Il libro
PREMESSA
1.1   DALL’ARTE CLINICA ALLA SCIENZA CLINICA



Le basi della moderna pratica clinica devono molto a William Osler (1849-1919). Osler ha illuminato per circa 50 anni la scena della medicina nord-americana e britannica. Il mito di Osler a Baltimora dura ancora e lo staff accademico della Johns Hopkins University, la sua alma mater, gli ha recentemente dedicato un giornale elettronico per ribadire l’attualità del suo insegnamento (1). Nell’età di Osler le conoscenze tra i medici nascevano, si propagavano e si mantenevano soprattutto con il diretto contatto con un caposcuola. Questo tipo di educazione medica era fondato su una sorta di osmosi intellettuale. La fama di Osler si consolidò soprattutto per un trattato di medicina "Principles of Clinical Practice" che ebbe un largo successo per la chiarezza di scrittura, per la lucidità delle idee e perché decretava l’inefficacia della gran parte delle terapie in voga alla fine del XIX secolo. I detrattatori di Osler commentarono che il trattato era solo ".... diagnosis, diagnosis and diagnosis". Le critiche di Osler ai trattamenti tradizionali erano garbate e professionali e si basavano solo sull’esperienza diretta dell’autore. L’esperienza era il solo criterio per decidere cosa fosse valido e cosa non lo fosse. Tuttavia il carisma di Osler ha permesso alla medicina clinica di uscire dalle secche della superficialità intellettuale e della ciarlataneria del XIX secolo. La medicina clinica nord-americana e anglosassone è virtualmente vissuta sui principi osleriani fino al dopoguerra. I "Principles of Clinical Practice" sono stati il manuale di medicina interna di almeno 6 generazioni di medici.

Dagli anni ‘50 in poi la medicina ha finalmente potuto superare il razionale astensionismo terapeutico osleriano: la scoperta della penicillina, i vaccini anti-polio, i farmaci anti-ipertensivi e cardiovascolari, e quindi la nascita della medicina molecolare e la terapia genica hanno letteralmente rivoluzionato un panorama statico da decenni.

La ricerca scientifica che ha condotto a tangibili progressi terapeutici si è affermata sia per l’ingegno sperimentale che per la puntuale applicazione di una rigorosa analisi statistica dei dati. Tuttavia negli stessi anni la medicina clinica, pur beneficiando dei successi delle scienze di base, dal punto di vista metodologico ha a lungo segnato il passo. Molti hanno percepito e percepiscono una sorta di "caduta di voltaggio" (1) quando dalla ricerca di base si passa alla ricerca clinica: mentre i ricercatori di base sono attenti a controllare con cura tutti i fattori che possono influenzare l’esperimento e usano una valida statistica, i clinici spesso rispondono alle incertezze proprie della pratica clinica con il rifiuto dell’approccio probabilistico. L’applicazione di un metodo clinico basato su un approccio probabilistico ha trovato una sorda resistenza tra i medici. Molti continuano a ritenere che la clinica sia un’arte più che una scienza e rifiutano l’approccio probabilistico continuando a operare come negli anni ’50. L’aggiornamento professionale in questi casi è rapsodico e staccato dalla realtà clinica. Questo determina un lento degrado verso una situazione di confusione intellettuale, che è stata definita "entropia della medicina clinica".


1.1.1   L’epidemiologia clinica

La nascita dell’epidemiologia clinica è stata la risposta a questa caduta di voltaggio intellettuale e all’entropia clinica (2). L’epidemiologia clinica è ora la scienza di base della medicina clinica. Il paradigma di questa scienza è che ogni strumento del processo decisionale clinico (sia esso diagnostico, prognostico, terapeutico) deve essere messo alla prova in opportuni esperimenti clinici e solo se supera la prova può essere ritenuto valido.

La nuova medicina fondata sull’epidemiologia clinica è la medicina basata sull’evidenza delle prove, "evidence based medicine" (EBM) (3, 4). L’EBM non può in alcun modo sostituirsi all’esperienza e all’abilità clinica ma piuttosto ambisce a combinare l’esperienza clinica con specifiche prove di validità degli elementi del processo decisionale clinico. Questo approccio è indubbiamente non solo razionalmente intrigante, ma anche utile perché permette di mantenere vivo il corpo di conoscenze cliniche del medico proprio a partire da specifici problemi clinici.

L’approccio "evidence based" sottolinea la necessità di fondere l’esperienza clinica del medico con la conoscenza e l’applicazione delle migliori prove sperimentali riguardanti gli strumenti diagnostici, la terapia, la prognosi in un quadro generale nel quale hanno un posto dominante i desideri e le attese del paziente. Le difficoltà di questo nuovo approccio sono due. La prima difficoltà è la mancanza di tempo per trovare le informazioni su cui basare le decisioni cliniche, cioè consultare libri e riviste. L’informatica è vicina a risolvere il problema: Internet e l’uso di CD-ROM hanno ormai abbreviato a pochi minuti i tempi necessari per estrarre dalla letteratura medica queste informazioni. La seconda difficoltà è la riluttanza dei medici ad accettare esplicitamente l’approccio probabilistico nell’attività clinica. Questo dipende dal fatto che la biostatistica e l’epidemiologia hanno avuto e continuano ad avere uno scarso peso nella formazione universitaria e post-universitaria. Non mancano certo eccellenti manuali di statistica medica per colmare questa lacuna. Tuttavia è mia impressione che questi manuali siano poco focalizzati sulla statistica e sulla metodologia epidemiologica utili per interpretare gli studi clinici (il rischio, i test diagnostici, le curve di sopravvivenza, il disegno dei trial clinici controllati) mentre presentano spesso in gran dettaglio alcuni aspetti della statistica inferenziale che raramente sono importanti nella medicina clinica (come per esempio i "test di significatività statistica").

