viernes, 6 de noviembre de 2015

Aprendiendo a leer ciencia (2ª parte): diferencias entre riesgo absoluto y relativo

"Hay mentiras, malditas mentiras y estadísticas"
Mark Twain

La ciencia puede parecer una gran incógnita para muchos, sin embargo estoy convencido de que dominando unos pocos conceptos básicos cualquier persona puede aprender a interpretar con cierta soltura los aspectos clave de una parte importante de estudios y entender un poco mejor algunas de esas sonadas recomendaciones de salud que inundan continuamente los medios de comunicación. 

En la primera entrada de esta serie explicamos las diferencias que existían entre los estudios observaciones y de intervención, y los conceptos de correlación y causalidad narrando las peripecias de un científico metido a fotógrafo paisajista de fin de semana. Aquella era, evidentemente, una historia inventada para la ocasión. En esta ocasión también recurriremos a una historia inventada (aunque algo más seria), pero además vamos a utilizar estudios reales para demostrar las diferencias entre riesgo absoluto y relativo, y recalcar la importancia de saber diferenciar ambos conceptos a la hora de interpretar los resultados de un estudio, de forma que comprendamos la gravedad que puede llegar a tener no entender lo que nos dicen los estudios científicos que leemos.

Tipos de estudios epidemiológicos observacionales

La epidemiología es la ciencia que estudia la distribución y los determinantes de la salud y la enfermedad en la población para intentar establecer los factores causantes, la probabilidad de enfermar y la posibilidad de desarrollar procedimientos preventivos, diagnósticos o terapéuticos. Como comentamos en la primera entrada de esta serie, existen múltiples tipos de estudios epidemiológicos, cada uno con sus propias características y utilidades.

Ya explicamos que lo que caracteriza a todos los estudios epidemiológicos es la actitud de los investigadores con respecto a las personas que participan en el estudio: en todos los casos los investigadores miran a estas personas y describen hechos, pero no pueden introducir factores nuevos al estudio (estudios experimentales). Los dos grupos más importantes y frecuente de estudios observacionales sobre los que ahondaremos hoy son los estudios de cohortes y los estudios de casos y controles.

- El riesgo, clave en epidemiología 

El riesgo es un concepto básico en epidemiología. En términos sencillos y para la inmensa mayoría de las personas, el riesgo es la probabilidad de ocurrencia de un suceso concreto, el cual suele entenderse como adverso (enfermedad). Para que exista riesgo deben darse dos condiciones, una amenaza y una vulnerabilidad; la amenaza sería la condición que puede ocasionarnos un daño, y la vulnerabilidad la circunstancia por la cual podemos ser víctimas de dicho daño. Por ejemplo una persona puede presentar una predisposición genética a padecer cáncer de pulmón (es vulnerable) pero si nunca en su vida fuma (factor amenazante), esa persona tendrá un riesgo mucho menor de llegar a padecer cáncer.

El riesgo presenta, además, una cierta magnitud, es decir, no todos los fenómenos, actuaciones o sucesos tienen la misma gravedad para los individuos. Así, por ejemplo, el riesgo de sufrir cáncer de pulmón en una persona predispuesta no será el mismo si fuma una cajetilla de cigarrillos a diario que si tan solo fuma un par de cigarrillos los fines de semana.

A la hora de estudiar el papel de un factor de riesgo en un determinado fenómeno es necesario plantear previamente una hipótesis, por ejemplo "fumar incrementa la probabilidad de sufrir cáncer". En esta hipótesis hay dos elementos, la causa (fumar) y el efecto (cáncer).

- Estudios de cohortes

Esta historia comienza con nuestro estimado investigador que, algo aburrido de la fotografía, ha entrado a trabajar en un grupo de investigación sobre cáncer de pulmón. Los miembros de este grupo tienen bastante clara la idea de que fumar incrementa la probabilidad de sufrir cáncer, por lo que plantean un estudio en el que observarán a dos grupos de individuos de un pequeño pueblecito rural llamado Smokyland, uno compuesto por fumadores y otro por no fumadores. Pasado un tiempo observan la cantidad de casos de cáncer acontecidos en ambos grupos y comprueban si éste es más frecuente en el grupo de fumadores que en el de no fumadores.


