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Revista Electrónica Medicina, Salud y Sociedad
ISSN 2007-2007
2012
El factor pronóstico en medicina…
REVISIÓN TEÓRICA
EL FACTOR PRONÓSTICO EN MEDICINA. UN ANÁLISIS DE SUS
IMPLICACIONES
Prognosis in medicine. Analysis of its implications
Gerardo García Maldonado
1
Gerardo Manuel Martínez Salazar
2
RESUMEN
Cuando las personas enferman desean saber que sucederá con su salud o incluso con su vida,
si el caso es extremo. Los objetivos de este trabajo fueron examinar lo que representa este
proceso y analizar sus características y las formas de evaluarlo en forma estructurada. El
pronóstico dentro de la práctica médica es una tarea sujeta a circunstancias inherentes a la
enfermedad y al paciente, de ahí que los procedimientos para evaluar esta circunstancia
requieren de un profundo conocimiento en lo general, independientemente de los elementos
etiopatogénicos y fisiopatológicos del proceso mórbido en particular. El pronóstico es una
predicción de la evolución de la enfermedad después de su inicio. Para evitar confusión, es
necesario saber que los factores pronósticos no son los mismos que los factores de riesgo en
una misma enfermedad. Desde hace varios años, se ha establecido que para el estudio del
pronóstico es necesario utilizar el análisis estadístico de supervivencia a través del método de
Kaplan-Meier, que se interpreta con las denominadas curvas de supervivencia. La finalidad de
revisión de este tema permite concluir que es innegable la relevancia de las consideraciones
pronósticas en la práctica clínica cotidiana. Queda claro también que no es infrecuente que el
pronóstico de una enfermedad es a veces más cuestionado, por pacientes y familiares, que las
mismas consideraciones diagnósticas y terapéuticas
Palabras
Clave:
pronóstico,
predicción
clínica,
evolución
clínica,
factor
pronóstico,
enfermedad.
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este método es evaluar el tiempo que transcurre entre un evento inicial y un evento final. La
1
M en C. Médico Psiquiatra Infantil. Profesor-Investigador. Facultad de Medicina de Tampico, Universidad
Autónoma de Tamaulipas. Hospital Psiquiátrico de Tampico, Secretaria de Salud. Ejército Mexicano Nº
1403 Col. Allende C.P. 89130 Tampico, Tamaulipas Tel. Lada (833) 2 13 18 62 y 17 06 79
Correo electrónico: [email protected]
2
Médico General. Facultad de Medicina de Tampico. Universidad Autónoma de Tamaulipas
Vol.2 No.3
Fecha de recepción: 17 de febrero de 2012; Fecha de aceptación: 5 de marzo de 2012.
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ABSTRACT
When people get sick they want to know what will happen to their health or even their lives. The
objectives of this study were to examine know this process and analyze their characteristics and
ways to evaluate it in a structured way. The prognosis in medical practice is a task subject to
conditions inherent to the disease and patients; hence the procedures for evaluating these
circumstances require deep knowledge in general, regardless of elements etiopathogenic and
pathophysiological disease process in particular.
Prognosis is a prediction of disease progression after onset. To avoid confusion, you should
know that prognostic factors are not the same as risk factors in the same disease. For several
years, has established that for the study of prognosis is necessary to use statistical analysis of
survival by Kaplan-Meier method, which is interpreted to so-called survival curves. The purpose
of this application is to assess the time between an initial event and a final event. The review of
this subject shows that it´s undeniable the relevance of prognostic considerations in everyday
clinical practice. It is also clear that it is not uncommon for the prognosis of a disease is more
challenged by patients and families, that the diagnostic and therapeutic considerations
Key words: prognosis, clinical prediction, clinical course, prognostic factor, disease
INTRODUCCIÓN
La actividad médica es en esencia una tarea compleja que se compone de tres
elementos fundamentales para su ejercicio práctico: el juicio diagnóstico, el
pronóstico y el tratamiento. En este trabajo abordaremos específicamente el
elemento denominado pronóstico. Para diversos autores, este término hace
dicho de otra manera, la tarea pronóstica es la predicción del curso futuro de
una enfermedad después de su inicio.1
El médico en el ejercicio de su actividad, es sistemáticamente
cuestionado por los pacientes y sus familiares sobre el curso futuro de la
enfermedad motivo de interés o preocupación. Al respecto, habitualmente son
diversas las preguntas formuladas por los interesados, por ejemplo: ¿cuántos
días va a estar mi hijo sin ir a la escuela por la hepatitis viral que tiene?,
¿volverá a convulsionar mi hermano?, ¿cuánto tiempo va a vivir mi tía ahora
que le diagnosticaron cáncer de mama?, ¿dejará secuelas la hemorragia
cerebral que tuvo mi padre?, ¿podré trabajar después de recuperarme del
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curso de una enfermedad y a la frecuencia con la cual pueden preverse, o
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referencia a los posibles acontecimientos que pueden desarrollarse durante el
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infarto del miocardio? Ante estos y otros planteamientos, los médicos deben
estar preparados para dar una respuesta siempre apoyada en el conocimiento
de las enfermedades, su curso, evolución y los factores que influyen en el
pronóstico.
