Durante décadas, la epidemiología nutricional recurrió a instrumentos basados en el recuerdo, como el recall de 24 horas y los cuestionarios de frecuencia alimentaria, para estimar qué come una población. La Encuesta Nacional de Salud y Nutrición de Estados Unidos (NHANES) se convirtió en una de las fuentes de datos nutricionales más utilizadas del mundo. El problema no era simplemente que las personas pudieran olvidar algún alimento. Es que los errores de medición podían ser sistemáticos: determinados alimentos se recuerdan peor, las porciones se estiman con dificultad y lo que se considera saludable o poco saludable también puede influir en lo que una persona declara.
El mecanismo
En 2013, Edward Archer y sus colegas analizaron los datos de ingesta calórica declarada en NHANES entre 1971 y 2010 y los compararon con estimaciones fisiológicas del gasto energético. Encontraron que una proporción muy elevada de los registros era incompatible con la energía que, según esos modelos, habría sido necesaria para mantener el peso corporal: aproximadamente entre el 67% y el 72% de los datos de las mujeres y entre el 59% y el 67% de los de los hombres, según el período analizado.
El resultado no demuestra que toda la epidemiología nutricional sea inválida. Los propios supuestos utilizados para estimar el gasto energético tienen márgenes de error, y el umbral elegido para definir qué dato era “implausible” también puede discutirse. Pero sí expone un problema más profundo: una medición puede ser muy precisa en su forma de registrarse y, aun así, representar imperfectamente aquello que pretende medir.
Un recall de 24 horas no observa directamente la comida consumida. Observa una reconstrucción de esa comida. Y cuando esa reconstrucción contiene errores sistemáticos, aumentar el tamaño de la muestra no necesariamente los elimina.
Para profundizar
El problema de la medición no termina cuando conseguimos un número. También importa qué representa ese número y qué dejamos afuera cuando lo convertimos en evidencia. Esa misma tensión aparece en otras áreas de la medicina, donde un indicador aparentemente objetivo puede terminar ocupando el lugar del fenómeno que pretendía representar. Así ocurrió cuando un estadístico belga intentó encontrar al "hombre promedio" y terminó creando una métrica que hoy rige el mundo.
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Medir lo que se puede medir
Una reducción espectacular en una imagen médica parecía demostrar que un tratamiento funcionaba. El problema era que los pacientes no necesariamente vivían más.