Pensar que pensamos

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“Es imposible aprender sobre lo que se cree saber”
Epicteto

Advertencia: este artículo requiere poner en suspenso algunas de nuestras ideas más consolidadas. Permítase –por un momento- dudar de lo evidente. Atrévase a la perplejidad de lo nuevo y a la cercanía de la incertidumbre. Después de todo, siempre podrá volver hacia atrás.

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El pintor surrealiasta belga René Magritte provocó la reacción y el desconcierto del público al presentar este cuadro acompañado un texto que decía: “Esto no es una pipa”. A esta sorpresa el autor respondía: “Desde ya que esto no es una pipa, esto es una pintura”. De este modo Magritte puso en duda nuestras certezas más aceptadas. Tomó un objeto cotidiano e impugnó la atribución automática de significados obligando a quienes observaban el cuadro a volver sobre lo que consideraban autoevidente. El artista puso en escena el hecho de que nuestros modos estandarizados de representar la realidad no son la realidad. Que los mapas no son el territorio, ni el dedo que señala el horizonte es el horizonte. ¿Existirán en nuestra práctica diaria circunstancias donde esta sutil diferencia aún permanezca oculta?

Perspectivas críticas y propuestas innovadoras en estratificación del riesgo cardiovascular

La predicción del riesgo cardiovascular constituye una operación muy compleja. El abordaje probabilístico se aplica a fenómenos biológicos multideterminados lo que hace que no resulte sencillo predecir con certeza la posibilidad de padecer un episodio cardiovascular mayor. La práctica clínica basada en pruebas epidemiológicas aporta instrumentos muy valiosos para la estratificación pronóstica de los pacientes. Sin embargo, su empleo rutinario y estandarizado no pocas veces nos hace olvidar que todo un cuerpo teórico y un modelo matemático subyacen a estos instrumentos. Le reiteración de una práctica médica suele producir una equívoca tendencia a la “naturalización” lo que constituye un serio obstáculo epistemológico para el progreso en ciencias.

Diversos autores han planteado observaciones críticas y propuestas superadoras de esta metodología. Resulta estimulante que el conocimiento se vea permanentemente sometido a reevaluaciones capaces de generar nuevos aportes. Analicemos sólo algunos de ellos.

 
¿Es lo mismo “riesgo” que “peligro”?

Deténgase un minuto en la lectura de este artículo. Levante los ojos del papel y piense seriamente: ¿puede usted encontrar diferencias entre “riesgo” y “peligro”, o los considera sinónimos?

A partir de este momento pondremos en duda conceptos muy aceptados por todos. Será necesario que usted esté dispuesto a detenerse y reflexionar sobre cosas acerca de las cuales en general no consideramos necesario volver a pensar.


Propuesta de un modelo cinético de estratificación del riesgo

Adaptamos la propuesta de Diamond y Kaul (1) por su interés pedagógico y su desafío a la racionalidad médica convencional.

Resulta evidente para todos nosotros que la intensidad de un tratamiento debería ser proporcional al riesgo de la enfermedad. Desde que Bigger acuñó la expresión “estratificación del riesgo” para caracterizar este proceso intuitivo se han publicado más de 3000 artículos sobre el tema con una frecuencia que se duplica cada 5 años. Aproximadamente el 40% de esos artículos hacen foco en el área cardiovascular donde la estratificación del riesgo es el punto central sobre el que se organizan las estrategias de prevención.

Consideremos un ejemplo simple tal como es citado por el trabajo de Diamond y Kaul.

Caso clínico hipotético:
 
Dos pacientes, Ricardo y Juana, se realizan una prueba de perfusión miocárdica por presentar síntomas sospechosos de cardiopatía coronaria. En cada caso el test revela hipoperfusión reversible de similar magnitud. La extensión y los segmentos involucrados son equivalentes.

Los pacientes le preguntan a usted:

¿Cuál es su riesgo de sufrir un evento mórbido y qué deberían hacer para reducirlo?

La estratificación del riesgo aporta una respuesta aparentemente directa a estos interrogantes. Si aplicamos un algoritmo cuantitativo de regresión estadística podremos estimar el riesgo de padecer un episodio clínico en un período futuro de un año en cada caso.

