Los editores que no conocen el contenido relacionado con la salud en Wikipedia suelen sorprenderse cuando sus modificaciones se revierten con el argumento de que "Fails WP:MEDRS ", una referencia abreviada a la directriz de Wikipedia sobre las fuentes consideradas confiables para el contenido relacionado con la salud. Este ensayo explica por qué existen estos estándares.
¿Por qué es esto especialmente importante para el contenido biomédico en Wikipedia?
El resultado de todo esto es que el mundo está inundado de contenido sobre salud. Todo tipo de medios nos acosan todos los días con "ESTO nuevo" y "AQUELLO impactante". Muy a menudo, ese contenido es totalmente erróneo o exagera enormemente lo que podemos decir con seguridad, basándonos en la ciencia. Y muchas personas tienen ideas firmes que no se basan en la ciencia en absoluto.
Pero como enciclopedia, Wikipedia se compromete a proporcionar información fiable al público. No tenemos nada que ver con la publicidad exagerada, ni con los ojos abiertos, ni con el ciclo de noticias de 24 horas. Vamos despacio y decimos lo que es seguro (lo que incluye decir "no sabemos" o "no hay pruebas suficientes para decir X"). Toda Wikipedia se apoya y se basa en el consenso del campo en el que se enmarca un artículo determinado. Siempre tenemos que pensar detenidamente sobre las fuentes que utilizamos para generar contenido, y esto es especialmente cierto para el contenido relacionado con la salud. Para el contenido relacionado con la salud, el campo es la medicina basada en la evidencia . Y según WP:MEDRS , que la comunidad creó después de una larga y ardua discusión, recurrimos a artículos de revisión publicados en la literatura biomédica o declaraciones de importantes organismos médicos o científicos.
Wikipedia es una enciclopedia. No es un periódico (no tenemos prisa y no tenemos que informar sobre lo último y lo mejor). No es una revista ni un libro que recopile todas las fuentes primarias para crear una imagen coherente: eso es lo que hacen los científicos y otros académicos en los artículos de revisión de las revistas y lo que hacen los historiadores en sus libros.
Nuestra misión es expresar la suma del conocimiento humano – “conocimiento aceptado”, en palabras de WP:NOT . Todos somos editores . Nuestro papel es leer y comprender las fuentes secundarias y terciarias confiables, en las que los expertos han reunido la investigación básica en una imagen coherente, y resumir y compilar lo que dicen esas fuentes, en un inglés claro que cualquier lector con una educación decente pueda entender. [c]
En los artículos relacionados con la salud, los editores que desean citar fuentes primarias y crear contenido extenso o sólido basado en ellas generalmente caen en uno de tres grupos.
Wikipedia no trata de lo que tú crees que es importante en este momento, ni siquiera de lo que los medios de comunicación están promocionando hoy. Trata de lo que sabemos , tal como se expresa en fuentes secundarias confiables (¡independientes!). Es muy difícil para las personas diferenciar lo que ven y lo que "saben" de lo que la humanidad , tal como lo expresan los expertos en un campo determinado, sabe.
Es difícil para las personas pensar como académicos, con disciplina, y realmente escuchar y recibir enseñanza de fuentes secundarias, confiables e independientes, en lugar de actuar como filósofos de bar que hablan sin pensar o se dejan llevar por la publicidad mediática.
El punto de vista de los editores depende en gran medida de su dominio de las fuentes secundarias. Tenemos que encontrar buenas fuentes (recientes, independientes) y absorberlas, y ver cuáles son las posiciones dominantes en el campo , cuáles son las "opiniones minoritarias significativas" y cuáles son simplemente WP:FRINGE . Tenemos que dejar que las mejores fuentes nos enseñen. Y sí, se necesita compromiso (tanto en el tiempo como con los valores de Wikipedia) para tratar de encontrar las mejores fuentes secundarias, acceder a ellas, absorberlas y aprender de ellas cómo distribuir el PESO en un artículo de Wikipedia.
Lo que hace que esto sea aún más desafiante es que, como se trata de un proyecto voluntario, los editores de Wikipedia a menudo vienen y se quedan aquí por alguna pasión. Esta pasión es un arma de doble filo. Impulsa la participación y la creación de contenido, pero con demasiada frecuencia conlleva la defensa de una u otra postura. Esto es un dilema. La disciplina de estudiar fuentes secundarias y editar contenido en función de esas fuentes, dejando de lado los egos y permitiendo que las fuentes secundarias hablen, es la clave que salva a Wikipedia de nuestras perspectivas personales y limitadas.
