![\"\"](\"http:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2014\/03\/reprodutibilidade.png\")
El tema de la reproducibilidad de los resultados de la investigaci\u00f3n viene mereciendo la atenci\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica y de la sociedad en los \u00faltimos a\u00f1os. La premisa de que la ciencia se corrige a s\u00ed misma porque evoluciona en base a la reproducci\u00f3n de estudios anteriores viene siendo cuestionada a la vista del n\u00famero creciente de evidencias de lo contrario.<\/p>\n
La baja confiabilidad de las investigaciones, sin embargo, no parece estar asociada a la mala conducta cient\u00edfica, sino con cuestiones como la insuficiente capacitaci\u00f3n del personal t\u00e9cnico e investigadores, el incentivo y la recompensa por resultados positivos en revistas de alto impacto, y el \u00e9nfasis en la elaboraci\u00f3n de afirmaciones ambiciosas, las cuales no est\u00e1n debidamente justificadas por los resultados. Los protocolos experimentales mal dise\u00f1ados, y el bajo n\u00famero de muestras y pruebas estad\u00edsticas inadecuadas han demostrado ser responsables por la baja reproducibilidad en la investigaci\u00f3n.<\/p>\n
Estas constataciones, entre otras, llevaron a la creaci\u00f3n en el a\u00f1o 2012 de la plataforma en l\u00ednea Reproducibility Initiative<\/i>, o\u00a0 Iniciativa en Reproducibilidad, que tiene como objetivo facilitar las comunicaci\u00f3n entre investigadores y compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas para validar y reconocer resultados reproducibles de calidad sobre pruebas pre cl\u00ednicas publicadas. La plataforma se basa en la red Science Exchange<\/i>, que incluye m\u00e1s de dos mil laboratorios de 400 instituciones de investigaci\u00f3n que reproducen los experimentos. Las presentaciones y los resultados obtenidos son confidenciales y una vez completados y confirmados, cuentan con la etiqueta \u201cvalidado en forma independiente\u201d. Hay iniciativas semejantes como Science Check<\/i>, que est\u00e1n contribuyendo a validar los resultados de la investigaci\u00f3n en el \u00e1rea cl\u00ednica y asegurando que estos datos adicionales est\u00e9n disponibles en repositorios de acceso abierto accesibles a todos.<\/p>\n
En vista de este escenario preocupante, las cuestiones que se presentan son: \u00bfqui\u00e9n es responsable; por qu\u00e9 est\u00e1 ocurriendo; c\u00f3mo puede ser corregido?<\/p>\n
Los investigadores principales responsables de los laboratorios comparten los laureles de los resultados \u2013 especialmente cuando son co-autores de las publicaciones \u2013 y tambi\u00e9n deben ser responsables por la exactitud de los resultados, su reproducibilidad, y el tratamiento estad\u00edstico de los datos, incluso si el trabajo experimental se llev\u00f3 a cabo por investigadores con experiencia como pos doctorados. Hay instituciones, como el Laboratorio de Biolog\u00eda Molecular en Heidelberg, Alemania, que limita el tama\u00f1o de los laboratorios para que el investigador principal no tenga un n\u00famero de personas que no pueda supervisar adecuadamente. Cuando esto no ocurre, deber\u00eda ser creada una estructura jer\u00e1rquica para controlar mejor los resultados obtenidos.<\/p>\n
Desde el punto de vista de las revistas, la disposici\u00f3n abierta de los comentarios en l\u00ednea es muy \u00fatil, as\u00ed como la presentaci\u00f3n de los datos fuentes a los editores y revisores, cuando se los solicite, y para fomentar la publicaci\u00f3n de resultados negativos.<\/p>\n
El campo de la psicolog\u00eda tambi\u00e9n enfrenta la misma crisis de credibilidad en los resultados publicados. Un estudio realizado en 1959 por el estad\u00edstico Theodore Sterling lleg\u00f3 a la conclusi\u00f3n de que 97% de los estudios de psicolog\u00eda publicados en las cuatro revistas principales del \u00e1rea reportaron resultados positivos estad\u00edsticamente significativos. Cuando el autor repiti\u00f3 el estudio en 1995 obtuvo el mismo resultado. Una de las razones para explicar el exceso de resultados positivos en psicolog\u00eda es que las revistas de alto impacto del \u00e1rea favorecen la publicaci\u00f3n de art\u00edculos innovadores, interesantes, llamativos que requieren necesariamente resultados positivos. El deseo de los autores en obtener resultados positivos acaba haciendo que se dise\u00f1en los experimentos \u2013 protocolo experimental, cantidad de muestras y otros pormenores \u2013 de forma que sea dif\u00edcil, casi imposible, su reproducci\u00f3n por otro estudio independiente. De acuerdo con Brian Nosek (apud Yong 2012), un psic\u00f3logo social de la Universidad de Virginia, en su \u00e1rea, \u201cTo show that ‘A’ is true, you don’t do ‘B’. You do ‘A’ again.