Los estudios de cohortes van de la causa al efecto, esto es, partiendo de dos grupos de personas sanas uno expuesto al factor de riesgo (fumar) y otro no expuesto, se comprueba cuántos eventos (efecto: cáncer) aparecen en ambos grupos pasado un tiempo (incidencia). A este tipo de estudios se les denomina prospectivos.

- Estudios de casos y controles

En otro escenario distinto, la ciudad de Tobaco DC, y teniendo en mente la misma hipótesis, nuestros investigadores van a realizar un estudio donde se observarán dos grupos, uno de los cuales está formado por personas que ya padecen cáncer (casos) y otro por personas sanas (controles), y calcularán cuántos individuos en cada grupo estuvieron expuestos al factor de riesgo (fumar).


Los estudios de casos y controles van del efecto a la causa como si de un viaje al pasado se tratara. A este tipo de estudios se les denomina retrospectivos. Al inicio, ya sabemos el número de personas (prevalencia) que padecen el efecto, y lo que debemos analizar es cuántas de ellas estuvieron expuestas al factor de riesgo.

- El problema de establecer relaciones de causalidad

Caracterizar la plena causalidad, esto es, poder afirmar con total seguridad y máximo nivel de evidencia que fumar provoca cáncer, es el objetivo último de los estudios que acabamos de comentar, sin embargo, ninguno de ellos puede conseguir completamente este objetivo y es que solo los estudios de intervención (salvo excepciones  muy concretas) puede arrojar auténticas relaciones de causalidad. Entonces, ¿por qué conformarnos con estudios observacionales? Cualquier científico, biólogo, médico, nutricionista, etc, quiere siempre lo mejor para sus pacientes y para la población en general. Es por eso que cuando se trata de intervenciones que pueden suponer un riesgo para los participantes del estudio algunas investigaciones son imposibles de llevar a cabo. Esto, que resultará algo lógico para todos nosotros, puede no entenderse muy bien cuando uno está leyendo un cierto estudio.

En el caso de una intervención tan seria como la de nuestro ejemplo si la hipótesis de partida dice que "fumar puede incrementar la probabilidad de sufrir de cáncer", no parece muy ético exponer a un grupo de pacientes al factor de riesgo de cáncer (fumar) mientras se compara con otro grupo de pacientes que no están expuestos al mismo, puesto que el evento final que se quiere estudiar (cáncer) compromete no solo la salud sino también la vida de los pacientes. Es por esto que en determinados casos se recurre a estudios observaciones en grupos de población que ya están expuestos al factor de riesgo y para los que su participación en el estudio no supondrá un riesgo añadido. Además, la posible relación entre factor de riesgo y enfermedad es lógica, existe un mecanismo que puede explicar dicha relación (plausibilidad biológica) y se dispone de información previamente descrita en la literatura médica para justificarla; por ejemplo, resulta muy lógico plantear estudios observacionales sobre tabaco y cáncer de pulmón, adicción a drogas y VIH, o consumo de azúcar y síndrome metabólico; y si los resultados son suficientemente concluyentes no sería necesario realizar estudios de intervención, que con casi total seguridad demostrarían los mismos hallazgos.

Para intentar que los resultados de la investigación sean lo más claros posible se intenta que ambos grupos sean comparables, esto es, todos los sujetos de ambos grupos tengan las mismas características con la excepción de la exposición al factor de riesgo. Así, por ejemplo, si el grupo de fumadores estuviera compuesto por varones ancianos sedentarios y el grupo de no fumadores por mujeres jóvenes deportistas, y obtuviéramos confirmación de que el tabaco se asocia con el cáncer de pulmón, ¿creéis que estos resultados tendrían un gran valor? En cambio, si ambos grupos están formados por un número similar de hombres y mujeres, con una cantidad parecida de jóvenes, adultos de mediana edad y adultos de edad avanzada, y hay el mismo número de deportistas y sedentarios en ambos, las poblaciones parecen mucho más similares y los resultados bastante más confiables.