El llamado a utilizar fuentes secundarias independientes está muy arraigado en Wikipedia. Se trata de una cuestión meta: la pregunta sobre qué significa ser editor en Wikipedia.
La biología es difícil . Es una ciencia joven, y nuestro conocimiento de las cosas más básicas es fragmentario, e incluso nuestras ideas generales cambian constantemente. La biología humana (nuestra comprensión de lo que sucede dentro de las personas sanas y enfermas) es aún más difícil, y existen serias barreras para avanzar en nuestra comprensión. A las personas que trabajan en las ciencias físicas o en la tecnología parece que les resulta especialmente difícil comprender esto.
Las ciencias físicas nos han proporcionado una visión profunda de la realidad material y, como la ciencia en ese ámbito ha avanzado tanto, podemos hacer cosas asombrosas. Por ejemplo, la ley de Moore es un resultado directo de nuestros avances en física y ciencia de los materiales y de nuestra capacidad de aplicar la ciencia (crear tecnología que nos sirva, hasta el punto de que ahora tenemos cosas asombrosas como los teléfonos inteligentes, computadoras que podemos sostener en nuestras manos e interactuar con ellas de manera intuitiva, capacidades que hace apenas un par de décadas habrían requerido una sala llena de equipos para proporcionarlas y que solo los científicos de vanguardia podían manejar.
La física se ocupa de la materia muerta. Podemos tocarla y hurgarla sin hacer daño, y lo que vemos es lo que vemos. La vida (hecha de materia física, por supuesto) es mucho más complicada. En comparación, "estar muerto" es fácil; la vida es difícil.
La biología sigue siendo, fundamentalmente, una ciencia observacional . No me malinterpreten: los biólogos hacen experimentos: pinchan y estimulan a los seres vivos de diversas maneras para intentar dar cuerpo a las imágenes que todavía estamos formando sobre lo que sucede en ellos. Pero no poseemos un conjunto de "leyes de la naturaleza" como las que gobiernan la física. Incluso lo que una vez llamamos el dogma central de la biología molecular (que el ADN "fabrica" el ARN que "fabrica" las proteínas) ha resultado ser mucho más complicado de lo que los biólogos pensaron originalmente. Todavía no entendemos del todo qué hace algo tan básico como la aspirina en el cuerpo humano, y mucho menos qué hace en el cuerpo de una persona en particular. Entendemos mucho , pero nuestro conocimiento está lejos de ser perfecto. La medicina, como la aspirina, es tecnología : estamos haciendo todo lo posible por aplicar los hallazgos de la ciencia biológica para resolver problemas. Entendemos muy bien qué es la aspirina en sí (la química, no la biología), pero lo que sucede cuando se la pone en un cuerpo humano promedio, o en el cuerpo de una persona en particular, es otra cuestión completamente distinta. La ciencia es demasiado débil en biología, especialmente en biología humana, para aplicar y desarrollar tecnología con una velocidad cercana a la de la tecnología de la información.
Estos campos son mundos diferentes, científicamente hablando. (Ni siquiera voy a entrar en las diferencias estructurales que hacen que los mercados sean tan diferentes: los innovadores en medicina tienen que lidiar con los reguladores y con la cuestión de si las compañías de seguros están dispuestas a pagar por las cosas, con los serios problemas éticos que implica la experimentación con animales y seres humanos, y con las enormes cantidades de dinero, tiempo y riesgo que supone llevar nuevos productos al mercado. Todo esto hace que la medicina sea un universo diferente al de la tecnología de la información.)
Profundizando un poco más en la ciencia...
Casi todo el mundo ha oído hablar del " ADN ", pero ¿qué es? Es un polímero , es una sustancia química formada por muchas subunidades conectadas en cadena. Cada una de esas subunidades es una sustancia química llamada nucleótido . En términos simples, hay cuatro nucleótidos diferentes: adenina, guanina, timina y citosina, y a menudo describimos la cadena que forman cuando se unen utilizando las primeras letras de sus nombres: A, G, T y C. Por lo tanto, el ADN es una larga cadena de As, G, T y C. Podemos describir una instancia dada de una molécula de ADN como una cadena de letras: AAGTCTTGACT, etc.
Un "genoma" es, básicamente, todo el ADN de una célula. (Una especie dada tendrá un genoma bastante consistente a un alto nivel, pero cada instancia de esa especie será ligeramente diferente: habrá muchas variantes pequeñas, algunas de ellas un solo cambio de nucleótido, algunas de ellas serán deleciones o reordenamientos completos de segmentos de ADN. Pero los genomas permanecen lo suficientemente consistentes de un organismo a otro dentro de una especie como para que podamos hablar de "especie" de manera significativa). Las bacterias más simples (que son algunos de los organismos vivos más simples) tienen ADN que es una cadena de 139.000 nucleótidos de longitud (ATCTG, etc., multiplicado por ~139.000). ¡Microscópico, ojo!
Pero... ¿a quién le importa? ¿Por qué es importante? Bueno, el ADN es una especie de "plano" de la célula.
(Aquí debemos tener cuidado: en biología, la gente usa muchas metáforas y está empezando a pensar en los "genomas" como información pura, como literalmente algún tipo de código, como un software. Pero en el mundo real, cualquier genoma es ADN, que no es información abstracta. El ADN es algo real y físico en cada célula de cada ser vivo. Interactúa físicamente con otras sustancias químicas reales, que a su vez interactúan con otras sustancias químicas, y así sucesivamente. La suma de esas interacciones reales es lo que llamamos "vida", e incluso "conciencia").
Dentro de las largas cadenas químicas del ADN, ciertos segmentos funcionan como una especie de código (a estos segmentos los llamamos "genes"). La célula tiene maquinaria (¡sí! —una minimaquinaria real que es asombroso contemplar y considerar —vea este video de YouTube para ver una animación) que crea un polímero diferente, el ARN , al leer los nucleótidos del ADN. El ARN puede, a su vez, funcionar como una especie de código que otra maquinaria "lee" y a partir del cual construye proteínas , o puede irse y hacer cosas por sí solo, como convertirse en parte de un ribosoma , o interferir directamente con otras moléculas , o hacer muchas otras cosas. Solíamos pensar que había mucho ADN basura en las regiones de ADN entre los genes —solíamos pensar que el ADN en esas regiones era simplemente inerte. Pero estamos aprendiendo cada vez más que allí están sucediendo todo tipo de cosas interesantes.
Todas esas cosas (ADN, ARN, proteínas y muchas otras cosas) interactúan entre sí . Millones de interacciones, todas a escala microscópica y en constante cambio.
Ahora, pensemos en la ciencia. Newton podría estar en el patio trasero de su casa, dejar caer una manzana y medir cuánto tardaba en llegar al suelo. Podría cambiar el experimento: subirse a una escalera y dejarla caer desde una altura más alta y cronometrar el tiempo. Pero, por supuesto, todo eso es bastante... incontrolable. ¿Qué pasa si un día hace viento o hay mucha humedad y el aire es más denso? ¿A qué altura exacta estaba su mano sobre el suelo? Podría llevarla adentro, donde no hay viento. Podría poner la manzana en un soporte sujeto a una regla y soltarla desde una altura determinada con precisión. Lo que está haciendo allí es pensar en cómo diseñar un experimento controlado, de modo que solo está probando una cosa para saber exactamente qué está cambiando y luego puede dar sentido a los resultados de su experimento.
Volvamos a una bacteria. Decenas de miles de nucleótidos incluso en el genoma más simple, docenas de genes que codifican muchas proteínas diferentes, etc., etc., y todo interactuando entre sí, y la bacteria entera interactuando con todo lo que flota a su alrededor, incluidas... otras bacterias. Viva y en constante cambio. Y todo microscópico e invisible a simple vista. Piense en tratar de hacer un experimento y tratar de cambiar solo una cosa . Piense en lo fácil que sería contaminar el experimento, tener la más mínima pizca de alguna sustancia química en uno de los instrumentos que está tratando de usar para manipular la bacteria. Es realmente muy difícil, solo físicamente, realizar un experimento en biología; requiere mucha habilidad y entrenamiento, y es realmente difícil incluso diseñar un experimento en el que esté razonablemente seguro de que solo está cambiando una cosa.
Y recuerda, esto es sólo una bacteria. Puedes matarla, cortarla, echarle químicos... prácticamente lo que quieras para intentar crear un experimento controlado y luego ver qué pasa. ¿Qué pasa si quieres entender un organismo que tiene múltiples células, como un humano? Y recuerda, nuestras células también interactúan entre sí (donde cada una tiene su propio ADN que produce ARNm, etc. todo el tiempo ), y tenemos órganos y sistemas de órganos que interactúan entre sí en un meta-nivel, y sistemas como las hormonas que actúan en todo nuestro cuerpo en un meta-meta-nivel. La complejidad es absolutamente alucinante. A eso súmale el hecho de que todos somos diferentes, porque cada uno de nosotros es el resultado de una mezcla única del ADN de nuestros padres, y cada uno de nosotros creció y existió en diferentes entornos. Entonces, puedes darle a una persona una dosis del medicamento coumadin y funcionará exactamente como esperas, pero si le das la misma dosis a otra persona, puede ser mucho más o menos potente. (Algunos medicamentos son más sensibles a las diferencias individuales que otros, pero todos actúan de manera diferente en distintas personas).
Por lo tanto, tratar de entender la biología humana básica normal es difícil . Tratar de averiguar qué está pasando en una enfermedad también es realmente difícil. Por ejemplo, todo el mundo sabe que el Alzheimer es una enfermedad terrible, y hemos gastado un montón de dinero tratando de averiguar qué la causa. Uno de los actores malos es un fragmento de proteína. El fragmento se llama "A beta" y la proteína entera se llama "APP". Bueno, con todo el dinero que hemos gastado, todavía no sabemos qué hace la APP en los cerebros normales, y todavía no entendemos por qué se corta el fragmento A beta. No entendemos por qué mueren neuronas en los cerebros de los pacientes con Alzheimer, ni cómo evitar que mueran. Eso es una locura, ¿verdad? Empieza a tener sentido cuando te das cuenta de que no tenemos forma (¡realmente!) de mirar dentro del cráneo de un ser humano vivo y ver en detalle, muy por debajo del nivel celular, lo que está sucediendo. ¡Es un problema serio! De todos modos, estamos hurgando en la oscuridad. Los humanos somos cosas biológicamente muy, muy complicadas. Están pasando tantas cosas.
Como no podemos cortar en pedazos a seres humanos vivos ni hacer experimentos disparatados con ellos, ¿cómo intentamos averiguar la biología humana? Utilizamos modelos, en su mayoría otros organismos con los que podemos hacer experimentos y, en función de los resultados, podemos intentar hacer conjeturas sobre la biología humana. Es posible que hayas oído el chiste sobre buscar llaves donde haya mejor luz. Así es la biología. La gente investiga con ratones, o con células en placas de Petri, o corta en pedazos a personas muertas. Hacemos experimentos controlados que tienen sentido y podemos empezar a armar historias sobre lo que está sucediendo. Y aunque estamos haciendo progresos, nuestras respuestas siguen siendo bastante malas, bastante fragmentarias. (Por eso hacemos experimentos con animales. Muchas personas, incluidos los científicos, tienen problemas éticos para decidir si es aceptable hacer experimentos con animales y, de ser así, cómo hacerlo. No es una pregunta fácil. ¿Cómo aprenderemos sobre biología si no podemos hacer experimentos con seres vivos, especialmente con aquellos que son similares a nosotros? ¿Cómo podemos ver realmente lo que está pasando dentro de un ser vivo si no lo abrimos y miramos? No tenemos ninguna tecnología que nos permita mirar de manera no invasiva en el interior de un ser vivo a nivel microscópico en tiempo real. Esa tecnología simplemente no existe en el mundo real: no tenemos tricorders . Estas son preguntas reales y muy difíciles).
Otra cosa que hacen los científicos son los "estudios epidemiológicos". Se trata de estudios de muchas personas vivas en los que se miden un montón de cosas y se intenta encontrar correlaciones. Pero las correlaciones son peligrosas. Por ejemplo, supongamos que un estudio ha descubierto que los estudiantes universitarios que duermen vestidos tienden a despertarse con dolores de cabeza: eso es una correlación. Pero, ¿qué significa esto realmente? ¿Usar ropa mientras duermes hace que duermas mal, o tal vez te corte la sangre en la cabeza o algo así? Bueno... ¡el estudio no midió cuánta cerveza bebió la gente la noche anterior! ¿Verdad? Ahora todo tiene sentido. En este caso, el consumo de cerveza es lo que llamamos un " factor de confusión ", y de repente podemos ver que la correlación que vimos antes no tiene sentido. El hecho de que las dos cosas ocurran juntas no significa que una haya causado la otra. Así que, aunque es tentador decir que la correlación implica causalidad, es algo muy peligroso de suponer (véase correlación no significa causalidad si desea profundizar más en todo el asunto).
Los científicos también realizan ensayos clínicos . Estos también son experimentos científicos en los que los científicos intentan con todas sus fuerzas cambiar una sola cosa , de nuevo para poder entender realmente los resultados. Existen intensas cuestiones éticas implicadas en la realización de experimentos médicos con seres humanos , y grandes cuerpos de leyes y regulaciones internacionales y nacionales al respecto. Un principio que todos estos cuerpos de leyes y regulaciones comparten es que debe haber algún beneficio claro para la sociedad de cualquier experimento realizado en un ser humano, y el sujeto de la investigación debe estar protegido tanto como sea posible de cualquier riesgo de daño. [e] Por esta razón, los científicos no prueban cosas como pesticidas directamente en seres humanos. En cambio, nos basamos en estudios toxicológicos en animales y células para tratar de comprender los riesgos de las sustancias que tienen usos beneficiosos fuera de la medicina. Los científicos prueban nuevos medicamentos, dispositivos médicos y pruebas de diagnóstico en seres humanos para determinar si funcionan lo suficientemente bien (es decir, son "efectivos"), y son lo suficientemente seguros, para justificar su lanzamiento al mercado y su posterior uso generalizado. Solo después de hacer todo el trabajo posible en células y animales (y con muchos dispositivos médicos, en cadáveres humanos) pueden comenzar las pruebas en seres humanos. Los ensayos clínicos de medicamentos comienzan con pequeños estudios de Fase I para explorar qué cantidad del medicamento se puede usar y obtener una comprensión inicial de si son lo suficientemente seguros para continuar las pruebas. Estas pruebas son importantes y peligrosas. Suceden sorpresas terribles (rara vez, pero suceden), como lo que ocurrió en los ensayos de Fase I de un medicamento inmunomodulador contra el cáncer llamado TGN1412 ; inesperadamente causó una tormenta de citocinas y falla orgánica múltiple en los seis pacientes a los que se les administró. Si bien todos sobrevivieron, requirieron tratamiento en cuidados intensivos y se desconocen los efectos a largo plazo en ellos. [11] ) Los desastres de Fase I como ese son raros , pero el punto es que ocurren, incluso con la planificación más cuidadosa. Poner un medicamento en un humano por primera vez es uno de los experimentos más aterradores y desafiantes intelectual y éticamente imaginables.
En cualquier caso, después de que los ensayos de Fase I establezcan los niveles de dosis y den una idea general de la seguridad, comienzan los ensayos de Fase II. Se llevan a cabo en grupos más grandes (digamos de 10 a 100) de pacientes que están realmente enfermos, y el objetivo es obtener una idea de la seguridad y eficacia en pacientes reales. Las empresas suelen realizar múltiples ensayos de Fase II (Fase IIa, Fase IIb, etc.) con diversas formulaciones de medicamentos y también en diferentes poblaciones de pacientes o para diferentes enfermedades, explorando más a fondo si tiene sentido asumir el gasto y el desafío mucho mayores de un ensayo de Fase III y cómo hacerlo. Los ensayos de Fase III prueban el medicamento en un gran número de pacientes enfermos, con el objetivo de obtener datos definitivos sobre la seguridad y eficacia. Estos ensayos, que cuestan decenas de millones de dólares, están cuidadosamente diseñados; el objetivo es tener una "N" lo suficientemente grande (¡ver arriba!) y seguir a los pacientes el tiempo suficiente para obtener una respuesta confiable, pero no una N demasiado grande como para poner a los pacientes en peligro innecesariamente y para no perder dinero y tiempo.
Las tres fases son experimentos limitados en el tiempo y en el número de pacientes que reciben tratamiento, y a menudo hay mucho más que aprender sobre los medicamentos después de que están en el mercado y son utilizados por millones de personas a lo largo de los años. La vigilancia posterior a la comercialización de los medicamentos es importante y difícil, una vez más porque se vuelven a realizar estudios epidemiológicos que no están controlados y es difícil determinar si los problemas que surgen en la población que toma el medicamento (¡que está enferma!) son causados por el medicamento o no (el problema de la correlación y la causalidad).
A veces (rara vez, pero probablemente con más frecuencia a medida que avanzamos en la década de 2010 y más allá) las empresas prueban nuevos medicamentos comparándolos con medicamentos existentes. Lo hacen porque los pagadores (compañías de seguros, sistemas nacionales de pago de salud como Medicare o NHS en el Reino Unido) están empezando a exigir este tipo de información para justificar el precio de los medicamentos. Estas pruebas proporcionan datos realmente valiosos. Aparte de eso, hay dos formas de obtener información sobre qué tratamiento disponible ~podría~ ser el mejor para un paciente determinado con un problema determinado. Una es que las agencias federales como la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Sanitaria de los Estados Unidos o, con menos frecuencia, los Institutos Nacionales de Salud , a veces financian ensayos cara a cara que comparan tratamientos. Otra forma es que los médicos y científicos a veces reúnen todos los ensayos clínicos publicados para una enfermedad determinada, con todos los diversos tratamientos que se utilizaron, y tratan de comparar qué tan bien funcionaron los tratamientos y qué tan seguros son, utilizando métodos estadísticos complejos. Estos artículos se denominan revisiones sistemáticas y son algunas de las fuentes más confiables que tenemos para obtener información médica. La Colaboración Cochrane es un ejemplo de un grupo que hace esto.
