Un reciente artículo a finales de Octubre en EL PAÍS (aquí) recomendando "8 pruebas médicas que no debería retrasar más", ha provocado una fuerte polémica, reflejada en esta columna del "Defensor del lector" (aquí). Coincidiendo además con que en este mes de noviembre la gente se deja bigotes (o mostachos… "moviembre” lo llaman algunos) para advertir del riesgo de cáncer de próstata y terminamos de pasar Octubre, cuando se bombardea a las mujeres con la importancia de hacerse mamografías periódicas en el “mes de la concienciación sobre el cáncer de mama”, me pregunto, como ya hizo Antonio Cabrales en una entrada de 2009 (aquí) hasta qué punto somos capaces de interpretar correctamente los resultados de una prueba médica y actuar en consecuencia. ¿Estamos tomando decisiones informadas sobre los nuestra salud? Obviamente, la pregunta es más general: cuando uno acude al banco y le informan de los riesgos inherentes a distintos activos financieros, o compra un seguro que le cubra ante el riesgo de distintas fatalidades, ¿Somos realmente capaces de entender las consecuencias estadísticamente esperadas de nuestras decisiones? ¿O nos dejamos llevar, por el desconocimiento de unos o por el interés de otros, hacia decisiones que, en términos probabilísticos, no nos convienen?
Cuando uno lo piensa, hacerse una prueba médica, como una mamografía, parece razonable: permite el diagnóstico precoz, no es un prueba especialmente molesta ni dolorosa y hasta nos hace sentir responsables con nuestra salud. Quienes se oponen al elevado número de pruebas diagnósticas que se realizan son vistos o como malévolos contables que quieren recortar los servicios de nuestra (maltrecha de por sí) sanidad pública o como interesados opositores de la libertad de elección del paciente. Yo mismo anticipo que los comentarios a esta entrada no van a ser benevolentes. Sin embargo, mantengo que puede haber razones de peso para no unirse al movimiento de los bigotes o las camisetas y lazos rosas.
En mi caso, como profesor de Economía (y también defensor de la sanidad pública y de la libertad de elección), estoy habituado a ver la dificultad con la que los estudiantes se enfrentan a preguntas estadísticas, (sólo) aparentemente muy simples. Y el problema claramente no sólo afecta a mis estudiantes, pues probablemente ellos tienen mayores conocimientos matemáticos que la población media. Si no entendemos bien las probabilidades, no entendemos los riesgos asociados. Y ésto puede tener consecuencias nefastas no sólo para el gasto público sanitario, sino también para la salud física, pero también mental de los potenciales pacientes. Obviamente, las consecuencias económicas son más favorables para las empresas que diseñan las pruebas médicas y producen tratamientos para quienes (quizá) estén enfermos. Por dar una cifra, en el año 2012, la doctora Margaret McCartney, autora del libro The Patient’s Paradox informa que de 1300 vidas que se salvaron en un año en el Reino Unido gracias al diagnóstico precoz en mamografías, 4000 mujeres fueron sometidas a costosos, dolorosos y estresantes tratamientos contra el cáncer, debido a falsos resultados positivos de estas pruebas diagnósticas. Y ni siquieran sabrán nunca, debido al tratamiento, que realmente no tenían cáncer. Como les digo a mis alumnos en clase, "saber de probabilidad, salva vidas". Literalmente.
Utilicemos las cifras reales del cáncer de mama. Pueden obtener mucha más información sustentando estos datos, junto con una amplia y contrastada bibliografía médica, en este enlace de Acta Sanitaria. Esta es la información estadística real y objetiva sobre los riesgos, tal y como la presentan habitualmente los médicos, es decir, utilizando probabilidades:
- Prevalencia: La probabilidad de que una mujer tenga cáncer de mama es del 1%.
- Sensibilidad del test: Si una mujer tiene cáncer de mama, la probabilidad de que una mamografía lo detecte es del 90%.
- Especificidad (Falsos positivos): Si una mujer no tiene cáncer de mama, la probabilidad de que una mamografía indique que sí lo tiene es del 9%.
Ahora es cuando le toca pensar. Imagine que a una mujer se le dice que su mamografía ha detectado un cáncer de mama. Ella quiere saber si eso quiere decir que con seguridad tiene cáncer de mama y cuáles son sus expectativas, es decir, ¿Cuántas de las mujeres a las que la mamografía detecta un cáncer de mama realmente lo tienen?
Elija una de las siguientes respuestas:
a) 9 de cada 10 b) 8 de cada 10 c) 1 de cada 10 d) 1 de cada 100
Antes de decirle la respuesta correcta, veamos las respuestas que da una población particularmente importante para esta pregunta: 160 ginecólogos reunidos en una conferencia médica internacional, como describe el psicólogo Gerd Gigerenzer en su libro Risk Savvy. Quizá le sorprenda, y sobretodo le inquiete, saber la diversidad de respuestas de estos expertos que informan sobre los resultados de las mamografías a sus pacientes a diario. El 47% de los doctores contestaron a), 13% respondieron b), 21% contestaron c), mientras que finalmente el 19% contestó d). Ya es un poco preocupante que haya tantas diferencias de criterio, pero ¿quiénes estaban realmente en lo cierto?
