Los médicos han estado tratando a las personas desde hace miles de años. La primera descripción escrita de un tratamiento médico es del antiguo Egipto y tiene más de 3500 años de antigüedad. Incluso antes de eso, es probable que curanderos y chamanes proporcionaran remedios de hierbas y de otros tipos a los enfermos y heridos. Algunos remedios, como los empleados para fracturas simples o heridas menores, eran efectivos. Sin embargo, hasta hace poco, muchos tratamientos médicos no funcionaban, y algunos eran realmente perjudiciales.
Hace doscientos años, los remedios comunes para una amplia variedad de trastornos consistían en practicar sangrías para eliminar 0,5 L de sangre o más o en administrar diversas sustancias tóxicas para provocar vómitos o diarrea, lo que se denominaba "purgar" el cuerpo de la enfermedad, todos ellos remedios peligrosos para el enfermo o el herido. Hace aproximadamente 125 años, junto con la mención a algunos fármacos útiles aunque potencialmente tóxicos, tales como la aspirina (ácido acetilsalicílico) o la digitalina, THE MANUAL incluía la cocaína como tratamiento para el alcoholismo, el arsénico y el humo del tabaco para el tratamiento del asma y el aerosol nasal de ácido sulfúrico para los resfriados. Los médicos pensaban que así ayudaban a las personas. Por supuesto, no sería justo esperar que los médicos del pasado supieran lo que sabemos ahora, pero ¿por qué llegaron a creer los médicos que el humo del tabaco podría ser beneficioso para alguien con asma?
Había muchas razones por las que los médicos recomendaban tratamientos ineficaces (y muchas veces perjudiciales) y los pacientes los aceptaban:
Normalmente, no se disponía de tratamientos alternativos efectivos.
Los médicos y los enfermos a menudo prefieren hacer algo que no hacer nada.
Las personas se consuelan trasladando los problemas a una figura con autoridad.
Los médicos a menudo proporcionan el apoyo y seguridad que tanto necesitan.
Lo más importante, sin embargo, es que los médicos no podían estar seguros de qué tratamientos funcionaban porque los medicamentos y los procedimientos no fueron evaluados rigurosamente mediante estudios clínicos formales y estructurados.
Tratamiento y recuperación: ¿Causa y efecto?
Si un acontecimiento se produce inmediatamente antes que otro, la gente asume de manera natural que el primero es causa del segundo (lo que se denomina una conexión causal). Por ejemplo, si una persona presiona un botón sin ninguna señal en una pared y una puerta de un ascensor cercano se abre, la persona asume de manera natural que el botón controla el ascensor. La capacidad para hacer estas conexiones entre acontecimientos es una parte clave de la inteligencia humana, responsable de gran parte de nuestra comprensión del mundo. Sin embargo, a menudo se asumen conexiones causales donde no existen. Tal vez ese es el motivo por el que los deportistas siguen usando los calcetines «de la suerte» que llevaban puestos cuando ganaron un partido importante, o un estudiante sigue usando el mismo lápiz «de la suerte» para aprobar los exámenes.
Esta forma de pensar es también la razón por la que se creía que algunos tratamientos médicos ineficaces funcionaban. Por ejemplo, si la fiebre de una persona enferma disminuía después de que el médico le drenara 0,5 L de sangre, o de que el chamán cantara cierto hechizo, la gente asumía entonces de forma natural que esas acciones tenían que haber sido la causa del descenso de la fiebre. Para la persona que buscaba alivio desesperadamente, la única prueba que necesitaba era mejorar. Desafortunadamente, las aparentes relaciones de causa y efecto observadas en los inicios de la medicina rara vez eran correctas, pero la creencia de que funcionaban fue suficiente para perpetuar siglos de remedios ineficaces. ¿Cómo pudo suceder esto?
