Asumo que por “investigación médica“, te refieres a “artículos publicados en revistas médicas”.
Gran parte de la investigación médica se basa en casos, en lugar de experimentos controlados. Esta es una forma de evidencia inherentemente más débil. Es casi seguro que haya variables no controladas (y no reconocidas), el tamaño de la muestra es pequeño, y es probable que tanto la selección de esa muestra como la elección de qué observar sean parciales.
La gente es muy complicada, y hay límites respecto de cuán cerca podemos estudiarla. (Abordar a una persona viva por razones no terapéuticas generalmente es desaprobado.) Esto significa que las observaciones van a ser propensas a errores. La medicina no es el único campo con este problema, pero el problema es peor en medicina que en muchos otros campos.
Algunos estudios médicos todavía se encuentran en un modo más exploratorio, en el que ni siquiera sabemos qué buscar. Si la afección es rara, la búsqueda de sujetos dependerá de la identificación inicial por parte de personas no especializadas que probablemente no buscarían ni siquiera los puntos de referencia específicos de la condición “obvios” que ya han sido mapeados.
Gran parte de la investigación médica es realizada por personas cuyo principal interés es el tratamiento, en lugar de la investigación. Incluso los expertos cometen errores metodológicos; alguien que no haya invertido en minucias de investigación puede hacer más de ellos.
Las mejores prácticas para la investigación pueden entrar en conflicto con los mejores intereses de pacientes individuales.
Muchos trabajos están dirigidos a una audiencia de practicantes, y pueden usar jerga o suposiciones implícitas que parecen perfectamente sensatas para un sanador, pero muy … inesperadas … para un teórico, o un investigador de otro campo.
La mayoría de los campos requieren una explicación teórica de por qué valió la pena hacer el experimento y qué significan los resultados. La medicina acepta más que “probamos 2000 cosas, y esta fue la que funcionó”. Francamente, como paciente, preferiría que mi médico supiera cómo / por qué funcionaría un tratamiento, pero me doy cuenta de que a menudo no lo hace, y no voy a decir “Sí, sé que funcionó en el los últimos 20 pacientes, pero preferiría aguantar (dolor / discapacidad / riesgo de muerte) hasta que me diga * por qué * funcionó “. El inconveniente es que a veces realmente será una coincidencia (o una característica común que no se observó) que salvó a los últimos 20 pacientes. Después de todo, si ninguna de esas 2000 cosas arbitrarias realmente funcionó, aún esperarías que mostrara resultados tan buenos como p = 0.001.
Muchas publicaciones requieren una prueba de importancia. Por ejemplo, los investigadores tendrían que demostrar que si el tratamiento fuera completamente irrelevante y los resultados fueran aleatorios, entonces solo obtendrían resultados tan fuertes una vez en 10 (p = 0.05, pero otro p = 0.05 en la otra dirección). Si el costo de equivocarse es bajo (bueno, resulta que les dimos un placebo … que fue el mejor tratamiento disponible previamente de todos modos …), y el valor de la información correcta es alto (¡el cáncer se curó un año antes!), Hace sentido para relajar los estándares. Esto da como resultado una cantidad mucho mayor de resultados accidentales que se informan.
La investigación médica es costosa, y a menudo financiada por corporaciones con fines de lucro con un interés en el resultado. La parte más costosa del desarrollo de medicamentos suele ser los ensayos de última etapa, cuando es probable que sea necesario reiniciar cualquier cambio.
Es posible que existan algunos factores de contrabalanceo que tiendan a hacer que la investigación médica sea más confiable que la investigación en otras disciplinas … pero estoy en apuros para pensar en ninguna.