Hoy ha salido a la venta un libro que casi podemos recomendar sin haberlo leído aun, “Overdiagnosed: Making People Sick in the Pursuit of Health”. Sus autores, Gilbert Welch, Lisa Schwartz y Steven Woloshin han aparecido frecuentemente en las páginas de GCS- Gestión Clínica y Sanitaria.
Un trabajo suyo previo sobre el cribado del cáncer de cuello de útero (Screening for cervical cancer: will women accept less? Am J Med 2005; 118:151-8) fue comentado por Juan Gérvas en el número 25 (AQUÍ), así como otro sobre los riesgos de muerte (The risk of death by age, sex, and smoking status in the United Status: putting health risks in context. J Natl Cancer Inst. 208:845-53) en el 38 (AQUÍ).
Más recientemente Beatriz González López Valcárcel reseñó un relevante trabajo de Lisa Schwartz y otros autores (ÉSTE) sobre como el analfabetismo estadístico generalizado es malo para la salud y para el sistema sanitario en GCS- Gestión Clínica y Sanitaria- 44. (AQUÍ y en "Seguir leyendo")
El libro que hoy se publica afirma que los diagnósticos de toda condición, desde el colesterol y la presión arterial altas hasta la osteoporosis, la diabetes, e incluso el cáncer, se han disparado en las últimas décadas. Aunque el “establishment” sanitario avala la detección temprana generalizada de enfermedades como causa de la mejor salud colectiva, de hecho esa es la razón por la que a muchos de nosotros se nos dice que estamos enfermos. Contra la creencia convencional de que más exploraciones es mejor medicina preventiva, los autores construyen un contra-argumento que parece convincente de que necesitamos menos, no más pruebas.
A partir de sus investigaciones sobre los efectos del cribado, explican cómo los puntos de corte para los resultados "anormales" de las prueba se han reducido drásticamente, al tiempo que los avances tecnológicos han permitido a los médicos detectar más y más "anomalías”, muchas de las cuales no suponen complicaciones de salud. Y ahora, con la práctica de pruebas genéticas, los pacientes serán diagnosticados no sólo como enfermos, sino de "pre-enfermedad".
A partir de sus investigaciones sobre los efectos del cribado, explican cómo los puntos de corte para los resultados "anormales" de las prueba se han reducido drásticamente, al tiempo que los avances tecnológicos han permitido a los médicos detectar más y más "anomalías”, muchas de las cuales no suponen complicaciones de salud. Y ahora, con la práctica de pruebas genéticas, los pacientes serán diagnosticados no sólo como enfermos, sino de "pre-enfermedad".
Una cuestión de indudable relevancia que nos hace esperar ansiosos el envío postal ya solicitado. Quienes deseen una cata, pueden leer (AQUÍ) la introducción.
El analfabetismo estadístico generalizado es malo para la salud y para el sistema sanitario
Gerd Gigerenzer, Wolfgang Gaissmaier, Elke Kurz-Milcke, Lisa M. Schwartz, Steven Woloshin, Yang Lu y Dana Goldman. Helping Doctors and Patients Make Sense of Health Statistics. Psychological Science in the Public Interest v8 n2 2008: 53-96
Resumen:
Ensayo sobre la falta generalizada de comprensión de datos estadísticos básicos relacionados con la salud, sus causas, consecuencias y soluciones.
Empieza constatando, con una numerosa base documental, que muchos médicos, pacientes, periodistas y políticos son analfabetos para la estadística, incapaces de entender el significado de los números, y extraen sin darse cuenta conclusiones erróneas. Por ejemplo, creen que las mayores tasas de supervivencia de cáncer de próstata en los países donde hay cribado implican menor mortalidad. En realidad pueden deberse a un aumento del denominador (casos diagnosticados), por sobrediagnóstico, o por detección temprana (lead time bias), siendo iguales las tasas de mortalidad, que son las que en definitiva importan.
A las personas les cuesta entender los riesgos relativos y las probabilidades condicionadas (especificidad, sensibilidad), pero entienden los riesgos absolutos (“una mujer de cada 1000 morirá de tal enfermedad”) y las frecuencias naturales (“89 de cada 990 mujeres sin cáncer darán positivo en una mamografía”).
El analfabetismo estadístico generalizado resulta de un marco de información no transparente. El primer sospechoso de sesgar interesadamente la información estadística es el malvado oficial, la industria farmacéutica, que magnifica los beneficios de sus tratamientos, expresándolos en riesgos relativos (“esta medicina reduce el riesgo de morir de infarto en 5 años a la mitad”), sin mencionar que el riesgo absoluto es muy bajo. Los efectos adversos, en cambio, se dan en números pequeños, en riesgos absolutos (ej. “uno de 1000 pacientes tendrá sofocos”).
