynes, y P. Tugwell. Predicting compliance with a régimen of digoxin therapy in family practice. Can. Med. Assoc. J. 123:119, 1980.

estimar exactamemte el cumplimiento, basado en sus juicios clínicos origi- nados durante sus relaciones de larga duración con estos pacientes. Una vez que fueron identificados estos pacientes y obtenidas las estimaciones de sus médicos sobre el cumplimiento, fueron las enfermeras a sus casas y les preguntaron sobre su toma de la medicina, contaron sus píldoras y les tomaron muestras de sangre (por lo menos seis horas después de la última dosis supuesta), para niveles de digoxina. Los resultados de este estudio (19), se muestran en la tabla 8.1. Nosotros no hemos calculado las mediciones usuales de rendimiento para esta tabla, debido a que nosotros confiamos que usted estará dispuesto a hacerlo*. Aquí hay algún espacio para hacerlo:

Prevalencia del juicio clínico (o probabilidad preprueba) de bajo cumplimiento. Sensibilidad del juicio clínico. Especificidad del juicio clínico. Probabilidad de bajo cumplimiento cuando el doctor lo predijo.

* Realmente, nosotros las hemos hecho, y usted puede comprobar sus respuestas consultando las págs. 285 y 286.

CUMPLIMIENTO 263

Probabilidad de alto cumplimiento cuando el doctor lo predijo. Exactitud global. Proporción de probabilidad del juicio clínico de bajo cumplimiento. Proporción de probabilidad del juicio clínico de alto cumplimiento.

Las proporciones de probabilidad producidas en la tabla 8.1, suministran un resumen sucinto del poder del juicio clínico en el diagnóstico del cumplimiento. En 0,68 para el juicio de bajo cumplimiento y 1,05 para un juicio de alto cumplimiento, el «juicio clínico» es no solamente inútil para esta tarea, ¡sino que va en la dirección equivocada! Nosotros debemos correr la cortina de la caridad temporalmente, sobre la ulterior discusión de nuesta capacidad de predecir el cumplimiento, basándonos en nuestro juicio clínico.

MONITORIZAR LA ASISTENCIA A LAS CITAS PROGRAMADAS

Monitorizar la asistencia es la táctica individual más importante para determinar el cumplimiento, porque el abandono del cuidado constituye una de las formas más frecuentes y más graves de no cumplimiento. Ade- más, para ese pequeño número de trastornos para los cuales el tratamiento es administrado en la visita (por ejemplo, inyecciones de depósito de penicilina en la profilaxis de la fiebre reumática o fenotiazinas para las psicosis), monitorizar la asistencia es la única medida de cumplimiento requerida. En los regímenes autoadministrados, en cambio, la asistencia es necesaria pero no un requisito previo suficiente de cumplimiento. Así pues, muchos pueden presentarse, pero pocos pueden cumplir con los regímenes de autoad- ministración (20). Finalmente, aquellos que fallan en su asistencia raramente cumplen con ningún régimen.

Monitorizar la asistencia es administrativamente sencillo, si su práctica está organizada para ello. Para monitorizar la asistencia eficazmente, usted debe tener un libro de asistencia diaria y una regla mediante la cual a los pacientes que requieren visitas de seguimiento, se les da siempre una hora específica para su próxima cita. Así pues, debe darse una cita incluso si (o mejor especialmente sí), es programada con mucha antelación; si los pacientes no pueden estar seguros de su programa con tanta antelación, son aleccionados para que llamen más adelante, si es necesario, para cambiar su cita.


Muchas clínicas y consultas fallan en dar a los pacientes horas específi- cas para sus próximas visitas. Para situaciones tales como hipertensión, a los pacientes simplemente se les dice que llamen dentro de dos o tres meses para una cita de seguimiento. Desgraciadamente, cuando un paciente falla en seguir este consejo, en la mayoría de las consultas su ausencia no será notada y el no cumplimiento puede ponerse de manifiesto solamente cuando él o ella sufre una complicación evitable del trastorno original.

MONITORIZAR EL LOGRO DEL OBJETIVO DEL TRATAMIENTO

En el capítulo anterior, nosotros pedíamos que se establecieran objetivos explícitos de tratamiento para cada paciente. Si usted puede especificar un objetivo medible y su terapia es eficaz, entonces el fallo en lograr el objetivo puede alertarle a usted sobre la posibilidad del no cumplimiento. (Y si usted no puede especificar un objetivo de tratamiento medible, ¡entonces usted debe estar más preocupado con ese fallo que con el cumplimiento!)

Nosotros debemos ser cuidadosos sobre cómo interpretar la respuesta del paciente a la terapia. Solamente en situaciones en las cuales el cumplimiento perfecto garantiza el éxito clínico, estará la respuesta terapéutica altamente correlacionada con el cumplimiento. Sin embargo, la mayoría de los tratamientos tienen éxito sólo parcialmente y acusar al paciente de bajo cumplimiento cuando fracasa un tratamiento, no es justo ni racional. Finalmente, muchos trastornos muestran remisiones y exacerbaciones es- pontáneas que son independientes del tratamiento y así del cumplimiento. La tabla 8.2 muestra estas posibilidades.

Desde la perspectiva del cumplimiento, nosotros queremos mover a los pacientes de la celda a (no en la meta, debido al bajo cumplimiento) a la celda d (en la meta, con alto cumplimiento), mediante una maniobra que aumenta su observancia del tratamiento. Por el contrario, mejorar el cumplimiento de los pacientes de las otras celdas (en las cuales el problema es tratamiento inadecuado o infraprescripción asociado con alto cumplimien- to (celda b) o diagnóstico incorrecto o sobreprescripción, independientemente del cumplimiento (celda c), sería no solamente inapropiado, sino que podía conducir a efectos tóxicos o adversos sin un aumento correspondiente del beneficio.

Si los tres métodos que nosotros hemos descrito hasta ahora para detectar el bajo cumplimiento han sido seguidos sucesivamente, todo lo que usted sabrá en este momento es si su paciente ha logrado o no el objetivo del tratamiento (esto es, usted sabrá a qué línea horizontal de la tabla 8.2 pertenece su paciente, pero no si ellos pertenecen a la columna derecha o izquierda). Mientras que usted haya establecido un diagnóstico

CUMPLIMIENTO 265

firme antes de comenzar el tratamiento, si el paciente está en el objetivo del cumplimiento no es realmente un problema y usted no necesita preocuparse más sobre ello. Sin embargo, existen tres excepciones a esta generaliza- ción. Primero, si su diagnóstico inicial fue equivocado, entonces usted está concediéndose a sí mismo ramos de flores por su éxito terapéutico, cuando debería estar tirándose trozos de ladrillos a sí mismo por tratar al paciente, sin necesidad, de un trastorno que él no tiene (¡en este caso, por supuesto, al paciente no cumplidor le va mejor!). Segundo, incluso las enfermedades crónicas pueden remitir a veces y esto le ocurre tanto a los no cumplidores, como a los cumplidores. Tercero, si la situación de un paciente está ya bien controlada cuando él toma solamente la mitad de la medicación que usted le prescribe, una elevación rápida en el cumplimiento al 100 por 100 (tal como puede ocurrir si ellos son hospitalizados por un trastorno no relacionado), podía conducir a una toxicidad catastrófica.

No obstante, la necesidad de mediciones de cumplimiento exigente entre los «pacientes con éxito» es a duras penas tan obligatoria como entre los pacientes que han fallado en alcanzar el objetivo del tratamiento. Así pues, este tercer método puede simplemente ayudarnos a estrechar la bús- queda del paciente no cumplidor, y- puede ser oportuna y eficaz para reservar las valoraciones más precisas de los pacientes que no han alcanzado los objetivos del tratamiento a pesar de prescripciones de tratamiento adecuadas.

Una ilustración práctica de esta relación entre cumplimiento y logro del objetivo del tratamiento entre los pacientes hipertensos, se muestra en la

Tabla 8.2. Correlación del cumplimiento con el logro del objetivo del tratamiento.


Adaptado de R.B. Haynes. Influence on Compliance, en K. C. Mezey (ed.), Fixed Drug Combinations: Rationale & Limitations. New York: Gruñe & Stratton, 1980.

tabla 8.3. Como usted puede ver en esta tabla, la asociación entre cumplimiento y control de la presión arterial está lejos de ser perfecta. ¿Calculó usted la sensibilidad y especificidad del logro del objetivo del tratamiento, como una prueba diagnóstica de bajo cumplimiento? Cuando nosotros lo hicimos así, la sensibilidad fue del 64 por 100 (38/59), .y la especificidad del 57 por 100 (43/75). ¿Qué hay sobre las proporciones de probabilidad? Nosotros calculamos que el fallo en lograr el objetivo del tratamiento sería solamente alrededor de 1,5 veces más probablemente observado en un paciente no cumplidor, que en uno cumplidor, y que la proporción de probabilidad del logro del objetivo del tratamiento fue de 0,6 que es también un valor más bien poco impresionante. Como consecuencia de ello, en este ejemplo la probabilidad de bajo cumplimiento es 21/64 = 0,33, si la presión arterial está controlada y 38/70 = 0,54, si no lo está. Sin embargo, nosotros tendríamos que aplicar medidas adicionales de cumplimiento para evitar etiquetado erróneo de casi la mitad de los 70 pacientes que serían llamados no cumplidores por su fallo en alcanzar el objetivo de la presión arterial. No obstante, enfocando estas medidas adicionales sobre aquellos que no han alcanzado el objetivo del tratamiento, identificará tanto a un grupo sustancial de no cumplidores, como también se enfocará sobre los no cumplidores en el riesgo más alto de complicaciones por el trastorno.

Tabla 8.3. Relación entre el cumplimiento y el control de la presión arterial diastólica (PAD) en los pacientes hipertensos.

CUMPLIMIENTO 267

BUSCAR LOS RESULTADOS TERAPÉUTICOS O LOS EFECTOS SECUNDARIOS

Algunos regímenes producen efectos farmacológicos o efectos secundarios claros, la ausencia de los cuales sugiere bajo cumplimiento (por ejemplo, frecuencia urinaria con los diuréticos, boca seca con los anticolinérgicos, heces oscuras con hierro oral). Sin embargo, el enlace entre estos efectos y el objetivo del tratamiento puede ser tenue (la hipotensión postural con los medicamentos antihipertensores que puede ocurrir sin alcanzar el objetivo de la presión arterial, y viceversa), y como se ve en la celda b de la tabla 8.2, el alto cumplimiento con un régimen inadecuado (o con una medicación oral que es absorbida malamente), no producirá efectos secundarios ni el logro del objetivo del tratamiento. Además, como se documentó en el capítulo 5, muchos efectos secundarios aparecen como resultado del acto de ser medicado, más bien que de la medicación en sí. De acuerdo con ello, este enfoque tiene las mismas limitaciones que los anteriores, más la desventaja adicional de que no se coextiende con el objetivo del tratamiento.

CONTAR LAS PÍLDORAS

Pedirle a los pacientes que traigan sus píldoras en cada visita, es una buena idea por varias razones, y algunas veces esto incluye medir el cumplimiento. Sin embargo, para ser exactos, este método requiere mantener la pista de cuántas píldoras fueron dispensadas con cada receta, las fechas en que cada prescripción o nuevo envase fue comenzado, si el paciente ha dejado detrás de sí escondites de medicación en otros sitios, si las píldoras son comparti- das con un pariente y así sucesivamente.

Además, los pacientes que no quieren que usted sepa su verdadera tasa de cumplimiento pueden olvidar traer sus píldoras o incluso «tirar» algunas de ellas. No obstante, los recuentos de las píldoras que son mucho más altos de lo que debieran ser (¡siempre que los cálculos de usted sean correctos!), son prueba de bajo cumplimiento, y esta práctica merece la pena a menudo, especialmente durante las visitas domiciliares a los pacientes que han fallado en sus citas.

MEDICIONES DEL NIVEL DE MEDICAMENTO

Los niveles del medicamento en el suero, especialmente los medicamentos con largas vidas medias, pueden ser muy útiles, tanto para titular las dosis a los niveles terapéuticos óptimos, como para medir el cumplimiento. Los métodos analíticos modernos, están permitiendo que se pueda medir cuali- tativa y cuantitativamente un amplio grupo de medicamentos en la orina,


la sangre, la saliva, el aliento y otros efluvios. Además, como nosotros sabremos dentro de un poco, cuando los resultados de estas mediciones son comunicados a los pacientes como parte de un proceso de negociación, el resultado puede ser bruscas elevaciones en el cumplimiento.

Por otra parte, las mediciones directas de los medicamentos en los líquidos orgánicos, son a menudo caras, incómodas de obtener, inasequi- bles a muchos ambientes de la práctica y comunicadas solamente mucho tiempo después de que el paciente ha abandonado la consulta. Además, estas mediciones a menudo reflejan el cumplimiento solamente para la dosis inmediatamente precedente. Así pues, aunque nosotros debemos dar la bienvenida a la era de las mediciones de cumplimiento con «tiras reacti- vas», ello no resolverá todos nuestros problemas de mediciones de cumplimiento.

PREGUNTAR AL PACIENTE

A Hipócrates no le gustó mucho este planteamiento. Uno de sus menos bien conocidos aforismos afirma: «el médico debe estar alerta sobre el hecho de que los pacientes mienten a menudo, cuando ellos afirman que han tomado ciertas medicinas» (31). ¿Es cierto este consejo y perdemos nuestro tiempo preguntándole a los pacientes sobre su cumplimiento? Con- sidere el cumplimiento de los pacientes hipertensos con sus medicaciones prescritas, en el sexto mes de la terapia. El patrón oro para determinar su verdadero cumplimiento fue un recuento de las píldoras realizado en visita sorpresa a su casa, en que se comparó la cantidad de medicación que los pacientes tenían a mano, con la cantidad que debían tener si hubieran tomado su medicina como se les prescribió. En esta misma visita domicilia- ria fue preguntado el paciente; «¿ha dejado de tomar algunas de sus píldoras de la presión arterial?» Si él decía «sí», se les pedía que estimasen el número medio de tabletas olvidadas, por día, semana o mes, durante el mes anterior. La tabla 8.4 compara los resultados de preguntar a los pacientes sobre su cumplimiento (prueba diagnóstica), con los resultados de sus cuentas de píldoras (patrón oro). Vea si usted puede producir algún índice útil de la exactitud de preguntar a los pacientes sobre su cumplimiento.

Cuando nosotros seguimos nuestro propio criterio y calculamos la sensibilidad, la especificidad y el valor de predicción de «preguntar al paciente», usando el mismo corte 80 por 100 tanto para la cuenta de las píldoras (patrón oro) y el autoinforme (prueba diagnóstica), nosotros fuimos agradablemente sorprendidos. Aunque la sensibilidad del autoinforme es baja (37 por 100), su especificidad es muy alta (95 por 100). Como consecuencia de ello, cuando casi la mitad de un grupo de pacientes están

CUMPLIMIENTO 269

Adaptado de D. L. Sackett, R. B. Haynes. E. S. Gibson. y col. Randomized clinical trial of strategies for improving medication compliance in primary hypertension. Lancel 1:1205, 1975.

tomando menos del 80 por 100 de sus píldoras, preguntar al paciente puede ser muy útil; el 95 por 100 de aquellos que admitían tomar menos píldoras del 80 por 100 de sus medicinas, están diciendo la verdad.

Nosotros llevamos a cabo este análisis un paso más adelante, y calculamos las proporciones de probabilidad para cada nivel de autoinforme. Los resultados se muestran en la tabla 8.5.

Una vez más, «preguntar al paciente» surge como una herramienta diagnóstica poderosa y nosotros podemos comparar ahora este método de detectar al paciente no cumplidor, con otros varios.

La tabla 8.6, compara las mediciones de medicamento en la orina, caras pero objetivas (panel A), con el método más rápido, pero posiblemente «más débil» de preguntar al paciente (panel B). El resultado puede sorpren- der a algunos lectores. Esta tabla revela que la entrevista rápida al enfermo puede ser tan buena como la más lenta (y a menudo inasequible), de medir el nivel de medicamento para detectar al paciente no cumplidor. Para maximizar la sensibilidad de este enfoque, especialmente cuando los pacientes pueden ser renuentes a admitir un bajo cumplimiento, nosotros debemos comenzar haciendo esta confesión socialmente aceptable. De acuerdo con ello, cuando nosotros aplicamos esta prueba diagnóstica a nuestros pacientes, usamos la siguiente manifestación: «la mayoría de la gente tiene dificultades en tomar todas sus píldoras. ¿Tiene usted dificultades en tomar

Tabla 8.4. Cumplimiento auto-comunicado, versus, cumplimiento según el recuen- to de píldoras en 127 pacientes hipertensos.


todas las suyas?» Si la respuesta es «sí», nosotros procedemos a determinar el porcentaje de medicaciones tomadas en los últimos días (recordando que los pacientes empiezan a olvidar tomar la medicación después de alrededor de cuarenta y ocho horas). El porcentaje exacto no es crucial aquí, porque los pacientes que admiten haber olvidado alguna píldora, generalmente tienen un cumplimiento completamente bajo. Por ejemplo, entre los pacientes hipertensos cuyas cuentas de píldoras probaron que ellos estuvieron tomando menos del 80 por 100 de sus medicamentos antihipertensores, nosotros observamos que el cumplimiento medio entre aquellos que admi- tieron olvidar algunas píldoras ¡fue del 26 por 100!

Para resumir la detección del paciente no cumplidor: El juicio clínico no es mejor que tirar una moneda al aire, y buscar los efectos terapéuticos o los efectos secundarios conduce a menudo a equivocaciones. La realiza- ción de recuentos de las píldoras y los niveles de medicamento es exacto pero también caro, y puede no ser asequible para la mayoría de los regímenes en la mayoría de los ambientes. Basándose en nuestro conocimiento corriente, el planteamiento de detectar al paciente no cumplidor que mejor combina la exactitud y la practicabilidad es como sigue: a) sígale la pista a los pacientes que han fallado citas o han abandonado el tratamiento (porque es este grupo el que generalmente tiene el cumplimien- to más bajo); b) además, concéntrese en aquellos pacientes que, a pesar de un tratamiento vigoroso, han fallado en alcanzar el objetivo del tratamien- to (la línea más alta de la tabla 8.2); c) mediante una entrevista no amena-

Tabla 8.5. Proporciones de probabilidad para el cumplimiento auto-comunicado.

CUMPLIMIENTO 271

Tabla 8.6. Comparación de las mediciones de medicamento en orina, con preguntarle al paciente.

Adaptado de R. B. Haynes. Influence on Compliance, en K. C. Mezey (ed.), Fixed Drug Combination: Rationale & Limitations. New York: Gruñe & Stratton, 1980.

zante con los pacientes que no han alcanzado el objetivo del tratamiento (o si es fácilmente disponible, la cuenta de las píldoras o la medición directa de los medicamentos en los líquidos del organismo), identificar a los no cumplidores (celda a de la tabla 8.2).

Habiendo identificado a los pacientes no cumplidores, ¿cómo hacer para que ellos tomen sus medicinas?


Tabla 8.7. Requisitos previos lógicos y éticos de cualquier intervención para mejorar el cumplimiento.

1. El diagnóstico de la enfermedad debe ser correcto. 2. La enfermedad no debe ser trivial. 3. La terapia debe ser eficaz. 4. La intervención en el cumplimiento debe ser eficaz. 5. El enfermo debe estar informado y bien dispuesto.

Adaptado de A. R. Jonsen. Ethical Issues in Compliance. En R. B. Haynes, D. W. Taylor, y D. L. Sackett (eds.), Compliance in Health Care, Baltimore: Johns Hopkins, 1979; R. J. Levine. Ethical Considerations in the Development y Application of Compliance Strategies for the Treatment of Hypertension. En R. B. Haynes, M. E. Mattson, y T. O. Engebretson, Jr. (eds.), Patiení Compliance lo Prescribed Antihypertensive Medication Regimens. Washington, D. C: Government Printing Office, N. I. H. N.° 80-2102, 1980; D. L. Sackett, R. B. Haynes, E. S. Gibson, y A. L. Johnson. The problem of compliance with antihypertensive therapy. Practical Cardiology. Mayo: 35, 1976.

MEJORAR EL BAJO CUMPLIMIENTO

Antes de que nosotros lancemos un programa a veces completamente caro, y a menudo intensivo, para mejorar el cumplimiento de un paciente, debemos satisfacernos a nosotros mismos de que los requisitos previos señala- dos en la tabla 8.7 han sido cumplidos (30, 33, 47).

Debido a que la mayoría de las estrategias para mejorar el cumplimien- to son en sí mismas intervenciones, y debido a que el propósito de mejorar el cumplimiento es aumentar el beneficio terapéutico, nosotros sostenemos que las estrategias para mejorar el cumplimiento deben ser pensadas como maniobras terapéuticas en sí mismas. Así pues, ellas deben estar sujetas al mismo examen vigoroso que nosotros aplicamos a cualquier tratamiento. Los requisitos previos establecidos en la tabla 8.7 son en su mayor parte patentes. No tiene sentido intentar aumentar el cumplimiento con un tratamiento incorrecto, o ineficaz —en realidad ello puede añadir daño a la lesión del paciente—. Por la misma razón, usar una estrategia para mejorar el cumplimiento, que fue inútil, derrocharía el tiempo tanto del paciente como del médico.

El requisito final, que el paciente esté informado y bien dispuesto a participar en el proceso, es un asunto de ética (y ley) más que de lógica. En la mayoría de las circunstancias, los pacientes tienen el derecho de rechazar el tratamiento, y están protegidos frente al abuso y la violencia. Todas las estrategias que nosotros describiremos más adelante están diseñadas para estas circunstancias y la mayor parte de ellas tienen éxito porque estimulan la participación activa de los pacientes, más bien que ganan la cooperación por coacción. Hay por supuesto, situaciones de psicosis o contagio, en la

CUMPLIMIENTO 273

Tabla 8.8. Guías de los lectores para examinar artículos sobre estrategias para mejorar el cumplimiento.

1. ¿Hubo un grupo de comparación asignado aleatoriamente, que no recibió la estrategia para mejorar el cumplimiento?

2. ¿Hubo por lo menos una medición creíble del cumplimiento? 3. ¿Hubo por lo menos una medición del resultado del tratamiento? 4. ¿Fueron consideradas tanto la significación clínica como la estadística?

a. Si se observó un efecto estadísticamente significativo sobre el cumplimiento, ¿fue lo suficientemente grande que valiese la pena el esfuerzo implicado en aplicar la estrategia?

b. Si no se observó un efecto estadísticamente significativo sobre el cumplimiento, ¿hubo por lo menos 50 pacientes en cada grupo (intervención y control)?*

5. (Para régimen a largo plazo). ¿Fueron seguidos los pacientes por lo menos seis meses?

* Este estándar suministra cierta protección contra las conclusiones negativas falsas, asegurando un número lo suficientemente grande de sujetos estudiados, para detectar un beneficio importante clínicamente. Adaptado de R. B. Haynes, D. W. Taylor, J. C. Snow, y D. L. Sackett. Annotated and Indexed Bibliography on Compliance Therapeutic and Preventive Regimens. En R. B. Haynes. D. W. Taylor, y D. L. Sackett (eds.), Compliance in Health Core. Baltimore: Johns Hopkins, 1979.

que los pacientes plantean tan graves amenazas a ellos mismos o a los demás, que las leyes locales suprimen nuestros requisitos previos de consen- timiento informado, voluntario. Las técnicas de mano dura que son aplicadas a veces en estas situaciones, están en agudo contraste con los procedimientos más positivos y facilitadores que siguen. En realidad, aproximadamente el 80 por 100 de los pacientes no cumplidores que nosotros hemos contactado con ofertas de suministrar las estrategias para mejorar el cumplimiento, han aceptado nuestra ayuda de buena gana (23).

Esto en cuanto al quinto requisito previo de la tabla 8.7. Debido a que las partes anteriores de este libro fueron dedicadas a hacer diagnósticos y pronósticos, y escoger tratamientos eficaces, nosotros asumiremos que los lectores ya conocen cómo satisfacer los primeros tres requisitos previos. Esto nos deja al cuarto requisito previo: que la estrategia de mejorar el cumplimiento debe ser eficaz.

Muchas de las guías que nosotros hemos aplicado en el capítulo anterior para la evaluación de las afirmaciones de que un tratamiento era eficaz, pueden ser aplicadas también a la valoración de las estrategias de cumplimiento. Con el fin de seleccionar las estrategias eficaces de la floreciente literatura sobre cumplimiento, nosotros hemos modificado estas guías. El resultado aparece en la tabla 8.8.


Las guías del lector de esta tabla harán a nuestro examen de la literatura rápidamente creciente sobre el cumplimiento del paciente, eficaz y eficiente (25). Por ejemplo, nuestra aplicación de estas guías cuando nosotros preparamos este capítulo, redujo el número de artículos que nosotros revisamos en detalle, de más de 1.000 a menos de 20.

Usted puede lograr esta misma eficacia cuando revise la literatura actual y futura sobre estrategias de mejoría del cumplimiento. Como una línea de base, lo «mejor de la cosecha» de los estudios que cumplieron nuestros estándares metodológicos, cuando nosotros escribimos este capí- tulo, es resumido a continuación.

MEJORAR EL CUMPLIMIENTO DE LAS CITAS DE CONSULTAS

Las personas que se ha observado que tienen una enfermedad, mediante el «screening» o el hallazgo de casos, requieren a menudo una consulta para ulterior valoración y tratamiento. Los dos únicos estudios de estrategias para mejorar el cumplimiento, con citas de consulta que satisfacen todas las guías, son resumidos en la tabla 8.9.

Hoehn-Saric y colaboradores (27) aconsejaron a los pacientes que iban a ser enviados a cuidado psiquiátrico ambulatorio sobre qué esperar y cómo obtener el máximo de la terapia. Este consejo condujo a mejorías tanto en la asistencia a las citas, como en cooperación en las sesiones de terapia y fue seguido de mejoría en sus resultados clínicos.

Tabla 8.9. Mejorar el cumplimiento mediante citas de consultas.

a Cifras obtenidas restando el porcentaje de los pacientes que se juzgaron como cumplido-

res, en el grupo control, del porcentaje de cumplimiento en el grupo de intervención; ambas cifras son estadísticamente significativas (P<0,05).

6 Mejoría estadísticamente significativa (P<0,05).

CUMPLIMIENTO 275

Fletcher y sus colaboradores (17) emplearon un oficinista de referencia especial, que ayudó al azar a la mitad de los pacientes hipertensos descu- biertos en un servicio de urgencia, a obtener las citas convenientes y resolver dificultades tales como transporte y atención doméstica de los niños. El resultado fue un aumento del 21 por 100 de asistencia a las citas de consulta, comparado con los pacientes control, que simplemente fueron aconsejados que viesen a sus médicos. Sin embargo, y este es el «gancho», un seguimiento de estos pacientes cinco meses más tarde, reveló que el grado de control de la presión arterial no fue mejor en el grupo referido por el oficinista, a pesar de su tasa más elevada de consulta inicial. La implica- ción práctica de este resultado es obvia: no tiene sentido y es un derroche de los recursos ayudar a los pacientes con un paso precoz a lo largo del camino desde la detección hasta el control, cuando no existe beneficio demostrable del tratamiento en el otro extremo. En este caso, se necesita- rían mejorar el tratamiento antihipertensor y el seguimiento, antes de que pueda esperarse que un servicio de referencia mejore el logro de los objetivos del tratamiento.

MEJORAR LA PRESENTACIÓN A LAS CITAS

Cuando nosotros escribíamos este libro, no existían estudios que probasen que cualquier intento de aumentar la asistencia a las citas producía mejores resultados del tratamiento.

Había, sin embargo, un pequeño número de estudios que satisfacían todas las demás guías. Algunas compararon la asistencia entre los pacientes que no recibieron recordatorios, con los pacientes que recibieron aviso adelantado por teléfono (18, 51) o por correo (18, 38, 51) y comunicaron un 15 a 20 por 100 de aumento (absoluto) en la asistencia entre aquellos que recibieron recordatorios. No hubo diferencia entre la eficacia de los recordatorios por teléfono y por correo, pero el segundo fue menos caro. Parece, sin embargo, que el efecto desaparece tan pronto como en la segunda cita (18), y un ensayo controlado no observó reducción en el mantenimiento de las citas cuando fueron suspendidos los recordatorios por correo en una clínica pediátrica (39).

En ausencia de sólida evidencia, nosotros ofrecemos el siguiente consejo provisional: a) los programas clínicos deben ser dispuestos de tal modo que el tiempo de espera sea reducido al mínimo y, en particular, las horas de citas en «bloque» con señalamiento de todos los pacientes al comienzo de la consulta deberían ser evitados (15, 16, 44); b) los pacientes deberían ser avisados si ellos faltan a una cita (54); y c), los recordatorios antes de las citas tienen por lo menos una influencia a corto plazo sobre la asistencia, y puede ser usado tal como sea necesario.


MEJORAR EL CUMPLIMIENTO DE REGÍMENES MÉDICOS DE CORTO PLAZO

Dos estudios cumplieron todas las guías que hemos formulado y están resumidos en la tabla 8.10.

La instrucción cuidadosa sobre la necesidad de tomar todas las tabletas prescritas durante un curso de penicilina de diez días, para la faringitis estreptocócica ha mejorado, tanto el cumplimiento como el resultado del tratamiento (6). Además, esta estrategia tuvo aproximadamente tanto éxito como dar a los pacientes una inyección intramuscular de penicilina de acción prolongada.

En el otro estudio bien diseñado hubo mejorías modestas pero estadísti- camente significativas del cumplimiento y también una mejoría minúscula, pero estadísticamente significativa en una de varias mediciones de la fun- ción respiratoria en los pacientes asmáticos a los que se les prescribió una preparación de teofilina dos veces al día, en comparación con el programa usual de cuatro veces al día (55). Esta estrategia particular tiene un potencial de aplicación amplio, aunque reducir la frecuencia de las dosis probablemente no tiene el gran efecto sobre el cumplimiento, afirmado en muchos anuncios farmacéuticos (22).

Otros estudios positivos que fallaron en examinar los resultados del tratamiento han mostrado mejorías similares en el cumplimiento siguiendo las instrucciones escritas (34, 49) y verbales (7). Estos informes sugieren que no es necesario comunicar una explicación detallada de la enfermedad y su tratamiento; es suficiente con proveer una declaración sencilla, pero clara, de que la medicación hay que tomarla hasta que se ha consumido todo lo que ha sido prescrito.

Algunos otros enfoques que han mostrado mejorar el cumplimiento, pero no han sido probados en cuanto a su poder de mejorar los resultados del tratamiento, son los calendarios de píldoras (7, 34) de envases de una dosis (34), los intentos de superar las dificultades de los programas de medicación y citas, y otras barreras del cumplimiento por parte de los médicos o las enfermeras (13, 14) y los contenedores especiales de píldoras con dispositivo de alarma (1). Estas últimas estrategias apenas valen la pena efectuarlas, sin embargo, ya que instrucciones más simples, y simplemente reduciendo la frecuencia de la dosis al mínimo requerido para la eficacia, actuarán tan bien o mejor.

MEJORAR EL CUMPLIMIENTO DE LOS REGÍMENES MÉDICOS DE LARGA DURACIÓN

Si usted ve actualmente algunos pacientes ambulatorios con trastornos crónicos, para los cuales usted ha prescrito un tratamiento médico conti-

Tabla 8.10. Mejorar el cumplimiento con medicaciones a corto plazo.

a Cifras obtenidas restando el porcentaje de los pacientes que se juzgaron como cumplidores, en el grupo control, del porcentaje de cumplimiento en el grupo de intervención; ambas cifras son estadísticamente significativas (P<0,05). b La mejoría en los resultados es estadísticamente significativa en todos los estudios.


nuado, ¿qué métodos usa usted realmente para asegurar un alto cumplimiento? Si usted usa más de un método, ¿los aplica solos o en combina- ción? Vea usted, o no, actualmente pacientes ambulatorios crónicamente enfermos, ¿qué maniobras de cumplimiento estima usted que son eficaces? Anote sus respuestas en el espacio que sigue a continuación y luego compa- raremos las notas.

Estrategias que yo uso para

mejorar el cumplimiento

¿Sola o en combinación?

Estrategias para mejorar el cumplimiento que yo

estimo que actúan

Logan (35) hizo el mismo tipo de preguntas a los médicos de asistencia primaria de Toronto y lo enfocó sobre su manejo de los enfermos hipertensos. Sus respuestas son resumidas en la tabla 8.11.

Como se muestra en esta tabla, el 41% + 24% + 9%, o 74% de los médicos de Toronto comunicaron que usaban una u otra forma de instruc- ción al paciente («explicar los riesgos/complicaciones», «darles literatura», «asustarlos»), mientras que menos de un tercio de ellos utilizaron lo que se podía llamar estrategias orientadas conductualmente (tales como «seguimientos frecuentes» y la «dosificación más simple posible de los medicamentos»). En el panel inferior de la tabla, nosotros vemos que menos de la mitad de estos médicos contactaron a los pacientes que fallaban las citas, y de aquellos que lo hicieron, menos de la mitad contactaron rutinariamente a los que no se presentaban.

¿Qué tal se comparan sus propios métodos frente a estos? ¿Usa usted simplemente enfoques de instrucciones como la mayoría de los médicos de Toronto? ¿Aguarda usted a que los que no asisten, le contacten a usted?

Para encontrar mejor la verdad sobre las estrategias para mejorar el cumplimiento a largo plazo, nosotros hemos examinado los estudios de intervención en el cumplimiento con las mismas guías que antes, más una nueva: ¿fueron seguidos los pacientes durante seis meses por lo menos?

En el momento de escribir este libro, habían sido publicados 14 estudios que satisfacían las 5 guías. Nosotros empezaremos con las malas noticias, y guardaremos las buenas para el final. La tabla 8.12 resume seis ensayos clínicos aleatorios que han expuesto la futilidad de una variedad de

CUMPLIMIENTO 279

* Las cifras suman más del 100 por 100 debido a que un pequeño número de médicos

comunicaron usar más de una acción. Adaptado de A. G. Logan. Investigation of Toronto General Practitioners' Treatment of Patients with Hypertension. Toronto: Canadian Facts, 1978.

estrategias de cumplimiento. Debido a que estos estudios tenían tamaños de muestra que oscilaban entre 115 y 1.381, era probable que ninguno hubiera fallado un beneficio clínico importante.

En los estudios resumidos en esta tabla, las estrategias fueron probadas individualmente. Aunque es clínicamente importante saber que estos méto- dos sencillos son ineficaces aisladamente, algunos de ellos, como veremos, mejoraron el cumplimiento cuando se combinaron con otros métodos. Los cuatro estudios primeros probaron enfoques que instruyeron a los pacientes sobre su enfermedad y la necesidad de continuada obediencia al tratamiento (32, 46, 50, 53). Ninguno de estos estudios observó influencia alguna sobre el resultado del tratamiento y dos de ellos no encontraron influencia ni siquiera sobre el cumplimiento. Un tercero, documentó una mejoría en la pérdida de peso, pero ningún cambio en la toma de píldoras o en la asistencia (32) y el cuarto, observó que los folletos educativos produjeron realmente un aumento sustancial de los abandonos (53). Además, nosotros descubrimos otros siete estudios (de mérito metodológico más bajo) que de

Tabla 8.11. Qué hacen los médicos de cuidado primario de Toronto para mejorar el cumplimiento de sus pacientes hipertensos.

Tabla 8.12. Ensayos randomizados que demuestran la inutilidad de algunas estrategias que afirman mejorar el cumplimiento con regímenes de medicación a largo plazo.

a Informado como NS (no significativo) si el efecto no es estadísticamente significativo; para los

efectos significativos, la cifra se obtiene restando el porcentaje de los pacientes que se juzgó eran cumplidores en el grupo control, del porcentaje de cumplidores en el grupo de intervención.

bNS = no efectos significativos en los resultados terapéuticos.

CUMPLIMIENTO 281

modo parecido alcanzaron la conclusión de que la instrucción no tiene una influencia duradera sobre el cumplimiento (2, 3, 5, 9, 26, 37). Por supuesto, 11 estudios no son realmente suficientes para probar la infinita variedad de contenidos instructivos y formatos que son posibles. No obstante, un consenso tal como este es muy raro en la literatura médica y nos sorprende como suficiente para forzar a alguien que proponga un programa de ins- trucción como un planteamiento racional, para obtener cumplimiento en tratamientos a largo plazo, a probarlo en un ensayo propiamente aleatorio antes de adoptarlo o aconsejar su uso a los demás.

Estos ensayos negativos de las estrategias de instrucción no deben ser mal interpretados como una condena de la «educación del paciente» (la cual en la actualidad va mucho más allá de la instrucción, e incluye todo tipo de estrategias conductuales) o de informar a los pacientes sobre sus enfermedades y sus tratamientos. Existen otras razones para instruir a los pacientes sobre sus enfermedades (no las menores de las cuales son éticas), los pacientes no pueden cumplir con un régimen si ellos no saben lo que es, y nosotros hemos visto ya cómo la instrucción puede mejorar el cumplimiento a corto plazo. El mensaje importante de este cuerpo de evidencia consiste en que, si por cualquier razón que sea, nosotros decidimos instruir a nuestros pacientes, no deberíamos engañarnos a nosotros mismos con que esta instrucción mejorará el cumplimiento a largo plazo (y debemos reconocer que puede aumentar su riesgo de abandonar el cuidado médico).

Son apropiados tres comentarios finales sobre la tabla 8.12. Primero, aunque la automonitorización de la presión arterial, el azúcar sanguíneo, el peso y otros resultados del tratamiento se han hecho populares recientemente como un método de mejorar la obediencia a la terapia, la segunda y quinta entradas en esta tabla (28, 50) no encontraron beneficios de la automonitorización como única estrategia de mejorar el cumplimiento en la hipertensión. Sin embargo, como nosotros veremos pronto, la automoni- torización se ha demostrado que es útil como una ayuda a otras estrategias.

Segundo, aunque el tratamiento en el sitio de trabajo se ha convertido en popular, no fue útil cuando constituyó simplemente un cambio en el sitio donde fue suministrado el cuidado (46). Como con las instrucciones y la automonitorización, el sitio de trabajo ha sido parte de un programa de intervención fructífera.

Finalmente, el envase de dosis individual (independientemente de si iba acompañado de etiquetas que les recordaba a los pacientes sobre sus regímenes), se observó que no mejoraba ni el cumplimiento, ni el control de la presión arterial en el único estudio satisfactorio que nosotros hemos encontrado (52).

Volviendo ahora a las buenas noticias, la tabla 8.13 resume ocho ensayos que suministran una sólida base de la norma y la práctica clínica para


Tabla 8.13. Ensayos randomizados de estrategias con éxito para mejorar el cumplimiento en regímenes médicos a largo plazo.

* Las cifras se obtuvieron restando el porcentaje de pacientes que se juzgó eran cumplido-

res en el grupo control, del porcentaje de cumplimiento en el grupo de intervención. Todas las cifras son estadísticamente significativas (P<0,05) y todas las mejorías en el cumplimiento estuvieron asociadas con mejorías estadísticamente significativas en el beneficio del tratamiento.

CUMPLIMIENTO 283

mejorar el cumplimiento con regímenes médicos de larga duración. Las intervenciones señaladas en esta tabla son diversas y nosotros las discutiremos individualmente.

Otro método altamente eficaz de aplicación limitada consiste en inyec- tar parenteralmente una medicación de larga duración, como en el tratamiento profiláctico de la fiebre reumática (11, 12). Siempre que el paciente se presente para las visitas está garantizado el cumplimiento de la medica- ción. Así pues, para asegurar que el paciente asiste debe haber un servicio de alcance para recuperar a los que no se presentan. Otros varios tratamientos pueden o deben ser dados parenteralmente, tales como flufenacina en los trastornos psicóticos (10, 29) y la insulina en la diabetes (57), y su investigación sugiere que no es tanto la naturaleza parenteral del tratamiento, como la supervisión de su administración lo que es el ingrediente clave. Por otra parte, la llegada de dispositivos implantables para la libera- ción controlada (56) puede minimizar incluso la necesidad de supervisión.

La automonitorización es una de las estrategias que no funciona bien cuando es probada aisladamente (28, 50). Sin embargo, ha formado parte de diversas intervenciones con éxito para mejorar el cumplimiento en la hipertensión, cuando han incluido también reforzamiento positivo para las mejorías en cumplimiento y la presión arterial (23), la supervisión de la enfermera en el sitio de trabajo (36), o las discusiones de grupo más el automanejo de los regímenes de medicamentos (43).

Una estrategia que ha recibido solamente comprobación limitada pero que parece que es prometedora, por lo menos cuando es combinada con otros métodos, consiste en pedir y estimular el apoyo de la familia del paciente (32). El atractivo de esta táctica consiste en que añade un refuerzo para el cumplimiento en el ambiente cercano del paciente y así puede reducir la cantidad y costo del input requerido de los clínicos. Al propio tiempo, algunos peligros potenciales de esta estrategia requieren estudios sistemáticos. La dinámica de la familia puede ser alterada, haciendo a otros miembros de la familia responsables del paciente y dándoles poder sobre ellos. Además, otros miembros de la familia pueden no ser más cumplidores que el paciente, ¡y así, fallar en completar sus tareas!

Las discusiones de grupo, en combinación con otros métodos, suministran otro medio para aumentar el cumplimiento (32, 43). Un estudio infor- mó sobre las mejorías a largo plazo, tanto en la asistencia como en el cumplimiento, cuando las discusiones de grupo se enfocaron sobre autoa- yuda, e incluyeron automonitorización e incluso autoselección de las medicaciones de un protocolo estándar (43). Una dificultad identificada por este último estudio es su generalización e impacto global; solamente alrededor del 10 por 100 de los pacientes no cumplidores que se contactaron sobre este ensayo estuvieron de acuerdo en tomar parte en él.


Una conclusión de estos ensayos positivos es que cuanta más atención sea enfocada directamente sobre las conductas requeridas para seguir la terapia tal como es prescrita, mayor será la obediencia. Esta observación general recibe crédito adicional por el éxito sustancial de un procedimiento llamado contratante de contingencia (53). Esto implica la negociación de un contrato muy breve en cada visita, en el cual los pacientes están de acuerdo, por escrito, en realizar algún acto que les ayudará a lograr el objetivo del tratamiento, como compensación de lo cual ellos recibirán una recompensa adecuada. Por ejemplo, un paciente puede negociar perder 1 libra a cambio de conseguir que la próxima cita sea programada en un momento más conveniente. Claramente, el éxito continuado depende de identificar una corriente regular de conducta de cumplimiento clínicamente significativa y de recompensas que se puedan proporcionar y que sean legales. ¡Nosotros intentaremos esto con usted en el capítulo 14!

Varias de las intervenciones que tienen éxito, discutidas aquí son, en el mejor de los casos, difíciles, y en el peor, demasiado caras en la mayoría de los ambientes clínicos. Takala y colaboradores (54) probaron una estrategia de tres pasos muy práctica en el cuidado primario.

Primero, se les dio a los pacientes breves instrucciones escritas sobre sus regímenes. Segundo, en cada visita se le dio a los pacientes retroinforma- ción sobre sus respuestas al tratamiento. Finalmente, cualquier paciente que fallaba a una cita fue contactado y se le programó una nueva cita. Tanto el cumplimiento como la respuesta al tratamiento mejoraron.

Estos ensayos positivos revelaron también la insignificancia de otros dos factores. Primero, no es esencial ningún tipo individual de profesional de la salud. En realidad, han sido efectuadas intervenciones con éxito por médicos, enfermeras, farmacéuticos, educadores sanitarios, psicólogos e incluso un individuo sin ninguna capacitación profesional en absoluto. El elemento común es lo que se hace, algún tipo de supervisión dirigida directamente al problema de cumplimiento, no quien lo hace. Segundo, el suministrador y el paciente deben reunirse en algún sitio, no importa donde. Las intervenciones con éxito han tenido lugar en centros de salud comuni- tarios, clínicas de médicos generales, clínicas de especialidad, farmacias, sitios de trabajo y domicilios del paciente.

Finalmente, todos los ensayos que continuaron monitorizando el cumplimiento después de que fue retirada una estrategia eficaz documentaron un deterioro, a menudo muy rápido, en el cumplimiento hacia atrás o a su bajo nivel previo. Las mejorías permanentes en el cumplimiento requieren intervenciones permanentes.

CUMPLIMIENTO 285

Tabla 8.14. Algunas conclusiones (pero ya anticuadas) prácticas.

Para detectar el bajo cumplimiento 1. Vigilar los que no se presentaron. 2. Vigilar los que no respondieron. 3. Preguntar al paciente.

Para mejorar el cumplimiento Con referencias

1. Decirle al paciente, qué esperar. 2. Ayudar al paciente a hacer una cita conveniente

Con citas 1. Hacer recordatorios (especialmente si hay un largo período entre las citas). 2. Avisar a los que no se presentaron.

Con tratamientos de corta duración 1. Dar instrucciones claras y sencillas (por escrito, si es posible). 2. Dar inyecciones mejor que píldoras (cuando tiene sentido). 3. Prescribir el número mínimo de dosis por día que lograrán la meta del

tratamiento. Con tratamientos a largo plazo (añadir por lo menos dos de lo siguiente).

4. Aumentar la supervisión de los no cumplidores (por ejemplo, visitas más frecuentes; implicar a la enfermera, al farmacéutico, a la familia).

5. Dirigir la atención de todo el mundo hacia el problema del cumplimiento (discusión, automonitorización).

6. Estimular mayor cumplimiento. 7. Reforzar el buen cumplimiento cuando se produce. 8. No ceder (o al menos valorar la dosis de la estrategia a la tasa de cumpli-

miento deseado y respuesta del tratamiento).

Algunas conclusiones prácticas

Aunque este capítulo ha destilado varios miles de páginas, hemos presentado una enorme cantidad de información que nosotros y otros hemos publicado en otro sitio, para que usted la digiera. Si estuviéramos forzados a caer en el error del modo autoritario y a destilarlo todo ello en un conjunto de «perlas», ¿a qué se parecería? La tabla 8.14 representa nuestro máximo esfuerzo, pero si nosotros hemos cumplido nuestro primordial objetivo de ayudarle a usted a ser más fuertemente escéptico, usted le dará un vistazo pasajero y producirá su propio enfoque sobre la más nueva y mejor información que se ha acumulado entre el momento en que nosotros escribimos esto y el momento en que lo está leyendo.


Al terminar, nosotros no debemos olvidar nunca que existen circunstancias en las que el cumplimiento no es en beneficio de los pacientes, a menudo por razones mejor conocidas o solamente conocidas por ellos. Así pues, nosotros no les negamos nunca el derecho a rechazar el tratamiento. Por la misma razón, la mayoría de los incumplimientos son involuntarios y se producen por defecto o negligencia, no por rechazo activo. Estos pacientes pueden darse cuenta solamente de los beneficios completos de los tratamientos eficaces, si nosotros detectamos su bajo cumplimiento y les ayudamos a superarlo.

Estimación del médico de familia del cumplimiento de los pacientes con digoxina

Las mediciones de actuación de las estimaciones de los médicos de familia sobre el cumplimiento de los pacientes con digoxina, mostrados en la tabla 8.1, son las siguientes:

Prevalencia (o probabilidad preprueba) de bajo cumplimiento:

Sensibilidad del juicio clínico:

Especificidad del juicio clínico:

Probabilidad de bajo cumplimiento cuando el médico lo predijo (valor de predicción positivo):

Probabilidad de alto cumplimiento, cuando el médico lo predijo (valor de predicción negativo):

Proporción de probabilidad de juicio clínico de alto cumplimiento:

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CUMPLIMIENTO 287

Exactitud global:

Proporción de probabilidad para juicio clínico de bajo cumplimiento:


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9

Decidir si su tratamiento ha causado daño

Cuando se estaba escribiendo este capítulo sus autores fueron consultados:

1. Para recomendar regímenes alternativos antihipertensores para pacientes que habían desarrollado gota con tiacidas, depresión con metildopa e insuficiencia cardíaca con propranolol.

2. Para aconsejar si el último de los pacientes anteriores necesitaba seguir con digoxina y furosemida, que se le había dado por su insuficiencia cardíaca inducida por el propranolol (en realidad él estaba intoxicado por digoxina cuando fue visto).

3. Para opinar sobre si un paciente psicótico al que se le había dado previamente yodo radioactivo terapéutico (YRA) para la tirotoxicosis, tenía una causa «orgánica» de su trastorno del pensamiento subsiguiente.

En cada caso, a nosotros se nos pidió que emitiéramos un juicio sobre si una terapia actual o anterior estaba causando daño; también se nos pidió a menudo que indicáramos una terapia alternativa que, o bien invertiría el daño, o evitaría su exacerbación.

Juicios de este tipo tienen que hacerse muy frecuentemente. Por lo menos el 4 por 100 de los ingresos médicos agudos en los hospitales generales, se afirma que son debidos al resultado de las reacciones adversas a los medicamentos, y cuatro medicamentos son acusados de un tercio de ellas (digoxina. aspirina, prednisona y warfarina) (6, 7). Las reacciones a las maniobras diagnósticas y terapéuticas acontecen en un quinto a un tercio adicional de los pacientes después de que son ingresados, y aquellos que las sufren es probable que tengan que permanecer en el hospital más de una semana más que los que no las presentaron (23).

291


Por otra parte, si usted ha leído ya el capítulo 2, no será una sorpresa saber que incluso los farmacólogos están en desacuerdo sobre si un paciente dado ha tenido una reacción medicamentosa adversa. Por ejemplo, cuando tres clínicos revisaron a 500 pacientes cuyos médicos pensaban que habían sufrido una reacción adversa medicamentosa, ellos estaban en desacuerdo sobre qué medicamento fue el responsable en el 36 por 100 de los casos, o sobre si una reacción adversa causaba un ingreso en más de la mitad (57 por 100) de los casos, y sobre si una reacción adversa al medicamento contribuyó a la muerte, en más de dos tercios de los pacientes (71 por 100) que murieron (18). Además, el hecho de que una reacción adversa se presentó durante la administración de un medicamento suministra evidencia incompleta de que ella ocurrió debido a la administración del medicamento. En realidad, cuando dos farmacólogos clínicos preguntaron a los estudiantes de universidad y personal de hospital sanos, que no estaban tomando ningún medicamento, sobre si ellos habían experimentado sínto- mas* a menudo señalados como efectos secundarios de los medicamentos durante las setenta y dos horas anteriores, el 81 por 100 dijo «sí» (25). La media del número de los síntomas fue dos, y el 7 por 100 comunicó seis o más de ellos.

