“Confía en la ciencia” y “Sigue la ciencia” han sido mantras que se repiten incesantemente en los medios de comunicación, en la prensa y en los medios de comunicación. Internet por científicos, políticos y periodistas seleccionados durante casi tres años, pero ¿han confundido estas afirmaciones la ganancia política con el progreso científico? En otras palabras, ¿estas palabras de moda sobre la pandemia representan un razonamiento científico sólido o son el producto de conceptos erróneos sobre el camino aceptado de la investigación científica?
El problema más importante es que el uso de estas palabras de moda puede ser la base de conceptos erróneos científicos más profundos con respecto a cómo funciona y debería funcionar la investigación. Discuto tres posibles conceptos erróneos de la ciencia y explico su relación con la pandemia actual.
Concepto erróneo #1: La ciencia te dice qué hacer
En el corazón de "Follow the science" está la idea de que la investigación científica instruye a las personas sobre cómo proceder dados los datos resultantes de un experimento: si se encuentra X, entonces debe hacer Y. Gabrielle Bauer para Instituto Brownstone analiza este razonamiento falaz centrándose principalmente en el hecho de que las personas, y no los virus o los resultados de las investigaciones, toman decisiones y que esas decisiones se basan en valores. Pero se puede decir que la ciencia proporciona datos y que los datos son esenciales para saber qué hacer; por lo tanto, la ciencia le dice a la gente cómo actuar.
Aunque la ciencia proporciona datos y sí, tiene sentido que la toma de decisiones personales y políticas esté “impulsada por datos”, no significa que los datos por sí solos nos instruyan a mí, a usted o a cualquier persona a actuar de una forma u otra. Si sabes que afuera está lloviendo, ¿este solo hecho te dice: trae paraguas, ponte impermeable, ponte chanclos, todo lo anterior, nada de lo anterior?
Los hechos en el vacío no son instrucciones sobre cómo actuar; más bien nos informan sobre lo que es preferible dadas nuestras creencias y valores de fondo. Si no te importa mojarte en tu carrera matutina, lo más probable es que tu atuendo sea diferente al de alguien que teme que el agua dañe su ropa. En ambos casos, la gente sabe exactamente lo mismo, está lloviendo, pero no llegan a la misma conclusión. Esto se debe a que los datos no dan órdenes; informa y proporciona una base para la orientación.
Dado que los datos, los que se obtienen durante la investigación científica, informan la toma de decisiones, es vital que las partes encargadas de tomar decisiones tengan datos científicos de calidad para usar. Una forma en que esto puede ocurrir es incluir a las partes relevantes en la investigación como participantes. Cuando las partes relevantes no están incluidas en la investigación, los datos obtenidos tienen un uso limitado para ellas. Los ensayos de eficacia de fase III de Covid-19 son un buen ejemplo. los BNT162b2 ARNm-1273 los ensayos excluyeron a las mujeres embarazadas y lactantes; por lo tanto, para estas personas no había evidencia científica que pudieran usar para tomar su decisión de vacunarse o no, no había datos sobre la eficacia o seguridad de la vacuna.
Harriette Van Spall, en el Diario del corazón europeo, ha comentado que esta medida no estaba justificada porque no había evidencia que sugiriera que las vacunas causarían un daño indebido a las mujeres embarazadas o a sus hijos. lo que es más es que estudios también comenzó a mostrar que las mujeres embarazadas tenían un riesgo más alto de Covid-19 grave que las personas no embarazadas de la misma edad; lo que significa que si algún grupo requiriera datos científicos sobre la eficacia de la vacunación, serían aquellos con mayor riesgo de resultados negativos.
Datos recientes de Hanna y colegas publicados en JAMA Pediatría mostró que aproximadamente el 45 % de los participantes proporcionaron muestras de leche materna que contenían el ARNm de la vacuna; es posible que las mujeres embarazadas y lactantes se hayan beneficiado al saber esto antes de decidir vacunarse o no.
Entonces, “Seguir la ciencia” debería implicar la creencia de que la investigación científica debe informar a uno con respecto a algún tema y no decirle qué hacer, ya que no puede hacerlo. La ciencia proporciona hechos y cifras, no instrucciones ni órdenes. Dado que la investigación proporciona hechos, es fundamental que esos hechos se apliquen a las personas que toman decisiones y se vuelve extremadamente difícil saber si, por ejemplo, vacunar o no si el grupo demográfico al que pertenece está excluido de participar, lo que hace que los datos no sean aplicables. Es difícil decir "Siga la ciencia" cuando los datos demográficos relevantes no están incluidos en la ciencia. ¿Qué es exactamente lo que estas personas pretenden seguir?