En una secuencia lógica, una vez que se ha establecido un diagnóstico
médico, se evalúa el estado de salud previo del paciente, se analiza el curso
esperado de la enfermedad y la posibilidad de modificarlo, tomando en cuenta
en todo momento las diversas circunstancias que lo rodean. La consideración
de todos estos factores permitirá que en forma estructurada y responsable, se
tomen decisiones respecto a un tratamiento integral.2 Complementariamente a
estas reflexiones, el clínico debe plantearse tres cuestionamientos en forma
sistemática: a) cualitativo (¿qué resultado quiero evaluar?) b)
cuantitativo
(¿cuán probable es que éste suceda?) c) temporal (¿en qué período de
tiempo?)
En el ámbito del pronóstico médico, se pueden utilizar determinadas
características del paciente para intentar predecir eventuales desenlaces tanto
positivos (curación o supervivencia) como negativos (complicación o muerte).
Por ejemplo en un recién nacido prematuro con enterocolitis necrotizante, no
sólo es importante la lesión intestinal sino también la edad, la extensión de la
comorbilidad agregada, el sexo y los aspectos demográficos. A estas
características se las denomina precisamente “factores pronósticos.” 3
El pronóstico puede hacerse de forma global para una determinada
enfermedad, o puede ajustarse a las características de un paciente en
particular. Por ejemplo, podemos decir que la probabilidad de que un paciente
diagnosticado de cáncer de colon viva cinco años después de diagnosticado,
es del 40 %, lo cual representaría un pronóstico global de la enfermedad, pero
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necrosis, la presencia de aire extramural, el compromiso hemodinámico, la
Duke tiene una sobrevida del 55 %, implicaría un pronóstico particularizado.
Siempre será preferible un pronóstico específico.4
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decir que un paciente diagnosticado con cáncer de colon en el estadio B de
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Considerando que es esencial que el médico tenga la habilidad y los
conocimientos para analizar lo que implica el factor pronóstico en la práctica
clínica, no solo desde la perspectiva fisiopatológica, etiopatogénica o
terapéutica de cada enfermedad en particular, es que se estima necesario
llevar a cabo este trabajo. Los objetivos son primeramente examinar lo que
representa este proceso, y en segundo término analizar sus características y
las formas de evaluarlo en forma estructurada.
El pronóstico es una predicción.
El pronóstico dentro de la práctica médica es una predicción sujeta a
circunstancias inherentes a la enfermedad y al paciente, es decir, un factor
pronóstico es aquel que predecirá el curso de la enfermedad cuando ésta ya se
haya manifestado. A partir del momento en que se establezca un diagnóstico,
ya nada será casual.
Los factores o variables inherentes al problema clínico y al enfermo, se
pueden combinar en lo que algunos han denominado “modelo de pronóstico”.
Este enfoque tiene la finalidad de mejorar la capacidad de predicción. Sin
embargo en el contexto práctico, este proceso no es simple; las razones que
determinan su complejidad son: el principio de la diversidad biológica entre los
sustratos genéticos que los hace diferentes en la
susceptibilidad a contraer enfermedades, y en segundo lugar el factor tiempo;
dado que las enfermedades se desarrollan y progresan precisamente a través
del tiempo.
