Detección (medicamentos)
Evaluación médica breve para detectar problemas de salud no detectados
Un minero de carbón completa una encuesta de detección para la neumoconiosis del trabajador del carbón .

El cribado , en medicina, es una estrategia utilizada para buscar enfermedades o marcadores de riesgo aún no reconocidos . [1] [2] [3] Estas pruebas se pueden aplicar a individuos o a una población entera sin síntomas ni signos de la enfermedad que se está cribando.

Las intervenciones de detección están diseñadas para identificar afecciones que en algún momento futuro podrían convertirse en enfermedades, lo que permite una intervención y un tratamiento más tempranos con la esperanza de reducir la mortalidad y el sufrimiento de una enfermedad. Aunque la detección puede llevar a un diagnóstico más temprano, no se ha demostrado que todas las pruebas de detección beneficien a la persona que se somete a la prueba; el sobrediagnóstico , el diagnóstico erróneo y la creación de una falsa sensación de seguridad son algunos de los posibles efectos adversos de la detección. Además, algunas pruebas de detección pueden usarse en exceso de forma inapropiada. [4] [5] Por estas razones, una prueba utilizada en un programa de detección, especialmente para una enfermedad con baja incidencia , debe tener una buena sensibilidad además de una especificidad aceptable . [6]

Existen varios tipos de detección: la detección universal implica la detección de todos los individuos en una categoría determinada (por ejemplo, todos los niños de una determinada edad). La detección de casos implica la detección de un grupo más pequeño de personas en función de la presencia de factores de riesgo (por ejemplo, porque a un miembro de la familia se le ha diagnosticado una enfermedad hereditaria). Las intervenciones de detección no están diseñadas para ser diagnósticas y, a menudo, tienen tasas significativas de resultados falsos positivos y falsos negativos .

El grupo independiente de expertos, el Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de los Estados Unidos , proporciona recomendaciones actualizadas con frecuencia para la detección . [7]

Principios

En 1968, la Organización Mundial de la Salud publicó las directrices sobre los Principios y la práctica de la detección de enfermedades , a las que a menudo se hace referencia como los criterios de Wilson y Jungner . [8] Los principios todavía son ampliamente aplicables hoy en día:

  1. La condición debería ser un problema de salud importante.
  2. Debería existir un tratamiento para esta condición.
  3. Deberían estar disponibles instalaciones para el diagnóstico y el tratamiento.
  4. Debería haber una fase latente de la enfermedad.
  5. Debería realizarse una prueba o examen para detectar esta afección.
  6. La prueba debe ser aceptable para la población.
  7. Se debe comprender adecuadamente la historia natural de la enfermedad.
  8. Debería haber una política acordada sobre a quién tratar.
  9. El costo total de encontrar un caso debe equilibrarse económicamente en relación con el gasto médico en su conjunto.
  10. La búsqueda de casos debe ser un proceso continuo, no sólo un proyecto “de una vez por todas”.

En 2008, con la aparición de nuevas tecnologías genómicas, la OMS las sintetizó y modificó con la nueva comprensión de la siguiente manera:

Síntesis de los criterios de detección emergentes propuestos en los últimos 40 años

  • El programa de detección debe responder a una necesidad reconocida.
  • Los objetivos del cribado deben definirse desde el principio.
  • Debería haber una población objetivo definida.
  • Debería haber evidencia científica de la efectividad del programa de detección.
  • El programa debe integrar educación, pruebas, servicios clínicos y gestión del programa.
  • Debería existir una garantía de calidad, con mecanismos para minimizar los riesgos potenciales del cribado.
  • El programa debe garantizar el consentimiento informado, la confidencialidad y el respeto a la autonomía personal y corporal.
  • El programa debe promover la equidad y el acceso a la detección para toda la población destinataria.
  • La evaluación del programa debe planificarse desde el principio.
  • Los beneficios generales de la detección deberían ser mayores que los daños.

