Mala ciencia (46 page)

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Authors: Ben Goldacre

Tags: #Ciencia, Ensayo

BOOK: Mala ciencia
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La sentencia se basó fundamentalmente en una cifra: la de «una probabilidad entre 342 millones» de que la acusada fuera inocente. Incluso aunque halláramos errores en el cálculo de esa probabilidad (y créanme que los hallaremos), como ya ocurrió en nuestra historia anterior, la cifra en sí continuaría siendo prácticamente irrelevante. Y es que, como ya hemos mencionado en reiteradas ocasiones, lo interesante de la estadística no son los complicados cálculos matemáticos, sino lo que esos números significan.

Hay también una importante lección que todos podemos extraer de este caso para nuestro propio beneficio: los sucesos improbables ocurren. Siempre hay alguien que gana la lotería cada semana, y niños a los que les alcanza un rayo. Nada de esto es extraño y sorprendente salvo cuando sucede algo muy, muy específico e improbable
después de haberlo predicho.
[*]

La que sigue es una analogía.

Imaginemos que estoy en las inmediaciones de un enorme granero de madera armado con una imponente ametralladora. Me vendo los ojos y —riéndome a grandes carcajadas como un maníaco— disparo miles y miles de balas contra una pared del granero. Luego arrojo el arma al suelo, me acerco caminando hasta la pared en cuestión y la examino detenidamente durante un tiempo, toda ella, por arriba y por abajo. Entonces, doy con un lugar en el que descubro tres agujeros de bala muy próximos entre sí, dibujo una diana a su alrededor y anuncio orgulloso que soy un excelente tirador.

Supongo que ustedes no estarían de acuerdo con mis métodos ni con las conclusiones de esa deducción. Pero eso fue exactamente lo que sucedió en el caso de Lucia: los fiscales encontraron siete muertes en el turno de una de las enfermeras y en un mismo hospital, ciudad, país y planeta, y luego trazaron una diana en torno a ellas.

Eso infringe una regla fundamental de toda investigación con estadísticas: no se puede buscar la hipótesis en los resultados. Antes de acudir a los datos con la herramienta estadística que pretendamos utilizar, necesitamos contar con una hipótesis concreta que contrastar. Si nuestra hipótesis procede del análisis de unos datos, entonces no tiene sentido alguno analizar los mismos datos de nuevo para confirmarla.

Ésa es una forma bastante compleja, filosófica y hasta matemática de lo que se llama un argumento circular. Pero en el caso que aquí les refiero también hubo formas mucho más concretas de razonamiento circular. Para recopilar más datos, los investigadores volvieron a las salas del hospital en busca de más muertes dudosas. Pero todas las personas a las que preguntaron si recordaban algún «incidente sospechoso» sabían que les estaban haciendo aquellas preguntas porque Lucia podía ser una asesina en serie. Existía un riesgo elevado de que el concepto mismo de «incidente sospechoso» se vinculara de inmediato (como sinónimo) a la idea de que «Lucia estuvo presente». Las otras muertes repentinas acaecidas cuando la enfermera no estaba allí quedaron así, por definición, excluidas de los cálculos de los investigadores. No eran sospechosas, porque Lucia no se encontraba presente.

Pero la cosa empeora aún más. «Nos pidieron que elaboráramos una lista de incidentes acaecidos durante los turnos de Lucia o al poco de terminados éstos», dijo un empleado del hospital. Eso sirvió para que los investigadores desenterraran más pautas y para que aumentara la probabilidad de que hallaran más muertes sospechosas durante los turnos de la enfermera. Mientras tanto, Lucia aguardaba su juicio en prisión.

Así se fabrican las pesadillas.

Al mismo tiempo, se ignoró casi por completo una enorme cantidad de información estadística. En los tres años anteriores a que Lucia entrara a trabajar en aquel pabellón, hubo siete muertes. En los tres años en los que sí trabajó en el pabellón, se contaron seis defunciones. Da que pensar: parece extraño que la tasa de mortalidad
descendiera
en un ala del hospital desde el momento preciso en el que una asesina en serie —dispuesta a matar a todo enfermo que se le pusiera por delante— llega a ella. Si Lucia los hubiera matado a todos, por tanto, durante los tres años que trabajó allí, no se habría producido ninguna muerte natural en aquel pabellón.

Ah, claro, pero, por otra parte, y como bien se encargó de revelar la fiscalía durante el juicio, a Lucia le gustaba el tarot. Y escribía cosas raras en su diario privado, del cual se leyeron fragmentos en voz alta en la vista oral. Así que tal vez fuera una asesina, de todos modos.

