PARTES - E-mail - CORREO - EL LIBRO - ARTíCULOS - AMAZONAS - CLIMA - ENERGÍA - ENGLISH VERSION - PILOT NOTES - LINKS

"Esta es La Verdad"

por Eduardo Ferreyra

La frase suena noble, sólida, inmutable. Una vez que se ha llegado a La Verdad, la búsqueda termina. Nadie puede argumentar contra La Verdad. Los tribunales afirman que es su objetivo. Los periodistas juran que la persiguen. Los líderes religiosos enseñan que la Verdad nos hará libres. Los políticos la usan para aumentar su poder sobre la gente y facilitar la imposición de leyes cada vez más restrictivas. Alberdi estaría muy desilusionado con lo que se ha convertido el país que él soñaba con construir grande y soberano.

Pero la gente en ambos lados de cualquier argumento insiste en que ellos están diciendo La Verdad. Los políticos y otros criminales parecidos juran decir La Verdad, Toda La Verdad, y Nada Más que La Verdad antes de prestar testimonio que resulta ser escandalosamente deshonesto. Dirigentes ecologistas desinforman descaradamente a la población y luego muestran los premios internacionales que “han ganado” por haber mostrado La Verdad. Los modernos vendedores de serpiente al cuello prometen que sus inútiles y carísimas curas nos devolverán la salud. Miles de pastores, vendedores del agua milagrosa y la sal curadora le aseguran a sus fieles que sólo ellos conocen La Verdad, los demás predicadores que también declaran ser dueños de La Verdad son la personificación del Demonio.

Quizás La Verdad no es tan absoluta como suponemos que es –o debería ser. Está siempre teñida por los colores de nuestras percepciones. Y nuestras percepciones están teñidas por los colores que la publi-cidad y los medios derraman sobre nosotros a cada minuto. Si yo le digo que mi esposa es hermosa, eso es La Verdad. Si usted no está de acuerdo conmigo, ¿eso lo hace un mentiroso? Y si La Verdad no es absoluta, entonces, ¿en qué podemos confiar?

Los medios de prensa publican lo que a los periodistas se les ha dicho que es La Verdad sobre el tabaco y el peligro mortal que corre el fumador pasivo. Los periodistas, en su abrumadora mayoría, son famosos por la casi total ausencia de espíritu crítico y falta de voluntad para investigar a fondo algún tema candente, hasta sus últimas consecuencias –hasta realmente llegar a ver la horrible o hermosa cara de La Verdad.

La corriente se lleva a los camarones que se duermen, como decía la vieja rumba, y casi todos los perio-distas son hoy camarones que vienen durmiendo un sueño ancestral con respecto a numerosos temas del ambiente y de la salud. La corriente de lo “políticamente correcto” se ha llevado a casi todos los camarones del periodismo, pero no es demasiado tarde para que despierten y retomen el camino hacia el periodismo con que soñaba Mark Twain, por ejemplo. La búsqueda de La Verdad, o de una posición lo más cercano posible a ella, comienza por la búsqueda de Hechos. Los hechos son cosas muy porfiadas. Se niegan a irse, se niegan a rendirse, y tienen la muy desagradable costumbre de echar a perder hermosas teorías y arruinar espectaculares negocios.

Lo bueno del asunto es que los Hechos son verificables - Los hechos no cambian con el humor polí-tico del momento. Una vez que se conocen los Hechos, La Verdad se hace obvia. Y la búsqueda de La Verdad debe comenzar por alejarse de Rumores y concentrarse en la Ciencia –es decir, el Conocimiento que se tiene de los Hechos. En el caso del fumador pasivo y del fumador activo, una buena manera de iniciar la búsqueda es por el lado de la epidemiología.

Epidemiología

Si usted cree que la Estadística es algo complejo, difícil de comprender, está en lo cierto, pero si presta un poco de atención, le ayudaré a despejar un poco todo el misterio que rodea al tema de los fumadores. Si cree usted que las estadísticas se pueden manipular y retorcer para conseguir los resultados que se quieren de antemano, también ha acertado. El viejo adagio de los programadores de computación era –y sigue siendo- “Basura entra, basura sale”, queriendo significar que los resultados de una ecuación o una estadística están en función de los datos o información que se le ingresan. Si por un lado se ingre-sa basura por el otro lado no podrá salir otra cosa que basura. Las computadoras no reciclan la basura. La agrandan.

