estadística con sentido clinico
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Estadística con sentido clínico.
(o de cómo concebir la estadística como un instrumento social y
comunitario) Javier Padilla BernáldezMIR 2º año MFyC17/03/2010.Sesión clínica [email protected]://medicocritico.blogspot.com
“Tuve cáncer de próstata hace 5 ó 6 años. ¿Cúal era mi probabilidad de sobrevivir al cáncer de próstata en los EEUU? 82%. ¿Y mi probabilidad de sobrevivir al cáncer en Inglaterra? Sólo el 44% en esa medicina socializada”1
R. Giuliani: ignorando la diferencia entre supervivencia y tasa de
mortalidad (I)
1Dobbs, M. Ruddy worng on cancer survival chances. Retrieved July 21 2008 from http://blogs.washingtonpost.com/fact-checker/2007/10/rudy_miscalculates_cancer_surv.html
R. Giuliani: ignorando la diferencia entre supervivencia y tasa de
mortalidad (II)2
Año 2000: Supervivencia a los 5 años diagnóstico cáncer
próstata: ING 44%, EEUU 82%. “Mueren el doble de ingleses por cáncer de
próstata que estadounidenses” ¿Diferencias entre EEUU e ING? ¿mejor
sistema sanitario en EEUU? En ING se diagnostica por síntomas, en EEUU por cribado.
2Gigerenzer G. Gaissmaier W, Kurz-Milcke E et al. Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological science in the public interest. 8; 2; 53-96
R. Giuliani: ignorando la diferencia entre supervivencia y tasa de
mortalidad (II)2
Año 2000: Supervivencia a los 5 años diagnóstico cáncer
próstata: ING 44%, EEUU 82%. “Mueren el doble de ingleses por cáncer de
próstata que estadounidenses” ¿Diferencias entre EEUU e ING? ¿mejor
sistema sanitario en EEUU? En ING se diagnostica por síntomas, en EEUU por cribado.
2Gigerenzer G. Gaissmaier W, Kurz-Milcke E et al. Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological science in the public interest. 8; 2; 53-96
2Gigerenzer G. Gaissmaier W, Kurz-Milcke E et al. Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological science in the public interest. 8; 2; 53-96
R. Giuliani: ignorando la diferencia entre supervivencia y tasa de
mortalidad (II)2
Año 2000: Supervivencia a los 5 años diagnóstico cáncer
próstata: ING 44%, EEUU 82%. “Mueren el doble de ingleses por cáncer de
próstata que estadounidenses” ¿Diferencias entre EEUU e ING? ¿mejor
sistema sanitario en EEUU? En ING se diagnostica por síntomas, en EEUU por cribado.
¿A qué porcentaje de mayores de 75 años se les realizó una medición del PSA en Barcelona en el año 2008 a pesar de tener los médicos de cabecera un incentivo contra la determinación del mismo en esta población?
¿Por qué hablar de
estadística?Eso es para los que no saben de clínica.
Los números no hay quien los entienda
Yo soy más de guiarme por mi
experiencia
3Emparanza. ¿Qué sabemos sobre el diseño óptimo de un estudio de evaluación de una prueba diagnóstica? Jornada metodológica sobre diagnóstico. Hospital Ramón y Cajal, Madrid. Extraído de una charla de Abraira V. en los Seminarios de Innovación en Atención Primaria (2009).
La estadística como motor de un cambio de paradigma.
Médico decidePaciente obedece
La estadística como motor de un cambio de paradigma.
Médico informaPaciente decide
Atención sanitaria centrada en el paciente.4, 5, 6
4Casajuana, J. Ponencia sobre el proceso diagnóstico y las actividades preventivas en Atención Primaria. Seminarios de Innovación en Atención Primaria. Octubre 2009.5Coulter A. The Autonomous patient. London. The Nuffield Trust 2002 6Medicina basada en los pacientes. ¿Quíen y cómo hay que formar a los médicos. Albert Jovell Fernández. JANO 20-26 Junio 2008 nº 1701
- Información basada en la evidencia utilizando estrategias que favorezcan pasar a conocimiento operativo.- Decisión terapéutica compartida teniendo en cuenta las preferencias y los valores del paciente.- Implicación de la familia y el entorno social, teniendo en cuenta las repercusiones de la enfermedad en la vida social y familiar del paciente.- Continuidad asistencial en los procesos diagnósticos y terapéuticos.
Otros motivos por los que saber algo de estadística.
•Necesidad de saber interpretar un dato relativo a diagnóstico, tratamiento, prevención,..., tanto positivo como negativo.•“Si desconocemos la prevalencia de las enfermedades, tendemos a sobreestimar lo infrecuente e infraestimar lo común”7.
7Bonis, J. Extractado de texto enviado a la lista de distribución de correo electrónico MEDFAM-APS. Autor del blog http://pelladegofio.blogspot.com
Estadística y medicina: ¿qué fue primero?
