La “medicina basada en la evidencia” es un concepto que a menudo se usa como fundamento para afirmar que los tratamientos generalmente aceptados son validados por la ciencia y que se ha comprobado que son efectivos. Pero esto está lejos de ser el caso.
Esta afirmación parte del principio de que los ensayos clínicos controlados aleatorios (ECA) son el estándar de oro para la efectividad y se encuentran en la parte superior de una jerarquía de tipos de evidencia. Los tratamientos convencionales son preferidos porque supuestamente se basan en una base segura de ECA.
El primer problema para esta afirmación es que se hace creer al público que la práctica clínica real está más basada en la evidencia de lo que realmente es.
La evidencia de los ECA a menudo es inconsistente y está corrompida por intereses comerciales. Para que un medicamento sea aceptado por las autoridades reguladoras, comúnmente debe ser respaldado por dos ECA de Fase Tres. Bien, pero ¿qué pasaría si hubiera otros tres ECA que no demostraron que el medicamento fue efectivo? Este es a menudo el caso, y además algunos de los datos desfavorables pueden ser ocultados por la compañía farmacéutica patrocinadora, como lo señala Peter Gotzsche (líder del Centro Cochrane Nórdico): https://www.amazon.com/Deadly-Me …
La replicabilidad es la prueba clave de la efectividad en un experimento científico. Por ejemplo, se dice que Galileo dejó caer dos objetos desde la parte superior de la Torre Inclinada de Pisa para mostrar que tocarían el suelo al mismo tiempo, independientemente de su masa. Este tipo de experimento podría repetirse 1,000 veces, y el resultado siempre sería el mismo. Este nivel de replicabilidad no se ve en ECA, donde los resultados pueden confundirse con las variaciones en la población de prueba y el diseño del ensayo.
La confiabilidad de los resultados de los ensayos puede probarse hasta cierto punto a través de revisiones sistemáticas, en las que los resultados se agrupan. Las revisiones sistemáticas a menudo encuentran que la cantidad total de evidencia no es de hecho favorable para los medicamentos y otros tratamientos probados. Por ejemplo, la Evidencia Clínica del British Medical Journal, basada en la revisión de 3.000 tratamientos de todo tipo, concluye que solo el 11% es definitivamente “beneficioso”, mientras que otro 24% es “probable que sea beneficioso”: ¿De qué conclusiones se ha extraído la Evidencia Clínica? ¿Qué funciona, qué no se basa en pruebas de ensayos controlados aleatorios?
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Por supuesto, no sabemos qué proporción de estos 3.000 tratamientos son los más comúnmente utilizados, pero estos hallazgos sugieren que la base científica para la práctica médica no es tan fuerte como nos hacen creer.
Y del 11% que se encontraron definitivamente beneficiosos, entonces tenemos que preguntar: ¿beneficioso de qué manera? ‘Beneficioso’ es un término vago y amplio, que se define en el sitio BMJ (Tuercas, pernos y pequeños tornillos: cómo funciona la Evidencia clínica) de esta manera: ‘Para cuya eficacia se ha demostrado con pruebas claras de revisiones sistemáticas, ECA , o la mejor fuente alternativa de información, y para la cual la expectativa de daños es pequeña en comparación con los beneficios “.
Así que “beneficioso” significa “efectivo” de alguna manera, con una baja expectativa de daños en comparación con los beneficios. Pero, ¿de qué manera?
La ‘efectividad’ no está definida, pero podemos extrapolar y sugerir que puede abarcar los siguientes tipos de efectividad que podemos observar en la literatura de ensayos clínicos y en los informes de revisiones sistemáticas:
- curativo , en el que los pacientes experimentan una mejoría duradera en la afección subyacente
- ‘ preventivo ‘, en el cual se reduce la probabilidad de eventos agudos en el futuro
- alivio sintomático , en el cual los pacientes experimentan una remisión temporal de los síntomas.
Las formas estándar de diseño de ensayos clínicos no discriminan de forma transparente entre estos tipos muy diferentes de efectividad. Tampoco lo hacen las directrices emitidas por el máximo organismo internacional, la ICH: Consideraciones generales para ensayos clínicos E8: http://www.ich.org/fileadmin/Pub…
Todo se reduce a la selección de puntos finales para los ensayos o resultados.