Pero cuando uno sabe cómo se manipulan y retuercen los datos, resulta mucho más fácil identificar la deshonestidad y el fraude. Dado que casi todos los estudios en salud pública y medicina usan a la epidemiología para llegar a sus conclusiones, la única manera de llegar al fondo de las cosas y separar los hechos de la ficción, es comprender la manera en que la epidemiología funciona. Una vez que se aprende a diferenciar entre las distintas clases de estudios científicos, uno puede enfrentar las noticias y las campañas en los medios con una actitud muy diferente. Es una especie de seguro de vida contra el fraude. Cuando en la televisión vemos que un “científico” dice que el café es malo para usted, y al día siguiente otro científico dice que es bueno para la salud, usted podrá diferenciar entre quien quiere vender una cosa y el que vende otra diferente – y quizás hasta se haya dado cuenta de que ambos estaban errados.

Tipos de estudios

Hecho: Los estudios de “cohortes” siguen a un grupo de personas con diferentes exposiciones a sus-tancias durante un período de tiempo. Seguir la pista a la gente antes de que ocurra algún efecto de salud reduce el impacto del sesgo o prejuicio personal y aumenta la precisión del estudio, permitiendo además ensayar una variedad de enfermedades. Es el tipo de estudio más caro, consumidor de tiempo y difícil que se pueda hacer. Pero a veces rinde sus frutos. Pocas veces, sin embargo, se llegan a resul-tados y conclusiones absolutas y definitorias.

Los estudios de cohortes son útiles para las enfermedades comunes, pero son demasiados caros e im-prácticos para el estudio de enfermedades raras.

Hecho: Los estudios de “casos y controles” examinan a dos grupos de personas; quienes ya tienen una enfermedad, y un grupo de “control”. Este grupo de control puede contener un muestreo aleatorio de la población, o una muestra específicamente elegida porque no tienen la enfermedad que está siendo estu-diada.

Los estudios de “casos y controles” son más propensos a ser sesgados porque comienzan eligiendo per-sonas que ya están enfermas. Por ejemplo, si se quiere saber si el café causa cáncer de páncreas, un estudio de casos-control comenzaría con una muestra de personas que ya tienen cáncer de páncreas, dejando afuera a los bebedores de café con páncreas saludables. Los estudios casos-control son mucho más baratos y consumen menos tiempo, requieren tamaños menores de población y eliminan la nece-sidad de rastrear a la gente durante largos períodos. También son a menudo la única manera práctica de estudiar enfermedades y fenómenos poco comunes.

Hecho: Los “meta estudios” (o más correctamente, “meta análisis”) son análisis de estudios existen-tes. El investigador recoge datos de otros estudios, escoge los apropiados, combina los resultados y extrae sus propias conclusiones.

Hacer esto con cierto grado de precisión es extremadamente difícil, y es muy fácil de torcer los resulta-dos para predeterminar una conclusión. Simplemente se deja afuera uno o dos estudios y la información puede ser sesgada de manera dramática en una u otra dirección. Hay que ser extremadamente escép-tico y sospechar de cualquier meta análisis. Hay que buscar cuidadosamente cualquier prejuicio del investigador. Si se elimina automáticamente un estudio conducido o financiado por alguien con una fuerte agenda o motivación económica o financiera, lo más probable es que se haya acertado. Hay otros tipos de estudios, pero estos son los más comunes.

Riesgo Relativo

Hecho: la meta de un estudio epidemiológico es determinar el Riesgo Relativo (o RR). El Riesgo Re-lativo se determina estableciendo primero una línea de base, una contabilidad de lo común que es una enfermedad (o condición de salud) en la población en general. A este censo se le confiere un Riesgo Re-lativo de 1.0, es decir, ningún riesgo. Un aumento del riesgo se traduce en una cifra mayor que 1.0. Una disminución del número indica una acción protectora.

