martes, 17 de febrero de 2015

Por qué casi todo lo que sabes en medicina está equivocado

Si sigues las noticias sobre investigación en salud, corres el riesgo de recibir un golpe en la cabeza. Primero el ajo reduce el colesterol malo, luego - después de más estudios - no lo hace. El reemplazo hormonal reduce el riesgo de enfermedades del corazón en las mujeres posmenopáusicas, hasta que un enorme estudio encuentra que no es así (y que eleva el riesgo de cáncer de mama). 

© Jacob ThomasTraducción por SOTT.net 

Comer un desayuno grande reduce tus calorías diarias totales, o no - como concluye un estudio publicado la semana pasada. Sin embargo, aunque la investigación biomédica puede ser una guía inconsistente, nosotros confiamos en ella. 



Pero ¿y si las respuestas incorrectas no son la excepción sino la regla? Cada vez más académicos que examinan las investigaciones en salud están haciendo esa afirmación. No se trata solo de un estudio individual defectuoso aquí y allá, acusan ellos. En su lugar, quizá todo el marco de la investigación médica esta distorsionada, conduciendo una y otra vez a hallazgos que, en el mejor de los casos, no están comprobados, y en el peor, están peligrosamente equivocados.El resultado es un sistema que lleva a los pacientes y médicos por mal camino - estimulando tratamientos a menudo costosos que no ayudan e incluso pueden dañar. 

Es una visión inquietante, con enormes implicaciones para los médicos, legisladores y los consumidores conscientes de la salud. Y uno de sus principales defensores, el Dr. John P. A. Ioannidis, acaba de ascender a una nueva plataforma influyente, después de años de cruzadas contra las declaraciones de salud y médicas infundadas. Como el nuevo jefe del Centro de Investigación Preventiva de la Universidad de Stanford, Ioannidis está consolidando su papel como uno de los principales cazadores de mitos de la medicina. "Las personas están siendo dañadas, e incluso están muriendo" debido a las declaraciones médicas falsas, dice él: no por curanderos, sino por errores en la investigación médica. 

Este es el momento de Ioannidis. Como los costos médicos retrasan la economía y obstaculizan los esfuerzos de reducción del déficit, los políticos y las empresas están desesperados por cortarlos sin sacrificar a personas enfermas. Una solución obvia es usar y pagar sólo los tratamientos que funcionan. Pero si Ioannidis tiene razón, la mayoría de los estudios biomédicos están equivocados. 

Tan sólo en los últimos dos meses, dos pilares de la medicina preventiva cayeron. Un importante estudio llegó a la conclusión de que no hay buena evidencia de que las estatinas (fármacos como Lipitor y Crestor) ayudan a las personas sin antecedentes de enfermedades del corazón. El estudio, realizado por Cochrane Collaboration, un consorcio mundial de expertos biomédicos, se basó en una evaluación de 14 ensayos individuales con 34.272 pacientes. El costo de las estatinas: más de $ 20 mil millones por año, de los cuales la mitad puede ser innecesaria. (Pfizer, fabricante de Lipitor, responde por su parte que "la gestión de los factores de riesgo de enfermedades cardiovasculares es complicado"). En noviembre un panel del Instituto de Medicina concluyó que realizar un análisis de sangre para la vitamina D es inútil: casi todo el mundo tiene suficiente Vitamina D para la salud ósea (20 nanogramos por mililitro) sin tomar suplementos o pastillas de calcio. El costo de la vitamina D: $ 425 millones por año. 

Ioannidis, de 45 años, no se propuso matar mitos médicos. Un niño prodigio (él estaba calculando decimales a los 3 años y escribió un libro de poesía a las 8), se graduó como el mejor en su clase en la Universidad de la Escuela de Medicina de Atenas, hizo una residencia en la Universidad de Harvard, supervisó los ensayos clínicos del SIDA en el Instituto Nacional de Salud (NIH, en inglés) a mediados de la década de 1990, y presidió el departamento de epidemiología de la Universidad de Grecia, la Escuela Ioannina de Medicina. Pero en el NIH Ioannidis tuvo una epifanía. Los ensayos con drogas "positivas", que determinan que un tratamiento es efectivo, y los ensayos "negativos", en los cuales la droga falla, requieren la misma cantidad de tiempo para llevarse a cabo. "Pero los ensayos negativos toman un extra de dos a cuatro años para ser publicados", notó. "Los resultados negativos se sientan en un cajón de archivos, o las pruebas continúan a la espera de que los resultados se vuelvan positivos." Con miles de millones de dólares en juego, las compañías se resisten a declarar que un nuevo medicamento es ineficaz. Como resultado de la demora en la publicación de estudios negativos, los pacientes reciben un tratamiento que es en realidad ineficaz. Esto hizo que Ioannidis se pregunte, ¿cuántos estudios biomédicos están equivocados? 

Su respuesta, en un artículo de 2005 fue: "la mayoría". Desde ensayos clínicos de nuevos medicamentos hasta la genética de vanguardia, la investigación biomédica está plagada de hallazgos incorrectos, argumentó. Ioannidis desplegó un complicado argumento matemático para probar esto, que algunos críticos han cuestionado. "Estoy de acuerdo en que muchas declaraciones son mucho más dudosas de lo que generalmente se aprecia, pero para "probar" que la mayoría son falsas, en todas las áreas de la medicina, se necesita un modelo estadístico diferente y más evidencia empírica que la que Ioannidis utiliza", dice Steven Goodman, bioestadística de Johns Hopkins, quien se preocupa de que el reclamo de que la mayoría de las investigaciones son malas "podría promover un escepticismo perjudicial sobre la investigación médica, que sea utilizado para alimentar el fervor anti-ciencia". 

