Prognosticar é prever o futuro. Prever o futuro da Seleção Brasileira na Copa do Mundo, prever o risco (futuro) de um indivíduo se tornar doente ou de um doente evoluir desfavoravelmente. Prognosticar é prever o futuro sem ter uma bola de cristal, o que faz disso um desafio repleto de incertezas. Prognosticar é fazer julgamento com base em incerteza, o que torna essencial a presença do pensamento probabilístico.
O problema é que intuitivamente nosso pensamento não é probabilístico, temos uma tendência natural a pensar com base em uma falsa certeza. Comumente nos comportamos como se tivéssemos a bola de cristal, assumimos um pensamento simplório e dicotômico. Fazemos isso no futebol, na medicina e em várias áreas da nossa vida.
No início do século passado, William Osler, o pai da medicina interna, afirmou que “medicina é a arte da incerteza”. Quase um século depois, profissionais médicos ainda não incorporaram este conceito e insistem em fazer afirmações e tomar condutas presunçosas. Presunçosas pois presumem certeza em seu comportamento, consciente ou inconscientemente. Osler, na sua genialidade, completou sua frase, dando a solução para a incerteza médica: “medicina é a arte da incerteza e a ciência da probabilidade”. Ou seja, precisamos pensar de forma probabilística, desta forma reconhecemos a incerteza de nossas afirmações.
O Pensamento Probabilístico
Muitas são as situações cotidianas as quais evidenciam que nosso pensamento não é naturalmente probabilístico. Um exemplo é o que esperamos de previsões meteorológicas. Estas previsões são muitas vezes ridicularizadas, injustamente. Imagine que a previsão foi um dia de chuva, mas fez um belo dia de sol. Errou? Não, pois a leitura correta não é “vai chover” (embora nos telejornais a ideia passada seja essa). Observem nos bons sites ou aplicativos que quando aparece um ícone que indica chuva na previsão, comumente o percentual numérico é de 40%, 50% ou 60%. A leitura correta é que há uma razoável probabilidade de chuva. Esta probabilidade reconhece a incerteza desta que é uma afirmação prognóstica.
Antes de iniciar esta Copa do Mundo, o Brasil foi tido como favorito para vencer. Ao pensamos em favorito, imaginamos, vai ganhar! Isso é um pensamento dicotômico, simplório e incorreto. Na verdade, ser favorito não significa que vai ganhar. Nate Silver, famoso estatístico americano, criou um modelo multivariado para predizer o risco do Brasil ser campeão. De fato, o Brasil é o país com maior probabilidade de ser campeão, calculada em 47%, seguido da Argentina 13% e Alemanha 11%. Porém observem que, mesmo sendo favorito, é mais provável que o Brasil não seja campeão (53%). Portanto, caros colegas, se perdermos, isso não será nada de anormal. Mesmo sendo favorito e jogando no próprio país. Porém uma derrota geralmente vem com a indignação de algo que não deveria ter acontecido. É a falta do pensamento probabilístico.
Mais grotesco ainda foi nossa certeza de que venceríamos a final da Copa do Mundo de 1998. Tínhamos tanta certeza de que venceríamos a Seleção Francesa (dentro da França), que ao perder, foi necessário encontrar uma explicação, um nexo causal para a derrota: Ronaldo teve convulsão ou o Brasil vendeu o jogo à FIFA. Algo de estranho aconteceu naquele jogo. Isso é o tipo de pensamento primário, perpetuado até hoje pelos especialistas (brasileiros). Em um jogo entram dois times e um sai derrotado. Este foi o Brasil. Aquela seleção não chegava a ser espetacular, estava jogando dentro da França, com um time que tinha Zidane. Desta forma, na melhor das hipóteses, o Brasil tinha 50% de probabilidade de vencer. Perdeu. Foi uma derrota mais do que normal, não precisa de convulsão como explicação.
Até aí tudo bem, pois estamos falando de um esporte, cujo folclore é enriquecedor. Porém fico perplexo ao ver o mesmo tipo de pensamento primário na medicina. Aliás, esse pensamento se torna até mais comum, quando lidamos com a típica presunção dos profissionais médicos. O presunçoso não gosta de lidar com probabilidade, com incerteza. Em decisões sobre tratamento, diagnóstico ou prognóstico, violamos o pensamento probabilístico, pois nossa autoridade é desafiada pelo reconhecimento da incerteza.
