Escepticemia por Gonzalo Casino | 01 ABR 19
Disquisiciones significativas
Sobre la muletilla “estadísticamente significativo” y la controversia que suscita
Autor: Gonzalo Casino Fuente: IntraMed / Fundación Esteve
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.
Hace ya tiempo que los estadísticos andan rumiando un manifiesto contra la etiqueta “estadísticamente significativo”. Muchos son conscientes de que se trata de un controvertido sello de calidad que crea no pocos problemas al interpretar los resultados. La convención de decidir si los resultados de un estudio confirman o desmienten una hipótesis científica con el único criterio de la significación estadística (normalmente, p<0,05 o p<0,01) es una fuente de equívocos y falsas conclusiones. El término “significativo” ya fue considerado como uno de los más ambiguos en ciencia por la revista Nature, y ahora (20 de marzo de 2019) tres estadísticos han vuelto a la carga en la misma revista con un artículo en el que piden la retirada de la significación estadística en los artículos científicos. A los tres autores, se han sumado 250 firmas de apoyo en las primeras 24 horas y, al cabo de una semana, las de más de 800 científicos de 50 países, incluyendo estadísticos, investigadores clínicos y médicos, biólogos y psicólogos.
El debate no es estéril, ni mucho menos, porque probablemente ayudará a encontrar soluciones para reducir las conclusiones falsas. Vistas las cosas desde fuera, resulta encomiable la voluntad de transparencia y autocorrección de la ciencia, pero no deja de sorprender la enorme proporción de estudios publicados con interpretaciones equivocadas. Para muchos médicos, este debate les permite constatar, una vez más, el abismo que media entre las disquisiciones estadísticas y la realidad clínica, pues saben bien que una cosa es la significación estadística, se interprete como se interprete, y otra la relevancia clínica. Pero quizá lo más llamativo sea algo que nos incumbe a todos: la enorme dificultad de gestionar la incertidumbre de la salud.
Hace ya tiempo que los estadísticos andan rumiando un manifiesto contra la etiqueta “estadísticamente significativo”. Muchos son conscientes de que se trata de un controvertido sello de calidad que crea no pocos problemas al interpretar los resultados. La convención de decidir si los resultados de un estudio confirman o desmienten una hipótesis científica con el único criterio de la significación estadística (normalmente, p<0,05 o p<0,01) es una fuente de equívocos y falsas conclusiones. El término “significativo” ya fue considerado como uno de los más ambiguos en ciencia por la revista Nature, y ahora (20 de marzo de 2019) tres estadísticos han vuelto a la carga en la misma revista con un artículo en el que piden la retirada de la significación estadística en los artículos científicos. A los tres autores, se han sumado 250 firmas de apoyo en las primeras 24 horas y, al cabo de una semana, las de más de 800 científicos de 50 países, incluyendo estadísticos, investigadores clínicos y médicos, biólogos y psicólogos.
Para muchos médicos, este debate les permite constatar, una vez más, el abismo que media entre las disquisiciones estadísticas y la realidad clínicaEl principal argumento de los autores es que en la mitad de los artículos científicos (51% de los 791 analizados) se asume erróneamente que unos resultados “no significativos” implican que “no hay efecto”, entre otras falsas conclusiones que adulteran la investigación. John Ioannidis, uno de los principales expertos en metodología de la investigación biomédica, intervino en la polémica dos días después rechazando esta propuesta. “La significación estadística representa un obstáculo para las afirmaciones infundadas”, escribió. “Eliminar este obstáculo podría promover el sesgo. Las tonterías irrefutables serían moneda común”. En su opinión, por tanto, sería peor el remedio que la enfermedad. La revista Nature, en su comentario editorial que acompaña al texto de los estadísticos, reconocía que no se puede interpretar una investigación con el único criterio de la significación estadística, porque esto implica sesgos, sobrevalorar algunos falsos positivos y pasar por alto algunos auténticos efectos. Pero decía que no va a cambiar su forma de evaluar los manuscritos porque no vislumbra una alternativa mejor, más allá de que los autors necesitan más y mejor formación estadística.
El debate no es estéril, ni mucho menos, porque probablemente ayudará a encontrar soluciones para reducir las conclusiones falsas. Vistas las cosas desde fuera, resulta encomiable la voluntad de transparencia y autocorrección de la ciencia, pero no deja de sorprender la enorme proporción de estudios publicados con interpretaciones equivocadas. Para muchos médicos, este debate les permite constatar, una vez más, el abismo que media entre las disquisiciones estadísticas y la realidad clínica, pues saben bien que una cosa es la significación estadística, se interprete como se interprete, y otra la relevancia clínica. Pero quizá lo más llamativo sea algo que nos incumbe a todos: la enorme dificultad de gestionar la incertidumbre de la salud.
Gonzalo Casino es licenciado y doctor en Medicina. Trabaja como investigador y profesor de periodismo científico en la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona.
.png)
No hay comentarios:
Publicar un comentario