Para evaluar las mejoras subyacentes, sería necesario medir el estado de los pacientes al inicio del estudio, luego durante un período definido de tratamiento, luego después del tratamiento y luego nuevamente después de un período de lavado para asegurarse de que los sujetos ya no estén bajo el control. influencia de la droga. Podemos llamar a este diseño de prueba ‘Tipo A’ (curativo), que actualmente solo se usa para afecciones agudas, como infecciones. Pero debe usarse para condiciones crónicas, así como también es el nivel más alto de efectividad que los investigadores deberían estar buscando.
Una variante es donde la mortalidad es uno de los resultados, o un evento agudo como un ataque al corazón. Esto podría usarse en los ensayos de los llamados tratamientos “preventivos”, que, por supuesto, no previenen la enfermedad, pero solo reducen el riesgo de eventos adversos. Esto puede ser un diseño de prueba ‘Tipo B’ (preventivo).
Los ensayos clínicos de tratamientos para enfermedades crónicas invariablemente seleccionan resultados que constituyen alivio sintomático, como la reducción de la inflamación o el dolor. Las mediciones se realizan al inicio del estudio, antes de comenzar el tratamiento y luego en varios puntos durante el curso del tratamiento. Un punto importante a tener en cuenta aquí es que las mediciones de mejora solo se realizan cuando los participantes del ensayo están bajo la influencia inmediata del tratamiento, es decir, el fármaco, no después de un período de lavado.
Esto se puede verificar revisando amplias revisiones sistemáticas de tratamientos para afecciones crónicas comunes, como presión arterial alta o artritis. Estas revisiones resumen los resultados evaluados en los ECA combinados, que son invariablemente formas de alivio sintomático. O incluso más cuestionablemente, se pueden utilizar los resultados “sustitutos”, en los que se observan cambios bioquímicos que se supone conducen a una mejoría sintomática. Podemos llamar a todos estos diseños de prueba ‘Tipo C’ (relieve sustitutivo o sintomático).
Aquí hay una jerarquía de tipos de prueba, con los ensayos de Tipo A que tienen los resultados más valiosos y los ensayos de Tipo C para evitar resultados valiosos.
La selección de medidas de resultado y puntos de medición revela los objetivos de la investigación, ya que deben estar alineados, un punto hecho en las Directrices ICH 3.2. Si el objetivo es encontrar un tratamiento curativo, entonces se elegiría el modelo Tipo A. Dado que nunca se elige para ensayos de fármacos para enfermedades crónicas, podemos concluir de manera confiable que el objetivo de la investigación de tratamientos para enfermedades crónicas es encontrar tratamientos que brinden alivio sintomático o reduzcan el riesgo de eventos agudos, pero no para encontrar tratamientos curativos. . Los investigadores no eligen diseños de prueba tipo A porque saben que los tratamientos que están probando no son capaces de producir mejoras subyacentes. Si alguien conoce las excepciones a esta regla, háganos saber en una publicación.
Los investigadores en tratamientos para enfermedades crónicas deberían investigar líneas de investigación que puedan conducir a tratamientos que afecten las mejoras subyacentes y, por lo tanto, respalden una prueba de Tipo A.
Entonces, si estas deliberaciones se mantienen, podemos concluir que la medicina basada en la evidencia no es actualmente confiable como una guía para seleccionar tratamientos porque:
- la evidencia no distingue entre tratamientos curativos y alivio sintomático
- la evidencia es a menudo inconsistente y no pasa las pruebas habituales de replicabilidad científica
- solo el 11% de los tratamientos se consideran definitivamente “efectivos” de alguna manera cuando están sujetos a revisión sistemática
- solo una minoría del 11% es probable que incluya tratamientos curativos que producen mejoras subyacentes en una enfermedad.
¿La medicina basada en evidencia sería más defendible si se basara únicamente en revisiones sistemáticas? Defensores como Peter Gotzsche sin duda mantendrán que el único problema con la medicina basada en la evidencia es que, como el cristianismo, en realidad no se ha intentado todavía.