En la práctica, controlar todo un conjunto de factores puede resultar muy complejo, y es posible que algo escape al control de los investigadores. Por ejemplo, como explicamos al hablar de recomendaciones nutricionales sobre el consumo de cereales, los estudios que determinaban los beneficios de salud de los cereales integrales presentaban factores de confusión, pues los grupos que consumían mayor cantidad de integrales desarrollaban un estilo y hábitos de vida más saludables que los que no los consumían o consumían refinados, lo que resta potencia a los resultados que apoyaban su consumo 

En otro caso, de bastante mayor gravedad, y que pasaré a comentar más adelante, si la hipótesis de partida dice algo parecido a "la carne roja puede incrementar el riesgo de cáncer", definitivamente no es ético exponer a un grupo a un factor de riesgo posiblemente carcinogénico. Sin embargo, cuando recurrimos a estudios observacionales sobre el consumo de carne y la incidencia de cáncer encontramos factores de confusión, como el hecho de que algunos grupos con mayor cantidad de ingesta de carne desarrollan hábitos de vida poco saludables o muchas veces no se hace distinción sobre el origen y la calidad de los productos cárnicos analizados. Todo este tema lo abordamos en profundidad en una serie de entradas.

Diferencias entre riesgo absoluto y relativo, clave en epidemiología

Obtener resultados que permitan confirmar o descartar el papel de los distintos factores de riesgo es básico para asegurar la salud de la población y el desarrollo de estrategias de prevención de enfermedades. Una vez realizado nuestro estudio sobre el tabaco y su papel en el desarrollo de cáncer de pulmón es necesario recoger los datos obtenidos y calcular el efecto con datos numéricos. A continuación vamos a explicar cómo se pueden presentar estos datos.

- Riesgo absoluto (RA) y riesgo atribuible

El riesgo absoluto representa el porcentaje total de eventos adversos en la muestra que estamos estudiando. Si fuéramos estrictos con la estadística hablaríamos de incidencia (I) o incidencia acumulada (IA), número de sujetos que desarrollan el efecto adverso frente al total de sujetos estudiados a lo largo de un periodo de tiempo determinado:

No obstante, como la incidencia representa la probabilidad o riesgo de enfermar es muy usual que se hable de riesgo absoluto, para diferenciarlo del riesgo relativo que veremos a continuación.

Volviendo al ejemplo del cáncer de pulmón supongamos que tenemos dos grupos para nuestro estudio, el grupo A compuesto por 1000 fumadores y el grupo B compuesto por 1000 no fumadores. Transcurrido un cierto periodo de tiempo comprobamos que en el grupo A hay 60 personas padecen cáncer mientras que en el grupo B hay 40. Por tanto los fumadores tienen un 6% de riesgo de desarrollar cáncer y los no fumadores un 4% de riesgo. La diferencia de riesgo, reducción absoluta de riesgo o riesgo atribuible al tabaco es de 6% - 4% = 2%. El riesgo atribuible representa el porcentaje de casos que son causados directamente por el factor de riesgo, en nuestro ejemplo, el porcentaje de personas que contraen un cáncer por el hecho de fumar; si toda la población expuesta dejara de fumar, ese 2% de cánceres se evitarían.


- Riesgo relativo (RR) y reducción relativa de riesgo

El riesgo relativo responde a la pregunta: "¿cuántas veces es más frecuente el evento adverso entre los expuestos al factor de riesgo con respecto a los no expuestos?". El riesgo relativo establece, por tanto, una comparación.

En nuestro estudio particular, el riesgo de desarrollar cáncer en fumadores era del 6% frente al 4% de riesgo de desarrollar cáncer en no fumadores por tanto el riesgo relativo es de 6% / 4% = 1,5, es decir, el riesgo de desarrollar cáncer es 1,5 veces superior en fumadores con respecto a no fumadores o, expresado en porcentaje, un 66% superior. 

También es muy usual expresar el resultado en el sentido inverso, es decir, "¿cuánto menor es el riesgo de desarrollar cáncer en no fumadores con respecto a fumadores?". En este caso, se recurre a la reducción relativa de riesgo, que no es más que 100% - 66% = 34%. 