 Riesgo a un año para Ricardo: 12%

 Riesgo a un año para Juana: 6%

En términos absolutos un paciente tiene un riesgo doble en relación al otro (6% vs 12%). La diferencia entre ambos se debe a otros factores adicionales sumados a la hipoperfusión.

Usted debe tomar decisiones en este momento.

¿A cuál de los dos pacientes someterá a intervenciones más agresivas?

Dado que Ricardo tiene un riesgo mayor (doble) que Juana, él es finalmente considerado como el candidato  para recibir una intervención terapéutica más agresiva.

Supongamos ahora que ambos se realizaron un test similar un año atrás.

En ese momento la estimación produjo los siguientes resultados:

 Riesgo a un año para Ricardo: 11%

 Riesgo a un año para Juana: 1%

La situación evolutiva del riesgo de sus pacientes es ahora la siguiente:

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En ese contexto -pese a que el riesgo de Juana es menor que el de Ricardo- éste se ha incrementado de una manera mucho más rápida. Si extrapoláramos el riesgo de Juana al futuro podría incluso superar al de Ricardo tal como queda graficado en la figura 1.

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Figura 1: Proyección futura de la evolución del riesgo en cada caso.

Este simple ejemplo hipotético ilustra la independencia de dos conceptos que frecuentemente no distinguimos entre sí: riesgo y peligro.

 Riesgo: es la probabilidad de una pérdida en un período de tiempo determinado.

 Peligro: es la tasa de incremento del riesgo durante un período de tiempo dado.

Le proponemos que vuelva a leer estas sencillas definiciones hasta que tenga muy claro cual es la diferencia entre ambas.

La distinción entre riesgo y peligro es la misma que se establece entre velocidad (distancia por unidad de tiempo) respecto de aceleración (la tasa de cambio de velocidad). Tal como la velocidad sola es una especificación insuficiente del riesgo en dinámica del movimiento, la estratificación del riesgo es una especificación insuficiente en la dinámica clínica y, por lo tanto, una base incompleta para la toma de decisiones terapéuticas.

Implicancias clínicas:

El modelo cinético del riesgo hace explícita la distinción cualitativa y cuantitativa entre riesgo y peligro. Ampliando las dimensiones mediante las cuales analizamos el estado de un paciente en un momento determinado nuestra percepción se expande y nuestras intervenciones deberían resultar más apropiadas a cada caso.

El acto terapéutico debe tomar en cuenta no sólo lo que existe sino lo que lo precedió. No sólo donde estamos sino desde donde venimos.

Tal como la trayectoria de un objeto depende de su desplazamiento temporal (velocidad) y de la tasa de cambio de ese desplazamiento (aceleración), la trayectoria del  pronóstico de un paciente dependerá de la amenaza temporal de sufrir un evento adverso (riesgo)  y de la tasa de cambio de esa amenaza (peligro). Pese a que riesgo y peligro se emplean de manera equivalente su distinción formal tiene directa relevancia clínica. Lo invitamos a que haga la prueba sobre un caso particular de su práctica cotidiana.

De la misma forma que podríamos reducir la velocidad de un automóvil aplicando una fuerza mecánica (frenos) es posible reducir el riesgo de un paciente aplicando una fuerza biomédica (intervención terapéutica). En este contexto algunas intervenciones (cambiar un neumático pinchado o aliviar una estenosis vascular) apuntan al “riesgo” en sí mismo, mientras que otras (calibrar la presión de los neumáticos o el nivel de lípidos de un paciente) apuntan a la tasa de cambio del riesgo o “peligro”.´

Imagine dos estanques con agua en el que dos de sus pacientes con idéntica estatura se encuentran sumergidos de pié.  Usted evalúa el nivel de líquido y en base a este dato estratifica el riesgo de cada uno.

Ricardo se encuentra en un estanque cuya marca de agua indica 100 cm y Juana en otro cuyo nivel indica 70 cm. Podrá concluir entonces que Ricardo se encuentra en una situación de mayor riesgo que Juana.

Usted tendrá razón siempre que el grifo del que mana el agua se cierre definitivamente. Pero si esto no ha ocurrido, sería muy conveniente conocer otro dato.

