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Estadística con sentido clínico

Estadística con sentido clínico
by

Javier Padilla

on 6 October 2010

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Transcript of Estadística con sentido clínico

"Tuve cáncer de próstata hace 5 o 6 años ¿Cuál era mi probabilidad de sobrevivir al cáncer de próstata en EEUU? 82% ¿y mi probabilidad de sobrevivir a dicho cáncer en Inglaterra? Sólo el 44% en esa medicina socializada. R. Giuliani: ignorando la diferencia entre supervivencia y tasa de mortalidad Dobbs, M. Ruddy worng on cancer survival chances. Retrieved July 21 2008 from http://blogs.washingtonpost.com/fact-checker/2007/10/rudy_miscalculates_cancer_surv.html Año 2000
supervivencia a los 5 años del diagnóstico de cáncer de próstata: ING: 44%; EEUU 82%.
"mueren el doble de ingleses por cáncer de próstata que estadounidenses." ¿Diferencias entre EEUU e ING? ¿mejor sistema sanitario en EEUU? En ING se diagnostica por síntomas, en EEUU por cribado. 2Gigerenzer G. Gaissmaier W, Kurz-Milcke E et al. Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological science in the public interest. 8; 2; 53-96 ¿A qué porcentaje de mayores de 75 años se les realizó una medición del PSA en Barcelona en el año 2008 a pesar de tener los médicos de cabecera un incentivo contra la determinación del mismo en esta población? Estadística con sentido clínico Javier Padilla Bernáldez.
MIR 3er año Medicina Familiar y Comunitaria.
javithink@gmail.com
http://medicocritico.blogspot.com Atención sanitaria centrada en el paciente Otros motivos por los que saber algo de estadística. Estadística y medicina: ¿qué fue primero? Medicina como razonamiento estadístico. Estadística como sistematización de la medicina. Razonamientos bayesianos Proceso diagnóstico como algoritmo estadístico "per se". Instrumentos de apoyo a la toma de decisiones. Razones de verosimilitud (likelihood ratio) Si estas son las piezas con las que conjugar medicina y estadística, ¿con cuáles nos quedamos? ¿Por qué hablar de estadística? La estadística como motor de un cambio de paradigma ¿Por qué hablar de estadística? Eso es para los que no saben de clínica Los números no hay quien los entienda Yo soy más de guiarme por mi experiencia médico informa médico decide paciente obedece paciente decide 3Emparanza. ¿Qué sabemos sobre el diseño óptimo de un estudio de evaluación de una prueba diagnóstica? Jornada metodológica sobre diagnóstico. Hospital Ramón y Cajal, Madrid. Extraído de una charla de Abraira V. en los Seminarios de Innovación en Atención Primaria (2009). INFORMACIÓN basada en la evidencia utilizando estrategias que favorezcan pasar a conocimiento operativo. DECISIÓN terapéutica compartida teniendo en cuenta las preferencias y los valores del paciente. IMPLICACIÓN de la familia y el entorno social, teniendo en cuenta las repercusiones de la enfermedad en la vida social y familiar del paciente. CONTINUIDAD asistencial en los procesos diagnósticos y terapéuticos Casajuana, J. Ponencia sobre el proceso diagnóstico y las actividades preventivas en Atención Primaria. Seminarios de Innovación en Atención Primaria. Octubre 2009.
Coulter A. The Autonomous patient. London. The Nuffield Trust 2002
Medicina basada en los pacientes. ¿Quíen y cómo hay que formar a los médicos. Albert Jovell Fernández. JANO 20-26 Junio 2008 nº 1701 Necesidad de saber interpretar un dato relativo a diagnóstico, tratamiento, prevención,..., tanto positivo como negativo. “Si desconocemos la prevalencia de las enfermedades, tendemos a sobreestimar lo infrecuente e infraestimar lo común”. Bonis, J. Extractado de texto enviado a la lista de distribución de correo electrónico MEDFAM-APS. Autor del blog http://pelladegofio.blogspot.com “No hay Medicina Basada en la Evidencia para la mayor parte de las decisiones que un médico se ve obligado a tomar”