Sea sincero, usted, ¿qué cree? Párese un momento a pensarlo antes de seguir leyendo.
¿De vuelta? Bien. Presentemos ahora la misma información objetiva sobre los riesgos de forma que nos permita saber la respuesta correcta:
- Prevalencia: 10 de cada 1000 mujeres tienen un cáncer de mama.
- Sensibilidad del test: de estas 10 mujeres con cáncer de mama, a 9 se lo detectan en una mamografía.
- Especificidad (Falsos positivos): de las 990 mujeres sin cáncer de mama, a 89 de ellas la mamografía les indica que tienen un cáncer de mama.
Mostrando la información de esta otra forma, utilizando frecuencias naturales y no probabilidades, es casi inmediato darse cuenta de que la respuesta correcta es la c): de las 98 mujeres a las que la mamografía indica que tienen un cáncer de mama, sólo 9 de ellas realmente lo tienen, lo que quiere decir que el 90% de las mujeres a quienes la mamografía les indica que tienen un cáncer de mama no lo tienen. ¿Es esta la respuesta que usted pensó? Viendo que la probabilidad de un falso resultado positivo es tan alta, ¿no le produce un poco de alivio sobre los resultados recientes de la mamografía de algún familiar cercano?
Con esta entrada no pretendo incentivar a la gente a que deje de hacerse pruebas médicas, sino que pretendo animar a todos aquellos que manejan información estadística, médicos, aseguradores, asesores financieros…, a que nos aconsejan sobre decisiones arriesgadas de forma que realmente las entendamos. Lo que provoca daños no es la prueba médica en sí, sino la recomendación sistemática de hacerla, sin ni siquiera saber interpretar sus resultados correctamente. No parece razonable que, escudándose en el oscurantismo estadístico, nos hagan decidir cosas de forma interesada… si es que realmente ellos sí conocen las respuestas. Se podría ahorrar mucho sufrimiento a los pacientes si quienes informan sobre los resultados de una prueba médica tuvieran la suficiente modestia de admitir sus dudas sobre las implicaciones de un falso resultado positivo.
Hay 45 comentarios
Interesante reflexión. Toda prueba médica tiene unas características de sensibilidad y especificidad normalmente desconocidas por el paciente y conocidas por el médico. Es un claro problema de información asimétrica. En este caso la cosa es menos dramática, ya que existen más pruebas que se podrían hacer para convertir al proceso conjunto de todas las pruebas en más específico.
En general la atención sanitaria es un proceso, no una única decisión. El problema que veo es que el médico, que a veces está bajo un sistema de incentivos del gestor que debería estar correctamente regulado, es el que tiene toda la información. De poco le sirve al paciente saber esas probabilidades si no sabe lo que sucederá en la siguiente fase de ese proceso. Lo que quiere el paciente es que al final del proceso se hayan tomado las mejores decisiones para él. Sin embargo, eso depende de decisiones que dependen del médico (porque es el único capacitado para comprender el conjunto del proceso). Pero el médico puede sesgar las señales que traslada al paciente relacionadas con esas probabilidades. A veces lo hace como forma de incentivar al paciente a tomar la decisión correcta sin necesidad de apabullarlo con toda la información, pero en otras hay otros intereses (menores costes del proceso, quedarse con los casos con mayor probabilidad de éxito o de proyección profesional, un trabajo más sencillo, etc.) que el paciente desconoce. Una sanidad bien regulada debe abordar soluciones a muchos problemas de información asimétrica.
Un cordial saludo.
Gonzalo, el problema de los médicos es el problema de todos los expertos, incluidos economistas, esto es, pretender saber más de lo que realmente saben. Antes de buscar explicaciones en intereses personales y otros factores, lo primero que debe destacarse es la poca humildad en reconocer lo mucho que se ignora sobre las generalidades de la especialidad y las circunstancias de los casos particulares. Se lo cuento a partir de varias experiencias personales, pero en particular del diagnóstico reciente de cáncer de mama a una hija, cáncer de grado 4, luego que por años se hiciera mamografías (hoy la probabilidad que una mujer que por años se ha hecho pruebas tenga un cáncer grado 4 sin antecedentes previos debiera ser cero pero no lo es por errores). Siempre lo más difícil es entender por qué se comenten errores que ex post parecen infantiles, pero en el caso de los expertos no deben sorprendernos porque su arrogancia (algo que puede comprobar en la forma grotesca en que los expertos defienden sus tribus en los medios, incluyendo blogs) no les deja ver lo mucho que no saben.
Usted gusta apuntar pronto a la asimetría en la información que disponen las partes. Esta asimetría esta presente en todas las relaciones con otros e intentamos aprender a tenerla en cuenta en nuestras decisiones. Pero no cometamos el error de pensar que si sabemos poco o nada de algo, la otra parte sabe todo. Con suerte sabe algo más que nosotros.