- Razón de desventaja u odds ratio (OR)

En los estudios de casos y controles no es posible hablar de riesgo en un sentido estricto dado que como todos los sujetos de la muestra presentan ya el evento (presencia o ausencia cáncer) al inicio del estudio técnicamente ninguno está en riesgo; por eso no hablamos de incidencia sino de prevalencia, el número de sujetos afectos en un momento concreto del tiempo.

Al usar prevalencia no podemos calcular riesgos, y por tanto recurrimos a la denominada razón de desventaja, más habitualmente conocida por su nombre en inglés odds ratio o sus siglas OR. La odds ratio establece una comparación entre la exposición de los casos y la exposición de los controles, es decir, cuánto más frecuente es el hábito de fumar en pacientes con cáncer que en sujetos sanos. Para ello, se emplea la siguiente fórmula.


La fórmula puede parecer algo más complicada, pero al final se reduce a comparar enfermos frente a sanos. 

- Importancia de diferenciar entre riesgo absoluto y relativo

Este es el apartado más importante de la entrada; si alguno se ha perdido entre tantas fórmulas y detalles estadísticos es el momento de centrarse. Retomando los datos anteriores, hemos comprobado cómo distintas operaciones nos permiten contestar diferentes preguntas que nos dan una idea de los riesgos que sufren los habitantes del imaginario pueblo de Smokyland. Hemos comprobado que el riesgo de padecer cáncer de pulmón en expuestos al tabaco es del 6% y el riesgo de padecer cáncer de pulmón en no expuestos era del 4% (riesgos absolutos), que los fumadores tienen un 2% más de riesgo de llegar a desarrollar un cáncer (riesgo atribuible) y que en términos relativos el riesgo de desarrollar cáncer es un 66% superior en fumadores con respecto a no fumadores. 

Salta a la vista que cifras como 2, 4 o 6 son muy pequeñas en comparación con un 66. ¿Cómo es posible tamaña diferencia? La clave está en el nombre de esta última cifra, riesgo relativo. ¿Qué significa esto de "relativo"? El diccionario de la Real Academia Española establece, en sus dos primeras acepciones de la palabra relativo, los siguientes significados:
  1. Que guarda relación con alguien o con algo.
  2. Que no es absoluto.
En tan solo dos líneas ya hemos aprendido las claves que subyacen en la esencia de este artículo: un riesgo relativo requiere una comparación de dos o más números y los datos que ofrece no tienen valor por sí mismos. Por tanto, no puede usarse un riesgo relativo para hacer afirmaciones del tipo "fumar incrementa el riesgo de cáncer en un 66%". ¿Qué pasaría si nuestro querido ex-fotógrafo saliera del pequeño Smokyland con este conjunto de números apuntados en un papel y tuviera que extrapolar las estadísticas a los habitantes de una gran ciudad como Tobaco DC? En la ciudad de Tobaco DC viven 200000 personas, de las cuales el 50% tiene la insana costumbre de fumar, exactamente el mismo porcentaje de los habitantes del pueblo. Comprobando las estadísticas sobre cáncer de pulmón nos encontramos:
  • Grupo de fumadores (100000 personas): 1500 casos de cáncer
  • Grupo de no fumadores (100000 personas): 1000 casos de cáncer
Si hacemos números:
  • Riesgo absoluto en fumadores: 1,5%
  • Riesgo absoluto en no fumadores: 1%
  • Reducción absoluta de riesgo (si se eliminara por completo el tabaco): 1,5% - 1% = 0,5%
  • Riesgo relativo: 1 / 1,5 = 66%
  • Reducción relativa de riesgo: 100% - 66% = 34%.
Al principio los números son bastante pequeños. El riesgo de desarrollar cáncer asociado al hábito tabáquico en la ciudad (0,5%) parece ser bastante inferior al riesgo en el pueblo (2%) y, si evitáramos el tabaco estaríamos previniendo 20 casos de cáncer por cada 1000 habitantes en el pueblo frente a solo 5 por cada 1000 en la ciudad. Por tanto cabría la posibilidad de plantearnos en qué población el tabaco genera un mayor impacto negativo y dónde sería más efectivo desarrollar campañas de prevención.

