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“Se exageran los beneficios de las pruebas de cribado de cáncer”

El epidemiólogo Gordon Guyatt, que acuñó el término de medicina basada en la evidencia, alerta de las prácticas clínicas sin certeza contrastada

El doctor Gordon Guyatt, de la Universidad de McMaster de Canada, durante su visita a Barcelona
El doctor Gordon Guyatt, de la Universidad de McMaster de Canada, durante su visita a Barcelona

Han pasado casi 30 años desde que el doctor Gordon Guyatt acuñase el término de medicina basada en la evidencia (EBM, en sus siglas en inglés) para explicar una nueva metodología que revolucionaría la práctica clínica. No servían las suposiciones, las creencias, ni siquiera la observación del ojo experto por sí sola, para tomar una decisión médica. Este nuevo paradigma reclamaba conjugar la experiencia de los facultativos con pruebas científicas y las preferencias de los pacientes a la hora de tomar una decisión clínica.

En la era de la sobreinformación, las fake news y el auge de medicinas alternativas sin evidencia científica de nada, el doctor Guyatt (Canadá, 1953), que ha visitado esta semana Barcelona para participar en unas conferencias de la Fundación doctor Antoni Esteve, reivindica la vigencia del concepto acuñado en 1991. El médico, profesor de Epidemiología Clínica y bioestadística de la Universidad McMaster de Canadá, alerta de las prácticas y los actores que desafían los cimientos de la medicina basada en la evidencia.

Pregunta. ¿Qué ha significado la medicina basada en la evidencia?

R. Hace unos 15 años a las mujeres postmeopáusicas se les recomendaba tomar tratamiento sustitutivo hormonal para reducir el riesgo cardiovascular porque, según estudios observacionales, se había constatado que las mujeres que elegían este tratamiento frente a las que no lo elegían, tenían menor riesgo cardiovascular. A partir de eso se consideró que ese tratamiento reducía riesgo cardiovascular. Sin embargo, los estudiosos de medicina basada en evidencia eran escépticos con estos datos y organizaron estudios aleatorizados. Con estas investigaciones aleatorizadas se observó que no había reducción de riesgo cardiovascular.

En los estudios observacionales era absolutamente cierto que había menos riesgo. Pero esa diferencia no estaba relacionada con el tratamiento en sí. Probablemente tuviese que ver con el estatus socioeconómico, con hábitos alimentarios y de ejercicio, el nivel de estrés… No se sabe, pero en todo caso, había algo en esa población de mujeres que optaban por el tratamiento que influía en su pronóstico. Gracias a los estudios basados en la evidencia se pudieron cambiar las guías de práctica clínica y ya no se anima a las mujeres postmenopáusicas a tomar este tratamiento porque no reduce el riesgo.

P. ¿Existe la mala ciencia?

R. Hay algunos estudios que están bien realizados y otros que no. A veces, los mejores datos con los que contamos provienen de estudios poblacionales que pueden inducir a error. De todos modos, un estudio observacional bien realizado no es mala ciencia. Simplemente es limitado en cuanto a las conclusiones que se pueden extraer de él.

Por otra parte, un estudio aleatorizado, si está bien hecho, es la mejor forma de conseguir datos de la máxima calidad, pero no todos se realizan bien y si no está bien hecho también estamos limitados respecto a lo que se puede deducir de ellos.

P. Dicho de otra manera, ¿hay guías clínicas o recomendaciones que no siguen los preceptos de la EBM?

R. Sí. Hace unos 20 años se empezó a avanzar en EBM y se marcaron criterios para que las guías de práctica clínica fuesen fiables. Uno de los criterios es la revisión sistemática de los mejores datos y que haya un panel de expertos para elaborar las guías. En este panel hay expertos, clínicos que atiendan a los enfermos, metodólogos y también pacientes. Esas cuatro poblaciones sustituyen a los grupos que solían elaborar las guías, muchos de ellos, expertos cobraban mucho dinero de las compañías farmacéuticas que producían los fármacos que se recomendaban en las guías. [El experto los llama GOBSAT, siglas que corresponden a Good Old Boys Sat Around a Table, (un grupo de viejos conocidos sentados alrededor de la mesa)].

