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Estadisticas sanitarias.

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by

Antonio Ruiz

on 3 February 2011

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Transcript of Estadisticas sanitarias.

Ayudando a médicos y pacientes a interpretar estadisticas sanitarias.
Photo credits: 'horizon' by pierreyves @ flickr
Muchos medicos, pacientes, periodistas y politicos no entienden el significado de las estadisticas y llegan a conclusines erroneas sin advertirlo.
Multicausal, pero basicamente por A) Una elaboracion poco transparente de la informacion con o sin "malicia" B) La especial naturaleza de la relacion médico-paciente y C) Por conflictos de intereses.
La relacion M-P:
Una relacion paternalista basada en la confianza en la autoridad parece que hace innecesaria la habilidad del P en la interpretacion de las estadisiticas.
Determinismo (el M busca causas no probabilidades).
La ilusion de la certeza: el P busca certezas donde no las hay (medicina). La unica certeza es la muerte una vez nacido.
INTRODUCCION:
Los medios de comunicacion muestran grandes beneficios y pequeños daños de las intervenciones con datos relativos.
Los P son susceptibles de ser manipulados politicamente, comercial, etc y el consentimiento informado de nada sirve en un entorno ignorante.
La solucion:
Proponen estudiar estadistica en la educacion primaria y secundaria como unica forma de ser libre (tomar decisiones) en un modelo democratico y tecnologico. Estadistica como arte de resolver problemas en el mundo real dejando a un lado las monedas y los dados.
En 2007 Rudy Giuliani, alcalde de NY, dijo en un acto electoral: "Gracias a Dios vivo en NY. Hace 5 años tuve un cancer de prostata y me he curado. Aqui el 82% sobreviven, mientras en una medicina socializada como en Inglaterra solo el 44%".
Esta frase mostraba el profundo analfabetismo estadistico de este politico. Por que los numeros son ciertos, y lo que falla es su interpretación.
Este articulo, que no es posible resumir en una sola sesion por que son 44 paginas, propone 3 ejemplos para hacer un compendio de los fallos más comunes en médicos, pacientes, políticos y periodistas.
1.- Analfabetismo estadistico en médicos, pacientes y politicos. Algunos ejemplos y causas.
2.- Habilidades minimas en estadistica sanitaria.
3.- Cual es la magnitud del problema.
4.- Soluciones.
El articulo trata 4 puntos:
1.- Falta de habilidades estadisticas en médicos, pacientes y politicos.
A) El miedo a los anticonceptivos.
En octubre de 1995 el comite de seguridad de los medicamenteos britanico cuestinó la seguridad de los anticonceptivos de tercera generación, diciendo que aumentaban en un 100% el riesgo de tener TVP y TEP y fue recogido a bombo y platillo en los difrentes medios de comunicación.
Esto produjo ansiedad en las mujeres y una parte de ellas dejo de tomar ACOs
Esto muestra que la interpretacion de las estadisticas puede causar daño a la poblacion.
No se si habeis leido el libro "el tigre que no esta", pero siempre debemos preguntarnos la misma cuestion inicial: ¿Es esto un numero grande?. ¿Cuanto es el 100% de incremento?
El estudio en el que se basó esta afirmación mostraba que 1 mujer de cada 7000 tratadas con ACOs de 2ª generación tenia una TVP mientras que este numero subia a 2 en los de 3ª generacion, esto es un incremento del 100%.
Si tanto el comite como los medios de comunicacion hubieran utilizado los riesgos absolutos pocas mujeres habrian dejado de tomar ACOs.
Este miedo a los ACOS produjo unos 13.000 abortos extra al año siguiente y el numero se fue incrementando a medida que fueron pasando los años. A la vez las ventas de ACOs fue cayendo de forma acusada y por cada aborto extra, hubo un nacimiento más en adolescentes.
Los únicos que ganaron fueron los periodistas: un titular.
B) Probabilidades condicionadas versus frecuencias naturales
Una de nuestras pacientes participa en un programa de cribado de cancer de mama. La mamografia dice que tiene una lesion sospechosa y la paciente en la consulta nos pregunta si esto es un cancer de mama o mejor, qué probabilidades tiene de que siendo positiva la mamografia, ella tenga realmente un cancer de mama
Los autores dieron un curso a 160 ginecologos y propusieron el siguiente "juego". Les proporcionaron la informacion necesaria para responder a esta pregunta, primero con probabilidades condicionadas y despues con frecuencias naturales.
Supongamos que estamos realizando un cribado de cáncer de mama mediante mamografía en una región determinada. Sabemos la siguiente información:
La probabilidad de que una mujer tenga cáncer de mama es del 1% (prevalencia)
Si una mujer tiene cáncer de mama, la probabilidad de que la prueba sea positiva es del 90% (sensibilidad)
Si una mujer no tiene cáncer de mama, la probabilidad de que, sin embargo las prueba sea positiva es del 9% (falsos positivos)
Con esta informacion , se les dejaba tiempo y se les pedia que respondieran lo siguiente:
Una mujer resulta positiva. Ella quiere saber si eso significa que ella tiene cáncer de mama. ¿Cuál es la mejor respuesta?
A. La probabilidad de que tiene cáncer de mama es aproximadamente el 81%.
