La revista “Buena Vida” y el diario “El País” me han pedido que escriba sobre si es posible mentir con estadísticas en nutrición. El resultado es el siguiente artículo donde recuerdo aquel viejo chiste que explica que si una persona come dos pollos y otra ninguno, la estadística considerará que de media cada una ha comido un pollo. Dicho con otras palabras: es posible cocinar las estadísticas a la pepitoria... He aquí el texto que entregué:

Hoy día, es posible encontrar estudios científicos a favor y en contra de casi cualquier dilema nutricional. Ello ha motivado que cada vez resulte más complicado tener una opinión formada sobre cualquier asunto relacionado con la alimentación. “Lo dice un estudio…”, leemos y escuchamos a menudo. “Sin embargo, un estudio nunca demuestra nada. Puede complementar lo ya sabido en relación a un tema o iniciar una vía de investigación nueva, pero un solo estudio nunca prueba ni desmiente nada”, resalta Eduard Baladia, coordinador del Centro de Análisis de la Evidencia Científica de la Academia Española de Nutrición y Dietética.

Sabido es que los estudios de nutrición atraen de manera desproporcionada la atención de los medios de comunicación y captan el interés del público cuando afirman que una dieta o un alimento con nombre y apellidos puede causar o evitar una determinada enfermedad. No obstante, pese a recibir mucha publicidad, sus conclusiones y resultados no pueden darse siempre por sentados. Es más, a veces algunos estudios introducen tantas variables de confusión que traen a colación aquel viejo chiste que explica que si una persona come dos pollos y otra ninguno, la estadística considerará que de media cada una ha comido un pollo. Es decir, que es posible cocinar las estadísticas a la pepitoria… 

Hace casi 70 años, Darrell Huff, un prolífico escritor estadounidense, publicó su mayor éxito, “Cómo mentir con estadísticas” (editorial Crítica), una obra que se tradujo a 20 idiomas y se convirtió, según la revista “Statistical Science”, en el libro de estadísticas más vendido de la segunda mitad del siglo XX. En este divertido libro lleno de ejemplos prácticos sobre cómo informar mal, utilizando material estadístico, Huff intentó resumir con una sola palabra, “estadisquear”, el hábito de confundir a la gente en beneficio propio. “El lenguaje secreto de las estadísticas, tan atrayente a una cultura que se basa en los hechos, se emplea muchas veces para causar sensación, deformar, confundir y simplificar en demasía. Los promedios y los datos estadísticos –observó Huff– no son siempre lo que parecen y pueden desvirtuar los hechos importantes”.

En nutrición, hay muchas maneras de “estadispular” (otra palabra inventada por Huff para sugerir que en ocasiones las estadísticas manipulan, ya sea por falta de competencia en la materia o intencionadamente por interés): distorsionando la muestra, exagerando las conclusiones a partir de estudios observacionales, presentando como una relación causa-efecto lo que es en realidad un correlación, tomando la parte por el todo, soslayando quien patrocina la investigación, etc. 

“Con tanta información disponible, cada vez resulta más difícil encontrar lo relevante”, admite Beatriz Robles, dietista-nutricionista, tecnóloga de los alimentos y autora de “Come seguro, comiendo de todo” (Planeta). Por si fuera poco, un día aparece un estudio que dice una cosa y al día siguiente otro afirma la contraria. “Hemos llegado al punto que parece que los hechos son debatibles y esto no lo podemos permitir. Ahí está Trump animando a la gente a inyectarse lejía y…no pasa nada”, indica.  

“Hay estudios muy buenos que conviven junto a otros que son mala ciencia”, prosigue Robles. “Hemos visto hace solo unos meses un ejemplo muy claro cuando varios medios de comunicación dieron la voz a un doctor que aseguraba curar la covid-19 con un complemento alimenticio de lactoferrina”, señala. “En otras ocasiones, el problema son estudios realizados en líneas celulares o con ratones –continúa– cuyos resultados se extrapolan a seres humanos, lo que motiva titulares del tipo: “Una copa de vino equivale a una hora de ejercicio”.

He ahí otra posible pista: cuanto peor es, en teoría, un producto desde el punto de vista nutricional (algo aplicable a las bebidas alcohólicas, pero también a las bebidas azucaradas, los ultra-procesados, la bollería industrial, etc.) más estudios impulsa la gran industria para negar la mayor y ofrecer una excusa auto-complaciente a sus consumidores para purgar la mala conciencia que provoca ir en contra de la salud. 

