La volatilidad del conocimiento científico en tiempos de la COVID-19

 

Tiempos acelerados

Una semana de ahora equivale a un mes, o tres, de antes. Vamos acelerados, en un proceso de “learning as you go”. Nunca el talento del ser humano ha estado tan concentrado para resolver un mismo problema. “En una semana ha cambiado más mi práctica clínica que los 28 años que llevo ejerciendo la medicina”, ha declarado el jefe de hematología de un hospital de Nueva York, según cuenta Lisa Rosenbaum en el New England Journal of Medicine (NEJM). El 12 de enero, apenas un mes desde su aparición, ya se había secuenciado el genoma del virus, y enseguida se empezaron a desarrollar test de diagnóstico cuya calidad mejora por semanas.

El 7 de mayo, The Economist identificaba más de 7.000 artículos sobre la COVID-19, cifra imposible en los tiempos pre-COVID en los que entre el envío y la publicación mediaba un largo proceso de filtros y ediciones. La mitad de ellos son pre-print. La acumulación de conocimiento en tan corto tiempo se explica también porque toda la literatura científica está en abierto, de un día para otro se han borrado “burocracias” que constreñían la investigación, y en muy poco tiempo se han desarrollado redes de colaboración internacional.

La gran ventaja del abierto es la rapidez en la difusión de los trabajos de calidad y con relevancia para la toma de decisiones. El inconveniente de la falta de “filtro” actual es que deja pasar basura, trabajos débiles escritos por autores con limitada formación metodológica  o, peor, con intereses particulares en la “solución” que proponen. John Ioannidis advertía el 19 de marzo sobre la epidemia de falsas aseveraciones asociada a la epidemia vírica. Un pre-print de 5 de marzo, retirado unos días más tarde, alcanzó la astronómica suma de más de 15.000 puntos de impacto en Altmetric. Mantenía que el nuevo virus se parecía mucho al del HIV, sugiriendo teorías conspirativas. Para cuando se retiró, el daño ya estaba hecho. Otro ponía énfasis en el valor de la hidroxicloroquina y distrajo indebidamente la atención de los científicos durante semanas. El sensacionalismo científico se alimenta de free riders que aprovechan la ausencia de revisión por pares para tener su minuto de gloria, resonar en la prensa para ser olvidados al día siguiente. Otras veces no. Incluso el peer review puede funcionar mal cuando hay poca evidencia, los trabajos son muy rompedores y las opiniones sin base empírica están muy arraigadas, como señala Ioannidis. Esas estimaciones sensacionalistas, que han tenido gran difusión y hasta marcado decisiones importantes de políticas, abarcan desde el número reproductivo básico y la letalidad hasta la estimación del número real de infectados.

 

Epidemia de sabios y de modelos

Si hay una cosa que caracteriza al SAV-COV-2 es la epidemia de sabios que meten su sabiduría en charcos de los que saben poco, pero en los que enredan mucho. No sólo economistas. Físicos que confunden partícula flotante con capacidad de infectar de la partícula, biólogos que confunden in vitro con in vivo, sociólogos que hablan del “comportamiento” del virus, ingenieros de inteligencia artificial a los que falta insertar “inteligencia natural” en sus algoritmos, etc., etc. Sean las ganas de ayudar o de tener un momento COVID en unos tiempos en los que todo lo demás parece haber desaparecido, lo cierto es que distraen.

El papel, como los modelos matemáticos de predicción de pandemias, lo aguanta todo. La falsabilidad, una característica esencial del método científico, falla. Se vaticina el efecto de distintas medidas de contención de la expansión del virus, por ejemplo aquí, sin revisión por pares y sin que el veredicto de los hechos sea posible porque los contrafactuales no se observan, por definición: o se pone en marcha un paquete de medidas o el otro.

 

Reglas de urgencia. El excepcionalismo no es bueno

El conocimiento clínico de la COVID-19 ha ido avanzando a trompicones, con muy pocos ensayos clínicos pese a los cinco meses de pandemia y tratarse de un proceso que requiere un seguimiento corto. El uso generalizado de hidroxicloroquina en los primeros tiempos no parece marcar ninguna diferencia en el curso de la enfermedad instaurada, sin embargo el 1 de mayo había 18 ensayos clínicos aun en marcha, con más de 75.000 pacientes, sobre estos tratamientos, y buscando el 15 de mayo en clinicaltrials.gov (palabras de búsqueda ‘chloroquine’ y ‘covid’), aparecen 61 ensayos en marcha (casi todos comenzando el reclutamiento), iniciándose otro más, como casi cada día. Por lo que parece, hay gran redundancia. La urgencia de tomar decisiones de tratamiento hace que muchos clínicos tengan en cuenta evidencias parciales y provisionales de estudios in vitro, mal diseñados o con muy pocos casos para poder demostrar su efectividad.

