En el margen de lo imposible

Navegue a través de la avalancha de información sobre la obesidad.

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Toulouse-Lautrec, “Acróbata en la cuerda floja”, siglo XIX, Francia. Una metáfora para la investigación sobre “el margen de lo imposible”.

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Harry, Lord Monchensey, acaba de regresar a su hogar familiar después de una ausencia de ocho años para celebrar el cumpleaños de su anciana madre en The Family Reunion, la obra de verso de TS Eliot de 1939. Por desgracia, se está desviando hacia la locura debido a su propia culpa: en un viaje por el océano un año antes, la esposa de Harry fue “barrida de la cubierta en medio de una tormenta” y desaparece entre las olas. “Nunca imaginarías que alguien pudiera hundirse tan rápido”, dice Harry. Se atormenta a sí mismo por haberla empujado al mar y ser responsable de su muerte, “… el deseo de deshacerse de ella / le hace creer que lo hizo …” Sus familiares, sin ayuda para ayudar y preocupados por la mentalidad problemática de Harry Estado, considere invitar a su médico local a una consulta. La tía Agatha de Harry, algo escéptica, dice: “No por el bien que hará / Pero que nada se quede sin hacer / Al margen de lo imposible”.

Fue Archibald L. Cochrane, un defensor del uso de ensayos controlados aleatorios y para quien se nombró la base de datos de la Biblioteca Cochrane, quien llamó la atención sobre la cita de Eliot. Al escribir sobre la investigación científica en general, en su ahora clásico Efectividad y eficacia: Reflexiones aleatorias sobre los servicios de salud (1971), Cochrane pidió a los médicos clínicos que “… abandonen la búsqueda del” margen de lo imposible “…” (p. 85)

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“Node in the Hair” de Jean Dubuffet (“The Impossible”)

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El estudio de la obesidad limita con ese “margen de lo imposible” porque “A pesar de décadas de investigación sobre las causas de la pandemia de obesidad, parece que no estamos más cerca de una solución ahora que cuando el aumento en el peso corporal se relató por primera vez hace décadas. “(Hebert et al, Mayo Clinical Proceedings , 2013)” El círculo de nuestra comprensión / es un área muy restringida “, dice el Coro cerca del final de la obra de Eliot. ¿Cómo, sin embargo, podemos dar sentido a dónde estamos ahora?

A mediados de la década de 1950, un investigador de Johns Hopkins, que estudiaba la facilidad para extraer información de sus revistas biológicas, escribió: “Quizás ningún problema al que se enfrenta el científico individual hoy en día es más frustrante que el esfuerzo por enfrentar la avalancha de investigaciones científicas publicadas. incluso dentro de la propia especialidad estrecha ”. (Glass, Science, 1955) Las herramientas eran primitivas y poco sofisticadas para los estándares del siglo XXI: hoy tenemos capacidades de recuperación que van mucho más allá de lo que los científicos podrían haber imaginado, pero el“ esfuerzo por enfrentar la inundación de La investigación científica, incluso dentro de la propia especialidad estrecha “ha empeorado exponencialmente. Por una cuenta, como había escrito hace ocho años en mi primer blog, más de 250 revistas profesionales diferentes, sin siquiera incluir, por ejemplo, revistas en los campos de economía o asuntos del consumidor, incluyen artículos relacionados con la obesidad. (Baier et al, International Journal of Obesity, 2010). Estamos en riesgo de ser inundados y como la esposa de Harry, perdida en el mar, o más bien, “perdida en la publicación”. (Garg et al, Kidney International, 2006). ¿De los temas generales involucrados en navegar este flujo de información?

“Había un anciano de Coblenza”, litografía, 1846, en inglés.

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Por un lado, “No toda la información científica se crea igual”. (Ioannidis, PLOS Medicine 2018) Por ejemplo, en su revisión del actual “desorden de información médica errónea”, Ioannidis y sus colegas ( European Journal of Clinical Investigation , 2017) encontraron que Hay alrededor de 17 millones de artículos en el motor de búsqueda de PubMed que involucra a humanos, y aparentemente se agregan aproximadamente 1 millón de artículos cada año. Sin embargo, esta no es una noticia particularmente buena, ya que gran parte de la información contenida en estos artículos es engañosa, poco confiable o de “confiabilidad incierta”. Además, dicen Ioannidis et al (2017), la mayoría de los que leen estos estudios ni siquiera son conscientes. De esta situación, e incluso si lo son, la mayoría no tiene la habilidad suficiente para evaluar los estudios de investigación que están leyendo.