Por ejemplo, si un investigador desea descubrir la manera en la que beber café afecta al hongo de los pies, primero tiene que hallar como está distribuido el hongo de los pies en la población en general. En este ejemplo ficticio, digamos que determina que 20 de cada 1000 personas tienen hongos en los pies. Esa es “línea de base”, un RR=1.0. Si descubre que 30 sobre 1000 bebedores de café tienen hongos en los pies, ha descubierto un aumento del 50%, que se expresa como RR=1,5.

Si descubre que la tasa es de 40/1000, le daría un RR=2.0. Podría descubrir también que los hongos son menos frecuentes entre los bebedores de café, y una tasa de 15 sobre 1000 se expresaría como RR=0,75, indicando que beber café tiene un efecto protector contra los hongos.

Usualmente, la prensa informa al RR en términos de porcentajes. Un RR=1,40 es informa como un aumento del 40%, mientras que un RR=0,90 se informa como una disminución del 10%. En teoría, por lo menos en la práctica diaria, los RR negativos casi nunca se informan al público.

NOTA: Algunos estudios calculan una Relación de Probabilidad (RP, u OR en inglés por Odds Ratio) en vez de RR. as fórmulas para determinar los dos números son diferentes, pero cuando se estudian enfer-medades raras los resultados son aproximadamente los mismos. Cuando se estudian enfermedades más comunes, los OR tienden a exagerar al Riesgo Relativo.

Hecho: “Como principio básico, un RR de por lo menos 2.0 es necesario para indicar que una relación causa/efecto, pero se prefiere un RR=3.0.

Marcia Angel, editora del New England Journal of Medicine: “Como regla general, nosotros buscamos un riesgo relativo de 3 o más antes de aceptar un estudio para su publicación.”

Robert Temple, director de evaluación de drogas de la US Food and Drug Administration (FDA): “Mi regla básica es que si el riesgo relativo no es por lo menos de 3 o 4, olvídese de ello.”

El National Cancer Institute: “Los Riesgos Relativos inferiores a 2.0 son considerados pequeños y normalmente difíciles de interpretar. Tales aumentos pueden deberse al azar, sesgos estadísticos, o el efecto del factores de confusión que algunas veces no son evidentes.”

Dr. Rabat, epidemiólogo del IAQC: “Una asociación se considera débil si la relación de probabilidad (riesgo relativo) es inferior a 3.0 y particularmente cuando está por debajo de 2.0, como es el caso del humo ambiental de tabaco y el cáncer de pulmón”.

Este requerimiento es ignorado en casi todos los estudios sobre fumadores pasivos.

Mientras que es importante saber el RR, también es importante hallar las cifras reales. Cuando se trata con la prensa, es necesario tener cuidado de la frase “X veces más probable”. Por ejemplo, una nota en los medios anuncia:”Los comedores de bananas tienen cuatro veces más probabilidades de tener pie de atleta!” Uno busca la estudio, lee el abstracto y descubre que el RR es, por cierto, igual a 4.0. Pero una posterior investigación en el estudio pude revelar que el riesgo se elevó desde 1,5 en 10.000 a 6 en 10.000. Técnicamente, el riesgo es 4 veces más alto pero, ¿qué importancia tiene saltar de un riesgo de 0,015% al de 0,06%?

Intervalos de Seguridad –o Confidencia

Hecho: El intervalo de seguridad ( IS, también llamado de “confidencia” o “confianza”) se usa para determinar la precisión del RR. Se expresa como un rango de valores que pueden ser considerados válidos, por ejemplo 0,90 -1,43. Mientras más estrecho sea el IS, más preciso será el estudio. El IS puede estrecharse de varias maneras, incluyendo el uso de información más precisa y un tamaño mayor de la muestra.

Hecho: Los Intervalos de Seguridad son calculados usualmente a un nivel del 95% de seguridad o confianza. Esto significa que las probabilidades de que los resultados ocurran por el azar se reducen a 5%.

Esta es una de las razones por las que la epidemiología es considerada un ciencia muy cruda. Imagínese si los frenos de su auto fallasen el 5% del tiempo. La EPA, Agencia de Protección del Ambiente de los EEUU, en su infame estudio SHS 1993 usó un IS=90% duplicando su margen de error para alcanzar los resultados deseados de antemano.