Pero, más allá de que si hay un terreno abonado para la posverdad, además de la política, ese es la salud, otro problema es el desconocimiento del método científico, “algo que puede llevar a pensar erróneamente que todos los estudios son igual de válidos”, apunta Robles.

La Escuela de Salud Pública de Harvard ha detectado el problema y ha lanzado el mensaje de que los estudios nutricionales tienen por misión iluminar, en lugar de deslumbrar. “Evidentemente, cuando tantas personas estudian cada tema de tantas maneras diferentes, es natural que los resultados no siempre sean los mismos. Sin embargo, lo que es clave y lo que impulsa las recomendaciones de salud es el peso del conjunto de la evidencia sobre un tema en particular”, señala Baladia con conocimiento de causa, pues no en vano es editor de la Revista Española de Nutrición Humana y Dietética y revisor externo de British Journal of Nutrition. 

Para la Universidad de Harvard, el proceso de investigación viene a ser como colocar piedras en una balanza antigua: cuando se acumula suficiente peso en un lado, la báscula se inclina a favor de una recomendación en particular. Y cuanto más peso hay en un lado, más fuerte es la recomendación y más evidencia se precisa para cambiarla. Con un apunte importante: la posibilidad de que la balanza se incline hacia uno de los dos lados depende, no tan solo del número de piedras colocadas en cada plato de la balanza, sino también del tamaño de esas piedras. Es decir, las piedras más grandes (es decir, los estudios más completos, mejor diseñados y con más participantes), hacen que la balanza se incline más rápido que las piedras pequeñas. He ahí otro indicio: cuanto más pequeño es un estudio científico, más fácil resulta que sus conclusiones contradigan el conocimiento científico existente. En el libro “Cómo mentir con estadísticas”, Huff pone este ejemplo: “eche una moneda al aire. ¿Cuántas veces saldrá cara? Aproximadamente, la mitad de las veces”. Sin embargo, dice Huff, si usted prueba diez veces y consigue ocho veces cara, puede intentar demostrar que al lanzar una moneda al aire sale cara el 80 por ciento de las ocasiones. “Pero si su paciencia aguanta hasta las mil tiradas podrá estar casi seguro (aunque no completamente seguro) de alcanzar un resultado de aproximadamente la mitad de ´caras´, resultado que representará la posibilidad real. Sólo cuando se realiza un número importante de ensayos, el cálculo de probabilidades proporciona una predicción útil”, estima.

Hay muchas formas de mentir con estadísticas en nutrición. Una de ellas, es ignorar la letra pequeña en beneficio del gran titular. El dietista-nutricionista Julio Basulto todavía recuerda cómo hace unos años un buen número de medios de comunicación informaron que “Las personas con sobrepeso, tienen un 6% menos de riesgo de morir”, según concluía un estudio que parecía indicar que estar ajamonado era mejor que estar amojamado. El informe se publicó en el Journal of the American Medical Association pero, evidentemente, su traslación a la opinión pública fue defectuosa. En contra de lo sugerido por el titular, tener sobrepeso no reportaba ninguna protección a la población en general, sino que, en realidad, las personas con sobrepeso, conscientes de su situación, se sometían a más revisiones periódicas y atajaban con mayor celeridad cualquier enfermedad crónica derivada de su estado. Tal vez por este motivo, Walter Willett, director del Departamento de Nutrición de la Escuela de Salud Pública de Harvard, señaló: “por supuesto, a muchas personas les gustaría escuchar que no hay ningún problema en tener sobrepeso u obesidad”, tras lamentar que la citada investigación causaba “innecesariamente mucha confusión” y calificarla como “un montón de basura”. 

“Decir lo que la gente quiere escuchar, funciona”, confirma Baladia. “Una consecuencia de las malas investigaciones es que la gente deja de prestar atención a las cosas que son realmente importantes”, avisa. Por ejemplo, los estudios financiados por la industria acostumbran a beneficiar a esa misma industria, según confirma una investigación publicada en Plos Medicine en la que participó la investigadora española Maira Bes-Rastrollo y en la que se pudo comprobar que mientras un 83,5% de los estudios científicos que no tienen conflictos de interés constatan una relación causa-efecto entre consumir bebidas azucaradas y el aumento de peso y la obesidad, en cambio, en los estudios patrocinados por los fabricantes y sus pujantes organizaciones sectoriales esta asociación se diluye como un azucarillo en agua. 

