De la “infoxicación” a la información basada en la evidencia científica

LUIS FONTANA GALLEGO
Catedrático del Departamento de Bioquímica y Biología Molecular. Facultad de Farmacia (Universidad de Granada)
Miembro del Instituto de Nutrición y Tecnología de los Alimentos José Mataix, del Instituto Biosanitario ibs.GRANADA y del Centro de Investigación Biomédica (Universidad de Granada)


Nadie duda de las ventajas que nos ha traído internet desde su aparición. Una de ellas es la inmediatez para acceder a cualquier tipo de información que nos interese. Sin embargo, al mismo tiempo, la cantidad de información, deseada o no, que nos llega puede ser tan excesiva que no podamos procesarla o digerirla de forma adecuada. Hasta el punto de que recientemente se han acuñado términos como “infoxicación” o “infobesidad1. Cuando digo digerirla me refiero a pararnos a pensar de forma crítica si esa información es veraz o se trata de “fake news”. El riesgo de no dedicar un poco de tiempo a razonar de forma crítica si lo que nos cuenta un amigo, un cuñado o un vídeo de YouTube2, por poner algunos ejemplos, es cierto es que se convierta en bulo y se acabe amplificando, irónicamente, a través de las redes sociales, es decir, internet. Además, por desgracia, sucede en muchas ocasiones que los medios periodísticos se hacen eco de alguna noticia o estudio aislado que se publica simplemente porque rompe con lo establecido o es muy noticiable y saben que van a asegurar visitas a su página y la difusión de la noticia; y todo ello sin tener en cuenta la evidencia científica que pueda haber detrás de esa información, incluso si esta demuestra y avala precisamente lo contrario. Por eso, también recientemente han nacido plataformas que se dedican a desmentir esos bulos, como Maldita.es3. Estas plataformas no dan abasto emitiendo desmentidos.

En temas de medicina y nutrición este problema es especialmente preocupante pues afecta a la salud de las personas. Por eso es importante que la información la obtengamos o nos llegue de una fuente fiable. Pero, ¿qué es una fuente fiable? ¿Quién o quiénes pueden facilitar información científica contrastada?

Principales fuentes de información con evidencia científica

Las ciencias biomédicas cuentan con bases de datos bibliográficas que cubren la mayor parte de las consultas imaginables. Entre ellas, pueden citarse PubMed4, EMBASE5, Public Library of Science6, Scientific Electronic Library Online7 y Cochrane Library8. Estas bases de datos tienen amplia cobertura y cuentan con potentes y sofisticados sistemas de recuperación. Si queremos acceder a algún artículo médico o científico incluido en estas bases deberemos conocer algunos datos, como los autores, la fecha de publicación, la revista o el libro en que se publicó. Además, las bases incluyen artículos que van desde cartas al director y opiniones de expertos hasta las distintas modalidades de estudios clínicos: series de casos, estudios transversales, estudios de cohortes, de casos y controles, estudios controlados no aleatorizados, estudios controlados aleatorizados, revisiones sistemáticas y meta-análisis. Un documento reciente que explica las diversas modalidades de estudios clínicos es el Informe del Grupo de Análisis Científico de Coronavirus del Instituto de Salud Carlos III9.

Ahora bien, no todos los estudios recogidos en las bases de datos son iguales en lo que se refiere a potencia o fuerza de la evidencia científica que describen. Existe lo que se conoce como la pirámide de la evidencia científica10,11, (ver Figura 1), que refleja las fuentes de información y estudios desde la menor evidencia científica y mayor sesgo (en la base) hasta la mayor evidencia científica y confianza (en la cúspide). Una infografía muy didáctica que ilustra estos niveles de evidencia también puede verse en la web del Consejo Europeo de Información sobre la Alimentación (EUFIC por sus siglas en inglés)12.


