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Miércoles, 17 Agosto 2022

La ecografía clínica: más bayesiana que frecuentista

19/10/2010

El Dr. Fernando Perez Escanilla, vicepresidente del Colegio de Médicos de Cáceres nos habla en este artículo de la ecografía, cuyo manejo tiene que ir precedido de una buena exploración y experiencia clínica

Madrid, 19 de octubre 2010 (medicosypacientes.com)

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Figura 1

Reproducimos, por su interés, el artículo publicado por el Dr. Fernando Perez Escanilla, vicepresidente del Colegio de Médicos de Cáceres, en el último número de la Revista digital de ecografía clínica “EuroEco”.

LA ECOGRAFIA CLINICA: MAS BAYESIANA QUE FRECUENTISTA

La ecografía es actualmente la herramienta de exploración más polivalente que tiene el médico clínico a su alcance para aumentar su certidumbre diagnóstica. Y lo es por doble motivo: primero porque le permite observar y ver lo que tiene (o no tiene) el paciente en un órgano determinado, con bastantes garantías de acierto; y segundo, porque le sirve, además, para ampliar la observación a otros territorios en el mismo momento exploratorio. Y todo ello, en muchísimas ocasiones, en un tiempo record y con la dinámica que le caracteriza. Cualquier otra prueba le dice muy poco (o nada) de aquello para lo que no está indicada, y, excepcionalmente, lo hace en tiempo real.

Dicho lo anterior, conviene traer a colación algunos conceptos básicos de estadística para entender mejor el aporte que puede significar la ecografía en nuestra práctica clínica. Clásicamente, la estadística se divide en frecuentista y bayesiana. Si repasamos los conceptos, observamos que la estadística que estamos acostumbrados a utilizar es la estadística frecuentista, que se centra en el cálculo de probabilidades y en el contraste de hipótesis, y de alguna forma tiene como objetivo determinar una conclusión, sea a partir de la significación estadística, o de la aceptación o rechazo de hipótesis, siempre dentro del marco del estudio que se esté realizando.

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Figura 2

En el análisis estadístico que pretende comparar la eficacia de un nuevo tratamiento frente a otro conocido, se utiliza únicamente la información obtenida en el ensayo. No existen subjetividades referentes a parámetros, puesto que se han fijado los criterios de decisión a priori y éstos permanecen estáticos durante todo el estudio1. Como enfoque alternativo a la estadística frecuentista, se plantea, cada vez con más fuerza, la estadística bayesiana.

La ultrasonografía, a mi modo de ver, entra de lleno en el proceso diagnóstico bajo la protección del Teorema de Bayes. Vale la pena, llegado este punto, detenerse un instante para explicar dicho Teorema. Thomas Bayes, cuyo retrato vemos en la figura 1, era un clérigo y matemático inglés del siglo XVIII que trató de explicar la existencia de Dios a través de la probabilidad inversa; obviamente no lo consiguió, pero sentó las bases del proceso diagnóstico, que tanta aplicación tiene y tendrá en el futuro en medicina. El Teorema de Bayes produce una probabilidad conformada a partir de dos componentes: una que ocasionalmente (pero no siempre) se delimita subjetivamente, conocida como “probabilidad a priori”, y otra objetiva, la llamada verosimilitud, basada exclusivamente en los datos. A través de la combinación de ambas, el analista, por ejemplo, emite un juicio de probabilidad a priori, una vez incorporada la constatación que aportan los datos; se transforma así en una probabilidad a posteriori (2).

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Figura 3

Para los menos duchos en estadística, lo que hizo Bayes fue comprobar que cada evento conocido ocurrido de manera extraordinaria (un milagro, por ejemplo), o la existencia de algo fuera de lo razonable que pudiera verificarse, conllevaría necesariamente la demostración de la presunción subjetiva hecha de la existencia de Dios, pues lo ocurrido no tiene otra explicación si no es divina. Se dio cuenta de que así no podía demostrar la existencia de Dios y archivó sus resultados, que fueron publicados a título póstumo por la relevancia para el diagnóstico. En nuestro caso, si un paciente se presenta con un dolor en hipocondrio derecho y en la ecografía presenta una vesícula biliar libre y replecionada, como en la figura 2, cerramos esa primera “puerta”; si el hígado y el riñón derecho son de tamaño y estructura normales, también cerramos esa segunda “puerta”; y así sucesivamente. De esta manera, el terreno de la incertidumbre se va acotando condicionado por esa normalidad detectada, y la probabilidad a priori (“el paciente está enfermo”) puede que emerja por sí sola y acabemos pensando en una apendicitis retrocecal (que era la verdadera causa del dolor), pues siempre las cosas ocurren por algo.

La metodología bayesiana fue aprobada en toda su amplitud por Sir Ronald Fisher (1890- 1962), padre de la Estadística Frecuentista (3), como antes decía, mucho más conocida por los médicos en los estudios de investigación. Pero si nos fijamos en la tabla 1, donde Sosa Olavarría comenta las ventajas de la Metodología Bayesiana, nos damos cuenta de la aplicación que en nuestra práctica, como médicos en primera instancia, tiene el método.