Ioannidis ( European Journal of Epidemiology, 2018) también llamó la atención sobre el llamado Efecto Matthew : los artículos que son fuertemente citados continúan siendo citados. Merton ( Ciencia , 1968) había descrito este efecto, llamado así por el Libro de Mateo de la Biblia (25.9): “Porque a todos los que tienen más se les dará, y él tendrá abundancia; pero de quien no lo ha hecho, incluso lo que tiene será quitado “. En otras palabras, explica Merton, los científicos” de gran reputación “siguen recibiendo un mayor reconocimiento, mientras que aquellos” que aún no han dejado su marca “tienen ese reconocimiento negado a ellos.

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“Tan cerca y, sin embargo, tan lejos”, litografía, Escuela de Inglés, postal del siglo XX. La investigación de la obesidad puede ser precisa e inexacta.

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Los medios de comunicación contribuyen al problema, a menudo mediante el bloqueo del público con información médica, a veces de las “autoridades” populares en la televisión que ofrecen “pruebas”, muchas de las cuales son “incompletas y extremadamente imprecisas” (Ioannidis et al, 2017). Dado que la ciencia es, después de todo, pública, debe comunicarse a los demás: “eso es lo que entendemos por una contribución a la ciencia, algo que se otorga al fondo común de conocimiento. Al final, entonces, la ciencia es un cuerpo de conocimiento socialmente compartido y socialmente validado “. (Merton, 1968) Y es” el mejor método que tenemos para llegar a un conocimiento imparcial del mundo “. (Kroeger et al, American Journal of Clinical Nutrition , 2018) Los medios de comunicación e incluso los propios investigadores, sin embargo, aparentemente para fines bien intencionados, incluso justos, a veces tergiversan o exageran, ya sea consciente o inconscientemente, afirmaciones científicas, es decir, lo que Cope y Allison han calificado correctamente como sombrero blanco. sesgo ( Acta Paediatrica , 2010; International Journal of Obesity , 2010) (Para más información sobre el sesgo del sombrero blanco, vea mi blog 53) Como resultado, los clínicos, los pacientes y sus familias a menudo se quedan sin la capacidad de evaluar las opciones de tratamiento.

Un impedimento importante ha sido la persistencia en la literatura de pensar en la obesidad como una enfermedad única con una única etiología. (Hebert et al, 2013; SR Karasu, American Journal of Lifestyle Medicine, 2013), aunque Stunkard y Wolff, ya en la década de 1950, ( Psychosomatic Medicine , 1958) notaron que no había necesidad de presumir una etiología común. Además, en lugar de apreciar las enormes complejidades de la obesidad, muchos investigadores clasifican la obesidad en el lenguaje de su propia disciplina. Por ejemplo, los médicos ven la obesidad como un estado patológico, es decir, una enfermedad a tratar; los sociólogos pueden verlo como un ejemplo de diversidad corporal; el clero, como ejemplo de corrupción moral y autocomplacencia; Los antropólogos, como enfermedad de la civilización; genetistas, como desorden genético; Los biólogos evolutivos, como adaptación apropiada o inapropiada a un ambiente obesogénico, con contribuciones de bacterias, virus, toxinas que alteran el sistema endocrino, entre otros; los físicos, como un desequilibrio energético siguiendo las leyes de la termodinámica; y psiquiatras y psicólogos, como un desorden de autorregulación o incluso de adicción. (SR Karasu, 2013; SR Karasu, American Journal of Lifestyle Medicine , 2014.) (Para más información sobre los diferentes “idiomas”, vea mi blog 26, A Towering Babel ).

También existen dificultades metodológicas, algunas generales para la ciencia y otras específicas para los estudios de obesidad. Particularmente prevalente en los estudios de obesidad es que la investigación observacional no aleatoria supera con creces a los estudios controlados aleatorios, y hay un uso descuidado del lenguaje causal, particularmente de estos estudios observacionales. (Trepanowski y Ioannidis, Advances in Nutrition, 2018)

Los errores estadísticos son inusualmente comunes entre los estudios de obesidad. “Si torturas tu información lo suficiente, te dirán lo que quieras escuchar” y “como otras formas de tortura, no deja marcas incriminatorias cuando se hace hábilmente … y puede ser difícil de probar incluso cuando hay pruebas incriminatorias”. (Mills, NEJM, 1993) Allison y sus colegas (George et al, Obesity, 2016) identificaron 10 de los errores estadísticos más comunes observados en la investigación de la obesidad. Uno de los errores más comunes en la literatura sobre la obesidad es asumir que una intervención es efectiva cuando el estudio en sí no apoya esa conclusión. (Brown y otros, Actas de la Academia Nacional de Ciencias , 2018). Algunos otros errores comunes incluyen un mal manejo o incluso ignorar los datos faltantes o no tratar correctamente a los sujetos que no completan un estudio, ignorando el sesgo de confirmación e ignorando la regresión a la media. El sesgo de confirmación es la tendencia de los investigadores a evaluar sus resultados de manera diferente o incluso menos crítica cuando sus resultados coinciden con sus expectativas iniciales o se ajustan a sus hipótesis iniciales. La regresión a la media es un fenómeno estadístico que se produce cuando se realizan mediciones repetidas en el mismo sujeto, y no hay un grupo de control para comparar cualquier diferencia desde la línea de base. Cuando las mediciones cambian en un examen repetido (y, a menudo, cuando los sujetos se desvían menos de la media), los investigadores pueden asumir erróneamente que el cambio se debió a su intervención. En otras palabras, la regresión a la media puede “enmascararse como un efecto de tratamiento” (Kahathuduwa et al, Diabetes, Obesity and Metabolism , 2018)

