Sem categoria

O grande equívoco no manejo da dor (e é possível que você o esteja cometendo)

Escrito por Lars Avemarie

Publicado oficialmente no endereço http://www.larsavemarie.com/the-biggest-error/

Tradução: Izadora Oliveira Amaral e Priscilla Queiroz de Lima (alunas do curso de graduação em Fisioterapia da USP-RP) e Profa. Thais Chaves

Não importa o quanto acreditamos que temos uma percepção precisa da nossa prática, somos reféns de nosso próprio filtro de interpretação na tentativa de tomar consciência dos nossos filtros de interpretação! Isso seria equivalente ao exemplo didático do cachorro tentando pegar o próprio rabo.

Um grande equívoco no manejo da dor na atualidade é que há uma epidemia de raciocínio clínico incorreto. Há uma pandemia de “pseudo-ciência” (broscience em inglês), pensamento não científico e falta de senso crítico. Nos debates, quando as pessoas são confrontadas com um argumento e/ou evidência que vai contra suas crenças preconcebidas, a resposta comum é “mas eu sei que funciona” ou “eu já vi funcionar”.

“O primeiro princípio é que você não deve se enganar, e você é a pessoa mais fácil de enganar.” Richard P. Feynman

Existem vários problemas fundamentais com esse tipo de pensamento, e ele apresenta uma das barreiras mais substanciais ao progresso e desenvolvimento no campo de reabilitação da dor. Nossos percursos futuros dependem da nossa habilidade de rever nossas teorias, narrativas, filosofias e visão de mundo. Alguns de nós na atualidade estão com os olhos vendados devido a uma visão de mundo desatualizada, que é utilizada no tratamento da dor e também na fisioterapia.

Paradoxalmente, muitas vezes nós somos os principais obstáculos e barreiras no sentido de adotar um modelo mais moderno (baseado na ciência) de cuidados e visão sobre a dor. Nós somos resistentes em atualizar nossos modelos de cuidado ao tratar pessoas com dor. Nosso cuidado deveria se basear em modelos atuais e mais válidos. Existem erros lógicos e científicos quando insistimos no “Eu já vi funcionar“. Vou tentar abordar brevemente alguns desses erros abaixo:

Quando dizemos que algo “funciona”, estamos desconsiderando o fato de que resultados e efeitos das intervenções são duas coisas distintas. Como afirma Herbert et al. 2005 “Medidas de resultados medem resultados, não efeitos de intervenção”. Os resultados clínicos podem ser influenciados por muitos outros fatores além da intervenção, como fenômenos estatísticos (regressão à média), efeito placebo, curso natural da condição e muitos outros (Herbert et al. 2005). Vários fatores, como o sono ou até mesmo a simples passagem do tempo, podem influenciar fortemente a melhora de um resultado. Ignorar o efeito potencial que vários fatores podem ter no resultado de um paciente é um grande erro. Ao desconsiderar esses fatores que podem influenciar o paciente, nós também estamos desconsiderando o benefício terapêutico potencial que estes mesmos fatores poderiam ter sobre os resultados dos nossos tratamentos.

Também não devemos esquecer o que Herbert et al. (2005) afirmaram: “um bom resultado não indica necessariamente que a intervenção foi efetiva; o bom resultado pode ter ocorrido mesmo sem intervenção. E um resultado ruim não indica necessariamente que a intervenção não é efetiva; o resultado poderia ter sido pior ainda sem intervenção.”

Quando o argumento “eu presenciei isso funcionando” é utilizado, isso também é um erro do ponto de vista lógico – isso é chamado de falácia post hoc. A expressão completa desse erro de pensamento comum é post hoc ergo propter hoc (do latim: “depois disso, logo, causado por isso”). Um exemplo comum desse erro é o seguinte: Uma vez que o galo canta imediatamente antes do sol nascer; logo, o galo faz o sol nascer (hahahaha*). Claro que isso é incorreto. Contudo, cometemos exatamente a falácia post hoc se concluímos que nossa intervenção “funcionou”, porque o paciente melhorou após alguns dias.

Como afirma o Dr. Jonathan Fass, DPT: “Gostaria que nós todos pudéssemos aprender a separar os resultados clínicos vs. racionalizações post hoc dos mecanismos fisiológicos de ação”.

Devemos nos lembrar que a prioridade temporal (ou ordem cronológica) é apenas um dos indicadores de uma possível relação causal. Outros indicadores podem estar envolvidos tais como conexão espacial (estar no mesmo espaço*) ou o histórico de regularidade (repetir-se várias vezes*). Mas a prioridade temporal sozinha é insuficiente para estabelecer uma relação causal, porque, quando assumimos isso estamos assumindo que qualquer evento inicial precedente de um outro evento secundário, teria uma relação causal com o evento secundário. E, claramente, isso não é sempre verdadeiro (Damer 2009).

