Al ver este video tú sabrás más que el 97% de los médicos acerca de un concepto crítico llamado sesgo de anticipación.
Cáncer de mama y el mito de la tasa de supervivencia de 5 años
4.4/5 - (7 votes)
A continuación una aproximación al contenido del audio de este video. Para ver los gráficos, tablas, imágenes o citas a los que Dr. Greger se refiere, ve el video más arriba. La traducción y edición de este contenido ha sido realizada por Cecilia Sassot y Tatiana Fernández voluntarios activos en NutritionFacts.org.
Mientras se postulaba a la presidencia de los Estados Unidos, el ex alcalde de Nueva York Rudy Giuliani lanzó una campaña publicitaria que comparaba su posibilidad de sobrevivir al cáncer de próstata en los Estados Unidos (que es de un 82%) con la misma posibilidad de sobrevivir al cáncer de próstata en Inglaterra, donde solo el 44% es cubierto por la medicina pública y donde no hacen pruebas rutinarias de PSA para detectar el cáncer de próstata. Para Giuliani esto significó que tenía suerte de vivir en Nueva York en lugar del viejo York porque su posibilidad de sobrevivir al cáncer de próstata parecía ser el doble aquí en los Estados Unidos. Sin embargo, a pesar de esta impresionante diferencia en el índice de supervivencia de cinco años, la tasa de mortalidad (que es la velocidad en la que los hombres mueren de cáncer de próstata) era casi la misma en los Estados Unidos y el Reino Unido. Espera, ¿cómo? Las pruebas de PSA aumentaron la supervivencia del 44 al 82% ¿cómo es que no es evidencia que estas pruebas de detección salvan vidas? Por dos razones: el margen de error en el tiempo de testeo y el sesgo de un sobrediagnóstico.
He hablado sobre el sobrediagnóstico, donde se detecta un cáncer que, de otro modo, nunca habría causado un problema. Digamos que, de mil personas con cáncer progresivo, sin una prueba de detección solo 400 estarían vivos 5 años después; por lo tanto, sin la prueba de detección la supervivencia a 5 años es solo de un 40%. Pero digamos que con la prueba de detección se sobrediagnosticaron otros 2000 cánceres, lo que significa que se detectaron cánceres que nunca habrían causado un problema o que incluso habrían desaparecido por sí solos. Como el cáncer era inofensivo, cinco años después por supuesto todavía estarían vivos, asumiendo que un innecesario tratamiento contra el cáncer no los hubiera matado antes. Así, repentinamente se duplican los índices de supervivencia a 5 años, aunque en ambos casos la misma cantidad de personas murió de cáncer. Esta es una forma por la cual los cambios en los índices de supervivencia con pruebas de detección pueden no estar en correlación con los cambios en las tasas reales de mortalidad por cáncer.
El otro es el margen de error en el tiempo de testeo. Así es como funciona. Imagina un grupo de pacientes a los cuales se les diagnosticó cáncer debido a sus síntomas a los 67 años. Todos los cuales mueren a los 70 años. Cada paciente sobrevivió solo 3 años; entonces la supervivencia de 5 años para este grupo es 0%. Ahora imagina que este mismo grupo se somete a una prueba de detección. Las pruebas de detección por definición conducen a un diagnóstico más precoz. Supongamos que con la prueba de detección el cáncer se diagnostica en todos los pacientes a la edad de 60 años, pero imagina que aun así en este caso todos mueren a los 70 años. En este escenario cada paciente sobrevive 10 años, por lo que la supervivencia a 5 años para este grupo es del 100%. La supervivencia simplemente pasó de cero a 100%. ¡Llama a los periódicos! Con esta nueva prueba de detección ahora los pacientes con cáncer viven 3 veces más (10 años en lugar de 3) ¡es un milagro! Mientras que todo lo que realmente sucedió fue que la persona fue tratada como un paciente con cáncer por 7 años adicionales en donde lo más probable es que solo haya disminuido su calidad de vida.
Esa es la segunda forma por la cual los cambios en los índices de supervivencia con pruebas de detección pueden no estar en correlación con los cambios en las tasas reales de mortalidad por cáncer. Y de hecho, la correlación es cero. No hay correlación en lo absoluto entre los aumentos en los índices de supervivencia y las disminuciones en los índices de mortalidad. Es por eso que “si hubiera un Oscar para estadísticas engañosas, el usar estadísticas de supervivencia para juzgar el beneficio de las pruebas de detección sin duda ganarían un premio al mérito”. No hay forma de esclarecer el margen de error del tiempo del testeo y el sobrediagnóstico en las pruebas de detección. Es por eso que estas estadísticas no tienen sentido cuando se trata de pruebas de detección. Sin embargo, eso es lo que ves en los folletos y anuncios publicitarios de la mayoría de las organizaciones benéficas contra el cáncer. Eso es lo que escuchas del gobierno. Incluso centros prestigiosos de cáncer como M.D. Anderson han intentado engañar al público de esta manera.
