APÈNDIX (*).- AMPLIACIÓ D´ALGUNS CONCEPTES

APÈNDIX (*).-
AMPLIACIÓ D´ALGUNS CONCEPTES FONAMENTALS QUE S´HAN
MENCIONAT A LES CLASSES.-
D´aquest document acostumo a posar algunes preguntes a examen referides
sobre tot a les definicions i manera de calcular-los.
INDEX.-
EN RELACIÓ A LA UTILITZACIÓ DE MESURES TERAPÈUTIQUES:
1.-DOSI DIÀRIA DEFINIDA
2.-EFECTIVITAT
3.-NOMBRE DE PACIENTS A TRACTAR
EN RELACIÓ A LA RELLEVÀNCIA D´UN TEST DIAGNÒSTIC
4.- VALIDES
5.-BIAIX (“SESGO”)
6.-FIABILITAT
(*) A partir de: Graf von Schulenburg JM, kielhorn A., Antoñanzas F. Manual de
Economia de la Salud. Glxo Smith Kline. Madrid 2002.
EN RELACIÓ A LA UTILITZACIÓ DE MESURES TERAPÈUTIQUES:
1.-DOSI DIÀRIA DEFINIDA
El método de la Dosis Diaria Definida (DDD) y el sistema de clasificación
Anatómica Terapéutica y Química (“ATC’) fueron establecidos en Noruega a
comienzo de los años setenta como útiles de trabajo para la investigación de la
utilización de fármacos y para comparar su consumo. Con la DDD se puede
calcular aproximadamente el número de personas que están sometidas a la
acción de un determinado fármaco o de un tipo de fármaco. En el sistema de
clasificación ‘ATC” se clasifican los fármacos en cinco grupos, en función del
órgano o del sistema corporal en el que actúan y de acuerdo con sus
propiedades terapéuticas, farmacológicas y químicas. La OMS ha adoptado los
sistemas DDD y “ATC” como idóneos para el estudio global del consumo de
fármacos.
La utilización de un fármaco se suele expresar en función de la DDD por 1000
habitantes y día; así se pueden establecer comparaciones entre diversos paises o
regiones. En el ámbito hospitalario, la utilización de fármacos se expresa como
DDD por 100 camas y día, y en función del índice de ocupación. En el ejemplo
anterior, se ha empleado la DDD para comparar el consumo de antibióticos,
analgésicos y antihipertensivos en cuatro países europeos. En los resultados se
pone de manifiesto que Francia es el país donde el consumo de todos ellos es
mayor y, además, que el de antihipertensivos es mayor que el de antibióticos y
el de analgésicos.
La DDD resulta útil para describir y comparar las pautas de consumo de
fármacos, para obtener datos básicos para el cálculo de los índices de reacciones
farmacológicas
adversas,
para
llevar
a
cabo
desde
una
perspectiva
epidemiológica la detección sistemática de problemas relativos a la utilización
de los fármacos y para comprobar los efectos que se logran mediante
actividades informativas y legislativas.
Esta metodología resulta útil en los casos en que, en diversos niveles de la
cadena sanitaria, se realizan trabajos en los que se emplean datos estadísticos de
fácil obtención sobre fármacos. Como unidad de medida normalizada, gracias a
la DDD se pueden realizar comparaciones entre fármacos de la misma clase
terapéutica y entre diferentes ámbitos de la atención sanitaria o zonas
geográficas y determinar las tendencias a lo largo del tiempo. Además, resulta
relativamente sencilla de calcular y barata en términos de consumo de recursos
administrativos.
No obstante, el método de la DDD tiene importantes inconvenientes. La DDD
no es la dosis recomendada, sino una unidad técnica comparativa. Y dado que
se basa en el empleo que tienen los medicamentos en los paises nórdicos, la
DDD puede ser mayor o menor, en comparación con la de otros países.
