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El nihilismo es una concepción filosófica que niega que algo tenga un sentido superior o sea objetivo ya que nada tiene una explicación suficientemente verificable y, por tanto, todo vale. Jacob Stegenga ha escrito un libro demoledor con la MBE que ha comentado Richard Smith en tonos muy elogiosos. Su propio título lo es aunque, en realidad, su definición de “nihilismo médico” no nos parece compatible con la precisa conceptualización filosófica del término:

El nihilismo médico es esa visión que propugna que debemos tener, por principio, baja confianza en la efectividad de cualquier intervención médica, independientemente de las pruebas experimentales que la avalen” 

Que necesitemos asumir “baja confianza en la efectividad de las intervenciones médicas” no significa que todo valga o que no sea posible verificar, aunque sea débilmente, algunas hipótesis. En medicina, todo no vale y, por tanto, que la ciencia biomédica actual tenga una baja confiabilidad no implica, primero, que no tenga ninguna y, segundo, que no pueda ser mejorada.

Nosotros hubiéramos titulado el libro, “Epistemología crítica médica” ya que su enfoque es fundamentalmente epistemológico. Esta entrada pretende repasar algunos conceptos utilizados (casi todos implícitamente) en el, por otra parte, muy recomendable texto del filósofo de la ciencia de la Universidad de Cambridge, Jacob Stegenga.

Stegenga sabe que va contracorriente y, por eso, su apuesta intelectual nos parece muy valiente y, sobre todo, necesaria :

“En una primera mirada, hablar de nihilismo médico no le debe parecer razonable a la mayoría. La medicina moderna está llena de extraordinarias innovaciones. Es más, hablar de nihilismo médico suena muy parecido a posiciones que defienden movimientos peligrosos como los antivacunas o la homeopatía. Además, si fuera cierto, el nihilismo médico convertiría muchas de las prácticas cotidianas en las que se basa la atención sanitaria –el elevado consumo de medicamentos, la financiación de los sistemas de salud o e sistema actual del desarrollo de nuevos fármacos- en algo no justificado. Es una píldora difícil de tragar. A pesar de ello, demostraré que el nihilismo médico es la visión correcta que debemos tener en la medicina moderna”

Ciencia post-normal

Una perspectiva epistémica que Stegenga asume aunque no la cite es la de la “ciencia post-normal”, un modelo de gobierno epistémico de la ciencia que, en nuestra opinión, es el que mejor recoge los retos que la ciencia en general, y la biomédica, en particular, tienen por delante.

Nosotros hemos sintetizado sus propuestas de mejora (o buen gobierno) en cuatro áreas problemáticas: científica, regulatoria, institucional y epistémica (ver tabla). El libro de Stegenga propone diversas reformas que pueden inscribirse en las cuatro áreas señaladas (si crees en la posibilidad de mejora ya no eres tan nihilista, Mr. Stegenga) y que resume así:

«Los ciudadanos deberíamos consumir menos medicina, los médicos recomendar menos fármacos y los políticos aprobar y financiar menos intervenciones…. Los argumentos a favor de un nihilismo médico deberían motivar en las personas un profundo escepticismo en relación con la efectividad y seguridad de las recomendaciones médicas; y a los médicos, a una profunda humildad sobre la capacidad terapéutica de las tecnologías que tienen a su disposición»  

Hemos escrito extensamente sobre la conceptualización de la ciencia post-normal pero quizá no hemos enfatizado un aspecto que la obra de Stegenga está señalando continuamente: los datos cuantitativos descriptivos o estadísticos no son capaces de reducir la incertidumbre en los sistema complejos; es más, generan una falsa confianza, un espejismo de comprensión y control. Por eso, según Funtowicz y Raventz, los dos máximos precursores de la ciencia post-normal, la toma de decisiones de calidad en sistemas complejos como la biomedicina no tiene que ver con la reducción de la incertidumbre sino con su gestión o manejo. 

El libro de Stegenga, en nuestra opinión, se inscribe en esta tradición post-normal (donde está también Stephen Toulmin, por ejemplo) que pretende, sin caer en relativismos postmodernos y desde los preceptos de la ciencia ilustrada, re-equilibrar la razón científica, en este momento, desequilibrada por el excesivo peso de la cuantificación.

