La pandemia de COVID-19 ha subrayado la necesidad crítica de evidencia científica sólida para respaldar las decisiones políticas, como en torno a la eficacia de diversas medidas de distanciamiento social y la seguridad de las terapias farmacológicas. Sin embargo, esta necesidad surge en un momento de creciente desinformación y hechos mal examinados repetidos por fuentes influyentes. Para abordar esta brecha, un grupo de científicos dirigido por Kai Ruggeri, profesor de la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia, y James Green, científico jefe de la NASA, ha introducido un nuevo marco para ayudar a establecer estándares para la calidad de la evidencia utilizada en la formulación de políticas.

Esbozado en Ciencias sociales y del comportamiento de la naturaleza , el teórico, Empírico, Aplicable, y el sistema de Impacto Replicable (THEARI) clasifica la evidencia en cinco niveles:(1) teórico (argumento o posible explicación declarada), (2) empírico (concepto descrito pero no utilizado), (3) aplicable (el concepto se ha utilizado para provocar el efecto), (4) replicable (el efecto se ha repetido de forma independiente), (5) impacto (el efecto se ha replicado adecuadamente en la práctica con valor medible en el mundo real). A diferencia de otros sistemas de clasificación de evidencia utilizados en medicina o tecnología, THEARI se aplica ampliamente en todas las disciplinas.

Los autores dicen que THEARI ayudará a gestionar los riesgos y, al mismo tiempo, proporcionará una vía razonable para aplicar avances en tratamientos y soluciones políticas en un intento de detener el daño que ya está afectando el bienestar de las poblaciones de todo el mundo. Esperan que el sistema se aplique en dos niveles:(1) una publicación posterior como una insignia similar a Open Access, y (2) dentro de los materiales de orientación de políticas. Como ejemplo, una nota de portada para los responsables de la formulación de políticas podría decir:"recomendamos utilizar el enfoque x, que actualmente tiene una calificación de tres estrellas en THEARI. Eso significa que puede ser útil pero se necesitan más pruebas ".

Cuando la evidencia no se alinea con la política

Los autores citan dos ejemplos de la pandemia de COVID-19 para ilustrar la necesidad de un sistema de clasificación de pruebas como THEARI. Primero, señalan un artículo de 2007 de Cheng et al que advirtió sobre la reaparición de coronavirus similares al SARS; sin embargo, a pesar de proporcionar una amplia evidencia de alta calidad, la advertencia fue desoída. Segundo, tenga en cuenta la decisión del Reino Unido de retrasar las medidas de distanciamiento social debido a los temores de que la "fatiga conductual" se extienda por toda la población, a pesar de que había poca evidencia de calidad para apoyar el concepto.

En el caso de la hidroxicloroquina, la controvertida terapia potencial para COVID-19, los autores dicen que hay mucha evidencia sobre el fármaco como terapia para otras enfermedades, poco específico de COVID. Cualquier sistema de clasificación solo puede funcionar si se aplica al contexto específico, ellos notan. Si bien se retiraron los dos artículos de revistas problemáticos sobre hidroxicloroquina, La política no debe basarse en uno o dos estudios a menos que sea genuinamente de vida o muerte en el momento. Y cualquier sistema de calificación funcionará si las revistas cuentan con protocolos para evitar la publicación de investigaciones defectuosas.

Más allá de COVID-19, los autores observan que el cambio climático, que firmemente establecido como un hecho en la comunidad científica, ha sido presentado hasta hace poco por los principales medios de comunicación como un debate, contribuyendo a retrasos en las políticas para abordar el problema. Las opiniones presentadas como teoría solo reciben la calificación más baja de THEARI; las opiniones sin teoría no reciben calificación alguna. Esto simplifica el proceso de comprender lo que se ha estudiado (a veces en profundidad extrema) versus lo que es simplemente una perspectiva, informado o no.

Los autores describen varias razones más allá de este tipo de desajustes entre la evidencia y la política, incluyendo el creciente volumen de evidencia científica y la complejidad de los procesos políticos, la rápida difusión de información y desinformación, y el alto grado de incertidumbre en torno a la fiabilidad y comparabilidad de los datos.

"La ciencia del comportamiento sugiere que la interpretación política de la información existente puede ser particularmente propensa a sesgos en este contexto de escasez de tiempo y recursos, ", escriben los autores." Formular políticas basadas en la evidencia parece ser el mayor desafío justo cuando más lo necesitamos ".

Los autores concluyen:"Al presentar THEARI, el beneficio final que imaginamos es establecer un marco común como punto de partida para utilizar la evidencia en las discusiones de políticas, Superar los sesgos y los efectos de definiciones inconsistentes o percepciones poco confiables. Esto alienta a los responsables de la formulación de políticas a valorar más la evidencia al brindar apoyo a argumentos significativos que, de otro modo, podrían ignorarse como incongruentes con el pensamiento actual. incluso entre los científicos ".