Las dimensiones de la "verdad" en la consulta médica

La práctica clínica de la consulta requiere una interpretación de los padecimientos que son relatados por los pacientes, su caracterización diagnóstica, eventuales indicaciones terapéuticas y una explicación sobre lo que cabe esperar y lo que convendría hacer. Mi intención es proponer una reflexión sobre las dimensiones de la verdad en cada uno de estos pasos de la consulta, en qué medida cada uno de ellos son guiados con un respaldo científico sólido que legitima nuestra práctica.¹

¿En qué medida podemos aproximarnos a la verdad sobre el sufrimiento real de los pacientes? 

Relato un caso. Una paciente de 83 años, que atiendo hace muchos años por una hipertensión arterial de fácil control, me refirió múltiples síntomas recientes: disnea de esfuerzo, palpitaciones nocturnas y suspiros frecuentes.

- ¿Tengo el corazón grande? A mi edad hay muchas personas que tienen el corazón grande. Con mi edad y todos lo que me ocurre me parece que algo me va a pasar, me queda poca vida.

Por una frase de su esposo presente en la consulta, dejó entrever que él padece problemas cognitivos, un Alzheimer inicial.

La revisé, descarté inicialmente problemas cardiológicos que explicaran sus síntomas, y me animé a decir:

- No soy psicoanalista, pero me parece que todos estos comentarios sobre el corazón grande, sobre las arritmias, los suspiros, el temor a la muerte, quizá esconden el deseo de enfermarse y no tener que padecer lo que usted ve como un futuro de pesadilla.

- No crea que no lo pensé, doctor.

El temor a la muerte es una referencia frecuente en consultas de cardiología. El libro Mirar al sol de Irvin Yalom¹ un psicoterapeuta con experiencia en pacientes terminales, propone esta metáfora sobre pensar en la muerte: se puede mirar al sol por breves instantes, pero sostener la mirada quema los ojos. La principal conclusión del libro es que este temor indica una falta de perspectiva de desarrollos personales, un escenario en el que resulta difícil imaginar contextos placenteros futuros, como se reflejó en esta paciente. Este es un primer plano de la verdad, la relación entre el síntoma y una eventual enfermedad que debe ser distinguida de lo que podríamos llamar malestares de la vida, síntomas que nos informan de momentos particulares emocionales. Una tarea muy ardua del consultorio cardiológico, tanto en personas sanas como en pacientes con patologías conocidas. Así, un paciente operado del corazón puede también consultar por dolores, palpitaciones o disnea, y debemos explorar qué es lo verdaderamente ocurre en su vida.

Este terreno es más cercano a la “verdad científica”, con la ayuda de los métodos de diagnóstico, una parte relevante de la ciencia cardiológica. Conocemos su sensibilidad, especificidad y valor predictivo, y los aplicamos cotidianamente. En la Figura 1 ejemplificamos un método excelente, con 90% de sensibilidad y especificidad, aplicado en un chequeo a una persona asintomática (1% de prevalencia). Cuando resulta positivo la mayoría de las personas están sanas, son falsos positivos.

En esto radica la capacidad clínica en la escucha y definición de los síntomas y el riesgo, para detectar candidatos a estudios en que estos rindan el mejor beneficio, y en la habitual inutilidad de los chequeos indiscriminados aplicados a personas sanas. Cuando partimos de una probabilidad sospechada del 40% con el mismo método la mayoría de los positivos son verdaderos y los positivos falsos se reducen mucho.

FP: Falso positivo; VP: Verdadero positivo Figura 1.a. Un método con sensibilidad y especificidad del 90% aplicado a una población con prevalencia baja de enfermedad, 1%, cuando es positivo resulta en una tasa de 5% de positivos verdaderos y 95% positivos falsos. Figura 1b. El mismo método aplicado a una población con prevalencia de enfermedad del 40% cuando es positivo elevada la tasa de positivos verdaderos a 86% y positivos falsos 14%.

Esta selección es central, implica aproximarse a la enfermedad a través del síntoma y el contexto epidemiológico. La complejidad es aún mayor; la enfermedad no siempre justifica el síntoma: pacientes con enfermedad coronaria tienen dolores de pecho por cualquier otra causa. O un anciano con estenosis aortica que se agita al subir la escalera, pero quizás por falta de ejercicio la disnea no se relaciona con la enfermedad, con las graves implicaciones que tiene la sintomatología que podría llevarlo a una indicación quirúrgica.

Como resumen, estas dos primeras reflexiones sobre los diagnósticos verdaderos y el nivel de verdad que podemos alcanzar a través de la escucha atenta y los métodos diagnósticos, nos muestran una tarea muy compleja, que requiere distinguir los malestares de la vida de un síntoma grave, donde un error puede ser catastrófico. Es posiblemente el rol más relevante de la experiencia clínica.

Para decidir los tratamientos en diferentes contextos clínicos contamos con datos científicos sólidos, el poderoso arsenal de la medicina basada en evidencias. Los ensayos clínicos de grandes dimensiones son en muchos escenarios pruebas científicas indudables que nos llevan a un plano más cómodo que abordamos con confianza. Como se explica en la Figura 2, con el mismo grado de convicción de Tulp en la mecánica y relojería del cuerpo, confiamos en la aproximación probabilística y el nivel de p significativo para la evaluación de terapéuticas. (2)

Tomaremos como ejemplo el estudio EMPEROR Preserved (3) (Figura 3) que redujo 21% el evento combinado, con una p muy significativa. Este hallazgo nos garantiza que la empaglifozina es mejor que el placebo, y si la indicamos nos sentimos confiados.

