Nociones de anlisis de decisiones aplicadas aejemplos en Amrica Latina

Jef Van den EndeDepartamento de Ciencias Clnicas

Instituto de Medicina Tropical de Amberes, Blgica

Juan MoreiraCentro de Epidemiologa Comunitaria y Medicina Tropical

Esmeraldas, Ecuador

Zeno BisoffiCentro para las Enfermedades Tropicales, Hospital Sacrocuore

Negrar,Verona, Italia

Cmo tomardecisiones en

medicina clnica

2a edicin2008

Una publicacin de:

Proyecto de Fortalecimiento de los ServiciosPblicos de Atencin de Salud en el Distrito

Metropolitano de Quito

Cmo tomar decisiones en medicina clnica:Nociones de anlisis de decisiones aplicadasa ejemplos en Amrica Latina

Autores:Jef Van den EndeJuan MoreiraZeno Bisoffi

Primera edicin. Quito 1998, 95 pginasSegunda edicin. Quito 2008, 132 pginas

ISBN: 978-9978-92-653-6N de ejemplares: 2000

Ilustracin de portada:Toms EskolaDiseo e impresin: Imprenta Activa 2557 458

Disponible en:

www.saluddealtura.com

Se autoriza la reproduccin parcial, para fines no comerciales, citando la fuente.En caso de reproduccin total o adaptaciones, se requiere la autorizacin escritade la Cooperacin Tcnica Belga (CTB).

Se termin de imprimir en Octubre 2008

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Tabla de contenidosLos autores vAgradecimiento ixLxico xiiPresentacin xii

INTRODUCCIN 1consideraciones previas 1el grado de certeza de un diagnostico 2los umbrales 4los argumentos 5el anlisis complejo 8conclusin 11

LOS UMBRALES 13introduccin 13umbral de decisin 13factores que afectan el umbral 15tratar o seguir investigando 19algunos ejemplos para comprender mejor 26conclusin 27

RELACIONES ENTRE LOS ARGUMENTOS Y LAS HIPTESIS 29introduccin 29ejemplo de criminologa 29ejemplo de medicina 31conclusin 34ejercicios 34

EL PODER DE UN ARGUMENTO 35introduccin 35definicin del poder 35simetra entre poderes de confirmacin y de exclusin 43patognomnico 45los determinantes de la fuerza 45

FUERZA DE UN ARGUMENTO APLICADA A UN CONTEXTO CLNICO 49representacin grfica 53conclusin 62

Contenido

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EL PANORAMA: ANLISIS DE RAZONAMIENTO CLNICO COMPLEJO 65introduccin 65las leyes 68el inventario de datos 70la construccin del panorama 72ejemplo de panoramas 76conclusin 82

Apndice 1: Las escalas de probabilidad 85Apndice 2: El teorema de Bayes 95Apndice 3: Qu son los logaritmos? 105

Los Autores

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Jef Van den Ende MD. PhD.

Mdico internista belga, nacido en 1949. Hizo sus estudios de medicina yde especialidad en la Universidad Catlica de Leuven, Blgica.

Ha desarrollado gran parte de su carrera en pases en desarrollo. Desde1976 hasta 1982 trabaj para Medicus Mundi en el distrito de Dungu en laRepblica Democrtica del Congo (ex - Zaire). Desde el 2000 hasta el2002 estuvo a cargo de la coordinacin docente en el HospitalUniversitario de Kigali, en Rwanda. Ha colaborado intensamente en pro-yectos en Amrica Latina, especialmente en Ecuador y Bolivia.

Es profesor de patologa tropical y analtica en el Instituto de Medicina Tropical de Amberes,Blgica. Actualmente es jefe del Departamento de Ciencias Clnicas en el mismo Instituto.

Hizo su doctorado sobre malaria de importacin. Desde hace 20 aos ha dedicado gran partede su carrera a la epidemiologa clnica en enfermedades tropicales, a la inteligencia artificial y ala enseanza interactiva con el uso de programas de computadora. Es el creador del programaKabisa para la enseanza del anlisis de decisiones clnicas.

Ha realizado varias publicaciones internacionales, principalmente relacionadas con la clnica de lamalaria, malaria de importacin, sndrome hipereosinoflico, esplenomegalia tropical y anlisis dedecisiones clnicas. Adems es revisor de las revistas Tropical Medicine & International Health yMedical Decision Making.

Es tambin pianista clsico, ganador de varios premios en Blgica. Habla 8 idiomas, entre ellos elespaol.

Est casado con Marijs y tiene tres hijos: Klara, Bram y Peter.

Juan M. Moreira MD. MSc.

Mdico ecuatoriano nacido en 1964. Hizo sus estudios de medicina en laUniversidad Central de Quito y una maestra en Ciencias BiomdicasTropicales en el Instituto de Medicina Tropical de Amberes, Blgica.

Empez su carrera en la provincia de Esmeraldas en 1992 como mdicorural del Subcentro de San Francisco de Onzole. Entre 1993 y 1995 fuecoordinador de la red de atencin primaria en el rea de Salud Borbn ydesde 1997 hasta 2003 fue director e investigador del Centro deEpidemiologa Comunitaria y Medicina Tropical (CECOMET) con sede enla ciudad de Esmeraldas. Actualmente es coordinador cientfico y acadmi-

co en el mismo Instituto e Investigador Asociado del Centro de Biomedicina de la UniversidadCentral del Ecuador. Adems es epidemilogo del Ministerio de Salud Pblica del Ecuador.

Ha formado parte de equipos de trabajo que se encargan del control comunitario de malaria,oncocercosis, pian, tuberculosis y enfermedades cardiovasculares. Ha sido instructor deEpidemiologa en varios programas universitarios en Ecuador; desde 1998 es profesor invitado

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de Epidemiologa Clnica en el Postgrado de Medicina Tropical de la Universidad San Simn deCochabamba en Bolivia y desde 2003 ha sido invitado como docente auxiliar de PatologaAnaltica en el Diploma de Medicina Tropical del Instituto Prncipe Leopoldo de Amberes,Blgica.

Desde 1997 ha mantenido una estrecha colaboracin con el Prof. Jef Van den Ende en la inves-tigacin en toma de decisiones clnicas y actualmente es candidato para un doctorado por laUniversidad de Amberes en ese tema.

Est casado con Elisa Carbo, tiene dos hijos: Martn y Andrea.

Zeno Bisoffi MD. DTM&H

Mdico italiano nacido en 1955. Hizo sus estudios de medicina en laUniversidad de Padova, Italia y la especialidad en Medicina Tropical,Higiene y Salud Pblica en la Escuela de Medicina Tropical de Londres,Reino Unido.

Desde 1982 a 1985 trabaj en Nicaragua como cooperante de laONG MLAL y desde 1986 a 1990 en Burundi como Primary HealthCare Officer de UNICEF.

Actualmente dirige el Centro para Enfermedades Tropicales delHospital S. Cuore de Negrar, Verona; es profesor encargado de epidemiologia clnica de laUniversidad de Brescia y docente invitado de la misma disciplina y de medicina tropical en otrasuniversidades italianas y europeas.

Es miembro del colegio de docentes del European Course in Tropical Epidemiology (ECTE) yha sido director del mismo curso en las ediciones de 2000 y de 2005. Tambin es Secretariogeneral de la Sociedad Italiana de Medicina Tropical (SIMET) y al mismo tiempo hace parte delSteering Committee de TROPNETEUROP (European Network on Imported InfectiousDiseases). Actualmente es vice Presidente y Presidente electo de la Federacin de lasSociedades Europeas de Medicina Tropical (FESTMIH).

Sus intereses cientficos se concentran sobre todo en los aspectos clnicos de la medicina tropi-cal y en la epidemiologa clnica, en su aplicacion a la toma de decisiones. En estos aspectos cola-bora desde hace varios aos con el Prof. Jef Van den Ende.

Ha ganado algunas medallas, la ms importante ha sido una de plata por haberse clasificadosegundo de su categora en la Maratn atltica de la Habana en noviembre 2005 (medalla otor-gada por el gran Alberto Juantorena).

Est casado con Margherita Corradini y tiene tres hijos: Federico, Francesco y Marco.

Autores

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Los autores agradecen a todas las personas que a lo largo de estos aoshan colaborado para el desarrollo de esta propuesta. En la elaboracin deltexto han contribuido Serge Bertschy y Fons Van Gompel. En el aporte deideas y conceptos han contribuido Bettina Bisig, Hugo Van Puymbroeck,Bruno Dujardin, Patrick Van der Stuyft, Marleen Boelaert, Frank Haegemany Paulin Basinga. La implementacin de los cursos e investigaciones enAmrica Latina estuvo apoyada al inicio por el equipo tcnico del ProyectoAPS en Ecuador, de manera especial por Jos Castro, Leo Reyntjens yPierre De Paepe. En Bolivia por Jan Coenen, Marjan Pirard y FaustinoTorrico.Tambin agradecemos a Louis Vermeulen que, desde Amberes, seha ocupado de la accesibilidad del Programa Kabisa para los estudiantes detodo el mundo y a las dems personas que han trabajado en la concep-cin y el proceso de desarrollo de esta herramienta de tanta utilidad paralos cursos.

La presente edicin se pudo realizar gracias al apoyo de la cooperacinbilateral entre el Municipio del Distrito Metropolitano de Quito y el Reinode Blgica, en especial gracias al inters de los codirectores del ProyectoSalud de Altura, Ruth Lucio y Johan Herteleer.

Finalmente queremos agradecer a los mdicos de Ecuador y Bolivia quehan asistido a nuestros cursos, tanto para principiantes como para nivelavanzado, quienes han dado brillantes ideas para que este sueo siga ade-lante.

Agradecimientos:

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LEXICO

Argumento: Todos los elementos que son tiles para undiagnstico: edad, sexo, factores de riesgo, sn-tomas, signos, resultados de laboratorio e ima-genologa.

Certeza: La probabilidad de que un paciente tenga laenfermedad estudiada, despus de reunir unaserie de argumentos a favor y en contra.

Especificidad: La tasa de verdaderos negativos en los pacien-tes que no tienen la enfermedad estudiada.

Odds (chances en espaol) Probabilidad de que un evento ocurra divididopara la probabilidad de que no ocurra.

Poder de confirmacin: El poder intrnseco que un argumento tienepara confirmar una sospecha. La razn entrelos verdaderos positivos y los falsos positivosen una muestra de pacientes.

Poder de exclusin: El poder intrnseco que un argumento tienepara excluir una sospecha. La razn entre losverdaderos negativos y los falsos negativos enuna muestra de pacientes.

Prevalencia: La frecuencia de una enfermedad en la pobla-cin correspondiente.

Probabilidad: Proporcin de casos favorables dividido paratodos los posibles.

Sensibilidad: La tasa de verdaderos positivos en los enfer-mos.

