Falsas medicinas y razonamiento causal

Establecer relaciones de causa-efecto es una de esas actividades que realizamos las personas (y otros animales) de manera muy natural, y que nos facilitan mucho la vida. Imaginad que un niño no aprendiese que el fuego puede causar quemaduras si lo toca, o que un adulto no comprendiese la relación causal que une el tabaco y las enfermedades respiratorias. Sencillamente, muchas de nuestras decisiones vitales se volverían aleatorias, o equivocadas: no evitaríamos tocar el fuego con los dedos, ¡y no veríamos la relación entre los 5 paquetes de Ducados que te ventilas cada día y tu enfisema terminal!

¿Cómo aprendemos a derivar conclusiones causales a partir del conocimiento de que disponemos? Es tema de mucho debate, pero una aproximación bastante racional al asunto es que nuestras decisiones causales se basan en la covariación entre la causa potencial y el resultado. Ya veremos más adelante qué quiere decir esto. Por ahora basta con saber que ésta sería la estrategia normativa, la aproximación racional. Porque las causas deberían (en principio) covariar con sus resultados.

Me interesa especialmente el tema de las decisiones causales en el ámbito de las pseudomedicinas, ahora que está tan de moda eso de la homeopatía, las medicinas alternativas y ciertas "psicoterapias". Y es que se supone que, si una determinada terapia funciona, entonces existe una relación causal entre el tratamiento y la cura de la dolencia, ¿verdad? (la terapia CAUSA la curación)

Vamos a imaginar el siguiente escenario: quiero comprobar si una determinada terapia (asistir a sesiones de psicoanálisis) funciona para eliminar un cuadro depresivo. Para ello, la estrategia racional consiste, como hemos dicho, en el estudio de la covariación entre la terapia y la curación. Así que recojo una muestra de 200 pacientes con síntomas depresivos, algunos de los cuales están en tratamiento psicoanalítico y otros no, y les hago un seguimiento, comprobando si en 6 meses se encuentran mejor (habrá pacientes que se recuperarán, y otros que no).
La información referente a la covariación entre la terapia y las recuperaciones se resume muy intuitivamente en una tabla de contingencia como la siguiente.


El número entre paréntesis representa la cantidad de pacientes en esa categoría.

Salta a la vista que sólo hay 4 eventos posibles. Algunos pacientes acuden a sesiones psicoanálisis y se han recuperado (evento tipo a), otros acuden a sesiones pero no se han recuperado (tipo b), otros no se han psicoanalizado pero se han recuperado (tipo c), y por último los hay que ni se psicoanalizaron ni han mejorado (tipo d).

Primera observación: los eventos de tipo a pueden ser engañosos, así que no hay que concentrarse sólo en esos 80 casos que el psicoanalista parece haber tratado con éxito. Esta tabla recoge la covariación entre las mejorías y una sola causa potencial (la psicoterapia analítica). Los 80 pacientes que realizaron psicoanálisis y se mejoraron podrían haberse recuperado no debido al psicoanálisis, sino a otro factor que no se ha contemplado en la tabla (por ejemplo, algunos de ellos podrían haber presentado curaciones espontáneas, o recuperaciones transitorias, o podrían haber estado siguiendo otro tratamiento a la vez...). No podemos tomar decisiones causales racionales basándonos sólo en una de las casillas de la tabla.

También hay otras casillas cuya interpretación es engañosa. Por ejemplo, nada más poner a punto mi estudio, el psicoanalista señala triunfante las cifras que acabo de escribir en las casillas a y b: "¡Ja! ¡Mi terapia funciona!", exclama radiante. Nada menos que el 80% de los pacientes deprimidos que visitan a este psicoanalista se recuperan. Efectivamente, 80 de sus pacientes experimentaron mejoría frente a 20 que no lo hicieron. No parecen malas cifras, de hecho son impresionantes. ¡Un 80% de efectividad! Ésta es una forma muy habitual de presentar la "efectividad" de una pretendida terapia, dar el porcentaje de pacientes tratados con éxito, y a veces las cifras "parecen" convincentes.
Sin embargo, aquí se está pasando por alto el segundo elemento que quería resaltaros: la tasa base. En este caso, la tasa de recuperaciones espontáneas de la enfermedad (o mejor dicho, de recuperaciones en los pacientes que no se trataron con psicoanálisis). Es cierto que el 80% de los pacientes que acuden al psicoanalista mejoraron, como me apunta el propio terapeuta lleno de júbilo, ¡pero es que el 70% de los que no lo visitan también mejoró! (por la causa que sea, no la podemos conocer a partir de la información disponible)
¿Cuál es la moraleja? De nuevo, no se deben tomar decisiones causales basadas en una parte incompleta de la tabla (ni una sola casilla, ni dos), hay que tomar en cuenta todas las casillas.

¿Y cómo hacerlo?
Se han propuesto varias reglas para medir el grado de covariación entre dos eventos binarios, como los descritos (acude al psicoanalista: sí vs. no; se mejora: sí vs. no). Pero una de las más intuitivas y famosas de todas las reglas es ∆P (el triangulito delante de la letra P es la letra griega "delta"). El índice ∆P toma valores entre -1 y + 1. Los valores positivos indican que hay una covariación consistente (y por tanto, es posible que la terapia funcione, mejor cuanto más alto el valor de ∆P). Los valores negativos significan que la causa es preventiva, es decir, la terapia evitaría la mejoría del paciente. Cuando ∆P toma un valor de 0 (o cuando el valor es muy pequeño), significa que no hay relación entre acudir a la terapia y encontrarse mejor.

