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.