Además, a muchos fármacos que no se utilizan en los países nórdicos no se les
ha asignado la correspondiente DDD, si bien la OMS, a través de su Centro de
Metodología Estadística de Oslo, ha dado normas para determinarla en estos
casos. Igualmente, surgen problemas cuando las dosis son muy distintas (como
sucede con las de los antibióticos) o cuando se emplea un fármaco para más de
una indicación principal (así, por ejemplo, se utilizan pequeñas dosis de ácido
acetilsalic(lico para evitar acontecimientos cardíacos, dosis moderadas para el
tratamiento del dolor y dosis elevadas para el de enfermedades inflamatorias).
En esta metodología tampoco se tienen en cuenta las dosis que se emplean en
niños, lo cual puede inducir a que se infravalore la utilización de fármacos en
estapoblación. Además, en las DDD tampoco se tiene en cuenta el grado de
cumplimiento del tratamiento por parte del paciente.
El sistema “AIC” y el método de la DDD se deben emplear únicamente para
estudiar la utilización de fármacos , y no a efectos de precios y de financiación
pública ni para valorar la eficacia de los fármacos . Mediante la DDD no es
posible inferir el grado de equivalencia terapéutica entre los fármacos de un
mismo grupo “ATC”, ni la duración y la eficacia de un tratamiento o los
resultados sanitarios que con él se logran. No obstante, en algunos países (como
Dinamarca,
Holanda,
Portugal,
España
y
Suiza)
se
han
utilizado
inadecuadamente estos sistemas - tanto por parte de las autoridades sanitarias y
de los comités de selección de fármacos, así como en los formularios de los
hospitales - a la hora de tomar decisiones para la fijación de precios o la
financiación pública y para llevar a cabo la sustitución de un fármaco por otro
de la misma clase.
Bibliografía
ATC index with 000s. Oslo: World Health Organization Collaborating Centre
for Druq Statistics Methodology, 1999
Guidelines for ATC classification and 000 assignment. Oslo: World Health
Organization Collaborating Centre for Druq Statistics Methodology, 1998
Speight TM, Holtord NHG. Avery’s drug treatment. 4th edn. Auckland: Adis
International Ltd. 1997
Strom B (ed.j. Pharmacoepidemiology. 2nd edn. Chichester: John Wiley a Sons,
1994: 386-7
2.- EFECTIVITAT.-
Efectividad: trata de responder a la pregunta: “¿esta medida diagnóstica o
terapeutica es útil en la práctica clínica? ¿ Contnbuye a un empleo más eficiente
de recursos?
Para que se demuestre la efectividad es necesario que existan pruebas de que la
intervención resulta más beneficiosa que nociva cuando se lleva a cabo en la
circunstancia clínica específica de un determinado paciente. En general, en los
ensayos clinicos con distribución aleatoria que se realizan con anterioridad al
registro de un producto, se estudia la eficacia de un fármaco para el tratamiento
de una enfermedad, en vez de su efectividad. Estos ensayos clínicos suelen
ltevarse a cabo en situaciones clínicas atípicas, en comparación con aquéllas en
que, en definitiva, se va a emplear el fármaco. El cumplimiento del tratamiento es
más estricto en los ensayos clínicos, en los cuales sólo participan pacientes que
cumplen unos requisitos concretos (ya sean relativos a la edad, a la enfermedad,
etc.), con lo cual la probabilidad de que en ellos se pueda demostrar el beneficio
que reporta el fármaco que se está estudiando es mayor, si bien no son reflejo
del uso que de él se vaya a hacer en la vida real. La efectividad de una
intervención médica en la práctica clínica suele diferir de su eficacia en ensayos
clínicos, ya que puede suceder que sólo se cumpla parcialmente el tratamiento,
o que no se cumpla; además, el método de selección de pacientes es menos
estricto, éstos pueden padecer enfermedades concurrentes y, finalmente, hay
que tener en cuenta los efectos que ejerce la medicación concomitante.
La efectividad de un tratamiento se puede determinar en estudios de farmacovigilancia, se puede inferir de los resultados obtenidos en los estudios previos a
la comercialización del producto (tratando de corregir cualquier sesgo que se
haya podido introducir en el diseño del estudio) o bien puede valorarla un
grupo de médicos que cuente con gran experiencia acerca del tratamiento.
