"Mirar las cosas de cara, ser capaces de sorprendernos, tener curiosidad y un poco de coraje; saber preguntar y saber escuchar; evitar los dogmas y las respuestas automáticas; no buscar necesariamente respuestas y aún menos fórmulas magistrales" (Emili Manzano)

viernes, 28 de febrero de 2014

BRITIQUETTE: BUENOS MODALES EN EL REINO UNIDO

Existe una iniciativa llamada Spanish Doctors, que es un curso hecho por médicos para aprender inglés médico. Uno de sus apartados más interesantes es From English to Spanish, a cargo de Fernando Navarro, autor de la biblia de las traducciones médicas, el Diccionario crítico de dudas inglés-español de medicina. En su sección  no sólo comenta aspectos avanzados de la traducción de inglés a español, sino que también abarca el contexto cultural diferencial. Un buen ejemplo es el artículo Be polite! (please) que reproduzco a continuación. 



Cuelga en la pared de mi despacho un divertido calendario de humor típicamente inglés, con un chiste en cada hoja. El de este mes tiene solo dos viñetas: a la izquierda, un hombre a punto de ahogarse en un río grita desesperado «HELP!», mientras un típico caballero británico —con bombín y todo— pasea impávido por la orilla sin hacerle el menor caso, molesto ante los bruscos modales de ese desconocido que se atreve a darle una orden con un imperativo sin matizaciones (help!, imperativo del verbo to help). 


En la viñeta de la derecha, el mismo hombre a punto de ahogarse, sonríe y dice cortésmente: «Excuse me, Sir. I’m terribly sorry to bother you, but I wonder if you would mind helping me a moment, as long as it’s no trouble, of course». Y, ahora sí, el atildado caballero se apresura encantado a lanzarle un salvavidas.



Con la exageración característica de toda viñeta humorística, este chiste sirve para mostrar la tremenda importancia de la cortesía en la sociedad británica. Una cortesía difícilmente comprensible para quienes vivimos en un país en el que nadie considera descortés entrar en un bar y pedir a voz en grito, dirigiéndonos a un camarero a quien no conocemos de nada: «¡dos cervezas y una cocacola!». En parte, posiblemente, porque nuestra lengua dispone de la opción entre el tuteo y el usted para indicar cortesía, incluso con un imperativo descarnado. 


Piénsese, por ejemplo, en el médico que atiende en su consulta a una señora mayor, y le dice: «túmbese en la camilla boca arriba, y desabróchese la camisa». Perfectamente educado y cortés para nosotros, pero de una brutalidad insoportable si lo transferimos literalmente al inglés. En los centros sanitarios de habla inglesa, no es nada raro que un paciente que trata de ser amable se dirija con toda naturalidad a una enfermera diciendo «thank you very much indeed, darling», donde un paciente de habla hispana probablemente no llegaría más allá de un «muchísimas gracias» o «es usted muy amable».


Un consejo para quien tenga pensado viajar o mudarse al Reino Unido: hay dos expresiones mágicas que te abrirán muchas puertas... y muchos corazones. Son thank you y please, que en el inglés británico —de una cortesía pasmosa— se usan muchísimo más que «gracias» y «por favor» en español, pues constituyen muletillas de cortesía en casi cada frase de una conversación más o menos formal. Así, donde un médico de habla inglesa diría a su paciente «please be seated», el médico de habla hispana suele usar «siéntese» o «tome asiento» a secas, que entre nosotros se entienden como registro cortés por el recurso al «usted», sin necesidad de añadir «por favor» o «haga el favor».


A modo de ejercicio, podemos probar con las cuatro frases que escribo a continuación, en su forma habitual en español:

  1. Manténganme informado de la evolución del paciente.
  2. ¿Podría ponerme al corriente?
  3. Disculpe.
  4. Escriba la respuesta en la casilla.