Estimado EB. Lamento muchísimo esa reciente experiencia tan amarga. Creo que tiene razón en lo que usted dice. La humildad está en la base del avance del conocimiento. Sin dudar de nuestros propios conocimientos no tenemos un incentivo a adquirir nuevos conocimientos, ni a afianzar los que ya poseemos. Por eso, como magníficamente señala, la etiqueta de "experto" puede llegar a ser muy peligrosa.
La ignorancia es consustancial al ser humano, por ello existen errores disculpables, errores que cometemos por nuestra propia condición humana, límites donde no podemos llegar. Pero también existe el conocimiento. Cuando un "experto", respaldado por señales como titulaciones o respaldos administrativos o empresariales, por ejemplo, comete un error con grave daño para terceros que no cometerían el 99,9% de quienes lanzan esas mismas señales debe responder de por qué ha cometido ese error. La imagen de quienes lanzan las mismas señales está en juego. Si no se reacciona, el resultado será que los "expertos" no pondrán el esfuerzo necesario para poder tener el mayor conocimiento que humanamente les sea posible, porque de todos modos cuentan con el respaldo de una falsa etiqueta de "experto", que cada vez representará menor calidad y menor prestigio.
Ánimo y un cordial saludo.
Yo he respondido bien después de pararme y hacer el cálculo, pero la intuición inicial era incorrecta. O sea, de estos errores que nuestro cerebro realiza a pesar de tener entrenamiento y experiencia para evitarlos (los behavioural economists y los que estudian ilusiones ópticas sabeis de esto).
Además del probable error, aun cuando conoces la respuesta correcta supongo que es muy difícil explicarla a pacientes o familiares por lo contraintuitiva que es.
Estupendo artículo. Un gran problema la relación entre presupuesto público e industria de la salud...
En otro orden de cosas, una cuestión estadística. He fallado miserablemente porque he aplicado lo siguiente:
Siendo tc (tener cáncer) y + (positivo en prueba), la respuesta debería ser...
P(tc|+) = P(+|tc)/P(+) = 0.09/0.1791 --> aprox 50%
Jeje, la respuesta es correcta - Bayes 101. Es el cálculo de P(+) lo que ha fallado:
P(+) = P(+ y tc) + P(+ y !tc) = 1% * 90% + 99% * 9% = 0.9% + 8.9% = 9.8%
Sea dicho de paso, entiendo que en esos casos es mejor errar en el lado de la prudencia (falso positivo).
tienes razón,
me quedo más tranquilo...
me equivoqué en el cálculo de P(tc|c), no es 0.09, es 0.009, y en consecuencia, P(+), efectivamente, es 0.0981
ufff
perdón, P(tc|c) no, P(+|tc)
Una cosa son los números particulares, los que afectan a uno mismo, y otra los que hay que considerar para implementar políticas sanitarias y de distribución de recursos, supongo.
Pero es un tema delicado y será difícil transmitir la racionalidad de unas medidas u otras especialmente cuando unas resultan muy intuitivas y otras no.
Yo misma sigo tratando de digerir esto que leí hace unos días de A. B. Miller.
http://www.project-syndicate.org/commentary/breast-cancer-screening-mortality-rate-by-anthony-b--miller-2014-11/spanish
El problema es que cuando te pones en manos de un médico has de confiar en su criterio y contradecirlo en un sentido u otro puede ser una decisión bastante estúpida.
El prejuicio más común que he observado es el siguiente: sanidad pública, cada 2 años o más, conclusión, recortes.
Sanidad privada: todos los "p*ñeteros" años, conclusión, pruebas innecesarias.
Gracias por la referencia. He leído la columna y luego espero leer el artículo de Miller y sus colegas sobre el informe canadiense. En la columna Miller dice
"Entender las limitaciones del diagnóstico por imágenes exige, ante todo, entender el proceso. Se le practica una mamografía (rayos X de la mama) a gente ostensiblemente saludable para detectar una enfermedad insospechada. Si se detecta alguna anormalidad, se realiza una prueba de diagnóstico para confirmar la presencia de la enfermedad. Si los resultados son positivos, empieza el tratamiento."
A mi juicio (basado en lo que he averiguado sobre el caso de mi hija mencionado en el comentario a Gonzalo), el problema grave está en la detección de anormalidades. Uno quiere creer que la mamografía plantea al radiólogo una decisión binaria, pero no, el radiólogo recibe información que requiere un juicio dentro de un rango con una zona gris amplia. Su juicio depende más de su supuesta experiencia que de cualquier protocolo o tratado sobre el tema. Digo supuesta experiencia porque hablamos de un trabajo que pronto se volvió rutinario y por tanto se puede repetir por años lo que se hizo el primer día ignorando muchas variaciones como si fueran ruido. Si su primera decisión fue que sólo en casos claros concluye anormalidad, entonces sus pacientes tienen un problema porque no se recomendarán pruebas adicionales de diagnóstico. Peor, si el médico tratante acepta el informe del radiólogo sin verificarlo, el paciente se quedará tranquilo pensando que todo está bien.
