Cómo se deforma la evidencia
La evidencia no suele deformarse por fraude, sino por la optimización de los incentivos institucionales.
La duda como producto
En los años cincuenta, las tabacaleras desarrollaron una estrategia para disputar la evidencia científica que las comprometía: no era necesario demostrar que el tabaco era inocuo. Solo había que instalar la duda. Esa estrategia sobrevivió a las tabacaleras y hoy está en todas partes.
La asimetría de la evidencia
En 2017, The Lancet publicó los resultados del estudio PURE: 135.335 personas de 18 países, seguidas durante 7,4 años. Los individuos con mayor consumo de grasas tenían menor mortalidad total. Los individuos con mayor consumo de carbohidratos, mayor mortalidad. Los hallazgos entran en tensión con aspectos centrales de las guías dietéticas vigentes en la mayoría del mundo occidental. Las guías no cambiaron sustantivamente.
Cuando el diseño es también la conclusión
El sesgo de confirmación no espera a los resultados; se instala en la selección del outcome, en los criterios de parada y en la población elegida. Cómo el diseño de un estudio puede predeterminar su éxito antes de recolectar el primer dato.
Cinco líneas que ayudaron a sostener una narrativa
En 1980, el New England Journal of Medicine publicó una carta al editor de cinco oraciones que concluía que los opioides rara vez generan adicción. Fue citada más de 600 veces como evidencia científica. Nunca fue un estudio.
La evidencia invisible
En 2008, un análisis de datos de la FDA reveló que la eficacia de los antidepresivos estaba sobreestimada debido a que la mayoría de los ensayos con resultados negativos nunca se publicaron.
Cuando la ciencia intentó verificarse a sí misma
La reproducibilidad es el pilar de la ciencia, pero ¿qué sucede cuando se intenta poner a prueba sistemáticamente? Un análisis de los fallos estructurales que surgieron cuando los investigadores intentaron repetir los estudios más influyentes de la última década.
La diferencia entre ver y encontrar
La potencia estadística no es solo una cifra técnica; es el límite de lo que un estudio puede afirmar con honestidad. Por qué los estudios pequeños pueden ser engañosos y los demasiado grandes, irrelevantes para la práctica clínica.
El problema del p menor a cero coma cero cinco
La ciencia moderna decidió que un resultado es 'significativo' si la probabilidad de que ocurra por azar es menor al 5%. El criterio tiene 90 años, fue adoptado por convención y su creador advirtió que no debía usarse como se usa. La crisis de replicación de la última década sugiere que ese umbral nos ha llevado a creer cosas que probablemente no son verdad.