Enfrentados con un problema que es pandémico, pero, sin embargo, discutible, los clínicos deben equiparse para contestar dos preguntas relacionadas:

1. ¿Produce este medicamento (u operación u otro tratamiento) esa reacción adversa en algunos pacientes? Y si es así,

2. ¿Produjo este medicamento (u operación u otro tratamiento) esa reacción adversa en este paciente particular]

El resto de este capítulo suministrará una estructura para contestar estas dos preguntas.

¿Produce este medicamento (u operación u otro tratamiento) esa reacción adversa en algunos pacientes?

Usted puede contestar esta pregunta de dos modos: puede tomar prestada una respuesta preparada por otra persona, o puede producir la suya propia. Tiene sentido tomar prestada la respuesta de alguien, cuando se refiere a un tratamiento que usted encuentra raramente y que nunca prescribe; también podía aceptar el juicio de una autoridad sobre el asunto y ahorrar su tiempo precioso de lectura para otras actividades.

* Los síntomas incluyeron exantemas, urticarias, pesadillas, somnolencia, boca seca, dia- rrea, cefaleas, congestión nasal y parecidos.

DECIDIR SI SU TRATAMIENTO HA CAUSADO DAÑO 293

Sin embargo, cuando la pregunta se refiere a un medicamento (u opera- ción u otro tratamiento) que usted prescribe o lleva a cabo ordinariamente, debe ser capaz de contestar la pregunta por sí mismo. Esto implica seguir la pista y valorar la evidencia (generalmente en forma de artículos de revistas biomédicas), sobre si el tratamiento causa reacción adversa. Como esta valoración puede ser considerada como tratar una cuestión general de causalidad, se puede beneficiar por consiguiente de lo que se ha aprendido en otros campos, sobre preguntar y contestar tales cuestiones. Como suele ocurrir, existen algunas reglas de evidencias (o «pruebas diagnósticas» de causa) que pueden ser aplicadas sobre evidencia de causa, y nosotros las presentaremos aquí. Ellas se han extraído del trabajo de un cierto número de metodólogos, sobre todo de HUÍ (13).

La aplicación de estos principios comunes a la evidencia presentada en los artículos clínicos (u otras fuentes), implica dos pasos. Primero, los clínicos deben examinar la sección de métodos del artículo para ver si los métodos básicos usados fueron sólidos o débiles. Segundo, los lectores deben aplicar entonces un conjunto de «pruebas diagnósticas» para causalidad a los métodos y a los resultados.

PASO 1: DECIDIR SI LOS MÉTODOS BÁSICOS FUERON SOLIDOS O DÉBILES

Algunas veces, usted puede conocer los métodos básicos usados en un estudio por su título; otras veces usted debe examinar su resumen o los métodos. Así pues, el paso 1 puede ser ejecutado rápidamente sin tener que leer la introducción o la discusión. Este paso es resumido en la tabla 9.1.

Suponga que nosotros estuviéramos cuidando a un hombre hipertenso que desarrolla impotencia mientras que está tomando tiacidas y, por consiguiente, realmente quiere descubrir si las tiacidas causaron la impotencia. ¿Cuál sería el estudio más sólido que pudiéramos encontrar en la literatura médica? La mayoría de ustedes, confiamos, comenzaría buscando un verdadero experimento en seres humanos; un estudio en el cual los hombres hipertensos habrían sido asignados aleatoriamente (por un sistema análogo al de tirar una moneda al aire), a tomar tiacidas o a tomar otros medicamentos (idealmente si ello fuera ético, o tomar placebos) y entonces seguirlos para ver cuántos en cada grupo pasaron a convertirse en impotentes.

La evidencia de tal ensayo aleatorio es la evidencia más firme que nosotros podemos obtener jamás sobre la causa (ya sea relativa a etiología, terapéutica, o cualquier otro asunto) y las razones de esto han sido presentadas ya en los capítulos 5 y 7. La arquitectura básica del ensayo aleatorio se muestra en la tabla 9.2 (22).


El caso es que tal sólida evidencia sobre si las tiacidas (en este caso la bendroflumetiacida) causan impotencia (y otros diversos síntomas), se ha obtenido en el ensayo aleatorio, con doble ciego, del British Medical Re- search Council de terapia en la hipertensión leve y parte de ello está resumido en la tabla 9.3 (22).

Los hombres de esta tabla sufrían presión arterial diastólica de fase quinta no tratada de 90 a 109 y fueron asignados aleatoriamente a recibir tiacida (bendroflumetiacida), un beta bloqueador (propranolol) o placebo. Los hombres asignados aleatoriamente a la tiacida tuvieron 20 veces más probabilidad que los hombres con placebo de ser retirados del ensayo debido a la impotencia, y entre aquellos que seguían en el estudio del medicamento dos años más tarde, la impotencia fue comunicada a menudo más de dos veces por los hombres con tiacida que por los de placebo (estas dos diferencias son estadísticamente significativas). Esto constituye el tipo más fuerte de evidencia de que por lo menos esta tiacida específica causa impotencia.

Tabla 9.1. Paso I: Decidir si los métodos básicos fueron sólidos o débiles.

Tabla 9.2. Un ensayo randomizado.


Datos de Medical Research Council Working Party. Adverse reactions to bendrofluazide and

propranolol for the treatment of mild hypertension. Lancet 2:539, 1981.

Los experimentos a veces han revelado reacciones adversas dramáticas, inesperadas, como vimos nosotros en el ensayo aleatorio del clofibrato (versus, placebo), en la prevención de la enfermedad coronaria descrito en el capítulo 7.

Aunque el experimento verdadero (ensayo aleatorio) nos daría la más exacta (o válida) respuesta a una cuestión de causalidad y por consiguiente representa el método más sólido, nosotros no lo encontraremos muy a menudo en nuestra lectura clínica. En muchos casos no es factible hacer un ensayo aleatorio para determinar la etiología, simplemente por el número de pacientes requeridos para demostrar que una reacción adversa dada está produciéndose más frecuentemente en un grupo de tratamiento que en otro. Es el caso que (28), para estar 95 por 100 seguro de observar una (o más) reacciones adversas a un medicamento, los investigadores necesitan seguir tres veces el recíproco de la tasa verdadera de reacción adversa. Esto es, si la tasa verdadera es 1/1.000 (la cual es aproximadamente la tasa en la cual los pacientes con practolol desarrollaron lesión ocular), los investigadores tendrían que seguir a 3.000 pacientes tratados para estar 95 por 100 seguros de encontrar por lo menos una de tales reacciones. Casi ningún ensayo aleatorio es tan grande como para detectar incluso unas cuantas reacciones adversas a estas tasas, y es mucho más probable que nosotros encontremos estudios subexperimentales en la causa de las reacciones adversas del tratamiento.

El siguiente método de estudio más poderoso (el estudio de cohorte), identificaría dos grupos (o cohortes) de pacientes, una cohorte que recibe y

Tabla 9.3. Evidencia de un ensayo aleatorio sobre si las tiacidas causan impotencia.


la otra que no recibe el tratamiento que interesa. Tal estudio seguiría entonces estas dos cohortes, en adelante en el tiempo, observando los acontecimientos adversos que ocurrieron en cada uno. En este caso, la dirección de la investigación es en verdad bastante hacia adelante en el tiempo, como se representa en la tabla 9.4, la cual describe el estudio del British General Practitioners de cohortes de pacientes que estuvieron y no estuvieron tomando anticonceptivos orales (26).

Los médicos generales que seguían a estos pacientes, diagnosticaron trombosis venosa profunda en 41 de las que tomaban el anticonceptivo oral, pero en solamente ocho mujeres que estaban con régimen anticonceptivo no oral, y calcularon que el riesgo de trombosis venosa profunda fue casi seis veces mayor entre las que tomaban el anticonceptivo oral. Así pues, ellos concluyeron que los anticonceptivos orales causan trombosis venosa profunda.

Sin embargo, los estudios de cohortes de este tipo son mucho más débiles que los ensayos aleatorios para establecer la causa, y dos razones de esto quedaron patentes cuando nosotros consideramos quién tomó anticonceptivo oral y cómo diagnosticaba uno la trombosis venosa profunda. Primero, debido a que la decisión del clínico de recomendar y la decisión de la paciente de pedir o aceptar los anticonceptivos orales no estaba determinado por asignación aleatoria, nosotros hemos perdido la garantía (suministrada por el azar), que las que usaron anticonceptivo oral y no oral eran comparables. En realidad, ellas no lo son; en el estudio británico, las que tomaron anticonceptivo oral tendían a tener mayor paridad, más

Tabla 9.4. Un estudio de cohorte.


probable que fueran fumadoras y menos probable que tuvieran una historia pasada importante de diabetes, enfermedad cerebrovascular, tromboembolia venosa o venas varicosas. (Observe que algunas de estas característi- cas aumentan, y otras disminuyen el riesgo de tromboembolia.)

Segundo, la hipótesis de que los anticonceptivos orales causan trombosis venosa profunda ya era bien conocida en el comienzo del estudio británico, y dado que las que usaron los anticonceptivos orales tenían que ver a sus médicos para renovar sus recetas, las usuarias tenían oportunidades más frecuentes de ser examinadas por médicos no en ciego, que ya sospechaban que los anticonceptivos orales eran la causa de la trombosis venosa profunda. Estas fuentes de sesgo potencial (27) (el sesgo del «acceso diagnóstico» y el sesgo de «sospecha diagnóstica»), se convierten en muy importantes cuando nosotros nos damos cuenta que este estudio no esta- bleció criterios objetivos sobre lo que constituía la trombosis venosa profunda. Debido a que menos de la mitad de las pacientes con un diagnóstico clínico de trombosis venosa profunda podía mostrarse en pruebas objetivas por venograña, que tenían realmente este trastorno (13), nosotros esperaría- mos encontrar más trombosis venosa profunda entre las que usaban anticonceptivos orales, incluso si el medicamento era inocuo.

Nuestra sospecha de que los estudios de cohortes tales como este, pueden no suministrar sólida evidencia sobre la causa es reforzada por los resultados de un ensayo aleatorio de anticonceptivos orales, versus, no orales, llevado a cabo entre aproximadamente 10.000 mujeres portorrique- ñas (20). Una lista inicial de 48 casos potenciales de tromboflebitis fue reducida a 17 por un panel examinador de internistas en ciego (quienes excluyeron casos ya presentes en la entrada en el estudio, que no recidiva- ron, trombosis postparto y varios casos que resultaron ser linfangitis, celulitis y parecido). De los 17 casos confirmados, nueve ocurrieron entre las mujeres aleatorias asignadas a los anticonceptivos orales, y ocho en mujeres aleatoriamente asignadas a los anticonceptivos no orales. De acuerdo con ello, este ensayo aleatorio concluyó (para la sorpresa de los investigadores), que los anticonceptivos orales llevan consigo un riesgo de tromboflebitis entre la mitad a solamente dos veces el encontrado cuando fueron usados los anticonceptivos no orales (basado en los límites de confianza del 95 por 100), no el riesgo de seis veces producido en los estudios de cohortes. Nosotros vemos, entonces, que debemos considerar a un estudio subexperimental, tal como el estudio analítico de cohortes, con alguna cautela y sospecha.

Un segundo tipo de estudio subexperimental merece incluso mayor prudencia en la interpretación, y este es el estudio de control de caso. En un estudio de control de caso, el investigador reúne «casos» de pacientes que ya habían sufrido algún acontecimiento de reacción adversa y «controles»


que no los habían sufrido. Ambos grupos son preguntados entonces (o sus registros examinados), sobre si ellos recibieron el tratamiento de interés; si los pacientes que tuvieron el resultado adverso habían sido sometidos a tratamiento con más probabilidad esto constituiría alguna evidencia, aunque no muy fuerte, de que el tratamiento podía causar o por lo menos precipitar, el resultado adverso. Así pues, en este caso la dirección de la encuesta es hacia atrás en el tiempo, como se muestra en la tabla 9.5 que representa un trío de estudios que vincularon la reserpina con el cáncer de mama.

El número del 21 de septiembre de 1974 del Lancet suministró una bomba en la forma de tres estudios consecutivos de casos control, que daban a entender que la reserpina, un medicamento que se usaba entonces ordinariamente para tratar la hipertensión, producía cáncer de mama (1, 4, 11). Las pacientes que habían tomado la reserpina o primos de ésta, tuvieron dos a cuatro veces más riesgo de cáncer de mama que los que no la usaron, y el editorial que los acompañaba concluia que los riesgos de la rauwolfia excedían a sus ventajas, y predijo que «en las próximas semanas la mayoría de los médicos deberían estar seguramente examinando a sus pacientes con respecto a estos agentes y reflexionando sobre los posibles tratamientos alternativos o ningún tratamiento» (24). A causa de que la reserpina era el único medicamento adrenolítico aprobado para su uso en la hipertensión en los Estados Unidos en aquellos días, anteriores a los beta bloqueadores, la preocupación entre los clínicos de Estados Unidos y sus pacientes hipertensas fue considerable, y la firmeza con la cual los investigadores defendieron sus conclusiones en el debate subsiguiente (5) aumentó esta carga de angustia. Cinco años y ocho investigaciones posteriores más

Tabla 9.5. Un estudio de control de caso.


(la mayoría negativas) exculparon a la reserpina. En realidad, uno de los consultantes del estudio original lo etiquetó de «chiripa» (32), y algunos de los autores originales, en la mejor tradición de la ciencia, criticaron tanto la ejecución de sus estudios anteriores, como la manera en la cual fue comunicado (29).

¿Por qué nos confundimos y causamos tanta controversia y sufrimien- to? Porque nosotros no hemos elucidado todavía los métodos apropiados para realizar un estudio de control de caso. Por ejemplo, los estudios originales de reserpina y cáncer de mama excluyeron expecíficamente los sujetos control potenciales con diagnósticos cardiovasculares, con el fin de convertirlo en más «comparables» a los casos de cáncer de mama aunque haciendo esto ellos excluyeron muchos pacientes hipertensos con reserpina. Los críticos encontraron esta exclusión «ilógica y sesgada»; los investigadores encontraron a sus críticos «ingenuos». El debate resultante fue una buena representación teatral, pero solamente más tarde trataron los asuntos metodológicos centrales sobre cómo debían ser ejecutados los estudios de control de caso (15).

Realizando los estudios de control de caso «después del hecho», sus investigadores se enfrentan a una serie formidable de sesgos potenciales (27). Es debido a esta mayor tendencia al sesgo, que el estudio de control de caso está situado abajo, cerca del lado final débil del espectro. Los lectores que quieran saber más sobre estos y otros asuntos metodológicos relativos a los estudios de control de caso, pueden beneficiarse examinando el grueso teórico «Simposio de Bermuda» (15) o la revisión práctica delgada para el clínico escrita por Hayden, Kramer y Horwit (10).

Si los estudios de control de caso están sujetos a tanto sesgo, ¿por qué hay tantos? Las razones son dos. Primero, son muy fáciles de llevar a cabo, y más fáciles aún de realizar desde que las historias clínicas de los hospitales se hicieron «computadorizadas»; uno puede ejecutar literalmente cientos de estudios de control de caso por la presión de una tecla, simplemente procesando todos los diagnósticos de alta del hospital, frente a todas las historias de medicamentos. Nosotros nos enfrentamos en el futuro con más, no con menos, asuntos como el de la reserpina.

La segunda razón por la que continuarán realizándose los estudios de control de caso consiste en que ellos constituyen, por lo menos por ahora, el único método factible para estudiar los efectos adversos raros y tardíos de los medicamentos y otros tratamientos.

Los ensayos aleatorios no son, simplemente, ni lo suficientemente grandes ni duraderos para detectar los efectos adversos raros, pero importantes. Hasta que se establezcan y estén funcionando sistemas de vigilancia postmarketing eficaces (16, 17), nosotros tendremos que confiar en los estudios de control de caso para este propósito.


Un tipo final de estudio subexperimental merece mención. Este es la serie de casos, en las cuales un investigador comunica simplemente que uno o más de sus pacientes deprimidos presentó arritmias mientras que estaba tomando antidepresivos tricíclicos. No se incluye grupo de comparación y todo lo que puede concluir el lector es que las arritmias pueden (pero no necesariamente deben) seguir a la ingestión de antidepresivos tricíclicos. Tales series de casos, aunque a menudo hacen pensar, están propensos a interpretación exagerada, especialmente por sus autores. Debido a sus debilidades metodológicas, las series de casos se usan mejor para estimular otras investigaciones más sólidas. Demasiado a menudo, sin embargo, ellas provocan consejo clínico (más bien autoritario), sobre etiología, prevención y terapia.

En resumen, entonces, los lectores de informes que pretenden mostrar etiología o la causa, deben empezar por clasificarlos en términos de si sus métodos básicos fueron sólidos o débiles (ver tabla 9.1). Si el informe en la parte alta del montón es un ensayo aleatorio, ello constituye la evidencia más fuerte posible, y generalmente puede confiarse en él. Así fue como, por ejemplo, se obtuvo la mejor evidencia sobre los efectos secundarios producidos por los medicamentos frecuentemente usados como antihipertensores (22). Si la evidencia más fuerte que usted encuentra procede de un estudio analítico de cohorte, aunque esta evidencia es más débil que la producida en un ensayo aleatorio, es siempre preferida antes que un estudio de control de caso y se puede confiar en él algunas veces. Si lo mejor que usted puede encontrar es un estudio de control de caso, usted debe reconocer que éste es un débil diseño, que puede conducir a menudo a conclusiones erróneas (tal como la ahora desacreditada vinculación entre reserpina y cáncer de mama (29); sin embargo, para algunos trastornos extremadamente raros (especialmente las reacciones adversas raras a los medicamentos), usted puede disponer solamente de estudios de control de caso y puede verse forzado, sin embargo, a confiar en ellos.

¿Qué pasa si todo lo que usted puede encontrar son uno o más informes de casos? Desgraciadamente, no es posible decir si puede confiar en una serie de casos dada, por sí misma, sobre un asunto de etiología o causalidad. La decisión de si usar o ignorar tal evidencia será tratada al final de este capítulo.

PASO 2: APLICAR LAS PRUEBAS DIAGNOSTICAS PARA LA CAUSALIDAD

Habiendo decidido por lo que antecede que los artículos disponibles justifican ulterior consideración, usted debe entonces considerar sus resultados, introducciones y discusiones, para ver cómo cumplen sus datos algunas


Tabla 9.6. Paso 2: Aplicar las pruebas diagnósticas para la causalidad*.

1. ¿Existe evidencia de experimentos verdaderos en seres humanos? 2. ¿Es fuerte la asociación? 3. ¿Es la asociación constante de estudio a estudio? 4. ¿Es correcta la relación temporal? 5. ¿Existe una relación de dosis-respuesta? 6. ¿Tiene sentido epidemiológico la asociación? 7. ¿Tiene sentido biológico la asociación? 8. ¿Es específica la asociación? 9. ¿Es la asociación análoga a una asociación causal probada anteriormente?

* Estas pruebas diagnósticas están enumeradas en orden decreciente de su importancia.

reglas de evidencia de sentido común. Efectuando esta valoración, usted puede aplicar las pruebas diagnósticas para causalidad que son señaladas en la tabla 9.6. Ellas son discutidas en el orden de su importancia decreciente y nosotros hemos sugerido el impacto que cada una de ellas debe tener sobre su decisión sobre la causa en la tabla 9.7.

Tabla 9.7. Importancia de las pruebas diagnósticas individuales para hacer la decisión de causalidad.

* Significado de los símbolos: + = causalidad apoyada; — = causalidad rechazada; 0 = decisión

causal no afectada. El número de + y —, indica la contribución relativa de la prueba diagnóstica a la decisión de causalidad.


Las estrategias para interpretar las pruebas de diagnóstico clínico que nosotros describimos en el capítulo 4 pueden ser aplicadas también aquí. Por ejemplo, algunas de estas pruebas de causa (tales como la evidencia de los ensayos aleatorios) son mucho más exactas que otras (tales como la analogía). Además, muchas de ellas (tales como la temporalidad) son mejores para «excluir» la causa cuando son negativas, que para «incluir» cuando son positivas. Finalmente, el sentido biológico y el sentido epidemiológi- co, aunque preeminentes en muchos artículos, están bajos en la lista debido a que ellos tienen una especificidad relativamente baja; es posible «explicar» casi cualquier conjunto de observaciones y el riesgo de una conclusión positiva falsa sobre causalidad es sustancial cuando estas pruebas son aplicadas aisladamente.

Consideremos cada una de las pruebas diagnósticas de causalidad en mayor detalle.

¿Existe evidencia de experimentos verdaderos en seres humanos?

Como hemos explicado anteriormente, esta evidencia viene de las investigaciones en las cuales grupos idénticos de individuos, producidos por asigna- ción aleatoria, son expuestos y no expuestos al factor causal supuesto, y son seguidos en cuanto a la presentación del resultado de interés.

Como acabamos de ver, esta es la mejor evidencia que nosotros tendremos jamás, pero no siempre está disponible y es raramente la evidencia inicial de causa. Además, por supuesto, si nosotros sospechamos solamente reacciones adversas por la exposición a la causa putativa, nosotros nunca permitiríamos que los seres humanos fueran asignados al azar para recibir- la. No obstante, cualquier consideración meditada sobre un asunto acerca de la causa, comienza con una busca de evidencia de un ensayo aleatorio.

¿Es fuerte la asociación? Fuerza significa aquí las oportunidades que favorecen el resultado de interés por la exposición a la causa putativa, en oposición a la no exposi- ción a ésta; cuanto mayores son las oportunidades, mayor es la fuerza.

Diferentes técnicas para estimar la fuerza de la asociación son usadas en diferentes tipos de estudio. En el ensayo aleatorio y estudio de cohorte (ver tablas 9.2 y 9.4), los pacientes que fueron y que no fueron expuestos a la causa supuesta son seguidos cuidadosamente para observar si ellos desarrollaron, o no, la reacción adversa (resultado). Así pues, un estudio de cohorte para ver si la cimetidina causa impotencia, compararía la presenta- ción de impotencia entre los pacientes de úlcera que recibieron, y no recibieron el medicamento. Una razón por la que los estudios de cohortes (ver tabla 9.4) son metodológicamente atractivos es porque, como en el


ensayo aleatorio, ellos permiten cálculos directos de fuerza (riesgo relativo) comparando las tasas de resultados en personas expuestas y no expuestas:

Sin embargo, como hemos aprendido en la sección anterior, los estudios

de cohortes son a menudo duraderos y caros. De acuerdo con ello, la mayor velocidad y costo más bajo del estudio de control de caso (ver tabla 9.5), en los cuales los pacientes con o sin el resultado de interés (por ejemplo, impotencia), son seleccionados y se les sigue la pista hacia atrás, hasta la exposición anterior a la causa putativa (por ejemplo, cimetidina), hacen al estudio de control de caso un enfoque muchos más popular, especialmente como el primer paso para probar las conclusiones de serie de caso inicial. Como nosotros hemos visto, los estudios de control de caso pagan un precio metodológico por sus ahorros en tiempo y dólares (9) y son inherentemente más débiles que los ensayos aleatorios o los estudios de cohortes. Además, la fuerza (la cual es llamada en este caso la «odds ratio» o proporción de oportunidades), puede ser estimada sólo indirectamente en los estudios de caso control:

ad/bc

Este cálculo, aunque justificado algebraicamente, es mirado con cierto escepticismo.

Además, como hemos visto, los estudios de caso control son especialmente vulnerables a una serie de distorsiones sistemáticas (sesgos), las cuales pueden conducir a estimaciones erróneas de la fuerza de la asocia- ción y, por consiguiente, a conclusiones incorrectas sobre la causalidad.

Una revisión de los efectos potenciales de estos sesgos en la distorsión de las conclusiones de los estudios de control de caso y de cohortes, conduce a dos conclusiones. Primero, los estudios de control de caso están sujetos a más fuentes de sesgo que los estudios de cohortes. Segundo, mientras que uno puede generalmente anticipar y superar (mediante méto- dos apropiados, rigurosamente aplicados), los sesgos que afectan a los estudios de cohortes, esta solución es, o bien mucho más difícil, o imposible en el caso de estrategia de control de caso. Como consecuencia de ello, los lectores deben poner una considerable confianza en las estimaciones de fuerza de un ensayo aleatorio, bastante confianza en una estimación de fuerza de un estudio de cohorte y solamente una pequeña confianza en una estimación de fuerza cuando llega de un estudio de control de caso.


¿Es la asociación constante de estudio a estudio?

La demostración reiterativa por diferentes investigadores usando diferentes diseños de investigación en diferentes circunstancias, de una asociación entre la exposición a la causa supuesta y el resultado de interés, constituye la constancia. Así pues, mucha de la credibilidad de la vinculación causal entre la aspirina y la hemorragia gastrointestinal surge por la demostración repetida de una asociación, por parte de diferentes investigadores en diferentes centros, y usando diferentes diseños (2).

¿Es correcta la relación temporal?

Una secuencia constante de acontecimientos de exposición a la causa putativa, seguida por la presentación del resultado de interés, es requerida para una prueba positiva de temporalidad. Cuando esta prueba es positiva, apoya una conclusión de causalidad. Más importante, cuando se observa que la relación temporal va en la dirección equivocada, la causa es descar- tada. La causa putativa es simplemente una consecuencia.

Aunque esta prueba diagnóstica parece fácil de aplicar, a menudo no lo es. ¿Qué ocurre si un segundo factor predisponente o un estado muy precoz del trastorno en sí, es responsable tanto de la exposición al factor causal supuesto, como a la evolución del resultado completamente desarrollado? En realidad, tal explicación se puede aplicar a los estudios que han ligado el uso de estimulantes ilícitos o medicamentos depresores al diagnóstico subsiguiente de psicosis o depresión, respectivamente (21). ¿Causaron las diferentes drogas ilícitas, formas específicas de enfermedad mental diagnos- ticadas ulteriormente, o buscaron los individuos con diferentes enfermedades mentales subclínicas, pero progresivas, las drogas específicas? Esta norma es comprensiblemente más fácil de aplicar a los estudios de cohortes que a los de control de caso, dado que estos últimos pueden referir la asociación entre «exposición» y «resultado» solamente después de que han ocurrido ambos.

¿Existe una relación de dosis-respuesta?

La demostración de un riesgo o gravedad reciente del resultado en asocia- ción con una «dosis» aumentada o duración de la exposición, satisface esta prueba diagnóstica. Por ejemplo, en un informe que vinculaba los estróge- nos conjugados con el carcinoma de endometrio (33), el riesgo relativo de desarrollar cáncer de endometrio se elevó de 5,6 entre aquellas que usaron el medicamento menos de 5 años, a 7,2 entre las que lo usaron de 5 a 6,9 años y, finalmente, a 13,9 entre aquellas que tomaron estrógenos conjugados durante 7 años o más. Los gradientes inversos también son útiles. En


realidad, parte de la evidencia más convincente sobre la unión entre fumar cigarrillos y el cáncer de pulmón, es la disminución progresiva del riesgo del cáncer que se ha comunicado cuando los anteriormente fumadores, celebran aniversarios sucesivos de su último cigarrillo.

¿Tiene sentido epidemiológico la asociación?

Se cumple esta guía cuando los resultados del artículo están de acuerdo con nuestra comprensión actual de las distribuciones de las causas y los resultados en el hombre. Esta prueba útil está bien ilustrada por la epidemia de hipertensión pulmonar primaria que se extendió en Suiza durante 1967 (8). Este trastorno aumentó 15 veces en una clínica universitaria y se observó que muchas de sus víctimas eran obesos. Cuando los clínicos locales observaron también que había sido introducido hacía poco tiempo un nuevo medicamento que suprimía el apetito, empezaron a comprender que la distribución de la ingestión del medicamento podía emparejarse con la hipertensión pulmonar primaria. Ellos estaban en lo cierto. En un centro se descubrió que casi el 80 por 100 de los casos de hipertensión pulmonar primaria habían tomado el medicamento sospechoso. Cuando fue retirado, cesó la epidemia.

¿Tiene sentido biológico la asociación?

¿Existe acuerdo con nuestra comprensión corriente de las respuestas de las células, tejidos, órganos y organismos, al estímulo? Es con este criterio con el que los datos experimentales no humanos deben ser medidos (incluso si los ratones, los cortes de hígado o los cultivos microbianos fueron asignados aleatoriamente para estar expuestos, o no, a la causa putativa). Aunque virtualmente cualquier conjunto de observaciones pueden ser convertidas en biológicamente verosímiles (dada la inventiva de la mente humana y la inmensidad del suministro de hechos biológicos contradictorios), algunas observaciones biológicas pueden ser altamente persuasivas, tales como encontrar una tableta de cloruro potásico con revestimiento entérico en el sitio de una perforación del intestino delgado (3). No obstante, la inter- pretación aumentada es un problema potencial cuando se aplica esta prueba, y está por consiguiente relativamente baja en la lista.

¿Es específica la asociación?

La limitación de la asociación a una causa supuesta única y un efecto único satisface esta prueba diagnóstica. Los ejemplos son aquí algunos de los trastornos altamente característicos en los cuales un medicamento, pero virtualmente ningún otro medicamento (tal como la talidomida), producen


la mayoría de los ejemplos de un trastorno, pero no de otros (tal como la focomelia). Una de las pruebas diagnósticas menores, ésta es sólo moderadamente útil, y sólo cuando es positiva. La debilidad de esta prueba es subrayada cuando se consideran la mayoría de los otros teratógenos, en los que diversas sustancias causan un conjunto de efectos solapados en diversos sistemas orgánicos (30).

¿Es la asociación análoga a una asociación causal probada anteriormente?

La última y la menor de las pruebas diagnósticas, esta norma vendría a la mente si usted encontrara un recién nacido en los tiempos actuales con focomelia. Usted pensaría inmediatamente en medicamentos tomados al comienzo del embarazo, ¿no es así? De nuevo, esta prueba sirve de algún apoyo, cuando es positiva.

Cuando nos enfrentamos con una cuestión de causalidad, pueden usarse estas nuevas pruebas diagnósticas para destilar la lectura clínica de uno, y con la ayuda de juicios tales como los que se muestran en la tabla 9.7, alcanzar una conclusión de causa. Además, cuando se aplican al comienzo de la busca de literatura, estas guías pueden aumentar la eficacia de esta búsqueda, enfocando su atención sobre aquellas publicaciones que arroja- rán mayor luz sobre la cuestión causal, y le avisará contra la aceptación de conclusiones verosímiles pero sesgadas.

¿Causó este medicamento (u operación, u otro tratamiento), esa reacción adversa en este enfermo en particular?

Si la respuesta a la primera pregunta (¿produjo este medicamento esa reacción adversa en algunos pacientes?), es «sí», nosotros podemos pasar entonces a la segunda pregunta: ¿causó este medicamento esa reacción adversa en este enfermo en particular? Es contestando esta segunda pregunta relacionada cuando el asunto de si nuestro tratamiento ha producido daño se convierte directamente en clínicamente relevante. Nuestra respuesta determinará si paramos, cambiamos o continuamos el tratamiento, y esta respuesta tendrá consecuencias tangibles para un paciente a nuestro cuidado.

¿Cómo debemos contestar nosotros esta segunda pregunta? En realidad, a la vista de los desacuerdos anteriormente señalados, incluso entre los farmacólogos clínicos, sobre si un paciente ha tenido una reacción medicamentosa adversa, ¿cómo podemos nosotros comenzar a contestar esta pregunta?


A nuestro juicio, este segundo paso pide la adopción de un segundo conjunto de pruebas diagnósticas para el caso individual, y lo mejor que nosotros hemos encontrado son aquellos desarrollados por un grupo de epidemiólogos clínicos dirigidos por Kramer (14, 19). Estos investigadores desarrollaron un algoritmo para decidir si un paciente dado ha experimentado una reacción adversa a un medicamento que es exacta (acuerdo del 80 por 100 o más con un panel de expertos), y precisa (acuerdo del 73 por 100, 87 por 100 entre parejas de no expertos suministraron kappas* ponderadas de 0,74 a 0,88): Este algoritmo produce una valoración durante cada uno de los seis pasos (o «ejes») y la estrategia de valoración se resume en la tabla 9.8.

En cada paso, los puntos son sumados a (o restados de) un total corriente y la valoración final indica la probabilidad que «este tratamiento causó el efecto adverso en este paciente en particular»:

claramente lo produjo, probablemente lo produjo, posiblemente lo produjo.

Valoración final negativa: es improbable que lo produjera. El paso I se refiere a nuesta experiencia general previa con el tratamien-

to, y resume nuestra respuesta a la primera pregunta planteada en este capítulo: ¿Causa este tratamiento ese efecto adverso en algunos pacientes? Nosotros consideramos el algoritmo más débil aquí, porque descansa en la información de las instrucciones del medicamento si otras fuentes de infor- mación fallan en ligar el efecto adverso con el tratamiento. Más bien que aceptar la palabra de alguien sobre el particular, nosotros sugerimos aplicar las «pruebas diagnósticas de causalidad» sobre este punto.

El paso II considera si ciertos mecanismos alternativos verosímiles (candidatos alternativos), aparte del tratamiento pueden explicar el efecto adverso, y el paso III considera la relación temporal entre el tratamiento y el efecto adverso en el paciente individual. El paso IV busca la evidencia de una sobredosis del tratamiento, y el paso V determina los efectos de suspender, si es posible, el tratamiento sospechado (suprimir el reto). Final- mente, el paso VI incorpora la evidencia obtenida cuando es restablecido el tratamiento (restablecer el desafio).

Así pues, el algoritmo puede ser usado para establecer los efectos adversos en el paciente individual, y separar los debidos a tratamientos específicos de aquellos motivados por otras causas. Cuando la valoración final llega a + 6 ó + 7, usted puede confiar que el tratamiento causa los efectos adversos y puede actuar de acuerdo con ello.

Para una explicación de kappa, ver el capítulo 2.

+ 6 ó + 7:+ 4 ó + 5:

0 a + 4:

Tabla 9.8. Una estrategia de valoración para decidir si este tratamiento causó ese efecto adverso en este paciente concreto.

Adaptado de M. S. Kramer, J. M. Levanthal, T. A. Hutchinson, y A R. Feinstein. An algorithm for the operational assessment of adverse drug reactions: I. Background. Description, and Instructions for Use J.A.M.A. 242:623, 1979.

Figura 9.1. Componentes de una decisión clínica para la acción.

Sin embargo, sus acciones subsiguientes pueden no estar claras siempre, incluso cuando la valoración producida usando el algoritmo es alta. En algunas situaciones puede haber otras razones para continuar con un tratamiento, incluso obviamente culpable, especialmente cuando es el único eficaz para la enfermedad del paciente.

Además, incluso después de una lectura extensa, la aplicación de las nueve pruebas diagnósticas para la causalidad y la aplicación del algoritmo, usted puede permanecer inseguro sobre sí, por ejemplo, el tratamiento A realmente causa el efecto adverso B en el paciente C. ¿Qué hace usted entonces y cómo traduce toda esta reflexión a la acción clínica?

Nosotros sugerimos, como se muestra en la figura 9.1, que esta «deci- sión para la acción» tiene dos componentes.

El primer componente es nuestra certeza sobre la causalidad basada en la aplicación de todas las nueve pruebas diagnósticas para la causalidad a nuestra lectura clínica, y los cinco pasos del algoritmo de Kramer y colaboradores (19), a nuestro paciente. El segundo componente es nuestra conside- ración de las consecuencias de los cursos alternativos de acción que están abiertos para nosotros (reconociendo que estos cursos de acción incluyen la no interferencia, así como mantener el status quo). La decisión última de acción se produce por la interación de estos dos componentes.

En muchas situaciones, estos componentes nos empujan hacia la misma decisión de acción. Si nuestra certeza de que el medicamento A causa la reacción adversa B, en el paciente C, es alta (por ejemplo, resistencia sintomática de las vías respiratorias en un hipertenso al que se ha retado, suprimido el reto, y vuelto a retar con propranolol), y que otro curso de acción (por ejemplo, tiacidas) sería igualmente probable que lograse el objetivo del tratamiento, ambos componentes apoyan una decisión de acción para cambiar el tratamiento (suspender el propranolol y comenzar con las tiacidas).

En otras situaciones, los dos componentes nos empujan en direcciones opuestas y nosotros debemos decidir qué componente debe tener prioridad. Considere un segundo ejemplo. Los tres informes que acusaron a la reserpina como causa de cáncer de mama, que aparecieron abruptamente en 1974, precipitaron una crisis en el manejo de la hipertensión. ¿Cómo íbamos a



decidir nosotros sobre cómo aconsejar y tratar a los pacientes cuya presión arterial elevada estaba mantenida bajo control con este medicamento? El primer componente de esta decisión clínica consideró el grado de certeza de que la reserpina causaba realmente el cáncer de mama: nunca muy grande. Por otra parte, el segundo componente de esta decisión identificó un curso de acción alternativo, que fue altamente atractivo para muchos clínicos canadienses: cambiar a los pacientes apropiados de reserpina a propranolol. En este caso, entonces, incluso un bajo grado de certeza sobre la causalidad estuvo acompañada por una decisión clínica de retirar a muchos pacientes de un medicamento, debido a que se disponía de una alternativa de tratamiento.

En contraste con el caso de la reserpina, el grado de certeza de que los anticonceptivos orales producen accidentes cerebro-vasculares y ataque cardíaco es mucho mayor. No obstante, los anticonceptivos orales conti- núan usándose ampliamente. Aunque las razones que existen detrás de esta decisión de continuar el uso de los anticonceptivos orales, a la vista de la creciente prueba de que ellos producen estos trastornos, son complejas, ellas incluyen el efecto del segundo componente de la decisión. Las consecuencias de los enfoques alternativos para el control de la natalidad pueden ser juzgadas incluso menos deseables que los pequeños, pero reales riesgos de accidente cerebrovascular o ataque cardíaco. Así pues, el uso de los anticonceptivos orales (asociado con la educación del paciente sobre los riesgos que se presentan, y los beneficios) continúa (y, lo que es más interesante, se invoca a la prueba diagnóstica del gradiente de dosis respuesta para apoyar la reducción progresiva de algunos de sus constituyentes hormonales).

El diagnóstico de causalidad no es simplemente aritmético, y las estrategias y las tácticas para hacer este juicio son todavía primitivas. Las pruebas diagnósticas y el algoritmo presentado aquí son un comienzo, sin embargo, y se sugiere que su uso mejorará a un gran número de pacientes, cuyos clínicos están bien dispuestos y son capaces de esforzarse con la prueba clínica que surge sobre los efectos adversos del tratamiento.

Finalmente, nosotros mantenemos que este enfoque para reunir y valorar la evidencia es de valor educativo sustancial, tanto para los clínicos que lo hacen, como para los que lo enseñan. Así pues, el uso de estas pruebas diagnósticas y el algoritmo, especialmente cuando están claramente especificados en presencia de un examen de los datos relevantes, conducirá a discusiones más lógicas —aunque menos animadas— sobre la causalidad en medicina.

Volviendo al capítulo 7 (pág. 231), nosotros sugeríamos que si usted no podía encontrar ningún ensayo aleatorio controlado del «mejor» tratamiento que usted está considerando para su paciente, usted se enfrenta a


Tabla 9.9. Una estrategia para decidir si este tratamiento es eficaz en este paciente concreto.

Paso I: ¿Es la eficacia una consecuencia verosímil biológicamente del tratamiento?

Paso II: ¿Son los demás tratamientos igualmente buenos (y menos peligrosos) o mejores candidatos para la eficacia?

(Debe elegirse un objetivo del tratamiento válido, y comenzar el tratamiento antes de seguir adelante.)

Paso III: ¿Es correcto el intervalo de tiempo entre la iniciación del tratamiento y el logro del objetivo del tratamiento?

Paso IV: ¿Cumplió el paciente con el tratamiento? Paso V: ¿Empeora el objetivo del tratamiento cuando éste es suspendido? Paso VI: ¿Mejora el objetivo del tratamiento cuando éste es reiniciado?

cuatro alternativas (considerar el mejor tratamiento siguiente, revalorar su objetivo del tratamiento, intentar la inducción o la renuncia, o intentar determinar la eficacia del mejor tratamiento en su propio paciente individual). Este cuarto enfoque, el cual es parte del «arte» de la medicina, se encuentra realmente a mitad de camino entre el planteamiento inductivo y el deductivo. Además, él puede ser elevado por encima del nivel de mero «arte» (y por consiguiente ser evaluado, y si es válido, enseñado a otros), construyéndolo a partir del algoritmo de la reacción adversa al medicamento, que aparece en la tabla 9.8. Esta construcción, la cual reorienta al algoritmo a considerar la eficacia más bien que la toxicidad, está resumido en la tabla 9.9 y opera como sigue:

Paso I: ¿Es la eficacia una consecuencia verosímil biológicamente del tratamiento?

Este paso de comienzo exige su conocimiento de la estructura humana, la función y la respuesta de los mecanismos de enfermedad, y de la farmacodi- namia de la terapia candidata.

Paso II: ¿Son los demás tratamientos igualmente buenos (y menos peligrosos), o mejores candidatos por la eficacia?

Este paso requiere que usted considere los tratamientos alternativos, médi- co, quirúrgico, o de comportamiento, para estar seguro de que ha escogido, en realidad, el más apropiado.


Antes de pasar a los pasos siguientes, usted debe pararse aquí y escoger el «objetivo» del tratamiento que usará para monitorizar el éxito de su tratamiento. Este objetivo puede ser un síntoma o signo de la enfermedad, una medición fisiológica, bioquímica o inmunológica, un resultado de biopsia o radiografía, o parecidos. La clave de la validez última de este proceso de selección consiste en escoger un objetivo del tratamiento cuya medición es factible, y está ligado directamente a un resultado favorable de la enfermedad (esto es, que el logro del objetivo del tratamiento garantiza virtualmente un pronóstico favorable). En cambio, si el objetivo que usted selecciona no está estrechamente ligado a un buen pronóstico, usted se arriesga tanto a derrochar su tiempo, como las oportunidades de recuperación del paciente.

Habiendo seleccionado un objetivo de tratamiento conveniente, usted está listo para comenzar el tratamiento, monitorizar el objetivo del tratamiento y proceder a los pasos subsiguientes del algoritmo.

Paso III: ¿Es correcto el intervalo de tiempo entre la iniciación del tratamiento y el logro del objetivo del tratamiento?

La clave aquí está en distinguir un verdadero efecto del tratamiento de las fluctuaciones fortuitas en el objetivo del tratamiento, o de la regresión de los valores extremos del objetivo atrás hacia la media.

Paso IV: ¿Cumplió el paciente con el tratamiento?

Como hemos averiguado en el capítulo anterior, el cumplimiento del paciente con nuestros tratamientos y consejo, es desigual. Por consiguiente, antes de que nosotros creamos que el tratamiento logró su objetivo, es mejor que nos aseguremos de que el paciente lo ha seguido realmente.

Paso V: ¿Empeora el objetivo del tratamiento cuando este es suspendido?

Nosotros nos estamos acercando al punto decisivo. Existen toda suerte de razones por las que los pacientes pueden tener mejor aspecto y sentirse mejor, una vez que nosotros hemos comenzado a tratarlos. Sin embargo, si el tratamiento es realmente eficaz (y nosotros hemos escogido un objetivo de tratamiento que es sensible y válido), una prueba de que el movimiento se desmuestra andando, es el empeoramiento del objetivo, que sigue a la suspensión temporal del tratamiento. Efectivamente, existen muchas sitúa-


ciones en las cuales nosotros no podemos (por ejemplo, operaciones), o no nos atrevemos (por ejemplo, arritmias amenazadoras de la vida) a retirar el tratamiento que estamos evaluando, y hay otras situaciones en las cuales el objetivo del tratamiento simplemente no responderá a las breves interrup- ciones del tratamiento. No obstante, precisamente como la «supresión del reto», es una estrategia poderosa para establecer firmemente una reacción adversa medicamentosa, así también es la suspensión una estrategia poderosa para establecer la eficacia.

La prueba de la suspensión se enfrenta con problemas especiales cuando el objetivo del tratamiento es una conducta o síntoma que es afectado por actitudes conscientes o inconscientes, o creencias sobre la eficacia del tratamiento. ¿Es «real» el cambio en el objetivo después de la suspensión del tratamiento o representa un cambio en la percepción o informe del objetivo, debido a una convicción sobre los beneficios del tratamiento? ¿Puede ser superado este problema mediante el uso de placebos en el período de suspensión, y cuáles son los asuntos éticos implicados en tal planteamien- to? ¿Necesitamos preocuparnos con respecto a los efectos de nuestras propias creencias y actitudes sobre la eficacia del tratamiento, en cuanto a nuestra capacidad de medir tales objetivos de tratamiento? Estos asuntos necesitan ser resueltos en los casos individuales. Su consideración refuerza la busca de objetivos y dianas del tratamiento desapasionadas, siempre que ellos tengan buen sentido clínico.

Paso VI: ¿Mejora el objetivo del tratamiento cuando este es reiniciado?

La prueba final de que el movimiento se demuestra andando consiste en la vuelta del objetivo del tratamiento hacia un estado más favorable cuando es reiniciado el tratamiento. Esta prueba se convierte incluso en más convincente si se repite este ciclo de «retirada» y «restablecimiento». En realidad, si este ciclo se repite el número suficiente de veces (y la orden de retirada y restablecimiento se hace aleatoriamente), es incluso posible demostrar que este tratamiento es eficaz desde un punto de vista estadística- mente significativo en este paciente.

Cuando nosotros hemos probado el algoritmo precedente en nuestros propios pacientes y cuando hemos discutido su uso con nuestros colegas clínicos más experimentados, nosotros hemos sido sorprendidos por la manera mediante la cual él capta al principio, y luego se extiende y aumenta el «juicio clínico» que nosotros usamos cada día cuando cuidamos a los pacientes. Una vez más, el análisis minucioso de este «arte» de la medicina hace posible que nosotros lo comprendamos, probemos su utilidad, y lo enseñemos a aquéllos que nos siguen.


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PARTE TERCERA

Mantenerse al día

10

Introducción: Cómo examinar su propia actuación

Esta sección final puede ser la parte más importante del libro, porque ella presenta estrategias para combatir la entropía clínica.

Hasta cierto punto, todo este libro, pero especialmente esta última sección, trata sobre las estrategias para mantenerle a usted al día. Mante- nerse al corriente en medicina es una tarea pavorosa, y esta tarea es hecha más difícil, más bien que menos, por la manera como son manejadas las revistas médicas y los programas de educación continuada. De acuerdo con ello, estos cinco últimos capítulos están enfocados en ayudarle a dominar la valoración práctica de su propia actuación clínica, el uso eficaz de una biblioteca (incluyendo la suya propia), el examen rápido pero eficaz de una revista médica clínica y la elección juiciosa de programas de educación médica continuada. Ellos han sido diseñados para ayudarle a usted a rechazar lo irrelevante y lo absurdo, evitar los mercachifles y emplear el tiempo precioso que usted tiene para mantenerse al día mediante métodos más eficaces y eficientes.

Por penoso que sea contemplarlo, existe una creciente evidencia de que nuestra eficacia como clínico, por lo menos en algunos dominios, empieza a deteriorarse tan pronto como nosotros terminamos nuestra capacitación clínica. Efectivamente, nuestra capacidad para efectuar la estrategia diag- nóstica por el reconocimiento del modelo, mejora con la experiencia y nosotros nos convertimos en más eficaces en nuestro uso del planteamiento hipotético deductivo. Sin embargo, nosotros no lo hacemos tan bien en otras áreas.

Nuestro conocimiento objetivo de la biología humana se deteriora, tanto porque nosotros lo olvidamos, como porque fallamos en aprender los nuevos hechos a medida que ellos surgen. Por ejemplo, cuando Miller hizo el examen escrito final de los estudiantes de anatomía del primer curso a los

319


estudiantes del último curso (incluyendo a uno de los autores de este libro), médicos de la institución y cirujanos del staff de la University of Illinois (34), todo el mundo lo suspendió planteando problemas sobre la relevancia, así como sobre la memoria.

Además, nosotros fallamos en mantenernos al corriente de los progresos en el diagnóstico y la terapia, y a menudo continuamos usando los viejos (y a veces ineficaces) tratamientos que aprendimos cuando nos estaban capacitando, en vez de las más recientes y más eficaces. Por ejemplo, hace varios años nuestro grupo llevó a cabo idénticos exámenes clínicos en 230 hipertensos y con éxito enviamos cada uno de ellos con una copia del examen clínico a los 80 médicos de familia de Hamilton, Ontario, y sus alrededores (47). Los clínicos que vieron a estos hipertensos comenzaron solamente en dos tercios de ellos con regímenes de medicamentos antihipertensores, permitiéndonos a nosotros volver a nuestros registros e identificar los predictores de la decisión clínica de tratar a algunos hipertensos, pero no a otros hipertensos. Nosotros encontramos tres de tales predictores. El primero y más fuerte predictor fue la presión arterial diastó- lica del paciente, como debía haber sido; cuanto más alta la presión diastó- lica es más probable que serían prescritos medicamentos antihipertensores. El tercer predictor más poderoso fue la lesión del órgano diana: cuando más evidencia de daño en el órgano objetivo, más probable que fuera comenzada la terapia medicamentosa. De nuevo, esto tenía sentido clínico.