Medicina como razonamiento estadístico:
• Razonamientos bayesianos.
• Proceso diagnóstico como algoritmo estadístico per se.
Estadística como sistematización de la medicina:
• Instrumentos de apoyo a las decisiones.
• Razones de verosimilitud (likelihood ratios - LHR)
Si éstas son las piezas del puzzle para
conjugar estadística y clínica, ¿con cuáles
nos quedamos?
“No hay Medicina Basada en la Evidencia para la mayor parte de las decisiones que un médico se ve obligado a tomar”
Albert Jovell
¿Qué hay erróneo en dicha afirmación?
Estadistica bayesiana
Estadistica frecuentista
La “p”
La medicina basada en pruebas: integrando medicina y estadística.
El teorema de Bayes: cómo la “p<0.05” quedó atrás8.
8Silva, LC., Benavides, A., El enfoque bayesiano: otra manera de inferir. Gaceta Sanitar8ia; 15 (4): 341-3469Imagen extraída de http://www.wikipedia.org10Carrasco, JL., et al. Manual de bioestadística. 3ªed. Barcelona: ed. Masson, 2003.
La probabilidad de tener neumonía en un paciente con tos es igual a la probabilidad de tener tos teniendo neumonía multiplicado por la probabilidad de tener neumonía y dividido por la probabilidad de tener tos. Thomas Bayes9
10
¿por qué usar enfoque bayesiano en vez de frecuentista?8
8Silva, LC., Benavides, A., El enfoque bayesiano: otra manera de inferir. Gaceta Sanitaria; 15 (4): 341-346
Desventajas de usar “la p”.• Excesiva dependencia del tamaño muestral (para bien y para mal)• Se toman decisiones sin considerar la información previa. Se desprecia el contexto clínico acompañante.• Es un instrumento para tomar decisiones artificialmente dicotómicas.
Ventajas diferenciales del enfoque bayesiano.• No está tan lastrado por el tamaño muestral. A menor tamaño, menor impacto informativo, pero mantiene utilidad.• Exige contemplar formal y explícitamente el conocimiento previo.•Valora la credibilidad o verosimilitud de las hipótesis en lugar de obligarnos a adoptar decisiones dicotómicas sobre ellas.
“Se evitará la dependencia exclusiva de las pruebas estadísticas de verificación de hipótesis, tal como el uso de los valores de p, que no aportan ninguna información cuantitativa importante”. (Comité Internacional de Directores de Revistas Médicas; requisitos uniformes de los manuscritos enviados a Revistas Biomédicas).
Instrumentos de apoyo a la toma de decisiones: algo más que un buen concepto11.
11Fernández de Sanmamed, MJ., et al. Comprensión de un documento que informa a los ciudadanos sobre los beneficios y los riesgos del cribado. Revista Española de Salud Pública. 2007, vol 81, nº3.
Documentos generados de forma multidisciplinar para explicar a los pacientes de forma comprensible la evidencia disponible (ventajas y desventajas) de decisiones con alta carga de incertidumbre (técnicas diagnósticas, opciones terapéuticas,...)
• Han demostrado mejorar el nivel de conocimientos de la población sobre el problema tratado.• No han demostrado que la opción de los pacientes cambie tras leer el documento.
¿Sabemos los médicos utilizar e interpretar parámetros estadísticos?¿y presentárselos a los pacientes?
Supongamos que organizas un programa de cribaje de cáncer de mama con mamografía en una región. La información de la que dispones es la siguiente:- La probabilidad de que una mujer tenga cáncer de mama es del 1% (prevalencia)- Si una mujer tiene cáncer de mama, la probabilidad de que el test sea positivo es del 90% (sensibilidad)- Si una mujer no tiene cáncer de mama, la probabilidad de que, aún así, sea positivo es del 9% (tasa de falsos positivos)
Una mujer tiene un test positivo; quiere saber qué significado tiene y si quiere decir que tiene un cáncer con seguridad. ¿Qué le dirías?- La probabilidad de que tenga un cáncer de mama es en torno al 81%.- De cada 10 mujeres con una mamografía positiva, 9 tendrán cáncer de mama.- De cada 10 mujeres con mamografía positiva, 1 tendrá cáncer de mama.- La probabilidad de que ella tenga cáncer de mama es del 1%.
Un ejemplo de cómo no presentar información a la población: El terror de la píldora anticonceptiva.1995: alerta por TEP/TVP en anticonceptivos de tercera
generación.12
– Aumento del 100% de TEP/TVP respecto a los de 2ª generación.
– Disminución consumo anticonceptivos orales.– Aumento abortos (13.000) y partos (mayor
porcentaje en adolescentes).