Si uno no quiere pasar por maleducado, para decir eso mismo en inglés es prácticamente obligatorio añadir el toque mágico que aporta el imprescindible please: 

  1. Please keep me informed of the patient’s progress
  2. Could you please bring me up to date?
  3. Please, accept my apology.
  4. Please enter your answer in the box provided.



Para saber más


► www.ukstudentlife.com/Personal/Manners.htm es una página de Internet con algunas nociones básicas de Britiquette (buenos modales en el Reino Unido), libros recomendados para ampliar conocimientos en este campo y algunos enlaces internéticos sobre vida, sociedad, cultura y costumbres británicas.

ONCE AGAIN: ADHD DOES NOT EXIST

Today´s headlines: ADHD IS FABRICATED BY PSYCHIATRY AND PHARMA

In most parts of the world psychiatry is not recognized as a medical discipline equal to others. Its practitioners are often considered to be charlatans unable to provide real help and likely to do evil things. People suffering from mental illness are not seen as people requiring help, but as weaklings, evil doers or simulants. Their human rights are often not respected, and the care they receive is usually sub-optimal. 

There are many reasons for this lamentable situation. They include ignorance of the decision makers about the nature of mental illness and ways of dealing with it. But psychiatry also bears a part of the blame. 



Thomas Szasz and others concluded that mental illness is a myth because is different from bodily illness. Robert Kendell and others concluded that at least some of the conditions widely regarded as mental illnesses are essentially similar to bodily illnesses; hence, ADHD is very far from being a fraud. 


The main problem is that bodily illness is not transparent in meaning because it is not defined, straihtforwardly, to factual/scientific norms. Only few moths ago The American Medical Assn. voted to declare obesity a disease, ... voted, no evidence. 

Problems for any old or new medical diagnoses (e.g., ADHD, obesity, restless legs syndrome) : 

- If we want to ensure that limited healthcare resources are appropriately distributed we must have a reasonably clear idea, first what a disease is, and second, which diseases are most worth the investment of time and money 

- How do we distinguish properly between real diseases, and human behaviours or characteristics that we just happen to find disturbing? 

- As the business literature shows, new clinical diagnoses are often welcomed primarily as opportunities for market growth 

- Biomedicine’s contemporary power means that it can no longer adopt ambient ideas about disease and disability without running into tricky areas of ambiguity and, potentially, ethical difficulties 

- The personal experience of disability is not always predictable, and it can be very different from the experience of disease 


One take-home message here is that although disease and disability are regularly lumped together, conflating them is often misleading. Another is that science never simple reflects cultural understandings; it simultaneously helps craft the definition as well. Choices of such mundane things as disease models and diagnostic criteria, then are not just about research agendas or commercial influences. At their heart they embody profound ethical debates about identity, human rights and the tolerance of diference. 