Un editorial de NEJM justifica que se publiquen los pre-print para al menos poner en común la información que se va generando con la práctica, pero llama la atención sobre el hecho de que habiendo tratado durante meses con esos medicamentos (cloroquinas y otros) a miles y miles de pacientes, todavía no haya ensayos clínicos publicados, lo que constituye una obligación moral para los clínicos como colectivo. La Medicina Basada en la Evidencia se ha dejado aparcada de momento por las prisas y la necesidad de actuar. Una medicina basada en la emergencia pierde su primer término cuando atiende desmedidamente al último. Priman las estrategias de investigación fáciles de implementar, aunque tengan el riesgo de resultados sesgados que no ayudan, pueden causar daño directo a los pacientes y, casi siempre, nos distraen de hacer las cosas que hay que hacer.

Actualmente hay unos 600 estudios de intervención y ensayos clínicos registrados en clinicaltrials.gov sobre la COVID-19. Muchos de estos estudios clínicos tienen debilidades metodológicas (entre otros, falta de grupo de control, endpoints subrogados para medir la efectividad eludiendo la mortalidad, ausencia de enmascaramiento o de aleatorización). Esas limitaciones se miran por algunos con condescendencia, porque la urgencia de la crisis aconseja eliminar algunos de esos “fastidiosos estándares de investigación” que en su opinión son un lujo en estos tiempos.  Este “excepcionalismo” de la investigación debido a la urgencia es desaconsejable. Los pequeños estudios no coordinados conducen a falsas expectativas sobre el valor de los tratamientos que, como los buñuelos, se terminan desinflando. O a resultados con tanta incertidumbre que no resuelven nuestra necesidad de tomar decisiones basadas en hechos. Otros ensayos, bien diseñados, se cierran en falso antes de haber alcanzado un tamaño muestral suficiente, como el de remdesivir en Wuhan.

Los investigadores tienen la responsabilidad moral y profesional de investigar lo importante y de no rebajar los estándares ni acometer pequeños ensayos, quizás factibles en su centro con financiación local, pero que dilapidan los esfuerzos sin que se termine generando la evidencia de un gran ensayo multicéntrico del tamaño necesario. Además, como efecto secundario de este cambio de foco (y de las necesidades asistenciales de la propia epidemia), muchos ensayos clínicos necesarios no-COVID han quedado suspendidos.

Afortunadamente, en este tiempo acelerado han comenzado las reacciones de defensa ante trabajos científicos sin filtro que podrían distraer o incluso dañar a los pacientes. Un servidor de pre-print, bioRxiv, no acepta ya trabajos que hagan predicciones sobre tratamientos COVID basadas únicamente en algoritmos de computadora, como informa un artículo publicado en Nature. Otros, tienen filtros para no dejar pasar papers dañinos. Y las revistas científicas han acelerado el proceso de revisión y reducido los tiempos muy significativamente en la era COVID.

Hay todavía muchas grandes preguntas en el aire: sobre contagiosidad, supervivencia viable en distintos materiales, distancias de seguridad, cuánto dura la inmunidad, o por qué en unas personas la COVID-19 es tan grave -tormenta de citoquinas- y otros la pasan sin enterarse. Aún no conocemos los aspectos de susceptibilidad genética o si el virus será estacional. Pero sobre todo, siendo la pregunta esencial cómo prevenir el contagio, a nivel individual y comunitario y cómo frenar el camino desde la sintomatología leve a cuadros graves, los ensayos se concentran en los tratamientos a pacientes muy graves y apenas se destinan recursos a ensayos clínicos sobre medidas de prevención, distanciamiento físico o uso de equipos de protección individual, como señalan Paul P. Glasziou y sus colaboradores en un editorial reciente en el BMJ. Gran parte de los recursos empleados en investigación COVID resultan simplemente inútiles.