A veces personas mejoran espontáneamente. A diferencia de los objetos inanimados «enfermos» (como un hacha rota o una camisa rasgada), que siguen dañados hasta que alguien los repare, los enfermos a menudo se recuperan por sí mismos (o pese a los cuidados de su médico), bien porque el organismo se cura por sí mismo o bien porque la enfermedad sigue su curso. Los resfriados desaparecen en 1 semana, las migrañas suelen durar 1 o 2 días y los síntomas de una intoxicación alimentaria ceden en 12 horas. Algunas personas incluso se recuperan sin tratamiento de trastornos potencialmente mortales, como un ataque al corazón o una neumonía. Los síntomas de las enfermedades crónicas (como el asma o la anemia de células falciformes) van y vienen. Por lo tanto, muchos tratamientos pueden parecer efectivos si se les da el tiempo suficiente, y cualquier tratamiento administrado cerca del tiempo de recuperación espontánea puede parecer enormemente eficaz.
El efecto placebo puede ser el responsable. Creer en el poder del tratamiento a menudo es suficiente para que las personas se sientan mejor. Aunque la confianza en un tratamiento no puede hacer que desaparezca el trastorno subyacente, como un hueso roto o una diabetes, quienes creen estar recibiendo un tratamiento potente y eficaz muchas veces se sienten mejor. El dolor, las náuseas, la debilidad y muchos otros síntomas pueden disminuir incluso cuando el medicamento no contiene principios activos y no es posible que aporte ningún beneficio, como una píldora de azúcar (denominada placebo). Lo que cuenta es la confianza. El efecto placebo a veces funciona al revés: en los estudios clínicos, los participantes que reciben una píldora de azúcar en lugar de un medicamento a veces desarrollan un efecto secundario asociado al medicamento que se está probando (efecto nocebo).
Un tratamiento ineficaz (o incluso perjudicial) prescrito por un médico seguro de sí mismo a una persona que confía y cree en él, a menudo hace que los síntomas mejoren de forma notable. Esta mejora se denomina efecto placebo. Así, las personas pueden experimentar un beneficio objetivo (no simplemente percibido) de un tratamiento que no ha tenido ningún efecto real sobre la propia enfermedad. La investigación actual sugiere que existe una base biológica para el efecto placebo en algunos trastornos, a pesar de que ese efecto no está dirigido a la enfermedad real.
¿Por qué es importante? Algunos sostienen que lo único que importa es que un tratamiento haga que la persona se sienta mejor. No importa si el tratamiento «funciona» realmente, es decir, si afecta a la enfermedad subyacente. Este argumento puede ser razonable cuando el síntoma es el problema, como en muchos achaques o dolores del día a día o en enfermedades como los resfriados, que generalmente desaparecen por sí solos. En tales casos, algunas veces los médicos prescriben tratamientos que tienen poco efecto sobre la enfermedad y, en cambio, pueden aliviar los síntomas, al menos en parte, gracias al efecto placebo. Sin embargo, en cualquier trastorno peligroso o potencialmente grave, o cuando el tratamiento en sí puede causar efectos secundarios, es importante que los médicos solo prescriban un tratamiento si realmente funciona. Los beneficios potenciales de un tratamiento deben sopesarse frente a sus posibles daños. Por ejemplo, vale la pena tomar medicamentos con muchos efectos secundarios en caso de personas con enfermedades potencialmente mortales, como el cáncer. Algunos medicamentos contra el cáncer pueden causar daños graves, por ejemplo a los riñones o al corazón, pero estos riesgos son a menudo asumibles porque la alternativa a los medicamentos (los efectos de los cánceres no tratados) es probablemente peor que los propios efectos secundarios de los medicamentos
Cómo tratan los médicos de saber qué es lo que funciona
Como algunos médicos se dieron cuenta hace mucho tiempo de que la gente puede mejorar por sí misma, simplemente trataron de comparar cómo se comportaba una misma enfermedad en diferentes personas, con y sin tratamiento. Sin embargo, hasta mediados del siglo XIX, era muy difícil hacer esta comparación. Las enfermedades se conocían tan poco que era difícil decir cuándo dos o más personas, incluso con síntomas similares, sufrían la misma enfermedad.
