Por qué a la ciencia no le importa lo que haga a tu vecina

Cuando la gente defiende el uso de pseudoterapias que han demostrado ser ineficaces, como la homeopatía o el reiki, suelen alegar que conocen a gente a quien le han funcionado. Ya sea un primo, una vecina o el bull terrier de su amigo Evaristo. Siempre termina abriéndose camino alguna historia personal más o menos emotiva, pero que pretende tener tanto valor probatorio como un corpus teórico formado por estudios sólidos y bien planteados.

Si frecuentas las redes sociales es seguro que te habrás encontrado con alguna contienda de esta clase y, si no me equivoco, el bando científico habrá rechazado de pleno las historias de parientes o conocidos convirtiéndose en un muro infranqueable para los defensores de las pseudociencias. Puede parecer agresivo, y desde luego, sus formas muchas veces lo son. Sin embargo, no podemos negar que tienen sus buenos motivos para desoír ese tipo de argumentos, porque lo que le ocurra a una persona, en ciencia tiene poco valor ¿No? Pues bien, no siempre y esta es la excepción.

Un poco de sentido común

Aunque la afirmación de que “un solo caso no permite sacar conclusiones científicamente robustas” suele aflorar durante estos debates, no es del todo cierta. A efectos prácticos es verdad, en cuanto a que vamos a hablar de excepciones y que, normalmente, cuantos más sujetos hayamos incorporado en nuestros estudios de más calidad serán nuestras pruebas.

Las observaciones que hacen los científicos no son perfectas y pueden estar condicionadas por las teorías vigentes, ya traten de probarlas o de falsarlas. Esto incorpora cierta subjetividad de la que tiene que huir todo buen investigador. Aunque neutralizar este aspecto es imposible, lo que sí podemos y debemos hacer es conocer los puntos flacos y paliarlos, intentar que la ciencia sea tan rigurosa y objetiva como sea posible para que sus enunciados sean, tan válidos como podamos esperar que sean. Entre las muchas estrategias que hemos desarrollado con este fin, una es la multiplicidad de observaciones, que dicho de otro modo viene a ser algo así como reunir tantos ejemplos como sea humana y pecuniariamente posible.

La idea es que parte del conocimiento científico se obtiene a través de inducciones, haciendo leyes que generalicen lo que observamos. Si vemos que al soltar una taza esta cae al suelo, y que pasa lo mismo con un bolígrafo, y con un zapato, o incluso con un gato, entonces podemos suponer que todo objeto tiende a caer al suelo cuando lo soltamos desde cierta altura. A decir verdad, los ejemplos puestos son pocos y para ser estrictos no podemos estar seguros de que, si soltamos otra cosa, como, por ejemplo, una tortilla de patatas, esta también acabe precipitándose contra el piso.

Por desgracia, no existe una respuesta perfecta que nos diga cuántos ejemplos son suficientes para poder generalizar con tranquilidad, en parte porque existen infinidad de ejemplos posibles y por lo tanto infinidad de casos que necesitaríamos probar para hacer la generalización absolutamente rigurosa. Lo que sí existe, sobre todo en ciencias sanitarias, son fórmulas que permiten calcular cuántas personas han de ser estudiadas para que los resultados puedan ser generalizables. Estas fórmulas suelen tener en cuenta cosas como, la frecuencia con la que una enfermedad se presenta en la población, la fiabilidad con la que queremos enunciar nuestros resultados, etc. Así es como sabemos que algunos estudios necesitarán operar con miles de pacientes, mientras que otros pueden ofrecer buenos resultados con apenas medio centenar.

Sin embargo ¿estamos dispuestos a poner la mano en una llama cientos de veces para asegurarnos de que esta quema? Ningún científico podrá culpar a un ciudadano por asumir que el fuego es peligroso tras quemarse una sola vez. El motivo es análogo al que nos permite asumir que todo objeto soltado en el aire tiende a caer sin tener que probarlo con un recién nacido. Existe un peligro que, bioéticamente, impide que lo probemos experimentalmente. Por supuesto, estos ejemplos son simplificaciones algo absurdas, pero representan lo que sucede cuando un nuevo fármaco se muestra tóxico para el pequeñísimo grupo de sujetos con los que se empieza a experimentar. No podemos ampliar esa muestra.

Es posible que hayas caído en una solución al problema mientras leías estas líneas. Porque por feo que esté dejar caer a un bebé, hay veces en que simplemente pasa. Se desliza entre las manos de alguien y sus padres se llevan un buen susto. ¿No podríamos simplemente recopilar todos los casos registrados en los que han sucedido determinadas tragedias para así aumentar el corpus de conocimiento todo lo posible? La respuesta es sí, sin duda, y por eso se hacen estudios observacionales donde los investigadores no intervienen e incluso revisiones sistemáticas y metaanálisis que se dedican a recoger información de distintas fuentes para robustecer las pruebas científicas a favor o en contra de una hipótesis.