Sin embargo, el segundo predictor y, por consiguiente, más poderoso que la presencia de lesión en el órgano diana, ¡fue el año de graduación en la escuela de medicina del médico al cual le habíamos enviado el caso! Cuanto más recientes eran los graduados, más probabilidad había de que fuese tratado el hipertenso. Los informes de los ensayos aleatorios que demostraron los beneficios dramáticos de tratar siempre las elevaciones más bajas de la presión arterial fueron publicados hacia la mitad de la era en la cual se habían graduado nuestros clínicos. Sin embargo, este nuevo conocimiento no fue diseminado o no fue asimilado por aquellos clínicos de primera línea que habían completado ya su capacitación. Como prueba ulterior de esto, uno de nosotros colaboró recientemente en un estudio del conocimiento de los médicos de familia sobre el tratamiento moderno de la hipertensión. La correlación entre el tiempo desde la graduación de la escuela de medicina y el conocimiento de uno mismo sobre el tratamiento fue un pasmoso —0,55; cuanto mayor era el tiempo desde la graduación, tanto mayor era el conocimiento desfasado sobre el tratamiento moderno de la hipertensión (9). En otras palabras, parece que los clínicos de nuestra parte del mundo continúan tomando las mismas decisiones de tratamiento que ellos aprendieron de sus maestros, y tienden a no alterar estas decisiones después de que ellos completan su capacitación, incluso cuando la eviden-

CÓMO EXAMINAR SU PROPIA ACTUACIÓN 321

cia subsiguiente dicta que ellos lo deben hacer. Así pues, aunque a ellos les pueden haber enseñado la mejor de la práctica médica disponible durante su tiempo de educación formal, ellos aparentemente no han sido enseñados a cómo decidir cuando su práctica médica se convierte en pasada de fecha y necesita ser cambiada.

Este último punto es, en nuestra opinión, la clave de su eficacia continuada como clínico: aprender cómo decidir cuando sus maniobras diagnósti- cas y terapéuticas presentes ya no son lo suficientemente buenas y necesitan ser cambiadas*.

Nuestra asunción subyacente, una vez más, es que la medicina es racional y también lo es usted. Esto es, sus actos clínicos de diagnóstico y tratamiento reflejan su valoración de la evidencia de que esta o aquella prueba diagnóstica o de tratamiento es válida, y hará más bien que daño. Si esta opinión sobre la práctica clínica es correcta, entonces usted debe estar buscando constantemente evidencia, no simplemente conclusiones o, peor todavía, opiniones autoritarias. Así como su capacidad de lograr diagnóstico exacto y terapia eficaz determinan su eficacia clínica hoy, son sus pericias en la autovaloración y en seguir la pista y valorar el conocimiento biomédico (la mayor parte del cual reside en las revistas), las que determinarán cada vez más su eficacia clínica mañana. Esta última parte del libro le ayudará a dominar estas pericias. Nosotros comenzaremos con la autovaloración de su propia actuación.

Examen de la actuación

La mayoría de las cosas que usted ha aprendido hasta ahora en la educa- ción médica, capacitación clínica, educación continuada e incluso en las secciones anteriores de este libro, constituyen adiciones a su conocimiento, pericias, y (¡nosotros confiamos!) sus actitudes también. Estas actitudes, conocimiento y pericias, coinciden en lo que nosotros llamamos competencia clínica (35); la capacidad potencial de evaluar y manejar a los pacientes de modo que su salud es conservada o mejorada. Así pues, los exámenes escritos u orales que nos hacen en varios puntos de nuestras carreras, miden nuestra competencia y deciden si nuestros conocimientos y pericias son suficientes para dejarnos libres con los pacientes (y los otros clínicos). Para usar una analogía (la cual nosotros podemos lamentar después), la

* Este consejo tiene un significado adicional para los maestros clínicos. No solamente debemos mantenernos al día nosotros (tanto como instructores, como modelos de rol), tam- bién debemos ayudar a nuestros estudiantes a aprender cómo decidir cuando sus maniobras diagnósticas y terapéuticas ya no son lo suficientemente buenas y necesitan ser cambiadas.


Figura 10.1. Los determinantes de la actuación clínica.

competencia puede ser comparada con la energía potencial (voltaje) alma- cenada en una batería.

La mera competencia no es suficiente. Para que los pacientes se benefi- cien, nosotros tenemos que aplicar nuestro conocimiento y pericias a sus problemas; nosotros necesitamos vatios, no simplemente voltios. Nosotros (y los demás) debemos llamar a esta aplicación actuación clínica.

Las actuaciones clínicas tienen cuatro determinantes y nosotros las hemos representado en la figura 10.1.

Como se muestra en esta figura, la competencia clínica es una condición previa para la actuación clínica correcta, pero es insuficiente por sí misma, para garantizar que se producirá esta actuación correcta. Por ejemplo, Ward y colaboradores (56) enseñaron a los estudiantes de medicina de Minne- sota el conocimiento y las pericias requeridas para la petición e inter- pretación racional de las pruebas de laboratorio. Ellos fueron capaces de documentar beneficios importantes en la competencia (medida por pruebas de elección múltiples antes y después del curso), entre aquellos estudiantes que hicieron este curso electivo. Sin embargo, la actuación clínica subsi-


guiente de los estudiantes altamente competentes que hicieron este curso, fue la misma que la de los estudiantes menos competentes que no lo hicieron, cuando se valoraron en el servicio de medicina interna. En el servicio pediátrico, en cambio, estos estudiantes actuaron mucho mejor que los que no hicieron el curso. El equipo investigador concluyó que ciertas barreras (tales como una prioridad más baja para este conocimiento y pericias, en el servicio médico) podían explicar sus resultados, y las otras determinantes de la figura 10.1 podían haber entrado en juego también.

Brook (3) ha identificado otros varios ejemplos de la disparidad entre la competencia (voltios) y la actuación (vatios). De varios cientos de estudios que documentan la actuación clínica subóptima, muchos mostraron que tareas sencillas de rutina (por ejemplo, el reconocimiento y tratamiento de la hipertensión, completar la inmunización de los niños, recetar hierro para la anemia, examinar a los niños por problemas visuales), no son realizadas constantemente en la mayor parte de la práctica médica y sistemas de cuidados de la salud, y que la realización con éxito de esas actividades de rutina depende mucho más del desarrollo de hábitos de práctica eficaz, que de la adquisición de conocimientos nuevos. Brook también encontró que, por lo menos en Nuevo Méjico, las diferencias en la competencia aparente (por ejemplo, la presencia o ausencia de certificados de la junta), no estuvieron asociados con diferencias en la actuación (por ejemplo, el uso apropiado de antibióticos inyectables, vacunas, vitaminas, oro, estrógenos, hierro y parecidos) (2).

Otro ejemplo de la discrepancia entre la competencia clínica y la actuación clínica fue descrito por Gonnella y colaboradores (14). Ellos empezaron por verificar que 18 de 133 (14 por 100) pacientes consecutivos de una clínica de la Universidad de Illinois tenían bacteriuria significativa (atrás, en 1970, cuando eso era un tópico «caliente») y que virtualmente todos ellos tenían lo que entonces era considerado una indicación para un cultivo de orina cuantitativo (signo, síntomas, tratamiento previo de infección urinaria o una historia de cateterización, hipertensión o diabetes). Cuando los médicos clínicos evaluaron estos mismos pacientes sin saber que ellos habían sido ya examinados por bacteriuria significativa, encontraron menos de la mitad de infecciones del tracto urinario: sin embargo, cuando estos médicos clínicos hicieron una prueba de elección múltiple y completaron un problema de manejo de infección urinaria, la mayoría de ellos lo hicieron bien. Así pues, estos clínicos mostraron una disparidad entre la competencia y la actuación; una vez más, ellos tenían los voltios, pero no los vatios, y aquellos con las puntuaciones más altas de la prueba tenían la misma probabilidad de fallar una infección, que aquellos con la puntuación más baja.

La segunda determinante de la actuación clínica, que se muestra en la


figura 10.1, la motivación, se refiere al grado hasta el cual los clínicos están positivamente inclinados a poner en práctica cualquier competencia clínica que ellos tienen. Como la competencia, la motivación es necesaria, pero insuficiente por sí misma para garantizar la actuación clínica apropiada; la motivación para hacer el bien al paciente que se ha atragantado con su bistec, no le desalojará el trozo atacante, a menos que esta motivación esté asociada con el conocimiento de por qué el paciente puede estar ahogándo- se, más la pericia para realizar una maniobra de Heimlich eficaz. Debido a que cualquiera que haya leído hasta aquí debe estar altamente motivado, nosotros no elaboraremos más este elemento.

Las barreras para transformar la competencia clínica en actuación clínica representadas en la figura 10.1, surgen por un cierto número de razones. Por ejemplo, su paciente o su sistema de salud pueden no ser capaces de permitirle que efectúe maniobras eficaces. Además, las cargas excesivas de pacientes, la organización inadecuada de la práctica y las presiones financieras, todo ello puede restringir el tiempo disponible para cada paciente y así disminuir la actuación. Por añadidura, la presencia de «malos hábitos» (por ejemplo, fallar en medir la presión arterial rutinariamente en las mujeres que toman anticonceptivos orales), y la ausencia de «buenos hábitos» (por ejemplo, contactar a los pacientes hipertensos que fallan a sus citas) pueden ampliar la brecha entre la competencia y la actuación.

Finalmente, nuestra actuación puede ser afectada por barreras subs- conscientes, tales como nuestra tendencia a juzgar a los pacientes con exceso de peso como más nerviosos, menos competentes y con peor pronóstico que los pacientes más delgados (8).

A esto se añade nuestra inclinación a hacer diagnósticos psiquiátricos diferentes en los pacientes de diferente clase social (17), raza o sexo (16) y a prescribirle medicamentos diferentes y otros tratamientos (21); si George Washington hubiera sido un plebeyo, le hubieran visto muchos menos consultantes y probablemente no hubiera sido sangrado a muerte por su molestia de garganta. Bien consciente o inconscientemente, estas barreras no previenen la traducción de nuestra competencia clínica en la actuación clínica que nuestros pacientes necesitan y se merecen. Todos nosotros nos beneficiaríamos de saber más sobre las barreras inconscientes descritas por médicos tales como Einsenberg (8) y asimismo sobre nuestros pacientes.

Fuera de esta ecuación, pero clave para mejorar su suma, está el examen de la actuación: la retroalimentación de los clínicos sobre lo que ellos están realmente haciendo y cuan bien lo están haciendo. Aunque esta retroalimentación obviamente es crucial si nosotros queremos hacer nuestra educación continuada relevante, tanto para nuestra actuación clínica futura como para mantenernos al día, la mayoría de nosotros falla incluso en reunir, y mucho menos en apreciar críticamente, la evidencia sobre


nuestra actuación clínica. De acuerdo con ello, establecer y usar un sistema personal de examen de la actuación, constituirá, tanto el cuerpo de este capítulo, como el punto de partida de los demás capítulos de esta sección final del libro.

Examen de la actuación: pericias clínicas

El examen de la actuación de nuestras pericias clínicas se concentra sobre la exactitud y precisión de nuestras historias clínicas y exámenes físicos. Este es un buen lugar para empezar; el examen de la actuación de las pericias clínicas puede hacerse fácil y rápidamente y su ejecución tiende a ser divertida.

El examen de actuación de las pericias clínicas empieza por mantener una cuenta corriente de las impresiones clínicas, conclusiones y predicciones que usted hace sobre sus pacientes durante sus exámenes clínicos, pero antes de la ejecución de los procedimientos confirmatorios (tales como biopsias, radiografías, consultas, operaciones, autopsias u otras pruebas diagnósticas definitivas). Estas impresiones, conclusiones y predicciones, son comparadas entonces con los resultados de los procedimientos confirmatorios en uno de dos modos.

Puede argumentarse que este ejercicio es un derroche del tiempo: si usted va a pedir la prueba confirmatoria, en todo caso, ¿por qué molestarse con esa porción del examen clínico? Nosotros pensamos que el ejercicio está justificado por dos razones. Primero, la prueba confirmatoria puede tardar varios días hasta que sea comunicada y si su examen fue exacto (o pudo llegar a ser así), usted habría avanzado mucho. Segundo, cuando la prueba confirmatoria es cara o molesta sería agradable ser capaz de renunciar a ella, si su examen clínico pudiera ser suficiente.

Debería ser reconocido desde el comienzo, sin embargo, que este tipo de examen de la actuación puede identificar solamente los pecados de comi- sión: no puede identificar los pecados de omisión, en los cuales usted debería haber llevado a cabo un elemento específico de un examen clínico (y debería haber pedido la prueba confirmatoria relevante), pero no lo hizo. La detección de esta última clase de errores requiere otras estrategias que serán discutidas más adelante en este capítulo.

Existen dos métodos para valorar su actuación en el examen clínico: el método del acuerdo sencillo y el método de especificar las probabilidades.

El método del acuerdo sencillo

Este método está ilustrado en la tabla 10.1. Aquí, se juzgó que el paciente A tenía fibrilación auricular, sobre la base de una historia de palpitaciones y

Tabla 10.1. El método del acuerdo sencillo para valorar las impresiones y las predicciones clínicas.

* Acuerdo sencillo: 3/5 = 60%.


el hallazgo de un pulso irregular; esto fue confirmado en un electrocardiograma ulterior. De modo similar, las impresiones clínicas de cáncer mamario en el paciente C, y anemia en el paciente D fueron confirmadas por procedimientos diagnósticos definitivos. Sin embargo, el derrame pleural del paciente B, no fue descubierto en el examen físico, y la impresión de hipertiroidismo en el paciente E, no fue confirmada por las determinaciones séricas de T4 y T3. Así pues, el grado de acuerdo sencillo entre sus impresiones clínicas y las pruebas definitivas subsiguientes fue de tres a cinco, o sea 60 por 100.

El método del acuerdo sencillo nos dice cómo lo estamos haciendo en términos generales, y si es comparado con un examen similar de actuación efectuado posteriormente, podía darnos una idea aproximada de si nosotros estamos haciendo progresos para reducir este tipo de desacuerdo clínico. Además, este método podía indicar las áreas en las cuales nosotros podemos querer refrescar nuestras pericias clínicas (en este caso, en el examen físico del tórax y en valorar los signos de hipertiroidismo).

Sin embargo, como ha señalado Shapiro (49), el método del acuerdo sencillo tiene un inconveniente importante: él trata las impresiones clínicas como juicios de «todo o nada» y falla en reconocer que éstas son, con raras excepciones, contempladas (por lo menos informalmente) en términos de probabilidades (el paciente E «puede tener hipertiroidismo», y el paciente A «casi ciertamente tiene fibrilación auricular»). Por esta razón, Shapiro propuso un método más complejo, pero mucho más útil, en el cual estas probabilidades son expresadas formalmente y luego manejadas para producir un índice de actuación más prudente clínicamente.

El método de especificar las probabilidades

Este método está ilustrado en la tabla 10.2, donde reaparecen las impresiones y predicciones clínicas de la tabla 10.1, pero esta vez el clínico ha inscrito también la probabilidad con la cual él cree que serán confirmadas sus impresiones por estudios subsiguientes definitivos. Debido a que este método requiere que los clínicos conviertan las palabras, tales como «probablemente», «casi ciertamente» y «claro», en números, alguno encon- trará su ejecución, por lo menos inicialmente, molesta y desconcertante. Nosotros volveremos a este muy importante asunto, en un momento. De todas formas, nuestro intrépido clínico en la tabla 10.2, juzga que la fibrilación auricular del paciente A es 95 por 100 probable que sea confirmada por el ECG ulterior, cree que las probabilidades son dos a una, que el paciente B tendrá una radiografía torácica normal, piensa que las oportunidades son tres de cuatro, que el paciente C tiene cáncer de mama, y así sucesivamente.

Tabla 10.2. El método de especificar las probabilidades para las impresiones y predicciones clínicas.

* Exactitud predictiva media = exactitud predictiva total/ número de casos = 1,59/5 = 0,32 (coeficiente de exactitud).


Cuando las pruebas confirmatorias subsiguientes muestran que la predicción anterior era correcta, el valor de la probabilidad correspondiente aparece en la columna titulada «probabilidad de la confirmación»; esto se ha hecho para los pacientes A, C y D. Sin embargo, cuando se muestra subsiguientemente que la predicción clínica anterior está equivocada, la entrada en esta columna se convierte en la probabilidad predicha restada de 1,0; así pues, la entrada para el paciente B que no tenía una radiografía torácica normal, se convierte en 1,0 — 0,67 = 0,33 y la entrada para el paciente E que no tiene hipertiroidismo, se convierte en 1,0 — 0,50 = 0,50.

El próximo paso puede ser creído, o estudiado, con más detalle en otro sitio (49). En resumen, uno recompensa el diagnóstico correcto y recompensa a aquellos predichos con alta probabilidad (por ejemplo, para el paciente A), más que para aquellos predichos con probabilidad más baja (por ejemplo, para el paciente C). Da la casualidad que un buen modo de hacer esto consiste en usar una estrategia basada en la «teoría de la información»; los valores resultantes aparecen en la última columna de la tabla 10.2, titulada «exactitud predictiva». Dado que los cálculos de la exactitud predictiva son molestos, nosotros los hemos resumido en la tabla 10.3, para aquellas probabilidades que verosímilmente se usan con la mayor frecuencia en circunstancias clínicas.

Observe en la última columna de la tabla 10.2 y en la primera entrada de la tabla 10.3, que asignar una probabilidad de predicción de 0,50 a una impresión clínica contribuye en nada a la exactitud predictiva, indepen-

Tabla 10.3. Puntuaciones de la exactitud predictiva para diversas probabilidades de predicción.

* Basado en las siguientes fórmulas: si se confirma la predicción: log2 (probabilidad de

predicción) + 1; si no se confirma: log2 (1 — probabilidad de predicción) + 1.


dientemente de si resulta ser correcta o errónea; no existe recompensa para la indiferencia.

Finalmente, para resumir la actuación global de uno, puede sumar simplemente las entradas en la columna de exactitud predictiva de la tabla 10.2 y dividir esta suma por el número de entradas. En este ejemplo, la exactitud predictiva media resultante (llamada por Shapiro coeficiente de exactitud) es de 0,32, un valor que se compara favorablemente con el de los clínicos expertos al predecir, por ejemplo, si ciertos pacientes dados con lupus eritematoso diseminado desarrollarán el síndrome nefrótico*.

Los ejemplos anteriores consideraron la exactitud de sus pericias clínicas cuando compararon con un patrón oro confirmatorio. Si no se aplica fácilmente un patrón oro o si el paciente es examinado repetidamente por usted u otros clínicos, su examen de actuación puede enfocarse sobre la precisión (consistencia, reproducibilidad o la probabilidad de que los exámenes repetidos del mismo paciente, sin cambio, suministraría resultados idénticos) de sus pericias clínicas.

En este caso (y como se describió en el capítulo 2), usted y sus colegas (re-)examinarán al paciente «con espíritu amplio»; esto es, usted no leería o discutiría los hallazgos de los exámenes anteriores antes de que usted lleve a cabo los suyos. Solamente de este modo podría usted evitar la observa- ción falsa de altos grados de precisión debido a los efectos de expectativa (cuando usted sabe lo que encontró en sus exámenes anteriores). Los desacuerdos pueden ser resueltos mediante la discusión o por medio de un tercer examen, igualmente «en ciego».

Los resultados de estos exámenes de actuación identificarán defectos en la exactitud y precisión de sus pericias clínicas que necesitan ser renovadas. Usted puede emplear entonces una o más de las estrategias señaladas en la tabla 2.12, para corregir las inexactitudes y las inconsecuencias.

Sin embargo, antes de que usted se tome todas estas molestias, debería considerar de nuevo nuestra advertencia del capítulo 2. Debido a que los esfuerzos para mejorar la solidez y exactitud de su examen clínico consumi- rá mucho de su tiempo, y posiblemente el de sus colegas también, usted quiere reservar esta inversión para aquellos asuntos cruciales de una historia o examen físico del paciente que realmente son determinantes clave del diagnóstico. Si la presencia o ausencia de un signo o síntoma específico no añade nada a la evaluación de un paciente, ¿por qué incluir eso en su

* Usted puede haber caído ya en la cuenta, que puede inflar artificialmente sus coeficientes de exactitud declarando firmemente (con probabilidad de predicción = 0,95), que cada uno de sus pacientes no tiene hemoglobina Kansas; tales fuertes convicciones sobre la ausencia de diagnósticos raros le ayudará en su puntuación, pero no a sus pacientes, los cuales derrocha- rán el dinero gastado en pruebas confirmatorias, y son inútiles para su educación continuada.


examen de actuación, y mucho menos perder el tiempo suscitando la precisión o exactitud con la que usted identifica el mismo?

Así pues, la identificación de inexactitudes o incoherencias debería identificar también los asuntos a ser localizados y valorados en la literatura clínica; si usted falla frecuentemente un signo físico dado, ¿importa eso realmente? ¿Es este signo, en realidad, un elemento clave para determinar el diagnóstico, pronóstico o respuesta al tratamiento? Si es así, es mejor que lo siga trabajando. Si, por el contrario, es un hallazgo de poca importancia, usted puede elegir abandonarlo del todo en su examen clínico.

EXAMEN DE LA ACTUACIÓN: DIAGNOSTICO Y TRATAMIENTO

Este tipo de examen de la actuación es mucho más formidable y usted tendrá que poner mucha más reflexión en él, antes de que comience. Si usted salta a este tipo de examen de la actuación sin una planificación cuidadosa, puede terminar despilfarrando el tiempo y energía en la docu- mentación de un zapateado de procedimientos clínicos ostentosos, pero no productivos.

En general, los exámenes de actuación del diagnóstico y el tratamiento, pueden enfocarse, bien sobre los resultados de este cuidado clínico, o sobre el proceso del cuidado en sí (6). Existen ventajas e inconvenientes para cada enfoque, y un examen de la actuación eficaz combina generalmente elementos de ambos.

El planteamiento del resultado se enfoca sobre el efecto final que debe o no debe ocurrir, si nuestra actuación clínica ha sido apropiada. Así pues, si la actuación clínica con los pacientes hipertensos es apropiada, ellos deberían mostrar buen control de su presión arterial y no deberían desarrollar los resultados de accidente cerebrovascular, insuficiencia cardiaca o degeneración del ojo o del riñón. Los exámenes de actuación de este tipo, establecen a menudo ciertos objetivos, los cuales, si no son satisfechos, justifican los intentos para descubrir por qué están ocurriendo los fallos. Por ejemplo, Williamson (59) propuso que por lo menos el 50 por 100 de los pacientes con insuficiencia cardiaca se convertirían en libres de sínto- mas y permanecerían así por lo menos durante doce meses, si la actuación clínica de sus médicos era de buena calidad; sin embargo, cuando el 84 por 100 de ellos recayeron, fue llevado a cabo un examen caso a caso, para identificar los huecos en las pericias clínicas y conocimientos. De igual modo, Kane ha sugerido que los clínicos deben especificar las fechas en las cuales los pacientes individuales deberían mostrar mejoría o curación, con un examen de todos los casos que se han retrasado (24). Finalmente, un grupo de profesionales sanitarios universitarios de Estados Unidos, ha


preparado una lista de los trastornos en los cuales la presentación de un solo caso de enfermedad, incapacidad o muerte individual prematura, debería hacernos preguntar, «¿por qué ocurrió esto?» (46). Esta lista se enfoca principalmente sobre un examen de actuación preventiva (por ejemplo, tos ferina, tétanos, carcinoma broncógeno), pero incluye muertes prematuras de enfermedades tratables (por ejemplo, tirotoxicosis, meningitis, asma), para suministrar un examen de actuación terapéutico también. Estos exámenes de la actuación orientados al resultado, producen a veces resultados dramáticos, y ninguno de nosotros requiere un sistema de vigilancia formal para ser sacudidos por una muerte o complicación evitable en nuestra propia práctica. Por otro lado, existen tres inconvenientes en un examen de actuación orientado al resultado que limitan su utilidad.

1. Cuando los malos resultados de las actividades clínicas peligrosas son raros, nosotros podemos evadirnos con ellos. Por ejemplo, muchos médicos no encontrarían embolia pulmonar en sus pacientes, incluso si ellos mantenían a los pacientes posoperados en cama (23), ni anemia aplástica aunque ellos trataran a los pacientes con cloranfenicol que no necesitaban (55). Así pues, un examen de la actuación basado en el resultado fallará en la identificación de actuaciones defectuosas cuando sus consecuencias adversas, aunque sean devastadoras, son raras.

2. Cuando los malos resultados de las malas actuaciones son retarda- dos, los actos clínicos peligrosos pueden escapar a la detección. Por ejemplo, los exámenes de actuación de corto plazo pueden terminar antes que se desarrolle la retinopatía en los artríticos tratados con cloroquina (20).

3. Finalmente, cuando los resultados desfavorables son consecuencia de factores más allá del control del clínico, un examen de la actuación basado en el resultado producirá conclusiones espurias sobre la actuación clínica. Por ejemplo, la muerte después de un accidente cerebrovascular grave, está influenciada mucho más por la gravedad de la lesión cerebral inicial que por algo que haga el clínico una vez que este daño ha ocurrido, y un examen de la actuación basado en los resultados en tal situación culpará al clínico por los malos pronósticos, no por el mal tratamiento. Este tercer punto es muy importante, y está ilustrado en la figura 10.2.

Los determinantes del resultado clínico de una enfermedad son cinco, y consisten en:

1. La dolencia en sí (debida a una enfermedad específica que posee una gravedad y un pronóstico específico).


Figura 10.2. Los determinantes del resultado de una enfermedad.

2. Las pruebas diagnósticas que pueden ser usadas para identificar la causa de una enfermedad.

3. Los tratamientos potenciales que pueden ser prescritos para la enfermedad (incluyendo solamente vigilar y esperar a que el paciente se recupere espontáneamente, y que posee diversos grados de eficacia).

4. La actuación clínica del clínico (sobre la base de competencia y motivación, moderado por cualquier barrera que exista).

5. El grado de cumplimiento del paciente con la propuesta diagnóstica, el plan de tratamiento y otros consejos ofrecidos por el clínico o cualquier otro.


Por esta razón, usted puede no querer basar todo su examen de la actuación sobre los resultados clínicos y puede poner, por lo menos, algo de su energía en mantener la pista de la actuación clínica en el cuidado de sus pacientes.

Un examen basado en el proceso de su actuación clínica requiere el desarrollo de una lista de acciones clínicas importantes, que deben ser llevadas a cabo para las situaciones comunes que usted ve, seguido de un examen periódico de si usted (solo o con sus colegas) las está llevando a cabo realmente (54). Los responsables ante la American Board of Family Practice Recertifícation Program, están suficientemente convencidos de la utilidad de este enfoque que ellos han añadido a las auditorias de la oficina de historias clínicas (una valoración de la actuación basada en proceso) a su más tradicional valoración de competencia del conocimiento de sus miembros (44). Nosotros lo consideramos como una experiencia humillante, pero educativa, para establecer criterios sobre cómo debemos valorar y tratar la artritis, la hipertensión y los accidentes cerebrovasculares en nuestra práctica y entonces examinar nuestra propia actuación en el cuidado de tales pacientes. Otros son incluso más entusiastas sobre el examen de la actuación basada en el proceso (4).

¿Mejora realmente este tipo de examen de actuación, nuestra actuación clínica? Si este esfuerzo sustancial fracasa en mejorar la actuación, ¿por qué (demonios) derrocharíamos nosotros el tiempo ejecutándolo? Afortunada- mente, existe una creciente evidencia de la eficacia de los exámenes de la actuación y nosotros lo examinaremos al final de este capítulo, y en nuestro capítulo final sobre la educación médica continuada.

Si usted quiere establecer un examen de la actuación basado en el proceso, ¿cómo decide usted qué procesos clínicos constituyen la «buena calidad» que debe ser medida e informada? Ahora, no debe ser una sorpresa para usted saber que nosotros recomendamos una valoración crítica de la literatura clínica para identificar aquellos procesos clínicos que usted debe ejecutar en las situaciones en que se encuentra frecuentemente. Para ayudarle a usted a hacer esto, nosotros recomendaremos algunas sencillas guías que le ayudarán a evitar ser aplastado por enormes «listas de ropa sucia» que contienen todos los actos concebibles que cualquiera (especialmente un grupo de «expertos») piensa que usted debe efectuar en los pacientes con estas enfermedades. Las seis guías resumidas en la tabla 10.4, le ayudarán a identificar los mejores procesos clínicos a incluir en su examen de la actuación. Estas guías le ayudarán también a valorar si los métodos usados en el artículo para medir el proceso clínico, producirán resultados válidos que sean relevantes para su propia práctica.

Nosotros como es usual, consideraremos estas guías en su turno.


Tabla 10.4. Guías del lector para los artículos sobre exámenes de la actuación.

1. ¿Se enfocó el estudio sobre lo que hacen realmente los clínicos? 2. ¿Se ha demostrado que los actos clínicos en estudio producen más bien que

mal? Si no, ¿es el artículo un estudio sobre un «proceso, versus, resultado», que reunió una cohorte de comienzo, aseguró un alto cumplimiento, incluyó todos los resultados relevantes, y tuvo en cuenta el pronóstico?

3. ¿Son los clínicos, los pacientes y los ambientes, similares a los suyos? 4. ¿Fueron medidos los procesos o actos clínicos, de una manera clínicamente

prudente? 5. ¿Fueron medidos los procesos o actos clínicos, de una manera creíble científica-

mente? 6. Fueron consideradas la significación clínica y estadística?

¿Se enfocó el estudio sobre lo que hacen realmente los clínicos?

Las evaluaciones de la calidad del cuidado clínico pueden ser clasificadas en tres categorías, y nosotros hemos encontrado ya las dos últimas. Primero, los estudios de estructura clínica simplemente miden el número y las calificaciones de los profesionales de la salud y describen la organiza- ción administrativa y las instalaciones físicas en las cuales ellos actúan. Si esta cuenta satisface algún estándar, aunque se haya establecido arbitrariamente, el cuidado clínico suministrado es llamado de «alta calidad». Segundo, los estudios del proceso clínico documentan las actividades que los profesionales de la salud llevan a cabo cuando ellos tratan a los pacientes; estas actividades son subdivididas a veces en procesos técnicos (por ejemplo, investigaciones llevadas a cabo, monitorización fisiológica efectuada, medicamentos prescritos) y procesos interpersonales (por ejemplo, educación del paciente). Finalmente, los estudios del resultado clínico de la calidad del cuidado documentan los resultados finales de este cuidado o en términos de sus efectos sobre la salud del paciente (por ejemplo, supervivencia, síntomas, función física y psicosocial), esto es, la «prueba de que el movimiento se demuestra andando».

Los artículos que se enfocan solamente sobre las descripciones estructurales, no merecen el tiempo de un lector clínico atareado. Todos nosotros sabemos que los diplomas y las credenciales impresionantes no pueden garantizar la competencia clínica y que los edificios humildes no impresionantes pueden ser lugares de cuidado clínico excelente. Por el mismo índice, como ya hemos indicado, los autores de artículos que se enfocan solamente sobre los resultados de salud, pueden ponerse en ridículo a sí mismo si ellos asumen que estos resultados son las consecuencias exclusivas de los procesos clínicos ejecutados con anterioridad.


Así pues, los artículos de lectura más útil, si usted quiere aprender aquellos procesos clínicos que debe llevar a cabo, son los artículos que se enfocan sobre lo que hacen los clínicos realmente. Restringiendo su selección de artículos a aquellos que informan sobre progresos clínicos o actividades que los clínicos llevan a cabo realmente, usted habrá eliminado ya el gran número de artículos que se enfocan exclusivamente sobre la estructura o el resultado, o sobre procesos que no son relevantes para usted como clínico. Haciendo así, usted aumentará también la eficacia con la cual usa su escaso tiempo para la lectura.

Un tipo de artículo que especialmente vale la pena seguirle la pista y leerlo, es el que tiene el término condición trazadora (25) o condición indicadora (50), en su título o resumen. Una condición indicadora o trazadora es una enfermedad, situación clínica o estado de salud que, o bien a) estimularía las acciones clínicas que se sabe producen más bien que daño, cuando son aplicadas correctamente [por ejemplo, dosis altas de aspirina en la artritis reumatoide (31)], o bien b) desaprobaría las acciones clínicas que se saben producen más daño que bien [por ejemplo, el cloranfenicol para las infecciones autolimitadas del tracto respiratorio superior (55)].

¿Se ha demostrado que los actos clínicos en estudio producen más bien que mal?

Esta guía atrae nuestra atención a los capítulos 3, 4, 5, 7 y 8, en los cuales nosotros hemos descrito cómo decidir si las maniobras clínicas hacen más bien que daño. Efectivamente, los actos clínicos de importancia fundamental, serán terapéuticos: prescribir terapias que ayudan y evitar terapias que perjudican. Sin embargo, otros actos clínicos también satisfarán esta guía, tales como los actos diagnóstico que establecen la necesidad de terapia (haciendo las pruebas apropiadas y evitando las inapropiadas), los actos de establecer y monitorizar las dosis apropiadas, los que detectan y tratan el bajo cumplimiento, y los que suministran un seguimiento apropiado.

Si usted está seguro que las actuaciones clínicas estudiadas en el artículo realmente han mostrado que hacen más bien que daño, usted está preparado para pasar a la guía siguiente. Sin embargo, si éste no es el caso, entonces debe ser aplicada una modificación de esta segunda guía, como sigue: Si no se demuestra que los actos clínicos hacen más bien que daño, ¿es el artículo un estudio sobre un «proceso, versus, resultado» que reunió una cohorte de comienzo, aseguró un alto cumplimiento, incluyó todos los resultados relevantes y tuvo en cuenta el pronóstico?

Esta guía es absolutamente todo un bocado, pero es realmente muy sencilla. Primero, expresa que usted está perdiendo su precioso tiempo de


lectura, a menos que el artículo trate sobre actos clínicos que hagan más bien que daño, o el artículo esté estableciendo si los actos clínicos («o procesos») están ligados a «resultados» clínicos importantes. Si nada de esto se aplica, el artículo debe unirse en abandono benigno a la masa de publicaciones que simplemente cuentan los pacientes vistos, las pruebas realizadas y el dinero gastado.

Debido a que los estudios de proceso, versus, resultados, contribuyen a nuestra comprensión de la integración de la valoración, el diagnóstico, la terapia y el cumplimiento del paciente en el cuidado del paciente, usted probablemente querrá leerlos. Haciendo así, existen cuatro características especiales que usted debe buscar. Primero, los autores deben haber reunido una «cohorte de comienzo» de los pacientes (pacientes consecutivos identificados en la primera visita por un problema o diagnóstico, o al comienzo de la terapia). Esto es para asegurar que los pacientes que fallan en continuar viniendo a la clínica o al hospital, no se pierden para el seguimiento, especialmente cuando este fallo es debido a que han desarrollado un resultado relevante, ¡tal como la muerte o incapacidad grave, que les impide contestar los cuestionarios o presentarse en las clínicas de seguimiento! Por ejemplo, dos estudios ampliamente citados de proceso, versus, resultado, uno relativo a infarto de miocardio (12) y el otro a hipertensión (36), fallaron en producir cohortes de comienzo y emplearon criterios de inclusión que requirieron que los pacientes estuvieran «disponibles para el seguimiento» o para volver a la clínica. Como resultado, ellos pueden haber perdido a pacientes importantes y sus resultados, convirtién- dose así en altamente susceptibles de conclusiones inexactas.

Segundo, el cumplimiento del paciente necesita ser tenido en cuenta en los estudios de proceso, versus, resultado, dado que esto es un enlace especial entre las acciones terapéuticas de los clínicos y los resultados de sus pacientes. El fallo en tener en cuenta el cumplimiento ha convertido en defectuosos a diversos estudios que concluyeron que no hubo fuertes lazos entre proceso y resultado (1, 27, 28, 36, 45). Otros estudios que tuvieron en cuenta el cumplimiento, han documentado fuertes lazos entre el proceso y los resultados del cuidado en la infección del tracto urinario, la hiper- tensión, la anemia por deficiencia de hierro y otras situaciones (19, 40, 51). Así pues, antes de que nosotros aceptemos que no existe relación entre los procesos y los resultados del cuidado de una situación dada, nosotros debemos insistir sobre la documentación de que el fallo en observar una relación no fue debido simplemente al bajo cumplimiento.

Tercero, un estudio de proceso, versus, resultado, debe examinar todos los resultados clínicamente relevantes. Dependiendo de la enfermedad en estudio, éstos pueden incluir muerte, mejoría o deterioro de los síntomas o de la función física, emocional o social, o incluso en el control fisiológico de


un factor de riesgo de enfermedad (cuando está justificado sustituir las alteraciones de tales factores de riesgo de morbilidad o mortalidad, como la hipertensión) (22), satisfacción del paciente y efectos secundarios de la terapia. Los métodos para valorar estos resultados deben ser de exactitud aceptable y, para minimizar el sesgo, su valoración debe haber sido efectuada por un asesor que está «ciego» para los detalles del proceso empleado en el manejo del paciente.

Finalmente, para aislar los efectos de los procesos clínicos de aquellos debidos a otros determinantes del resultado, es necesario para los estudios de proceso, versus, resultado, controlar estos otros determinantes de los resultados clínicos observados. Como aparece en la figura 10.2, los pacientes más enfermos requieren generalmente valoración, monitorización e intervención más extensa, pero tenderán no obstante a tener peores resultados, incluso cuando la calidad del cuidado que ellos reciben es alta. Por esta razón, un análisis que falla en controlar esta gravedad de la enfermedad, ¡concluiría que cuanto mayor es el número de procesos clínicos efectuados, peor sería el resultado! Tan absurda como es, esta conclusión ha sido derivada en realidad en algunos estudios de proceso, versus, resultado.

Una vez satisfecho que los procesos ejecutados por los clínicos están en realidad, ligados a los resultados de sus pacientes, usted está preparado para aplicar la guía siguiente.

¿Son los clínicos, los pacientes y los ambientes, similares a los suyos?

La información sobre los ambientes de la práctica (cuidado primario, secundario o terciario), la capacitación, la certificación, años de experiencia y carga de trabajo de los clínicos, y la fuente y tipos de pacientes implicados, le permitirán a usted decidir si los resultados del estudio serían aplicables en su propia práctica. Además, los métodos usados para seleccionar los clínicos y los pacientes reales para el estudio deben ser descritos de modo que usted pueda juzgar si ellos son probablemente representativos del sitio del estudio. Por ejemplo, si solamente fueron incluidos aquellos clínicos que se ofrecieron voluntarios para un estudio, y ellos comprendían menos del 80 por 100 de los clínicos elegibles, no sería prudente generalizar sus resultados a aquéllos que no se ofrecieron voluntarios o a los clínicos en general.

Finalmente, las reglas de lo que constituye un caso deben ser realistas. Así, la elegibilidad para la inclusión en un estudio de una situación indicadora debe estar basada sobre un malestar o molestia (por ejemplo, trastornos del sueño), más que sobre una enfermedad (por ejemplo,


depresión), dado que la última asume un proceso diagnóstico correcto y pierde aquellos pacientes para los cuales la situación indicadora estaba presente, pero no diagnosticada. De forma parecida, excepto para urgencias separadas, la definición de un «caso» debe permitir la valoración de episodios de cuidado que incluyan visitas de seguimiento cuando sea apropiado.

Dado que es improbable que cualquier ambiente de estudio replicará exactamente su propia práctica, usted debe considerar esta guía desde la perspectiva de preguntarse a sí mismo, «¿son las enfermedades y los clínicos y sus prácticas tan diferentes de las circuntancias en las que yo estoy interesado en la calidad del cuidado, que yo no puedo aplicar los resultados del estudio?».

¿Fueron medidos los procesos o actos clínicos de una manera clínicamente prudente?

Las reglas para medir estos actos clínicos deben ser explícitas, completas y flexibles. Primero, los criterios de medida deben ser expresados explícita- mente, de modo que usted pueda ver si tienen sentido. Esto significa que los criterios reales usados deben estar disponibles; idealmente, ellos estarán incluidos en el artículo, un apéndice, un depositario o, por lo menos, disponibles por parte del autor.

Segundo, los criterios del proceso deben ser completos. Esto es, deben incluir todos los actos clínicamente importantes en el proceso del cuidado (por ejemplo, historia clínica, el examen físico, la petición de pruebas de laboratorio, la prescripción de terapia, la ejecución de la educación del paciente, petición de una consulta, etc.), que deben haber sido aplicados a todos los grupos de pacientes (por ejemplo, diferentes grupos de edad, grupos socioeconómicos diferentes), sobre los cuales se desean las conclusiones. Usted no puede asumir que porque un clínico dado satisface los estándares definidos de hacer la historia, el examen físico y la investigación de laboratorio, que este mismo clínico satisface necesariamente los otros estándares del manejo de los medicamentos, educación del paciente y seguimiento. Además, debido a la evidencia conflictiva sobre si uno puede generalizar sobre la actuación de un clínico con un tipo de problema del paciente a otros tipos de problema del paciente (30,38), es necesario para los autores haber evaluado todas las condiciones sobre las cuales ellos están obteniendo conclusiones. No obstante, una parte bastante grande de la mayoría de las prácticas pueden estar representadas por un pequeño grupo de problemas de salud. Cubriendo precisamente éstos, puede ser


obtenida en realidad (18) una visión global razonable de la calidad del cuidado de un clínico individual.

Finalmente, es importante considerar si los criterios del proceso usado son lo suficientemente flexibles para permitir las variaciones apropiadas en el manejo, de acuerdo con las diferentes probabilidades diagnósticas para las diferentes gravedades de la enfermedad y la presencia de complicaciones. En muchas situaciones esto no es necesario, y sería aceptable aplicar idénticos criterios a todos los pacientes (por ejemplo, los criterios de haber completado la inmunización de todos los niños a una edad definida, sería completamente apropiado). Por otra parte, usted debe esperar y demandar métodos de valoración más sofisticados, cuando los pacientes se presentan con problemas complejos (por ejemplo, pacientes del servicio de urgencias con dolor torácico pleurítico), más bien que diagnósticos claros; de modo similar, los criterios de proceso flexibles son apropiados para valorar el manejo de los pacientes con complicaciones diferentes o niveles de gravedad de enfermedad (tal como en el manejo del dolor torácico debido a infarto de miocardio agudo). Demasiado a menudo, largas e invariables listas de «ropa sucia» son aplicadas a grupos de pacientes completamente heterogéneos. Por otra parte, el enfoque de la «condición indicadora» de Sibley (la cual estratifica a los pacientes por gravedad) (50) y el método de «mapas de criterios» de Greenfield (el cual tiene criterios ramificados para reflejar los juicios secuenciales) (15), suministran modos de satisfacer esta guía y los artículos deben tener métodos incorporados tales como estos, donde se necesiten.

¿Fueron medidos los procesos o actos clínicos de una manera creíble científicamente?

El método usado para decidir si las acciones clínicas específicas fueron llevadas a cabo, debe ser exacto y preciso. Exactitud significa que el método capta fielmente los déficits o diferencias importantes clínicamente en el proceso clínico que ocurrió realmente, y precisión significa que los diferentes examinadores (¡incluyendo usted!), aplicando el mismo método a los mismos casos, obtendrán las mismas conclusiones sobre si los procesos clínicos específicos fueron efectuados.

Una limitación importante de la exactitud de la medida de los procesos clínicos por métodos que descansan sobre las historias clínicas es la inconstancia con la cual clínicos diferentes registran sus actitudes clínicas (39). Como resultado de ello, puede ser difícil o imposible distinguir los actos clínicos no realizados de los actos clínicos realizados, pero no registrados. Por otra parte, puede ser (y es) argumentado que el cuidado


clínico necesita buenos registros y que las acciones importantes tienen que ser registradas para el recuerdo, para la comunicación con los demás y para minimizar los errores clínicos que surgen al registrar solamente las conclusiones y las decisiones del manejo, sin las observaciones que conducen a ellas. Sorprendentemente, a pesar de las faltas de las historias clínicas, diversos estudios han mostrado que ellas pueden suministrar datos exactos y adecuados para un amplio rango de procesos clínicos; sin embargo, esta exactitud es lograda mejor, generalmente, cuando los criterios explícitos han sido restringidos a los meramente esenciales (15, 50).

Por otra parte, confiar en los juicios clínicos implícitos sobre la calidad, falla a menudo en lograr consistencia, incluso entre los «expertos» (1). Para lograr precisión, los criterios de calidad aceptable del cuidado deben ser explícitos. Además, debe ser documentado en el artículo un alto grado de acuerdo entre los observadores al aplicar los criterios.

Finalmente, si está siendo valorado un estudio formal del impacto de algunas maniobras educativas sobre la calidad del cuidado, la información del proceso clínico debe haber sido recogida por individuos que estaban «ciegos» para el propósito del estudio. Esta ceguera es necesaria para evitar el sesgo debido a las expectativas del que hace el resumen que conoce ya al paciente, al clínico y al resultado. Si la logística hace imposible la ceguera completa, por lo menos una muestra de las observaciones deben haber sido valoradas de una manera ciega con el fin de obtener una estimación del sesgo.

¿Fueron consideradas la significación clínica y estadística?

Muchos estudios de calidad del cuidado producen «grados» o «puntuaciones» de cuan bien ha sido efectuado el proceso clínico deseado. Cuando usted encuentra tales puntuaciones, debe asegurarse que su construcción y análisis tienen sentido clínico y conducen a conclusiones que son prudentes y aplicables al cuidado clínico de rutina. En particular, usted debe tener cuidado de las puntuaciones y los análisis que simplemente suman el número de cosas «correctas» que fueron hechas, ya que tales análisis pueden producir conclusiones ridículas. En tal tipo de estudio, por ejemplo, un clínico que cuidaba a un paciente que vomitó sangre, pudo hacer una historia completa (que valía montones de puntos), ejecutó una serie intachable de estudios diagnósticos (montones más de puntos) y luego se fue a la cama con una puntuación razonablemente alta, mientras que el paciente se está desangrando por falta de terapia adecuada. En realidad, cuando nosotros revisamos una serie reciente de artículos sobre la calidad del cuidado de la salud de revistas clínicas destacadas, descubrimos que las


acciones relacionadas con el manejo correcto contribuyeron solamente entre un 1 a un 16 por 100 de la puntuación total lograda en estos estudios (11, 12, 36). Esto nos vuelve de nuevo a nuestros consejos anteriores sobre el proceso, versus, resultado, ¿no es así?

Los análisis apropiados son de dos tipos. El primero, es decriptivo, y simplemente suministra una tabla que señala cada proceso clínico y la proporción de casos en los cuales fue ejecutado. Este análisis descriptivo permite a los lectores clínicos obtener sus propias conclusiones, así como reflexionar sobre las obtenidas por los autores. El segundo tipo de análisis apropiado establece un conjunto mínimo de acciones, todas las cuales deben ser llevadas a cabo para que un caso sea manejado con adecuada calidad de cuidado. Este análisis refleja el grado hasta el cual ha sido ejecutado un conjunto completo de procesos clínicos que se sabe o se cree que afectan los resultados clínicos, y pueden ser aplicados con provecho a nuestro paciente anterior de la hematemesis.

Finalmente, cualquier conclusión sobre la calidad del cuidado suministrado en tales artículos, debe ser respaldada por las pruebas de significación estadística. Nosotros le referimos a usted al capítulo 7, y parafrasearemos simplemente las dos preguntas de las páginas 240 y 241:

a) Si la diferencia en la calidad del cuidado es estadísticamente significativa, ¿es clínicamente significativa también?

b) Si la diferencia en la calidad del cuidado no es estadísticamente significativa, ¿fue el estudio lo suficientemente grande para detectar diferencias significativas clínicamente en la calidad del cuidado, si ellas han ocurrido?

La aplicación de las guías anteriores le ayudará a usted a identificar aquellas enfermedades (o los problemas que presentan) sobre las cuales usted puede basar su examen de actuación personal. Sobre esta base, usted puede identificar los procesos clínicos específicos que usted debe llevar a cabo y documentar en sus registros.

¿Pero cómo pone usted en marcha tal plan en su propia práctica? ¿Cómo puede estar seguro de que los actos clínicos importantes se registran en sus historias? Para aquellos de ustedes que mantienen historias detalladas, completas, el único reto será vadear a través de ellas para descubrir las anotaciones que documentan la realización de los procesos clave. El resto de nosotros, cuyas historias clínicas sirven más para refrescar nuestra memoria que para documentar nuestras acciones, tiene un problema. Si un proceso está registrado en una de nuestras gráficas, todo está bien; nosotros podemos estar bastante seguros de que se efectuó. ¿Pero qué ocurre si nuestra gráfica no contiene el registro de un proceso? ¿Cómo podemos decir nosotros si no se hizo, por un lado, o que se hizo, pero no se


registró, por otro (especialmente cuando la ejecución del proceso no produciría cualquier otro dato, tal como un informe de laboratorio)?

En este último caso, si nosotros somos serios al efectuar los exámenes de la actuación sobre nosotros mismos, tendremos que empezar por mejorar la documentación de nuestras historias clínicas. Dos planteamientos para mejorar nuestras historias clínicas merecen discusión: la historia clínica orientada al problema y el uso de protocolos u hojas de flujo.

La historia clínica orientada al problema (HCOP), muy elocuentemente descrita por Weed (58), propone que todos los datos, valoraciones y planes diagnósticos o de tratamiento se registren en la historia clínica en asocia- ción con el problema específico (un diagnóstico, enfermedad, signo, síntoma o resultado anormal de laboratorio), a la cual se aplican ellos. Si esta regla se sigue fielmente, la mayoría de los actos clínicos serán registrados y el resumen de una gráfica para el examen de la actuación debe ser más fácil. A pesar de lo atractivo de esta proposición, una comparación controlada de la velocidad y la exactitud del examen de la historia clínica realizado por Fletcher, no encontró diferencia entre las historias clínicas orientadas al problema y las tradicionales (13). La utilidad de la HCOP no está demostrada todavía en ensayos rigurosos, y nosotros estamos de acuerdo con Feinstein, quien atribuye mucho de su éxito aparente al entusiasmo y supervisión con la cual es introducida (10).

El segundo planteamiento es para aquellos que llevan a cabo exámenes de la actuación, pero que no quieren cambiar a la HCOP. Este último enfoque necesita la introducción de protocolos estándar u hojas de flujo para aquellos problemas que usted quiere examinar. Y aparte la adopción de protocolos u hojas de flujo desarrolladas por otros, o la producción de las suyas propias, es quizás el modo más sencillo para combinar el examen de la actuación y la estrategia de retroalimentación que estimula, más bien que interfiere con la buena práctica clínica. Nosotros usamos hojas de flujo para los problemas del paciente que nosotros encontramos frecuentemente, y la que usamos para la hipertensión aparece en las figuras 10.3 y 10.4.

