Expertos se excusan al decir que revistas científicas prefieren el dinero que la reputación y credibilidad
Diariamente nos enteramos sobre un nuevo estudio publicado por una revista científica, en el que se asegura que cierto alimento o bebida está asociado con algún tipo de enfermedades.
Un día conocemos que consumir café es bueno para la salud. Otro día se arroja evidencia de que esta bebida no es del todo recomendable.
Y es que, a veces, ninguna de las supuestas evidencias son científicamente válidas.
El ejemplo más reciente de la facilidad con la que se realiza la divulgación de investigaciones científicas que no necesariamente cumplen con un proceso riguroso de evaluación por expertos –o revisión por pares– lo puso el periodista científico y doctor en biología molecular John Bohannon, quien hace unos meses publicó un estudio en The International Archives of Medicine que concluía que consumir chocolate contribuye a bajar de peso.
Si bien el ensayo clínico en el que se comparó el régimen alimenticio de tres grupos de personas fue real, los “resultados científicos” partieron de experimentos deficientes y mal diseñados. Una “receta para falsos positivos”, dijo Bohannon en io9.
El problema es que una vez que el estudio bajo el título “Chocolate con alto contenido de cacao como acelerador para bajar de peso” se sometió al proceso editorial de aceptación o rechazo y sin estar sujeto a un escrutinio científico por parte de investigadores de rango igual o superior al de Bohannon –revisión por pares– fue aceptado para publicarse por “múltiples journals dentro de 24 horas”.
Bohannon, además, se hizo pasar por “Johannes Bohannon” (en lugar de John), con una licenciatura en biología nutricional. Incluso creó un sitio Web falso llamado “Instituto de Dieta y Salud”. Datos que eran imposibles de encontrar en una búsqueda en Google.
“(…) hay un montón de journals que les importa más el dinero que la reputación”, reconoció Bohannon.
“Si un estudio ni siquiera enlista cuántas personas participaron o hace una afirmación audaz sobre la dieta que es estadísticamente significativa pero no dice qué tan grande el tamaño del efecto es, deberías preguntarte por qué. Pero en la mayoría de las veces, no lo hacemos. Lo que es una lástima, porque cuando fallamos, el mundo se inunda de ciencia basura”.
