La ciencia mal entendida: Cómo la Época de Covid arruinó la comprensión
Por Thomas MilovacThomas Milovac 31 de octubre de 2022 Filosofía, Salud Pública 16 minutos de lectura
«Confíe en la ciencia» y «Siga la ciencia» han sido mantras repetidos incesantemente a través de las ondas de los medios de comunicación, en la prensa y en Internet por científicos, políticos y periodistas selectos desde hace casi tres años, pero ¿han confundido estas afirmaciones el beneficio político con el progreso científico? En otras palabras, ¿representan estas palabras de moda pandémicas un razonamiento científico sólido o son el producto de ideas erróneas sobre la vía aceptada de la investigación científica?
La cuestión más importante es que el uso de estas palabras de moda puede subyacer a conceptos científicos erróneos más profundos con respecto a cómo funciona y debe funcionar la investigación. Discutiré tres de estos posibles conceptos erróneos de la ciencia y explicaré su relación con la actual pandemia.
Concepto erróneo nº 1: La ciencia le dice lo que tiene que hacer
En el corazón de «Siga la ciencia» 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 el Instituto Brownstone discute este razonamiento falaz centrándose principalmente en el hecho de que las personas, y no los virus o los resultados de la investigación, toman decisiones y que esas decisiones se basan en valores. Pero se puede decir que la ciencia proporciona datos y que esos datos son fundamentales para saber qué hacer; por lo tanto, la ciencia sí 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 «basada en datos», no se deduce que los datos por sí solos me instruyan a mí o a usted o a cualquiera a actuar de una manera u otra. Si usted sabe que está lloviendo fuera, ¿le dice este hecho por sí solo que: traiga un paraguas, se ponga un chubasquero, se ponga unas botas de agua, todo lo anterior, nada de lo anterior?
Los hechos en el vacío no son instrucciones sobre cómo actuar, sino que nos informan sobre lo que es preferible dadas nuestras creencias y valores de fondo. Si no le importa mojarse en su carrera matutina, lo más probable es que su atuendo difiera del de alguien que teme que el agua dañe su ropa. En ambos casos las personas saben exactamente lo mismo – que está lloviendo – pero no llegan a la misma conclusión. Esto se debe a que los datos no dan órdenes, sino que informan y proporcionan una base de 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 dispongan de datos científicos de calidad para utilizarlos. Una de las formas en que esto puede ocurrir es incluyendo a las partes relevantes en la investigación como participantes. Cuando no se incluye a las partes relevantes en la investigación, los datos obtenidos tienen una utilidad limitada para ellas. Los ensayos de eficacia de fase III del Covid-19 son un ejemplo de ello. Los ensayos BNT162b2 y mRNA-1273 excluyeron a las mujeres embarazadas y en periodo de lactancia; por lo tanto, para estas personas no había pruebas científicas que pudieran utilizar para tomar su decisión de vacunarse o no: no había datos sobre la eficacia o la seguridad de la vacuna.
Harriette Van Spall, en el European Heart Journal, ha comentado que esta medida era injustificada porque no había pruebas que sugirieran que las vacunas pudieran causar un daño indebido a las mujeres embarazadas o a sus hijos. Es más, los estudios también empezaron a mostrar que las mujeres embarazadas tenían un mayor riesgo de Covid-19 grave que las personas no embarazadas de la misma edad; lo que significa que si algún grupo requería datos científicos sobre la eficacia de la vacunación sería el de mayor riesgo de resultados negativos.
Los datos recientes de Hanna y sus colegas publicados en JAMA Pediatrics mostraron que aproximadamente el 45% de los participantes proporcionaron muestras de leche materna que contenían ARNm de la vacuna; es posible que las mujeres embarazadas y lactantes se hubieran beneficiado de conocer esto antes de decidir vacunarse o no.