En resumen, "cuando se trata de la asignación de recursos escasos, las consideraciones económicas deben tenerse en cuenta junto con 'nociones de justicia, equidad, libertad personal, viabilidad política y las limitaciones de la ley actual'". [9]

Tipos

Una clínica móvil utilizada para examinar a los mineros de carbón en riesgo de padecer la enfermedad del pulmón negro
Una clínica móvil utilizada para examinar a los mineros de carbón en riesgo de padecer la enfermedad del pulmón negro
  • Cribado masivo: cribado de toda una población o un subgrupo. Se ofrece a todos, independientemente del estado de riesgo del individuo.
  • Detección de alto riesgo o selectiva: la detección de alto riesgo se realiza únicamente entre personas de alto riesgo .
  • Detección multifásica: aplicación de dos o más pruebas de detección a una población grande al mismo tiempo, en lugar de realizar pruebas de detección separadas para enfermedades individuales.
  • Cuando se realiza de forma reflexiva y con base en investigaciones, la identificación de factores de riesgo puede ser una estrategia para la detección médica. [10]

Ejemplos

Programas comunes

En muchos países existen programas de detección basados ​​en la población. En algunos países, como el Reino Unido, las políticas se formulan a nivel nacional y los programas se imparten en todo el país con estándares de calidad uniformes. Los programas de detección más comunes incluyen: [ cita requerida ]

Basado en la escuela

La mayoría de los sistemas escolares públicos de los Estados Unidos examinan periódicamente a los estudiantes para detectar deficiencias auditivas y visuales y problemas dentales. A veces se realizan exámenes para detectar problemas de columna y postura como la escoliosis , pero son controvertidos porque la escoliosis (a diferencia de los problemas de visión o dentales) se encuentra solo en un segmento muy pequeño de la población general y porque los estudiantes deben quitarse la camisa para el examen. Muchos estados ya no exigen exámenes de escoliosis, o permiten que se exima de ellos con notificación a los padres. Actualmente, se están presentando proyectos de ley en varios estados de EE. UU. para exigir exámenes de salud mental para los estudiantes que asisten a escuelas públicas con la esperanza de prevenir la autolesión, así como el daño a los compañeros. Quienes proponen estos proyectos de ley esperan diagnosticar y tratar enfermedades mentales como la depresión y la ansiedad. [ cita requerida ]

Detección de determinantes sociales de la salud

Los determinantes sociales de la salud son las condiciones económicas y sociales que influyen en las diferencias individuales y grupales en el estado de salud . [12] Esas condiciones pueden tener efectos adversos sobre la salud y el bienestar de los pacientes. Para mitigar esos efectos adversos, ciertas políticas sanitarias, como la Ley de Atención Médica Asequible de los Estados Unidos (2010), dieron mayor impulso a los programas preventivos, como los que examinan sistemáticamente los determinantes sociales de la salud. [13] Se cree que la detección es una herramienta valiosa para identificar las necesidades básicas de los pacientes en un marco de determinantes sociales de la salud, de modo que se les pueda atender mejor. [14] [15]

Antecedentes de la política en los Estados Unidos

Cuando se aprobó en los Estados Unidos, la Ley de Atención Médica Asequible logró salvar la brecha entre la salud comunitaria y la atención médica como tratamiento médico, lo que dio lugar a programas que examinaban los determinantes sociales de la salud. [13] La Ley de Atención Médica Asequible estableció varios servicios con un enfoque en los determinantes sociales o una apertura a una clientela más diversa, como las Subvenciones para la Transformación Comunitaria, que se delegaron a la comunidad para establecer "actividades preventivas de salud comunitaria" y "abordar las disparidades en materia de salud". [16]

Programas clínicos

Los determinantes sociales de la salud incluyen el estatus social, el género, la etnia, el estatus económico, el nivel educativo, el acceso a los servicios, la educación, el estatus migratorio, la crianza y mucho, mucho más. [17] [18] Varias clínicas en los Estados Unidos han empleado un sistema en el que examinan a los pacientes para ciertos factores de riesgo relacionados con los determinantes sociales de la salud. [19] En tales casos, se hace como una medida preventiva para mitigar cualquier efecto perjudicial de la exposición prolongada a ciertos factores de riesgo, o simplemente para comenzar a remediar los efectos adversos que ya enfrentan ciertas personas. [15] [20] Pueden estructurarse de diferentes maneras, por ejemplo, en línea o en persona, y producir diferentes resultados según las respuestas del paciente. [15] Algunos programas, como el FIND Desk en el Hospital de Niños Benioff de la UCSF, emplean la detección de determinantes sociales de la salud para conectar a sus pacientes con servicios sociales y recursos comunitarios que pueden proporcionarles mayor autonomía y movilidad. [21]