La semejanza de estas hojas de flujo con las figuras 1.11 y 1.13, que ilustran la estrategia diagnóstica de «arborizaciones múltiples», no es una coincidencia, porque una hoja de flujo debe representar un conjunto ordenado de acciones racionales que conducen al diagnóstico correcto y al tratamiento apropiado. Los elementos de nuestras hojas de flujo de la hipertensión proceden de las recomendaciones producidas por varias Canadian Task Forces sobre hipertensión (37), y sirven tanto para recor- darnos, como para documentar si nosotros hemos llevado a cabo ciertos procesos diagnósticos y terapéuticos. Además, si nosotros ponemos al día estas hojas de flujo, cuando más tarde las Task Forces produzcan nuevas recomendaciones, nuestra práctica reflejará avances en el conocimiento, y


nosotros evitaremos el estancamiento que les acontece a muchos clínicos una vez que terminan su capacitación.

Sin embargo, la hoja de flujo mostrada en la figura 10.3 falla en captar un proceso clínico clave en el cuidado de la hipertensión: la detección del paciente hipertenso. Esta detección requiere el hallazgo de caso, siempre que vemos a los pacientes por cualquier razón, y el examen de la actuación de este proceso clínico requeriría el examen de una muestra apropiada de nuestras gráficas para ver si nosotros comprobamos la presión arterial de todos los pacientes que vimos. Así, en este como en otros problemas que se presentan, el examen de la actuación tiene que examinar múl- tiples fuentes de información. Cuando este libro está yendo a la imprenta, nosotros estamos colaborando en un ensayo aleatorio para descubrir si el suministro de un paquete educativo que incluye tales hojas de flujo a la mitad de los médicos de dos ciudades, mejorará el control de la hipertensión en sus prácticas, comparado con aquellos médicos que no recibieron estos paquetes educativos y ayudas para la práctica.

La secuencia anterior de identificar los problemas clínicos encontrados ordinariamente, seguir la pista a los procesos clínicos que tienen un efecto real sobre los resultados de estos problemas, y, finalmente, incorporar estos procesos clínicos en las hojas de flujo que recuerdan y documentan estos procesos, le suministrará a usted con un sistema muy útil de examen de la actuación. Además, si estas hojas de flujo están puestas al día para reflejar los avances en el diagnóstico y tratamiento de estos trastornos, y si sus exámenes de su propia actuación continúan mostrando que usted está practicando una medicina actualizada, usted tiene todas las razones para estar enormemente orgulloso de su capacidad para estar al corriente de los avances de la medicina. Un atributo muy atractivo de este planteamiento es el modo como él procede de los avances en el conocimiento (logrados mediante su lectura clínica, discusiones con los consultantes y otros colegas, o sesiones de educación continuada más formales), a las revisiones de una hoja de flujo muy práctica que le recuerda a usted qué hacer con los problemas de un paciente dado, y registra si usted lo ha hecho, a un sistema continuado de examen de la actuación que le dice a usted si está practicando lo que predica.

¿Cómo puede iniciarse este examen de la actuación? Nosotros sugeriría- mos que los clínicos comiencen tomando «objetivos de oportunidad» en la forma de trastornos o estados de salud que ellos saben son afectados por la actuación clínica. Los ejemplos serían el uso apropiado de antibióticos, la detección y el tratamiento de la hipertensión, o la inmunización contra ciertas enfermedades infecciosas. En los últimos ejemplos, el examen de la actuación podía comenzar enseguida, examinando las gráficas de los últimos pacientes para cerciorarse de sus historias de inmunización, o si la


Figura 10.3. Una hoja de flujo para la evaluación de la hipertensión. (Reproducido con permiso de C. E. Evans, M. D., McMaster University, Hamilton, Ontario, Canadá.)


Figura 10.4. Una hoja de flujo para el manejo de la hipertensión. (Reproducido con permiso de C. E. Evans, M. D., McMaster University, Hamilton, Ontario, Canadá.)


presión arterial fue comprobada. Ellos podían proceder entonces a la «auditoria» de las gráficas de la realización de actos clínicos específicos y resultados de los pacientes.

Los médicos en práctica de grupo tienen la ventaja de los grupos de trabajo ya establecidos que pueden decidir qué actuación examinar y cómo compartir el trabajo. Además, aquellos que usan sistemas de ordenador para las cuentas y programación de los pacientes, poseen una herramienta de gran potencial para el examen de la actuación. Si, por ejemplo, ciertos procedimientos clínicos fueron parte de un examen de la actuación y constituyen un servicio compensable (por ejemplo, citología cervical), el sistema de cuenta computerizado, monitorizaría también la actuación clínica.

Lo anterior es agradable, y es manifiestamente eficaz, pero supone también una gran cantidad de trabajo extra. ¿Existe evidencia firme que ello mejora realmente la actuación subsiguiente? Aunque nosotros discutiremos esto con más detalle en el capítulo 14, están justificados aquí algunos comentarios iniciales.

Ha sido demostrado en ensayos controlados que las hojas de flujo o algoritmos cambian las acciones de los médicos en el cuidado de lo siguiente: insuficiencia cardiaca en la práctica de familia (57); cuidado neonatal en los hospitales de la comunidad (60); pacientes que merecen someterse a los procedimientos específicos de la edad, recomendados por la Canadian Periodic Health Examination Task Force y la American Cáncer Society (5); quemaduras en el servicio de urgencias (cuando está combinado con la retroalimentación escrita sobre la actuación) (29); y neumonía, infarto de miocardio, infecciones urinarias y hemorragia gastrointestinal en los hospitales de la comunidad (cuando está combinado con retroali- mentación individual sobre las desviaciones de los protocolos) (48). Sin embargo, la mayoría de estos ensayos consideraron solamente el impacto de estas hojas de flujo y algoritmos sobre el proceso de cuidado; solamente el ensayo entre clínicos que cuidan pacientes quemados registró mejoría en los resultados clínicos, y éstos fueron pequeños.

Se ha demostrado en ensayos aleatorios controlados que la retroali- mentación escrita o verbal sistemática de la actuación mejora el cumplimiento del médico con criterios predeterminados para el tratamiento de los siguientes problemas clínicos: enfermedad pulmonar obstructiva crónica en la práctica de familia (cuando se combina con programas audiovisuales y -reuniones de grupo) (53); hipertensión, dolores de cabeza, otitis media y bronquitis en el cuidado primario (43); monitorización de medicamentos en los hospitales de la comunidad (26); pacientes ambulatorios con diversos trastornos cuidados por residentes e internos (42); el uso apropiado de las pruebas del tiempo de protrombina por los residentes (7); tratamiento


preventivo con flúor por los residentes de cuidado primario (41); el uso apropiado de las pruebas de laboratorio y pruebas diagnósticas por los residentes de hospital (32).

El examen de la actuación automatizado se presenta en su forma extrema en los sistemas que retroalimentan en las puntuaciones de la actuación generadas en los ordenadores. MacDonald ha demostrado en estudios controlados que tales retroalimentaciones producidas por ordenador pueden tener éxito en mejorar el cuidado del paciente en situaciones tales como hipertensión y diabetes mellitus (33), y Studney ha mostrado que este planteamiento también es factible en un ambiente de práctica de familia privado (52).

Así pues, existe un creciente número de estudios que muestran el potencial del examen de la actuación, pero la mayoría de ellos sólo han considerado los cambios en la conducta, no en los resultados, y no se han llevado a cabo en forma de ensayos aleatorios. Nosotros sentimos no poder ser capaces de suministrar recomendaciones más específicas sobre qué tipo de examen de la actuación usar y cómo llevarlo a cabo. Sin embargo, debido a que este campo está todavía en su infancia y porque nosotros rehusamos recomendar cualquier tipo de maniobras que consumen tiempo, que no han mostrado (en experimentos apropiados) que hacen más bien que daño, todo lo que nosotros podemos hacer aquí es describir los planteamientos que muestran la mejor promesa. El papel que estos estudios deben jugar en seleccionar su enfoque personal con respecto a la educación médica continuada, será discutido ulteriormente en el capítulo 14.

Cualquiera que sean los medios que usted emplee, o son empleados sobre usted por otros, su examen de la actuación identificará áreas en las que usted está desfasado o, por otra parte, quedándose insuficiente y usted necesitará hacer algo sobre el particular. Este algo, generalmente empieza con una excursión a la biblioteca médica más próxima, a menudo un lugar que intimida, donde lo que se encuentra no se puede aprender, y lo que se puede aprender no se encuentra. El capítulo siguiente tiene como finalidad disminuir esta intimidación y hacer que lo que se puede aprender, se pueda encontrar también.

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59. Williamson, J. W. Evaluating quality of patient care: A strategy relating outcome and process assessment. J.A.M.A. 218: 564, 1971.

60. Wirtschafter, D. D., Sumners, J., Colvin, E., et al. Continuing medical education: An assessment of impact upon neonatal care in community hospitals. Annu. Conf. Res. Med. Educ. 18:252, 1979.

11

Cómo usar una biblioteca

Los pacientes que usted ve y los exámenes de la actuación que usted efectúa, todo ello concretaría vacíos en su conocimiento. ¿Cómo puede usted llenar esos huecos?

Todas las estrategias que nosotros conocemos para llenar los huecos en el conocimiento de uno, conducen en algún momento a una biblioteca de ciencias de la salud. Algunas veces, como le mostraremos en el capítulo 13, la biblioteca será la que usted haya construido por sí mismo. Otras veces (y probablemente la mayoría de las veces), la biblioteca será la que es administrada por su hospital local o su sociedad médica, o por el centro de ciencias de la salud más próximo. Este capítulo está escrito para ayudarle a conseguir el conocimiento que usted necesita de tales bibliotecas, con el mínimo de tiempo, esfuerzo y gasto.

Para lograr esto, usted necesita un sistema. Existe una gran cantidad de ellos y el que nosotros proponemos aquí está basado en nuestras propias experiencias y en la de los colegas y estudiantes que han trabajado con nosotros*.

Empecemos con algunos ejemplos de los pacientes y de los exámenes de la actuación, que pueden concretar sus propios huecos en el conocimiento, usándolos para definir un planteamiento pragmático del uso de una biblioteca:

* Nosotros queremos reconocer nuestras deudas a Joanne Marshall, Ann Mckibbon, Lynda Baker, Emma Fosdick, Peggy Walsh y Elizabeth Uleryk, bibliotecarias competentes de referencias médicas, quienes pacientemente nos enseñaron cómo usar los recursos poderosos de una biblioteca médica moderna, y a Kenneth Warren y William Gofman, quienes nos introdu- jeron en el mundo maravilloso de la informática (2). Eugene Garfield, del Institute for Scientific Medicine, Robert Mehnert, de la U. S. National Library of Medicine, y Dorothy Fitzgerald, anterior bibliotecaria de la Canadian Library of Family Medicine Information, amablemente revisaron los borradores de este capitulo y nos mostraron cómo mejorarlos.

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1. Un paciente se presenta con fiebre de origen indeterminado y usted se da cuenta que está un poco nebuloso sobre los mecanismos básicos responsables de la fiebre y de la regulación de la temperatura.

2. Un paciente nuevo entra en su consulta y usted descubre que él está tomando todavía clofibrato, para una leve hipercolesterolemia asintomáti- ca descubierta en un examen de salud hace varios años. Usted recuerda haber oído que el clofibrato es «peligroso», pero no puede recordar los detalles y decide comprobarlo ulteriormente antes de cambiar la terapia de su paciente.

3. Un colega cirujano que ha resecado (con márgenes libres de tumor), un adenocarcinoma de colon en uno de sus pacientes, sugiere que usted realice niveles de antígeno carcinoembrionario (ACE) mensualmente con el fin de detectar cualquier recurrencia. Usted se da cuenta de que no sabe cuan segura es la prueba ACE en esta situación.

4. Usted efectúa un examen de la actuación de su cuidado posthospi- talario del infarto de miocardio, y descubre que está indeciso sobre si administrar a los pacientes de infarto no complicados, betabloqueadores. Usted se da cuenta que no está al día sobre esta indicación, especialmente para el timolol.

5. Los padres de un niño sano de dieciocho meses de edad, que tuvo una convulsión única, febril, no complicada, quieren que usted les hable sobre los riesgos de epilepsia subsiguiente. Cuando usted replica «bajo», ellos preguntan, ¿cuan bajo?

Usted hace una pausa y piensa sobre las instalaciones de su biblioteca médica local. ¿Cómo intentaría usted usar estas instalaciones para llenar los huecos identificados por los ejemplos precedentes? Nosotros le sugeri- ríamos que apunte sus pensamientos iniciales en los espacios suministrados (o si está compartiendo este libro con otros, en un trozo de papel).

1. Mecanismos de la fiebre:

CÓMO USAR UNA BIBLIOTECA 355

2. Reacciones adversas posibles causadas por el clofibrato:

3. Exactitud de la prueba ACE para el diagnóstico del cáncer de colon recurrente:

4. Eficacia del timolol después del infarto de miocardio:

5. Pronóstico de las convulsiones febriles no complicadas:


Explicándole a usted cómo usamos nosotros nuestra propia biblioteca, haremos lo mejor posible para enfocar sobre los planteamientos más rápi- dos y baratos para lograr la mejor evidencia (por mejor, nosotros queremos decir la más válida y más aplicable en la práctica clínica).

Existen tres maniobras rápidas que usted puede emplear como una táctica de comienzo en cualquier busca de información:

1. Pídale a un experto que le cite una referencia específica (a menos que usted quiera abdicar de su propio papel de valoración crítica, pídale al experto dónde encontrar la respuesta, no cuál es la respuesta).

2. Examine su biblioteca personal para ver si la información está ya a mano (nosotros discutiremos cómo establecer y manejar su propia biblioteca, de aquí en dos capítulos).

3. Busque en un libro de texto (bien para la respuesta o para una cita de la literatura que pueda facilitarnos una busca subsiguiente de camino).

Cualquiera de estas tres actuaciones puede servirle a usted bien. Sin embargo, si usted mantiene sus estándares de valoración crítica altos, usted encontrará que el resultado de estas maniobras, aunque rápido, es a menudo bajo. La evidencia que usted obtiene por este procedimiento es a menudo inexacta o, si es exacta, pasada de fecha. Por consiguiente, aunque estos métodos pueden ser muy útiles algunas veces, si usted quiere la mejor evidencia, generalmente tendrá que encontrarla usted mismo.

Mecanismos de la fiebre y la bibliografía de las revisiones médicas

En el caso de este paciente particular, suponga que su táctica inicial falla en cubrir el vacío. Un experto no le puede citar un artículo específico, su propia biblioteca no tiene las referencias clave, y usted se da cuenta que la mayoría de los libros de texto que consulta están dos o más años atrasados con respecto a las revistas actuales, en el momento en que ellos son publicados (nosotros hemos anotado algunas excepciones a esta regla, en el capítulo 13). ¿Dónde debe ir usted a continuación, para lograr una revisión al día, sobre este tópico general?

Si su biblioteca médica local está suscrita al Index Medicus* (y especial-

* El Index Medicus, es uno de los diversos elementos de MEDLARS, el MEDical Literatu- re Analysis and Retrieval System, ingeniosamente desarrollado y amorosamente operado por la United States National Library of Medicine. Muchas bibliotecas pequeñas poseen el Abridged Index Medicus, el cual se limita a 120 revistas en lengua inglesa, la mayoría de las cuales son clínicas; funciona del mismo modo que su hermana mayor, la cual cubre 2.700 revistas en varias lenguas. Nosotros encontraremos otros servicios MEDLARS más adelante en este capítulo.

Figura 11.1. La entrada fiebre en la bibliografía de revisiones médicas de 1979. (Cumulated Index Medicus. U.S. Department of Health, Education and Welfare, National Library of Science, Bethesda, Maryland. NIH Publication No. 80-259, vol. 20 pág. 1067, 1979.)

mente si recibe el conjunto de volúmenes encuadernados, Cumulated) usted puede abrir el Book 2 en la sección titulada Bibliography of Medical Reviews, donde usted encontrará una lista muy bien abreviada de los artículos de revisión del año anterior*, limitada precisamente a aquellos artículos que (para usar su propia definición) «son revisiones bien documentadas de la literatura biomédica reciente».

Cuando hicimos esto y miramos en FIEBRE, nosotros encontramos el listado mostrado en la figura 11.1.

Nuestra atención fue atraída rápidamente por el artículo de revisión titulado: «Fever: pathogenesis, pathophysiology and purpose», y estaba disponible en una revista ampliamente asequible también. Lo fotocopia- mos, lo estudiamos y lo archivamos en nuestra biblioteca personal para uso futuro.

En este caso, la Bibliography of Medical Reviews nos condujo a un artículo muy útil en menos de cinco minutos y estábamos fuera de la biblioteca en menos de un cuarto de hora. Así pues, esta busca fue eficaz, así como eficiente y la Bibliography of Medical Reviews es, por consiguiente, a menudo un buen punto de partida para cualquier búsqueda de infor- mación. Además, los listados mensuales de estas revistas están combinados

* Realmente, debido a que transcurren varios meses para recibir y hacer el índice de toda la literatura actual, el Cumulative Index Medicus de este año, incluirá asuntos publicados al final del año pasado, y excluirá asuntos publicados al final de este año.



anualmente y estos últimos son combinados también cada cinco años, de modo que la búsqueda a menudo puede cubrir un amplio período de tiempo en unos cuantos minutos (haciendo así, por supuesto, usted puede caer en los mismos problemas de oportunidad que con la mayoría de los libros de texto).

Posibles reacciones adversas causadas por el clofibrato, y el Medical Subject Headings (MeSH) del Index Medicus

Suponga una vez más que la táctica inicial en este caso conduce a no tener éxito (su experto está ausente, su biblioteca personal sobre el asunto está silenciosa sobre el tema, y su libro de texto general, con fecha de 1980, está todavía elogiando al clofibrato).

Nosotros usamos de nuevo el Index Medicus, pero esta vez nos dimos cuenta de que podía haber dificultades decidiendo dónde empezar a mirar (¿en clofibrato, reacciones a los medicamentos, hipercolesterolemia, enfermedad cardiaca coronaria, o dónde?). Por tanto, nosotros empezamos a mirar en el Book 1 del Cumulated Index Medicus de 1981 y consultamos el listado de MeSH que aparece allí. Los MeSH, son a primera vista, simplemente una relación alfabética de los términos (o títulos) bajo los cuales los artículos son listados en el Index Medicus. Por consiguiente, los términos MeSH son una mezcla ecléctica de estructuras anatómicas, plantas, animales, enfermedades, medicamentos y otros productos químicos, estrategias diagnósticas y terapéuticas, y disciplinas, tanto dentro como fuera de las ciencias sanitarias. Como descubriremos en ejemplos posteriores, los térmi- nos MeSH tienen también otras propiedades y usos. Por ahora, sin embargo, nosotros los usaremos para mirar artículos útiles en el Index Medicus.

Una referencia rápida a los MeSH nos informó que el clofibrato era, realmente, un término MeSH y por consiguiente saltamos al Book 2 del Subject Index y miramos en CLOFIBRATO. La figura 11.2 nos muestra lo que encontramos.

En el subtítulo ADVERSE EFFECTS, nosotros descubrimos un interesante par de cartas al Lancet. Cuando nosotros le seguimos la pista, la primera carta {Lancet 2: 1081-1082, 1980), se inicia con una bomba demole- dora: «El informe del ensayo cooperativo de la O.M.S. del clofibrato para la prevención primaria de la enfermedad cardiaca isquémica, reveló una mortalidad aumentada en los individuos tratados». La carta incluía una cita del informe clave de un ensayo primario aleatorio de prevención del clofibrato en la misma revista (Lancet 2: 379-385, 1980). Ese informe fue encontrado rápidamente y nosotros conocimos que él había documentado un exceso de mortalidad del 25 por 100 en el grupo de tratamiento activo.


Figura 11.2. La entrada clofibrato en el índice de 1981 del Index Medicus Subject (Cumulated Index Medicus. U.S. Department of Health, Education and Welfare, National Library of Science, Bethesda, Maryland. NIH Publication No. 82-259, vol. 22, pág. 7233, 1981.)

En este caso, nosotros combinamos un breve viaje colateral a través de la porción MeSH del Index Medicus, con un examen directo de su Subject Index y rápidamente encontramos una cita que condujo directamente a la evidencia más poderosa que nosotros podamos tener sobre un asunto de causalidades, un ensayo aleatorio. Todo ello nos llevó diez minutos para encontrar la cita en el Index Medicus, y veinte minutos adicionales para


encontrar la carta del Lancet y seguir la pista al informe del ensayo. Así pues, esta busca nos llevó media hora y aunque sus resultados fueron ciertamente muy importantes clínicamente, nosotros habíamos consumido una porción importante de nuestro tiempo de lectura semanal para llevar a cabo esto.

La exactitud de la prueba ACE y el MEDLINE

Una vez más, la táctica inicial no tiene éxito (nuestro colega cirujano puede decirnos solamente que la prueba es «bastante buena», nosotros no tenemos referencias relevantes en nuestra biblioteca particular, y los libros de texto, o bien no nos dicen nada sobre la sensibilidad y especificidad de la prueba ACE, o bien basan sus estimaciones sobre muestras tomadas al azar de casos vistos en un centro de referencia terciaria).

Nosotros sospechamos que puede haber solamente uno o dos artículos que satisfarían el criterio que hemos desarrollado en el capítulo 3, y simplemente no tenemos tiempo para vadear a través de varios años del Index Medicus (especialmente sí nuestra biblioteca solamente tiene la versión mensual y no puede adquirir la edición Cumulated anual). Además, nosotros no tenemos una gran prisa por la respuesta, dado que la decisión no necesita ser tomada durante un mes. ¿Existe algún modo de que nosotros podamos encargar la tarea de buscar a otra persona?

Da la casualidad que este es el tipo de tarea repetitiva, sin inteligencia, para la que los ordenadores son muy buenos, y han sido desarrollados varios sistemas de ordenador para ayudarnos a llevar a cabo tales búsque- das de la literatura biomédica. El que nosotros usamos se llama MEDLI- NE*, y desde 1966 cubre los aproximadamente 4.000.000 de artículos que han sido publicados en unas 3.000 revistas biomédicas.

El uso del MEDLINE comienza con la selección del MeSH apropiado del Index Medicus, precisamente como hicimos en el ejemplo anterior del clofibrato. La primera gran ventaja del MEDLINE (¡además de la obvia de que otro está haciendo el trabajo!) y una que nosotros emplearemos en este ejemplo, es que nos permite combinar los términos MeSH de una forma análoga a buscar diferentes títulos de materias al mismo tiempo. Esta combinación de los términos MeSH puede ser ilustrada por el ejemplo presente.

Nosotros queremos identificar los artículos que tratan con los términos MeSH, COLONIC NEOPLASMS, RECURRENCE† CARCINOEM-

* Otro triunfo de la National Library of Medicine, el MEDLINE ES «MEDLARS on LINE».

† RECURRENCE es un término MeSH especial, «ver en», que no aparece en el Index Me- dicus, pero que puede ser usado, como en este ejemplo, como parte de la busca MEDLINE.


Figura 11.3. Número de artículos identificados por diversos métodos de combinar colonic neoplasms, recurrence y carcinoembryonic antigen.

BRYONIC ANTIGEN. ¿Cómo debemos combinar nosotros estos términos para producir una busca ordenada, prudente, de los archivos de artículos clínicos? Quizás nos pueda ayudar la figura 11.3.

Una mirada a la parte izquierda de esta figura confirma que nosotros seríamos inundados si tomásemos cualquiera de los términos MeSH del índice de materias del Index Medicus. Incluso si nosotros seleccionábamos el listado más corto, CARCINOEMBRYONIC ANTIGEN, nosotros tendríamos que vadear a través de casi 1.000 citas (publicadas desde 1980 hasta mediados de 1983), para encontrar el puñado que trataría sobre el uso de la prueba de ACE en la detección del cáncer de colon recurrente.

Un modo de combinar los términos MeSH COLONIC NEOPLASMS, RECURRENCE y CARCINOEMBRYONIC ANTIGEN se muestra en la esquina superior derecha de la figura 11.3 y este, consiste en pedir al MEDLINE que nos dé las citas listadas en COLONIC NEOPLASMS O RECURRENCE O CARCINOEMBRYONIC ANTIGEN. El resultado, el cual en argot algebraico es la unión de esos tres términos, y nos da los artículos listados bajo cualquiera de ellos, ¡es una avalancha de 9.262 citas, 10 veces peor que antes!

El otro modo de combinar estos tres términos consiste en pedir al MEDLINE que nos dé las citas listadas en COLONIC NEOPLASMS Y


Tabla 11.1. Citas MEDLINE en la intersección de COLONIC NEOPLASMS AND RECURRENCE AND CARCINOEMBRYONIC ANTIGEN que están escritas en inglés.

RECURRENCE Y CARCINOEMBRYONIC ANTIGEN, y el resultado se muestra en la esquina inferior derecha de la figura 11.3. Este excelente resultado, el cual es la intersección de los tres términos, y que cita solamente aquellas publicaciones listadas bajo los tres términos, es una lista de tama- ño de, precisamente, un bocado de siete citas. Además, como el MEDLINE también nos permite restringir las citas a un solo lenguaje y tipo de materia de estudio, cuando nosotros pedimos justamente aquellas citas que trata- ban de seres humanos y estaban en inglés, el resultado (el cual, MEDLINE nos lo escribió amablemente para nosotros), fue las cinco citas listadas en la tabla 11.1.


Nuestra biblioteca tenía las citas 3 y 5 en sus estanterías, y el primero informaba sobre un seguimiento en un centro de cuidados terciarios de 74 pacientes de cáncer de colon y recto que, después de sufrir resección para la curación, se les hicieron las pruebas ACE cada tres meses, durante dos años después de la operación y después cada seis meses. Los autores presentaron sus datos sin elaborar, de forma que nos permitió aplicar diversas estrategias para interpretar las pruebas diagnósticas (¡y para descubrir dos errores tipográficos en una de sus tablas*!).

Una vez que usted consigue entender los MeSH, y cómo funciona su biblioteca local, usted puede pedir un MEDLINE muy rápidamente; nosotros generalmente tardamos menos de diez minutos cuando pedimos uno. Usted puede ocuparse de sus asuntos volviendo a la biblioteca más tarde para recoger la impresión de las citas o, si usted tiene suerte o es poderoso†, copias de ella. Usted puede apreciar entonces la evidencia que éstas suministran y usarlas para tomar su decisión clínica.

Nuestros bibliotecarios de referencias médicas nos invitan generalmente a la terminal del ordenador, cuando nuestra busca está terminada. Estar allí nos da una «sensación» mejor de lo que ocurre, permitiéndonos reconocer y corregir inmediatamente los «desperfectos» de nuestra busca actual, y aumenta la velocidad y sofisticación de nuestras buscas subsiguientes. En realidad, uno de nuestros colegas realizó su propias buscas de literatura llamando al MEDLINE desde el ordenador de su casa.

Aquellos a los que no se les da bien los ordenadores y las manipulaciones intrincadas que requiere a veces el MEDLINE, pueden tener acceso a uno de los numerosos sistemas de busca «amistosos con el usuario», tales como el «Paper chase» (1), que permite incluso a los no glotones efectuar sus propias buscas.

La eficacia del timolol después del infarto de miocardio y el METHODOLOGIC MEDLINE

Esta busca se aprovecha del hecho de que nosotros no necesitamos confi- narnos a los términos MeSH de «contenido» cuando efectuamos una busca. Como se muestra en la tabla 11.2, existe un grupo adicional de términos «metodológicos», que nosotros podemos emplear cuando usamos el MED- LINE.

* La columna más a la derecha de la Tabla 3 (en acontecimiento 4 de ACE), debe decir: 25, 8, 14, 3, 49 (no 39), 33 (no 23) y 16. Incluso con esta corrección, las proporciones de probabilidad de cambios de prerrecurrencias en la ACE no son muy impresionantes.

† Los costos de este y otros servicios varían tanto, que todo lo que podemos aconsejar- les es que pida los precios de ellos antes de usarlos.


Tabla 11.2. Términos metodológicos que pueden ser incorporados en una busca MEDLINE.

Esta estrategia comienza, como antes, con una visita a los términos de MeSH. Los términos de materia que son más útiles, parece ser TIMOLOL (el cual está incluido en PROPANOLAMINES en el índice de materias), y MYOCARDIAL INFARCTION, pero esto es todo lo que nosotros logra- ríamos en la busca usual en MEDLINE.

Este nivel inicial de la busca, enfocado solamente sobre la intersección


entre TIMOLOL Y MYOCARDIAL INFARCTION resultó en 35 citas (28 en inglés), demasiado para una digestión fácil. Sin embargo, cuando nosotros recordamos que la primera «Guía del lector» para cualquier artículo sobre terapia pide, «¿fue la asignación de los pacientes a los tratamientos verdaderamente randomizada?», nosotros podemos añadir el correspondiente término MeSH metodológico RANDOM ALLOCATION a la estrategia de busca en MEDLINE.

Esta adición de un término MeSH metodológico a los términos MeSH de materia añade una nueva dimensión poderosa de calidad científica a la busca en MEDLINE y nosotros le hemos llamado a esto METHODOLO- GIC MEDLINE para distinguirlo de buscas en MEDLINE, que están circunscritas a los términos MeSH de materias.

El efecto de esta dimensión metodológica adicional consiste en reducir el número de citas en un 80 por 100, de 28 a 6, y éstas están listadas en la tabla 11.3.

Esta lista incluye un ensayo aleatorio clave de timolol después del infarto de miocardio, publicado en el New England Journal of Medicine (304: 801-807, 1981), un análisis concienzudo sobre ello publicado poco después en el British Medical Journal (282: 1565-1570, 1981) y una editorial del New England Journal of Medicine que cita ensayos aleatorios de otros beta bloqueadores (Sleight, 1981). Dado que ambas revistas están disponibles en todas las bibliotecas médicas que hemos usado nosotros tres, esta estrategia de busca de METHODOLOGIC MEDLINE puede producir una excelente «lista breve» de referencias extraordinariamente útiles de las revistas disponibles generalmente, ignorando las revistas autoritarias y testimoniales y enfocándose en los ensayos aleatorios.

Finalmente, nosotros podemos mejorar este planteamiento combinado de materias y METHODOLOGIC MEDLINE aún más, añadiendo otros términos de métodos de la tabla 11.2. Si nosotros pedimos a METHO- DOLOGIC MEDLINE que busque citas archivadas en los títulos anteriores (TIMOLOL Y MYOCARDIAL INFARCTION Y RANDOM ALLO- CATION), otros dos términos metodológicos más (Y CLINICAL TRIALS Y DOUBLE-BLIND METHOD), nosotros reducimos la lista de citas a la mitad, justamente a tres artículos, las citas 1, 3 y 6 de la tabla 11.3 (y capta aún el ensayo aleatorio del New England Journal of Medicine).

El pronóstico de las convulsiones febriles no complicadas y el Science Citation Index

Suponga que nuestra táctica inicial tiene éxito y que el experto nos da la cita de un artículo, o que usted encuentra uno pertinente en su biblioteca


Tabla 11.3. Citas METHODOLOGIC MEDLINE en la intersección de TIMO- LOL AND MYOCARDIAL INFARCTION AND RANDOM ALLOCATION

personal o en un libro de texto general. Suponga, además, que este artículo es de hace cinco años, y que usted se pregunta si los estudios más recientes lo han confirmado o rechazado. Por ejemplo, la 11 edición del Nelson Texbook of Pediatrics afirma: «Después de una convulsión febril única, la familia puede ser tranquilizada de que la probabilidad de epilepsia crónica no es grande.» ¡Grande! Los padres preguntaron, ¿cuan grande? y usted vuelve atrás donde comenzó.

Sin embargo, este libro de texto cita un trabajo (aunque de 1976): Nelson, K. B. y Ellenberg, J. H. Predictors of epilepsy in children who have


experienced febrile seizures. N. Engl. J. Med. 295:1029-1033,1976. Así pues, usted tiene un punto de partida. ¿Adonde va usted después de aquí?

Usted puede seguir cualquiera de los tres caminos. Primero, usted puede simplemente adelantar mucho por su cuenta, buscando en CON- VULSIONS en el Subject Index del Index Medicus, o en una busca en MEDLINE. Segundo, usted puede pedir a su buscador de MEDLINE, que meta el artículo de Nelson y Ellenberg en el MEDLINE, que lo retroalimente en todos los títulos MeSH bajo los cuales apareció este ar- tículo y entonces retroalimente estos títulos de nuevo en otra busca en MEDLINE.

Finalmente, si su biblioteca está suscrita a él, usted puede usar otro recurso extraordinariamente valioso, el Science Citation Index*. El Science Citation Index, actúa como una «bibliografía al revés». Es decir, nosotros podemos seguir la pista hacia adelante en el tiempo a un artículo antiguo, conociendo las citas de todos los artículos posteriores que incluyeron a aquél en su lista de referencias. Así pues, usted puede encontrar los últimos trabajos que juzgaron que el artículo primitivo les ayudó a desarrollar su cuestión. Por esta razón, usted verá a veces que se indica que esta estrategia depende de la relevancia pragmática, en oposición a la relevancia semántica, empleada por las estrategias que usan los términos MeSH.

En este caso, nosotros fuimos a la sección Citations Index del Science Citation Index de 1980, y buscamos en Nelson, K. B. (el autor principal del artículo de 1976). Nosotros encontramos el artículo de 1976, y debajo de él una serie de publicaciones de 1980 que lo citaban en sus referencias. Las primeras cuatro publicaciones incluyeron dos libros, un artículo en el The Practitioner y un artículo en el Journal of the American Medical Associa- tion, escrito por Ellenberg, el segundo autor de la cita original de 1976. Cuando nosotros le seguimos la pista a este artículo más reciente, dimos con el filón. Estaba firmado también por Nelson, K. B. y se titulaba Sample selection and the natural history of disease: Studies in febriles seizures. Esta publicación de 1980, revisaba y sintetizaba 26 estudios anteriores y docu- mentaba un 3 por 100 de riesgo de epilepsia crónica altamente reproduci- ble, después de una convulsión febril única, ya que los estudios estuvieron basados en población †. Esta estrategia combinada del libro de texto y el Science Citation Index nos llevó quince minutos y nosotros estábamos fuera de la biblioteca con una fotocopia del artículo de 1980, en veinte

* Esta referencia es el invento de un genio llamado Eugene Garfield, cuyo Institute for Scientific Information publica también Current Contents, la colección semanal ingeniosamente realizada de los índices de materias de revistas actuales.

† ¿Recuerda la figura 6.1? ¡Así es como la encontramos nosotros!


Figura 11.4. Una estrategia para usar la biblioteca.

minutos. Una vez más, fue posible una busca eficaz y eficiente con un poco de conocimiento sobre un recurso de referencia poderoso.

El Institute for Scientific Information, produce un cierto número de recursos además del Science Citation Index y el Current Contents. Su Index to Scientific Reviews hace precisamente lo que su nombre implica y uno pude usar el Permuterm Subject Index de la Science Citation Index para llevar a cabo buscas «pragmáticas» de literatura análogas a la buscas «semánticas» llevadas a cabo con el sistema de MEDLARS.

Bien, esto incluye nuestros cinco ejemplos. En cada uno de ellos, nosotros fuimos capaces de aplicar un planteamiento razonablemente eficaz y muy eficiente para seguirle la pista a aquellos artículos que podían suministrar, después de una valoración crítica apropiada, una base de acción válida y clínicamente aplicable. ¿Cómo se comparan nuestros enfoques con los que usted escribió al comienzo del capítulo? Si los nuestros fueron mejores que los suyos, el capítulo ha cumplido su propósito. Si los suyos fueron mejores que los nuestros; ¡por favor, comuníquenoslo para que nosotros podamos mejorar nuestra actuación!


Nosotros podemos sintetizar los pedacitos y los fragmentos de este capítulo, en una estrategia global para usar una biblioteca, y esto se muestra en la figura 11.4. Las estrategias de esta figura pueden ser pulidas ulteriormente, y se les puede añadir más estrategias a medida que usted (o su biblioteca local) consiguen mayor experiencia*. No obstante, las estrategias descritas en este capítulo le ayudarán a encontrar artículos más válidos y aplicables en la mayoría de las veces.

Bibliografía

1. Horowitz, G. L., and Bleich, H. L. Paper chase: A computer program to search the medical literature. N. Engl. J. Med. 305: 924, 1981.

2. Warren, K. S. Coping with the Biomedical Literature. New York: Praeger, 1981.

* Existen otros índices y sistemas de resumen, que puede usar usted, tales como Excerpta Medica y otras buscas en línea, tales como CANCERLINE y TOXLINE. Además, usted puede querer explorar buscas personalizadas repetitivas de áreas en las cuales usted quiere estar al día (tales como Selective Dissemination of Information on fine o SDILINE de MEDLARS, o la Automatic Subject Citation Alert, o ASCA, del Institute for Scientific Information.

Alternativamente, si usted está metido en los ordenadores, usted puede querer efectuar sus propias buscas enlazando directamente a estas fuentes, o a sumarios fuera de línea, de ellas.

12

Cómo leer

una revista clínica

Este capítulo ha sido preparado para aquellos clínicos que están retrasados en su lectura clínica. De acuerdo con varias encuestas informales, podemos decir que aproximadamente esto nos incluye a todos nosotros. Para estar al día con las 10 revistas principales de medicina interna, un clínico debe leer 200 artículos y 70 editoriales por mes (40). Cuando se escribió este capítulo, existían más de 20.000 revistas médicas activas (de las 14.000 diez años antes), y para «estudiar» sobre la hepatitis vírica requirió la selección de entre 16.000 citas publicadas sólo sobre este asunto en los diez años anteriores en inglés solamente (4). Para ponerlo de una manera más deprimente, si usted fuera puesto totalmente al día ahora y leyera un artículo diariamente de las revistas subsiguientes publicadas, para este momento del año próximo usted estaría cincuenta y cinco siglos atrasado con respecto a su lectura.

Y por si esto no fuera suficientemente malo, la literatura biomédica está aumentando a un interés compuesto del 6 al 7 por 100 cada año (8). Así pues, desde el momento en que usted empieza en la facultad de medicina, hasta que usted está establecido en su práctica diez o doce años más tarde, ¡la literatura biomédica se habrá doblado! Durante nuestra carrera profesional ¡puede aumentar diez veces! ¿Cómo puede alguien estar al día?

Nosotros creemos que el logro de la solución es un proceso de dos etapas. La etapa uno implica darse cuenta que las razones de escribir artículos para las revistas y las razones para leer estos mismos artículos, pueden tener poco en común. Usted lee los artículos de las revistas, principalmente, para obtener información usable; los autores los escriben, sobre todo, para conseguir méritos profesionales (o sencillamente fama, o para justificar pasadas y futuras concesiones de ayudas)*. Dándose

* Las razones para fundar nuevas revistas son, desde una perspectiva clínica, a veces incluso más chifladas, y añaden vanidad y chauvinismo a la lista anterior.

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cuenta de esto, usted debe ser capaz de rechazar el sentimiento de culpa cuando usted omite la mayoría de los artículos, algunas editoriales e incluso las conferencias clinicopatológicas.

La segunda etapa de nuestra solución implica estrategias de explora- ción y lectura que acentúan la eficacia, así como la validez y aplicabilidad. Así pues, muchas de nuestras prescripciones para el lector clínico ocupado, le pedirán que aparte a un lado un artículo antes que dedicar tiempo a su estudio detallado, sólo para rechazarlo posteriormente. Como consecuencia de ello, las guías que nosotros proponemos en este capítulo le permitirán a usted separar la «cizaña del trigo» en la literatura clínica, rápidamente, de modo que sus pericias clínicas puedan ser afiladas, más bien que sofocadas, por informes de innovaciones en el diagnóstico, pronóstico y la terapia. Nosotros le daremos a usted un ejemplo de la eficacia de este planteamiento un poco más tarde.

Nosotros nos enfrentamos con un artículo dado de dos formas. Prime- ro, nos lo podemos encontrar como consecuencia de nuestra suscripción a su revista madre, o porque alguien nos lo dio. Segundo, nosotros podemos encontrarlo como consecuencia de nuestro intento de seguir la pista a la información que nos ayudará a diagnosticar o tratar a un paciente particular. Ambas rutas reflejan nuestra prioridad para mantenernos al día sobre los nuevos desarrollos en medicina, necesidad que nosotros hemos subrayado al comienzo de esta sección final del libro y a la que hemos aludido a lo largo de él.

¿Por qué leemos nosotros las revistas médicas?

Existen muchas razones por las que nosotros leemos las revistas clínicas, y 10 han sido listadas en la tabla 12.1. La mayoría de las razones señaladas allí no son pertinentes a este libro y serán descartadas rápidamente. La primera es la lectura de la revista (o por lo menos una visión «relámpago» de la revista), con el fin de impresionar a los demás. La audiencia pueden ser personas legas (compañeros de viaje en el transporte público, parientes, etc.) o compañeros clínicos (en el almuerzo, en las visitas a la sala, en seminarios de educación continuada, etc.). Los primeros se impresionan por nuestra erudición, y los segundos por nuestra fingida capacidad de estar al día. Segundo, nosotros leemos las revistas con el fin de estar al día sobre las noticias profesionales; muchas revistas sirven en parte como boletín de nuestras organizaciones profesionales y, por consiguiente, nos sirven para mantenernos informados de las actividades de estas organizaciones y de nuestros colegas. Tercero, nosotros leemos a veces las revistas con el fin de comprender mejor las nuevas y, a veces, excitantes intuiciones

CÓMO LEER UNA REVISTA CLÍNICA 373

Tabla 12.1. Diez razones para leer las revistas clínicas.

1. Para impresionar a los demás. 2. Para estar al día sobre las noticias profesionales. 3. Para entender la patobiología. 4. Para descubrir cómo algún clínico experto trata un problema particular. 5. Para descubrir si usar una (nueva) prueba diagnóstica. 6. Para conocer el curso clínico y el pronóstico de un trastorno. 7. Para determinar etiología o causalidad. 8. Para distinguir la terapia útil de la inútil e incluso perjudicial. 9. Para distinguir las afirmaciones relativas a la necesidad del cuidado clínico, su

uso, calidad, costo-eficacia, y otros cuidados sanitarios. 10. Para ser excitados por las cartas al editor.

en la biopatología de los problemas clínicos que nosotros encontramos en nuestras prácticas. Cuarto, nosotros leemos a menudo las revistas para descubrir cómo algunos clínicos expertos y ampliamente respetados estudian o tratan una enfermedad específica, especialmente si la enfermedad específica es una que nosotros no encontramos lo suficientemente a menudo para querer decidir sobre el valor de estas maniobras clínicas para nosotros mismos. Por supuesto, nosotros entregamos más que el juicio clínico cuando dejamos que una autoridad nos diga cómo manejar nuestros pacientes. Nosotros entregamos también, generalmente, la oportunidad de mirar a la evidencia clínica real para ver si es válida y aplicable a nuestra práctica*.

Quinto, nosotros leemos las revistas clínicas para descubrir si una nueva prueba diagnóstica, o ya existente, mejora la exactitud, la comodidad, la seguridad y la eficacia, con la cual nosotros estudiamos a nuestros pacientes. Sexto, nosotros leemos estas revistas para saber más sobre el curso clínico y el pronóstico de los trastornos que encontramos. El trastorno puede ser uno bien conocido, cuyo curso y pronóstico está ahora cambiando o haciéndose más claro. Alternativamente, puede ser un trastorno «nuevo», como la enfermedad de los legionarios. En este tipo de lectura, nosotros podemos decidir si está justificada una intervención y puede realizar una mejor tarea para tranquilizar y aconsejar a nuestros pacientes y paliar sus enfermedades.

Séptimo, nosotros leemos las revistas clínicas para determinar la etiología y la causalidad, tanto para aconsejar mejor a nuestros pacientes

* Este es un defecto fatal de la mayoría de las revistas «para tirar» distribuidas por las fábricas de medicamentos y algunas sociedades profesionales. ¡Ay!, pocos de nosotros pueden resistir las invitaciones para exhibir nuestros sesgos clínicos y convicciones sobre cómo diagnosticar y tratar la enfermedad.


sobre si, por ejemplo, los atributos del «estilo de vida», tales como la obesidad, falta de ejercicio y estrés en el trabajo constituyen realmente riesgos de salud, como para proteger mejor a nuestros pacientes de los efectos adversos de los medicamentos y otras maniobras clínicas.

Octavo, nosotros leemos las revistas de modo que podamos distinguir las maniobras preventivas, terapéuticas y de rehabilitación, que benefician realmente a los pacientes de aquellas que simplemente derrochan su tiempo (y el nuestro) y el dinero, o realmente producen más daño que bien.

Noveno, nosotros leemos las revistas clínicas para conocer la «nueva ola» de afirmaciones, juicios y amenazas sobre las «necesidades de salud», la «calidad del cuidado» y la «eficacia» del cuidado clínico y sanitario de otro tipo. Finalmente, nosotros leemos algunas revistas clínicas (especialmente las de Gran Bretaña) con el fin de ser excitados por las cartas al editor. A pesar de ser considerado un «pelmazo» en las cartas al editor del Lancet (15), por lo menos uno de nosotros está convencido de que el médico general británico ofendido, no tiene parangón en la expresión de la indignación.

Las razones cinco a ocho de la tabla 12.1, son la esencia de percibir y responder a la necesidad de cambiar nuestro enfoque del diagnóstico, el pronóstico, la etiología y la terapéutica, y constituyen, por consiguiente, el foco principal de este libro.

Nosotros adoptamos uno de los tres enfoques que siguen para un artículo u otro material de la literatura biomédica:

1. El enfoque de la ojeada o vigilancia: Aquí, uno lee (o más probablemente, explora) simplemente para estar al día de los desarrollos de algún campo de la medicina. Este es el enfoque que nosotros usamos para la mayoría de los artículos que encontramos, en virtud de que aparecen en las revistas a que estamos suscritos. Con el método del vistazo, nosotros queremos a menudo decidir simplemente si archivar el artículo para hacer una valoración detallada posteriormente (como discutiremos en detalle en el capítulo siguiente).

2. El planteamiento de resolver el problema: Aquí, nosotros leemos el artículo (generalmente muy cuidadosamente) con el fin de producir una solución más informada a un problema clínico en el diagnósti- co o el manejo de un paciente específico. Este enfoque generalmente comienza por seguir la pista al artículo, como se describió en el capítulo anterior, y se beneficia de haber reunido una buena biblioteca personal, tal como se describe en el próximo. Cuando estamos en el planteamiento de resolver el problema, nosotros generalmente empleamos todas las guías de los lectores relevantes a un número relativamente pequeño de artículos.


3. El enfoque exhaustivo: Aquí, nosotros leemos todo lo que podemos encontrar sobre un asunto, de baja y alta calidad, con el fin de valorar y sintetizar para una ronda de enseñanza, un trabajo de revisión, una ayuda de investigación y parecido. Como se subrayó en la introdución a este capítulo, nadie puede hacer ya esto para más de una astilla de medicina clínica, y la analogía de «buscando el caballito», del capítulo 1, es apropiada.

Las estrategias y las tácticas descritas en este capítulo se presentarán en relación a cómo se aplican para los enfoques de la vigilancia y resolver el problema, para estar al día. Además, nosotros le mostraremos cómo su uso puede perfeccionar su busca de la mejor información para resolver el problema, dirigiéndole a usted a discusiones más completas en otros capítulos, mostrándole cómo hacer esto a medida que avanzamos. Final- mente, estas estrategias y tácticas le ayudarán a usted a organizar un enfoque exhaustivo que puede valorar la calidad científica, así como el contenido de un cuerpo de información.

Las estrategias que nosotros sugeriremos asumen que los lectores clínicos están ya atrasados en su lectura, y que ellos nunca tendrán más tiempo para leer de lo que tienen ahora. Por estas razones, y porque las guías que siguen piden una atención más estrecha a «materiales y métodos» y otras materias que aparecen a menudo en tipo pequeño, muchas de estas guías recomiendan apartar un artículo que no merece ser leído, generalmente sobre la base de evidencia completamente preliminar. Solamente mediante el rechazo precoz de la mayoría de los artículos, puede el clínico ocupado enfocar sobre los pocos que son tanto válidos como aplicables en su propia práctica.

Las primeras cuatro guías

La figura 12.1 es un gráfico de guías para leer las revistas clínicas y muestra que las cuatro primeras son comunes a todas las razones para leerlas.

GUÍA # 1. MIRAR EL TÍTULO

¿Es potencialmente interesante o posiblemente útil en su práctica? Si no, rechácelo y pase al artículo siguiente, a alguna otra tarea, o a una pista de «hockey».


Figura 12.1. Las cuatro primeras guías para leer un artículo clínico. (Del Depart- ment of Clinical Epidemiology and Biostatistics, McMaster University Health Sciences Center. How to read clinical journals: IV. To determine etiology or cau- sation. Can. Med. Assoc. J.)


GUÍA # 2. REVISE LOS AUTORES

Además de reconocer en ocasiones a algún compañero anterior de clase, el lector experimentado conocerá la trayectoria de muchos autores. Si la trayectoria del autor es una de trabajo cuidadoso, serio, que ha resistido la prueba de tiempo, léalo. Si por el contrario, la trayectoria es de un conjunto de conclusiones que carece de base firme, que permanece en boga solamente hasta que las cartas al editor los atrapen o es simplemente prejuicio repetido en busca de datos que la apoyen, rechace el artículo. Muchos autores serán nuevos o, por otra parte, desconocidos y, como el trabajo de los escultores desconocidos, el de los autores desconocidos merece por lo menos las siguientes ojeadas rápidas.

GUÍA # 3. LEA EL RESUMEN O EL EXTRACTO (lo que venga primero)

El principal objetivo aquí consiste en decidir sencillamente si la conclusión, si es válida, sería importante para usted como clínico. Sin embargo, a veces, usted tendrá suerte y el extracto le dirá lo suficiente sobre el diseño del estudio (por ejemplo, un ensayo aleatorio) para permitirle a usted aplicar las guías del lector adicionales también. Un asunto aquí es, no tanto si los resultados del artículo son ciertos (demasiado a menudo no puede decir esto por la lectura de un resumen)*, sino que si los resultados son ciertos, son útiles.

Aquéllos que han estado leyendo revistas clínicas por algún tiempo saben que su formato ha cambiado sustancialmente a través de los años. La antigua sección de «resumen y conclusiones» era usada para agregar al final del artículo; fue movida al principio, y se convirtió en un extracto al final de los años sesenta, en el Lancet, el New England Journal of Medicine y el British Medical Journal siguiendo el liderazgo establecido anteriormente por el Canadian Medical Association Journal y el Journal of the American Medical Association. Este formato revisado ha hecho mucho más fácil el estudio rápido de los artículos médicos para el clínico ocupado.

