Si tu médico te dice que “piensa inconscientemente”…

Uno de los pecados más habituales de los divulgadores científicos es lanzarnos a colgar en nuestros blogs comentarios de los estudios más sexys que se publican sin pararnos a pensar si esos resultados serán sólidos o no. Desde luego, no merezco ser yo quien tire la primera piedra contra nadie. Si alguna vez he caído en ese error, y seguro que así ha sido, espero que el último artículo que acabo de publicar en Frontiers in Psychology con Olga Kostopoulou y David Shanks me redima de mis excesos.

Entre los hallazgos más intrigantes que se han publicado en los diez últimos años brilla con luz propia el llamado efecto de pensamiento inconsciente. Un estudio publicado en Science en 2006 sugería que cuando las personas nos vemos obligadas a tomar una decisión particularmente difícil, como elegir el mejor coche de un catálogo o decidir entre varios apartamentos, puede ser mejor dejar pasar un periodo de tiempo distraídas en otros asuntos que dedicar el mismo tiempo a pensar en el problema en cuestión. Este descubriendo encaja bastante bien con el actual interés por todo lo que tiene que ver con la intuición y los heurísticos. De hecho, es muy difícil abrir un libro de divulgación sin encontrarse referencias a estos famosos experimentos.

¿Demasiado bonito para ser cierto? Posiblemente sí. Muchos de los experimentos que han intentado replicar este efecto han fracasado estrepitosamente. Y se han publicado al menos dos  meta-análisis que sugieren que en los contados casos en los que se ha encontrado este fenómeno, podría no ser más que un falso positivo. A pesar de estas críticas, el entusiasmo por el pensamiento inconsciente no ha perdido un ápice de intensidad en los últimos años.

Tal vez te preocupe saber que, entre las muchas cosas para las que se ha sugerido que el pensamiento inconsciente podría ser útil, figura la toma de decisiones médicas. Como lo oyes. Según este punto de vista, cuando un médico tiene que decidir cuál es tu diagnóstico o cómo de grave es tu enfermedad, lo mejor que puede hacer es delegar la decisión en su “inconsciente”, especialmente si tu caso es complejo. Y, lo creas o no, hasta hace poco esta recomendación tenía cierto apoyo empírico. En 2010 se publicó un estudio en el que se observó que los estudiantes de psicología clínica hacían mejores diagnósticos después de un periodo de distracción que después de un periodo de reflexión equivalente. No es de extrañar que empezaran a publicarse artículos en revistas médicas sugiriendo que la carrera de medicina debía incluir asignaturas para educar la “intuición médica”.

Lo que estos artículos no mencionan es que ha habido al menos otros tres intentos de replicar el efecto de pensamiento inconsciente en toma de decisiones médicas y que ninguno de ellos ha tenido resultados positivos. Y no parece que estos resultados nulos se deban a falta de potencia estadística. Según el meta-análisis que acabamos de publicar, si uno toma en conjunto todos estos estudios sobre decisiones médicas, el efecto de pensamiento inconsciente no es estadísticamente significativo. De hecho, aplicando una sencilla técnica estadística conocida como Bayes Factor hemos podido comprobar que la mayor parte de los estudios realizados dan apoyo a la idea de que el efecto de pensamiento inconsciente no ha tenido lugar.

De modo que, para terminar la frase que abre este post, si tu médico te dice que toma sus decisiones basándose en la intuición, dile que lea esta entrada dos veces cuando baje la marea. Y, sí, cambia de médico.

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Vadillo, M. A., Kostopoulou, O., & Shanks, D. R. (2015). A critical review and meta-analysis of the unconscious thought effect in medical decision making. Frontiers in Psychology, 6, 636.

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Qué es un Bayes factor, o dónde está el Diablo de Tasmania

Si tienes la suerte de llegar a mi edad, tarde o temprano la vida te confrontará con tres señales inequívocas de que te estás haciendo mayor. La primera es que la gente que sale en la tele es más joven que tú. La segunda, que los hijos de tus amigos se matriculan en la ESO. La tercera y más devastadora es que la estadística que se utiliza en los artículos científicos ya no se parece en nada a lo que estudiaste en la universidad. Todas hieren, pero esta última mata. Entre los nuevos fichajes de la estadística, brilla con luz propia el Bayes factor. En un magnífico manuscrito que Zoltan Dienes ha colgado en su página web he podido leer el mejor ejemplo que conozco de qué es y cómo calcularlo.

Imagina que tienes frente a ti una caja a la que, para seguirle el juego al autor, llamaremos la Caja de los Misterios de Zoltan. Dentro de ella puede haber o un Diablo de Tasmania o un gato. Si metes la mano en la caja y dentro está el Diablo de Tasmania, tienes un 90% de probabilidades de que te muerda un dedo y te lo arranque. Si lo que hay dentro de la caja es un gato, tus dedos tienen más probabilidades de salir bien parados. Pero aun así, el gatito se las trae. De modo que incluso en este caso, tienes un 10% de probabilidades de que te arranque un dedo. Sabiendo esto, metes tu mano en la Caja de los Misterios y cuando la sacas, descubres anonadado que te falta un dedo. Si necesitas hacerlo, detente un segundo para gritar “¡ay!” y maldecir a Félix Rodríguez de la Fuente. Si el bicho lo suelta, pon tu dedo cercenado en hielo, por si la cirugía del siglo XXI puede hacer algo.

Y ahora, dime. ¿Qué hay dentro de la caja? ¿Un Diablo de Tasmania o un gato? No puedes saberlo a ciencia cierta, pero este evento es más compatible con la idea de que se trata del pequeño Taz. ¿Cuánto más probable? Pues sea cual sea la creencia previa que tuvieras de que allí había un Diablo de Tasmania antes de meter la mano en la caja, ahora deberías multiplicar esa probabilidad por un factor 90% / 10%, es decir, 9 sobre 1. Este dato es precisamente el Bayes factor de la hipótesis HTASMANIA sobre la hipótesis HGATITO a la luz de tu doloroso experimento.

La idea general es que para saber si nuestros datos favorecen más a la Teoría A o a la Teoría B, lo que debemos hacer es calcular cómo de probables serían nuestros datos si la Teoría A fuera correcta y cómo de probables serían si al Teoría B fuera correcta. La división entre ambas probabilidades es precisamente el Bayes factor. En principio, la idea es sencilla, salvo porque no siempre es fácil o posible estimar cuál es la probabilidad de nuestros datos dadas las Teorías A o B. Pero hasta esto tiene solución. El texto de Zoltan es la mejor guía del viajero para adentrarse en estas tierras…

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Dienes, Z. (en prensa). How Bayesian statistics are needed to determine whether mental states are unconscious. En M. Overgaard (Ed.), Behavioural methods in consciousness research. Oxford: Oxford University Press.