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La ciencia médica

Por Oren Traub, MD, PhD

Los médicos han estado tratando a las personas desde hace miles de años. La primera descripción escrita de un tratamiento médico es del antiguo Egipto y tiene más de 3500 años de antigüedad. Incluso antes de eso, es probable que curanderos y chamanes proporcionaran remedios de hierbas y de otros tipos a los enfermos y heridos. Algunos remedios, como los empleados para fracturas simples o heridas menores, eran efectivos. Sin embargo, hasta hace muy poco, muchos tratamientos médicos no funcionaban, y algunos eran realmente perjudiciales.

Hace doscientos años, los remedios comunes para un amplia variedad de trastornos consistían en hacer sangrías para eliminar 0,5 L de sangre o más, o en dar sustancias tóxicas para provocar vómitos o diarrea, ambos peligrosos para el enfermo o el herido. Hace poco más de 100 años, junto con la mención a algunos fármacos útiles, tales como la aspirina o la digitalina, el Manual Merck incluía la cocaína como tratamiento para el alcoholismo, el arsénico y el humo del tabaco para el asma y el espray nasal de ácido sulfúrico para los resfriados. Los médicos pensaban que así ayudaban a las personas. Por supuesto, no sería justo esperar que los médicos del pasado supieran lo que sabemos ahora, pero ¿por qué llegaron a creer los médicos que el humo del tabaco podría ser beneficioso para alguien con asma?

Había muchas razones por las que los médicos recomendaban tratamientos inefectivos (y muchas veces perjudiciales), y por las que los pacientes los aceptaban:

  • Por lo general, no había tratamientos alternativos.

  • Los médicos y los enfermos a menudo prefieren hacer algo que no hacer nada.

  • Las personas se consuelan trasladando los problemas a una figura con autoridad.

  • Los médicos a menudo proporcionan el apoyo y seguridad que tanto necesitan.

Sin embargo, lo más importante es que los médicos no podían determinar qué tratamientos funcionaban.

Tratamiento y recuperación: ¿Causa y efecto?

Si un acontecimiento se produce inmediatamente antes que otro, la gente asume de manera natural que el primero es causa del segundo. Por ejemplo, si una persona presiona un botón sin ninguna señal en una pared y una puerta de un ascensor cercano se abre, la persona asume de manera natural que el botón controla el ascensor. La capacidad para hacer estas conexiones entre acontecimientos es una parte clave de la inteligencia humana, responsable de gran parte de nuestra comprensión del mundo. Sin embargo, se suelen ver conexiones causales donde no existen. Tal vez ese es el motivo por el que los deportistas siguen usando los calcetines «de la suerte» que llevaban puestos cuando ganaron un partido importante, o un estudiante sigue usando el mismo lápiz «de la suerte» para aprobar los exámenes.

Esta forma de pensar es también la razón por la que se creía que algunos tratamientos médicos ineficaces funcionaban. Por ejemplo, si la fiebre de una persona enferma disminuía después de que el médico le drenara 0,5 L de sangre, o de que el chamán cantara cierto hechizo, la gente asumía entonces de forma natural que esas acciones tenían que haber sido la causa del descenso de la fiebre. Para la persona que buscaba alivio desesperadamente, la única prueba que necesitaba era mejorar. Desafortunadamente, las aparentes relaciones de causa y efecto observadas en los inicios de la medicina rara vez eran correctas, pero la creencia de que funcionaban fue suficiente para perpetuar siglos de remedios ineficaces. ¿Cómo pudo suceder esto?

Las personas mejoran espontáneamente. A diferencia de los objetos inanimados «enfermos» (como un hacha rota o una camisa rasgada), que siguen dañados hasta que alguien los repare, los enfermos a menudo se recuperan por sí mismos (o pese a los cuidados de su médico), bien porque el organismo se cura por sí mismo o bien porque la enfermedad sigue su curso. Los resfriados desaparecen en 1 semana, las migrañas suelen durar 1 o 2 días y los síntomas de una intoxicación alimentaria ceden en 12 horas. Muchas personas incluso se recuperan sin tratamiento de trastornos potencialmente mortales, como un ataque al corazón o una neumonía. Los síntomas de las enfermedades crónicas (como el asma o la anemia de células falciformes) van y vienen. Por lo tanto, muchos tratamientos pueden parecer efectivos si se les da el tiempo suficiente, y cualquier tratamiento administrado cerca del tiempo de recuperación espontánea puede parecer enormemente eficaz.