¿Cuánta agua había en cada estanque 1 hora atrás?

Si en el de Ricardo la marca indicaba 80 cm y en el de Juana 10 cm: ¿cuál sería ahora su evaluación del riesgo?

Usted podrá actuar correctamente sobre las consecuencias del proceso –nivel del líquido o estenosis coronaria- pero también sobre las causas menos visibles que lo originan – flujo de agua del grifo o condiciones de vulnerabilidad local o sistémica-.

La mayoría de las evaluaciones pronósticas confían en la estimación del riesgo únicamente. Incluso cuando se usan abordajes más sofisticados, ellos raramente su fundan en principios biológicos plausibles respecto de la transición de estados de la enfermedad subyacente.

Recuerde especialmente la idea de “transición de estados” que ahora llamamos “peligro”.

El modelo cinético aporta dos beneficios importantes:

1. Dado que cuantifica la dinámica de la transición entre estados en lugar de limitarse a correlacionar estados entre sí, puede predecir cambios en el riesgo – peligro – aparte del nivel estático de riesgo de los modelos estadísticos.

2. En lugar de confiar en oscuros standards que minimizan la variación se apoya en un consistente y plausible fundamento biológico.

Consecuentemente sus predicciones pueden ser mejor comunicadas, serán más ricas en contenido, más profundas en significado y con implicancias pronósticas de mayor alcance.

En resumen la estratificación del riesgo sola es insuficiente para la toma de decisiones terapéuticas. El modelo cinético propuesto aquí debería reemplazar la práctica superficial de la estratificación del riesgo con una forma más sofisticada de clasificar que aporta las bases formales en las que puede explorarse la verdadera relevancia clínica de los fenómenos observables.
 

¿Probabilidad o Plausibilidad?

Lo que hay entre el 0 y el 1 o “pollos dentro de huevos”.

Analicemos en este caso otra propuesta innovadora adaptando el trabajo de E. Grossi publicado en el año 2005. (2)

De acuerdo con el diccionario, “riesgo”: es la posibilidad de pérdida o injuria. Esta es una definición por todos conocida y, cuando la empleamos, en general pensamos en la posibilidad de un accidente automovilístico o aéreo por ejemplo.

En Medicina, tal como en otros contextos, la evaluación de un riesgo particular relacionado con la ocurrencia de un evento peligroso se realiza generalmente apelando a la teoría de la probabilidad.

Las enfermedades crónicas del mundo contemporáneo se comportan como sistemas complejos dominados por un comienzo gradual a lo largo del tiempo y una multicausalidad que se modifica permanentemente.  Los eventos relacionados con estas patologías tienen una explicación biológica y sólo son exepcionalmente -o tal vez nunca- verdaderamente azarosos.

El surgimiento de la Medicina moderna tuvo lugar cuando las causas de mayor prevalencia de enfermedad y muerte eran las enfermedades infecciosas. Este tipo de patologías siguen un comportamiento epidémico con cierto grado de “azarosidad” lo que justifica el recurso metodológico de la teoría de la probabilidad.

 
• Fenómeno del todo o nada: “Macetas cayendo de los techos”

El uso de la teoría de la probabilidad para evaluar el riesgo de padecer un episodio cardiovascular podría significar que el evento tiene lugar como fenómeno de “todo o nada”, mientras que las cosas generalmente no suceden de ese modo en el mundo real.

Un fenómeno de “todo o nada” implica que las condiciones del sujeto expuesto al riesgo de sufrir el evento no se modifican. Es decir que se evalúa la posibilidad tomando las actuales condiciones como estables, lo que tampoco es frecuente en la práctica clínica donde la situación de las personas respecto del riesgo se transforma todo el tiempo..

Por ejemplo, si el suceso cuyo riesgo estamos evaluando consiste en ser lesionado por la caída de una maceta desde un techo mientras se camina a lo largo de una calle, nosotros no podríamos esperar la ocurrencia de unas fases de transición que precedan a ese infortunado hecho, al menos desde el nivel de la víctima. La maceta golpeará o no la cabeza del peatón.