Pero la industria farmacéutica no es el único culpable. Ese marco sesgado de información lo emplean también intencionadamente algunos organismos públicos de prevención. Ni la US Preventive Task Force ni el National Institute of Cancer pueden tirar la primera piedra. La prensa y las revistas científicas también informan mal, aunque éstas han mejorado gracias a los acuerdos de consenso, como el CONSORT.
Para que sea transparente, la información debe ser ecuánimemente simétrica y llegar a personas alfabetizadas. Si se da el NNT (número necesario para tratar: a cuantos pacientes hay que medicar para que uno se cure), debería también darse el Número Necesario para Dañar (NND: a cuántos pacientes hay que medicar para que uno tenga un efecto adverso).
Que los médicos sean analfabetos estadísticos es consecuencia del analfabetismo general de la población y del sesgo cognitivo, pero también de los estilos de práctica predominantes hasta hace relativamente poco tiempo, en los que sobraba la estadística: el médico-artista, para el que cada paciente es un caso que su ojo clínico modela, y el médico determinista, para el que la ciencia no tiene secretos ni incertidumbres.
El artículo argumenta que el analfabetismo estadístico es malo para la salud, porque las manipulaciones tienden a sobreestimar los beneficios e infraestimar los riesgos de las intervenciones, y es malo para el sistema porque se gasta innecesariamente.
Para solucionarlo, proponen enseñar estadística desde la mas tierna infancia, por profesores que pongan ejemplos motivadores y discretos (en el sentido estadístico, opuesto a continuo) que interesen a los pupilos (¡ya es hora de dejar el dado!). Con ello, la democracia tecnológica ganará, y no solo la salud.
Financiación: No consta
Comentario
Al principio, yo no daba crédito a lo que leía. ¿Cómo puede ser tan prevalente el analfabetismo estadístico en los países ricos y listos, incluso entre los universitarios y los médicos? Los economistas nos criamos en un vivero de números, convertir la frase “un paciente de cada mil” a un 0.1%, es un cálculo primario, inmediato, casi instintivo para nosotros. De ahí mi sorpresa: ¡uno de cada cuatro médicos contesta mal!
El artículo vende la psicología cognitiva como la ciencia que sacará a la humanidad de ese oscurantismo. Otras disciplinas, como la Economía, también tienen mucho que aportar, porque hay que cuantificar el coste atribuible al analfabetismo, en términos de pérdida de bienestar social y el sobrecoste, para así calcular el beneficio potencial del plan de choque. Hemos avanzado más en la metodología para cuantificar el coste social de la incertidumbre (1) que el de la ignorancia.
El conocimiento estadístico es una acción preventiva eficaz contra la manipulación. No es preciso conseguir super-pacientes con super-poderes mentales, sino ciudadanos con habilidades numéricas básicas, que los inmunizarán contra sesgos y falsas percepciones de riesgos y de beneficios, no sólo relacionados con la salud sino en todos los órdenes de la vida.
El analfabetismo estadístico contradice el axioma económico sacrosanto de la racionalidad del consumidor, que la nueva Economía trata de conciliar con la evidencia, en una vuelta a los orígenes psicológicos de la teoría de la utilidad(2). Pero tal vez otra vuelta de tuerca podría sugerir que los componentes emotivos de la curación son tan potentes, comparados con los racionales, que lo racional consiste precisamente en ser emotivamente ciego a la evidencia, cuando esta es pesimista.
La falta de comunicación de riesgos entre médico y paciente es un mal generalizado que impide al paciente elegir. El analfabetismo es un impedimento para ejercer el derecho al consentimiento informado del paciente, y su libre elección. Pero muchos médicos no pueden comunicar porque no entienden ellos mismos los números, lo que alerta sobre la necesidad de reformar la formación médica ¡Otra Bioestadística es posible en las facultades!
A grandes males, grandes remedios. Según los autores, la comprensión estadística básica debería adquirirse a la vez que se aprende a leer y a escribir. Desvincularla de las matemáticas, presentándola como una forma de resolver problemas de la vida diaria. El artículo es suficientemente convincente para iniciar un uso prudente de experimentos a pequeña escala de numerización de la infancia
Beatriz González López-Valcárcel
Universidad de Las Palmas de GC
(1) Phelps, CE. Information diffusion and best practice adoption en Culyer y Newhouse, Handbook of Health Economics, cap.5:224-61 Elsevier, 2000
(2) Kahneman, D. (2003). A psychological perspective on economics, American
economic review, 93, 2: 162-8
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