El efecto placebo puede ser el responsable. Creer en el poder del tratamiento a menudo es suficiente para que las personas se sientan mejor. Aunque la confianza en un tratamiento no puede hacer que desaparezca el trastorno subyacente, como un hueso roto o una diabetes, quienes creen estar recibiendo un tratamiento potente y eficaz muchas veces se sienten mejor. El dolor, las náuseas, la debilidad y muchos otros síntomas pueden disminuir incluso cuando el medicamento no contiene principios activos y no es posible que aporte ningún beneficio, como una píldora de azúcar (denominada placebo). Lo que cuenta es la confianza.

Un tratamiento ineficaz (o incluso perjudicial) prescrito por un médico seguro de sí mismo a una persona que confía y cree en él, a menudo hace que los síntomas mejoren de forma notable. Esta mejora se denomina efecto placebo. Así, las personas pueden observar un beneficio verdadero (no simplemente mal percibido) en un tratamiento que no ha tenido ningún efecto real sobre la enfermedad misma.

¿Por qué es importante? Algunos sostienen que lo único que importa es que un tratamiento haga que la persona se sienta mejor. No importa si el tratamiento «funciona» realmente, es decir, si afecta a la enfermedad subyacente. Este argumento puede ser razonable cuando el síntoma es el problema, como en muchos achaques o dolores del día a día o en enfermedades como los resfriados, que siempre desaparecen por sí solos. En tales casos, los médicos a veces prescriben tratamientos por su efecto placebo. Sin embargo, en cualquier trastorno peligroso o potencialmente grave, o cuando el tratamiento en sí puede causar efectos secundarios, es importante que los médicos no pierdan la oportunidad de prescribir un tratamiento que realmente funcione.

Cómo tratan los médicos de saber qué es lo que funciona

Como algunos médicos se dieron cuenta hace mucho tiempo de que la gente puede mejorar por sí misma, simplemente trataron de comparar cómo se comportaba una misma enfermedad en diferentes personas, con y sin tratamiento. Sin embargo, hasta mediados del siglo XIX, era muy difícil hacer esta comparación. Se conocían tan poco las enfermedades, que era difícil decir cuándo dos o más personas tenían la misma enfermedad.

Los médicos, utilizando un mismo término, a menudo hablaban de enfermedades totalmente diferentes. Por ejemplo, en los siglos XVIII y XIX, se diagnosticaba una «hidropesía» a las personas cuyas piernas estaban hinchadas. Ahora sabemos que la hinchazón puede ser consecuencia de una insuficiencia cardíaca, una insuficiencia renal o una enfermedad hepática grave, enfermedades muy diferentes que no responden a los mismos tratamientos. Del mismo modo, numerosas personas que tenían fiebre y también vómitos fueron diagnosticadas con «fiebre biliosa». Ahora sabemos que hay muchas enfermedades diferentes que causan fiebre y vómitos, como la fiebre tifoidea, la malaria y la hepatitis.

Solo cuando se hicieron habituales los diagnósticos precisos y con base científica, hace unos 100 años, los médicos fueron capaces de evaluar los tratamientos con eficacia. No obstante, todavía necesitaban determinar cuál era la mejor forma de evaluar un tratamiento.

Tamaño de la muestra

En primer lugar, se dieron cuenta de que había que observar la respuesta al tratamiento de más de una persona enferma. El que una persona mejore (o empeore) puede ser una coincidencia. Si se logran buenos resultados en muchas personas es menos probable que se deba a una coincidencia. Cuanto mayor sea la cantidad de personas observadas (tamaño de la muestra), mayor es la probabilidad de que el efecto observado sea real.

Grupos de control

Incluso si los médicos encuentran una buena respuesta a un nuevo tratamiento en un grupo grande de personas, todavía no saben si el mismo número de personas (o más) habría mejorado de forma espontánea o habrían mejorado aún más con un tratamiento diferente. Por lo tanto, los médicos comparan los resultados entre un grupo de personas que reciben el tratamiento en estudio (grupo de tratamiento) y otro grupo (grupo de control) que recibe:

  • Un tratamiento más antiguo

  • Un tratamiento simulado (un placebo, tal como un comprimido con azúcar)

  • Sin tratamiento alguno

Los estudios en los que hay un grupo de control se denominan estudios controlados.