\u201d\u00b9\u00a0Yong muestra en su art\u00edculo un cuadro tomado de Fanelli que muestra la tendencia de publicar resultados positivos en 18 \u00e1reas del conocimiento. Las ciencias llamadas \u201cduras\u201d (Ciencias del Espacio, Ciencias de la Tierra, F\u00edsica, Ciencias de la Computaci\u00f3n) est\u00e1n entre las que menos publican resultados positivos. Las Ciencias de la Vida, Qu\u00edmica, y Econom\u00eda est\u00e1n en un estado intermedio y finalmente Psicolog\u00eda y Psiquiatr\u00eda, Medicina Cl\u00ednica y Ciencia de los Materiales est\u00e1n en la cima de los que m\u00e1s publican resultados positivos. El autor correlaciona este \u00edndice con la mayor falta de reproducibilidad de los ensayos en estas \u00e1reas.<\/p>\n
Muchas investigaciones en el \u00e1rea cl\u00ednica usan modelos animales para imitar las t\u00e9cnicas quir\u00fargicas, el efecto de los medicamentos y otros ensayos en humanos, antes de realizar ensayos cl\u00ednicos en humanos. Las razones para el uso de conejillos de indias es claro y, de hecho, muchos pacientes se benefician de la investigaci\u00f3n sobre nuevos medicamentos, sin embargo, se debe mejorar la calidad de los experimentos en animales.<\/p>\n
Los estudios m\u00e1s confiables con modelos animales de enfermedades humanas son los que emplean la aleatorizaci\u00f3n de las muestras para eliminar las diferencias sistem\u00e1ticas entre grupos; realizar estudios ciegos, o sea inducir la condici\u00f3n que se est\u00e1 estudiando sin saber si este animal recibir\u00e1 el f\u00e1rmaco a ser probado; y evaluar los resultados tambi\u00e9n en forma ciega.\u00a0 Sin embargo, lo que se observa es que a lo sumo, una de cada tres publicaciones sigue estas reglas anti sesgo, lo que indica que los autores, revisores y editores les dan poca importancia. Como se mencion\u00f3 anteriormente, tambi\u00e9n el tama\u00f1o de la muestra influye directamente en la confiabilidad de los resultados, y hay pocos estudios que reportan c\u00e1lculos del tama\u00f1o de la muestra. La tendencia a publicar s\u00f3lo resultados positivos, que interesan potencialmente a la industria farmac\u00e9utica, tambi\u00e9n est\u00e1 presente en esta \u00e1rea.<\/p>\n
Con el fin de mejorar la fiabilidad de los ensayos con animales, fue creada en 2010 la iniciativa ARRIVE \u2013 Animal Research: Reporting In Vivo Studies<\/i> (Investigaci\u00f3n en animales: Informando estudios In Vivo<\/i>) autora de gu\u00edas de ensayos validados, entre otros por el Nature Publishing Group. <\/i>Se espera que las instrucciones reci\u00e9n creadas puedan influir positivamente en los investigadores y cambiar la cultura de la b\u00fasqueda de resultados positivos e inmediatos.<\/p>\n
M\u00e1s recientemente, los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH) lanzaron medidas para aumentar la reproducibilidad y la transparencia de los resultados de la investigaci\u00f3n, con \u00e9nfasis en el dise\u00f1o adecuado de los protocolos de investigaci\u00f3n. Estos incluyen la promoci\u00f3n del entrenamiento obligatorio de los investigadores de la instituci\u00f3n, la producci\u00f3n de gu\u00edas de buenas pr\u00e1cticas de investigaci\u00f3n que estar\u00e1n a disposici\u00f3n en el sitio Web de los NIH, la creaci\u00f3n de checklists<\/i> para asegurar una evaluaci\u00f3n sistem\u00e1tica de las solicitudes de financiamiento para investigaci\u00f3n. El NIH estudia formas de aumentar la transparencia de los datos que constituyen la base de los manuscritos enviados para publicaci\u00f3n, y la creaci\u00f3n de repositorios para depositar datos primarios denominado Data Discovery Index<\/i> \u2013 DDI. Esta plataforma prev\u00e9 que si otro autor usa datos primarios obtenidos por un investigador, ser\u00e1 citado, creando as\u00ed una nueva m\u00e9trica de contribuci\u00f3n cient\u00edfica desvinculada de las revistas.<\/p>\n