En otras palabras los pacientes presentan varios estadios de la
enfermedad con diferentes combinaciones de signos y síntomas; es por ello
que no siempre podemos ser categóricos en las consideraciones pronósticas.5
Una característica que aumenta la probabilidad de mortalidad o de
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individuos, basada en
pronóstico desfavorable; en caso contrario, diríamos que es un factor favorable.
La identificación de estos factores es de gran interés para la prevención
secundaria y terciaria en el curso de cualquier proceso mórbido.
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complicaciones en una determinada enfermedad, se considera un factor
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Diferencias entre factores pronósticos y de riesgo.
Los factores pronósticos no son los mismos que los factores de riesgo en una
misma enfermedad; las variables asociadas con un mayor riesgo no son
necesariamente las mismas que las que indican un peor pronóstico.
Un factor de riesgo es aquel que condiciona la probabilidad de presentar
una enfermedad determinada. Dichos factores pueden estar presentes en
población sana, por lo tanto la identificación de estos es imprescindible para la
prevención primaria. Para la estimación del riesgo el suceso final que se busca
es la presencia de una enfermedad específica; por el contrario, para la
estimación del pronóstico la variable final como elemento de interés para
estudio puede ser la muerte, la recurrencia del proceso, la invalidez o las
complicaciones. 6,7
Como los factores de riesgo y pronóstico son en general las
características que presentan las personas (edad, sexo, raza por ejemplo), los
estudios que tienen como objetivo identificar factores pronósticos no suelen
utilizar un diseño experimental, pues la asignación es imposible o no es ética.
Ante esta realidad los investigadores tienden a usar principalmente diseños
observacionales. Un ejemplo ya señalado párrafos arriba para entender estas
consideraciones,
es el caso del recién nacido prematuro con enterocolitis
mal pronóstico.3 Estos conceptos se ejemplifican en la Figura 1.
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riesgo y la presencia de perforaciones y hemorragia intestinal es un factor de
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necrotizante; se puede decir que la alimentación láctea precoz es un factor de
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RIESGO
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PRONOSTICO
Sin problemas de salud
Hemorragia Cerebral
Riesgo
FACTORES PRONOSTICOS
FACTORES DE RIESGO
}
> Edad
Género Masculino
Alcoholismo
Tabaquismo
Sedentarismo
Dislipidemia
Hipertensión Arterial
RECUPERACION
> Edad
Figura
Género
Femenino
Antecedente Neurológico
Aneurismas Cerebrales
Ateroesclerosis
Trastornos de la coagulación
Hipotensión Arterial
RESULTADOS
COMA
FALLECE
Figura 1. Factores pronósticos y de riesgo en AVC (hemorragia cerebral)
El estudio detallado de la historia natural o del curso clínico de una
enfermedad, ha sido uno de los más fructíferos en el campo de la
epidemiología clínica. Los conocimientos adquiridos han permitido avanzar en
el control terapéutico de numerosos trastornos y han contribuido en gran
medida a la predicción del curso clínico de una amplia gama de entidades
mórbidas.8 El término de curso clínico describe la evolución de una enfermedad
que ha seguido su curso bajo atención médica y que al ser tratada, se verá
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Curso clínico y evolución natural de la enfermedad.
intervención médica alguna, se denomina evolución natural de la enfermedad.
Es fundamental que estos criterios sean considerados dentro del contexto del
pronóstico en medicina.
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modificada en su posterior evolución. Una afección en la que no se produce
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Un gran número de padecimientos, incluso en países con avanzados
sistemas sanitarios, no son tratados médicamente, ya sea porque permanecen
sin identificar, porque son asintomáticos o porque se consideran una más de
las molestias de la vida cotidiana. La depresión y las anemias leves, así como
las manifestaciones iniciales de algunos tipos de cáncer (tiroides y próstata)
son ejemplos de ello. Debemos decir también que aún y cuando algunas
afecciones son identificadas, sólo una minoría de pacientes afectados buscará
asistencia médica.9
Al igual que los estudios sobre riesgo, los estudios sobre pronóstico se
realizan en una población integrada por todas las personas enfermas en
cuestión en una región geográfica definida. De este modo, es posible
asegurarse de que los pacientes descritos representan una muestra sin sesgo.