Equipo médico utilizado

El equipo médico utilizado en las pruebas de detección suele ser diferente del equipo utilizado en las pruebas de diagnóstico, ya que las pruebas de detección se utilizan para indicar la probable presencia o ausencia de una enfermedad o afección en personas que no presentan síntomas, mientras que el equipo médico de diagnóstico se utiliza para realizar mediciones fisiológicas cuantitativas para confirmar y determinar el progreso de una enfermedad o afección sospechada. El equipo médico de detección debe ser capaz de procesar rápidamente muchos casos, pero es posible que no necesite ser tan preciso como el equipo de diagnóstico. [ cita requerida ]

Limitaciones

El cribado permite detectar enfermedades en una etapa temprana, antes de que aparezcan los síntomas, mientras que el tratamiento es más eficaz que la detección tardía. [22] En el mejor de los casos, se salvan vidas. Como cualquier prueba médica, las pruebas que se utilizan en el cribado no son perfectas. El resultado de la prueba puede mostrar incorrectamente un resultado positivo para quienes no padecen la enfermedad ( falso positivo ) o negativo para quienes la padecen ( falso negativo ). Las limitaciones de los programas de cribado pueden incluir:

  • La detección puede implicar costos y uso de recursos médicos para una mayoría de personas que no necesitan tratamiento.
  • Efectos adversos del procedimiento de detección (por ejemplo, estrés y ansiedad, malestar, exposición a la radiación, exposición a sustancias químicas).
  • El estrés y la ansiedad que se producen cuando se prolonga el conocimiento de una enfermedad sin que se produzca ninguna mejora en los resultados. Este problema se conoce como sobrediagnóstico (véase también más abajo).
  • Estrés y ansiedad causados ​​por un resultado de detección falso positivo .
  • Investigación y tratamiento innecesarios de resultados falsos positivos (es decir, diagnóstico erróneo con error tipo I ).
  • Una falsa sensación de seguridad causada por falsos negativos, que pueden retrasar el diagnóstico final (es decir, un diagnóstico erróneo con error de tipo II ).

La detección de la demencia en el NHS inglés es controvertida porque podría causar una ansiedad excesiva en los pacientes y saturar los servicios de apoyo. Un médico de cabecera informó que "la cuestión principal parece centrarse en las consecuencias de un diagnóstico de este tipo y en lo que realmente está disponible para ayudar a los pacientes". [23]

Análisis

Para muchas personas, la detección parece instintivamente una medida adecuada, ya que detectar algo antes parece mejor. Sin embargo, ninguna prueba de detección es perfecta. Siempre habrá problemas con los resultados incorrectos y otros problemas mencionados anteriormente. Es un requisito ético que se proporcione información equilibrada y precisa a los participantes en el momento en que se les ofrece la prueba, para que puedan tomar una decisión plenamente informada sobre si aceptar o no. [ cita requerida ]

Antes de implementar un programa de detección, se debe analizar para asegurarse de que su implementación traerá más beneficios que daños. Los mejores estudios para evaluar si una prueba de detección mejorará la salud de una población son ensayos controlados aleatorizados rigurosos . Cuando se estudia un programa de detección mediante estudios de casos y controles o, más habitualmente, estudios de cohorte, varios factores pueden hacer que la prueba de detección parezca más exitosa de lo que realmente es. Una serie de sesgos diferentes, inherentes al método de estudio, distorsionarán los resultados. [ cita requerida ]

Sobrediagnóstico

Las pruebas de detección pueden identificar anomalías que nunca causarían un problema en la vida de una persona. Un ejemplo de esto es la detección del cáncer de próstata ; se ha dicho que "más hombres mueren con cáncer de próstata que a causa de él". [24] Los estudios de autopsia han demostrado que entre el 14 y el 77% de los hombres de edad avanzada que han muerto por otras causas han tenido cáncer de próstata . [25]

Además de los problemas que conlleva el tratamiento innecesario (el tratamiento del cáncer de próstata no está exento de riesgos), el sobrediagnóstico hace que un estudio parezca bueno para detectar anomalías, aunque a veces sean inofensivas. [ cita requerida ]

El sobrediagnóstico se produce cuando todas estas personas con anomalías inofensivas se consideran "vidas salvadas" por el cribado, en lugar de "personas sanas perjudicadas innecesariamente por el sobrediagnóstico ". Por lo tanto, podría conducir a un ciclo sin fin: cuanto mayor sea el sobrediagnóstico, más personas pensarán que el cribado es más eficaz de lo que es, lo que puede impulsar a las personas a realizar más pruebas de cribado, lo que conduce a un sobrediagnóstico aún mayor. [26] Raffle, Mackie y Gray llaman a esto la paradoja de la popularidad del cribado: "Cuanto mayor sea el daño causado por el sobrediagnóstico y el sobretratamiento a causa del cribado, más personas habrá que crean que deben su salud, o incluso su vida, al programa" (pág. 56, cuadro 3.4) [27]

