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.