Concepto erróneo #2: La ciencia no tiene valores
Otro concepto erróneo potencial con respecto a la investigación científica es que los investigadores dejan sus valores en la puerta y conducen libre de valores investigar. En entornos académicos, se ha afirmado que esta posición, a menudo denominada ideal libre de valores, es insostenible porque los valores figuran en varios pasos del método científico.
Un ejemplo canónico proviene del libro de Thomas Kuhn La estructura de las revoluciones científicas, donde argumenta que se utiliza mucho más que la simple evidencia científica para empujar y atraer a los investigadores a respaldar una teoría sobre otra. Un ejemplo más contemporáneo es el de Heather Douglas en su libro Ciencia, política y el ideal libre de valores donde argumenta que los valores sociales y éticos juegan un papel en la producción y difusión de la ciencia.
El debate previo entre académicos se centró en si los valores deberían existir en la ciencia, pero el debate más contemporáneo se centra en qué tipo de valores deberían existir. Kuhn y puntos de vista como el suyo sostienen que la búsqueda de la verdad o los valores epistémicos deberían figurar: aquellos valores que ayudan a comprender los datos y elegir las conclusiones apropiadas para sacar. Mientras que Douglas y puntos de vista similares sostienen que los valores adicionales, como las preocupaciones éticas, también deberían ser parte integrante de la ciencia. Independientemente, sigue siendo una posición actualmente incuestionable concluir que los valores, como quiera que se interpreten, son y deben ser parte de la ciencia. Esto necesariamente impacta en qué y cómo se hace ciencia.
Una de las razones por las que las personas pueden suponer que los valores no pertenecen a la ciencia es porque la investigación debe ser objetiva y estar fuera del alcance de las creencias subjetivas de cualquier individuo; esencialmente, los científicos deben tener una visión de la nada. Sin embargo, este razonamiento tiene problemas en el momento en que sale de la estación. Veamos la investigación sobre el tema en busca de inspiración.
Potencialmente desconocido para los legos, los investigadores tienen el control sobre lo que estudian, cómo lo estudian, cómo se recopilan y analizan los datos resultantes y cómo se informan los resultados empíricos. De hecho, un artículo de Wicherts y colegas publicado en Frontiers in Psychology describe 34 grados de libertad (áreas dentro de la investigación) que los investigadores pueden manipular de la forma que deseen. También se ha demostrado que estos grados de libertad se aprovechan fácilmente, si los investigadores deciden hacerlo, por Simmons y colegas quien realizó dos experimentos simulados en los que demostró que las hipótesis verdaderamente insulsas pueden ser respaldadas por evidencia si la experimentación se lleva a cabo de una manera particular.
También se ha demostrado que uno signo astrológico desempeña un papel en la salud de uno, pero, por supuesto, esto se debió a la explotación de los grados de libertad, es decir, a la prueba de múltiples hipótesis no especificadas previamente. Es posible que la obtención de ciertos resultados no sea una función de la investigación científica, sino que se base potencialmente en los valores que los investigadores importan en su investigación.
Todo esto puede estar bien, pero ¿cómo afectan exactamente los valores a los grados de libertad del investigador, esos aspectos de la experimentación bajo el control del investigador? Para empezar, imagina que eres un científico. Primero tienes que pensar en lo que te gustaría investigar. Puede elegir un tema que le interese y ampliaría la comprensión actual del tema. Pero es posible que se sienta atraído por un tema relacionado con el bienestar de los demás porque valora ayudar a las personas necesitadas.
Ya sea que elija el primer tema o el segundo, lo ha hecho por razones de valores, epistémicas (creación de conocimiento) o éticas (hacer lo correcto). El mismo tipo de razonamiento determinará en quién se realizará el experimento, cómo procederá el experimento, qué datos se recopilarán, cómo se analizarán los datos y qué/cómo se informarán los datos.