GUÍA # 4. CONSIDERAR EL SITIO

Usted puede identificar el sitio examinando las filiaciones de los autores o, si esto falla, explorando la sección de «pacientes y métodos». ¿Es el lugar

* A veces, por supuesto, usted no puede decir si los resultados son ciertos después de que usted ha leído el trabajo completo.


suficientemente parecido al suyo propio, de modo que sus resultados, si son válidos, se aplicarían a los pacientes de su práctica? Nosotros volveremos a esta consideración repetidamente en este capítulo. Un modo útil de considerar esta guía, por ahora, consiste en expresarla en su forma negativa: «¿Es el sitio tan diferente del suyo propio, de modo que sus resultados, incluso si son válidos, no se aplicarían en su práctica?». Los asuntos aquí son dos. Primero, ¿es suficiente su acceso a las instalaciones, pericias y tecnología requeridos, para permitirle a usted realizar las maniobras descritas en el artículo? Segundo, ¿son los pacientes de la instalación, en la que probablemente se produjo el artículo, similares a sus pacientes en gravedad de la enfermedad, tratamiento, edad, sexo, raza u otros factores claves que tienen una relación importante sobre sus resultados clínicos? Por ejemplo, si usted es un médico de familia que ve pacientes de cuidados primarios, los resultados de los estudios efectuados en clínicas de especialidades en centros de referencia terciarios no se pueden aplicar.

Esto no es esnobismo inverso. Considere la hipertensión: Durante años, los clínicos de cuidados primarios han sido animados por los nefrólogos de cuidados terciarios a que efectuasen pielografía intravenosa de secuencia rápida, estudios endocrinológicos y otras pruebas extensas de laboratorio en los hipertensos detectados recientemente, con el fin de descubrir aquéllos que pueden ser curados (21). Una razón para esta recomendación fue el apreciable rendimiento de la hipertensión corregible quirúrgicamente encontrada mediante la investigación amplia de pacientes hipertensos enviados a los centros de cuidados terciarios; un ejemplo de este rendimiento se encuentra en la columna izquierda de la tabla 12.2, en la que el 6 por 100 de los hipertensos enviados a la Cleveland Clinic se encontró que tenían enfermedad curable quirúrgicamente.

Sin embargo, cuando se llevó a cabo un conjunto similar de estudios de laboratorio entre los pacientes hipertensos en la práctica de medicina general en Ontario, como se muestra en la columna derecha de la tabla 12.2, se encontró que solamente eran curables quirúrgicamente (28) alrededor de una décima parte.

Ambas conclusiones son «correctas». Su diferencia surge de los «filtros» de referencia a través de los cuales deben pasar los pacientes de la práctica general antes de que lleguen a los centros de cuidados terciarios, como la Cleveland Clinic. Los médicos generales envían preferentemente, y los centros terciarios aceptan preferentemente, a los pacientes con probabilidades preprueba relativamente alta de hipertensión secundaria. Así pues, los pacientes con ruidos subcostales o potasio bajo, viajan a los centros de cuidados terciarios produciendo sus altas tasas de hipertensión curable; la mayoría de aquellos que no tienen estas características se quedan en casa.


Tabla 12.2. El efecto del sitio sobre la frecuencia de la hipertensión curable quirúrgicamente.

* De R. W. Gifford, Jr. Evaluation of the hypertensive patient with emphasis on detec-

ting curable causes. Milbank Mem. Found. Q. 47:170, 1969. b De K. V. Rudnick, D. L. Sackett, S. Hirst, y col. Hypertension in family practice. Can.

Med. Assoc. J. 117:492, 1977.

Debido a estos filtros de referencia, las diferentes pruebas diagnósticas son y deben ser efectuadas en centros primarios y terciarios. Es solamente prestando atención al sitio donde se ha efectuado un estudio comunicado, como nosotros reduciremos la aplicación errónea de sus resultados.

El momento de la separación

Así pues, nosotros debemos considerar la experiencia publicada críticamente (si no bíblicamente) porque demasiado a menudo se dan las «conclusiones», pero se eliminan los «materiales y métodos»35

Las normas editoriales y de examen de incluso las revistas mejores y más altamente respetadas, suministran una protección incompleta frente al error y una sencilla suscripción puede suministrar tanto la verdad, como un carnaval de sesgos. Por consiguiente, nosotros no conocemos otra alternativa para los lectores clínicos (una vez que ellos están satisfechos con el


título, los autores, el resumen y el sitio), sino aprovechar el tiempo, examinando pronto la sección de métodos de un artículo de modo que se evite posteriormente pérdida de tiempo y dinero en la ejecución de procedimientos inútiles e incluso perjudiciales.

Esta inversión produce grandes recompensas, incluso cuando usted está leyendo solamente en la forma del «vistazo» o vigilancia. Como le mostraremos a usted al final de este capítulo (pág. 415), la aplicación de, sencillamente, la primera guía metodológica de los lectores para cada una de las áreas clínicas, puede conducir a un salto sustancial en la eficacia y efectividad con la cual usted se mantiene al día en los progresos reales en su campo de la medicina.

Una y otra vez, a lo largo de este capítulo, veremos nosotros que el clínico apresurado que acepta las conclusiones de un artículo, después de leer solamente el sumario, lo hace con un considerable riesgo tanto para la verdad, como para los pacientes. Así pues, aunque la lectura del sumario de un artículo puede decirle a usted a veces que es inválido (tal como basar la eficacia de un régimen arriesgado en los testimonios de los supervivientes), tal inspección casi nunca puede decirle a usted si un artículo es válido. Este último juicio crucial pide la aplicación de una combinación particular de escepticismo sano y sentido común aplicado, lo que Ernest Hemingway designó como la «detección de la mierda» a la sección de métodos del artículo.

Las guías se ramifican en este punto, dependiendo del propósito del lector clínico y esta arborización aparece en la parte baja de la figura 12.2, que es una extensión de la figura 12.1.

Esta figura resume las guías del lector para las cuatro intenciones clínicas más importantes del lector. Estos propósitos, los cuales serán resumidos en este capítulo y son descritos con más detalle en otro lugar de este libro, son: descubrir si usar o no una (nueva) prueba diagnóstica en sus pacientes (ver también el capítulo 3), para conocer el curso clínico y el pronóstico de un trastorno (ver también el capítulo 6), para determinar la etiología o la causalidad (ver también el capítulo 9) y para distinguir la terapia útil de la inútil e incluso perjudicial (ver también el capítulo 7).

Tanto éste como los otros capítulos, discutirán otros tres conjuntos de guías de los lectores que pueden ser usadas para valorar los artículos relacionados con declaraciones sobre la necesidad y uso de la calidad y eficacia del costo del cuidado clínico y los cuidados sanitarios: guías sobre la valoración de las afirmaciones sobre la eficacia de los programas de «screening» (ver también el capítulo 5) guías, para valorar los informes sobre exámenes de la actuación y la calidad del cuidado clínico (ver también el capítulo 10), y guías para valorar las afirmaciones sobre la eficacia del costo del cuidado clínico y otros cuidados sanitarios.


Figura 12.2. Guías de los lectores adicionales para la apreciación de la literatura clínica. (De Haynes, D. L. Sackett, y P. Tugwell. Problems in handling of clinical and research evidence by medical practitioners. Arch. Intern. Med. 143: 1971, 1983.)


Tabla 12.3. Guías para leer artículos para saber si usar una (nueva) prueba diagnóstica.

1. ¿Hubo una comparación «ciega» independiente, con un «patrón oro» del diag- nóstico?

2. ¿Incluyó la muestra de pacientes un espectro apropiado de la enfermedad, de leves y graves, tratados y no tratados, además de individuos con trastornos diferentes pero confundidos a menudo?

3. ¿Fue descrito adecuadamente el ambiente del estudio, así como el filtro a través del cual pasaron los pacientes del estudio?

4. ¿Fue determinada la reproducibilidad del resultado de la prueba (precisión) y su interpretación (variación del observador)?

5. ¿Fue definido prudentemente el término normal. 6. Si la prueba es aconsejada como parte de un grupo o secuencia de pruebas, ¿fue

determinada su contribución a la validez global del grupo o secuencia? 7. ¿Fueron descritas las tácticas para efectuar la prueba, con detalle suficiente para

permitir su exacta replicación? 8. ¿Fue determinada la «utilidad» de la prueba?

Guías para leer artículos para saber si usar una (nueva) prueba diagnóstica

Cuando encontramos un artículo que parece que está describiendo una prueba diagnóstica útil (esto es, el título es interesante, los autores tienen buen prestigio, el resumen muestra que sería muy útil si realmente actúa como se afirma y el lugar es similar al suyo propio), ¿qué debe buscar el lector en la porción de métodos del artículo)

Los ocho elementos de una evaluación clínica apropiada de una prueba diagnóstica aparecen en la tabla 12.3, y se derivan de un cierto número de fuentes (12, 14, 20, 22, 26, 29, 30).

Debido a que estas guías son descritas en detalle en el capítulo 3, sobre la selección de las pruebas diagnósticas, nosotros las definiremos aquí solamente.

GUÍA # 1. ¿HUBO UNA COMPARACIÓN «CIEGA» INDEPENDIENTE CON UN «PATRÓN ORO» DEL DIAGNÓSTICO?

Los pacientes que muestran (por la aplicación de una prueba de referencia aceptada o «patrón oro» del diagnóstico, tal como la biopsia) tener el trastorno objetivo de interés, más un segundo grupo de pacientes que muestran (probado por la aplicación de este mismo patrón oro) que no tienen el trastorno objetivo, deben someterse a la prueba diagnóstica y esta


debe ser interpretada por clínicos que no saben (esto es, que ellos están «ciegos») si un paciente dado tuvo realmente la enfermedad. Posterior- mente, los resultados de estas pruebas diagnósticas deben ser comparados con el patrón oro. Esta primera guía es la más importante, y puede ser usada como el criterio único para conservar o descartar un artículo cuando se lee éste con el proceder de «vistazo» o vigilancia.

GUÍA # 2. ¿INCLUYO LA MUESTRA DE PACIENTES UN ESPECTRO APROPIADO DE LA ENFERMEDAD DE LEVES Y GRAVES, TRATADOS Y NO TRATADOS, ADEMÁS DE INDIVIDUOS CON TRASTORNOS DIFERENTES, PERO CONFUNDIDOS A MENUDO?

La comparación de los resultados de la prueba, de casos clásicos con estudiantes de medicina robustos, puede decirnos solamente si la prueba puede distinguir entre negro y blanco. Para ser clínicamente útil, debe distinguir entre los tonos del gris presentado por los casos precoces y leves, y los pacientes con apariencia similar pero con trastornos no relacionados.

GUÍA # 3. ¿FUE DESCRITO ADECUADAMENTE EL AMBIENTE DEL ESTUDIO, ASÍ CÓMO EL FILTRO A TRAVÉS DEL CUAL PASARON LOS PACIENTES DEL ESTUDIO?

Debido a que el valor de predicción de una prueba cambia con la prevalencia del trastorno objetivo, el artículo debe decirle a usted lo suficiente sobre el marco del estudio y el filtro de selección del paciente para permitirle a usted calcular el valor de predicción probable de la prueba diagnóstica entre los pacientes de su propia práctica. La selección de los sujetos control que no tienen la enfermedad de interés, debe ser descrita también.

GUÍA # 4. ¿FUE DETERMINADA LA REPRODUCIBILIDAD DEL RESULTADO DE LA PRUEBA (PRECISIÓN) Y SU INTERPRETACIÓN (VARIACIÓN DEL OBSERVADOR)?

Esta guía es especialmente importante para las pruebas diagnósticas que requieren el juicio humano para decidir si son positivas o anormales.


GUÍA #5. ¿FUE DEFINIDO PRUDENTEMENTE EL TÉRMINO NORMAL?

Si el artículo usa la palabra «normal», sus autores deben decirle a usted qué quieren decir con ello. Además, usted debe satisfacerse a si mismo que su definición es clínicamente prudente.

GUÍA # 6. SI LA PRUEBA ES ACONSEJADA COMO PARTE DE UN GRUPO O SECUENCIA DE PRUEBAS, ¿FUE DETERMINADA SU CONTRIBUCIÓN A LA VALIDEZ GLOBAL DEL GRUPO O SECUENCIA?

Cualquier componente individual de un grupo de pruebas diagnósticas, debe ser evaluado en el contexto de su uso clínico.

GUÍA #7. ¿FUERON DESCRITAS LAS TÁCTICAS PARA EFECTUAR LA PRUEBA CON DETALLE SUFICIENTE PARA PERMITIR SU EXACTA REPLICACIÓN?

Si los autores han concluido que usted debe usar su prueba diagnóstica, tienen que decirle a usted cómo hacerlo, y esta descripción debe cubrir asuntos del paciente, así como los mecanismos para realizar e interpretar la prueba.

GUÍA # 8. ¿FUE DETERMINADA LA «UTILIDAD» DE LA PRUEBA?

El criterio último sobre una prueba diagnóstica o cualquier otra maniobra clínica, es si el paciente mejora, o no, con ello. Si usted está de acuerdo con este punto de vista, debe escudriñar el artículo para ver si los autores fueron más allá de los asuntos anteriores de exactitud, precisión y parecidos, para explorar las consecuencias a largo plazo de su uso de la prueba diagnóstica.

Aplicando las guías anteriores, usted debe ser capaz de decidir si una prueba diagnóstica será útil en su práctica, si no lo será, o si todavía no ha sido evaluada apropiadamente. Dependiendo del contexto en que usted está leyendo sobre la prueba, una u otra de las ocho guías será la más importante, y usted puede proceder con ella. Si ha sido satisfecha de una


Tabla 12.4. Guías para leer artículos para conocer el curso clínico y el pronóstico de la enfermedad.

1. ¿Fue reunida una cohorte de comienzo? 2. ¿Fue descrito el modelo de referencia? 3. ¿Fue logrado el seguimiento completo? 4. ¿Fueron desarrollados y usados criterios de resultados objetivos? 5. ¿Fue «ciega» la valoración del resultado? 6. ¿Se llevó a cabo el ajuste de factores pronósticos extraños?

De D. L. Sackett y G. Whelan. Cancer risk in ulcerative colitis: Scientific requirements for the study of prognosis (editorial). Gastroenterology 78: 1632, 1980.

manera creíble, usted puede pasar a las otras; si la guía más importante no ha sido cumplida, usted puede descartar el artículo allí mismo, e ir a hacer cualquier otra cosa. Así pues, una vez más, usted puede mejorar la eficacia con la cual usa su escaso tiempo para leer.

Cuando intenta escoger la mejor prueba de una serie de pruebas diagnósticas competitivas para el mismo trastorno objetivo, estas guías le suministran a usted criterios para comparar una con otra. Sobre la base de esta comparación, usted puede escoger la que mejor satisfaga sus requerimientos clínicos.

Guías para leer artículos para conocer el curso clínico y el pronóstico de la enfermedad

Ocurre que la mayoría de las incoherencias entre los estudios publicados sobre curso clínico y pronóstico son debidas a los diferentes modos (muchos de ellos erróneos), que emplearon sus autores para escoger y seguir a los pacientes. No obstante, los requisitos para el estudio apropiado del curso clínico y pronóstico son relativamente sencillos, implican el tipo de «sentido común aplicado» que nosotros hemos pedido a lo largo de este libro y puede ser traducido en un breve conjunto de estándares o guías de los lectores que pueden ser aplicadas rápidamente a los artículos publicados. Las seis guías para leer tales artículos están listadas en la tabla 12.4; una vez más, debido a que ellas se enfocan sobre cómo fue realizado el estudio clínico, son aplicadas a la sección de «pacientes y métodos» del artículo (33).

Estas guías son discutidas en detalle en el capítulo 6, sobre hacer un pronóstico, y aquí serán solamente resumidas tal como ellas se aplican en el modo de vigilancia para estar al día con la literatura clínica.


¿FUE REUNIDA UNA COHORTE DE COMIENZO?

Los pacientes deben haber sido identificados en un punto precoz y uniforme (comienzo) en el curso de su enfermedad (tal como cuando ellos desarrollaron por vez primera síntomas inequívocos, o recibieron su primera terapia definitiva), de modo que aquellos que sucumbieron o se recuperaron completamente, están incluidos con aquellos cuya enfermedad persistió. El fallo de reunir una cohorte apropiada de comienzo constituye, generalmente, un defecto fatal en los estudios de pronóstico. Así pues, la aplicación de esta guía a un artículo puede aumentar su eficacia en leer la literatura clínica. Si los autores de un artículo fallan en reunir una cohorte de comienzo, descártelo pronto y váyase a hacer cualquier otra cosa.

¿FUE DESCRITO EL MODELO DE REFERENCIA?

Los caminos que siguieron los pacientes para entrar en la muestra del estudio deben ser descritos. Una comprensión de cómo fueron reunidos los pacientes para el estudio, más información adicional sobre su edad, sexo, gravedad, comorbilidad y así sucesivamente, le ayudarán a usted a decidir si ellos se parecen suficientemente a sus propios pacientes, para que usted aplique los resultados de su seguimiento en su propia práctica.

¿FUE LOGRADO EL SEGUIMIENTO COMPLETO?

Todos los miembros de la cohorte de comienzo deben ser tenidos en cuenta al final del período de seguimiento, y sus estados clínicos deben ser conocidos.

¿FUERON DESARROLLADOS Y USADOS CRITERIOS DE RESULTADOS OBJETIVOS?

Los resultados pronósticos deben ser expresados en términos explícitos, de modo que usted pueda, como el lector del informe subsiguiente, ser capaz de relacionarlos con su propia práctica.

¿FUE «CIEGA» LA VALORACIÓN DEL RESULTADO?

El examen de los acontecimientos pronósticos importantes debe haber sido llevado a cabo por clínicos que estaban «ciegos» con las otras característi- cas de estos pacientes.


¿SE LLEVÓ A CABO EL AJUSTE DE FACTORES PRONÓSTICOS EXTRAÑOS?

Para conseguir una respuesta clara sobre la importancia de un factor pronóstico, a usted le gustaría estar seguro que no habría interferencia de otros factores que pudieran acompañar la duración de la enfermedad y afectar al pronóstico (tal como una edad más temprana de comienzo, o más cursos de un rango más extenso de terapias). El fallo en satisfacer este estándar puede resultar en la asignación de roles causales a factores que son meramente «marcadores» de otros factores de importancia real.

Esta sección ha presentado seis guías que un clínico ocupado puede aplicar a un artículo sobre el curso clínico y el pronóstico de la enfermedad. Su aplicación debe producir dos resultados. Primero, muchos, si no la mayor parte de los artículos sobre el pronóstico que usted encuentra pueden ser descartados pronto, aumentando la eficacia con la que usted emplea su tiempo precioso de lectura. Esto será especialmente así, si usted aplica vigorosamente la primera guía (¿fue reunida una cohorte de comienzo?), porque la mayoría de los artículos defectuosos sobre el curso clínico y pronóstico fallan en esta prueba inicial. El segundo resultado de aplicar estas guías consiste en que los artículos que se aceptan al pasarles revista, le suministrarán a usted probablemente con información pronostica que es válida, consistente y aplicable en su propia práctica clínica.

Guías para leer artículos para conocer la etiología y la causalidad de la enfermedad

Cada vez que los clínicos evalúan un paciente, leen una revista, reciben un representante farmacéutico o atienden una sesión de educación continuada, se enfrentan a cuestiones de etiología y causalidad. Cuando nosotros añadimos a lo anterior la bandada de afirmaciones sobre la causalidad que nuestros pacientes, para su intranquilidad, encuentran en la prensa profana y en la televisión, queda claro que los clínicos están forzados a hacer juicios y a dar consejo sobre la etiología constantemente. Para ayudar a satisfacer estas demandas de sagacidad instantánea, nosotros hemos reunido algunos «principios aplicados de sentido común», que ayudarían al clínico atareado a valorar un artículo que afirma mostrar causalidad. Ellos han sido destilados del trabajo de un cierto número de metodólogos, especialmente de Hill (17).

La aplicación de estos principios de sentido común implica dos pasos. Primero, los lectores deben examinar la sección de métodos del artículo para ver si los métodos básicos usados fueron sólidos o débiles. Segundo,

los lectores deben aplicar entonces un conjunto de «pruebas diagnósticas» de etiología a los métodos y no a los resultados. Estos pasos están descritos con detalle en el capítulo 9, sobre decidir si su tratamiento ha hecho daño, y aquí serán resumidos solamente.

PASO # 1. DECIDIR SOBRE SI LOS MÉTODOS BÁSICOS FUERON FUERTES O DÉBILES

Este paso está resumido en la tabla 12.5. El método más fuerte es el ensayo aleatorio, y generalmente se puede

confiar en sus resultados. Así es como se obtuvo, por ejemplo, la mejor evidencia sobre los efectos secundarios reales producidos por los medicamentos antihipertensores generalmente usados (39). Un estudio analítico de cohorte, aunque más débil que un ensayo aleatorio, es siempre preferido a un estudio de casos control y puede ser confiado, a veces. Así pues, la evidencia más convincente (¡pero sin embargo, discutida!) sobre los posibles efectos secundarios de los anticonceptivos orales proceden de un estudio de cohorte grande, llevado a cabo por los médicos generales británicos (27). El estudio de casos control es un diseño débil y ha conducido a menudo a conclusiones erróneas (tal como la conexión, ahora desacreditada, entre la reserpina y el cáncer de mama [19]); sin embargo, para algunos trastornos extraordinariamente raros (reacciones adversas medicamentosas especialmente raras), nosotros podemos disponer solamente de estudios de caso control para guiarnos, y podemos estar forzados, aunque renuentemente, a confiar en ellos. Finalmente, no es posible decir si una serie de casos dados puede, por sí misma, ser confiada sobre un asunto de etiología o causalidad. Así pues, cuando se dispone de cualquier otra evidencia más fuerte, tal serie de casos no será considerada.

PASO # 2. APLICAR LAS PRUEBAS DIAGNÓSTICAS PARA LA CAUSALIDAD

Habiendo decidido, por lo que antecede, que el artículo justifica una consideración ulterior, el lector debe entonces dirigirse a los resultados, la


Tabla 12.5. Paso # 1. Decidir si los métodos básicos fueron sólidos o débiles.


Tabla 12.6. Paso # 2. Aplicar las pruebas diagnósticas para la causalidad*.

1. ¿Hay evidencia de experimentos verdaderos en seres humanos? 2. ¿Es fuerte la asociación? 3. ¿Es la asociación constante de estudio a estudio? 4. ¿Es correcta la asociación temporal? 5. ¿Existe un gradiente de dosis-respuesta? 6. ¿Tiene sentido epidemiológico la asociación? 7. ¿Tiene sentido biológico la asociación? 8. ¿Es específica la asociación? 9. ¿Es la asociación análoga a una asociación causal demostrada anteriormente?

* Estas pruebas diagnósticas están indicadas en orden decreciente de su importancia.

introducción y la discusión, para ver cómo se ajustan los datos a algunas reglas de evidencia de sentido común. Al hacer esta decisión causal, debe ser buscada la información relativa a las pruebas diagnósticas que están listadas en la tabla 12.6. Estas están señaladas en orden de importancia decreciente, y nosotros hemos sugerido su impacto sobre la decisión causal en la tabla 12.7.

No existe un solo artículo que se espere pueda satisfacer todas estas pruebas diagnósticas por sí mismo. Por el contrario, ello le debe referir a usted a un grupo de artículos que, en conjunto, satisfarán todas las pruebas.

¿Hay evidencia de experimentos verdaderos en seres humanos?

Estas son investigaciones en las cuales grupos idénticos de individuos, producidos mediante asignación aleatoria, están y no están expuestos al supuesto factor causal y son seguidos en cuanto a la presentación de resultado de interés. Esta es la mejor evidencia que nosotros tendremos siempre, pero no disponemos siempre de ella, y es raramente la evidencia inicial de causa. No obstante, cualquier consideración de un asunto sobre causalidad, debe empezar con la busca de un ensayo aleatorio.

¿Es fuerte la asociación?

Fuerza significa, aquí, las probabilidades que favorecen el resultado de interés por la exposición o no exposición a la causa supuesta; cuanto mayores sean las posibilidades, mayor es la fuerza. Las probabilidades relativas de cuatro o más son consideradas «fuertes» por gente como


Tabla 12.7. Importancia de la prueba diagnóstica individual para hacer la decisión causal.

Significado de los símbolos: + = causalidad apoyada; — = causalidad rechazada; 0 = decisión causal no afectada. El número de + y — indica la contribución relativa de la prueba diagnóstica a la decisión causal.

nosotros. Los lectores pueden situar una considerable confianza en las estimaciones de fuerza de un ensayo aleatorio, mediana confianza en la estimación de fuerza de un estudio de cohorte y solamente un poco de confianza en la estimación de fuerza cuando procede de un estudio de casos control.

¿Es la asociación constante de estudio a estudio?

La demostración repetida por diferentes investigadores de una asociación entre la exposición a la causa supuesta y el resultado de interés, usando diferentes estrategias y en diferentes ambientes, constituye la constancia.


¿Es correcta la relación temporal?

Una secuencia constante de acontecimientos de exposición a la causa supuesta, seguida por la presentación del resultado de interés, es requerida para una prueba positiva de temporalidad. Esta norma es comprensiblemente más fácil de aplicar a los estudios de cohorte que a los de casos control, dado que los últimos pueden inferir la asociación temporal entre «exposición» y «resultado» solamente después de que han ocurrido ambos.

¿Existe un gradiente de dosis respuesta?

La demostración de riesgos o gravedad creciente del resultado de interés en asociación con una «dosis» aumentada o duración de la exposición a la causa supuesta, satisface esta prueba diagnóstica.

Los gradientes inversos son útiles también. En realidad, alguna evidencia más convincente sobre la conexión entre fumar cigarrillos y el cáncer de pulmón, es la disminución progresiva del riesgo de cáncer que ha sido comunicado en las personas anteriormente fumadoras que celebran aniversarios sucesivos de su último cigarrillo.

¿Tiene sentido epidemiológico la asociación?

Esta guía es satisfecha cuando los resultados del artículo están de acuerdo con nuestra comprensión corriente de la distribución de las causas y de los resultados en el hombre. Esta prueba útil está bien ilustrada por los cigarrillos y el cáncer de pulmón, cuando nosotros contrastamos las distribuciones de las causas y los resultados en los dos sexos. Los hombres en Norteamérica empezaron a fumar cigarrillos intensamente después de la Primera Guerra Mundial, y su tasa de muerte por cáncer de pulmón se elevó alrededor de veinticinco años después. Las mujeres norteamericanas, por el contrario, no empezaron a fumar muchos cigarrillos hasta la Segunda Guerra Mundial, y su tasa de muerte por cáncer de pulmón se elevó alrededor de veinticinco años después.

¿Tiene sentido biológico la asociación?

¿Existe acuerdo con el conocimiento actual de las respuestas de las células, los tejidos, los órganos y los organismos a los estímulos? Es con este criterio como deben ser medidos los datos experimentales no humanos. Aunque


virtualmente cualquier grupo de observaciones puede ser hecha biológica- mente verosímil (dada la inventiva de la mente humana y la inmensidad del suministro de hechos biológicos contradictorios), algunas observaciones biológicas pueden ser altamente persuasivas.

¿Es específica la asociación?

La limitación de la asociación a una simple causa supuesta y un simple efecto satisface la prueba diagnóstica. Los ejemplos aquí son algunos de los trastornos genéticos altamente característicos, en los cuales los desórdenes de una sola enzima o proteína producen enfermedades completamente específicas, tales como la hemofilia A o la cistinuria. La desventaja de esta prueba es subrayada cuando se consideran a los teratógenos, donde una sola sustancia causa múltiples efectos.

¿Es la asociación análoga a una asociación causal demostrada anteriormente?

La última y la menor de las pruebas diagnósticas, esta norma uniría el cáncer del escroto de los deshollinadores de chimenea de una época anterior, con la aparición más reciente del cáncer de pulmón, en aquellos que inhalan, más bien que usan en la ropa, los productos de la combustión.

Cuando nos enfrentamos con una cuestión de causalidades, estas nueve pruebas diagnósticas pueden ser usadas para destilar la lectura clínica de uno, y con la ayuda de juicios tales como los que se muestran en la tabla 12.7, alcanzar una conclusión causal. Incluso antes de leer, estas guías pueden ser usadas para aumentar la eficacia de una búsqueda de la literatura, enfocando la atención sobre aquellas publicaciones que arrojan mayor luz sobre la cuestión causal y avisa al usuario contra la aceptación de conclusiones plausibles pero sesgadas.

Incluso después de una extensa lectura y la aplicación de las nueve pruebas diagnósticas, sin embargo, usted puede no estar seguro sobre si, por ejemplo, la exposición A causa realmente la enfermedad B. Además, las consecuencias de su decisión sobre causalidad pueden tener efectos importantes sobre la dieta, el tratamiento y la calidad de vida de su paciente. Por esta razón, su «decisión de acción» debe tener dos componentes, su seguridad sobre la causalidad y su consideración de las consecuencias de todos los cursos de acción alternativos. Una vez más, la discusión detallada de este asunto se presenta en la página 308, en el capítulo 9, sobre decidir si su tratamiento ha producido daño.


Tabla 12.8. Guías para leer los artículos para distinguir la terapia útil de la inútil e incluso perjudicial.

1. ¿Fue realmente aleatoria la Asignación de los pacientes al tratamiento? 2. ¿Fueron comunicados todos los resultados clínicamente relevantes? 3. ¿Fueron los pacientes del estudio visiblemente semejantes a los de usted? 4. ¿Fue considerada tanto la significación clínica como la estadística? 5. ¿Es la maniobra terapéutica factible en su práctica? 6. ¿Fueron tenidos en cuenta a la terminación del estudio, todos los pacientes que

entraron en el mismo?

Guías para leer artículos para distinguir la terapia útil de la inútil o incluso perjudicial

Estas guías se discuten con detalle en el capítulo 7, acerca de decidir sobre la mejor terapia, y aquí serán resumidas solamente.

Las seis guías de los lectores para los artículos sobre terapia están listadas en la tabla 12.8.

¿FUE REALMENTE ALEATORIA LA ASIGNACIÓN DE LOS PACIENTES A LOS TRATAMIENTOS?

Cada paciente que entró en el estudio debía haber tenido la misma probabilidad conocida (típicamente el 50 por 100) de recibir uno o el otro de los tratamientos que se están comparando; asi pues, la asignación a uno u otro tratamiento debe haber sido llevada a cabo por el sistema análogo al de tirar una moneda al aire. Es generalmente fácil decidir si se hizo esto, porque términos clave como «ensayo aleatorio» o «asignación aleatoria» deben aparecer en el resumen, la sección de métodos, o incluso en el título de tales artículos.

Como consecuencia de ello, el lector clínico ocupado tiene la opción de aplicar esta guía rigurosamente. Si usted está leyendo una revista a la que está suscrito, mediante el modo de la vigilancia para «estar al día con la literatura clínica» (más bien que buscando literatura clínica para decidir cómo tratar el problema presentado por un paciente específico), descarte enseguida todos los artículos sobre terapia que no sean ensayos aleatorios.

Si el artículo afirma que la asignación de los pacientes a los tratamientos fue realmente aleatorio, usted debe encontrar también confirmación de que la randomización hizo su labor apropiadamente y produjo grupos comparables de pacientes control y experimentales. Generalmente habrá


una tabla de las características de «línea básica» o «entrada» para los dos grupos, acompañada por una declaración sobre su semejanza.

¿FUERON COMUNICADOS TODOS LOS RESULTADOS CLÍNICAMENTE RELEVANTES?

¿Cómo decide usted qué resultados serán clínicamente relevantes y que por consiguiente deben ser incluidos en el artículo? Primero, imagínese a usted usando la terapia experimental para tratar un paciente. ¿Qué resultados, buenos o malos, buscaría usted subsiguientemente cuando usted seguía al paciente? Habiendo identificado éstos, usted puede comprobar y ver si ellos fueron incluidos en el artículo.

¿FUERON LOS PACIENTES DEL ESTUDIO VISIBLEMENTE SEMEJANTES A LOS DE USTED?

Esta guía tiene dos elementos. Primero, los pacientes del estudio deben ser identificables, esto es, su estado clínico y sociodemográfico debe ser descrito con detalle suficiente para que usted sea capaz de reconocer la semejanza entre ellos y sus propios pacientes. Segundo, los pacientes del estudio deben ser semejantes a los pacientes de su práctica. Dicho de otra forma, usted debe preguntarse a sí mismo, «¿son los pacientes de este estudio tan diferentes de mis pacientes, que yo no puedo aplicar los resultados del estudio en mi práctica?».

¿FUE CONSIDERADA TANTO LA SIGNIFICACIÓN CLÍNICA CÓMO LA ESTADÍSTICA?

La significación clínica se refiere aquí a la importancia práctica de una diferencia en los resultados clínicos entre los pacientes tratados y los pacientes control, y es generalmente descrito en términos de la magnitud de la reducción del riesgo de un resultado clínico importante.

De estas cuestiones nosotros podemos derivar dos criterios muy útiles para interpretar un artículo sobre un ensayo clínico. Primero, si la diferencia es estadísticamente significativa, ¿es clínicamente significativa también? Segundo, si la diferencia no es estadísticamente significativa, ¿fue el ensayo lo suficientemente grande para mostrar una diferencia importante clínicamente, si ella ha ocurrido? Las tablas 7.7 y 7.8 del capítulo 7 le ayudarán a aplicar el segundo criterio.


¿ES LA MANIOBRA TERAPÉUTICA FACTIBLE EN SU PRÁCTICA?

Primero, la maniobra terapéutica tiene que ser descrita con detalle suficiente para que los lectores la reproduzcan con precisión. Segundo, la maniobra terapéutica debe ser clínica y biológicamente prudente. Tercero, la maniobra terapéutica tiene que estar disponible. Cuarto, cuando se lea la descripción de la maniobra en el informe publicado, los lectores deben observar si los autores evitaron dos sesgos específicos en su aplicación; la contaminación (en la cual los pacientes control accidentalmente reciben el tratamiento experimental; el resultado es una reducción falsa en la diferencia de los resultados clínicos entre los grupos control y experimental), y la cointervención (la realización de actos adicionales diagnósticos o terapéuti- cos en los pacientes experimentales, pero no en los pacientes control; el resultado es un aumento falso de la diferencia de los resultados clínicos observados entre los grupos experimental y control).

¿FUERON TENIDOS EN CUENTA A LA TERMINACIÓN DEL ESTUDIO TODOS LOS PACIENTES QUE ENTRARON EN EL MISMO?

El lector astuto observará cuántos pacientes entraron en el estudio (generalmente el número de pacientes experimentales y control serán casi idénticos) y los contará de nuevo a su conclusión para estar seguros de que se corresponden.

Guías para separar las afirmaciones relativas a la necesidad y el uso de la calidad, y el costo eficacia del cuidado clínico y otros cuidados sanitarios

Se incluyen tres conjuntos de guías bajo este título.

Guías para valorar las afirmaciones sobre la eficacia de los programas de «screening»

La mayor parte de nuestras carreras profesionales son dedicadas a tratar con la salud de enfermos individuales y el enfoque de la mayor parte de este libro lo está por consiguiente sobre el paciente aislado. Asi pues, cuando nosotros consideramos el diagnóstico precoz en el capítulo 5, nuestra atención lo fue sobre el hallazgo de casos precoces de trastornos tratables


Tabla 12.9. Siete guías para decidir si un programa de «screening» hace más bien que daño.

1. ¿Ha sido demostrada la eficacia del programa en un ensayo aleatorio?

Si no se ha llevado a cabo un ensayo de eficacia con un resultado positivo:

2. ¿Hay tratamientos eficaces para el trastorno primario y/o maniobras preventivas eficaces para sus secuelas?

3. ¿Justifica el «screening» la carga real de sufrimiento? 4. ¿Hay una buena prueba de «screening»? 5. ¿Alcanza el programa a aquellos que se podían beneficiar de él? 6. ¿Puede hacer frente el sistema de salud al programa de «screening»? 7. ¿Cumplirán los positivos del «screening» con el consejo e intervenciones

subsiguientes?

entre pacientes individuales que venían a nosotros por otros problemas no relacionados.

Sin embargo, nosotros también empleamos parte del tiempo de nuestras vidas profesionales como miembros del staff de un hospital, una sociedad médica local o académica, y a menudo de una agencia voluntaria de salud, también. Para aconsejar a estos grupos nosotros necesitamos considerar grandes grupos de población, a menudo en un estado de su enfermedad antes de que ellos se conviertan en «pacientes», y esto a menudo adopta la forma de separar las afirmaciones de que un programa de «screening» dado debe ser lanzado o ampliado en nuestra ciudad.

Tres de nuestros colegas, David Cadman, Larry Chambers y Bill Feldman, han descrito un grupo de estándares para valorar la eficacia de los programas de «screening» (5) y debido a que ellos complementan los criterios que nosotros hemos descrito en el capítulo 5, nosotros los presentaremos aquí.

Nuestros colegas empezaron por definir el «screening» como un intento organizado para detectar, entre las personas aparentemente sanas de la comunidad, trastornos o factores de riesgo de los cuales ellos no eran conscientes. Para que el «screening» haga más bien que daño, ellos señalaron, debe conducir a confirmación diagnóstica, intervención preventiva o terapéutica y seguimiento, y por consiguiente estos tres últimos elementos son también parte de cualquier programa de «screening».

Las siete guías para decidir si un programa de «screening» hace más bien que daño, aparecen en la tabla 12.9 y serán discutidas en orden.


¿HAN SIDO DEMOSTRADAS LAS EFICACIAS DEL PROGRAMA EN UN ENSAYO ALEATORIO?

Esto nos vuelve a las primeras guías tanto para distinguir las terapias útiles de las no útiles o incluso dañinas, del capítulo 9, y para decidir si buscar o no un diagnóstico precoz, del capítulo 5. El único modo seguro de determinar si un programa de «screening» hace más bien que daño, consiste en seguir la pista a un ensayo aleatorio apropiadamente ejecutado, en el cual fueron asignados aleatoriamente los individuos (por un sistema análogo al de tirar una moneda al aire), para serles ofrecido, o no, un «screening». Aquellos cuyo «screening» fue positivo, deben ser estimulados entonces a proceder a un diagnóstico y terapia definitivos; los miembros del grupo control no serán sometidos al «screening» y sus trastornos deben ser detectados y tratados solamente cuando se hagan sintomáticos durante el curso rutinario del cuidado clínico.

Por ejemplo, alrededor de 60.000 mujeres de Nueva York fueron asignadas aleatoriamente a recibir, o no recibir, invitaciones para una mamografía anual (dos radiografías), más examen clínico de la mama (34). Estos exámenes anuales fueron ofrecidos durante cuatro años, y en el seguimiento subsiguiente, las mujeres más viejas del grupo experimental mostraron una reducción en la mortalidad por cáncer de mama de alrededor de un tercio. Sobre la base de estos resultados de un ensayo aleatorio, los EE.UU. han lanzado programas vigorosos de «screening» de cáncer de mama para las mujeres mayores.

Varios factores de un ensayo aleatorio apropiado de un programa de «screening» de la comunidad difieren de los empleados cuando se estudia la eficacia de un nuevo medicamento (tal como un betabloqueador para prevenir la muerte o recurrencia de infarto de miocardio). Primero, en el ensayo de «screening» la muestra del estudio debe ser representativa de todos los individuos a los que se les ofrezca (o que probablemente se les ofrezca) el programa en la comunidad entera, no simplemente un subgrupo de aquéllos en el riesgo más alto de enfermedad, o aquéllos con la más elevada probabilidad de responder a la intervención. Por ejemplo, si el estudio de un programa de «screening» para los trastornos del desarrollo, tiene una muestra que comprende mayormente a los niños socioeconómi- camente pobres, los resultados pueden no ser generalizados a la población en general. Segundo, un estudio de la eficacia debe ir más allá de los acontecimientos biológicos altamente específicos, para considerar los resultados más amplios de salud general y bienestar. Debido a que el propósito de un ensayo de «screening» consiste en ayudar a hacer una decisión de dirección (a ejecutar o no ejecutar el programa de «screening»), tanto los


resultados específicos como los más generales son aplicables a los juicios sobre el bien y el daño. Así pues, al valorar el resultado de un programa de «screening» del desarrollo preescolar, nosotros podemos ser engañados si aprendemos exclusivamente sobre sus efectos en la actuación académica; tal mejoría puede haber sido lograda solamente a costa de una autoestima- ción y bienestar emocional, disminuidos, de aquellos niños que fueron etiquetados como «retrasados».

Tercero, debido a que la ejecución de un programa para la comunidad implica una decisión de ofrecer un servicio, los resultados de los individuos randomizados para ser sometidos a «screening» que declinaron el ofreci- miento, lo abandonaron o no cumplieron con las intervenciones terapéuti- cas subsiguientes, deben ser incluidos en el análisis del grupo sometido a «screening». Además, debido a que el asunto está en si el programa organizado añade algo a los servicios existentes en la comunidad para hallazgo de caso y diagnóstico, los individuos control detectados y tratados por otros medios deben ser incluidos en el análisis de su grupo control original asignado aleatoriamente.

Finalmente, en vez de significación clínica, un ensayo de un servicio de la comunidad debe considerar si una diferencia «socialmente significativa» de resultado (una juzgada importante y valiosa por los ciudadanos y por los que hacen las normas), se encuentra entre los individuos sometidos a «screening» y los controles. Por ejemplo, suponga que un programa de «screening» del desarrollo preescolar ha producido una mejoría subsiguiente en el bienestar social y académico, precisamente en el 1 por 100 de todos los niños de cuatro años de edad de la comunidad, y no ha tenido efecto sobre el resto. Aunque los pediatras pueden considerar que esta mejoría en el 1 por 100 de los niños es clínicamente significativa, hay que tomar una decisión por parte de los líderes de la comunidad sobre si esta diferencia fue o no socialmente significativa y que merecía la pena, dadas las otras demandas dentro de los limitados recursos de la comunidad.

Cada lector y comunidad pueden hacer implícitamente esta evaluación de los resultados de un ensayo de eficacia del «screening». Idealmente, los autores de un artículo que informa sobre los resultados del ensayo habrán determinado explícitamente el valor social de los resultados observados en la comunidad del estudio*.

* Las mediciones del valor social se están haciendo crecientemente disponibles y factibles para su uso en tales estudios (7, 32, 37, 38). Por ejemplo, un estudio determinó el valor social de los estados de salud (definido en términos de la función física, la movilidad, la función social y los síntomas médicos), pidiéndole a una muestra del público general a que tasasen su conveniencia (18). Otro estudio aplicó estos valores sociales a los resultados observados en un estudio de los exámenes de la tiroxina del suero (T4), y concluyó que este «screening» merecía la pena (9).


Como hemos subrayado en otros sitios de este libro, y especialmente en el capítulo 5, sobre diagnóstico precoz, los datos subexperimentales sobre el valor del diagnóstico precoz están llenos de errores que hacen que las inútiles maniobras de «screening» parezcan buenas.

El único modo de evitar estos errores, consiste en insistir sobre la evidencia de los ensayos aleatorios apropiados sobre la eficacia del «screening». ¿Hay excepciones a esta insistencia sobre la evidencia de los ensayos randomizados? Solamente cuando está bien establecido que el trastorno objetivo tiene un pronóstico generalmente sombrío cuando el diagnóstico precoz no es efectuado: la fenilcetonuria y el cretinismo, son ejemplos notables. En tales casos, cualquier maniobra que produce excepciones a un pronóstico generalmente terrible, es eficaz. Los ejemplos de tales trastornos «blanco y negro», son crecientemente raros, sin embargo, y los trastornos cuyo «screening» contemplamos nosotros ahora exhiben considerable variación en gravedad y pronóstico. De acuerdo con ello, nosotros debemos pedir evidencia apropiada del beneficio del «screening» de ellos, y esta evidencia puede venir solamente de los ensayos randomizados.

¿Podemos aprender nosotros algo de los estudios no aleatorios de «screening»? Sí; aunque solamente los ensayos aleatorios pueden demostrar que el «screening» funciona (o no), tales estudios no randomizados, cuando ellos incluyen grupos control o de comparación, son capaces de decirnos que el «screening» puede actuar. Por ejemplo, algunos de nuestros colegas efectuaron un estudio no randomizado, comparando los problemas de visión y audición en los niños de dos comunidades, en una de las cuales se había efectuado un «screening» de estos trastornos (10). La visión de los niños en la comunidad sometida a «screening» fue mejor, mostrando que el «screening» de la visión puede funcionar; sin embargo, la audición de los niños no fue diferente en las dos ciudades, provocando serias dudas sobre el valor del «screening» para los efectos auditivos.

Algunos lectores pueden considerar todavía nuestra insistencia sobre la evidencia de los ensayos randomizados como excesivamente rigurosa. Después de todo, llevará varios años realizar los ensayos randomizados necesarios, y mientras tanto incontables pacientes perderán su ocasión de un diagnóstico precoz. Nosotros creemos que una postura firme, requirien- do sólida evidencia de los ensayos aleatorios es correcto, tanto por las razones ya dadas, como por tres más que nosotros hemos subrayado en el capítulo 5; el compromiso implícito del paciente que se somete al diagnósti- co precoz, el potencial de hacer daño al paciente diagnosticado precozmente, y los puentes que nosotros quemamos cuando lanzamos un programa de «screening» no probado.

Nuestro compromiso implícito (y frecuentemente expresado), a los pacientes sintomáticos, es que nosotros prometemos hacer todo lo mejor


posible por ellos; nosotros no garantizamos mejor salud (en realidad, los clínicos que suministran tales garantías son etiquetados a menudo de charlatanes y curanderos). Nosotros diagnosticamos y tratamos a estos pacientes sintomáticos todo lo mejor que podemos, dándonos cuenta de que las terapias estándar para sus situaciones puede que no hayan sido validadas nunca y pueden incluso no actuar, y que incluso las validadas no actuarán en todos ellos. Sus síntomas y su petición de ayuda nos fuerzan a actuar a menudo sobre la base de una evidencia incompleta sobre el valor de lo que nosotros vamos a hacer.

Sin embargo, nuestro compromiso implícito, pero casi nunca expresado, para con los ciudadanos libres de síntomas, a los que nosotros solicitamos para «screening», es muy diferente, porque nosotros los estamos buscando a ellos. Ellos se encuentran bien, pero nosotros les estamos pidiendo que vengan para someterse a las pruebas y posiblemente a una terapia prolongada y extensa. Seguramente en este caso, nuestra promesa implicada a ellos en un mejor bienestar y función; no que el tratamiento subsiguiente puede actuar, sino que ha de actuar; no que nosotros haremos simplemente todo lo que podamos, sino que ellos estarán mejor como consecuencia del programa de «screening». Cuando nosotros nos imponemos al público de esta manera, necesitamos evidencia muy sólida de que nuestro diagnóstico precoz y terapia subsiguiente, harán más bien que daño.

La segunda razón para pedir evidencia sólida del beneficio del diagnós- tico precoz es el potencial de hacer daño al paciente diagnosticado precozmente. Este daño puede ser de dos tipos. Primero, el diagnóstico puede estar equivocado. El riesgo de hacer un diagnóstico positivo falso se convierte en enorme cuando nosotros estamos buscando trastornos raros en pacientes asintomáticos, como hemos señalado en el capítulo 4, sobre la interpretación de los datos diagnóstico, y se subrayará posteriormente en éste. Etiquetar a los individuos como enfermos, especialmente cuando el diagnóstico es equivocado, puede producir daño importante social, emocional y económico. Como usted puede recordar del capítulo 2, cuando un pediatra cardiólogo y un epidemiólogo clínico examinaron cuidadosamente a los niños cuyos registros de salud escolar los etiquetaron de tener enfermedad orgánica del corazón, ellos hicieron dos descubrimientos sorprendentes (2). Primero, la restricción de actividad y la disfunción social fueron tan graves en los niños mal diagnosticados con corazones normales, como entre los diagnosticados correctamente con enfermedad cardiaca orgánica. Segundo, la mayoría de los niños que habían sido etiquetados y situados en estas listas fueron mal diagnosticados, y realmente tenían corazones normales.

Segundo, cuando el diagnóstico es correcto, el tratamiento iniciado


como consecuencia del diagnóstico precoz puede, en realidad, hacer más daño que bien. Un ejemplo catastrófico reciente es suministrado por el tratamiento extendido en la hiperlipidemia con clofibrato, un medicamento que se demostró posteriormente que aumentaba, no que disminuía, la mortalidad total (24).

Finalmente, cuando nosotros lanzamos programas de «screening» no comprobados, arriesgamos tanto nuestra credibilidad profesional, como la busca de conocimiento nuevo útil. La ejecución amplia de métodos no probados de diagnóstico precoz, convierte a su evaluación rigurosa subsiguiente en mucho más difícil y menos decisiva; en realidad, puede llegar a ser imposible corregir el error original. Además, la investigación de estrategias alternativas es destentada, mientras tanto.

Los ensayos randomizados apropiados de maniobras de «screening», si bien son escasos, están creciendo en número y es lógico y oportuno insistir que los abogados del «screening» están exigiendo la prueba. Los argumentos de que tales ensayos randomizados son demasiado caros, son derrota- dos por la simple comparación entre el costo de ejecutar tal ensayo por un lado, y lanzar un programa de «screening» no probado y manejar la masiva demanda de servicios que genera, por otro lado. Los argumentos de que la asignación aleatoria es inaceptable para un público que se ofende por ser tratado como cobayos, son eliminados por la verdad; cuando nuestros colegas pidieron a más de 4.000 padres de Ontario que permitieran que sus niños fueran randomizados para recibir o no «screening» de desarrollo preescolar, menos del 1 por 100 rehusaron (6).

Si un ensayo randomizado apropiado ha mostrado que un programa de «screening» es eficaz en una comunidad comparable a la del lector, el programa, si se puede costear, debe ser ejecutado. Sin embargo, si no ha habido ensayo o si los ensayos han resultado equívocos o no claros, deben ser buscados otros tipos de información. Las seis guías restantes son ofreci- das para ayudar en tales situaciones. Si cualquiera de estos criterios no son cumplidos, es improbable que el programa sea eficaz y no vale la pena lanzarlo.