Albert Jovell

¿Qué hay erróneo en dicha afirmación? 21.8% > 75 años se realizaron una determinación de PSA. La Medicina Basada en la Evidencia consta de:
Mejor evidencia disponible.
Experiencia/maestría individual.
Preferencias y valores del paciente. Estadística bayesiana Estadística frecuentista (la "p") "La probabilidad de tener neumonía en un paciente con tos es igual a la probabilidad de tener tos teniendo neumonía multiplicado por la probabilidad de tener neumonía y dividido por la probabilidad de tener tos." Silva, LC., Benavides, A., El enfoque bayesiano: otra manera de inferir. Gaceta Sanitar8ia; 15 (4): 341-346
Imagen extraída de http://www.wikipedia.org
Carrasco, JL., et al. Manual de bioestadística. 3ªed. Barcelona: ed. Masson, 2003 Desventajas de la "p" excesiva dependencia del tamaño muestral.
toma de decisiones sin tener en cuenta la información previa. Se desprecia el contexto clínico acompañante.
instrumento para tomar decisiones artificialmente dicotómicas. Ventajas del enfoque bayesiano. No está tan lastrado por el tamaño muestral. A menor tamaño, menor impacto informativo, pero mantiene utilidad
Exige contemplar formal y explícitamente el conocimiento previo.
Valora la credibilidad o verosimilitud de las hipótesis en lugar de obligarnos a adoptar decisiones dicotómicas sobre ellas. “Se evitará la dependencia exclusiva de las pruebas estadísticas de verificación de hipótesis, tal como el uso de los valores de p, que no aportan ninguna información cuantitativa importante”. (Comité Internacional de Directores de Revistas Médicas; requisitos uniformes de los manuscritos enviados a Revistas Biomédicas). Documentos generados de forma multidisciplinar para explicar a los pacientes de forma comprensible la evidencia disponible (ventajas y desventajas) de decisiones con alta carga de incertidumbre (técnicas diagnósticas, opciones terapéuticas,...) Han demostrado mejorar el nivel de conocimientos de la población sobre el problema tratado.
No han demostrado que la opción de los pacientes cambie tras leer el documento. Instrumentos de apoyo a la toma de decisiones. Fernández de Sanmamed, MJ., et al. Comprensión de un documento que informa a los ciudadanos sobre los beneficios y los riesgos del cribado. Revista Española de Salud Pública. 2007, vol 81, nº3 ¿Qué era eso de la estadística bayesiana? ¿Sabemos los médicos utilizar e interpretar parámetros estadísticos? ¿y presentárselos a los pacientes? Supongamos que organizas un programa de cribaje de cáncer de mama con mamografía en una región. La información de la que dispones es la siguiente:
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 el test sea positivo es del 90% (sensibilidad)
Si una mujer no tiene cáncer de mama, la probabilidad de que, aún así, sea positivo es del 9% (tasa de falsos positivos) Una mujer tiene un test positivo; quiere saber qué significado tiene y si quiere decir que tiene un cáncer con seguridad. ¿Qué le dirías?
La probabilidad de que tenga un cáncer de mama es en torno al 81%.
De cada 10 mujeres con una mamografía positiva, 9 tendrán cáncer de mama.
De cada 10 mujeres con mamografía positiva, 1 tendrá cáncer de mama.
La probabilidad de que ella tenga cáncer de mama es del 1%. Un ejemplo de cómo NO presentar información a la población: el terror de la píldora anticonceptiva. 1995: alerta por TEP/TVP en anticonceptivos de tercera generación.(12)
Aumento del 100% de TEP/TVP respecto a los de 2ª generación.
Disminución consumo anticonceptivos orales.
Aumento abortos (13.000) y partos (mayor porcentaje en adolescentes). ¿Cúanto era ese aumento del 100%?... pasémoslo a números absolutos:
Aumento riesgo absoluto de 1/7.000
Aborto y embarazo mayor riesgo de TEP/TVP que píldora anticonceptiva. Furedi, A. (1999) The public health implications of the 1995 “pill scare”. Human Reproduction Update, 5, 621-626. Parámetros clásicos... ¿qué es más importante conocer? Sensibilidad: detectar enfermos.
Especificidad: detectar sanos. Valores predictivos:
positivo (VPP): probabilidad de, teniendo un test positivo, tener la enfermedad.
negativo (VPN): probabilidad de, teniendo un test negativo, estar sano. Sackett, D. A primer on the precision and accuracy of the clinical examination. JAMA, May 20, 1992; 267 (19), 2638-2644 Si colocamos el límite de la hipercolesterolemia en 240mg/dl de colesterol total para determinar el intervalo superior, la prevalencia de hipercolesterolemia en la C.A. de Madrid sería del 23.2%

