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INFORMES EUFIC 01/2008

ENTENDER LOS ESTUDIOS CIENTÍFICOS

Antecedentes

“¡Coma huevos y haga ejercicio para vivir más años!”
 
Obviamente, este “titular” es ficticio, pero llama la atención, ¿verdad? Los hallazgos novedosos realizados en las investigaciones de los campos de la alimentación y la salud parecen gozar de gran cobertura informativa; no resulta extraño, puesto que la alimentación y la salud son asuntos que interesan a casi todo el mundo. Tanto los periodistas como los investigadores y los profesionales sanitarios desean acceder a la información más reciente, y a los consumidores les pasa lo mismo. Un simple estudio, junto con las informaciones asociadas, puede hacer que muchas personas se lancen a la busca del alimento o suplemento de moda, con la esperanza de mejorar su salud.
 
Frustradas y confusas por la ingente cantidad de información de tipo alimentario y sanitario que puebla los titulares en la actualidad, muchas personas desean encontrar certidumbres sencillas que les ayuden a proteger su salud a través de la alimentación. El problema es que los estudios, considerados por separado, rara vez proporcionan tales certidumbres, aunque suelan recibir una gran atención mediática.
 
Los medios de comunicación, los profesionales sanitarios y los educadores son los custodios de la información actual en materia de alimentación y salud. Ejercen una gran influencia sobre lo que los consumidores escuchan y leen acerca de la alimentación y la salud y, en definitiva, sobre las creencias de la gente. Asociado a ese poder, tienen la responsabilidad de presentar los datos de una manera exacta, de contextualizarlos y de ayudar a las personas a entender la manera en la que los hallazgos que se van produciendo puede afectar a sus conductas y a sus elecciones o decisiones en cuestión de salud. Unos medios de comunicación responsables deberían analizar de un modo crítico los estudios nuevos antes de publicar cualquier información referente a los mismos. Lo cierto es que aunque los comunicados de prensa y los resúmenes de los estudios pueden resultar útiles para detectar investigaciones interesantes, no proporcionan toda la información necesaria para informar de nuevos hallazgos, con la debida precisión, al público en general.
 
Afortunadamente, el proceso de análisis crítico de las investigaciones científicas se vuelve más fácil y se agiliza con un poco de práctica. Este informe de EUFIC está concebido para ayudar a los medios de comunicación, a los profesionales sanitarios y a los educadores a entender cómo leer y evaluar los estudios científicos referentes a alimentación y salud. En él se presenta una descripción general de la información clave que hay que buscar, las preguntas que hay que formularse y otras consideraciones importantes.
 
Un proceso de descubrimiento y debate
 
A menudo, a los consumidores les parece que en los medios de comunicación aparecen, todas las semanas, estudios referentes a la alimentación y la salud que son contradictorios; eso les lleva a preguntarse por qué parece que los investigadores no aciertan a la primera. La respuesta a esa pregunta no se sencilla, porque para entenderla primero hay que aceptar el concepto de incertidumbre.
 
No en vano, el proceso científico es un camino de continuo descubrimiento. Es el proceso mediante el que se obtienen conocimientos acerca del universo mediante la observación de pruebas mensurables. Contrariamente a lo que creen muchas personas, ese “camino” no es una autopista recta y lisa: los investigadores pueden adoptar diferentes enfoques (o “direcciones”) de exploración, siguiendo trayectorias en las que hay curvas, giros de muchos grados y a veces incluso rutas que van en contradirección o que llevan a callejones sin salida, para poder desvelar los hechos. E incluso cuando se averigua algo, ese algo puede ser tan solo una parte de un fenómeno más amplio, que se entiende sólo a medias y que hace necesario que se realicen investigaciones adicionales que conduzcan al hallazgo de respuestas más completas.
 
Por eso, el proceso científico y, a la postre, las maneras en las que se diseñan, llevan a cabo y notifican los estudios, suelen generar muchos debates. Llevar un seguimiento de esos debates suele resultar crucial para contextualizar las investigaciones. Hay que tener en cuenta lo que acabamos de explicar y no olvidar que los estudios de investigación nuevos que se van publicando en las revistas científicas deben verse como debates entre científicos. En dichos debates científicos prácticamente nadie tiene toda la razón, y es infrecuente que un estudio concreto ofrezca una respuesta completa y definitiva. De hecho, a veces se revisan y vuelven a debatir los resultados de investigaciones menos recientes, que se habían dado por aceptados. Gracias a las informaciones o tecnologías nuevas que van apareciendo, a veces los científicos descubren nuevas facetas o aspectos en los resultados de investigaciones anteriores. La publicación de los resultados de las investigaciones permite que los investigadores reciban las opiniones y críticas de otros expertos sobre sus trabajos, en las que confirman o contradicen sus conclusiones; así se va expandiendo el conjunto de literatura científica sobre cualquier tema dado y se contribuye a conformar las investigaciones futuras.
 
En resumen, con frecuencia los diálogos que se establecen y que están caracterizados por ciclos de revisión, conjeturas, afirmaciones y contradicciones, resultan cruciales para investigar cualquier tema. Aunque a menudo dichos ciclos son motivo de frustración para quienes no son científicos y contribuyen a aumentar el escepticismo del público en general acerca de los consejos que se dan en materia de alimentación y salud, es importante entender que la ciencia es un proceso en evolución, no en revolución. Puesto que en las investigaciones científicas se explora lo desconocido, la incertidumbre es parte inevitable de las investigaciones actuales. Sólo gracias a las investigaciones y los análisis continuados, que se repiten en el tiempo, pueden surgir certidumbres.
 
Tipos de estudios de investigación: qué son y cuándo se emplean
 
En general, las investigaciones pueden subdividirse en dos categorías principales: observacionales y experimentales. Dentro de estas dos categorías, existen tres métodos básicos mediante los que los científicos investigan cuestiones de alimentación y de salud. Resulta esencial entender qué se puede conseguir (y qué no se puede conseguir) con cada método.
 
Investigaciones observacionales
 
En las investigaciones observacionales se examinan factores concretos en grupos definidos de sujetos, a fin de investigar las relaciones existentes entre esos factores y aspectos de la salud o de las enfermedades. Por ejemplo, un estudio observacional determinado podría centrarse en el peso corporal de mujeres sanas de 50 o más años de edad y en la relación del peso corporal con la tensión arterial dentro de ese grupo. Sin embargo, las investigaciones observacionales sólo pueden sugerirnos relaciones entre los factores; para determinar causa y efecto, se necesita llevar a cabo una investigación experimental.
 
A menudo las investigaciones epidemiológicas son observacionales, pero también pueden ser experimentales. Las investigaciones epidemiológicas consisten en el estudio de los factores determinantes de las enfermedades o de otras cuestiones de salud, y de su distribución en las poblaciones humanas. Su objetivo es dilucidar los vínculos que puedan existir entre diferentes aspectos o problemas sanitarios (por ejemplo, el cáncer, las cardiopatías) y la alimentación, el consumo de tabaco u otros factores asociados a los estilos de vida en el seno de las poblaciones.
 