Stegenga demuestra convincentemente que los datos cuantitativos, que son los que gestiona fundamentalmente la MBE, tienen una credibilidad y, por consiguiente, una utilidad muy limitada en medicina. Esta enmienda a la totalidad tiene consecuencia radicales ya que obliga a reconsiderar en profundidad la asistencia sanitaria contemporánea:

«El nihilismo médico sugiere que para mejorar el arte de la medicina es menos necesario desarrollar nuevas intervenciones médicas siguiendo el actual paradigma y más importante comprender la relevancia de los condicionantes sociales así como profundizar en estrategias para una práctica médica más apacible (gentler)»

Stegenga no es un anticientífico, como no lo son los autores post-normales, ya que de ninguna manera niega la realidad, la objetividad o el valor del conocimiento científico expresado con las herramientas de la MBE. Pero demuestra fehacientemente como la ignorancia, la simplificación y el error interactúan con el conocimiento, el poder profesional, político y económico de una manera tan íntima que, hoy por hoy, el conocimiento biomédico dista mucho de ser una herramienta fiable para la toma de decisiones. Más bien, la MBE se ha convertido en una herramienta para la introducción sistemática de sesgos.

No es posible evitar sesgos en la investigación como bien nos señalan Ioannidis o Healy desde hace años. Pero los sesgos, si son aleatorios, deberían tener efectos tanto a favor como en contra de las intervenciones analizadas. Sin embargo, en el caso de la biomedicina, los sesgos están sesgados: tienden a sobrevalorar sistemáticamente la efectividad y seguridad de las intervenciones médicas. Esto es, los sesgos en la investigación biomédica no tienen una distribución aleatoria y Stegenga nos muestra en su libro sus causas: la maleabilidad del método de investigación. Es el reconocimiento de esta maleabilidad, inevitable en algunos casos pero perfectamente evitable en muchos otros, lo que nos obliga a utilizar responsablemente los datos cuantitativos.

¿Qué es utilizar responsablemente los datos cuantitativos? Para Stegenga esto quiere decir que la medicina como institución, los profesionales y todos los agentes implicados (políticos, reguladores y ciudadanos) deben ser muy conscientes del riesgo inductivo:

“Dado que una hipótesis puede ser aceptada como verdadera cuando es errónea y rechazada por falsa cuando es verdadera, y dado que estos errores tienen consecuencias prácticas, la manera como intentemos evitar esos errores va a estar determinada por los valores de los implicados en esas consecuencias”

Es decir, cuanto más maleable sea una metodología, más probable es que los valores o intereses de los implicados (científicos, profesionales, políticos o financiadores de la investigación) influyan en los resultados. Stegenga a lo largo del libro demuestra la extraordinaria malebilidad del ensayo clínico y sus instrumentos de síntesis y difusión; de las escalas de medición de resultados y las variables subrogadas; de los procesos de regulación y evaluación de tecnologías, etc:

“El diseño, ejecución, análisis, interpretación, publicación y marketing de los estudios médicos implican infinidad de decisiones de grano fino (fine-grained choices), que pueden realizarse de muy diferentes maneras, con consecuencias muy distintas en relación con la evaluación final de la efectividad de una intervención médica”

Su conclusión es una llamada a la responsabilidad, es decir, a la utilización prudente de cualquier resultado de la investigación o producto de la MBE dada la elevada probabilidad a priori de que se esté magnificando la efectividad y seguridad de un fármaco, tecnología o intervención médica.

Tras la lectura del libro no queda ninguna duda de que en la actualidad la medicina está utilizando irresponsablemente la MBE, que está asumiendo un enorme riesgo empírico en todos sus ámbitos y que, por tanto, se comporta de manera anticientífica al otorgar una excesiva confianza a instrumentos de cuantificación que globalmente han demostrado tienen una mínima correlación con la verdad:

«Los argumentos del nihilismo médico están basados en amplias consideraciones conceptuales, metodológicas y empíricas.. No se defiende la tesis de que no haya intervenciones médicas efectivas sino, más bien, que hay muchas menos intervenciones efectivas de lo que la mayoría de los agentes implicados asumen y que nuestra confianza a priori en cualquier intervención médica debería ser baja, al menos mucho más baja de lo que es en la actualidad»

