Analfabetismo sanitario en las redes sociales: Beatriz Talegón

En nuestro país, el 85% de los internautas de entre 15 y 65 años utiliza las redes sociales (Twitter, Facebook, Instagram...). Según el estudio de We Are Social Spain, tan sólo en el último año el número de usuarios creció un 28% alcanzando la cifra de 8,1 millones de nuevos usuarios. Sin duda, las redes sociales son un avance social innegable. Pero también aportan peligros que todo usuario debe conocer. Al tiempo que permiten una deseable conectividad global y el intercambio de información también facilitan la difusión indiscriminada de desinformación: noticias engañosas, rumores falsos, engaños y otros contenidos inverosímiles que se viralizan de forma automática a pesar de no tener ningún tipo de fundamento real.

Aunque siempre es lamentable la difusión, premeditada o inconsciente, de falsedades y fake news, en el caso de informaciones sobre salud pública el efecto puede ser nefasto. En este sentido, el discurso negacionista y antivacunas no es sólo una amenaza letal para la salud de la población, sino que incluso lo es para aquellos que se han dedicado a defenderlo y que después han sido ingresados ​​o han muerto a causa de la Covid-19 como Cirsten Weldon, Max Dulumunmun Harrison, Marcus Lamb o Johann Biacsics.

En este artículo expondré algunos fundamentos de lectura crítica de trabajos científicos utilizando como ejemplo de desinformación, probablemente tan bienintencionado como torpe, el caso de la ex-socialista y periodista Beatriz Talegón que defendía en Twitter que estar vacunado de la gripe aumentaba un 32% riesgo de morir por Covid-19.

El artículo

La periodista, a la que admiro y sigo en muchos temas no sanitarios, mencionaba el artículo titulado “Consecuencias de la infección por COVID-19 en personas previamente vacunadas contra la gripe: un estudio de cohorte basado en los registros electrónicos de la población de 'atención primaria” firmado por Giner-Soriano et al. y publicado en la revista JMIR Public Health and Surveillance el 25 de enero de este año (https://s3.ca-central-1.amazonaws.com/assets.jmir.org/assets/preprints/preprint-36712-accepted. pdf.).

En el resumen se explicitaba que se habían incluido los registros de 309.039 pacientes con Covid-19 (durante la primera ola cuando no había vacuna específica contra la enfermedad) y se comparaban según hubiesen sido previamente vacunados contra la gripe en 114.181 casos (36,9%) frente a los 194.858 (63,1%) no vacunados. Como conclusión los autores afirmaban que no habían observado el papel protector de la inmunidad de la vacuna contra la gripe (tal y como afirmaban otros estudios) respecto a la infección por Covid-19, dado que el riesgo de complicaciones por Covid-19 era mayor en vacunados que en no vacunados.

Primer paso: ¿cuál es la calidad de la evidencia?

Cuando se accede a un artículo científico lo primero que debe hacerse es constatar que esté publicado en una revista revisada por expertos e incluida en las bases de datos internacionales. Después hay que fijarse en qué tipo de estudio estamos leyendo, es decir, con qué metodología se ha llevado a cabo. No es lo mismo si se trata de un metaanálisis de ensayos clínicos aleatorizados (nivel I, alta evidencia) que si se ha diseñado retrospectivamente a partir de una base de datos (nivel VI, regular evidencia) como es el caso de dicho estudio. Un estudio retrospectivo de datos electrónicos por muy bien realizado que esté es muy difícil que no incluya sesgos y errores de registro que puedan dañar el análisis de los resultados. Por tanto, el estudio citado aporta una evidencia científica “regular” tal y como reconocen los propios autores que consecuentemente concluyen que durante la primera ola pandémica la inmunización previa contra la gripe no mostró efecto protector respecto a la muerte y/o complicaciones. Nada más ni nada menos. Ninguna conclusión sobre que aumentara la mortalidad por Covid-19 como defendía la esforzada y atrevida periodista.

Según paso: leer todo el artículo no sólo el título y el resumen

Es probablemente el error que los analfabetos en salud (personas incapaces de entender adecuadamente los términos sanitarios) perpetran con mayor frecuencia en las redes sociales. En el caso de Beatriz Talegón su afirmación fue tan absurda que la propia autora del artículo, la Dra. Giner-Soriano, tuvo que recriminarla públicamente en Twitter acusándola de que no se había leído el artículo y que sus afirmaciones eran absolutamente erróneas. Vergüenza ajena. 