Un ejemplo de ello es la exclusión de niños pequeños de algunos ensayos de vacunas de Fase III: se excluyó a las personas menores de 18 años. Una razón para esto puede ser que los investigadores tenían motivos para creer que los niños correrían un riesgo indebido de daño si se les incluyera. Se priorizó el valor ético de prevenir el daño con exclusión del valor epistémico de conocer la eficacia de las vacunas en los niños. Este razonamiento también puede aplicarse a la exclusión de mujeres embarazadas y lactantes, así como de personas inmunodeprimidas.
Además, los valores también se pueden ver en la elección de los criterios de valoración en los ensayos de vacunas. Según Peter Doshi en el médico británico jdiario, el criterio principal de valoración (lo que a los investigadores les preocupaba principalmente entender) para los ensayos de fase III fue la prevención de la infección sintomática. Es importante señalar que en estos ensayos no se estudió la transmisión del virus, de vacunados a vacunados, de no vacunados a no vacunados, de vacunados a no vacunados o de no vacunados a vacunados.
Recientemente, Janine pequeña, Presidente de Mercados Desarrollados, Pfizer comentó que la vacuna de Pfizer no fue probada para detener la transmisión antes de ser lanzada al mercado. Desde que las vacunas ingresaron al mercado, la evidencia muestra que no parecen detener la transmisión porque la carga viral que se puede acumular en individuos vacunados y no vacunados es similar, como se descubrió en Nature Medicine. Incluso investigaciones publicadas en el Revista de Nueva Inglaterra de Medicina que muestra que la vacunación disminuye la transmisión informa que esta disminución disminuye hasta 12 semanas después de la vacunación, donde la transmisión se vuelve similar a la de los no vacunados.
Una vez más, podemos ver que la elección de estudiar si las vacunas previenen la transmisión, la muerte, la hospitalización o la infección aguda depende de quienes llevan a cabo el ensayo, y que estas decisiones tienden a basarse en valores. Por ejemplo, Small comentó que Pfizer tuvo que “moverse a la velocidad de la ciencia para comprender lo que está ocurriendo en el mercado”. Por lo tanto, los valores derivados de la capitalización de un mercado virgen pueden ser lo que orientó la investigación para centrarse en los puntos finales que hizo.
La ciencia que se ha realizado durante Covid-19 a menudo ha tenido un objetivo final práctico. Por lo general, esto significaba brindar asesoramiento o un producto al público para ayudar a combatir el virus. La desventaja de esto es que la investigación se ha movido bastante rápido, posiblemente porque la velocidad de la información y los productos útiles se han valorado profundamente. por ejemplo el BNT162b2 ARNm-1273 Los ensayos de fase III tuvieron un período de seguimiento inicial de aproximadamente dos meses, pero ambos ensayos indicaron que se programó un seguimiento continuo de dos años. Dos años y no dos meses está más alineado con la guía del FDA sobre este tema, que es que los ensayos de Fase III deberían durar de uno a cuatro años para comprobar la eficacia y las reacciones adversas. Es posible que se haya priorizado esta rapidez porque las personas realmente podrían haberse beneficiado del acceso rápido. Sin embargo, esta rapidez también podría haber sido priorizada por razones derivadas de la ganancia económica u otros fundamentos menos éticos.
Independientemente del razonamiento del ritmo de investigación, las variables estudiadas y la demografía excluida, lo que debe quedar claro es que la ciencia contiene, para bien o para mal, valores personales. Esto significa que tanto los científicos como aquellos que "siguen la ciencia" están tomando decisiones basadas en valores, sin embargo, tales decisiones parecen "basadas en datos". Es decir, la investigación que se realiza no es objetiva, sino que contiene valores subjetivos sostenidos por el investigador.
Concepto erróneo #3: La ciencia es imparcial
Durante la pandemia, escuché a personas decir en voz alta que los legos deben "confiar en la ciencia", lo que siempre encuentro extraño considerando que el panorama de la literatura científica está notablemente dividido. Entonces, ¿en qué ciencia se supone que yo o cualquier otra persona debo confiar de todo corazón? En un artículo puntual de Naomi Oreskes en Scientific American, explica que la ciencia es un “proceso de aprendizaje y descubrimiento”. En términos más generales, este proceso avanza a trompicones y no es lineal en su progresión, sino que se mueve de un lado a otro y, a veces, se basa en momentos eureka que fueron inesperados.
