Un
ritual este o ceremonie colectivă, de obicei solemnă, care constă în niște
acțiuni îndeplinite într-o ordine prescrisă. Este însoțit de iluzia că nu
trebuie să gândești asupra motivului ceremoniei, ca să nu fii pedepsit.
Aplicarea statisticii în medicină tinde să
devină un ritual. Multă lume medicală crede că statistica este o sursă de
cunoaștere și chiar de adevăr. Unii pretind chiar că computerele vor înlocui
medicii. Aceasta este o pretenție falsă și periculoasă, deoarece pune în umbră
adevărata sursă a cunoașterii medicale – observația însoțită de judecata
clinică. Faptul că judecata clinică se poate sprijini uneori pe date
statistice, este o altă poveste, așa cum spuneam mai sus. Statistica nu este
decât o colecție de tehnici ce pot fi aplicate ca să testeze ipoteze. Depinde
însă de observația și judecata clinică a medicului să aleagă ce date culege
pentru a fi analizate.
Să
luăm un exemplu simplu dintr-o lucrare științifică prezentată anul acesta la un
congres mondial: autorii au cercetat un lot de mame singure, minore și sărace,
HIV pozitive dintr-un sat din Africa și au descoperit o asociere semnificativă
cu simptome de depresie. Dar cum altfel poți să te simți când ești minoră,
analfabetă, săracă, abandonată și infectată HIV, cu un sugar de crescut?
Evident că autorii, mânați de ambiția unei promovări academice, au aplicat un
ritual statistic la niște evidențe observabile cu puțin bun simț.
Când
este corect aplicat, conceptul de semnificație statistică elimină rolul
întâmplării, atât și nimic mai mult. Să presupunem că testăm eficiența unui
medicament. Chiar dacă produsul este inert chimic, există o șansă de aproape
50% ca pacienții să se simtă mai bine decât cu placebo. Întâmplarea singură
face ca produsul să pară eficace. Cu cât însă diferența este mai mare între
medicament și placebo, cu atât este mai puțin probabil ca efectul
medicamentului să fie întâmplător.
Un
rezultat statistic semnificativ trebuie să treacă de un prag stabilit arbitrar.
În majoritatea studiilor farmacologice trebuie ca în mai puțin de 5% din cazuri
(p<0,05) efectul medicamentului să se datoreze întâmplării. În fizică acest
prag este mult mai scăzut: 0,3% (trei sigma) până la 0,00003% (cinci sigma). În
plus, pentru ca rezultatul analizei statistice să fie semnificativ trebuie ca
lotul studiat să fie de dimensiuni adecvate. De obicei, sub 100 de cazuri
puterea statistică a concluziilor este foarte slabă.
O
altă problemă fundamentală este legată de întrebările pe care le pune
cercetătorul, la care trebuie să răspundă studiul. Să luăm exemplul unui studiu
privind eficacitatea unui medicament pentru artrită. Cercetătorul trebuie să
răspundă unui lanț de întrebări: 1) Are efect împotriva durerii? 2) Are efect
împotriva durerii de genunchi? 3) Are efect împotriva durerii de spate? 4) Are
efect împotriva durerii în cot? 5) Are efect împotriva durerii severe? 6) Are
efect împotriva durerii moderate? 7) Are efect împotriva durerii moderat spre
severă? 8) Are efect asupra limitării mișcărilor articulare? 9) Are efect
asupra calității vieții? și așa mai departe. Pentru fiecare din aceste
întrebări se aplică pragul de 5% privind semnificația statistică (p<0,05).
Adică există o șansă de 1 din 20 ca întâmplarea să facă un medicament lipsit de
eficiență să pară bun. Dar dacă răspundem la toate cele nouă întrebări, există
o șansă de 40% ca întâmplarea să ne înșele la unul sau mai multe răspunsuri. De
aceea, majoritatea studiilor clinice încearcă să răspundă la una, maximum două
întrebări, adică stabilesc una, maximum două ținte, precum mortalitatea cardiovasculară
sau numărul de infarcte, numărul de fracturi etc.
Există
însă numeroase alte efecte care pot submina calculele cercetătorilor. De
exemplu, pe o scală de la 1 la 10, durerea severă este peste 7 sau peste 8?; pe
o scală de la 0 la 5, este jetul urinar slab la 3 sau la 4? Asta ca să nu mai
vorbim că experiențele sunt subiective și variabile în timp, în funcție de
mulți alți factori care nu sunt luați în considerare. În astfel de cazuri,
cercetătorul sau producătorul fie ignoră aceste efecte, fie le manipulează. În
cel mai bun caz, când semnificația statistică este calculată corect, nu îi
spune clinicianului mare lucru. Întâmplarea singură nu poate fi responsabilă
pentru efectul observat. Dar asta nu-mi spune dacă protocolul a fost corect
conceput și aplicat, aparatele au fost corect calibrate, cercetătorii au
eliminat cauzele de eroare sistematică, a fost strict dublu orb, probele nu au
fost contaminate etc. Dacă un experiment o dă în bară, de obicei nu este rolul
întâmplării, ci al clasicelor erori umane. Așa apar tot felul de descoperiri
senzaționale, dar care nu pot fi reproduse în alte laboratoare sau clinici.
O
altă iluzie majoră întreținută de adoratorii statisticii este valoarea medie.
Desigur știm că în medie bărbații sunt mai înalți decât femeile, că primul
născut este mai inteligent decât al doilea născut etc. Media nu-i spune mare
lucru medicului clinician aflat în fața unui bolnav particular. Mai importantă
este abaterea față de medie, care descrie mai bine caracteristicile lotului
studiat. De aceea, majoritatea clinicienilor au o sănătoasă neîncredere în
statistici. Chiar și pentru epidemiologi, media este plină de surprize.
Să
luăm un exemplu ilustrativ din afara medicinii. Dacă trebuie să-ți formezi un
echipaj de vas și ai de ales între unul în care toți membri au o miopie medie
și unul în care doi văd foarte bine, iar restul sunt mai miopi decât media, pe
care îl alegi? Pun pariu că preferi să ieși în larg cu echipajul cu cei doi
buni văzători. Acest exemplu ne atrage atenția asupra deviației de la medie,
care, cel puțin în medicină, este mai importantă decât media.
Să
luăm un exemplu din medicină: două loturi de pacienți grav bolnavi, cu rate
medii similare de mortalitate, unii cu SIDA, alții cu ciroză. Medicii propun
opțiunea de a nu apela la resuscitarea mai multor pacienți cu SIDA decât cu
ciroză. Este aceasta o discriminare? Nu, este doar o gândire statistică
sănătoasă bazată pe buna cunoaștere a celor două boli. Pacienții cu SIDA au o
variabilitate mult mai mare în privința mortalității (abaterea de la medie) și
mulți vor muri iminent. Medicii preferă să țină cont de acest aspect și nu de
medie.
O
alegere și mai dificilă este în cazul unui citostatic, care nu are niciun efect
asupra duratei medii de supraviețuire, dar unii pacienți se vindecă, iar un
număr egal mor din cauza efectelor adverse. Ce facem, renunțăm la el? Răspunsul
la această întrebare se găsește mai degrabă în domeniul eticii și nu al
statisticii. Vedem deci că statistica nu oferă soluții personale. În medicina
clinică, soluția este stabilită de judecata clinică a medicului, în acord cu
preferințele pacientului.
| Medicii de familie, dar și cei de alte
specialități, interesați să publice la această rubrică sunt invitați să ne
scrie la adresa inprimalinie@viata-medicala.ro |