Por lo tanto, es difícil saber qué está pasando. Utilizamos modelos, hacemos grandes estudios y establecemos correlaciones... y todo esto son experimentos. Los científicos también analizan los resultados publicados y tratan de darles sentido, a menudo con modelos estadísticos complejos. Todos estos esfuerzos nos muestran cómo nos extendemos, cómo nos adentramos en la oscuridad microscópica y agitada donde sucede la vida , así como en la masa de datos que hemos acumulado sobre cómo responden los grupos de personas a diversos tratamientos, para tratar de comprender, poco a poco, quiénes somos y cómo nos afectan las enfermedades y los medicamentos destinados a tratarlas.
Los biólogos trabajan como locos para comprender la "vida" y se encuentran bajo toda clase de presiones para conseguir subvenciones y publicar artículos. Publican montones y montones de artículos.
Estos artículos no están escritos para el público en general. Los científicos realizan experimentos utilizando sus sistemas modelo, como se ha comentado anteriormente, y publican los resultados para poder hablar con otros científicos. Ésta es la materia prima de la ciencia. Es un caos, y los científicos saben que están avanzando a tientas hacia la verdad, juntos. Estos artículos son muy importantes para la ciencia, pero casi no tienen ningún valor para el público en general.
Además de esto, existen algunos problemas con la ciencia académica y la publicación incluso en las revistas más reputadas. Los científicos académicos están en una especie de rueda de hámster. Su investigación se financia mediante subvenciones que duran unos pocos años como máximo. Necesitan encadenar subvención tras subvención para mantener sus laboratorios en funcionamiento. Los científicos que dirigen laboratorios dedican una enorme cantidad de tiempo a buscar oportunidades de financiación y a redactar propuestas de investigación para intentar ganarlas. Por lo general, para ganar la siguiente subvención, se publican artículos importantes y de alto perfil utilizando la subvención que se tiene ahora. De modo que hay una enorme fuerza que empuja a los científicos académicos a pasar de un experimento al siguiente y a sacar conclusiones importantes de su investigación . "Publicar o morir" es real : si un científico no puede obtener financiación para mantener un laboratorio en funcionamiento, el laboratorio se cerrará y se dispersará. Es tan duro como estar en el mundo de las ventas: se come lo que se mata. Aquí se puede ver el potencial de problemas.
Pero ¿cómo afecta exactamente esta rueda de hámster a la ciencia?
Cuando se hace un experimento, se intenta con mucho esfuerzo ejecutarlo a la perfección, de modo que se haga realmente lo que se pretendía hacer y se obtenga un resultado válido. Pero, ¿cómo se sabe si el resultado que se obtiene es cierto o es simplemente una respuesta aleatoria? Esto se reduce a la estadística. Si se lanza una moneda tres veces, es posible que salga cara tres veces seguidas. ¿Deberíamos detenernos ahí y decidir que cuando se lanza una moneda, siempre sale cara? ¿Es eso "cierto"? (¡Todos sabemos que no lo es!) Tal vez se debería repetir ese experimento y lanzar de nuevo una moneda tres veces. Pero aún así podría salir cara (o cruz) cada vez. Sin embargo, si se lanza una moneda cien veces, es probable que salgan unas 50 caras y 50 cruces. Y si se lanza una moneda mil veces, es muy probable que salgan unas 500 caras y una cantidad similar de cruces. La cantidad de "lanzamientos" se denomina "N" en el diseño experimental. Si la N es demasiado pequeña, no importa cuántas veces se repitan los experimentos: ninguno de los experimentos es válido. Necesita una N lo suficientemente grande para obtener un resultado en el que pueda confiar.
Aumentar el N cuesta dinero y tiempo, y repetir un experimento con un N alto cuesta MUCHO dinero y tiempo. Por eso, los científicos suelen utilizar el N mínimo que pueden para poder publicar. Y muchas revistas permiten a los científicos publicar resultados (y conclusiones extraídas de ellos) con N pequeños. Como resultado, hay muchos, muchos artículos publicados en la literatura científica que resultan tener conclusiones que no pueden considerarse verdaderas porque el N es demasiado pequeño.
Esto está empezando a convertirse en un tema de preocupación en la comunidad científica. [12] Los científicos de descubrimiento de fármacos de Bayer informaron en 2011 que pudieron replicar los resultados en solo ~20–25% de los estudios destacados que examinaron; [3] los científicos de Amgen siguieron con una publicación en 2012 que mostraba que solo podían replicar seis (11%) de cincuenta y tres publicaciones de alto impacto y pidieron estándares más altos en la publicación científica. [13] La revista Nature anunció en abril de 2013 que, en respuesta a estos y otros artículos que mostraban un problema generalizado con la reproducibilidad , estaba tomando medidas para elevar sus estándares. [14]
De modo que, cuando se lee un artículo publicado, no sabemos lo que está sucediendo lo suficientemente bien como para juzgar si las conclusiones se mantendrán o no. Ni siquiera los científicos lo saben.