Sin embargo llama nuestra atención que el riesgo relativo es exactamente el mismo en ambas poblaciones (66%) e igualmente lo es la reducción relativa de riesgo (34%).  Entonces, ¿en qué quedamos? ¿El tabaco causa el mismo número de casos de cáncer en el pueblo que en la ciudad o no?


Viendo estos datos ya podemos comprender uno de los grandes inconvenientes del riesgo relativo y es que muestras con distintos riesgos absolutos pueden presentar el mismo riesgo relativo. Además, cuanto menor sea el número de eventos en la población, mayor será la diferencia entre riesgo absoluto y riesgo relativo.

En un estudio real sobre cáncer y tabaco evidentemente no hubiéramos usado los datos del pequeño pueblo sino que preferiríamos recurrir a los de la gran ciudad o, idealmente, a los de varias ciudades, ya que se trata de un problema de salud global que impacta gravemente tanto por limitar la calidad y esperanza de vida de las personas como por generar un importante gasto sanitario, y necesitamos manejar una población a estudio lo más grande posible. sin embargo, cuando se trata de grandes muestras de población, incluso las enfermedades más prevalentes van a mostrar valores de riesgo absoluto muy pequeños. ¿Cuántas personas con cáncer de pulmón conoces? Puede que una o dos. Ahora bien, ¿cuántas personas conoces? Puede que miles o decenas de miles. Representar los valores de una intervención de salud en riesgo relativo puede ayudar a clarificar el auténtico impacto que tendría dicha intervención y evitar perdernos en cifras decimales muchas veces ridículas, pero cuando estos datos trascienden a la opinión pública a través de una noticia de prensa es muy probable que los periodistas no redacten correctamente el significado de los números o que los lectores no sean capaces de comprender estos. No es lo mismo prevenir 34 casos de cáncer por cada 100 habitantes que evitar 20 muertes de cada 1000.

Diferencias entre riesgo absoluto y relativo en estudios reales

Llegados a este punto debemos dejar los ejemplos a un lado. Deseo aclarar que los datos numéricos usados hasta ahora son totalmente inventados; no he empleado datos reales sobre la prevalencia de cáncer de pulmón ni su relación con el tabaco, ya que mi única intención era proporcionar cifras sencillas y llamativas que os permitieran realizar los cálculos en casa con papel y lápiz sin grandes complicaciones. A continuación vamos a pasar a estudiar un caso real y veremos cómo las diferencias entre riesgos absoluto y relativo pueden suponer un gran impacto mediático.

- Relación entre consumo de carne roja y cáncer

El pasado 26 de octubre, la Agencia Internacional de Investigación sobre el Cáncer (IARC) de la Organización Mundial de la Salud (OMS, WHO) emitió un comunicado sobre un informe (que aún está por publicar) donde se analiza el papel del consumo de carne roja y procesada en el incremento de riesgo de ciertos tipos de cáncer.


Este comunicado es un breve resumen en comparación con el exhaustivo informe realizado, en el que se han revisado más de 800 estudios, no obstante dejó un dato que ha tenido una particular repercusión en los medios de comunicación, los blogs y web sobre salud y nutrición, y las redes sociales; y que reproduzco a continuación: 
"Los expertos concluyeron que cada porción de 50 gramos de carne procesada consumida diariamente aumenta el riesgo de cáncer colorrectal en un 18%."
Desde la publicación de esta nota pasó menos de una hora para que la prensa de todo el mundo se hiciera eco y reprodujera el mensaje con mayor o menor acierto. Muy probablemente después de leer esta entrada ese 18% haya despertado vuestra  ganas de coger la calculadora y empezar a hacer algunos números, pero para gran parte de las personas que leyeron los periódicos o incluso directamente el comunicado, decir que la carne aumenta el riesgo de cáncer en un 18% pudo dar alguna que otra idea equivocada; el más equivocado y a la vez en el que es más sencillo caer sería decir que si 50 gr incrementan el riesgo un 18%, 100 gr lo incrementarían un 36% y así hasta llegar a unos 280 gr (el tamaño de un entrecot mediano de ternera o dos chuletas de cerdo), que supondrían un riesgo del 100% o, lo que es lo mismo, la seguridad absoluta de que esta persona padecerá un tumor de intestino grueso.