¿HAY TRATAMIENTOS EFICACES PARA EL TRASTORNO PRIMARIO Y/O MANIOBRAS PREVENTIVAS EFICACES PARA SUS SECUELAS?

Un tratamiento/prevención eficaz es uno que ha mostrado, cuando se ha administrado y cumplido apropiadamente, que hace más bien que daño en estudios rigurosamente controlados. Como nosotros hemos subrayado a lo largo de este libro, el mejor, pero no el único tipo de evidencia de la eficacia se encontrará en los resultados de un ensayo aleatorio controlado.


La evidencia subexperimental es suficiente solamente cuando el trastorno objetivo tiene un resultado invariablemente terrible, si no es tratado. Un programa de «screening» que satisface este último criterio, es el «screening» de la fenilcetonuria, porque si esta no es detectada y no es tratada antes de que se produzca un retraso manifiesto, los niños afectados tendrán resultados perjudiciales irreversibles (36). Con un trastorno como la fenilcetonuria en la que la historia natural es conocida y dramática, el impacto beneficioso de la intervención precoz es claro. Sin embargo, la mayoría de los trastornos del desarrollo y el aprendizaje, no detectados ya antes del «screening» preescolar son más sutiles y sus pronósticos con o sin inter- vención son desconocidos. En tal situación, la única evidencia aceptable de los beneficios de la detección precoz vendrían de un ensayo de control randomizado.

¿JUSTIFICA EL «SCREENING» LA CARGA REAL DE SUFRIMIENTO?

¿Lesiona sustancialmente el trastorno no tratado la función presente (o futura) emocional, física, social del individuo y/o intelectual del individuo y/o su familia? Si el trastorno es de consecuencia trivial para los individuos afectados y sus familias, no está indicado un programa de «screening» amplio de la comunidad. Así, el «screening» de mujeres sanas, no embaraza- das, con bacteriuria asintomática no parece que merezca la pena, porque ni incapacidad a corto o largo plazo, ni sufrimiento se presentarán en el individuo no diagnosticado. Por otra parte, un trastorno devastador, incluso cuando sea muy raro, merece esfuerzos vigorosos para lograr el diagnós- tico y la intervención precoz.

Si ciertos subgrupos identificables de población están en un riesgo considerable más grande con respecto a un problema, que la población en general, estos subgrupos pueden constituir el objetivo del programa de «screening». Por ejemplo, la incidencia de la enfermedad de Tay-Sach en los judíos Ashkenazi, es relativamente alta y, por tanto, el «screening» (y el consejo genético) de esta situación puede ser prudente en este subgrupo, pero no a lo largo de toda la población en general.

¿HAY UNA BUENA PRUEBA DE «SCREENING»?

Un programa de «screening» puede ser eficaz solamente si comienza con una buena prueba, que es exacta y realizable, para usar en las situaciones de «screening». Las propiedades importantes de la exactitud son una alta


sensibilidad (suministrando un resultado anormal en una alta proporción de individuos que realmente tiene el trastorno), una alta especificidad (suministrando un resultado normal en una alta proporción de aquellos que no tienen el trastorno), y un alto valor predictivo (produciendo una alta proporción de aquellos con y sin el trastorno, entre los que tienen resultados anormales y normales respectivamente). Estos conceptos han sido discutidos en detalle en el capítulo 4, pero serán revisados aquí de nuevo para destacar un punto.

Los determinantes del valor predictivo son la sensibilidad y la especificidad de la prueba de «screening» y la prevalencia de la enfermedad o trastorno que se está buscando. Estas relaciones están ilustradas con datos hipotéticos para tres usos diferentes de una prueba de «screening» del desarrollo en la tabla 12.10: una situación de baja prevalencia (10 por 100 de la población tiene el trastorno), tal como ocurriría en una situación de «screening» de todos los niños en una escuela de distrito, aparece en el panel A; una situación de prevalencia moderada (30 por 100), tal como hallazgo de casos, en la práctica de un consultante pediátrico, aparece en el panel B; y una situación de alta prevalencia (80 por 100), tal como se aplicaría en una clínica de incapacidad durante el desarrollo, aparece en el panel C. Para estos tres usos nosotros hemos mantenido la misma sensibilidad y especificidad alta, del 80 y 90 por 100 respectivamente.

En el caso de «screening» de un distrito escolar completo, el valor predictivo de una prueba anormal es del 47 por 100 (valor predictivo positivo). Esto es, solamente alrededor de la mitad de aquellos niños que resultaron «anormales» en el «screening» en el distrito escolar, se encontra- ban en la evaluación diagnóstica definitiva que realmente tenían un problema de desarrollo. Además, si la sensibilidad de esta prueba de «screening» fuera reducida a la mitad, a 40 por 100, el valor predictivo positivo de la prueba caería al 30 por 100 y la mayoría de aquellos etiquetados por la prueba de «screening», serían ahora positivos falsos. Por otra parte, una mera reducción del 10 por 100 en la especificidad de la prueba de «screening» (al 80 por 100), bajaría su valor predictivo al mismo 30 por 100. En el «screening», mucho más que en el hallazgo de casos y el diagnóstico, pequeños descensos en la especificidad de la prueba producen enormes caídas en el valor predictivo de la prueba, y la mayoría de los individuos que son positivos en el «screening» no tienen el trastorno objetivo.

Cuando la verdadera prevalencia de los problemas en la población es aumentada del 10 por 100 en la situación de «screening», al 30 y 80 por 100 en el hallazgo de casos y situaciones diagnósticas, se producirán los aumentos correspondientes en el valor predictivo positivo de la prueba. Debido a que un programa de «screening» que usa una prueba con un valor predictivo positivo bajo, es poco probable que sea eficaz o útil, es esencial conocer

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de antemano el valor predictivo de la prueba en una población con una baja prevalencia del trastorno. Por ejemplo, aunque la Denver Develop- mental Screening Test es empleada ampliamente en el «screening» de los niños preescolares en la población general, su valor predictivo nunca ha sido valorado en esta situación. Finalmente, debido a que es por lo menos teóricamente posible que la sensibilidad y la especificidad, así como el valor predictivo, de una prueba, puede cambiar cuando nosotros procedemos de situaciones de alta prevalencia (de trastornos graves en una práctica de consulta), a situaciones de prevalencia baja (de trastornos más leves en la población general), puede ser inapropiado extrapolar de la primera situa- ción a la última, a menos que la prueba de «screening» haya sido evaluada apropiadamente en un grupo con una prevalencia baja.

¿ALCANZA EL PROGRAMA A AQUÉLLOS QUE SE PODÍAN BENEFICIAR DE ÉL?

Algunos programas de «screening» alcanzan virtualmente a todos los individuos para los cuales ha sido preparado, tales como la fenilcetonuria y el «screening» de tiroides de los recién nacidos en los hospitales de Ontario. Por otra parte, los programas de «screening» dirigidos a la población general (más bien que a subgrupos específicos de la comunidad), son parti- cularmente sensibles a la «ley del cuidado invertido» aquellos que tienen mayor necesidad, tienden a ser los que menos probablemente sean sometidos al «screening».

Por ejemplo, lo apropiado de una prueba de Papanicolaou anual de rutina para el cáncer cervical, ha sido cuestionada por cierto número de estudios, debido a que las mujeres en más alto riesgo (las negras, las pobres, las ancianas, y las residentes en zonas no metropolitanas), es menos probable que participen en tales programas de «screening» de Papanicolaou. En un programa de «screening» de los problemas de desarrollo y aprendizaje, Zinken y Cox mostraron que muy pocas familias de bajo estado socioeco- nómico llevaron sus niños a someterse a «screening» —¡precisamente el subgrupo que esperaríamos tiene la mayor morbilidad del desarrollo (41)!

¿PUEDE HACER FRENTE EL SISTEMA DE SALUD AL PROGRAMA DE «SCREENING»?

Nuestro trabajo clínico comienza, no termina, con la realización de una prueba de «screening». Como ya hemos visto, la mayoría de aquellos que resultan positivos en el «screening» pueden no tener el trastorno objetivo, y nosotros tenemos que desarrollar evaluaciones diagnósticas definitivas de


todos ellos. Una vez que los diagnósticos son establecidos, debe ser iniciada la terapia apropiada, el cumplimiento debe ser monitorizado y ayudado, y el seguimiento suministrado durante meses, años o décadas. Si el sistema de salud no es capaz de absorber y manejar apropiadamente esta demanda creciente, se han despilfarrado todos los esfuerzos del «screening» y todo lo que queda son ciudadanos a los que se les ha dicho que algo les funciona mal.

¿CUMPLIRÁN LOS POSITIVOS DEL «SCREENING» CON EL CONSEJO DE INTERVENCIONES SUBSIGUIENTES?

A menos que los servicios diagnósticos y de tratamiento disponibles sean usados por los individuos sometidos a «screening» o sus familias, y a menos que las recomendaciones de tratamiento suministradas por estos servicios sean cumplidas, el programa no puede ser eficaz. Los programas de «screening» están dirigidos típicamente hacia la detección de las situaciones crónicas presintomáticas y existe ahora evidencia abundante de que las personas con estados crónicos demuestran mal cumplimiento con las terapias recomendadas (16). Por ejemplo, de 925 personas sometidas a «screening» en Hamilton, Ontario, en las que se descubrió que eran hipertensas por Baitz y Shimizu, solamente el 47 por 100 conectaron con los clínicos y comenzaron el tratamiento (1). Además, al sexto mes de tratamiento solamente alrededor de la mitad de los hipertensos tratados tomaba lo suficiente de sus medicinas para beneficiarse de sus regímenes, y la situación es similar para otros trastornos crónicos. El éxito de la mayoría de las estrategias para mejorar el cumplimiento requiere tiempo, esfuerzo y un grupo de pacientes receptivos (16). Sin embargo, la mayoría de los programas de «screening» están dirigidos a grupos de alto riesgo que tienen, por defini- ción, la mayor mala salud y la menor conciencia de salud.

Las anteriores guías del lector, deben ayudarle a decidir si lanzar un programa de «screening». Si existe sólida evidencia en la forma de un ensayo randomizado de la eficacia del «screening» (guía # 1), la decisión debe ser relativamente fácil. Cuando, como es generalmente el caso, no existe tal evidencia, deben ser puestas en juego las otras guías. Estas ayudarán a tratar con las situaciones grises, que se presentan generalmente en la vida real.

Guías de los lectores para artículos sobre el examen de la actuación y la calidad del cuidado clínico

Estas guías que están señaladas en la tabla 12.11, fueron discutidas en detalle en el capítulo 10 sobre el examen de la actuación y aquí serán


Tabla 12.11. Guías de los lectores sobre el examen de la actuación y la calidad del cuidado clínico.

1. ¿Se enfocó el estudio sobre lo que hacen los clínicos realmente? 2. ¿Han mostrado los actos clínicos en estudio, que hacen más bien que daño? 2a. Si no, ¿es el artículo sobre un estudio de «proceso, versus, resultado» que ha

reunido una cohorte de comienzo, asegurado alto cumplimiento, incluido todos los resultados relevantes y que tuvo en cuenta el pronóstico?

3. ¿Son los clínicos, los pacientes y los ambientes, similares a los suyos? 4. ¿Fueron medidos los procesos o actos clínicos de una manera prudente clínica-

mente? 5. ¿Fueron medidos los actos o procesos clínicos de una manera científicamente

creíble? 6. ¿Fueron consideradas tanto la significación clínica como la estadística?

resumidas solamente. Nosotros como es usual, consideramos las guías sucesivamente.

¿SE ENFOCÓ EL ESTUDIO SOBRE LO QUE HACEN LOS CLÍNICOS REALMENTE?

Restringiendo su selección de artículos a aquellos que informan sobre procesos clínicos o acciones que efectúan los clínicos realmente, habrá eliminado usted ya el gran número de artículos que se enfocan exclusivamente sobre estructura o resultado, o sobre procesos que no son relevantes para usted como clínico.

¿HAN MOSTRADO LOS ACTOS CLÍNICOS EN ESTUDIO, QUE HACEN MÁS BIEN QUE DAÑO?

Si usted confia en que los estudios de actos clínicos del artículo han mostrado realmente que hacen más bien que daño, usted está en condiciones de pasar a la guía siguiente. Sin embargo, si este no es el caso, entonces debe ser aplicada una modificación de esta segunda guía tal como sigue:

SI LOS ACTOS CLÍNICOS NO HAN MOSTRADO QUE HACEN MÁS BIEN QUE DAÑO, ¿ES EL ARTÍCULO SOBRE UN ESTUDIO DE «PROCESO, VERSUS, RESULTADO» QUE HA REUNIDO UNA COHORTE DE COMIENZO, ASEGURADO ALTO CUMPLIMIENTO, INCLUIDO TODOS LOS RESULTADOS RELEVANTES Y QUE TUVO EN CUENTA EL PRONÓSTICO?

Esta guía es una buena bocanada, pero es realmente muy sencilla. Primero, ella expresa que usted está derrochando su precioso tiempo de


lectura a menos que el artículo sea sobre actos clínicos que hacen mas bien que daño, o el artículo está estableciendo si los actos clínicos (o «procesos»), están vinculados a «resultados» clínicos importantes. Si nada de esto se aplica, el artículo debe unirse en abandono bondadoso a la masa de publicaciones que simplememte cuentan los pacientes vistos, las pruebas realizadas y el dinero gastado.

Ver el capítulo 10 para una discusión de cómo valorar los artículos que intentan establecer la vinculación entre el proceso y el resultado.

¿SON LOS CLÍNICOS, LOS PACIENTES Y LOS AMBIENTES SIMILARES A LOS SUYOS?

La información sobre el marco de la práctica (cuidado primario, secundario, o terciario), la capacitación de los clínicos, la certificación, los años de experiencia, y la carga de trabajo y las fuentes y tipos de pacientes, le permitirán a usted decidir si el resultado del estudio que está examinando sería aplicable a su propia práctica.

Dado que es improbable que cualquier circunstancia reproducirá exactamente su propia práctica, como se ha sugerido en los capítulos anteriores, usted debe considerar esta guía desde la perspectiva de preguntarse a sí mismo: «¿son las enfermedades y los clínicos y sus prácticas tan diferentes de la circunstancia en la que yo estoy interesado en la calidad del cuidado, que yo no pueda aplicar los resultados del estudio?».

¿FUERON LOS PROCESOS O ACTOS CLÍNICOS MEDIDOS DE UNA MANERA PRUDENTE CLÍNICAMENTE?

Las reglas para medir estos actos clínicos deben ser explícitas, completas y flexibles. Los criterios reales usados deben ser asequibles; idealmente ellos estarán incluidos en el artículo, un apéndice, un depositario u obtenibles del autor.

¿FUERON MEDIDOS LOS ACTOS O PROCESOS CLÍNICOS DE UNA MANERA CIENTÍFICAMENTE CREÍBLE?

El método usado para decidir si las acciones clínicas específicas fueron llevadas a cabo, debe ser exacto y preciso. Para lograr precisión, los criterios de calidad aceptable del cuidado deben ser explícitos.


¿FUERON CONSIDERADAS TANTO LA SIGNIFICACIÓN CLÍNICA CÓMO LA ESTADÍSTICA?

Los análisis apropiados son de dos tipos. El primero es descriptivo, y simplemente suministra una tabla señalando cada proceso clínico y la proporción de casos en los cuales fue ejecutado. Este análisis descriptivo permite a los lectores clínicos sacar sus propias conclusiones, así como reflexionar sobre las obtenidas por los autores. El segundo tipo de análisis apropiado establece un conjunto mínimo de acciones, todas las cuales deben ser efectuadas para que un caso haya sido manejado con una calidad de cuidado adecuada. Este análisis refleja la extensión hasta la que ha sido ejecutado un grupo específico de procesos clínicos, que se sabe, o se cree, afectan los resultados clínicos.

Finalmente, cualquier conclusión sobre la calidad del cuidado suministrado en tales artículos debe ser respaldado por las pruebas de significa- ción estadística. Nosotros le enviaríamos a usted atrás, al capítulo 7, y simplemente parafrasear las dos preguntas de las páginas 240 y 241.

1. Si la diferencia en la calidad del cuidado es estadísticamente significativa, ¿es también clínicamente significativa?

2. Si la diferencia en la calidad del cuidado no es estadísticamente significativa, ¿fue el estudio lo suficientemente grande para detectar diferencias clínicamente significativas en la calidad del cuidado, si ellas han ocurrido?

La aplicación de estas guías debe ayudarle a usted, tanto a la valoración de los artículos como a sus decisiones sobre qué procesos deben ser incorporados en sus propios exámenes de actuación.

Guías para valorar un análisis económico del cuidado clínico y otros cuidados sanitarios

Al diagnosticar y tratar los pacientes individuales, nosotros ordenamos las mejores pruebas y tratamiento, no los más baratos. En realidad, nosotros argumentaríamos que los clínicos deben ignorar todos los asuntos econó- micos, salvo los gastos perdidos por el paciente, cuando tomamos decisiones sobre qué tecnología diagnóstica emplear, o qué régimen terapéutico prescribir; ¡el bienestar del paciente es lo primero, y que no se hable del costo!

Sin embargo, en aquellas otras ocasiones cuando nosotros estamos actuando como miembros del staff de un hospital, o como consejeros de una agencia de salud o un gobierno, nosotros nos enfrentaremos regularmente


con decisiones económicas sobre qué programas lanzar o ampliar y cuáles abandonar. Además, nuestra necesidad de convertirnos por lo menos en un poquito sofisticados en la valoración de los análisis económicos, es subrayado bastante enérgicamente cuando nosotros sabemos que el coste real de ampliar nuestra unidad de cuidados coronarios del hospital significa una reducción de nuestro programa de cuidado paliativo para los enfermos de cáncer. Cada vez más persuadidos de que el suministro de doctores, enfermeras, otros profesionales, hospitales y otras instalaciones, y la tecnología, no pueden satisfacer las carencias e incluso las necesidades de todos nuestros pacientes, aquellos que planifican, suministran o pagan por estos servicios sanitarios deben hacerse la siguiente pregunta: ¿cómo podemos situar nuestros limitados recursos donde hará el mayor bien? Debido a que tal asunto implica tanto costos como consecuencias, y dado que ello implica una elección entre cursos alternativos de acción, se dice que ello constituye un análisis económico. En tal análisis comparativo, el dinero es generalmente (pero, como veremos, no siempre), la unidad de medida, y el costo real de cualquier programa de sanidad es la suma de los efectos o los beneficios resultantes por la asignación de recursos a este programa más bien que a otro.

Las estrategias para evaluar las afirmaciones económicas, serán descritas dentro del contexto de las ocho guías para el lector de tales informes *. Antes de presentar estas guías, sin embargo, debe subrayarse que en las evaluaciones económicas (como en la evaluación de la calidad del cuidado), la eficacia de la maniobra que es «optimizada», debe ser establecida de antemano; las estrategias de la evaluación económica asumen eficacia en el comienzo.

Las ocho guías para los lectores de los informes de eficacia, aparecen en la tabla 12.12 y pueden ser planteadas como preguntas.

¿FUE PLANTEADA APROPIADAMENTE LA CUESTIÓN ECONÓMICA?

Considere la pregunta, «¿cuánto nos cuesta a nosotros poner en funcionamiento el programa de inmunización de esta ciudad?». Aunque esto puede parecer una cuestión de eficacia, le faltan dos elementos esenciales en un análisis económico. Primero, falla en especificar las elecciones alternativas (¿cuánto cuesta, comparado con otros modos, cómo podíamos emplear estos

* Nosotros reconocemos nuestra deuda a Greg Stoddart, Mike Drummond y George Torrance, colegas en McMaster, por ensañarnos sobre ellos.


Tabla 12.12. Guías para valorar un análisis económico del cuidado clínico y otros cuidados sanitarios.

1. ¿Fue planteada apropiadamente la cuestión económica? 2. ¿Fueron descritos adecuadamente los programas alternativos? 3. ¿Han sido validadas las eficacias de los programas? 4. ¿Fueron identificados todos los costos y efectos importantes y pertinentes? 5. ¿Fueron seleccionadas medidas creíbles para estos costos y efectos? 6. ¿Fue llevado a cabo un análisis apropiado? 7. ¿Fueron ajustadas apropiadamente en el tiempo las comparaciones entre los

programas? 8. ¿Fue identificada la presencia y magnitud del sesgo?

recursos?). Segundo, falla en especificar el punto de vista desde el cual tienen que ser considerados los costos y beneficios. ¿Está relacionado con las «pérdidas» de los gastos del paciente; los costos de la renta, el staff y los suministros a los clínicos; la línea presupuestaria del Ministerio de Sanidad; o es el punto de vista de la sociedad: «todos los costos y beneficios a quien quiera que los acumule»?

Ahora considere las siguientes preguntas: ¿Debe suministrar nuestro condado las inmunizaciones gratis a través del Ministerio de Sanidad Pública, o debe ser suministrado a base de honorarios por servicio a través del sector privado? ¿Sería más barato y mejor para nuestro hospital tratar las venas varicosas por inyección ambulatoria, más bien que por desprendi- mientos ingresados en el hospital? ¿Debe «automatizar» nuestra provincia el «screening» de cáncer de mama en las mujeres de más de cincuenta años, en oposición al sistema presente de «a la buena de Dios?»

Las tres cuestiones últimas presentan elecciones específicas e identifican el punto de vista de costos y efectos; así pues, ellas son cuestiones económi- cas planteadas apropiadamente sobre la eficacia de los servicios clínicos y otros servicios sanitarios.

¿FUERON DESCRITOS ADECUADAMENTE LOS PROGRAMAS ALTERNATIVOS?

Los lectores de análisis económico deben ser capaces de reproducir los programas preferidos en su propio ambiente. Por consiguiente, los informes deben describir tanto los costos (quién hace qué a quién, dónde, y cuan a menudo) como los efectos (con qué resultados sanitarios) del programa que se está comparando.


¿HAN SIDO VALIDADAS LAS EFICACIAS DE LOS PROGRAMAS?

Existen modos eficaces de suministrar servicios para extracción de sangre, pero estos deben ser aplicados a los donantes de sangre, no a los pacientes con hemorragia gastrointestinal. Como se ha destacado anteriormente, la eficacia es asumida más bien que establecida en los estudios de eficacia, y nosotros debemos insistir aquí, como en todos los sitios, sobre la sólida evidencia de los ensayos randomizados.

¿FUERON IDENTIFICADOS TODOS LOS COSTOS Y EFECTOS IMPORTANTES Y PERTINENTES?

Los lectores deben satisfacerse a sí mismos de que han sido incluidos todos los factores pertinentes a la cuestión planteada y que contribuyen significativamente al costo o efecto del programa en examen.

¿FUERON SELECCIONADAS MEDIDAS CREÍBLES PARA ESTOS COSTOS Y EFECTOS?

La mayoría de los costos pueden ser traducidos en unidades de moneda local sobre la base de sus «precios» en el ambiente local, y los lectores deben satisfacerse a sí mismos de que estos precios son apropiados.

Los efectos tienden a ser medidos por uno de tres modos: Primero, pueden ser medidos en una unidad común de salud (vidas o años de vida salvados, niveles de función, proporción de hipertensos con respecto a presión arterial diana, etc.); como descubriremos pronto, tales medidas se prestan a análisis de «costo-eficacia». Segundo, los efectos pueden ser medidos en varias unidades de salud diferentes y entonces convertidas en una unidad ordinaria de moneda. Aunque este método presenta mayores dificultades conceptuales (¿cuál es el valor en dinero de una vida; cuánto vale la buena función física en comparación con la buena función emocional?), es de uso común en la forma de análisis «costo-beneficio». El tercer método de medir los efectos se dirige no a los resultados en sí mismo, sino al valor social relativo (o «utilidad»), de estos resultados comparados a aquellos logrados mediante otros programas. Una ventaja de este tercer planteamiento consiste en que puede incorporar las «utilidades» de los consumidores actuales de servicios sanitarios, más bien que los suministra- dores (32), y puede ser incorporado en los análisis de «costo-utilidad».


Tabla 12.13. Un análisis de minimización del costo de inyección ambulatoria, versus, desprendimiento hospitalizado.

¿FUE LLEVADO A CABO UN ANÁLISIS APROPIADO?

El análisis debe ser apropiado a la naturaleza de los efectos producidos por los programas alternativos. Si los efectos son iguales, ellos pueden ser ignorados y una simple comparación de los costos identificará los programas preferidos; esto es llamado generalmente análisis de minimización del costo y está ilustrado en la tabla 12.13, para el ejemplo de las venas varicosas. Estos datos surgieron de un ensayo randomizado de inyección, versus, desprendimiento, y el autor concluyó que los resultados (efectos) de los procedimientos alternativos fueron los mismos (25). Los costos de hospital son tan diferentes, que incluso si uno hospitaliza los fallos de la inyección, ésta, en el paciente ambulatorio, sería todavía el procedimiento de elección.

El ensayo determinó también el número de «días de incapacidad» requeridos para el tratamiento y la convalecencia en los programas alternativos, y observó que estos fueron una media de 6,4 días para aquellos tratados por la inyección en el ambulatorio, y 31,3 días para los tratados por desprendimiento, ingresado en el hospital. Aquí los efectos son desiguales, pero están medidos en la unidad de salud común (día de incapacidad); el análisis de eficacia aquí es por consiguiente costo-eficacia. Debido a que en este ejemplo, tanto los costos como los días de incapacidad favorecen la inyección del paciente ambulatorio, la conclusión es obvia. ¿Pero, qué ocurre si la inyección conduce a una incapacidad más duradera que el desprendimiento? Es aquí cuando el análisis de costo-eficacia es útil, porque puede decirnos cuánto más tendremos que pagar (sustituyendo el procedimiento más caro), con el fin de evitar un día de incapacidad adicional.


Tabla 12.14. Los costos y efectos del «screening» de cáncer de mama, versus, la práctica ordinaria.

Los efectos de los programas alternativos pueden ser desiguales, y medidos por más de un tipo de unidad de salud. Por ejemplo, el ensayo aleatorio del examen clínico más mamografía, para detectar y tratar el cáncer de mama en sus estados precoces, ha mostrado que una de cada tres mujeres mayores pueden ser salvadas de una muerte prematura mediante el proceso (34). Sin embargo, tanto ella como sus dos compañeras que no son salvadas mediante la detección precoz, tienen una reducción en sus «años buenos» por el simple acto de esta detección precoz y «etiquetado». Cuando tenemos presente también el gran gasto de lanzar y desarrollar tal programa, podemos desarrollar el análisis de eficacia que mostramos en la tabla 12.14.

¿Cómo vamos a identificar nosotros el programa preferido, cuando los efectos de las alternativas son múltiples y conflictivos? Pueden usarse dos planteamientos: Primero, ambos grupos de efectos pueden ser convertidos (¡más fácil dicho que hecho!), en unidades monetarias y combinados; la evaluación de la eficacia se convierte con ello en el análisis costo-beneficio. Alternativamente, la unidad común para los efectos, puede ser el valor o «utilidad» de estos resultados para las mujeres que los experimentarían; la valoración de eficacia se convierte entonces en análisis costo-utilidad.

¿FUERON AJUSTADAS APROPIADAMENTE EN EL TIEMPO LAS COMPARACIONES ENTRE LOS PROGRAMAS?

El lector perspicaz ha reconocido ya que los dos tipos de efectos del programa de «screening» de cáncer de mama (años buenos perdidos y años de vida ganados), suman un efecto neto completamente distinto en los diferentes momentos, después de que el programa comienza; antes, los «años buenos perdidos» predominarán y solamente más tarde se acumula- rán los grandes números de mujeres que fueron salvadas de muerte prema-


tura por cáncer y, por consiguiente, inclinaron la balanza en favor de los «años de vida ganados». De modo parecido, una vez que el costo inicial de establecer el programa de «screening» ha sido satisfecho, se convertirá en más barato de operar. Finalmente, más vale pájaro en mano este año, que ciento volando más adelante; la importancia de los costos y los efectos disminuye con la distancia en el tiempo, así como en el espacio, y esto se debe tener en cuenta en el análisis de la eficacia. La estrategia para hacer eso se llama descuento, y es análogo a estar dispuesto a pagar el interés mañana por el préstamo de hoy.

¿FUE IDENTIFICADA LA PRESENCIA Y MAGNITUD DEL SESGO?

Está claro que estos análisis de la eficacia reclaman afirmaciones exactas (o «estimación de puntos») sobre costos y efectos. Pero, ¿qué ocurre si estas estimaciones de puntos están equivocadas? ¿Qué ocurre si un año de vida sana vale 40 onzas de oro, más bien que 36? ¿Qué ocurre si la utilidad de salud del estado de postmastectomía fue 10 por 100 mayor? ¿Qué ocurre si nosotros hemos subestimado el costo de un programa en un quinto?

La evaluación completa de la eficacia habrá sido comprobada para los posibles efectos de estos sesgos, conectándola en el análisis económico para ver si ello afectaría materialmente sus conclusiones. Estos cálculos adicionales llamados «análisis de sensibilidad», pueden suministrar seguridad sobre la fuerza de las conclusiones obtenidas de la evaluación. Ellos pueden también subrayar, sin embargo, el aforismo de que los análisis de eficacia son solamente tan buenos, como sean los datos con los que ellos operan. Esta es una buena nota con la cual terminar esta sección.

Los resultados de aplicar estas guías

El planteamiento para valorar las revistas clínicas y otra información descrita en este capítulo, está diseñado para el clínico ocupado, que está luchando para mantenerse al día en los avances importantes del diagnósti- co clínico, en las nuevas intuiciones del curso clínico y el pronóstico de la enfermedad humana, en las novedades en nuestra comprensión de la etiolo- gía de la enfermedad, en las mejoras significativas clínicamente en terapéu- tica y en el conocimiento útil, nuevo, sobre la necesidad y el uso de calidad y costo-eficacia del cuidado clínico y otro cuidado sanitario. Los clínicos se enfrentan con una tarea imponente; atrasados ya en nuestra lectura clínica, se nos pide que absorbamos el contenido de más y más revistas cada año.


Asumiendo que nosotros no vamos a tener nunca más tiempo para leer del que ahora tenemos, y reconociendo que se requiere la valoración clínica de la literatura clínica, si vamos a hacer más bien que daño a nuestros pacientes, han sido reunidas y descritas un conjunto de guías de sentido común para valorar los artículos clínicos. Uno de los resultados más importantes de su aplicación es el rechazo precoz de muchos, en realidad de la mayoría de los artículos clínicos cuando nosotros leemos mediante el modo de la ojeada o vigilancia. Sin duda, en el proceso de su aplicación, algunas publicaciones de mérito serán desechadas. No obstante, nosotros creemos que el subgrupo de artículos clínicos que sobreviven a la aplica- ción de estas guías será lo más válido, lo más relevante y lo más aplicable a nuestra práctica clínica; así, ellos merecerán la atención creciente que nosotros, en nuestro tiempo de lectura menos atareado, podamos prestarle a los mismos.

¿Ahorran tiempo realmente estos conjuntos de guías, y si es así, cuánto? Aunque existen bastantes testimonios sobre su uso, veamos algunos datos reales. Como usted recordará, los primeros cuatro conjuntos de guías de los lectores empiezan con una guía de examen que puede ser usada para rechazar un artículo al comienzo: para el diagnóstico «¿existía una compa- ración ciega independiente con un patrón oro de diagnóstico?»; para el curso clínico y el pronóstico, «¿fue reunida una cohorte de comienzo?», para la etiología, «¿fueron sólidos los métodos básicos usados para estudiar la causalidad?» y para terapia, «¿fue realmente aleatoria la asignación de los pacientes a los tratamientos?».

Uno de nosotros fue a una biblioteca de hospital en el otoño de 1980, y aplicó estas guías de «screening» a los números de un mes, de cinco revistas médicas generales: el British Medical Journal (cuatro números), el Canadian Medical Association Journal (dos números) el Journal of the American Medi- cal Association (cuatro números) el Lancet (cuatro números) y el New England Journal of Medicine (cuatro números). Cuando fueron aplicadas estas guías de «screening» a los artículos originales de cada una de estas revistas, dando a los autores el beneficio de la duda, cuando no estaba claro si había sido satisfecha una guía, se originaron los datos de la tabla 12.15.

Claro, estos son exactamente dieciocho números de estas revistas y como hemos señalado anteriormente, existen bastantes otras razones para leer las revistas clínicas. No obstante, la aplicación de precisamente las primeras guías de cada área condujo al rechazo de más de la mitad de los 69 artículos originales de los números de un mes de estas revistas médicas generales. Además, cuando se hizo esta revisión, por el método de la ojeada y vigilancia de los 18 números, llevó menos de una hora, incluyendo el tiempo empleado en rellenar la tabla 12.15; los artículos que merecían la pena ser conservados podían haber sido arrancados y clasificados para su

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propia biblioteca en este mismo marco de tiempo. Así pues, las guías ahorran tiempo.

¿Qué proporción de artículos satisfacerán los requisitos tanto de prueba científica como de aplicabilidad clínica descritas en este capítulo? Como usted puede ver en la tabla 12.15, no mucho, aunque hay evidencia de que las cosas van mejorando*. Después de todo, hay sólo un puñado de maneras de hacer un estudio apropiadamente, pero mil modos de hacerlo mal.

Además, incluso si un estudio satisface todos estos requisitos, no resol- verá una cuestión clínica para siempre. Como máximo, contribuirá en una pequeña parte, a veces solamente en un aumento temporal de nuestra capacidad para aliviar el sufrimiento y promover la salud. Por otra parte, los resultados y las conclusiones de incluso los estudios más bien realizados, pueden provocar controversia intensa y continua.

Las razones de este lento proceso y estas disputas son varias. Primero, está la posibilidad de que a pesar de un diseño y análisis impecables, los resultados del estudio estén absolutamente equivocados; esto, por supuesto, es la inevitable (aunque rara) consecuencia de probar su significación esta- dística. En ciertas ocasiones los resultados serán debidos a la suerte, solamente. Segundo, la comprensión contemporánea de la estructura, y fun- ción humanas, y de los mecanismos de la enfermedad que conducen a los investigadores clínicos a agrupar a ciertos tipos de pacientes o respuestas, juntos, pueden demostrarse subsiguientemente que ha sido un error, negando con ello los resultados o interpretaciones del estudio original. Tercero, por supuesto, un estudio ocasional puede producir un jugar a cara o cruz, con lo que ninguno de los dos enfoques al diagnóstico o al tratamiento posee ninguna ventaja clara sobre el otro. La ausencia de una base científi- ca para una preferencia entre las dos maniobras, no es obstáculo para debatir sus méritos relativos.

Cuarto, un estudio puede ser mal entendido o mal interpretado por aquellos que lo leen, tal como cuando un ensayo aclaratorio diseñado para contestar la pregunta «¿puede el tratamiento x actuar en circunstancias óptimas (por ejemplo, pacientes cumplidores, esquemas de establecimiento de dosis elaborado, y un conjunto restringido de resultados clínicos)?», es criticado por su incapacidad de contestar la pregunta del tratamiento, «¿hace el tratamiento x, más bien que daño, en circunstancias clínicas usuales (por ejemplo, todos los interesados, procedimientos usuales de establecer las dosis y la gama de resultados de morbilidad y mortalidad)?» (31).

* Aunque los estudios de cohortes parecen estar cediendo, frente a los estudios transversa- les menos poderosos, en las revistas médicas generales, los ensayos randomízados de terapia están en auge (11).


Quinto, la controversia puede surgir incluso sobre la interpretación de un estudio válido cuando debe hacerse un acuerdo entre los diferentes tipos de acontecimientos que él comunica. Por ejemplo, los estudios de enfoques alternativos para manejar a los pacientes con síntomas de apendicitis han mostrado que podemos minimizar las muertes por esta causa, mediante una norma amplia de operar a todos estos pacientes, incluso a aquellos con síntomas leves (23). Por otra parte, si nosotros quisiéramos minimizar la cirugía innecesaria, los costos hospitalarios, o la convalescencia, uno adop- taría una norma más conservadora y reservaría la cirugía para los pacientes con síntomas graves. En este caso, no hay una, sino dos «respuestas mejores» que contrastan agudamente, para la pregunta clínica planteada, y la controversia se convierte en inevitable.

Sexto, los resultados e interpretaciones del estudio, incluso de aquellos que satisfacen los requisitos establecidos en este capítulo, pueden encontrar resistencia considerable cuando ellos desacreditan el único enfoque clínico del que disponemos actualmente para tratar una situación clínica; como clí- nicos nos podemos sentir forzados todavía a hacer algo, incluso si ello no produce beneficio demostrable, más bien que nada. Finalmente, los resultados del estudio pueden ser rechazados independientemente de su mérito, si éstos amenazan nuestro prestigio o medios de vida.

Aunque ellos han sido presentados para su uso en el enfoque de vigilancia, estas guías de los lectores tienen también otros usos. Por ejemplo, en el planteamiento exhaustivo, ellos pueden ayudar en una revisión de la literatura, enfocando la búsqueda y ayudando en la identificación de la mayoría de los artículos más potencialmente útiles. Además, en las discusiones para resolver el problema, junto a la cama del enfermo o durante las rondas de enseñanza, éstas pueden ser aplicadas a las afirmaciones sobre el diagnósti- co, el pronóstico, la etiología y la terapia para probar su validez y para identificar sus defectos. Así pues, estas guías pueden ser usadas para organizar y presentar evidencia sobre el diagnóstico, el pronóstico y la terapia a los estudiantes y colegas. De esta manera, ellas pueden ayudarnos a ense- ñar, así como a aprender.

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Creación y uso de su propia biblioteca

Usted ya creó su propia biblioteca en el momento en que comenzó en la facultad de medicina, aunque usted probablemente no pensó mucho en ello entonces (¡aparte de lo caros que eran los libros!). Debido a que su propia biblioteca está abierta las veinticuatro horas del día, ni tiene multas por robo o retrasos en la devolución de los libros, ni reglas que prohíben soltar carcajadas y, lo más importante, puede ser organizada para adecuarse a su estilo personal de aprender, sus intereses y sus preferencias, tiene el potencial de convertirse en su medio más valioso de mantenerse al día.

Dado que las prácticas, preferencias y estilos individuales difieren, no hay un modo «correcto» único de establecer y manejar una biblioteca. Existen unos cuantos modos «erróneos» sin embargo, (¡nosotros lo sabemos, porque los hemos ensayado!), y este capítulo le ayudará a usted a evitarlos mientras que establece y maneja la suya. Para escribir este capítu- lo, nos hemos servido de nuestras propias experiencias, la de los colegas * y el consejo encontrado en un cierto número de artículos (1, 11, 14).

Usted tiene que contestar (y repreguntarse periódicamente), dos preguntas básicas, relativas a su propia biblioteca.

1. ¿Qué debo poner (y conservar) en mi biblioteca? 2. ¿Cómo (demonios), lo obtengo de nuevo cuando lo necesito?

Un modo de comenzar a contestar estas preguntas consiste en conocer cómo sus colegas han luchado con ellas. Vaya y vea las bibliotecas personales que han desarrollado los amigos con intereses similares (¡y recursos!).

* Vic Neufeld, quien actualmente dirige el programa de educación de Dr. Med. en Mac- Master, nos enseñó el máximo. Este capítulo también se ha beneficiado de lo que nosotros hemos aprendido de nuestros colegas bibliotecarios de la Universidad McMaster, especialmente Joanne Marshall y Ann McKibben.

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Descubra cómo funcionan y especialmente sus puntos débiles y fuertes. Una breve visita ahora puede ahorrarle a usted tiempo y todo tipo de esfuerzo posteriormente.

¿Qué debo poner (y conservar) en mi biblioteca?

¿Libros y revistas? Por supuesto, y nosotros volveremos de nuevo a esto. Pero cuando usted considere por qué está usando una biblioteca personal, todo tipo de otros materiales se convierten en apropiados. Si usted lo está haciendo para mantenerse al día con el conocimiento médico, que le ayuda- rá a resolver los problemas clínicos presentados por sus pacientes, existen grupos de adiciones útiles a su biblioteca, además de los libros y las revistas.

1. Lo más importante, por supuesto, serían sus propios exámenes de la actuación.

2. Hasta que se pasan de fecha, incluso sus apuntes de la facultad de medicina pueden ser útiles, especialmente si ellos incluyen «modelos» de conceptos básicos a los cuales usted puede agregar nuevos hechos.

3. Los resúmenes clínicos de los pacientes individuales, o sus radiografías, electrocardiogramas y otros datos paraclínicos pueden ayudarle a usted a recordar elementos importantes del diagnóstico y el tratamiento.

4. Folletos u otras notas de sus visitas al hospital local, las conferencias clinicopatológicas o comités de auditoría.

5. Boletines o notificaciones de sus laboratorios clínicos locales, sociedad médica, organizaciones sanitarias voluntarias, departamento de salud, o representantes farmacéuticos (siempre que contengan evidencias más bien que mera retórica).

6. Folletos y notas de cursos de educación continuada, convenciones médicas y otras reuniones. Siempre que usted realice una «apreciación crítica» de cada ítem antes

de que usted lo añada a su biblioteca, ésta será compacta y rica, aumentando con ello la eficacia con la que usted puede usarla. (Volveremos a este punto más adelante).

¿Qué ocurre con los libros de texto? ¿No deben constituir ellos la columna vertebral de cualquier buena biblioteca personal? La tecnología diagnóstica está progresando rápidamente y nuevas terapias que realmente actúan son comunicadas mensualmente. Contra este fondo de cambio rápi- do y significativo, los libros de texto médicos corren el riesgo de convertirse en fósiles caros; incluso cuando son flamantes, reflejan el pensamiento del año anterior. Por otra parte, éstos, aunque no son útiles por sus recomendaciones sobre el diagnóstico de laboratorio o el tratamiento, pueden ser aún

CREACIÓN Y USO DE SU PROPIA BIBLIOTECA 425

bastante útiles por sus descripciones de los síntomas y signos clínicos que lo ayudan a usted a dar forma y a probar hipótesis diagnósticas, y por sus resúmenes sobre el curso clínico y el pronóstico del trastorno objetivo cuando no es tratado. Desgraciadamente, su utilidad en la formación de las hipótesis está generalmente frustrada por el hecho de que la mayoría de los libros de texto están organizados por enfermedades (diagnósticos establecidos), más bien que presentando dolencias, como señalábamos en el capítulo 1.

El Scientific American Medicine (13) puede ser un precursor de textos médicos futuros. Es de hojas sueltas y está en revisión continua. Cada mes los suscriptores reciben un índice de sustitución y varias secciones revisadas, permitiendo tanto una breve revisión de los recientes avances, como una rápida puesta al día de las innovaciones diagnósticas y terapéuticas (por ejemplo, una nueva vacuna de hepatitis fue aprobada por el Food and Drug Administration de los EE.UU. en noviembre de 1981; sus indicaciones y dosis aparecieron en la revisión del texto de diciembre de 1981.

Si usted es como nosotros, los contenidos principales de su biblioteca serán revistas, ¿Qué revistas? las que usted encuentra más útiles en su práctica.

Usted debe empezar leyendo una «buena» revista médica general por el procedimiento del «vistazo», tan pronto como usted entra en la facultad de medicina. Por «buena» nosotros queremos decir una que enjuicia sus ar- tículos antes de que sean publicados y que publica evidencias (eso le permiti- rá a usted aplicar las guías del capítulo anterior), más bien que simplemente inferencias y consejo autoritario*. Muchas revistas clínicas tienen precios especiales de suscripción para los estudiantes y las cuotas de suscripción ulterior a menudo son parte de sus pagos a la asociación profesional. Ejemplos son las revistas de las asociaciones médicas americanas, canadienses, o británicas, el Lancet (aunque la mayor parte de su enjuiciamiento es hecho por sus editores, ellas son de primer orden), y el New England Journal of Medicine (los artículos en esta última revista a menudo son arcanos, pero es posible que sea la revista norteamericana más frecuentemente citada por los clínicos universitarios).

Para el momento en que está usted ejerciendo, probablemente habrá añadido otras revistas de las áreas de su interés o capacitación especial. Las revistas se acumulan rápidamente y como las perchas, parecen reproducirse cuando usted no las está mirando. A menos que desarrolle un sistema eficaz para identificar y rescatar los artículos que usted quiere de ellas, usted desaparecerá rápidamente debajo de una marea de revistas ilegibles sin leer.

* Por «mala» nosotros queremos decir las revistas del «cómo hacer», que publican solamente consejos, sin apoyo, sobre qué pruebas usar y qué prescripciones recetar.


¿Cómo (demonios) obtengo yo los materiales útiles de mi biblioteca cuando los necesito?

La clave del éxito de una biblioteca personal es un sistema para hacer un índice de su contenido (de modo que usted pueda identificar lo que quiere) y archivarlo (de modo que pueda encontrar lo que ha indentificado que quería). Idealmente la clasificación y el archivo están combinados en un sistema único que tiene cuatro propiedades (12): 1. Sencillez. Usted debe ser capaz de clasificar un nuevo artículo o

folleto rápidamente, con un mínimo de trabajo burocrático, incluso cuando está lejos de su biblioteca; igualmente importante, usted debe ser capaz de encontrarlo de nuevo rápidamente con un mínimo de sudor.

2. Adaptabilidad. Usted debe ser capaz de abrir una nueva sección de su biblioteca cuando sus intereses (por ejemplo, terapia de familia), o progreso médico (por ejemplo, agentes de las vías del calcio en la angina), lo disponen.

3. Expansibilidad. Usted debe ser capaz de aumentar el espacio de un área sin estorbar otras áreas.

4. Eliminación. Usted debe ser capaz de tirar el material que ya no es útil. Un sistema con las cuatro propiedades, que además es barato, puede ser

establecido de los siguientes modos. Primero, consiga un puñado de carpetas con lengüetas en la parte

superior, una caja de cartón para colocarlas en vertical y un lápiz blando (¡con goma de borrar!). Segundo, reúna todas las notas folletos, artículos y todo lo demás que comprenda su biblioteca actual (nosotros llegaremos a los libros posteriormente).

Tercero, sepárelos en el suelo en los montones que le parezcan más apropiados, preguntándose a sí mismo para cada material ¿bajo qué título esperaría yo encontrar este material?, y ¿tiene este material ya un grupo, o necesito hacer uno nuevo?

Sus títulos de materias deben reflejar su propósito al ir a su biblioteca, cuando usted está intentando resolver un problame clínico. ¿Cómo piensa usted acerca de tales problemas? ¿Piensa sobre ellos como síntomas o signos (fiebre, ataxia, etc.), o trastornos objetivos específicos (otitis media, neumonía, etc.), como sistemas orgánicos (respiratorios, urinario, etc.), como sitios anatómicos (corazón, bazo, etc.), como conceptos psicosociales (duelo, desempleo, etc.) o conceptos fisiológicos (transporte de membranas, retroalimentación negativa, etc.), como especialidades médicas (reumatolo-


gía psicogeriatría, etc.) o (más probablemente), como alguna combinación de ellos? Use el planteamiento o planteamientos que mejor se acomoden al modo como usted querría usar su biblioteca.

No se sorprenda ni se desanime cuando usted hace varios falsos comienzos y tiene que empezar de nuevo; si todos fuéramos excelentes en taxonomía, cada uno de nosotros tendría un helecho con nuestro nombre. Si usted encuentra esta tarea demasiado difícil, puede tomar prestado títulos de la tabla de materias o del índice de un texto favorito, de los índices anuales de una revista favorita, de los términos MeSH (Medical Subject Headings) publicados por la U. S. National Library of Medicine (¿recuerda esto del capítulo 11?), de la International Clasification of Health Problems in Primary Care (ICHPPC-2), y otros.

Algunos de estos títulos de materias prestados, se acomodan muy bien con otros elementos de «estar al día». Por ejemplo, si usted piensa que hará un gran uso de una biblioteca biomédica en el futuro, usted puede dar una consideración especial a usar los términos MeSH (los cuales constituyen la base de la mayor parte de las buscas de literatura), para su biblioteca personal, también. De este modo, usted se puede beneficiar también de todo el trabajo que los inventores de los MeSH llevaron a cabo para evitar duplicaciones, para desarrollar subtítulos para cada área de materias que serán demasiado grandes para satisfacer un título, y así sucesivamente. Además, usted terminará aprendiendo los mismos títulos que usted usará para sus buscas de literatura, otro beneficio para la eficacia de su educación continuada.

Una línea argumental análoga hace al ICHPPC-2 un sistema muy útil para otras bibliotecas personales. Esto es debido a que en algunas consultas clínicas usan los ICHPPC-2 para conservar las historias clínicas y factu- rar a los pacientes. Así pues, usted puede diagnosticar un paciente e identificar dónde ir para educación continuada, con el mismo plumazo.

Nosotros le advertimos a usted que no haga su grupo inicial de títulos demasiado detallado; eso puede venir posteriormente. Su grupo1 inicial debe resultar en montones individuales que usted puede hojear en pocos segundos. Si usted termina en un rimero que es demasiado grueso para examinar- lo rápidamente, vea si puede ser subdividido en dos separados.

Por ejemplo, suponga que usted decide usar el índice de materias del Scientific American Medicine para sus títulos, y comienza en el primer ejemplo con una carpeta titulada ENDOCRINOLOGÍA. En ella puede colocar sus notas de conferencia sobre diabetes, enfermedad paratiroidea y el eje hipófisis-suprarrenal, más una gráfica elegante que representa un modelo de las cinco etapas de la síntesis de la hormona tiroidea. Si usted encuentra posteriormente que ha acumulado tantas notas y folletos, más varias separatas y notas de casos, que lleva varios minutos bucar en su


archivo de ENDOCRINOLOGÍA para encontrar el modelo de la síntesis de la hormona tiroidea, usted puede sencillamente subdividir el montón en varios. Esto puede hacerse usando títulos tales como SUPRARRENAL, PITUITARIA, DIABETES, GONADAS, PARATIROIDES, TIROIDES e HIPÓFISIS. ¿Qué ocurre con las materias que contienen información útil sobre más de una función endocrina, o que describen las interacciones de varias glándulas? Para captar y rescatar estos materiales señale sencillamente una carpeta (por ejemplo, ENDOCRINOLOGÍA, MISCELÁNEA) y almacénelos allí (nosotros discutiremos las materias que se acomodan a múltiples títulos, más adelante).