Si nunca has escuchado hablar sobre el margen de error del tiempo de testeo, no te preocupes, no estás solo. Tu médico puede que tampoco lo esté. Cincuenta y cuatro de 65 médicos encuestados dijeron que no sabían lo que era el margen de error del tiempo de testeo. Y luego, cuando les preguntaron a los 11 restantes, “OK, ¿qué es?”, solo 2 estaban en lo correcto. Entonces en este punto tú ya podrías saber más acerca de esto que el 97% de los médicos.
Sin embargo, para ser justos, tal vez no reconocen el término. ¿Pero podrían entender el concepto? No … “La mayoría de los médicos de atención primaria no sabían qué estadísticas de detección proporcionaban una evidencia confiable sobre si la prueba de detección funcionaba “. Tenían 3 veces más inclinación a “definitivamente recomendar” una prueba de detección de cáncer basándose en evidencia irrelevante en comparación con una prueba que realmente disminuyó la mortalidad por cáncer en un 20%.
Si los médicos ni siquiera entienden las estadísticas clave del cáncer, ¿cómo van a aconsejar eficazmente a sus pacientes? “Médicos estadísticamente analfabetos están condenados a confiar en sus conclusiones estadísticamente analfabetas” o en las costumbres locales o en representantes de la industria y sus folletos.
Considera ser voluntario/a para ayudar en la página web.
Créditos de la imagen: MOODY AIR FORCE BASE. La imagen ha sido modificada.
Gráficos de Avocado Video
A continuación una aproximación al contenido del audio de este video. Para ver los gráficos, tablas, imágenes o citas a los que Dr. Greger se refiere, ve el video más arriba. La traducción y edición de este contenido ha sido realizada por Cecilia Sassot y Tatiana Fernández voluntarios activos en NutritionFacts.org.
Mientras se postulaba a la presidencia de los Estados Unidos, el ex alcalde de Nueva York Rudy Giuliani lanzó una campaña publicitaria que comparaba su posibilidad de sobrevivir al cáncer de próstata en los Estados Unidos (que es de un 82%) con la misma posibilidad de sobrevivir al cáncer de próstata en Inglaterra, donde solo el 44% es cubierto por la medicina pública y donde no hacen pruebas rutinarias de PSA para detectar el cáncer de próstata. Para Giuliani esto significó que tenía suerte de vivir en Nueva York en lugar del viejo York porque su posibilidad de sobrevivir al cáncer de próstata parecía ser el doble aquí en los Estados Unidos. Sin embargo, a pesar de esta impresionante diferencia en el índice de supervivencia de cinco años, la tasa de mortalidad (que es la velocidad en la que los hombres mueren de cáncer de próstata) era casi la misma en los Estados Unidos y el Reino Unido. Espera, ¿cómo? Las pruebas de PSA aumentaron la supervivencia del 44 al 82% ¿cómo es que no es evidencia que estas pruebas de detección salvan vidas? Por dos razones: el margen de error en el tiempo de testeo y el sesgo de un sobrediagnóstico.
He hablado sobre el sobrediagnóstico, donde se detecta un cáncer que, de otro modo, nunca habría causado un problema. Digamos que, de mil personas con cáncer progresivo, sin una prueba de detección solo 400 estarían vivos 5 años después; por lo tanto, sin la prueba de detección la supervivencia a 5 años es solo de un 40%. Pero digamos que con la prueba de detección se sobrediagnosticaron otros 2000 cánceres, lo que significa que se detectaron cánceres que nunca habrían causado un problema o que incluso habrían desaparecido por sí solos. Como el cáncer era inofensivo, cinco años después por supuesto todavía estarían vivos, asumiendo que un innecesario tratamiento contra el cáncer no los hubiera matado antes. Así, repentinamente se duplican los índices de supervivencia a 5 años, aunque en ambos casos la misma cantidad de personas murió de cáncer. Esta es una forma por la cual los cambios en los índices de supervivencia con pruebas de detección pueden no estar en correlación con los cambios en las tasas reales de mortalidad por cáncer.
El otro es el margen de error en el tiempo de testeo. Así es como funciona. Imagina un grupo de pacientes a los cuales se les diagnosticó cáncer debido a sus síntomas a los 67 años. Todos los cuales mueren a los 70 años. Cada paciente sobrevivió solo 3 años; entonces la supervivencia de 5 años para este grupo es 0%. Ahora imagina que este mismo grupo se somete a una prueba de detección. Las pruebas de detección por definición conducen a un diagnóstico más precoz. Supongamos que con la prueba de detección el cáncer se diagnostica en todos los pacientes a la edad de 60 años, pero imagina que aun así en este caso todos mueren a los 70 años. En este escenario cada paciente sobrevive 10 años, por lo que la supervivencia a 5 años para este grupo es del 100%. La supervivencia simplemente pasó de cero a 100%. ¡Llama a los periódicos! Con esta nueva prueba de detección ahora los pacientes con cáncer viven 3 veces más (10 años en lugar de 3) ¡es un milagro! Mientras que todo lo que realmente sucedió fue que la persona fue tratada como un paciente con cáncer por 7 años adicionales en donde lo más probable es que solo haya disminuido su calidad de vida.