El cribado del neuroblastoma, el tumor sólido maligno más común en niños, en Japón es un buen ejemplo de por qué un programa de cribado debe evaluarse rigurosamente antes de implementarlo. En 1981, Japón inició un programa de cribado del neuroblastoma midiendo el ácido homovanílico y el ácido vanilmandélico en muestras de orina de bebés de seis meses. En 2003, se organizó un comité especial para evaluar la motivación del programa de cribado del neuroblastoma. Ese mismo año, el comité concluyó que había pruebas suficientes de que el método de cribado utilizado en ese momento conducía a un sobrediagnóstico, pero no había pruebas suficientes de que el programa redujera las muertes por neuroblastoma. Por ello, el comité recomendó no realizar el cribado y el Ministerio de Salud, Trabajo y Bienestar decidió detener el programa de cribado. [28]

Otro ejemplo de sobrediagnóstico ocurrió con el cáncer de tiroides: su incidencia se triplicó en Estados Unidos entre 1975 y 2009, mientras que la mortalidad se mantuvo constante. [29] En Corea del Sur, la situación fue aún peor, con un aumento de 15 veces en la incidencia entre 1993 y 2011 (el mayor aumento de la incidencia de cáncer de tiroides del mundo), mientras que la mortalidad se mantuvo estable. [30] El aumento de la incidencia se asoció con la introducción de la detección mediante ecografía. [31]

El problema del sobrediagnóstico en la detección del cáncer es que en el momento del diagnóstico no es posible diferenciar entre una lesión inofensiva y una letal, a menos que el paciente no reciba tratamiento y muera por otras causas. [32] Por lo tanto, casi todos los pacientes tienden a recibir tratamiento, lo que conduce a lo que se denomina sobretratamiento . Como lo expresaron los investigadores Welch y Black, "el sobrediagnóstico, junto con el posterior tratamiento innecesario con sus riesgos asociados, es posiblemente el daño más importante asociado con la detección temprana del cáncer". [32]

Sesgo de tiempo de entrega

El sesgo de anticipación conduce a una supervivencia percibida más prolongada con el cribado, incluso si no se altera el curso de la enfermedad

Para que el cribado funcione, debe diagnosticar la enfermedad en cuestión antes de lo que se haría sin el cribado (cuando aparecen los síntomas). Incluso si en ambos casos (con cribado o sin cribado) los pacientes mueren al mismo tiempo, solo porque la enfermedad se diagnosticó antes mediante el cribado, el tiempo de supervivencia desde el diagnóstico es mayor en las personas que se sometieron al cribado que en las personas que no se sometieron al cribado. Esto sucede incluso cuando la expectativa de vida no se ha prolongado. Como el diagnóstico se realizó antes sin prolongar la vida, el paciente puede estar más ansioso ya que debe vivir con el conocimiento de su diagnóstico durante más tiempo. [ cita requerida ]

Para que el cribado funcione, debe introducir un tiempo de anticipación . Por lo tanto, las estadísticas de tiempo de supervivencia desde el diagnóstico tienden a aumentar con el cribado debido al tiempo de anticipación introducido, incluso cuando el cribado no ofrece beneficios. Si no pensamos en lo que significa realmente el tiempo de supervivencia en este contexto, podríamos atribuir el éxito a una prueba de cribado que no hace más que adelantar el diagnóstico. Como las estadísticas de supervivencia sufren este y otros sesgos, comparar la mortalidad por enfermedad (o incluso la mortalidad por todas las causas) entre la población sometida a cribado y la no sometida a cribado proporciona información más significativa. [ cita requerida ]

Sesgo de tiempo de longitud

El sesgo de tiempo de duración conduce a una mejor percepción de supervivencia con el cribado, incluso si no se altera el curso de la enfermedad.

