Resumen

Es esencial comprender por qué se efectuó un determinado análisis para comprender el significado de los resultados. Los análisis se indican para diagnóstico, control, estratificación del riesgo o pesquisa.

El paciente debe saber que una en 40 personas sanas tendrá resultados apenas por fuera de uno u otro extremo de los valores de referencia.

Los resultados de un análisis no siempre pueden diferenciar entre las personas sanas y aquéllas con alguna enfermedad. Todos los resultados se deben interpretar en el contexto del cuadro clínico del paciente.

Todos los resultados numéricos de los análisis varían con el tiempo, aunque no se haya producido ningún cambio en el estado del paciente.

Una mejor comprensión de los resultados de los análisis puede mejorar la satisfacción del paciente con la atención médica que recibe.

Introducción

Cuando los pacientes saben por qué se les indican los análisis y qué significan los resultados, aumenta su satisfacción con la atención médica que reciben. Los pacientes tienen cada vez más acceso directo a los resultados de sus estudios a través de los portales en internet. Aunque quizás los comenten con familiares y amigos o busquen información en internet, la responsabilidad de explicar estos resultados es de los médicos.

La interpretación de los resultados debe tener en cuenta el nivel educativo del paciente y el médico debe explicar con claridad el significado de los resultados y cómo éstos influyen sobre las decisiones terapéuticas.

La contribución de los pacientes a este artículo

Los conceptos para este artículo se originaron a partir de conversaciones entre los autores y muchos pacientes sobre la mejor manera de comunicar los resultados de los análisis. Los resúmenes de los casos clínicos se analizaron con distintos pacientes.

¿Por qué se indican los análisis?

Es esencial comprender por qué se efectuó un determinado análisis para comprender el significado de los resultados. Los siguientes son motivos frecuentes para indicar análisis:

• Diagnóstico: para confirmar (o excluir un diagnóstico específico ante la presencia de signos o síntomas sugestivos - por ejemplo, la determinación de la hemoglobina glucosilada en el paciente con sed y presunta diabetes tipo 2.

• Control: para controlar la respuesta al tratamiento (por ejemplo, el antígeno prostático específico en el cáncer de próstata) o la progresión de la enfermedad (la filtración glomerular en la enfermedad renal crónica).

• Estratificación del riesgo: para contribuir a evaluar el riesgo de enfermedad y la necesidad de tratamiento preventivo.- por ejemplo, la medición de los lípidos para ayudar a cuantificar el riesgo de enfermedad cardiovascular.

• Pesquisa: en personas asintomáticas para evaluar el riesgo de enfermedad oculta y la necesidad de otras pruebas confirmatorias -, por ejemplo, la pesquisa del cáncer colorrectal mediante la prueba de sangre oculta en materia fecal o la pesquisa neonatal de metabolopatías congénitas.

Valores de referencia

“Mis cifras de sodio están un poco bajas: 131 mmol/l: ¿tengo algo malo?”

A pesar de que en la mayoría de las personas los valores de sodio están entre 133mmol/l y146mmol/l, una  de cada 40 personas sanas tiene valores por debajo de éstos. Como usted está por lo demás bien y los valores no cambiaron, es poco probable que esto sea importante.

Los valores de referencia habitualmente incluyen el 95% de los resultados de los análisis obtenidos en una población presuntamente sana. Para muchos análisis la distribución de los intervalos de referencia es “normal” o tiene una distribución gaussiana alrededor de la media de la población; para otros análisis puede estar desviada a la derecha o a la izquierda alrededor de la mediana de la población.

Algunos valores de referencia pueden no tener en cuenta factores importantes como la influencia del sexo, la edad y el grupo étnico. Por definición el 2,5% de las personas sanas (una en 40) tendrá resultados apenas por fuera de uno u otro extremo de los valores de referencia.

La probabilidad de que el resultado de algún análisis en una persona sana esté por fuera de los valores de referencia es del 5% cuando se efectúa un solo análisis, pero aumenta al 64% cuando se efectúan 20 exámenes complementarios (como hemograma completo, urea y electrólitos y pruebas de función hepática). Esto puede conducir a otras investigaciones innecesarias; el seguimiento de estas anomalías menores en un paciente por lo demás sano quizás no esté indicado.

Es útil que los pacientes sepan que los valores de referencia tienen sus limitaciones y que si se efectúan muchos exámenes complementarios no será una sorpresa que algún resultado ocasional esté levemente por fuera del valor de referencia.

En muchas pruebas el valor de referencia depende del método de análisis empleado, de modo que sólo se debe usar el valor de referencia que proporciona el laboratorio donde se efectuó la prueba, no los de otros laboratorios o los que se encuentren en internet o las comparaciones con amigos y familiares.

El valor pronóstico de los exámenes complementarios

“El resultado de mi examen de sangre para enfermedad celíaca es negativo: ¿significa que no tengo de qué preocuparme?”

El diagnóstico de enfermedad celíaca con este resultado negativo es improbable, pero no lo descarta por completo. Debido a sus síntomas, me gustaría hablar con el gastroenterólogo para ver si es necesario algún otro estudio para enfermedad celíaca.

Los resultados de un análisis no siempre pueden diferenciar entre las personas sanas y aquéllas con alguna enfermedad. El valor pronóstico positivo (VPP) de un análisis es la probabilidad de que el paciente con un resultado positivo sufra la enfermedad, mientras que el valor pronóstico negativo (VPN) es la probabilidad de que el paciente con un resultado negativo no sufra la enfermedad.

Siempre hay un término medio entre el VPP y el PPV, que cambiará con el valor de corte empleado para diferenciar entre los grupos sanos y enfermos. Un valor de corte elegido para aumentar al máximo el VPP aumentará el número de falsos negativos; un valor de corte elegido para aumentar al máximo el VPN lo hará al costo de tener más falsos positivos.

Ningún análisis tiene el 100% de sensibilidad y el 100% de especificidad. Todos los resultados se deben interpretar en el contexto del cuadro clínico del paciente, y si el índice de sospecha es alto, se pueden justificar otras investigaciones aún si el resultado de la prueba es negativo. Además, la eficacia del análisis depende de la prevalencia de la enfermedad en la población estudiada: para un determinado valor de corte, a medida que la prevalencia de la enfermedad disminuye, el VPP también disminuirá (el número de falsos positivos aumentará).

Las determinaciones que son eficaces en el contexto de un hospital de especialidades donde la prevalencia de determinada enfermedad es alta pueden ser menos útiles en la atención primaria donde la prevalencia quizás sea menor: La elastasa fecal se suele emplear para evaluar la función pancreática exocrina; su sensibilidad y su especificidad son del 75% y el 95%, respectivamente.

En una cohorte de pacientes hospitalizados en la que la prevalencia de pancreatitis crónica era del 8,5%, el resultado positivo de este análisis tuvo un valor pronóstico para insuficiencia pancreática exocrina del 58%. Sin embargo, la prevalencia de insuficiencia pancreática exocrina es mucho menor en la atención primaria. Si la prueba se efectúa en una población con prevalencia de la enfermedad del 0,1% el VPP disminuye al 1,2%.

Control y variabilidad de los resultados

“Mi colesterol era 5,7 mmol/l. Mejoré mi alimentación, pero ahora subió a 6,1 mmol/l: ¿Por qué?”

Los valores de colesterol varían entre un día y otro según factores como los ritmos corporales, el consumo de líquidos y la estación del año. Un cambio pequeño como éste en los valores del colesterol probablemente se debe a esa variación natural y no a un aumento real del mismo.

Todos los resultados numéricos de los análisis varían con el tiempo, aunque no se haya producido ningún cambio en el estado del paciente. Esta variabilidad comprende tres elementos:

• Variabilidad preanalítica: por ejemplo, el momento de toma de la muestra, el ayuno y el estado de hidratación, el ejercicio, la demora en centrifugar la muestra.

• Variabilidad analítica: surge debido al error aleatorio (imprecisión) en la medición del laboratorio.

 • Variabilidad biológica: fluctuación aleatoria alrededor de un punto fijo homeostático predeterminado, como sucede con los análisis afectados por ritmos cíclicos, como las gonadotrofinas y las hormonas sexuales en las mujeres y la testosterona en los hombres. Sin embargo, incluso pruebas más estables tienen fluctuaciones-por ejemplo, la variación de alrededor del 6% para el colesterol total y del 5% para la creatinina. Todos estos factores se pueden asociar para producir una variabilidad relativamente grande de un día para el otro en los resultados de los exámenes complementarios. Esta es una consideración importante cuando se emplean los resultados de las pruebas para controlar la progresión de la enfermedad o la respuesta al tratamiento.

Tomando en cuenta estos tres componentes de la variabilidad, para un colesterol de 6,1 mmol/l, es probable que el resultado “verdadero” esté en la gama de 5,4-6,8 mmol/l, y para valores de 5,7 mmol/, es probable que esté en la gama de 5,0-6,4 mmol/l.

Debido a la superposición entre estas dos amplitudes de variación, la diferencia en los resultados puede reflejar más la variabilidad que cabe esperar que el aumento de los valores del colesterol.

Pruebas para la estratificación del riesgo

“Mi colesterol es alto, ¿por qué no me tratan?”

Sólo las personas con alto riesgo de enfermedad cardíaca se benefician con el tratamiento para bajar el colesterol. Aunque su colesterol está aumentado, su riesgo de sufrir enfermedad cardíaca en los próximos 10 años es bajo porque usted está por lo demás sano, no fuma y su presión arterial es normal. La utilidad del tratamiento para el colesterol en este momento es poca y además las pastillas también pueden tener efectos indeseables.

Los análisis se pueden emplear para estratificar el riesgo y tomar decisiones sobre el tratamiento preventivo. Un buen ejemplo es la predicción del riesgo cardiovascular donde la colesterolemia de por sí es un factor pronóstico relativamente poco útil. Sin embargo, asociado con otra información, como la edad, el sexo, las enfermedades concomitantes y los antecedentes familiares en un calculador del riesgo como el QRISK2 (www.Qrisk.org) proporciona una determinación sólida del riesgo cardiovascular absoluto, que puede ayudar a decidir si se ofrece tratamiento hipolipemiante. Dos pacientes pueden por lo tanto tener los mismos valores de colesterol, pero diferente riesgo cardiovascular y a uno se le indicará tratamiento hipolipemiante mientras que al otro no. Los pacientes pueden entender bien el riesgo si se lo representa con gráficos.

Pruebas de pesquisa

“¿Me puedo hacer algunos análisis para el cáncer como parte de mis exámenes de salud?”

Usted no tiene ningún indicio que me preocupe con respecto al cáncer. Las pruebas para detectar cáncer no son útiles en su caso, ya que no son buenas para detectarlo. Además dan muchos resultados falsos positivos y entonces serán necesarios otros análisis. A veces conducen a tratamientos innecesarios y generan ansiedad. Se emplean principalmente para controlar a los pacientes con cáncer ya diagnosticado. Un mejor enfoque es que me venga a ver si sufre algún síntoma que lo preocupe.

Las pruebas de pesquisa evalúan el riesgo de enfermedad en personas asintomáticas. Posteriormente se necesitan otros estudios para confirmar la presencia de enfermedad. Son ejemplos la pesquisa neonatal para las metabolopatías congénitas y la prueba de sangre oculta en materia fecal en los programas de pesquisa del cáncer colorrectal. La premisa es que la detección precoz de enfermedad en personas asintomáticas mejora los resultados del tratamiento y que los falsos positivos no crean una carga. Esto no siempre es así y es necesario explicar cuidadosamente las limitaciones de las pruebas de pesquisa.

Por ejemplo, aunque algunos marcadores tumorales son importantes para controlar un cáncer que ya se diagnosticó, su valor es limitado como prueba de pesquisa en personas aparentemente sanas. En general les falta suficiente sensibilidad (pueden pasar por alto algunos tumores) y especificidad (pueden dar resultados falso positivos). La falta de especificidad puede conducir a otras investigaciones inapropiadas y posiblemente a tratamientos innecesarios (porque a veces no se conoce la evolución natural de algunos tumores).

El empleo de marcadores tumorales en pacientes con síntomas de enfermedad puede ser más útil- por ejemplo, a medición del CA-125 asociada con la ecografía puede ayudar en el diagnóstico de mujeres con síntomas que sugieren cáncer de ovario.

Conclusión

Es importante explicar los resultados de los análisis y situarlos en el contexto de la situación global del paciente. Una mejor comprensión de los resultados de los análisis puede mejorar la satisfacción del paciente con la atención médica recibida.

*Traducción y resumen objetivo Dr. Ricardo Ferreira