7 Razones por las que el estudio del huevo tiene huevo

Por Dr. Mauricio Arango, MD, edición a cargo de Paula Rincón

Hace unas semanas atrás salió al público el estudio “Asociación del consumo de colesterol o huevo con la incidencia de enfermedad cardiovascular y mortalidad”. R

Las opiniones y aseveraciones en contra de nuestro preciado alimento en cuestión, el huevo, por parte de ideólogos y medios de comunicación no se hicieron esperar.

Pero ¿qué tanto de lo que se puso en manifiesto hizo hincapié en el hecho de que este era un estudio no extrapolable y con limitaciones importantes?

Quizá sea conveniente que, a este punto, el lector sepa que actualmente estoy en proceso a obtener mi Diplomado de Epidemiología y Bioestadística de la Universidad CES de Medellín.

EPIDEMIOLOGÍA: El diccionario de la Real Academia Española (RAE) define a la epidemiología como el tratado que está centrado en las epidemias. Se trata de una disciplina de la ciencia dedicada al análisis de los causantes, los vínculos, la forma en que se distribuyen, la regularidad y el control de distintos factores que se asocian a la salud.

Y como este se trata de un estudio epidemiológico, me sentí en la libertad de hacer mi análisis minucioso del manuscrito y traerle al lector mis conclusiones.

Entendamos cómo se hacen estos estudios

“Cuantificar la aparición de una enfermedad u otro suceso relacionado con la salud es sólo el inicio del proceso epidemiológico. Los epidemiólogos también están interesados en evaluar si una exposición está asociada a una enfermedad determinada en una población” 

– Isabel dos Santos Silva R

El primer paso al hacer un estudio epidemiológico es definir la hipótesis a analizar.

El segundo paso es decidir qué diseño de estudio será EL MÁS APROPIADO para probar la hipótesis.

Existen dos métodos en general para evaluar la asociación y su correlación con un resultado en particular: experimental y observacional.

En el primero se tiene control de las variables y en el segundo no.

El experimental tiene desventajas éticas por lo que el observacional es muy utilizado para evaluar exposición y consecuencia (por ejemplo, exposición al humo del cigarrillo y sus consecuencias al cabo de un año. Difícilmente sería ético hacer este estudio pidiéndole a los participantes que fumen para objetivos académicos).

El problema de los estudios observacionales es que los grupos observados pueden diferir en muchas otras características, además de la estudiada.

Debido a estos factores de confusión, establecer el papel de exposición en un estudio observacional es más difícil que en uno experimental.

Los estudios de cohortes son estudios observacionales en los que inicialmente se selecciona una población a estudio o cohorte.

A continuación, se obtiene información para determinar quién está expuesto y quién no al factor de interés.

La cohorte se sigue a través del tiempo y se compara la incidencia de la enfermedad a estudio entre los individuos expuestos y los no expuestos, llegando a una conclusión de asociación más no necesariamente, causalidad.

Mediante análisis estadísticos de alta complejidad, (como el Hazard Ratio (HZ) y/o análisis de supervivencia o COX, específicos para estudios multivariados), se puede llegar plausiblemente a una conclusión estadística técnica, sin que sea plausible en análisis crítico. R

“Existe cierta analogía con la frase «una mentira repetida adecuadamente mil veces se convierte en una verdad», atribuida a J. Goebbels, ministro de propaganda del III Reich hitleriano”.

Dónde se empieza a poner la cosa color de hormiga…

Para no ir tan lejos, el estudio del huevo se trata de uno estudio de COHORTE con características de multivariado, en donde se analizaron 6 cohortes, los cuales, algunos datan desde el año 1985:

  • “The cohorts were the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study, Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) Study,
  • Framingham Heart Study (FHS),
  • Framingham Offspring Study (FOS),
  • Jackson Heart Study (JHS), y
  • the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA)”,

Por ser un estudio que combinó múltiples variables (covariables – multivariado), se debió tener en cuenta varios aspectos estadísticos para evitar sesgos y errores originados en la inclusión de factores de confusión (más específicamente, errores de tipo 1 o alfa).

Sin embargo, a pesar de los esfuerzos y las técnicas estadísticas avanzadas, no pudieron salir victoriosos.

Para crédito de los investigadores, ellos mismos fueron capaces de reconocer las diferentes limitaciones del mismo. Entre ellas incluyeron:

  1. Las 6 cohortes diferían considerablemente en términos de muestra, tamaño, edad, sexo, raza / etnia, nivel de educación, IMC y comportamiento. Factores de riesgo cardiovascular y clínico, así como ECV incidente y tasas de mortalidad por todas las causas.
  2. Error tipo 1 (alfa), en donde los hallazgos para el análisis de los resultados secundarios deben ser interpretados como exploratorios. R

Lo anterior, en castellano plano vendría a significar que los investigadores hacen observaciones, pero no se tiene control sobre las variables, a pesar de su elección de técnicas estadísticas de última generación.