 

Las consecuencias prácticas del falso conocimiento

Nunca los científicos habían sido objeto de tantas miradas esperanzadas y confiadas de los ciudadanos, pero los científicos también hacen de parapeto de los decisores políticos, que los envuelven con el abrazo del oso. Los resultados preliminares se difunden en la prensa antes que en las revistas o foros científicos, con sesgos interesados de apreciación de sus resultados parciales, como ha ocurrido con el remdesivir. Pero también se difunden noticias supuestamente sustentadas por la ciencia para defender intereses económicos, sean de las compañías aéreas o de las asociaciones de restauradores, que ponen en duda las restricciones al uso del aforo máximo de los locales. Todos esgrimen evidencias “científicas”, algunas hechas a medida, sobre el virus.

También los test diagnósticos se autorizan y comercializan en un mercado extremadamente forzado por la sobredemanda, sin evidencias claras acerca de su sensibilidad y especificidad, con posibles derivas hacia privilegios y libertades. La gran demanda de test serológicos para conocer el estado inmunitario ha estimulado un lucrativo mercado que se salta la ley, vendiendo por internet kits para hacer los test en casa, acompañados de la requerida prescripción médica, comprada por internet conjuntamente con el test.

 

Entre las narrativas científicas y los relatos interesados

La información científica y su comunicación ejercen un papel fundamental en la toma de decisiones, pero la forma de la segunda afecta al manejo de la primera. Los humanos necesitamos un relato, que alguien nos explique algo en lo que podamos creer y por ello los expertos en comunicación acuden a metáforas. Todas las narrativas utilizan los tres actos clásicos que hoy conocemos como planteamiento, nudo y desenlace, pero ya Aristóteles en su Arte Poética estableció que los relatos debían estar divididos en el principio, el medio y el fin.

Un relato desde la ciencia han sido los modelos epidemiológicos. El planteamiento es la situación en un momento dado de la extensión de la enfermedad, su nudo estriba en descubrir las reglas de su dinámica, explicada ocasionalmente mediante la determinación del R0, el número reproductivo básico que indica el potencial de transmisión, y con esto se ofrece un desenlace en forma de daños finalmente sufridos y plazos hasta el momento del final. El que las diferencias entre modelos hayan sido tan notables explica que se reduzca su interés como relatos porque aumentan la confusión. La cifra de muertes o de contagios ha sido objeto de muy diferentes criterios durante la pandemia, como señala John Ioannidis. Ha habido información abundante, veraz y falsa, útil y fútil desde una perspectiva científica.

Aun así, el papel de estos modelos ha sido un elemento clave en la toma de decisiones políticas, si bien han tenido un papel secundario en la comunicación pública. La enorme proliferación de piezas de información contradictorias conlleva un peaje y es que para recibir y procesar información debemos prestar atención, y  la atención es un recurso escaso (Hendricks y Vestergaag, 2019). Además, los mercados de atención son distintos según canales de comunicación y en todos ellos hay unos comerciantes de la atención más o menos exitosos.

La abundancia de documentos producidos y difundidos sin cumplir los mínimos estándares del proceso científico han permitido a profesionales deseosos de justificación, buscadores de oportunidades de notoriedad o negocio y a todo tipo de informadores profesionales, picotear como en un bufet libre eligiendo las piezas que avalaban sus intenciones, a despecho de su validez y fiabilidad, incluso cuando habían sido ya retiradas o refutadas. Pero la dispersión y discrepancia entre tantísimos relatos merma la utilidad atribuida a los costes de búsqueda y atención, pues su volatilidad disipa frecuentemente toda la inversión realizada.

Con todo, la información científica de salud es tan solo un elemento para la toma de decisiones públicas en el contexto de la pandemia, que junto a otras consideraciones, como las económicas, resultan moduladas por sus estrategias de difusión y comunicación. Ahora llega el momento en que añoraremos los severos estándares que reclamamos para la ciencia, en cuanto empiecen a proliferar los relatos interesados sobre consecuencias ruinosas para unos u otros negocios de cualquier medida de contención social pretendida. Porque incluso añoraremos, por imaginativas al menos, las cuentas del Gran Capitán.

 

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4 ideas sobre “La volatilidad del conocimiento científico en tiempos de la COVID-19”

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    • Vicente Ortún (en nombre de todos los autores)
      • Ricard