En diciembre de 2013, el NIH lanz\u00f3 un foro online de comentarios sobre art\u00edculos publicados –\u00a0PubMed Commons. Los autores que tienen publicaciones en PubMed pueden escribir comentarios sobre art\u00edculos indexados en esta base, as\u00ed como tener acceso a los comentarios de los colegas. Actualmente m\u00e1s de 2 mil autores se inscribieron y publicaron m\u00e1s de 700 comentarios.<\/p>\n
Sin lugar a dudas, la reproducibilidad no es un tema que los NIH puedan enfrentar solos. La comunidad cient\u00edfica, los editores, universidades, asociaciones profesionales, la industria y la sociedad como un todo est\u00e1n siendo invitados a participar en este debate, que tiene por objetivo restaurar la confianza en los resultados de la investigaci\u00f3n. De acuerdo con los autores del NIH., el punto crucial es el cambio de actitud en el sistema de incentivos acad\u00e9micos, que actualmente premia publicaciones en revistas de alto Factor de Impacto para conceder financiamiento y lograr promociones en la carrera, a pesar de las recientes iniciativas desestimulando esta pr\u00e1ctica.<\/p>\n
El escenario de baja reproducibilidad demostrado en los ejemplos anteriores confirma la regla no escrita y compartida entre investigadores acad\u00e9micos y de la industria de que al menos 50% de los estudios publicados, incluso en las revistas de alto FI no son reproducibles por otros laboratorios, e incluso en el mismo sector del laboratorio, los mismos equipos, mismas personas y mismos experimentos. Como ya se mencion\u00f3, muchos factores es han sugerido para explicar la baja fiabilidad de los resultados, como muestras de tama\u00f1o insuficiente, an\u00e1lisis estad\u00edsticos incorrectos o inadecuados, la competencia entre cient\u00edficos e instituciones por resultados positivos e innovadores, que lleva a confirmar una hip\u00f3tesis a pesar de que hay muchos resultados (no publicados) que la contradicen.<\/p>\n
Seg\u00fan Prinz et al<\/i>. los editores y revisores no tienen condiciones de repetir los experimentos e ir al fondo de los resultados presentados. Por lo tanto muchos errores no son detectados. Se agrega a esto el hecho de que los trabajos rechazados por una revista terminan siendo publicados por otras, sin cambios o mejoras significativas.<\/p>\nNota<\/h3>\n
\u00b9 \u201c\u2026 para probar que \u2018A\u2019 es verdadero, usted no hace \u2018B\u2019, usted repite \u2018A\u2019.\u201d (Traducci\u00f3n del autor)<\/p>\n
La reproducibilidad en los resultados de investigaci\u00f3n: la mirada subjetiva<\/i>. SciELO en Perspectiva. [viewed 25 February 2014]. Available from: <http:\/\/blog.scielo.org\/es\/2014\/02\/19\/la-reproducibilidad-en-los-resultados-de-investigacion-la-mirada-subjetiva\/<\/a>>.<\/p>\n La reproducibilidad en los resultados de investigaci\u00f3n: la punta del iceberg<\/i>. SciELO en Perspectiva. [viewed 28 February 2014]. Available from: <http:\/\/blog.scielo.org\/es\/2014\/02\/27\/la-reproducibilidad-en-los-resultados-de-investigacion-la-punta-del-iceberg\/<\/a>>.<\/p>\n IOANNIDIS, J. P. Why most published research findings are false. PLoS Med. <\/i>2005. Available from: <http:\/\/www.plosmedicine.org\/article\/info:doi\/10.1371\/journal.pmed.0020124<\/a>>.<\/p>\n BAKER, M. Independent labs to verify high-profile papers. Nature.<\/i> 14 August 2012. Available from: <http:\/\/www.nature.com\/news\/independent-labs-to-verify-high-profile-papers-1.11176<\/a>>.<\/p>\n Editorial<\/i>. Further confirmation needed. Nature Biotechnology. 2012. Available from: <http:\/\/www.nature.com\/nbt\/journal\/v30\/n9\/full\/nbt.2335.html<\/a>>.<\/p>\n Editorial<\/i>. Must try harder. Nature. 2012. Available from: <www.nature.com\/nature\/journal\/v483\/n7391\/full\/483509a.html<\/a>>.<\/p>\n YONG, E. Replication studies: Bad copy. Nature. <\/i>\u00a017 May 2012. Available from: <http:\/\/www.nature.com\/news\/replication-studies-bad-copy-1.10634<\/a>>.<\/p>\n FANELLI, D. \u201cPositive\u201d Results Increase Down the Hierarchy of the Sciences. PLoS ONE<\/i>. 2010. Available from: <http:\/\/www.plosone.org\/article\/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0010068<\/a>>.<\/p>\n MACLEOD, M. Why animal research needs to improve. Nature<\/i>. 