Ao fazer um prognóstico “sombrio”, mesmo que temperado por palavras eufemísticas, nossa verdadeira conotação é dicotômica, ao ponto de “milagres” assumirem o papel causal quando o desfecho é favorável. Assim se criam os milagres, aqueles mesmos que andam pendurados nos tetos das igrejas ou são usados como “evidências” para o reconhecimento de santos. Milagres são criados (pelo menos em sua vasta maioria) pela falta de percepção de que, mesmo pouco provável, a recuperação do paciente era possível, tinha uma probabilidade de acontecer.
Quando falamos em um paciente de alto risco para infarto, isso quer dizer uma probabilidade de 20% de infarto nos próximos 10 anos. A probabilidade não ter o evento é muito maior do que a de ter o evento. Mas usualmente a palavra alto risco traz uma conotação de inexorável e iminente. Tudo um exagero, como se de fato tivéssemos a tal bola de cristal. Da mesma forma, quando um indivíduo de baixo risco desenvolve um problema, isso não é um erro de predição. Baixo risco de infarto é definido como um risco menor que 10%, não é um risco inexistente.
No entanto, ficamos (erradamente) inconformados com os “erros” dos modelos prognósticos, assim como ficamos inconformados se chover ao invés de fazer o sol da previsão, ou se o Brasil não for campeão apesar de ter sido o favorito. Por isso que bons modelos preditores passam a ser ridicularizados como se fossem modelos ruins. A partir desta ridicularização, criam-se soluções mágicas (e lucrativas) para melhorar o poder preditor destes modelos.
Vejam o caso da predição de risco cardiovascular primário. Escores de risco, como o Framingham, apresentam uma área abaixo da curva ROC satisfatória, em torno de 70% ou 80%. Mas nunca serão perfeitos, pois são modelos que tentam prever o futuro sem uma bola de cristal. Mas o inconformismo com a incerteza faz com que muitos rotulem estes escores de risco como inacurados, propondo que exames complexos sejam realizados adicionalmente. A sugestão de que o escore de cálcio seja realizados em todos os pacientes de risco intermediário é um dos maiores exemplos do pensamento dicotômico. A maioria dessas pessoas classificadas como de risco intermediário são de fato de risco intermediário (inclusive a calibração dos escores clínicos é melhor em pacientes de risco intermediário). Mas não aceitamos trabalhar com a definição de intermediário (o que se aproximaria do pensamento probabilístico), ficamos inconformados em classificar alguém assim, como se esta classificação estivesse errada. Precisamos reclassificar estas pessoas. Daí surge a proposta de realizar escore de cálcio em todos os pacientes de risco intermediário. Esse é o maior exemplo da não aceitação da incerteza inerente à realidade prognóstica. A faixa intermediária (realista) é inaceitável. Entra aí o escore de cálcio sendo propagado por reportagens televisivas como os salvadores da pátria, como uma bola de cristal a determinar quem terá um infarto. É assim? Claro que não, o escore de cálcio incrementa a área abaixo da curva ROC em apenas 5 a 10%. Muitos pacientes reclassificados para alto risco não vão ter infarto e alguns reclassificados para baixo risco terão infarto. Ou seja, há também reclassificações erradas. A incerteza permanece!!! Isto foi motivo de postagem prévia neste Blog, publicada também sob a forma de correspondência no Journal of American College of Cardiology, onde procuramos redefinir em que situação o escore de cálcio será útil.
Este tipo de equívoco de pensamento é inerente a predições prognósticas, em futebol e medicina. A grande evolução prognóstica não será proveniente de novos biomarcadores mágicos, mas sim da incorporação da incerteza ao raciocínio clínico.
Vejam o uso de estatina em um paciente de “alto risco’' para infarto, com colesterol elevado. Pensamos de forma dicotômica, ou seja, se prescrevermos estatina, o paciente será protegido contra esse desfecho, se não prescrevermos (coitado), ele terminará em um infarto. É assim? Claro que não, lembrem-se do paradigma do número necessário a tratar (NNT). Neste caso, o NNT é de 30 (prevenção primária). Ou seja, precisamos prescrever estatina a 30 pacientes para que 1 tenha um infarto prevenido. Ou seja, a probabilidade do tratamento beneficiar o seu paciente é 3% (1/30). O paciente tem que dar sorte de ser um que teria o infarto (nem todos terão infarto) e que a estatina previna este infarto que estava por vir (nem todos os infartos conseguem ser prevenidos). Esta perspectiva de probabilidade nos permite tomar melhores decisões. Neste caso, a regra é o uso da estatina, eu prescrevo. Porém se houver algum fator contrário ao uso da droga, alguma contra-indicação, efeito colateral importante ou desejo do paciente, não seria um absurdo ponderar e não insistir na prescrição. O pensamento não científico, dicotômico, faz com que tratemos pacientes com "receitas de bolo", enquanto o pensamento científico propõe a individualização com base em conhecimento das probabilidades de benefício e malefício.