Vale. Los ginecólogos debían estudiar más estadística. Pero puestos a ser precisos, no hace falta saber mucha estadística para contestar a "Ella quiere saber si eso quiere decir que con seguridad tiene cáncer de mama" Con toda seguridad, NO
Por otra parte, tampoco cambia mucho en lo que a la valoración del riesgo se refiere, el elegir entre las respuestas a) o c) (incluso b)), aunque sí es muy preocupante que haya habido tantos ginecólogos que han contestado d). A la vista de esto se me ocurre otra pregunta relevante: ¿es posible que los ginecólogos no sepan absolutamente nada de estadística? Es decir ¿cuál es la probabilidad de que esa distribución de respuestas hubiera sido obtenida de una muestra de individuos absolutamente legos en la materia?
Muy bueno y necesario. Y realmente preocupante que la mayoría de los doctores elijan a) ó b), que en la práctica quiere decir: lo de los falsos positivos no influye en el resultado (Por cierto, que al escribir las alternativas pones 1 en lugar de (a) y confunde un poco).
También es preocupante las contestaciones d): Da lo mismo hacerlo que no, por lo que cualquier coste es totalmente improductivo.
Por aprovechar la hoja de cifras y ramificaciones que me has hecho rellenar 🙂 es impresionante lo sensible que es el resultado a la prevalencia de la enfermedad o a la efectividad del test. Pequeñas variaciones en ambas generan un enorme efecto en el resultado final.
Gracias Pedro, posts como este explicando conceptos básicos de estadística y en concreto como interpretar los resultados de pruebas médicas son muy importantes, dado que la mayoría de los mortales no nos enteramos y entendemos las cosas muy malamente. Más harían falta y tocando muchos otros aspectos de la estadística, y sobre todo más se debería enseñar (desde el punto de vista práctico) en las escuelas e institutos.
En cuanto a las pruebas, no acabo de estar de acuerdo con tu frase "Lo que provoca daños no es la prueba médica en sí, sino la recomendación sistemática de hacerla, sin ni siquiera saber interpretar sus resultados correctamente. " No soy experto pero creo que en concreto para el cáncer la detección precoz es esencial para poder atajarlo (en particular para el de mama), por lo que tengo la impresión de que sí se deben hacer las pruebas a cuanta más gente mejor. Otra cosa será que a los pacientes se les explique bien el resultado y que no se proceda a actuar ciegamente sobre un resultado positivo que tiene mucha probabilidad de ser falso, y que eso lleve a repensar y redefinir los protocolos.
Gracias, Anxo. Aunque es cierto que el diagnóstico precoz es importante (para quienes realmente tienen cáncer), el problema es que, como bien sabes, "Nada es Gratis". Ni el coste de las pruebas ni la alarma creada por los resultados. La entrada sólo pretende resaltar la importancia de tomar decisiones realmente informadas, y no guiadas por el "por si acaso", que tiene poco valor estadístico, ni por intereses distintos que los de la salud del enfermo.
Para saber cuando recomendar una prueba a nivel hay un monton de expertos trabajando en que edades, cuantas veces, en que espacio de tiempo se deben pedir las pruebas, especialmente los cribados.en base a esa informacion y a estudios coste efectividad se hacen las guias clinicas que acabaran llegando a los profesionales sanitarios...porque tal vez aunque se pueda diagnosticar antes de que se desarrolle no es util(porque no haya tratamiento),no sea prevalente o sea demasiado caro(recursos limitados)pero al final depende de que los sanitarios sean capaces de analizar toda esa informacion y con mayor o menor exito trasladarla a su paciente. Espero haber ayudado...
En efecto, de la misma manera que cuando nos subimos a un avión confiamos en que los ingenieros físicos, etc. hayan hecho correctamente sus cálculos, deberíamos confiar en que los expertos sanitarios han hecho bien los que les corresponden.
Hay muchos aspectos que merecería la pena comentar pero no hay espacio ...
Como dice Pedro ¡nada es gratis! pero aparte de lo que él señala, merecería la pena destacar que las pruebas en sí mimas pueden no ser inocuas. Hay peligros a tener en cuenta antes de someterse a una colonoscopia o a una biopsia de próstata, por poner dos ejemplos de pruebas frecuentes. Así que, sí el cribado puede estar bien en términos de política sanitaria, pero cuidado, a nivel individual a alguien puede costarle muy caro.
Excelente entrada Pedro. Solo quería añadir que este ejercicio que planteas también se puede resolver mediante el Teorema de Bayes.
Antes de nada gracias por enseñar la importancia de la estadística en medicina.Ahora que hemos leído el mapa epidemiologico sobre cáncer a nivel mundial sería interesante explicar a la ciudadanía como el simple hecho de dar datos sobre efectividad a través de la supervivencia a 5 años del diagnostico hace que un simple cribado mejore enormemente las estadísticas sin necesidad de cambiar el curso de la enfermedad
Por ultimo un pequeño matiz,la especificidad es la probabilidad de un sano de tener un resultado negativo en la prueba(los falsos positivos son otra cosa) y por tanto lo que pretendemos buscar con tu pregunta es el valor predictivo negativo.Muchas gracias de parte de un medico
Muy interesante y una buena excusa para no ir tanto a que literalmente te aplasten el pecho con un robot.
