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La temperatura estacional afecta los resultados de laboratorio

La temperatura ambiente influye en los resultados de algunos de las pruebas de laboratorio más utilizadas, y estas distorsiones probablemente afectan la toma de decisiones médicas, como por ejemplo al recetar medicamentos. Esto se relata en un informe del 10/12/2021 de la revista Med. 

Los autores dicen que los laboratorios podrían ajustar estadísticamente la temperatura ambiente en los días de prueba cuando informan los resultados de laboratorio para tener en cuenta la variabilidad diaria.

“Cuando un médico solicita una prueba de laboratorio, la usa para arrojar luz sobre lo que está sucediendo dentro de su cuerpo, pero nos preguntamos si los resultados de esas pruebas también podrían reflejar algo que está sucediendo fuera de su cuerpo”, dice el coautor del estudio, Ziad. Obermeyer (@oziadias) de la Universidad de California, Berkeley. “Este es exactamente el tipo de patrón que los médicos pueden pasar por alto”.

Para explorar esta pregunta, Obermeyer y Devin Pope de la Universidad de Chicago analizaron un gran conjunto de datos de resultados de pruebas de 2009 a 2015, que abarcan varias zonas climáticas. 

En una muestra de más de cuatro millones de pacientes, modelaron más de dos millones de resultados de pruebas en función de la temperatura. 

Con el estudio midieron cómo las fluctuaciones de temperatura diarias afectaban los resultados, más allá de los valores promedio de los pacientes y la variación estacional.

Los resultados mostraron que la temperatura afectó a más del 90% de las pruebas individuales y 51 de 75 análisis, incluidas las medidas de la función renal, los componentes celulares de la sangre y los lípidos como el colesterol y los triglicéridos. 

“Es importante señalar que estos cambios fueron pequeños: menos del uno por ciento de diferencias en la mayoría de las pruebas en condiciones normales de temperatura”, dice Obermeyer.

Es probable que estas pequeñas fluctuaciones diarias no reflejen tendencias fisiológicas a largo plazo. Por ejemplo, los paneles de lípidos controlados en los días más fríos parecían sugerir un menor riesgo cardiovascular, lo que llevó a casi un 10% menos de prescripciones de medicamentos para reducir el colesterol llamados estatinas a los pacientes evaluados en los días más fríos en comparación con los días más cálidos, aunque estos resultados probablemente sí lo hicieron. no reflejan cambios estables en el riesgo cardiovascular.

Debido a que el estudio no fue un experimento, los investigadores no pudieron identificar los mecanismos exactos subyacentes a las fluctuaciones en los resultados de laboratorio. 

Las posibles explicaciones incluyen el volumen de sangre, el rendimiento específico del ensayo, el transporte de muestras o cambios en el equipo de laboratorio. “Cualquiera sea su causa, la temperatura produce una variabilidad indeseable en al menos algunas pruebas, lo que a su vez conduce a distorsiones en decisiones médicas importantes”, dice Pope.

Una implicación práctica del estudio es que los laboratorios podrían ajustar estadísticamente la temperatura ambiente el día de la prueba cuando informan los resultados de laboratorio. 

Hacerlo podría reducir la variabilidad relacionada con el clima a un costo menor que la nueva tecnología de análisis de laboratorio o las inversiones en control de temperatura en camionetas de transporte. 

En la práctica, las decisiones sobre el ajuste deberían quedar a discreción del personal del laboratorio y del médico tratante, potencialmente caso por caso.

Según los autores, el estudio también puede tener implicaciones clínicas más amplias. 

“La forma de libro de texto de pensar sobre la investigación médica es desde un banco de datos. Primero, creamos una hipótesis, basada en la teoría, luego la probamos con datos”, dice Obermeyer. “A medida que se conectan más y más macrodatos, como el enorme conjunto de datos de las pruebas de laboratorio que usamos, podemos darle la vuelta a ese proceso: descubrir nuevos patrones fascinantes y luego usar la ciencia de banco para llegar al fondo. Creo que esta forma de ir hacia un modelo de banco de datos es tan importante porque puede abrir preguntas totalmente nuevas en la fisiología humana”.

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