Muchas pruebas de detección implican la detección de cánceres. Es más probable que la detección de tumores de crecimiento más lento (debido a un mayor tiempo de permanencia preclínica) sea menos propensa a causar daño. Además, esos cánceres agresivos tienden a producir síntomas en el intervalo entre las pruebas de detección programadas, por lo que es menos probable que se detecten mediante la prueba de detección. [33] Por lo tanto, los casos que la prueba de detección detecta automáticamente tienen un mejor pronóstico que los casos sintomáticos. La consecuencia es que esos casos de progresión más lenta ahora se clasifican como cánceres, lo que aumenta la incidencia y, debido a su mejor pronóstico, las tasas de supervivencia de las personas que se someten a pruebas de detección serán mejores que las de las personas que no se someten a pruebas de detección, incluso si la prueba de detección no hace ninguna diferencia. [ cita requerida ]

Sesgo de selección

No todo el mundo participará en un programa de detección. Hay factores que diferencian a quienes están dispuestos a hacerse la prueba y a quienes no. [ cita requerida ]

Si las personas con mayor riesgo de padecer una enfermedad tienen más probabilidades de ser examinadas (por ejemplo, las mujeres con antecedentes familiares de cáncer de mama tienen más probabilidades que otras de participar en un programa de mamografía ), entonces una prueba de detección parecerá peor de lo que es en realidad: los resultados negativos entre la población examinada serán mayores que en una muestra aleatoria. [ cita requerida ]

El sesgo de selección también puede hacer que una prueba parezca mejor de lo que realmente es. Si una prueba está más disponible para personas jóvenes y sanas (por ejemplo, si las personas tienen que viajar una gran distancia para hacerse la prueba), entonces menos personas en la población de detección tendrán resultados negativos que en una muestra aleatoria, y la prueba parecerá marcar una diferencia positiva. [ cita requerida ]

Los estudios han demostrado que las personas que acuden a las pruebas de detección tienden a ser más saludables que las que no lo hacen. Esto se ha denominado el efecto de la persona que se somete a pruebas de detección de cáncer de mama [27] , que es una forma de sesgo de selección. La razón parece ser que las personas sanas, adineradas, físicamente en forma, no fumadoras y con padres longevos tienen más probabilidades de acudir a las pruebas de detección de cáncer de mama que las personas con bajos ingresos, que ya tienen problemas sociales y de salud [27] . Un ejemplo de sesgo de selección se produjo en el ensayo de Edimburgo sobre la detección de cáncer de mama por mamografía, en el que se utilizó la aleatorización por grupos. El ensayo encontró una reducción de la mortalidad cardiovascular en las personas que se sometieron a pruebas de detección de cáncer de mama. Esto se debió a las diferencias iniciales en cuanto al nivel socioeconómico en los grupos: el 26% de las mujeres del grupo de control y el 53% del grupo de estudio pertenecían al nivel socioeconómico más alto [34] . La detección del riesgo cardiovascular es una herramienta vital para reducir la incidencia global de enfermedades cardiovasculares [35] .

Diseño de estudios para la investigación de programas de detección

La mejor manera de minimizar el sesgo de selección es utilizar un ensayo controlado aleatorio , aunque los estudios observacionales , naturalistas o retrospectivos pueden tener algún valor y suelen ser más fáciles de realizar. Cualquier estudio debe ser lo suficientemente grande (incluir muchos pacientes) y lo suficientemente largo (seguir a los pacientes durante muchos años) para tener el poder estadístico para evaluar el verdadero valor de un programa de detección. En el caso de las enfermedades raras, pueden necesitarse cientos de miles de pacientes para comprender el valor de la detección (encontrar suficientes enfermedades tratables) y para evaluar el efecto del programa de detección en la mortalidad, un estudio puede tener que seguir a la cohorte durante décadas. Estos estudios requieren mucho tiempo y son costosos, pero pueden proporcionar los datos más útiles con los que evaluar el programa de detección y practicar la medicina basada en la evidencia . [ cita requerida ]

Mortalidad por todas las causas frente a mortalidad por enfermedad específica

El resultado principal de los estudios de detección del cáncer suele ser el número de muertes causadas por la enfermedad que se está examinando, lo que se denomina mortalidad específica de la enfermedad. Por ejemplo, en los ensayos de detección del cáncer de mama mediante mamografía, el resultado principal que se informa a menudo es la mortalidad por cáncer de mama. Sin embargo, la mortalidad específica de la enfermedad puede estar sesgada a favor del cribado. En el ejemplo del cribado del cáncer de mama, las mujeres con un sobrediagnóstico de cáncer de mama pueden recibir radioterapia, lo que aumenta la mortalidad por cáncer de pulmón y enfermedades cardíacas. [36] El problema es que esas muertes a menudo se clasifican como otras causas e incluso pueden ser mayores que el número de muertes por cáncer de mama evitadas por el cribado. Por lo tanto, el resultado no sesgado es la mortalidad por todas las causas. El problema es que se necesitan ensayos mucho más grandes para detectar una reducción significativa de la mortalidad por todas las causas. En 2016, el investigador Vinay Prasad y sus colegas publicaron un artículo en BMJ titulado "Por qué el cribado del cáncer nunca se ha demostrado que salve vidas", ya que los ensayos de cribado del cáncer no mostraron una reducción de la mortalidad por todas las causas. [37]

