Sobre el pensamiento estadístico y la interpretación del riesgo
Publicado: 20 enero 2010 Archivado en: Reflexiones
Hay un suplemento en la revista «
Jano» (para los extremeños disponible desde
http://www.saludteca.es > Área de Salud de Plasencia > Revistas de Doyma-Elsevier) llamado «Escepticemia» que reflexiona de forma periódica sobre las cosas de la medicina que se publican en las revistas, pero también sobre cosas que no se publican y que también son ciencia o son medicina. Desde hace un tiempo, estas reflexiones han tomado cuerpo de
blog, y se pueden consultar en la página web de esta revista.
Sé que soy un poco pesado con el tema de la estadística… pero como sé que nos cuesta a veces entenderla (a mi el primero) e incluso a veces nos olvidamos de su importancia, conviene que nos repitan personas de fuera de nuestro entorno lo que aporta conocer la estadística para saber manejar la incertidumbre…
Valga por tanto este post para refrescarnos (con toda la rasca que hace!) la idea de que manejamos datos y nos basamos en cifras que no son más que puras estimaciones de riesgo.
¡Que os aproveche!
Los números parecen no encajar en nuestra vida cotidiana. Desde niños se nos ha grabado a fuego que dos y dos son cuatro y que la ciencia de los números es una ciencia exacta. Pero la vida no es ni ciencia ni exacta, y cuando hay que decidir si es más seguro ir en coche o en avión, o si hay que vacunarse o no frente a una infección, tanto a nivel individual como colectivo, hay que echar mano del cálculo probabilístico. Para conocer los riesgos del mundo moderno y poder tomar decisiones informadas hay que tener una mínima capacidad de razonamiento probabilístico. Sin embargo, en la escuela no se enseñan las matemáticas de la incertidumbre sino las de la certeza. Y así nos va.
La interpretación de los estudios de salud es un caso representativo de las carencias de la población en materia de razonamiento probabilístico. El psicólogo Gerd Gigerenzer, director del Harding Center for Risk Literacy, ha realizado un estudio revelador sobre la percepción de los beneficios del cribado de los cánceres de mama y próstata en Europa. Los resultados, publicados el 2 de septiembre en el Journal of the National Cancer Institute (JNCI), muestran que el 92% de las mujeres de nueve países europeos, entre ellos España, sobrevalora o ignora el efecto real de las mamografías en la reducción de la mortalidad por cáncer de mama (muchas creen que las mamografías salvan vidas en una proporción 10, 50, 100 o incluso 200 veces superior a la real). Asimismo, el 89% de los hombres europeos sobrevalora o ignora el efecto del cribado del cáncer próstata con PSA. Lo que revela el trabajo de Gigerenzer, un experto en comunicación de riesgos (véase Escepticemia 128), es que la población no está preparada para tomar decisiones sobre su salud basándose en evidencias o pruebas bioestadísticas. Piénsese por ejemplo en esta cuestión: ¿Está infectado por el VIH una persona cuyo test del sida sea positivo? O en este otro problema, mucho más sencillo, presentado por Shane Frederick en el Journal of Economic Perspectives, que revela las limitaciones del pensamiento intuitivo frente al estadístico: si un bate de béisbol y una pelota cuestan 1,10 dólares, y el bate vale un dólar más que la pelota, ¿cuánto cuesta la pelota? (menos de la mitad de las personas responde lo correcto: 1,05 dólares).
La gente con menor capacidad de razonamiento numérico y estadístico tiende a tener un mayor índice de masa corporal y, en general, a gestionar peor su propia salud, según apunta un artículo de Nature (doi:10.1038/4611189a). La sofisticación de las investigaciones médicas, y en particular la complejidad de las estadísticas utilizadas para obtener los resultados, está abriendo una creciente y preocupante brecha entre los expertos y las personas interesadas en esos resultados (clínicos y pacientes). La única manera de mantener puentes es mejorar la comunicación de esos resultados y, sobre todo, el razonamiento probabilístico de la población desde los años escolares. Porque no hay nada más incierto y arriesgado que no saber interpretar la incertidumbre.