Prescribir con datos

Julián Pérez Peña1

Introducción

Los profesionales de la salud se interesan en las publicaciones médicas por diferentes razones; una de las más frecuentes, es conocer si un determinado tratamiento medicamentoso es eficaz o más eficaz que el tratamiento estándar para determinada enfermedad.

Los estudios publicados en las revistas médicas utilizan una serie de medidas para avalar sus resultados. Los lectores de las revistas requieren valorar los resultados del estudio presentado para decidir si utilizan o no ese tratamiento en un caso clínico específico.

Las medidas que se exponen en los trabajos publicados con frecuencia son medidas epidemiológicas relacionadas con la evaluación del riesgo.

¿Cómo se mide la eficacia de un tratamiento farmacológico?

La eficacia ha sido definida como el grado en que una determinada intervención genera unos resultados beneficiosos en ciertas condiciones, medido en el contexto de un ensayo clínico controlado.1

El ensayo clínico controlado ha sido considerado como el patrón de oro para medir la asociación causal en epidemiología.2

Los resultados de los estudios clínicos controlados (experimentales u observacionales) se presentan con frecuencia en términos de riesgo: reducción del riesgo relativo (RRR) y reducción del riesgo absoluto (RRA),3 lo cual no es muy útil para el médico en su práctica clínica habitual.

Ambos son índices epidemiológicos que estan asociados al concepto de probabilidad. Estos se manejan en los análisis epidemiológicos de poblaciones y su interpretación en un caso particular, para imponer una terapéutica específica no es fácil, si el médico no tiene una información epidemiológica previa.

¿Qué datos serían más útiles para el médico práctico?

La RRR es la reducción del evento que se estudia (generalmente morbilidad: sangramiento digestivo, perforación de una úlcera duodenal o gástrica, infarto del miocardio, accidente vascular encefálico o mortalidad por determinadas causas) entre el grupo de estudio (GE) (grupo expuesto al tratamiento que se evalúa) y el grupo control (GC) (grupo tratado con placebo o con otros traramientos ya conocidos).

La RRA es la diferencia entre las tasas de incidencia del evento que se quiere prevenir o reducir entre el grupo control y el grupo de estudio.

El hecho, incluso, de que los datos sean estadísticamente significativos, no significa que los datos sean clínicamente relevantes y lo que el médico práctico necesita es conocer la importancia clínica de los resultados para poder decidir en un caso concreto.

Existe un dato, que generalmente no se expone, explícitamente, que se conoce como número necesario de pacientes a tratar (NNT), que es fácil de obtener y que le da elementos al médico para tomar una decisión.4

El NNT representa el número de pacientes que se necesita tratar con el medicamento o la intervención evaluada, para prevenir o reducir un evento indeseado.

Veamos un ejemplo práctico:

Estudio FRISC 4 para conocer la eficacia del tratamiento del síndrome coronario agudo con dos tipos diferentes de heparinas.
Sujetos: 3 171 pacientes con síndrome coronario agudo.
Tratamiento: Ácido acetil salicílico (AAS) + heparina de bajo peso molecular (HBPM): 1 607 pacientes, comparado con el tratamiento estándar: AAS + heparina no fraccionada (HNF): 1 564 pacientes.

Resultados: Número de eventos (muerte x infarto y angina recurrente) en los primeros 30 días de tratamiento: Con HBPM 318 eventos; con HNF 364 eventos.

Cálculos

Reducción del riesgo relativo:

Expresa que la utilización de la heparina (HBPM) reduce el 15 % del riesgo de padecer los eventos estudiados en relación con la otra heparina (HNF). Este dato tiene poco valor en la práctica clínica habitual.

Reducción del riesgo absoluto:

Expresa que un paciente del estudio tiene el 3,5 % de posibilidades de beneficiarse con la heparina (HBPM) en lugar de la otra (HNF). Es difícil conocer la relevancia clínica de este dato sólo conociendo este valor porcentual.

¿Cómo interpreto esta posibilidad? ¿Es alta o baja? Del grupo de pacientes que estoy ya tratando ¿debo imponer esta terapéutica, en este nuevo paciente individual ahora?

Número necesario de pacientes a tratar:

NNT= ____1______ = ___1_____ = 28,57 = 29
                 RRA                0,035

Lo que quiere decir que por cada 29 pacientes que se traten con la heparina de bajo peso molecular (HBPM) en 1 se evitará que ocurran algunos de los eventos estudiados (muerte x infarto o angina recurrente), dentro de los primeros 30 días del tratamiento.

Para el médico práctico este dato le es más útil para decidir, en un paciente específico, cuál de las dos heparinas usará.

Referencias bibliográficas

1. Laporte JR. Principios básicos de investigación clínica. 2ed. Barcelona: Comunicación en ciencias de la salud. División de Biomedical System Group, S.A.: 2001.
2. Stolley P, Laport JR. The Public Health, the University and Pharmacoepidemiology. En: Strom B. Phamacoepidemiology 3a ed. Chechester (GB): John Wiley & Sons Ltd;2002.p.77.
   
3. Hurley E. Prescribing by numbers. Aust Prescr 2003;23:38.
   
4. Cook RJ, Sackett DL. The number needed to treat: A clinically useful measure of treatment effect. Br Med J 1995; 310: 1056.
   
5. Dirección General de Medicamentos, Insumos y Drogas (DIGEMID). Manual de selección de medicamentos esenciales. Lima: La Dirección; 2001.

Recibido: 12 de mayo de 2004. Aprobado: 21 de julio de 2004.
Julián Pérez Peña. Línea # 310 entre H e I, Vedado, Plaza, Ciudad de La Habana.

1 Especialista de II Grado en Administración de Salud. Master en Salud Pública.