Es necesario que los médicos encuentren mejores modos de comunicar los riesgos a los pacientes.

Una revisión Cochrane de 2011 llegó a la conclusión de que los profesionales sanitarios y los pacientes “entienden la frecuencias naturales mejor que las probabilidades.” Un artículo de 2011 del Annals of Internal Medicine comunicó lo contrario, que “las frecuencias naturales no son el mejor formato para comunicar los beneficios y los efectos secundarios del tratamiento”.

¿Cómo deben los médicos manejar estos mensajes contradictorios?

Como suele suceder, la contradicción está en las definiciones pero no en los datos. Ulrich Hoffrage y el autor de este artículo introdujeron el término “frecuencias naturales” a fines de la década de 1990 y en los primeros estudios mostraron que estas frecuencias favorecen la comprensión del valor pronóstico positivo entre los legos, los médicos y los estudiantes de medicina.

Una frecuencia natural es la frecuencia conjunta de dos hechos, como el número de pacientes con una enfermedad y las personas con resultado positivo de determinada prueba, y es una alternativa a presentar la misma información en probabilidades condicionales, como la sensibilidad y la especificidad. Las probabilidades condicionales tienden a confundir a muchas personas, incluidos los profesionales sanitarios. El siguiente problema lo ilustra (por conveniencia, las probabilidades se expresan en porcentajes).

Las frecuencias naturales, en cambio, ayudan a ver a través de la desorientación mental.

Supongamos que empleamos la mamografía en determinada región para la pesquisa del cáncer de mama. Se tiene la siguiente información:

• La probabilidad de que una mujer sufra cáncer de mama es del 1% (prevalencia).

• Si una mujer sufre cáncer de mama, la probabilidad de que su mamografía sea positiva es del 90% (sensibilidad).

• Si la mujer no sufre cáncer de mama, la probabilidad de que de todas maneras su mamografía sea positiva es del 9% (la tasa de falsos positivos).

•Si la mamografía es positiva:

¿Cuál es la probabilidad de que en realidad sufra cáncer de mama?

Cuando preguntó esto a 160 ginecólogos al comienzo de una sesión de educación médica continua acerca de conocimientos sobre riesgo, la mayoría (el 60%) creían que la respuesta era 80-90% y el 19% creían que era 1%. Si los pacientes se enteraran de esta variabilidad, se atemorizarían y con buenos motivos.

Las frecuencias naturales, en cambio, ayudan a ver a través de la desorientación mental. Para expresarlas, se toma una cantidad de gente lo bastante numerosa (alrededor 100 o 1000, según la prevalencia) y se descompone este número en frecuencias naturales:

• 10 de cada 1000 mujeres sufren cáncer de mama.

• De estas 10 mujeres con cáncer de mama, 9 tendrán mamografía positiva.

• De las 990 mujeres sin cáncer de mama, unas 89, no obstante, tendrán mamografía positiva.

Ahora es más fácil reconocer la respuesta. Cabe esperar que 98 mujeres en total tengan una mamografía positiva. Nueve de ellas sufren cáncer de mama. Por lo tanto, el valor pronóstico positivo es de 9/98 (9,2%), o aproximadamente una de cada 10.

Es decir, cabe esperar que de cada 10 mujeres con mamografía positiva, nueve tengan resultados falso positivos.

Después de esta única sesión, la mayoría de los ginecólogos (87%) podían traducir las sensibilidades y los falsos positivos a frecuencias naturales y calcular el valor pronóstico positivo.

Las frecuencias naturales facilitan la comprensión. Hasta niños de 10 años pueden determinar el valor pronóstico positivo al presentarles frecuencias naturales, a menudo para sorpresa de sus maestros, pero no son capaces de hacerlo con las probabilidades condicionales. ¿A qué se debe esto? Para calcular la probabilidad de cáncer frente a una prueba positiva a partir de las probabilidades, necesitamos emplear la regla de Bayes, una fórmula compleja que implica tres multiplicaciones. Las frecuencias naturales, en cambio, no exigen estas multiplicaciones.

¿Por qué entonces el artículo de Annals of Internal Medicine no encontró esta ventaja?

Sencillamente porque no examinó las frecuencias naturales.

Las frecuencias naturales son frecuencias conjuntas, como el número de mujeres (9) con mamografías positivas y que sufren cáncer de mama. Difieren de las frecuencias simples, como 2 de cada 10 personas con pruebas positivas.

De la misma manera, las probabilidades condicionales y las probabilidades simples no son lo mismo.

Lo que hizo el artículo del Annals of Internal Medicine fue comparar los porcentajes simples (como el 2% de las personas que tomaron un fármaco tuvo diarrea) con las frecuencias simples (20 de cada 1000 personas que tomaron el fármaco tuvieron diarrea), a las que llamó frecuencias naturales. Sin embargo, la ventaja de cálculo no se aplica a las frecuencias simples.

Al programa de la computadora no le interesa si los datos corresponden a probabilidades condicionales o frecuencias naturales, pero esto evidentemente le importa a las personas.

Los profesionales sanitarios necesitan saber cómo representar la información para que sus pacientes puedan comprender lo que ésta significa. Proporcionar una representación útil es una habilidad clave en el arte de comunicar el riesgo. Sin embargo, entender el resultado de las pruebas no es un punto fuerte de la mayoría de los médicos. Para remediar esta situación, todo plan de estudios debería incluir el estudio de estadísticas sanitarias.

Las representaciones eficaces, como éstas, existen, pero es necesario enseñarlas.
 

♦Comentario y resumen objetivo: Dr. Ricardo Ferreira