Autores:
Sydur Rahman — pediatra, psiquiatra general, psiquiatra infantil; Pittsburgh, Pensilvania
Bedirhan Tarhan — pediatra, especialista en cuidados intensivos pediátricos y neurólogo infantil; Siracusa, Nueva York
Empecemos con algunos datos epidemiológicos. A continuación se muestran los valores de prevalencia a lo largo de la vida en la población general de cuatro trastornos que se diagnostican con frecuencia en psiquiatría.
| Estado | Prevalencia estimada a lo largo de la vida |
| Esquizofrenia | 0,3-0,7 % |
| Trastorno esquizoafectivo | ~0.3% |
| Trastorno bipolar tipo I | 0.6% |
| Trastorno bipolar II | 0.4% |
Aplicaremos el teorema de Bayes a la prevalencia acumulada a lo largo de la vida, en diferentes condiciones.
Para quienes tengan dudas sobre las tarifas básicas que figuran en la tabla:
Ningún ámbito psiquiátrico cuenta con una estimación de la prevalencia a lo largo de la vida para estas afecciones que se haya obtenido de forma rigurosa y sea metodológicamente sólida, y nadie ha publicado jamás un estudio de este tipo.
Cuando no se dispone de datos sobre la prevalencia a lo largo de la vida que sean específicos para cada contexto y metodológicamente sólidos —y no los hay para las unidades de hospitalización psiquiátrica, los programas residenciales, los programas intensivos ambulatorios (IOP), los programas de atención parcial (PHP) ni las consultas externas—, la única [probabilidad] a priori defendible es la prevalencia a lo largo de la vida en la población general. Cualquier otra cosa no es más que conjeturas disfrazadas de «intuición clínica».
Las cifras de población general que figuran en la tabla inicial no son estimaciones aproximadas. Proceden de:
• Muestreo representativo
• Entrevistas diagnósticas estructuradas
• Exclusiones médicas incorporadas a la metodología
• Corrección longitudinal por la deriva diagnóstica
Ese es el estándar de referencia. Todo lo demás son sesgos de selección, sesgos de derivación y el impulso diagnóstico disfrazados de verdadera epidemiología. Los médicos suelen mostrarse reacios porque la tasa de base de la población general «parece errónea» en un entorno de alta gravedad. Pero al teorema de Bayes no le importan las sensaciones; esto no es una crítica a los médicos, es una propiedad de la probabilidad matemática. Si no se dispone de una prevalencia específica del entorno derivada de forma rigurosa, no se puede inventar una por cuenta propia. Nos basamos en los mejores datos de que disponemos.
Otra cosa que suelo recordar a los médicos es que los diagnósticos por exclusión exigen descartar causas y factores médicos, algo que rara vez ocurre en adultos diagnosticados con esquizofrenia, trastorno esquizoafectivo, trastorno bipolar I y trastorno bipolar II. Innumerables pacientes no se someten a las pruebas que aumentarían la sensibilidad y la especificidad de los diagnósticos (por ejemplo, análisis de sangre, análisis de orina, pruebas de imagen de la cabeza, análisis del líquido cefalorraquídeo, etc.). A veces ni siquiera se realiza un simple análisis de drogas. No podemos establecer un diagnóstico de exclusión sin realizar realmente las exclusiones pertinentes.
Una vez que reconocemos que rara vez se llevan a cabo descartes médicos, la siguiente pregunta es: incluso si los médicos fueran impecables en el diagnóstico, ¿qué permitirían las matemáticas? Si dejamos de lado temporalmente el problema real de los descartes médicos inadecuados, las matemáticas por sí solas siguen limitando lo que es posible desde el punto de vista diagnóstico.
Imagina un mundo ideal en el que los psiquiatras tuvieran una sensibilidad y una especificidad casi perfectas (ambas del 99 %) para el trastorno esquizoafectivo. El valor predictivo positivo (VPP) es la probabilidad de que una persona cuyo resultado sea «positivo» padezca realmente la enfermedad en cuestión. El VPP es la única cifra que responde a la pregunta: «Si diagnostico esto, ¿qué probabilidad hay de que sea cierto?».