Marco temporal

Al principio, los médicos simplemente daban el nuevo tratamiento a todos sus pacientes con una enfermedad determinada y después comparaban los resultados con un grupo de control formado por personas tratadas anteriormente (ya fuera por ellos mismos o por otros). Las personas tratadas previamente se consideran un grupo de control histórico. Por ejemplo, si los médicos comprobaban que el 80% de sus pacientes sobrevivía a la malaria tras recibir un nuevo tratamiento, mientras que antes tan solo había sobrevivido el 70%, podían llegar a la conclusión de que el nuevo tratamiento era más efectivo.

Un problema con las comparaciones con los resultados de una época anterior es que los avances en la atención médica general a lo largo del tiempo entre los antiguos y los nuevos tratamientos pueden ser responsables de cualquier mejora en los resultados. No es justo comparar los resultados de personas tratadas en 2015 con los de las tratadas en 1985.

Para evitar este problema con los grupos de control históricos, los médicos tratan de crear grupos de tratamiento y de control al mismo tiempo y observar los resultados del tratamiento a medida que van apareciendo. Dichos estudios se llaman estudios prospectivos.

Comparar manzanas con manzanas

La mayor preocupación con todos los tipos de estudios médicos, incluidos los estudios históricos, es que se deben comparar grupos similares de personas.

En el ejemplo anterior, si el grupo de personas que recibieron un nuevo tratamiento para la malaria (grupo de tratamiento) estaba formado mayoritariamente por gente joven con una forma leve de la enfermedad, y el grupo previamente tratado (control) estaba compuesto por personas mayores con enfermedad grave, podría ser que el grupo de tratamiento tuviera mejores resultados simplemente por ser más jóvenes y más sanos. Por lo tanto, podría parecer falsamente que el nuevo tratamiento funciona mejor.

Deben tenerse en cuenta muchos otros factores, aparte de la edad y la gravedad de la enfermedad, tales como:

  • El estado general de salud de las personas en estudio (los que sufren enfermedades crónicas, como diabetes o insuficiencia renal, tienden a evolucionar peor que las más sanas)

  • El médico y el hospital específicos que proporcionan la atención (algunos pueden ser más hábiles y tener mejores instalaciones que los otros)

  • El porcentaje de hombres y mujeres que comprenden los grupos de estudio (hombres y mujeres pueden responder de manera diferente al tratamiento)

  • La situación socioeconómica de las personas implicadas (quienes tienen más recursos suelen tener mejores resultados)

Los médicos han probado muchos métodos diferentes para garantizar que los grupos a comparar sean lo más similares posible, pero existen dos estrategias principales:

  • Estudios de casos y controles: se emparejan de forma precisa (teniendo en cuenta el mayor número posible de factores, como la edad, el sexo, el estado de salud, etc.) sujetos que reciben el nuevo tratamiento (casos) con sujetos que no lo reciben (controles)

  • Ensayos aleatorios: asignación al azar de los sujetos a cada uno de los grupos de estudio

Los estudios de casos y controles parecen razonables. Por ejemplo, si un médico estuviera estudiando un nuevo tratamiento para la presión arterial elevada (hipertensión), y una persona del grupo de tratamiento tuviera 42 años de edad y diabetes, el médico intentaría entonces garantizar la presencia de alguna otra persona de alrededor de 40 años de edad con hipertensión y diabetes en el grupo de control. Sin embargo, hay tantas diferencias entre las personas, incluso diferencias en las que el médico ni siquiera piensa, que es casi imposible crear deliberadamente una coincidencia exacta para cada persona que se incluye en el estudio.

Los estudios clínicos aleatorizados hacen frente a este problema con un enfoque completamente diferente. Sorprendentemente, quizá la mejor manera de asegurar la similitud entre los grupos es no intentarlo en absoluto. En lugar de eso, el médico aprovecha las leyes de la probabilidad y asigna al azar (por lo general con la ayuda de un programa informático) a las personas que tienen la misma enfermedad a los diferentes grupos. Si un grupo suficientemente grande se divide al azar, lo más probable es que las personas de cada grupo tengan características similares.

