“Los estadísticos somos los guardianes de la verdad en la investigación médica”

¿Hoy en día se puede hacer medicina sin la estadística?

La estadística, que es el estudio de la incertidumbre, es esencial para la ciencia y para la investigación médica en particular. Sirve para planear estudios apropiados y analizar e interpretar los resultados. Permite saber cuándo se tiene suficiente precisión al estimar las diferencias entre tratamientos y poder hacer una recomendación fiable. Sin estadística sería muy difícil hacer ningún progreso en investigación médica.

¿Cree que la gente es consciente de su importancia?

Depende de lo que quieras decir con ‘gente’. Creo que, cada vez más, los investigadores médicos sí entienden la importancia de la estadística. El público general está algo desorientado con la conexión entre estadística y medicina… En Inglaterra existe la figura del ‘Professor Risk’ –la Universidad de Cambridge creó en 2007 la cátedra de Profesor de Comprensión Pública del Riesgo, representada por David Spiegelhalter–, un comunicador que, a través de los medios, ayuda al público a comprender y a interpretar la estadística en la vida diaria, en la ciencia y en la medicina. Con eso se pretende mejorar el conocimiento de la gente de la estadística.

Usted trabaja en el diseño de ensayos clínicos. ¿Eso cómo se hace?

Primero, hay que tener un nuevo tratamiento, y después se debe comparar con lo que habría ocurrido sin el nuevo tratamiento, así que la primera cosa esencial en un ensayo clínico es tener una comparación entre el nuevo tratamiento y un estándar. Si no existe un estándar efectivo podría usarse un placebo. Luego, para que sea una comparación justa sin selecciones sesgadas, y que la mitad de los pacientes tomen el nuevo tratamiento y la otra mitad el estándar, se necesita aleatorizar la muestra. Una vez que se ha elegido el tratamiento, se tiene que identificar qué pacientes se están estudiando. Y por último definir cuál es la medida del éxito, cuál es el resultado que se desea estudiar en esos pacientes. Así que los tres pasos son tratamiento, pacientes y resultados.

¿Qué opina del uso de sustancias placebo en ensayos clínicos?

Existe cierta controversia al respecto. Si se tiene un tratamiento ya existente, que se sabe que es efectivo, normalmente no se puede usar el nuevo tratamiento frente a un placebo, no sería ético. Si se tiene un paquete de tratamientos estándar que se pueden usar, y se quiere estudiar un nuevo tratamiento, se puede hacer un ensayo en el que los pacientes se aleatorizan para recibir el nuevo tratamiento o el placebo, pero todos ellos deben recibir además los tratamientos existentes.

¿Por qué puede no ser ético usar un placebo?

Si un paciente entra a un ensayo clínico con su consentimiento, cosa que es esencial, tiene el derecho a saber si está recibiendo el mejor tratamiento disponible. Si un investigador da un placebo a un grupo de pacientes sin que estos lo sepan, sabiendo que existe un tratamiento eficaz, no sería justo para esos pacientes. Más que no ser ético, sería injusto.

¿Nos podemos creer toda la estadística que leemos en los estudios científicos publicados?

Puede haber estudios donde la estadística es incorrecta, con errores en el análisis, y puede haber otros estudios donde es el diseño lo que es incorrecto, por ejemplo porque los pacientes son asignados aleatoriamente con los diferentes tratamientos, pero luego no los cumplen. O tienes pacientes que se pierden durante el seguimiento y entonces no puedes confiar en la estadística.

¿Cuáles son los errores más comunes?

Que la muestra sea demasiado pequeña, o que los pacientes o los investigadores no hagan lo que se supone que harán, y no se siga correctamente el tratamiento. Otro punto que debe cumplirse es que los ensayos cumplan la condición de doble ciego, es decir, que ni el investigador ni los pacientes sepan quién pertenece al grupo control y quién al grupo experimental. Si los doctores saben qué paciente está siguiendo cada tratamiento, eso podría influir en la manera de evaluar al paciente.

Otros problemas aparecen a la hora de presentar los resultados. En un artículo, si miramos el apartado de resultados puede que todo sea estadísticamente correcto, que no haya mentiras, pero el investigador selecciona lo que aparece. Así, si por ejemplo hay diez medidas de un resultado, puede haber escogido solo las cinco mejores.

¿Eso es habitual?

Ocurre. Seleccionan qué enfatizar a la hora de presentar resultados. Se podría aplicar un eufemismo que se utiliza en inglés cuando se oculta información relevante: “No mentí, fui económico con la verdad”.

Su trabajo se centra en los ensayos clínicos para enfermedades cardiovasculares. ¿Qué tienen de particular?

Me siento afortunado por trabajar en el campo de las enfermedades cardiovasculares porque, en general, pienso que los estudios están mejor diseñados y presentados.

¿Por qué?

Los cardiólogos tienen una gran habilidad para colaborar los unos con los otros, y por tanto algunos de los más grandes y mejor diseñados estudios están en cardiología. O quizá es porque se hacen bastantes progresos, y se descubren con frecuencia nuevos tratamientos. Otra razón son las farmacéuticas. Las enfermedades cardiovasculares son muy comunes, y por tanto las compañías farmacéuticas invierten más dinero para hacer buenos estudios en ese campo, ya que podrán obtener más beneficios.

¿Qué le llevo hasta la estadística?

En el colegio, mi mejor asignatura era Matemáticas, así que hice el primer grado en ese campo. Era bueno, pero me parecía muy aburrido, así que busqué algo en lo que pudiera usar mis habilidades en matemáticas y lógica, y la estadística parecía al menos estar más relacionada con el mundo real. Después, no quería trabajar en el campo de las finanzas, así que la medicina me pareció el área idónea. Así que fui de las matemáticas a la estadística, y de ahí a la medicina. Soy un estadístico poco usual, porque no estoy interesado en la teoría, sino en usarla como herramienta para ayudar a la práctica.

¿Qué debe hacer un buen estadístico médico?

Los estadísticos somos los guardianes de la verdad en investigación médica. Hay compañías que quieren comprobar que un tratamiento funciona, hay investigadores que quieren que el tratamiento funcione, y los estadísticos deben frenar un posible exceso de entusiasmo. Ese es el objetivo de un estadístico científico.

Hal Varian, director financiero de Google, dijo que la de estadístico sería la profesión más sexi de los próximos 10 años…

Hubo en EE UU una encuesta para ver cuáles eran los mejores trabajos en términos de calidad de vida, y el trabajo de estadístico aparecía en un lugar muy alto, lo cual apoya esa reflexión… Tienes la oportunidad de participar en muchos estudios diferentes, además no hay muchos estadísticos. No sé si yo usaría la palabra sexi… pero sí que es una vida interesante.