            E então, surgem duas questões distintas:

1. Como sabemos que houve um efeito? Qual medida foi utilizada, e esta é uma medida válida?

2. Como podemos avaliar clinicamente se o resultado foi de fato efeito da intervenção? E nenhum outro fator, como sono, tempo, o curso natural da doença ou outro fator de confusão desconhecido possa ter causado o efeito?

Quando fazemos declarações objetivas sobre a “causa verdadeira” de algo, como no exemplo: “Eu vi isso funcionar”, estamos invadindo o campo da ciência e da epistemologia. Assim, deveríamos, no mínimo, ter um entendimento básico sobre esse  “lugar” onde estamos nos metendo. Ao fazer alegações causais, as seguintes perguntas abaixo deveriam ser uma espécie de esboço, para você refletir sobre a validade dos seus argumentos. Também devem fornecer uma estimativa da veracidade e plausibilidade da alegação e garantir que, de fato, você não esteja se enganando, como diria o professor Feynman. Seguem elas*:

Como você sabe que funciona? Como você mensurou a força dessa inferência causal? Como você lidou com a questão de regressão à média? E do viés de sobrevivência? Ou a dificuldade de separar a correlação vs. causalidade? Ou outros problemas intrínsecos? Ou o problema de não ter grupo controle? Ou um potencial problema de viés de seleção da amostra? E vários outros possíveis vieses? Como você controlou as variáveis de confusão? Que medida você usou? Essa medida é válida? Você usou apenas medidas relatadas pelo paciente (PROMs)?

Quero deixar claro que não vejo nenhum problema no compartilhamento de experiências subjetivas. Meu problema é quando declarações objetivas sobre a “causa verdadeira” de eventos são feitas baseando-se apenas em experiências subjetivas. Se você estiver fazendo uma declaração objetiva, deverá fornecer evidências objetivas para apoiar suas declarações.

Portanto, a questão fundamental permanece: podemos avaliar subjetivamente aquilo que experimentamos e relembrar isso objetivamente?

Vamos usar uma tarefa simples, com baixo nível de complexidade, que vemos clinicamente na reabilitação da dor musculoesquelética. A tarefa de registrar e rastrear o quanto você come, por exemplo: podemos fazer essa tarefa simples de forma objetiva?

Hill et al. analisaram a validade do relato de ingestão calórica, determinada pela técnica da água duplamente marcada. A água duplamente marcada é usada como um método válido para medir o gasto energético. Hill et al. mencionaram que as pessoas que foram classificadas na categoria “comiam bastante” superestimaram sua ingestão em 19%, e as pessoas classificadas na categoria “comiam pouco” subestimaram sua ingestão em 46%. Schoeller et al. desaconselharam o uso de estimativas de auto-relato de ingestão calórica (em pesquisa), devido à imprecisão e viés no relato.

Nós podemos, então, usar nossa experiência para identificar pequenos e grandes efeitos do tratamento na prática clínica?

Prof. Howick (PhD) responde a essa pergunta em seu livro – A Filosofia da Medicina baseada em Evidências: “em suma, a experiência por si só geralmente é uma ferramenta insuficiente para detectar os efeitos sejam eles grandes ou pequenos”. Isso é muito parecido com uma afirmação do Dr. Neil O’Connell (PhD): “Você não pode dizer se um tratamento funciona apenas a partir da observação e experiência clínicas“.

Algumas das razões do por quê não podemos confiar em nossas próprias experiências estão reunidas no livro de Higgs & Jones; Clinical Reasoning in the Health Professions:

Não importa o quanto acreditamos que temos uma percepção precisa da nossa prática, somos reféns de nosso próprio filtro de interpretação na tentativa de tomar consciência dos nossos filtros de interpretação! Isso seria equivalente ao exemplo didático do cachorro tentando pegar o próprio rabo, ou tentando ver atrás da sua cabeça, enquanto olha no espelho do banheiro. De certo modo, nós somos todos prisioneiros enclausurados dentro de nossas estruturas perceptuais, que determinam como enxergamos nossas experiências. Um ciclo de auto-reafirmação geralmente se desenvolve, pelo qual nossas hipóteses aceitas sem qualquer crítica definem ações clínicas que só servem para confirmar a verdade dessas suposições.” Também conhecido como viés de confirmação*.

Um dos problemas fundamentais aqui, como referido por Lacy et al., é: “ os resultados da pesquisa psicológica básica e estudos de neurociência indicam que a memória é um processo reconstrutivo suscetível à distorção”.

Isso significa que, em grande parte, não podemos confiar no que lembramos. Existem falhas nos processos de memória, intuitivamente todos nós sabemos disso, por isso usamos calendários, listas de tarefas e usamos uma lista de compras quando vamos às compras e não queremos esquecer nada. Como observado pelo Prof. Lotus em uma palestra, nossas lembranças são reconstrutivas e nossa memória funciona um pouco como uma página da Wikipedia. Então, para que possa ser alterada depois de um acontecimento, a memória deve ser passível de “reconstrução”.