Véase también

Referencias

  1. ^ "¿Realizar o no realizar pruebas de detección? Beneficios y daños de las pruebas de detección". NIH News in Health . Institutos Nacionales de Salud . Marzo de 2017. Archivado desde el original el 22 de diciembre de 2017 . Consultado el 12 de enero de 2020 . Las pruebas de detección se realizan a personas que parecen sanas para intentar encontrar problemas que no se han detectado. Se realizan antes de que aparezcan signos o síntomas de la enfermedad.
  2. ^ O'Toole, Marie T., ed. (2013). Diccionario médico de Mosby (novena edición). St. Louis, Mo.: Elsevier/Mosby. Kindle loc. 145535. ISBN 978-0-323-08541-0. OCLC  788298656. detección, n ., 1. procedimiento preliminar, como una prueba o examen, para detectar el signo o los signos más característicos de un trastorno que puede requerir más investigación.
  3. ^ "cribado, n." . Oxford English Dictionary . Marzo de 2017. Archivado desde el original el 11 de junio de 2017 . Consultado el 12 de enero de 2020 . ... 8. a. Examen médico de una persona o grupo para detectar una enfermedad o anomalía, esp. como parte de una encuesta amplia en lugar de como respuesta a una solicitud de tratamiento.
  4. ^ O'Sullivan, Jack W; Albasri, Ali; Nicholson, Brian D; Perera, Rafael; Aronson, Jeffrey K; Roberts, Nia; Heneghan, Carl (11 de febrero de 2018). "Exceso de pruebas y falta de pruebas en atención primaria: una revisión sistemática y un metanálisis". BMJ Open . 8 (2): e018557. doi :10.1136/bmjopen-2017-018557. PMC 5829845 . PMID  29440142. 
  5. ^ O'Sullivan, Jack W.; Heneghan, Carl; Perera, Rafael; Oke, Jason; Aronson, Jeffrey K.; Shine, Brian; Goldacre, Ben (19 de marzo de 2018). "Variación en las solicitudes y resultados de pruebas diagnósticas: una métrica preliminar para OpenPathology.net". Scientific Reports . 8 (1): 4752. Bibcode :2018NatSR...8.4752O. doi :10.1038/s41598-018-23263-z. PMC 5859290 . PMID  29556075. 
  6. ^ Pruebas de detección y diagnóstico en eMedicine
  7. ^ Hall, Harriet (2019). “Demasiadas pruebas médicas”. Skeptical Inquirer . 43 (3): 25–27.
  8. ^ Wilson, JMG; Jungner, G (1968). "Principios y práctica del cribado de enfermedades" (PDF) . Crónica de la OMS . 22 (11): 281–393. PMID  4234760. Archivado (PDF) desde el original el 17 de abril de 2016 . Consultado el 1 de enero de 2016 en Public Health Papers, n.° 34.{{cite journal}}: Mantenimiento de CS1: postscript ( enlace )
  9. ^ Anne Andermann, Ingeborg Blancquaert, Sylvie Beauchamp, Véronique Déry Revisitando a Wilson y Jungner en la era genómica: una revisión de los criterios de detección en los últimos 40 años: Boletín de la Organización Mundial de la Salud; 2008 Volumen 86, Número 4, abril de 2008, 241-320
  10. ^ Wald, NJ; Hackshaw, AK; Frost, CD (1999). "¿Cuándo se puede utilizar un factor de riesgo como una prueba de detección que valga la pena?". BMJ . 319 (7224): 1562–1565. doi :10.1136/bmj.319.7224.1562. ISSN  0959-8138. PMC 1117271 . PMID  10591726. 
  11. ^ AlGhalyini, Baraa; Shakir, Ismail; Wahed, Muaz; Babar, Sultan; Mohamed, Mohamed (30 de junio de 2022). "¿La puntuación SARI predice la positividad de COVID-19? Un análisis retrospectivo de pacientes del servicio de urgencias de un hospital terciario" (PDF) . Revista de salud y ciencias afines . 13 : 077–082. doi :10.1055/s-0042-1748806. S2CID  250189262. Archivado (PDF) del original el 4 de julio de 2022 . Consultado el 1 de julio de 2022 .
