temas especiales
Análisis económico en la toma de decisiones médicas
Resultado
La eficacia de la atención sanitaria se mide por el cambio en el resultado. Los resultados pueden ser Orientados al paciente Orientados al proceso Orientados a la enfermedad Losresultados orientados al pacientepueden reducirse por una de las siguientes características: Muerte Discapacidad Molestias (físicas o emocionales) Los resultados orientados al paciente son tal vez los más importantes. No puede decirse que lasmejoras en el proceso(p. ej., reducir el tiempo hasta la administración de antibióticos o hasta el ingreso en el quirófano) o lasmejoras en las manifestaciones de la enfermedad(p. ej., reducción del tamaño del tumor, aumento de la saturación de O2) quenodisminuyen la mortalidad, la discapacidad o las molestias beneficien al paciente. Por ejemplo, se sabía que la lidocaína, que antes se administraba en forma sistemática a los pacientes con infarto de miocardio, reducía la incidencia de fibrilación ventricular (mejoraba el resultado de la enfermedad). El tratamiento con lidocaína continuó durante muchos años antes de que los estudios demostraran que no disminuía la mortalidad (sin cambios en el resultado del paciente), y así se detuvo la práctica. El cambio en la mortalidad cruda es la forma más común para evaluar el efecto sobre la muerte. En un análisis más complejo, la muerte y la discapacidad a menudo se evalúan en combinación como el año de vida ajustado por la calidad (AVAC; en inglés QALY); el tratamiento que da como resultado 1 año más de vida al 100% de funcionamiento normal se le atribuye AVAC 1; el tratamiento que da como resultado 1 año más de vida con funcionamiento del 75% sólo se le atribuye AVAC 0,75. El AVAC es más difícil de aplicar al malestar, pero algunos autores consideran que puede estimarse por el método de compensación de tiempo: una persona estima cuántos años de malestar serían aceptables en comparación con un período más corto de perfecto estado de salud. Por ejemplo, si una persona prefiere 9 años de salud a 10 años de dolor crónico (pero preferiría los 10 años de dolor a solo 8 años de vida), entonces cada año de vida con ese dolor en particular es acreditado con una puntuación de 9/10=0,9 AVAC. Todas estas estimaciones de AVAC son algo problemáticas porque las personas presentan variaciones amplias en la tolerancia al riesgo y la aceptación de diversos resultados. Elnúmero necesario para tratar(NNT) o causar daño es otra manera de cuantificar el resultado en el paciente; el NNT es la inversa del cambio absoluto en un resultado dicotómico (muerte, invalidez). Así, si un fármaco provoca una disminución neta del 3% en la mortalidad, 1/0,03=33,3 pacientes deben ser tratadas para evitar 1 muerte. Elnúmero necesario para dañares similar. Por lo tanto, un medicamento que provoca leucopenia en el 8% de los pacientes, 1/0,08 = 12,5, significa que es necesario tratar 12,5 pacientes para causar daño a 1 persona. Dicho de otra manera, se ve perjudicada 1 persona por cada 12,5 tratadas. La pertinencia del NNT es más clara cuando se compara la mortalidad con los efectos adversos leves de un tratamiento. Se vuelve más incierta cuando se compara la reducción en la morbilidad particular con un efecto adverso más grave. Desde la perspectiva del médico, sin embargo, puede ser una herramienta muy útil para explicar el riesgo: beneficio de un tratamiento para el paciente. Debido a que el NNT se origina en el cambio relevante en términos clínicos para un paciente dado. Por ejemplo, un tratamiento que redujo la mortalidad del 2 al 1% disminuye la mortalidad relativa en un 50%, pero la mortalidad absoluta solo en un 1%. Esto es fácil de ver cuando se representa como un NNT de 1/0,01=100 tratados para prevenir una muerte. El concepto de cambio relativo es más relevante en la evaluación de una hipótesis (prueba de que una terapia es eficaz) que para un paciente individual. Incluso cuando se utilizan las medidas de resultado apropiadas y se analizan en forma correcta, es de vital importancia tener en cuenta que un resultado estadísticamente significativo en un estudio clínico (es decir, con un valor p excelente) no es necesariamenteclínicamente significativopara un paciente. La significación estadística depende en gran medida del tamaño de la muestra; con una muestra bastante grande, una diferencia mínima sin importancia clínica para un paciente (p. ej., una reducción de la duración de los síntomas de una infección de las vías aéreas superiores de 7 a 6,5 días) podría ser estadísticamente significativa. La magnitud de la diferencia entre 2 grupos en un estudio clínico se denomina tamaño del efecto; como en el ejemplo anterior, el tamaño de un efecto puede ser pequeño, pero aún así estadísticamente significativo. 