Sospecha La probabilidad de que un paciente tenga laenfermedad estudiada, antes de empezar lasinvestigaciones

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Presentacin1

Esta publicacin es fruto de aos de experiencia y gestacin de un grupo de eminen-tes autores: el Prof. Jef Van den Ende del Instituto Tropical de Amberes- Blgica, el Dr.Zeno Bisoffi del Centro de Enfermedades Tropicales de Verona- Italia y el Dr. JuanMoreira, del Centro de Enfermedades Tropicales de Esmeraldas - Ecuador; con la con-tribucin, no menos importante, de muchos mdicos, enfermeros/as, estadsticos einformticos europeos, africanos y latinoamericanos que han participado en actividadesde docencia e investigacin en el tema.Tiene como objeto abordar un tema fundamen-tal y complejo en la medicina: cmo tomar decisiones clnicas acertadas?, an cuandono se disponen de todos los elementos posibles.

La enseanza tradicional de la medicina y su prctica se han orientado por siglos a acu-mular toda la informacin necesaria para diagnosticar y curar enfermedades, con laexpectativa errnea, tanto de mdicos como de usuarios, de que se llegar a estable-cer un diagnstico con un grado de certeza cercano al 100%. Muchos asumen que laacumulacin de argumentos, en muchos casos indiscriminada e irracional, es el caminopara llegar al diagnstico. Sin embargo, quienes trabajan en los servicios de salud, sabenque la incertidumbre es una realidad permanente.

La teora de la toma de decisiones clnicas brinda una respuesta a esta situacin, y per-mite manejar casos complejos con el grado de certeza requerido en cada uno.

Este manual es una herramienta para entender la teora de la toma de decisiones cl-nicas y de manera progresiva adentrarse en cada uno de sus conceptos bsicos. Partede la relacin entre los argumentos, que pueden ser signos o sntomas, resultados delaboratorio o de imgenes, y los posibles diagnsticos, con criterios de exclusin y deconfirmacin. Contrariamente a la opinin generalizada, muchas veces es ms impor-tante excluir ciertos diagnsticos que llegar a la certeza absoluta del diagnstico final.En un nio con fiebre alta sbita, excluir una meningitis, una neumona, un cuadro demalaria, una otitis, puede ser ms importante que confirmar la naturaleza de un cuadroviral mal definido, que se resolver en pocos das.

Los autores exponen con claridad los diferentes modelos de toma de decisiones. Nosrecuerdan que no es necesario llegar a certezas absolutas para actuar. Esto se hace evi-dente al revisar el modelo de umbrales: tomamos decisiones cuando superamos unpunto a partir del cual el problema est suficientemente definido para actuar. Pero tam-bin, es necesario reconocer las situaciones en las que se puede esperar, sin correr ries-gos El arte de no intervenir innecesariamente es posiblemente uno de los mayoresdesafos para el mdico.

Las escalas de probabilidad permiten estimar, de manera intuitiva, pero con un respaldo deun modelo matemtico riguroso, la probabilidad de que una persona determinada tenga una

1 Este manual es una versin revisada de una edicin inicial que se realiz en el marco del Proyecto CECOMET enEsmeraldas en los aos 90, con un enfoque menos centrado en enfermedades tropicales, y ms en enfermedades comu-nes en climas templados. Los principios bsicos se pueden aprender en un curso introductorio de unas 20 horas, aun-que el doble de tiempo es aconsejable para llegar a un entendimiento ms a profundidad.Va acompaado de un CD-ROM con ejercicios prcticos que se pueden realizar en casa (KABISA).

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cierta afeccin o enfermedad (la que tambin se llama la probabilidad a priori), para des-pus de aplicar una serie de argumentos, poder confirmar o descartarla.

Finalmente, estn los panoramas diagnsticos, que permiten integrar y aplicar los con-ceptos anteriores en una toma de decisiones clnica aplicada a la vida real. En un primercrculo estn aquellos posibles diagnsticos urgentes, graves y tratables, mientras queotros diagnsticos, aunque ms comunes, estn en crculos ms lejanos.

Las ventajas del mtodo son numerosas, y el profesional que lo maneja bien terminapor intuir, como un sexto sentido, cuales son las probabilidades 'a priori' de cierto diag-nstico en grupos determinados de sexo y de edad, se dar cuenta de la fuerza de unargumento en un contexto determinado. Sabr que la probabilidad de que una pruebaELISA positiva en una persona con conducta sexual de riesgo, con prdida de peso ydiarrea persistente, signifique VIH es altsima; mientras que la misma prueba en unscreening de una poblacin de bajo riesgo tendr ms falsos que verdaderos positivos.Utilizar de manera espontnea los panoramas diagnsticos: en un nio con fiebre alta,querr descartar de manera inmediata una meningitis, una neumona, un episodio demalaria o una otitis media; en un recin nacido con vmito persistente, querr descar-tar una hipertrofia del ploro, un proceso infeccioso o una invaginacin intestinal. Esteesquema de pensamiento a su vez llevar de manera inevitable a una exigencia mayoren hacer las preguntas correctas, buscar el signo preciso, pedir el examen que permitediferenciar entre una y otra patologa.

Las ventajas no se limitan al mbito clnico, sino que permiten una organizacin de losservicios ms efectiva, orientada a las necesidades de cada situacin y paciente en gene-ral. Permiten forjar una prctica mdica ms tica y racional, eliminando algunos sesgosdel mercado, demasiado expuesto a intereses comerciales.Tambin llevan los estndaresde exigencia cientfica: las normas y protocolos nacionales debern no solamente basar-se en evidencias cientficas, pero responder tambin a criterios de costo-efectividad.

La aplicacin del mtodo requiere no solamente de una capacitacin inicial, que la debe-ran incluir todas las universidades en su pregrado de medicina, como parte de la for-macin de base.Tambin requiere de un adiestramiento continuo, mediante su aplica-cin en la prctica diaria, con crculos de estudio y procesos de capacitacin continua.

La toma de decisiones clnicas se debera complementar con otros enfoques, entre loscuales estn: la medicina basada en evidencias, el uso de protocolos, el uso racional demedicamentos y la relacin mdico-paciente.Aunque los enfoques son distintos, y pue-den parecer a primera vista contradictorios, en los hechos no lo son. El uso de proto-colos y normas permite establecer las reglas del juego mnimas, mientras que la tomade decisiones permite llegar a la excelencia y afinar cada vez ms el juicio clnico. Lamedicina seguir siendo un arte, tanto como una ciencia.Y con un manejo adecuado dela toma de decisiones clnicas, podremos contar con artistas ms cientficos, que mane-jen las destrezas del manejo racional de las incertidumbres.

Johan HerteleerMdico Familiar y Co-director Proyecto Salud de Altura

Quito, 30 de septiembre de 2008

1Consideraciones previasEl mdico es un cientfico que posee un gran conocimiento bibliogrfico, pero, parad-jicamente, no es gracias a este conocimiento que adquiere su prestigio. Este ms bienes consecuencia de la pertinencia de sus decisiones. Estas decisiones conciernen a lasalud, el bienestar y la vida de sus pacientes. Son finalmente ellos quienes juzgan sobrela calidad del mdico en funcin de la satisfaccin alcanzada.

Tranquilizar a una mujer que presenta un ndulo del seno luego de haber excluido untumor mamario maligno, confirmar un diagnstico de neumona, prescribir el delicadotratamiento para una colagenopata, ordenar una cesrea en un sufrimiento fetal pro-longado con el objetivo de proteger al nio que est por nacer, pedir una tomografaen un paciente que no podra asumir el costo.Todos estos son ejemplos de decisionescon las cuales un mdico est confrontado cada da.

Cul es la base lgica de razonamiento que nos permite elaborar diagnsticos? Cules la lgica que nos permite justificar nuestras decisiones y en ciertos casos ponernosal abrigo de crticas por parte de la sociedad? Cul es la parte de intuicin y de expe-riencia subjetiva que rige nuestra actitud diagnstica?

Un da en Azogues, en Ecuador, un mdico general de un centro de salud recibe auna muchacha de 25 aos proveniente de la amazona, regin tropical del pas. Ellapresenta un estado gripal: fiebre, dolores musculares y articulares. El examen fsi-co es normal. Tomando en cuenta la ausencia de sntomas que sugieran una patolo-ga grave le prescribe un antipirtico. Dos das ms tarde se entera de que supaciente ha sido hospitalizada por un absceso amebiano del hgado.

Tuvo razn el mdico de no investigar ms?, por otro lado tendr, de ahora en ade-lante, esta experiencia un peso particular cada vez que reciba un paciente febril?

Puede la lgica diagnstica traducirse en un lenguaje formal, an matemtico? Esto nospermitira evitar ms fcilmente los eventuales errores de nuestro razonamiento,dando una base ms cientfica a nuestras actividades.

La enseanza tradicional de la medicina tiene sus bases en la descripcin clsica de lasdiferentes patologas, pero forma muy poco a los estudiantes en la toma de decisionespara los casos menos clsicos. Por ejemplo, ningn mdico va a dudar en iniciar un tra-tamiento antituberculoso en un hombre adulto que ha adelgazado considerablemen-te, que tiene tos crnica y hemoptisis y en el cual el examen de esputo muestra baci-los alcohol cido resistentes (BAAR). Este caso corresponde a una descripcin tpicade tuberculosis pulmonar. Sin embargo no es raro encontrar, en algn hospital, pacien-tes con tos crnica, sin disminucin de peso, sin hemoptisis, con exmenes seriados

1 Introduccion

2de esputo que no muestran BAAR, ni radiografas que muestren cavernas y que, pesea ello, tienen tuberculosis pulmonar.(1-3) Estos casos atpicos plantean problemas dedecisiones que todo mdico tendra que saber como enfrentar.(4)

El grado de certeza de un diagnsticoEscala de certeza

Un hombre de 32 aos, soltero, de Sucumbos, Ecuador, se presenta en la consulta deun centro de salud con un cuadro de diarrea crnica, episodios de fiebre desde hacealgunos das sin ningn otro signo de infeccin particular, adelgazamiento de 8 kg endos meses. Por otra parte se queja de prurito y el examen clnico pone en evidenciaadenopatas generalizadas y una candidiasis bucal. Con este cuadro clnico el mdi-co hace una referencia al hospital provincial donde piden exmenes complementa-rios, obteniendo una frmula leucocitaria que nos muestra leucopenia y un test rpi-do para VIH positivo. Se hace el diagnstico de SIDA.

De ahora en adelante vamos a llamar argumentos a todos los elementos que son ti-les para un diagnstico: edad, sexo, factores de riesgo, sntomas, signos, resultados delaboratorio e imgenes. En este caso los argumentos que nos permiten avanzar haciala certeza de nuestro diagnstico de SIDA son: edad joven, diarrea crnica, adelgaza-miento, prurito, adenopatas, candidiasis, leucopenia y el test VIH. Desde una probabili-dad muy inverosmil hasta la certeza casi absoluta, pasamos por ciertos grados de cer-teza que podran ser calificados con adjetivos.(Figura 1.1) En nuestro caso podemosdecir que, solo con el argumento de la edad, este paciente tena una probabilidad cer-cana a 0% de estar enfermo de SIDA; la edad y la diarrea crnica, luego la fiebre y eladelgazamiento nos hacen avanzar en la escala de certeza; los exmenes hematolgi-cos y serolgicos permiten afirmar con certeza el diagnstico de SIDA, llegando final-mente a una probabilidad cercana al 100%.