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Barras de pesas de alcanfor, del siglo XV, italianas. Los datos derivados de los autoinformes son tan inexactos y primitivos como el 15 c. medición

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Además, la investigación de la obesidad se ha visto afectada por las complejidades de la medición inexacta, incluidas las relacionadas con el autoinforme de peso corporal, talla, ingesta de alimentos y ejercicio. “Si bien uno es obeso o no, el límite entre los dos estados es arbitrario”. En otras palabras, la salud de la población “se manifiesta como un continuo … (y)” Podemos predecir la salud en poblaciones con mucha más certeza de lo que podemos predecir la salud en las personas ”. (Galea, The Milbank Quarterly , 2018)“ Lo llamamos salud cuando no encontramos ningún síntoma / enfermedad. La salud es un término relativo “, dice el médico en la obra de Eliot.

Estas inexactitudes en las mediciones han llevado a lo que algunos investigadores han denominado “pseudociencia” (Trepanowski e Ioannidis, 2018; Archer y otros, Current Problems in Cardiology , 2016; Archer y otros, PLOS One, 2013). Por ejemplo, intentos de vigilancia nutricional. es decir, la recopilación sistemática de datos para detectar tendencias en el consumo y evaluar la conexión entre la ingesta calórica y las tasas de obesidad en los últimos 40 años, ha dado lugar a datos “pseudo-cuantitativos” que son “fisiológicamente inverosímiles”. Datos recopilados por los Centros para El control de enfermedades de la población civil de NHANES, no institucionalizada en los EE. UU. Se ha basado en autoinformes inexactos y muy engañosos sobre la ingesta de alimentos que también han excluido a grandes sectores de la población de EE. UU., Incluidos extranjeros indocumentados, personas sin hogar e instituciones. Schoeller et al, en una carta firmada por 17 líderes en el campo de la investigación de la obesidad, documentaron cómo han pasado más de 20 años desde que el mismo Schoeller había encontrado “sesgos e imprecisiones sustanciales”, es decir, “fallas fatales”, particularmente una grave falta de información. de la ingesta calórica en la investigación de la obesidad. Increíblemente, la práctica del autoinforme sigue siendo rampante en los estudios de obesidad. (Schoeller et al, American Journal of Clinical Nutrition , 2013; Dhurandhar et al, Journal of Nutrition , 2016)

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Paul Klee, “Tightrope Walker”, 1923, litografía.

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La confianza en la ciencia nutricional disminuye aún más cuando un estudio implica que un nutriente es dañino y luego otro etiqueta el mismo nutriente como beneficioso. Ioannidis denomina a esta alternancia extrema el fenómeno del Proteus , en honor al dios griego que podía cambiar su forma fácilmente. ( PLoS Medicine , 2005) Además, la investigación sobre la obesidad presenta desafíos porque casi todas las variables nutricionales están relacionadas entre sí (Ioannidis, JAMA 2018): no solo comemos nuestros carbohidratos, grasas y proteínas en varias combinaciones, sino que también nuestros alimentos nos exponen. a miles de productos químicos, contaminantes y toxinas que hacen que sea imposible desenredar la influencia potencial de un componente de otros, así como aislar las exposiciones ambientales y otras variables como el estilo de vida, la educación, el nivel socioeconómico, etc. Además, la adherencia a una dieta el protocolo suele ser deficiente o el grupo de control puede adoptar el protocolo experimental. (Trepanowski y Ioannidis, 2018)

El público debe mostrarse escéptico, escribe Marion Nestlé, en su libro La verdad desagradable: cómo las empresas de alimentos sesgan la ciencia de lo que comemos (2018) cada vez que un estudio destaca cualquier alimento, bebida, suplemento o ingrediente específico que cause o reduzca el riesgo de Obesidad, enfermedades del corazón, diabetes tipo 2 o cáncer. (p. 228) Nestlé llama a los hallazgos sensacionales sobre los beneficios de los alimentos individuales cuando se eliminan de su “contexto dietético”, nutrifluff. (p. 54) Ya que comemos todos los alimentos en combinación con otros, no tiene sentido aceptar que un alimento tiene beneficios inusuales y especiales para nuestra salud.