Los estudios prospectivos y aleatorios son la mejor manera de asegurarse de que un tratamiento o prueba se compara entre grupos equivalentes.

Eliminación de otros factores

Una vez que los médicos han creado grupos equivalentes, deben asegurarse de que la única diferencia que permiten es el tratamiento en estudio. De esta forma, los médicos pueden estar seguros de que cualquier diferencia en el resultado se debe al tratamiento y no a algún otro factor, como podría ser la calidad o la frecuencia de los cuidados de seguimiento.

El efecto placebo es otro factor importante. Las personas que saben que están recibiendo un tratamiento verdadero y nuevo en lugar de ningún tratamiento (o un tratamiento más antiguo y presumiblemente menos efectivo), por lo general esperan sentirse mejor. Otros, por el contrario, pueden anticipar que van a tener más efectos secundarios con un tratamiento nuevo y experimental. En cualquier caso, estas expectativas pueden exagerar los efectos del tratamiento, haciendo que parezca más eficaz o que tenga más complicaciones de lo que ocurre en realidad.

El enmascaramiento (cegar) es una técnica utilizada para evitar los problemas del efecto placebo. Las personas que toman parte en el estudio no deben saber si están recibiendo el tratamiento nuevo. Es decir, que son "ciegos" a esta información. El cegamiento se logra normalmente administrando a las personas del grupo de control una sustancia de apariencia idéntica, por lo general un placebo (algo sin efecto terapéutico).

Cuando ya existe un tratamiento eficaz para una enfermedad, no es ético dar un placebo al grupo de control. En estas situaciones, a este grupo se le administra un tratamiento establecido (ya se sabe que es eficaz para tratar la enfermedad). Pero tanto si se usa un placebo como un fármaco determinado, la sustancia debe parecer idéntica a la del fármaco en estudio, de modo que los participantes no puedan distinguir si toman el fármaco en estudio. Si el grupo de tratamiento recibe un jarabe rojo y amargo, entonces el grupo de control debe recibir también un jarabe rojo y amargo. Si el grupo de tratamiento recibe una solución clara administrada por inyección, entonces el grupo de control debe recibir una inyección similar.

El doble enmascaramiento (doble ciego) lleva las cosas un paso más allá. Debido a que el médico o la enfermera pueden hacer saber a una persona, accidentalmente, qué tipo de tratamiento está recibiendo, y así causar que la persona deje de ser "ciega" al tratamiento, es mejor que todos los profesionales de la salud implicados desconozcan lo que se está administrando. El doble ciego por lo general requiere que una persona al margen del estudio, como un farmacéutico, prepare las sustancias de apariencia idéntica, que estarán etiquetadas únicamente mediante un código numérico especial. El código numérico no se identifica hasta después de haber finalizado el estudio.

Una razón adicional para el doble ciego es que el efecto placebo puede afectar incluso al médico, que inconscientemente puede pensar que una persona que recibe un tratamiento va mejor que otra que no recibe ninguno, incluso si ambas se encuentran exactamente igual. No todos los estudios médicos pueden ser a doble ciego. Por ejemplo, los cirujanos que estudian 2 procedimientos quirúrgicos diferentes, obviamente, saben qué procedimiento están realizando (aunque los que se someten a los procedimientos pueden no saberlo). En tal caso, los médicos se aseguran de que quienes han de evaluar los resultados del tratamiento desconozcan qué se ha hecho, de manera que no puedan sesgar inconscientemente los resultados.

Elección del diseño de un ensayo clínico

El mejor tipo de ensayo clínico es:

  • Prospectivo

  • Aleatorizado

  • Controlado con placebo

  • Doble ciego

Este diseño permite la determinación más clara de la efectividad de un tratamiento. Sin embargo, en algunos casos, este diseño de los ensayos puede no ser posible. Por ejemplo, en enfermedades muy raras, a menudo es difícil encontrar gente suficiente para un ensayo aleatorio. En tales situaciones, se suelen llevar a cabo estudios retrospectivos de casos y controles.