Aunque los estudios epidemiológicos son útiles para inferir la existencia de una relación entre dos factores, es importante recordar la limitación básica de dicho tipo de estudios: no necesariamente demuestran la existencia de una causa y un efecto. De hecho, los vínculos que pueden indicar pueden acabar no siendo más que una coincidencia. Un ejemplo fácil de entender podría ser el siguiente: un estudio que indicase que el hecho de conducir un coche estuviera vinculado a un mayor riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares. En ese caso hipotético, el hecho de conducir un coche es una coincidencia. El vínculo revelado por el estudio debería haber consistido en la relación existente entre las características del conductor (sexo, edad, peso) y dichas enfermedades.
 
No obstante, las investigaciones epidemiológicas pueden ser muy reveladoras cuando sus resultados se esclarecen o clarifican mediante investigaciones experimentales. Por ejemplo, para determinar si un vínculo descubierto en un estudio epidemiológico es real o si, por contra, se trata sólo del resultado de una distorsión estadística o de factores que inducen a confusión, es necesario que los investigadores lleven a cabo un estudio clínico aleatorizado a fin de confirmar la existencia de la relación causa-efecto sospechada.
 
Investigaciones experimentales
 
En las investigaciones experimentales, los sujetos que se estudian (humanos o animales) se seleccionan con arreglo a las características relevantes y luego se asignan aleatoriamente a un grupo experimental o a un grupo de control. A este tipo de estudio se le denomina estudio aleatorizado controlado. Con la asignación aleatoria se garantiza que los factores (conocidos como “variables”) que pueden afectar al desenlace o resultados del estudio estén distribuidos equitativamente en los grupos, de manera que no puedan conducir a diferencias en el efecto de un determinado tratamiento. Después, al grupo o grupos experimentales se les da un tratamiento (a veces denominado una “intervención”), y se comparan los resultados con los del grupo de control, que no recibe ningún tratamiento (o que recibe un “placebo”, es decir, un tratamiento ficticio). Si la aleatorización se realiza correctamente, toda diferencia en cuanto a resultados que se produzca entre los grupos se puede atribuir al tratamiento y se puede considerar que el efecto ha sido ocasionado por el tratamiento. Las investigaciones experimentales controladas pueden verse afectadas por errores; a veces tanto que se vuelven “incontrolados”. Por ejemplo, es posible que la población no haya sido seleccionada correctamente, o puede que los integrantes de los grupos sepan si están recibiendo o no el tratamiento. Este tipo de defectos puede detectarse fácilmente, pero en muchos casos no es tan fácil y merece la pena consultar a expertos, que saben qué hay que buscar.
 
Con las investigaciones básicas se generan datos investigando sustancias bioquímicas o procesos biológicos. A menudo se llevan a cabo investigaciones básicas para confirmar observaciones o para averiguar cómo funciona un proceso concreto. Por ejemplo, en un experimento podría estudiarse de qué modo la vitamina E contribuye a prevenir la oxidación del colesterol LDL (colesterol asociado a lipoproteínas de baja densidad); se trata de un proceso que se cree que desempeña una función importante en el desarrollo de cardiopatías. Estas investigaciones básicas son sólo una parte de una iniciativa más amplia con la que se intenta entender de qué maneras la alimentación puede contribuir a reducir el riesgo de padecer cardiopatías.
 
Las investigaciones básicas pueden realizarse in vitro (por ejemplo, en tubos de ensayo) o in vivo (con animales). Las investigaciones realizadas con animales constituyen una herramienta importante para determinar cómo pueden reaccionar los seres humanos si son expuestos a sustancias concretas. No obstante, a causa de las diferencias fisiológicas y dado que a los animales se les expone rutinariamente a niveles mucho mayores de compuestos que los niveles que se suelen utilizar en las poblaciones humanas, no siempre es posible extrapolar a los seres humanos los resultados obtenidos en los estudios realizados con animales.
 
Los estudios clínicos se ocupan del estudio experimental en seres humanos. En dichos estudios se intenta determinar si los hallazgos obtenidos en las investigaciones básicas son aplicables a los seres humanos, o bien, se intentan confirmar los resultados de las investigaciones epidemiológicas. Los estudios clínicos pueden efectuarse con grupos pequeños, integrados por un número limitado de participantes, o bien, pueden ser estudios de intervención a gran escala en los que se intenta averiguar el desenlace clínico de los tratamientos en poblaciones enteras. La “pauta más elevada” de los estudios clínicos la representan los estudios clínicos “doble ciego, controlados por placebo”, que son estudios en los que se realiza una asignación aleatoria (al azar) de los sujetos a grupos experimentales o de control.
 
¿Qué es un estudio clínico doble ciego, controlado por placebo?
 
Considerado como la “pauta más elevada” de las investigaciones clínicas, el estudio clínico doble ciego, controlado por placebo proporciona resultados fiables, exentos de distorsiones estadísticas debidas a los sujetos o a los investigadores.
 
En este tipo de estudio, ni los sujetos ni los investigadores que llevan a cabo el estudio saben si se ha administrado a cada sujeto la sustancia que se está estudiando o un placebo. Para que los resultados sean válidos y a fin de garantizar que el sujeto no pueda vulnerar el “enmascaramiento” (la condición de estudio “ciego”), el placebo y la sustancia que se está estudiando deben tener un aspecto virtualmente idéntico (apariencia, olor y sabor similares).
 
El “enmascaramiento” del estudio es crucial. Elimina la posibilidad de que las suposiciones o creencias personales de los participantes pongan en peligro la validez de los resultados. Además, evita que las expectativas del investigador o investigadores afecten a los resultados del estudio. Sin embargo, no siempre es posible “enmascarar” un estudio. Por ejemplo, en un estudio alimentario en el que se compare el índice glucémico del pan con el del maíz, puede resultar muy difícil ocultar el hecho de que los alimentos estudiados son diferentes.
 
Bienvenidos al meta-análisis
 
Un meta-análisis es un método estadístico que se emplea para combinar los resultados de estudios independientes a fin de llegar a conclusiones globales más amplias acerca de una hipótesis. Los meta-análisis son una manera útil de conciliar diferencias en cuanto a la potencia estadística o a los tamaños de las muestras de diferentes estudios, o de aunar los hallazgos relevantes de varios estudios.
 
Para lo que resulta más adecuado el procedimiento es para examinar estudios en los que se aborda una misma cuestión y en los que se utilizan métodos similares para medir variables relevantes. Por ejemplo, los científicos emplearon un meta-análisis de estudios observacionales cuya finalidad era estudiar la relación existente entre el consumo de carne roja y el riesgo de padecer cáncer intestinal. Aunque en cada estudio por separado se observaron resultados distintos, agrupando los datos obtenidos en 16 estudios similares se apreciaron reducciones estadísticamente significativas en el riesgo de padecer cáncer bucal cuando se aumentaba el consumo de fruta y verdura.
 
No obstante, al igual que lo que ocurre con todas las demás técnicas de estudio, el meta-análisis no está exento de limitaciones. Podrían llegar a incluirse datos de estudios defectuosos, o incluirse datos de estudios en los que se hayan empleado diferentes métodos para medir las variables, conduciendo a una “comparación entre naranjas y manzanas”.
 
