Una lección de causa y efecto

Después de pasar el día leyendo y escribiendo en los comentarios de Harriet Girl Eating de Harriet Brown, me he dado cuenta de que es hora de que publique una entrada de blog que he estado contemplando. Es hora de discutir la causalidad.

Inevitablemente en las discusiones sobre la guerra contra la obesidad, ambas partes comienzan a citar los estudios. Un intercambio de "mi estudio es mejor que tu estudio" pronto se reduce a argumentos sobre evidencia.

Críticas de la investigación de la obesidad

Se han planteado una serie de cuestiones con respecto a la investigación de la obesidad existente. Me gustaría plantear tres puntos básicos que creo que casi todas las críticas coinciden en cuanto a las comorbilidades y los costos de la obesidad:

Falacia ecológica: muchos de los estudios que se han realizado son estudios de población sobre adultos a diferentes pesos y no sobre adultos que aumentan o bajan de peso. Luego se asume que si la salud de las personas de menor peso es mejor que las personas de mayor peso (o alguna otra combinación de pesos más bajo, medio y alto), la pérdida (o ganancia) de peso llevará a todas las personas al mismo estado de salud. Esta es una gran suposición y no está respaldada por estos estudios. Esto se llama una falacia ecológica. Está tomando datos de población y aplicándolos a miembros individuales de la población. Muchas personas se sorprenderían al descubrir la falta de literatura cuando se trata de estudiar los efectos de la pérdida de peso en las personas.

Interpretación de los datos de confusión: muchas de las comorbilidades correlacionadas con el peso se pueden explicar por otros factores y / u otros factores no se han considerado o descartado en los estudios. Muchos estudios suponen que todas las personas gordas no hacen ejercicio y todas las personas delgadas hacen ejercicio. Por lo tanto, estos factores se confunden con estudios de peso que hacen comentarios sobre niveles de actividad y estudios de niveles de actividad que hacen comentarios sobre el control de peso. La dieta se confunde de la misma manera. El IMC se ha convertido en un atajo no solo para evaluar la salud de una persona, sino también para evaluar las prácticas de salud de otra persona. Pero en estudios en los que se han tenido en cuenta factores tales como el nivel de actividad, el consumo de ciertos tipos de alimentos, factores sociales como los niveles socioeconómicos y los niveles de estrés, el peso se convierte en un factor casi inexistente.

Scales are tipped by money.

El dinero a veces inclina la balanza contra la verdad.

Financiamiento sesgado:

Entonces, ¿por qué frente a los dos puntos anteriores, la ciencia es tan mal informada e incomprendida? Dinero. Y esa es la tercera disputa. Gran parte de lo que informan los medios no es ciencia en absoluto, pero se informa como si fuera ciencia. "Los estudios han demostrado …" son palabras mágicas en nuestro discurso público. Pero gran parte de lo que se informa proviene de comunicados de prensa de personas con intereses creados en el público que creen ciertas cosas. Saber quién financió lo que es un componente importante para juzgar la precisión de los hallazgos. Los sesgos existen en todas las investigaciones. Eso no significa que toda investigación es mala. Significa que un lector informado de la investigación necesita conocer los sesgos para juzgar la utilidad de la información. Esto es especialmente cierto del llamado "análisis de costos" que se ha realizado. Al profundizar en estos estudios sobre cuánto le está costando la obesidad a los Estados Unidos, encontrará compañías como Allergan, que duplicaron su mercado basándose solamente en ese pánico.

Entonces, ¿por qué son importantes estos puntos? ¿Los eruditos que plantean estos puntos simplemente ignoran correlaciones importantes repitiendo sus propias palabras mágicas "la correlación no es causalidad"?

Establecer Causalidad

Una educación en causa y efecto puede ayudar a poner esto en perspectiva. Se ha demostrado que muy pocas cosas causan otras cosas. Tomamos algunas cosas por supuestas como causas, pero en la ciencia uno defiende la causa, pero no se prueba (excepto de manera muy limitada en las leyes de la física, por ejemplo). Los problemas de confiabilidad y validez son importantes para hacer estos casos. La confiabilidad significa que el estudio es replicable y puede realizarse repetidamente de la misma manera que antes, preferiblemente por otras personas para reducir el sesgo. La validez significa que el estudio realmente está midiendo lo que supone que está midiendo.