Por simple lógica podemos saber que este argumento es absurdo, no obstante, más de uno deseará saber números concretos. Al momento de redactar esta entrada no se ha publicado el informe completo, por lo que no puedo consultar todos los datos que los investigadores han manejado para llegar a las conclusiones finales, sin embargo, vamos a intentar trabajar con algunos datos disponibles en la extensa literatura que analiza la relación entre carne roja y cáncer colorrectal. Para este caso vamos a emplear un meta-análisis en el que se intenta elucidar la relación existente entre el consumo de carne y el incremento de riesgo de cáncer colorrectal en Japón. He escogido una de las publicaciones más recientes disponibles, el meta-análisis de Ngoc Minh Pham y colaboradores "Consumo de carne y cáncer colorrectal: una evaluación basada en una revisión sistemática de la evidencia epidemiológica sobre la población japonesa" (el artículo completo puede consultarse de forma gratuita pulsando sobre este enlace). Los resultados que obtienen los investigadores en este caso son bastante similares a los datos aparecidos el informe de la IARC por lo que, aunque las poblaciones estudiadas sean distintas, nos pueden servir para hacernos una idea.

El meta-análisis emplea los datos de 6 estudios de cohortes y 13 estudios de casos-controles, en los cuales se analizan las relaciones entre el consumo de carne roja y/o procesada con el desarrollo de cáncer de colon y/o recto en distintas combinaciones según el estudio. En términos generales todos los estudios muestran una correlación inexistente o débilmente positiva para carne roja y cáncer colorrectal (RR 1,10-1,13) y cáncer de colon (RR 1,18-1,23) y débilmente positiva para carne procesada y cáncer colorrectal (RR 1,07-1,18) y cáncer de colon (1,18 - 1,24). Si nos tomáramos la licencia de hacer una media de todos los riesgos relativos obtendríamos un riesgo relativo en torno al 14%, valor cercano al 18% del informe de la IARC.

Si revisamos los datos de los estudios de cohortes analizados por el meta-análisis veremos que se tuvo en cuenta información sobre 528814 personas. De ellas, un total de 3433 desarrollan el efecto adverso (cáncer colorrectal o de colon o bien muerte a causa de él). Esto supone un riesgo absoluto algo superior al 0,6%. Si estas personas, supuestamente sometidas al incremento de riesgo del 18% por consumo de carne roja (y no por ningún otro factor de confusión), dejaran de estar expuestas al factor de riesgo (y desarrollaran una dieta equilibrada y un estilo de vida saludable) su riesgo relativo descendería a un riesgo cercano al 0,5% (0,5 x 1,18 = 0,6), evitándose unos 614 casos dentro de la población de la muestra.

En un país como España, con unos 46,77 millones de habitantes, los tumores de intestino grueso tienen una prevalencia en torno al 7% y unas 14700 personas fallecen por cáncer colorrectal cada año. Teniendo en cuenta estos datos, eliminar completamente el consumo de carne roja en la población reduciría el riesgo absoluto de cáncer hasta un 6%, una reducción de riesgo de poco más del 1%, con lo que se evitarían (si redondeamos resultados) en torno a 150 fallecimientos anuales. De nuevo, un número que refleja riesgo absoluto (1) queda muy lejos de otro que refleja riesgo relativo (18) y los resultados de la intervención parecen tener un bajo impacto en la población.

- Conclusiones finales

El empleo e interpretación de los riesgos de las investigaciones epidemiológicas es una herramienta imprescindible para la caracterización de los factores promotores y protectores de enfermedad. Como hemos visto, la necesidad de manejar muestras muy grandes donde la incidencia de efectos adversos es pequeña (casos de cáncer en la población de un país) obliga a utilizar distintas fórmulas matemáticas para representar e interpretar correctamente algunos de los hallazgos, siendo el riesgo relativo un parámetro muy útil y ampliamente utilizado en este tipo de investigaciones. Para el público general es posible malinterpretar algunos de los valores, lo cual usualmente conlleva una magnificación de los efectos adversos de una determinada intervención; en el caso de la prensa hacerse eco de los sucesos negativos sin comprender completamente todos los datos puede llevar a transmitir un mensaje alarmista y exagerado a la población.