Bibiliografía
Gold MR, Siegel JE, Russell IB, et al. Cost-effectiveness in health and medicine.
New York: Oxford University Press, 1996
Sloan FA (cdi. Valuing health care -costs, benefits, and effectiveness of
pharmaceuticals and other medical technoloçjies. Cambridge: Cambridge
University Presa, 1995
Strom B (ed.). PharmacoepidemiOlOgy. 2nd edn. Chichester: John Wiley Et
Sons, 1994: 386-7
3.- NOMBRE NECESSARI DE PACIENTS A TRACTAR.-
Número necesario de pacientes que han de recibir tratamiento: Cantidad de
pacientes a quienes es necesario administrar tratamiento médico con el fin de
evitar un resultado final adverso. Matemáticamente se expresa como el inverso
de la disminución del riesgo absoluto (es decir, como 1/disminución del riesgo
absoluto).
Fórmula
Disminución del riesgo absoluto (acontecimientos adversos en el grupo de
control) — (acontecimientos adversos en el grupo
de tratamiento)
Disminución del riesgo relativo ((acontecimientos adversos en el grupo de
control) — (acontecimientos adversos en el grupo
de tratamiento)]/(acontecimientos adversos en el
grupo de control)
Número necesario de acientes
1/disminución del riesgo absoluto
Explicación
El número de pacientes a quienes un especialista necesita tratar para evitar que
se produzca otro resultado adverso es una medida de la magnitud de los posibles beneficios que reporta un determinado tratamiento.
Por ejemplo, en un estudio sobre pacientes diabéticos cuyo seguimiento se ha
realizado durante 6,5 años, el 9.6% de los que recibieron el tratamiento habitual
sufrieron algún tipo de neuropatía, mientras que, por el contrario, esto sucedió
sólo al 2,8% de los que recibieron tratamiento intensivo. La diferencia tuvo
significación estadística, pero, en cuanto a la significación clínica se refiere, la
diferencia puede expresarse como la disminución del riesgo relativo o del
riesgo absoluto. La del riesgo relativo se calcula de la forma siguiente: (9’6 2’8)/9’60%, es decir, 71%. Por tanto, con el tratamiento intensivo se redujo un
71% el riesgo de que experimentaran una neuropatía.
Sin embargo, mediante la expresión de la disminución del riesgo relativo no se
pueden diferenciar los efectos absolutos del tratamiento (por ejemplo, se conseguiría el mismo resultado si el 96% de los pacientes diabéticos que reciben el
tratamiento habitual y el 28% de los que reciben el tratamiento intensivo
sufrieran una neuropatía). Por el contrario, mediante la disminución del riesgo
absoluto se pueden diferenciar los efectos significativos del tratamiento de los
efectos triviales. En el ejemplo anterior, la disminución del riesgo absoluto sería
9’6% - 2,8% = 6,8%.
Siguiendo con este ejemplo, el número de pacientes a quienes sería necesario
administrar tratamiento es de 15, puesto que el resultado de dividir 1 entre
6’8% es 14,7%. Por tanto, de cada 15 pacientes diabéticos que reciban tratamiento intensivo durante 6’5 años, uno de ellos no experimentará ninguna
neuropatía.
Habitualmente se lleva a cabo la comparación entre el número de pacientes a
quienes es necesario administrar diferentes tratamientos durante diferentes
períodos y para diferentes enfermedades, ya que de esta forma es posible
determinar qué esfuerzo clínico hay que realizar para evitar un resultado adverso. No obstante, dado que el parámetro del que estamos hablando expresa la
magnitud del efecto del tratamiento, en vez de la probabilidad, es preciso especificar cuáles son los intervalos de confianza.
Un concepto similar al del número necesario de pacientes que han de recibir
tratamiento es el número necesario de pacientes que han de recibir tratamiento
para que se produzca un episodio nocivo, es decir, un acontecimiento adverso.