Basulto pone más ejemplos de estudios que cocinan y condimentan las conclusiones. “La estadística señala que la gente que desayuna más frecuentemente tiene mejor salud, pero no explica que a lo mejor sucede al revés: que la gente que goza de mejor salud tiene el hábito de desayunar a menudo”, dice. “La estadística señala que la gente que bebe una copa de vino al día tiene menos eventos cardiovasculares, pero silencia que las personas que toman una única copa de vino al día son muy distintas en muchas cosas (por ejemplo, suelen fumar menos, suele ser menos sedentarias, suelen pertenecer a un nivel social, cultural y económico más elevado, tiene un mayor acceso a una medicina de calidad, etc.) y por todos estos motivos tienen menos trastornos coronarios”, continúa diciendo. “La estadística apunta que las personas mayores que toman café tienen mejor salud, pero, en realidad, es al revés: gracias a llegar a mayores con buena salud pueden seguir tomando café sin tener molestias digestivas, hipertensión, etc. Es decir, primero tienen salud y luego pueden permitirse tomar café”, precisa. “Las estadísticas forman parte muchas veces del marketing nutricional más depredador”, concluye.

Baladia pone más ejemplos de estudios metodológicamente insalubres. Por ejemplo, es habitual plantear falsas relaciones de causa-efecto como sucedió con un estudio publicado en The New England Journal of Medicine en el que se sugería, como una broma estadística, que el consumo de chocolate podría hipotéticamente mejorar la función cognitiva hasta el punto de existir una correlación entre el nivel de consumo de chocolate de un país y el número total de premios Nobel per cápita. Sin embargo, aunque suene fantástico, una correlación dada no indica nada y responde, en la mayoría de los casos, a una coincidencia sorprendente. Las falsas relaciones causa-efecto son tan frecuentes en la ciencia que han surgido páginas en internet como “spurious correlations” que se dedican a recogerlas y a desmentir, por ejemplo, que el consumo per cápita de queso guarde relación con el número de personas que mueren enredadas en sus sábanas.  

Otra buena pista para separar los buenos estudios científicos de los que no lo son consiste en poner en duda aquellas conclusiones que resultan demasiado bonitas para ser ciertas. Sobre este particular, Baladia destaca un estudio que concluye que un mayor consumo de chocolate se asocia con menores niveles de grasa corporal en los adolescentes. “Se trata de una causalidad inversa: son las personas con menor porcentaje de grasa corporal las que se permiten comer chocolate”, precisa Baladia en relación a esta investigación que sugiere que el consumo de chocolate tiene un impacto positivo sobre la grasa corporal.

John Ioannidis, profesor de medicina en la Universidad de Stanford (EE.UU.) y un referente a nivel mundial en meta-análisis y estadísticas, se ha referido a este hecho en algunas de las editoriales del British Medical Journal para cuestionar conclusiones tan inverosímiles como que comer más de tres porciones de nueces a la semana pueda disminuir la mortalidad en un 39%.  Al unísono, han surgido iniciativas como “Claim” que desmienten tópicos, falacias y errores típicos de los estudios relacionados con la salud, como latiguillos del tipo “estudio revisado por pares” o “resultado estadísticamente significativo”.

Sin embargo, para los expertos consultados, nada de ello puede que sea suficiente para que los ciudadanos aprendan a dar con la información fiable y a desarrollar un espíritu crítico. De hecho, según alerta Marion Nestle, profesora emérita de nutrición de la Universidad de Nueva York, el exceso de información está provocando el “nihilismo nutricional”, es decir, no creerse absolutamente nada o únicamente aquello que confirma lo que una persona quiere creer (por su ideología, estilo de vida, etc.) Así que el abstract de este artículo podría ser: aunque es evidente que no todos los estudios científicos que se publican diariamente en revistas biomédicas deben tomarse al pie de la letra, es preciso seguir confiando en los pequeños pasos de la ciencia y cultivar un sano escepticismo para no dar la razón a quienes desean patentar su propia ciencia, en detrimento de la de todos.