El mal manejo de la estadística se aprecia incluso por los que somos de letras. Ejemplo; en los últimos tiempos los pediatras, matronas y demás personal incentivan a las madres recientes a dar el pecho contando todo tipo de beneficios, incluido que incrementa el nivel intelectual del retoño, que baja la probabilidad de cáncer de mama y un sinfín más de ventajas. La literatura científica sin embargo está algo más dividida (aquí se citan algunos trabajos http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2009/04/the-case-against-breast-feeding/307311/). Pues bien, hace un tiempo un neonatólogo conocido mío (del Severo Ochoa) me contó que se habían incrementado los ingresos hospitalarios de neonatos por deshidratación, que puede ser fatal en un bebito tan pequeño. La causa del incremento era la obsesión por la lactancia llevaba a muchas madres a no darles nada de agua, incluido en un agosto madrileño, por aquello del no al biberón. Yo he vivido de cerca el machaque con la lactancia materna (tengo dos retoños, por suerte destetados) y es abrumador la cantidad de supuestos beneficios, así como perjuicios de no dar el pecho (las penas del infierno) que recibes como información.
Por cierto a mi se me ocurrió discutirle a mi matrona, que me dijo que dar el pecho "es gratis", dándole datos de tiempo y esfuerzo, que a mi me arrojaban que dar el pecho era bastante más caro. Iré al infierno claro. Gracias!
Te entiendo perfectamente. Y estoy interesado en conocer más evidencia empírica seria sobre el tema de la lactancia, que parece una auténtica obsesión malsanaSZ
Lo que aqui se plantea sobre el cancer de mama es aplicable a otras pruebas de cribado como el psa para el cancer de prostata o la prueba de sangre oculta en heces para el cancer de colon
Al recomendar un profesional la realización de una exploración en una persona sin síntomas deberia facilitarle esta información de manera comprensible ; si el propio profesional no la conoce debe abstenerse de recomendarla
Un médico de Atención Primaria
http://understandinguncertainty.org/node/545
Otro problema interesante es el llamado problema de Monty Hall
In her book The Power of Logical Thinking, vos Savant (1996, p. 15) quotes cognitive psychologist Massimo Piattelli-Palmarini as saying "... no other statistical puzzle comes so close to fooling all the people all the time" and "that even Nobel physicists systematically give the wrong answer, and that they insist on it, and they are ready to berate in print those who propose the right answer". Pigeons repeatedly exposed to the problem show that they rapidly learn always to switch, unlike humans (Herbranson and Schroeder, 2010).
🙂
http://en.wikipedia.org/wiki/Monty_Hall_problem
¡Que alguno de los cráneos privilegiados que aquí escriben lo aclare, si puede! A mí me parece que no hay ninguna ventaja en cambiar la opción después de que el presentador abra la puerta 3. El juego empieza justo después de este hecho. La probabilidad de que el coche esté en la puerta 1 es igual a la probabilidad de que esté en la puerta 2. Y no veo qué información relevante aporta (a la hora de decidir entre 1 y 2) el hecho de que, en la puerta 3, haya una cabra. Sugiero que se haga un experimento para ver si la solución dada en Wiki es cierta.
Retiro mi sugerencia. Ya existen esas simulaciones y confirman el resultado.
Efectivamente, cuando la prueba es poco sensible y la prevalencia baja suelen pasar estas cosas. La última vez que pensé en esto fue con la monitorización del ébola en los aeropuertos del Reino Unido. Una probabilidad muy baja de que llegue un infectado, pero sobre todo un método diagnóstico muy poco sensible (tomar la temperatura). No me quiero ni imaginar el coste de los falsos positivos con este tipo de medidas. Eso sí, políticamente parece que es muy rentable.
Se me ocurren otras políticas públicas fuera de la sanidad en las que pueden suceder cosas parecidas a esto, por ejemplo en temas de seguridad.
Me parece un artículo muy claro que pone de manifiesto un problema muy importante. Sólo quiero añadir que además, en las mamografías, la propia prueba también supone un (pequeño) riesgo para la salud: la exposición a los rayos X implica un ligero aumento de la probabilidad de desarrollar el cáncer en el futuro. Así que hay que comparar el número de cánceres detectados y curados, con el de cánceres producidos en la población sana por la propia prueba. En el caso de los cribados frente al cáncer de mama mediante mamografía ha habido fuertes debates sobre este aspecto, aunque el consenso general es que el resultado neto es beneficioso. Pero hay otras pruebas que se han llegado a proponer, como realizar periódicamente un estudio de tomografía computarizada (TAC) de cuerpo completo, en los que el balance total sobre la pobación en general sería negativo.