Figura 1.1: Escala de certeza.

A la izquierda se observa la escala de probabilidad en porcentaje, a la derecha estn las catego-ras nominales que podran corresponder a la escala cuantitativa.

3Para muchos de nosotros es ms fcil comprender un concepto que una cifra: si unpaciente nos pregunta: Qu probabilidad tengo de tener SIDA? (sin presentar ningnsntoma de la enfermedad), decirle que tiene una probabilidad de 0.01% le explicarmenos que si le contestamos que es "poco probable" que tenga la enfermedad.

Sin embargo encontrar una correspondencia precisa entre un concepto y una cifra esmuy difcil. Si pedimos a algunos mdicos que califiquen con adjetivos las probabilida-des expresadas en porcentajes las respuestas van a ser muy diferentes. Para algunosdecir poco probable corresponder a una probabilidad de 30%, mientras que paraotros corresponder a una probabilidad del 1%. Por esta razn en lo que sigue deltexto no continuamos con categoras fijas, puesto que ellas difieren mucho entre laspersonas, sin embargo trataremos de hacer que las probabilidades matemticas seanfcilmente comprensibles.

Cada argumento que investigamos en un paciente contribuye a aumentar la certezade la enfermedad que sospechamos. Del mismo modo, cuando un argumento es nega-tivo, por ejemplo el paciente no tiene fiebre, obtenemos informacin que nos hacereducir la probabilidad de la enfermedad. La integracin de todos estos datos en laescala de certeza, es lo que nos hace llegar a una probabilidad final de diagnstico.

En la figura 1.2 vemos una serie de argumentos que representan la evolucin del valorde la probabilidad del diagnstico de SIDA sobre una escala de certeza: cada argumen-to anamnsico, clnico o paraclnico suplementario acta sobre el valor de esta proba-bilidad; sin embargo, un solo argumento (por ejemplo el test serolgico rpido paraVIH) tiene un valor relativo y, por s solo, no es suficiente para alcanzar un nivel de cer-teza absoluto.

Figura 1.2: Evolucin de la sospecha clnica de SIDA en la escala de certeza.

Cada argumento aadido a la probabilidad anterior contribuye a cambiar la probabilidad final.Con la presencia solo de diarrea la probabilidad de SIDA es baja. Si adems de diarrea hayadelgazamiento la probabilidad va a aumentar.Todo paciente parte de una probabilidad de ini-cio cuando est en la sala de espera.

Introduccin

4El punto de partida en la sala de esperaTodo paciente que est en la sala de espera de nuestro consultorio es sospechoso depadecer algn problema de salud. Cuando vemos a todos los pacientes que estn allsentados identificaremos a algunos que ya conocemos previamente: son aquellos quevienen para un seguimiento o estn siendo investigados para conocer mejor la causadel problema. En estos pacientes conocidos ya tenemos una idea de cul es la proba-bilidad del problema que les aqueja; sin embargo hay otros a quienes nunca anteshemos visto. Estos pacientes desconocidos tambin son sospechosos de tener algunaenfermedad, an si no conocemos nada de ellos. Por algo estn en la sala de espera.

Si somos mdicos generales la mayor parte de los pacientes tendrn una infeccin res-piratoria o una infeccin de vas urinarias, si somos neumlogos la mayor parte ten-drn un EPOC. La primera pregunta de anamnesis que haremos tiene que ser aadi-da a esta probabilidad inicial o sospecha. Si no lo hacemos todo el resto de nuestrorazonamiento estar equivocado.

Los umbralesQu grado de certeza debemos alcanzar para anunciar a un paciente que tiene lepracuando esta enfermedad es an considerada como una maldicin? Cundo ordena-remos una pielografa ascendente en un paciente con una hidronefrosis? sabiendo quedicho examen podra provocar una sepsis, o que podra hacerse una perforacin delurter Cundo tenemos argumentos suficientes para comenzar un tratamiento deuna neumona con una fluoroquinolona de tercera generacin, conociendo que elcosto de un tratamiento de 10 das podra llegar a ser de ms de 100 dlares? Cundopodemos tranquilizar a un paciente que tiene un test VIH positivo y decirle que no erams que un falso positivo?

Toda hiptesis diagnstica tiene una cierta probabilidad de ser la patologa que sufrenuestro paciente: los argumentos investigados van a aumentar esta probabilidad si sonpositivos, pero no permiten (o muy rara vez) alcanzar una certeza absoluta. Por eso esnecesario conocer donde est el umbral que tenemos que sobrepasar para iniciarcualquier tipo de accin mdica (umbral de accin). As mismo, si los argumentos sonnegativos, estos van a disminuir nuestra certeza frente a la hiptesis. Sin embargo esnecesario conocer dnde se encuentra el umbral que nos permita abandonar dichahiptesis (umbral de exclusin). Mientras nuestro grado de certeza no haya alcanza-do el valor de cualquiera de estos dos umbrales, debemos continuar investigando argu-mentos suplementarios o utilizar la evolucin en el tiempo como un argumento suple-mentario (Figura 1.3). (5; 6)

5El umbral de decisin vara en funcin de la enfermedad que estamos sospechando ydel contexto en el cual estamos trabajando. Una enfermedad grave o muy contagiosanos har actuar ms rpidamente, es decir que tendr un umbral bajo. Un tratamientocaro o peligroso nos har esperar un poco antes de actuar, es decir que pondremos elumbral ms arriba. Adems de estos factores, que son ms o menos objetivos, existenotros factores subjetivos como las expectativas del paciente, la situacin socio-econ-mica, la carga moral que tenga para el mdico la iatrogenia. Esto nos permite compren-der, por ejemplo, porqu no es necesario confirmar el diagnstico de una gripe con ex-menes serolgicos mientras que es esencial confirmar el de sarcoma de tibia antes dedecidir la amputacin del miembro inferior. Esto nos permite tambin comprender por-que el valor de un umbral difiere segn el contexto en el cual se trabaja: en medicinade catstrofe, la prioridad es salvar el mayor nmero posible de vidas antes que tratara todos a cualquier precio.As mismo, el umbral de accin necesario para decidir haceruna cesrea de emergencia en un hospital rural durante una guardia en la noche sermucho ms alto que en un hospital de especialidades.

Los argumentosConfirmar un diagnsticoLas adenopatas pueden ser causadas por un gran nmero de patologas mientras queuna candidiasis bucal en un adulto joven es ms especfica que el diagnstico de SIDA.Podemos entonces subdividir los argumentos en funcin de su fuerza: argumentosdbiles, argumentos buenos, argumentos fuertes y argumentos muy fuertes, estos lti-mos por s solos nos permitirn subir mucho en la escala de certeza (Fig. 1.4).

Introduccin

Figura 1.3 Los umbrales.

Los dos umbrales, de accin y de exclusin subdividen la certeza en tres campos: el campode accin, el campo de investigacin y el campo de exclusin.

6Figura 1.4 Escala de certeza con la fuerza de los argumentos

El tamao de cada flecha representa la ganancia en probabilidad que un argumento tiene. Unargumento dbil nos hace ganar medio paso, un argumento bueno un paso, un argumentofuerte un paso y medio y un argumento muy fuerte dos pasos.

Si retomamos ahora los argumentos de nuestro paciente tomando en cuenta su fuer-za y los representamos en una escala de certeza, obtendramos un cuadro mucho mspreciso como el que se encuentra en la Figura 1.2.

Siguiendo este mismo razonamiento, que podramos decir de la fuerza de argumentostales como un estado febril o una gota gruesa positiva en el cuadro del paludismo porP. falciparum?, qu fuerza tiene el hallazgo de un nio somnoliento para confirmar unameningitis bacteriana?, cul es la fuerza del "signo de Romaa" (edema bipalpebral uni-lateral) en la enfermedad de Chagas?, la palidez conjuntival es un buen argumento parauna carencia de hierro?

Un buen ejercicio es tratar de responder a estas preguntas con cuadros similares al dela Figura 1.4, donde el argumento estudiado est representado por una flecha cuya lon-gitud es ms o menos proporcional a su fuerza.

Un hombre de 42 aos ingresa por fiebre y dolor abdominal localizado en el hipo-condrio derecho, irradiado hacia atrs. Se queja adems de hematuria y disuria. Alexamen fsico la fiebre es de 39, se observan movimientos continuos en bsquedade una posicin antlgica, los puntos renales son positivos a la palpacin y hay evi-dencia de dolor a la percusin. El examen de orina est normal, la ecografa nomuestra hidronefrosis ni clculos.Se ha iniciado un tratamiento con antiespasmdi-cos y antibiticos, pero la evolucin no es favorable: el paciente contina con dolorintenso.

Excluir un diagnsticoVarias preguntas pueden ser hechas:

El dolor en hipocondrio derecho es un argumento fuerte para una colecistitis? La ausencia de hemates en el examen de orina sera un fuerte argumento deexclusin de una litiasis renal?

7Una ecografa que no muestra hidronefrosis ni clculos excluira el diagnstico delitiasis renal? Cul es la fuerza de exclusin de la ausencia de ictericia para colecistitis?

Aunque los mdicos a veces no consideramos la ausencia de un signo o sntoma, elresultado negativo de un examen contribuye notablemente en el razonamiento clni-co. Una tarea fundamental en el trabajo de un mdico es excluir enfermedades quepuedan poner en riesgo la vida del paciente o generar una discapacidad severa. Ascomo un argumento positivo tiene una cierta fuerza para confirmar, los argumentosnegativos tienen tambin una fuerza para excluir, la cual puede ser representada en laescala de certeza.

Asimetra de un argumentoSi la presencia de un argumento tiene un fuerte poder de confirmacin, tiene nece-sariamente su ausencia un fuerte poder de exclusin? Las fuerzas de confirmacin yde exclusin de un argumento pueden ser asimtricas. Por ejemplo, si encontramosun clculo en una ecografa renal el diagnstico de litiasis es indudable, pero qu pasasi la ecografa renal est normal? Podemos, con este dato, excluir una litiasis?; por otrolado, la presencia de fiebre contribuye un poco a pensar en el diagnstico de colecis-titis, pero qu pasara si el paciente no tuviera fiebre?, podramos excluir una colecis-titis?

Los determinantes del poder de un argumentoCules son los criterios que determinan la fuerza de confirmacin o de exclusin delos argumentos? Los argumentos patognomnicos de una enfermedad tienen, cuandoson encontrados, una gran fuerza de confirmacin del diagnstico: as, por ejemplo, lamicrografa en la enfermedad de Parkinson, una imagen radiolgica de balas de canen metstasis pulmonares de un adenocarcinoma.