Podemos usar nossa experiência para avaliar e estimar os benefícios e malefícios para os pacientes ocasionados por nossas intervenções ou testes?

Como afirmado na revisão sistemática de Hoffman et al: “Clínicos raramente tinham expectativas precisas dos benefícios ou danos, com imprecisões em ambas direções. No entanto, os clínicos com maior frequência subestimaram os malefícios e superestimaram os benefícios. Percepções imprecisas sobre os benefícios e os malefícios das intervenções, provavelmente vão resultar em escolhas de gerenciamento clínico abaixo do esperado”.

Então, a resposta é não, nós não podemos….

Para escapar de todos esse erros, e fazer escolhas mais conscientes, precisamos olhar para as pesquisas experimentais e para os ensaios clínicos aleatorizados (RCTs) para determinar, com algum nível de certeza, os efeitos de uma dada intervenção (Herbert et al. 2005). A reabilitação moderna da dor deveria ser atualizada por pesquisas tanto qualitativas como quantitativas e fazer uso da grande “mina de ouro” de pesquisas disponíveis na atualidade. Mesmo que não exista um RCT sobre uma doença específica, com a população específica (como pessoas obesas, crianças, mulheres pré-menstruais, etc.), ainda existe uma mina de ouro de conhecimento que pode esclarecer nosso raciocínio clínico e melhorar nossos tratamentos.

O principal objetivo de usar a ciência na área da saúde é aumentar a qualidade dos tratamentos e nos permitir fazer escolhas mais conscientes com base nos modelos atuais válidos. Além disso, e mais importante, para garantir que não estamos repetindo os mesmos erros do passado.

Como a Prof. Jules Rothstein (PT, PhD) afirma: “Precisamos garantir que, ao avançarmos para uma melhor forma de prática, continuemos a colocar os pacientes em primeiro lugar. Nada pode ser mais humanístico do que usar evidências para encontrar as melhores abordagens para direcionar o cuidado. Podemos ter ciência e responsabilidade, mantendo todos os princípios e comportamentos humanísticos que são nosso legado.”

Leitura adicional recomendada:

Herbert et al. As medidas de resultados medem os resultados, não os efeitos da intervenção. Clinical reasoning in the health professions por Higgs and Jones, The Philosophy of Evidence-Based Medicine by Howick, In Evidence We Trust by Hale.

*comentários adicionais não presentes no artigo original

Referências:

Damer, T. Edward. Attacking faulty reasoning: a practical guide to fallacy-free arguments (6th ed. ed.). Wadsworth,Cengage Learning. 2009

Herbert R, Jamtvedt G, Mead J, Hagen KB. Outcome measures measure outcomes, not effects of intervention. Aust J Physiother. 2005;51(1):3-4.

Higgs, J., & Jones, M. A. (2008). Clinical reasoning in the health professions, 3rd Edition. Oxford: Butterworth-Heinemann.

Hill RJ. Davies PS. The validity of self-reported energy intake as determined using the doubly labelled water technique. Br J Nutr. 2001 Apr;85(4):415-30.

Hoffmann T, Del Mar C. Clinicians’ Expectations of the Benefits and Harms of Treatments, Screening, and Tests A Systematic Review. JAMA Intern Med. doi:10.1001/jamainternmed.2016.8254. Published online January 9, 2017.

Howick J. The Philosophy of Evidence-Based Medicine. Wiley-Blackwell, BMJ Books (2011).

Roger Kerry, The Philosophy of Evidence-Based Medicine. Manual Therapy, Volume 16, Issue 6, 2011, Page e7. Doi 10.1016/j.math.2011.07.007.

Lacy JW, Stark CE. The neuroscience of memory: implications for the courtroom.Nat Rev Neurosci. 2013 Sep;14(9):649-58. doi: 10.1038/nrn3563. Epub 2013 Aug 14.

Rothstein JM. Thirty-Second Mary McMillan Lecture: journeys beyond the horizon. Phys Ther. 2001 Nov;81(11):1817-29.

Schoeller DA, Thomas D, Archer E, Heymsfield SB, Blair SN, Goran MI, Hill JO, Atkinson RL, Corkey BE, Foreyt J, Dhurandhar NV, Kral JG, Hall KD, Hansen BC, Heitmann BL, Ravussin E, Allison DB. Self-report-based estimates of energy intake offer an inadequate basis for scientific conclusions. Am J Clin Nutr. 2013 Jun;97(6):1413-5.

Deixe um comentário

Preencha os seus dados abaixo ou clique em um ícone para log in:

Logotipo do WordPress.com

Você está comentando utilizando sua conta WordPress.com. Sair /  Alterar )

Foto do Google

Você está comentando utilizando sua conta Google. Sair /  Alterar )

Imagem do Twitter

Você está comentando utilizando sua conta Twitter. Sair /  Alterar )

Foto do Facebook

Você está comentando utilizando sua conta Facebook. Sair /  Alterar )

Conectando a %s

Este site utiliza o Akismet para reduzir spam. Saiba como seus dados em comentários são processados.