Excelente entrada Pedro. Permitidme que añada un nombre al elenco de excelentes divulgadores (siendo él mismo un excelente médico y profesor de medicina) sobre los peligros del sobrediagnóstico y de cómo diversos "sesgos" contribuyen a nuestras malas decisiones como pacientes y también como gestores de la cosa pública: Gilbert Welch, autor, entre otros, del espléndido "Overdiagnosed" (http://www.amazon.com/Overdiagnosed-Making-People-Pursuit-Health/dp/0807021997). Saludos
Gracias a todos por los comentarios, que intentaré ir contestando (estoy en estos momentos en el aeropuerto). Os dejo una aportación de una compañera que prefiere quedar anónima:
"Te escribo porque me ha encantado tu artículo en NEG, si bien no soy mucho de comentar ahí. He observado que más o menos se da por sentado que la detección temprana salva vidas (si bien sé que ese no es el tema de tu artículo). Este es un tema muy polémico y me parece que la cosa no está en absoluto clara.
Hay algunos datos demoledores que dan mucho que pensar sobre los incentivos de las partes implicadas y que dicen muy poco a favor de la investigación sobre el cáncer de mama hasta la fecha. Te dejo algún enlace.
Divulgativo y muy bien resumido:
http://www.healthline.com/health/breast-cancer/turn-from-awareness-to-research
Este tema se ha tratado en el NYTimes alguna vez incluso, por ejemplo en este blog (si bien recuerdo artículos "normales" -no en el blog- sobre el tema):
http://well.blogs.nytimes.com/2011/10/24/mammograms-role-as-savior-is-tested/ "
Soy muy crítico con el cribado de todo tipo. Pero sus números son excesivamente pesimistas y no tienen en cuenta que antes de iniciar todo el proceso terapéutico el diagnóstico deberá confirmarse con otras técnicas mínimamente invasivas (punción biopsia) que reducirán el sobrediagnóstico y sobretratamiento. Coincido en que solo 1 de cada 10 mujeres con cribado positivo serán realmente enfermas, pero lo más grave no es el "susto" de las otras nueve (no pretendo minimimzarlo y sé que es muy grave), lo malo es que de esas nueve, entre 1 y 4 "confirmarán" un diagnóstico de cáncer ¡que nunca habría evolucionado y supuesto riesgo para su salud!. Esto, que llamamos sobrediagnóstico (y el sobretratamiento que implica), es a mi entender el verdadero problema del cribado. El sobrediagnóstico existe, aunque siga ocultándose a la opinión pública, y sin valorarlo debidamente no debería iniciarse ningún programa de cribado que puede estar produciendo más perjuicio que beneficio. http://desayunoconfotones.org/2014/01/30/y-que-hay-de-nuevo-sobre-el-cribado-mamografico-parte-1-de-3/
Doble prueba.
Despues de un positivo, si el test tiene una especifidad alta, y el coste del tratamiento (dinero/emocional) es alto, se recomienda hacer una segunda prueba.
Ejemplo: sida o mas recientemente ebola, siempre se hace una segunda prueba despures del primer positivo.
http://fivethirtyeight.com/features/the-case-against-early-cancer-detection/
El cribado es la epidemia de nuestro siglo.
El artículo citado es bueno, pero es importante, muy importante al luchar contra el cribado, no confundir el falso positivo y el sobrediagnóstico. El falso positivo es una limitación técnica que siempre podemos pensar en llegar a evitar mejorando... el sobrediagnóstico no, se trata de un diagnóstico correcto... de una enfermedad que no tendrá impacto en la salud. Da igual cuanto mejores la técnica, si el método diagnóstico no tiene en cuenta este hecho diferencial subcelular, y la imagen no puede tenerlo en cuenta, entonces habrá sobrediagnóstico por más que mejores el cribado. Incluso métodos genéticos incluirán una proporción de sobrediagnóstico, aunque cabe suponer que será menor que el de los métodos basados en imagen o bioquímica. Enhorabuena por su artículo, van a hacer falta muchos para que este debate se realice más allá del discurso fácil y demagógico de lo políticamente correcto (algunos llevamos muchos años en ello).
Para también incluir a los hombres, echemos un ojo a las pruebas de cáncer de próstata. Tienen el mismo problema de falsos positivos y sobre todo las pruebas actuales no predicen el riesgo real que corre el paciente en el desarrollo de la enfermedad.
Un estudio en The Lancet (explicado en el NY Times en agosto y no soy médico) dice que hacer la prueba de sangre para PSA reduce la probabilidad de morir de cáncer de próstata en un 21%. El propio riesgo de morir de cáncer de próstata es un 3%. Un riesgo/beneficio del 2,4%--bien. La dificultad adicional es que 30-50% de los casos de cáncer descubiertos nunca harían daño y los tratamientos son muy agresivos. Por cada 27 cánceres detectados, una vida se salvaría. La prueba es sencilla, pero los resultados de la prueba son de difícil interpretación y una vez que un hombre sepa que tiene cáncer la reacción natural es querer comenzar algún tratamiento.
http://well.blogs.nytimes.com/2014/08/06/prostate-cancer-screening-still-not-recommended-for-all/?module=Search&mabReward=relbias%3Ar%2C{%222%22%3A%22RI%3A17%22}&_r=0
Soy neuróloga y admito que muchos clínicos (médicos dedicados a atender pacientes) no tenemos un conocimiento profundo de estadística pero nuestras recomendaciones y decisiones sobre el diagnóstico y tratamiento de las enfermedades se basan en ensayos clínicos perfectamente diseñados por profesionales (médicos y no médicos) que sí son expertos en estadística .