Tabla 1.- Ventajas de la metodología bayesiana:

  • Se inicia con un grado de convicción acerca de algo, derivado de la experiencia, experimentos, datos previos y hasta de opiniones.
  • Permite el cálculo natural y directo de las probabilidades de eventos relacionados con observaciones futuras.
  • Es la antítesis del pensamiento sectario.
  • Enriquece el conocimiento en función de predicciones.
  • Es consecuencia directa del razonamiento intuitivo.
  • El análisis no depende de la estructura del diseño, ni de lo que se haya planificado de antemano, ni de guarismos sacralizados (p
  • Trata de incorporar conocimientos previos sobre las inferencias que se desean obtener.
  • Es de más fácil aplicación, menos formal, más dinámica y flexible que la estadística clásica o frecuentista.
  • Es el mejor método para evaluar la probabilidad de que dos eventos o sucesos diferentes ocurran simultáneamente.
  • Incluye automáticamente y de manera explícita la incertidumbre que se tiene sobre el problema: unión directa entre la inferencia y la incertidumbre.
  • Mantiene la epidemiología como eje de la investigación en salud en la terna biología-datos-métodos (odds ratio).
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Figura 4

A través de la ecografía el médico práctico clínico gana sensibilidad (capacidad para dar diagnóstico), pero sobre todo especificidad (dar por normales órganos que realmente lo están). Al ofrecer un resultado de nuestra exploración clínico- ecográfica lo damos en términos de probabilidad: el empleo de la ecografía clínica nos permite hacer una afirmación con menor riesgo de equivocación que si no la empleáramos.

Quizás algunos ejemplos sirvan para ilustrar nuestra metodología diagnóstica:

- Un primer ejemplo. Un paciente acude a nuestra consulta porque tiene dolor en epigastrio, no bien definido; a veces las comidas le sientan mal, sobre todo si son copiosas o ricas en grasas, presenta pirosis… Nuestra experiencia clínica nos lleva a pensar en una serie de hipótesis dentro de la patología digestiva (una infección por H. pylori, una hernia de hiato, una litiasis biliar…), sin descartar otras causas; todo de manera “interactiva”, donde la ultrasonografía se sube a nuestro proceso diagnóstico para disminuir la incertidumbre. Si la ecografía nos aporta una información como la que vemos en la figura 3, varias imágenes hiperecoicas que dejan sombra acústica posterior, las dudas se minimizan. Se trata de una litiasis biliar múltiple, con la que tenemos que hacer nuestra presunción iuris tantum: son la causa del problema hasta que no se demuestre lo contrario.

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Figura 5

- Un segundo ejemplo. Acude a nuestra consulta un paciente con un bulto en el cuello, por delante del esternocleidomastoideo, supraclavicular, de 30 x 50 mm aproximadamente, y de consistencia dura a la palpación (figura 4). Pensamos en varios procesos: una adenopatía secundaria a un proceso local próximo o a un proceso general (linfoma), un quiste branquial, un bocio...4. Si hacemos una ecografía en el momento y observamos una imagen anecoica dentro del lóbulo tiroideo izquierdo, de bordes bien definidos y con refuerzo acústico posterior, podemos pensar, casi sin temor a equivocarnos, que se trata de un quiste tiroideo, como observamos en la figura 5 (5).

Podemos seguir indefinidamente poniendo ejemplos, pues cada día la ecografía nos da esa oportunidad a quienes la practicamos. Sin duda su manejo tiene que ir precedido de una buena exploración y experiencia clínica; por eso quiero resaltar la importancia del término acuñado de “Ecografía Clínica”, al que añado “más bayesiana que frecuentista”. Teniendo presente estas dos maneras de ver la ecografía podemos obtener de ella excelentes resultados.

Fernando Pérez Escanilla
Centro de Salud Manuel Encinas. Cáceres


Textos pie de foto

Figura 1.- Thomas Bayes (1702-1761) (imagen tomada de http://pass.maths.org.uk).

Figura 2.- Vesícula biliar libre y replecionada.

Figura 3.- Litiasis biliar múltiple.

Figura 4.- Bulto en el cuello.

Figura 5.- Quiste en lóbulo tiroideo izquierdo.

BIBLIOGRAFÍA

1. Carreño Serra, A. La estadística frecuentista y la estadística inferencial. Teorema de Bayes. www.seden.org/files/7-CAP%207.pdf
2. Silva Ayçaguez LC et al. El péndulo Bayesiano: crónica de una polémica estadística.
www.dianet.unirioja.es/serlet/fichero_artículo?.codigo=266209&orden=0
3. Sosa Olavarría, A. Metodología Bayesiana en la investigación médica. www.sovuog.com/revision_temas/metodologia_bayesiana.doc
4. Martínez Novoa MD, Mas Mercant S, Sarría Echegaray, Gallego M. Diagnóstico diferencial de las masas cervicales. Semergen 1998;24:926-30.
5. Gonzalo E, Díaz M. Imagen ecográfica de un quiste tiroideo. http://drgdiaz.com/eco.Colombia.Bogotá.

Revista EuroEco: http://euroeco.org/vol1_num3_septb2010/pdf/46_48.pdf