Probabilidade Condicional
A esta altura da Copa, depois de Brasil 0 x 0 México no segundo jogo, a probabilidade inicialmente calculada por Nate Silver (47% do Brasil ser o campeão), já mudou. Antes achávamos que o Brasil era favorito, mas depois de compararmos seu desempenho com os de outras grandes seleções, como Holanda e Alemanha, talvez ele não seja mais o favorito. Isso vai mudando de acordo como as coisas vão ocorrendo. Esse tipo de estimativa da probabilidade, condicionada aos acontecimentos prévios mais recentes, será de grande utilidade quando incorporada ao pensamento médico.
Imaginem um paciente internado com infarto. No momento da admissão, podemos usar modelos probabilísticos (Escore TIMI, Escore GRACE) para calcular o risco de morte durante o internamento. Imaginem que no momento da admissão o paciente foi classificado como alto risco de morte. Porém, se o paciente ficar estável, a cada dia que permanece vivo, sua probabilidade de morte vai reduzindo. O conceito é o seguinte: a probabilidade de morte no segundo dia, dentre os pacientes que sobreviveram ao primeiro dia, já é menor. Houve uma seleção natural, sendo que os sobreviventes do primeiro dia já são um grupo menos propício a não morrer. A probabilidade de morte no terceiro dia, dentre os pacientes que sobreviveram ao segundo dia, é menor ainda. E assim por diante.
Esse é o conceito de hazard, um risco condicionado ao acontecimento anterior. Ao passo que risco não leva em consideração o que ocorreu antes. Em estudos prospectivos, de coorte, o hazard é calculado assim: o programa de computador divide o tempo em vários pequenos períodos (separados por eventos subsequentes) e vai calculando a probabilidade de morrer em cada um desses períodos. Essas probabilidades são multiplicadas. Ou seja, imaginem um internamento de 3 dias: o hazard de morte = hazard do primeiro dia x hazard do segundo dia em se considerando os sobreviventes ao primeiro dia x hazard do terceiro dia considerando o sobreviventes do primeiro e segundo dia. Percebam que isso é diferente de risco, que é calculado apenas pela probabilidade do paciente morrer ao longo desses 3 dias, sem considerar que os sobreviventes dos primeiros dias são menos vulneráveis.
Há uma grande utilidade deste tipo de pensamento. Imaginem um paciente que desenvolve fibrilação atrial permanente. No dia 1 da fibrilação atrial, podemos calcular o CHADS e estimar o risco anual de embolia, o que influenciará na decisão por anticoagulação. Agora imaginem um paciente igual a esse, que chega com documentação de fibrilação atrial há 10 anos, sem anticoagulação e nunca teve um AVC. Percebam como o risco de AVC calculado para este paciente será diferente do hazard de ter um AVC. No cálculo do hazard, considermos: passados 10 anos sem AVC, qual a probabilidade deste paciente ter um AVC? Esta é uma situação em que o hazard vai reduzindo com o tempo, na medida em que os pacientes que tiveram AVC são excluídos dessa pergunta. Esse é um paciente menos propício a ter um AVC do que os pacientes em geral. É útil identificar situações como esta, em que o hazard vai reduzindo. Se recebermos um paciente de 85 anos, com fibrilação atrial, que o médico anterior vinha acompanhando sem anticoagulação e nunca teve uma AVC ao longo de 10 anos, devemos agora, só porque somos uma segunda opinião, calcular o CHADS e prescrever anticoagulante? A resposta é não, pois o tempo já selecionou este paciente com alguém menos vulnerável à complicação embólica. Além disso, agora aos 85 anos, o risco do sangramento não é pequeno. Tranquilamente, pensando no hazard, respeitamos o histórico do paciente e podemos manter a conduta sem anticoagulação.