En la clínica, por el contrario, frecuentemente, incluso cuando el episodio tenga lugar súbitamente – semejando la caída de una maceta – éste podría ser considerado la resultante final de una condición previa inestable y evolutiva que predispone, por su naturaleza, al sujeto a sufrir ese suceso. Hay una historia que antecede, explica y predice el hecho.

Podemos ejemplificar con el caso del accidente cerebro-vascular relacionado con la presencia de una placa carotídea. Sabemos que ciertas circunstancias intervienen en la posibilidad de que el accidente vascular ocurra. Podríamos enumerar algunas de ellas:

 Características de la placa: morfología, ubicación, grado de estenosis, metabolismo.

 Factores hemodinámicos: circulación colateral compensadora, shear stress.

 Factores sistémicos: síntomas de déficit neurológico focal, comorbilidades, grado de control de los factores de riesgo, marcadores inflamatorios o protrombóticos, etc.

Todos estos condicionantes deberían tomarse en cuenta para desarrollar un modelo capaz de determinar la posibilidad de que el evento ocurra.

Para simplificar el razonamiento podríamos decir que es el grado de estenosis el que determina finalmente el desarrollo del episodio cerebro-vascular. Por ejemplo, cuando la estenosis alcanza una magnitud del 90% de la luz del vaso, la ocurrencia del evento se hace más o menos inevitable.

Siguiendo este razonamiento, un paciente con una estenosis del 70%, mientras se encuentra perfectamente asintomático, tiene una probabilidad de sufrir el evento dentro de cierto lapso del 80%. Mientras que otro paciente con una estenosis del 50%, ese valor disminuye un 30%.

El paciente del ejemplo puede desarrollar unas fases de transición a lo largo de diferentes grados de “plausibilidad” del evento mientras evoluciona con su enfermedad carotídea asintomática. En tanto la persona que camina por una calle se encuentra continuamente en una situación de “todo o nada”.

¿En qué grado las condiciones necesarias para que el evento ocurra ya están presentes en su paciente? 

En el caso de la enfermedad vascular una mejor descripción podría ser el grado en que el paciente presenta la condición que predispone al evento. Este concepto resulta más claramente descrito apelando a conceptos de la “lógica difusa”, una lógica especial multivalente, más que empleando la lógica binaria.

Tal como es conocido la lógica standard es utilizable sólo para conceptos que son completamente verdaderos – grado de verdad 1.0 – o completamente falsos – grado de verdad 0.0 – lo que se deriva del principio aristotélico del tercero excluido que ahora pondremos en duda.

Las cosas son o no son y no existe ninguna otra posibilidad

¿Qué hay entre el 0 y el 1?

Dependiendo del modo en que usted responda a esta pregunta se podrá inferir cuál es el tipo de lógica intuitiva que emplea a diario. ¡Haga la prueba!

Tradicionalmente el cálculo lógico es bivalente, esto es, existen sólo dos posibles valores de verdad para una proposición dada: verdadera o falsa, lo que se corresponde con nuestras nociones intuitivas de verdadero o falso.

La lógica “difusa” o “borrosa” es una generalización de la lógica standard en la que un concepto puede tener un determinado grado de verdad en cualquier lugar entre 0 y 1.

Los grados difusos no son lo mismo que porcentajes de probabilidad. La probabilidad mide si algo puede ocurrir o no. Las mediciones difusas miden el grado en que una condición existe o algo ocurre.

Las cosas pueden “ser” en diverso grado de ocurrencia

La lógica difusa en ciencias y medicina:

Pese a que los sistemas estadísticos tradicionales basados en la lógica binaria han resultado exitosos en la ayuda para las decisiones diagnósticas en diferentes campos de la medicina, resulta ahora cada vez más evidente que el recurso obligado a la teoría de la probabilidad para representar la incerteza en contextos médicos puede resultar inapropiado en muchas circunstancias y, parcialmente responsable de algunas de sus limitaciones en ciertas aplicaciones.

La lógica difusa tuvo como pionero al ingeniero estadounidense Lotfi Zadeh en la década de 1960. La “lógica borrosa o difusa”, utiliza expresiones que no son ni totalmente ciertas ni completamente falsas, como las que utilizamos en nuestra comunicación cotidiana.

Qué sucede cuando empleamos expresiones como: “…eres demasiado joven para hacer eso…”; ¿Cuánto es “demasiado”?; ¿Qué es “joven”?.

