Pedro Rey
Comportament saludable
Les dificultats de comunicar la incertesa
Com ja els he comentat en el passat, en situacions en què l'efecte d'una mesura és incert, comunicar-ne el risc relatiu és una tasca complicada. A la dificultat intrínseca que tenim els éssers humans per comprendre informacions probabilístiques i percentuals, s'uneix en aquesta pandèmia un context on els estudis de farmacovigilància van produint una evidència canviant a la qual costa adaptar-se, cosa que incrementa la desconfiança respecte als que comuniquen els riscos, que en molts casos són alhora els polítics responsables de prendre mesures. Com pot ser que el que se'm permetia fer ahir, ara ja no ho pugui fer? Per què la vacuna que era segura per al meu grup d'edat ahir, avui no està indicada? Per això mateix és crucial augmentar la transparència respecte a l'evidència científica que justifica les diferents mesures que es van prenent.
Ens trobem davant de dos tipus de problemes de comunicació. D'una banda, la manca de coordinació entre les mesures adoptades per diverses institucions polítiques, tant de comunitats autònomes com de països o d'agències del medicament regionals, nacionals i europees (entre elles i també amb relació a institucions polítiques), consolida un clima de desconfiança entre els ciutadans, responsables últims amb el seu comportament que les mesures adoptades, siguin les que se siguin, es compleixin i siguin efectives. Com pot ser que no hi hagi un criteri més homogeni sobre confinaments i tancaments perimetrals si l'evidència epidemiològica és la mateixa? Davant normatives contradictòries, com m'he de comportar? Com sé que les mesures que m'apliquen a mi són més eficaces que les adoptades per un altre govern per a una altra població? I, en el context concret de comunicar els beneficis i riscos d'una vacuna, com pot ser que davant les mateixes dades, un país com Alemanya suspengui la vacunació amb AstraZeneca per a tota la població, mentre que a Espanya es fa per als menors de 60 anys i al Regne Unit per als menors de 30 anys? Òbviament, tots entenem que hi hagi diferències de criteri i fins i tot diversitat d'interessos entre diferents governs (motivats potser per l'origen del país productor de les vacunes, pel preu o per interessos electorals), però que davant d'una cosa tan senzilla i amb dades tan objectives com les que s'utilitzen per a l'anàlisi de costos i beneficis en la salut de la població s'acabin adoptant mesures tan diferents no contribueix a augmentar la tranquil·litat dels ciutadans.
Les dificultats en la comprensió del risc
Un segon problema, en el qual em vull centrar, és que la comunicació de riscos ha de tenir més en compte les dificultats de la població per entendre dades probabilístiques i adaptar el seu comportament en conseqüència. El psicòleg i expert en estadístiques sanitàries Gerd Gigerenzer fa anys que divulga exemples molt preocupants sobre la diferència entre la informació mèdica objectiva que es transmet i la interpretació que en fa la població. Un d'aquests exemples esborronadors és el cas de la premsa britànica quan va informar, els anys noranta, que les píndoles anticonceptives "incrementaven un 100% el risc de produir trombes sanguinis”. Si bé aquesta informació era certa, atès que el risc d'aquest efecte secundari es doblava en prendre la píndola anticonceptiva d'1 de cada 7.000 casos a 2 de cada 7.000, una gran part de la població centrava l'atenció en aquest "100%" i l'interpretava en el sentit que prendre la píndola era tenir la seguretat de patir un trombe, la qual cosa va incrementar en 13.000 el nombre d'avortaments que es van produir (els quals irònicament també suposen un risc de provocar trombes). Sospitem que amb les vacunes està passant una cosa semblant. Si pot doni un cop d'ull al post "Medicina basada en riscos, un jeroglífic ple de paranys" i intenti no perdre's el vídeo de la factoria Gigerenzer.
Posem com a exemple la informació sobre l'efectivitat de les vacunes. Quan fa uns mesos semblava haver-hi una competència en els mitjans per informar sobre quina vacuna era més efectiva, realment enteníem què volia dir que una vacuna (en aquest cas la de Pfizer) és efectiva "en un 95%"? Per la manera com es donava aquesta informació, la interpretació més habitual era que vacunant-se la probabilitat de contagiar-se de coronavirus seria del 5%, quan en realitat la probabilitat d'infectar-se una vegada vacunat és moltíssim més baixa. De fet, el que es va observar a l'assaig clínic d'aquesta vacuna és que en un estudi aleatoritzat amb 44.000 pacients (la meitat amb vacuna, l'altra meitat amb placebo), es van produir 170 casos de participants infectats, dels quals només vuit pertanyien al grup de 22.000 participants vacunats. Per tant, el 95% surt de dividir vuit entre 170. Quants de vostès estaven segurs que aquest és el càlcul que porta al famós 95%? I per què no hem estat tan preocupats per l'efectivitat d'altres vacunes, com la de la grip, el càlcul d'efectivitat de la qual no és mai superior al 60%?