Considero incorrecto el uso que se hace de la terminología en su artículo. La mamografía es un test de cribado (screening) y en ningún caso “diagnostica” un cáncer de mama. La mamografía sólo indica si hay lesiones en la mama susceptibles de un examen más profundo con ecografía, resonancia o biopsia. Es sólo tras obtener una muestra de la lesión (biopsia) cuando se establece el diagnóstico de cáncer y se decide el tratamiento (cirugía, quimioterapia, radioterapia). Es decir, en la Medicina actual a ninguna mujer se le somete a ningún tratamiento sólo con el resultado de una mamografía.
Es deseable que los procedimientos diagnósticos tengan altísimas sensibilidad y especifidad y bajísimas cifras de falsos positivos pero, mientras los científicos descubren ese procedimiento perfecto, la mamografía es un buen test de cribado para la detección precoz del cáncer de mama y en múltiples ensayos clínicos realizados por profesionales expertos en estadística, ha demostrado una reducción de más del 20% de la mortalidad por cáncer de mama en mujeres entre 40 y 64 años. Ninguna mujer debería dudar sobre sus beneficios y ningún Sistema de Salud duda a día de hoy sobre su utilidad ya que es un método de screening coste-efectivo.
Gloria,
Aunque nos hemos desviado del tema del post, me interesa tu último comentario: “Ninguna mujer debería dudar sobre sus beneficios y ningún Sistema de Salud duda a día de hoy sobre su utilidad ya que es un método de screening coste-efectivo”.
Yo diría que la afirmación es demasiado categórica. Sobre una mujer en particular, los programas de cribado de cáncer de mama tienen su potencial beneficio…y sus potenciales riesgos: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/14651858.CD001877.pub5/abstract (...for every 2000 women invited for screening throughout 10 years, one will avoid dying of breast cancer and 10 healthy women, who would not have been diagnosed if there had not been screening, will be treated unnecessarily)
Por otra parte, ¿ningún sistema de salud debe dudar sobre su utilidad y su relación coste efectividad? Pues, depende: ¿la relación coste-efectividad de un screening poblacional es la misma en mujeres de 50 a 69 que en mujeres de 40 años? ¿Es la misma en un programa de screening semestral, anual o bienal?
No lo es. Dos aspectos esenciales (entre otros) de todo programa de cribado es hacia qué población se dirige y su periodicidad. Por ello, autoridades sanitarias ya han establecido recomendaciones de este tipo:
En dones menors de 50 anys sense factors de risc addicional de càncer de mama, no es recomana el cribratge rutinari mitjançant mamografia. La periodicitat del programa de cribratge de càncer de mama (en dones de 50-69 anys) hauria de ser de dos anys.
http://essencialsalut.gencat.cat/ca/detalls/Article/mamografia_cancer_mama_2013
No me parece un tema nada sencillo, la verdad.
Muy buen (sin embargo, incompleto) artículo sobre los resultados poco intuitivos que se obtienen al trabajar con probabilidades condicionadas a la información adicional disponible. Y digo incompleto porque no basta con conocer las probabilidades reales de tener cáncer tras un diagnóstico positivo. Por supuesto, opino que el profesional que tenemos delante debería tener este conocimiento y suministrárnoslo a la hora de proporcionarnos los resultados antes de que nosotros tomemos una decisión.
Sin embargo, para tomar una buena decisión (que es lo verdaderamente importante), informada, necesitamos conocer un ingrediente más que es la consecuencia de nuestra decisión, es decir, lo que se denomina en probabilidad la función de coste. Me explico: aunque la probabilidad de tener cáncer tras un diagnóstico positivo es pequeña, si realmente tenemos cáncer, el coste de tomar la decisión de no actuar es altísimo, probablemente la muerte. En cambio, el coste de seguir con más pruebas diagnósticas (algunas pueden ser dolorosas, pero no mortales) tras un primer falso positivo también es alto, pero muchísimo menor.
Además, un último comentario sobre la probabilidad, que es muy engañosa. Si una de cada 100 personas tienen cáncer, el riesgo que tengo de tener cáncer es muy pequeño (1%), sin embargo, puede que sea yo el "afortunado" en ese caso estoy 100% jodido. El coste no se reparte entre los 100 individuos sino que se lo adjudica el único que tiene cáncer.
¡Maldita función de coste!
Creía que la mamografía NO era un método de diagnóstico.
cat,
No era mi intención entrar en el debate de si la mamografía es o no un método de diagnóstico.