Los médicos, utilizando un mismo término, a menudo hablaban de enfermedades totalmente diferentes. Por ejemplo, en los siglos XVIII y XIX, se diagnosticaba una «hidropesía» a las personas cuyas piernas estaban hinchadas. Ahora sabemos que la hinchazón puede ser consecuencia de una insuficiencia cardíaca, una insuficiencia renal o una enfermedad hepática grave, enfermedades muy diferentes que no responden a los mismos tratamientos. Del mismo modo, numerosas personas que tenían fiebre y también vómitos fueron diagnosticadas con «fiebre biliosa». Ahora sabemos que hay muchas enfermedades diferentes que causan fiebre y vómitos, como la fiebre tifoidea, la malaria, la apendicitis, y la hepatitis.
Los médicos pudieron evaluar los tratamientos con eficacia solo a partir de que aumentara la probabilidad de establecer diagnósticos precisos y con base científica (lo que se remonta a principios del siglo veinte). No obstante, todavía necesitaban determinar cuál era la mejor forma de evaluar un tratamiento. Para ello, los médicos y los científicos clínicos desarrollaron métodos rigurosos, como los ensayos clínicos, para estudiar los efectos de tratamientos específicos en grupos más grandes de pacientes con una determinada enfermedad. Este proceso se convirtió en la base de la investigación clínica, que busca comprender mejor la compleja relación entre la salud y la enfermedad en las personas y las poblaciones.
Tamaño de la muestra
En primer lugar, se dieron cuenta de que había que observar la respuesta al tratamiento de más de una persona. El hecho de que una o dos personas mejoren (o empeoren) puede ser una coincidencia. Si se logran buenos resultados en muchas personas es menos probable que se deba a una coincidencia. Cuanto mayor sea el número de personas que reciben tratamiento (tamaño de la muestra), mayor es la probabilidad de que el efecto observado sea real. Los estudios para las enfermedades poco frecuentes pueden ser relativamente reducidos. Los ensayos clínicos efectuados para buscar mejoras moderadas en trastornos comunes pueden incluir miles de voluntarios.
Grupos de control
Incluso si los médicos encuentran una buena respuesta a un nuevo tratamiento en un grupo grande de personas, todavía no saben si el mismo número de personas (o más) habría mejorado de forma espontánea o habrían mejorado aún más con un tratamiento diferente. Por lo tanto, los médicos comparan los resultados entre un grupo de personas que reciben el tratamiento en estudio (grupo de tratamiento) y otro grupo (grupo de control) que recibe
Un tratamiento más antiguo
Un tratamiento simulado (un placebo, tal como un comprimido con azúcar)
Sin tratamiento alguno
Los estudios en los que hay un grupo de control se denominan estudios controlados.
Marco temporal
Al principio, los médicos simplemente daban el nuevo tratamiento a todos sus pacientes con una enfermedad determinada y después comparaban los resultados con un grupo de control formado por personas tratadas anteriormente (ya fuera por ellos mismos o por otros). Las personas tratadas previamente se consideran un grupo de control histórico. Por ejemplo, si los médicos comprobaban que el 80% de sus pacientes sobrevivía a la malaria tras recibir un nuevo tratamiento, mientras que antes tan solo había sobrevivido el 60%, podían llegar a la conclusión de que el nuevo tratamiento era más efectivo.
Una de las limitaciones a la hora de establecer comparaciones con los resultados de una época anterior es que los demás avances en la atención médica general a lo largo del tiempo entre los antiguos y los nuevos tratamientos pueden ser responsables de cualquier mejora en los resultados. Por ejemplo, no es justo comparar los resultados de personas tratadas en 2021 con los de las tratadas en 1971. A modo de ejemplo, la úlcera gastroduodenal se trató originalmente con una dieta a base de productos lácteos o con cirugía, luego con medicamentos que bloquean el ácido gástrico y, más recientemente, con antibióticos (para tratar las infecciones estomacales por Helicobacter pylori). Las comparaciones entre los tratamientos utilizados a lo largo del tiempo deben tener en cuenta los cambios en la comprensión del proceso de la enfermedad.