20 ERRORES FRECUENTES AL INTERPRETAR RESULTADOS DE ARTÍCULOS

Antonio Martínez Ron, periodista especializado en medicina y ciencia, publica en Cuadernos de cultura científica una entrada muy interesante y práctica. Se basa en el número de noviembre de 2013 de la revista Nature que publicaba “20 consejos para interpretar afirmaciones científicas“ por William J. Sutherland, David Spiegelhalter y Mark A. Burgman con el objetivo de orientar a los no especialistas a la hora de interpretar la fiabilidad y rigor de un estudio. Resume y adapta los 20 puntos con la intención de ayudar a un lector no especializado, pero creo que aborda de manera clara y sencilla muchos de los aspectos problemáticos de toda revisión en medicina en general y en psiquiatría en particular.
Un consejo, revisa estos 20 puntos antes de tu próxima sesión clínica o ponencia:
1. Las diferencias y la probabilidad originan los cambios. En el mundo real hay miles de variables y conviene no hacer una interpretación lineal de los hechos.
2. Ninguna medición es exacta. Todas tienen algún margen de error, por pequeño que sea. Todos los estudios deben mostrar claramente cuál es para no dar a entender un grado de certeza que no se tiene.
3. Hay sesgos en todas partes. El propio diseño experimental puede estar sesgado. Los científicos buscan resultados significativos y tienden a dar una visión exagerada de los problemas o de la efectividad de las soluciones. Lo más importante es que el experimento sea de doble ciego y que ni el experimentador ni los sujetos conozcan los detalles del experimento. Otro sesgo muy frecuente es el de confirmación, pues se tiende a insistir más en la línea del resultado que se espera obtener.
4. Cuanto más grande es la muestra, mejor. Que la muestra sea grande es especialmente importante en estudios donde hay grandes variaciones naturales o grandes márgenes de error. Siempre es más fiable un estudio con decenas de miles de participantes que con unas pocas decenas.
5. Correlación no implica causalidad. La correlación entre dos variables puede ser meramente casual, por tentador que nos parezca afirmar lo contrario. La mayoría de las veces entra en juego un tercer factor oculto. Por ejemplo, en su día algunos ecologistas pensaron que las algas venenosas estaban matando a los peces en algunos ríos. Resultó que las algas crecían donde los peces morían, y no eran la causa de las muertes.
6. La regresión a la media puede confundir. En ocasiones los fenómenos tienen sus propios ciclos y el momento de la medición puede inducirnos a error. Un ejemplo muy común de esta ilusión cognitiva es el que sucede con la homeopatía: la mayoría de los catarros suele remitir por sí mismos y los homeópatas aprovechan para reclamar poderes curativos de su placebo. Otro ejemplo es el que da Ben Goldacre en su libro ‘Mala Ciencia’ sobre la maldición de los deportistas que salen en la portada de Sports Illustrated. Cuando aparecen, lo natural es que estén en la cima y lo más probable es que empeoren. 
7. Extrapolar más allá de los datos es arriesgado. Los patrones encontrados dentro de un determinado rango no tienen por qué funcionar fuera de él Observar un fenómeno en un ámbito y asumir que se da en otros ámbitos es un error común. 
8. Cuidado con la negación del ratio base. Este error se produce cuando identificamos mal la probabilidad de que se dé un hecho al tomar como referencia un dato concreto. Por este motivo, por ejemplo, nos parece más probable morir en un atentado o un accidente de avión que en un resbalón en la bañera, cuando es al contrario. O el motivo por el que si a una persona le hacen un análisis de sangre que detecta una enfermedad con un acierto del 99% hay muchas posibilidades de que no tenga nada, aunque él crea que hay un 99%. Así, si la enfermedad afecta a 5 de cada 10000 personas y el test da siempre positivo si efectivamente tienes la enfermedad, eso significa que al realizar el test habrá 99,95 (1% de 9995) falsos positivos y 5 positivos reales. Por lo tanto la probabilidad de que tengas la enfermedad si has dado positivo es 5/(5+99,95) = 0.048, es decir, el 4,8%, muy lejos del 99% que suponías.
9. Los controles son importantes. Un grupo de control se mantiene en las mismas condiciones que el grupo del experimento, salvo que el tratamiento no se les aplica a sus miembros. Sin esta medida es muy difícil saber si un tratamiento tiene realmente un efecto. 
