Grupo de la ausencia de medicina basada en la evidencia (de ninguna manera asociado al " Evidence Based Medicine Working Group")

        "La verdad, la media verdad, y nada parecido a la verdad."   -- Andrew Herxheimer 

• Escenario clínico
• Es el riesgo ¿absoluto o relativo?
• ¿Es el resultado estadísticamente significativo?
• ¿Es el resultado clínicamente relevante?
• Los gráficos ¿ dicen la verdad?
• ¿El tamaño del efecto es igual al del mostrado en los datos?
• ¿Se muestra solo un pequeño porcentaje de los posibles eventos?
• ¿Comienza el eje de la Y en 0?
• ¿ Se alarga gráfico mas allá del periodo del estudio?
• ¿Son reales las referencias?
• ¿Sale Figo en el anuncio?
• Resolución del escenario

Escenario clínico

Un día muy ocupado en su centro y ud. esta sentado con la piernas en alto, hojeando un número reciente de " Médicos en su tiempo libre". Se encuentra con un anuncio de  Plavix,^TM que indica que este medicamento produce una reducción del riesgo de eventos cardiovasculares en un 8% comparado con aspirina. Ud. piensa si debería cambiar todos sus pacientes a Plavix.^TM

Reducción del riesgo "ad absurdum":  La reducción del riesgo  ¿ es absoluta -Reducción Absoluta del Riesgo- o relativa -Reducción Relativa del Riesgo-?

Los anuncios de las compañías farmacéuticas, casi sin excepción utilizan reducciones relativas del riesgo (RRR) antes que reducciones absolutas, ya que el valor de la RRR es casi siempre el mayor de los dos.¹  Ambas son medidas validas del tamaño del efecto. Sin embargo la RRA es más relevante para el paciente y además sirve para calcular el Número Necesario a Tratar (NNT).²
Por ejemplo una disminución del riesgo del 3% al 2%, es una reducción relativa del riesgo del 33% , pero solo un 1% de reducción absoluta.  Ud. no acostumbra a ver un anuncio que diga "Prilozac disminuye su riesgo de IM en un 1% !" Un anuncio que se refería al estudio SSSS  (renombrado como "el estudio de supervivencia Zocor  en el anuncio!) apunta que se la RRR de la mortalidad coronaria fue del 42% en este estudio. La reducción absoluta del riesgo fue del 3.5%. Diferentes estudios han demostrado que los médicos son más proclives a prescribir cuando los resultados se presentan como RRRs más que como RARs.³

¿Es estadísticamente significativo el resultado?

Mire el valor de la p,  puede incluso que necesite sus bifocales. Mire los valores exactos, y cuando estos no están, seguro que el valor es solo un poco menor que el valor que le han dado (por ejemplo, p<.05 es probablemente p=.049).  Lo intervalos de confianza estan todavía por llegar a la literatura farmacéutica. 

¿Es el resultado clínicamente significativo?

Un resultado puede ser estadísticamente significativo pero clínicamente insignificante, bien por que sea muy pequeño o bien porque no sea un resultado importante desde el punto de vista clínico. 
Un anuncio reciente sobre alendronato es aleccionador:  En el lado izquierdo los pequeños incrementos (5-10%) de la densidad mineral ósea en los sujetos con alendronato. Los valores de P <0.001 se muestran para cada uno de los tres resultados finales. Si embargo no aparecen los valores de p en el lado derecho de la página, donde se da la gran reducción (35-63%) del riesgo de fracturas vertebrales en pacientes con alendronato. Estos resultados fueron de hecho no significativos. Los resultados finales clínicamente significativos son los mostrados en el lado derecho, los cuales carecen de significación estadística. A la izquierda los clínicamente insignificantes (o al menos poco importantes desde un punto de vista clínico) con una elevada significación estadística. 

¿Mienten los gráficos?

¿ El tamaño del efecto es igual en los gráficos que en los datos?

El "factor mentiroso" de Tufte = (Tamaño del efecto mostrado en el gráfico / Tamaño del efecto en los datos).  Un factor mentiroso >1.05 o <0.95 representa una tergiversación importante. Un anuncio reciente de Quinapril utilizó inexplicablemente conos de diferentes tamaños para representar el tiempo de ejercicio, según varias dosis de medicamento y con placebo. Un cono dos veces más alto que otro (representando el doble de tiempo de ejercicio), tenía un volumen cuatro veces mayor que el otro. El factor mentiroso es en este caso es de 2.2 (4.4/2).  Es de interés saber que en el mismo anuncio cuando se comparaban los efectos adversos, ¡se utilizaron triángulos en lugar de conos!. 

