Sobre la confiabilidad de los anuncios cientificos

Es comun encontrar errores de menor o mayor magnitud en articulos cientificos si uno es experto en el area. Esto es en parte natural dada la naturaleza incierta de las investigaciones y podria considerarse un fenomeno de menor importancia, pero segun un ensayo muy polemico escrito por John P. A. Ioannidis, la mayoria de las afirmaciones realizadas en los articulos cientificos son falsas.

El mismo se basa en estadisticas sobre los estudios de medicina que muchas veces son refutados y cita varias causas como mal analisis de los resultados. Como medida de la probabilidad de certeza de un resultado cientifico define una cantidad llamada PPV (Positive predictive value) y estudia como esta cantidad es afectada por diversos factores.

Las conclusiones de este analisis se resumen en varios criterios a seguir para estimar que tipo de estudios son mas confiables. Una de las mas interesantes y contraintuitivas es:

Corollary 6: The hotter a scientific field (with more scientific teams involved), the less likely the research findings are to be true.

Cuanto mas "caliente" es un area de investigacion es menos probable que los descubrimientos sean ciertos.

La explicacion es que en un area donde hay muchos equipos en competicion hay un gran incentivo para publicar los resultados positivos mas impresionantes. Hay incentivo para publicar resultados negativos si refutan un resultado positivo previamente publicado. A veces hay una secuencia de resultados opuestos que se refutan mutuamente, sobre todo en el area de genetica molecular.

Da varias recomendaciones para mejorar la situacion. Una conclusion inmediata es que no se puede dar excesivo credito a un solo estudio en particular, lo que importa es la totalidad de la evidencia acumulada. El tema da para la discusion, por ejemplo sobre los estandares eticos en ciencia y la cultura de "publicar o perecer" y su efecto en la calidad de la investigacion.


El articulo esta disponible en forma gratuita en la revista PLoS medicine.
Referencia:

Why Most Published Research Findings Are False Ioannidis JPA PLoS Medicine Vol. 2, No. 8, e124 doi:10.1371/journal.pmed.0020124





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