•¿Cúanto era ese aumento del 100%?... pasémoslo a números absolutos:
– Aumento riesgo absoluto de 1/7.000– Aborto y embarazo mayor riesgo de TEP/TVP que
píldora anticonceptiva.12Furedi, A. (1999) The public health implications of the 1995 “pill scare”. Human Reproduction Update, 5, 621-626.
Un ejemplo de cómo no presentar información a la población: El terror de la píldora anticonceptiva.1995: alerta por TEP/TVP en anticonceptivos de tercera
generación.12
– Aumento del 100% de TEP/TVP respecto a los de 2ª generación.
– Disminución consumo anticonceptivos orales.– Aumento abortos (13.000) y partos (mayor
porcentaje en adolescentes).
•¿Cúanto era ese aumento del 100%?... pasémoslo a números absolutos:
– Aumento riesgo absoluto de 1/7.000– Aborto y embarazo mayor riesgo de TEP/TVP que
píldora anticonceptiva.12Furedi, A. (1999) The public health implications of the 1995 “pill scare”. Human Reproduction Update, 5, 621-626.
Pero...¿qué era eso de sensibilidad, especificidad y valores predictivos?1. ¿Ha sentido alguna vez que debe beber menos?2. ¿Le ha molestado que la gente lo critique por su forma de beber?3. ¿Alguna vez se ha sentido mal o culpable por su forma de beber?4. ¿Alguna vez ha necesitado beber por la mañana para calmar los nervios o eliminar molestias por haber bebido la noche anterior?
Sensibilidad: detectar enfermos.Especificidad: detectar sanos.Valores predictivos: que el resultado de la prueba concuerde con la realidad.
- positivo: probabilidad de, teniendo un test positivo, tener la enfermedad.
- negativo: probabilidad de, teniendo un test negativo, estar sano.
13
13Sackett, D. A primer on the precision and accuracy of the clinical examination. JAMA, May 20, 1992; 267 (19), 2638-2644
Si colocamos el límite de la hipercolesterolemia en 240mg/dl de colesterol total para determinar el intervalo superior, la prevalencia de hipercolesterolemia en la C.A. de Madrid sería del 23.2%
¿Cúal sería la prevalencia de hipercolesterolemia si al establecer el límite en 200mg/dl?
¿Cuál es la diferencia entre especificidad/sensibilidad y los valores
predictivos?Influencia de la prevalencia.
Ejemplo14...
- Tenemos un test VIH con las siguientes características.
- sensibilidad: 99.99% - especificidad: 99.9%
- ¿Sería posible que teniendo un test positivo el paciente no tuviera la infección?
43Gigerener, G., Hoffrage, U., Ebert, A., (1998) AIDS counselling for low-risk clients. AIDS Care, 10, 197-211
El NNT, un instrumento útil para comunicar datos al paciente.
• ¿Qué es? Número de personas que es necesario tratar para evitar un evento.• Se calcula como 1/RRA• Depende de intervención, enfermedad y resultados.• NNH: número de pacientes que es necesario tratar para producir un efecto adverso determinado.• Medida real del impacto del tratamiento.
Ejemplo15
• Tratamiento antiHTA en hipertensos para evitar un episodio de ictus en los siguientes 5 años:
– HTA moderada: NNT=13– HTA leve: NNT = 167
15Richard, JC., Sackett, D. The number needed to treat: a clinically useful measure of treatment effect. BMJ 1995; 310: 452-454
La razón de verosimilitud (LHR), un instrumento útil para el médico.16, 17
• ¿Qué es?: probabilidad de que un hallazgo se presente en un enfermo / probabilidad de que se presente en un sano.
• ¿Sirve para algo? ¿para qué? Partiendo de probabilidad preprueba, nos permiten calcular la probabilidad postprueba. Abordaje más directo y potente que la sensibilidad y especificidad.
• Ejemplo frecuente: presencia o ausencia de ascitis.
16McGee, S. Symplifying likelihood ratios. J Gen Intern Med 2002: 17: 647-65017Sackett, D. A primer on the precision and accuracy of the clinical examination. JAMA, May 20, 1992; 267 (19), 2638-2644
La razón de verosimilitud (LHR), un instrumento útil para el médico.16, 17
• ¿Qué es?: probabilidad de que un hallazgo se presente en un enfermo / probabilidad de que se presente en un sano.
• ¿Sirve para algo? ¿para qué? Partiendo de probabilidad preprueba, nos permiten calcular la probabilidad postprueba. Abordaje más directo y potente que la sensibilidad y especificidad.
• Ejemplo frecuente: presencia o ausencia de ascitis.
16McGee, S. Symplifying likelihood ratios. J Gen Intern Med 2002: 17: 647-65017Sackett, D. A primer on the precision and accuracy of the clinical examination. JAMA, May 20, 1992; 267 (19), 2638-2644
- Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer en torno a un tercio durante los próximos 10 años.- Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer desde 3/1.000 a 2/1.000 en los próximos 10 años.- Si 1.000 personas se hicieran esta prueba cada 2 años, 1 persona se salvaría de morir cada 10 años.