Incluso una mirada superficial a las revistas médicas muestran que los estudios, una vez publicados, siguen cayendo en el olvido. Dos estudios de 1993 concluyeron que la vitamina E previene las enfermedades cardiovasculares; esa declaración fue anulada por experimentos más rigurosos, en 1996 y 2000. Un estudio de 1996 que concluyó que la terapia con estrógenos reduce el riesgo de Alzheimer en las mujeres de más edad fue anulado en 2004. Numerosos estudios deduciendo que populares antidepresivos funcionan alterando la química del cerebro, ahora se han contradicho (los medicamentos ayudan con la depresión leve y moderada, cuando trabajan sobre todo, mediante un efecto placebo), al igual que la investigación alegando que la detección temprana del cáncer (a través, por ejemplo, de pruebas PSA) invariablemente salva vidas. La lista es interminable. 

A pesar de la naturaleza explosiva de sus acusaciones, Ioannidis ha colaborado con otros 1.500 científicos, y Stanford, epítome del sistema, lo contrató en agosto para administrar el centro de medicina preventiva. "El núcleo de la medicina está adquiriendo evidencia que guía la toma de decisiones para los pacientes y los médicos", dice Ralph Horwitz, presidente del departamento de medicina de Stanford. "John ha sido el pensador innovador más importante acerca de la evidencia biomédica, así que para nosotros es alguien calificado." 

Los primeros objetivos de Ioannidis eran las estadísticas de mala calidad utilizadas en los primeros estudios del genoma. Los científicos probarían uno o unos pocos genes a la vez para encontrar relaciones a prácticamente todas las enfermedades. Eso casi aseguró que obtendrían "éxitos" por pura casualidad. Cuando él comenzó a marchar a través de la literatura genética, era como Sherman arrasando Georgia: la mayoría de estos genes examinados no pudieron ser verificados. ¿La afirmación de que las variantes del gen receptor de la vitamina D suponen las tres cuartas partes del riesgo de osteoporosis? Incorrecto, él y sus colegas lo demostraron en 2006: las variantes no tienen ningún efecto sobre la osteoporosis. ¿La gran cantidad de genes identificados por el Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano puede se utilizadas para predecir enfermedades cardiovasculares? No (2009). ¿Que seis variantes genéticas aumentan el riesgo de la enfermedad de Parkinson? No (2010). Sin embargo, afirmar que el gen X aumenta el riesgo de la enfermedad Y contamina la literatura científica, afectando las decisiones del personal de salud y sustentado los testes de genoma personal de la industria. 

Las estadísticas casuales también plagan la epidemiología, en la que los investigadores buscan vínculos entre la salud y el medio ambiente, incluyendo cómo se comportan las personas y lo que comen. Un estudio podría investigar si el café aumenta el riesgo de dolor en las articulaciones, o dolores de cabeza, o la enfermedad de la vesícula biliar, o cientos de otros males. "Cuando uno hace miles de pruebas, las estadísticas dicen que tendrás algunos ganadores falsos", dice Ioannidis. Las compañías farmacéuticas hacen mucho dinero con tales estadísticas inciertas. Al testear un fármaco aprobado para nuevos usos, consiguen éxitos por casualidad , "y los médicos lo utilizan como base para prescribir el medicamento para este nuevo uso. Creo que eso está mal." Incluso cuando un estudio es refutado, se resiste como un inquilino moroso al que no se puede desalojar. Años después de la afirmación de que la vitamina E previene las enfermedades del corazón se había refutado, la mitad de los artículos científicos donde la mencionaron la dieron como verdadera, encontró Ioannidis en 2007. 

La situación no es irremediable. Los genetistas han corregido la mayoría de sus procedimientos, endurecido los criterios estadísticos, pero otros campos todavía tienen que limpiar la casa, dice Ioannidis. Las prácticas quirúrgicas, por ejemplo, no se han testeado en la misma medida que los medicamentos. "No me sorprendería si una gran parte de la práctica quirúrgica estuviera basada en la nada, y (las declaraciones de efectividad) se evaporaran si las estudiáramos de cerca", dice Ioannidis. Eso también ahorraría miles de millones de dólares. George Lundberg, ex editor de la Revista de la Asociación Médica de Estados Unidos, estima que aplicando estrictamente criterios como los que Ioannidis recomienda se ahorrarían de 700 billones a 1 Trillón de dólares al año en gastos de salud estadounidense. 

Por supuesto, no toda la sabiduría convencional de salud está equivocada. Fumar mata, ser gravemente obeso o tener el peso severamente bajo te hace más propenso a morir antes de tiempo, la carne procesada aumenta el riesgo de algunos tipos de cáncer, y el control de la presión arterial reduce el riesgo de ataque cerebral. Conclusión para los consumidores: la sabiduría médica que ha resistido a la prueba del tiempo - y grandes ensayos aleatorios controlados - son más probables que sean correctos que el flash informativo de última hora acerca de un solo alimento o medicamento.

Comentario: Si bien es cierto que ser gravemente obeso o tener el peso severamente bajo puede acortar el tiempo de vida, el juicio correcto todavía debería dejar lo de fumar afuera. De hecho, si se aplicaran los principios del Dr. Ioannidis a los estudios sobre el tabaquismo, lo más probable es que el 99% de ellos tendrían que ser desechados. 

Sharon Begley
lun, 24 ene 2011 13:44 CET
http://es.sott.net/article/35940-Por-que-casi-todo-lo-que-sabes-en-medicina-esta-equivocado

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