Por tanto, «seguir la ciencia» debería implicar la creencia de que la investigación científica debe informarle a uno con respecto a alguna cuestión y no decirle lo que debe 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 hace extremadamente difícil saber si, por ejemplo, hay que vacunar o no si el grupo demográfico al que se pertenece está excluido de participar, lo que hace que los datos sean inaplicables. Es difícil gritar «Siga la ciencia» cuando los grupos demográficos relevantes no están incluidos en la ciencia. ¿Qué es exactamente lo que se pretende que sigan estos individuos?
Idea errónea nº 2: La ciencia no tiene valores
Otro posible concepto erróneo sobre la investigación científica es que los investigadores dejan sus valores en la puerta y realizan una investigación libre de valores. En el ámbito académico se ha afirmado que esta postura, 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 empujar a los investigadores a respaldar una teoría sobre otra. Un ejemplo más contemporáneo es el de Heather Douglas en su libro Science, Policy, and the Value-Free Ideal (Ciencia, política y el ideal sin valores), donde argumenta que los valores sociales y éticos desempeñan un papel en la producción y difusión de la ciencia.
El debate anterior entre los académicos se centraba en si los valores deben existir en la ciencia, pero el debate más contemporáneo se centra en qué tipo de valores deben existir. Kuhn y puntos de vista como el suyo sostienen que deben figurar los valores de búsqueda de la verdad o epistémicos: aquellos valores que ayudan a comprender los datos y a elegir las conclusiones apropiadas para sacar. Mientras que Douglas y puntos de vista similares sostienen que otros valores adicionales, como las preocupaciones éticas, deberían formar parte también de la ciencia. Independientemente de ello, sigue siendo una posición actualmente incuestionable la conclusión de que los valores -como quiera que se interpreten- forman y deben formar parte de la ciencia. Esto repercute necesariamente en qué y cómo se hace ciencia.
Una de las razones por las que los individuos pueden suponer que los valores no pertenecen a la ciencia es porque la investigación debería ser objetiva y estar fuera del ámbito de las creencias subjetivas de cualquier individuo – esencialmente los científicos deberían tener una visión desde ninguna parte. Sin embargo, este razonamiento tiene problemas en el momento en que sale de la estación. Busquemos inspiración en la investigación sobre el tema.
Sin que los profanos lo sepan, los investigadores controlan lo que estudian, cómo lo estudian, cómo se recogen y analizan los datos resultantes y cómo se comunican los resultados empíricos. De hecho, un artículo de Wicherts y sus colegas publicado en Frontiers in Psychology describe 34 grados de libertad (áreas dentro de la investigación) que los investigadores pueden manipular como quieran. También se ha demostrado que estos grados de libertad son fácilmente explotables -si los investigadores lo deciden- por Simmons y sus colegas, que realizaron dos experimentos simulados en los que demostraron que las hipótesis verdaderamente inanes pueden apoyarse en las pruebas si la experimentación se lleva a cabo de una manera determinada.
También se ha demostrado que el signo astrológico de una persona desempeña un papel en su salud – pero, por supuesto, esto resultó de la explotación de los grados de libertad, es decir, de la prueba de múltiples hipótesis no especificadas. La obtención de determinados resultados puede no ser una función de la investigación científica, sino que se basa potencialmente en los valores que los investigadores importan a su indagación.
Todo esto puede estar muy bien, pero ¿cómo afectan exactamente los valores a los grados de libertad del investigador, es decir, a los aspectos de la experimentación que están bajo su control? Para empezar, imagine que es usted un científico. Primero tiene que pensar en lo que le gustaría investigar. Es posible que elija un tema que le interese y que amplíe la comprensión actual del tema. Pero puede que se sienta atraído por un tema que tenga que ver con el bienestar de los demás porque valora la ayuda a las personas necesitadas.
Tanto si elige el primer tema como el último, lo habrá hecho por razones de valores, epistémicos – creación de conocimiento, o éticos – hacer lo correcto. El mismo tipo de razonamiento figurará en quién se hará el experimento, cómo se procederá, qué datos se recogen, cómo se analizan los datos y qué/cómo se informará de ellos.