Cuarto, con su lápiz blando, escriba los títulos de los rimeros en las lengüetas de las carpetas, meta los montones en las carpetas y almacénelas (con las lengüetas arriba donde usted pueda verlas) en la caja de cartón, de nuevo en el orden que tenga más sentido.

¡Usted está listo y funcionando! Los materiales nuevos pueden ser puestos en las carpetas existentes o, si es necesario, se crean nuevos títulos y se incluyen nuevas carpetas. Cuando se tira de una carpeta y usted observa que se está haciendo demasiado gruesa para examinarla rápidamente, usted puede deshacerse del material pasado de fecha o subdividir su título y crear dos nuevas carpetas (esto es por lo que nosotros le sugerimos marcar los títulos con lápiz).

Con el uso, usted recordará los nombres de sus títulos (alternativamente usted puede llevar consigo una lista de los mismos), y entonces puede empezar a clasificar los materiales cuando quiera que se encuentre con ellos. Escribiendo el título pertinente en la parte superior del material, lo hace mucho más fácil para usted (o mejor todavía, un ayudante), para archivar en la carpeta apropiada. Del mismo modo, cuando usted retira un material de una carpeta para sacarla de su biblioteca, es útil etiquetarla con el título apropiado.

Si sus títulos se convierten en demasiado largos para ajustarse a las lengüetas de las carpetas, usted puede cambiar a sistema numérico. Si lo hace, asegúrese de que deja gran cantidad de números vacantes en su distribución inicial de títulos, de modo que usted puede incluir nuevos títulos más adelante, sin revolver su orden.

¿Qué ocurre si un material merece ser archivado con más de un título? Si usted es rico, puede fotocopiar el asunto completo y archivarlo en los dos sitios; el resto de nosotros lo archivará en la carpeta que tiene más sentido, e insertaremos una nota (o una fotocopia de solamente la primera página del artículo), en la segunda carpeta (diciéndonos dónde se encuentra el original), o sencillamente lo pondrá donde mejor acomode y estará dispuesto a buscarlo en las dos carpetas para cuando lo queramos.

Por supuesto, existe otra estrategia para resolver este problema de


índice cruzado, que también puede ser usado para resolver muchos otros dilemas del manejo de la información. ¡Usted se lo ha imaginado! El ordenador puede archivar un material dado de la biblioteca en varios títulos simultáneamente. Lo que es más, el mismo ordenador puede ser usado para citar a los pacientes, para historias clínicas de los pacientes, y como un terminal remoto de una base de datos bibliográficos masivos, como el Medline. Nosotros usamos tal sistema para archivar nuestras separatas por índice de materias y metodología y podemos testificar sobre la utilidad de esta estrategia y el tiempo que lleva establecerlo y mantenerlo (si usted es un principiante y hace esto por sí mismo, usted tendrá tiempo suficiente para hacer referencia cruzada de todas sus separatas, pero no para leer completamente ninguna de ellas). Los paquetes de software para llevar a cabo la mayoría de estas tareas son ahora ampliamente asequibles, pero usted debe insistir en ver cómo funciona realmente uno de estos, antes de invertir en él.

Ya debe ser obvio que el sistema propuesto aquí le pida a usted que arranque sobre una base selectiva los artículos de las revistas que merezcan la pena salvar, más que tener volúmenes enteros encuadernados. La encua- demación realmente es impresionante, y conserva los artículos que usted elimina cuando usted usa el sistema de arrancarlos de la revista. Por otra parte, los volúmenes encuadernados cuestan más, requieren una busca en dos etapas (a través del índice de cada volumen, y luego a través del volumen en sí), cada vez que usted busca un asunto, y se acumulan en una proporción alarmante. Usted puede llevar en su bolsillo cinco materiales de una carpeta; cinco asuntos de los volúmenes encuadernados, puede necesitar una carretilla.

No obstante, algunos clínicos odian arrancar en sus revistas (aparte de quitar los anuncios), y al principio de su carrera usted simplemente puede no tener idea de qué conservar. Por consiguiente, un planteamiento alternativo consiste en un sistema doble, en el cual usted hace ambas cosas, encuaderna sus revistas, y prepara y archiva tarjetas con notas sobre los artículos prometedores. A medida que su interés clínico comienza a enfocarse, usted puede cambiar a la estrategia de «arrancar» y, o bien conservar sus volúmenes encuadernados anteriores o donarlos a una biblioteca médi- ca necesitada.

A medida que aumentan sus suscripciones a revistas y que encuentra más y más materiales (o se los dan), que pueden hacer adiciones atractivas a su biblioteca, usted tendrá que decidir si (continuar) aplicar las «guías de lectores de valoración crítica» antes de que sea archivado un material. Por otra parte, restringiendo la admisión a solamente aquellos asuntos que pasan el examen, mantendrá a su biblioteca pequeña, pero de alta calidad. Por otra parte, la acumulación de artículos potencialmente útiles que


aguardan su apreciación crítica y archivado, puede convertirse en tan grande, que frustre el propósito de su biblioteca. Por esta razón, usted puede querer aplicar solamente la primera guía de los lectores para el área relevante (si es un artículo sobre diagnóstico: ¿hubo una comparación ciega, independiente, con un patrón oro de diagnóstico?; si es un artículo terapéu- tico: ¿fue la asignación de los pacientes a los tratamientos, realmente randomizada?; y así sucesivamente), admitiendo el material si pasa este examen inicial y completando su valoración crítica solamente cuando es posteriormente sacado de la carpeta para ayudarle a usted a resolver un problema clínico particular. Usted puede etiquetar la primera página de cada material de la biblioteca con un símbolo que le diría a usted en una ojeada si el asunto ha sido valorado totalmente o solamente examinado, y usted puede con ello evitar producir un estancado amontonamiento de materiales no archivados, y no valorados.

Finalmente, cada biblioteca necesita normas de préstamos y robos. Es muy halagüeño que a uno le pidan que preste materiales de la biblioteca a los colegas, estudiantes y otros amigos. Sin embargo, si ellos tienen uno de sus libros o carpetas, usted no los tiene. Peor aún, si ellos no devuelven nunca sus materiales, usted puede haber derrochado todo el esfuerzo y el dinero que empleó en hacerla y en clasificarla.

Después de repetidos desastres, nosotros hemos adoptado tres reglas que parecen funcionar: 1. Nunca preste carpetas o su contenido. Si alguien quiere mirar en una

de sus carpetas, haga que vengan a su biblioteca y que lo hagan allí. Si ellos encuentran un material útil, pueden anotar la cita y conseguirlas ellos mismos. Alternativamente, si ellos son más ricos que usted, pueden pagarle la fotocopia del material que usted haga para ellos (si son más pobres que usted, decida por su cuenta). El objetivo consiste en no permitir nunca que una carpeta o algo de su contenido se convierta en inaccesible para usted.

2. Haga conspicuos a los libros robados. Si usted presta sus libros, haga imposible ocultar su propiedad. Un modo de hacer esto consiste en imprimir su nombre con tinta brillante e indeleble sobre el borde de los cortes en las páginas en la parte superior, inferior y el lado libre del libro. Aunque esto disminuye el valor estético del libro, ello puede, por la misma razón, disminuir su valor para el presunto ladrón.

3. Haga amenazas públicas, grotescas. Nuestra tasa de devolución de libros prestados ha permanecido en el 100 por 100, desde que nosotros añadimos a nuestra norma de apuntar el nombre de a quién se ha prestado, la costumbre de anunciar en presencia de otros, que el presta- tario será mutilado si el libro no es devuelto en una fecha específica.


Bibliografía

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14

Cómo conseguir el máximo y entregar todo lo posible en la educación médica continuada

Aquí estamos, al final del libro. Mucho de lo que hemos dicho anteriormente ha documentado los huecos que existen entre lo que nosotros, colectivamente, sabemos sobre cómo evaluar y tratar la enfermedad humana, y lo que nosotros, individualmente hacemos con los pacientes con estas enfermedades. Este capítulo final describirá algunas estrategias para llenar estos huecos.

Si usted se ha interesado en los capítulos precedentes, ha demostrado ya que es un estudiante altamente motivado (¡y tolerante!), que está esforzán- dose para reducir estos vacíos. Pero para ilustrar «el apuro con los huecos», intente la siguiente autoevaluación*. (¡Prepárese, las preguntas son indudablemente impertinentes!)

1. Usted tiene una mujer de veintisiete años de edad, enferma con lupus eritematoso diseminado que pregunta sobre su futuro y especialmente sobre la consecuencia del embarazo. Mencione por lo menos cinco «apreciaciones críticas» que usted podía aplicar al mirar en la literatura médica respuestas a estas preguntas. (Si usted está realmente animado, siga y encuentre los mejores artículos disponibles sobre estos asuntos).

* Nuestras respuestas a las preguntas 1 a 3, empiezan en la pág. 458.

433


U OTRO: Si usted tuviera que dicotomizar los resultados de las pruebas en «positivo» o «negativo», y los pacientes positivos falsos y negativos falsos fueran igualmente dañados por haber sido diagnosticados erróneamente, ¿qué punto del corte sería el mejor para estos 263 pacientes?

3. Su hospital tiene su primer paciente ingresado con SIDA y el staff de la sala le pregunta a usted qué precauciones deberían tomar al tratar con él. Ellos quieren una declaración que puedan circular y mandar por correo, y usted tiene treinta minutos para presentarse con algo. Vaya a la biblioteca de su hospital y lleve a cabo realmente esta búsqueda.

4. Desde que usted empezó a leer este libro, ¿cuántas oportunidades ha tenido usted de aplicar sus principios en su práctica clínica? De aquellas, ¿en cuántas ocasiones aplicó usted realmente dichos principios?

Si usted está leyendo esto después de hacer los ejercicios anteriores, ¡enhorabuena! Si usted no ha hecho los ejercicios, es una prueba viva del hueco existente entre la teoría y la práctica. Al ahorrar la energía requerida para cruzar ese vacío, usted arriesga unirse a los que están «demasiado ocupados» para mantenerse al día.

Desgraciadamente, sin alguna forma de examen de la actuación, nosotros podemos ser incluso inconscientes de los huecos. Irónicamente, cuando surge la necesidad de la competencia o actuación que a nosotros nos falta, no somos nosotros sino nuestros pacientes los que sufren las consecuencias.

Por consiguiente, dedicamos este capítulo final a contestar la pregunta: «¿cómo puedo hacer para que mi propia educación continuada sea tan eficaz como sea posible (y evitar la senilidad clínica prematura)?». Entre el conocimiento, las actitudes y las pericias que son esenciales para la eficacia continuada como clínico, enfocaremos sobre tres pericias: pericias clínicas,

2. UNO: Calcule las proporciones de probabilidad de la tabla siguiente:

CÓMO CONSEGUIR EL MÁXIMO Y ENTREGAR TODO LO POSIBLE 435

pericias en la apreciación crítica de la evidencia clínica, y pericias del estudio autodirigido. Nosotros discutiremos, por consiguiente, la Educación Médica Continuada (EMC), tal como se aplica a cada una de estas pericias, añadiendo los principios educativos pertinentes a lo largo del camino*.

Pericias clínicas

Las pericias clínicas incluyen la compilación exacta y precisa de los datos clínicos (síntomas y signos), y paraclínicos (laboratorio y otras pruebas diagnósticas.

Nosotros hemos proporcionado varios ejemplos de pericias clínicas defectuosas en los capítulos anteriores, además de la evidencia de que estas pericias pueden ser mejoradas por capacitación supervisada, comparando sus hallazgos con los de sus colegas y mentores, y comparando sus hallazgos frente a pruebas más definitivas. Como le hemos mostrado a usted en el capítulo 10, los clínicos que siguen la pista de sus tasas de éxitos en las observaciones clínicas clave, tienen un sistema de examen de actuación y de retroalimentación, que es inestimable para refrescar sus pericias clínicas cuando estas son deficientes o se han oxidado. Sin embargo, la inercia evita en la mayoría de nosotros incluso, la adopción de un sistema de examen de la actuación y de retroalimentación, y menos aún responder a ello (¿ha intentado usted el sistema descrito en la tabla 10.1? Si usted no ha intentado todavía una tarjeta de puntuación de usted mismo, por qué no hace una fotocopia de la tabla 14.1, la mete en su bolsillo y la ensaya en sus próximos 10 pacientes.

Desgraciadamente, como ha sido demostrado en el cumplimiento del paciente, la retroalimentación no es suficiente para modificar la conducta (1). Con el fin de mejorar una pericia o mantenerla a un nivel óptimo, debe haber alguna recompensa para hacerlo. Después de todo, si la virtud fuera su propio premio, nosotros no hubiéramos necesitado escribir este libro. En vista de todo ello; ¿por qué no hace usted el mismo tipo de acuerdo (contrato de contingencia) con usted mismo, que ha tenido éxito para mejorar el cumplimiento del paciente (20) (figura 14.1)?

Entonces, si usted cumple esta tarea con éxito, ¡usted simplemente se da a sí mismo la recompensa acordada! Qué lástima, hay un castigo al aplicar esta táctica a sí mismo, ya que la alegría de ganar el premio es moderada por la tristeza de tener que pagar por él, esto es, es difícil recompensarse a

* Nuestra propia educación continuada sobre la educación continuada se ha beneficiado de los esfuerzos de varios colegas, especialmente Vic Neufeld (17) y Dave Davies, el último de los cuales preside el comité de EMC en la McMaster University.


Tabla 14.1. Tarjeta de puntuación de la perspicacia clínica.

* Puntuación de la exactitud predictiva.

Exactitud predictiva media = suma de las exactitudes predictivas/número de diagnósticos.

Figura 14.1.


uno mismo. Nosotros no sabemos de una solución probada con respecto a este problema, pero sugerimos que usted ensaye una táctica empleada por los psicólogos cuando ellos tratan con conductas muy difíciles, tales como comer con exceso, fumar, abusar del alcohol, y parecidos (¡después de todo, nosotros estamos hablando de malas costumbres!). Su enfoque consiste en hacer que los pacientes paguen una entrada de primera fila para el programa, y hacer que consigan su devolución, dependiendo del logro de los objetivos negociados. ¿Por qué no financiar su educación continuada en las pericias clínicas, poniendo suficiente dinero en un sitio seguro, para permitir que usted se compre algún artículo de lujo que ordinariamente no compra para sí mismo (una cámara con lente gran angular, un libro caro, un componente estereofónico, etc.), y recupera cantidades apropiadas de él, a medida que usted logra los fines que ha establecido de antemano? De este modo, usted puede convertir lo que puede ser una proposición cara en estos tiempos (las pericias defectuosas son una causa de pleitos por práctica errónea, y la EMC formal cuesta mucho), en una proposición en la que por lo menos ni gana ni pierde.

En este momento, no hay duda que usted se está preguntando sobre nuestra cordura (o, al menos, sobre nuestro pervertido sentido del humor). La verdad es que nosotros somos extremadamente serios sobre la dificultad que tienen los médicos para adquirir y mantener sus pericias clínicas. Y nosotros estamos convencidos, por los ensayos aleatorios de las estrategias para mejorar el cumplimiento, que estas intervenciones merecen ser aplicadas a nuestros propios pacientes. Lo que nosotros no sabemos es si los clínicos pueden aplicarse estas técnicas a sí mismos. Así pues, nosotros somos cautos al proponérselas a usted ahora. Si ellas actúan en usted, úselas por cierto (¡no se necesita ensayo clínico!); de otro modo, suspenda el procedimiento —puede ser un derroche de su tiempo.

Las alternativas, por supuesto, son o no hacer nada, u ocuparse en programas formales de capacitación en las pericias. Si usted es un estudiante de medicina, o un médico de hospital ya está en tal programa, pero puede necesitar trabajar duramente para estar satisfecho con el resultado de su esfuerzo. Las tácticas señaladas en el capítulo 2, deben ser útiles para esto.

Si usted ha completado su capacitación formal, las oportunidades de capacitación en las pericias clínicas formales son menores y más caras. Muchas actividades formales de EMC prestan poca atención, tanto a la aplicabilidad al clínico práctico, como a la observancia de los principios educativos básicos; por consiguiente, muchos programas de EMC simplemente cubren la fórmula. Así pues, se plantea la cuestión de cómo puede seleccionar uno un curso o programa de EMC que tenga un impacto positivo sobre la práctica de uno mismo y los pacientes, mediante una inversión razonable de tiempo, dinero y esfuerzo.


Comenzando con sentido común, algunas guías para esta selección son bastante obvias. Primero, usted debe concentrarse en los cursos que se enfocan sobre las pericias que son realmente importantes para su práctica clinica. Si usted es médico del servicio de urgencia o un miembro de un equipo de parada cardíaca, usted querrá seguramente aprovecharse de alguno de los programas de apoyo vital cardíaco avanzado (AVCA) (2). Sin embargo, si usted no tiene oportunidad de emplear tales pericias, usted debe afilar sus pericias básicas de apoyo y dejarlo así, incluso si es ofrecido gratis un excelente programa de AVCA en su vecindad y los médicos del servicio de urgencia de su hospital claman que todos deben poseer tales pericias. Esto es debido a que tales pericias se deterioran rápidamente si no son usadas (23) y usted estará en mejor posición buscando el aumento de las pericias «cotidianas».

La segunda guía de sentido común (que nosotros comprobaremos em- píricamente dentro de un momento), es que las pericias se aprenden mejor por una experiencia supervisada de «transmisión» completada con retroali- mentación y comparación con un «patrón oro» de actuación. Si usted no puede aprender a nadar leyendo un libro sobre natación, ¿por qué espera- ría usted aprender a hacer oftalmoscopia experta, asistiendo a una conferencia sobre el particular?

Más allá de estas dos pizcas de sentido común, existe realmente evidencia de ensayos controlados que le ayudarán a seleccionar un plan apropiado.

Uno de nosotros colaboró en un estudio (19), en el cual los médicos fueron suministrados con una lista de asuntos para su estudio en casa, y se les pidió que los categorizaran en términos de preferencia. Ellos fueron entonces asignados aleatoriamente, a recibir, o no recibir, los materiales de educación continuada relacionados con sus dos asuntos más preferidos, más dos de sus temas menos preferidos. Cuando fue examinada la actua- ción clínica real de estos médicos, se descubrió que ellos habían mejorado su actuación en las áreas de los asuntos en que estuvieron más interesados, ¡independientemente de si habían recibido o no materiales de educación médi- ca continuada!. Por otra parte, para los temas menos preferidos, solamente los médicos a los que se les asignó para recibir instrucción, mostraron mejorías en su actuación. Nosotros derivamos dos conclusiones de este estudio. Primero, usted puede mejorar probablemente, por sí mismo, aquellas pericias que usted está interesado clínicamente en perfeccionar. Segun- do, sin embargo, usted debe forzarse a sí mismo a prestar atención a los acontecimientos de EMC formales, para aquellos asuntos clínicos que a usted le gustan menos, pero que debe ser provechoso, para que haga su tarea apropiadamente.

Los ensayos que han valorado el impacto de la educación médica continuada sobre los resultados del paciente son muy escasos y a grandes


intervalos, pero son exactamente este tipo de estudios los que deben formar la base de nuestras recomendaciones sobre qué tipo de EMC merece su atención. Cuando nosotros y otros colegas revisamos 248 estudios de EMC, encontramos solamente 30 que evaluaron los resultados del paciente, y solamente tres de ellos fueron ensayos de control randomizado (6).

Aplicando las guías para leer las revistas clínicas que son resumidas en el capítulo 12, nosotros hemos observado que los estudios más bien funda- dos (11), tomaron 20 hospitales que no tenían «programas de quemados» formales. Estos hospitales fueron asignados aleatoriamente a recibir, o no recibir, un programa de EMC sobre quemaduras, y fueron comparados luego con respecto a los resultados subsiguientes de los pacientes quemados que se presentaron en sus servicios de urgencia. El programa de educación médica continuada fue polifacético, incluyendo seminarios, un manual de protocolos para tratamiento del paciente, exámenes de actua- ción, retroalimentación de casos individuales, y una línea «telefónica caliente» para consulta al experto.

Varios resultados fueron correlacionados con el proceso de cuidado, y dos de estos fueron influidos significativamente por las intervenciones experimentales: el cumplimiento de la terapia se elevó entre los pacientes dados de alta, y las complicaciones precoces bajaron entre los pacientes que fueron ingresados en el hospital. La «línea caliente» no se usó nunca, sin embargo, y no estaba claro cuáles de los otros elementos de este programa fueron importantes con respecto a los resultados beneficiosos que se observaron; los investigadores escogieron la retroalimentación rápida de las desviaciones del protocolo de los quemados, porque probablemente eran de valor especial. Ya que la retroalimentación y la supervisión son ingredientes clave para mejorar el cumplimiento del paciente, es lógico unir los programas de EMC que ofrecen este examen de actuación y retroalimenta- ción, en las áreas que son pertinentes a su práctica clínica.

Tales programas de educación médica continuada son actualmente escasos. Sin embargo, la ola del futuro puede estar señalada por el ensayo randomizado con control, de recordatorios de ordenador, comunicado por McDonald y sus colaboradores (14). Este ensayo computarizó las historias clínicas de los pacientes de la práctica médica general, añadió 410 reglas de manejo relativas a ordenar las pruebas diagnósticas y el manejo de las medicaciones, y envió recordatorios automáticos apropiados a los médicos del hospital y a las enfermeras que estaban atendiendo a la mitad de los pacientes. Esta maniobra resultó en un aumento significativo de las respuestas «apropiadas» de los clínicos (en términos de órdenes de prueba y cambios de tratamiento), a las situaciones clínicas detectadas y comunicadas por el ordenador. Sin embargo, la mayoría de estas respuestas estaban relacionadas con el tratamiento, no con las pericias clínicas, y los resulta-


dos de los pacientes no fueron valorados en este breve estudio, de modo que no sabemos si estos pacientes se beneficiaron realmente de los cambios producidos.

Ninguno de los otros 200 estudios restantes que nosotros revisamos, satisfacieron suficientemente las guías de los lectores para justificar confianza en sus conclusiones. Esto no es denigrar los considerables esfuerzos de sus investigadores; los costos y los retos de hacer estudios de EMC apropiados, son formidables, especialmente si son medidos los resultados de los pacientes, y las dificultades logísticas de realizar ensayos aleatorios de EMC son a menudo casi insuperables.

Resumiendo, para aumentar las pericias clínicas que usted está vivamente interesado en mejorar o mantener, preste atención a las estrategias señaladas en la primera parte del capítulo 2, y mantenga lengüetas de seguimiento mediante las tácticas de automonitorización descritas en el capítulo 10. Si usted no puede o no quiere hacer esto sin incentivos, cree su propio sistema de incentivos. Para aquellas pericias clínicas que usted necesita, pero que le faltan completamente o tiene, pero tiende a desaten- der, busque oportunidades educativas que suministren una experiencia de transmisión, supervisada, con retroalimentación rápida individualizada. Es- tas a menudo consisten en emplear algún tiempo viendo a los pacientes junto con un clínico experto reconocido, que puede mostrarle a usted cómo hacerlo y darle retroalimentación sobre si usted lo hace correctamente. Para mantener sus pericias, usted también debe organizar un examen periódico. Finalmente, en el futuro, usted debería estar alerta sobre los artículos que describen sistemas de información más sofisticados, que le harían menos penoso el trabajo meticuloso de oficina que es requerido para mantenerse a la altura de las circunstancias.

Destreza en la apreciación crítica

Mientras que nosotros hemos definido las pericias clínicas (algo minuciosa- mente), como la recopilación precisa y crítica de los datos clínicos y paraclí- nicos, nosotros definimos la apreciación crítica de la evidencia clínica como la aplicación de ciertas reglas de evidencia a los datos clínicos (síntomas y signos), paraclínicos (de laboratorio y otras pruebas diagnósticas), y publicados (que aconsejan maniobras de tratamiento específicas o que pretenden establecer la etiología o pronóstico de la enfermedad) con el fin de determinar su validez (proximidad a ,1a verdad) y aplicabilidad (utilidad en la práctica clínica de uno mismo). Así pues, para nuestros propósitos por lo menos, las pericias clínicas tienen que ver con la adquisición de los datos clínicos, mientras que la apreciación crítica tiene que ver con la inter- pretación de estos datos.


Figura 14.2. Estudio clínico.

Para comprender y mejorar nuestro dominio de las destrezas en la apreciación crítica, nosotros necesitaremos explorar las tres dimensiones que comprenden la experiencia del estudio clínico.

Estas tres dimensiones son, el problema clínico a ser resuelto, la evidencia clínica sobre la que se articula la solución, y las destrezas en la aprecia- ción crítica con las cuales nosotros valoramos los datos en cuanto a su validez y aplicabilidad.

EL PROBLEMA CLÍNICO A RESOLVER

Esta dimensión significa la motivación para el estudio y aparece en un eje vertical en la figura 14.2.

En su nivel más alto, un paciente real bajo el cuidado del estudiante sirve como motivación para el estudio y esto es reconocido como el estímu- lo más poderoso para un estudio eficaz y su conservación. Así pues, nosotros confiamos que la razón por la que usted está leyendo este libro es su convicción de que los pacientes específicos de usted, se beneficiarán si usted se convierte en adepto de la apreciación crítica. En el nivel más bajo, los profesores pueden proporcionar descripciones de pacientes reales o imagi- narios, en forma de presentación de casos, un guión impreso tal como el problema biomédico (PBM), o un paciente simulado. Así pues, nosotros hemos incorporado muchas de tales descripciones en este texto, y tanto el


PBM como los pacientes simulados son estímulos estándar en nuestra escuela médica. Si nosotros hemos descrito pacientes que usted encuentra a menudo, tanto mejor. Pero existen límites obvios al estímulo que cualquier libro puede suministrar, y no puede competir con el estímulo para aprender, suministrado por sus propios pacientes. Finalmente, en el fondo de esta dimensión puede no haber problema clínico en absoluto, solamente la advertencia (con o sin coacción), por parte del profesor de que lo que está siendo enseñado, es mejor que se aprenda. Nosotros hemos evitado, confiamos que con éxito, tales consejos en este libro, y confiamos que nadie que ha persistido hasta este punto, lo ha hecho así sencillamente debido a que algún profesor le halagó o amenazó sobre ello.

LA EVIDENCIA CLÍNICA A SER VALORADA

Esta dimensión significa la responsabilidad para averiguar los datos clíni- cos (signos y síntomas), los datos paraclínicos (de laboratorio y otras pruebas diagnósticas), y la evidencia publicada o que pretende establecer la etiología o el pronóstico de la enfermedad, requeridos para resolver el problema clínico y se muestra en el eje horizontal de la figura 14.2.

En su nivel de desarrollo más alto (en la extrema derecha), la evidencia clínica es averiguada por el estudiante usando las pericias clínicas o diversas tácticas para buscar la literatura biomédica. Si usted comenzó los ejercicios al comienzo de este capítulo, o ha aplicado alguna de las estrategias que hemos descrito en los capítulos 2 y 11 para obtener evidencia de sus pacientes o de su biblioteca local, usted estuvo actuando a este nivel. A un nivel más bajo, el profesor guía la busca de los datos clínicos y paraclí- nicos y la evidencia publicada, mostrándole al estudiante cómo hacerlo. De nuevo, mucho de este libro fue escrito a este nivel; tales son las limitaciones de los libros de texto. A su nivel más bajo, toda la evidencia clínica es suministrada por el profesor y el estudiante es pasivo en esta dimensión.

LA DESTREZA EN LA APRECIACIÓN CRÍTICA

Esta dimensión describe el grado de sofisticación e independencia con la cual el estudiante determina la validez de la evidencia y su aplicabilidad para resolver el problema clínico, y se muestra en un eje diagonal en la figura 14.2.

En su forma más altamente desarrollada (en la esquina «nordeste» de la figura 14.2), los estudiantes no son solamente capaces de apreciar crítica- mente la evidencia clínica que ellos han reunido, sino que también pueden incorporar conclusiones sobre la validez y la aplicabilidad de esta evidencia clínica en su valoración y manejo de los pacientes. Como en el caso de


Figura 14.3. El planteamiento del «conocimiento esencial» en su forma extrema.

aprender a jugar hockey, este nivel puede ser logrado solamente con prácti- ca y experiencia. Al nivel más bajo, los estudiantes recurren a sus intuiciones y «astucia natural» para evitar ser llevados erróneamente a evidencia clínica no válida o inaplicable; muchos de los ejemplos citados en este libro atestiguan la fragilidad de este enfoque.

Estas tres dimensiones, cada una de ellas con tres niveles de desarrollo, pueden ser reunidas ahora para producir las 27 situaciones de estudio distintas, representadas en la figura 14.2. Estas pueden ser usadas tanto para describir y comprender los acontecimientos de la educación médica continuada, como para identificar los modos de hacerlas más eficaces.

Acontecimientos de la educación médica continuada

EL ENFOQUE DEL «CONOCIMIENTO ESENCIAL» (o el planteamiento de «esto es lo que todos necesitan saber»).

En su forma extrema, esto corre el riesgo ilustrado en la figura 14.3 y es familiar para casi todo el mundo que ha estado en algún acontecimiento educativo de cualquier tipo en cualquier momento.

Si usted está sujeto (por otros o por usted mismo) a este enfoque, aprenderá el qué, no el cómo o el por qué. No existe apreciación crítica,


Figura 14.4. El planteamiento del «problema esencial».

solamente el dominio de los «hechos» actuales. El estudio es virtualmente unidimensional, dado que lo que hay que estudiar se decide por comités de curriculum o por libros de texto (más bien que provocado por los problemas clínicos con los que usted se enfrenta), y no se necesita prestar atención a los métodos mediante los cuales fue producido el cuerpo de los hechos. El éxito es medido por ordenador (por ejemplo, la mayor parte de los exáme- nes de licenciatura médica).

El material aprendido por este procedimiento es recordado raramente. En realidad, es el planteamiento consagrado por el tiempo, para los estudiantes no graduados, los postgraduados y la educación médica continuada, y se ha probado que produce oficinistas clínicos que fallan los exámenes de anatomía que aprobaron dos años antes (aunque ellos no lo hicieran tan mal como los cirujanos mayores del staff) (15), y los médicos en ejercicio, cuyo conocimiento y aplicación de los elementos básicos del estudio y tratamiento actualizado de la hipertensión, son inversamente proporcionales al tiempo transcurrido desde que ellos dejaron la facultad de medicina (7, 12).

Sin embargo, si los alumnos y los profesores cambian el énfasis del conocimiento esencial (a memorizar), a los problemas clínicos esenciales (a ser resueltos), puede producirse una enorme mejoría en la educación, como se muestra en la figura 14.4.

Incluso si la busca de evidencia clínica es guiada y la apreciación crítica no llega a la incorporación en la práctica clínica, la educación puede ser


organizada de modo que los estudiantes se enfrentan con una mezcla apropiada de pacientes que presentan colectivamente los problemas clíni- cos esenciales que ellos deben estudiar cómo resolver. La independencia en averiguar y valorar críticamente la evidencia clínica, puede ser estimulada, no aplastada, y los estudiantes pueden convertirse en competentes para el futuro, no ya para el presente.

LA VISITA DE SALA

Sus extremos se muestran en las figuras 14.5 y 14.6, y este trozo está descaradamente dirigido a los profesores, no a los alumnos (aunque estos últimos pueden emitir silbidos desde las líneas laterales).

En el peor de los casos, la visita de sala autoritaria (figura 14.5), consiste en una serie de monólogos sobre lo que hay que hacer, provocado por las presentaciones de casos por acobardados estudiantes que están allí para absorber, no para apreciar. Una vez más, tales acontecimientos son virtualmente unidimensionales y los nombres han sido omitidos para proteger al culpable, y especialmente al arrepentido. (Nosotros sospechamos que cada uno de ustedes tiene ya su nombre para este tipo de visita; en una de nuestras facultades, fue etiquetada «Estupidez Movediza».

En el mejor de los casos (figura 14.6), las visitas de sala pueden ser asuntos de dos etapas, las cuales empiezan con la identificación de los elementos clave del diagnóstico y tratamiento de un paciente dado, y terminan con la apreciación crítica de la validez y aplicabilidad de la evidencia encontrada y usada por los oficinistas y el staff de la institución para justificar cada una de sus decisiones de diagnóstico y de tratamiento. Algunas veces, estos dos estados pueden realizarse durante la misma sesión mediante una preparación anterior adecuada. Más a menudo, sin embargo, las «tareas» de apreciación crítica son identificadas en el primer par de visitas, «desarrolladas» durante los días intermedios y presentadas entonces al comienzo de la visita siguiente. Tales visitas no son solamente tridimensionales, sino que utilizan los niveles más altos de cada una de las tres dimensiones del estudio clínico (los problemas son los de los propios pacientes del estudiante, ellos pueden averiguar independientemente la evidencia clínica y pueden incorporar su propia apreciación crítica de esta evidencia en el cuidado real de estos pacientes)*.

* Conocida en nuestra institución como la «visita de Hirsh» por Jack Hirsh (el Chairraan de Medicina en la McMaster University, cuando se estaba escribiendo este libro), quien las realizaba; ellas podían ser llamadas también las «visitas de Goldberg» por Bill Goldberg (un maestro clínico en St. Joseph's Hospital en Hamilton), o la «visita de Laidlaw», por nuestro decano actual, Jack Laidlaw (cuyos estudiantes le obsequiaron una placa de escritorio que llevaba su pregunta más frecuente «¿cuál es su evidencia de «o?»); es simplemente que nuestra primera experiencia en realizar tales visitas fue en colaboración con Jack Hirsh.


Figura 14.5. La visita de sala autoritaria.

Figura 14.6. La visita de Hirsh.


Figura 14.7. El estudio autodirigido y el clínico eficaz.

ESTUDIO AUTODIRIGIDO

La clave para la eficacia continuada como clínico se ilustra en la figura 14.7. Los clínicos cuyos colegas juzgan que son los prácticos más eficaces en la ciudad, muestran un aprendizaje autodirigido vigoroso (22). A pesar de las presiones de su práctica a tiempo completo, ellos son estimulados por sus pacientes a averiguar y apreciar críticamente la más reciente evidencia sobre la importancia y fiabilidad de los signos y síntomas específi- cos, la exactitud y poder de las pruebas diagnósticas específicas, la validez de las afirmaciones sobre etiología o el pronóstico de la enfermedad, y la validez y aplicabilidad de las declaraciones de que ciertos regímenes tera- péuticos, preventivos y de rehabilitación específicos hacen más bien que daño. Ellos son capaces de decir, por tanto, cuándo no es suficientemente bueno ya el modo como ellos han estado evaluando y manejando a los pacientes, y necesita ser cambiado. En resumen, ellos se mantienen al día. El reto para aquellos que se llaman a sí mismos profesores, consiste en ayudar a los estudiantes a proceder al «nordeste» profundo (o por lo menos, no impedir que los alumnos progresen en esa dirección). El reto para los estudiantes consiste en ir resoplando en esta dirección, esperanza- damente, con la ayuda de sus profesores, y si es necesario, a pesar de ellos.


Para aquellos de ustedes que son o desean ser maestros de la aprecia- ción crítica, les ofrecemos la siguiente dialéctica, que si nosotros tenemos suerte tratará uno o más de los apuros en que usted se encuentra ordinariamente.

¿Cómo puedo introducir yo la apreciación crítica en mi facultad, cuando yo soy el único que piensa que eso es importante?

Existen varios planteamientos a largo plazo, para introducir la apreciación crítica y conseguir que sea aceptada. Conviértase en director de un departamento clínico (o jefe de sección de hospital, o director del programa de capacitación de los residentes, etc.), y de repente, todos coinciden en que lo que usted considera importante es importante (cuando el director se presenta en una sesión de apreciación crítica todo el mundo se presenta); organice el curso de diagnóstico físico en su facultad de medicina e incor- pore las destrezas en la apreciación crítica en la enseñanza de las pericias clínicas de hacer la historia clínica, el examen físico y la interpretación de las pruebas diagnósticas; incorpórese al comité de educación y desarrolle parte del programa de enseñanza, añadiendo la apreciación crítica a su contenido y especialmente a sus objetivos y exámenes.

Más pertinentes, sin embargo, pueden ser algunas estrategias de corto plazo. Ellas incluyen cambiar el modo como usted maneja su próxima presentación en las visitas de sala especiales, o en la rotación de los médicos asistentes, tal como se describe más adelante. Un planteamiento inmediato que es fácil para los alumnos (ellos no necesitan preparar de antemano y no son abrumados por la jerga metodológica) y, sin embargo, puede atraerlos (resultados sorprendentes del sentido común aplicado que puede convertir- los en más eficaces clínicos), se muestra en la figura 14.8.

Todo ocurre en el acontecimiento educativo; no hay preparación previa por parte de los estudiantes. Se efectúan cinco pasos:

1. Es presentado brevemente un paciente específico y a los estudiantes se les da una evidencia esquemática (el resumen, los métodos y las secciones de resultados de un artículo de revista) sobre un asunto «caliente» sobre diagnóstico, pronóstico o terapia. Ellos lo leen allí mismo (cinco minutos).

2. Los estudiantes reciben entonces una apreciación crítica autoexpli- catoria en una página desechable (tal como una hoja de anotar o tarjeta de cartera), que señala las guías de los lectores para valorar el tipo específico de evidencia que ellos recibieron, y se les pide que lo apliquen allí mismo (cinco minutos).


Figura 14.8. El comienzo, cuando el tiempo, la motivación o la credibilidad son bajos.

3. Los alumnos toman y defienden entonces sus posiciones sobre la validez y la aplicabilidad clínica de la evidencia (veinte minutos, entremezclado con el paso 4).

4. El profesor (quien intenta mantenerse callado) explica o aclara las áreas de confusión, añade ejemplos estimulantes y sintetiza la discu- sión en un sumario final, definitivo, sobre la validez y la aplicabilidad clínica de la evidencia (quince minutos, entremezclado con el paso 3).

5. Son discutidas las opciones para el aprendizaje subsiguiente, acen- tuando los acontecimientos más hacia el nordeste profundo (cinco minutos).

Así pues, una introducción que estimulará a muchos estudiantes a ir más adelante, puede ser ejecutada en una hora, incluso cuando todos llegan diez minutos más tarde.

La selección y preparación del esquema de la evidencia sobre el tópico «caliente» es el reto mayor. Nosotros pensamos que los mejores tópicos son los tratamientos y pruebas diagnósticas nuevas o los tratamientos y pruebas viejas de uso común, que se ha demostrado por evidencia completamente sólida, que son inútiles.


Figura 14.9. Ponerse en camino con los estudiantes autodirigidos.

Mis estudiantes y residentes insisten sobre estudios clínicamente relevantes, autodirigidos, y resisten mi sugerencia de que dediquemos tiempo a la apreciación clínica. ¿Qué debo hacer yo?

Empiece con ellos como se muestra en la figura 14.9. Debido a que la «apreciación crítica» es un término nuevo para un

grupo de planteamientos consagrados por el tiempo y a menudo de sentido común para valorar la evidencia, su sentido no es conocido para el no iniciado, y es natural que ellos lo resistan. Además, si nosotros nos estamos esforzando para producir los clínicos eficaces que practican el estudio autodirigido mostrado en la figura 14.7, ellos no deberían aceptar más la apreciación crítica («conocimiento esencial» que todos necesitamos conocer), que deberían aceptar el estudio de los intermediarios en la estructura del ciclo de Cori. Así pues, nosotros cuestionamos la necesidad, o incluso la conveniencia de suscitar la apreciación crítica como un asunto separado del contexto de tratar con los problemas de los pacientes. En cambio, nosotros aconsejamos esperar hasta que los estudiantes en el curso de la rutina de discutir un paciente real bajo su cuidado, traen un signo clínico evocado comúnmente, una prueba diagnóstica o tratamiento usado ordinariamente o un punto de vista de etiología o pronóstico comúnmente aceptado sobre el cual usted tiene recursos educativos y conocimiento previos.


En ese momento, el profesor puede preguntar, «¿cuál es su prueba de eso?», y se inicia la apreciación crítica de los datos clínicos o paraclínicos, o la evidencia publicada, no como un ejercicio separado, independiente, sino como un medio para decidir cómo estudiar o tratar mejor un paciente específico, y cómo convertirse en un clínico más eficaz.

Muchos estudiantes, incluso aquellos que manifiestan ser autodirigidos, no son expertos ni entusiastas sobre la averiguación de la evidencia relevante. Por consiguiente, los profesores inicialmente pueden necesitar identificar y tener a mano los artículos específicos u otra evidencia que se relaciona con los problemas clínicos encontrados ordinariamente. Con el tiempo, y mediante centros de distribución e intercambios tales como el que funciona en McMaster*, los profesores pueden reunir una batería útil de referencias claves sobre asuntos etiológicos, diagnósticos, pronósticos y terapéuticos importantes, que inevitablemente son suscitadas cuando ellos cuidan pacientes en sus campos clínicos (¡los beneficios para la educación continuada de uno mismo son, por supuesto, considerables!). Estas citas o copias de los propios artículos, pueden darse a los estudiantes para apreciar, junto con una hoja «desechable» sobre cómo llevar a cabo este tipo particular de apreciación. La síntesis resultante puede ser usada entonces para reforzar o cambiar sus posiciones sobre las decisiones clínicas que ellos han tomado sobre el paciente en consideración. Los estudiantes que son más autodirigidos o permanecen sin ser influidos por la evidencia que ellos reciben de sus profesores, buscarán artículos adicionales aumentando así su independencia para encontrar evidencia apropiada.

El maestro tiene dos opciones para suministrar el recurso de aprecia- ción crítica. Ello puede ser en forma de una hoja para tirar, autoexplicativa (tal como una página para apuntes o una «tarjeta de apreciación crítica»†, del tamaño de cartera) o en forma de un ensayo sobre cómo apreciar críticamente los datos del tipo de los que se están examinando (moviendo así el foco hacia la parte posterior de la figura 14.9). Ambos fueron usados en el ensayo controlado de apreciación crítica que nosotros hemos efectuado entre oficinistas clínicos en el programa de Dr. Med. en McMaster en 1980-1981 (ver figura 14.10).

* El departamento de Epidemiología clínica y bioestadística de la McMaster University (Faculty of Helth Sciences, 1200 Main Street West, Hamilton, Ontario, Canadá, L8N 3Z5), opera un «banco de problemas» de ejercicio, que considera a los trastornos y a los estados de salud pertinentes, tanto de los países desarrollados como los no desarrollados. Cada ejercicio contiene un artículo de revista, una crítica del artículo y un ensayo sobre cómo apreciar críticamente tales artículos. Una descripción del banco puede obtenerse escribiendo a los autores.

† Las tarjetas de cartera de apreciación crítica están en el sobre en el interior de la cubierta posterior del libro.


Figura 14.10. El ensayo controlado de McMaster.

En este ensayo, los tutores clínicos de la mitad de los hospitales de Hamilton fueron invitados a someterse a una capacitación como tutores sobre cómo incorporar la apreciación crítica en sus tutelados. (Participaron el 90 por 100 de los invitados). Después de revisar (o aprendiendo de nuevo), las reglas de evidencia para la apreciación de la validez y aplicabilidad de los artículos sobre pruebas diagnósticas y tratamientos, cada tutor experimental identificó pruebas específicas y tratamientos que con seguridad surgirían durante la discusión de los pacientes en su rotación (en medicina familiar, medicina interna, cirugía o pediatría). Fueron buscados los artículos clínicos relevantes para cada prueba y tratamiento, y cada artículo fue valorado (por el tutor experimental y los capacitadores de los tutores), para validez y aplicabilidad, usando las reglas relevantes de evidencia.

Así pues, cada tutor experimental fue provisto de «paquetes» educativos que podían ser introducidos cuando los oficinistas clínicos en el curso rutinario de discutir un paciente real bajo su cuidado, tomó posiciones sobre si ellos debían (o no debían) someterse a ciertas pruebas diagnósticas, o iniciar un cierto régimen terapéutico. Cuando ocurría esto, los tutores experimentales podían distribuir el paquete que contenía tanto la evidencia clínica sobre la prueba específica o el tratamiento, como un ensayo sobre cómo apreciar críticamente la evidencia. El contenido del paquete servía entonces como un recurso para parte de la subsiguiente reunión tutorial.


Los resultados del ensayo nos proporcionaron, tanto un estímulo, como un sentido de urgencia. Los estudiantes que habían estado en grupos tutelares, dirigidos por tutores experimentales, cuando se le presentaron problemas de pacientes basados en papeles y evidencia en forma de artícu- los de revistas clínicas actuales, demostraron aumentos clínicos y estadísti- camente significativos en su capacidad de tomar y defender posiciones, sobre si ciertas pruebas diagnósticas y tratamientos son válidos y aplicables a estos pacientes específicos. Eso fue agradable. Sin embargo, los estudiantes que habían estado en grupos tutelares dirigidos por tutores control, demostraron empeoramientos, estadísticamente significativos en sus destrezas en apreciación crítica. Eso era doloroso. Estos resultados condujeron a nuestro Comité de educación a instituir capacitación de los tutores en todas las disciplinas a incorporar la apreciación crítica como una de las tres pericias básicas (las otras son pericias clínicas, y pericias de estudio autodirigido), a ser dominadas durante el programa de Dr. Med.

Es mi turno dirigir las visitas principales. ¿Cómo puedo incorporar yo alguna apreciación crítica en la sesión?

El potencial para incorporar la apreciación crítica en la visita principal, se muestra en la figura 14.11.

Estas visitas pueden llegar a tener tres dimensiones y, con el tiempo, desplazarse más profundamente en la apreciación crítica de la evidencia clínica, uniendo la evidencia clínica y la publicada.

Después de presentar el caso e identificar la cuestión de etiología, diagnóstico y pronóstico, o la terapia provocada más prominentemente por el caso, el presentador puede sintetizar: a), la evidencia real del asunto (más bien que la conclusión derivada de la evidencia), y b), las reglas o guías para valorar críticamente esta evidencia.

El resultado es, tanto una conclusión sobre el caso presentado en las visitas, como un planteamiento para valorar la evidencia sobre otros casos; lo último está reforzado citando ensayos apropiados de apreciación crítica y suministrando hojas para tirar, que especifican y explican las guías de apreciación crítica.

Se está fundando nuestro club de revistas. ¿Cómo podemos hacerlo más excitante y útil?

Los clubs de revistas asignan a menudo números individuales de las revistas a sus miembros, pidiéndoles que revisen sus contenidos para los otros miembros del club. Así pues, la operación de los clubs de revistas, replican una suscripción de revista, como muestra la figura 14.12.


Figura 14.11. Potencial de las visitas principales.

Figura 14.12. Una suscripción a revista y algunos clubs de revistas.


Las suscripciones de las revistas y algunos clubs de revistas, están en el sótano. Los clínicos leen un artículo porque llega en el correo, no porque se relaciona con un paciente, y pueden no darse cuenta que la mayoría de los autores discuten solamente aquellos asuntos de apreciación crítica que ellos han resuelto, no en los que han fallado, o han sido pasados por alto.

Los clubs de revistas tienen la opción de cambiar. Ellos pueden elevarse hacia el «nordeste» mediante estrategias tales como:

a. Asignar ensayos de apreciación crítica, junto con los artículos de la revista y discutir cómo los primeros afectan las conclusiones clíni- cas derivadas de los últimos.

b. Ir más adelante, para usar los pacientes reales como base para seleccionar qué artículos serán apreciados.

c. Ir más adelante todavía y pedir a los miembros que identifiquen pacientes problemas de sus propias prácticas y desarrollar entonces pericias en encontrar, así como en apreciar críticamente aquellos artículos que les ayudarán a resolver los problemas de sus pacientes.

¿Cómo puedo introducir yo la apreciación critica junto a la cama del enfermo y en la habitación de la consulta?

Existe un cierto número de estrategias, y aquí se señalarán solamente cuatro:

1. Uno puede empezar al nivel fundamental de la fiabilidad y validez de los elementos importantes de la historia y del examen físico (desacuerdos clínicos y variación del observador, exactitud, normalidad, etc.) del paciente en la cama o en la mesa de exploración. Esto puede conducir a una discusión de la magnitud, causas, y estrategias para reducir el desacuerdo clínico y el error.

2. Uno puede examinar los resultados del laboratorio y otras pruebas diagnósticas y abrir discusiones sobre su validez (sensibilidad, especificidad, prevalencia, y valor de predicción, probabilidades preprueba y proporciones de probabilidad, y así sucesivamente). Esto puede abrir el camino a la comprensión mucho más profunda de la petición e interpretación de las pruebas diagnósticas.

3. Uno puede pedirle a los estudiantes y al staff de la institución que justifique sus decisiones terapéuticas, suministrando evidencia publicada (más bien que testimonios) de que su tratamiento ha mostrado producir más bien que daño.

4. Uno puede moverse hacia el tipo de visita de la sala representada en la figura 14.6.


Tabla 14.2. Pericias de estudio autodirigido.

1. Formular objetivos de estudio claros. 2. Leer para resolver problemas. 3. Vistazos altamente selectivos. 4. Establecer y mantener un sistema de información personal. 5. Realizar autovaloraciones. 6. Ejecutar modificación de conducta personal.

Mis estudiantes y residentes probaron una muestra de la apreciación crítica y quieren hacer más. ¿A dónde vamos desde aquí?

¡Vaya al «nordeste»! Para ser más específico, maximice el grado hasta el cual los problemas

clínicos que usted y sus estudiantes y residentes escogen para la apreciación crítica basado en pacientes reales, que representan retos diagnósticos o terapéuticos, maximice el alcance hasta el cual sus estudiantes y residentes averiguan sus propios artículos y otra evidencia, y ayúdeles a empujar más profundamente en los recursos educativos sobre apreciación crítica.

Pericias en el estudio autodirigido

En lo que antecede, nosotros hemos indicado la dirección en la que pensamos que su estudio autodirigido le debe llevar a usted a desarrollar sus pericias en apreciación clínica y crítica.

A lo largo del camino, nosotros hemos aludido a las diversas pericias en estudio autodirigido. Terminaremos este capítulo, y el libro, enfocando sobre estas pericias, porque ellas son un requisito previo para cualquier éxito en mejorar y mantener su competencia clínica, especialmente una vez que usted ha completado su capacitación. Se desprende que estas pericias deben ser desarrolladas hasta el punto de constituir una «segunda naturaleza» en el momento en que usted se gradúa para la práctica clínica, porque es improbable que ellas se desarrollen de nuevo posteriormente. La tabla 14.2 suministra una lista de estas pericias y nosotros cerraremos con un resumen de ellas.