La fuerza de exclusin de un diagnstico ser por el contrario mxima para los argu-mentos indispensables en la definicin de caso, cuando estos estn ausentes: la ausen-cia de hiperglicemia en un nio comatoso que antes se encontraba en buen estado desalud excluye el diagnstico de diabetes, as mismo la ausencia de hipotensin excluyeun choque hipovolmico. Entre estas dos clases extremas se encuentran los argumen-tos que son encontrados con ms frecuencia y que tienen variable poder de confirma-cin y de exclusin de los diagnsticos: la presencia de palidez en una paciente que sequeja de fatiga crnica es, por ejemplo, un buen argumento de una carencia de hierro,su ausencia, por el contrario, no tiene prcticamente ninguna fuerza de exclusin dedicho diagnstico.

La fuerza de un argumento depende de la frecuencia con la que encontremos resul-tados falsos. La fiebre se encuentra presente en un gran nmero de enfermedades,adems de la malaria. Eso quiere decir que hay fiebres falsamente positivas para mala-ria, lo cual le quita fuerza de confirmacin a la fiebre. As mismo, aproximadamentenueve de cada diez pacientes con tuberculosis menngea presentan un BAAR falsa-mente negativo en el LCR, lo cual disminuye notablemente la fuerza de exclusin aeste examen.

Introduccin

8El anlisis complejoLas diferentes estrategias diagnsticasAl principio de su obra de epidemiologa clnica el profesor Sackett cita cuatro estra-tegias principales que son utilizadas regularmente por los mdicos, en su actividad coti-diana de diagnstico:(7)

La primera consiste en reconocer inmediatamente la patologa del paciente cuandohay elementos fsicos evidentes que corresponden a cierta descripcin clnica; as enciertas malformaciones congnitas (labio leporino, pie equino, polidactilia, ...), en ano-malas cromosmicas (sndrome de Down, Sndrome de Turner, ...) y en diferentesestados patolgicos en los cuales uno de los signos o el conjunto de ellos son fcil-mente reconocibles (el aliento del insuficiente heptico, el olor de las heces en unahemorragia digestiva, el cuadro clnico del Kwashiorkor, la erupcin de la varicela, lahidrofobia de la rabia, los movimientos del Parkinson,...). A esto se le llama el recono-cimiento de un patrn.

Es evidente que la capacidad del mdico que le permite reconocer un diagnstico dela forma antes mencionada depende mucho de su experiencia: a fuerza de haberencontrado varios pacientes con una misma enfermedad es capaz de reconocer msfcilmente su aspecto.

La segunda estrategia se basa en algoritmos, a partir de una informacin o de un grupode argumentos se sigue una lista de preguntas en las cuales la respuesta, frecuentemen-te dicotmica, lleva a una segunda pregunta precisa. sta es la estrategia recomenda-da por los programas dirigidos a enfermeros o promotores de salud en los dispensa-rios rurales y permite tamizar una mayora de diagnsticos posibles (diarrea, infeccinrespiratoria aguda, fiebre, ...), quedando gran parte para resolver en ese nivel y otrospara referencia a un nivel de mayor complejidad.

Las universidades frecuentemente ensean la tercera estrategia que permite hacer undiagnstico en base a un inventario completo (anamnesis, examen fsico, exmenesparaclnicos). Cuando observamos las fichas de hospitalizacin en los diferentes hos-pitales, nos damos cuenta de la diversidad de opiniones frente a este concepto deanamnesis y de examen fsico completos; y es as, por ejemplo, que no es raro obser-var que un servicio hospitalario pida a sus internos que completen la seccin de ante-cedentes personales hasta el punto de citar, de forma extensa, todas las enfermedadesde la infancia, incluyendo la reaccin del paciente a todos los frmacos que ha recibi-do hasta aquel da.

Es evidente, por una parte, que esta prctica aumenta mucho el trabajo del mdicodesde el ingreso de su paciente sin que esto le aporte muchos argumentos pertinen-tes sobre el problema actual de ste; por otra parte se puede esperar que las respues-tas del paciente no siempre correspondan a la realidad. Luego de esta observacin,podramos decir que cada estudiante debera ser capaz, al final de su formacin, de eje-cutar una anamnesis y un examen fsico con todos los detalles, pero que debera serrara la ocasin en la que todos los argumentos tendran que ser pedidos.

9La cuarta estrategia es la que nos interesa y que tiene sus bases en una investigacinorientada (Sackett la llama hypothetico-deductive strategy) a uno o varios argumen-tos (anamnsicos, clnicos o paraclnicos). El mdico elabora una lista de hiptesis com-patibles con sus primeros argumentos. Enseguida investiga argumentos suplementa-rios, con un fuerte poder de confirmacin o de exclusin, que le permiten as discer-nir poco a poco la hiptesis que le parece ms probable. Aceptar esta hiptesis comoel diagnstico de su paciente a partir del momento en que los argumentos le hayanpermitido alcanzar el umbral requerido para actuar.Ejemplo para apreciar las diferentes estrategias:

Un hombre de 45 aos, chofer de un camin en la costa ecuatoriana, es transferido a un hos-pital de especialidades con una historia de fiebre, por la cual un mdico le ha prescrito qui-nina hace tres das. Al da siguiente la orina est muy oscura. Al momento del ingreso enurgencias, el clnico constata palidez y una ligera ictericia. El laboratorio confirma una ane-mia profunda, una bilirrubina indirecta de 3 mg/dl y una gota gruesa ligeramente positivapara P. falciparum. La combinacin de la quinina, la gota gruesa dbilmente positiva, laorina oscura, la ictericia y la anemia profunda permiten al clnico "reconocer" inmediata-mente un "sndrome de fiebre hemoglobinrica biliosa. Tomando en cuenta el riesgo asocia-do a un tratamiento con quinina o sus anlogos como la mefloquina o halofantrine, instauraun tratamiento con artemisina. Inmediatamente inicia una bsqueda activa de otras causas dehemlisis.

El paciente se queja tambin de dolor abdominal y en el examen fsico hay una ligera sensi-bilidad del abdomen. Una ecotomografa abdominal muestra esplenomegalia moderada (14cm) y un poco de lquido en la cavidad peritoneal. Estos datos y el tinte vidrioso del pacien-te no le agradan para nada al clnico; adems su intuicin le incita a pedir una hospitaliza-cin en cuidados intensivos para una supervisin ms cercana. El mdico jefe del servicio decuidados intensivos lo admite, pero no comprende la inquietud del clnico y cuestiona su moti-vacin.

En este momento el clnico ha cambiado su estrategia diagnstica: cuestiona su hip-tesis inicial y trata de combinar todos los argumentos:

Supongamos que la orina negra era solamente orina muy oscura, podra tratarse de unpaludismo tratado insuficientemente. Por otra parte, la combinacin de paludismo y de lqui-do en el vientre no concuerda ms que con una hiptesis: ruptura espontnea del bazo

De esta forma cambi su estrategia de "reconocimiento del cuadro clnico" por "inves-tigacin orientada". Ordena una transfusin y profundiza la anamnesis, esto lo lleva aobtener informacin sobre dos sncopes en los das precedentes.

El paciente es estabilizado y transferido a sala donde el interno de guardia reconstituye todala historia clnica, con el clsico mtodo universitario:"inventario completo".

La anamnesis sistemtica revela un accidente leve en el camin hace un mes, en el cual elpaciente se golpe con la puerta en el hipocondrio izquierdo. Sufri dolores intensos duran-te algunas horas. Adems el paciente dijo haber tenido picos febriles en los 6 meses prece-dentes.

Estos nuevos datos permiten dibujar la historia real: crisis regulares de paludismocausaron una ligera esplenomegalia, el accidente provoc una fisura del bazo con

Introduccin

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hemorragia subcapsular, la ltima crisis de malaria provoc un aumento del tamaodel bazo que a su vez provoc una verdadera ruptura.

Este ejemplo muestra que diferentes estrategias son a menudo utilizadas consecutiva-mente o al mismo tiempo en un paciente en particular.

El panorama diagnsticoHasta aqu hemos considerado los argumentos frente a una sola hiptesis diagnsticay esta reflexin es muy terica; en la realidad, en una consulta, jugamos con varios argu-mentos con el fin de alcanzar un umbral de accin para una de las hiptesis compati-bles con los sntomas y signos del paciente, habiendo al mismo tiempo alcanzado elnivel mximo de exclusin de otras patologas sospechadas.

Un paciente de 58 aos, faenador de carne en el camal, consulta en un centro desalud por presentar fiebre reciente, cefalea, dolor muscular, ictericia y decaimien-to. El mdico en la consulta lo examina y encuentra una hepatomegalia.Inmediatamente piensa en una hepatitis viral y lo enva a su casa, recomendndolereposo y prescribiendo antitrmicos. Cinco das ms tarde los familiares del pacien-te lo llaman con urgencia porque su estado se ha deteriorado mucho. La ictericia haaumentado significativamente, se observan prpuras, equimosis, y esclerticas ana-ranjadas. Est oligrico y se est desarrollando un edema pulmonar. El mdicodecide referirlo de inmediato al hospital en donde se realizan exmenes complemen-tarios encontrando un aumento significativo de la bilirrubina sin cambios en lasenzimas hepticas y una linfocitosis con aumento de polimorfonucleares. Todo esto,incluido su antecedente ocupacional lleva a pensar en una leptospirosis, por lo quese inicia tratamiento con penicilina.

La ictericia tiene un gran panorama de hiptesis diagnsticas entre las cuales seencuentra efectivamente la hepatitis viral, pero tambin el cncer de pncreas, la cirro-sis, una colecistitis, una colelitiasis, la malaria, la pancreatitis, la fiebre amarilla y porsupuesto la leptospirosis. El mdico debe, ante este panorama, precisar la hiptesiscorrecta en funcin de los diferentes argumentos que pueden estar presentes o ausen-tes en el cuadro clnico (fiebre, dolor muscular, cefalea, hepatomegalia, aumento de labilirrubina...) hasta alcanzar el umbral de confirmacin de este diagnstico y el umbralde exclusin de otras patologas que tambin podran tener repercusiones graves enla salud del paciente.

El error en este caso consisti en quedarse con el diagnstico ms frecuente en lazona de procedencia del paciente, el cual puede efectivamente explicar la ictericia, lafiebre, la cefalea, la hepatomegalia y el decaimiento; pero esto signific no tomar encuenta otras enfermedades que podran ser graves y que adems son tratables, comoes el caso de la leptospirosis. En este paciente, el hecho de no haber considerado laposibilidad de que la sintomatologa pueda corresponder a una leptospirosis pudo sig-nificar un retraso del tratamiento con graves consecuencias para la vida del paciente.Escoger entre una multitud de hiptesis a menudo no es claro y no existen directivasuniversales que ofrecer.

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Las apariencias engaan. Por un lado, no es conveniente dejarse seducir por una hip-tesis plausible con todos los argumentos que se tienen hasta el momento, pero porotra parte, nuestro rol como mdicos es el de ponderar nuestros esfuerzos en la inves-tigacin de un diagnstico grave, pero que no es tratable.

Figura 1.5 El panorama diagnstico.

En el primer crculo se encuentran las enfermedades graves y/o tratables, en el segundo lasmenos graves o sin tratamiento especfico, que pueden esperar hasta que se hayan excluidotodas las del primer crculo.

