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Investigación

Las limitaciones de estimar las causas de muerte en países de renta baja

Un nuevo estudio de ISGlobal destaca la necesidad de mejorar la calidad y el rendimiento de las técnicas actuales de autopsia verbal

10.11.2020
Foto: ISGlobal

Una proporción significativa de la población mundial vive en zonas donde los sistemas de registro civil y las estadísticas vitales están incompletos o simplemente no existen. Sin embargo, esta es una información esencial para definir los objetivos de las políticas sanitarias y evaluar el éxito de los programas de salud. En los países de renta baja y media, las dos principales fuentes de información sobre las causas de muerte son las historias clínicas y las autopsias verbales, que presentan importantes problemas de diagnóstico erróneo y de escasa especificidad. Un nuevo estudio liderado por el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal), centro impulsado por la Fundación “la Caixa”, compara por primera vez uno de los métodos de autopsia verbal más utilizados con la autopsia diagnóstica completa y encuentra una baja concordancia del modelo, lo que genera dudas sobre la fiabilidad de las estimaciones actuales de las causas de muerte en entornos de escasos recursos.

En la autopsia verbal, familiares y testigos de la persona fallecida son entrevistados por personal capacitado y, posteriormente, los médicos interpretan la información recolectada y la codifican o introducen en métodos computarizados para determinar la causa de la muerte. Hasta la fecha no se había realizado ninguna validación adecuada de estos métodos de autopsia verbal y, por lo tanto, era difícil juzgar la fiabilidad de sus resultados.

En este estudio, que forma parte de uno más amplio de validación de un nuevo método de autopsia, la Autopsia Mínimamente Invasiva (MIA), los autores han analizado por primera vez la eficacia de uno de los métodos de autopsia verbal más utilizados, la InterVA (Autopsia Verbal Interpretativa), contra la autopsia diagnóstica completa -el método de referencia para la atribución de la causa de muerte- en una gran serie de autopsias realizadas en un hospital de referencia en Maputo (Mozambique). “El estudio muestra una escasa concordancia general, tanto a nivel individual como poblacional, del modelo InterVA con el modelo de referencia”, enfatiza Llorenç Quintó, estadístico sénior de ISGlobal que dirigió el análisis estadístico del estudio.

“La “revolución de los datos” de la Agenda de Desarrollo post-2015 prevé que los países con mayor carga de enfermedad tengan información fiable sobre el número y las causas de muerte para poder reducir los principales problemas de salud mediante la toma de decisiones basada en datos empíricos y programas de salud focalizados y monitorizados. Este objetivo no puede seguir basándose en herramientas de medición imprecisas” alerta Clara Menéndez, directora de la Iniciativa de Salud Materna, Infantil y Reproductiva de ISGlobal y primera autora del estudio. “El principal obstáculo para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible no es la escasa disponibilidad de médicos para realizar certificados de defunción o la codificación de autopsias verbales, ni tampoco la disponibilidad de métodos automatizados para superar algunas de las limitaciones de las autopsias verbales codificadas por médicos, sino más bien la imprecisión de estos métodos para establecer de manera eficaz las causas de muerte”, destaca Clara Menéndez.

“Este estudio de validación sobre uno de los instrumentos de autopsia verbal más utilizados subraya la necesidad de implementar métodos de autopsia basados ​​en la patología cuando sea factible. Y más importante aún, de mejorar la calidad y el rendimiento de las técnicas de autopsia verbal actuales y desarrollar herramientas más precisas para determinar las causas de muerte”, concluye Jaume Ordi, investigador de ISGlobal, patólogo del Hospital Clínic y último autor del estudio.

Referencia

Menéndez C, Quintó L, Castillo P et al. Limitations to current methods to estimate cause of death: a validation study of a verbal autopsy model. Gates Open Res 2020, 4:55. https://doi.org/10.12688/gatesopenres.13132.1.