  12. ^ Braveman, P. y Gottlieb, L., 2014. Los determinantes sociales de la salud: es hora de considerar las causas de las causas. Public health reports, 129(1_suppl2), pp.19-31.
  13. ^ ab Heiman, Harry J. y Samantha Artiga. "Más allá de la atención sanitaria: el papel de los determinantes sociales en la promoción de la salud y la equidad sanitaria". Health 20.10 (2015): 1-10.
  14. ^ Shekarchi, Amy, et al. "Determinante social de la detección de la salud en una clínica de atención primaria pediátrica de red de seguridad". Academia Estadounidense de Pediatría, Academia Estadounidense de Pediatría, 1 de mayo de 2018, pediatrics.aappublications.org/content/142/1_MeetingAbstract/748.
  15. ^ abc Gottlieb, Laura; Hessler, Danielle; Long, Dayna; Amaya, Anais; Adler, Nancy (diciembre de 2014). "Un ensayo aleatorizado sobre detección de determinantes sociales de la salud: el estudio iScreen". Pediatría . 134 (6): e1611–e1618. doi :10.1542/peds.2014-1439. ISSN  0031-4005. PMID  25367545. S2CID  18189510.
  16. ^ Plan de acción del HHS para reducir las disparidades raciales y étnicas en la salud: una nación libre de disparidades en la salud y la atención médica . OCLC  872276544.
  17. ^ Dasgupta, Rajib (2009). Cook, Harold J.; Bhattacharya, Sanjoy; Hardy, Anne (eds.). "Dar sentido a los determinantes sociales". Economic and Political Weekly . 44 (23): 30–32. ISSN  0012-9976. JSTOR  40279083.
  18. ^ Singh, Gopal; Daus, Gem; Allender, Michelle; Ramey, Christine; Martin, Elijah; Perry, Chrisp; Reyes, Andrew; Vedamuthu, Ivy (2017). "Determinantes sociales de la salud en los Estados Unidos: abordar las principales tendencias de desigualdad en materia de salud en la nación, 1935-2016". Revista internacional de salud materna e infantil y sida . 6 (2): 139–164. doi : 10.21106/ijma.236 . ISSN  2161-8674. PMC 5777389 . PMID  29367890. 
  19. ^ Billioux, Alexander; Verlander, Katherine; Anthony, Susan; Alley, Dawn (30 de mayo de 2017). "Detección estandarizada de necesidades sociales relacionadas con la salud en entornos clínicos: la herramienta de detección de comunidades de salud responsables". Perspectivas de la NAM . 7 (5). doi :10.31478/201705b. ISSN  2578-6865.
  20. ^ Foy, Jane Meschan (junio de 2010). "Mejora de la atención de salud mental pediátrica: algoritmos para la atención primaria". Pediatrics . 125 (Suplemento 3): S109–S125. doi : 10.1542/peds.2010-0788f . ISSN  0031-4005. PMID  20519563.
  21. ^ "UCSF Benioff Children's Hospital Oakland". UCSF Benioff Children's Hospital Oakland . Archivado desde el original el 2013-07-28 . Consultado el 2020-04-29 .
  22. ^ "Beneficios y riesgos de las pruebas de detección". InformedHealth.org. Instituto para la Calidad y Eficiencia en la Atención Sanitaria (IQWiG). 2006. Archivado desde el original el 20 de enero de 2021. Consultado el 23 de septiembre de 2020 .
  23. ^ "Los médicos de cabecera se ven afectados por las quejas generalizadas de los pacientes 'descontentos' con las pruebas de detección de la demencia". Pulse . 22 de noviembre de 2013. Archivado desde el original el 18 de febrero de 2017 . Consultado el 22 de noviembre de 2013 .
  24. ^ El libro completo sobre la salud masculina . Libros sobre la salud masculina. Rodale Books. 2000. ISBN 9781579542986.[ página necesaria ]
  25. ^ Sandhu GS, Adriole GL. Sobrediagnóstico del cáncer de próstata. Revista del Instituto Nacional del Cáncer, monografías 2012 (45): 146–151.