Pero como muchos de los estudios sobre pronóstico se basan mas en
muestras clínicas que geográficas, es necesario describir las características de
los pacientes (como edad, gravedad de la enfermedad y comorbilidad), el
entorno en el que fueron identificados y la forma en que se realizó el muestreo.
Para diversos autores considerar estas circunstancias permitiría generalizar la
experiencia a otras situaciones.
Este tipo de estudios son similares a los estudios sobre riesgo en los que se
utiliza un diseño de cohortes, es decir, se agrupan pacientes con una
enfermedad y se realiza el seguimiento del grupo a partir de ese momento,
midiendo secuencialmente los resultados clínicos. Las condiciones asociadas a
un resultado en particular se denominan factores pronósticos
Tiempo cero
Los estudios de cohortes sobre pronóstico deben partir de un punto
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Estudios sobre pronóstico. 10
Este momento debe especificarse claramente y debe ser un mismo punto
definido, como el momento de inicio de los síntomas, el momento del
diagnóstico o el inicio del tratamiento para todos los pacientes de la cohorte.
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determinado en el curso de la enfermedad, al que se le denomina tiempo cero.
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Si se comienza la observación en diferentes momentos del curso de la
enfermedad resultará difícil interpretar el desarrollo cronológico de la
recuperación, las recidivas, la muerte y otros resultados similares.
Seguimiento suficientemente prolongado y completo
Otro punto importante es que los sujetos sean monitoreados durante un
período suficiente como para valorar correctamente la consecuencia o
resultado de la enfermedad que se está evaluando.
Las enfermedades crónicas con curso prolongado deben tener tiempos
largos de seguimiento, para que un número suficiente de pacientes de la
cohorte presenten el resultado que interesa valorar y se pueda establecer con
suficiente seguridad su evolución.
Valoración de los resultados de la enfermedad
Los resultados de un estudio deben considerarse como una aproximación
inicial. Si un resultado no puede vincularse, no debe utilizarse para guiar la
asistencia del paciente aunque su valor sea relevante para la comprensión de
los orígenes y mecanismos de la enfermedad.
Las descripciones del pronóstico deben incluir todo el intervalo de
manifestaciones de la enfermedad que se consideren importantes para los
pacientes, lo que implica no sólo la muerte o el estado de enfermedad sino
Tabla 1. Pronóstico: resultados y definiciones.
Muerte
Un mal resultado.
Enfermedad
Un conjunto de síntomas, signos físicos y alteraciones orgánicas.
Malestar
Síntomas como dolor, náuseas, disnea, prurito y acufenos.
Incapacidad
Deterioro de la capacidad de llevar a cabo las actividades cotidianas en
casa, el trabajo o en el tiempo de ocio.
Insatisfacción Reacción emocional hacia la enfermedad y hacia sus cuidados, como
tristeza o ira.
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mismo. Conceptos clínicos importantes se resumen en la Tabla 1.
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también el dolor, el sufrimiento extremo y la incapacidad de cuidar de uno
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Enfoques para evaluar un pronóstico. 8
Los parámetros para estudiar el pronóstico dependen de la enfermedad que se
estudie, pero los de uso más frecuente son:
a. Tasa de supervivencia a los cinco años.- Porcentaje de pacientes que
sobreviven cinco años a partir de algún momento en el curso de la enfermedad.
b. Tasa de letalidad.- Porcentaje de pacientes con una enfermedad que mueren
a causa de ella.
c. Mortalidad específica por una enfermedad.- Número de personas por 10.000
(ó 100.000) habitantes que muere a causa de una enfermedad específica.
d. Tasa de respuesta.- Porcentaje de pacientes que muestran alguna señal de
mejoría después de una intervención.
e. Tasa de remisiones.- Porcentaje de pacientes que entran en una fase en la
que la enfermedad deja de ser detectable.
f. Tasa de recurrencia.- Porcentaje de pacientes que vuelven a tener la
enfermedad después de un período libre de ella.
Análisis de supervivencia. Estudios sobre pronóstico con diseño de
cohortes.11
Los datos proporcionados para estos estudios clínicos se expresan en términos
muerte, sino a situaciones en las que se mide el tiempo que transcurre hasta
que sucede un evento de interés, como puede ser tiempo de recurrencia,
tiempo que dura la eficacia de una intervención, tiempo de un aprendizaje
determinado, por citar algunos ejemplos.