Parlem ara del risc de les vacunes i especialment de la interpretació que en fa la població general. L'economia del comportament ja ens ha demostrat que la manera de presentar la informació afecta moltíssim la nostra interpretació de les dades, cosa que es coneix com a "efecte enfocament" (framing effect). Per començar, biaixos de comportament coneguts com el de "disponibilitat" o el d'"experiència recent" expliquen que els individus tinguem tendència a fixar-nos en la informació que s'emfatitza més. Per això, situar el focus comunicatiu en el risc molt extrem de desenvolupar un efecte secundari molt poc probable ens porta en molts casos a una reacció excessiva i a tenir una por irracional davant d'una cosa determinada, sense ponderar adequadament el benefici relatiu davant d'aquest risc, ni els riscos d'altres mesures alternatives. Part del mandat de les agències del medicament, com l'EMA, és precisament avaluar els potencials efectes secundaris d'un fàrmac o una vacuna i informar-ne. No obstant això, fer una llista dels possibles efectes secundaris, per més poc habituals que siguin, no és igual que fer una recomanació sobre si els beneficis d'una vacuna superen els seus costos, ni tampoc és igual que prendre una mesura política basada en aquesta informació per decidir a quins grups poblacionals s'ha d'administrar una vacuna. Facin l'exercici de llegir el prospecte del fàrmac més aparentment innocu que tinguin per casa, posem per cas el Dalsy, i després pensin què farien vostès mateixos, o quina decisió prendria el polític de torn sobre l'administració del fàrmac, si fes unes quantes setmanes que els mitjans parlessin dels possibles efectes secundaris.
La manera com es presenta la informació condiciona
Que siguem tan sensibles a la manera com es presenta una informació incerta s'observa en dos exemples d'experiments clàssics:
1. Davant una epidèmia que s'espera que mati 600 persones, es demana a la meitat de la població que triï entre la mesura A, que salvarà amb seguretat 200 persones, i la mesura B, amb la qual hi ha una probabilitat d'1/3 que se salvin totes i una probabilitat de 2/3 que no se salvi ningú. A l'altra meitat de la població se li demana que triï entre la mesura C, amb la qual moriran amb seguretat 400 persones, i la mesura D, amb la qual hi ha una probabilitat d'1/3 que no mori ningú i de 2/3 que morin totes. Òbviament, en llegir els dos tractaments de l'experiment s'hauran adonat que les mesures A i C són equivalents pel que fa a les conseqüències (com també ho són la B i la D). No obstant això, quan a la meitat dels participants a l'experiment se'ls demana triar entre A i B, el percentatge dels que trien A és molt alt (72%), mentre que el percentatge dels participants que han de triar entre C i D i trien C, de conseqüències idèntiques que A, és molt més baix (22%). Presentar la informació parlant d'efectes positius (salvar vides) és molt diferent que centrar el focus en conseqüències negatives (quantes persones moriran).
2. Imaginem-nos que volem quantificar a través d'una mesura monetària la disponibilitat de la població a enfrontar-se a una situació de risc, el que en economia de la salut es coneix com "disponibilitat a pagar" (willingness to pay). Suposi que ha estat exposat a una malaltia que amb una probabilitat del 0,1% (1 de cada 1.000 casos) provoca una mort segura i indolora. Quant estaria disposat a pagar per la cura? Ara imagini's que li demanen que es presenti com a voluntari a un assaig clínic per estudiar un fàrmac que provoca una mort segura i indolora exactament amb la mateixa probabilitat (0,1% o 1 de cada 1.000 casos), però ara la pregunta és: quant li haurien de pagar per participar a l'assaig clínic? Si ha fet l'exercici, probablement els resultats són similars als d'aquest experiment clàssic, en el qual la mitjana de la primera pregunta (200 dòlars) és molt inferior a la mitjana obtinguda de la segona pregunta (10.000 dòlars). Però si les dues xifres difereixen en un cas en què el risc és diferent, quina és la millor valoració de fins a quin punt estem disposats a assumir riscos?
Incorporant racionalitat en la presa de decisions
La conclusió fàcil i manipuladora a què ens incita l'escassa consistència de la població pel que fa a interpretar riscos seria que, com que els individus no se n'adonaran o els podem manipular fàcilment perquè prenguin decisions sobre riscos com vulguem, és millor no donar-los cap informació. Per contra, l'ensenyament més madur, tant per als polítics com per als mitjans de comunicació, és que assumeixin una responsabilitat extraordinària per aconseguir que la població conegui i assimili correctament els riscos a què s'enfronta. Com diem, no és una tasca fàcil, però hi ha una àmplia investigació que assenyala que l'ús de gràfics (com els que ha utilitzat el govern britànic) i la comparació de riscos poden ajudar si més no a posar la informació en context. Si la proporció de pacients que han desenvolupat trombes amb la vacuna d'AstraZeneca no és superior a un de cada 100.000 casos, com es compara amb la probabilitat d'infectar-se del virus? I amb la de morir pel virus? I amb la de tenir un accident de cotxe? No els donaré les respostes (algunes es troben en aquest article de Kiko Llaneras per incitar a reflexionar sobre això i a plantejar-se quines institucions, probablement totes, estan contribuint a la confusió actual i a l'augment de la desconfiança en certes vacunes. Barbaritats com l'anunciada pel conseller de Sanitat de la Comunitat de Madrid, si és certa i no forma part de l'actual lluita electoral, indicant que la proporció de persones que els últims dies no han acudit a la cita de vacunació perquè la vacuna és d'AstraZeneca s'ha disparat del 2% al 60% no tenen cap sentit.
Ajudem, per tant, a introduir la racionalitat en la presa de decisions tant de les autoritats sanitàries com dels individus i fomentem la vacunació recordant les pautes que ens ha ensenyat l'economia del comportament. I si no, almenys apel·lem a la responsabilitat col·lectiva: tots els càlculs mostrats aquí s'han fet tenint en compte només el benefici individual de la vacunació, però es poden imaginar fins a quin punt el risc de qualsevol de les vacunes disponibles, amb l'evidència empírica existent, és ridícul amb relació als beneficis per a la població si tenim en compte que cada vacunació individual contribueix a aturar el cicle d'infecció de tota la societat?
Cap comentari:
Publica un comentari a l'entrada