10. La aleatoriedad reduce el sesgo. Cuando se diseña un experimento, los grupos y los individuos deben ser elegidos de forma aleatoria. Si se atiende a distintas características de los miembros del grupo, es más que probable que los resultados tengan un sesgo.
11. Busca la replicación, no la pseudorreplicación. Para comprobar la consistencia de un estudio los resultados deben ser replicables, pero si se replican en poblaciones independientes, son más sólidos. Cuando se diseña un ensayo con un tipo concreto de población es habitual que se obtengan resultados que no son extrapolables a otros tipos de poblaciones.
12. Los científicos son humanos. Los investigadores tienen intereses privados y, como en todos los colectivos, puede haber algún tramposo. El propio sistema de revisión por pares es engañoso puesto que los editores son más propensos a pasar los resultados positivos y tumbar los negativos. Para dar algo por comprobado de forma convincente, se necesita la confirmación por varias fuentes.
13. La significación es importante. La significación estadística está relacionada con la probabilidad de que algo haya sucedido por mero azar. Cuanto menor es el valor de esta probabilidad, menores son las posibilidades de que los resultados del estudio sean un espejismo o una casualidad. 
14. Significación y efectos. La falta de significación estadística no quiere decir que no haya ningún efecto subyacente, sino que no se ha detectado ninguno. En ocasiones, un estudio pequeño puede no detectarlo, pero un estudio más exhaustivo puede encontrar una relación oculta, un efecto secundario o una consecuencia no observada. 
15. La estadística no lo es todo. Las respuestas sutiles son más difíciles de ser detectadas, pero la importancia de un efecto, aunque éste sea pequeño, no es simplemente una cuestión estadística, puede tener implicaciones biológicas, físicas o sociales. En los años 90, la revista Epidemiology pidió a los autores que dejaran de usar simplemente la significación estadística porque estaban malinterpretando sistemáticamente los resultados. 
16. Cuidado con las generalizaciones. Un ejemplo claro son las conclusiones que se sacan de un experimento en ratones respecto a lo que puede suceder en humanos.
17. Los sentimientos influyen en la percepción de riesgo. A pesar de los datos objetivos, la percepción del riesgo puede obedecer a factores psicológicos y sociales. En EEUU, por ejemplo, se sobrevalora el riesgo de vivir junto a una central nuclear y se subestima el de tener un arma en casa.
18. La confluencia de factores cambia los riesgos. Se pueden calcular los riesgos que tienen hechos independientes, pero en ocasiones puede ocurrir que los riesgos evaluados no sean realmente independientes y el riesgo real sea mucho mayor . Con que se desate el primer factor aumenta la posibilidad de que confluyan los otros y crece el riesgo. En el colapso de las hipotecas basura en EEUU se dio un caso claro de un cálculo erróneo de la independencia de los riesgos de las hipotecas individuales.
19. Los datos pueden ser seleccionados intencionadamente. El denominado ‘cherry-picking’ consiste en seleccionar solo aquellas pruebas o argumentos que dan la razón a nuestra tesis. Cuando se buscan resultados muy concretos se tiende a seleccionar solo los datos convenientes, cuando lo adecuado para hacer buena ciencia es reunir cantidades ingentes de datos, como sucedió en la búsqueda del bosón de Higgs, por ejemplo.
20. Las mediciones extremas pueden confundir. En los estudios donde se quiere medir una variable para comparar distintos elementos que tienen esa variable, como por ejemplo si queremos elaborar un ranking de universidades o de centros de investigación (elementos) en función de su productividad científica (variable), suele ocurrir que existen muchas fuentes de variabilidad que afectan a esa variable, en nuestro ejemplo la financiación disponible, el equipamiento, la calidad del profesorado o, incluso, la serendipia. Cuando se obtienen los resultados de estudios así es muy fácil simplificar y atribuir la variación de la variable a un sólo factor, por ejemplo la financiación, con lo que las comparaciones que se realizan de los valores extremos, la universidad número 1 y la última, ya sea entre sí, con la media o con la mediana, no son realmente significativos. Esto se da en prácticamente todos los rankings.
Referencias
  1. Sutherland W.J., Spiegelhalter D. & Burgman M. (2013). Policy: Twenty tips for interpreting scientific claims, Nature, 503 (7476) 335-337. DOI: 