En efecto, no podemos fijarnos sólo en los titulares. Si leemos todo el artículo veremos que los autores reconocen (y los revisores expertos aceptan) las muchas limitaciones del estudio como incluir pacientes sin un resultado confirmado con PCR, falta de información hospitalaria y no poder realizar ningún análisis de subgrupo que hubiera señalado condiciones potencialmente beneficiosas resultantes de la vacunación antigripal. Detalles primordiales para entender qué aporta la investigación y no inventar cosas absurdas. Enseguida nos daremos cuenta también de que los vacunados eran significativamente mayores que los no vacunados y presentaban más enfermedades asociadas (comorbilidades) que los no vacunados. No es difícil darse cuenta de que los pacientes más ancianos y con más enfermedades inevitablemente deben tener más complicaciones que los no vacunados, más jóvenes y sanos. 

Tercer paso: desconfiemos de los métodos estadísticos sofisticados 

Cuanto más complejo y sofisticado sea el método empleado, más errores se pueden cometer. En el estudio se utiliza el método de regresión logística múltiple que tiene bastantes limitaciones como el hecho de no funcionar bien cuando se incluyen muchas variables categóricas, no gestionar bien números grandes y ser inexacto si no se pueden incluir toda la muestra como son los pacientes con sospecha de Covid-19 a quienes no se les pudo hacer PCR. En caso de duda, cosa muy habitual, busque las explicaciones de algún profesional sanitario cercano y rechace siempre extraer conclusiones diferentes a las de los autores del estudio. Si no se entiende, mejor no opinar. Más vale ser prudentes que temerarios. 

Cuarto paso: buscar en su caso el significado de términos estadísticos que desconocemos como “odds ratio” y factores de confusión estadística 

La periodista afirmaba que haber sido vacunado previamente de la gripe aumentaba el riesgo de morir un 32% dado que la odds ratio era de 1,32 (IC95% 1,22-1,42 [1] sería mismo riesgo para los dos grupos de vacunados y no vacunados]). La odds ratio (OR) o razón de proporciones expresa la probabilidad de ocurrencia de un evento o enfermedad en diferentes grupos. La odds ratio tiene valores que van desde 0 hasta el infinito positivo. Los valores mayores de 1 indicarían en determinadas condiciones que la exposición pone a riesgo de enfermar. Pero si buscamos en internet su significado nos daremos cuenta de que más allá de la decisión dicotómica (asociación significativa/no significativa) propia de las pruebas de significación estadística tradicionales, es imprescindible cuantificarla con análisis complementarios (en este caso la D de Cohen) dado que si la OR es menor a 1,68 (1,32 en el estudio) debe considerarse su magnitud como insignificante; si está entre 1,68 a 3,47, pequeña; entre 3,47 a 6,71, moderada; y si es mayor que 6,71, mayor. O sea que este dato valorado en contexto inadecuado es desgraciadamente poco fiable. Además, si buscamos los factores de confusión del método de regresión logística múltiple nos daremos cuenta de que a pesar de intentar ajustar las variables que pueden originar confusión resulta casi imposible hacer un ajuste preciso cuando no se conocen, como en el caso del estudio, todas las variables que permitirían estratificar la direccionalidad y la magnitud de la asociación, hecho reconocido por los autores en el artículo. Por eso, emitir en Twitter conclusiones distintas a las que consignan los autores sólo puede ser fruto de los mal intencionados antivacunas o de bien intencionados pero analfabetos sanitarios como lamentablemente creo que es el caso de mi querida periodista. 

Quinto paso: Ser críticos con los bien intencionados que caen en la falacia de Mcnamara y  aceptar sólo las conclusiones de los autores 

Debemos ser críticos con las opiniones de personas que no dominan el tema sanitario en cuestión y a las que puede aplicarse la falacia de Mcnamara que consiste en confiar sólo en los valores numéricos sin entender bien el tema que se está estudiando. Es decir, opinadores torpes que se meten en un lío innecesario del que no saben salir. Después de una lectura crítica, usted lector llegará a una conclusión incontestable: el estudio demuestra que los pacientes previamente vacunados de la gripe eran más ancianos y enfermos y por eso tuvieron mayores complicaciones durante la primera ola pandémica. Ésta es la única conclusión plausible. Intentar corregir la interpretación de los resultados que hacen los propios autores, querida Bea, es la forma más efectiva de hacer el ridículo.