La importancia de formular objetivos de estudio claros, está ilustrada en una historia narrada por Mager (13). Un caballito de mar se puso en camino para encontrar fortuna, con la ayuda de una modesta cantidad de dinero. Cuando iba vagando por su camino, él se encontró con una angui-


la, que le convenció que él podía caminar más rápidamente con un par de aletas caras. Así equipado, encontró rápidamente una esponja, que le alige- ró de parte de su dinero a cambio de un escúter de propulsión a chorro. Zumbando a cinco veces su velocidad anterior, se encontró con un tiburón que le ofreció un atajo, señalándole su boca abierta. Una vez más, el caballito de mar aceptó la oferta de un tránsito más rápido y no fue visto jamás. La moraleja, como la expresa Mager es «que si usted no está seguro de a dónde va, está expuesto a terminar en cualquier otro sitio». Clínica- mente, esta alegoría es apropiada para la situación en la que nosotros malgastamos nuestras pruebas diagnósticas, ordenando bancos de pruebas sin pensar por qué las estamos pidiendo. Tanto nosotros como nuestros pacientes, podemos ser engullidos al final por un «tiburón» positivo falso. Y en nuestro estudio, nosotros jugamos el papel del caballito de mar cada vez que dejamos que la busca de nuevos conocimientos sea guiada, más por cualquier revista que se deposita en nuestra mesa, o las conferencias que tienen lugar en la ciudad, que por averiguar las oportunidades de estudio específico sobre la base de lo que nosotros necesitamos conocer realmente.

Nosotros estamos convencidos de que sus mejores fuentes de objetivos claros de estudio en la medicina clínica, son los problemas presentados por sus propios pacientes. Cuanto más sean producidas esas experiencias de aprendizaje por los problemas específicos de los pacientes, y conduzcan a la resolución de los mismos, más eficaz (permanente) y relevante (clínicamente útil) será el estudio. Esto es, en realidad, simplemente una reafirmación clínica de un principio educativo universal: el estudio resulta mejor, cuando tiene lugar en la vida real; la mejor experiencia de estudio tiene lugar cuando aquello que hay que aprender, lo es también para ser aplicado (46). Así pues, nosotros mantenemos que la epidemiología clínica, la apreciación crítica y cualquier otro elemento de la educación médica (bien sea al comienzo o continuada), se aprenden mejor mientras se están resolviendo problemas clínicos de los pacientes reales, y que el estudio autodirigido debe surgir principalmente de la práctica clínica.

Desde estos principios, usted puede aplicar las otras pericias de estudio autodirigido descritas en este libro. Las «guías de apreciación crítica» le ayudarán a usted, tanto a la lectura selectiva y de ojeada, y como a medida que su biblioteca personal se desarrolla, encontrará progresivamente más respuestas en ella. Finalmente, la autovaloración obtenida mediante los exámenes periódicos de su propia actuación, identificará los éxitos y los fracasos de los intentos para modificar su conducta clínica.

Conforme a este tema, nosotros terminaremos este capítulo y el libro. Aquí están nuestras respuestas a las cuatro preguntas que abrieron este

capítulo:


1. La mujer de veintisiete años de edad, con lupus eritematoso diseminado que está contemplando el embarazo. Al buscar artículos útiles sobre el pronóstico del LED, nosotros nos preocuparíamos sobre:

a. Una cohorte de comienzo de pacientes de LED con b. El modelo de referencia descrito c. Seguimiento completo logrado d. Criterios de resultado objetivo para los resultados pronósticos y e. Cuando examine el efecto del embarazo, control de factores pronós-

ticos extraños tales como la edad, paridad, y la gravedad inicial de la enfermedad.

Nuestra busca de información sobre esta paciente (y el tiempo requerido para cada planteamiento) fue como sigue:

1. Examinado el texto Scientific American Medicine (18), no pudimos encontrar nada sobre este problema (cuatro minutos).

2. Examinado el The principies and practice of Medicine de Harvey (20 edición) (5), encontramos (pág. 1.120) un resumen conciso, más una cita de un artículo de 1965 de Estes y Larsen (3) (tres minutos).

3. Encontrado Estes y Larsen en el Science Citation Index de 1982, y hallados dos trabajos recientes, Jungers y col. (8), y Kaufman y Kitridou (10). Aunque ellos daban completamente en la diana, ambos citaban un artículo útil de 1974 titulado «Sterility and fertility rates, fetal wastage and maternal morbidity in systemic lupus erythematous» (4) (doce minutos). Ninguno de estos cuatro artículos satisfizo todas las guías de apreciación crítica relevantes, sin embargo. La busca pudo haber parado aquí pero fue continuada para determinar el resultado de estrategias de busca alternativas.

4. Comprobamos los términos de MeSH y encontramos LUPUS ERYTHEMATOUS, SYSTEMIC. Miramos ese término en el Cumulated Index Medicus de 1982. Había más de 6 páginas de citas (lo que era desalentador), pero precisamente la segunda cita parecía perfecta: Effect of pregnancy in patients with SLE (8). Fuimos a las estanterías, sólo para descubrir que nuestra biblioteca no estaba suscrita a esa nueva revista (ocho minutos perdidos).

5. Se hizo una busca MEDLINE de LUPUS ERYTHEMATOUS, SYSTEMIC AND PREGNANCY y fue inundado con 49 entradas. De nuevo, sin embargo, la segunda cita (que se había publicado este año), parecía útil y esta vez estaba en las estanterías (21). Satisfizo la mayor parte de las guías de la apreciación crítica y suministró la mejor respuesta a nuestra pregunta (ocho minutos para la petición, quince minutos para desarrollarla e imprimir, cuatro minutos para encontrar la cita).


2. Las proporciones de probabilidad que nosotros calculamos fueron estas:

Un corte entre + + + y + clasificaría mal (50 + 30 + 2 + 1) u 83 pacientes; un corte entre + + y + clasificaría mal (30 + 2 + 1 + 10) ó 43 pacientes; un corte entre + y 0, clasificaría mal (2 + 1 + 10 + 30) ó 43 pacientes. Así pues, cualquiera de los dos últimos cortes produciría el mismo número de errores y usted podía escoger el que hiciera el mayor bien para los positivos verdaderos y los negativos verdaderos (o produjera menor daño entre los positivos falsos y los negativos falsos.

3. Precauciones contra el SIDA. Cuando nosotros intentamos este, nosotros teníamos la referencia que queríamos en menos de diez minutos, a pesar de un comienzo falso. Debido a que nosotros sabíamos que este era un asunto «caliente», fuimos al Index Medicus mensual (más bien que el anual) y empezamos a mirar en AUTOIMMUNE DISEASES. Al no encontrar artículos prometedores sobre SIDA en los números de mayo y junio de 1983, decidimos que nosotros debíamos haber estado buscando el título MeSH equivocado, e intentamos otros IMMUNOLOGIC DEFICIENCY SÍNDROMES resultó ser el que nosotros queríamos. En el número de mayo, en el subtítulo PREVENTION AND CONTROL, encontramos un editorial muy informativo en el Lancet del 22 de enero de 1983 titulado «Precautions against acquired inmunodeficiency syndrome». Esta editorial resumía lo que el staff de sala y laboratorio deberían hacer, y citaba una referencia autorizada del Morbidity and Mortality Weekly Reports.


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monary resuscitation: How quickly they forget. J.A.M.A. 214: 901, 1979.

Índice __________________

Abdomen agudo, 56. Abridged Index Medicus, 356. Absentismo, 196. Accidente cerebrovascular, 57, 338. prevención, 57. tratamiento, 339. Actuación:

barreras, 319-321. comienzo de, 340. competencia y, 319-321. computarizada, 345. de hipertensos, 344. de las pericias clínicas, 322-341. de pacientes con insuficiencia cardiaca,

340. del diagnóstico y el tratamiento, 331. del tratamiento, 331. determinantes de, 319. documentación para, 346-348. ensayos aleatorios, 345. especificación de probabilidades, 325-

327. examen, 319-349. guías del lector, 335, 406-409. limitaciones de la, 343. motivación y, 319. orientado al proceso, 331-341. orientado al resultado, 344. por acuerdo sencillo, 325. resultados y, 332. tareas de rutina, 322. Acuerdo. real más allá del azar, 37. real sobre la base del azar, 34. Afiliaciones, evaluación de las, 377. Alfa-fetoproteína, 99. Algoritmos. para examen de actuación, 348. para reacciones adversas a los medicamentos, 306. Alternativo, tratamiento, 304, 313.

Ambulatorios, pacientes crónicamente enfermos, 276-284. American Board of Family Practice Recerti-

fication Program, 334. Análisis apropiado, 342. Análisis de la decisión, 140-176, 248-250.

análisis de la sensibilidad, 413. árbol de decisión, 164. de resultados, 166. echar a cara o cruz, 41, 170. nodulos de decisión, 165. nodulos de oportunidad, 164, 176. probabilidades, 165-175. utilizar en, 168. volviendo atrás, 166.

Análisis de minimización del costo, 412, 413. Análisis económico, 409-415.

actitud, 412. comparación de programas, 413. costos y efectos, 412. de eficacia de programa, 412. de programas alternativos, 411. sesgo, 411.

Analogía y causalidad, 300. Anemia, diagnóstico de, 326. Angina de pecho, 31, 98.

atípica, 111. Angina de pecho, proporción de probabilidades, 153, 154. Angiografía.

complicaciones de la, 24. interpretación de la, 38-40.

Ann Arbor, etapas anatómicas, 25. Antígeno B27, 151. Anticonceptivos orales, efectos adversos, 296. Antihipertensisor, tratamiento.

acción clínica y, 311. competencia de los médicos y, 319, 320. cumplimiento con, 272, 276. ensayos clínicos de, 293. mejoría, 272, 276.

461

462 ÍNDICE

programas de la actuación, 334. reacciones adversas de, 291.

Apetito, medicamentos que suprimen el, 305. Apreciación crítica, destreza en, 434.

cabecera del enfermo, 455. clubes de revistas, 453. deterioro, 453. en la consulta, 455. evidencia clínica, 440. interés del estudiante, 453. introducción de, 440. recursos de enseñanza, 452. resistencia a, 451. resolver problema clínico, 441. visitas de sala, 453.

Aprendizaje, trastornos, «screening» para los, 398.

Archivado de material de revista, 424. Arritmias, 44. Artículos de revisión médica, 354.

análisis exógeno, 409-415. archivado de los, 429. aumento exponencial de, 371. autores de, 377. calidad del cuidado clínico, 404-409. causalidad, 300-305, 387-392. como ayuda de apreciación crítica, 451. computarizada, 357-366. diseminación selectiva de la información

por, 368. eficacia de la terapia, 393-395. escribir los, 371. etiología, 387-392. estrategias para busca de literatura, 353-

368. examen de actuación, 321-348, 406-409. guías del lector: reacciones adversas, 292-

316. Index Medicus, 356-358. MEDLINE, 358-368. mejoría en el cumplimiento, 273. ojeada, planteamiento del, 374, 425. planteamiento de solución del problema,

375. planteamiento exhaustivo, 374. programas de «screening», 395-406. pronóstico, 385-387. pruebas diagnósticas, 382-387. razones para leer los, 372-375. relevancia pragmática en, 367. resultados del uso, 415-420.

resúmenes, 377. Science Citation Index, 362-366. sección de métodos, 377. títulos de los, 371. uso del título de materias, 356-368.

Arteriografía coronaria, 110. Artritis reumatoide, 42. Artritis, tratamiento, 334. Asintomática, enfermedad, 181. Asmáticos, pacientes, 276. Asociación.

analogía de, 301, 302. constancia, 304. dosis-respuesta, relación, 304. especificidad, 302, 389. pruebas diagnósticas para, 300-306, 387-

393. sentido biológico de la, 305. sentido epidemiológico, 305. temporalidad de, 304.

Asociaciones médicas, revistas, 424. Aspartato aminotransferasa, 81. Aspirina.

prevención de accidente cerebrovascular, 27.

reacciones adversas, 291. Ataque cardíaco.

análisis de la decisión diagnóstica, 161- 166.

arteria coronaria, estenosis, 24, 98, 110, 117.

examen clínico, 24. proporciones de probabilidad, 153-161.

Auditoría de las historias clínicas, 334. Autoevaluación, 433. Autoinforme, 268-272. Automonitorización.

de resultados del tratamiento, 268-272. del cumplimiento, 41, 281.

Autopsias, 111. Autores, evaluación de los, 377. Ayudas técnicas, 56.

Bacteria recubierta de anticuerpo, prueba de, 151.

Bacteriuris, «screening» de la, 323. Bendroflumetiacida, 295. Beta bloqueadores, 353. Bibliotecas: personal, 423-430.

adquisición para, 429. contenido de, 423-425.

ÍNDICE 463

estrategia para, 368. ordenadores en, 429. organización, 426-430. uso de, 353-355.

Biología, conocimiento de la, por los médi- cos, 319. Biológicas, observaciones, causalidad y, 305,

311, 377. Biomédicos, problemas, 441. Bisinosis, gravedad de la, 38. Boletines, 424. British Medical Journal.

formato de, 377. «screening» de artículo, 416, 417.

Broncógeno, carcinoma, 176.

CANCERLINE, 369. Cáncer.

diagnóstico precoz del, 184-187. estados, 24-25.

Cáncer colorectal. neoplasma del colon, 170. proporción de probabilidad de, 151. prueba de las heces para, 187.

Cáncer de endometrio, 300. Cáncer de mama.

análisis económico del, 414. desacuerdo clínico en, 38-40. diagnóstico de, 326-328. mortalidad, mamografía y, 186-189. precoz, 186, 189. reserpina y, 298, 299. «screening», 186-189.

Cáncer de pulmón. diagnóstico precoz de, 187. fumar y, 304, 391.

utilidades de supervivencia, 174. Cáncer gástrico, 172. Cadera, sustitución de, 249. Calculadoras de bolsillo para hacer decisiones diagnósticas, 162-176. Calendario de píldoras, 269. Canadian Medical Association Journal.

formato de, 377. «screening» de artículo, 416, 417.

Carcinoembrionario, prueba del antígeno. exactitud, 360-362.

proporción de probabilidad para, 151. Cardíaca, enfermedad isquémica, examen clí- nico de la, 24.

Cardíaca, insuficiencia. iatrogénica, 291. tratamiento de, 331.

Cardíaca, monitorización, 47. Cardíaca, no enfermedad, 29. Cardíaco, ataque, criterios diagnósticos para,

46. Carga de incapacidad, 200. Casos, hallazgos de, 179-184. Causalidad de reacciones adversas.

analogía y, 306. constancia de, 304. control de casos, estudios y, 293-296. dosis respuesta, relación y, 304. ensayos clínicos randomizados y, 293. especificidad, 305, 392. estudio de cohorte y, 293. experimentación humana, evidencia y, 302,

389-392. guías de los lectores para, 292-313, 388-

392. observación biológica y, 305, 311. pruebas diagnósticas para, 300-304, 388-

392. sentido biológico, 305, 391. sentido epidemiológico, 305, 391. temporalidad, 304, 391.

Centrípeto, sesgo, 210. Certidumbres, equivalentes de, 173. Ciego, valoración en, 152, 340, 382. Ciencia sociales, 57. Cimetidina, reacciones adversas, 303. Cinturón de seguridad, uso del, 260. Cirrosis, 130. Citas.

cumplimiento con las, 259, 273, 275. envío, 273.

resultados de tratamiento y, 276. Citología de cepillado, 172. Clasificación internacional de los problemas sanitarios en el cuidado primario, 427. Clínico, desacuerdo, 30-58.

ambiente diagnóstico en, 50. ayudas técnicas en, 56. consistencia del observador y, 40. corroboración de los hallazgos clave en,

52. en la interpretación de las pruebas diag-

nósticas, 38-42. en recomendaciones terapéuticas, 42.

464 ÍNDICE

esquemas de clasificación diagnóstica en, 46.

etiología de, 43-51. evitación, 51-58. examen físico y, 31-38. examen en, 50. examinado en, 48. examinador en, 43. expectativa anticipada y, 47. historias de los pacientes y, 30. importancia de, 52. índice de, 37. inferencia en, 45. información de la evidencia, 55. inter e intraacuerdo, 40. interpretación independiente, 56. pacientes y, 43. probabilidad, 35. regresión hacia la media, 49. sobre la calidad del cuidado médico, 43. variación biológica, 48.

Clínico, diagnóstico, 8-20. definición, 5. dolencia, 6. elementos de, 5-7. estrategias de, 8-20. exhaustivo, 14-16, 20. gravedad del trastorno, 8. hipótesis deductiva, 16-19. historia y examen físico completo, 14-16,

20. método de la forma, 8-9. padecimiento, 6. por el gusto, 43. por el olor, 43. por el tacto, 9, 43. ramificaciones múltiples, 10-12, 19. reconocimientos del modelo, 8-9. situación difícil, 6. subrutinas en, 19-20. terminología de, 5-7.

Clínicos, resúmenes, 424. Clofibrato.

busca de literatura para, 358-360. diagnóstico precoz y, 401. ensayos randomizados de, 234. reacciones adversas al, 295.

Cohortes de comienzo, 208-210. en estudios de proceso, versus, resultados,

337. pauta de referencia, 210-214.

sesgo en, 303. selección de, 206.

Cohortes, estudios de. causalidad y, 300. de reacciones adversas, 303. fuerza de, 302, 389-391. sesgo en, 303.

Cointervención, 245, 395. Coma, no traumático, 98. Competencia.

actuación y, 322-324. de los médicos de familia, 319-320. definición de, 321.

Complicaciones, prevención de las, 223. Computarizado, examen de la actuación,

348. Consejo genético, 401. Constancia.

causalidad y, 304, 392. de la observación clínica, 40.

Consultas por línea caliente, 439. Contaminación, 245. Contingencia, contratante de.

para el cumplimiento, 282. para mejoría de la pericia clínica, 437.

Control de caso, estudio. de reacciones adversas, 293-296. definición, 294. fuerza de, 294, 300. sesgo en, 294, 296.

Controles, selección de, 384. Convulsión febril, 211, 365-368.

información de la revista médica sobre, 365.

Convulsiones, 356. Corazón fetal, monitorización, 47. Corte.

absoluto, 85. corte del 99 %, 86.

niveles de, 83. Costo-beneficio, 412, 413. Costo-eficacia, 412, 413. Costo-utilidad, 412, 413. Creatina cinasa, interpretación de las pruebas de, 81-85.

niveles de corte, 82-84. por calculadora de bolsillo, 162-172. por cálculos simples, 140-162. por proporciones de probabilidad, 140-

147. por tablas complejas, 131-140.

ÍNDICE 465

por tablas sencillas, 82, 89. Criterios de Jones para la fiebre reumática,

52. Criterios, mapas de, 340. Crónicos, trastornos.

cumplimiento y, 276-284, 405, 406. remisión de, 265.

Cuidado clínico. actuación en tareas de rutina, 323. análisis económico, 407-415. desacuerdos clínicos sobre, 43. guías del lector para, 407, 408. significación clínica y, 407, 408. significación estadística y, 407, 408.

Cuidado coronario, unidad de, 132. Cuidado de salud.

análisis económico de, 409-415. calidad de, 43. desacuerdo clínico sobre, 43.

Cuidado en el sitio de trabajo, 280. Cuidado invertido, ley del, 405. Cuidado terciario, centros de, 391-392. Culdoscopia, 55. Cumplimiento, 259-286.

a corto plazo, 276. a largo plazo, 276. autorretroalimentación y, 285, 434. citas de consulta y, 274. contratante de contingencia para, 282. cuidado en el sitio de trabajo, 281. definición de, 259. detección del paciente no cumplidor, 261-

269. eficacia del tratamiento, 311. en diagnóstico precoz, 200. en la asistencia a las citas, 263, 274-276. en los regímenes de medicación, 259-261. ensayos clínicos randomizados, 281. estrategia práctica para, 285. guías para los lectores, 273. juicios clínicos, 261. magnitud, 259-260. mejorar el, 272-286. papel de la familia en, 283. permanente, 285. por el médico, 41, 286. por el paciente, 41, 268. por estrategias orientadas a la conducta,

281. por nivel del medicamento en suero, 267,

271.

por objetivo del tratamiento, 262. por recuento de píldoras, 267, 271. por resultados terapéuticos, 267. prerequisitos para, 272. programa de instrucción, 275. programas de «screening» y, 406. proporciones de probabilidad, 263, 266. refuerzo positivo, 283. relación médico-paciente y, 259, 261. resultados y, 333. sesgo en, 41. trastorno crónico y, 404. valoración de, 260-268.

Cumulative Index Medicus, 357-363, 458. Cumulated, 357, 458.

índices, preparar los, 429. Curación como objetivo del tratamiento,

223. Currents Contents, 368. Curvas COR, 89, 137-139.

Datos diagnósticos. pericias clínicas y, 435. propósito, 64, 65.

Datos diagnósticos, interpretación. análisis de la decisión, 163-173. calculadoras de bolsillo, 163-173. cálculo de, 140. con gráficas, 80-89. cortes estrictos, 87. curvas COR, 137-139. definición de, 140-142, 144-149. desacuerdo clínico, 38-41. gráfico de barras, 83. gráficos, 80-89. histogramas, 85-90. importancia de, 79. interpretación independiente, 56-57. nomograma, 153-158. por proporción de probabilidad, 140-162. posibilidades posprueba, 148-154. procedimientos para, 83-87. propiedades de, 140-142. prueba del umbral, 170.

Decisión, árbol, 164-171. Deducción, 19, 227. Denver Development Screening Test, 403. Depresión, iatrogénica, 291, 304. Deterioro, limitación del, como objetivo del tratamiento, 223.

466 ÍNDICE

Dexametasona, prueba de supresión, 99. Diagnóstico.

anatómico, 46. arborización, 10. arborización múltiple, 10-13, 18. bioquímico, 46. como dispositivo de «screening», 189-195. cumplimiento, 200. de cáncer, 185-187. de cáncer mamario, 182-187. decidir cuándo intentar, 198-200. de no enfermedad, 69. diferencias de sexo, 325. duraciones preclínicas de la enfermedad,

183. enfermedad presintomática-psiquiátrica,

324. estrategias de, 179-181. etiquetado como resultado de, 197. evidencia admisible, 184-187. evidencia inadmisible, 187, 193. exámenes de actuación de, 321-331. exámenes periódicos en 200. factores de tiempo, 200. guías para el lector, 335-343. hallazgo de casos y, 189-192. historia natural de la enfermedad y, 182-

184. limitaciones, 322. objetivos de, 179-181. orientado al proceso, 330-331. orientado al resultado, 321-323. paraclínico, 5. «patrón oro» de diagnóstico, 40, 65, 94,

382. precoz, 7, 179-200. pronóstico y, 398. resultados clínicos, 200. riesgos, 198. riesgos de inapropiado, 193-200. «screening» y, 179-181, 184-187, 199-200. tiempo de supervivencia y, 187-189. 198-

200. trastornos objetivos de, 179-181, 200. turno de tiempo cero, 189.

Digoxina, terapia. cumplimiento, 262, 286. efectos adversos, 291.

Dispositivos de liberación controlada, 283. Dolencia:

datos diagnósticos y gravedad,'63.

definición, 6. en estudios de proceso, versus resultados,

336-337. resultados y, 322. tratamiento, con respecto a decisiones de,

203. Dolor de espalda, examen clínico del, 27-28. Dosis única, envases de, 280. Dosis-respuesta, relación de las reacciones

adversas, 304. Drogas «recreativas», 42.

Educación médica continuada, 433-459. a la cabecera del enfermo, 455. clubes de revistas y, 453. cursos de estudio en casa, 437. destrezas clínicas y, 435-440. destrezas de la apreciación crítica, 440. deterioro de la, 453. en la habitación de la, 455. estudio autodirigido, 456, 457. evidencia clínica y, 440. interés del estudiante en, 453. introducción de, 440. oportunidades, 435. problemas clínicos y, 441. recursos de enseñanza, 452. resistencia a, 451. resultados, 436. retroalimentación, 440. visitas de salas, 445.

Efectos, medición de los, 413. Eficacia, declinación de la, 322. Electrocardiografía, 57. Electrocardiografía de esfuerzo.

árbol de decisión para, 169. interpretación de, 39-40. proporciones de probabilidad para, 150,

152-156. Endoscopia, 55. Enfermedad.

definición, 83. duración clínica de la, 191. duración preclínica, 191. historia natural de, 182. pronóstico y, 205.

Enfermedad de Hodgkin, examen clínico de la, 25.

Enfermedad de Tay-Sach, 402. Enfermedad, elementos de la, 6.

ÍNDICE 467

Enfermedad, historia natural de la, 182. Enfermedad, punto crítico de la, 183. Enfermo terminal, tratamiento paliativo del,

221-222. Enfermo, adoptar el rol de, 196. Ensayos clínicos, 364. Ensayos clínicos randomizados:

asignación de paciente, 393. causalidad y, 292-313. cointervención, 394. contaminación en, 394. de cumplimiento, 282-284. de examen de actuación, 343-348. de la eficacia del tratamiento, 233-255. de programas de «screening», 396, 398. de pronóstico, 385-387. de reacciones adversas, 291, 313. etiología y, 296. fuerza de los, 388. guías de lectores, 382-384, 393. información de resultados, 234. maniobra terapéutica, factibilidad, 244,

394. métodos en, 291-306. randomización en los, 233, 393. reconocibilidad del paciente, 235, 394. resultados clínicamente relevantes en, 234. significación clínica y, 236-244. significación estadística, 236, 394.

Entrevistas, pacientes, 50. Envases de píldoras, 269. Envío: citas para, 274.

a cuidado terciario, 378. pronóstico y, 385.

Epidemiología clínica, definición. ambientes perjudiciales, 50. datos relevantes, 25. exactitud de, 23, 36, 329-331, 341. examen clínico, 23-59. examen de la actuación, 321-326. herramientas diagnósticas en, 51. omisiones diagnósticas, 325, 339. poder de, 23. reproducibilidad en, 26. respuesta terapéutica y, 24.

Epidemiología, causalidad y, 391. Epilepsia, 354. Error tipo I, 239. Error tipo II, 239. Escáner corporal, 54.

Esfigmomanómetro, defectos y mal uso del, 51.

Especificidad, 101-110, 157, 172. de pruebas de «screening», 402. de reacciones adversas, 305. prevalencia y, 144.

Espondilitis anquilosante. diagnóstico precoz de, 194, 195.

Esputo, citología, 198. Esquemas de clasificación diagnóstica, 46. Esquizofrenia, 260. Estadística, significación, 236.

de la calidad del cuidado clínico, 406. eficacia del tratamiento, 394. en estudios de procesos, 341.

Estadios clínicos, 24. Estetoscopio, 56. Estimulantes, efectos adversos de los, 305. Estómago, máquina de congelación del, 229. Estrategia diagnóstica auditiva, 9. Estrógenos, efectos adversos de los, 304. Estructura clínica, estudio, 335-337. Estudio autodirigido, 447. Estudio en casa, 438. Estudio, lugar del, 377.

biblioteca personal para colección de, 424- 426.

materias, títulos de, 358. Estudio: planteamiento del conocimiento

esencial, 444. Etapas anatómicas, 24-26. Etiología.

ensayos clínicos randomizados, 293. guías del lector para, 373, 391.

Etiquetado, 196. Étnicos, grupos.

diagnóstico psiquiátrico de, 324. entrevistar pacientes de, 51.

Evidencia. admisible, 184. inadmisible, 187. subexperimental, 300. valoración de, 441.

Exactitud de los procesos clínicos, 329-330, 340.

coeficiente, 330. Examen físico para seguro de vida, 180. Examen físico desacuerdo sobre, 31-37.

exactitud diagnóstica, 23. Exantemas, diagnósticos de, 10-13. Excerpta Medica, 369.

468 ÍNDICE

Exhaustiva, estrategia. de busca de literatura, 375. de diagnóstico, 14-16, 20.

Expectativa, sesgo de experimentación. humana, 302, 389. no humana, 305, 391.

Experimentación humana, 302, 389. Experimentos no humanos, 305. Experto, opiniones del.

en el pronóstico, 206 en la selección del tratamiento, 227, 232.

Facultad de Medicina, notas de la, 423. Familia, cumplimiento del paciente y la, 283. Familia, médico de.

competencia de, 319, 320. valoración del cumplimiento por los, 261,

283. Farmacéuticos, representantes, 227. Farmacólogos, desacuerdo clínico entre, 42. Fenilcetonuria, programa de «screening»,

399, 402, 405. Fibrilación auricular, diagnóstico de, 326-

328. Fiebre.

de origen no determinado, 357. mecanismo de, 356-360.

Fiebre, mecanismos de la, información de revistas médicas sobre, 356, 365-368.

Focomelia, 306. Fondo de ojo, examen, 32-34. Fondo de ojo, fotografía, 32. Fosfatasa acida, 98. Fumar.

cáncer de pulmón y, 304. consejo del médico contra, 260.

Gastroscopia, 172. Gaussiana, distribución, 70. Gradiente dosis-respuesta, 391 Gráfico de barras de los datos diagnósticos,

83. Gráfico, métodos, interpretación de los datos

en diagnósticos, 80-89. Gravedad de la enfermedad, datos diagnósticos en estudios de procesos, versus, resultados,

338. Grupos de prueba, 73, 382.

Guía de los lectores: para reacciones adversas, 292-313.

estudios no randomizados, 393-395, 398- 400.

estudios randomizados, 393-395. para análisis económicos, 409-415. para calidad del cuidado clínico, 406-409. para causalidad, 292-313, 387-391. para eficacia terapéutica, 393-395. para etiología, 387-391. para examen de actuación, 335-343, 406-

409. para mejorar el cumplimiento, 273. para programas de «screening», 393-395. para pronósticos, 385-387. para selección de prueba diagnóstica, 382-

384. resultados del uso, 415-417.

Gusto, 43.

Harvey 's Principies and Practice of Medicine, 458.

Heces, pruebas de, 198. Hematocrito, persistentemente elevado, 12. Hematuria, 45. Hepatitis, 371. Hepatoma, 130. Hierro, deficiencia, 34-40. Hiperlipidemia, 194, 352. Hipertensión.

automonitorización de, 280. centro de cuidado terciario y, 378-379. hojas de flujo para, 345-348. medicamentos supresores del apetito e,

305. proceso, versus resultados, estudios de,

337. Hipertensos.

citas de consulta, 276. competencia del médico y, 319-321. cumplimiento por, 266, 269. etiquetado de, 197. examen de la actuación, 331. mejoría de, 274, 279. reacciones adversas, 291, 293, 298, 312.

Hipertiroidismo, diagnóstico del, 326-328. Hipócrates, 268. Hipótesis de trabajo, 19. Hipotético-deductiva, estrategia diagnóstica,

16-20, 227. Hipotiroidismo neonatal, 87.

ÍNDICE 469

Histograma en la interpretación de los datos diagnósticos, 83-85, 89.

Historia física en el diagnóstico clínico, 16. Historia médica, 14, 30. Historias clínicas, computarización, 299.

autoauditoría de, 334. exámenes de actuación, 342-348. orientación al problema, 343.

Hojas de flujo, 345-347.

Impotencia, relacionada con medicamentos, 292-296.

Independencia de los datos diagnósticos, 155, 160.

Index Medicus. abridged, 355. bibliografía de revistas, 354.

Inducción, 227. Infarto de miocardio: creatinina cinasa, inter-

pretación de la prueba e, 81-88. estudios de proceso, versus resultados, 333. por calculadora, 162-174. por cálculos sencillos, 140-162. por nivel de corte, 85. por proporción de probabilidades, 140-

148. por tablas complejas, 131-140. por tablas sencillas, 89-100, 102-108.

Inferencia, 43-48. Información de línea de base, 181. Información, diseminación selectiva de la,

369. Ingresados, cumplimiento entre los, 260. Ingreso hospitalario, «screening» e, 186. Inmunización , 346. Institute for Scientific Information, 367. Intracraneal, presión aumentada, 98.

Journal of the American Medical Association. formato de, 377. «screening» de artículos en 416-417.

Juicio clínico, 261.

Kappa, 37.

Límite más alto-más bajo, síndrome, 226. Líquido amniótico, electroforesis de acetil

colinesterasa, 99. Laboratorio clínico, 79. Laboratorio, síndrome de error de, 226.

Lancet: «screening» de artículos en, 414, 417. calidad, 425. formato, 377.

Legionarios, enfermedad de los, 373. Libros de texto.

diagnóstico y, 7. en biblioteca personal, 424. falta del estar al día, 356, 424. organización de, 424. uso del pronóstico, 206.

Literatura, búsqueda: estrategia para, 353-368. Index Medicus, 354-357. MEDLINE, 360-364. relevancia pragmática de, 366-368. Science Citation Index, 367-369. títulos de materias, 358-369.

Literatura: aumento de la, 371. estar al día con, 371, 374. para resolver problemas, 374. planteamiento de la ojeada, 374, 425. planteamiento de la vigilancia, 374. planteamiento exhaustivo, 375, 425.

Lordosis, 28. Lupus eritematoso diseminado, 433, 458.

Mamografía. cáncer de mama y mortalidad, 184. interpretación de, 38-40.

Manómetro aneroide, 51. Médico-paciente, relación, 260, 261.

cumplimiento y, 260, 261. importancia de, 58.

Método. patrón oro del diagnóstico, 382.

Mediastinoscopia, 55. Medicación.

acción clínica y, 308-310. algoritmo para, 306-313. analogía, 306. autoselección por el paciente, 268. base biológica de, 305. cumplimiento y, 41, 259-264, 276. determinación de, 306-309. diagnóstico de, 291. dispositivos de alarma envases, 269. dosis-respuesta, relación, 304. efectos adversos de, 291-315. ensayos clínicos aleatorios, 292-306. envases, 281.

470 ÍNDICE

envases de una dosis, 276. especificidad, 305. estudios de cohortes, 295-296, 300-302. estudios de control de caso, 297-300. experimentación humana y, 302. incidencia de, 291. niveles séricos, 267-270. recuento de píldoras, 267. resultados terapéuticos, 267. sentido epidemiológico, 305. sobredosifícación, 275. tasa de, 295. temporalidad y, 304.

Medical Subject Headings (MeSH), 358-368. disposición, 358. en búsqueda computerizada de la

literatura, 358.

metodología, 363. para colección de la biblioteca personal,

427. Medicamentos depresores, 304. Medicina preventiva, 180. MEDLARS, 356. MEDLINE:

busca de términos para, 360. cobertura de, 360.

Meningitis tuberculosa, 233. Metildopa, efectos adversos, 291. Miméticos, síndromes, 227. Monitorización:

del corazón fetal, 476. del cumplimiento, 263.

Morbidity and Mortality Weekly Reports, 459.

Motivación, actuación y, 322, 323. Movida del tiempo cero, 190. Muerte. con dignidad como objetivo del tratamien- to, 221, 222. Muerte prematura, 332. Muestreo, sesgo del, 210-212.

National Library of Medicine, 356. Negativos falsos, interpretación de los datos

diagnósticos 90-91, 137, 163, 237. Negativos verdaderos, interpretación de los

datos diagnósticos, 91-97, 101-108, 132, 137,-139.

Neural, tubo, defectos, 99. New England Journal of Medicine: calidad de, 425

formato, 377. «screening» de los artículos, 414, 417.

No enfermedad: clasificación, 225. diagnóstico, 70.

Nomograma, 122, 148, 152, 156. Normal, definiciones de, 70.

Oído, 43. Observador, variaciones del, 65, 70, 381. «Odds ratio», 303. Ojeada, 374, 424. Olor, detección del en estrategia diagnóstica,

9. On-line, rescate bibliográfico:

CANCERLINE, 369. cargos por, 360. distribución selectiva de la información

por, 386. MEDLINE, 360-366. SDILINE, 369. Sistemas amistosos con el usuario, 363. TOXLINE, 369. uso del titulo de materias, 360-366.

Ordenador. conservación de biblioteca personal en,

427. conservación de historias clínicas en, 299. recordatorio clínico por, 437.

Órgano ausente congénito, síndrome de, 226. Órgano diana, lesión, 320. Orina, medición de medicamento en, 271. Osteoartritis, 42.

píldoras, calendario de, 276. Paciente, educación, 282. Paciente, entrevista, 49. Paciente, muestra del:

evaluación, 383. semejanza de, 394. tramiento, asignación de, 393.

Pacientes: derecho a rechazar el tratamiento, 272. desacuerdo clínico, 50. efectos de la enfermedad en, 49. efectos de medicación, 49. etiquetado del, 398. resúmenes clínicos de los, 424. variación biológica, 48.

Pacientes de úlcera, 292. Paliativo, tratamiento, manejo del, 221, 222.

ÍNDICE 471

Pancreática, enfermedad, proporción de probabilidad, 151.

Papanicolaou, prueba de, 405. «Paper chase», 363. Paraclínico, diagnóstico, 5. Paraclínicos, datos, 435. Parenteral, tratamiento, 282. Percentil, 71. Pericias clínicas.

actuación, examen de, 320-324. cumplimiento, estrategias para mejorar el,

434. dos clínicos y, 329. definición de, 435. exactitud, 40-41. por acuerdo simple, 328. por especificación de probabilidades, 326. precisión de, 329. tarjeta de valoración de, 434.

Peritoneoscopia, 55. Pletismografia de impedancia, 73, 99. Poder, 238. Popularidad, sesgo de, 210. Posibilidad posprueba, 147-149, 154, 158. Posibilidad preprueba, 147-149, 154, 158. Positivos falsos, interpretación de los datos diagnósticos en, 90-91, 137, 163, 237. Positivos verdaderos interpretación, de los datos diagnósticos, 91-97, 132, 137-139. Precisión, 69. Predicativo negativo, valor, 102. Predicción, exactitud de, 329. Predicción, valor de, 100, 102-106, 401. Predicción, valor de, positivo, 95, 102-108,

149, 402. Prednisona, efectos adversos de, 291. Presintomático, diagnóstico de enfermedad, 179-200.

decidir cuándo buscar, 197. estrategia, 179, 180. evidencia admisible, 184. evidencia inadmisible, 187. historia natural de la enfermedad, 182. objetivos, 179, 180. riesgos de inapropiada, 193.

Presión arterial, 73. Prevalencia, 100-108, 145, 401. Prevención de, 347.

de complicaciones, 223. eficacia, 399. específico de edad, 347.

Próstata, cáncer de, 98. Probabilidad:

en análisis de la decisión, 164-170. en confirmación diagnóstica, 326-328. modelo, reconocimiento del, 8-9, 319.

Probabilidad anterior, 101. Probabilidad de enfermedad, 100-107. Probabilidad posprueba, 100, 103, 124, 154. Probabilidad posterior, 100, 102, 124. Probabilidad preprueba, 100, 102,-108, 131- 133, 144-147, 151, 156. Probabilidad, proporciones de, 140-161, 434, 459.

cálculos de, 140-147, 154-160, de cumplimiento, 263, 264, 266. definición de, 140. oportunidades posprueba, 144-154. prevalencia, 141. propiedades de, 140-142.

Problema, historia clínica orientada al, 343. Problema, resolver el:

apreciación crítica de pericias y, 437. uso de la literatura, 371.

Procedimientos de confirmación, 325. Proceso clínico, 335-341.

documentación, 341-347. guías del lector para, 335-342. medición de, 339-341.

Proceso, estudio: criterios para, 340-346. significación clínica, 341-343. significación estadística, 341. valoración en ciego, 341.

Programa de apoyo vital cardíaco avanzado, 438.

Programas alternativos, 411, 413. Pronóstico, 205-218.

cohortes de comienzo, 208-210, 386. criterio objetivo de resultado, 216. definición de, 205. descripción del modelo de referencia, 210,

213. diagnóstico precoz y, 398. envío y, 386. estrategias para, 206. factores extraños, 387. factores pronósticos extraños, 216-218. literatura como guía para, 206. opiniones de los expertos, 206-218. resultados de, 386. seguimiento completo, 213-215.

472 ÍNDICE

seguimiento y, 213-215, 386. valoración en ciego del resultado, 216.

Propranolol, efectos adversos, 291. Proporción de oportunidades, 303. Prueba diagnóstica, selección de, 63-76.

comparaciones en, 65. criterios para, 65. direcciones de procedimiento, 73. evaluación de la muestra de paciente, 66. grupos de prueba, 73. guías del lector, 382-385. reproducibilidad del resultado de la prue-

ba en, 75. utilidad de la prueba, 74. valores anormales en, 69.

Pruebas diagnósticas: concordancia de, 158. confirmatoria, 323-324. independencia de, 158. para causalidad, 300-306, 388-392. proporciones de probabilidad, 140-138. rangos normales, 70. resultados y, 327. riesgo de, 173. selección de secuencias de, 153-161.

Quemados, educación continuada para terapia, 439.

Radioinmunoensayo, 24. Radionúclidos, estudio de proporciones de

probabilidad, 150-160. Ramas múltiples, diagnóstico, 10-13, 18. Randomización, 394, 401. Rangos normales.

culturalmente deseable, 69. de factores de riesgo, 71. definiciones de, 70. en pruebas diagnósticas, 72. terapéutico, 73.

Reacciones adversas, 291-313, 358. acción clínica y, 308-310. algoritmo, 306-313. analogía, 306. causalidad, 292-313. constancia, 304. determinación de, 306-309. ensayos clínicos randomizados de, 292-

306.

especificidad de, 305. estudios de cohortes de, 295-296, 300, 302. estudios de control de caso, 297-300. estudios de serie de casos, 300-302. guía del lector para, 292-313. incidencia de, 291. objetivo del tratamiento y, 313. pruebas diagnósticas de causación, 301-

305. pruebas diagnósticas para la, 300-304. reiniciación, 313. relación dosis-respuesta en, 304. riesgo relativo y, 303. sentido biológico de, 305. sentido epidemiológico de, 305. tasa de reacción y, 295. temporalidad y, 304.

Recidiva, prevención de la, como objetivo del tratamiento, 223.

Recién nacidos: focomelia en, 306. «screening» de tiroides, 405.

Rectal, examen, 98. Recuento de píldoras, 267. Referencia, modelo de, 210. Reflejo corneal, 98. Registros hospitalarios, 299. Regresión hacia la media, 48. Remisión espontánea, 264. Renuncia en la selección del tratamiento,

227, 231. Reproducibilidad de los resultados de la

prueba, 69, 383. Reserpina, cáncer de mama y, 298, 311. Resultado, estudio de, 331-338. Resultados:

asistencia a las citas, 263. automonitorización, 282. clínicamente relevante, 234, 331. cumplimiento y, 263, 332. de programas de «screening», 395-406. de pronóstico, 215, 216. determinantes, 331. educación médica continuada, 440. eficacia del tratamiento, 245. en análisis de la decisión, 165. en análisis económico, 409-415. exámenes de actuación, 331-342. guías de lectores para, 335. pruebas diagnósticas, 331.

ÍNDICE 473

Resumen: clínico, 424. de artículo de revista, 377.

Retina, pulso espontáneo de la vena, 98. Retinopatía, examen:

desacuerdo clínico, 32, 33-35. exámenes de actuación, 331.

Retroalimentación: cumplimiento y, 434, 439.

Reumática, fiebre, 52. Reuniones, notas y apuntes de las, 424. Revistas:

de asociaciones médicas, 424. en biblioteca personal, 424, 425. encuadernadas, 427. normas editoriales de las, 380. número de, 371.

Riesgo relativo, cálculo de, 303. Riesgo, aversión al, 175. Riesgo, factores de:

información de revistas sobre, 372. rangos normales, 73.

Síndrome de inmunodeficiencia adquirida (SIDA), 434, 459.

Síndrome de no enfermedad, 225. Síntomas:

definición, 6. mejoría de los objetivos del tratamiento,

223. SDILINE, 369. Salud, exámenes periódicos en diagnóstico

precoz. eficacia, 200. evidencia inadmisible, 187. riesgos de, 193.

Sangre, extensiones de, valoración, 39-40. Scáner de la pierna con fibrinógenos-I135, 73,

99. Science Cilation Index, 368-369, 458. Scienlific American Medicine, 425, 427, 458. «Screeming» de ingreso, 16, 186. «Screening» multifásico, 179, 200. «Screening» oda la comunidad, 199. Seguimiento completo, 213-214 Sensibilidad, 101-110, 132-133, 138, 156, 176, 238.

de pruebas de «screening», 401. prevalencia y, 144.

Serie de casos estudiados, 294-300.

Sesgo: acceso diagnóstico, 210, 297. centrípeto, 210. de maniobra terapéutica, 395. en el análisis económico, 413. en estimación del cumplimiento, 41. en estudios de caso control, 299, 303. en estudios de cohortes, 303. en examen clínico, 40. en muestreo, 210-213. en resultados pronósticos, 215. expectación, 216. filtro de referencia, 210, 214. largo plazo, 66. popularidad, 210. sospecha diagnóstica, 216-218, 287.

Sesgo de filtro de referencia, 210. Sesgo de la larga duración, 192. Sesgo de sospecha diagnóstica:

dietética, consejo, 260. Sesgo de tiempo de entrada, 190. Sexo, diferencias en el diagnóstico, 324.

eficacia del tratamiento y, 394. en estudios de procesos, 340. de la calidad del cuidado clínico, 409.

Significación clínica, 236-244. eficiencia del tratamiento y, 393. en estudios de procesos, 335. de la calidad del cuidado clínico, 409, 415.

Signos, definición, 6. Sistema de salud, programa de «screening» y,

405. Situación difícil:

definición, 6-7. tratamiento, decisiones relativas al, 224.

Sobredosificación, 308. Sobreinterpretación de los hallazgos físicos,

síndrome de, 226. Sobreinterpretación radiografía, síndrome,

226. Socioeconómico, estado, programas de

«screening» y, 405. Subrutinas, 19-20. Sumarios, valoración de los 377. Supervivencia, curva de, 189-193, 199-200. Supervivencia, tiempo, diagnóstico y, 197. Sustitución, juego de, 234.

Tía Minnie, 8. TOXLINE, 369. Tabla dos por dos, 91.

474 ÍNDICE

Tacto como estrategia diagnóstica, 9. Tanzania, exantema en, 13. Tareas rutinarias, 320. Tarjeta de puntuación de pericia clínica, 436.

cumplimiento del paciente, 406. definición, 179, 395. diagnóstico precoz y, 179-200. diagnóstico presintomático, 6. eficacia de, 200, 395-406. ensayos randomizados, 395-399. estudios no randomizados, 394. guías del lector para, 394-404. ingresos en el hospital, 187. multifásico, 179. necesidad de, 397-402. neonatal, 399. pediátrico, 403. razones para, 180, 396. resultados, 403. sistemas de salud, 405. valor predictivo de, 404.

Temporalidad, causalidad, 300, 304. Teorema de Bayes, 152. Terapéuticas, maniobras, factibilidad de las,

395. Terapéuticas, recomendaciones, 42. Terapia antibiótica, cumplimiento con la,

259, 276. Terapia específica de la enfermedad, 223. Terapia, la respuesta real a la, 63. Teratógenos, 304. Tiacidas, efectos adversos, 293-295. Timolol, eficacia, 361, 366. Tomografía computerizada.

poder diagnóstico de la, 24. proporción de probabilidad, 151.

Torácico, dolor. diagnóstico de, 10-11.

Torácico, dolor no anginoso, 110. Tracto urinario superior, proporciones de

probabilidad de infección, 151. Trastorno objetivo.

cálculo de, 140-162. decisiones de tratamiento con respecto al,

223, 254. de diagnóstico precoz, 179, 180, 200. definición, 6, 140. posibilidad posprueba, 147-149, 154. propiedades de, 141-143. proporciones de probabilidad, 140-162.

Tratamiento.

acción clínica y, 311. algoritmo, 306-313. alternativo, 314-316. causalidad de, 292-313. determinación de, 312-314. efectos adversos, 291-314. ensayos clínicos randomizados, 292-306. estudios de cohortes, 295-296, 300, 302. estudios de serie de casos, 300-302. exámenes de actuación, 321-348. guías del lector, 292-313. hipertensos, 329. incidencia de, 291. limitaciones de, 326. objetivos del, 221, 225. orientación a los resultados, 328. pacientes insuficiencia cardíaca, 328. paliativo, 221. selección de, 221, 225.

Tratamiento, decisiones, 221-255. análisis en, 254-256. dolencia y, 224. elementos de la enfermedad y, 224. evaluación del riesgo, 222. muestra de paciente, 234, 235. paciente, papel del, 223. por inducción, 227. por renuncia, 227. primarios, 221-230. randomización, 233. resultados de, 234. seducción, 227. selección del tratamiento, 225-254. significación, 236. situación difícil, 224. trastornos objetivos, 255.

Tratamiento, eficacia: asignación de paciente, 393. cointervención y, 395. contaminación y, 395. criterios, 311-316. ensayos clínicos randomizados, 393. experiencia clínica y, 226. información de resultados, 245. maniobra terapéutica, factibilidad, 395. paciente, reconocibilidad, 235. randomización, 233. resultado clínicamente relevante, 234, 394. significación clínica, 236, 394. significación estadística, 236, 394.

Tratamiento, objetivos del:

ÍNDICE 475

cumplimiento y, 263. identificación de, 254. reacciones adversas y, 311.

Tratamiento, umbral de prueba de, 171-173. Trombosis:

anticonceptivos orales y, 296. probabilidad, proporción de, 150.

Trombosis venosa profunda, 52, 73, 150, 297. Tuberculosis, proporción de probabilidad de,

151, 179. Tutores clínicos, 452.

Ulcera de estómago, 43. Ulcera duodenal, 43. Ultrasonografia, proporción de probabilidad

en, 151. Utilidad, 75, 162-176.

de las pruebas diagnósticas, 75. de valor social, 398, 412. en análisis de la decisión, 162-176.

Validez, 232. Vena varicosa, terapia, 413. Venografia, 74. Vida, calidad de, 199, 252. Vida, esperanza de, 174. Vida, programa de pericias para apoyo a la,

438. Vida, recomendaciones de estilo de, 260, 372. Visita de sala, 445. Visitas hospitalarias, 424, 445. Voluntario, efecto del, 198.

Warfarina, efectos adversos, 291.

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