La medicina basada en la evidencia ahora define rutinariamente el estándar de atención para muchas afecciones. Este enfoque exige que la nueva información, obtenida de ensayos controlados aleatorizados y consolidada en guías de práctica clínica, pueda y deba utilizarse para mejorar la calidad de la atención que reciben los pacientes.
Nadie estaría en desacuerdo con que las decisiones clínicas deberían basarse en la evidencia sistemática y de la más alta calidad disponible. Sin embargo, existe un malentendido crítico sobre la información que nos proporcionan los ensayos aleatorios y cómo los proveedores de atención médica deben responder a la información importante que contienen estos ensayos.
Aunque, en teoría, la medicina basada en la evidencia no asume que cuando se enfrentan a dos opciones de tratamiento, los pacientes deben recibir siempre el tratamiento más efectivo en ensayos controlados aleatorizados, esto tiende a ser lo que sucede en la práctica. Los tratamientos que han demostrado ser inferiores, en promedio, en ensayos controlados aleatorizados son asumidos por muchos como inferiores para todos pacientes — tanto es así que mantener a un paciente dado, o a una gran población de pacientes, en el tratamiento inferior se ve como una desviación de la medicina basada en la evidencia.
Considere, por ejemplo, un médico informado y experimentado que recomiende a una minoría de sus pacientes un tratamiento que ha demostrado ser, en promedio, inferior a los tratamientos alternativos en ensayos controlados aleatorizados. ¿Refleja esto un fracaso en la práctica de la medicina basada en la evidencia? ¿Es este médico simplemente inconsciente de los datos o sopesando su propia experiencia anecdótica sobre la de las investigaciones sistemáticas sobre la eficacia del tratamiento? ¿O el médico está combinando la nueva evidencia con lo que él o ella sabe sobre el paciente?
Los ensayos controlados aleatorizados que demuestran la efectividad comparativa de un tratamiento sobre otro simplemente nos dicen que sin ninguna habilidad para anticipar cómo puede funcionar un tratamiento específico en un paciente específico, los médicos estarían mejor ofreciendo todos los pacientes el tratamiento apoyado en el ensayo en lugar de ofrecer todos los pacientes el tratamiento inferior. Aunque los análisis de subgrupos de ensayos, que a menudo pueden tener en cuenta pautas basadas en la evidencia, intentan identificar sistemáticamente las características de los pacientes que pueden beneficiarse de manera única, estos análisis pueden ser insuficiente, con escasa potencia, engañosa, o malinterpretado. En última instancia, debido a la heterogeneidad en la forma en que los pacientes responden al tratamiento, es posible, y probable, que los médicos que están informados sobre la evidencia todavía puedan ofrecer adecuadamente a algunos pacientes un tratamiento que muchos considerarían inferior sobre la base de los datos de los ensayos clínicos solamente.
Este simple punto tiene varias implicaciones importantes, pero desconocidas, sobre cómo medimos la calidad de la atención sanitaria que reciben los pacientes y cuán restrictivamente debemos interpretar las recomendaciones de la medicina basada en la evidencia. Por ejemplo, la publicación de ensayos controlados aleatorizados de alta calidad que demuestren que un tratamiento dado es, en promedio, menos eficaz que un comparador, no debería tener como resultado que las tasas observadas de uso de ese tratamiento disminuyan a cero. Más bien, la predicción clara es que las tasas de tratamiento deben disminuir a medida que los médicos informados actualizan sus creencias previas sobre la eficacia del tratamiento.
Si es clínicamente óptimo que estas tasas caigan a cero es una pregunta empírica. Cabe esperar que los médicos cuyas tasas de prescripción del tratamiento disminuyen sólo parcialmente en respuesta a esta nueva evidencia tengan mejor resultados del paciente que los médicos cuya prescripción no se ve afectada (como sería de esperar), sino también los médicos cuya prescripción cae a cero (lo que puede ser inesperado). Es posible que informado Los médicos que combinan su propia experiencia clínica con evidencia científica actualizada pueden tener mejores resultados que los médicos que eligen unánimemente tratamientos que demuestran ser eficaces, en promedio, en ensayos clínicos.
El debate en curso sobre la conveniencia de la intervención coronaria percutánea (PCI) en pacientes con enfermedad coronaria estable y la interpretación de la evidencia de ensayos aleatorizados existentes es, tal vez, reflejo de este tema. Desde la publicación de el ensayo de COURE histórico y estudios posteriores, muchos han argumentado que el uso continuo de PCI en pacientes con enfermedad coronaria estable contradice la medicina basada en la evidencia. Pero eso potencialmente interpreta erróneamente la información que proporcionan los ensayos clínicos existentes. La única predicción clara de COURE y ensayos similares posteriores es que las tasas de PCI entre los pacientes con enfermedad coronaria estable deben ser menores después de la publicación de COURE ( que ocurrieron), mientras los médicos actualizan sus creencias clínicas previas sobre la eficacia de la PCI. Sin embargo, la evidencia empírica sobre si la tasa clínicamente óptima de PCI debe ser cero requiere, como mínimo, una investigación de cómo los resultados de los pacientes difieren entre los médicos que varían en su propensión a realizar PCI en pacientes con enfermedad coronaria estable.