Por lo tanto, la supervivencia es una medida de tiempo a una respuesta,
fallo, muerte, recaída o desarrollo de una determinada enfermedad o evento.
En las enfermedades crónicas, tales como el cáncer, la supervivencia sí se
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de supervivencia. Esta medida no queda limitada a los términos de vida o
tiempo.
La supervivencia al año o a los 5 años es a menudo expresada como
indicador de la severidad de una enfermedad y como pronóstico. Cuando se
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mide como una probabilidad de permanecer vivo durante un determinado
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interpreta el pronóstico, es preferible conocer la probabilidad de que los
pacientes con una afección concreta presenten un resultado o evento en
cualquier punto del tiempo. Esta estrategia permite el análisis simultáneo de
diferentes progresos para diferentes tiempos de seguimiento, es decir, los
tiempos en que se presentan o no se presentan los eventos.
Anteriormente los reportes de investigaciones asumían que todos los pacientes
que no completaban el seguimiento en la cohorte morían o sobrevivían.
10
Ahora se sabe que estos supuestos no son necesariamente válidos de forma
tan categórica.
Curvas de supervivencia.12
El análisis de la supervivencia tal como se conoce hoy en día, tuvo sus raíces
en la ingeniería y estaba encaminado a analizar la duración y fiabilidad de los
diferentes elementos que integraban una máquina. La Segunda Guerra Mundial
aceleró el desarrollo de estas técnicas. En ciencias de la salud, su auge
comenzó hacia los años setenta. La ventaja que ofrecen estas técnicas es que
permiten generalizar el análisis de respuestas binarias, incluido el tiempo de
seguimiento, es decir, el tiempo que ha transcurrido desde el inicio del
seguimiento hasta producirse la respuesta o hasta el final del seguimiento si la
El análisis de supervivencia es una tarea estadística en la que la variable
de respuesta es el tiempo que transcurre entre un evento inicial (que determina
la inclusión del individuo en el estudio, por ejemplo una determinada
enfermedad) y un evento final (genéricamente llamado falla) que ocurre cuando
el individuo presenta la característica para terminar el estudio (muerte o alta de
la enfermedad por ejemplo).
En este tipo de estudios de cohorte puede ocurrir que algún individuo lo
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respuesta no se ha producido.
registrándose entonces sólo información parcial (a esto se le denomina
censura) sobre la variable de interés (tiempo de falla). El objetivo principal del
análisis de supervivencia es incorporar la información parcial que proporcionan
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abandone antes de que le ocurra el evento de interés por diversas razones,
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los individuos censurados mediante métodos desarrollados para ese fin, sin
importar que abandonen el estudio antes de lo estipulado. Las curvas de
supervivencia se estructuran usando el método del límite de producto de
Kaplan-Meier 9 o el análisis actuarial de Cutler-Ederer.10
Método de Kaplan-Meier.- Describe que si se asume que el evento terminal es
independiente para cada paciente, las probabilidades de sobrevivir en un
tiempo determinado se calculan gracias a una ley multiplicativa de
probabilidades. La característica distintiva es que la proporción acumulada que
sobrevive se calcula para el tiempo de supervivencia individual de cada
paciente sin agrupar los tiempos de supervivencia en intervalos. Debido a ello,
es especialmente útil en estudios con número pequeño de pacientes.
El Método de Kaplan-Meier incluye los siguientes datos numéricos:
1) Tiempo: tiempo transcurrido en ocurrir la muerte, en desarrollar una
determinada complicación clínica, en presentar una respuesta a un tratamiento,
por citar algunos ejemplos. El tiempo puede representarse en segundos,
minutos, horas, días, meses o años.
2) Número de sujetos que continúan expuestos al riesgo al finalizar este
tiempo.
3) Sucesos o eventos: número de casos que presentan la respuesta en ese
respuesta favorable a un tratamiento, etc.).
4) Censurados: número de individuos que han salido del estudio.
5) Función de supervivencia: se muestra la función de probabilidad de
supervivencia acumulada para ese tiempo. Como en cada momento se estima
la función de supervivencia, se aporta el correspondiente error estándar que
permite cuantificar la precisión en dicha estimación.