Pero los ECA sobre los que se basan las revisiones sistemáticas aún pueden verse distorsionados por las presiones comerciales. Gotzsche y otros descubrieron que los ECA patrocinados por las compañías farmacéuticas son parciales a favor de los hallazgos positivos. Y comenzando más atrás, la elección de los tratamientos que se van a probar a sí mismos es abrumadoramente sesgada a favor de tratamientos que producirán un rendimiento comercial. Los tratamientos sin medicamentos nunca serán financiados en el mismo nivel.
Bruce Charlton ( Family Practice 1996; 13: 397-401) ha desarrollado una serie de objeciones metodológicas bien fundamentadas a la validez de las revisiones sistemáticas. Básicamente, Charlton señaló que los resultados de cada ensayo se derivan de diseños de ensayos particulares y poblaciones de prueba, y que la agrupación de resultados estadísticos de diversos ensayos no conduce necesariamente a un conjunto de resultados de aplicación general. Se recomienda a los investigadores emprender un análisis más profundo de cada ensayo y determinar qué características de los ensayos generaron sus diversos hallazgos. Además: “Los metanálisis de los megaenlaces arrojan estimaciones que se aplican solo a los promedios grupales, no a los pacientes individuales, debido al alto nivel de heterogeneidad intragrupal de los sujetos en los megaensayos y otros estudios epidemiológicos. Esto, en sí mismo, significa que un metanálisis no tiene necesariamente ninguna relevancia para la clínica
práctica.’
El alto nivel de procesamiento estadístico en los metanálisis aumenta el riesgo de que los resultados sean artefactos estadísticos.
Y la mera restricción de las decisiones de prescripción a los tratamientos que superan las revisiones sistemáticas no aborda las limitaciones creadas por la dependencia total de los modelos de prueba de tipo C para los tratamientos de enfermedades crónicas.
Otras formas de evidencia, como los estudios de observación, también pueden ser valiosos si son rigurosos. Concato et al. Han demostrado que los hallazgos de estudios observacionales bien diseñados a menudo están alineados con los hallazgos de ECA de los mismos tratamientos (N Engl J Med 2000: 342: 1887-92). Esto cuestiona la jerarquía de la evidencia en la que se supone que los ECA son superiores a otros tipos de evidencia. Los estudios observacionales tienen la ventaja de estar basados en poblaciones del mundo real de personas en lugar de subconjuntos estadísticos, y en la práctica del mundo real.
La alineación entre diferentes tipos de evidencia (conocida en el negocio de garantía de calidad como ‘triangulación’) contribuye de alguna manera a generar confianza.
Los informes de ensayos deben declarar de forma transparente en cuál de los modelos se basan, ya que la jerarquía de resultados es más importante que la jerarquía de los tipos de prueba. Y los profesionales de todo tipo deben declarar de manera transparente qué tan confiable es la evidencia detrás de los tratamientos que recomiendan y qué tipos de resultados (incluidos los resultados adversos) deben esperar los pacientes. No es suficiente declarar que se recomienda un tratamiento porque es “efectivo”. Eficaz para qué?
Por lo tanto, la medicina basada en la evidencia suena como un ideal noble, pero en su forma actual se está utilizando para engañar al público. La medicina basada en la evidencia no es suficientemente reflexiva y estratégica.
Debería ser reemplazado por una “medicina basada en la investigación” estratégica. La medicina basada en la indagación se basaría en una investigación creativa y crítica y podría:
- atacar audazmente en un nuevo territorio
- seleccionar estratégicamente líneas de investigación
- comience por hacer las preguntas correctas (por ejemplo, ¿qué tratamientos serán de mayor beneficio para los pacientes?)
- revisar la evidencia de más alta calidad de todos los tipos
- buscar consistencia y alineación entre diferentes formas de evidencia
- deliberar profundamente sobre lo que la evidencia nos dice, y finalmente
- pretenden alcanzar el objetivo estratégico más elevado de la medicina, que es curar.