En un estudio particularmente innovador, Schoenfeld e Ioannidis ( American Journal of Clinical Nutrition , 2013) plantearon la pregunta provocativa de si todo lo que comemos está relacionado con el cáncer. Estos investigadores seleccionaron 50 ingredientes comunes de páginas al azar en un libro de cocina popular y encontraron que 40 de estos ingredientes (80 por ciento) aparecieron en artículos que ofrecían evidencia de un mayor o menor riesgo de cáncer, a pesar de la evidencia estadística débil. Los cánceres gastrointestinales, destacados en el 45 por ciento de la investigación, fueron los más estudiados. Además, los ensayos controlados aleatorios a menudo fallaban en encontrar repetidamente efectos de tratamiento para nutrientes en los que estudios observacionales habían informado previamente de asociaciones sólidas, e incluso los metanálisis a veces eran sesgados y estaban sujetos a interpretaciones erróneas. (Schoenfeld e Ioannidis, 2013) “Si se toma literalmente, si aumentamos o disminuimos la ingesta de cualquiera de varios nutrientes en dos porciones al día, el cáncer casi desaparecerá en todo el mundo”. (Brown et al, Advances in Nutrition , 2014)

Cualquiera que sea su enfoque principal, la investigación en nutrición ha sido llamada “entre los campos más polémicos de la ciencia” (Ioannidis y Trepanowski, JAMA , 2018) debido a los posibles conflictos de intereses financieros de la industria u otras fuentes de financiamiento, así como a los investigadores. Posibles sesgos y preferencias (por ejemplo, veganos, sin gluten, etc.) en lo que comen o las causas que apoyan. (Brown et al, 2014) Muchos investigadores creen que es una “visión puritana y obsoleta” que aceptar fondos de la industria necesariamente sesga los resultados. (Ioannidis, 2018) De hecho, Allison et al descubrieron, al examinar revistas médicas de primer nivel, que los ensayos controlados aleatorios eran de igual calidad independientemente de la fuente de financiamiento. (Kaiser et al, International Journal of Obesity, 2012)

Nestle, sin embargo, ofrece una advertencia: “Permítame declarar para que conste que los lazos financieros con las compañías de alimentos no están necesariamente corrompiendo; Es muy posible realizar investigaciones financiadas por la industria y conservar la independencia y la integridad. Pero la financiación de las empresas alimentarias a menudo ejerce una influencia indebida “. (Nestlé, 2018, pág. 6) Ella agrega” (y) … sugiere que la pregunta de investigación y la interpretación requieren más que el nivel habitual de escrutinio “. (P 71) Para Nestlé, debería haber una clara distinción entre la comercialización de las compañías de alimentos y la ciencia. Además, Nestlé considera que los conflictos de intereses financieros son categóricamente diferentes de los conflictos no financieros que pueden depender de las creencias, deseos e hipótesis individuales que varían enormemente de un investigador a otro.

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Arca de Noé de la Biblia de Nuremberg, alemán, s. XV. Los investigadores están creando un “arca de datos”

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Aunque claramente no es específico de quienes realizan estudios de nutrición, no se ha requerido que los investigadores sean transparentes al publicar sus datos sin procesar, con el resultado de que muchos estudios no pueden ser replicados. Nestlé (2018, p. 169) recuerda la broma de hace años cuando era estudiante graduada en biología molecular en Berkeley: “Nunca repita un experimento que funcione en el primer intento”. En un esfuerzo por rectificar la situación, preservar y hacer Accesibles a estos datos retrospectivos, Hardwicke e Ioannidis ( PLOS One , 2018) lanzaron una iniciativa, el Data Ark, un repositorio en línea para preservar datos sin procesar, fomentar el rigor científico y aumentar la transparencia entre los estudios.

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“El arca flotante”, francés, siglo XI. Nuestro “arca de datos” hoy conservará los datos en bruto.

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Línea de fondo

Al igual que la esposa de Harry en la obra de TS Eliot, es barrida por la borda y se ahoga, todos nos estamos ahogando en un mar contaminado de publicaciones. Gran parte de la investigación dentro de la obesidad produce datos pseudocientíficos debido a una metodología deficiente, mediciones erróneas y poco confiables, y sesgos debido a conflictos de intereses. Ioannidis ha sugerido que la investigación en sí misma necesita su propio estudio, lo que él y sus colegas han llamado meta-investigación como una forma de verificar, evaluar y recompensar la investigación. ( PLOS Biology, 2018) En la ciencia, a veces hay una línea delgada entre el escepticismo saludable y la tergiversación y la incertidumbre científica exagerada. (Allison et al, American Scientist, 2018) Aunque el “círculo de nuestra comprensión” a menudo parece “un área muy restringida”, los investigadores no tienen otra opción más que navegar lo mejor que puedan a través del flujo de información y alejarse de ese “margen”. de lo imposible “.