  26. ^ Brodersen, John; Kramer, Barnett S; Macdonald, Helen; Schwartz, Lisa M; Woloshin, Steven (17 de agosto de 2018). "Enfocándose en el sobrediagnóstico como un factor que impulsa el uso excesivo de medicamentos". BMJ . 362 : k3494. doi :10.1136/bmj.k3494. hdl : 2292/46091 . PMID  30120097. S2CID  52033494.
  27. ^ abc Raffle AE, Mackie A, Gray JAM. Screening: Evidence and Practice. 2.ª edición, Oxford University Press. 2019
  28. ^ Tsubono, Yoshitaka; Hisamichi, Shigeru (6 de mayo de 2004). "Un alto al cribado del neuroblastoma en Japón". New England Journal of Medicine . 350 (19): 2010–2011. doi : 10.1056/NEJM200405063501922 . PMID  15128908.
  29. ^ Esserman, Laura J; Thompson, Ian M; Reid, Brian; Nelson, Peter; Ransohoff, David F; Welch, H Gilbert; Hwang, Shelley; Berry, Donald A; Kinzler, Kenneth W; Black, William C; Bissell, Mina; Parnes, Howard; Srivastava, Sudhir (mayo de 2014). "Abordar el sobrediagnóstico y el sobretratamiento en el cáncer: una receta para el cambio". The Lancet Oncology . 15 (6): e234–e242. doi :10.1016/S1470-2045(13)70598-9. PMC 4322920 . PMID  24807866. 
  30. ^ Ahn, Hyeong Sik; Kim, Hyun Jung; Welch, H. Gilbert (6 de noviembre de 2014). "La "epidemia" de cáncer de tiroides en Corea: detección y sobrediagnóstico". New England Journal of Medicine . 371 (19): 1765–1767. doi :10.1056/NEJMp1409841. PMID  25372084.
  31. ^ Ahn, Hyeong Sik; Kim, Hyun Jung; Kim, Kyoung Hoon; Lee, Young Sung; Han, Seung Jin; Kim, Yuri; Ko, Min Ji; Brito, Juan P. (noviembre de 2016). "La detección del cáncer de tiroides en Corea del Sur aumenta la detección de cánceres papilares sin impacto en otros subtipos o la mortalidad por cáncer de tiroides". Tiroides . 26 (11): 1535–1540. doi :10.1089/thy.2016.0075. PMID  27627550.
  32. ^ ab Welch, HG; Black, WC (2010). "Sobrediagnóstico en cáncer". Revista JNCI del Instituto Nacional del Cáncer . 102 (9): 605–613. doi : 10.1093/jnci/djq099 . PMID  20413742.
  33. ^ Carter, Stacy; Barratt, Alexandra (2017). "¿Qué es el sobrediagnóstico y por qué deberíamos tomarlo en serio en la detección del cáncer?". Public Health Research & Practice . 27 (3). doi : 10.17061/phrp2731722 . hdl : 2123/17022 . PMID  28765855.
  34. ^ Gøtzsche, PC; Jørgensen, KJ (2013). "Detección del cáncer de mama mediante mamografía". Base de Datos Cochrane de Revisiones Sistemáticas . 2013 (6): CD001877. doi :10.1002/14651858.CD001877.pub5. PMC 6464778. PMID  23737396 . 
  35. ^ Wallace, Margaret L.; Ricco, Jason A.; Barrett, Bruce (junio de 2014). "Estrategias de detección de enfermedades cardiovasculares en adultos asintomáticos". Atención primaria . 41 (2): 371–397. doi :10.1016/j.pop.2014.02.010. ISSN  0095-4543. PMC 4042912 . PMID  24830613. 
  36. ^ Gøtzsche, PC, Comentario: El cribado: un paradigma seductor que, en general, nos ha fallado. , 2015, International Journal of Epidemiology , 244(1): 278-280 DOI, [1] Archivado el 29 de enero de 2019 en Wayback Machine.
  37. ^ Prasad V., Lenzer J., Newman DH, Por qué nunca se ha demostrado que la detección del cáncer "salve vidas" y qué podemos hacer al respecto. British Medical Journal 2016; 352:h6080 DOI

Lectura adicional

  • Criterios del Comité Nacional de Detección del Reino Unido para evaluar la viabilidad, la idoneidad y la eficacia de un programa de detección [consultado en octubre de 2019] y Oxford Medicine Online
  • Raffle, Mackie, Gray Screening: evidencia y práctica. Oxford University Press 2019 ISBN 9780198805984 
  • Módulo de aprendizaje interactivo sobre conocimientos de salud sobre detección, por Angela Raffle. Último acceso: octubre de 2019.
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