Los estudios prospectivos pueden ayudar a evitar los problemas gracias a los grupos de control históricos. En los estudios prospectivos, los médicos tratan de crear grupos de tratamiento y de control al mismo tiempo y observar los resultados del tratamiento a medida que van apareciendo. Las características relevantes de las personas que forman parte de los grupos de tratamiento y los grupos de control deben ser similares. Por ejemplo, si el resultado que se está estudiando es la muerte como consecuencia de un cáncer o una enfermedad cardíaca, las edades y otros factores (como el historial de tabaquismo o la presencia de diabetes) de las personas de cada grupo deben ser similares porque la muerte es más común en personas con estos otros factores de riesgo.
Comparar manzanas con manzanas
La mayor preocupación con todos los tipos de estudios médicos, incluidos los estudios históricos, es que se deben comparar grupos similares de personas.
En el primer ejemplo de un control histórico, si el grupo de personas que recibieron un nuevo tratamiento para la malaria (grupo de tratamiento) estaba formado mayoritariamente por gente joven con una forma leve de la enfermedad y el grupo previamente tratado (control) estaba compuesto por personas mayores con enfermedad grave, podría ser que el grupo de tratamiento obtuviera mejores resultados simplemente por estar formado por personas más jóvenes y más sanas. Por lo tanto, podría parecer falsamente que el nuevo tratamiento funciona mejor.
Deben tenerse en cuenta muchos otros factores, aparte de la edad y la gravedad de la enfermedad, tales como
El estado general de salud de las personas en estudio (los que sufren enfermedades crónicas, como diabetes o insuficiencia renal, tienden a evolucionar peor que las más sanas)
El médico y el hospital específicos que proporcionan la atención (algunos pueden ser más hábiles y tener mejores instalaciones que los otros)
El porcentaje de hombres y mujeres que comprenden los grupos de estudio (hombres y mujeres pueden responder de manera diferente al tratamiento)
Si la población estudiada fue diversa (los tratamientos deben ser seguros y funcionar bien en personas con diferentes características, como diferentes etnias, ubicaciones geográficas o estatus socioeconómico) porque los tratamientos pueden funcionar más eficazmente en ciertos grupos
Los médicos han probado muchos métodos diferentes para garantizar que los grupos a comparar sean lo más similares posible, pero existen dos estrategias principales:
Estudios de casos y controles: emparejar con precisión a las personas que reciben el nuevo tratamiento (casos) con las que no (controles) en función de la mayor cantidad posible de factores (edad, sexo, salud, etc.) y utilizar técnicas estadísticas para ayudar a asegurar la comparabilidad entre los grupos
Ensayos aleatorios: asignación al azar de los sujetos a cada uno de los grupos de estudio antes de empezar el mismo
Los estudios de casos y controles parecen razonables. Por ejemplo, si un médico estuviera estudiando un nuevo tratamiento para la presión arterial elevada (hipertensión), y una persona del grupo de tratamiento tuviera 42 años de edad y diabetes, el médico intentaría entonces garantizar la presencia de alguna otra persona de alrededor de 40 años de edad con hipertensión y diabetes en el grupo de control. Sin embargo, hay tantas diferencias entre las personas, incluso diferencias en las que el médico ni siquiera piensa, que es casi imposible crear deliberadamente una coincidencia exacta para cada persona que se incluye en el estudio.