Bibliografía
Sackett DL, Richardson WS, Rosenberg W, et al. Evidence-bascd medicine -how
to practice and teach EBM. New York: Churchill Livirigstone, 1997
Spilker 8. Guide to clinical trials. Philadelphia: Lippincott-Raven, 1996
EN RELACIÓ A LA RELLEVÀNCIA D´UN TEST DIAGNÒSTIC
4.- VALIDESA
Validez: En el contexto de los estudios clínicos, epidemiológicos y de Economía
de la Salud, se hace distinción entre validez interna y validez externa. La interna está determinada por las circunstancias del propio ensayo, como pueden ser
el sesgo de selección o el instrumental empleado. Se dice que existe validez
externa cuando se pueden generalizar los resultados del estudio y aplicarlos a
la realidad (por ejemplo, en cuanto a la población y el tiempo de tratamiento se
refiere).
Para expresar la validez de las pruebas diagnósticas para determinar la
condición de una enfermedad se emplean los términos sensibilidad” y
“especificidad”. Mediante el primero de ellos se específica el porcentaje de
pacientes estudiados que, según se ha determinado en una de esas pruebas,
están enfermos. Consecuentemente, el hecho de que una prueba tenga una
sensibilidad del 80% indica que, por término medio, sólo se ha determinado
con exactitud que, de 100 pacientes, 80 están enfermos, mientras que otros 20
serían clasificados, erróneamente, como “sanos”. La especificidad de una
prueba indica la proporción de personas sanas que mediante ella se ha
determinado correctamente que, en efecto, lo están.
A la hora de valorar los instrumentos de medición (que suelen ser cuestionarios), su validez tiene especial importancia. Es decir, que deben reflejar con
exactitud aquello que se quiere que quede reflejado en ellos. Por ejemplo, una
pregunta relativa al dolor físico debe redactarse de tal forma que los pacientes
que lo sufran la respondan afirmativamente, mientras que los que no sufran ese
dolor contesten con una negación.
Además, hay otros dos tipos de validez: la “validez lógica”, que indica si en el
documento se tienen en cuenta todos los puntos de vista que, en opinión de los
expertos, sean importantes a efectos de la medición. La “validez del contenido”
indica la capacidad de un documento para reflejar todos los tipos de resultados
posibles (como, por ejemplo, todos los estados de salud). La “validez del
criterio” se determina estableciendo una correlación entre un documento y otro
medio de valoración de los mismos aspectos. De esta forma se observa si con
dos documentos con los que se supone que se debe evaluar o cuantificar la
misma cosa se obtienen realmente resultados similares cuando se emplean al
mismo tiempo. La ‘validez discriminante” indica si una prueba tiene capacidad
para detectar la más mínima variación que pueda tener significación clínica en
los pacientes y entre ellos. Finalmente, la “validez del concepto’, o “validez
convergente o divergente”, indica en qué medida una prueba se ajusta a unos
conceptos teóricos relativos al fenómeno que se está estudiando; es decir, si en
teoría una medida varía con la edad, en cualquier prueba que posea validez
conceptual deberá quedar reflejada dicha variacion.
Bibliografía
Hennekens CH, Buring lE. Epdemiology o medicine. Boston: Litt~e, Brown and
Company, 1987: 57-66
Hyland ME. selection of items and avoidance of bias in quality of life scales.
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Last JM (cd.). A dictionary of epidemiology. 2nd edn. New York: Oxford
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Selby P. Measuring the quaiity of ife of patients with cancer. In: Walker SR,
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Press Limited, 1988: 181-204
Spifker B. Guide to cIin~caI trials. Philadelphia: Lippincott—Raven, 1996: Ch.
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5.- BIAIX
SESGO: Se entiende por sesgo el error sistemático que se comete al diseñar o
realiizar estudios de investigación y que tiene como consecuencia la distorsión
de los resultados que se obtienen. Es distinto al error aleatorio, que se produce
por casualidad. En cualquier fase de un estudio clínico se puede obtener un
resultado sesgado, ya sea como consecuencia de las características del propio
estudio o bien de las pruebas realizadas, de las personas que en él participan,
del tipo de análisis realizados o la perspectiva desde la que se interpretan los
resultados. En el momento de tomar decisiones se puede producir un sesgo en
función de la opinión de los expertos, de la experiencia clínica de la persona que
ha de tomarlas o de la información que se haya obtenido en la bibliografía
consultada.