viernes, 21 de febrero de 2014

LA FELICIDAD, ¿CUMPLE LOS CRITERIOS DE TRASTORNO MENTAL?

"Se propone clasificar la felicidad como un trastorno mental y su inclusión en futuras ediciones del DSM bajo el nombre de Trastorno afectivo Mayor, tipo placentero. En una revisión de la literatura se muestra que la felicidad es estadísticamente anormal, consiste en un conjunto de síntomas bien delimitado, se asocia con una variedad de anomalías cognitivas, y probablemente refleja el funcionamiento anormal del SNC. Una posible objeción a esta propuesta es que la felicidad no está valorada negativamente a nivel social. Sin embargo, esta objeción se rechaza como científicamente irrelevante"
P. Bentall 1992 


Mientras Thomas Szasz afirma que los trastornos mentales (e.g., la esquizofrenia) no son enfermedades reales pues son distintas a las enfermedades físicasKenneth Kendler defiende que algunos trastornos mentales (e.g., la esquizofrenia) son enfermedades, y lo argumenta destacando las semejanzas con las enfermedades físicas. Como bien señala Bill Fulford, la diferencia no está en el concepto de trastorno mental, sino en qué criterios considera cada uno como elementos clave en la definición de una enfermedad (física) (ver tabla). 

Pero esta confusión conceptual no es exclusiva de la psiquiatría. Sin ir más lejos, en el congreso de la American Medical Association (AMA) de 2013 se aprobó por votación considerar la obesidad como una enfermedad a pesar de los informes de distintos departamentos acerca de la ausencia de evidencia. 

Todo ello refleja la deficiente formación conceptual de médicos y autoridades sanitarias que con demasiada frecuencia confunden fenómeno, síntoma, criterio operativofactor de riesgodolencia, afección, síndrome, handicap (déficit, disfunción, minusvalía), trastorno y enfermedad (física o mental)

De esta manera afirmaciones como "yo no creo en el TDAH", "la obesidad no es una enfermedad, sino una responsabilidad personal", "la depresión es una enfermedad cerebral" o "el síndrome de piernas inquietas en un invento de la industria" reflejan más la ideología del autor que la evidencia científica del momento.

Si los avances tecnológicos, los descubrimientos fortuitos (serendipity), los grupos de presión y la Industria Farmacéutica proponen cada año nuevos problemas que deben ser abordados bajo un enfoque médico, resulta imprescindible que médicos y autoridades sanitarias se planteen los aspectos conceptuales y metodológicos de una manera seria. Sólo hace falta recordar la formación en las facultades de medicina respecto a estos temas ... 

Como es interesante no perder la perspectiva, P. Bentall (1992) con humor no exento de rigurosidad proponía la felicidad como trastorno mental pues realmente cumple muchos de los criterios aceptados para otros trastornos mentales. Creo que la lectura de A proposal to Classify happiness as a mental disorder se merece una sesión clínica en todo Departamento de Psiquiatría que se precie. Como dice en el abstract:
"Se propone clasificar la felicidad como un trastorno mental y su inclusión en futuras ediciones del DSM bajo el nombre de Trastorno afectivo Mayor, tipo placentero. En una revisión de la literatura se muestra que la felicidad es estadísticamente anormal, consiste en un conjunto de síntomas bien delimitado, se asocia con una variedad de anomalías cognitivas, y probablemente refleja el funcionamiento anormal del SNc. Una posible objeción a esta propuesta es que la felicidad no está valorada negativamente a nivel social. Sin embargo, esta objeción se rechaza como científicamente irrelevante"
Y yo añadiría, "presenta una alta heredabilidad y buena respuesta a diversos psicofármacos que han demostrado un potente efecto sobre la reducción de las puntuaciones de las escalas de felicidad".

Como afirma Randolph Nesse (2014), la felicidad o la infelicidad no son los fines de la selección natural, son medios. La selección natural no tiene objetivos, se trata de una serie de mecanismos formados sin motivación alguna, incluyendo la felicidad y la infelicidad, destinados a lograr el mayor éxito reproductivo.



viernes, 14 de febrero de 2014

LA MUERTE

La muerte en el programa "Amb Filosofia" de Emili Manzano (en catalán).