Los ensayos aleatorios reducen el riesgo de diferencias entre los grupos que afectan a los resultados del estudio utilizando un enfoque completamente diferente. La mejor manera de asegurar el emparejamiento entre grupos es aprovechando las ventajas de las leyes de la probabilidad, asignando al azar (por lo general con la ayuda de un programa informático) a las personas que tienen la misma enfermedad a los diferentes grupos. La comparabilidad entre los grupos es más probable si los grupos se emparejan utilizando variables conocidas como la edad, el sexo y la presencia de otras enfermedades. Sin embargo, una de las principales ventajas de la aleatorización es que cualquier factor desconocido que afecte al resultado del estudio (y, por lo tanto, un factor que no se puede comparar entre los grupos) es probable que se distribuya al azar entre los participantes y los grupos. Cuanto mayor sea el tamaño de cada grupo, mayores serán las probabilidades de que las personas de cada grupo tengan características similares.
Los estudios prospectivos y aleatorios son la mejor manera de asegurarse de que un tratamiento o prueba se compara entre grupos equivalentes.
Eliminación de otros factores
Una vez que los médicos han creado grupos equivalentes, deben asegurarse de que la única diferencia que permiten es el tratamiento en estudio. De esta forma, los médicos pueden estar seguros de que cualquier diferencia en el resultado se debe al tratamiento y no a algún otro factor, como podría ser la calidad o la frecuencia de los cuidados de seguimiento.
El efecto placebo es otro factor importante. Las personas que saben que están recibiendo un tratamiento verdadero y nuevo en lugar de ningún tratamiento (o un tratamiento más antiguo y presumiblemente menos efectivo), por lo general esperan sentirse mejor. Otros, por el contrario, pueden anticipar que van a tener más efectos secundarios con un tratamiento nuevo y experimental. En cualquier caso, estas expectativas pueden exagerar los efectos del tratamiento, haciendo que parezca más eficaz o que tenga más complicaciones de lo que ocurre en realidad.
El cegamiento, también denominado enmascaramiento, es una técnica utilizada para reducir los problemas del efecto placebo (nocebo). Existen dos tipos generales de cegamiento: simple y doble.
El cegamiento simple se produce cuando las personas que toman parte en el estudio no saben si están recibiendo el tratamiento nuevo. Es decir, que son "ciegos" a esta información. El cegamiento se logra normalmente administrando a las personas del grupo de control una sustancia de apariencia idéntica, por lo general un placebo (algo sin efecto terapéutico). En los estudios con cegamiento simple, el personal del estudio conoce la asignación del tratamiento, pero los participantes no.
El cegamiento doble (doble ciego) se produce cuando tanto los participantes en un estudio como el personal que realiza el estudio desconocen qué participantes en el estudio están recibiendo un nuevo tratamiento o cuáles están recibiendo un placebo. Debido a que el médico o la enfermera pueden hacer saber a una persona, accidentalmente, qué tipo de tratamiento está recibiendo, y así causar que la persona deje de ser "ciega" al tratamiento, es mejor que todos los profesionales de la salud implicados desconozcan lo que se está administrando. Otra razón para el doble ciego es que el efecto placebo puede afectar incluso al médico, que inconscientemente puede pensar que a una persona que recibe tratamiento le está yendo mejor que a una persona que no lo recibe, incluso si a ambos les va exactamente igual. El doble ciego por lo general requiere que una persona al margen del estudio, como un farmacéutico, prepare las sustancias de apariencia idéntica, que estarán etiquetadas únicamente mediante un código numérico especial. El código numérico no se identifica hasta después de haber finalizado el estudio.
No todos los estudios médicos pueden ser a doble ciego. Por ejemplo, los cirujanos que estudian 2 procedimientos quirúrgicos diferentes, obviamente, saben qué procedimiento están realizando (aunque los que se someten a los procedimientos pueden no saberlo). En tal caso, los médicos se aseguran de que quienes han de evaluar los resultados del tratamiento desconozcan qué se ha hecho, de manera que no puedan sesgar inconscientemente los resultados.
Cuando ya existe un tratamiento eficaz para una enfermedad grave, no es ético dar únicamente un placebo al grupo de control. En esas situaciones, la evaluación de los tratamientos también se puede llevar a cabo empleando otros diseños de estudio, como en los ejemplos siguientes:
Para determinar si la efectividad de un nuevo tratamiento se suma a la efectividad de un tratamiento convencional, se pueden comparar en un estudio los resultados obtenidos utilizando el tratamiento convencional más el nuevo tratamiento con los resultados obtenidos utilizando el tratamiento convencional más placebo.