La aplicación de la medicina basada en la evidencia para el desarrollo de métricas de calidad clínica también debe realizarse con cuidado. Por ejemplo, las métricas de calidad reembolsables que apuntan al 100% de cumplimiento de medidas específicas pueden ser clínicamente apropiadas para todos los pacientes en ciertos casos (por ejemplo, vacunas infantiles), pero pueden no ser adecuadas para todos los pacientes en otros casos (por ejemplo, el uso de betabloqueantes en pacientes con miocardio previo). infarto, que los médicos experimentados pueden optar por no prescribir en ciertas circunstancias. Las métricas de calidad, que con frecuencia se diseñan sobre la base de pruebas de ensayos clínicos, deben reconocer que la superioridad de un tratamiento en ensayos clínicos no implica que una tasa del 100% de uso del tratamiento sea clínicamente óptima. En particular, en los casos en que los proveedores tienen menos del 100% de adherencia a una métrica de calidad específica, pero los resultados de los pacientes no se ven afectados, es posible que los proveedores no sean penalizados.
Las vías clínicas, los protocolos, los conjuntos electrónicos de órdenes de médicos y las listas de comprobación también están diseñados a menudo para aumentar el cumplimiento de las pautas clínicas y mejorar el rendimiento en las métricas de calidad. Aunque pueden proporcionar orientación a algunos médicos, otros pueden ser empujados para proporcionar tratamientos que, al final, son los tratamientos incorrectos para sus pacientes. En la medida en que a menudo se pasan por alto las consecuencias de las iniciativas de mejora, existe el peligro de asumir que el 100% de la adherencia a las directrices equivaldrá a mejores resultados de los pacientes, por lo que estos resultados deben medirse.
En última instancia, la aplicación exitosa de la medicina basada en la evidencia es un arte que requiere, ante todo, una conciencia de la evidencia, y también una capacidad para determinar qué tan bien la evidencia se aplica a cualquier paciente dado. Los médicos calificados e informados que aplican el arte de la medicina basada en la evidencia pueden «desviarse» de la base de evidencia porque encuentran pacientes para quienes los estudios definitivos de evidencia no son generalizables, que tienen comorbilidades o complejidades que no fueron capturadas en los ensayos relevantes, que han limitado expectativas de vida, o que tienen preferencias de no someterse al tratamiento «más eficaz». Y estas desviaciones pueden ser clínicamente óptimas.
La necesidad de aplicar hábilmente la medicina basada en la evidencia ocurre porque muchos escenarios clínicos no presentan opciones claras. Por ejemplo, pautas actuales para el infarto de miocardio con elevación del ST (STEMI) afirman que los pacientes con IEMI deben someterse a PCI en lugar de trombólisis, si la PCI puede ocurrir dentro de los 90 minutos en un centro que ofrece PCI o dentro de los 120 minutos si el paciente necesita ser transferido. Un médico de urgencias que trabaje en un hospital sin capacidad de PCI y que vea a un paciente con IEMT debe decidir: seguir las pautas y transferir al paciente a un centro de PCI cercano, o desviarse de las pautas y administrar trombólisis inmediatamente.
El médico que siempre se adhiere a las pautas siempre transferirá a los pacientes con IEMT a un centro de PCI si se puede hacer con prontitud. Pero otro médico que transfiere a los pacientes la mayor parte del tiempo a veces puede optar por desviarse de las pautas y dar trombólisis inmediata (tal vez porque los riesgos de transporte a un centro médico capaz de PCI-C parecen demasiado altos). Si la calidad de la atención de estos dos médicos se evalúa sobre la base de la adherencia a las directrices, el primer médico será considerado «mejor», incluso si el segundo médico logra mejores resultados desviándose selectivamente de las pautas basadas en el juicio clínico.
Nada de esto quiere decir que la medicina basada en la evidencia no es útil. Claramente lo es. Un médico que sigue las pautas basadas en la evidencia el 100% del tiempo es probable que tenga mejores resultados agregados que uno que nunca sigue las pautas, ya que la guía, en promedio, probablemente conducirá a un médico a un mejor tratamiento. Sin embargo, la aplicación óptima de la evidencia es tan importante como la conciencia de esa evidencia, y los médicos deben ser artistas, usando su mejor criterio para determinar qué evidencia se aplica mejor y qué tratamientos probablemente beneficiarán a los pacientes individuales.
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Christopher Worsham Anupam B. Jena
Via HBR.org