6) Función de riesgo: estima en cada tiempo la probabilidad de que suceda el
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tiempo (número de muertes, número de casos que han presentado una
En la Figura 2
13
se presenta un ejemplo de la curva de supervivencia;
cuando un paciente muere, la probabilidad de sobrevivir de los demás en ese
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evento en ese instante, condicionado a que no haya ocurrido antes.
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momento, se calcula como el cociente entre el número de pacientes que
sobrevive y el número de pacientes con riesgo de morir en dicho momento
(ejemplo 4/5═80%).
fallece nadie, de forma que, en la práctica la probabilidad de sobrevivir sólo se
calcula de nuevo cuando se produce una muerte (nuevamente se hace al
cálculo 1/2═50%). Aunque la probabilidad asignada a cualquier intervalo
determinado no es muy exacta, porque no ha sucedido nada o porque se ha
producido sólo un acontecimiento en una cohorte de grandes dimensiones, la
probabilidad global de sobrevivir hasta cada punto del tiempo (producto de
todas las probabilidades previas) es notablemente exacta.
Cuando en cualquier punto del tiempo se pierden pacientes para el
estudio, por una razón distinta al resultado de interés, pasan a calificarse como
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La probabilidad de sobrevivir no cambia durante los intervalos en que no
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Figura 2. Ejemplo de una curva de supervivencia.
Una parte de la curva se muestra en forma detallada
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censurados y dejan de contabilizarse en el denominador. En estadística, la
censura se refiere a que no pueden seguirse monitoreando los datos de un
sujeto en un punto de tiempo determinado. Si un paciente de la cohorte decide
retirarse del estudio y atenderse en otra institución por ejemplo, sabremos que
ha sobrevivido, al menos hasta ese momento; sin embargo, habremos perdido
la información posterior. Se debe hacer entonces una corrección para que el
abandono del protocolo no se registre como “muerte”, dado que no sabemos si
el paciente sigue o no en la situación inicial (sobreviviendo). Debe haber
censura siempre que la falta de datos posteriores a un determinado punto en el
tiempo se deba a factores distintos al tratamiento.
Método actuarial de Cutler-Ederer.- Los tiempos de supervivencia se agrupan
en intervalos, como se muestra en la Figura 3.13 La longitud del intervalo
depende de la frecuencia con que ocurre el evento de interés y puede no ser
necesariamente de la misma longitud. La desventaja principal de este método
es que da estimaciones poco precisas cuando el número de sujetos es
pequeño. En muestras grandes, tiene una importancia fundamental porque
influye poco sobre las estimaciones. Se asume que las retiradas y pérdidas se
distribuyen homogéneamente en el intervalo, pero puede establecer un sesgo
muy importante cuando los intervalos son muy grandes o hay muchos
Figura 3. Curva de supervivencia según el Método Actuarial 13
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abandonos.
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Este método asume: 8
1) Las retiradas y las pérdidas se distribuyen homogéneamente en el
intervalo. Por tanto, el número de personas en riesgo en un intervalo es
igual al número de personas que entra menos la mitad del número que
se pierde o retira del intervalo.
2) Las personas que se retiran del estudio tienen un destino parecido a las
que se quedan.
3) El período de tiempo durante el cual una persona entra en el estudio no
tiene efecto independiente en la respuesta.
El método actuarial implica dos premisas en los datos:
a) Todos los abandonos durante un intervalo dado ocurren aleatoriamente.
Esta premisa es de escasa importancia cuando se analizan intervalos de
tiempo cortos. Sin embargo, puede haber un sesgo importante cuando
los intervalos son grandes, si hay numerosos abandonos o si los
abandonos no ocurren a mitad del intervalo.
b) Aunque la supervivencia en un tiempo dado depende de la supervivencia
en todos los períodos previos, la probabilidad de la misma en un período
Interpretación de las curvas de supervivencia. 14
La interpretación correcta de las curvas de supervivencia debe tener en cuenta
los siguientes aspectos:
 El eje vertical representa la probabilidad que tienen de sobrevivir los
miembros de una cohorte.
 Los puntos son estimaciones (según los datos de que se dispone) de la
probabilidad de sobrevivir de los miembros de una cohorte, pero la
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de tiempo es independiente de la probabilidad en los demás períodos.
sobre las que se hace. Así, las mejores estimaciones ocurrirán en la
parte izquierda de la curva donde se sigue a más pacientes en riesgo
mientras que en la parte derecha de la curva, tras haberse producido
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precisión de estas estimaciones depende del número de observaciones
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abandonos, muertes, etc., habrá menos participantes por lo que la
precisión del cálculo será mucho menor.