"La industria farmacéutica ha presentado medicamentos como si aportaran grandes beneficios, cuando el beneficio es bastante reducido"

Hemos incrementado el nivel de exigencia en cuanto a las guías y existen unos estándares para elaborarlas, pero siguen existiendo las guías clínicas elaboradas por GOBSAT.

P. Usted firmó una carta muy crítica hacia la Organización Mundial de la Salud (OMS) cuando la institución declaró cancerígenas las carnes procesadas. Dijo que no había evidencia suficiente sobre esta afirmación. ¿Hay más recomendaciones asumidas como ciertas que carecen de evidencia?

R. Sí, hay casos. Un ejemplo serían las pruebas de cribado, cuyos beneficios se exageran. Las pruebas de cribado de cáncer de mama y colon no tienen los efectos importantes que proclaman, los beneficios que aportan son bajos y las consecuencias negativas pueden llegar a ser significativas. Este es un caso de algo que se ha vendido como más valioso de lo que es.

P. Si se aplica la metodología de la EBM, ¿se deberían dejar de hacer los screening o cambiar los criterios de recomendación?

R. No se trata de dejar de administrar estas pruebas ni de que cambien los criterios, sino de que las personas estén informadas respecto a las ventajas y de los inconvenientes para poder tomar una decisión a conciencia. Debe haber más toma de decisiones compartidas.

Muchas mujeres, conociendo los beneficios reales de estas pruebas, consideraría que son beneficios muy reducidos y, por otra parte, conociendo la incidencia de los falsos positivos, de las biopsias que conllevan los falsos positivos y de las complicaciones que arrastran esas biopsisas, muchas mujeres podrían decir que no, gracias.

P. ¿Cuál es la influencia de las empresas farmacéuticas?

R. Hay muchos casos en que la industria farmacéutica ha presentado medicamentos que fabrica como que aportan grandes beneficios, cuando en realidad el beneficio es bastante reducido y los perjuicios no son insignificantes.

P. ¿Por ejemplo?

R. Hay una industria multimillonaria que fabrica gotas para la sequedad de los ojos y hubo toda una campaña de publicidad para crear la enfermedad del ojo seco y con esto se ha creado un mercado con datos bastante cuestionables.

P. Los lobbys farmacéuticos amenazan la lucha de la medicina basad en la evidencia para hacer rigurosa la práctica clínica?

El epidemiólogo considera "grave" que las farmacéuticas no publique los estudios científicos que tengan resultados negativos

R. Sí, constituyen una amenaza de gran importancia. Las grandes empresas farmacéuticas suelen organizar estudios de calidad, pero el problema es cómo presentan los resultados a los médicos y al público. Un caso grave es cuando los resultados son negativos y no informan ni divulgan esta información. Solamente se publican los datos cuando son positivos.

Pero luego también está el problema de la distorsión de los datos a la hora de presentarlos. Se presentan datos negativos como si fueran positivos, se presentan efectos reducidos como si fuesen muy grandes y se recalcan mucho los beneficios quitándole importancia a los perjuicios. Todo eso es una amenaza.

P. ¿Las pseudoterapias, el auge de medicinas alternativas sin evidencia científica, como la homeopatía o los movimientos antivacunas, también suponen una amenaza?

R.Sí que constituyen una amenaza pero, por suerte, estas intervenciones no son muy dañinas. Es muy poco probable que las personas se vean perjudicadas por la homeopatía y, si no hay otro beneficio, podrían beneficiarse de los efectos del placebo. El movimiento antivacunas es otra historia, con un daño sustancial a un gran número de personas. Los esfuerzos de comunicación y educación de salud pública son necesarios para combatir a los antivacunas. 

P. Con la llegada de las nuevas tecnologías, la expansión del big data y la inteligencia artificial, ¿el modelo de la EBM necesita una revisión?

R. Hay que tener en cuenta que, a partir de los datos del big data saldría que hay una reducción del riesgo cardiovascular con la hormonoterapia. El big data no elimina el sesgo de los estudios observacionales, que sí pueden ser útiles para generar hipótesis y para encontrar raros y graves efectos adversos de los tratamientos. La aplicación de métodos de inteligencia artificial a grandes conjuntos de datos probablemente será útil para generar modelos de pronóstico que puedan guiar la atención clínica. Pero lo que no cambiará es la mejor manera de descubrir qué tratamientos son mejores, para los cuales necesitamos ensayos aleatorizados.

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