Los titulares y las noticias en redes sobre investigación en medicina

Todos mis lectores conocen el interés y tiempo que dedico a la divulgación en temas relacionados con la dieta, suplementos y actividad física, aspectos que son enormemente relevantes en estos tiempos. 

Ese afán divulgador me llevó a informar de investigaciones novedosas que trataban estos temas, lo que indujo a más de un lector, a la conclusión de que yo asumía la calidad y confiabilidad del artículo citado. Nada más incierto, ya que mi interés no era docente, sino informativo. No trataba de citar artículos que iban en línea con mi criterio como investigador y profesor sino, simplemente, pretendía informar de lo que se publicaba en esos meses.

Debido a ese error de muchos lectores y en base a lo contraproducente que podría ser aplicar mi curriculum y credibilidad a artículos no suficientemente rigurosos, comencé a incluir mi comentario personal al respecto, que es lo que, actualmente, hago, aun a sabiendas de que las redes sociales tienden a crear un público que mayoritariamente lee solo el titular y se hace con él una opinión, sin llegar a entrar en el enlace y leer, al menos, el resumen del artículo citado.

Ahora, voy a aprovechar este blog personal, para explicar, muy por encima, lo que puede estar detrás de las batallas en las redes que se establecen acerca de algún titular específico o noticia en la que se comenta alguna propiedad saludable de algún alimento o suplemento.

Para llegar a un público no especialista, voy a centrarme en poner unos ejemplos demostrativos.

Noticia en prensa:

Primer Artículo citado (Lee Berk et al.2018):

El chocolate negro mejora la memoria y la cognición:

Dark chocolate (70% organic cacao) increases acute and chronic EEG power spectral density (μV2) response of gamma frequency (25–40 Hz) for brain health: enhancement of neuroplasticity, neural synchrony, cognitive processing, learning, memory, recall, and mindfulness meditation

Factores que oscurecen el titular de la noticia

1.- El número de personas estudiado es de tan solo 5

2.- Existe un patrocinador comercial del estudio (Parliament Chocolate)

3.- La probabilidad estadística más elevada fue de p menor que 0,01

4.- Se sacaron conclusiones a partir de medir varias ondas cerebrales, ignorando el enorme y complejo funcionamiento del conjunto del cerebro

Noticia en prensa:

Segundo Artículo citado (Hooshmand et al, 2016):

Tomar ciruelas pasas previene la pérdida de densidad mineral ósea en mujeres ancianas con osteopenia:

The effect of two doses of dried plum on bone density and bone biomarkers in osteopenic postmenopausal women: a randomized, controlled trial

Una investigación impecable realizada en un número suficiente de pacientes con una aplicación correcta del método estadístico una revisión por pares y publicada en una revista con un buen índice de impacto (3,591)

¿Qué pasa con esta investigación?

Aquí el problema es el propio método estadístico.

En el método estadístico, la hipótesis debe ayudar a la explicación de los fenómenos estudiados a partir de las relaciones que establece entre variables. Normalmente, en este tipo de estudios se emplea la llamada “hipótesis nula”. La hipótesis nula se utiliza en toda investigación en que se estudian las características de dos o más grupos, siendo aquella que establece que no existen diferencias significativas entre los grupos. Por ejemplo, un investigador se propone verificar una hipótesis. En ella se sostiene que la ingesta de un suplemento determinado mejora el rendimiento deportivo en un equipo de fútbol. Para ello, divide al azar una muestra de jugadores en dos grupos: uno que denominará experimental, el cual se suplementará con el compuesto estudiado durante un mes, y otro que se llamará grupo control, que no se suplementará. En este caso, la hipótesis nula será aquella que postula que no habrá diferencias en el rendimiento deportivo entre el grupo que recibió la suplementación y el que no la recibió.

La importancia de la hipótesis nula radica en que es de directa comprobación, o sea, se acepta o se rechaza según el resultado de la prueba realizada, además de contribuir a determinar las diferencias entre los grupos sometidos a prueba (el experimental y el de control), y si dichas diferencias son significativas.

Aquí la cuestión es más peliaguda e involucra a los propios expertos en estadística, ya que lo que se pone en cuestión es la propia significancia de los resultados. 

Veamos por qué:

En 2005, un experto en estadística, John Ioannidis, profesor de medicina y de investigación y políticas de salud en la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford y profesor de estadística en la Facultad de Humanidades y Ciencias de la Universidad de Stanford, estudió la precisión real de los artículos científicos altamente citados en las principales revistas médicas hasta el momento.

Pues bien, en una publicación de impacto, afirmó que “La mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos”. En dicha publicación, argumentó que casi el 40 por ciento de los estudios que analizó, se probaron posteriormente incorrectos. Estudió 49 hallazgos de investigación más respetados en medicina en los últimos 13 años y observó que 45 estudios que afirmaban haber descubierto intervenciones efectivas con estudios posteriores con tamaños de muestra más grandes: 7 (16%) de los estudios se contradijeron, 7 (16%) tuvieron efectos que fueron más pequeños en el segundo estudio que en el primero. , 20 (44%) fueron replicados , y 11 (24%) permanecieron en gran parte sin respuesta (Ioannidis et al, 2005).

¿Qué ocurre?

Pues que en la hipótesis nula, el enunciado debe ser lo más preciso posible y la significación estadística debe ser menor al 0,01, de hecho, algunos expertos aconsejan que investigar con un P entre 0,005 y 0,05 debería ser considerado como "sugerente" en lugar de significativo.

De esta manera, este trabajo podría interpretarse como “sugerente”, pero no significativo y, en cualquier caso, el titular de la noticia divulgativa, se presta a equívoco y es poco serio. De hecho, el propio resumen del trabajo dice:  El consumo diario de 50 g de ciruela seca (equivalente a 5-6 ciruelas secas) durante 6 meses puede ser tan eficaz como 100 g de ciruela seca para prevenir la pérdida ósea en mujeres posmenopáusicas osteopénicas mayores. Hasta cierto punto, estos resultados se pueden atribuir a la inhibición de la resorción ósea con el mantenimiento simultáneo de la formación ósea.

No alude, en absoluto, a que consumir ciruelas vaya a prevenir la pérdida de densidad ósea en mujeres ancianas, como sugiere el titular.

El corolario de este pequeño comentario, podría ser que, al menos en temas de alimentación y suplementación, es conveniente que, si eres consumidor no experto, no te dejes influir por titulares periodísticos, comentarios en redes ni argumentos de industrias o corporaciones interesadas en crear opinión. Consulta a expertos y profesionales y confía en el sentido común.

Publicaciones referidas en el texto:

1.- Lee Berk et al. Dark chocolate (70% organic cacao) increases acute and chronic EEG power spectral density (μV2) response of gamma frequency (25–40 Hz) for brain health: enhancement of neuroplasticity, neural synchrony, cognitive processing, learning, memory, recall, and mindfulness meditation. The FASEB Journal. Published Online:20 Apr 2018. Abstract Number:878.10

2.- Hooshmand, S., Kern, M., Metti, D. et al. Osteoporos Int (2016) 27: 2271. https://doi.org/10.1007/s00198-016-3524-8

3.- Ioannidis, John P. A. (August 1, 2005). "Why Most Published Research Findings Are False". PLoS Medicine. 2 (8): e124. doi:10.1371/journal.pmed.0020124. ISSN 1549-1277. PMC 1182327 Freely accessible. PMID 16060722.