 En las enfermedades en las que la mayoría de los sujetos estudiados
experimenta el evento de interés, las curvas suelen tener una pendiente
muy fuerte al principio y luego decrecen lentamente. Pero esto último no
se debe confundir con una disminución de la probabilidad de producirse
el evento, ya que al haber pocos individuos, la incidencia acumulada
(incidencia del intervalo anterior multiplicada por la de este intervalo)
varía poco y da la falsa impresión de disminución de la pendiente.
Aplicaciones del factor pronóstico.

Mejora de los índices de epidemiología clínica. Si estratificamos a los
enfermos por índices pronósticos, la medición de resultados de una prueba
diagnóstica, evolución de la enfermedad, por mencionar algunos casos, será
más objetiva.15

Mejora la evaluación de métodos profilácticos y tratamientos. Por
ejemplo, al considerar la infección de una herida posquirúrgica, una frecuencia
de infección del 5% en cirugía limpia, será considerada alta, mientras que en
una cirugía sucia, sería óptima, y esto nos indicaría que deberíamos investigar
intervino y profilaxis antibiótica. De forma similar, cuando se vaya a hacer una
aleatorización para asignar tratamiento o placebo, se debería estratificar
previamente por pronóstico, ya que, de lo contrario, el azar puede actuar en
contra nuestra si los dos grupos no son muy numerosos.16

Mayor objetividad en el consentimiento informado por parte del
enfermo.17

Mejora de la relación médico-paciente y disminución de los problemas
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cómo se realizó la limpieza pre-quirúrgica, lavado de manos del equipo que
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médico-legales, facilitando con ello la toma de decisiones.18
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CONCLUSIÓN
Una decisión clínica correcta no es posible sin un diagnóstico adecuado
seguido de una valoración pronóstica que en muchos casos decidirá el
tratamiento. Establecer el pronóstico de los pacientes es uno de los aspectos
fundamentales de la práctica médica y finalmente el que más interesa a
pacientes y familiares. Para establecer el pronóstico el médico debe tener un
profundo conocimiento del problema de salud del paciente, así como los
factores que pueden influir en la evolución del caso.
14
Para no hacer del factor pronóstico algo subjetivo y sin evidencias, es
importante no solo tomar en cuenta la información epidemiológica de la
enfermedad en estudio y los aspectos inherentes a ella como ya se ha
comentado, sino también es necesario considerar la probabilidad estadística.
Esta herramienta permite ejecutar estimaciones bien delimitadas, por lo que
adquiere un carácter relevante dentro de la práctica médica.
La experiencia clínica, aunque valiosa, no debe privilegiarse como un
mecanismo a través del cual se tomen las decisiones pronósticas. El llevar a
cabo una práctica tomando solamente como base esta última variable, puede
favorecer la presencia innecesaria de riesgos para los pacientes.
El análisis de la supervivencia, ya sea en clínica o en investigación, es
ya que permite evaluaciones efectivas y éticas de distintas modalidades
terapéuticas En la práctica clínica diaria es preciso tener el conocimiento de
todos estos elementos pues favorecerá la toma de decisiones respecto a
exploraciones continuadas, ingresos hospitalarios o tratamientos específicos
por citar algunos ejemplos. El conocimiento real de los factores pronósticos es
una necesidad clínica que debe traducirse además en una responsabilidad
médica, basada en evidencia e indicadores objetivos. No es suficiente con
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una herramienta muy útil y con numerosas aplicaciones en la medicina actual
función” Señalamientos así solo contribuyen a la duda e incertidumbre en los
interesados y no abonan al desarrollo de la cada vez más necesaria medicina
basada en evidencias. Afortunadamente son cada vez más las escuelas de
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decirle a los interesados que su pronóstico es “bueno o malo” para la “vida o
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medicina que consideran como necesarias estas enseñanzas dentro de su
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currícula académica.
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Forma sugerida de citar: García Maldonado G, Martínez Salazar GM. El factor pronóstico en medicina. Un análisis de
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