¿Cómo interpretamos esta información para la decisión en el paciente individual? En primera instancia el beneficio en un estudio de grandes dimensiones se reflejará en las guías como una indicación con recomendación I, por lo que partimos de una convicción fuerte de su utilidad.

Figura 2:  El cuadro de Rembrandt, La lección de anatomía del Doctor Tulp.  El Dr. Tulp tracciona un tendón del brazo con la pinza y con su la mano izquierda mueve el dedo. El mensaje es claro: comprendo la mecánica del cuerpo humano, sé que tirando de este tendón se va a mover este dedo.  Le agregamos nuestra nueva convicción en el nivel de p.

Figura 3:  Estudio EMPEROR. Empaglifozina en la Insuficiencia cardíaca con función sistólica preservada. Se observa una reducción de la incidencia acumulada de eventos mayores con una p muy significativa. La incidencia del evento fue 13,8% vs 17,1% a favor del fármaco.

La medicina basada en evidencias ha tenido una gran importancia en la vida profesional de un cardiólogo de mi edad. En mis primeros años de residencia, luego de un cuadro de infarto no complicado, un paciente egresaba con recomendaciones de reposo y dieta, sin ningún tratamiento adicional. Hoy lo hace con por lo menos cuatro medicaciones que reducen la mortalidad en un 80% y prolongan la vida muchos años, (4) y esta mejora en la evolución la percibimos claramente en nuestros pacientes.

Pero aun con esta fortaleza sobre la evidencia, el problema es la dimensión de la verdad para aplicarlo en un paciente individual.

El ensayo de empaglifozina bajó la incidencia del evento principal de 17,1 a 13,8%, una reducción absoluta de 3,3% en comparación con el placebo, una reducción muy significativa estadísticamente. ¿Qué significa esta reducción en términos de lo que hoy llamamos medicina de poblaciones? Si nos consultaran 100 personas con esta enfermedad 17 cursarían con internaciones o muerte cardiovascular en los próximos 26 meses, y cuando aplicamos empaglifozina reducimos este riesgo a 14.

Queda claro que 97 de esos 100 pacientes que nos consultaron no modificarán su evolución con el tratamiento. A 83 pacientes no les ocurrirá ninguna complicación, 14 se complicarán a pesar del tratamiento y a 3 les cambiamos la evolución. (Figura 4)

¿Eso nos da autoridad para decir que a todo paciente con este mismo problema debemos indicarle empagliflozina? ¿Es esto cierto? El libro Handbook of the Philosophy of Medicine, (5) dedica un jugoso capítulo a la medicina basada en la evidencia. Tomaré sólo la crítica epistemológica, sobre la validez de nuestra demostración de la verdad y su aplicación al paciente individual.

¿Los ensayos clínicos sobre los que se fundamenta la medicina basada prueban la causalidad? Creemos que sí, sin duda. Es decir, si nosotros evaluamos un tratamiento comparativo en dos grupos, y los dos grupos son iguales salvo el tratamiento y este se asocia a menor mortalidad, ese efecto es causal.

Un primer reparo que se plantea es que la causalidad no prueba un mecanismo.

Sabemos que la aspirina administrada en las primeras horas del infarto reduce la mortalidad, pero no por qué lo hace, ni tampoco si podemos extender ese efecto beneficioso a otras drogas con mecanismos similares. Pero un aspecto más complejo y relevante es si la evidencia de un ensayo controlado me puede asegurar que si indico este tratamiento a un paciente le va a hacer bien.

Con la misma línea conceptual, la filósofa Nancy Cartwright publicó en The Lancet una crítica a la verdad de los ensayos clínicos randomizados. (6) Afirma que la lógica de los ensayos clínicos asume una primera premisa, que el efecto probabilístico a favor de un tratamiento exige una explicación causal. Es decir, si yo reduzco la mortalidad probabilísticamente eso es causado por la intervención. ¿Por qué? Porque la segunda premisa nos dice que los parámetros fuera del tratamiento son iguales, dado que la asignación al tratamiento fue aleatoria y los grupos resultaron iguales. La única explicación lógica posible para el resultado del tratamiento es el cambio de evolución en algunos miembros del grupo. Esto es clarísimo. Pero esta afirmación nos trae una gran dificultad: cambió la evolución del grupo al cambiar la evolución de algunos miembros del grupo.

¿Cómo trasladamos este conocimiento de que un tratamiento probado en la forma final de un resultado de un ensayo clínico es una prueba de que a nuestro paciente le va a causar ese resultado? El resultado del ensayo es solo parte de un argumento probatorio. Podemos decirle al paciente: esta droga empaglifozina es muy buena, se la voy a indicar porque por lo general hace bien, pero a algunos no les hace nada y probablemente a otros les haga mal. No contamos con una verdad dura en ese sentido. Partimos de una base argumental para la toma de decisiones, pero es muy difícil pasar de estos resultados probabilísticos respaldados por los ensayos clínicos a los conocimientos detallados y particulares que requerimos en el contexto clínico para una persona individual.

Figura 4. Esquema conceptual del impacto de la medicina de poblaciones. A la izquierda en el grupo placebo se representan 100 pacientes, 83 con casilleros azules que no cursarán con internación o muerte cardiovascular, y 17 con casilleros rojos, que tendrán este evento combinado. A la derecha se observan con casilleros amarillos los tres pacientes que modificaron su evolución con empaglifozina, y evitaron el evento.

Sabemos que es factible reproducir esos resulta dos positivos en algunos de nuestros pacientes. ¿Podríamos hacer un salto y tratar de identificar a esos participantes que se beneficiarán? ¿Con qué métodos contamos?