La confiabilidad y la validez son extremadamente difíciles de lograr en estudios humanos. A diferencia de los procesos químicos y biológicos que se pueden controlar dentro de los laboratorios, estudiar a los humanos tiene la complicación adicional de que los humanos pueden descubrir que están siendo estudiados y cambiar los resultados. Sí, estudiar células y reacciones químicas en cuerpos humanos es más fácil que estudiar el comportamiento, pero todavía hay problemas, dado el grado en que el contacto humano con el medio ambiente y el proceso de envejecimiento humano cambian esos procesos químicos y biológicos constantemente.

Pero incluso si se puede presentar un caso sólido de confiabilidad y validez, se deben cumplir tres condiciones para demostrar causa y efecto (esencialmente para fortalecer el caso). Estas condiciones son todas necesarias, pero ninguna de ellas es suficiente:

  1. La causa tiene que ocurrir a tiempo antes del efecto.
  2. Los cambios en la causa tienen que crear un cambio correspondiente en el efecto.
  3. NINGUNA OTRA EXPLICACIÓN para la relación puede estar presente.

Sincronización

Esto suena básico y fácil de demostrar, pero si lo piensas, especialmente con respecto a los humanos, el tiempo es difícil. Por ejemplo, si la gordura fuera a causar estas comorbilidades, la gordura debe ocurrir a tiempo antes de la diabetes, presión arterial alta o enfermedad cardíaca. ¿Pero cuándo exactamente ocurrieron estas condiciones médicas? No en el momento del diagnóstico porque los síntomas generalmente están presentes antes de buscar un diagnóstico. No en el punto de los síntomas porque a menudo las personas se dan cuenta de que han estado enfermas por más tiempo del que sabían. ¿Qué pasa si se puede argumentar que existe un componente genético? ¿Se puede decir que la enfermedad comenzó en el útero? ¿Qué pasa si la persona pierde y gana peso varias veces? Cuando en el tiempo fue el peso un factor? Esta complejidad es frecuentemente ignorada en los estudios, lo que hace que casi todos los estudios sean problemáticos para justificar causa y efecto.

Correlación

Este es el favorito de los medios de comunicación, principalmente porque tiene números que dan una falsa sensación de precisión. Recuerdo que, como periodista, guardaba varios cálculos en un archivo para usarlos cuando discutía impuestos u otros temas similares porque era importante informar los números de una manera específica que tentaría en lugar de aburrir. Es complicado en los informes. Los números sensacionales son mejores que los pequeños, difíciles de entender o demasiado grandes, más allá de los números de comprensión. Los porcentajes funcionan mejor que los totales. Las evaluaciones estadísticas de correlación se informan fácilmente en porcentajes y, por lo tanto, a menudo hacen el primer párrafo o incluso el título.

Las correlaciones son una parte necesaria para demostrar una causa y un efecto, pero no son suficientes y, como tal, es importante revisar seriamente las correlaciones para comprender lo que hacen y lo que no significan. No conozco a nadie en HAES que niegue que existan correlaciones entre el peso y ciertas condiciones médicas. Nadie está negando la correlación o ignorándola. Por el contrario, es importante entender exactamente lo que significan estas correlaciones. ¿Se llegó a ellos con buena información? ¿Son confiables? ¿Miden lo que sugieren que están midiendo? Estas son las preguntas que otros científicos y académicos deben hacer cuando se enfrentan a datos tan importantes. Los periodistas no hacen estas preguntas. Los periodistas informan cifras sensacionales y confían en el investigador que creó el número para decirles lo que significa. Por lo tanto, el informe de las correlaciones está sesgado instantáneamente de dos maneras: hacia lo sensacional y hacia el productor de la investigación. En las revistas de revisión por pares, no es el investigador quien interpreta o revisa los datos, sino que son sus colegas. Esto reduce el sesgo.