El Riesgo Relativo puede ser cualquier cifra dentro del IS. Por ejemplo, un RR=1,15 con un IS = 0,95-1,43 puede muy bien ser un resultado de 1,25, un aumento del 25%, 0 0,96, una disminución del 4%, o también 1.0, que indica ninguna correlación. Esto sucede virtualmente en TODOS los estudios sobre el fumador pasivo al humo de tabaco. Cuando el IS incluye a la cifra 1.0, el RR no es estadísticamente significativo.

Los Embrolladores –o Factores de Confusión

En promedio, las mujeres viven más que los hombres. Todos los estudios de longevidad tienen que tomar cuenta de este hecho. Esto se llama un factor de confusión – o “confundente”, término inexistente en la lengua Castellana. Es fácil de recordar porque ese factor puede llevar “confusión” a los resultados del estudio. Algunos estudios usan el término “variable de confusión”. Cualquier estudio de longevidad (usualmente referido como “estudio de morbilidad”) que no toma en cuenta este factor de confusión será muy impreciso. Por ejemplo, cuando se estudia la longevidad de los fumadores, es importante ajustar para la diferencia de sexos, y ajustar para el porcentaje de hombres y mujeres en el estudio.

¿Suena complicado? No se preocupe. Se pone peor todavía. La gente pobre muere antes que los ricos; los negros antes que los blancos, aún cuando se ajusta por el “confundente” ingresos económicos. La gente de algunos países vive más que la de otros, y gente en regiones de alta radioactividad de fondo vive más que la de regiones menos radioactivas. De modo que si un negro pobre de Morro de Ferro, Brasil, muere antes de llegar a la edad promedio ¿es a causa de su ingreso, raza, sexo, fumar, beber, nacionalidad?

Hecho: Cuando se estudian los efectos de la exposición al tabaco, ya sea en el fumador activo o en los que le rodean, los confundentes incluyen edad, alergias, nacionalidad, raza, medicación, cumplimiento con la medicación, educación, calefacción y cocina a gas, género, status socioeconómico, exposición a otras sustancias químicas, ocupación, uso y abuso del alcohol, uso de marihuana, consumo de grasas saturadas y otras consideraciones dietéticas, historia familiar de cánceres y exposición al radón –tan sólo para nombrar a unos pocos factores de confusión.

Hecho: Cuando se estudian los efectos del humo de segunda mano (o HSM) sobre los niños, los facto-res de confusión tienen que incluir, además de los mencionados arriba, también el mamar del pecho, hacinamiento, cuidado diario y asistencia al colegio, edad materna, síntomas maternos de depresión, alergias de los padres, síntomas respiratorios de los padres, y prematuridad en el nacimiento.

Un estudio que ni haya tomado en cuenta todos estos factores, y que los haya eliminado de los resulta-dos, muy posiblemente será muy impreciso y no servirá de nada.

Una vez que hemos ingresado al vestíbulo de la epidemiología, y más o menos sabemos cómo interpre-tar los Riesgos Relativos, y los aumentos de riesgo, sería muy bueno que nos adentremos en la manera en que hay que interpretar a los estudios epidemiológicos en general, porque ello nos mantendrá aleja-dos de los peligros de la desinformación, las campañas que piden apoyo para prohibir cualquier cosa útil para la sociedad, y de las de recaudación de donaciones de Greenpeace, por ejemplo.

Para vacunarse contra la desinformación (o sacar un Seguro de Accidente Desinformativo) le recomen-damos que lea: Cómo Interpretar los Estudios Científicos y la Epidemiología

Eduardo Ferreyra
Presidente de FAEC



Vea el tiempo en Argentina


Volver al Índice de Fumador Pasivo               Volver a la página Artículos


Usted es el visitante No.:

desde Enero de 2002

FastCounter by bCentral

Vea aquí otras interesantes
estadísticas de la página

¿Desde qué países nos visitan?
¿Quiénes son los visitantes?



No se enoje! Sólo díganos su opinión!
Nombre:
Email:
Commentarios: