La obesidad infantil es un problema importante de salud pública y lo ha sido desde hace algún tiempo. Casi el 20% de los niños estadounidenses se ve afectado por la obesidad, así como aproximadamente el 40% de los adultos. En general, esto le cuesta a Estados Unidos unos 150.000 millones de dólares anuales en gastos de atención médica.
Hace aproximadamente seis años, algunos informes parecían mostrar que las tasas se habían estabilizado en los niños e incluso disminuyeron en las edades de 2 a 5 años. Estudios posteriores mostraron que esta tendencia era una ilusión. Si acaso, la situación ha empeorado.
Los esfuerzos para ayudar pueden ser contraproducentes. A menudo, las personas que son sometidas a dietas aumentan de peso. Aunque los estudios individuales han señalado posibles intervenciones y soluciones, aún no se han traducido en mejoras reales. Parte del problema puede ser una investigación defectuosa.
Un artículo que se publicó recientemente en Pediatric Obesity proporciona una guía sobre cómo mejorar. Sus sugerencias se dividen en cinco temas generales.
1. Cuando las cosas lucen mejor, resulta fundamental preguntarse “¿En comparación con qué?”. En resumen, se necesita un grupo de control. Con el tiempo, los cambios en los comportamientos o las mediciones a menudo siguen un patrón conocido como regresión a la media. Los valores atípicos (en este caso, los que tienen más sobrepeso) tienden a moverse hacia el promedio. Por lo tanto, puede parecer que las intervenciones funcionan aunque no sea así. Los grupos de control —participantes que no reciben el tratamiento— pueden ayudar a garantizar que veamos una efectividad real.
2. No cambies el plan de análisis. Antes de que comience un estudio, el resultado primario que se espera conseguir debe estar claramente definido. Para la mayoría de los estudios de obesidad, eso será una disminución en el índice de masa corporal. No se deben agregar otras conclusiones posteriormente que puedan mostrar resultados, incluso si la conclusión principal no lo hace.
3. Ten cuidado al diseñar estudios y elegir resultados. Con demasiada frecuencia, cuando intentamos demostrar que los sujetos cambiaron su dieta o sus hábitos de ejercicio, simplemente les preguntamos si lo hicieron. Esto corre el riesgo de obtener resultados influidos por el sesgo del autoinforme. Si el enfoque de un estudio es una intervención educativa que les dice a los estudiantes que deben caminar más y mirar menos televisión, no debería sorprendernos que digan que lo hicieron, incluso cuando no hay cambios en el porcentaje de grasa corporal.
4. No significativo significa que no es significativo. Los resultados negativos, aquellos que no respaldan la hipótesis del investigador, no deben considerarse positivos. Los investigadores a menudo se sienten tentados a argumentar que estos resultados son clínicamente significativos, o que proyectan una “promesa”.
5. No asumas que una intervención es mejor que nada. La mayoría de los estudios hacen un análisis bilateral. Esto significa que observan si una intervención es mejor o peor, luego consideran significativos los resultados si el valor p es menor a 0.05. Sin embargo, en algunos estudios, los investigadores suponen que las intervenciones solo pueden ayudar a las personas a perder peso, no a aumentarlo. Por lo tanto, realizan una prueba unilateral que efectivamente duplica el valor p permitido.