Guía básica para entender los estudios científicos y saber si son confiables

El lenguaje de los estudios científicos puede ser imponente y desconcertante. Sin embargo, poder entenderlos nos protege de conclusiones apresuradas e información falsa o, al menos, sesgada y mal explicada. Aquí unas herramientas para no perdernos en estos textos y saber si podemos fiarnos de ellos.

"Según un estudio científico": así justifican miles de titulares desde las conclusiones más serias hasta las afirmaciones más absurdas. El paraguas del estudio científico parece darle validez a cualquier información que lo preceda y la búsqueda del impacto periodístico lleva a presentar cualquier resultado como una verdad absoluta y definitiva.

Además, si por algún motivo tenemos impulso a hacer click en ese estudio que se cita para intentar corroborar su información, nos encontramos con páginas y páginas de términos científicos, números y estadísticas en un inglés técnico que no aprendemos en las series (y que, de hecho, es una gran barrera científica y de investigación para los territorios de habla no inglesa).

Sin embargo, les invitamos a no desfallecer y les ofrecemos aquí algunas claves para desentrañar ese galimatías y poder afrontar de manera crítica los estudios científicos y sus conclusiones.

Primero: hacer click y abrir el artículo

Ahora que ya lo tenemos delante, lo primero que podemos hacer es revisar en qué revista se está publicando. El prestigio de una revista científica como 'Nature' o 'Science', solo para citar algunos, es reconocido y suele ser garantía de calidad. Sin embargo, eso no significa que publicaciones famosas presenten a veces estudios mal hechos ni tampoco significa que una pequeña revista especializada y poco conocida no pueda ofrecer buena información.

Para tener más conclusiones, podemos mirar los autores. Nos da pistas ver qué especialidades tienen (no es lo mismo tener a un infectólogo hablar de Covid-19 que alguien especializado en enfermedades del corazón); también en qué universidades o centros de investigación trabajan y si han publicado otros estudios (por ejemplo, para ver si defienden una línea en particular cuando se trata de temas polémicos).

Segundo: "Sigue el dinero"

Normalmente en ese mismo apartado aparece si hay algún conflicto de interés entre los investigadores y el asunto investigado. Lo que nos lleva a otro punto de interés: la financiación. Suele ser información pública quién ha puesto el dinero para realizar el estudio (si no aparece, es necesario desconfiar), algo que permite ver si hay algún sesgo que podría afectar los resultados del estudio. Por ejemplo, no es lo mismo que una farmacéutica investigue un fármaco que lo haga una fundación o una universidad con financiación pública. Quizás no van a manipular los resultados, pero van a estar interesados en investigar aquello que les sirva para ganar dinero.

Sin embargo, la financiación privada no siempre es problemática. Hacer estudios puede llegar a ser extremadamente costoso y las entidades públicas no logran aportar lo suficiente. Eso sí: debemos revisar con más suspicacia las conclusiones del estudio en caso de que detectemos algún vínculo entre el dinero y el resultado.

Tercero: ¿cuánta revisión ha pasado el estudio?

Antes de ser publicados en las revistas, los estudios sufren un largo camino de revisión y edición. Se envía a dos o más expertos en el tema estudiado para que busquen posibles fallos y le den la luz verde o sugieran modificaciones: ese proceso se conoce como revisión por pares y suele ofrecer garantía de calidad.

A veces se publican antes de este proceso y se convierten en estudios preimpresos. Eso no significa que no tengan buena información, pero es relevante tenerlo en cuenta. De la misma forma, hay estudios revisados por pares que pueden tener sesgos, especialmente si esos son compartidos (por ejemplo, sesgos de género, raciales o de clase).

Cuarto: ¿de qué estamos hablando?

Parece mentira, pero muchas veces la confusión empieza aquí. Los estudios científicos buscan responder solo una pregunta o corroborar una hipótesis. Y pueden ser muy específicas: por ejemplo, saber si hubo un repunte de Covid-19 en una escuela después de quitar la obligatoriedad de las mascarillas. Tener clara esta pregunta o hipótesis evita que saquemos conclusiones apresuradas: si el estudio halla que no hubo un repunte de Covid-19, esa es toda la respuesta que estaba buscando. De ahí, por ejemplo, no podemos extrapolar que las mascarillas no evitan contagios de Covid-19 entre los niños.

Normalmente, leer el apartado llamado "Abstract" ayuda: resume los objetivos del estudio, los métodos usados y los principales resultados.

Quinto: ¿cómo busca las respuestas?

Para saber si las conclusiones son fiables, la clave suele estar en ver cómo el equipo investigador buscó la respuesta a su pregunta. ¿Qué tipo de estudio es? ¿Es sobre animales o sobre humanos? ¿Cuántas personas forman parte de su muestra? Hacernos estas preguntas nos da pistas sobre las limitaciones del estudio, esos lugares que no llega a cubrir o esos interrogantes que no llega a resolver. De hecho, ningún estudio está exento de limitaciones y muchos suelen explicarlos en algún momento del artículo.

Por ejemplo, no es lo mismo que un estudio se haga sobre tres personas que sobre 300 o 3.000. Normalmente, especialmente en las ciencias de la salud, una mayor muestra suele dar más fiabilidad, aunque estudios hechos con muestras muy pequeñas también pueden ofrecer información muy valiosa (por ejemplo, cómo tres personas parapléjicas lograron volver a caminar después de una intervención quirúrgica y tecnológica).

Especialmente en los estudios grandes que usan datos de miles de personas, vale la pena revisar posibles sesgos poblacionales que a veces nos pasan por alto. ¿La mayoría son hombres o mujeres? ¿Blancos, asiáticos, afro, latinos? ¿Qué edades tienen? Por ejemplo, una de las críticas que se le hizo al gran estudio que asoció el virus Epstein-Barr con la mononucleosis es que usaba datos de veteranos estadounidenses: la mayoría hombres, jóvenes y blancos.

En este caso, no podemos dejar de explicar otra gran clave: la correlación no es causalidad. Si el estudio encuentra que dos variables están relacionadas (por ejemplo, haberse vacunado contra el Covid-19 y haber sufrido cambios en el ciclo menstrual) no explica más que una tendencia de vinculación entre ambas variables. No concluye que una variable provoque la otra.

Tampoco es lo mismo que un fármaco sea útil en ratones que sea útil en humanos: pueden ser resultados prometedores, siempre y cuando tengamos en cuenta estas limitaciones.

Sexto y último: la verdad absoluta no existe

Esta es quizás la verdad más difícil de aceptar. La ciencia se construye paso a paso, como una casa cuyos ladrillos son los estudios científicos que se acumulan y van formando una estructura. Casi nunca encontraremos conclusiones definitivas ni afirmaciones rotundas que nunca más vayan a ser discutidas.

Es posible que salga un estudio que muestre "verde" y que luego otro muestre "rojo": eso solo nos indica que necesitamos seguir investigando para encontrar cuál tenía la razón, o qué color es el punto medio que logra el consenso científico.

Considerar que los estudios van a ser la respuesta definitiva a nuestras preguntas y que se convierten en verdades escritas en piedra es engañarnos a nosotros mismos.

* Para realizar este texto contamos con la asesoría de: Míriam Comet, divulgadora y magíster de Neurociencia en la Universidad Autónoma de Barcelona; Sergio Ferrer, periodista científico y colaborador de Science Media Centre España; Carlos Eduardo Pérez, médico infectólogo de la Universidad Nacional de Colombia; Javier Romero, biólogo marino y catedrático de la Universidad de Barcelona; Daniela Soto, bioingeniera especializada en ciencias de la salud de la Universidad de Davis.

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