Explicaciones alternativas

Este es el mayor punto de discordia y debería serlo. Aquí es donde se realiza el animado debate que lleva a la verdad. Depende de cualquiera que lea una afirmación de causa y efecto que la analice y busque una explicación alternativa. Un gran momento cinematográfico que demuestra este principio está en el movimiento Contact cuando Ellie (Jodie Foster) oye por primera vez la transmisión extraterrestre y entra corriendo a la sala de control del telescopio gritando "hazme mentirosa". Todo el que lee la investigación de manera crítica comienza con escepticismo. ¿Hay algún problema con los datos? ¿Es esto sólo una coincidencia? ¿Hay algún factor importante que marque la diferencia? ¿Hay algún factor que fue mal utilizado o inválido? ¿Hay alguna otra investigación que arroje luz sobre los hallazgos de este estudio? ¿Qué preguntas sin respuesta deben abordarse? ¿Hay más causas principales que explican la relación? ¿Están estos factores controlados por otro factor que explica todo? ¿El sesgo de investigación afecta los resultados? ¿De qué manera la financiación, el diseño y la publicación de los hallazgos afectan la interpretación de los hallazgos?

No hay "prueba" concluyente de que la gordura "cause" nada

Los tres argumentos principales con respecto a la investigación de la obesidad son mucho más complejos que "la correlación no significa causalidad". La falacia ecológica, la mala interpretación de los datos y el financiamiento parcial de la investigación cuestionan estas correlaciones al sugerir que se extraen conclusiones incorrectas de los datos. A menudo, la ecuación y los datos carecen de factores y / o su interpretación a menudo está manchada por influencias corruptoras. Estos no "ignoran" la correlación. Estas afirmaciones proporcionan una crítica de las correlaciones.

Una investigación de Obesidad de más maneras falla

A menudo escucho la investigación de la obesidad en comparación con la investigación sobre fumar. Pero también hay un problema con el informe general general de la investigación sobre fumar. Fumar está implicado en muchos cánceres y otras complicaciones de salud. Hay miles de estudios ahora que fortalecen estas conexiones. Pero NADIE ha PROBADO que fumar CAUSA cáncer. Las personas que fuman no tienen cáncer. Las personas que no fuman tienen cáncer. Estos dos hechos debilitan el caso, por lo demás fuerte, de causa y efecto.

La diferencia entre la investigación de la obesidad y la investigación sobre el tabaquismo es que hay cientos de estudios que demuestran una fuerte conexión entre dejar de fumar y mejorar la salud. Nuevamente, un caso fuerte, no una prueba. No existe tal paralelismo con la pérdida de peso. La gran mayoría de las personas no puede mantener una pérdida de peso más que moderada durante más de 5 años. Hay cientos de miles, si no millones, de fumadores que han dejado de fumar después de los cinco años. Dejar de fumar es difícil de hacer, pero se puede hacer con éxito y la mayoría de las personas informan sobre la mejora de la salud. Es fácil estudiar los efectos de dejar de fumar porque es fácil saber si uno fuma o no.

Los estudios de pérdida de peso rara vez duran más de seis meses e incluso los mejores siguen a las personas durante solo dos años. Muchas de las personas que pierden peso tienen complicaciones, ya sea por el intento de perder peso o por la pérdida de peso en sí misma, por lo que afirmar que mejora la salud es un resultado mixto, no uno fuerte. La mayoría de los estudios que supuestamente demuestran que la pérdida de peso funciona por suposiciones, no datos directos: si la población más pequeña es más sana, se supone que al hacer que las personas más grandes sean más pequeñas les dará los mismos resultados de salud.

En resumen, fumar puede tener correlaciones similares al peso con las condiciones de salud, pero falta todo un cuerpo de investigación que demuestre que la pérdida de peso mejora la salud de la misma manera que dejar de fumar mejora la salud. La investigación faltante es tan importante para comprender fenómenos como criticar la investigación existente.

1 + 1 does not equal 3

La realidad cuenta

Pensamientos finales

El propósito de la investigación para crear casos sólidos de causalidad es, obviamente, crear soluciones efectivas para problemas reales. Si los datos son problemáticos, el tratamiento será ineficaz y a veces dañino. Este animado debate es necesario para desentrañar y fortalecer los cuerpos de literatura existentes. Los temas emocionalmente cargados a menudo pasan por alto estos conceptos básicos, pero no obstante son importantes.

Concluiré afirmando que no considero que esta sea la única medida de información. Las experiencias personales, las observaciones, los contextos sociales, la empatía y la teoría cuentan. Pero construir sobre este sólido fundamento ayudará a buscar la verdad. La evaluación crítica de la investigación es un paso importante para comprender nuestro mundo y nuestros cuerpos.

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