¿Qué conceptos estadísticos tengo que recordar a la hora de
comunicar (a la población en general y a los profesionales sanitarios) datos clínicos?
¿Cómo presentar los datos estadísticos?
1. La certeza no existe. Falsa “ilusión de certeza”18.
Generalmente, una mayor subespecialización implica una menor tolerancia a la incertidumbre. La incertidumbre como característica diferencial de la Medicina Familiar y Comunitaria.
18Gigerenzer G. Gaissmaier W, Kurz-Milcke E et al. Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological science in the public interest. 8; 2; 53-96
¿Cómo presentar los datos estadísticos?
2. ¿Números absolutos o relativos?
Los números absolutos dan representación más fiel de lo que expresan cuando se maneja más de una variable19. Los números relativos sirven para convencer mejor sobre “lo importante” (nos devuelven “números grandes”) que es la acción de un tratamiento en cuestión: magnifican los beneficios.
19Gigerenzar, G., Hoffrage, U. (1999) Overcoming difficulties in Bayesian reasoning: a reply to Lewis & Keren and Mellers & McGraw. Psychological Review, 106, 425-430.
¿Cómo presentar los datos estadísticos?
3. ¿Tasas de mortalidad o de supervivencia?
Algunos estudios sugieren que las tasas de supervivencia confunden a los médicos y les hacen llegar a conclusiones erróneas, mientras que comprenden mejor las tasas de mortalidad.20
20Wegarth, O., Gaissmaier, W. The delussive evidence of survival rates. XXIX Psichology Congress, Berlin, Germany.
¿Cómo presentar los datos estadísticos?
4. ¿Sensibilidad/especificidad o valores predictivos?
Los valores predictivos (positivo y negativo) tienen en cuenta la prevalencia de la enfermedad en la población en cuestión. Incluyen al paciente en la ecuación.
¿Cómo presentar los datos estadísticos?
5. ¿Números o palabras?
El uso de números claros y concisos ayuda al paciente a tomar conciencia de la magnitud de lo que se le está hablando.21 Manejar siempre que se pueda términos absolutos.
21Steckelberger, A., Berger, B., Köpke, S., Heesen, C., Rost, J., Mühlhauser, I, (2005). Criteria for evidence-based information for patients. Zeitschrift für ärtzliche Fortbildung und Qüalität mi Gesundheitswesen, 99, 343-351
¿Cómo crees que se presentan a la población los
datos sobre beneficios y efectos secundarios de los
fármacos en los países donde la publicidad directa al
consumidor está permitida? ¿en forma de RRR, RRA? ¿?
Resumiendo...completemos el puzzle.
21.8% > 75años se realizaron una
determinación del PSA.
La Medicina Basada en la Evidencia consta de:
– Mejor evidencia disponible.– Experiencia/maestría
individual.– Preferencias y valores del
paciente.
La respuesta correcta sería:- De cada 10 mujeres con mamografía positiva, 1 tendrá cáncer de mama.
La respuesta correcta sería:- De cada 10 mujeres con mamografía positiva, 1 tendrá cáncer de mama.
Estudio PREDIMER (Prevalencia de Diabetes Mellitus y Riesgo). Madrid Enero 2009.Prevalencia de hipercolesterolemia:
- col total 240mg/dl ---> 23.2% - col total 200mg/dl ---> 54.2%
¿Quiere usted estar enfermo o sano? ¿un poco enfermo o un poco sano? Huyendo de la dicotomía frecuentista.
- Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer en torno a un tercio durante los próximos 10 años. (RRR) → aceptado por el 80%- Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer desde 3/1.000 a 2/1.000 en los próximos 10 años. (RRA) → aceptado por el 53%- Si 1.000 personas se hicieran esta prueba cada 2 años, 1 persona se salvaría de morir cada 10 años. (NNT) → aceptado por el 43%
- Generalmente no se aporta información cuantitativa.- Cuando hay números, los beneficios se expresan de forma relativa.- Pocas veces se nombran los efectos adversos.
- Generalmente no se aporta información cuantitativa.- Cuando hay números, los beneficios se expresan de forma relativa.- Pocas veces se nombran los efectos adversos.
“En los hospitales, las enfermedades permanecen y las personas van y vienen; en atención primaria, las personas son las que permanecen y las enfermedades van y vienen.” Iona Heath, presidenta del Royal College of General Practitioners y autora de “Ayudar a morir” Katz Ed. (Frase extraída de una ponencia de Elena Serrano Fernández en los Seminarios de Innovación en Atención Primaria 2009).
¿Dudas, comentarios?Aquí y ahora o cuando queráis en:[email protected]://medicocritico.blogspot.com