¿Cúal sería la prevalencia de hipercolesterolemia si al establecer el límite en 200mg/dl? Comprendiendo las diferencias. sensibilidad/especificidad vs valores predictivos. datos relativos vs datos absolutos. Un ejemplo... Tenemos un test de VIH con las siguientes características:
Sensibilidad: 99.99%
Especificidad: 99.9%

¿Sería posible que teniendo un test positivo el paciente no tuviera la infección? El NNT: un instrumento útil en nuestra comunicación con los pacientes. ¿Qué es? Número de personas que es necesario tratar para evitar un evento.
Se calcula como 1/RRA
Depende de intervención, enfermedad y resultados.
NNH: número de pacientes que es necesario tratar para producir un efecto adverso determinado.
Medida real del impacto del tratamiento. ¿Qué es? Número de personas que es necesario tratar para evitar un evento.
Se calcula como 1/RRA
Depende de intervención, enfermedad y resultados.
NNH: número de pacientes que es necesario tratar para producir un efecto adverso determinado.
Medida real del impacto del tratamiento. unos ejemplos... Razón de verosimilitud (LHR): un instrumento útil para el médico. McGee, S. Symplifying likelihood ratios. J Gen Intern Med 2002: 17: 647-650
Sackett, D. A primer on the precision and accuracy of the clinical examination. JAMA, May 20, 1992; 267 (19), 2638-2644
Palafox M, Guiscafre H, Reyes H, Muñoz O, Martínez H. Diagnostic value of tachypnoea in pneumonia defined radiologically. Arch Dis Child. 2000;82:41-5 Moore A. What is a NNT? Bandolier. ¿Qué es?: probabilidad de que un hallazgo se presente en un enfermo / probabilidad de que se presente en un sano.
¿Sirve para algo? ¿para qué? Partiendo de probabilidad preprueba, nos permiten calcular la probabilidad postprueba. Abordaje más directo y potente que la sensibilidad y especificidad.