B. De 10 mujeres con una mamografía positiva, alrededor de 9
tienen cáncer de mama.
C. De 10 mujeres con una mamografía positiva, alrededor de 1 tiene
cáncer de mama.
D. La probabilidad de que ella tiene cáncer de mama es de aproximadamente 1%.
Aquí está la misma información, pero traducida en frecuencias naturales:
Diez de cada 1.000 mujeres tienen cáncer de mama.
De estas 10 mujeres con cáncer de mama, 9 dan positivo en la mamografía.
De las 990 mujeres sin cáncer, sin embargo, alrededor de 89 dan positivo en la mamografía.
Mayor supervivencia no significa vivir más tiempo.
Volvemos a la afirmacion de Giuliani sobre el cancer de prostata en NY.
No os voy a aburrir con los datos concretos sino que directamente vamos a al explicacion.
Habilidades mínimas en estadistica sanitaria
Proponen a la población y a los medicos en particular que nos hagamos una serie de preguntas, antes de responder a cuestiones prácticas y tomar decisiones : ¿Deberiamso tomar medicamentos para bajar el colesterol? ¿Es necesario quitar las amigdalas? ¿Existe la prehiperension o la prediabetes? y si existe ¿que significado tiene un factor de riesgo, de un factor de riesgo?
1.- Aprende a vivir con incertidumbre.
No existe riesgo cero. Podemos ver en la tabla siguiente que las mujeres de EEUU tienen más canceres de pulmon aquellas que fuman pero tambien las que nunca han fumado y de igual forma podemos ver que las mujeres que tienen genes BRCA 1 y 2 tienen un poco mas cancer de mama pero ni siquiera son la mayoria de las que lo presentan. Un mastectomia bilateral radical tampoco previene por completo de cancer mama.
2.- Preguntas cuando nos hablen de riesgos
A. ¿Riesgo de qué? Por ejemplo en la tabla anterior nos hablaban de riesgo de morir por tal o cual enfermedad, no de desarrollar sintomas o de padecer la enfermedad (¿cuantos de nosotros tendremos alguna coronaria al 50% de su calibre?
B.- ¿Riesgo en qué periodo de tiempo? La tabla anterior se referia a mortalidad en un periodo de tiempo de 10 años, tambien nos damos cuenta que mortalidad cambia dependiendo de las franjas etarias
C.- ¿Es grande este número? Como no hay riesgo cero aqui si que importa el tamaño (de la cifra). Que nos lo den en terminos absolutos ( 13 de cada 1000 mujeres fumadoras de una edad de 50 años mueren de infarto en 10 años ) o en términos comparativos (para una mujer americana de 55 años fumadora el riesgo de morir de cancer de pulmon en 10 años es 10 veces mayor que morir de un accidente de trafico en el mismo tiempo) pero huyamos de los riesgos relativos
D.- ¿Se me puede aplicar a mi esta estadistica? En la tabla anterior solamente aparecian mujeres y fumar puede tener que ver con cancer de pulmon, pero probablemente no con el de colon.
E.- Técnicas de Cribado. Debemos conocer que tienen beneficios pero tambien perjuicios. El principal beneficio es la detección precoz o en un estadio menos invasivo de algo que tiene tratamiento. Los perjuicios incluyen los costes, los posibles inconvenientes de la propia técnica, los falsos positivos pero sobre todo el sobrediagnóstico (el 40% de los prostaticos o el 25% de los de mama). El sobrediagnostico puede ser definido como aquella detección de una anormalidad o pseudoenfermedad que nunca progresará ni producira sintomas en la vida del paciente. La mejor evidencia disponible sobre sobrediagnostico es la detección de neo de pulmon con TACs donde aparecen 10 veces mas canceres que con la Rx tanto en fumadores como en no fumadores (que se lo digan al Rey), pero con una mortalidad exactamente la misma (como sucedia en los de prostata). El peligro del sobrediagnostico es el sobretratamiento, por que no podemos cruzarnos de brazos una vez detectado algo que no nos parece normal. Cirugia, quimioterapia y radioterapia innecesarias.
F.- Entender el significado de que cada prueba de cribado tiene cuatro caracteristicas que la definen: Sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivos y negativos. Las dos primeras son intrinsecas a la prueba y los dos ultimos los que nos interesan en AP por que estan influidos por la prevalencia en nuestro medio y es lo que suelen preguntar los pacientes.
3.- El objetivo de los cribados poblacionales.
Debemos entender que el objetivo de los test de cribado no solo es deteccion precoz sino sobre todo disminuir la mortalidad en la población o mejorar su calidad de vida.
Solo es util encontrar enfermedad asintomatica de forma precoz si el tratamiento es mas efectivo o más seguro, de lo contrario quizas es mejor no saberlo. Esto mismo pasa, como hemos visto antes, con los TACs de torax buscando cancer de pulmón. No varia la mortalidad.
4.- El tratamiento.
Debemos entender que el tratamiento tiene beneficios y riesgos
beneficios
riesgos
Debemos entender la magnitud del beneficio y del riesgo
Solicitar siempre riesgos absolutos con y sin tratamiento.
5.- Lo escondido debajo de los números
Preguntarse por la calidad de la evidencia.
Valorar los posibles conflictos de interes en la fuente que financia un estudio y los objetivos que persigue la institucion que promociona los datos estadisticos.
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