0:00:06.912,0:00:11.012
"Una simple vitamina puede reducir[br]el riesgo de enfermedad cardíaca"

0:00:11.532,0:00:14.582
"Comer chocolate reduce [br]el estrés en los estudiantes"

0:00:15.522,0:00:19.482
"Nueva droga prolonga la vida[br]de pacientes con rara enfermedad"

0:00:20.222,0:00:23.187
Este tipo de titulares [br]sobre la salud se publican a diario,

0:00:23.187,0:00:25.907
y a veces se contradicen entre sí.

0:00:26.307,0:00:29.477
Los titulares generalizados,[br]y diseñados para llamar la atención,

0:00:29.477,0:00:32.827
pueden diferir de los resultados[br]específicos que se han ido recabando

0:00:32.827,0:00:34.997
en las investigaciones[br]científicas que citan.

0:00:34.997,0:00:39.237
¿Cómo hacer, entonces, para no[br]dejarnos engañar por llamativos titulares?

0:00:39.357,0:00:42.467
La mejor manera de poner a prueba[br]la credibilidad de un titular

0:00:42.467,0:00:45.807
es consultando la investigación [br]original mencionada en la noticia.

0:00:45.807,0:00:50.267
Hemos diseñado un escenario hipotético [br]para analizar estos tres titulares.

0:00:50.507,0:00:53.177
Observa la explicación del primer ejemplo,

0:00:53.177,0:00:56.597
y luego pon pausa cuando aparezca[br]el titular para responder la pregunta.

0:00:56.597,0:00:58.517
Los escenarios están simplificados.

0:00:58.517,0:01:02.827
Un estudio real daría más detalles[br]y explicaciones sobre otros factores,[br]

0:01:02.827,0:01:04.837
pero para poder hacer este ejercicio,

0:01:04.837,0:01:08.537
haz de cuenta que tienes[br]toda la información necesaria.

0:01:11.048,0:01:14.098
Comencemos analizando [br]los efectos cardiovasculares

0:01:14.098,0:01:16.678
de una vitamina determinada: 'Healthium'.

0:01:16.958,0:01:19.728
Según el estudio, los participantes[br]que tomaron Healthium

0:01:19.728,0:01:22.088
registraron niveles más altos[br]de colesterol bueno

0:01:22.088,0:01:23.958
que quienes tomaron un placebo.

0:01:24.078,0:01:26.506
Esos niveles fueron[br]parecidos a los de personas

0:01:26.506,0:01:29.696
con niveles naturalmente elevados[br]de este tipo de colesterol.

0:01:29.756,0:01:31.526
Estudios anteriores habían demostrado

0:01:31.526,0:01:34.676
que las personas con niveles [br]naturalmente altos de colesterol bueno

0:01:34.676,0:01:37.466
eran menos propensas a padecer[br]de enfermedades del corazón.

0:01:37.486,0:01:39.991
Veamos entonces qué es [br]lo engañoso de este titular:

0:01:39.991,0:01:43.661
"El Healthium reduce el riesgo[br]de enfermedades cardíacas".

0:01:44.311,0:01:48.791
El problema con este titular es [br]que el estudio no investigó realmente

0:01:48.791,0:01:51.711
si el Healthium reducía el riesgo[br]de enfermedades del corazón.

0:01:51.711,0:01:53.651
Tan solo medía el impacto del Healthium

0:01:53.651,0:01:56.491
en el nivel de un tipo[br]particular de colesterol.

0:01:56.631,0:01:59.841
Si bien las personas con niveles[br]de colesterol naturalmente elevados

0:01:59.841,0:02:02.031
son menos propensas[br]a sufrir ataques cardíacos,

0:02:02.031,0:02:04.391
no significa que lo mismo [br]aplique para personas

0:02:04.391,0:02:07.641
cuyo nivel de colesterol[br]ha aumentado por tomar Healthium.

0:02:07.731,0:02:10.141
Ahora que has resuelto [br]el caso del Healthium,

0:02:10.141,0:02:13.391
prueba con un misterio[br]particularmente atractivo:

0:02:13.581,0:02:16.901
la relación entre la ingesta[br]de chocolate y el estrés.

0:02:17.321,0:02:20.161
Este estudio hipotético[br]recluta a diez estudiantes.

0:02:20.281,0:02:23.531
La mitad comienza a consumir[br]una dosis diaria de chocolate,

0:02:23.531,0:02:25.141
en tanto que la otra mitad, no.

0:02:25.141,0:02:28.321
Siendo todos compañeros, los diez[br]tienen el mismo cronograma.

0:02:28.691,0:02:32.481
Al final del estudio, los que han comido[br]chocolate tienen menos estrés

0:02:32.481,0:02:34.691
que quienes no lo han comido.

0:02:35.451,0:02:37.301
¿Cuál es el problema con este titular?

0:02:37.301,0:02:41.371
"Comer chocolate reduce[br]el estrés en los estudiantes"

0:02:43.408,0:02:48.598
Sería pretencioso sacar una conclusión[br]general sobre una muestra de 10 alumnos.

0:02:48.598,0:02:51.924
Esto es porque cuanto menos [br]participantes hay en una muestra al azar,

0:02:51.924,0:02:55.444
es menos probable que esa muestra [br]represente de manera fidedigna

0:02:55.444,0:02:57.664
la población total [br]que es objeto del estudio.

0:02:57.934,0:03:00.454
Por ejemplo, si la población estudiantil

0:03:00.454,0:03:02.734
contiene mujeres y varones [br]en igual proporción,

0:03:02.734,0:03:05.474
la probabilidad de tomar[br]una muestra de 10 personas

0:03:05.474,0:03:10.124
con un 70 % de varones[br]y un 30 % de mujeres rondará el 12 %.

0:03:10.144,0:03:15.693
En una muestra de 100 personas,[br]la probabilidad sería menor al 0,0025 %,

0:03:15.693,0:03:17.525
y en una muestra de 1000 personas,

0:03:17.525,0:03:22.365
la probabilidad es menor a 6 x 10^-36.

0:03:22.795,0:03:25.137
Del mismo modo, cuando[br]hay pocos participantes,

0:03:25.137,0:03:27.780
el resultado de cada individuo [br]tendrá un mayor impacto

0:03:27.780,0:03:29.340
en los resultados generales,

0:03:29.340,0:03:32.550
y por lo tanto podría sesgar [br]las tendencias en el panorama general.

0:03:32.550,0:03:37.490
Aun así, los científicos tienen muy buenos[br]motivos para hacer estudios a baja escala.

0:03:37.490,0:03:39.269
A partir de una muestra pequeña,

0:03:39.269,0:03:42.039
pueden evaluar si los resultados servirían

0:03:42.039,0:03:45.139
para hacer una investigación [br]más inclusiva y de mayor costo.

0:03:45.139,0:03:48.609
Y algunos estudios requieren[br]de participantes muy específicos

0:03:48.609,0:03:51.529
que no se pueden reclutar[br]en grandes cantidades.

0:03:51.999,0:03:54.329
La clave está en la reproducibilidad.

0:03:54.329,0:03:57.629
Si un artículo saca una conclusión[br]a partir de un estudio pequeño,

0:03:57.629,0:03:59.649
esa conclusión puede no ser creíble.

0:03:59.649,0:04:03.129
Pero si se basa en varios estudios[br]que han llegado a resultados similares,

0:04:03.129,0:04:04.699
entonces es más confiable.

0:04:04.699,0:04:06.919
Todavía falta resolver el último problema.

0:04:06.919,0:04:09.839
En este escenario, un estudio [br]prueba una nueva droga

0:04:09.839,0:04:11.899
para curar un enfermedad rara y mortal.

0:04:11.899,0:04:14.156
En una muestra de 2000 pacientes,

0:04:14.156,0:04:17.636
quienes comienzan a tomar la droga[br]en cuanto reciben el diagnóstico

0:04:17.636,0:04:20.572
viven más tiempo [br]que quienes toman el placebo.

0:04:21.052,0:04:23.642
En este caso, la pregunta[br]es levemente distinta.

0:04:23.642,0:04:28.012
¿Qué dato te falta para saber[br]cuán justificado es el siguiente titular:

0:04:28.012,0:04:32.639
"Nueva droga prolonga la vida [br]de pacientes con rara enfermedad"?

0:04:34.902,0:04:36.472
Antes de tomar una decisión,

0:04:36.472,0:04:40.792
sería útil saber cuánto tiempo se prolongó[br]la vida del paciente con la nueva droga.

0:04:40.792,0:04:44.853
A veces, un estudio puede dar resultados[br]que, por válidos que sean científicamente,[br]

0:04:44.863,0:04:48.073
no tienen nada que ver[br]con los resultados en el mundo real.

0:04:48.243,0:04:50.971
Por ejemplo, un ensayo [br]clínico de la vida real

0:04:50.971,0:04:53.001
sobre una droga para el cáncer de páncreas

0:04:53.001,0:04:56.817
arrojó un incremento en la expectativa[br]de vida equivalente a diez días.

0:04:57.457,0:05:00.277
La próxima vez que un titular[br]médico te llame la atención,

0:05:00.277,0:05:03.627
consulta la información científica[br]que se cita en la noticia.

0:05:04.027,0:05:06.977
Aun cuando el acceso a los estudios[br]completos no sea gratuito,

0:05:06.977,0:05:10.677
suele haber una síntesis del diseño[br]experimental y de los resultados

0:05:10.677,0:05:15.877
en el resumen que sí es gratuito,[br]o incluso dentro del texto de la noticia.

0:05:16.361,0:05:19.671
Las noticias que cubren estudios[br]científicos generan gran interés,

0:05:19.671,0:05:23.401
y es muy importante conocer[br]el resultado de las investigaciones.