DOCENCIA CIENTÍFICA

Leer literatura médica...: Daniel R. Pichel

A raíz de la discusión del dichoso proyecto de ley 61 que sigue manoseándose en una subcomisión de la Asamblea (donde seguramente lo dejarán morir de inanición), ha sido mucho lo que se ha dicho, tanto en los medios como en las redes sociales, sobre las “evidencias” en que se apoyan unos y otros para sacar conclusiones. Ha habido mucha confusión, producto de que se han estado utilizando estadísticas médicas de forma equivocada y antojadiza. Por eso, vale la pena explicar un poco lo que implica analizar esta información, y por qué los médicos somos tan críticos cuando se presentan datos sin la debida interpretación.

Para comenzar, debe quedar claro que la interpretación de literatura médica no tiene que ver con la “lectura comprensiva”. Hay cursos completos de varios días, sobre todo, del proceso de cómo interpretar, analizar y determinar la relevancia de la información. No es que los médicos “sabemos más que nadie”, ni mucho menos, pero nos entrenamos durante años en ese proceso sobre qué debe tomarse, o no, en cuenta, y cómo validar una publicación.

Nuestra práctica está llena de ejemplos. Uno de los más frecuentes es la información que aparece en internet, cuando todo el mundo tiene acceso a cualquier cosa, escribiendo unas cuantas palabras en Google. Todos los días hay algún paciente que llega preguntándonos (o dándonos una clase) sobre algo que leyó el día anterior en relación a sus síntomas, diagnósticos o tratamientos. En más de una ocasión, la información, si bien ha sido correctamente leída, ha sido malinterpretada. Uno de los errores más frecuentes es que se leen artículos sobre procedimientos innovadores o terapias “revolucionarias” que consisten en descripciones de casos aislados o estudios en series muy pequeños, que no han sido validados en grupos de pacientes, ni han sido comparados con tratamientos estándar. De allí, que tengamos que ser muy cautos al aceptar una terapia, hasta que haya pasado el análisis, no solo de eficacia, sino de seguridad. Por eso, mi recomendación es que busquen la información en sitios diseñados para pacientes, en los que se presenta información que, en general, ya ha sido validada para uso clínico. Las principales instituciones de salud tienen páginas específicamente diseñadas para los pacientes, con gran cantidad de información valiosa presentada en lenguaje menos técnico y que sirve de orientación para comprender mejor las enfermedades y sus tratamientos.

Otro elemento que es imprescindible en el análisis de datos, principalmente de salud pública, es que, al hacer comparaciones, se debe usar poblaciones iguales. En ese sentido, ha habido mucha confusión en la discusión del proyecto de ley 61, pues se comparan datos del Ministerio de Salud (Minsa) y del Ministerio de Educación (Meduca), como si fueran iguales. El Minsa utiliza datos de las embarazadas atendidas en el sistema de salud, mientras que Meduca se refiere a las estudiantes embarazadas matriculadas en las escuelas. Obviamente, dos grupos diferentes. Del mismo modo, si el embarazo adolescente en todo el mundo incluye los que ocurren entre los 10 y los 19 años, no podemos pretender que en Panamá eliminemos a las mayores de 18 porque son legalmente adultas. La única manera de comparar datos de forma válida es utilizando tasas y poblaciones similares en todos lados, de modo que las conclusiones tengan validez. Tratar de hacerlo de otra manera, invalida el análisis.

Pero hay otros aspectos más complejos, propios de la investigación médica. En general, el análisis estadístico obliga a determinar la población que se estudiará, las medidas que se aplicarán a dicha población, el comparador de dicha medida y el seguimiento que se dará para sacar las conclusiones. Lo ilustro con un ejemplo. Si hago un estudio clínico para determinar la efectividad de un medicamento para la hipertensión, en mayores de 60 años, comparado contra placebo, y mi objetivo es determinar cuántos pacientes sobreviven 50 años después de haber recibido el tratamiento, puedo garantizarles que el medicamento será igual al placebo porque, seguramente, todos los pacientes habrán muerto antes de cumplir 110 años. Así mismo, si se trata de determinar los factores de riesgo de morir durante una hospitalización, seguramente morirán más pacientes que llegan en ambulancia en comparación con los que llegan a pie. Eso no significa que debamos deshacernos de todas las ambulancias, sino que los pacientes trasladados en ambulancia, seguramente, están más graves que los que llegan a pie. Ahí, aunque el dato sea correcto, la conclusión es equivocada.

Por último (se me acaba el espacio) está el tema de la relevancia de la fuente. Es ofensivo dar la misma validez a un estudio médico publicado en una revista de prestigio, que a una opinión sacada de una página de noticias del Vaticano o de propaganda del Opus Dei. Esta semana circuló una publicación de la revista The New Atlantis donde dos psiquiatras de Johns Hopkins relacionaban la homosexualidad con las enfermedades mentales. A primera vista, parece una opinión válida. Pero, buscando un poco más allá, resulta que el mismo hospital se desligó de ese artículo. Una de las principales razones: se publicó una revista sin reconocimiento académico. Porque, en la era de internet, cualquiera crea una “revista científica” y cobra a los autores por publicar en ella. Por eso, existe el sitio scimagojr.com, donde se evalúa el impacto de las revistas en función de las veces que son citadas en la literatura. Al buscar The New Atlantis, resulta que no hay ninguna información al respecto, lo que le quita valor a lo publicado allí...

Por todo esto, el análisis de información científica es mucho más complicado de lo que parece. De ahí que no podamos dar la misma validez a todo lo que encontremos en internet. @drpichel

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