Un reciente texto inscrito en el movimiento post-normal de Saltelli y Funtowitz, «Why All Models Are Wrong» planteaba herramientas cualitativas para evaluar en conocimiento cuantitativo. Entre sus objeciones a la sobreestimación de los modelos matemáticos aplicados a las realidades complejas, como la biológica, señalaban: (1) se suelen usar los instrumentos cuantitativos para dar una falsa imagen de científicidad a lo que suele ser la defensa de intereses particulares; (2) con frecuencia se ignoran presupuestos realizados durante la construcción del modelo y que no vuelven a revisarse; (3) muchos modelos utilizan parámetros cuantitativos no por su relevancia sino por la facilidad de su acceso o análisis. Como dicen los autores:

«No solo hay que sumar correctamente sino también que hacer las sumas correctas»  

Los epistemólogos post-normales, y el propio Stegenga, abogan tanto por (1) explicitar los valores que inevitablemente están influyendo en los resultados de los modelos matemáticos; (2) renunciar a la fantasía de objetividad, predecibilidad y control en los contextos complejos, como son muchas de las situaciones clínicas habituales, (3) asumir la preponderancia del valor sobre el hecho. Pero aceptar la preponderancia del valor sobre el hecho implica a su vez, (4) re-aprender a tomar decisiones en medicina porque la medicina sabe más o menos bien cómo gestionar hechos pero no como hacerlo con valores.   

Contextos de descubrimiento y justificación

Hans Reichenbach fue el primero que señaló la diferencia entre el contexto de descubrimiento y el de justificación a principio del siglo XX. Los que defienden que la ciencia es una cuestión de hechos creen que solo es importante la estructura lógica de los enunciados científicos: este sería el contexto de justificación. Los aspectos no científicos relacionados con la investigación como los determinantes socioculturales y políticos que han influido en el proceso investigador (mucho han escrito sobre esto las autoras feministas y su descripción de la ciencia patriarcal), los intereses del financiador de la investigación (en biomedicina mayoritariamente la industria farmacéutica y los interese económicos), las ambiciones de los propios científicos, etc, no son importantes. Este es el llamado contexto de descubrimiento al que, según el positivismo lógico, los científicos no deberían atender y que sería un ámbito propio de historiadores y psicólogos.

Es decir, para los defensores de la value free science, la crítica a la MBE solo debería preocuparse del contexto de justificación, esto es, de los aspectos metodológicos de la MBE. Y eso hacen movimientos docentes como CASPe o iniciativas como la Colaboración Cochrane. Stegenga lo que dice es que el análisis del contexto de justificación es una condición necesaria pero no suficiente para ponderar la verosimilitud de la MBE. Los análisis metodológicos puros ignoran tanto que hay valores epistémicos que influyen en el contexto de justificación (aquellos que intervienen en los procesos de decisión relativos a la aceptación o el rechazo de teorías, la consideración de lo que es evidencia confirmatoria, etc) como los valores no epistémicos (culturales, políticos, sociales, psicológicos, etc..) que influyen en el contexto de descubrimiento.

Stegenga demuestra como la ciencia biomédica está profundamente influenciada por cuestiones de valor (es value laden science) y como la separación neta entre contexto de descubrimiento y de justificación es imposible.

Por eso, la crítica a la MBE solo desde la MBE no es posible y movimientos como CASPe o Cochrane, también los más cientificistas de los abordajes de prevención cuaternaria (como choosing wisely) tienen importantes limitaciones en su capacidad de mejorar la medicina y enfrentarse a los actuales retos emergentes como son el sobrediagnóstico, el sobretratamiento, la medicalización, la seguridad de los pacientes, la ineficiencia estructural de los sistemas de salud, la incapacidad de la MBE para afrontar retos como la cronicidad, el envejecimiento o los procesos del final y principio de la vida.

La confianza de que la MBE salvará a la MBE es, de nuevo, una actitud anticientífica desde una perspectiva crítica de la filosofía del conocimiento

La complejidad de los sistemas biológicos

Uno de los problemas que está detrás de la baja confiabilidad de los resultados de la investigación biomédica es su apuesta por la búsqueda de balas mágicas en farmacología, es decir, de medicamentos perfectos: capaces de tratar las enfermedades abordando sus causas biológicas primeras y, a la vez, aliviar los síntomas.

