La pirámide de la evidencia científica

Aunque muchas veces se presentan en los medios como equivalentes, el diseño de un estudio condiciona su fortaleza y credibilidad científicas.

por José Ramón Zárate | 15/04/2017 10:00

Los estudios de salud pública son muy atractivos para los medios de comunicación por sus a menudo sorprendentes relaciones y su facilidad de comprensión. Son también los que más se prestan a las alarmas infundadas, a las asociaciones frágiles y a los desmentidos y contradicciones. Como explica Alex Berezow en la web del American Council on Science and Health, entidad nacida en 1978 para apoyar la medicina basada en la evidencia y desterrar mitos y falsedades científicos, “eso se debe a que la epidemiología es una ciencia inexacta que se complica por una gran variabilidad en la calidad de datos que produce, así como por su dependencia de métodos estadísticos avanzados”. Para tratar de aclarar la fortaleza de los distintos estudios y su grado de confianza, Berezow ha resumido la pirámide de la evidencia elaborada por la Biblioteca de Investigación Médica de la Universidad Estatal de Nueva York como guía rápida para estudiantes y profesionales. En la base estarían las investigaciones in vitro, las llevadas a cabo con animales. y las opiniones y análisis de expertos en la materia. Y de lo más débil a lo más fuerte, estos son los diseños epidemiológicos más comunes:

Un caso (case report). Un paciente con una enfermedad inusual. No debe confundirse con una rareza o extravagancia, más difíciles de encontrar, sino con un cuadro quizá de diagnóstico complicado y que proporciona una lección para otros casos parecidos. Las series de casos similares tienen lógicamente más fuerza científica.

Estudio transversal (cross-sectional study). Es una instantánea en el tiempo. Responde a la pregunta ¿cuántas personas tienen una característica particular (como la enfermedad X) en este momento? El diseño del estudio no proporciona información sobre riesgo o causa.

Estudio ecológico. Examina la enfermedad en una población. Un buen ejemplo es un estudio que utiliza un diagrama de dispersión para correlacionar el consumo promedio de alcohol y la tasa de muertes por enfermedad coronaria en varios países. Si bien proporciona indicios para futuras investigaciones, no aporta datos sobre individuos, es decir, no mide la exposición individual de una persona y el resultado de la enfermedad. Este diseño de estudio podría ser fácilmente confundido por variables externas.

Estudio de casos y controles. Compara a las personas que padecen una enfermedad concreta con un grupo similar de personas sanas. Este tipo de estudio es más útil para las enfermedades raras. Sin embargo, los estudios de casos y controles son célebres por producir falsos positivos, pues las personas con una enfermedad rara es más probable que recuerden sus vidas de manera diferente que las sanas, fenómeno llamado “sesgo de recuerdo”. En cáncer cerebral, por ejemplo, muchos afectados informan de haber usado el móvil en el lado de su cabeza donde desarrollaron el cáncer, sin importar si es verdad o no.

Estudio de cohortes. Es el mejor estudio observacional posible. Las personas se comparan en función de su nivel de exposición a un factor de riesgo particular. Por ejemplo, fumadores con no fumadores para determinar qué grupo tiene más probabilidades de desarrollar cáncer diez o veinte años después. A pesar de que las variables de confusión pueden dificultar la determinación de una causa, suele dar una medida fiable del riesgo.

Ensayo controlado aleatorio (randomized controlled trial). Es el estándar de oro en epidemiología. Puede determinar la causa y el riesgo. Sin embargo, solo es ético realizarlo para determinar si las intervenciones médicas son seguras y eficaces. No sería muy honesto forzar a un grupo de personas a ver si desarrollan diabetes.

Revisión sistemática y metanálisis. La revisión sistemática examina todas las pruebas relevantes publicadas sobre un tema dado, y el metanálisis combina conjuntos de datos de estudios más pequeños en un solo conjunto de datos grande. Debido a que los estudios más pequeños a menudo producen resultados contradictorios, el objetivo de la revisión y el metanálisis es llegar a un consenso.

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