Ejemplo frecuente: taquipnea como predictor de neumonía. Detección de taquipnea en niños:
Todas las edades: 2.2/0.4
Enfermedad <3días: NS/NS
Enfermedad 3-5 días: NS/NS
Enfermedad >6días: 3.5/0.1 - Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer en torno a un tercio durante los próximos 10 años.
- Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer desde 3/1.000 a 2/1.000 en los próximos 10 años.
- Si 1.000 personas se hicieran esta prueba cada 2 años, 1 persona se salvaría de morir cada 10 años- Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer en torno a un tercio durante los próximos 10 años.
- Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer desde 3/1.000 a 2/1.000 en los próximos 10 años.
- Si 1.000 personas se hicieran esta prueba cada 2 años, 1 persona se salvaría de morir cada 10 años ¿Qué conceptos estadísticos tengo que recordar a la hora de comunicar (a la población en general y a los profesionales sanitarios) datos clínicos?¿Qué conceptos estadísticos tengo que recordar a la hora de comunicar (a la población en general y a los profesionales sanitarios) datos clínicos? 1. La certeza no existe: la falsa "ilusión de certeza" Generalmente, una mayor subespecialización implica una menor tolerancia a la incertidumbre. La incertidumbre como característica diferencial de la Medicina Familiar y Comunitaria 2. ¿Números absolutos u relativos? Los números absolutos dan representación más fiel de lo que expresan cuando se maneja más de una variable. Los números relativos sirven para convencer mejor sobre “lo importante” (nos devuelven “números grandes”) que es la acción de un tratamiento en cuestión: magnifican los beneficios. Gigerenzer G. Gaissmaier W, Kurz-Milcke E et al. Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological science in the public interest. 8; 2; 53-96 3. ¿Tasas de mortalidad o de supervivencia? Algunos estudios sugieren que las tasas de supervivencia confunden a los médicos y les hacen llegar a conclusiones erróneas, mientras que comprenden mejor las tasas de mortalidad. 4. ¿sensibilidad/especificidad o valores predictivos? Los valores predictivos (positivo y negativo) tienen en cuenta la prevalencia de la enfermedad en la población en cuestión. Incluyen al paciente en la ecuación. 4. ¿sensibilidad/especificidad o valores predictivos? El uso de números claros y concisos ayuda al paciente a tomar conciencia de la magnitud de lo que se le está hablando. Steckelberger, A., Berger, B., Köpke, S., Heesen, C., Rost, J., Mühlhauser, I, (2005). Criteria for evidence-based information for patients. Zeitschrift für ärtzliche Fortbildung und Qüalität mi Gesundheitswesen, 99, 343-351 Wogarth, O., Gaissmaier, W. The delussive evidence of survival rates. XXIX Psichology Congress, Berlin, Germany Gigerenzar, G., Hoffrage, U. (1999) Overcoming difficulties in Bayesian reasoning: a reply to Lewis & Keren and Mellers & McGraw. Psychological Review, 106, 425-430. ¿Cómo crees que se presentan a la población los datos sobre beneficios y efectos secundarios de los fármacos en los países donde la publicidad directa al consumidor está permitida? ¿en forma de RRR, RRA? La respuesta correcta sería:
De cada 10 mujeres con mamografía positiva, 1 tendrá cáncer de mama. Estudio PREDIMER (Prevalencia de Diabetes Mellitus y Riesgo). Madrid Enero 2009.
Prevalencia de hipercolesterolemia:

col total 200mg/dl ---> 23.2%
col total 240mg/dl ---> 54.2% ¿Quiere usted estar enfermo o sano? ¿un poco enfermo o un poco sano? Huyendo de la dicotomía frecuentista. Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer en torno a un tercio durante los próximos 10 años. (RRR) → aceptado por el 80%
Si te haces esta prueba cada 2 años, se reducirá tu probabilidad de morir de este cáncer desde 3/1.000 a 2/1.000 en los próximos 10 años. (RRA) → aceptado por el 53%
Si 1.000 personas se hicieran esta prueba cada 2 años, 1 persona se salvaría de morir cada 10 años. (NNT) → aceptado por el 43% Generalmente no se aporta información cuantitativa.
Cuando hay números, los beneficios se expresan de forma relativa.
Pocas veces se nombran los efectos adversos. ¿preguntas? ¿dudas? ¿comentarios? ¿insultos? aquí y ahora o luego en:
javithink@gmail.com
medicocritico.blogspot.com "Siempre que enseñes, enseña a la vez a dudar de lo que enseñes." Ortega y Gasset.
"Hay tres clases de mentiras: la mentira, la maldita mentira, y la estadística" Mark Twain.
“En los hospitales, las enfermedades permanecen y las personas van y vienen; en atención primaria, las personas son las que permanecen y las enfermedades van y vienen.” Iona Heath, presidenta del Royal College of General Practitioners y autora de “Ayudar a morir” Katz Ed. (Frase extraída de una ponencia de Elena Serrano Fernández en los Seminarios de Innovación en Atención Primaria 2009).
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