El punto principal de Oreskes es que aquellos que afirman que “la ciencia es correcta” están equivocados porque básicamente malinterpretan cómo funciona la ciencia. Un estudio no “prueba” nada, y la ciencia politizada no es verdadera en virtud de ser sensacionalizada por los que están en el poder. De ello se deduce que si el escepticismo es la forma correcta de enfrentar la evidencia científica, entonces difícilmente se debería regañar a las personas por no “confiar en la ciencia”, ya que esa es la actitud correcta que se debe tomar.
Esto anuncia en mi concepto erróneo # 3 porque las personas que promocionan "Confíe en la ciencia" parecen creer que la ciencia y su presentación son imparciales. La realidad es que la ciencia a menudo implica remolinos de expertos en desacuerdo, algunos que exponen que la teoría X es superior a la teoría Y, mientras que otros se quejan de lo contrario. El resultado es que se necesita trabajo empírico adicional para pulir los detalles de cada teoría y mostrar, experimental y lógicamente, por qué una teoría es realmente superior. Sin embargo, el sesgo puede filtrarse en este proceso en dos niveles: los investigadores pueden, a sabiendas o sin saberlo, construir experimentos que apuntan a favorecer alguna hipótesis o degradar alguna otra hipótesis; también puede entrar en la presentación de la ciencia, donde se presenta un lado del debate como si no existiera ningún debate.
Con respecto al primer nivel de sesgo, el de la investigación misma, los ejemplos más conmovedores provienen de fuentes de financiamiento donde se ha encontrado en múltiples dominios que los ensayos patrocinados por la industria tienden a producir resultados más favorables. Por ejemplo, un análisis publicado en Medicina de Cuidados Intensivos realizado por Lundh y sus colegas concluyó: "Los estudios de medicamentos y dispositivos patrocinados por empresas de fabricación tienen resultados y conclusiones de eficacia más favorables que los estudios patrocinados por otras fuentes".
Del mismo modo, un estudio publicado en JAMA Medicina Interna mostró que los estudios patrocinados por la industria sobre el azúcar (sacarosa) restaron importancia a su papel en la enfermedad coronaria y señalaron a la grasa y al colesterol como responsables. Los autores llegan a decir: "Los comités de formulación de políticas deberían considerar dar menos peso a los estudios financiados por la industria alimentaria" y, en cambio, centrarse en otras investigaciones que toman en serio el efecto de los azúcares añadidos en las enfermedades cardíacas.
Este puede ser un punto obvio para hacer, que aquellos con un interés financiero en el resultado de un estudio pueden hacer cosas para asegurar un resultado positivo, pero por más obvio que sea este punto, hay investigaciones que lo respaldan. Más concretamente, si es tan obvio, ¿cómo puede ser que cuando miles de millones de dólares están en juego, las compañías farmacéuticas que compiten por el espacio de mercado de vacunas y antivirales no hagan cosas para sesgar los resultados?
Brook Jackson explicó una posible fuente de sesgo en el ensayo de la vacuna de Fase III de Pfizer, quien le dijo al médico británico jdiario sobre los errores cometidos por Ventavia Research Group, que se encargó de probar la vacuna. Según Jackson, algunos de los errores incluyeron: “Falta de seguimiento oportuno de los pacientes que experimentaron eventos adversos”, “Las vacunas no se almacenaron a las temperaturas adecuadas” y “Especímenes de laboratorio mal etiquetados”, entre otros. Los errores absolutos en la realización de investigaciones tienen la capacidad de sesgar los resultados porque los datos obtenidos pueden reflejar los errores cometidos y no el impacto de las variables estudiadas.
Otro ejemplo de sesgo potencial es el uso de ciertas medidas estadísticas sobre otras. Según Olliaro y colegas en un artículo publicado en El microbio lanceta los ensayos de vacunas emplearon una reducción del riesgo relativo que otorgó altas calificaciones a las vacunas por su eficacia. Sin embargo, si hubieran utilizado la reducción absoluta del riesgo, el efecto medido habría sido mucho menor.
Por ejemplo, los autores señalan las “reducciones de riesgo relativo del 95 % para Pfizer–BioNTech, 94 % para Moderna–NIH, 91 % para Gamaleya, 67 % para J&J y 67 % para las vacunas AstraZeneca–Oxford. ” Y cuando se utiliza la reducción absoluta del riesgo, la eficacia cae sustancialmente, “1.3 % para AstraZeneca–Oxford, 1.2 % para Moderna–NIH, 1.2 % para J&J, 0.93 % para Gamaleya y 0.84 % para las vacunas Pfizer–BioNTech. .”