La epidemiología tiene un papel imprescindible en ciencia, pero requiere un uso racional y lógico. Si usáramos arbitrariamente los métodos de la epidemiología no sería difícil demostrar que prácticamente cualquier intervención se correlaciona con la posibilidad de desarrollar cualquier enfermedad y, al mismo tiempo, ejerce un efecto protector frente a la misma, pudiendo incluso dar lugar a correlaciones espúreas. Los resultados de una investigación observacional deben supeditarse al contexto y a los conocimientos científicos disponibles, sirviendo como punto de partida para establecer hipótesis que posteriormente deben estudiarse en profundidad, y no para hacer afirmaciones categóricas.

Interpretar correctamente una intervención de salud a partir de una noticia de prensa puede resultar difícil si el redactor no ha expresado adecuadamente los hallazgos del estudio que hay detrás. Algunos pasos a tener en cuenta incluyen identificar si las cifras presentadas se tratan de riesgos absolutos o relativos, comprobar la prevalencia real de la enfermedad en el conjunto de la población de la comunidad, región o país estudiado, o intentar identificar el peso real que tendría eliminar el factor de riesgo como medida preventiva para desarrollar la enfermedad.

A menudo se subestima el potencial de los estudios observacionales usando argumentos a mi parecer demasiado simplistas y que no hacen justicia a la complejidad de una ciencia como la epidemiología. No es raro escuchar o leer de vez en cuando a personas que incluso acusan a los científicos de modificar los datos de sus investigaciones para asustar a la población y aunque en ocasiones ciertas partes interesadas pueden valerse de confundir datos para transmitir un mensaje que no es el correcto, esta mala praxis no es algo común para la comunidad científica ni debe hacernos desconfiar sistemáticamente. La realidad es que los números están ahí, y como habéis podido comprobar existe un método sencillo para calcular todas esas cifras que inundan programas de televisión, periódicos y webs. No obstante, no resulta nada sencillo exponer los resultados de un estudio al gran público y hacerte entender, aunque también es cierto que la prensa tiene la habilidad de tergiversar el conocimiento científico hasta un punto en que poco o nada se parecen los titulares de un artículo a las conclusiones de un estudio.

No ha sido la intención de esta entrada llegar a una conclusión clara en el tema de la relación entre carne roja y cáncer. Lo único que podemos afirmar a día de hoy es que existe suficiente evidencia de una correlación débil entre consumo de carne procesada y aumento de riesgo de cáncer colorrectal, y algo más débil en el caso de la carne roja. No obstante, con esta entrada mi único objetivo ha sido mostrar lo fácil que es malinterpretar el conocimiento científico y lo importante que es poder desarrollar una mentalidad crítica para llegar a entender realmente qué nos dice la ciencia, para lo cual debemos aprender a leer verdaderos estudios científicos y no conformarnos con las noticias de prensa y los consejos de los programas de televisión.

En unas semanas hablaremos de forma más amplia sobre la posible relación entre el consumo de carne roja y el incremento de riesgo de cáncer y otras patologías.

2 comentarios:

  1. Muy buen artículo Ignacio. He conocido tu blog hace poco y quería agradecerte el esfuerzo que pones en tus artículos, en este en concreto me has ayudado a aclarar y a poner en práctica lo que aprendí de epidemiología en mi carrera (Enfermería), ya que como siempre se echa bastante en falta en la universidad la parte en la que te enseñan a aplicar lo aprendido y a interpretar correctamente los estudios en este caso.

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    1. Muchas gracias por tu comentario balex, me alegra que te haya resultado útil.

      Yo tuve un gran profesor de Estadística y Epidemiología en la universidad, pero por desgracia la di en primer curso y cuando el año pasado empecé a "enfrentarme" a estudios científicos comprobé que entre lo que había olvidado y la poca base práctica que tenía me hacía falta estudiar muchísimo. No soy ningún experto en estos temas, pero voy aprendiendo y me gusta publicar de vez en cuando sobre estos temas, así que supongo que en el futuro vendrán más.

      Un saludo.

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