Há situações em que o harzard vai aumentando com o tempo. Por exemplo, o hazard de morrer por qualquer causa vai crescendo com o tempo, na medida em que envelhecemos, mesmo que não tenhamos morrido até agora. Assim como o hazard de desenvolver um câncer ou um evento coronário, pois estes são fatores muito associados a idade. E há outras situações em que o hazard é constante. Por exemplo, qual o risco de pegar uma meningite no ano 2016. Isso não aumenta, nem diminui com o tempo.
O Julgamento do Especialista
O especialista tende a não utilizar de probabilidade, pois percebe o reconhecimento da incerteza como um fator antagônico à sua autoridade. Isto ocorre no futebol, onde as mais diversas opiniões são omitidas pela cabeça de cada comentarista esportivo. É como se o conteúdo importasse menos do que a forma da mensagem. De fato, no campo de entretenimento é muito mais interessante ouvir a opinião de um ex-craque (mesmo que errada), do que utilizar um modelo probabilístico. E não é diferente com médicos, que insistem em utilizar seus julgamentos subjetivos, em detrimento de ferramentas como escore probabilísticos. Em diversas áreas profissionais, o julgamento de especialistas foi comparado com modelos matemáticos de predição e os modelos mecânicos ganham: modelo matemáticos determinam sucesso de uma safra de vinho melhor que o provador especializado, assim como escores de risco predizem melhor mortalidade em síndromes coronarianas agudas do que a opinião de cardiologistas experientes. Por que? Porque (1) nossa mente não funciona estatisticamente, (2) supervalorizamos o efeito de variáveis de pouco poder preditivo, mas que nos impressionarem subjetivamente, (3) pensamos de forma univariada ao invés de multivariada (se é diabético, vai ter estenose do stent; se é o Brasil, vai ganhar; se é árabe tentando entrar nos Estados Unidos, é terrorista - vide postagem 1 e 2 neste blog sobre pensamento univariado versus multivariado), (4) não ajustamos mentalmente nossa experiência para variáveis de confusão que permeiam os fenômenos cotidianos. O bom especialista é o que sabe reconhecer a limitação de sua primeira impressão, recorre ao modelos preditores imunes a estas fatores e reconhecem a incerteza ao trazer a resposta sob a forma de probabilidade. O mal especialista é o que tenta validar sua primeira impressão, procurando seletivamente argumentos, ao que se chama de viés de confirmação.
A Evolução Filosófica
A cada dia, a cada hora, surgem inúmeras publicações sobre novos marcadores de risco nas diversas situações médicas. É uma busca incessante do marcador ideal, aquele que vai predizer com perfeição o desfecho do paciente. Porém a grande evolução na área de marcadores prognósticos estará na evolução do pensamento dicotômico para um pensamento probabilístico, baseado em modelos multivariados. Isto em nada diminui a importância do médico, esse continuará pensando e usando sua intuição em suas decisões. Porém usando uma sequência lógica e hierárquica. Primeiro, para determinar o risco de um paciente, devemos usar de modelos prognósticos validados. Sabendo o risco, podemos estimar a magnitude de uma potencial intervenção na redução daquele risco. Sabendo a magnitude do benefício, agora podemos usar nosso julgamento subjetivo. Quero oferecer este benefício ao paciente, considerando os riscos e custos do tratamento? Ou seja, primeiro houve a inferência matemática, seguida de uma inferência subjetiva que envolve sensibilidade, ponderação e compartilhamento da decisão com o paciente.
Filosoficamente, devemos aprender a conviver com incerteza, pois grande parte dos desfechos de nossa vida são aleatórios. A foto abaixo foi minha filha que tirou hoje. Vejam como o céu está incerto, isso no mesmo dia, no mesmo momento. De um lado, o céu indica que vai chover, do outro sugere que vai fazer um dia lindo. Estamos incertos do que acontecerá na próxima hora. Por que então queremos certeza na previsão meteorológica dos próximos dias ou na previsão da evolução clínica de um paciente?
O caminho é voltar atrás e ouvir as palavras sábias de Willian Osler, proferidas há um século. Reconhecendo incertezas e aceitando o uso de probabilidades, teremos mais serenidade com os desfechos de nossos pacientes e tomaremos decisões mais ponderadas.
Se no início era 47% a probabilidade do Brasil vencer esta Copa, acho que agora está em 30%. Talvez ainda sejamos favoritos, mas a probabilidade de perder é maior do que de ganhar. O pensamento probabilístico nos permitirá reagir melhor ao resultado da Copa. Seja ele qual for. Até uma eventual vitória ficará mais interessante de comemorar, em se considerando o quanto esta era incerta.
