La jerarquía de la evidencia (3ª parte)

En mis columnas anteriores referidas a la jerarquía de la evidencia hemos revisado diversos tipos de evidencia, subiendo por esta jerarquía en términos de la generalizabilidad de los resultados que esta evidencia entrega. Entre más grande la muestra de estos estudios, y entre más tiempo nos tomamos para observar esta muestra, más generalizables son los resultados.

En todos los tipos de evidencia revisados, lo que hacen los científicos es observar.

En los estudios que siguen, subiendo por la jerarquía, ya no solamente observaremos nuestra muestra, sino que vamos a comenzar a influenciar a tal muestra. Como ejemplo: los estudios vistos en mis columnas anteriores son “observacionales”, es decir, observamos si la muestra ha sufrido de maltrato infantil y luego observamos si esa muestra desarrolla depresión, o incluso podemos compararla con otra muestra que no ha sufrido maltrato infantil, para ver si podemos encontrar evidencia que el maltrato esta entre las causas de la depresión.

Los estudios a los que me referiré en esta columna son “experimentales”, donde los investigadores influencian a la muestra y ven los resultados de tal influencia.

Estos son los estudios que no solamente nos entregarán información acerca de las causas de un trastorno, sino que nos informarán acerca de los tratamientos.

Estos estudios son de particular importancia para quienes practicamos tratamientos de salud mental, y es aquí donde vamos a encontrar estudios que permitan decir que un tratamiento es o no “basado en la evidencia”. Pero esa famosa frase “basado en evidencia”, puede tener muchas formas, y no toda evidencia tiene el mismo valor. La jerarquía, por lo tanto, continúa.

Nos encontramos entonces con los estudios “pre-post”. Estos son estudios que escogen a una muestra de personas que han recibido algún diagnóstico que nos interesa estudiar, les aplicamos un tratamiento y luego comparamos como estas personas se sentían antes del tratamiento y como se sienten después. De ahí el nombre “pre-post”.

A un grupo de personas con depresión, por ejemplo, les hacemos 10 sesiones de terapia cognitivo conductual, por ejemplo, y tras esas sesiones vemos si la depresión ha mejorado. Si han mejorado, entonces ese tratamiento se considera efectivo, “basado en la evidencia”.

Pero uno podría perfectamente preguntarse si la gente se mejoró debido a las sesiones o a algo más. No lo podemos saber, pues no hay “control” de otras variables. Necesitamos agregar ese control, si queremos mejor evidencia.

El regreso a la media

Una de las típicas variables que nos podrían hacer pensar que el tratamiento es eficaz cuando no lo es, se llama “el regreso a la media”.

Este concepto describe un fenómeno estadístico: si nuestra muestra tenía altos niveles de depresión, lo más probable es que si esperamos un tiempo (incluso sin aplicar ningún tratamiento), muchas de esas personas van a tener un nivel más bajo de depresión, pues se comienzan a asemejar al promedio de depresión de la población general.

Si la muestra es grande, este fenómeno estadístico puede ser indistinguible del efecto del tratamiento. Entonces debemos agregar “control”. Y hemos visto que eso se hace reclutando otra muestra a la que no se le aplica el tratamiento.