ConclusinLuego de esta introduccin queda claro que: No es necesario alcanzar una certeza absoluta sea cual fuere el diagnstico que

tengamos para emprender una accin: cada enfermedad tiene su propio grado decerteza requerido, dependiendo de una multitud de factores. Podramos decirque en medicina la meta no es dar un diagnstico, sino ayudar al paciente, resol-ver su problema, sirvindose de una sospecha de causa, de un diagnstico.

Tampoco es necesario llegar siempre a una probabilidad cero en un determina-do paciente para excluir una hiptesis.

Salvo en casos excepcionales un solo argumento no es suficiente para hacer undiagnstico, o para alcanzar un grado de certeza suficiente para actuar.

Cada argumento tiene un poder de confirmacin y de exclusin para una pato-loga determinada.

Estos poderes (de confirmacin y de exclusin) no son necesariamente simtri-cos, en la mayora de casos son asimtricos.

La sospecha clnica (el punto de partida) es tan importante como la fuerza delos argumentos recogidos para determinar el grado de certeza obtenido.

El camino a seguir entre una serie de hiptesis en un paciente en particular puedeser difcil y no sigue reglas fijas, sin embargo un esquema panormico que permi-ta priorizar lo grave y tratable, valorando la fuerza de los argumentos a pedir,podra hacer ms eficiente el razonamiento clnico.

Introduccin

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En el transcurso de los diferentescaptulos que seguirn intentare-mos desarrollar estas nocionespara terminar en una tentativa demodelo de anlisis complejo: el"panorama".

Este texto tiene sobretodo laambicin de sensibilizar al lectorrespecto a las bases del anlisis dedecisiones. Los ejercicios pro-puestos no son ms que una ilus-tracin y no reemplazan de ningu-na forma una enseanza interacti-va entre un profesor y varios gru-pos pequeos conformados por 4 a 5 participantes: en una enseanza de este tipoalgunos argumentos son propuestos a los diferentes grupos, los cuales tratan en con-junto de describir el panorama de hiptesis con estos argumentos y de identificar losargumentos suplementarios que tienen un fuerte poder de confirmacin y de exclu-sin, permitiendo as llegar al diagnstico ms probable (o ms til). El trabajo degrupo permite a cada participante confrontar su razonamiento al de sus colegas y per-cibir la pertinencia o los errores.

Una enseanza completa tendr una fase de comprensin del anlisis de decisiones (elobjetivo de estudio de esta obra). Luego vendr una fase de aprendizaje durante lacual cada participante, con la ayuda de un cierto nmero de ejercicios, se familiarizarcon la metodologa. Esto le permitir llegar a una fase de dominio en la que ser capazde utilizarla sin esfuerzo en su prctica diaria.

Los 5 grandes principios de la lgica clnica:

1. Si una enfermedad es poco frecuente enuna regin, necesitamos ms o mejoresargumentos, o argumentos que en unaregin donde es frecuente.

2. La fuerza de un argumento jams es infini-tamente grande.

3. La mayora de los argumentos son asim-tricos

4. Cada enfermedad tiene un umbral deaccin y de exclusin.

5. Un diagnstico diferencial sigue priorida-des bien definidas.

Referencias

(1) Carvalho de Queiroz Mello F, Do Valle Bastos LG, Machado Soares SL, Rezende VMC,Barreto Conde M, Chaisson RE, Kritski AL, Ruffino Netto A, Loureira Werneck G.Predicting smear negative pumonary tuberculosis with classification trees and logisticregression: a cross sectional study. BMC Public Health 2006; 6:43-50.

(2) Siddiqi K, Lambert ML,Walley J. Clinical diagnosis of smear-negative pulmonary tuberculo-sis in low-income countries: the current evidence. Lancet Infect Dis 2003 May;3(5):288-96.

(3) Kanaya AM, Glidden DV, Chambers HF. Identifying pulmonary tuberculosis in patients withnegative sputum smear results. Chest 2001 Aug;120(2):349-55.

(4) Hall KH. Reviewing intuitive decision-making and uncertainty: the implications for medicaleducation. Med Educ 2002 Mar;36(3):216-24.

(5) Pauker SG, Kassirer JP. Therapeutic decision making: a cost-benefit analysis. N Engl J Med1975 Jul 31;293(5):229-34.

(6) Pauker SG, Kassirer JP. The threshold approach to clinical decision making. N Engl J Med1980 May 15;302(20):1109-17.

(7) Sackett D, Haynes R, Guyatt GH,Tugwell P. Clinical Epidemiology: a basic science for clini-cal medicine. 2 ed. Boston: Little, Brown and Company; 1991.

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IntroduccinEn los libros de medicina se pueden encontrar los diagnsticos diferenciales de losdiversos cuadros clnicos, los exmenes complementarios para confirmar las hiptesisy los tratamientos de cada una de las patologas sospechadas. Sin embargo, la verda-dera dificultad en el trabajo del mdico no es la adquisicin de este conocimientolibresco, sino confirmar o excluir una hiptesis, comunicar el diagnstico de una pato-loga grave, justificar la prescripcin de un tratamiento caro o peligroso, ordenar ex-menes suplementarios potencialmente peligrosos, ordenar medidas de profilaxis gene-ral cuando se corre el riesgo de que una epidemia se extienda.

El principal problema, entonces, es el de determinar el nivel de certeza a partir del cualse justifica iniciar cualquier accin mdica o detener la investigacin de una causa. Estenivel de certeza constituye un umbral. Si luego de haber hecho la investigacin de unasospecha clnica, usando los medios diagnsticos disponibles, sobrepasamos esteumbral, podemos iniciar una accin mdica. Si el umbral no ha sido sobrepasado sehace necesario pensar si la enfermedad que sospechamos no ha sido excluida, es decirsi hemos ido ms all del umbral de exclusin. En varios artculos y libros se puedenencontrar procedimientos matemticos muy complejos que permiten calcular el valorde estos umbrales;(1-3) sin embargo nuestra meta en este texto no es la de repetir esosfundamentos tericos, si no ms bien de poder sensibilizar a nuestros lectores en lanocin de los umbrales en el contexto de la toma de decisiones mdicas y en los fac-tores que influyen en sus valores, con el objetivo de que estos puedan ser estimadosde una forma intuitiva pero al mismo tiempo racional.

Umbral de decisinLa probabilidad que tiene un paciente de estar afectado por una enfermedad en par-ticular puede variar entre 0% y 100%. Dentro de este rango A partir de que gradode certeza podemos o debemos iniciar una accin contra esta enfermedad?Empecemos con un ejemplo:

Una nia de 4 aos fue llevada por su madre a la consulta de un centro de salud dela capital. La nia empez 12 horas antes con un estado febril y taquipnea. Duranteel examen fsico el mdico encontr crepitantes en la auscultacin. El resto del exa-men fsico fue normal.

Ante este cuadro el mdico decidi comunicar el diagnstico de neumona a la madrey prescribi un tratamiento con amoxicilina - acido clavulnico, recomendndole queregrese en caso de no haber mejora. No consider indispensable pedir una radiogra-fa de trax, menos an un cultivo de secreciones. Con los pocos argumentos de suanamnesis y del examen clnico, lleg a un nivel de certeza suficiente para poder actuar(comunicar el diagnstico y prescribir el tratamiento), sin haber necesitado ir ms lejosen su investigacin diagnstica.

2 LOS UMBRALES

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Figura 2.1 Umbral de decisin

El umbral de decisin puede encontrarse en cualquier lugar dentro del rango de cero a 100%. Mientras ms alto est, ms seguros debemos estar antes de actuar.

Si traducimos esta conducta al lenguaje de toma de decisiones clnicas podramos decirque el mdico alcanz el umbral necesario para actuar. Por eso comunic el diagns-tico de neumona a la madre y prescribi al mismo tiempo el tratamiento necesario.

Considerando que no lleg a una certeza absoluta de que en realidad se trataba deuna neumona podramos decir que, al no haber pedido ms exmenes, corri el ries-go de iniciar un tratamiento con antibitico para alguien que no tena la enfermedad.Si, por el contrario, hubiera preferido esperar hasta tener un cultivo de secreciones,hubiera corrido el riesgo de dejar sin tratamiento a alguien que lo necesitaba.

De eso precisamente se trata el umbral de decisin! Es un juego de equilibrio entreel riesgo de tratar y no tratar. Implica poner en una balanza los pros y los contras, losbeneficios y los riesgos, incluyendo los costos de la decisin. Mientras ms arriba situe-mos al umbral (acercndose a 100%), ms riesgo corremos de considerar equivocada-mente a un buen nmero de pacientes como personas sanas mientras que en verdadsufren de una patologa (falsos negativos) y, por consecuencia, los dejamos sin el trata-miento que necesitan. Esta situacin es particularmente nefasta cuando la enfermedades grave (causa mortalidad o invalidez, por ejemplo, la meningitis bacteriana), cuandoes vulnerable por una accin teraputica (por ejemplo, un antibitico) o cuando secorre el riesgo de tener graves consecuencias sobre el medio (por ejemplo, una enfer-medad epidmica) (Figura 2.1).

En cambio, si situamos el umbral muy abajo (cerca de 0%), ms riesgo tenemos de con-siderar errneamente a un buen nmero de personas sanas como enfermas afectadaspor cierta patologa (falsos positivos), tratndolas innecesariamente. Esto es particular-mente peligroso en casos en los cuales el tratamiento lleva consigo un riesgo poten-cial para la salud como, por ejemplo, cuando pensamos iniciar una terapia con sueroantiofdico para la mordedura de una serpiente que no ha sido identificada, dado elriesgo que se corre de tener una reaccin anafilctica o, como cuando se piensa haceruna ciruga que pueda acarrear hemorragias, infecciones o lesiones de rganos. Estotambin se aplica cuando el tratamiento es caro o largo (por ejemplo, hipertensin

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arterial esencial, diabetes) o cuando la enfermedad puede acarrear un rechazo alpaciente por la sociedad (por ejemplo, el SIDA o la lepra).

Factores que afectan el umbral de decisinVarios factores afectan o influyen en el valor de certeza necesario para la decisin.Aqu trataremos de mostrar los principales y de examinar su influencia.

Figura 2.2 Factores que influyen en el umbral

Los factores objetivos: la enfermedad y el tratamiento

En la figura 2.2 se encuentran representados los factores clave que influyen en elumbral de decisin. De hecho, este umbral podra ser definido como el punto de equi-librio entre los efectos nefastos de una enfermedad no tratada (falsos negativos), porun lado, y los efectos secundarios del tratamiento en las personas que no tienen laenfermedad en cuestin (falsos positivos). La mayor parte de los dems factoresactan sobre el umbral de decisin por la influencia que ejercen sobre estos dos fac-tores clave.

La enfermedad La gravedad de la enfermedad:

Es importante, por ejemplo, tratar los estados de preeclampsia, puesto que suevolucin puede ser fatal para la paciente y el feto: en caso de una enfermedadgrave y tratable, el umbral de decisin a partir del cual se decide iniciar un trata-miento ser bajo con el fin de tener muy pocos falsos negativos, es decir enfer-mos sin tratar. La gravedad hay que entenderla como lo que podra pasar si deja-mos a un enfermo sin su tratamiento.

