Medicina basada en la evidencia
Diego Andrés Rosselli Cock M.D., Ed.M., M.Sc.
En épocas no muy lejanas los patólogos tenían la última palabra en las discusiones entre médicos. Pero los tiempos han cambiado, y hoy “la verdad revelada” y la capacidad para acallar a los demás la poseen aquellos que saben manejar la jerga de la medicina basada en evidencia (MBE). Una sanadiscusión entre colegas suele terminar cuando alguno de ellos cita los valores de cierto ‘riesgo relativo’ (‘RR’, para los iniciados) o menciona el margen de incertidumbre de sus ‘intervalos de confianza’. La buena noticia es que basta con entender, y saber usar, una docena de términos para defenderse en el difícil mundo de la investigación, de las revistas internacionales, y de los estudios clínicosmulticéntricos.
Este escrito tiene la pretenciosa ambición de reducir a unas pocas páginas lo que, para muchos, requiere de años de estudio. Me voy a concentrar en los conceptos más importantes de la epidemiología clínica y de la medicina basada en evidencia (MBE), pecando en ocasiones, debo admitirlo, de simplismo en los conceptos.
No hay verdades absolutas
Una de las lecciones másimportantes que ha dejado la MBE es que nada es absolutamente cierto (ni, casi nunca, absolutamente falso). Toda cifra se maneja con cierto nivel de incertidumbre. De hecho es útil recordar que, en gran medida por la influencia del filósofo de la ciencia Karl Popper, para comprobar que determinado tratamiento no es útil, se debe tratar de probar que no hay evidencia que sugiera su utilidad. Y aunque lotermine confundiendo con el juego de palabras, para comprobar que un determinado tratamiento es mejor que otro (o que un placebo) es necesario mostrar que es muy poca la probabilidad de que los dos tratamientos sean iguales.
La relatividad de la verdad se expresa de muchas maneras. El valor de p es una medida, ya un poco pasada de moda, de dicha incertidumbre. Cuando uno lee que cierta pruebaarroja una p < 0.05, eso quiere decir que la probabilidad de que esa diferencia sea debida al simple azar es menor a 0.05 (o a 5%, o a uno entre veinte, que es lo mismo). Ese valor de p es un elemento crucial de la significancia estadística. Para reafirmar más la variabilidad de la certeza, que la diferencia entre dos cifras sea estadísticamente significativa no necesariamente quiere decir que esadiferencia sea importante. Y lo contrario: que la diferencia no sea estadísticamente significativa tampoco quiere decir que esa diferencia no exista. La ausencia de una diferencia estadísticamente significativa puede también querer decir que sí hay una diferencia, pero que el estudio no fue capaz de demostrarla.
Otra expresión de incertidumbre estadística son los intervalos de confianza. Unaexpresión como: “0.72 (IC 95% 0.59 – 0.85)” quiere decir que aunque el valor estimado es 0.72, el margen de incertidumbre estadística que existe alrededor de dicho valor oscila entre 0.59 y 0.85. Más adelante vamos a profundizar sobre el concepto de intervalo de confianza.
Una muestra más de que la verdad es relativa (¿se necesitan más pruebas?), es la necesidad de usar un control. No se puedeafirmar así no más que un determinado tratamiento es bueno; hay que decir que es mejor que cierto estándar que se ha usado como comparación. No es en vano que un verdadero epidemiólogo clínico cuando le preguntan “cómo está tu mujer” se vea obligado a contestar “comparada con la de quién”. Todo estudio clínico requiere un grupo control que va a recibir una intervención diferente, ya sea un placebo,ya sea el tratamiento usual, ya sea el medicamento de la competencia.
Finalmente, si la verdad es relativa, se deduce que hay verdades que lo son más que otras. Eso se ratifica en el término “niveles de evidencia”. Como en la vida cotidiana, la credibilidad de una afirmación depende en gran medida de su fuente. En epidemiología clínica, el nivel de evidencia depende, entre otros factores,...
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