Vale la pena destacar las intervenciones de Marc Antoni Broggi (neurocirujano y presidente de la Societat Catalana de Bioètica), autor del notable  Por una muerte apropiada, y Joan Francesc Romero (enfermero de geriatría y curas paliativas)



En contra de lo que puede parecer a primera vista, los avances técnicos y científicos aumentan los dilemas éticos. Conceptos que se confunden como la sedación terminal y la eutanasia, la no aceptación de tratamiento y el suicidio, la limitación terapéutica y la dejación del deber de socorro, están tan presentes en la bioética moderna como ausentes de las facultades." No me canso de recomendar el libro de Marc Antoni Broggi  Por una muerte apropiada.

También resultan muy útiles Recomendaciones a los profesionales sanitarios para la atención a los pacientes al final de la vida  del Comité de Bioètica de Catalunya



jueves, 13 de febrero de 2014

EL DESEO

El deseo en el programa "Amb Filosofia" de Emili Manzano (en catalán).


"Igual nuestra tendencia natural es hacia la apatía y la abulia, y lo verdaderamente difícil es desear, que es lo que nos lanza hacia los otros"

Xavier Antich





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miércoles, 12 de febrero de 2014

HACERSE PREGUNTAS

Hacerse preguntas en el programa "Amb Filosofia" de Emili Manzano (en catalán).




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martes, 11 de febrero de 2014

LA JUSTICIA

La justicia en el programa "Amb Filosofia" de Emili Manzano (en catalán).






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LA LIBERTAD

La libertad en el programa "Amb Filosofia" de Emili Manzano (en catalán).

"Son pocos los que prefieren la libertad, la mayoría solo quiere un amo justo"
Salustio, siglo I a.C. 





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viernes, 7 de febrero de 2014

QUÉ ES Y -SOBRETODO- QUÉ NO ES LA MEDICINA BASADA EN LA EVIDENCIA

"A pesar de mi admiración por el conocimiento científico, no soy partidario del cientifismo, pues el cientifismo afirma dogmáticamente la autoridad del conocimiento científico; mientras que yo no creo en autoridad alguna y siempre me he resistido al dogmatismo y sigo resistiéndome, especialmente en la ciencia."
La lógica de la investigación científica (1935), Karl Popper

"La Evidencia sólo está disponible para las cuestiones que reciben fondos"

Por extraño que parezca, el término evidencia en medicina es todo menos eso, evidente. Sin embargo, después de diversas entradas en este blog dedicadas a la dificultad para definir conceptos como enfermedad (física o mental), trastorno mental, y otros,  tal vez ya no parezca tan extraño.

El concepto de Medicina Basado en la Evidencia o MBE (Evidence Based Medicine, EBM), como nos recordaba Sackett y compañía en el artículo Evidence based medicine: what it is and what it isn´t (BMJ, 1996) se refiere a:
"la integración de la investigación de mayor evidencia (A), con nuestra pericia clínica (B) y los valores singulares y circunstancias de nuestros pacientes (C)"

(A) La investigación de mayor evidencia
Investigación válida y clínicamente relevante, con una jerarquía de evidencia, con frecuencia desde las ciencias básicas de la medicina, pero especialmente de la investigación clínica centrada en el paciente, en la precisión de las pruebas diagnósticas (incluyendo el examen físico), el poder de los marcadores pronósticos y la eficacia y seguridad de las medidas preventivas y terapéuticas

(B) Pericia clínica
La habilidad para usar nuestra habilidad clínica y experiencia para identificar cada estado de salud y diagnóstico específico, los riesgos y beneficios individuales de las posibles intervenciones y los valores y expectativas personales.

(C) Valores de los pacientes
Las preferencias, preocupaciones y expectativas únicas que cada paciente lleva consigo a cada encuentro clínico.


Sin embargo, en cualquier discusión sobre la utilidad de una intervención médica es muy frecuente el uso perverso del concepto de evidencia (científica) y, sobretodo, el de ausencia de evidencia. 


