Los números y el cáncer

Comunicar los riesgos sanitarios a un público amplio es difícil, especialmente si las recomendaciones oficiales chocan contra las percepciones emocionales. Eso explica por qué, cuando en 2009 el Comité de Servicios Preventivos de los Estados Unidos (USPSTF por sus siglas en inglés) presentó sus pautas para la aplicación de pruebas de detección de cáncer de mama y recomendó que a las mujeres asintomáticas en la cuarentena no se les hicieran exámenes de rutina y que a las de más de 50 se les hicieran mamografías cada dos años (en vez de una vez por año), la opinión pública respondió con una mezcla de confusión y enojo. La clave para entender esta reacción hay que buscarla en la nebulosa zona intermedia entre la matemática y la psicología. El malestar público generado por las conclusiones del comité nace, en gran medida, de una intuición errada: si hacer las pruebas de detección antes y con más frecuencia aumenta la probabilidad de detectar tumores que pueden ser fatales, entonces siempre es mejor hacer más pruebas de detección. Si practicar más pruebas permitirá detectar el cáncer de mama en mujeres asintomáticas en la cuarentena de la vida, ¿no servirá también para detectarlo en mujeres de treinta? Y entonces, por reducción al absurdo, ¿por qué no comenzar con un programa de mamografías mensuales a los 15 años?

La respuesta, por supuesto, es que un programa de detección tan intensivo sería más dañino que beneficioso. Pero encontrar el equilibrio justo es todo un problema. Por desgracia, es difícil comparar los riesgos del cáncer de mama con los efectos de la radiación acumulada tras varias decenas de mamografías a lo largo de los años, la invasividad de las biopsias y el deterioro físico ocasionado por el tratamiento de tumores de crecimiento lento que nunca hubieran resultado fatales.

Hace poco, el USPSTF emitió una advertencia incluso más severa respecto de la prueba de antígeno específico para la detección del cáncer de próstata, tras determinar que los daños causados por la prueba superan los beneficios. Críticas similares, aunque no tan concluyentes, se han hecho en relación con las radiografías de tórax para el cáncer de pulmón y la prueba de Papanicolaou para el cáncer de cuello de útero.

El año pasado, la reconsideración de las pruebas de detección de cáncer avanzó un paso más cuando investigadores del Instituto de Política Sanitaria de la Universidad Dartmouth denunciaron que los costos de las pruebas de cáncer de mama a menudo se minimizan y que se exageran mucho sus beneficios. De hecho, incluso cuando en una mamografía (de las que se hacen casi 40 millones al año en los Estados Unidos) se detecta un cáncer, eso no significa necesariamente que se haya salvado una vida.

Los investigadores de Dartmouth hallaron que en 138.000 casos de cáncer de mama que estimativamente se detectan cada año en los Estados Unidos, la prueba no fue de ninguna utilidad para entre 120.000 y 134.000 de las mujeres afectadas, cuyos tumores eran de crecimiento tan lento que no suponían un problema o se los podía tratar con éxito incluso si hubieran aparecido más tarde en un examen clínico (o porque eran tan agresivos que ya no había mucho por hacer).

Otro motivo de preocupación relacionado tiene que ver con la medición. La sobrevida de los pacientes se calcula desde el momento del diagnóstico; o sea que cuanto más sensible es la prueba de detección, más pronto echa a andar el reloj. Esto lleva a que la duración de la sobrevida pueda parecer mayor, incluso si contar con un diagnóstico anticipado no tuvo ningún efecto en ella.

Naturalmente, decidir cuáles son las pruebas y los tratamientos indicados depende de cada caso, pero abusar de las pruebas de detección trae consigo otro problema: el de los falsos positivos. Cuando aquello que se busca es relativamente escaso (ya se trate de tumores o de terroristas), conviene recordar que a menudo los resultados positivos son falsos. O bien la patología “detectada” no existe en realidad o bien no es del tipo capaz de matarlo a uno.

Veamos un ejemplo hipotético. Supongamos que la prueba de detección de cierto tipo de cáncer tiene una exactitud del 95%; es decir que al aplicar la prueba a personas que tienen ese tipo de cáncer, dará positivo el 95% de las veces. Digamos también que en personas que no tienen cáncer, la prueba dará positivo solamente el 1% de las veces. Por último, supongamos que en los hechos, el porcentaje de personas que tienen ese cáncer es 0,5% (una persona cada 200). Usted va a la consulta médica y le dicen que la prueba le dio positivo; ¿debe concluir que lo más probable es que tenga cáncer? Por extraño que parezca, la respuesta es “no”.

Para entender por qué, basta hacer unas cuentas. Supongamos que la prueba de detección se aplica a 100.000 personas. Término medio, 500 de ellas tendrán cáncer, y como la prueba será positiva en el 95% de esos casos, tendremos, en promedio, 475 pruebas con resultado positivo. Pero entre las 99.500 personas que no padecen ese cáncer, dará positivo el 1%; es decir, 995 de las 1.470 pruebas positivas serán falsos positivos. O sea, incluso si a usted la prueba le dio positivo, la probabilidad de que realmente tenga cáncer es alrededor del 32% solamente.

Este resultado es decididamente contrario a la intuición y por eso es fácil que se lo rechace. La mayoría de las personas no suele pensar en probabilidades que no sean del tipo “50‑50” o “uno en un millón”. Pero, seas cuales sean las probabilidades, la cuestión es que en todo programa de detección de enfermedades infrecuentes habrá, en general, un alto porcentaje de falsos positivos. Y encima, a los pacientes que reciban esos diagnósticos errados se los someterá generalmente a más tratamientos con efectos a menudo dañinos.

Otro factor que suele dificultar la comprensión del tema es la “heurística de la disponibilidad”, un sesgo cognitivo muy común causado por la tendencia de las personas a estimar la probabilidad de cualquier fenómeno por la facilidad con que les viene a la mente un ejemplo. Para la gente es más fácil entender lo que es tener un amigo muriéndose de cáncer que estadísticas acerca de desconocidos que sufren las consecuencias de los procedimientos de detección.

Pero en definitiva, la reconsideración actual de las pruebas de detección de cáncer se apoya en evidencias. A la hora de dictar políticas, las decisiones se deben basar en hechos y en argumentos, no en anécdotas y cuentos, por muy convincentes que estos relatos puedan ser.

John Allen Paulos is Professor of Mathematics at Temple University and the author of Innumeracy and A Mathematician Reads the Newspaper.. Traducción: Esteban Flamini.

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