Un medicamento preventivo reduce el riesgo de infarto a la mitad. El titular habla de una reducción del cincuenta por ciento y el comunicado la llama decisiva. Sin embargo, el impacto clínico es distinto: ¿qué pasa cuando descubrimos que ese cincuenta por ciento significa que, durante el período estudiado, el riesgo bajó del dos al uno por ciento? Por cada cien pacientes tratados se evitará, en promedio, un evento adicional. La diferencia entre presentar un impacto en términos relativos o absolutos no es semántica. Define, en la práctica, qué intervenciones parecen urgentes.
El mecanismo
El ensayo JUPITER ilustra el problema: evaluó un tratamiento en personas sin enfermedad cardiovascular conocida, pero con una PCR ultrasensible elevada. Las tasas del desenlace primario compuesto fueron de 1,36 y 0,77 eventos por cada cien personas-año. Expresado proporcionalmente, el descenso fue del 44 %. Ese número dominó la comunicación. Pero según los investigadores, había que tratar a 95 personas durante dos años para evitar un evento. No hace falta alterar datos. En cada eslabón —paper, comunicado, titular— sobrevive la cifra que parece más grande, independientemente de que esto oscurezca el esfuerzo real necesario para observar un beneficio poblacional. La evidencia experimental respalda el mecanismo: en escenarios idénticos, casi el 94 % de los médicos consideró más eficaz un tratamiento presentado en términos relativos, cifra que cayó al 68 % al informarlo mediante mortalidad absoluta. El problema está en la arquitectura de comunicación que decide qué número vemos primero.
Para profundizar
Elegir cómo se comunica un resultado no es lo mismo que elegir qué resultado se mide. Pero ambas decisiones tienen algo en común: una métrica técnicamente válida puede terminar ocupando el lugar del fenómeno que debía representar.
Próximo episodio
“Lo que un paper no puede concluir”
En 2016, una revisión sistemática encontró una paradoja en adultos mayores: niveles altos de LDL se asociaban con una menor mortalidad. ¿Significaba que el colesterol los protegía? No. Significaba que una asociación estadística podía convertirse en una conclusión que el diseño del estudio no permitía.