Sin embargo, lo más extraño de todo es que, al generar la cifra espuria de turno (al más puro estilo de Meadow), que esta vez fue de «una probabilidad entre 342 millones», el estadístico de la fiscalía cometió un error matemático rudimentario y simple. Combinó test estadísticos individuales multiplicando sus valores p (la manera matemática de caracterizar la casualidad o, lo que es lo mismo, la significación estadística). Esta parte es para los incondicionales de la ciencia más dura y será seguramente suprimida o acortada por el editor, pero voy a escribirla de todos modos: no se puede multiplicar los valores p entre sí y ya está. Hay que entrelazarlos con alguna herramienta estadística ingeniosa, como, quizás, el «método de Fisher para la combinación de valores p independientes».

Si multiplicamos los valores p entre sí sin más, los incidentes más inocuos y probables pasan de pronto a parecer sumamente improbables. Pongamos que uno de ustedes ha trabajado en veinte hospitales y que en cada uno de ellos se ha observado una pauta inocua de incidentes (digamos que con un valor p=0,5). Si tomamos esos valores p neutros, que nos definen unos resultados puramente casuales, y los multiplicamos entre sí, obtendremos un valor p final de 0,5 elevado a la vigésima potencia, lo que viene a ser p < 0,000001, que es un valor de una suma, extrema y elevadísima significación estadística. Basándonos en ese error matemático y siguiendo el razonamiento de quien lo ha calculado, si ustedes cambian con frecuencia de hospital en el que trabajan, se convierten automáticamente en sospechosos. ¿Que sí, que alguno de ustedes ha trabajado en veinte hospitales diferentes? Por el amor de Dios, en ese caso, ni se le ocurra contárselo a la policía neerlandesa.

CAPÍTULO
15

El alarmismo sanitario

En el capítulo anterior, analizamos casos individuales: tal vez fueran errores mayúsculos y, en ciertos sentidos, absurdos, pero el alcance del daño causado en ese tipo de situaciones es limitado. Ya hemos visto, sin embargo, al mencionar el ejemplo de las recomendaciones del doctor Spock a los padres sobre cómo debían dormir sus bebés, que cuando nuestro asesoramiento es seguido por un número elevado de personas, la más mínima equivocación que cometamos —aunque sea con la mejor de las intenciones— puede causar un gran daño, pues los efectos de un modestísimo incremento del riesgo se ven magnificados por el tamaño de la población que cambia de comportamiento de resultas de nuestras palabras.

Ése es el motivo por el que los periodistas tienen una responsabilidad especial y por el que dedicaremos el último capítulo del libro a examinar los procesos relacionados con dos noticias alarmistas muy ilustrativas: el bulo de los frotis de SARM y el de la vacuna triple vírica (SPR). Pero como siempre (y como ustedes ya saben), vamos a hablar de mucho más que del contenido estricto de esas dos historias y tomaremos múltiples desvíos a lo largo del camino.

E
L GRAN BULO DEL SARM

Son muchas las maneras en que los periodistas pueden llevar a engaño a sus lectores utilizando la ciencia: pueden seleccionar ventajosamente las pruebas o «masajear» las estadísticas; pueden contraponer la histeria y la emotividad a las frías e insulsas declaraciones de las verdaderas autoridades en el tema. Las patrañas que se difundieron en 2005 a propósito del SARM (el estafilococo áureo resistente a la meticilina) son lo más parecido a la mera invención de bulos con lo que me he encontrado hasta la fecha.

La primera vez que reparé en lo que estaba sucediendo fue cuando recibí una llamada de un amigo que trabaja como periodista infiltrado para la televisión. «He conseguido un trabajo de limpiador y he obtenido así unas cuantas muestras para mi reportaje sobre un
escándalo por superbacteria en un hospital mugriento
—me contó—, pero todos los resultados han salido negativos. ¿Qué hago mal?» Encantado de ayudar, le expliqué que el SARM no sobrevive bien en las ventanas ni en los pomos de las puertas. Las noticias que él había leído en otros medios sólo podían estar amañadas. Diez minutos después volvió a llamarme, triunfal. Había hablado con una periodista especializada en salud de un conocido tabloide y le había dicho exactamente a qué laboratorio debía acudir: «el laboratorio donde los resultados siempre salen positivos», según las palabras que ella había empleado, y que resultó ser Chemsol Consulting (con sede en Northants), un servicio dirigido por un tal doctor Christopher Malyszewicz. Si alguna vez han leído algo acerca de un reportaje de periodismo de investigación sobre un escándalo de muestras positivas de la superbacteria SARM, sin duda vino de aquí. Como todos.

Los microbiólogos de varios hospitales se quedaron atónitos al enterarse de que sus instituciones se habían convertido en protagonistas de aquellas noticias, así que tomaron frotis de las mismas superficies y las remitieron a laboratorios reputados de primera fila, incluidos los suyos propios. Pero los cultivos de aquellas muestras no desarrollaron nada, a diferencia de lo que indicaban los resultados de Chemsol. Un artículo académico de eminentes microbiólogos, en el que se describía ese proceso respecto a un hospital en concreto —el del University College de Londres (el UCLH)—, se publicó en una revista que aplica un proceso de selección por revisión entre iguales, pero fue llamativamente ignorado por todos los profesionales de los medios de comunicación.
[1]

Antes de ir más lejos, deberíamos aclarar algo relacionado con el conjunto de este apartado dedicado a las alarmas sanitarias: es muy razonable preocuparse por los riesgos para la salud y comprobarlos concienzudamente. No hay que fiarse de las autoridades y, en este caso en concreto, debemos reconocer que son muchos los hospitales que no están tan limpios como nos gustaría que estuvieran. Gran Bretaña tiene más SARM que otros muchos países y esto podría deberse a una serie de razones, como las medidas de control de las infecciones, la limpieza, los hábitos a la hora de recetar medicamentos u otros factores en los que no hemos reparado aún (y estoy hablando de memoria).

