31 Ago 2022
Sobre la importancia de detectar la mala investigación para evitar el daño a la salud
Cuando la gente recibe un tratamiento, lo que espera es que funcione. Pero si los datos científicos que respaldan su eficacia han sido inventados o no son fiables, el tratamiento podría no funcionar y causar un daño innecesario. Esta situación no es en absoluto imaginaria o rara. Un 14% de los estudios de biomedicina incluye datos falsificados y hay un porcentaje mucho mayor con resultados dudosos o poco fiables. Si se tienen en cuenta estos datos, la práctica médica resultante es incorrecta. (más…)
31 Mar 2019
Sobre la muletilla “estadísticamente significativo” y la controversia que suscita
La expresión “estadísticamente significativo” no es fácil de definir con propiedad, ni siquiera para algunos investigadores, pero eso no ha impedido que haya hecho fortuna más allá del ámbito técnico. La Real Academia Española (RAE), en su mapa de palabras asociadas a “significativo”, identifica “estadísticamente” como la más habitual; y, en la edición de 2001 de su diccionario, actualizó la anterior definición de “significativo” (Que da a entender o conocer con propiedad una cosa) sustituyendo “propiedad” por “precisión”. Efectivamente, la significación estadística es una cuestión de precisión en los resultados de la investigación. En la práctica, la diferenciación categórica entre los resultados estadísticamente significativos y los que no los son se visualiza a menudo como una raya nítida que separa las intervenciones médicas que funcionan de las que no, e incluso los estudios que merecen publicarse y los que no. Esta dicotomía no es solo una arbitrariedad que casa mal con la multiforme realidad clínica, sino además una fuente de mala ciencia.
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11 Ene 2016
Sobre la falta de transparencia y de cultura de replicación científica
¿Y si la mayoría de los resultados de los estudios biomédicos fueran falsos? ¿Y si muchos de estos estudios no fueran ni siquiera replicables? ¿Y si buena parte de la ciencia biomédica publicada fuera de mala calidad y/o irrelevante? ¿Y si estuviéramos tirando a la basura una gran parte de los recursos económicos destinados a investigación? En 2005, John Ioannidis, uno de los científicos más citados y críticos con la mala ciencia, publicó un artículo en el que explicaba por qué la mayoría de los resultados de la investigación son falsos (Why Most Published Research Findings Are False). El artículo ha cosechado ya más de un millón y medio de visualizaciones y casi 2.000 citas. No todo el mundo comparte las tesis de Ioannidis ni el catastrofismo de sus análisis, pero en cualquier caso la comunidad científica reconoce que las cuatro dudas que encabezan este párrafo son más que razonables. Y esto, además de deteriorar la credibilidad de la ciencia, tiene consecuencias gravísimas para prácticas como la medicina que se apoyan en resultados científicos. (más…)