El problema es que, aunque es relativamente frecuente quemarse con una llama o que se nos caigan cosas de las manos, hay muchos sucesos que lo son mucho menos. Por ejemplo, la caída de un meteoro sobre una ciudad. Se vuelve muy difícil sacar conclusiones científicas sobre sus efectos si exigimos un gran número de eventos y por motivos bioéticos, no podemos recrearlos con todo lujo de detalles. Pues bien, por suerte no siempre necesitamos toneladas de ejemplos.

Cerdos parlantes

En ciencia suele decirse que un cerdo parlante es suficiente para afirmar que algunos los cerdos pueden hablar. Nadie estará en desacuerdo con esto. Estamos ante un enunciado poco sutil y que añade inteligentemente la palabra “algunos”. En cierto modo existe una inducción, aunque no hasta un caso tan general como el que hemos dicho antes, pero lo suficiente como para, a partir de un caso único, asumir que habrá más casos donde suceda lo mismo. Según esto, los argumentos de muchos pseudoterapeutas serían válidos para la ciencia, al menos en parte. Sin embargo, como hemos dicho, la ciencia busca reducir sus sesgos todo lo posible, y eso significa que ni siquiera esta modesta generalización a partir de un único caso puede hacerse a la ligera.

Existe una metodología para hacer estudios con un solo sujeto, y de hecho reciben el nombre de single case studies. Curiosamente, en ellos se busca hacer también muchas mediciones, tomar tantos ejemplos como sea posible, solo que a partir de un mismo sujeto. Gracias a ello, a tener suficientes datos que comparar, se puede hacer una análisis estadístico que haga algo más objetivas las conclusiones.

Pero esto no es todo, no solo se trata de medir mucho a un sujeto, sino de tomar como comparativa a un grupo control. Una o más personas que no compartan con nuestro sujeto de estudio aquella peculiaridad que estamos intentando estudiar, pero que por lo demás sean tan indistinguibles como sea posible. De este modo, los cambios ocurridos en el sujeto de estudio, cuando no se den en el caso control, podremos asumir que se deben a lo que estamos estudiando y no a otros posibles factores de confusión. Por ejemplo: comparar dos gemelos con gripe, pero a uno le tratamos con homeopatía y a otro con pastillas falsas deliberadamente diseñadas para ser un placebo. Así es, a grandísimos rasgos, como hemos de proceder para que la experiencia de una única persona tenga cierto valor en ciencia.

No obstante, esto no elimina los posibles sesgos del estudio, por lo que lo más recomendable es que, siempre que podamos, hagamos estudios con muestras mucho mayores. Porque aquí está la clave, los single case studies no se hacen por capricho y a la ligera. Dado que la ciencia ha de intentar aportar las mejores pruebas posibles, estos estudios se quedan restringidos solo a los casos donde no podamos aproximarnos de una forma más rigurosa. Por ejemplo, cuando estamos estudiando una enfermedad clínicamente relevante pero estadísticamente muy infrecuente. Será casi imposible encontrar suficientes sujetos para realizar un gran estudio, pero podemos intentar arrojar algo de luz si seguimos la correcta metodología para sacar información de un único individuo, o con suerte de unos pocos.

Se trata de técnicas estadísticas que puede, y en teoría deben, ser utilizadas incluso en la clínica y no solo en la investigación. Son formas de comprobar que un paciente está realmente mejorando y que no se trata de sesgos propios de mi estudio o de la forma en que extraigo mis conclusiones. Aunque lo más frecuente es encontrarlos en disciplinas como neurociencia, donde cada lesión cerebral producida, por ejemplo, por un infarto, tiene implicaciones potencialmente distintas en función de qué estructuras concretas del vasto cerebro esté dañando.

Así pues, cabe decir que, si bien se puede obtener conocimiento científico, e incluso modestas generalizaciones a partir de un caso único, lo que no podemos bajo ningún concepto es abrazar todos los sesgos y subjetividades propios de una anécdota. La experiencia de tu tío Segismundo es absolutamente válida, pero es una experiencia subjetiva, no una prueba científica y no podemos esperar utilizarla como arma contra los juggernauts de objetividad que la matemática y la metodología científica han construido durante siglos.

QUE NO TE LA CUELEN:

• La ciencia puede trabajar con casos concretos sin la necesidad de reunir a grandes grupos de personas en un mismo estudio, pero eso no quiere decir que todo valga o que siempre esté justificado proceder de este modo.

REFERENCIAS (MLA):

• Lazar, Jonathan et al. Research Methods In Human Computer Interaction.
• “When Once Is Enough”. Vol 7, no. 2, 2004, pp. 93-93. Springer Science And Business Media LLC, doi:10.1038/nn0204-93. Accessed 21 Aug 2020.