Por preocupante que parezca, los médicos suelen cometer variados errores al leer los resultados de laboratorio.
Así lo afirma Daniel Morgan, profesor asociado de epidemiología, salud pública y enfermedades infecciosas en la Escuela de Medicina de la Universidad de Maryland, y jefe de epidemiología hospitalaria en el Centro Médico de Baltimore.
A través de una columna publicada en el periódico The Washington Post, el experto señala que durante su investigación descubrió que muchos médicos interpretan erróneamente los resultados de los exámenes. En otros casos, creen que las pruebas son más precisas de lo que realmente son.
“Especialmente, los médicos no comprenden cómo funcionan los falsos positivos, lo que significa que toman decisiones médicas vitales, a veces llamadas de vida o muerte, basadas en suposiciones equivocadas pensando que los pacientes tienen enfermedades que probablemente no tienen”, señala Morgan.
En el texto, el médico sostiene que cuando los profesionales de la salud hacen esto sin comprender la ciencia del riesgo y la probabilidad, se incrementan las probabilidades de tomar una decisión errada.
“El primer problema que enfrentan los médicos (y, por ende, los pacientes) es un malentendido básico de probabilidad. Digamos que la enfermedad X tiene una prevalencia de 1 en 1.000 (lo que significa que 1 cada de 1.000 personas la tendrá), y la prueba para detectarla tiene una tasa de falsos positivos del 5% (es decir, que 5 de cada 100 sujetos dan positivo, aunque en realidad no la tienen)”, mencionó el médico.
“Si el resultado de la prueba de un paciente resulta positivo, ¿cuáles son las probabilidades de que efectivamente tenga la enfermedad? En un estudio de 2014, los investigadores encontraron que casi la mitad de los médicos encuestados dijeron que los pacientes con resultado positivo tenían un 95% de probabilidades de tener la enfermedad X”, añadió.
A juicio del médico, esto es “catastróficamente malo”, lo que explica con el siguiente ejemplo:
“Imagina a 1.000 personas, todas con la misma posibilidad de tener la enfermedad X. Ya se sabe que solo una de ellas tiene la enfermedad. Sin embargo, una tasa de falsos positivos del 5% significa que 50 de los 999 restantes darían un resultado positivo. Eso significa que 51 personas tendrían resultados positivos, pero solo una de ellas realmente tendría la enfermedad. Entonces, si su prueba da positivo, su probabilidad real de tener la enfermedad es, en realidad, 1 de 51, o un 2%, mucho menos que el 95%”.
Morgan asevera que una tasa de falsos positivos del 5% es algo normal en muchísimas pruebas comunes. Por ejemplo, menciona la prueba de sangre primaria para detectar un ataque cardíaco, la que es conocida como troponina de alta sensibilidad, y que tiene una tasa de falsos positivos del 5%, por ejemplo.
“Las salas de emergencia de EEUU, a menudo, administran la prueba a personas con una probabilidad muy baja de sufrir un ataque cardíaco. Como resultado, el 84% de los resultados positivos son falsos, según un estudio publicado el año pasado. Esas pruebas de troponina suelen conducir a pruebas de estrés, visitas de observación con costosos copagos y, a veces, angiogramas cardíacos invasivos”, enfatizó.
El experto alude a otras pruebas sumamente comunes, como las mamografías. Según afirmó, en un estudio, los ginecólogos estimaron que aquellas mujeres cuyas mamografías resultaban positivas, tenían más de un 80% de posibilidades de tener cáncer de mama. No obstante, la realidad indica que la probabilidad es menor al 10%.
Quienes son diagnosticadas con esta enfermedad, suelen practicarse otras pruebas que pueden ofrecer una mayor precisión. No obstante, incluso con estos exámenes, alrededor de 5 por cada mil mujeres tendrán un resultado de falso positivo, a pesar de no tener la enfermedad.
Este tipo de confusiones, advierte el médico, tendrá serias consecuencias para el futuro, como la realización de tratamientos innecesarios, lo que provocará efectos secundarios graves, estresantes y costosos.
“Los estudios han encontrado que los médicos cometen errores similares con otras pruebas, incluidas las de cáncer de próstata y pulmón, ataque al corazón, asma y enfermedad de Lyme. Por supuesto, ninguna prueba es perfecta, e incluso los médicos muy cuidadosos y estadísticamente sofisticados, a veces, pueden cometer errores. Ese no es el problema”, destacó el médico.
“Muchos de mis colegas no entienden que muchas de las pruebas en las que confían son profundamente falibles. En un estudio que publiqué el año pasado con varios colegas, revisamos el tratamiento de 177 pacientes que ingresaron en hospitales con una amplia gama de problemas, desde huesos rotos hasta dolores intestinales graves, para ver qué tan necesarios eran sus exámenes, según lo juzgado por las últimas pautas médicas”, precisó.
“Encontramos que casi el 90% de los pacientes recibieron, al menos, una pauta innecesaria y que, en general, casi un tercio de todas las pruebas fueron superfluas. Claramente, cuando los pacientes reciben pruebas que no son necesarias, existe una posibilidad razonable de que los médicos estén usando los resultados para tomar decisiones sobre el tratamiento. Por definición, estas opciones tienen un mayor peligro de ser defectuosas”, puntualizó.
Finalmente, Morgan, quien admite que incluso él ha caído en algunas ocasiones en la sobreevaluación de los resultados de las pruebas, dice que no hay una solución sencilla para esto.
En ese sentido, afirma que un paso clave es que los médicos “reconozcan las brechas en nuestra comprensión y mejoren nuestro conocimiento de lo que cada prueba nos puede decir con precisión”.
Junto con lo anterior, agrega que las escuelas y facultades de medicina deben mejorar su trabajo para educar a los médicos y así comprendan cómo funcionan los riesgos y las probabilidades.