La investigación clínica tiene como objetivo, en este sentido, reducir al máximo
o eliminar la posibilidad de que se produzca cualquier sesgo. Para ello se
recurre a la aleatorización o reclutamiento sistemático de los pacientes, a ocultar
a los pacientes y a los investigadores en qué consiste el tratamiento (véase
ensayo clínico), a la normalización de los procesos de medición y a evitar que
haya pacientes de los que no se pueda realizar su seguimiento. Cuando no se
puede evitar un sesgo, es importante determinar cuál ha sido su origen, ya que,
así, se podrá tener en cuenta a la hora de extraer las conclusiones del estudio
llevado a cabo.
Aunque muchos son los tipos de sesgos que se pueden producir, los principales
son los siguientes:
Los derivados de los procedimientos de selección y seguimiento de pacientes.
Por ejemplo, a desigual retirada de pacientes en los diferentes grupos de
tratamiento de un estudio clínico. Si aquellos cuya enfermedad es grave no
mejoran y abandonan el estudio, y silos que no están graves mejoran y siguen
participando en el estudio, los resultados que se obtengan en éste indicarán,
erróneamente, que el tratamiento ha resultado muy eficaz.
Los implícitos en la información recibida. Es posible que la información que se
recibe de los pacientes esté condicionada en gran medida por las creencias y los
valores de éstos.
Los inducidos por los observadores. Falta de objetividad de quienes determinan la magnitud de las reacciones o las respuestas de los pacientes.
Los inducidos por los entrevistadores, ya que es habitual que sus expectativas
condicionen la forma en que se refleja la información que se obtiene.
Los que son debidos a factores de confusión, esto es, cuando en la evolución
de una enfermedad influyen varias circunstancias que se dan al mismo tiempo.
Por ejemplo, cuando se estudia si el virus de la hepatitis B provoca cáncer de
hígado, el consumo de alcohol y de tabaco pueden inducir a confusión.
Los resultantes de la publicación de trabajos. Es más probable que se publique
un trabajo de investigación cuyos resultados tengan significado estadístico que
uno cuyos resultados no sean significativos. Tanto los responsables de la
atención sanitaria como los directores de revistas consideran que este tipo de
sesgo es habitual en los estudios patrocinados por la industria.
Bibliografía
Drummond MF. A reappraisal of economic evaluation of pharmaceuticals:
science or marketing? Pharmacoeconomics 1988; 14 (1): 1-9
Easterbrook Pi. Berlin JA. Gopaian R. et al. Publication blas in clinical research.
Lancet 1991; 337: 867-72
Spiiker B. Guide to clinical trials. Philadeiphia: Lippincott-Raven. 1996
Stroni
B
(ed.).
Pharmacoepidemiology.
Chichester: John Wiley Ft Sons. 1994: 609-27
2nd
edn.
6.- FIABILITAT
Se entiende por fiabilidad la capacidad de un documento (por ejemplo, para
medir la calidad de vida en relación con la salud) para proporcionar, en
condiciones idénticas, resultados reproducibles. Si en evaluaciones reiteradas
de pacientes o de personas cuyo estado de salud permanece estable se obtienen,
aproximadamente, los mismos resultados en diferentes momentos (análisis de
pruebas repetidas), se puede considerar que el instrumento empleado a este
efecto resulta fiable. Si, por ejemplo, se obtiene la misma respuesta poco
después de que se haya formulado una pregunta sobre las molestias físicas que
se sufren al subir unas escaleras, sin que se haya modificado el estado de salud,
se considera que dicha afirmación resulta fiable.
Otra definición de fiabilidad se refiere a la denominada “coherencia interna”
del documento, es decir, al hecho de que ante diferentes preguntas relacionadas
con el mismo asunto se reciban respuestas similares. Las preguntas que figuran
en el documento se dividen en dos apartados iguales, y, después, se determina
estadísticamente qué correlación hay entre las respuestas dadas a las de cada
apartado (“fiabilidad de las mitades partidas”). Si hay gran correlación, se
asume que el grado de fiabilidad es elevado.