Cuando gestores, editores, clínicos, académicos o aseguradoras afirman que no existe evidencia acerca de la utilidad de una intervención médica (e.g., un fármaco) pueden querer decir, al menos, tres cosas diferentes: 
  1. No hay ningún tipo de información acerca de la utilidad de la intervención al no existir ningún estudio ni experiencia clínica acerca de su uso; 
  2. No existen estudios de un nivel metodológico determinado, generalmente ensayos clínicos aleatorizados (Randomized Clinical Trial, RCT);  
  3. Los estudios existentes no encuentran asociación entre la intervención y la mejoría en los resultados de salud

(1)  No hay ningún tipo de información acerca de la utilidad de una intervención al no existir ningún estudio ni experiencia clínica
Esta sería la verdadera acepción de la expresión "no existe evidencia" según la definición de Medicina Basada en la Evidencia, pues no se cumplirían las características A, B y C (e.g., el efecto del LSD en la enfermedad de Alzheimer). 

(2) No existen estudios de un nivel metodológico determinado, generalmente ensayos clínicos aleatorizados (Randomized Clinical Trial, RCT)  
Es el uso más frecuente del término evidencia pero se trata de un error grave. Cuando tenemos una experiencia con un paciente ya se genera evidencia, la de un estudio de n=1, y lo único que nos recuerda la MBE es que tengamos en cuenta que existe una jerarquía en la evidencia de los estudios, donde el ensayo clínico aleatorizado (ECA) (Randomized Clinical Trial, RCT) es superior a un caso (n=1) o una serie de casos. Pero de ningún modo significa que, en ausencia de ECAs, toda la información que proviene de estudios con otras metodologías no es útil o no se deba utilizar. 





Este error se produce por asociar "evidencia" con Guía Clínica. Sin embargo, el propósito de la Guía Clínica no es mostrar la evidencia sino, como dicen las Guías NICE, "proporcionar una guía para asegurar la calidad y una buena relación calidad-precio (Providing guidance to ensure quality and value for money), o como dice la Cochrane Library, la "Evidencia de alta calidad independiente para la toma de decisiones en salud". Con "alta calidad" muchas Guías se refieren  a la decisión, a priori, de incluir únicamente los estudios que sean de la mejor calidad metodológica, es decir tipo ECA. Por consiguiente, estas revisiones desechan decenas de estudios -la mayoría- y extraen las conclusiones a partir de unos pocos estudios tipo ECA que se suelen combinar en un meta-análisis. De esta manera estas Guías suelen concluir "no existe evidencia que el tratamiento X sea útil para la condición Y, con la coletilla "son necesarios más estudios ...." (e.g., los antidepresivos en la fase depresiva del trastorno bipolar) . Esto es de suma importancia pues es el argumento esgrimido por gestores, Departamentos de Farmacia de los Hospitales, académicos y aseguradoras para no subvencionar o permitir el uso de determinados tratamientos (e.g., inhibidores de la colinesterasa, antipsicóticos de liberación prolongada, antidepresivos duales).  

Lo que realmente deberían decir estos autores e instituciones, como bien señalan algunas Guías, es que existe una evidencia de un nivel jeráquico 1, 2, 3, 4 o 5. Además, no debemos perder de vista que se trata de una jerarquía estadística y no tiene por qué ser clínicamente relevante. Por ejemplo, no existen ECAs sobre el uso del paracaídas. Probablemente sería difícil reclutar voluntarios para lanzarse de un avión con la posibilidad, doble ciego, de utilizar un paracaídas o un "placebo" de paracaídas. Pero se pueden desarrollar otro tipo de estudios ... ¡gracias a Dios!