29 September 2011. Available from: <http:\/\/www.nature.com\/news\/2011\/110928\/full\/477511a.html<\/a>>.<\/p>\n KILKENNY, C. et al<\/i>. Improving Bioscience Research Reporting: The ARRIVE Guidelines for Reporting Animal Research. PLoS Biology<\/i>. 2010. Available from: <http:\/\/www.plosbiology.org\/article\/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pbio.1000412<\/a>>.<\/p>\n COLLINS, F.S., and TABAK, L. A. Policy: NIH plans to enhance reproducibility. Nature<\/i>. 27 jan 2014. Availabe from: <http:\/\/www.nature.com\/news\/policy-nih-plans-to-enhance-reproducibility-1.14586<\/a>>.<\/p>\n PubMed Commons: NLM lan\u00e7a vers\u00e3o piloto que permite coment\u00e1rios abertos sobre artigos<\/i>. SciELO em Perspectiva. [viewed 04 February 2014]. Available from: <http:\/\/blog.scielo.org\/blog\/2013\/12\/20\/pubmed-commons-nlm-lanca-versao-piloto-que-permite-comentarios-abertos-sobre-artigos\/<\/a>>.<\/p>\n Declara\u00e7\u00e3o recomenda eliminar o uso do Fator de Impacto na Avalia\u00e7\u00e3o de Pesquisa<\/i>. SciELO em Perspectiva. [viewed 04 February 2014]. Available from: <http:\/\/blog.scielo.org\/blog\/2013\/07\/16\/declaracao-recomenda-eliminar-o-uso-do-fator-de-impacto-na-avaliacao-de-pesquisa\/<\/a>>.<\/p>\n PRINZ, F., et al<\/i>. Believe it or not: how much can we rely on published data on potential drug targets? Nature Reviews<\/i>. 2011. Available from: <http:\/\/www.nature.com\/nrd\/journal\/v10\/n9\/full\/nrd3439-c1.html<\/a>>.<\/p>\n Reproducibility Initiative – <\/i>http:\/\/www.reproducibility.org\/<\/a><\/p>\n Science Check – <\/i>http:\/\/www.sciencecheck.org\/<\/a><\/p>\n Data Discovery Index \u2013 DDI – http:\/\/grants.nih.gov\/grants\/guide\/rfa-files\/RFA-HL-14-031.html<\/a><\/p>\n PubMed Commons – http:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmedcommons\/<\/a><\/p>\n <\/p>\n Lilian Nassi-Cal\u00f2 estudi\u00f3 qu\u00edmica en el Instituto de Qu\u00edmica de la USP, tiene un doctorado en Bioqu\u00edmica por la misma instituci\u00f3n y un pos doctorado como becaria de la Fundaci\u00f3n Alexander von Humboldt en Wuerzburg, Alemania. Despu\u00e9s de concluir sus estudios, fue docente e investigadora en el IQ-USP. Trabaj\u00f3 en la industria privada como qu\u00edmica industrial y actualmente es Coordinadora de Comunicaci\u00f3n Cient\u00edfica en BIREME\/OPS\/OMS y colaboradora de SciELO.<\/p>\n <\/p>\n Traducido del original en\u00a0portugu\u00e9s<\/a>\u00a0por Ernesto Spinak.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Desde las ciencias espaciales a la medicina cl\u00ednica, las diferentes \u00e1reas del conocimiento se enfrentan a problemas con la credibilidad de los resultados de la investigaci\u00f3n. Sin embargo, las sociedades cient\u00edficas, las instituciones de salud gubernamentales y el sector privado est\u00e1n comprometidos a frenar esta tendencia. Los involucrados creen que el aumento de la transparencia de los datos a trav\u00e9s de la publicaci\u00f3n de los datos primarios en repositorios de acceso abierto y promover foros en l\u00ednea para los comentarios sobre los art\u00edculos publicados son iniciativas prometedoras. …<\/span> Read More →<\/span><\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"author":22,"featured_media":808,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[3],"tags":[7,37,58],"class_list":["post-807","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analisis","tag-comunicacion-cientifica","tag-etica-en-la-comunicacion-cientifica","tag-reproducibilidad"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/807","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/22"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=807"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/807\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3245,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/807\/revisions\/3245"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/808"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=807"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=807"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=807"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Enlaces externos<\/h3>\n
![\"lilian\"](\"http:\/\/blog.scielo.org\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Lilian.jpg\")
<\/a>Sobre\u00a0Lilian Nassi-Cal\u00f2<\/h3>\n