Las consecuencias sobre el ambiente:Ser necesario emprender precozmente medidas profilcticas contra toda enfer-medad epidmica grave (clera, peste, fiebre amarilla,...) para evitar la propaga-cin desastrosa a toda la poblacin circundante1. Su umbral ser bajo (una pro-babilidad baja puede ser suficiente para emprender una accin en contra). Nosolo las enfermedades epidmicas tienen repercusiones en el medio.Tambin las

Los umbrales

1 Si con el tiempo estas medidas son intiles, al estar el diagnstico de una de estas enfermedades excluido, se podr dete-ner las medidas que, por otro lado, no habrn hecho correr un riesgo particular al paciente.

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enfermedades que influyen sobre la capacidad de respuesta de las personas anteciertas situaciones tienen un efecto negativo en el medio, por ejemplo un choferdel trole que tiene crisis epilpticas. Imaginen las consecuencias desastrosas quepueden ocurrir!

El tratamiento La eficacia

Es obvio que si una enfermedad es tratable bajar el umbral de decisin. Por elcontrario, muchas enfermedades no son tratables, o la logstica de un tratamien-to es muy complicada en algunos contextos (SIDA, enfermedades tumorales,infecciones multirresistentes, insuficiencia renal crnica, enfermedades muy gra-ves que necesitan una estructura de cuidados intensivos, hipertensin arterialesencial). Esto explica la razn por la cual para algunas enfermedades el umbralde decisin es ms elevado en un pas con escasos recursos que en un pas rico.Sin embargo, esto no justifica el hecho de que en un pas pobre no se busque laforma de solucionar un problema de este tipo, si realmente es diagnosticado, esdecir si se ha alcanzado una certeza suficiente: el dejar de hacerlo sera una faltade responsabilidad profesional!

La toxicidad del tratamiento:Antes de decidir el inicio del tratamiento con Amfotericina B en un paciente conuna sospecha de micosis profunda, ser necesario alcanzar un umbral ms alto.Por el contrario, ante una sospecha de tuberculosis, que tambin puede evolucio-nar hacia la gravedad, los efectos adversos serios del tratamiento son muy raros,por lo tanto la certeza requerida para iniciar el tratamiento no debe ser alta.

El costo del tratamiento:Cmo ver el efecto de este factor? Supongamos que como director de un hos-pital de distrito un da le ofrecen la posibilidad de comprar unos antibiticos muybaratos. Esto cambiar su umbral de decisin para tratar la fiebre tifoidea. Si losantibiticos que antes tena eran costosos, era conveniente estar bastante seguroantes de iniciar un tratamiento. La certeza exigida era alta con el fin de reservarel tratamiento solo para los casos ms seguros. Una vez que el costo de los anti-biticos baja ya no habr problemas de abastecimiento, entonces la certezanecesaria para iniciar el tratamiento desciende, es decir escoge un umbral msbajo.

Otro ejemplo, si bien una osteosntesis es el tratamiento de eleccin para loscasos de fractura de fmur, en la mayor parte de hospitales con pocos recursosse preferir a menudo (y lastimosamente) una traccin.

De todas maneras, el costo de un tratamiento no tendra que tener una graninfluencia sobre el umbral, pues ste debera estar relacionado al costo de unavida. Evidentemente todos pensamos que una vida es invalorable, pero tambinsabemos que existe un lmite de gastos ms all del cul casi ninguna familia o sis-tema de seguridad social puede llegar. Por eso se hace necesario definir cul es elcosto de una vida en un determinado contexto. En los EEUU han llegado al con-

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senso de que a toda persona se le debera garantizar una dilisis, en caso de nece-sitarla. En este caso podramos inferir que el costo de una vida en ese pas es elequivalente al costo de una dilisis, es decir alrededor de 50 mil dlares.(4) En pa-ses con extrema escasez de recursos, como algunos del frica subsahariana, casininguna familia promedio puede permitirse gastar ms de 20 dlares para salvar lavida de un nio y el Estado tiene pocas alternativas de sostn. Una alternativa enese caso podra ser la de preguntar a un grupo promedio de mdicos cul sera lacantidad mxima de dinero que cada uno de ellos estara dispuesto a pagar parasalvar su propia vida. Un estudio realizado en Ruanda revel que el costo prome-dio de una vida, estimado de esta manera, fue de 5 mil dlares, mientras que elcosto total de un tratamiento estndar de 6 meses para tuberculosis fue de apenas13 dlares.(5)

Otros factoresExisten factores que dependen del contexto en el cual se trabaja y de quin y paraquin se toma la decisin. Ciertamente son estos factores y su influencia sobre elumbral los que crean la gran diferencia en la prctica de la medicina entre los pasescon pocos recursos y los pases ricos.

El contexto social y econmico:En los pases en desarrollo no existe una buena estructura de sostn para las per-sonas ms desfavorecidas. Las personas tienen que hacerse cargo de pagar susgastos en salud, a veces a costa del presupuesto que tendra que estar destinadoa sostener los gastos corrientes de la familia. Es casi seguro que una personapobre con un diagnstico de diabetes, de hipertensin o de cualquier otra enfer-medad crnica va a terminar abandonando el tratamiento que debera ser toma-do por el resto de la vida, por no poder pagarlo. El mdico que toma una deci-sin en estos contextos debe esforzarse por considerar estos factores tratando,en la medida de lo posible, en no alterar el equilibrio familiar o social, garantizan-do las medidas ms eficientes posibles.

Las repercusiones psicolgicas y sociales de la enfermedad:El ser humano pertenece a un grupo social en general bien definido que se dife-rencia de los otros grupos por una cultura propia; esto le lleva a tener una nocinrelativa del hombre ideal. Si por ejemplo, en una cierta enfermedad, la imagendel hombre se aparta demasiado de la ideal, su sociedad puede rechazarlo yasea fsicamente (por ejemplo aislando a los psicticos, los hurfanos, los ancia-nos,...) o socialmente (negndoles el acceso a un empleo, o no acercndoseles,por SIDA, esterilidad, lepra, enfermedades psiquitricas) provocando graves reper-cusiones psicolgicas. El umbral de decisin necesario para comunicar un diag-nstico de este tipo de enfermedades a un paciente deber ser muy alto con elfin de evitar etiquetar con un diagnstico equivocado a una persona que no tienela enfermedad en cuestin.

La expectativa del paciente:La forma como los pacientes ven sus problemas de salud puede cambiar muchode un contexto a otro. Una persona joven da mucho valor a los aos que le que-

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dan por vivir mientras que una persona anciana aprecia ms la calidad de vidaantes que la cantidad de aos. Del mismo modo una mujer nulpara que consul-ta por un problema de esterilidad estar dispuesta a consagrar mucho ms esfuer-zos en la bsqueda de una etiologa para la cual exista un tratamiento satisfacto-rio, mientras que una madre de varios hijos que presenta una esterilidad secun-daria no dar mayor importancia al problema. Idealmente toda decisin clnicadebera tomarse en funcin de las expectativas del paciente. De hecho las deci-siones deberan ser compartidas, sin embargo, en los casos en que esto no sepueda o cuando el paciente prefiera dejar todo en las manos del mdico, esimportante que siempre se considere el mayor beneficio, o el menor dao, parael paciente y su familia.

El contexto poltico:En algunos casos de situaciones extremas, por ejemplo en situaciones de catstro-fe (erupciones volcnicas, terremotos, desplazamiento masivo de poblaciones, cam-pos de refugiados, epidemias,...) el objetivo principal del personal mdico ser msbien de salvar el mayor nmero posible de personas, antes que de salvar a todopaciente a cualquier precio. Por ejemplo, el umbral de toda ciruga electiva ser muyelevado.

El temor a cometer errores

El sesgo de omisin (resistencia al riesgo)Muchas decisiones clnicas estn influenciadas por el miedo a cometer errores quelos mdicos pueden tener. En efecto, ningn mdico est libre de cometer errores, auncuando las decisiones hayan sido tomadas de la forma ms racional posible. Sin embar-go cuando las consecuencias de nuestras decisiones han sido desfavorables nos senti-mos culpables. Este temor de cometer un error puede hacer que se tomen decisionesirracionales, sobretodo cuando las consecuencias desfavorables podran ser debidas ala accin mdica. El efecto obtenido es que, a veces, preferimos dejar de actuar por-que sobreestimamos el dao que podemos hacer.

Esto se puede ilustrar con un ejemplo.

La encargada del control de una epidemia de peste en Ecuador tena que recomen-dar un tratamiento profilctico para algunos nios menores de 1 ao que estuvieronen contacto cercano con un enfermo. La literatura sugiere que para los nios meno-res de 8 aos se use cotrimoxazol y que, tanto las tetraciclinas como el cloramfeni-col, se reserven para los nios mayores de 8 aos.(6) En ese momento solo disponade cloramfenicol pero le preocupaba el riesgo de que los nios mueran a causa deuna depresin medular provocada por el tratamiento. Por otro lado las comunida-des estaban muy alejadas de la ciudad y disponer de dosis suficientes de cotrimoxa-zol iba a tomar algunos das. Finalmente decidi no recomendar el cloramfenicol apesar de los riesgos.

Fue una decisin correcta? Es cierto que un nio que toma cloramfenicol puededesarrollar una depresin medular, pero este importante efecto adverso solo se pre-senta en uno de cada 100 mil tratamientos.(7;8) Adems no todos los nios con depre-sin medular llegan a morir, siendo la probabilidad de muerte a causa del tratamiento

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mucho ms baja. Por otro lado El riesgo que estos nios tenan de adquirir la enfer-medad era bastante alto: la peste es una enfermedad muy transmisible. En caso deenfermar la probabilidad de morir, en caso de peste pulmonar, es de al menos 50%! Laprobabilidad de causar dao por el tratamiento es extremadamente baja comparadacon los riesgos de la enfermedad y en esta ocasin las personas que tomaron la deci-sin omitieron el tratamiento por el temor a causar dao. Debe considerarse que, paraeste ejemplo, se ha considerado un tratamiento profilctico en lugar de un tratamien-to curativo. En efecto, las decisiones no solo toman en cuenta la probabilidad de estarenfermo si no tambin la probabilidad de contraer una enfermedad en el futuro.Este fenmeno es conocido en el lenguaje de las decisiones clnicas como el sesgo deomisin: se prefiere omitir un tratamiento o una accin teraputica por el temor a cau-sar dao, lo cual es particularmente nefasto cuando los riesgos de la enfermedad sonmayores.(9)

Todo mdico que hace una decisin debe tomar en cuenta que no solamente sepuede hacer dao al actuar. En ocasiones tambin se hace dao al dejar de actuar y elnivel de responsabilidad no deja de ser menor en este ltimo caso.