Pero lo que analizamos ahora es un problema relacionado con un laboratorio privado que recibe un gran número de encargos de periodistas infiltrados dedicados a destapar noticias sobre supuestas muestras de SARM obtenidas de centros hospitalarios, y cuyos test parecen arrojar un número igualmente elevado de resultados positivos.

Así que decidí telefonear al doctor Chris Malyszewicz para preguntarle si se le ocurría por qué podía estar pasando algo así.

Él me contestó que no lo sabía y me dio a entender que los microbiólogos de los hospitales podían estar tomando frotis de los lugares (y en los momentos) incorrectos. Pueden ser bastante incompetentes a menudo, me explicó. Yo le pregunté que por qué creía que los tabloides siempre elegían su laboratorio (gracias al cual, ya habían publicado hasta entonces unos veinte artículos, incluida una portada memorable con el titular «La fregona de la muerte», en el
Sunday Mirror
). Él no tenía ni idea. Le pregunté por qué varios microbiólogos afirmaban que él se había negado a revelar sus métodos completos cuando lo único que pretendían era reproducir sus técnicas en sus propios laboratorios para entender de dónde venía la discrepancia. Él me respondió que les había contado todo (ahora, mirado en retrospectiva, sospecho que él estaba tan confundido que creía que eso era cierto). También se equivocó al pronunciar los nombres de algunas bacterias muy comunes.

Fue entonces cuando pregunté al doctor Malyszewicz por sus cualificaciones. No me gusta criticar el trabajo de nadie basándome en quién es o deja de ser, pero consideré que aquélla era una pregunta apropiada dadas las circunstancias. Por teléfono, y para serles totalmente franco, no parecía un hombre con la potencia intelectual necesaria para dirigir un laboratorio microbiológico complejo.

Me dijo que tenía una licenciatura por la Universidad de Leicester. En realidad estudió en la Politécnica de Leicester (que no expide tales licenciaturas). Me contó también que tenía un doctorado. El
News of the World
lo llamó «el respetado especialista en SARM, doctor Christopher Malyszewicz». El
The Sun
dijo de él que era «el mayor experto del Reino Unido en SARM» y se refirió a él como «el microbiólogo Christopher Malyszewicz». Recibió loas similares en el
Evening Standard
y el
Daily Mirror
. Siguiendo una corazonada, le planteé una pregunta difícil. Él admitió entonces que su doctorado era un «curso no acreditado como tal por correspondencia» impartido desde Estados Unidos. Reconoció que su doctorado no estaba reconocido en el Reino Unido. Carecía de cualificación o formación alguna en microbiología (como un buen número de microbiólogos profesionales ya habían explicado reiteradamente a otros tantos periodistas). Era una persona encantadora y con la que resultaba muy agradable conversar: alguien a quien le gustaba agradar. ¿Qué hacía en aquel laboratorio?

Hay muchas maneras de distinguir un tipo de bacteria de otros y ustedes pueden aprender algunos de los trucos necesarios en sus propias casas con un barato microscopio de juguete: pueden mirarlas, ver la forma que tienen o los tipos de tinte o de manchas que adquieren. Pueden ver las formas y los colores de las colonias cuando crecen en un «caldo de cultivo» en una placa de cristal, y pueden mirar si ciertos elementos del medio de cultivo (como la presencia de determinados antibióticos o tipos de nutrientes) afectan a su crecimiento. O pueden tomarles sus «huellas» genéticas. Y éstos son sólo unos pocos ejemplos.

Hablé con el doctor Peter Wilson, un microbiólogo del University College de Londres que había intentado anteriormente obtener del doctor Malyszewicz información sobre sus métodos para la detección de la presencia de SARM, y que sólo había recibido confusas historias a medias. Él mismo intentó emplear medios de cultivo de los mismos lotes en los que el doctor Malyszewicz parecía confiar para distinguir el SARM de otras especies bacterianas, pero otras muchas cosas crecieron igual de bien en ellos. Fue entonces cuando varias personas trataron de obtener del doctor Malyszewicz placas de aquellas en las que él afirmaba que había detectado SARM. Se negó a facilitarlas. Los periodistas fueron debidamente notificados de aquella negativa. Finalmente, Malyszewicz entregó ocho placas. Yo mismo hablé con los microbiólogos que las analizaron.

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