En Wikipedia, estos artículos de investigación son "fuentes primarias". Esperamos que ahora entiendas bien por qué estos artículos no son descripciones confiables de la realidad. El público en general no debería usarlos para nada, y mucho menos para crear contenido enciclopédico.
De vez en cuando, los científicos se sientan a leer un montón de artículos de investigación. Piensan en ellos y escriben lo que llamamos "revisiones", donde intentan encajar toda la investigación primaria de una manera que tenga sentido. El científico que realiza la revisión generalmente cita los estudios primarios que forman parte de esta descripción. Por lo general, las revisiones no dicen cosas como "ese artículo es una tontería. Lo vamos a ignorar". En cambio, simplemente ignoran los artículos que resultan ser pistas falsas. Esto es realmente importante. Solo los artículos escandalosamente malos son realmente retractados; hay montones y montones de artículos que sacan conclusiones que resultaron no ser ciertas, pero que permanecen en la literatura. Las personas que no son expertas en el campo no tienen forma de saber qué artículos de investigación han sido dejados en el olvido por la comunidad científica. Estos artículos no son retractados ni se les pone ninguna etiqueta. Simplemente permanecen allí, ignorados.
Las reseñas se escriben principalmente para otros científicos del campo: son una de las herramientas clave que utiliza la comunidad científica para mapearse a sí misma, para dar un paso atrás y ver cómo están las cosas. Para Wikipedia, estas reseñas son "fuentes secundarias" y son mucho más confiables que las fuentes primarias. Nos brindan el consenso (o, si no el consenso, el consenso emergente, o una imagen clara de cuáles son las principales teorías en disputa) en un campo determinado sobre lo que es verdad y lo que no lo es, y lo que aún es desconocido o incierto.
Parte de esto es bastante obvio, pero otras partes son más complejas y merecen cierta discusión.
Los humanos somos animales que creamos patrones : nuestros cerebros tienden a tratar de encontrarle sentido a las cosas. Un error común que surge de esto es que las personas a menudo tratan dos eventos que suceden uno después del otro, como si el primero causara el segundo, o tratan dos cosas que sucedieron al mismo tiempo, como si estuvieran conectadas de alguna manera. Y muchas veces esto es útil y nos ayuda a todos a prosperar y sobrevivir. Pero para asuntos complejos como la salud y la medicina (¡ver más arriba, para ver cuán complejos son!) estas asociaciones simples no funcionan. La evidencia anecdótica es muy débil y, como se mencionó anteriormente, la correlación no es causalidad .
Y la gente tiene todo tipo de ideas fuertes sobre la salud: es algo fundamental que nos preocupa a todos, tanto a nosotros mismos como a nuestros seres queridos. Algo va mal con tu hijo y tu médico te dice que es autista. ¿Cómo ha podido pasar esto? ¿Qué le ha pasado a mi hijo? Es fácil caer presa de personas que promueven teorías como la teoría de la vacuna, ahora completamente desacreditada (un error drástico de "la correlación no es causalidad"). Peor aún, cuando la gente cae presa de tonterías como esa, empiezan a abogar por que la sociedad tome medidas. Esto es muy, muy problemático, especialmente en el caso de las vacunas, donde no vacunar a tu hijo entraña graves riesgos no solo para tu hijo sino también para otras personas y sus hijos . O digamos que tu hijo es propenso a los dolores de oído y tu médico sigue recetándole antibióticos, pero tu hijo sigue teniendo dolores de oído y ahora tiene malestar estomacal, por lo que recurres a la medicina alternativa para intentar mitigar las cosas... y luego, después de hacer el cambio, tu hijo deja de sufrir. Puede que uno se convenza de que fue el cambio lo que marcó la diferencia y de que la "medicina química moderna" es mala y la "medicina natural" es buena. (Pero, de nuevo, véase la falacia de que "la correlación no es causalidad"). Esto continúa una y otra vez. La gente tiene experiencias y quiere generalizar a partir de ellas. Cuando los científicos se enteran de esto, dicen: "Ay".