Un ejemplo de ello es la exclusión de los niños pequeños de algunos ensayos de vacunas de fase III: se excluyó a los menores de 18 años. Una de las razones puede ser que los investigadores tenían motivos para creer que los niños correrían un riesgo excesivo de sufrir daños si se les incluía. Se priorizó el valor ético de prevenir el daño en detrimento del valor epistémico de conocer la eficacia de las vacunas en los niños. Este razonamiento puede aplicarse también a la exclusión de las mujeres embarazadas y lactantes, así como de los individuos inmunodeprimidos.
Además, los valores pueden verse también en la elección de los criterios de valoración en los ensayos de vacunas. Según Peter Doshi en el British Medical Journal, el criterio de valoración principal -lo que a los investigadores les preocupaba principalmente comprender- para los ensayos de fase III era la prevención de la infección sintomática. Es importante destacar que en estos ensayos no se estudió la transmisión del virus -de vacunados a vacunados, o de no vacunados a no vacunados, o de no vacunados a vacunados-.
Recientemente, Janine Small, Presidenta de Mercados Desarrollados de Pfizer comentó que la vacuna de Pfizer no fue probada para detener la transmisión antes de ser lanzada al mercado. Desde que las vacunas han entrado en el mercado, las pruebas demuestran que no parecen detener la transmisión, ya que la carga viral que puede acumularse tanto en los individuos vacunados como en los no vacunados es similar, como se descubrió en Nature Medicine. Incluso las investigaciones publicadas en el New England Journal of Medicine que muestran que la vacunación sí disminuye la transmisión informan de que esta disminución disminuye hasta las 12 semanas posteriores a la vacunación, cuando 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, o la muerte, o la hospitalización, o la infección aguda, depende de los que dirigen el ensayo, y que estas decisiones tienden a basarse en valores. Por ejemplo, Small comentó que Pfizer tenía que «moverse a la velocidad de la ciencia para entender lo que ocurre en el mercado». Así pues, los valores derivados de la capitalización de un mercado virgen pueden ser los que orientaron la investigación a centrarse en los criterios de valoración que hizo.
La ciencia que se ha realizado durante Covid-19 ha tenido a menudo un objetivo final práctico. Normalmente, esto significaba proporcionar consejos o un producto al público para ayudar a combatir el virus. La desventaja de esto es que la investigación se ha movido con bastante rapidez, potencialmente porque se ha valorado mucho la rapidez de la información y los productos útiles. Por ejemplo, los ensayos de fase III del BNT162b2 y del mRNA-1273 tuvieron un periodo de seguimiento inicial de aproximadamente dos meses, pero en ambos ensayos se indicó que estaba previsto un seguimiento continuo de dos años. Dos años y no dos meses está más en consonancia con las orientaciones de la FDA sobre esta cuestión, según las cuales los ensayos de fase III deberían durar de uno a cuatro años para determinar la eficacia y las reacciones adversas. Es posible que se haya dado prioridad a esta rapidez porque la gente realmente podría haberse beneficiado de un acceso rápido. Sin embargo, esta rapidez también podría haberse priorizado por razones derivadas del beneficio económico u otros fundamentos menos éticos.
Independientemente del razonamiento para el ritmo de la 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 los que «siguen la ciencia» están tomando decisiones basadas en valores, por muy «orientadas a los datos» que se hagan pasar por tales decisiones. Es decir, la investigación que se realiza no es objetiva, sino que contiene valores subjetivos del investigador.
Idea errónea nº 3: La ciencia es imparcial
A lo largo de la pandemia he escuchado a individuos decir en voz alta que los legos deben «Confiar en la ciencia», lo que continuamente encuentro extraño considerando que el panorama de la literatura científica está notablemente dividido. Así pues, ¿en qué ciencia se supone que yo o cualquier otra persona debe confiar de todo corazón? En un agudo artículo de Naomi Oreskes en Scientific American, explica que la ciencia es un «proceso de aprendizaje y descubrimiento». En términos más generales, este proceso se mueve a trompicones y no es lineal en su progresión, sino que se mueve de un lado a otro y a veces se apoya en momentos eureka que fueron inesperados.