La regla ∆P consiste en restar dos probabilidades: la probabilidad de mejoría cuando se ha seguido la terapia, menos la probabilidad de mejoría cuando NO se ha seguido la terapia. Estas probabilidades se pueden calcular a partir de las frecuencias de la tabla (o sea, los números que teníais entre paréntesis), según el teorema de Bayes:

∆P = Prob(mejoría con terapia) – Prob(mejoría sin terapia) = a/(a+b) – c/(c+d)

No os asustéis con las formulitas, no es difícil.
Obviamente, si estas dos probabilidades son idénticas, es decir, si es igual de probable mejorarse yendo al psicoanalista que sin ir al psicoanalista, ∆P es igual a 0, y está claro que no hay relación entre la terapia y la curación, o sea, que la terapia no funciona. Ahora bien, si la probabilidad de curarse yendo al psicoanalista es mayor que la probabilidad de curarse sin ir al psicoanalista, la cosa cambia a favor de nuestro hipotético discípulo de Freud.

En nuestro ejemplo, si tomamos al azar un paciente cualquiera de la consulta del psicoanalista, veremos que hay un 80% de probabilidades de que se cure: a/(a+b) = 80/(80+20) = 0,80. ¡Esto es mucho! Y los psicoanalistas aplaudirán con las orejas.
Sin embargo, la probabilidad de que un deprimido se cure sin haber pisado la consulta del psicoanalista no es nada desdeñable: c/(c+d) = 70/(70+30) = 0,70 (es decir, un 70%). De hecho, ∆P = 0,80-0,70 = 0,10, que es un valor más bien canijo (10%), insuficiente para concluir que la terapia esté funcionando en la situación de estudio y con las variables que estamos tomando en cuenta (esto último lo digo porque las situaciones de tests clínicos son infinitamente más complejas).

Me gustaría recalcar una cosa: cuando se habla de la eficacia de las terapias, todo el mundo es capaz de rememorar algún caso de un vecino, familiar o amigo al que la terapia "le funcionó", ya se trate de la homeopatía, el psicoanálisis, la gemoterapia o el Biobac. No conviene dejarse engañar, no obstante, por estos relatos, puesto que este tipo de casos corresponden a una sola de las casillas (tipo a):
Primer error, se está dando por hecho que la mera secuencia temporal terapia-curación es la prueba de su vínculo causal, lo cual es incorrecto. Muchas veces, los enfermos se tratan con diversas técnicas ya sea a la vez o secuencialmente, pensando que no están funcionando. Si, eventualmente, el paciente se cura, tenderá a asociar esa curación con la última terapia a la que se ha expuesto (precisamente la más desesperada, la más excéntrica o la que menos visos tenía de funcionar). Imaginemos un paciente con cáncer que prueba la radioterapia, varios medicamentos recetados por el médico, y sigue sin observar mejoría. Un día, totalmente desesperado, decide probar una medicina con ignoto principio activo que ha comprado por Internet... Y el tumor desaparece. ¿Milagro? Probablemente no: ¿Cómo saber si los anteriores tratamientos han producido un efecto, sólo que más lentamente de lo esperado por el paciente?
Además, muchos trastornos, especialmente los de índole psicológica, se presentan en ciclos, de manera que a veces se registran mejorías espontáneas seguidas de inmediatas recaídas. Es habitual que los pacientes abandonen la terapia en uno de los momentos de mejoría cíclica, pensando que ya se han curado definitivamente (y que la terapia ha funcionado, por lo tanto), cuando en realidad esa mejoría es sólo una característica transitoria de la naturaleza cíclica de estos males.
Por último, la mayoría de los trastornos, también los mentales, tienen una tasa de recuperación espontánea que no conviene olvidar (en nuestra simplificada representación en la tabla, la tasa base incluye cualquier curación que se dé en ausencia de la terapia cuya eficacia estamos estudiando; es decir, nada impide que esas curaciones de la casilla c hayan tenido lugar en presencia de otras terapias que no sean el psicoanálisis, o cualquier otro factor que pueda influir en la enfermedad).
Segundo error: al hacer caso a estos insistentes testimonios del "a mí me funcionó" (casillas tipo a), se están obviando todos los casos en los que la terapia de estudio no va seguida de curación (tipo b), o bien los casos en los que hay curación sin haberse aplicado la terapia (tipo c). Un caso único, por emocionalmente cercano que sea, no puede servir para tomar decisiones causales de esta envergadura, no hay manera de saber si se trata de una mera anécdota si no se dispone del patrón de covariación completo, que en los ejemplos más simples (una sola terapia, una sola enfermedad) se resume en una tabla como la que he comentado y de la que podemos obtener una medida (una expresión cuantitativa) mediante reglas como ∆P.
Y desconfiad también de toda aquella terapia que anuncie a los cuatro vientos su eficacia en forma de "porcentajes de pacientes tratados con éxito". De nuevo, no podemos basar la decisión sólo en las casillas a y b, olvidando conceptos tan importantes como la tasa base (curaciones debidas a cualquier factor que no sea la terapia que estamos estudiando).