Lo scopo di questo libro è quello di focalizzare l’attenzione sulle basi statistiche ed epidemiologiche sulle quali si fondano le conoscenze mediche, dalla diagnosi, alla prognosi, alla terapia.

Una peculiarità di questo libro è che esso avrà un equivalente elettronico nella pagina WEB della società italiana di nefrologia (5). La versione elettronica crescerà nel tempo e sarà periodicamente revisionata anche sulla base delle critiche che faranno i lettori. Dato il crescente interesse tra i nefrologi per l’outcome research e per i registri, l’ultimo capitolo di questo libro è dedicato proprio ai registri.


Bibliografia
  1. http://omj.med.jhu.edu/
  2. Weed LL. Knowledge coupling: New premises and new tools for medical care and education. New York: Springer-Verlag, 1991; 4.
  3. Sackett DL, Haynes RB, Tugwell P. Clinical Epidemiology. Boston: Little & Brown, 1985.
  4. Sackett DL, Rosenberg WMC, Gray JAM, Haynes RB, Richardson WS. Evidence based medicine: what it is and what it isn’t. BMJ 1996; 312: 71–72.
  5. http://www.sin-italia.org/


 

1.2   CHIAVE DI LETTURA



Il libro contiene molti esempi che si riferiscono a ipotesi e/o studi su malattie renali. Tuttavia l’auspicio è che indipendentemente dalla specialità, esso possa esser utile ai clinici interessati all’epidemiologia e all’epidemiologia clinica. Il libro include gli elementi di biostatistica e di epidemiologia clinica che stanno alla base della medicina basata sulle prove (evidence based). Esso potrebbe considerarsi una via di mezzo tra i tradizionali libri di statistica per medici e gli eccellenti manuali di “evidence based medicine” (1, 2) che sono stati pubblicati di recente. Qui si fornisce anche un panorama delle misure utilizzate in epidemiologia per consentire ai clinici una lettura più attenta e consapevole dei registri di malattia (i registri di dialisi e trapianto per i nefrologi).

Raccomando a coloro che volessero leggere la prima parte (introduzione alla biostatistica) di ripetere i calcoli degli esempi del libro con l’aiuto di calcolatori tascabili. Abituarsi a calcolare aiuta a cogliere meglio i concetti. Sarò grato ai lettori se mi segnaleranno eventuali errori. Per rendere la lettura meno ostica, nell’appendice ho riepilogato i principali concetti che riguardano le potenze dei numeri, le radici e i logaritmi.

I lettori che hanno già buone basi di statistica possono omettere la lettura della prima parte del libro. Comunque la lettura del Capitolo 2.1 può essere utile a coloro che hanno poca familiarità con il calcolo delle probabilità e/o che volessero formarsi un’idea molto generale dell’analisi decisionale clinica. Il Capitolo 2.4 include anche l’approccio ad analisi statistiche complesse come la regressione multipla e la regressione logistica. La regressione logistica è frequentemente utilizzata nella ricerca clinica e una conoscenza generale del problema può essere interessante per i medici che volessero saperne di più su questo importante strumento di analisi dei dati clinici. Ho cercato di presentare i problemi in maniera concettuale pensando ai medici che intendono cimentarsi direttamente con l’analisi dei dati utilizzando i software statistici.

I capitoli che riguardano la cura, la sorveglianza epidemiologica e il software stanno in piedi da soli e possono essere letti direttamente, senza passare attraverso gli altri capitoli. Quello sulla diagnosi è stato pure costruito in maniera da poter essere letto isolatamente. La lettura del primo capitolo potrebbe però contribuire a collocare quello sulla diagnosi in un contesto interpretativo di più ampio respiro.

A parte la regressione multipla e la regressione logistica, i capitoli sulle tavole di sopravvivenza e sulla regressione di Cox sono i più difficili per chi è poco abituato a usare i numeri. Chi iniziasse la lettura del libro da questi capitoli potrebbe sentirsi scoraggiato.

L’ultimo capitolo è una sorta di bussola per orientarsi nella scelta dei software statistici ed epidemiologici tenendo ben presente il problema del costo. Qui sono anche fornite precise indicazioni su come contattare i produttori dei vari “pacchetti”.


Bibliografia
  1. Sackett DL, Richardson WS, Rosenberg W, Haynes RB. Evidence Based Medicine. Churchill Livingstone, 1997.
  2. Muir Gray JR. Evidence Based Health Care. Churchill Livingstone, 1997.

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