La lógica borrosa o difusa se aplica a conceptos que pueden ostentar un valor cualquiera de veracidad dentro de un conjunto continuo de valores que oscilan entre dos extremos. Conviene recalcar que lo que es “borroso”, impreciso o vago no es la lógica en sí, sino el objeto que ésta disciplina estudia. Así, hay muchos autores que prefieren utilizar expresiones como “lógica de los enunciados vagos”, como traducción de la expresión inglesa fuzzy logic.


¿Qué ocurre respecto del pronóstico?

En el campo de las enfermedades cardiovasculares puede haber sustanciales diferencias. Empleando el abordaje probabilístico podemos tener que informar al paciente que, en vistas de su actual condición clínica (estenosis carotídea del 70%), tiene un 80% de probabilidades de sufrir en episodio dentro de cierto lapso de tiempo.

Es decir, se le dirá al paciente que el 80% de los pacientes previamente diagnosticados con similares condiciones clínicas tuvieron un evento en un determinado tiempo, esa población tenía un riesgo promedio de 80%.

Llegados a este punto, el paciente podría preguntar al médico si, en este momento, el pertenece al subgrupo del 80% o del 20% poniéndolo en una situación muy dificultosa.

El médico podría ser, paradójicamente, más preciso, empleando la terminología difusa.

Usted podrá explicar a su paciente que: dada su presente condición clínica -demostrada por la ecografía de sus carótidas- ya ha alcanzado el 80% del curso entre la condición previa de salud y un futuro e inevitable evento. Del mismo modo en que uno podría explicarle a un hombre que, sin advertirlo, está progresando paso a paso desde un punto seguro hacia el borde de un precipicio y ya ha recorrido el 80% del camino.

El uso de la lógica difusa puede permitirnos escapar de la trampa de la teoría de la  probabilidad haciendo que el significado de cierto pronóstico resulte más comprensible para el paciente e incluso para nosotros mismos como médicos.

Las definiciones de enfermedad son siempre arbitrarias y convencionales. Surgen del acuerdo en la comunidad de pares que generan consensos definitorios. Pero hay ciertos interrogantes sobre los que podríamos pensar y que tienen estrecha relación con nuestros modelos cognitivos de procesamiento de la información. Les dejamos algunas preguntas con la esperanza de estimular la reflexión individual y el intercambio de opiniones.

¿Cuánto de la diabetes ya está presente en la etapa de intolerancia a los glúcidos en individuos vulnerables?

¿Cuánto del infarto de miocardio en la estenosis coronaria asociada a múltiples factores de riesgo no controlados?

¿Cuánto del ACV en pacientes con estenosis carotídea, dislipemia e HTA?

¿Cuánto de la osteoporosis en la osteopenia de una mujer post-menopáusica sedentaria?

¿Cuánto hay de un pollo en un huevo sometido a óptimas condiciones de incubación?

 
• Referencias bibliográficas:

1. Hazardous to Your Health: Kinetic Foundations of Risk Stratification and Therapeutic Triage. Diamond GA, Kaul S. pages 275.e1-275.e6. The American Journal of Medicine. Volume 119, Issue 3, Pages 193-290 (March 2006)

2.  Medical concepts related to individual risk are better explained with “plausibility” rather than “probability”. Grossi E. BMC Cardiovascular Disorders 2005, 5:31 (27 September 2005).

3. Prediction of Coronary Heart Disease Using Risk. Factor Categories Peter W.F. Wilson, MD; Ralph B. D’Agostino, PhD; Daniel Levy, MD; Albert M. Belanger, BS; Halit Silbershatz, PhD; William B. Kannel, MD (Circulation. 1998;97:1837-1847.)

4. Predictive accuracy of the Framingham coronary risk score in British men: prospective coronary risk score in British men: prospective cohort study cohort study. 327.7426.1267 BMJ 2003;327;1267- Whincup, Tom Fahey and Shah Ebrahim Peter Brindle, Jonathan Emberson, Fiona Lampe, Mary Walker, Peter

5. Fuzzy Logic de Victor. Korotkich, Vladimir Dimitrov – 2002 – 385 páginas. books.google.com