Esa es la segunda forma por la cual los cambios en los índices de supervivencia con pruebas de detección pueden no estar en correlación con los cambios en las tasas reales de mortalidad por cáncer. Y de hecho, la correlación es cero. No hay correlación en lo absoluto entre los aumentos en los índices de supervivencia y las disminuciones en los índices de mortalidad. Es por eso que “si hubiera un Oscar para estadísticas engañosas, el usar estadísticas de supervivencia para juzgar el beneficio de las pruebas de detección sin duda ganarían un premio al mérito”. No hay forma de esclarecer el margen de error del tiempo del testeo y el sobrediagnóstico en las pruebas de detección. Es por eso que estas estadísticas no tienen sentido cuando se trata de pruebas de detección. Sin embargo, eso es lo que ves en los folletos y anuncios publicitarios de la mayoría de las organizaciones benéficas contra el cáncer. Eso es lo que escuchas del gobierno. Incluso centros prestigiosos de cáncer como M.D. Anderson han intentado engañar al público de esta manera.
Si nunca has escuchado hablar sobre el margen de error del tiempo de testeo, no te preocupes, no estás solo. Tu médico puede que tampoco lo esté. Cincuenta y cuatro de 65 médicos encuestados dijeron que no sabían lo que era el margen de error del tiempo de testeo. Y luego, cuando les preguntaron a los 11 restantes, “OK, ¿qué es?”, solo 2 estaban en lo correcto. Entonces en este punto tú ya podrías saber más acerca de esto que el 97% de los médicos.
Sin embargo, para ser justos, tal vez no reconocen el término. ¿Pero podrían entender el concepto? No … “La mayoría de los médicos de atención primaria no sabían qué estadísticas de detección proporcionaban una evidencia confiable sobre si la prueba de detección funcionaba “. Tenían 3 veces más inclinación a “definitivamente recomendar” una prueba de detección de cáncer basándose en evidencia irrelevante en comparación con una prueba que realmente disminuyó la mortalidad por cáncer en un 20%.
Si los médicos ni siquiera entienden las estadísticas clave del cáncer, ¿cómo van a aconsejar eficazmente a sus pacientes? “Médicos estadísticamente analfabetos están condenados a confiar en sus conclusiones estadísticamente analfabetas” o en las costumbres locales o en representantes de la industria y sus folletos.
Considera ser voluntario/a para ayudar en la página web.
Créditos de la imagen: MOODY AIR FORCE BASE. La imagen ha sido modificada.
Gráficos de Avocado Video
Comparte "Cáncer de mama y el mito de la tasa de supervivencia de 5 años"
Términos
Puedes compartir este material en la red o impreso bajo nuestra licencia Creative Commons. Deberás atribuir el artículo a NutritionFacts.org y agregar la liga a nuestro sitio en tu publicación
Si se realizan cambios en el texto o video original, se debe indicar, razonablemente, lo que ha cambiado en relación con el artículo o el video.
No se puede usar nuestro contenido para propósitos comerciales.
No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que restrinjan a otros a hacer cualquier cosa permitida aquí.
Si tienes alguna duda, por favor Contáctanos
Título
Cáncer de mama y el mito de la tasa de supervivencia de 5 años
LicenciaCreative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
URLNota del Doctor
¡No puedo creer que no aprendí esto en la escuela de medicina!
Hay tres videos más en la serie sobre mamografías:
- Por qué las mamografías no parecen salvar vidas
- ¿Por qué no se informa a los pacientes sobre las mamografías?
- Ventajas y desventajas de las mamografías
Por si te perdiste algunos, aquí están los primeros diez:
- 9 de cada 10 mujeres están mal informadas sobre las mamografías
- El porqué de las recomendaciones conflictivas sobre las mamografías
- ¿Deberían las mujeres empezar a hacerse mamografías a los 40?
- ¿Salvan vidas las mamografías?
- Las consecuencias de falsos positivos en los resultados de mamografías
- ¿Duelen las mamografías?
- ¿Puede provocar cáncer la radiación de las mamografías?
- Para entender la paradoja de las mamografías
- Exceso de tratamiento en la etapa 0 del cáncer de mama (DCIS)
- Las mujeres se merecen saber la verdad sobre las mamografías
Échale un vistazo a la página de información sobre los recursos traducidos.
Video anterior
Siguiente video
