En ciencia nunca hablamos de certezas sino de evidencia. Más concretamente, del grado de evidencia: es decir, cuán probable es que nuestra hipótesis sea cierta.
Imaginemos que yo quiero saber si la carne aumenta el riesgo de enfermedad cardiovascular (CV). Para ello hago una búsqueda de papers en PubMed y me encuentro con lo siguiente:
Por simplicidad, vamos a suponer que sólo existen estos dos estudios. El metaanálisis concluye que el consumo de carne NO eleva los marcadores de riesgo CV, mientras que el estudio de cohortes nos dice que sí, que a mayor consumo de carne mayor es el riesgo de enfermedad CV.
¿Se contradicen? ¿A quién hacemos caso?
Probablemente ya conozcas la pirámide de evidencia científica. Si es así, te habrás ido directo a apostar por el metaanálisis, ¡que aún encima es de ensayos controlados aleatorizados! ¿acaso no es la mayor evidencia posible? El estudio de cohortes es observacional y ya sabemos que correlación no es causalidad…
¿No?
Pues vengo a decirte que te olvides de la pirámide de evidencia científica y usemos nuestra mente sapiens.
Paparruchas.
A ver, en el fondo la pirámide no tiene nada de malo, no es que sea todo mentira y nos hayan engañado. Está muy bien saber que existe una “jerarquía” de estudios; pero, en la práctica, conocer esta jerarquía no nos sirve de mucho.
Veamos por qué, siguiendo con el ejemplo de antes:
Cuando leemos el metaanálisis más a fondo, vemos que los estudios incluidos son MUY diferentes: algunos sustituyen carne roja por pescado, otros por pollo, otros por tofu, carbohidratos refinados y sin refinar, otras fuentes proteicas, etc.
Pero, además, vemos que el análisis estadístico no tiene en cuenta esta diversidad. Es decir, analizan todos los estudios juntos y no nos especifican si hay diferencias entre sustituir carne por pescado o carne por carbohidratos refinados.
En nutrición nada tiene sentido si no se especifica el alimento o dieta de comparación.
Dejando a un lado otros errores de este metaanálisis en concreto (los puedes ver aquí), lo cierto es que ya sólo con esta información podemos ver que las conclusiones del estudio son poco fiables. Por mucho que esté en la cima de la pirámide.
Si tu metaanálisis es una 💩 o los estudios que analiza son una 💩 , tu metaanálisis no va a servir de nada.
En cambio, si nos vamos al estudio de cohortes vemos que, efectivamente, un mayor consumo de carne roja se asocia a mayor mortalidad por enfermedad CV. Sí, se trata de una asociación, no podemos deducir causalidad; pero el estudio está bien diseñado, se han corregido las variables de confusión más importantes y hasta podemos ver una relación gradual: a mayor carne mayor es el riesgo. Además, el estudio menciona que el riesgo disminuye cuando se sustituye carne roja (tanto procesada como sin procesar) por legumbres, frutos secos, pescado, cereales integrales, pollo o lácteos desnatados.
Es cierto que no podemos concluir nada con un solo estudio de cohortes, por muy bien diseñado que esté, pero sí que nos da pistas bastante fiables. El metaanálisis, en cambio, podemos descartarlo ya que no nos da información relevante. Tendríamos que ver cada uno de sus estudios para sacar conclusiones.
Es decir, esto de la pirámide de evidencia científica está muy bien como teoría, pero en la práctica NO es útil para evaluar la calidad de un estudio. Será útil sólo si los estudios son relevantes y están bien diseñados.
Una vez que sabemos esto, ya podemos pasar al siguiente tema: el tema más importante en ciencias de la salud: ¿Cómo sabemos que A causa B? (y no, no es con estudios randomizados controlados)