Figura 1. Pirámide de la evidencia científica. Fuente: elaboración propia

Para empezar, si queremos una medicina o nutrición basada en la evidencia no podemos basarnos tan solo en los resultados de un único artículo, de un estudio aislado. Eso sería caer en lo que los anglosajones denominan “cherry picking”. El término significa literalmente recolección de cerezas. En español es una falacia que se denomina de evidencia incompleta o de supresión de pruebas, es decir, seleccionar sólo los resultados de los estudios que avalan lo que queremos argumentar. En definitiva, un estudio aislado no puede considerarse como definitivo ni concluyente.

La pirámide recoge los distintos documentos científicos, desde las opiniones de expertos cualificados en la base hasta las revisiones sistemáticas y meta-análisis de estudios clínicos aleatorizados, doble ciego y controlados por placebo en la cúspide. A medida que se asciende, el sesgo de los estudios, que es lo que ha de evitarse o minimizarse, va disminuyendo.

Hay que recordar que la ciencia está en continua revisión. Por eso lo que hace unos años era de una manera, puede corregirse años después. Por ejemplo, el aceite de oliva empezó considerándose perjudicial para la salud y, sin embargo, hoy día la evidencia científica que apunta a sus efectos beneficiosos es indiscutible. Además, pueden aparecer publicados trabajos que obtienen resultados totalmente contrarios; se debe a que aunque investiguen lo mismo, es muy difícil realizar los estudios en exactamente las mismas condiciones. Si ambos estudios han seguido el método científico, los dos son válidos. Por eso no hay que basarse en un estudio aislado. Y por eso se necesitan revisiones sistemáticas y meta-análisis cuyo objetivo precisamente es compilar todos los estudios relativos a un tema concreto.

Las opiniones de los expertos están en la base de la pirámide por ser el tipo de aportación sometida a más sesgo. La razón es que los expertos pueden caer en la «falacia de autoridad». El que sean expertos en un tema no implica que lo sean en otros. Son numerosos los ejemplos de científicos que han sido galardonados con el premio Nobel y que, al mismo tiempo, niegan el cambio climático o que el SIDA lo produzca el virus de la inmunodeficiencia humana a pesar de la inmensa evidencia científica. El riesgo es que una persona que quiera informarse de un tema adopte la opinión equivocada del experto porque la expresa un premio Nobel.

Entre la base y la cúspide hay otros muchos tipos de estudios. Todos tienen ventajas e inconvenientes pero todos cumplen su función y son, por tanto, necesarios. Así, un estudio de casos y controles, que compara dos situaciones, como mujeres sanas frente a mujeres con cáncer de mama, tiene como inconveniente que no se realiza ninguna intervención o tratamiento para la enfermedad. Sin embargo, permitirá obtener información útil sobre el cáncer de mama que podrá ser empleada en estudios posteriores de otro tipo. Es decir, es un primer paso de los muchos que habrá que dar hasta llegar a afirmaciones y recomendaciones categóricas.

Otro inconveniente que tienen los estudios denominados observacionales es el de caer en la «falacia cum hoc ergo propter hoc» cuando trata de correlacionar dos hallazgos13. Se traduce como con esto y, por tanto, a causa de esto. O, de manera más sencilla, correlación (entre los dos sucesos) no implica causalidad. La causalidad hace referencia a que un suceso constituya el resultado de otro. La causalidad siempre implica correlación, pero la correlación no necesariamente implica causalidad. Es más fácil de caer en esta falacia de lo que parece. Un ejemplo es la defensa que los seguidores de la homeopatía hacen de su consumo para justificar que se han curado de algún mal como un resfriado. Otro ejemplo es la defensa que las tabaqueras hicieron ante la alta correlación entre tabaquismo y cáncer de pulmón: afirmaban que los enfermos de cáncer fumaban para aliviar los dolores13.

Tampoco hay que olvidar los estudios preclínicos, es decir los realizados in vitro (con cultivos celulares) y en animales de laboratorio. Aunque útiles, las investigaciones con células en cultivo son simplificaciones de lo que ocurre en un tejido, órgano u organismo completo, por lo que hay que tomar sus conclusiones con precaución. Y en cuanto a los resultados obtenidos en animales de experimentación, hay que ser muy cautos a la hora de extrapolarlos a humanos. Existen numerosos ejemplos de resultados prometedores obtenidos en animales que luego no se han replicado en personas.

En lo más alto de la pirámide se sitúan las revisiones sistemáticas y los meta-análisis. Recopilan toda la evidencia de un tema concreto y, en base a criterios científicos, hacen un cribado para descartar aquellos estudios mal diseñados o con número insuficiente de pacientes, entre otros. Una vez considerados todos los estudios válidos, extraen conclusiones. A pesar de constituir la evidencia más sólida y menos segada, tampoco están libres de debilidades. Y es que algo que es cierto para un grupo de población puede no cumplirse en un individuo de esa población, lo que se conoce como paradoja de la epidemiología. Recurriendo al mismo ejemplo anterior de tabaco y cáncer, todos conocemos casos de fumadores que no lo desarrollan.

En definitiva, existen diferentes tipos de estudios científicos. Todos aportan información valiosa y todos tienen tanto fortalezas como debilidades. Incluso los estudios con mayor potencia en evidencia científica, las revisiones sistemáticas y los meta-análisis, presentan debilidades y sesgos. Pero así se construye la ciencia: la ciencia duda; la ignorancia, en cambio, afirma o niega categóricamente.

Conclusiones

Es importante revisar siempre la fuente de información de cualquier noticia en relación al ámbito médico sanitario fundamentalmente antes de considerar la validez de una información.

Los resultados de un único estudio aislado, así como las opiniones de expertos, por muy dilatada que sea su experiencia en una materia, no pueden considerarse evidencia científica si no hay un mayor respaldo detrás de ellas.

Los estudios preclínicos (realizados en células y animales de experimentación) no pueden sino indicar líneas de investigación a replicar en estudios clínicos para confirmar que los hallazgos encontrados en ellas se comportan de igual forma en humanos.

La correlación entre dos hallazgos en un estudio observacional no significa causalidad.

Las revisiones sistemáticas y los meta-análisis reúnen y resumen todos los estudios sobre un tema en particular, lo que reduce posibles sesgos que pudieran darse en estudios aislados y suponen la mayor evidencia científica disponible, y son las fuentes que hay que tomar de cara a dar alguna información o recomendación a personas ajenas al mundo científico.

PUBLICACIONES


«Especial evidencias Omega 3 DHA»

AUTORES: Instituto Puleva de Nutrición

Bibliografía
1. Fundéu. Infoxicación, neologismo adecuado en español. 14/03/2012. https://www.fundeu.es/recomendacion/infoxicacion-neologismo-adecuado-en-espanol-1279/
2. Maloney J. Hierarchy of Scientific Evidence. Intelligent Speculation 2019. https://www.intelligentspeculation.com/blog/hierarchy-of-scientific-evidence
3. Maldita.es. Periodismo para que no te la cuelen. https://maldita.es/
4. PubMed. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
5. EMBASE. http://www.elsevier.com/solutions/embase-biomedical-research
6. Public Library of Science (PLOS). http://www.plos.org/
7. Scientific Electronic Library Online (SciELO). https://scielo.org/es/
8. Cochrane Library. http://www.cochranelibrary.com/
9. Informe del Grupo de Análisis Científico de Coronavirus del Instituto de Salud Carlos III. https://www.conprueba.es/sites/default/files/informes/2020-06/TIPOLOG%C3%8DA%20DE%20ESTUDIOS%20CL%C3%8DNICOS_1.pdf
10. Evidence-Based Practice in Health. University of Canberra Library 2020. https://canberra.libguides.com/c.php?g=599346&p=4149721
11. Peterson M. Evidence Based Practice Toolkit. Darrell W Krueger Library. Winona State University 2020. https://libguides.winona.edu/c.php?g=11614&p=61584
12. EUFIC. ¿Cuál es la fuerza y calidad de la evidencia científica? https://www.eufic.org/images/uploads/understanding-science/pyramid_of_scientific_evidence_-_print_-_es.pdf
13. Luque B. Correlación no implica causalidad. De las promesas del Big Data a los usos y abusos de la estadística. Investigación y Ciencia 2016. https://www.investigacionyciencia.es/files/25335.pdf

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