El efecto de la persona importanteA ningn mdico le gustara estar en los zapatos del cirujano encargado del tratamien-to del Presidente de los EEUU, a menos que est dominado por el deseo de fama yhonor! Suponga que usted es el cirujano y el Presidente presenta vmito, febrcula yun dolor en fosa ilaca derecha. En el examen fsico usted encuentra sensibilidad perono resistencia. El recuento leucocitario es de 11000/l, y en la ecosonografa no sealcanza a ver el apndice. Con esto datos Estara usted dispuesto a operar? Pocos ciru-janos se arriesgaran a retirar un apndice sano en el Presidente de los EEUU; segura-mente esta conducta sera diferente en el caso de un ciudadano comn.

Este fenmeno no solo ocurre con el Presidente de los EEUU o con cualquier otrolder poltico.Aunque esto va contra el principio de igualdad de las personas, el umbralde decisin toma en cuenta las caractersticas sociales de los pacientes. Si nos trasla-damos a una escala ms familiar todos estamos de acuerdo en que haremos todo loque est a nuestro alcance para salvar la vida de un nio mientras que aceptaremosms fcilmente la muerte de un anciano.

Tratar o seguir investigandoLos argumentos, es decir las pruebas diagnsticas en el sentido ms amplio (argumen-tos clnicos y paraclnicos), tienen una influencia sobre el umbral? En principio, no. Losargumentos los utilizamos ms bien para avanzar en nuestro grado de certeza (yentonces alcanzar el umbral de decisin), si son positivos, o para retroceder (y alejar-nos del umbral) si estn ausentes o son negativos. Mientras no impliquen un costo muyalto, ni un gran riesgo para el paciente, utilizaremos todos los argumentos disponiblespara confirmar o rechazar una hiptesis diagnstica. Pero supongamos ahora que alterminar nuestro recorrido diagnstico solo nos queda un examen muy caro o difcil-mente disponible o muy agresivo o peligroso, por ejemplo una resonancia magntica,o una puncin lumbar en malas condiciones de esterilidad, y por tanto con riesgo de

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infeccin provocada. Es en ese momento que nuestro trabajo se complica un poco.La eleccin ya no es solo de tratar o no tratar: aqu debemos decidir si hacemos elexamen o no, antes de tomar la decisin final.

En este caso el examen tiene el efecto de escindir nuestro umbral de decisin nico(tratar o no hacer nada) en dos nuevos umbrales: el umbral de accin y el umbral deexclusin (Figura 2.3).(2)

Figura 2.3: Los dos umbrales

El umbral de accin divide el campo de decisin en dos opciones: hacer el examen (ytratar al paciente en caso de que sea positivo, o no tratarlo si es negativo); o tratar alpaciente sin hacer el examen. El umbral de exclusin, en cambio, divide el campo dedecisin en la opcin de hacer el examen (y tratar en caso de que sea positivo, o notratar si es negativo); o dejar al paciente sin el tratamiento de la enfermedad que sos-pechamos sin necesidad de hacer ningn examen (pero ms bien buscar otros posiblesdiagnsticos).

Campos diagnsticosLos dos umbrales de exclusin y de accin subdividen la escala de probabilidades entres campos (figura 2.4):

El campo de exclusin, correspondiendo a las probabilidades cuyo valor es inferior alumbral de exclusin. Si nos encontramos en este nivel de probabilidades explicaremosal paciente que no tiene la enfermedad que sospechbamos.

El campo de accin, correspondiendo a las probabilidades cuyo valor es superior alumbral de accin. Cuando la probabilidad diagnstica est situada en este campo, debeiniciarse una accin (tratamiento, comunicacin del diagnstico y de su pronstico) sinnecesidad de hacer el examen ya que, cualquiera que sea el resultado, la opcin tera-putica no va a cambiar.El campo del examen, o de la investigacin, que est situado entre los umbrales deaccin y de exclusin. Cuando la probabilidad est situada en este campo, ser nece-sario hacer el examen para decidir : en funcin de su resultado se tomar la decisin(tratar si es positivo, excluir y no tratar si es negativo).

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Los umbrales

Figure 2.4: Campos decisionales

El siguiente caso clnico nos permitir ilustrar este concepto.

Un nio de tres aos procedente de un pequeo pueblo rural en Colombia es tradopor su madre a un centro de salud con tos, fiebre, y disnea inespecfica. La madrecuenta que los sntomas aparecieron en las ltimas seis horas. La auscultacin pul-monar revela crepitantes bilaterales. No hay dolor torcico. El mdico sospecha unaneumona lobar y piensa que podra ser til hacer una radiografa. Sin embargodecide finalmente tratar al nio con antibiticos de amplio espectro sin hacer laradiografa.

Primero que nada necesitamos imaginar dnde se encuentra el umbral de decisinpara iniciar un tratamiento antibitico ante una sospecha de neumona en un nio. Lamortalidad y morbilidad de una neumona no tratada son altas. Por otro lado, el ries-go de tener efectos adversos severos por el tratamiento es bajo y el costo por lo gene-ral es asequible. No hay estigma ni ningn otro factor subjetivo. Por eso el umbral dedecisin debe de ser bajo (podramos decir que no es mayor a 5%).

En segundo lugar necesitamos estimar cul es la probabilidad de neumona lobar eneste caso. Para esto, necesitamos estimar un punto de partida de nuestra sospecha, esdecir la prevalencia de la enfermedad en cualquier centro de salud rural de SudAmrica. Digamos que uno de cada 100 nios que llegan a un centro de salud tieneneumona, entonces el punto de partida est en 1%. Como parece razonable decir quela combinacin de fiebre, tos y disnea es un buen predictor de neumona lobar en unnio, podemos estar confiados en decir que el umbral de decisin de 5% ha sidosobrepasado. Incluso podemos presumir que hemos alcanzado una probabilidad cer-cana al 50%. Si a esto aumentamos los crepitantes en la auscultacin llegamos a unaprobabilidad cercana a 90%. Ahora, para lograr resolver la incertidumbre de hacer ono la radiografa de trax en busca de consolidaciones necesitamos conocer cul es elpoder de este examen. Como ya hemos sobrepasado el umbral de decisin, debemoshacer este examen solo si este puede disminuir la probabilidad por debajo de 5%.Aparte de esto, el costo del examen tambin tiene que ser tomado en cuenta.

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La amplitud del campo de investigacin depende ante todo de las caractersticas delexamen en cuestin, las que se analizarn en los siguientes captulos; qu informacinadicional me traer este examen?, es de buena calidad?, es costoso?, est disponible?,es agresivo?, es peligroso?

Si representamos la influencia de los diferentes factores (utilidad del tratamiento, ries-go ligado al tratamiento, riesgo ligado a los exmenes complementarios) sobre el valorde los umbrales de accin y de exclusin, obtendramos el esquema representado enla Figura 2.5:

Figure 2.5: Factores que influyen sobre los dos umbrales

Aqu se puede observar que los factores relacionados con la enfermedad y el trata-miento desplazan a los dos umbrales de forma paralela: un tratamiento peligroso hacesubir el umbral de accin y bajar el umbral de exclusin. Por el contrario, los factoresligados al examen tienen un efecto simtricamente opuesto, es decir bajan el umbralde accin cuando suben el umbral de exclusin y viceversa: intuitivamente podemosimaginar que, mientras mejor sea la calidad del examen, su disponibilidad relativamen-te buena, su riesgo para el paciente no muy alto, ms grande ser el campo de inves-tigacin. Al contrario, si el examen es de mala calidad, y/o su disponibilidad no muybuena, o su costo muy elevado, o si es peligroso para el paciente, el campo de inves-tigacin ser restringido y los dos umbrales se aproximarn.

La calidad de un examen se evala por su poder de confirmacin y su poder de exclu-sin, los mismos que sern tratados a profundidad en los siguientes captulos. Para quela realizacin de un examen sea pertinente, este nos debera permitir cambiar unadecisin: un resultado negativo tendra que ser capaz de disminuir la probabilidad dela enfermedad por debajo del umbral de decisin, y un resultado positivo tendra queaumentar la probabilidad por encima del umbral de decisin. Por eso la amplitud entreel umbral de decisin y el umbral de accin est definida por el poder de exclusin,mientras que la amplitud entre el umbral de decisin y el umbral de exclusin estdefinida por el poder de confirmacin.

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Ocasionalmente el poder de un examen se evala mediante su odds ratio. En efec-to este ltimo no es otra cosa que el poder discriminativo total del examen, compues-to por la suma del poder de confirmacin y el poder exclusin. Por eso la amplitudtotal del campo de investigacin est definida por el odds ratio del examen (Figura2.6). Sin embargo no debemos olvidar que el costo del examen y su riesgo siemprereducirn la amplitud de este campo.

Figure 2.6: Efecto de la calidad del examen en el campo de investigacin

Los umbrales

El eje y es una escala logartmica que representa la probabilidad de enfermedad. En este casohipottico el umbral de decisin (en rosado) est situado en una probabilidad de alrededor de5%. Cuando se necesita un nuevo examen el umbral de decisin se escinde en dos nuevosumbrales: el umbral de accin (azul) y el umbral de exclusin (amarillo). El campo entre elumbral de accin y el umbral de exclusin es el campo de investigacin. El campo mximoentre el umbral de accin y el umbral de decisin est definido por el impacto de un resulta-do negativo (poder de exclusin), mientras que el campo entre el umbral de exclusin y elumbral de decisin est definido por el impacto de un resultado positivo (poder de confirma-cin). La amplitud del campo de investigacin est definida por el odds ratio.

Cmo estimar el umbral de decisin en el lecho del enfermo?Hemos visto que el umbral de decisin se expresa en grado de certeza, es decir enprobabilidades. El umbral de decisin no es ms que el grado de certeza mnimo quenecesitamos antes de iniciar una intervencin teraputica o de comunicar un diagnos-tico a un paciente.(1) Si decimos que nuestro umbral de decisin est situado en 20%quiere decir que nos exigimos estar en 20% seguros de que el paciente tiene la enfer-medad antes de actuar, pero por otro lado tambin quiere decir que aceptamos equi-vocarnos en 20% de pacientes. Es muy importante darse cuenta que hemos subraya-do la palabra aceptamos. En efecto, tener un umbral del 80% no quiere decir quevamos a equivocarnos en 20%, solo quiere decir que aceptamos tener esa proporcinde falsos positivos. Esto lo explicaremos en detalle ms adelante.

Tomando en cuenta lo anterior, para estimar el umbral de decisin podramos hacer-nos la siguiente pregunta: si tuviera diez (o cien) pacientes con caractersticas pareci-das al actual; a cuantos yo aceptara tratar, a pesar de que no tienen la enfermedad,

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para no dejar sin tratamiento a una persona (que no sabemos quien es) que est ver-daderamente enferma?

Si la respuesta es 9 contra 1 el umbral de decisin est en 10%. Si la respuesta es 4contra 1 el umbral de decisin est en 20% (4+1=5, entonces 1 es el 20% de 5). Estapregunta nos da una buena aproximacin a la definicin de Pauker y Kassirer que diceque el umbral de decisin para una enfermedad, en determinado contexto, es el puntode equilibrio en el cual los riesgos y beneficios del tratamiento se igualan a los riesgosy beneficios de dejar de tratar, de manera que ninguna de las dos opciones sea prefe-rida.(1)

Tomemos el siguiente ejemplo:

Un militar de 22 aos, se presenta en el servicio de urgencias del hospital con unatemperatura axilar de 40C, una rigidez de nuca ligera y una erupcin purpricaleve en las muecas y los codos.

