Por qué las investigaciones son fiables
Cuando se habla de temas científicos en una conversación con amigos o familiares (esto no es nada excepcional, piensa en el cambio climático o en el COVID) es fácil que alguien argumente “bueno, pero no te fíes, que los científicos cada vez dicen una cosa. Por ejemplo, tomar huevos antes era malísimo para el colesterol y ahora te dicen que no pasa nada”.
En este post vamos a explicar por qué se producen estas contradicciones aparentes y en qué tenemos que fijarnos para saber cuánto nos podemos fiar de unas conclusiones que leamos sobre alguna investigación en particular. Para eso, vamos a ver antes algunos tipos de experimentos que se pueden hacer de forma muy muy resumida.
Estudios observacionales. Son aquellos en que nos limitamos a observar y anotar lo que ocurre, sin intervenir para nada. Por ejemplo: anotamos la cantidad de café que consume un grupo de personas al día y anotamos los eventos cardiovasculares que sufre ese grupo. Si en estudios de este tipo observamos que las personas que toman más café tienen más riesgo cardiovascular, ¿podemos afirmar que tomar café empeora la salud cardiovascular? En principio no, ya que podría haber otros condicionantes que en nuestro experimento quedaran ocultos, como que los más cafeteros sean también los más fumadores y la verdadera causa del evento sería el tabaco y no el café. Hay un mantra en investigación que es “correlación no implica causalidad” sobre el que se han escrito ríos de tinta. Podéis ver ejemplos disparatados aquí https://tylervigen.com/spurious-correlations y hasta se han hecho viñetas tan divertidas como esta https://xkcd.com/552/ pero nosotros no nos podemos extender más sobre este asunto. Entonces, si no podemos sacar conclusiones definitivas, ¿para qué sirven estas investigaciones? Pueden servir para ponernos sobre la pista de algo interesante.
Estudios experimentales. Son aquellos en que podemos manipular las variables de nuestro experimento. Por ejemplo, si queremos probar la eficacia de un medicamento y administramos distintas dosis del mismo a un grupo de pacientes. En este caso, no nos limitamos a observar qué ocurre a pacientes que toman distintas dosis, sino que la dosis se fija en el experimento. Si además podemos tener controladas el resto de variables (por ejemplo, con un grupo de control al que no administramos medicación), las diferencias que se observen entre el grupo de control y el que toma medicación, sabremos que se debe a la medicación que estamos evaluando. En caso de que no dispongamos de algo como un grupo de control (diseño cuasiexperimental), no siempre podremos estar seguros de si la mejoría de los pacientes se debe a la medicación o a alguna otra cuestión (por ejemplo, al efecto placebo).
Entonces, ¿por qué no se hacen siempre estudios experimentales, que son los que más evidencia ofrecen? Básicamente porque no se puede, generalmente por razones éticas o de presupuesto. Volvamos al ejemplo del café: si sospecháramos que la ingesta de mucha cafeína al día tuviera riesgo cardiovascular, una forma de confirmarlo sería establecer tres grupos homogéneos (por ejemplo, misma cantidad en cada uno de hombres y mujeres, con edades similares, etc.), de tal forma que al primer grupo no le damos nada de café, al segundo le damos una dosis moderada y al tercero una dosis altísima y esperamos a ver si, efectivamente, los del tercer grupo tiene más problemas de corazón. Afortunadamente este tipo de experimentos están prohibidos por razones éticas, por lo que no nos queda más remedio que seguir planteando estudios observacionales.
Y ya estamos en condiciones de volver a la pregunta del inicio: ¿por qué algunos resultados científicos parecen contradecirse con el paso del tiempo? Esto pasa generalmente porque se siguió una pista que habían arrojado estudios observacionales, pero era una pista falsa. Por ejemplo, cuando se empezó a estudiar la relación entre el nivel de colesterol y las enfermedades cardiovasculares, se vio que la yema de huevo tenía bastante colesterol y que además la gente que los consumía a diario presentaba por lo general niveles más altos de colesterol y sobrepeso. ¿Qué ha pasado para que ahora te digan que 1 huevo/día o incluso 2 no son dañinos? Pues que se ha visto que muchas personas que desayunaban huevo lo tomaban con bacon o salchichas y un buen trozo de pan blanco y también que el colesterol que comemos no guarda relación con el que fabricamos, por lo que el huevo cargó con culpas que no eran suyas.
Por último, ¿en qué debemos fijarnos para saber cómo de fiables son los resultados de los experimentos sobre un tema? En el tipo de estudio: si es observacional, tenemos que tomar las conclusiones con pinzas, si es experimental ya podemos estar más seguros y si se trata de un estudio que compara los resultados de varios experimentos similares (metaanálsis), la evidencia es mucho mayor. Así que, si bien no debemos confiar a ciegas en los resultados que nos anuncie ningún artículo (sobre todo si es en prensa generalista, donde el tipo de estudio no se suele mencionar), tampoco estamos en la situación de no poder fiarnos de nada o que los investigadores proclamen resultados aleatoriamente.