La insulina o los antibióticos son los dos ejemplos prototípicos de balas mágicas: altamente específicos y efectivos. Pero no hay muchos más en medicina. A pesar de ello, todo nuevo medicamento se vende como si fuera una nueva bala mágica; una nueva penicilina o insulina.  

La complejidad de los sistemas biológicos impide que en la mayoría de las enfermedades existan fármacos altamente específicos y efectivos:

“La expectativa de que los medicamentos pueden intervenir en uno o unos pocos objetivos microfisiológicos y producir un efecto a la vez clínicamente significativo y sintomáticamente específico es, para la mayoría de los fármacos, irreal”

Así que uno de los consejos de Statenga es:

“Olvídense del simplificador e ideal modelo de bala mágica y aborden la enfermedades con una visión más compleja y multifactorial”

Conviene recomendar en este punto la lectura del extraordinario primer y último libro de Kenneth Mossman (falleció poco después de su publicación) que comienza definiendo la limitación de los modelos de causalidad lineal que hasta ahora ha utilizado la investigación biomédica:

«La biología humana, y las enfermedades crónicas especialmente, son estructural y funcionalmente complejas. Los sistemas complejos se comportan de manera impredecible y no pueden ser reducidos a cuantificaciones simplistas o a descripciones matemáticas. La complejidad biológica y fisiológica es debida al gigantesco número de elementos en red interactuando (moléculas, células, medio ambiente..) y de circuitos auto y heteroregulados que funcionan en un extenso rango espacial y temporal»

Stegenga explica por qué la complejidad biológica limita la efectividad de la mayoría de los fármacos:

«La mayoría de las enfermedades tienen una base causal y constitutiva compleja. En parte debido a esta razón, la manera como han sido caracterizadas las enfermedades ha ido cambiando de una perspectiva monocausal a multifactorial. Para muchas enfermedades, como la insuficiencia cardiaca, la diabetes tipo II o las enfermedades mentales, no hay causas ni necesarias ni suficientes sino más bien un conjunto de factores que aumentan la probabilidad de que la enfermedad se manifieste. Si no hay causas ni necesarias ni suficientes para la mayoría de las enfermedades, entonces cualquier intervención en alguno de los factores relacionados no será nunca capaz por sí sola de eliminar la enfermedad»   

Para Stegenga, es anticientífico seguir contemplando que las intervenciones médicas, sobre todo las farmacológicas, son herramientas necesarias y suficientes para el abordaje de las enfermedades (hay algunas pocas balas mágicas como la penicilina o la insulina que han servido de inspiración). El problema es que la industria «vende» sus medicamentos como si fueran balas mágicas (ahora señalando dianas moleculares o mecanismos inmunológicos) y ciudadanos y profesionales los «compran» gustosamente por la sencillez y simplificación que este modelo transmite. También la investigación «compra» este modelo:  

«El tipo de metodología que utilizamos para evaluar las intervenciones médicas, especialmente los ensayos clínicos, están basadas en el modelo de la bala mágica. Este modelo tiene detrás importantes incentivos económicos porque sus productos son fáciles de fabricar y distribuir masivamente algo que no ocurre con estrategias multi-etiológicas relacionadas con determinantes sociales y cuidados, no patentables y necesariamente individulizables»    

Foto tomada del perfil de wasapp del Profesor Joan-Ramon Laporte

CONCLUSIONES

Es anticientífico:

1- Negar la incertidumbre aludiendo a la capacidad de la ciencia para reducirla. Lo científico es aceptar su inevitabilidad y actuar siempre asumiéndola

2- Sobrevalorar la capacidad de la investigación cuantitativa para generar contextos decisionales seguros, predecibles y controlados

3- Negar la maleabilidad de la metodología de investigación en biomedicina y, por tanto, no reconocer el elevado riesgo inductivo de cualquier extrapolación a la realidad clínica de los resultados experimentales

4- Pretender que es posible separar hechos y valores en la investigación y el la práctica médica

5- Creer que los problemas de la MBE se solucionarán con más MBE

6- Utilizar los medicamentos como si fueran balas mágicas, ignorando la complejidad de los fenómenos biológicos y la necesidad de abordajes multifactoriales    

Abel Novoa es presidente de NoGracias

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