Para determinar la validez de un meta-análisis hay que realizar consideraciones como las siguientes:
 
  • ¿Se ha delimitado claramente el objetivo?
  • ¿Se han explicitado suficientemente los criterios de inclusión o exclusión (de sujetos) en los estudios?
  • ¿El mecanismo de búsqueda es el correcto para determinar qué estudios resultan adecuados?
  • ¿Se ha evaluado la calidad de los estudios incluidos?
  • ¿Se aleatorizaron todas las pruebas (de intervención)? 
  • ¿Se ha incluido en el razonamiento una mención de las limitaciones? Y dicho razonamiento, ¿contextualiza los resultados?
  • ¿Están las conclusiones justificadas por los datos?
 
Qué buscar cuando se analizan de manera crítica los estudios científicos
 
A fin de promover las comunicaciones entre los científicos y de facilitar las replicaciones (reproducciones) de los estudios, en las investigaciones que se publican se sigue, en general, un formato preestablecido. En este apartado de este informe se señala qué información importante hay que buscar y qué preguntas que hay que formularse o plantear a los expertos. Dicha información debería ayudarle a usted a entender cada parte de un estudio dado. No obstante, tenga en cuenta que el lugar exacto en el que aparece esa información puede variar de un artículo a otro. Generalmente, un artículo científico se compone de las siguientes partes:
 
Resumen
 
El resumen de un estudio publicado sirve para describir brevemente qué se estudió, cómo se estudió y qué resultados se obtuvieron. Permite que los lectores decidan si un estudio concreto les interesa, sin que tengan que leer la totalidad del artículo. ¡Ojalá pudiésemos obtener toda la información pertinente del resumen y considerar que nuestro análisis del estudio ya ha sido completo! Desafortunadamente, no es el caso. En los resúmenes no se proporcionan suficientes detalles para que los lectores puedan evaluar la validez de un estudio o contextualizar éste. Eso sólo se puede conseguir leyendo el resto del estudio.
 
Introducción
 
En la sección introductoria o introducción de un informe, se establece “el escenario”, en beneficio del lector del estudio. Le facilita al lector comprender las investigaciones realizadas, mediante la presentación de la cuestión o pregunta que el investigador intenta clarificar o la presentación del problema o hipótesis abordados en el estudio. En la introducción se explican los motivos por los que se llevó a cabo el estudio; dichos motivos ofrecen al lector una idea acerca de la posible importancia de las investigaciones realizadas en el estudio. Además, se amplía información acerca de cómo se llevaron a cabo las investigaciones. La introducción puede subdividirse en dos partes: el apartado Antecedentes y el apartado Objetivo (o Finalidad).
 
Antecedentes: la información que se presenta bajo este apartado en la introducción de un estudio nos dice por qué creen los investigadores que el estudio resulta importante. Dicha información debería reflejar un conocimiento profundo de las investigaciones ya llevadas a cabo sobre el tema o cuestión con anterioridad al estudio, y explicar qué estudios anteriores respaldan los conceptos o teorías del estudio actual, así como qué estudios anteriores no los respaldan. En esencia, con esta información se familiariza rápidamente al lector con las ideas vigentes en ese momento y se presentan las motivaciones que llevan a los investigadores a realizar el estudio.
 
Objetivo (o Finalidad): en este apartado lo que se hace, básicamente, es definir el estudio. Se expone el asunto o la cuestión que se intenta clarificar y se describe brevemente cómo se va a investigar dicho asunto o cuestión.
 
En algunos casos es posible que el estudio no parezca estar diseñado o llevado a cabo adecuadamente para lograr el objetivo expuesto. Por ejemplo, puede que con el tipo de estudio realizado no se consiga el tipo de información que se necesita para dar respuesta a la cuestión enunciada, o que la población del estudio no se ajuste a la finalidad del mismo. En este sentido, consultar a expertos acerca de estos puntos puede resultar muy útil para determinar la validez de las conclusiones del estudio.
 
Preguntas clave que hay que formularse:
 
  • ¿Cuáles son las limitaciones inherentes a este tipo de estudio?
  • ¿El diseño de las investigaciones se ajusta a la finalidad enunciada del estudio?
  • ¿Ha omitido el autor, en el apartado Antecedentes, puntos importantes que podrían afectar al diseño del estudio o a la interpretación de los resultados?
 
Revisión realizada por expertos
 
La revisión realizada por expertos (o “arbitraje”) es el proceso por el que se someten las investigaciones realizadas al escrutinio de otros expertos en el campo en cuestión. Los editores de las revistas científicas utilizan este proceso para seleccionar, de entre los manuscritos que reciben, los que finalmente publicarán. El objetivo del proceso de revisión realizada por expertos es asegurarse de que los autores cumplen con el nivel requerido en sus disciplinas y con el de la ciencia en general; mediante este proceso aumenta la probabilidad de que se detecten las deficiencias de un artículo o “manuscrito” y de que, gracias a los consejos y al ánimo recibidos, se corrijan dichas deficiencias.
 
Los revisores suelen ser anónimos e independientes. Además, y puesto que normalmente los revisores son seleccionados de entre los expertos en los campos tratados en el artículo, se considera que la revisión realizada por expertos es un proceso crucial para establecer un conjunto de investigaciones y conocimientos fiable.
 
En el caso de las publicaciones que no han sido sometidas a la revisión realizada por expertos, la probabilidad de que sean consideradas como sospechosas por los profesionales de muchos ámbitos es alta. No obstante, incluso los artículos “arbitrados” pueden contener errores.
 
Hablar con los expertos
 
Los periodistas, educadores y profesionales sanitarios que necesitan extraer conclusiones rápidas acerca de los hallazgos hechos en un estudio nuevo, así como entender éstos, deberían pensar en la posibilidad de ponerse en contacto con los autores del estudio o con otros científicos familiarizados con el conjunto de las investigaciones llevadas a cabo sobre el tema en cuestión a lo largo del tiempo. Los expertos pueden responder preguntas y brindar conocimientos acerca de los que posiblemente ni los lectores novatos ni los experimentados hayan oído siquiera hablar. Además, entrevistando a científicos que no sean el autor o autores del estudio, pueden extraerse conocimientos valiosos que contribuyan a obtener una perspectiva más equilibrada del estudio.
 
Entre las preguntas que probablemente sea buena idea formular al autor de un estudio o a otros expertos están las siguientes:
 
¿Podría interpretarse el estudio de modo que se llegue a conclusiones diferentes?
Los científicos suelen llegar a conclusiones diversas partiendo de los mismos datos o de datos parecidos entre sí, así que el hecho de que alguien le pregunte a un científico “¿cuál es su opinión sobre este estudio?” no es inusual. El razonamiento por el que se llega a cada conclusión diferente puede ser importante para contextualizar los hallazgos realizados en un estudio.
 
¿Hay alguna deficiencia metodológica en el estudio que haya que tener en cuenta a la hora de sacar conclusiones?
Cuantos más expertos en diferentes campos evalúen (“revisen”) un estudio, más probable es que se detecten las posibles deficiencias (por ejemplo, variables que induzcan a confusión, variables distorsionadoras).
 
¿Pueden aplicarse los resultados del estudio a otros grupos?
Los consumidores desean saber de qué maneras les afectan las investigaciones que se van realizando. Si los resultados del estudio son aplicables únicamente a un grupo concreto de personas, hay que informar de ello en esos términos.
 