¿Se muestra solo un pequeño porcentaje de los posibles eventos?

A menudo el eje de la y es, solo, levemente, mayor que el porcentaje de eventos de uno de los grupos, lo cual tiende a magnificar las cosas, parece como si uno de los grupos tuviera el mayor porcentaje de los posibles. Por ejemplo en un anuncio de pravastatina, refiriendose al estudio WOS (West of Scotland Study), el eje de las y termina en el 8%.  La tasa de Infartos de miocardio en el grupo placebo era de 7.9%. La diferencia del 2.4% entre el grupo de de tratamiento y placebo queda con esta gráfica amplificado.  Cuando se describen gráficamente los efectos secundarios, los anuncios por el contrario hacen que el eje de las y llegue al 100%, esto hace casi microscópico el bajo porcentaje de incidencia de efectos adversos. 

¿Comienza el eje de las Y en cero?

El eje y debe comenzar siempre en cero. Si no es así, alguien esta tratando de hacerle creer que uno de los grupos ha alcanzado menor proporción o número cuando posiblemente no sea este el caso. 

¿ Se alarga gráfico mas allá del periodo del estudio?

Aunque en las curvas de supervivencia de los estudios originales habitualmente indican el número de pacientes elegibles en cada año del estudio desde el momento de la aleatorización, los anuncios solo hacen esto en contadas ocasiones. En otro estudio sobre simvastatina se dibuja una curva de supervivencia de unos 6 años. El número de pacientes elegibles en cada año desde la aleatorización no se muestra (aunque si aparece en el articulo original), de hecho solo un pequeño número de rezagados habia quedado (228 de 4444) en los seis años.  La diferencia a los seis años aparece en el anuncio mayor que a los cinco años. 
 

Y tenga cuidado con:

• Intervalos de tiempo incongruentes en el eje de las x : pueden hacer que los incrementos o reducciones se vean más abruptos que lo que realmente son;
• Gráficos que son más altos que anchos, los cuales exageran los incrementos y las reducciones;
• Gráficos que utilizan áreas (o representación de volumen) para dibujar un dato de una sola dimensión; el número de dimensiones representado no debería exceder el número de magnitudes en los datos.

Si la referencia es a "Datos de archivo" nunca las podrás obtener.⁴

¿Esta Figo en el anuncio?

Es de sobra conocido que Figo ni es hipertenso, ni esta tomado lisinopril, ni tampoco realiza ningún trabajo cotidiano, y ni siquiera es ya del Barcelona. 

Resolución del escenario

El 8.7% de reducción del riego que se da , es por supuesto riesgo relativo. La reducción del riesgo absoluto fue un ridículo 0.9%, el NNT por consiguiente = 1/.009 = 111,  IC al 95% fue de 57 a 2,500.  El resultado fue estadísticamente significativo casi marginalmente, p=.045 (95% intervalo de confianza del RRR 0.3% a 16.5%, no se daba en el texto), sin embargo la significación clínica es cuestionable. La reducción del 8,7 de Plavix vs aspirina se dibuja en una área que es casi igual que la del 25% de reducción de aspirina vs placebo, en violación de la ley de Tufte. Este gráfico también sugiere que Plavix y placebo se ha comparado frente a frente, aunque de hecho no es así, como se indica en la letra pequeña. 

La referencia es a un estudio real, el ensayo CAPRIE publicado en Lancet, y aunque ud. se siente tranquilo porque Figo no aparece por ningún lado en el anuncio,  ud. decide, a pesar de todo, ahorrarles a sus pacientes los 112 dolares al mes que cuesta Plavix y dejarles con aspirina. 
 

 Bibliografía

1. Lexchin, J. How patient outcomes are reported in drug advertisements:  Review of  Canadian medical journals. Can Fam Phys. 1999; 45; 1213-16.

2. Chatellier, G, et al. The number needed to treat: A clinically useful nomogram in its proper context. BMJ. 1996; 312; 426-29.

3. Bobbio M, Demichelis B, Giustetto G. Completeness of reporting trial results: Effect on physicians' willingness to prescribe. Lancet. 1994; 343:1209-11.

4. Herxheimer, A. Data on file cited in pharmaceutical advertisements: What are they? Presented at International Congress on Biomedical Peer Review and Global Communications, Sept. 1997 (abstract).