La intención del comentario era introducir en el debate un ingrediente más que es la función de coste. Si no es correcto considerar la mamografía como método de diagnóstico, puedes cambiar la mamografía por cualquier otro método de diagnóstico y la palabra cáncer por cualquier otra enfermedad.
La idea del comentario es la siguiente. Si el resultado de una mamografía es positivo y eso indica que tengo un 10% de probabilidades de tener cáncer realmente, ¿qué decisión debo tomar? ¿Seguir con el procedimiento para obtener un diagnóstico final o irme a mi casa tan tranquilamente? Y es aquí, donde la función de coste (asociada a tu decisión) entra en juego. A pesar de que hay pocas posibilidades, si eres el "afortunado" las consecuencias son terribles. Así pues, parece que lo sensato es seguir con el procedimiento hasta obtener un diagnóstico firme.
Cualquier proceso de toma de decisión, debe tener en cuenta las consecuencias de una equivocación. Eso es todo.
Un saludo.
J.O ,
No me parece desviarme del tema. Al contrario, toda la entrada se sustenta en la creencia de que la mamografía diagnostica un cáncer de mama cuando realmente no es así. Me remito a mi entrada anterior donde lo explico.
Es cierto que la mamografía tiene diferente coste-efectividad según la edad de la mujer y por eso en los programas de detección los grupos de edad a los que se les ofrece el screening y la frecuencia de los mismos son variables.
Mi última afirmación es demasiado categórica. Tanta rotundidad es infrecuente en un médico pero las dudas que la entrada siembra sobre la prueba la provocaron.
En todo caso, sí que afirmaría que cualquier mujer entre 40 y 64 años que esté interesada en la detección precoz del cáncer de mama debería someterse a las mamografías que le recomiende su médico. Si a alguien se le ofrece elegir entre:
1) no someterse a mamografías y arriesgarse a morir por una enfermedad potencialmente curable o bien
2) someterse a mamografías aun con el riesgo de que la misma pueda detectar lesiones que finalmente no sean cáncer pero que precisen de estudios quizás molestos y seguro que estresantes
¿Qué eligiría? Yo, la opción 2), sin ninguna duda
Gloria,
si me he animado a participar ha sido precisamente porque la última frase del excelente post de Pedro me es muy cercana: "Se podría ahorrar mucho sufrimiento a los pacientes si quienes informan sobre los resultados de una prueba médica tuvieran la suficiente modestia de admitir sus dudas sobre las implicaciones de un falso resultado positivo".
Desafortunadamente muchos profesionales de la medicina no parecen tener claro la importancia (y la frecuencia) de los falsos positivos.
Afortunadamente muchos otros (como usted), sí.
Creo que a esto se le llama variaciones en el estilo de la práctica médica. Y da para otro (otros) post(s)
Un saludo cordial
Hola Gloria:
Creo que sí que nos estamos desviando un poco del tema. Al contrario que tú, no creo que la entrada se sustente en que la mamografía es un método de diagnóstico. Simplemente lo toma como un ejemplo, que quizás no ha sido el más afortunado.
En mi opinión la entrada se basa en que la probabilidad condicionada a nueva información es, en ocasiones, contraintuitiva (tal y como ocurre en el ejemplo).
La conclusión que extraigo del artículo es que la situación óptima sería que tanto el médico como el paciente (el médico al menos) tuviera conocimiento de este tipo de fenómenos estadísticos para analizar la información de la manera más objetiva posible y poder tomar las decisiones oportunas en consecuencia.
Si lees mi comentario anterior, hablo sobre la función de coste, que es precisamente lo que tu tienes en cuenta (quizás no de forma explícita) al decir que, a pesar de que la probabilidad de tener cancer tras una mamografía positiva es pequeña, se debe seguir con el procedimiento para llegar a un diagnóstico firme (pues el coste de no hacerlo si realmente tienes cáncer es elevadísimo).
Un saludo.
¿Y no podría darse un caso de incentivos perversos?
Cuando un médico trata a un paciente que es falso positivo, el paciente siempre responde al tratamiento perfectamente y queda totalmente curado, lo cual es muy satisfactorio para ambos.
Y eso sin contar con la empresa que suministra los tratamientos, claro.
Todo muy bien, y puede que sea por canceres muy conocidos como cancer de mamá. ¿Qué pasa con canceres tan mortales como los de ovarios? 75% de las mujeres mueren dentro de 5 años de ser diagnosticada, simplemente porque se diagnostica muy tarde. Porque no hay un "test" ni hay campañas, ni síntomas concretas.
El 90%, si el 90% de esas mujeres podrian haber salvado la vida con diagnóstico más precoz, que simplemente sería que haya revisión ginecológica anual, donde te hagan una ecografía de los ovarios con detenimiento: ecografía que dura unos minutos, es una de las pruebas más baratas que hay, y hay un aparato en cada consulta.
Esto solo es un ejemplo.
Así que este artículo con una pizca grande de sal.
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