Por qué se retractó un gran estudio sobre hidroxicloroquina por abuso estadístico

Por qué se retractó un gran estudio sobre hidroxicloroquina por abuso estadístico

Un estudio HCQ de alto perfil que afirma que 16.990 muertes por Covid fue expuesto por mal uso de datos e ignorar los efectos de las dosis, lo que destaca por qué las publicaciones científicas necesitan una revisión de la transparencia.

En un estudio reciente publicado en la revistaArchivos de salud públicaLos investigadores adoptaron las prácticas metodológicas y los resultados de Pradelle et al. Este estudio amplió el debate sobre el uso de medicamentos antirreumáticos al afirmar que la HCQ se asoció con más de 16.990 muertes durante la primera ola de la pandemia de Covid-19. Revisiones posteriores mostraron en Pradelle et al. Sin embargo, el proceso careció de transparencia ya que no se hicieron públicas las explicaciones detalladas sobre el retiro y la correspondencia relacionada.

El presente estudio critica las afirmaciones metodológicas y el enfoque del conjunto de datos de Pradelle et al.

Antecedentes: el debate sobre la HCQ

El crecimiento sin precedentes del acceso global a Internet ha llevado a la distribución generalizada del conocimiento científico a través de redes sociales y plataformas de medios en línea, lo que a menudo moldea la opinión pública, el comportamiento individual y, a su vez, las decisiones políticas. Esto crea una responsabilidad implícita para los científicos de mantener los más altos estándares de rigor en sus enfoques metodológicos. A pesar de esto, más de 10.000 publicaciones son retiradas cada año tras críticas sobre la confiabilidad y precisión de sus datos.

Estas retractaciones no sólo representan una pérdida significativa de financiación y esfuerzos de investigación, sino que sus hallazgos erróneos, una vez difundidos, pueden ser difíciles de revertir. Este estudio utiliza el debate de Lancet Gate para resaltar este punto. La discusión se centra en una publicación en The Lancet sobre la hidroxicloroquina (HCQ), un fármaco antipalúdico que se está probando para su uso contra la enfermedad por coronavirus 2019 (CoVID-19). Si bien la protesta científica generalizada llevó a su retirada, varios gobiernos citaron sus hallazgos al dar forma a su política pública sobre el uso de HCQ.

El debate alcanzó nuevas alturas cuando Pradelle et al. Metanálisis publicados que estiman el número de muertes por el uso de HCQ durante la primera ola de Covid-19. El estudio, que afirmó que 16.990 personas podrían haber muerto después del consumo de HCQ, se realizó en Bélgica, Francia, Estados Unidos, España, Turquía e Italia y se debió tanto a una amplia cobertura mediática como a implicaciones políticas. Si bien la publicación finalmente fue retractada debido a “falta de datos” y “suposiciones cuestionables”, el daño ya estaba hecho.

"El objetivo de este artículo es abordar preocupaciones clave sobre la transparencia y la integridad de las publicaciones científicas, particularmente en el contexto del artículo retractado de Pradelle et al. y los artículos en red, y las debilidades del ecosistema editorial actual para prevenir la desinformación y mantener la confianza del público en las instituciones científicas".

Deficiencias metodológicas

El primer defecto metodológico examinado en esta crítica es el de Pradelle et al. La mortalidad hospitalaria estimada. Si bien la publicación estimó que más de 16.990 personas murieron por el uso compasivo de HCQ, estos resultados se presentaron sin análisis de sensibilidad adecuados ni ajustes de subgrupos de dosis, lo que impidió la confiabilidad de los datos. La estimación de la mortalidad relacionada con la HCQ (odds ratio [OR]) sigue siendo incorrecta. La publicación de Pradelle et al. se derivó de los metanálisis anteriores de Axfors et al. Tomado prestado y derivado principalmente de ensayos controlados aleatorios con dosis altas, pero Pradelle et al. Se aplicó el mismo tamaño del efecto a todos los grupos de pacientes, independientemente de la dosis real recibida, sin tener en cuenta la dependencia de la dosis del tamaño del efecto ni realizar comprobaciones de solidez para determinar su validez.

La presente crítica aborda además la importancia de distinguir entre significación estadística y clínica. Destaca la mala aplicación de los tamaños del efecto, la falta de análisis de sensibilidad y la falta de estimaciones de subgrupos como factores acumulativos que afectan la confiabilidad clínica de Pradelle et al. Invalidar.

El nuevo análisis encontró que los regímenes de dosis más bajas de HCQ no mostraron evidencia clara de un aumento de la mortalidad, mientras que sólo las dosis más altas se asociaron con un posible aumento del riesgo. Es importante destacar que los análisis de sensibilidad mostraron que las conclusiones estadísticas dependían en gran medida de un único estudio grande, lo que generó preocupaciones sobre la solidez de los hallazgos originales.

"Como se vio en varios países durante la pandemia de Covid-19, el uso de HCQ ha variado mucho en términos de dosis, selección de pacientes, coadministración con otros tratamientos, estándares metodológicos e interpretación cautelosa de los hallazgos estadísticos en la configuración de las políticas de salud pública".

Estos resultados refuerzan la necesidad de que los autores asuman la responsabilidad de evaluar críticamente sus fuentes de datos y los supuestos incorporados en sus modelos estadísticos. La metodología estadística necesita una mayor transparencia antes de que la ciencia y la medicina puedan avanzar y la difusión de información errónea pueda detenerse.

Más allá de la crítica metodológica, el estudio destaca problemas sistémicos más amplios en las publicaciones académicas, incluido el aumento de prácticas editoriales fraudulentas, la fatiga de los críticos, las revistas depredadoras, las “fábricas de papel” y la erosión de la confianza en las instituciones académicas.

Recomendaciones futuras

Para abordar las amenazas actuales a la integridad científica, el estudio hace recomendaciones sobre la reproducibilidad, la erosión de los procesos de revisión por pares y las necesidades urgentes de reformarlos y aumentar la transparencia y la rendición de cuentas de la ciencia revisada por pares. Destaca el potencial de las prácticas de ciencia abierta para desarrollar soluciones efectivas, particularmente aquellas de transparencia y rendición de cuentas.

“Plataformas como Open Science Framework (OSF), Zenodo, Dryad y Figshare son ejemplos de infraestructuras sólidas que garantizan que el material científico permanezca disponible para revisión, reanálisis y futuras investigaciones.

Los modelos abiertos de revisión por pares, en los que se divulgan los informes y las identidades de los revisores, también podrían mejorar la calidad de las revisiones y desarrollar un proceso de revisión más constructivo y responsable. “

El artículo recomienda además incentivos para los revisores pares, como CETORING Medical Education (CME), reconocimiento público y oportunidades de avance profesional, y la adopción de datos abiertos y código compartido para mejorar la reproducibilidad.

Estas y otras reformas son fundamentales para fomentar la participación de los revisores, mejorar los estándares rigurosos del proceso de revisión por pares y mejorar la transparencia general para un mañana más seguro y saludable.

Fuentes: