Traducción al español del texto de Healy:

https://davidhealy.org/the-history-of-a-medical-psychosis/

 

 

La Historia de una Psicosis Médica (“The History of a Medical Psychosis”)

 

Esta es la tercera charla de una serie que comenzó con la Medicina Basada en las Relaciones / Medicina Relacional (“Relationship Based Medicine”), continuó con Cuidado con las Sanitarias que Cargan con Ofrendas (“Beware of Doctors Bearing Gifts”) y concluye con esta charla, que podría llamarse Historia de una Psicosis Médica, Neoliberalismo Médico (“Medical Neoliberalism”), lo Evidente contra la Medicina Basada en Pruebas (“Evident versus Evidence Based Medicine”), El Instante Luterano (“A Luteran Moment”), o: ¿Proviene la Objetividad de Usar el Azar Para Controlar los Sesgo o Acaso Éstos Deben Ser sus Domesticadores? (“Does Objectivity Come from using Chance to Control Bias or Bias to Control Chance?”).

 

Es la charla más importante que he dado.

 

La primera conferencia fue impartida a profesionales del ámbito médico en Nueva York con una sesión posterior de preguntas y respuestas (“Q and A afterwards”).

 

La segunda se realizó en Lethbridge Alberta frente a un amplio público gracias a la ayuda de Jennifer Williams y Dan Johnson, pero debido a dificultades técnicas in situ (ver En memoria de Dexter Johnson (“In Memory of Dexter Johnson”) fue imposible grabar las interacciones con quienes asistieron. Basta con decir que entre los problemas tecnológicos, la conferencia y el debate que se generó todas estuvimos allí durante todo el tiempo que nos estaba permitido y la discusión fue excelente.

 

Esta tercera conferencia fue entregada al grupo PORTAL de Aaron Kesselheim – “Program on Regulation, Therapeutics and Law”. Hay dos versiones. La Historia de una Psicosis Médica fue registrada por Bill James el día anterior en caso de imprevistos [“glitces”] – el mismo día en que Putin y Biden dieron sus charlas. El segundo fue grabado por Aaron – Pruebas Insustanciales y Riesgo Moral (“Faulty Evidence and Moral Hazard”).

 

Hay ligeras diferencias entre ellos. El texto y las diapositivas que siguen agregan algunos detalles a ambas ponencias, pero el tono de voz y los gestos en las charlas probablemente transmiten cosas que no están en el texto.

 

Diapositiva 1: Pruebas Insustanciales y Riesgo Moral

 

Bienvenida a una charla muy conservadora – basada en nuestra pertenencia con un modelo médico y en la evaluación minuciosa de los fármacos que usamos.

 

Diapositiva 2: Estas citas son un resumen de los puntos clave en la declaración de Ian Hudson, director de seguridad (“Chief Safety Officer”) de GlaxoSmithKline (GSK) en 2000 en el juicio de Tobin contra SmithKline (“Tobin v SmithKline trial”).

 

Cuarenta y ocho horas después de haber empezado su tratamiento prescrito con Paxil; Don Schell le disparó a su esposa, a su hija, a su nieta y luego a sí mismo. Se le pregunta a Hudson en la corte – ¿Pueden los Inhibidores Selectivos de la Recaptación de Serotonina (ISRS, “SSRI”) ser la causa que propició esa matanza?

 

El jurado desestimó el punto de vista de la Medicina Basada en Pruebas (“Evidence”) de Hudson a favor de la Pruebas (“Evident”) Basadas en lo Médico y en este juicio civil declaró a GSK culpable de negligencia ya que el uso de su producto devino en la muerte de esta familia.

 

La opinión de Hudson, sin embargo, permanece instalada (“ensconced”) en la parte superior del regulador de medicamentos de Gran Bretaña, del cual luego fue director ejecutivo (“CEO”) – así como en la FDA, EMA, TGA, Health Canada, OMS (“WHO”); e instituciones tanto de Boston como de Harvard, en la MRCT y en Vivli. Joe Biden y los asesores del Papa también respaldarán esa vía y les dirán a sus superiores que aclamen: Sí, los Ensayos Controlados Aleatorios / Ensayos Clínicos Aleatorizados (ECAs, “RCTs”) son el Camino, la Verdad y la Luz (“are the Way, the Truth and the Light”).

 

 

Diapositiva 3: Las opiniones de Hudson se originaron 70 años antes en el trabajo de un hombre extraño: Ronnie Fisher.

 

Aquí podéis observar a Fisher fumando en pipa. Descartó el vínculo posterior entre fumar y el cáncer de pulmón y dijo que los distintos tipos de personalidad (“personality types”) predisponen tanto al cáncer como al tabaquismo. Analizar lo que tenía potencial de afectación no era el punto fuerte de Fisher.

 

No tenía nada que ver con el ámbito sanitario y nunca realizó un ECA. Los ensayos controlados y la aleatorización estaban ahí antes que Fisher y no tenían la idolatría actual (“were no big deal”); pero, sin ninguna razón aclarable a nivel retrospectivo, su libro “Design of Experiments” transformó el escenario que acaecería después.

 

Fisher realizó un experimento reflexivo (“thought experiment”) para caracterizar el conocimiento experto. Mencionó la aleatorización como un medio para controlar cualquier incógnita inconocible (“unknow unknows”) por trivial que fuese. La aleatorización más tarde se convirtió en semi-mística (“semi-mystical”).

 

Las personas expertas que menciona Fisher sabían que los paracaídas funcionaban, por lo que si creamos dos grupos (uno con paracaídas y otro sin) podríamos aleatorizarlos en caso de que hubiera alguien palmípedo que pudiera comportarse de manera diferente al caer. De lo contrario, esperaríamos que las que usan paracaídas, vivan; y las que no, mueran – a menos que un fuerte viento casual haga aterrizar a alguien en las copas de árboles cercanos cubiertos de nieve.

 

Si la aleatorización eliminara el pie palmípedo como un factor, lo único que podría impedir que un experto tuviera razón sería el azar, y a esto se le podría asignar un valor estadísticamente significativo. Si 1 de cada 20 de las que no tienen paracaídas viviera, no diríamos que el experto no sabía de lo que estaba hablando. Fisher estaba caracterizando la experticidad (“expertise”) en lugar de caracterizar una exploración de lo desconocido (“exploration of the unknow”).

 

La aleatorización no puede redirigir la ignorancia (“randomization can’t control for ignorance”).

 

 

Diapositiva 4: El experto de Fisher es un Robin Hood que, 19 de cada 20 veces, puede ensartar una flecha anterior alojada en la diana (“Bull”).

 

 

Diapositiva 5: Pero los ensayos realizados para autorizar (“license”) medicamentos, y especialmente en el caso de los antidepresivos, se parecen más a esto. Un desajuste en esta escala indica que los ECAs médicos no se parecen en nada a lo que Fisher tenía en mente.

 

 

Diapositiva 6: El primer ECA en medicina fue un ensayo de estreptomicina para la tuberculosis. Tony Hill usó la aleatorización como un método de asignación equiprobable (“fair allocation”) – no estaba manejando factores de confusión místicos. Hill ayudó a cartografiar los efectos perniciosos del hábito tabáquico. No tenía tiempo para cuestiones fisherianos (“He had no time for Fisher”). También sabía que las profesionales de la salud no eran expertas / científicas. Su ensayo no fue una demostración técnica (“His trial was not a demonstration of expertise”).

 

El ECA de Hill descubrió mucho menos sobre los efectos de la estreptomicina que un ensayo previo no-aleatorio en la Clínica Mayo, el cual mostró que podía causar sordera y cuya tolerancia se desarrollaba rápidamente.

 

Diapositiva 7: Veinte años después, aquí está Tony Hill haciendo un balance de los ensayos controlados. En su conferencia de 1965 menciona lo interesante de que quienes más están promoviendo ahora los ensayos controlados sean las compañías farmacéuticas.

 

Hill no creía que los ensayos tuvieran que ser aleatorios. Pensó que el doble ciego podría obstaculizar la evaluación de un fármaco por parte del personal médico. Él era un creyente (“believer”) acerca de que las pruebas guiaran la medicina en vez de que el modelo médico se sustentara en la conjunción de ensayos aislados.

 

Hill dijo que necesitábamos ECAs alrededor de los años 50 del siglo pasado para determinar si algo funcionaba. Hacia la década siguiente pensó que teníamos muchas cosas que funcionaban – ninguna de las cuales habían sido lanzada al mercado a través de un ECA – y pensó que la necesidad era descubrir qué medicamento funcionaba mejor. Ésto no es algo que puedan hacer los ECAs: no existe algo así como el mejor fármaco. En cambio, los ECAs se han convertido en un engranaje para que las empresas, con un poco de aceite, introduzcan sus medicamentos más débiles en el mercado.

 

Hill dijo que los ECAs producen efectos promedio (“average effects”) que no sirven de mucho para decir, en el acto clínico, qué hacer con la paciente que tenemos delante.

 

Todos los medicamentos producen más de 3000 efectos, uno de las cuales podría sernos útil para metas compartidas. Como por defecto deben centrarse en un elemento, Hill estaba diciendo que los ECAs no son una buena forma de evaluar un fármaco. Todos los ECAs generan desconocimiento (“All RCTS generate ignorance”). Pero de allí podemos extraer sabiduría (“But we can bring good out of this harm”) si mantenemos el control (“on top”) de lo que estamos haciendo. Hill nunca creyó que los ECAs pudieran reemplazar el juicio clínico.

 

Diapositiva 8: Este ECA de 1960 dirigido por Louis Lasagna pone el foco en lo que Hill proclamó. La talidomida tiene eficacia terapéutica como somnífero; pero el ensayo no detectó la disfunción sexual derivada de los ISRS (“SSRI-like sexual dysfunction”), las tendencias suicidas, la zozobra (“agitation”), las náuseas y la neuropatía periférica que provoca.

 

Dos años más tarde, Lasagna fue responsable de incorporar el ECA en las Food and Drugs Act Amendments de 1962 – para minimizar la posibilidad de otra aprobación talidomídica. Al hacer esto Lasagna fue, con más peso que ninguno, el hombre que nos hizo usar los ECAs como método evaluativo prioritario.

 

Este ensayo, a día de hoy, habría permitido la aprobación de la talidomida. La Ley de 1938 no tenía requisitos para los ECAs.

 

 

Diapositiva 9: Muchas afirman que los ECAs demuestran causa y efecto de una manera que ningún otro diseño empírico puede hacerlo.

 

La década de 1950 fue una época dorada de nuevos medicamentos produciendo los mejores antihipertensivos, hipoglucemiantes, antibióticos y psicotrópicos que jamás hayamos tenido sin la participación de ECAs en ninguno de sus descubrimientos.

 

La imipramina fue el primer antidepresivo. Este y otros antidepresivos quedaron en mejor lugar frente a los ISRS en ECAs posteriores. Los primeros pueden tratar la melancolía – los segundos no. La melancolía conlleva un alto riesgo de suicidio.

 

La imipramina se lanzó en 1958. En una reunión en 1959, los expertos europeos dejaron claro que, si bien era un tratamiento maravilloso, la imipramina hizo que algunas personas se suicidaran. Extáela del cómputo global y esa inclinación desaparece. Vuélvela a introducir y emerge de nuevo. Esta comprobación nos otorgó el tipo de pruebas en que la medicina debería basarse para mostrar que este tipo de medicamentos pueden inducir a comportamientos autolíticos.

 

Si quieremos comportarnos à la Fisher, hagamos un ECA de imipramina-placebo en pacientes diagnosticadas con melancolía. Los puntos rojos aquí son suicidios o intentos de.

 

Aunque estos eventos puedan darse, esperaríamos que reduzca su número porque aquí estamos tratando gente afectada de una condición de alto riesgo. Si usted no tuviera mejor conocimiento que el generado aquí, este ECA parecería apoyar la hipótesis de que los antidepresivos no causan el efecto que queremos evitar.

 

Diapositiva 10: Estos son los datos sobre los ensayos en depresión leve (“mild depression”) que llevaron los ISRS al mercado – depresión leve porque los ISRS no sirven para la melancolía. Pueden observar un aumento de eventos suicidas en comparación con el placebo en personas sin tendencias previas a ello.

 

 

Diapositiva 11: Así es como se ven los datos de la imipramina en las mismas depresiones leves. Este no es un experimento abstracto –  se usó como un comparador en los ensayos de ISRS. Ahora también provocan que esas personas decidan quitarse la vida.

 

Los ECAs pueden darnos respuestas diametralmente opuestas. Esto se debe a que estos no son Ensayos Farmacológicos (“Drug Trials”). Son Ensayos Procedimentales (“Treatment Trials”) y si la condición y el tratamiento producen efectos superficialmente similares, los ensayos aleatorios causan confusión en lugar de resolverlos. Esto es cierto para la mayoría de las condiciones médicas y sus tratamientos.

 

Las evaluadoras de medicamentos en ensayos clínicos tradicionales (antes de los ECAs) sabían ésto. Cuando una paciente se vuelve suicida en un ensayo, deberán aplicar su juicio para determinar qué está sucediendo, pero en los ECAs se supone que las profesionales no deben usarlo. Los ECAs son (supuestamente) más objetivos que nuestras indagaciones.

 

Diapositiva 12: Así es como se diseña un ensayo farmacológico. Estudiando a voluntarias sanas en la década de 1980 las compañías encontraron que los ISRS les causaban tendencias suicidas, dependencia y disfuncionalidad sexual. Problemas de esta índole no se propagan en la literatura cuando estos medicamentos son analizados para su aprobación en parte porque los Ensayos Farmacológicos permitieron a las empresas diseñar Ensayos Procedimentales para ocultarlos.

 

Diapositiva 13: Si usted se rompe una extremidad y lo reclutan para un ECA aplicando al azar yesos a una extremidad (sin que tenga que ser la que tiene fracturada) el ensayo mostrará que la aplicación aleatoria supera al placebo. Practicar aquí este tipo de “medicina” en lugar de basarse en las pruebas clínicas daría lugar a una escena de Les Luthiers o de los Monty Python.

 

Diapositiva 14: Aquí hay una imagen del telescopio James Webb cuya resolución está resaltando maravillosamente la infinita individualidad de las estrellas.

 

Además de la aleatorización, Fisher priorizó (“put a premium on”) la Significación Estadística (“Statistical Significance”). Allá por el 1980 si preguntabas a cualquier experto en ese campo nos decían que teníamos que deshacernos de la significación estadística en favor de los Intervalos de Confianza.

 

Gauss introdujo los intervalos de confianza alrededor de 1810. Debido al intrínsico error de medición, los telescopios al uso de aquella época a menudo no lograban establecer si había una o dos estrellas en una ubicación. Los errores de medición deberían tener una distribución normal, por lo que la construcción de intervalos de confianza podría ayudarnos a distinguir estrellas individuales.

 

Hemos avanzado mucho en este sentido con el telescopio James Webb que ves aquí.

 

Diapositiva 15: Los intervalos de confianza irrumpieron en la medicina a mediados de la década de 1980. Todas las autoridades listadas a la derecha de la diapositiva, muchas de ellas vinculadas a Boston, argumentaron que eran mucho más apropiados que las pruebas de significancia estadística. Son apropiados para el error intrínseco de medición, pero… ¿su uso solventa mejor que la significación estadística el desconocimiento generado por los ECAs?

 

Diapositiva 16: Los intervalos de confianza, siempre nos han dicho, permiten estimar tanto el tamaño de un efecto como la precisión de su conocimiento. Tenemos detalles mucho más precisos sobre la probabilidad de que la Píldora Roja (“Red Drug”) te mate que la Píldora Amarilla. Sin embargo, la estimación del efecto letal de la Píldora Amarilla es mayor. La opinión estándar es que si aumentamos el tamaño del Ensayo de Píldoras Amarillas tendremos mayor precisión y conoceremos mejor cuáles son los riesgos. Como veremos a continuación, este razonamiento yerra.

 

Tal como están las cosas, si se le pide a usted que tome uno de estos medicamentos, ¿debería guiarse por la precisión o por el tamaño del efecto? Tanto Ian Hudson como la FDA y la OMS nos dicen que lo único peligroso aquí es la Píldora Roja. Esto se debe a que más del 95% de los datos (más de 19 de cada 20 veces) se encuentran a la derecha de la línea a partir de 1.0 – los intervalos de confianza han acabado poseyendo una significación estadística predeterminada.

 

En mi caso prefiero la Roja a la Amarilla. Esto no es un error de medición y no sabemos qué representan los intervalos de confianza cuando no representan un error de medición.

 

Diapositiva 17: Ante las afirmaciones de que Prozac causaba estos eventos, Lilly analizó sus ensayos clínicos y afirmó que no había evidencia alguna de que su medicamento provocara nada de lo que se le acusaba. Los intervalos de confianza se están usando de manera torticera (“spun) aquí para indicar que no sabemos si tomar Prozac causa lo que se señala, ya que nada es estadísticamente significativo. Este es el pensamiento de Ian Hudson – refutando toda experiencia estadística. Se equivoca. La consistencia sensitiva compartida entre jóvenes y mayores que han pasado episodios tanto de depresión como de trastornos alimentarios nos invita a fijarnos el exceso de eventos suicidas en la vida real.

 

Diapositiva 18: Hay un misterio intrigante detrás de estas cifras. Aquí pueden ver una representación de los casos de suicidio que ocurrieron en los ensayos que facilitaron la aprobación para comercializar Prozac, Paxil y Zoloft alrededor de 1990. Notarán que hay eventos bajo la palabra cribado (“screening”) aquí. Hay un período de lavado de 2 semanas (“2 week washout period”) antes de que comience un ensayo en el que las personas abandonan sus medicamentos previos antes de recibir o el asignado a posteriori o el placebo. Esta es una fase muy peligrosa en la que las personas entran en periodos de abstinencia (“are in withdrawal”) y es muy probable que realicen un intento de suicidio.

 

Diapositiva 19: Y aquí pueden ver las medidas que tomaron las empresas para evitar tener en el tratamiento un exceso de eventos suicidas en los intervalos de confianza. Las empresas solo movían los eventos – no las personas.

 

Estos movimientos se justificaron sobre la base de que las personas en la fase inicial no estaban en tratamiento activo, lo que equivale a estar con placebo, pero a menudo se retiraban del tratamiento activo lo cual era a menudo más peligroso. Algunas de las que lo interrumpieron al final de la fase activa del ensayo se suicidaron y también fueron designadas como pertenecientos al grupo placebo. Algunas de ese mismo grupo que iniciaron un tratamiento activo en el período de seguimiento también se suicidaron y sus casos fueron designados como suicidios con placebo por intención de tratatamiento (“suicides on an intention to treat basis”).

 

Hay dos artículos de 2006 que resaltan este punto en “¿Fallaron los Reguladores?” (“Did Regulators Fail” y “El Cuento de los Antidepresivos: Cifras que no Significan Nada” (“The Antidepressant Tale: Figures Signifying Nothing”). El cuento de los antidepresivos ofrece otros ejemplos de abuso de los intervalos de confianza.

 

Después de todas estas maniobras (“maneuvers”) todavía había un exceso de eventos suicidas con estos ISRS, pero el intervalo de confianza ya no estaba completamente a la derecha de 1.0. Los intervalos de confianza han degenerado en pruebas de significación estadística porque los reguladores necesitan un mecanismo booleano (“Stop-Go”) y la significación estadística lo proporciona. Pero las sanitarias no necesitan una externalización de este tipo para reemplazar su juicio clínico. Entonces, ¿por qué aceptan esto? (“go along with this?”).

 

Diapositiva 20: Nadie notó estas maniobras alrededor de 1990; pero, catorce años después, en una epidemia de suicidios infantiles con antidepresivos, comenzaron a hacerse preguntas. GSK y Pfizer respondieron que:

 

‘GSK no envió intencionalmente ninguna información errónea o engañosa a la FDA. Los datos de suicidio presentados a la FDA identificaron explícitamente cuándo ocurrieron los eventos durante el período de preinclusión con placebo. La FDA tuvo toda esta información desde el principio’

 

«El informe de Pfizer de 1990 a la FDA muestra claramente… que 3 intentos de placebo ocurrieron durante las fases de placebo a simple ciego… La FDA no ha criticado estos datos o el informe como inapropiados ni ha requerido análisis adicionales»

 

Estas maniobras violan las regulaciones de la FDA y el personal de la FDA lo notó en los memorandos (“memo’s”) de ese época. Pero la FDA no solo ignoró estas infracciones de las reglamentaciones: figuras de alto nivel, como Tom Laughren, pusieron su nombre en artículos que abarcaban estas infracciones de las reglamentaciones – en un caso, para demostrar que no era ilícito (“unethical”) tener grupos controles con placebo en los ECAs dado que éstos no estaban expuesto a un mayor riesgo que los que estaban en tratamiento.

 

Hubo muchas idas y venidas entre la FDA y las empresas en 1990. ¿Fue algo mafioso (“criminal”)? Tal vez. Prefiero la idea de la ignorancia estratégica.

 

Lo que creo que estamos viendo son eventos que giran en torno a una gran crisis en la producción de conocimiento. Esto no es algo en lo que pueda esperarse que la FDA tome la iniciativa – no son actores políticos, son burócratas. Las empresas crean conocimiento, o creaban en su día la apariencia de conocimiento en este punto, pero las sanitarias son sin duda las principales responsables de la creación del corpus que usan y su presencia era ausente en 1991 – si descontamos las que hacían de sus portavoces (“spokespeople from companies”).

 

Diapositiva 21: El Mantra Sagrado es que la aleatorización controla todos los posibles factores de confusión en todos los universos posibles. La realidad es que la aleatorización introduce factores de confusión en los ensayos clínicos.

 

Las imágenes de las siguientes 3 diapositivas provienen de un artículo de GSK preparado en 2006 para enviarlo a la FDA. La letra pequeña es difícil de leer – la negrita en la parte inferior nos brindará los detalles clave.

 

Los datos de eventos suicidas con Paxil en los ensayos de trastorno depresivo mayor (“Major Depressive Disorders”) en esta primera diapositiva muestran que causa eventos suicidas. Incluso Ian Hudson tendría que estar de acuerdo y estos datos estaban disponibles en el momento de los juicios de Tobin (“Tobin trials”). Pero la aleatorización está a punto de llegar al rescate de GSK.

 

Diapositiva 22: Ante un problema como este, si GSK me hubiera consultado, le habría dicho que hiciera un estudio en sujetos con “Intermittent Brief Depression Disorders (IBDD)”. Podrían haberme respondido que ya hay estudios con ISRS en IBDD y que no funcionan. Yo le habría respondido que hicieran uno a pesar de ello. Pongamos que lo hacen y me dicen que tuvo ser finalizado de forma temprana dado que el grupo con Paxil mostró unos resultados desastrosos. Yo les induciría a realizar otro. “¡¿Por qué?!”, exclamarían irritadas – yo les mostraría que las figuras ya no lucen tan mal ahora

 

Diapositiva 23: Ya que cuando se agregan los datos de IBDD a los datos de depresión grave (“MDD”), de repente las cifras dicen que Paxil protege contra eventos suicidas. Este escenario puede ocurrir cada vez que una afección que estamos tratando es heterogénea – es decir: demencia, diabetes, enfermedad de Parkinson, cáncer de mama, dolor de espalda, hipertensión… casi todo relacionado con lo médico. En estos casos, la aleatorización actuará como un velo que oculta los efectos buenos y malos y nos permitirá usar un problema que causa un fármaco para opacarlo.

 

Diapositiva 24: Gráficamente esto es lo que parece. La Píldora Roja aquí es solo la curva de la depresión grave – más del 95% de los datos están a la derecha de la línea 1.0. El quehacer habitual nos dice que agregar algunos eventos más a la Píldora Roja anterior debería darnos una versión más precisa de la misma estimación.

 

De hecho, cuando se agregan a más pacientes (alrededor del 3%) hemos desplazado la curva hacia el lado opuesto de la línea 1.0. Es un intervalo de confianza mucho más preciso, pero esta es una precisión que habla de nuestra ignorancia en vez de un avance en el conocimiento. Ningún libro de estadística médica insinúa jamás esta perspectiva (“ever hints at this possibility”).

 

Podríamos agregar 40 eventos suicidas al grupo de pacientes diagnosticados de IBDD tratados con Paroxetina antes de que Ian Hudson tuviera que admitir que la paroxetina causa un problema – sobre la base de que los resultados ahora sí son estadísticamente significativos.

 

Quienes sufren de IBDD podrían ser admitidas en ensayos de depresión grave ya que no tenemos forma alguna de distinguirlas. Algunas pacientes desarrollan IBDD a través de (“by virtue of”) una mala respuesta a un ISRS.

 

La aleatorización en condiciones heterogéneas ocultará los efectos que causan los fármacos. Nos permite utilizar un efecto adverso que provoca un fármaco para no fijarnos en éste. Los intervalos de confianza no nos ayudan a averiguar qué está pasando en estos casos.

 

Tampoco nos ayudará en respuestas heterogéneas a fármacos. Tomemos 20 Marías (“Aarons”) que están todas sedadas por una Píldora Roja y 20 Pedros (“Davids”) que están todos estimulados por ella. La mejor estimación en el intervalo de confianza en este caso estará en la línea 1.0, mostrando que el fármaco no tiene efecto. Un método para distinguir entre una y dos estrellas no debería producir una respuesta de que no hay estrellas aquí. La razón algorítmica no puede sustituir el pensamiento humano.

 

Diapositiva 25: Aquí hay otro problema con los intervalos de confianza. Los hombres jóvenes toman Finasteride para restaurar el espesor de su mata de pelo. Podríamos contarlos y construir intervalos de confianza alrededor de los números de folículos pilosos antes y después.

 

La finasterida también causa eventos suicidas y disfunción sexual permanente aparte de, como la mayoría de los fármacos que nos podrían prescribir, albergar otros 3500 efectos más. Los intervalos de confianza para los números de cabello antes y después son una cosa, pero aplicarlos a la tendencia suicida o la función sexual (que no se midieron en el ensayo) y que Merck luego afirme sobre esta base que la ciencia no respalda un vínculo entre la finasterida y el suicidio argumentando que no todos los datos se encuentran a la derecha de la línea 1.0 no es nada ni remotamente parecido a la gestión intrínseca de su error de medición Es una embuste basado en la confianza (“confidence trick”) – que, de forma inevitable, sucede allá donde miramos.

 

Diapositiva 26: En los ensayos biomédicos hay más cadáveres en los grupos tratados con antidepresivos que con el placebo. Sin embargo, los ECAs, como les dijo Ian Hudson, muestran que esos medicamentos funcionan. Esto se debe a que la mayoría de los ECAs albergan en su análisis valores surrogados (“surrogate outcomes”). Para los antidepresivos es la escala de calificación de Hamilton para la depresión (“Hamilton Rating Scale for Depression”).

 

Quince años después de su creación, Max Hamilton comentó sobre su escala:

 

Puede ser que estemos asistiendo a un cambio tan revolucionario como lo fue la introducción de la estandarización y la producción en masa en la fabricación. Ambos tienen sus lados positivos y negativos.

 

Hamilton vio esta escala como una lista de verificación (“checklist”) de cosas para las que preguntar en una entrevista – una bendición ambigua (“mixed blessing”).

 

Diapositiva 27: Las listas de verificación ahora se consideran más científicas que el hecho que este conferenciante empezara a preguntarles sobre su familia en su clínica. Estas herramientas generan estándares homogéneos para las entrevistas pero también desastres diversos.

 

Por ejemplo, en esta escala hay un ítem de suicidio. La tendencia al suicidio puede provenir del sufrimiento (“illness”) o del fármaco. Esto necesita de nuestro discreción (“judgement call”). Si es causada por lo último, debe usted valorar esa opción con un Cero. Si es causada por su aflicción, puede anotar un 3 o un 4. Si solo marca “Sí” para tendencias suicidas, el valor predeterminado se refiere a que su trastorno las está causando. Lo mismo (“Ditto”) ocurre con el sexo y el sueño.

 

En el caso del sueño, el malestar de la paciente puede producir tanto su exceso como la imposibilidad de poder dormir lo suficiente y cada uno de los medicamentos para su tratamiento puede tanto inhibir su sueño como sedarla profundamente. Hay 3 preguntas sobre el sueño. Una entrevista científica tiene una multitud de opciones que requieren decisiones prudentes.

 

En la década de 1980 traíamos nuestros problemas a quienes practicaban la medicina dado que necesitábamos su ayuda para continuar con la vida que queríamos vivir. Desde entonces, para las compañías farmacéuticas las escalas de calificación (que a veces se dejan en la sala de espera) aseguran una entrevista que producirá cifras para las que un medicamento de la compañía podría parecer una respuesta. Su entrevista lo ayudará a ayudar a su paciente a vivir la vida que Pfizer quiere que viva. Haga usted eso y ya no estarás practicando nada que hacían los clásicos helénicos.

 

Diapositiva 28: Muchos piensan que los ECAs serían imbatibles si los hicieran científicos celestiales (“angels”).

 

El Estudio 329 se llevó a cabo en los mejores centros universitarios de América del Norte. Tiene una línea de autoría para caerse de espaldas (“to die for”), comenzando con Marty Keller e incluyendo a un senador del Partido Liberal Canadiense – Stan Kutcher. Fue publicado en la Revista de mayor factor de impacto en psiquiatría infantil. El artículo afirma que Paxil funciona maravillosamente bien y es seguro para adolescentes diagnosticados con depresión.

 

Lo que voy a decirles se aplica a todos los ensayos de la industria en medicina.

 

Diapositiva 29: Tres años antes, en 1998, GSK concluyó que Paxil no funcionó en el Estudio 329 y que no era seguro. Eso podía ser publicado, por lo que iban a seleccionar la parte presentable (“good bits”) de sus datos y presentarlas a su público. Eso formó el artículo de Keller et al (2001).

 

Este documento interno de SKB de 1998 llevó al Fiscal General (“Attorney General”) de Nueva York a presentar una acción por fraude contra GSK. Como parte de su resolución, GSK acordó hacer públicos los datos del ensayo con Paxil. Una década más tarde, GSK resolvió una acción del Departamento de Justicia (“Dept of Justice action”) que también involucró al Estudio 329 por 3 mil millones (“Billion”) de dólares.

 

Diapositiva 30: Acciones de este calibre nos ofrecieron un incentivo para montar un equipo de investigación y restaurar el Estudio 329. Después de organizarnos, albergábamos en nuestro haber más datos crudos (“raw data”) de este estudio que los que la FDA u otros reguladores habían visto nunca para este o cualquier estudio de la compañía.

 

Diapositiva 31: En contraste con Keller, encontramos que la fase aguda de 8 semanas (“8-week acute phase”) no mostró diferencias entre Paxil o el placebo. Encontramos lo mismo para la fase de continuación de 6 meses, nunca antes publicada – hasta que la publicamos 18 años después de que finalizara el ensayo.

 

Diapositiva 32: Keller notó 6 eventos emocionalmente lábiles (“emotionally label”) en el ensayo, algunos de los cuales podrían haber sido tendencias suicidas siendo 4 de estos con paroxetina. Pero bajo nuestro análisis, una quinta parte de los niños que tomaron Paxil tuvieron un evento conductual (“behavioral event”), en su mayoría tendencias suicidas – 18 de los 93 niños.

 

No es en el suicidio que quiero centrarme. Es la capacidad de los estudios de las empresas para ocultar efectos adversos. Nuestro artículo enumera 10 formas para hacerlo. Codificar (“coding”) estas cosas (como llamar a las tendencias suicidas labilidad emocional) es el primer acto de autoría que debe llevarse a cabo, pero ningún revisor o revista le presta atención alguna.

 

Diapositiva 33: En un ensayo de Pfizer, al mismo tiempo, un hombre que residiá en el grupo activo se inquietó de repente, se echó gasolina encima y se prendió fuego con la intención de suicidarse pero solo murió a causa de las quemaduras 5 días después. Pfizer lo codificó como muerte por quemaduras. Una vez que se realiza la codificación, el documento está casi en su fase de finalización.

 

Existe la posibilidad de que la FDA se haya enterado del caso de este hombre porque si tiene que ir al hospital o muere, las empresas tenían que presentar un informe que describiera lo que sucedió (y con él lo hicieron).

 

Diapositiva 34: Pero en el Estudio 329 la FDA no sabe nada acerca de un niño de 15 años que 2 semanas después de haber recibido Paxil estaba en la calle cargando consigo un arma y amenazando con matar a la gente. Fue llevado al hospital por la policía. No se generó ningún informe para decirle a la FDA lo que había sucedido. Hace treinta años, las empresas encontraron una manera totalmente legal de evitar la presentación de estos informes. Las empresas todavía están usando esta prestidigitación en los ensayos publicados este año en las principales revistas y los reguladores o no lo detectan o no se molestan en cerrar una laguna muy obvia. En el Estudio 329, 4 niños fueron vaporizados (“vanished”) a través de este agujero de seguridad (“loophole”).

 

Diapositiva 35: Las oraciones de la derecha son las 3 oraciones con las que termina este artículo – el mensaje es que las empresas han creado la impresión de que los artículos con ECAs son como tablas de piedra traídas desde la cima de la montaña que ordenan a las profesionales médicas recetar y, a nosotras, tragar. Pero cuando tenemos acceso a los datos de esos ECAs esto genera serias dudas (tal como debería hacerlo una ciencia que se preciara con ese nombre) en vez de emitir órdenes inflexibles (“commands”).

 

Además de Codificar, Ensamblar (“Grouping”) es también un acto de autoría. Si usted tiene 500 eventos en 93 niños con Paxil, en lugar de enumerarlos todos, los eventos cardíacos generalmente se añaden en el grupo cardíaco creado ad hoc. Los eventos de comportamiento (“behavioral”) generalmente se apiñan en un grupo psiquiátrico. GSK juntó todos esos eventos conductuales bajo la etiqueta “Neurológicos”. Esto equipara la labilidad emocional con dolores de cabeza y mareos los cuales son muy frecuentes (“common”). Si se realiza este tipo de mescolanza los problemas de conducta desaparecen. Si los fusionamos bajo el cartel de Psiquiátricos, el problema es inmediatamente claro.

 

El artículo “Restoring Study 329” tardó más de un año en publicarse. Lo fascinante fue que el BMJ no impugnó (“contest”) los datos, pero estaban muy preocupados por el acto de interpretación. Parecían asumir que los datos habían hablado por sí mismos y que GSK había transmitido fielmente su melodía. Descubrieron que no era fácil entender (“hard to grasp”) que GSK había usado un diccionario de codificación del que ni siquiera la FDA había oído hablar.

 

Cualquier análisis científico implica inevitablemente un acto tanto de autoría como de interpretación. Pero a BMJ le resultó muy complicado permitirnos crear los eventos conductuales del grupo neurológico en un grupo de Psiquiatría. No hay tal cosa como datos sin una interpretación. Idealmente, la interpretación debería generar consenso, pero para BMJ esto parecía significar que deberíamos adoptar lo que GSK había hecho sin rechistar (“without question”).

 

Diapositiva 36: Todo el mundo sabe que Prozac fue aprobado para menores de edad con diagnóstico de depresión, pero no que Paxil lo fue por la misma condición. Un año después de la aparición del artículo de Keller, esto es parte de una correspondencia interna para la aprobación de Paxil vía la FDA.

 

Allí podemos leer que GSK le ha dicho a la FDA que el Estudio 329 es negativo. La FDA está de acuerdo en que es negativo (de hecho los 3 ensayos son negativos) pero la FDA aprobará, no obstante, la posibilidad de prescribir Paxil a la infancia. La FDA también coincide con la sugerencia de GSK de no mencionar los ensayos negativos en la etiqueta del medicamento. ¿Por qué la FDA llegaría a estaría de acuerdo con esta petición?

 

Antes de responder eso, permítanme señalar que la FDA también consideró negativas las pruebas realizadas con Prozac en adolescentes.

 

Diapositiva 37: Esta diapositiva del artículo de Erick Turner (2008) muestra los ‘ensayos’ publicados en adultos sobre varios antidepresivos, y casi todos indican que los medicamentos funcionan bien y son seguros. Fíjense en la columna de la sertralina – la tercera de la derecha a izquierda. Podrán ver el mínimo necesario de estudios para su aprobación: exactamente dos.

 

Diapositiva 38: Otra diapositiva donde se ofrece la vista de águila de los ensayos tal como los vio la FDA. El 46% de estos ensayos son negativos. Muchos publicados como positivos fueron negativos para agregarse a los ensayos negativos no publicados. Miren la previa columna anteriormente citada de la sertralina: solo un estudio positivo.

 

¿Por qué la FDA no dice nada sobre esto? Bueno, si la FDA dice que los ensayos son negativos, las empresas podrían ser demandadas por fraude o multadas tal como sucedió con el Estudio 329.

 

Diapositiva 39: Aquí pueden ver la página del Trastorno de Estrés Postraumático (“Post-Traumatic Stress Disorder PTSD”) de un documento de 30 páginas que enumera los artículos de Zoloft en actual desarrollo (“under progress”). Estos documentos apuntan a la captura de distintos mercados, no a informarnos sobre cómo usar Zoloft de manera segura.

 

Pfizer realizó 4 pruebas de TEPT con Zoloft. Todo negativo. La FDA lo aprobó sobre la base de 2 ensayos con un beneficio mínimo para las mujeres. Esta fragmentación virtuosa es lo que se está publicando. Podrán observar, a la derecha, bajo el sello de Estado (“Status”) que dos de estos artículos están completos y se enviarán a las mejores revistas biomédicas. Seguramente habrán divisado ya, a la izquierda, el acrónimo TBD que en inglés significa “aún por determinar” (“to be determined”) – cuando Pfizer decida qué nombres acogerán la autoría de sus futuros artículos para ayudarles a vender la mayoría de su producto.

 

Usted pudo leer una línea de autoría de 24 personas para el Estudio 329, pero la autora real no está ahí. A través de la medicina, los estudios de medicamentos con patente (“on-patent”) están escritos por fantasmas (“are ghostwritten”).

 

En el caso de los ensayos de antidepresivos para niños, toda la literatura fue escrita de esta forma tan transparente y existe una completa discronía (“mismatch”) entre las afirmaciones publicadas y los datos – la mayor discordiancia que alguien podrá encontrar en cualquier ámbito que se promocione como científico. Sobre la base de las afirmaciones publicadas, el uso de estos fármacos está aumentando rápidamente en adolescentes con resultados previsiblemente malos.

 

Diapositiva 40: Hace cincuenta años, Gran Bretaña se unió a la UE y tuvo problemas. Desde instancias superiores les dijeron que el chocolate Cadbury, su chocolate favorito, no podía llamarse como tal. No tenía la cuota adecuada de sólidos de cacao. La consternación británica por el chocolate condujo al Brexit algunas décadas después.

 

Lo que hace la FDA es en su nombre – regulan los alimentos y los medicamentos. Frente a la mantequilla, el chocolate o los fármacos las empresas deben cumplir con un estándar de ensayo –  tantos sólidos de cacao, tantas grasas animales o tantos puntos en una escala de calificación de Depresión en 2 ensayos. Cumpla con eso y la FDA le permitirá usar las palabras chocolate, mantequilla o antidepresivo. No es trabajo de la FDA decidir si esta es una buena mantequilla, o si el chocolate es bueno para usted… o vigilar (“police”) la literatura médica.

 

Diapositiva 41: Sin embargo, desde 1990,los reguladores afirman cada vez más que aprueban medicamentos sobre la base de una supuesta relación Beneficio-Riesgo positiva. Este es el pensamiento de Ian Hudson. Si no hay efectos adversos comprobados y solo un beneficio, entonces: por supuesto, hay una relación Beneficio-Riesgo positiva.

El acto médico de sacar una aportación útil del uso de un veneno es incompatible con todo esto.

 

Todas estaríamos de acuerdo en que existe una relación riesgo-beneficio positiva para la aprobación del paracaídas en términos de vidas salvadas versus vidas perdidas – aunque algunos hombres puedan tener dificultades para hacer el amor en las semanas posteriores debido a los efectos del arnés. Si las cosas no están lo suficientemente claras para que todas las respaldemos, los reguladores están de facto haciendo que vivamos la vida que las empresas quieren que vivamos cuando hacen afirmaciones de Beneficio-Riesgo.

 

A diferencia de los paracaídas, los ECAs de ISRS tienen más cadáveres con ISRS que con placebo. Además. el efecto más común de un ISRS es causar entumecimiento genital en casi todas las personas que toman uno dentro de los 30 minutos posteriores a la primera tableta. Casi todas cambiarán la forma en que hacen el amor mientras toman un ISRS y luego pueden encontrarse incapaces de hacer el amor nunca más (ya sea porque no pueden parar o porque éstas pueden acabar con la función sexual para siempre). Esto puede ser mucho más importante para una persona que cualquier supuesto beneficio para el estado de ánimo.

 

Pero el enfoque en el efecto del estado ánimico significa que el efecto sexual se pasó por alto por completo en los ensayos que los reguladores examinaron tanto porque así es como funcionan los ensayos como por el ‘toque’ adicional (“extra gaming”) por parte de las empresas.

 

Hace algunos años, al tratar a un hombre con trastorno obsesivo-compulsivo (TOC) probé un ISRS – el tratamiento de primera línea entonces y luego medicamentos más fuertes cuando el ISRS no funcionó. Todo lo que tomaba le empeoraba. Un día llegó mucho mejor: había dejado todas sus prescripciones pero se curó al volver a fumar. También buscó en Google la nicotina y el TOC y encontró estudios que muestran que la nicotina y las sustancias homólogas pueden ayudar con el TOC.

 

Cuando digo que el Arte de la Medicina radica en Obtener Beneficios del Uso de un Veneno, la gente me abuchea (“hiss at me”), pero probablemente todas estarían de acuerdo en que este hombre estaba obteniendo beneficios del uso de un veneno. Sin embargo, los ISRS son solo con receta porque esperamos que sean más peligrosos que el alcohol y la nicotina de venta libre.

 

Lo importante es que este hombre (quizás con aportaciones de mi cosecha) es la única persona en posición de hacer una propuesta de riesgo de beneficio significativa. No puedo ver qué papel podría tener la FDA en esto. Las sugerencias de Beneficio-Riesgo son un asunto individual. Hacer las afirmaciones que la FDA hace ahora los pone en el papel de hacer que las personas vivan la vida que Pfizer quiere que vivan.

 

¿Estoy haciendo todas las afirmaciones sobre la base de la Investigación Ciudadana más que de los aportes de los Expertos? No – entre los artículos que este hombre encontró sobre la nicotina y el TOC había uno cuya importancia pasó por alto. Uno de los autores fue Arvid Carlsson, quien creó los ISRS y ganó el Premio Nobel de Medicina.

 

Pero cuando tienes Skin in the Game, la motivación puede valer tanto como la experiencia.

 

Diapositiva 42: Como resultado de las opiniones de Ian Hudson, como escribí hace 25 años, todas las que participan en un juicio de una empresa hoy en día nos ponen a todas las demás en un estado de Peligro legal (“Legal Jeopardy”). Deberíamos boicotear todos los ensayos hasta que esto cambie. Consulte “Ensayos clínicos y Peligro legal” (“Clinical Trials and Legal Jeopardy”).

 

Diapositiva 43: Ese artículo fue escrito hace 25 años, este es de hace 25 días y argumenta que todas las que ingresan a un ensayo clínico experimental ahora son engañadas por formularios de consentimiento que prometen cobertura por lesiones,sin saber que no hay lesiones (que puedan admitirse) en ningún tratamiento moderno. Consulte “La cobertura de lesiones médicas en formularios de consentimiento informado de ensayos corporativos” (“The coverage of medical injuries in company trial informed consent forms”)

 

Diapositiva 44: Sin embargo, desde 2010, la Corte Suprema de EEUU (“US Supreme Court”) en el caso Matrixx dejó en claro que las opiniones de Ian Hudson no se aplican a los inversores que desean tomar una decisión sobre los Beneficios y los Riesgos de invertir. Quienes estamos invirtiendo nuestra vida en estos tratamientos todavía no tenemos tales derechos.

 

Diapositiva 45: El latido del “Tell Tale Heart” subyacente a esta charla se produjo con la publicación de este artículo hace justo 33 años este mes, en el que 3 médicos de Boston afirmaron que la fluoxetina provocó que 6 personas se suicidaran. Analizando los casos de cerca y siguiendo los enfoques clínicos tradicionales para determinar la causalidad, este artículo dió en el clavo (“nailed”) sin lugar a dudas respecto a la posibilidad de que, en algunas personas, la fluoxetina podría causar que se volvieran suicidas.

Muchos otros grupos informaron hallazgos similares. Publiqué 2 reportes de casos de hombres que fueron expuestos, retirados y reexpuestos (“challenged, dechallenged and rechallenged”) a un ISRS. No había otra manera de explicar lo que les pasó excepto que la fluoxetina lo había causado. Esto eran, en su día, pruebas que guiaban la medicina.

 

Diapositiva 46: Casi la misma semana en que salió mi artículo, BMJ publicó un artículo en el que Lilly afirmó que un análisis de sus ensayos clínicos no mostró evidencia alguna de que la fluoxetina hiciera que las personas tuvieran tendencias suicidas. Los casos denunciados, por lo tanto, eran tristes pero anecdóticos – y el plural de anécdotas no son datos (“the plural of anecdote is not data”). La depresión era el problema, no la fluoxetina. Los ensayos clínicos son la ciencia de la causa y el efecto. Se preguntaba a las profesionales de medicina, al público, a los medios de comunicación y a los políticos: ¿vais a creer en la ciencia o en las anécdotas?

 

Este fue un momento de creación de conocimiento que probablemente contó con aportes de todas las empresas y quizás de la FDA. Este artículo creó la Medicina Basada en la Evidencia y, al igual que con los ECAs 30 años antes, las personas que más comúnmente exhortan a quienes les atienden en sus cabeceres a practicar la MBE en la actualidad son las compañías farmacéuticas.

 

De hecho, la frase original es el plural de anécdotas es datos –  de lo contrario, Google no funcionaría.

 

La idea de que la enfermedad es responsable de los intentos de suicidio y los suicidios con éxito en voluntarias sanas es difícil de creer, pero las empresas pueden enviar expertos para que digan exactamente eso.

 

Mi punto clave es que el artículo de Teicher es la ciencia – los datos de Lilly son burda manipulación (“artifact”). Mi desafío para ustedes es: ¿a cuál van a creer, a la Ciencia o al Manipulador?

 

La ciencia de la medicina radica en hacer juicios complejos. El enfoque hecho por un algoritmo combinado con estadísticas inapropiadas crea tranquilidad de conciencia, no inseguridad científica.

 

Han visto antes cómo Lilly jugó con sus variables internas (“cooked the books”). Cuando obtenga los datos del ensayo, las Pruebas que Guían nuestros Enfoques y ka Medicina Basada en la Evidencia aquí pueden conciliarse – como es de esperar con la ciencia real.

 

Pero incluso si hubo una incompatibilidad no hace falta indignarse. Resolver discrepancias es nuestra forma de hacer ciencia.

 

Esto apunta a un problema profundo con el argumento de Lilly. No están enfrascadas (“in the business”) en el objetivo de ser científicos – resolviendo observaciones discrepantes. El argumento de Lilly es religioso – dogmático: nos prohíben creer en la pruebas contrastables con nuestros propios sentidos.

 

Esta es la infalibilidad papal cabalgando de nuevo.

 

Peter Drucker, el decano (“doyen”) del marketing, nos dio una actualización secular: el objetivo del marketing no es aumentar las ventas de Prozac, es poseer el mercado. Este fue el momento en que las Farmacéuticas se hicieron con él.

 

Esta apropiación permite a las empresas dictar cuáles son los riesgos, los beneficios y las ventajas y desventajas (“trade-offs”) de los medicamentos. Les permite obligarnos a vivir la vida que ellos quieren que vivamos en lugar de comprometernos con el negocio arriesgado y poco rentable de producir productos que nos ayudarán a vivir la vida que queremos vivir. Seguir esta Martingala es profundamente alienante.

 

Diapositiva 47: Esto nos enfrenta con una pregunta ¿qué es la ciencia? Las historias habituales comienzan con la fundación de la Royal Society en 1660, que estableció las reglas básicas de la ciencia. La ciencia se ocuparía de asuntos que podrían Resolverse mediante Datos (“Settled by Data”). Los participantes podían ser xtianos, hindúes, judíos, musulmanes o ateos; pero se pidió a los participantes que dejaran estas insignias en la puerta y emitieran un juicio basado en el consenso sobre la mejor manera de explicar el resultado experimental que tenían delante.

Las historias de la ciencia enfatizan la palabra Datos. Resolución es la palabra epicéntrica en su discurso. La estadística no jugó ningún papel en esta ciencia. Los experimentos eran eventos y no necesitaban las descripciones que las estadísticas pueden proporcionar. Enfáticamente, la ciencia no se trataba de reemplazar nuestras impresiones heurísticas por el uso interesado de la estadística. Solo se volvió así hace 33 años.

 

Diapositiva 48: Este relato de nuestra historia pasa por alto un evento anterior. En 1618, Walter Raleigh fue ejecutado por estar demasiado cerca de esos molestos (“pesky”) europeos. Raleigh fue condenado sobre la base de cosas que dijeron sobre él personas que no acudieron al tribunal para ser interrogadas (“cross-examined”).

 

Los sistemas legales de todo el mundo reconocieron la injusticia de esto e introdujeron las Reglas Probatorias (“Rules of Evidence”). Los rumores (“Hearsay”) no podían utilizarse como soporte para ninguna condena. Jurados (“Jurors”) – un grupo de 12 personas, xtianos, hindúes, musulmanes, ateos y judíos: solo pueden basar un veredicto en el material que se les presenta y que puede ser cuestionado y contrainterrogado. El proceso de obligar a 12 personas con prejuicios muy diferentes a llegar a un veredicto sobre lo que tienen delante es la esencia de la ciencia.

 

Los veredictos y diagnósticos son provisionales – la opinión que mejor se ajusta a los hechos actuales. Esto podría parecer que contrasta con la objetividad de la ciencia, pero las opiniones científicas son igualmente provisionales. Quienes indagan en hechos científicos intentan anular los veredictos con nuevos datos.

 

Digamos que le di a Aaron fluoxetina hace 33 años y se volvió suicida. Podrían examinarlo y contrainterrogarlo, realizar análisis de laboratorio y escaneos, aumentar la dosis, suspender el medicamento, agregar un antídoto, consultar con colegas si alguien más ha visto algo así o pueden explicarlo de otra manera. Aaron es la información (“data”) – toda la información. Él es el equipo (“apparatus”) en el que se lleva a cabo el experimento.

 

Si Aaron y yo concluimos que la fluoxetina lo hizo suicida e informamos esto a la FDA, lo primero que hace la FDA es eliminar su nombre. Ahora nadie puede examinarlo o contrainterrogarlo y llegar a una opinión científica sobre si existe un vínculo o no. Su daño sufrido (“injury”) se ha transfigurado mediante la rumorología – de hecho, convertido en ruido / información errónea (“missinformation”).

 

Si luego usted se lesiona de la misma manera y ve decenas de miles de informes de tendencias suicidas con los ISRS en el sistema de informes de eventos adversos de la FDA, todo esto no podrá ser llevado ante los tribunales porque nadie puede ser allí. Son rumores anécdoticos, no evidencia robusta.

 

Los ECAs de las empresas son de la misma naturaleza y no deberían poder presentarse ante el tribunal como prueba alguna. Acceder a los datos en este caso significa acceder a personas – como Aaron o yo, y no podemos hacer eso con las personas en los ensayos de las empresas que a menudo no existen. Excepto en raras ocasiones, los autores de los artículos no han visto a ninguna de estas personas y tampoco pueden hablar de lo que sucedió.

 

Por el contrario, si Aaron y yo publicamos su caso en el New England Journal o en el American Journal of Psychiatry como Reporte de Caso (“Case Report”), con nuestros nombres en él, ambos podemos ser llevados ante el tribunal.

 

Diapositiva 49: En 1983 estaba surgiendo la opinión de que los ECAs ofrecían la forma científica y sofisticada de establecer si un fármaco tenía efectos adversos, como indica esta cita de Rossi et al:

 

El reportaje espontáneo es “el menos sofisticado y científicamente riguroso. . . método de detección de nuevas reacciones adversas a medicamentos”.

 

A mitad de su carrera, Lasagna, el hombre que más que nadie introdujo los ECAs, respondió:

 

Esto puede ser cierto en el sentido del diccionario de significado sofisticado ‘adulterado’. . . pero afirmo que los informes espontáneos son más «mundanos, conocedores, sutiles e intelectualmente atractivos» que los grandiosos y costosos ECAs.

 

Diapositiva 50: Aquí tienen un dicho de Louis Lasagna más entrado en años:

 

A diferencia de mi papel en la década de 1950, que consistía en convencer a la gente de que hiciera ensayos controlados, ahora me encuentro diciéndole a la gente que no es el único camino hacia la verdad.

 

La Medicina Basada en la Evidencia se ha convertido en sinónimo de ECAs, aunque dichos ensayos invariablemente se quedan a medio camino en decirle al médico qué es lo que quiere saber, qué medicamento es mejor para el Sr. José o la Sra. Pepa – muestran lo que le sucede a una persona promedio inexistente.

 

Diapositiva 51: Aquí está James Webb nuevamente para recordarles que los intervalos de confianza fueron un paso en el camino hacia la revelación de la individualidad de las estrellas. En medicina, los enfoques estadísticos operan contra nuestra individualidad.

 

Usar el azar para controlar el sesgo no fomenta la ciencia clínica, especialmente cuando permitimos que un algoritmo sin rumbo (“mindless algorithm”) reemplace el juicio clínico. La medicina clínica, como el Derecho (“law”), y los primeros 300 años de la ciencia utilizan el Sesgo para Controlar el Azar y tanto la una como la otra necesitan afirmar la validez de este enfoque.

 

Diapositiva 52: Usar el Sesgo para controlar el Azar en lugar de algún método algorítmico para tener la ilusión de que está domesticado es fundamental cuando los números entran en el encuadre (“frame”). Esta es nuestra única defensa contra el neoliberalismo médico (“medical neo-liberalism”).

 

Alrededor de 1980, las Farmacéuticas comenzaron a tratar a personas sanas. Descubrieron que las cifras de promedio de capacidad pulmonar (“peak flow rates”), densidades óseas, presión arterial, lípidos o azúcar brindaban oportunidades para vender medicamentos. Hasta 1980, trajimos nuestros problemas a la atención médica – buscando ayuda para vivir la vida que queríamos vivir. Después de eso, los servicios de salud empezaron a darnos problemas y la cantidad de medicamentos consumidos subió dramáticamente. Empezamos a tratar números en lugar de personas.

 

Mantenerse al tanto de datos como estos es extenuante. Justo después de que se introdujeran las balanzas para personas en la década de 1860, obtuvimos las primeras descripciones de la anorexia nerviosa. En la década de 1920, las básculas de las farmacias venían con normas para nuestro peso ideal dada nuestra altura y el sexo y los trastornos alimentarios se multiplicaron. Cuando las básculas migraron a nuestros hogares en la década de 1960, los trastornos alimentarios se convirtieron en una epidemia – en los países que tenían escalas másicas (“weighing scales”). Las mediciones pueden volvernos neuróticas tanto a nosotras como a quienes nos atienden en su consulta.

 

Diapositiva 53: Hay un elemento extra en la ecuación. Las industrias de servicios surgieron en la década de 1950. Hasta 1980, nadie veía la salud como una industria de servicios – la profesión médica constaba de profesionales que ejercían su juicio como lo haría un juez. Pero las industrias de servicios tienen gerentes y la salud se gerentalizó. Con ello el ejercicio de la discrecionalidad clínica, la joya de la corona de la Atención Sanitaria, se convirtió en un problema para quienes gestionan esos servicios.

 

La idea de sacar provecho del uso de un veneno no es alcanzable (“does not compute”) para los gerentes, aseguradores, políticos o (cada vez más) el público.

 

Antes de 1980, quienes practicaban la medicina movilizaban los recursos de la organización en la que trabajaban para manejar los riesgos que su condición representaba para ustedes. Ahora, en cambio, puede sentir de forma palpable que esos mismos perfiles están gestionando los riesgos que USTED representa para la organización para la que ellos trabajan.

 

Diapositiva 54: Los gerentes gerencian (“Managers manage”) lo que pueden gestionar (“measure”). Para ellos las cifras tienen un brillo de dorada ciencia (“sheen of scientific gold”). Estamos repitiendo (“re-running”) la historia del Rey Midas – este revestimiento dorado (“gold coating”) es incompatible con el Cuidado Humano y con la Vida.

 

Esta numeranza (“governance by numbers”) es la esencia del neoliberalismo que comenzó en Chile y Gran Bretaña – trate los números de oferta monetaria o los números de inflación independientemente (“regardless”) de lo que esté sucediendo en un país. La medicina es el mejor lugar para ver esto y comprobar sus efectos nocivos en carne viva (“its deleterious effects in action”) – agravados por el hecho de que inclinarse ante un ídolo algorítmico dorado impide que alguien nos saque de este desierto en el que ahora vagamos (“wander”).

 

Diapositiva 55: Cuando la mujer piloto que vemos aquí informa sobre algún problema en el vuelo, los sistemas de seguridad le prestan atención porque saben que los tripulantes no subirán al avión si ella tiene dudas (su seguridad es la suya).

 

Jane Frazer es la directora general del Citibank. Desde la crisis financiera, quienes trabajan en la banca cuentan con un Sistema de Alerta Temprana (“Early Warning System”). ¿Quién sabe si ayuda? La crisis financiera estuvo vinculada a un peligro moral. Sus trabajadoras subcontrataban (“outsourcing”) el riesgo, sabiendo que si las cosas fallaban, usted y yo sufriríamos pero el otro bando del tablero continuaría cobrando sus bonos. Esto les dificultaba hacer tanto lo correcto como lo valiente (si acaso no era lo mismo).

 

Si la médica de la izquierda informa de un problema, nadie le presta atención. Ella también subcontrata el riesgo de ponernos en la boca píldoras que, como también tragamos con el caso de las hipotecas, parecían demasiado buenas para ser verdad. Esto es moralmente peligroso. Al igual que una hipoteca, si un medicamento parece demasiado bueno para ser verdad, probablemente lo sea. Si entramos en crisis financiera u orgánica (“If we blow up”), ellas dos seguirán conservando su nada desdeñable sueldo. No hay ningún incentivo para que hagan lo correcto o lo valiente.

 

Diapositiva 56: Este peligro moral nos está conduciendo a una crisis farmacéutica que se asemeja(rá) a la crisis financiera de hace 15 años. Aquí hay una imagen reciente del New York Times sobre la esperanza de vida en los EEUU. Verán ustedes que comenzó a disminuir en 1980, cuando comenzamos a tratar números en lugar de personas y convertimos la salud en una industria de servicios. Esta caída no se puede atribuir al COVID. Mi opinión: lo más probable es que esté relacionado con la polifarmacia (“polypharmacy”). El Reino Unido tiene tendencias similares en el mismo contexto pre-COVID.

 

Diapositiva 57: Los fármacos, tal como las armas, son técnicas – amorales. La moralidad de su uso está en nosotras. Si dejamos de pensar en lo que estamos haciendo cuando las usamos, es muy probable que nos veamos disminuidas (“diminished”).

 

Al igual que las armas, lo que nos prescriben crean una carrera armamentista (“arms race”). El país con las mejores técnicas médicas y armas gana las guerras y tanto el desarrollo médico como el armamentístico han sido impulsados por las necesidades militares – mantener a los hombres en condiciones de luchar en el caso de ciertas sustancias.

 

Hay diferencias entre Armas y Fármacos (“Guns and Drugs”). El arte de su composición química siempre ha atañido multitud de riesgos. La información que transforma esa molecularización en medicamentos se ha vuelto cada vez más peligrosa. Por el momento, Carrera Farmacológica no parece que deba basarse en una mejor Carrera Química – se trata de crear una propaganda más efectiva. La mejor propaganda es la invisible – en este caso, disfrazada de ciencia. La mayor concentración de literatura inservible (“fake literature”) en la Tierra ahora se centra en la evaluación de los ECAs sobre los medicamentos que nos dan nuestras sanitarias.

 

Tanto con las Armas como con los Fármacos hay un límite para su eficacia. En el caso de la Bomba Atómica es tan efectiva que no puede ser utilizada. Lo mismo ocurre si en tu historial aparecen más de 3 prescripciones (la eficacia de cada una disminuye a medida que agregas más a la mezcla).

Para obtener la mayor eficacia, deben aparecer 3 o menos. A partir de 2016, más del 40 % de las personas mayores de 45 años en los Estados Unidos tomaban 3 o más medicamentos todos los días del año – esta cifra incluye a las personas que nunca van a ver a quien tienen asignado por cupo. Más del 40% de las personas mayores de 65 años toman 5 o más medicamentos todos los días de la semana. Sabiendo lo que está pasando en quienes están en su etapa juvenil, esto solo puede aumentar.

 

Sabemos que reducir la carga de medicamentos puede aumentar la esperanza de vida, reducir las hospitalizaciones y mejorar la calidad de nuestras relaciones.

 

Diapositiva 58: Reducir la carga de medicamentos no es fácil – como ilustra esta imagen de la película “The Hurt Locker” (2008, dirigda por Kathryn Bigelow y con guión de Mark Boal). Muchas de estas prescripciones explotan al intentar retirarlas (“withdraw”). Esta es la principal tarea médica de nuestra época y nunca habrá ECAs que nos ayuden. La mejor prueba de fuego probablemente residirá en la experiencia clínica de abordar situaciones similares. Genial si tengo un walkie-talkie para hablar con mis colegas, pero mi socia clave en esto eres tú – traes señales (“cues”) de dosis subóptimas de algunos de estos medicamentos, y tu sensación (“sense”) de lo que están haciendo a la que solo puedo acceder a través de ti. Y, por supuesto, en última instancia, tú dictas qué riesgos asumimos.

 

En las décadas de 1940 y 1950, los ECAs hubieran podido tener su propio rol cuando no sabíamos si las cosas funcionaban. Desde la década de 1960, tuvimos un amplio abanico de buenos medicamentos que funcionaron (lanzados al mercado sin un ECA a la vista). Se les estaba haciendo ciertas señas (“beckoned”) hacia su futuro uso: descubrir qué funcionaba mejor. Los ECAs no pueden hacer esto y, además, no convenía a los intereses de la empresa. En su lugar, las empresas crearon Informes (“Assays”) Controlados de forma Aleatora que, entre otras cosas, permiten la comercialización de fármacos cada vez más débiles.

 

La necesidad médica que apremia ahora (“pressing”) es lograr que las personas dejen los medicamentos que están tomando y los ECAs y lo que se llama MBE tienen poco o ningún papel que desempeñar para ayudarnos con esto.

 

Diapositiva 59: Si una persona graduada en medicina trata de reducir modestamente la carga de medicamentos o reconoce que, en algunos casos, un tratamiento podría haberse convertido en un problema los sistemas de salud pública actuales no se adaptarán a ella. En los Estados Unidos es la cultura actual la que se movilizará contra esto. Se le dirá que esta sería una buena oferta de práctica privada que la gente puede elegir, pero la expectativa del sistema de salud pública es que la gente quiere y debe recibir más diagnósticos y medicamentos.

 

Esto se debe a que recibir tratamiento para salvar nuestras vidas alguna vez fue un privilegio y la riqueza y los sistemas de salud pública quieren que todos puedan acceder al tratamiento. Ahora no pueden ver que estas buenas intenciones están matando gente. Ahora tenemos que acumular muchos ceros en nuestra cuenta para dejar los medicamentos y salvar nuestras vidas.

 

Canadá ahora lidera el mundo en AMpM – Asistencia Médica para Morir (“MAiD – Medical Assistance in Dying). En lugares como Bélgica y Holanda, las mujeres jóvenes reciben AMpM porque tienen depresión resistente al tratamiento inducida por medicamentos. Si bien debe haber preocupaciones cuando las mujeres jóvenes de 20 años reciben AMpM para la depresión (iatrogénica) resistente al tratamiento (“antidepressant induced illness”) no estoy cuestionando la moralidad de la AMpM: cualquier sanitaria seguramente tendrá casos en los que la AMpM es la opción más compasiva (“is the caring thing to do”).

 

Lo que estoy objetando (“quibbling”) es la moralidad de un sistema que nos alienta a tener cualquier servicio que queramos, incluido la AMpM, pero nos niega la opción de tener menos servicios. Nos niega un Sistema Sanitario menos productor y más sostenible. Por el momento, ni siquiera los Verdes en la política tienen una idea de cómo manejar esto (“have got a handle on this”).

 

Diapositiva 60: Esta dama proviene de una leyenda artúrica. Arturo ha sido derrotado (“out-fought”) por un Caballero Negro que le perdona la vida si puede responder a un acertijo (“riddle”) – ¿Qué es lo que más Desean las Mujeres? Tiene un año para encontrar la respuesta. Él y su corte la buscan desesperadamente. El día que debe morir, Arturo y su tropa se encuentran con esta mujer que le dice que ella tiene la respuesta al acertijo, pero que uno de sus caballeros debe convertirse en su esposo. Gawain salta y se ofrece. Arturo responde el acertijo y un Caballero Negro furioso deja que se vaya.

 

Diapositiva 61: Gawain se casa. Todo el mundo en la Corte está triste (“unhappy”) por él.

 

Diapositiva 62: En el dormitorio, Gawain no puede soportar mirarla. Ella toma el control y le pregunta: ¿quieres que me vea así de noche contigo y como era de día en la corte o así de día en la corte? Él no tiene idea y dice: lo que quieras. Esta es la respuesta correcta.

 

La respuesta a ambos acertijos es que ella, como nosotras, quiere controlar su propia vida. Puede haber una enfermedad que necesite tratamiento pero ella no quiere que le digamos cómo vivir su vida o que sus emociones negativas sean eliminadas con una pastilla. Puede que respecto a ti o a mí le esté yendo mejor en la vida.

 

La MBE que ahora practicamos crea un Falso Nosotras: una persona promedio inexistente, un cuento de hadas.

 

En lugar de prestar atención a la persona promedio inexistente que sale expeditada en los ensayos clínicos, cuando volvamos a tomar conciencia que podemos aprender mucho más de la persona que tenemos enfrente, ella y otras personas que vienen a vernos parecerán más interesantes y, mientras noten eso, nosotras desprenderemos una aura más amable – el entendimiento mutuo será más fácil.

 

Una medicina basada en las relaciones es la única forma de práctica clínica válidamente científica. Si ustedes no puede construir una relación con las personas porque ven a una profesional diferente cada vez, una relación en la que quienes nos miran de cerca y nos escuchan atentamente – tal vez incluso detectando si hay un cambio en nuestro olor: usted no están haciendo ciencia. La persona que tiene usted delante es el aparato en el que se lleva a cabo el experimento. La pantalla del ordenador no lo es.

 

Tanto la ciencia como la moralidad dependen de la colaboración. La colaboración crea un círculo virtuoso – un Nosotras, que nos deja a todas en una mejor posición para vivir la vida que queremos vivir. Crea Capital Social.

 

Redesignar los informes de la empresa como ensayos

 

El gobierno (“government”) del pueblo por el pueblo ha sido reemplazado por la gobernabilidad (“governance”).

Si no ha de desaparecer enteramente de la Tierra…

Necesitamos hacer…

 

Notas a pie de página (“Footnotes”)

 

Esta puede ser la conferencia más importante que he dado – al menos es la más larga. Ha sido moldeada (“shaped”) en gran medida por Dee Mangin, Peter y Julie Wood y todos los vinculados a RxISK – Bill James, Johanna Ryan, Peter Selley, Sarah Tilley, Mary Hennessey, Annemarie Kelly y muchos otras que han trabajado detrás de escena pero no quieren para ser nombradas y otras cuyos comentarios en las publicaciones son a menudo más esclarecedores que las publicaciones mismas.

 

Ha sido moldeada durante un período de 25 años por Andy Vickery, Cindy Hall, Skip Murgatroyd y Michael Baum; quienes en los casos legales en los que me involucraron me pusieron cara a cara con los muchos temas tratados aquí.

 

Ha sido moldeada por Jon Jureidini, Melissa Raven, Joanna Le Noury y Elia Abi-Jaoude; quienes junto con Mickey Nardo y Catalin Tufanaru (ambas ahora fallecidas) fueron el equipo detrás de la Restauración del Estudio 329 (“Restoration of Study 329”) – consulte el artículo final en “Restoring Study 329”.

 

No sería posible dejar a Peter C. Gøtzsche fuera del cuadro (“frame”) con su incansable lucha (“intense struggle”) para restaurar los ensayos de Prozac en adolescentes ni a Ralph Edwards por su valentía mostrada al publicar este artículo. Ver Plano como Kansas (“Flat as Kansas”) .

 

Finalmente, para completar un conjunto (“set”) de Peters, Peter Doshi ha sido una de las personas más notables que ha trabajado en todos estos temas de forma extraordinariamente eficaz.

 

Ha habido una gran cantidad de personas fabulosas perteneciente al ámbito de los medios de comunicación como Shelley Jofre y Andy Bell que sacaron a la luz cuestiones clave junto con Ariane Denoyel y otras personas que han lidiado con lo aquí descrito (“outlined”).

 

Más recientemente mencionar a Dan Johnson que, junto con Yoko Motohama y Vincent Schmitt, han perdido hijos adolescentes a causa de los fármacos mencionadas aquí; ya que sus testimonios desencadenaron la serie de conferencias mencionadas anteriormente, de las cuales esta es la tercera de la serie. También entran Jon Thompson y sus colegas del departamento de matemáticas de la Universidad de New Brunswick junto con Peter Selley y los suyos de la Devon and Exeter Medical Society ya que me permitieron adornar (“dress”), ensayar (“reherse”) y mejorar la charla.

 

He robado ideas de mucha gente como Steve Lanes – todas ellas demasiadas para ser reconocidas. Tal como muestra el ejemplo de Steve, algunas de las mejores ayudas provienen de personas que trabajan en la industria.

 

Las preguntas y respuestas posteriores a esta charla en Boston revelan una tendencia que todas tenemos de decir que las cosas estarían bien si la industria simplemente no estuviera involucrada en los ensayos. Esta no es mi opinión. La industria no ayuda, pero están explotando principalmente los fallos (“failures”) del ámbito médico para sujetar las fallas (“faultlines”) con los ECAs – y la voluntad médica de aceptar una solución simplista al problema de la objetividad en lugar de comprometerse con otras para establecer qué es objetivo o, al menos, la mejor versión provisional de la objetividad.

 

El material aquí expuesto forma parte del libro «El naufragio de lo singular», disponible en Amazon: https://www.amazon.es/El-Naufragio-Singular-N%C3%A1ufragos-Sanitario-ebook/dp/B09HQ8XW77