¿Cómo encaja este trabajo en el conjunto de las investigaciones llevadas a cabo sobre el tema en cuestión a lo largo del tiempo?
Incluso un artículo bien redactado puede no incluir una relación de todas las investigaciones relevantes efectuadas; por ejemplo, por limitaciones de espacio. Sin embargo, es muy importante saber (y comunicárselo a los consumidores) si un estudio viene a confirmar las investigaciones realizadas con anterioridad, sustentando así aún más las opiniones científicas vigentes, o si los resultados y las conclusiones del estudio difieren de las opiniones actuales o dominantes acerca del tema que se está estudiando.
 
Metodología
 
La pregunta más importante a la que tiene que dar respuesta el apartado dedicado a la metodología es “el cómo”. Dicho apartado debe hacer posible que los lectores críticos determinen si el estudio efectuado es válido: ¿se diseñó adecuadamente el estudio para el logro de su finalidad? Por ese motivo, hay que analizar meticulosamente el apartado dedicado a la metodología. En él se explica la manera en la que se llevó a cabo el estudio, y debe ofrecer información suficientemente detallada para que el lector pueda evaluar el estudio. Además, debe posibilitar que el lector entienda a quiénes o a qué son aplicables los resultados del estudio. La información importante que se proporciona en el apartado dedicado a la metodología incluye la siguiente:
 
  • el entorno del estudio (por ejemplo: se llevó a cabo en una clínica, en un laboratorio, en una población ambulatoria, etc.)
  • cómo se controlaron las variables (por ejemplo: ¿de qué manera se ajustaban a cualidades concretas de los sujetos? ¿había influencias externas que pudieron afectar a los resultados?)
  • el tamaño de la muestra
  • número de grupos del estudio
  • tratamiento o variables que se observaron (por ejemplo: un suplemento vitamínico, una dieta concreta)
  • duración del estudio
  • forma en la que se recopilaron los datos
  • de qué manera y mediante qué procedimientos estadísticos se analizaron los datos
 
Asimismo, en el apartado dedicado a la metodología se proporciona información referente al método de muestreo, y sobre si los sujetos se asignaron al azar o no (en los estudios experimentales). Preste especial atención a esos puntos, ya que se encuentran entre los primeros pasos que se dan para llevar a cabo un estudio (una investigación), y si en esta fase se produjeron deficiencias, éstas pueden ocasionar que los resultados no sean válidos.
 
Azar en la selección y en las asignaciones: a la mayoría de nosotros nos es familiar el concepto “muestra aleatoria” (o “al azar”), pero hay que ir más allá, ya que resulta de una importancia crucial saber con exactitud cómo se seleccionó a los sujetos (“la muestra”) del estudio. El método de muestreo puede ser determinante para saber para quiénes pueden ser relevantes los resultados del estudio.
 
Si se selecciona a los sujetos al azar, es decir, mediante procedimientos en los que todos los individuos de una población dada que se desea estudiar tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, entonces los resultados de dicho estudio son generalizables al conjunto de esa población. Una selección verdaderamente aleatoria se puede efectuar empleando una tabla de números aleatorios generados por ordenador. En cambio, y como ejemplo, telefonear entre las 13.00 y las 15.00 horas, en Berlín (Alemania), a personas seleccionadas tomando al azar los números de teléfono de una guía telefónica no es un método de muestreo aleatorio de la totalidad de la población de esa ciudad. Todos podemos pensar en motivos por los que dicho método no sería verdaderamente aleatorio: por ejemplo, hay personas que no tienen teléfono, y algunas personas no incluyen sus números de teléfono en la guía telefónica. Además, es probable que en la muestra obtenida hubiese menos personas que trabajan a tiempo completo y existiría una desviación estadística hacia progenitores que se quedan en sus casas, personas ancianas, personas desempleadas, estudiantes, personas enfermas y personas que trabajan en turnos de noche.
 
El concepto “al azar” (o “aleatorio”) es aplicable también a las asignaciones y a la clasificación de sujetos en grupos. Con las asignaciones aleatorias se garantiza que todos los sujetos tengan la misma probabilidad de ser encuadrados en el grupo experimental que de ser encuadrados en el grupo de control, y se incrementa la probabilidad de que las variables no identificadas aparezcan sistemáticamente, con la misma frecuencia, en ambos grupos. La aleatorización es crucial para el control de las variables que los investigadores pueden desconocer o pueden no controlar adecuadamente y que, sin embargo, podrían afectar al desenlace (a los resultados) de un estudio experimental.
 
Para determinar el verdadero efecto de un tratamiento, los investigadores deben controlar cuidadosamente todas las variables conocidas que puedan afectar a los resultados del estudio. Algunas de las variables son obvias; por ejemplo, la edad, el peso corporal y el sexo. A fin de controlar esas diferencias, los investigadores asignan a los sujetos a los grupos experimental y de control de una manera tal que ambos grupos presenten características similares. Pero algunas variables, como la herencia genética, son más difíciles de controlar. Además, puede haber otras variables desconocidas, puesto que los conocimientos acerca de la biología humana siguen siendo incompletos. Asignando aleatoriamente a los sujetos a los grupos del estudio se minimiza la influencia de esas variables, y toda diferencia en cuanto a resultados que se produzca entre los grupos se puede atribuir al tratamiento.
 
La cuestión del tamaño de la muestra: la respuesta a una pregunta aparentemente tan sencilla, acerca del tamaño de la muestra, como “¿Era lo suficientemente grande para encontrar un efecto?” no es siempre fácil, y a menudo puede variar en función de las opiniones. Por ejemplo, al estudiar el efecto de un fármaco para la pérdida de peso, un investigador podría decidir que un tamaño de muestra de 100 personas resulta adecuado porque de ese modo se podrá medir fácilmente el efecto de dicho fármaco: ¿cuántos kilos perdieron los sujetos a quienes se administró el fármaco, en comparación con los sujetos a quienes no se les administró? Sin embargo, al evaluar la ingesta media de fruta y verdura en niños que participaron en un programa de intervención llevado a cabo en las escuelas, pueden necesitarse varios miles de niños, ya que es probable que el aumento del consumo de fruta y verdura obtenido mediante dicha intervención sea relativamente pequeño. Es decir, es posible que las dietas de los niños encuadrados en los grupos experimental y de control no difieran gran cosa en cuanto a ingesta de fruta y verdura, por lo que puede que el efecto de la intervención apenas sea apreciable o no sea apreciable en absoluto, y siempre es más fácil detectar un efecto escaso si se examinan los resultados que aparecen en una muestra de gran tamaño.
 
Es importante señalar que el hecho de el tamaño de una muestra sea pequeño no significa necesariamente que el estudio sea defectuoso. Por ejemplo, en los estudios clínicos nutricionales “prospectivos” se suele trabajar con un número pequeño de sujetos, ya que dichos estudios no presentan tantas variables que sea necesario controlar. Al leer un estudio, asegúrese de buscar y encontrar el razonamiento que el investigador usó para decidir el tamaño de la muestra.
 
