¿Los estudios biomédicos repiten fórmulas? Científicos señalan estructuras idénticas

 22-05-2025
Judith Moreno
   
Foto: Sergio F Cara (NotiPress/Composición)

Foto: Sergio F Cara (NotiPress/Composición)

Un grupo de científicos identificó patrones preocupantes en cientos de estudios biomédicos que utilizaron la base de datos del National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Esta contiene registros de salud, dieta y estilo de vida de miles de personas en Estados Unidos. En su análisis, publicado el 8 de mayo de 2024 en PLoS Biology, los autores encontraron evidencias de segmentaciones de datos sin justificación clara, lo que podría afectar la validez de los resultados obtenidos.

Durante la investigación se revisaron 341 estudios realizados entre 2014 y 2024, todos ellos basados en NHANES. Los artículos fueron publicados en 147 revistas académicas pertenecientes a editoriales como Elsevier, Springer Nature y Frontiers Media. Uno de los hallazgos centrales fue que varios trabajos omitieron partes significativas del conjunto de datos, como años completos o ciertos grupos etarios, sin ofrecer argumentos explícitos para estas exclusiones.

Matt Spick, coautor del estudio y científico biomédico en la Universidad de Surrey, señaló que esta práctica sugiere una posible manipulación del análisis para obtener asociaciones estadísticas positivas. "Sería difícil que eso ocurriera por accidente", explicó. Según su evaluación, la exclusión intencionada de segmentos podría permitir a los investigadores generar múltiples publicaciones a partir del mismo conjunto de datos, enfocándose únicamente en combinaciones que produzcan resultados estadísticamente significativos.

En una revisión más específica, se observaron 14 estudios que vinculaban un marcador de inflamación en sangre con diversas condiciones, incluyendo diabetes y pérdida auditiva. De ese total, únicamente cuatro emplearon de manera completa la base de datos NHANES. El resto trabajó con fragmentos seleccionados, lo cual limita la posibilidad de obtener conclusiones generalizables a poblaciones más amplias.

Charlie Harrison, biólogo computacional en la Universidad de Aberystwyth y coautor del artículo, ilustró esta práctica con una analogía educativa: "Es como intentar pasar un examen añadiendo preguntas a conveniencia, eliminando luego aquellas donde no se tuvo éxito." Esta comparación busca mostrar la manera en que la elección parcial de datos puede alterar el resultado final del análisis, sin cambiar necesariamente la metodología estadística empleada.

Los autores del estudio advierten que este tipo de comportamiento puede conducir a una proliferación de investigaciones con hallazgos poco sólidos o difícilmente reproducibles. En muchos casos, las decisiones metodológicas no se explicitan en los documentos analizados, lo cual impide a otros científicos evaluar con claridad la integridad de los procedimientos seguidos.

Frente a esta situación, se sugirió la implementación de mecanismos de control más estrictos, como el registro previo de planes de investigación antes de acceder a bases públicas. Esta medida permitiría establecer un seguimiento verificable sobre el uso de los datos y prevenir prácticas orientadas exclusivamente a la generación de publicaciones con resultados positivos.

El equipo enfatizó que, si bien el estudio no afirma que estas prácticas sean necesariamente fraudulentas, su frecuencia representa un riesgo para la calidad general de la literatura científica en el ámbito biomédico. La existencia de múltiples publicaciones derivadas de un mismo conjunto de datos, sin transparencia sobre su selección y procesamiento, puede entorpecer los esfuerzos por identificar hallazgos clínicamente relevantes y fiables.




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