Otro gran problema es que los ECAs  suelen exigir pacientes con criterios de inclusión y exclusión restrictivos, y se calcula que más del 75% de los pacientes NO son elegibles para entrar en un estudio de buena calidad metodológica *. También son muy interesantes las razones de los pacientes para la participación o no en un Ensayo Clínico * pues seleccionan subgrupos de características diferenciales (e.g., cooperatividad, cumplimiento, motivación). De esta forma, las conclusiones de los estudios de alta calidad metodológica, y las Guías Clínicas que de ellos se derivan, son poco generalizables a la gran mayoría de los pacientes, y muchos autores afirman que toda Guía Clínica debería indicar qué poblaciones específicas se han estudiado y qué condiciones comórbidas constituyeron criterios de exclusión para los ensayos clínicos (Pamela Hartzband y Jerome Groopman, NEJM, 2009).

Y finalmente no debemos olvidar lo más importante: además de la metodología estadística y la generabilidad de los resultados, la MBE exige que el estudio debe ser válido y clínicamente relevante. Este aspecto es de vital importancia pues con frecuencia se concede prioridad a la calidad del estudio por encima de su relevancia. Por ejemplo, el trastorno bipolar se caracteriza por sus episodios agudos pero también por una morbilidad longitudinal que representa un aspecto nuclear del trastorno, que es por definición crónico. Este elemento debería estar reflejado en los niveles de evidencia, teniendo especialmnete en cuenta los resultados de los estudios de tratamientos a largo plazo (Guia sobre el maneig del trastorn bipolar a Catalunya, de Eduard Vieta y cols, p.9)




(3) Los estudios existentes no encuentran asociación entre la intervención y la mejoría en los resultados de salud
El tercer tipo de error consiste en decir que existe evidencia que el fármaco X no es útil porque en diversos estudios tipo ECA no se encuentra mejoría del proceso Y (e.g., los antidepresivos en depresión bipolar). Este error refleja la violación del precepto clásico de la investigación científica: "La ausencia de evidencia no es la evidencia de ausencia" (atribuida a Konstantin Tsiolkovski a propósito de la a posible existencia de vida en otros planetas). 

Los ensayos con resultados negativos o Evidencia negativa NO se pueden interpretar como estudios que proporcionan evidencia de la inefectividad del tratamiento. Por ejemplo, se puede tratar de estudios con poca potencia estadística (e.g., población del estudio pequeña), y esa es una de las razones para combinar estudios en meta-análisis (fuente a su vez, de otros muchos problemas como el de la heterogeneidad). 

Aunque resulta razonable no aceptar un nuevo tratamiento hasta que no exista evidencia positiva a su favor, cuando tratamos problemas de salud pública debemos cuestionar si la ausencia de evidencia es una justificación suficiente para la inactividad.   


martes, 4 de febrero de 2014

LA OBESIDAD COMO ENFERMEDAD: LA REVOLUCIÓN GASTRONÓMICA DE JAMIE OLIVER

"Sus hijos vivirán diez años menos que ustedes por la cultura alimenticia que hemos creado a su alrededor". Jamie Oliver

Para terminar esta -larga- serie de entradas dedicadas a la obesidad como una enfermedad me gustaría presentar un abordaje alternativo a la "medicalización" del proceso.

Jamie Oliver es un conocido cheff británico (varios de sus libros se cuentan entre entre los más vendidos de Amazon) que en una serie para Channel 4 TV denunciaba los desequilibrios de la comida de las escuelas británicas. 

A partir de aquí surge un ambicioso proyecto en el que se plantea modificar los hábitos alimentarios en los hogares, las escuelas y los centros de trabajo. Para ello elige la ciudad con mayor tasas de obesidad y morbimortalidad de Estados Unidos. Este programa recibió el prestigioso Premio Emmy en 2010




 Posteriormente ganó el premio en 2010 de las inspiradoras TED talks.




Y para concluir esta serie de entradas dedicadas a la obesidad, las recomendaciones de la American Psychiatric Association (APA) para la monitorización metabólica de los pacientes que inician tratamiento con antipsicóticos, basadas en la American Diabetes Association.





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