Además, tenga en cuenta la manera en la que se recopilan o recopilaron los datos. Por ejemplo, en los estudios epidemiológicos nutricionales en los que se investigan qué funciones desempeñan los alimentos y la nutrición en la salud y la enfermedad humanas, se suele evaluar el consumo de alimentos. La complejidad de la alimentación humana convierte a dicha evaluación o medición en un importante desafío. La información más exacta sobre la ingesta de alimentos puede obtenerse mediante diarios o mediante registros alimentarios, en los que los sujetos anotan los alimentos que ingieren diariamente a lo largo de períodos de tiempo cortos. Otro método que se suele usar son los cuestionarios sobre frecuencia del consumo de alimentos. Este método presenta algunas limitaciones, ya que se basa en el hecho de que los individuos sean capaces de recordar lo que consumieron anteriormente a lo largo de un período de tiempo (por ejemplo, meses) y además pueden haber modificado sus hábitos alimentarios durante ese período. Estos aspectos inciertos de los informes sobre ingestas de alimentos deben tenerse en cuenta a la hora de notificar vínculos epidemiológicos.
 
Acerca de los resúmenes y de las noticias
 
Cuando hay que cumplir con plazos de entrega, resulta tentador basarse en un resumen y en un comunicado de prensa para proporcionar información acerca de una investigación o un estudio nuevos, en vez de leerse la totalidad del estudio original publicado. ¡Debe resistirse a esa tentación! Los resúmenes y los comunicados no pueden sustituir a la lectura de la investigación original. En ellos no se proporciona información suficiente para juzgar claramente el mérito de un estudio ni para notificar con exactitud los resultados de un estudio.
 
Las revistas, organizaciones y universidades/facultades dedicadas a la medicina emiten comunicados de prensa con regularidad para fomentar la cobertura informativa de las investigaciones o conferencias que publican o llevan a cabo. Los comunicados de prensa y los resúmenes son una manera útil de detectar ideas, perspectivas, citas literales y personas a quienes posiblemente entrevistar, y además proporcionan un vistazo de los hallazgos que se van realizando en el ámbito de la investigación. Pero, una vez que cuente con suficientes antecedentes acerca de un estudio dado, puede analizar el artículo de investigación original sin invertir en ello demasiado tiempo adicional. A medida que lea el artículo, tenga presentes las “Preguntas clave que hay que formularse” y anote preguntas concretas que le gustaría plantear a los expertos.
 
Notas acerca de las limitaciones metodológicas: a menudo a los investigadores se les fijan determinadas limitaciones; por ejemplo, limitaciones financieras o las basadas en la ética que debe regir las investigaciones con seres humanos. Dichas limitaciones pueden restringir el avance de las investigaciones y los resultados de los estudios. Aparte de estas limitaciones externas (impuestas desde fuera), puede haber limitaciones “internas”; por ejemplo, lagunas o límites en cuanto al estado actual de los conocimientos en un campo determinado (y que, en concreto, pueden limitar la recopilación de datos). Todas las limitaciones existentes, si se considera que pueden afectar a los resultados de las investigaciones, deben explicarse en el apartado dedicado a la metodología o en el apartado “Discusión” del estudio.
 
Preguntas clave que hay que formularse:
 
  • ¿Hay algún defecto de diseño importante en este estudio?
  • Las medidas adoptadas para recopilar datos, ¿resultan adecuadas para responder a las preguntas a las que se intenta dar respuesta con el estudio?
  • ¿Se han identificado y explicado las limitaciones metodológicas del estudio?
  • ¿Qué influencia pueden haber tenido dichas limitaciones sobre los resultados?
 
Resultados
 
Nadie niega que, conforme a lo expuesto hasta aquí, leer un estudio científico puede ser difícil y exigir concentración. Pero, por fin, llegamos a la parte verdaderamente interesante: las respuestas. En el apartado de “Resultados” de un estudio se proporcionan de hecho “las respuestas”, eso que los científicos denominarían el análisis de los datos, el análisis estadístico. Las mediciones estadísticas son capaces de transmitir, con claridad y exactitud, la existencia de las relaciones observadas en el estudio y la intensidad de dichas relaciones.
 
La estadística se basa en la cuantificación de la información. Las estadísticas descriptivas presentan la información de un modo organizado, para que ésta pueda ser más fácil de interpretar. Algunas de las estadísticas descriptivas con las que estamos más familiarizados son: porcentaje, frecuencia, media, y desviación estándar. Sin embargo, las estadísticas descriptivas no proporcionan información del tipo causa y efecto; para esto último, hay que usar la denominada estadística inferencial. Como su nombre implica, a menudo la estadística inferencial conlleva realizar inferencias a partir de los resultados correspondientes a una muestra estudiada y extrapolar dichas inferencias a una población más grande.
 
Entender la significación estadística: generalmente, los investigadores calculan la significación estadística de las diferencias observadas entre un grupo y otro y la expresan como “valor p”. Un “valor p” es la probabilidad de que en una muestra de un estudio se obtenga un efecto o una relación, vínculo o asociación simplemente por casualidad, al azar. Si los resultados de un estudio son estadísticamente significativos, entonces el estudio demuestra que existe una asociación o un efecto reales. El autor del estudio debería indicar qué valor p ha utilizado en el análisis estadístico. Un valor p inferior al 5 por ciento (p < 0,05) es bastante corriente y se considera que es un valor estadísticamente significativo. Eso significa que el resultado aparecería en menos de un 5 por ciento de las ocasiones por puro azar (si el tratamiento no tuviese efecto alguno). Valores de p < 0,01 y de p < 0,001 denotan niveles de significación más estrictos o exigentes (mayor significación).
 
Si los resultados de un estudio no son estadísticamente significativos, puede que el autor pase a referirse a la potencia estadística del estudio. Una referencia en profundidad a la potencia estadística resulta compleja; no obstante, la información de este tipo indicada acerca del estudio ayuda al lector a entender si con el estudio en cuestión se tenían, ya de partida, oportunidades de encontrar la respuesta o respuestas a las preguntas inherentes a la investigación.
 
Cuando se leen investigaciones es fácil perderse en los razonamientos referentes a la significación estadística, pero es importante recordar que el hecho de que un resultado sea estadísticamente significativo no quiere decir necesariamente que dicho resultado sea importante o relevante para el público en general. Un hallazgo estadísticamente significativo no garantiza que la investigación esté libre de distorsiones estadísticas o de factores que induzcan a la confusión; si dichas distorsiones por dichos factores están presentes, el valor estadístico podría ser irrelevante. La significación estadística es sólo una parte del asunto en su conjunto; para hacerse una idea de todo el asunto, hay que tener en cuenta el contexto del estudio.
 
Comunicar el riesgo: el riesgo relativo y el riesgo absoluto son “puntos de referencia” diferentes, y a menudo la confusión que se produce entre ambos conduce a una falta de comprensión y a una comunicación inadecuada de los resultados de las investigaciones.
 