La evaluación del psiquiatra es la «prueba diagnóstica» que se muestra en la imagen siguiente. En nuestro mundo de fantasía, incluso las evaluaciones con una sensibilidad y especificidad casi perfectas (99/99) para el trastorno esquizoafectivo arrojan un valor predictivo positivo (VPP) de solo el 23 %. Dado que el VPP es del 23 %, el 77 % restante son falsos positivos, también conocidos como diagnósticos erróneos. Así pues, incluso la fantasía se derrumba bajo el peso de una baja tasa de base.
Ahora imaginemos un escenario menos fantasioso, aunque igualmente muy improbable en el mundo real: evaluaciones con una sensibilidad del 90 % y una especificidad del 90 % para el trastorno esquizoafectivo:
En este caso, el valor predictivo positivo es solo del 2,6 %, por lo que el 97,4 % de los resultados «positivos» son falsos positivos (diagnósticos erróneos de este trastorno).
A continuación, consideremos unas cifras más realistas (aunque aún ambiciosas) de sensibilidad y especificidad, a lo largo de múltiples evaluaciones independientes. Los médicos suelen dar por sentado que las evaluaciones múltiples «se acumulan» para dar certeza, pero las matemáticas no lo confirman. Para una afección con una tasa base del 0,3 % (por ejemplo, el trastorno esquizoafectivo), incluso tras 5 evaluaciones independientes y positivas, cada una con una sensibilidad del 70 % y una especificidad del 70 %, el VPP final es solo de aproximadamente el 17 %. Por lo tanto, el 83 % son falsos positivos (diagnósticos erróneos).
El valor predictivo positivo (VPP) del 17 % es, en realidad, el mejor de los casos en este contexto, concretamente en condiciones hipotéticas de independencia. El VPP en la práctica real es aún más bajo. Un solo profesional sanitario no puede realizar evaluaciones matemáticamente independientes, y los profesionales que comparten información sobre un paciente tampoco están realizando evaluaciones matemáticamente independientes. Matemáticamente, la dependencia siempre reduce el VPP, nunca lo aumenta. La dependencia reduce el VPP porque la información compartida amplifica los errores compartidos.
En cualquier caso, es imposible superar a las matemáticas. Dado que ningún psiquiatra, enfermero especializado en psiquiatría, psicólogo, etc., alcanza realmente una sensibilidad y especificidad del 90-99 % en sus evaluaciones, y dado que no realizan evaluaciones sucesivas que sean matemáticamente independientes, la gran mayoría de los diagnósticos con una tasa de base baja en psiquiatría son falsos positivos, es decir, diagnósticos erróneos. Podemos repetir estos cálculos para cualquiera de las afecciones de la tabla anterior. Todos los cálculos anteriores son fáciles de reproducir con cualquier calculadora bayesiana. Esta es la que utilicé: https://www.mdcalc.com/calc/3993/basic-statistics-calc
Moraleja de la historia: una baja prevalencia de una afección reduce drásticamente el valor predictivo positivo de cualquier prueba o evaluación que «diagnostique» dicha afección, especialmente en psiquiatría, donde la sensibilidad y la especificidad se ven limitadas por múltiples factores del mundo real. Todas las afecciones de la tabla inicial tienen una tasa de base lo suficientemente baja como para sufrir ese colapso del VPP. Cuando la tasa de base es tan baja, ninguna cantidad de experiencia clínica, intuición o repetición puede rescatar el VPP. Por desgracia, las matemáticas se desmoronan de forma predecible. El diagnóstico erróneo psiquiátrico no es un fracaso moral: es una inevitabilidad matemática para las afecciones con baja tasa de base, a menos que cambiemos nuestra forma de diagnosticar.
Devolvamos la psiquiatría a la medicina.