Es de esperar que las conclusiones de este tipo de estudios por tanto, 1- reflejen alguna asociación SOLAMENTE de la población estudiada (no se pueda extrapolar a otras poblaciones). Y 2- que estas conclusiones sean fuertemente definidas por la manera que el investigador decide observar la población (sesgo).

Si voy de viaje a por un par de semanas a Punta Cana y hago un “estudio” sobre las preferencias musicales de los dominicanos en Punta Cana puede que me tope con sesgos como el hecho que mi exposición a la música local, estuvo dictada por su interés de hacerme sentir en un ambiente festivo, como turista. Quizá la música a la que me haya expuesto en un viaje de turismo fuese muy diferente de la que hubiera encontrado si me hubiera ido a hacer una pasantía laboral en la misma ciudad. Eso sólo lo sabré si visito en estos dos contextos.

A este punto, debe ser claro que los estudios observacionales no son extrapolables, porque estudian poblaciones diferentes. Y el estudio del huevo es claramente uno de ellos.

Las 7 limitaciones del estudio

A continuación, voy a dar una lista de otras limitaciones que, en conjunto con los profesores de epidemiología y bioestadística de la Universidad CES  y la universidad UPB de Medellín, tuve la oportunidad de encontrar.

  1. Fue un estudio de carácter observacional más no de intervención: no permite concluir causalidad

Básicamente, el estudio no provee “prueba” de peso para culpar al huevo por la enfermedad cardiovascular.

  1. Fue un estudio con mediciones estadísticas complejas como el HR: medida con alta complejidad de análisis

Sin embargo, no hicieron estudio de análisis de supervivencia o COX, haciéndolo flojo en los hallazgos.

  1. Fue un estudio con sesgos importantes: por ejemplo, los patrones dietéticos fueron medidos con diferentes herramientas entre los estudios de las cohortes

En castellano, se midió la misma variable con diferentes instrumentos. Algo semejante a medir la altura de todos los edificios de una ciudad, eligiendo un metro para algunos de los edificios y el pie de un ingeniero para otros.

  1. Fue un estudio en donde las 6 cohortes difieren considerablemente en términos generales

Cuando los estudios analíticos, como éste, deben tener poblaciones y tamaño de muestra representativa y similares para poder realizar la comparación correctamente.

  1. Fue un estudio con error tipo I: donde el tamaño de la muestra aumenta la probabilidad de asociación estadísticamente significativa, sin que realmente haya

El error tipo I es un error asociado con la elección de la muestra estadística y los métodos de análisis de la misma. Básicamente, el error que hace que rechacemos una bolsa de limones porque el par de limones que se ven por encima de los demás están podridos, asumiendo que todos los de abajo lo están.

Este es un error muy “apetecido” porque casi siempre arroja las conclusiones que el investigador espera.

Y la más curiosa…

  1. Fue un estudio en donde sus investigadores aceptan las múltiples limitaciones del mismo: y aún así llegan a una conclusión muy poco plausible.

“Por todo ello, es muy fácil caer en la falacia de atribuir a los artículos las características de la revista donde se publican, lo que en términos generales en epidemiología denominamos la “falacia ecológica” (atribuir al individuo una característica del grupo).”

– Esteve Fernández R

  1. A esto, sumemosle que el estudio del huevo fue publicado en el Journal of the American Medical Association, JAMA, revista científica de gran impacto, lo que es en sí un señuelo malvado, incluso para el lector más educado.

Me refiero a la “falacia de autoridad”, que lleva a muchos colegas a caer en el típico “si salió en la revista JAMA, es porque es verdad”.

En este tema de falacias en investigación epidemiológica, Esteve Fernandez, argumenta que “a pesar de que la mayoría de las revistas de primera fila suelen publicar artículos válidos y relevantes, conviene no bajar la guardia porque un artículo venga refrendado por su publicación en una gran revista”.

Y advierte que “los investigadores, los informadores y los periodistas no deben dejarse deslumbrar por el prestigio de las revistas. Por todo ello, es recomendable ser siempre críticos en la valoración de cualquier artículo, se publique donde se publique”.

Algunas falacias en investigación epidemiológica:

  • Las revistas ‘buenas’ garantizan ‘buenos estudios’.
  • Mucha evidencia significa buena evidencia.
  • La representatividad importa.

En conclusión…

No comamos cuento y disfrutemos de unos huevos tocineta… Revueltos, fritos, pochados, a mi me gustan de cualquier forma.

Y tú, ¿qué tanto crees que información en los medios, como esta en contra del huevo te afecta a ti y a tu familia? ¿Encuentras este tipo de contenido beneficioso? ¿Hay otro mito que quisieras que abordara la próxima vez?

Déjalo todo en los comentarios y hasta la próxima

Doc Mauricio.

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