El riesgo absoluto se refiere al riesgo real de que se produzca un hecho dado: la probabilidad de que se produzca un hecho concreto. El riesgo relativo expresa el riesgo en términos comparativos: una comparación entre el índice de aparición de un hecho o resultado en las personas expuestas al factor en cuestión y el índice de aparición de un hecho o resultado en las personas no expuestas a ese factor. Un riesgo relativo > 1 indica que aumenta el riesgo de aparición del desenlace que se investiga; un riesgo relativo < 1 indica que el riesgo de aparición del desenlace disminuye. Actualmente los riesgos relativos son la medida utilizada más frecuentemente para expresar la morbilidad y la mortalidad en la literatura médica. No obstante, en muchos casos el riesgo absoluto es una estadística mucho más relevante para el público en general.
 
Por ejemplo, suponga que en un estudio se demuestra que un hombre que se cepille los dientes sólo una vez al día tiene un 50 por ciento más de probabilidades de que se le caigan todos los dientes en los próximos 10 años, que otros que se cepillen los dientes dos veces al día. Eso es una expresión del riesgo relativo. Sin embargo, el riesgo absoluto de que a ese hombre se le caigan todos los dientes puede ser de tan solo el 1 por ciento. En este caso, el riesgo relativo hace que el problema (un problema de todos modos infrecuente) parezca más importante de lo que realmente es. No obstante, el riesgo relativo también puede hacer que un problema parezca menos importante de lo que realmente es. Por eso es importante tener en cuenta tanto el riesgo relativo como el riesgo absoluto en la discusión (o en el análisis) de los resultados de los estudios.
 
Preguntas clave que hay que formularse:
 
  • ¿Cuál es la significación estadística y real (la importancia real) de estos resultados?
  • ¿A quiénes son aplicables estos resultados?
  • ¿Qué podemos decir de estos resultados tras compararlos con los de otros estudios realizados sobre el tema en cuestión?
 
Discusión
 
El apartado de “Discusión” de un estudio ofrece al lector información acerca del tema y del campo en que se encuadra el estudio y puede contribuir a clarificar los resultados y su significado. Además, es posible que en este apartado se presenten explicaciones alternativas de los resultados obtenidos y acerca de las implicaciones de la investigación.
 
Uno de los errores que se cometen más frecuentemente en las investigaciones científicas es extraer conclusiones no adecuadamente respaldadas por los datos. Eso ocurre a causa de una serie de motivos: recopilación de datos insuficientes o inadecuados, exceso de generalización de los resultados, problemas metodológicos o limitaciones inherentes al diseño del estudio. Por eso es por lo que resulta tan importante analizar el apartado dedicado a la metodología.
 
A veces los investigadores se desvían del método científico al llegar a conclusiones que no están vinculadas con el asunto que se estudió mediante la investigación, y al informar de dichas conclusiones. Aunque las conclusiones que se extraen de este modo puedan tener cierto mérito o cierto grado de veracidad, es importante evaluar si el estudio se diseñó y llevó a cabo de una manera suficientemente adecuada que permita sustentar esas conclusiones “secundarias”.
 
Por último, desconfíe de las conclusiones de tipo taxativo de las que el autor o autores afirman que deben ser o son la verdad definitiva acerca de un tema dado. Las buenas investigaciones dan respuesta a algunas preguntas y suscitan otras. En los artículos que se publican, es frecuente que en las conclusiones se llame a efectuar investigaciones adicionales para dilucidar cuestiones concretas que siguen estando poco claras o que se invite a reproducir los hallazgos de los estudios.
 
Preguntas clave que hay que formularse:
 
  • ¿Están las conclusiones respaldadas por los datos?
  • ¿Están las conclusiones del estudio vinculadas a la finalidad enunciada del estudio? Si no es así, ¿el diseño y los resultados del estudio respaldan las conclusiones secundarias?
 
Referencias/bibliografía
 
Los expertos en el campo en el está encuadrado el tema objeto de estudio suelen ser capaces de determinar con rapidez si una investigación clave ha sido omitida en la lista de referencias/bibliografía. En tal caso, es posible que los investigadores de un estudio dado no hayan revisado o evaluado adecuadamente las investigaciones llevadas a cabo anteriormente en el campo en cuestión, que podrían haber beneficiado al estudio que ellos han efectuado. Una lista de referencias/bibliografía que incluya investigaciones relevantes tanto antiguas como más recientes puede servir para confirmarle al lector que el autor o autores han revisado la totalidad de las investigaciones realizadas en un campo concreto, y que no se han limitado a tener en cuenta unos cuantos estudios más recientes o algunos de los primeros estudios llevados a cabo sobre el tema.
 
Tenga en cuenta también lo siguiente
 
Hay asimismo otras cuestiones a las que se debe prestar atención durante el análisis crítico de los estudios; entre ellas, las fuentes de financiación del estudio y el uso correcto de los editoriales y de las cartas dirigidas al editor.
 
Hay muchas palabras que no significan lo mismo en un contexto científico que en la vida cotidiana. En el contexto científico se utilizan “definiciones operativas” que clarifican el significado de términos concretos en el contexto de un estudio dado, pero que es posible que no sean el significado universalmente aceptado y ni siquiera el significado con el que está familiarizado el público en general. A veces, los términos empleados en un contexto científico tienen un significado más limitado o restrictivo que el que el público en general asociaría a esos términos. Es importante tener esto en cuenta a fin de evitar un exceso de generalización.
 
Fuente de financiación: puede criticarse un estudio, o desecharse por completo los hallazgos realizados en él, basándose en que ha sido financiado por empresas o por otras partes interesadas. En muchas revistas científicas actuales se exige que se desvelen los posibles conflictos de intereses y que se enumeren las fuentes de financiación al final de cada artículo presentado. Sin embargo, aunque es interesante tener en cuenta la fuente de financiación de un estudio, es injusto, y posiblemente constituye una actitud corta de miras, negar los resultados basándose simple y únicamente en cuál ha sido la fuente de financiación.
 
El motivo por el que a menudo los estudios son financiados por organizaciones que podrían beneficiarse de los resultados es obvio. Al fin y al cabo, ¿qué otra fuente que no sea una parte interesada aportaría las grandes cantidades de dinero que suelen requerir las buenas investigaciones? Por ejemplo, cuando una empresa desea que se le autorice un nuevo ingrediente alimentario, la ley exige que dicha empresa proporcione datos que demuestren la seguridad del ingrediente. Las fuentes de financiación gubernamentales, que trabajan con dinero de los contribuyentes, no invertirían millones de Euros en estudiar ingredientes o productos alimenticios que es posible que nunca lleguen a comercializarse.
 
Por otro lado, los investigadores con un mínimo de ética no manipularían los datos ni los diseños de los estudios para tener contentas a las fuentes de financiación. De hecho, muchas entidades empresariales que financian estudios no querrían aportar dinero a investigadores que “les digan lo que quieren oír”; lo que quieren son respuestas reales a sus preguntas o problemas reales. La mejor manera de determinar la validez y la importancia de una investigación es realizar una evaluación crítica de ella, basada en los méritos que dicha investigación tenga en sí misma. Si el estudio es bueno, sus resultados se sostendrán por sí solos, independientemente de quién haya financiado la investigación.

Editoriales y cartas al editor: los editoriales (comentarios y opiniones expresados por expertos en la materia, que no sean los propios autores de un estudio) son, para los lectores, una manera muy útil de entender un estudio, así como la trascendencia y las implicaciones prácticas de éste. A menudo los editoriales proporcionan la perspectiva necesaria acerca de un estudio al analizarlo en el contexto de otras investigaciones y al detectar posibles deficiencias que pueden afectar a la posibilidad de aplicación o incluso a la veracidad de los resultados.