El punto principal de Oreskes es que aquellos que afirman que «la ciencia tiene razón» se equivocan porque fundamentalmente malinterpretan cómo funciona la ciencia. Un estudio no «demuestra» nada, y la ciencia politizada no es verdadera en virtud de ser sensacionalista por parte de los que están en el poder. De ello se desprende que si el escepticismo es la forma correcta de enfrentarse a las pruebas científicas, entonces no hay que regañar a la gente por no «confiar en la ciencia», ya que ésa es la actitud correcta que hay que adoptar.
Esto anuncia mi concepto erróneo nº 3 porque los individuos que pregonan «Confiar en la ciencia» parecen creer que la ciencia y su presentación son imparciales. La realidad es que la ciencia a menudo conlleva 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 un trabajo empírico adicional para limar los detalles de cada teoría y demostrar – experimental y lógicamente – por qué una teoría es realmente superior. Sin embargo, el sesgo puede filtrarse en este proceso a dos niveles: los investigadores pueden construir, a sabiendas o sin saberlo, experimentos que pretenden favorecer alguna hipótesis o degradar otra; también puede entrar en la presentación de la ciencia, donde se presenta un lado del debate como si no existiera.
Con respecto al primer nivel de sesgo, el de la propia investigación, los ejemplos más conmovedores provienen de las fuentes de financiación, donde se ha descubierto en múltiples ámbitos que los ensayos patrocinados por la industria tienden a producir resultados más favorables. Por ejemplo, un análisis publicado en Intensive Care Medicine realizado por Lundh y sus colegas concluyó que «los estudios sobre fármacos y dispositivos patrocinados por empresas fabricantes tienen resultados y conclusiones de eficacia más favorables que los estudios patrocinados por otras fuentes.»
Del mismo modo, un estudio publicado en JAMA Internal Medicine demostró que los estudios patrocinados por la industria sobre el azúcar (sacarosa) restaban importancia a su papel en las enfermedades coronarias y señalaban a la grasa y al colesterol como responsables. Los autores llegan a decir que «los comités de elaboración de políticas deberían considerar la posibilidad de dar menos peso a los estudios financiados por la industria alimentaria» y, en su lugar, centrarse en otras investigaciones que se tomen en serio el efecto de los azúcares añadidos en las enfermedades cardíacas.
Puede que sea una observación obvia, que quienes tienen un interés financiero en el resultado de un estudio pueden hacer cosas para asegurar un resultado positivo, pero por muy obvio que sea este punto hay investigaciones que lo respaldan. Más aún, si es tan obvio, ¿cómo puede ser que cuando están en juego miles de millones de dólares las compañías farmacéuticas que compiten por el espacio de mercado de las vacunas y los antivirales no hagan cosas para sesgar los resultados?
Una posible fuente de sesgo en el ensayo de la vacuna de fase III de Pfizer ha sido explicada por Brook Jackson, que ha informado al British Medical Journal sobre los errores cometidos por el Grupo de Investigación Ventavia, al que se le encargó la prueba de la vacuna. Según Jackson algunos de los errores incluyeron: «Falta de seguimiento oportuno de los pacientes que experimentaron acontecimientos adversos», «Las vacunas no se almacenaron a las temperaturas adecuadas» y «Muestras de laboratorio mal etiquetadas», entre otros. Los errores manifiestos en la realización de la investigación 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 sus colegas en un artículo publicado en The Lancet Microbe los ensayos de vacunas emplearon la reducción del riesgo relativo, lo que dio una alta puntuación a las vacunas por su eficacia. Sin embargo, si hubieran utilizado la reducción del riesgo absoluto, el efecto medido habría sido mucho menor.
Por ejemplo, los autores señalan las «reducciones de riesgo relativas del 95% para la vacuna de Pfizer-BioNTech, del 94% para la de Moderna-NIH, del 91% para la de Gamaleya, del 67% para la de J&J y del 67% para la de AstraZeneca-Oxford». Y cuando se utiliza la reducción del riesgo absoluto, la eficacia desciende sustancialmente, «1,3% para la AstraZeneca-Oxford, 1,2% para la Moderna-NIH, 1,2% para la J&J, 0,93% para la Gamaleya y 0,84% para las vacunas de Pfizer-BioNTech».