El cuadro hace sospechar en una meningitis meningoccica. Se trata de una enferme-dad con una evolucin muy rpida, que si no se trata puede llevar en pocas horas a lamuerte o dejar secuelas muy serias. Adems hay que considerar que es una enferme-dad altamente transmisible. El tratamiento con penicilina parenteral es muy eficaz, muybarato y el riesgo de efectos adversos es muy bajo. Por consecuencia, todos estarnde acuerdo en que, si estamos frente a diez personas con sospecha de meningitismeningoccica, pero no sabemos cual de ellos tiene en verdad la enfermedad, est jus-tificado tratar intilmente hasta nueve que en realidad no la tienen, con tal de no dejara un verdadero enfermo sin tratamiento. En otras palabras, estamos situando nuestroumbral de decisin en 10%. Esto significa que, ante un paciente con estas caractersti-cas, aceptamos estar 10% seguros de que tiene meningitis meningoccica para iniciarel tratamiento. En el ejemplo presentado seguramente este nivel de probabilidad ya hasido alcanzado.

Tomemos un ejemplo en el otro extremo:

Una mujer de 54 aos se presenta en un centro de salud con un ndulo palpable enel seno izquierdo y retraccin de la piel; ltimamente, dice haber perdido peso.

El caso hace pensar de inmediato en un cncer mamario. El tratamiento sera una mas-tectoma, aunque de eficacia dudosa porque la enfermedad en la paciente parece estaren estado avanzado. Por otro lado, este tratamiento tiene serias repercusiones psico-lgicas. Seguramente ningn mdico que se encuentre frente a diez mujeres que pre-sentan un ndulo mamario, va a proponer hacer una mastectoma sin antes haberhecho una biopsia para estar completamente seguro del diagnstico. Adems hay quetomar en cuenta que debemos comunicar el diagnstico, explicando de una formaclara cul es el pronstico. No aceptamos equivocarnos con nadie! El umbral de deci-sin est muy cercano al 100%.

Certeza requerida vs. Certeza alcanzada Como dijimos antes, cuando estimamos un valor muy bajo para el umbral existe un

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Los umbrales

malentendido: Muchos mdicos piensan que un nmero demasiado importante depacientes que no tienen la enfermedad van a ser tratados en vano.

Tomemos como ejemplo a la apendicitis. Cuando no es tratada las complicaciones songraves. El tratamiento estndar es la laparotoma abdominal, el cual es un procedimien-to eficaz pero - como toda ciruga - no est exenta de riesgos y - por toda la logsticanecesaria - tiene un costo relativamente alto. Por todo esto la mayora de los cirujanosaceptan un umbral de decisin de alrededor de 30%, lo que quiere decir que si en undeterminado paciente ya se alcanza un 30% de certeza est justificado hacer la ciruga.Sin embargo algunos cirujanos piensan que tener un umbral de decisin de 30% signi-fica que 70% de los casos son operados intilmente. Esto es completamente falso! Unumbral de decisin de 30% significa que aceptamos equivocarnos en el 70% y no quevamos a equivocarnos en este porcentaje. El umbral de decisin, que es la certezamnima requerida, es completamente diferente a la certeza alcanzada en el pacienteindividual. Un mdico que recibe a un paciente con sospecha de apendicitis realiza unaserie de preguntas de anamnesis, hace un examen fsico y pide examenes complemen-tarios. Con esta informacin el mdico alcanza una cierta probabilidad de la enferme-dad. En la mayor parte de los casos la probabilidad es alta, estando el promedio cercadel 90%. Una pequea parte de pacientes presenta un cuadro atpico, alcanzando pro-babilidades ms bajas. Son nicamente estos pacientes los que podran ser falsos posi-tivos. El umbral es sobretodo til para justificar la decisin de tratamiento en estoscasos, en quienes la incertidumbre es mayor. La figura 2.7 ilustra esta reparticin.

Figura 2.7 : Certeza requerida vs. Certeza alcanzada para apendicitis

El eje y representa la probabilidad alcanzada. El eje x representa el nmero de pacientesque alcanza cada probabilidad. Las barras horizontales representan la distribucin del total depacientes. La lnea horizontal inferior representa la certeza requerida (umbral de decisin), lalnea horizontal superior representa el promedio de probabilidad alcanzado en el total depacientes.

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Algunos ejemplos clnicos para comprender mejorDiabetesA partir de qu valor de probabilidad podemos comunicar el diagnstico de diabe-tes? Ejemplo de un campo de investigacin grande con umbral de accin cercano a100%

En una mujer campesina, divorciada y madre de 6 nios. Durante un chequeo gene-ral que realiza el mdico rural de la comunidad se le detecta una glicemia en ayu-nas de 130 mg/dl.

Discusin:La diabetes es una enfermedad crnica que tiene consecuencias muy graves cuandono es tratada. El tratamiento no cura la enfermedad, solo la controla. Sin embargo unavez que est bajo control el pronstico es aceptablemente bueno. Por otro lado, ellograr un control eficaz es muy difcil: los hbitos dietticos debern cambiar drstica-mente, el tratamiento deber ser tomado de forma ininterrumpida para el resto de lavida, tendr que complementarlo con una serie de medidas de autocuidado. Lo msimportante, en un pas que no cuente con un sistema de seguridad social bien estable-cido, la paciente deber contar con un presupuesto mensual extra para comprar losmedicamentos y realizar los controles sucesivos para el resto de la vida. En casos extre-mos, como el del ejemplo, la mujer tendr que elegir entre alimentar a sus hijos o com-prar su tratamiento.

Por todo esto har falta estar prcticamente seguro del diagnstico antes de comuni-carlo y decidir iniciar el tratamiento. El umbral de accin est cerca de 100%. Por otrolado, si en realidad tiene diabetes, no podemos dejar de diagnosticarla, debido a lasconsecuencias graves de la enfermedad. Por eso la amplitud del campo de investiga-cin es muy grande: har todos los examenes necesarios para llegar a confirmar laenfermedad o para excluirla: ante todo caso dudoso, haremos los examenes!

Fiebre amarilla Desde qu valor de probabilidad podemos excluir una fiebre amarilla? : ejemplo decampo de investigacin grande con un umbral de exclusin que tiene un valor cerca-no a 0%

Una campesina de la regin de Cochabamba en Bolivia es llevada en marzo de 1997al servicio de emergencias del hospital de distrito en estado comatoso febril, conictericia y cilindruria; siendo la gota gruesa negativa. De esta regin fueron repor-tados 12 casos de fiebre amarilla en los dos meses anteriores de los cuales 10 murie-ron, y el ao anterior fueron reportados algunos casos ms.

Discusin :La fiebre amarilla es una enfermedad grave no solamente para el paciente sino paratoda la poblacin de la regin y del pas si algunas medidas de prevencin no son pues-tas en marcha rpidamente.Tambin es una enfermedad contra la cual solamente exis-te un tratamiento sintomtico, en la que los exmenes serolgicos que tienen un fuer-te poder de confirmacin y de exclusin no hacen correr ningn riesgo al paciente, ydonde el costo del test seguramente ser tomado a cargo por la comunidad mundial.

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Por otro lado, a pesar de existir una vacuna muy eficaz, organizar una campaa de vacu-nacin masiva implica un esfuerzo considerable y un costo elevado, tanto por la orga-nizacin, como por la vacuna misma.

Para excluir una fiebre amarilla, en un contexto de gran sospecha, ser entonces nece-sario alcanzar una probabilidad cercana a 0%: un falso negativo puede engendrar con-secuencias graves mientras que para los falsos positivos, el mdico establecer medi-das profilcticas que podr detener una vez que regresen los resultados de los exme-nes serolgicos. Por otra parte las consecuencias de una falsa alerta mundial no pue-den ser subestimadas, entre otras razones por las repercusiones que eso podra teneren el turismo internacional.

ConclusinLa meta del trabajo clnico no es necesariamente alcanzar un diagnstico seguro parauna cierta enfermedad, si no ms bien de tomar la decisin correcta frente a unpaciente y su contexto. En este captulo hemos tratado de estudiar los criterios cua-litativos que influyen sobre nuestros umbrales de decisin. Estos umbrales pueden sercalculados formalmente de forma matemtica: la relacin entre el umbral de decisin(umbral nico) y los dos umbrales de accin y de exclusin, que aparecen cuandohay que decidir si se debe o no hacer un ltimo examen, dependen del poder, el costoy el riesgo del examen.

No hay que hacer un diagnstico: hayque llegar a una certeza lo suficiente-mente alta para actuar.

Los factores subjetivos y generalesinfluyen mucho ms sobre nuestrasdecisiones que los datos objetivos.

Si no podemos obtener bastante eviden-cia para tratar o referir, no podemosolvidar de excluir la enfermedad.

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Referencias

((1) Pauker SG, Kassirer JP. Therapeutic decision making: a cost-benefit analysis. N Engl J Med1975 Jul 31;293(5):229-34.

(2) Pauker SG, Kassirer JP. The threshold approach to clinical decision making. N Engl J Med1980 May 15;302(20):1109-17.

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(9) Ritov I, I, Baron J. Protected Values and Omission Bias. Organ Behav Hum Decis Process1999 Aug;79(2):79-94.

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IntroduccinCiertos fenmenos causan o testifican sobre otro fenmeno. Esto quiere decir que lapresencia de uno est en relacin con la presencia del otro. En medicina esas relacio-nes se analizan en el estudio de los riesgos y en la prueba de la presencia de una pato-loga. Por ejemplo, la presencia de cianosis puede estar relacionada con una neumona.

Esto no solo se hace en medicina. En otras ciencias las relaciones entre fenmenostambin pueden ser analizadas: as, por ejemplo los meteorlogos, a partir del aspectodel cielo, de las medidas baromtricas, de las fotografas tomadas desde satlites, tra-tan de prever el clima que habr en los das siguientes. De igual manera, en criminolo-ga, es esencial aportar un cierto nmero de pruebas con el fin de confirmar las sos-pechas de culpabilidad de los diferentes acusados.

Ejemplo de criminologa

Un banco importante en el centro de una gran ciudad de Sudamrica es asaltado poruna veintena de ladrones armados; la polica empieza a cercar el barrio donde seencuentra el banco antes de que los ladrones puedan dejarlo. Los policas empie-zan una requisa sistemtica de todas las personas del barrio y las reparten en dosgrupos: las personas armadas y las personas sin armas. Al final del proceso, cada uno de los dos grupos es subdividido en funcin de laimplicacin de las diferentes personas en el asalto al banco. Entonces, la poblacinpresente en el barrio en el momento del asalto al banco es repartida arbitrariamen-te en 4 categoras: 1) los ladrones armados, 2) los ladrones que se deshicieron de suarma el momento de la requisa o que no llevaban arma en