Aunque las cartas al editor suelen aparecer, tras la publicación de un estudio, en ejemplares posteriores de una revista, dichas cartas pueden resultar muy útiles para detectar problemas asociados a dicho estudio. Pueden emplearse como herramienta de educación/formación continua acerca de qué buscar cuando se analizan de manera crítica los estudios científicos.
 
Hay que ser precavidos al sopesar los resultados de estudios que se comunican a través de cartas al editor; no pueden sustituir a los artículos revisados por expertos, en los que se proporciona la información detallada completa necesaria para que los lectores puedan analizar de manera crítica las investigaciones.
 
En resumen
 
En este Informe de EUFIC se describe la evaluación de los estudios científicos en materia de alimentación y de salud, para ayudar a los medios de comunicación, a los profesionales sanitarios y a los educadores a analizar las investigaciones originales. El análisis crítico es esencial para ver los resultados de los estudios en el contexto de otros trabajos científicos sobre temas concretos y para presentar con exactitud la relevancia de las nuevas investigaciones al público en general.
 
Aunque las diversas secciones de un estudio que se han descrito aquí afectan al hecho de si una investigación puede proporcionar respuestas válidas y relevantes a una pregunta que se esté investigando, no existen las investigaciones “perfectas”. Las cuestiones económicas, la ética y las lagunas que existan en los conocimientos actuales pueden limitar la capacidad de un estudio para encontrar las respuestas que se buscan. El proceso científico no es lineal, sino que, con frecuencia, se mueve en muchas direcciones diferentes, generando preguntas, discusiones y debates a lo largo del camino.
 
Así que, ¿cómo puede maniobrar el comunicador a través del laberinto de hallazgos científicos que van surgiendo acerca de la alimentación y la salud, a fin de ofrecer información exacta y relevante para el público en general? En primer lugar, como comunicador, usted debe reservarse la opinión acerca de un estudio hasta que haya revisado otros estudios y consultado a otros expertos que le ayuden a evaluar los hallazgos del estudio y su importancia (o falta de importancia). En otras palabras, debe contextualizar el nuevo estudio. En segundo lugar, debe adoptar un enfoque moderado y precavido en la comunicación de información nueva: lo que hoy puede parecer un estudio revolucionario, que afecta a nuestras vidas, puede resultar ser todo lo contrario mañana. Los grandes pasos, los pequeños pasos y los cambios de dirección son lo que convierten a las investigaciones científicas en algo tan emocionante.
 
Definiciones clave
 
Distorsión/sesgo: problemas en el diseño de un estudio que pueden conducir a efectos no relacionados con las variables que se están estudiando. Por ejemplo, un sesgo en la selección, que se produce cuando los sujetos de un estudio son elegidos de una manera que puede aumentar o reducir, de forma que induce a error o a confusión, la solidez de una relación, asociación o vinculación. Elegir sujetos de poblaciones diferentes para los grupos experimental y de control podría constituir una distorsión de la selección.
 
Ciego (simple o doble): en un experimento “simple ciego”, los sujetos no saben si se les está administrando un tratamiento experimental o un placebo. En un experimento “doble ciego”, ni los investigadores ni los participantes saben a qué sujetos se les administra el tratamiento hasta que el estudio ya ha finalizado.
 
Variable o factor distorsionante o que induce a confusión: una variable “oculta” que puede ocasionar una asociación que el investigador atribuya a otras variables.
 
Grupo de control: el grupo de sujetos participantes en un estudio con el que se realiza una comparación a fin de determinar si una observación o un tratamiento ejerce un efecto dado. En un estudio experimental, se trata del grupo al que no se administra ningún tratamiento. Los sujetos son tan similares como es posible a los encuadrados en el grupo de prueba, por ejemplo, en lo referente a sexo, edad o riesgo de padecer una enfermedad.
 
Correlación: una relación/asociación (es decir, un fenómeno que se determina que está acompañado por otro fenómeno) cuya solidez se ha sometido a prueba mediante procedimientos estadísticos. Las correlaciones no prueban la existencia de una relación causa‑efecto.
 
Grupo experimental: en un estudio experimental, el grupo de sujetos al que se administra un tratamiento.
 
Capacidad de generalización/generalizabilidad: el grado hasta el que los resultados de un estudio son aplicables a la población en general; para demostrar la generalizabilidad de los resultados, deben determinarse las características relevantes de la población del estudio y evaluarse si son comparables con las de otras poblaciones.
 
Incidencia: el número de casos nuevos de una enfermedad durante un período de tiempo determinado, en una población concreta.
 
Meta-análisis: una técnica cuantitativa en la que se agrupan los resultados de diversos estudios para llegar a conclusiones conjuntas.
 
Investigación de los resultados (o de los desenlaces clínicos): un tipo de investigación que se usa cada vez más en el sector sanitario y que proporciona información acerca de cómo un procedimiento o un tratamiento concreto afecta a los sujetos (eficacia y seguridad clínica), a la funcionalidad física y al estilo de vida de los sujetos, así como a consideraciones económicas del tipo salvar la vida o prolongar la vida de los sujetos y evitar complicaciones costosas.
 
Placebo: a veces se le denomina, informalmente, una “píldora de azúcar”; un placebo es un “tratamiento ficticio” (o simulado) que parece ser idéntico al verdadero tratamiento. Los tratamientos con placebo se utilizan para eliminar el sesgo o distorsión que podría surgir de la expectativa de que un tratamiento produzca un efecto.
 
Prevalencia: el número de casos de una enfermedad existentes en una población concreta en un momento concreto.
 
Estudio prospectivo: investigación epidemiológica en el que se realiza el seguimiento de un grupo de personas a lo largo del tiempo, a fin de observar los posibles efectos de la alimentación, de la conducta o de otros factores sobre la salud o sobre la incidencia de una enfermedad. Se considera que los estudios prospectivos tienen un diseño más válido que los estudios retrospectivos.
 
Aleatorización o asignación aleatorizada: un proceso en el que se asignan sujetos a un grupo experimental o a un grupo de control; en dicho proceso, los sujetos tienen la misma probabilidad de ser asignados a cualquiera de ambos grupos. Se utiliza para equilibrar las variables conocidas, las desconocidas y las difíciles de controlar.
 
Muestreo aleatorio/al azar: un método por el que se seleccionan sujetos para que participen en un estudio, y mediante el que todos los individuos de una población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Así se contribuye a asegurarse de que los resultados del estudio se puedan generalizar.
 
Fiabilidad: el hecho de si el método empleado para recopilar datos, por ejemplo, un cuestionario, proporciona los mismos resultados si se repite con la misma persona varias veces. Una prueba fiable proporciona resultados reproducibles.
 
Diseño del estudio/Diseño de la investigación: la manera en que se organiza un estudio/una investigación para recopilar información/datos. Para que los resultados sean válidos, el diseño debe ser el adecuado para obtener la respuesta a la pregunta o hipótesis que se estudia.
 
