Hace unas semanas un par de amigos me decían que tomar café era buenísimo porque habían escuchado en la tele que habían hecho un estudio científico sobre el asunto. Es algo habitual leer o escuchar titulares bastante llamativos sobre alimentación basados en estudios. Ni que decir tiene que hay ser muy crítico con lo que se lee o se escucha por ahí (migymencasa incluído), pero parece que cuando hay un estudio detrás que respalda esas afirmaciones podemos fiarnos.
Quiero dar unas pinceladas de lo que me parece lo más básico en cuanto a evidencia científica, para que así podamos comprender un poco mejor el peso o la calidad de la evidencia que hay detrás de ciertas afirmaciones.

Estudios observacionales: Correlación no implica causalidad

La gran mayoría de titulares en los medios de comunicación se basan en estudios observacionales. Pero lo que es más preocupante es que muchas de las recomendaciones a la población están basadas en este tipo de estudios. ¿Por qué es preocupante? Porque correlación no implica causalidad, vamos a ver por qué.
En los estudios observacionales, como su propio nombre indica, se observa o mejor dicho se pregunta. Por ejemplo, cogemos a 5.000 personas y las preguntamos cuántos vasos de vino toman a la semana. Se lo vamos preguntando año tras año y al cabo del tiempo vemos de qué va muriendo esta gente y cuándo. En el estudio de este ejemplo vemos que los que toman vino tienen menos infartos, con lo que podemos establecer una asociación entre consumo de vino e infartos, pero no podemos decir que consumir vino sea la causa de tener menos infartos.
Veamos otro ejemplo, para aclarar esto. Observa la siguiente gráfica.


Traducido de la fuente original
Compara la temperatura media global con el número de piratas. Como podéis ver a mayor temperatura, menos piratas. Podríamos sacar el titular llamativo, pero equivocado, de que la temperatura aniquila los piratas :-)
Con este divertido ejemplo, nos damos cuenta de que correlación no implica causalidad, ya que los piratas se extinguieron debido a diferentes causas socioeconómicas. Estos son los factores de confusión, los que entran en juego y desvirtúan esa causalidad entre las dos variables.
Volviendo al ejemplo del vino, estos beneficios puede ser debidos al Efecto Roseto que provoca el juntarse a tomar un vino con los amigos. O algo curioso (y verídico), como que en Europa a mayor consumo de vino, menor consumo de leche, o un millón de cosas que entran en juego en la vida y los hábitos de cada persona que no podemos controlar ni medir.
Entones, ¿estos estudios no valen para nada?
Descubrir una asociación entre dos variables nos puede dar una pista por dónde pueden ir los tiros, pero en ningún caso podemos hacer afirmaciones tajantes al respecto. No valen para establecer recomendaciones, pero sí nos valen para establecer hipótesis y ponerlas a prueba en un estudio de intervención.

Estudios de intervención
En este tipo de estudios hacemos normalmente dos grupos, el grupo control (en el que sólo hacemos un seguimiento) y el de intervención (al que le hacemos algo, como por ejemplo darle de comer un determinado tipo de dieta). Este tipo de estudios son mucho más difíciles y más caros de hacer, imagina que tienes que estar comiendo de una determinada manera el resto de tu vida.
Pero la cosa no queda ahí, sencillamente por sentirte estudiado mejoras tu hábitos de vida. Si crees que estás en el grupo bueno (intervención), intentarás mejorar inconscientemente. Pero las propias personas que se encargan de hacer el estudio quieren verificar su hipótesis y aunque hagan las cosas bien en cuanto sesgo (que luego veremos), inconscientemente o no, van a dar mejor soporte a los del grupo de intervención.
Para poder evitar esto, el estudio tendría que ser doble ciego, es decir, que ni los científicos ni los sujetos estudiados sepan cuál es el grupo bueno. Esto se puede hacer con una pastilla, dando en su lugar un placebo,