Para comparar un nuevo tratamiento que se ha demostrado eficaz con el tratamiento convencional, se pueden comparar en un estudio los resultados obtenidos con el nuevo tratamiento con los resultados obtenidos con el tratamiento convencional. Si es necesario para mantener el cegamiento, se pueden añadir placebos a ambos grupos de tratamiento.
En cada uno de los enfoques, las sustancias para cada uno de los tratamientos deben tener un aspecto idéntico para los participantes y, si se trata de un estudio doble ciego, también para el personal que lleva a cabo el estudio. Si el grupo de tratamiento recibe un jarabe rojo y amargo, entonces el grupo de control debe recibir también un jarabe rojo y amargo. Si el grupo de tratamiento recibe una solución clara administrada por inyección, entonces el grupo de control debe recibir una inyección similar.
Una de las consideraciones importantes a tener en cuenta a la hora de aplicar los resultados de los ensayos clínicos a la práctica en el mundo real es el hecho de que las personas que se ofrecen como voluntarias para los ensayos clínicos pueden no ser exactamente iguales a los pacientes que se encuentran en el consultorio o en el hospital recibiendo el tratamiento. Además, la atención y la observación extremadamente reguladas que se proporcionan en los ensayos clínicos pueden no ser las mismas que en la práctica clínica habitual.
Elección del diseño de un ensayo clínico
El mejor tipo de ensayo clínico incorpora todos los elementos anteriores, de modo que sea
Prospectivo, lo que significa que los grupos de tratamiento y de control se inscriben en un estudio antes de que comience y son objeto de seguimiento a lo largo del tiempo
Aleatorizado, lo que significa que las personas que participan en el ensayo se asignan al azar a los grupos de tratamiento
Placebo controlado, lo que significa que algunas personas que participan en el ensayo reciben un placebo (un tratamiento inactivo)
Doble ciego, lo que significa que ni las personas que participan en el ensayo ni los que lo llevan a cabo saben quién está recibiendo tratamiento y quién está recibiendo un placebo
Este diseño permite la determinación más clara de la efectividad de un tratamiento. Sin embargo, en algunos casos, este diseño de los ensayos puede no ser posible. Por ejemplo, en enfermedades muy raras, a menudo es difícil encontrar gente suficiente para un ensayo aleatorio. En tales situaciones, se pueden llevar a cabo estudios retrospectivos de casos y controles.
Diversidad
Para que los resultados del ensayo sean aplicables al mundo real, los participantes deben representar a toda la población que sufre la enfermedad objeto de estudio, incluyendo edades, géneros, ascendencias, etnias, estatus socioeconómico y estilos de vida. El hecho de que los participantes en el estudio estén restringidos a grupos específicos permite una comparación entre iguales más precisa. Sin embargo, los ensayos clínicos cuyos resultados son aplicables a toda la población reclutan un grupo diverso de participantes. En Estados Unidos, por ejemplo, las minorías raciales y étnicas constituyen casi el 40% de la población. Un estudio que no tuviera en cuenta dicha diversidad podría pasar por alto algunos factores importantes. Para algunos fármacos, la ascendencia y los antecedentes genéticos de una persona pueden influir en su efectividad. Por ejemplo, la carencia de la enzima G6PD es más frecuente en hombres de ascendencia africana, asiática o mediterránea, y ciertos fármacos pueden desencadenar anemia hemolítica en personas con carencia de G6PD. Al incluir a personas de diversos orígenes, los ensayos clínicos pueden mostrar si los tratamientos son seguros y funcionan bien para personas de diferentes grupos. Sin embargo, factores como el nivel socioeconómico, la tasa de alfabetización, el acceso al transporte y la proximidad al sitio de estudio pueden dificultar el reclutamiento de una población lo suficientemente diversa.