Confusión/distorsión residual: el efecto que permanece tras realizar intentos de controlar estadísticamente las variables que no se pueden medir a la perfección. Este concepto es especialmente importante en los estudios epidemiológicos, ya que los conocimientos que se tienen sobre la biología humana son incompletos. Pueden existir variables desconocidas que podrían modificar significativamente las conclusiones extraídas basándose en la investigación epidemiológica.
 
Estudio retrospectivo: una investigación que se basa en recordar datos pasados o en información registrada anteriormente. Se considera que este tipo de investigación presenta limitaciones, a causa de la cantidad de variables que no es posible controlar y puesto que la memoria de los participantes en un estudio no siempre es fiable.
 
Riesgo: un término que engloba diversas mediciones de la probabilidad de un resultado. Se suele usar en referencia a los desenlaces (resultados) desfavorables, como una enfermedad o la muerte. Es importante distinguir entre riesgo absoluto y riesgo relativo:
 
  • El riesgo absoluto se define como la probabilidad de que una persona desarrolle o sufra un desenlace o resultado concreto (por ejemplo, una enfermedad) a lo largo de un período de tiempo concreto. Por ejemplo, el riesgo absoluto de que una mujer padezca cáncer de mama en algún momento de su vida es de uno de cada nueve casos. Es decir, que una de cada nueve mujeres padecerá cáncer de mama en algún momento de su vida. El riesgo absoluto puede expresarse también en forma de porcentaje (por ejemplo, el 11 por ciento, en vez de hablar de uno de cada nueve casos) o en forma de número decimal (0,11).
  • El riesgo relativo se utiliza para comparar el riesgo de dos grupos diferentes de personas; dichos grupos difieren en cuanto a su exposición a un factor (por ejemplo, consumo de alcohol). Como ejemplo, los investigadores hallaron que las mujeres que bebían alcohol tenían un riesgo ligeramente mayor de desarrollar/padecer cáncer de mama en comparación con las mujeres que no bebían alcohol. Si denominamos “1” al riesgo de padecimiento de cáncer de mama de las mujeres no bebedoras, entonces una mujer que beba alcohol (por ejemplo, 2-3 unidades al día) tiene un riesgo relativo de 1,13, o expresado de otra manera: tiene un 13 por ciento más de posibilidades de padecer cáncer de mama que una mujer que no beba alcohol.
 
Presentar los resultados en términos de “riesgo relativo”, en vez de en términos de “riesgo absoluto”, suele hacer que los efectos de la variable independiente parezcan mayores de lo que realmente son. Si nos fijamos en el ejemplo anterior, ¿de qué magnitud es el aumento del riesgo que tienen asociado, en términos absolutos, las mujeres que beben alcohol? Un aumento del 13 por ciento en el riesgo relativo significa que el riesgo absoluto aumenta un 1,43 por ciento. Por lo tanto, una mujer que beba dos o tres unidades de alcohol al día presenta un riesgo absoluto, a lo largo de toda su vida, de un 12,43 por ciento, en vez de un 11 por ciento (11 + 1,43 = 12,43); esto es, suponiendo que siga bebiendo esas dos o tres unidades de alcohol al día durante toda su vida.
 
Factor de riesgo: cualquier cosa de la que se demuestre que, estadísticamente, tiene relación con la incidencia de una enfermedad. No implica necesariamente la existencia de una relación causa-efecto.
 
Potencia estadística: una cantidad matemática que indica la probabilidad que un estudio tiene de desvelar un efecto estadísticamente significativo. Una potencia alta, por ejemplo del 80 por ciento ó 0,8, indica que el tratamiento (o la variable independiente) que se emplea en el estudio, si dicho estudio se lleva a cabo repetidamente, desvelaría un efecto estadísticamente significativo el 80 por ciento de las veces. En cambio, una potencia de, por ejemplo, sólo un 0,1, significa que hay una probabilidad del 90 por ciento de que en la investigación no se haya detectado/demostrado el efecto, si es que había un efecto.
 
Significación estadística: la probabilidad de desvelar un efecto o una relación/asociación en una muestra de estudio igual o mayor que la observada, si de hecho no existiese efecto alguno en/sobre la población. En otras palabras, a un resultado se le llama o considera “estadísticamente significativo” si es improbable que se haya producido por casualidad. A la significación de un resultado se le denomina también “valor p”; cuanto menor es el valor p, más significativo se considera el resultado. El valor p funciona basándonos en la hipótesis de que, si no hay efecto alguno, es improbable que se produzcan los resultados de un tratamiento. Un valor p inferior al 5 por ciento (p < 0,05) significa que el resultado aparecería por casualidad menos de un 5 por ciento de las veces, lo que en general se considera una prueba de la existencia de un efecto real de un tratamiento o de una relación real. Una “diferencia estadísticamente significativa” significa que existen pruebas estadísticas de que hay una diferencia; no significa necesariamente que la diferencia sea grande, importante o notable (“significativa”) en el sentido habitual de la palabra
 
Validez: el grado en el que el instrumento de un estudio o una investigación mide aquello para lo que se ha concebido. Se refiere a la exactitud o veracidad en relación con las conclusiones del estudio.
 
Variable: cualquier característica que puede variar en los sujetos del estudio, como el género, la edad, el peso corporal, la alimentación o conductas tales como fumar. En un experimento, al tratamiento se le denomina “variable independiente”; se trata del factor que se investiga. A la variable que es influenciada por el tratamiento se la denomina “variable dependiente”; puede cambiar como consecuencia del efecto de la variable independiente.
 
LECTURAS ADICIONALES
  1. Swinscow TDV. Statistics at Square One (9th ed) [“Estadísticas partiendo de cero”, novena edición] 1997, British Medical Association, Londres.
  2. Coggon D, Rose G, Barker DJP. Statistics for the Uninitiated (4th ed) [“Estadísticas para no iniciados”, cuarta edición] 1997, British Medical Association, Londres.
  3. WCRF/AICR (2007) Food, Nutrition, Physical Activity and the Prevention of Cancer - a Global Perspective [“Alimentos, nutrición, actividad física, y la prevención del cáncer: una perspectiva mundial”]. Washington DC. Disponible en: www.dietandcancerreport.org
  4. Langseth L. Nutritional Epidemiology: Possibilities and Limitations [“Epidemiología nutricional: posibilidades y limitaciones”]. ILSI Europe Concise Monograph Series (Serie de monografías concisas de ILSI Europa); 1996.
  5. Angell M, Kassirer J. Editorials and conflicts of interest [“Los editoriales y los conflictos de intereses”]. N Engl J Med. 1996;335(14):1055-1056.
  6. Eastman M. Nutritional Epidemiology. Chapter in: Principles of Human Nutrition [“Epidemiología nutricional. Capítulo en: Principios de la nutrición humana”]. 1997, Chapman & Hall, Londres.
 
SOBRE EUFIC
El Consejo Europeo de Información sobre la Alimentación (EUFIC) es una organización sin ánimo de lucro que proporciona información científica sobre la seguridad y calidad alimentaria y la salud y nutrición a los medios de comunicación, a los profesionales de la salud y la nutrición y a los educadores, de una forma que la pueden entender los consumidores.

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Fecha de la última actualización 20/09/2016
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