Sabiendo que la gente está muy interesada en los temas relacionados con la salud, los medios de comunicación adoran captar noticias científicas y promocionarlas; esto vende periódicos y atrae la atención hacia programas de televisión y sitios web. Es algo que ha estado sucediendo cada vez más en los últimos treinta años, y está impulsado en parte por el ciclo de noticias de 24 horas y su hambre de historias. Pero la prensa popular es realmente muy poco fiable para las noticias de salud. Por ejemplo, la BBC (¡muy respetada!) informó en 2011 que algunos cirujanos suecos habían "realizado el primer trasplante de órganos sintéticos del mundo". Lo pusieron en negrita en la parte superior de su artículo. El problema es que esto era totalmente incorrecto. Otro equipo publicó un artículo en 2006 sobre su trabajo con vejigas artificiales, trabajo que comenzaron en 2001.
O tomemos historias sobre comida. Veamos, ¿debería tomar café o no? Tal vez viva más y conduzca de manera más segura, y bueno, si soy mujer tal vez esté menos deprimida, pero ¡oh, no! Altera mis niveles de estrógeno y tal vez arruine mi bebé. Todos esos enlaces son del New York Times y solo son de los últimos dos años. Creo que es terrible engañar al público de esta manera. Un periódico tiene una excusa, pero Wikipedia no: necesitamos brindar información confiable al público.
¿Por qué sucede esto? Los periódicos quieren contar historias que se vendan. Y tal vez estos temas de ciencia y salud se consideren historias "suaves" (de interés público más que noticias serias) y no estén sujetos a la misma verificación editorial y de datos estricta que las noticias serias reales. Por lo general, se publican con comunicados de prensa.
Además, a los hospitales y las facultades de medicina les encanta publicar comunicados de prensa que exageran cuando sus científicos y médicos hacen algo. Hacer ruido atrae mucha atención, mejora la reputación y atrae donantes , profesores y estudiantes excelentes. Hay todo un mundo de conflictos de intereses allí. Del mismo modo, los científicos individuales compiten entre sí por la financiación de subvenciones (¡es muy, muy difícil ganar subvenciones de investigación hoy en día!) y por publicar en revistas de alto perfil. Los comunicados de prensa llamativos ayudan a elevar el perfil de un investigador. Gran parte del "periodismo científico" -demasiado- es poco fiable.
Por último, hay mucho dinero en juego en los asuntos relacionados con la salud. Los conflictos de intereses son un problema grave en el ámbito editorial y casi todas las revistas exigen a sus autores que informen sobre cualquier posible conflicto de intereses para que los revisores y los lectores puedan tenerlo en cuenta a la hora de juzgar las conclusiones a las que llegan los autores.
Como se mencionó anteriormente, los científicos escriben reseñas de vez en cuando que son mucho más confiables que las fuentes primarias.
Hay distintos tipos de revisiones. Algunas son un poco impresionistas, en las que un científico experimentado en un campo se sienta y reflexiona. Otras son más serias y detalladas, y realmente hacen estadísticas y analizan y critican los artículos que están reuniendo. Este último tipo (las revisiones críticas sistemáticas) son, con diferencia, las más valiosas, tanto para nosotros en Wikipedia como para cualquiera que intente entender qué diablos está pasando. Algunas de estas revisiones críticas sistemáticas están escritas especialmente para los médicos, para ayudarlos a entender cómo están las cosas. La Colaboración Cochrane es un grupo de médicos y científicos que se concentran en hacer esto. Estas revisiones son muy, muy valiosas para nosotros.
Además, de vez en cuando, las principales organizaciones científicas o médicas publican declaraciones sobre cuestiones importantes: la Organización Mundial de la Salud , agencias gubernamentales de los EE. UU. como la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Médica y los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades , otras organizaciones gubernamentales como el NICE del Reino Unido u organizaciones sin fines de lucro como la Asociación Médica Estadounidense o Cancer Research UK ... organizaciones de ese tipo. Del mismo modo, las asociaciones médicas profesionales a menudo generan pautas médicas para diagnosticar y tratar enfermedades o afecciones. Cuando estas organizaciones hacen declaraciones, están resumiendo la evidencia que existe y brindando la visión general sobre ella; puede confiar en que también son ciertas, y esas declaraciones también son excelentes fuentes secundarias para contenido de salud en Wikipedia.
De eso se trata WP:MEDRS . Deberíamos basar el contenido de salud de los artículos de Wikipedia en este tipo de fuentes secundarias, independientes y confiables. Deberíamos alejarnos de las fuentes primarias y de los informes de los medios populares que promocionan las publicaciones de investigación. La gente siempre está dispuesta a hablar sobre fuentes específicas en WT:MED o WT:MEDRS .
Incluso los ensayos aleatorios más citados pueden ser cuestionados y refutados con el tiempo, especialmente los pequeños.
Adquisición de pluripotencia activada por estímulo (células STAP)
no reproducible