Además del sesgo que puede introducirse durante la investigación empírica, existe un sesgo que puede producirse debido a la representación de la ciencia por parte de los medios de comunicación, los científicos y los políticos. A pesar de que la literatura científica no está asentada, los que miran desde fuera – potencialmente con la ayuda de los investigadores – seleccionan la información empírica para presentarla al público. Este método permite a los que seleccionan la información pintar un cuadro 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 de Estados Unidos recomiendan que las personas de cinco años o más 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 su última vacunación.
Estas recomendaciones contrastan con las de Dinamarca, donde la recomendación es la siguiente: «El riesgo de enfermar gravemente por el covid-19 aumenta con la edad. Por lo tanto, se ofrecerá la vacunación a las personas que hayan cumplido 50 años y a las personas especialmente vulnerables.» Estos países tienen acceso a los mismos datos, pero han optado por llegar a recomendaciones contrastadas para sus ciudadanos, todas ellas supuestamente basadas en la ciencia.
Además, el eslogan «Seguro y eficaz» con respecto a las vacunas Covid-19 aprobadas puede ser también un ejemplo de sesgo en la presentación de la investigación, ya que un grupo de científicos canadienses ha escrito recientemente una carta al Jefe de Salud Pública de Canadá y al Ministro de Sanidad en la que piden más transparencia con respecto a los riesgos e incertidumbres de la vacunación.
En esencia, la carta deja claro que estos científicos creen que el Gobierno canadiense no ha informado adecuadamente a los ciudadanos canadienses. A pesar de esta imputación, el Ministerio de Sanidad de Canadá afirma que «todas las vacunas COVID-19 autorizadas en Canadá han demostrado ser seguras, eficaces y de alta calidad» (negrita en el original), y al sur de la frontera los CDC señalan que «las vacunas COVID-19 son seguras y eficaces» (negrita en el original). Así pues, al menos algunos científicos creen que es necesario un discurso científico adicional para garantizar que los ciudadanos estén debidamente informados y no sean parciales, pero los mensajes que reciben actualmente los ciudadanos no lo reflejan.
Otro ejemplo es el de la transmisión. La CBC ha informado de que las vacunas previenen de hecho la transmisión, pero como se ha mencionado anteriormente no es así. Más intrigante aún, en la época en que las vacunas entraron en el mercado, los investigadores teorizaron que simplemente basándose en los mecanismos de acción sería poco probable que las vacunas pudieran prevenir la transmisión.
La ciencia, su práctica y su difusión, tiene el potencial de filtrar sesgos en cualquier momento y sería un error, como señaló Oreskes, asumir que la ciencia es correcta por cómo se hace o por quién estuvo involucrado o quién ha presentado los hallazgos. A pesar de estas afirmaciones, la pandemia de Covid-19 junto con el eslogan «Confía en la ciencia» ha alterado la perspectiva deseada, pasando de un sano escepticismo a una aceptación ciega. Esta aceptación acrítica de cualquier dato, y más aún de las investigaciones que se realizan a «la velocidad de la ciencia», debería hacernos reflexionar. La ciencia avanza cuando se hacen objeciones y se afinan las hipótesis, no cuando se llega a un acuerdo simplemente porque una autoridad lo ha decretado así.
Reconocer los conceptos erróneos
Los conceptos erróneos representan posibles formas en que los individuos han visto incorrectamente la investigación científica y su uso durante la pandemia y son un reflejo de 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 desde la que 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 atravesar y acabar con esta pandemia, pero estar informado requiere darse cuenta de los conceptos erróneos y saber pensar de forma diferente.
Autor
Thomas Milovac
Thomas Milovac
Thomas Milovac es candidato a doctor en Filosofía Aplicada; su tesis se centra en la comprensión del impacto humano y medioambiental de los medicamentos recetados en exceso, evaluados a través de la lente de la bioética medioambiental.
