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Lunes 15 octubre de 2018 | Publicado a las 16:57
Los m√©dicos suelen cometer numerosos errores al leer los resultados de laboratorio, seg√ļn experto
Publicado por: Camilo Suazo
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Por preocupante que parezca, los médicos suelen cometer variados errores al leer los resultados de laboratorio.

As√≠ lo afirma Daniel Morgan, profesor asociado de epidemiolog√≠a, salud p√ļblica y enfermedades infecciosas en la Escuela de Medicina de la Universidad de Maryland, y jefe de epidemiolog√≠a hospitalaria en el Centro M√©dico de Baltimore.

A trav√©s de una columna publicada en el peri√≥dico The Washington Post, el experto se√Īala que durante su investigaci√≥n descubri√≥ que muchos m√©dicos interpretan err√≥neamente los resultados de los ex√°menes. En otros casos, creen que las pruebas son m√°s precisas de lo que realmente son.

“Especialmente, los m√©dicos no comprenden c√≥mo funcionan los falsos positivos, lo que significa que toman decisiones m√©dicas vitales, a veces llamadas de vida o muerte, basadas en suposiciones equivocadas pensando que los pacientes tienen enfermedades que probablemente no tienen”, se√Īala Morgan.

rawpixel.com | Pexels (CCO)
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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 m√©dicos (y, por ende, los pacientes) es un malentendido b√°sico 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 tendr√°), 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)”, mencion√≥ el m√©dico.

“Si el resultado de la prueba de un paciente resulta positivo, ¬Ņcu√°les son las probabilidades de que efectivamente tenga la enfermedad? En un estudio de 2014, los investigadores encontraron que casi la mitad de los m√©dicos encuestados dijeron que los pacientes con resultado positivo ten√≠an un 95% de probabilidades de tener la enfermedad X”, a√Īadi√≥.

A juicio del m√©dico, esto es “catastr√≥ficamente 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 dar√≠an un resultado positivo. Eso significa que 51 personas tendr√≠an resultados positivos, pero solo una de ellas realmente tendr√≠a 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.

Pixabay | Pexels (CCO)
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“Las salas de emergencia de EEUU, a menudo, administran la prueba a personas con una probabilidad muy baja de sufrir un ataque card√≠aco. Como resultado, el 84% de los resultados positivos son falsos, seg√ļn un estudio publicado el a√Īo pasado. Esas pruebas de troponina suelen conducir a pruebas de estr√©s, visitas de observaci√≥n con costosos copagos y, a veces, angiogramas card√≠acos invasivos”, enfatiz√≥.

El experto alude a otras pruebas sumamente comunes, como las mamograf√≠as. Seg√ļn afirm√≥, en un estudio, los ginec√≥logos estimaron que aquellas mujeres cuyas mamograf√≠as resultaban positivas, ten√≠an m√°s de un 80% de posibilidades de tener c√°ncer 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 m√©dicos cometen errores similares con otras pruebas, incluidas las de c√°ncer de pr√≥stata y pulm√≥n, ataque al coraz√≥n, asma y enfermedad de Lyme. Por supuesto, ninguna prueba es perfecta, e incluso los m√©dicos muy cuidadosos y estad√≠sticamente sofisticados, a veces, pueden cometer errores. Ese no es el problema”, destac√≥ el m√©dico.

“Muchos de mis colegas no entienden que muchas de las pruebas en las que conf√≠an son profundamente falibles. En un estudio que publiqu√© el a√Īo 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 qu√© tan necesarios eran sus ex√°menes, seg√ļn lo juzgado por las √ļltimas pautas m√©dicas”, precis√≥.

“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 m√©dicos est√©n usando los resultados para tomar decisiones sobre el tratamiento. Por definici√≥n, estas opciones tienen un mayor peligro de ser defectuosas”, puntualiz√≥.

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 m√©dicos “reconozcan las brechas en nuestra comprensi√≥n y mejoren nuestro conocimiento de lo que cada prueba nos puede decir con precisi√≥n”.

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.

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