Además del sesgo que puede introducirse durante la investigación empírica, existe un sesgo que puede ocurrir debido a la representación de la ciencia por parte de los medios, científicos y políticos. A pesar del hecho de que la literatura científica no está resuelta, los que miran desde afuera, posiblemente con la ayuda de investigadores, seleccionan información empírica para presentarla al público. Este método permite a aquellos que seleccionan la información pintar una imagen que se ajuste a una narrativa particular y no al panorama científico real. Es importante que esta variedad de sesgos haga parecer que la investigación es definitiva; esto afianza aún más la idea de “Confiar en la ciencia”.
Un ejemplo de ello son las diferentes formas en que los gobiernos manejan los programas de refuerzo de vacunas. los CDC en los Estados Unidos recomienda que las personas mayores de cinco años reciban un refuerzo si su última vacunación fue al menos dos meses antes. Del mismo modo, en Canadá se recomienda, en determinadas circunstancias, que las personas reciban un refuerzo tres meses después de la última vacunación.
Estas recomendaciones contrastan marcadamente con las de Dinamarca donde la recomendación es la siguiente: “El riesgo de enfermarse gravemente por covid-19 aumenta con la edad. Por lo tanto, se ofrecerá la vacunación a las personas que hayan cumplido los 50 años y a las personas especialmente vulnerables”. Estos países tienen acceso a los mismos datos, pero han optado por llegar a recomendaciones contrastantes para sus ciudadanos, todas las cuales supuestamente se basan en la ciencia.
Además, el eslogan “Seguro y efectivo” con respecto a las vacunas contra el covid-19 aprobadas también puede ser un ejemplo de sesgo en la presentación de la investigación porque un grupo de científicos canadienses ha escrito recientemente un carta al Director de Salud Pública de Canadá y al Ministro de Salud pidiendo más transparencia con respecto a los riesgos e incertidumbres de la vacunación.
En esencia, la carta deja en claro que estos científicos creen que el gobierno canadiense no ha informado adecuadamente a los ciudadanos canadienses. A pesar de esta imputación, Health Canada afirma: “Todas las vacunas COVID-19 autorizadas en Canadá han demostrado ser seguros, efectivos y de alta calidad” (negrita en el original), y al sur de la frontera el CDC señala que, “las vacunas COVID-19 son seguras y eficaces” (negrita en el original). Al menos algunos científicos creen que es necesario un discurso científico adicional para garantizar que los ciudadanos estén debidamente informados y no sesgados, pero los mensajes que reciben actualmente los ciudadanos no reflejan esto.
Otro ejemplo es el de la transmisión. Ha sido informado por el CBC que las vacunas, de hecho, previenen la transmisión, pero como se mencionó anteriormente, este no es el caso. Más intrigante aún, cuando las vacunas entraron al mercado, los investigadores teorizaron que, basándose simplemente en los mecanismos de acción, sería poco probable que las vacunas pudieran prevenir transmisión.
La ciencia, su práctica y difusión, tiene el potencial de que se filtre el sesgo en cualquier momento y sería un error, como señaló Oreskes, suponer que la ciencia es correcta por cómo se hace o por quién estuvo involucrado o quién la presentó. los resultados. A pesar de tales afirmaciones, la pandemia de Covid-19 junto con el lema "Confía en la ciencia" ha alterado la perspectiva deseada de un escepticismo saludable a una aceptación ciega. Tal aceptación no crítica de cualquier dato, y mucho menos de la investigación que se realiza a “la velocidad de la ciencia”, debería dar lugar a una pausa. La ciencia avanza cuando se formulan objeciones y se afinan las hipótesis, no cuando se llega a un acuerdo simplemente porque así lo ha decretado una autoridad.
Reconocer conceptos erróneos
Los conceptos erróneos representan formas potenciales en que las personas han visto incorrectamente la investigación científica y su uso durante la pandemia y reflejan los mantras empleados junto con la presentación y la velocidad de los descubrimientos. El reconocimiento de estos conceptos erróneos debería proporcionar una base más sólida para juzgar la veracidad de las afirmaciones científicas, la necesidad de los eslóganes y el rigor de la investigación científica. Estar informado debería ser el método preferido para superar y poner fin a esta pandemia, pero estar informado requiere la comprensión de conceptos erróneos y el conocimiento para pensar de manera diferente.
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