Según cuenta la tradición, en el frontispicio de la Academia ateniense1,2 se leía la frase «No entre nadie ignorante en geometría» (fig. 1). Las fuentes datan de más de diez siglos después de Platón. Lo menciona por ejemplo Juan Filópono, también conocido como Juan el Gramático, un filósofo cristiano neoplatónico que vivió en la Alejandría del siglo vi y que escribió varios comentarios sobre trabajos de Aristóteles. Lo menciona Elías, otro neoplatónico del siglo vi que vivió después de Filópono y que también era cristiano. Finalmente, Juan Tzetzes, un autor bizantino de principios del siglo xii, en su obra Las Quiliadas (VIII, 973) lo cita formalmente3. Sea realidad histórica o ficticia, esta memorable frase ha tenido influencia en filósofos posteriores.

Figura 1.

Lema de la Academia de Atenas.

(0.04MB).

Para los griegos, la raíz etimológica de la voz «geometría» sería un tanto paradójica, porque significa «medida de la tierra», pero fueron precisamente los geómetras griegos los que la independizaron de esa finalidad práctica. La actividad artesanal de medición se denominó «geodesia». Para la cultura griega clásica, las actividades más dignas desde un punto de vista intelectual eran las que carecían de utilidad inmediata y eran generadas solamente por la curiosidad del individuo. Así ocurría con la geometría.

Platón y su escuela consideraban la geometría como la antesala de la filosofía. Estaba claramente influido por el pensamiento pitagórico. Los poliedros regulares se denominan a veces «cuerpos platónicos» por el relevante papel que desempeñan en el diálogo de Platón sobre la naturaleza (Timeo: 53a-56e). En él expone la asociación que presuntamente había hecho Pitágoras entre el tetraedro, el cubo, el octaedro y el icosaedro y los cuatro elementos naturales primarios (fuego, tierra, aire y agua), que Empédocles (∼490-430 a.C.) había vinculado con la constitución de toda la materia1.

Platón fundó la Academia en el año 387 a.C.1,2 en un lugar que había sido anteriormente un templo dedicado a Atenea, diosa griega de la sabiduría, de la estrategia y de la guerra justa. Aunque en China e India pueden documentarse instituciones docentes de carácter superior con anterioridad a ella, la Academia ateniense se considera la primera universidad occidental. Su existencia se extendió hasta el año 529 d.C., cuando la cerró el emperador Justiniano.

El título de doctor fue creado históricamente en 1240 por Roger II de Sicilia4, pero ya anteriormente hubo núcleos de difusión docente e investigadora en Alejandría (siglos iii-vi), Córdoba (siglos viii-x), Orhid (siglo ix) y finalmente en Bolonia, París y Oxford, que son consideradas las primeras universidades europeas. Es muy posible que el germen inicial de toda la secuencia de la historia universitaria europea sea la Academia de Atenas.

Según Platón, las ciencias matemáticas son el instrumento que permite al verdadero filósofo romper las cadenas que le tienen aprisionado en la oscuridad del mundo sensible de la caverna5 e ir alcanzando la contemplación de la verdadera realidad del mundo inteligible, las ideas y las formas eternas inmateriales y universales. Las ciencias matemáticas a que se refiere son las cuatro artes del Quadrivium pitagórico que Platón había heredado de su maestro Arquitas de Tarento (428-347 a.C.): la aritmética, la geometría, la música y la astronomía. Arquitas es considerado en la actualidad el padre de la robótica occidental por sus trabajos en ingeniería mecánica6.

La primera explicación del conocimiento que encontramos en Platón, antes de haber elaborado la teoría de las ideas, es la teoría de la reminiscencia (anamnesis) que nos ofrece en el Menón. Según ésta, el alma, siendo inmortal, lo ha conocido todo en su existencia anterior, por lo que cuando creemos conocer algo lo que realmente ocurre es que el alma recuerda lo que ya sabía. Aprender es, por lo tanto, recordar.

Platón lo explica visualmente mediante la alegoría de la línea. Representemos en una línea recta los dominios de lo sensible y lo inteligible, uno de ellos más largo que el otro, y que se encuentre en una relación determinada con él (fig. 2). Dividamos cada uno de dichos segmentos según una misma relación, igual a la precedente. No olvidemos que la semejanza proporcional geométrica era un concepto ya conocido por los griegos1.

Figura 2.

Alegoría de la línea7.

(0.11MB).

Si el mundo sensible es el mundo de la opinión (doxa) y el mundo inteligible el dominio de la ciencia (episteme), estamos autorizados a formular la proposición siguiente: la opinión es a la ciencia lo que la imagen es al original. Las imágenes de los objetos materiales dan lugar a una representación confusa, que llamaremos imaginación (eikasía); los objetos materiales dan lugar a una representación más precisa, que comporta la adhesión del sujeto que las percibe, a la que llamaremos creencia (pístis); por su parte, en el mundo inteligible las imágenes de las ideas (objetos matemáticos) dan lugar a un conocimiento discursivo (diánoia), mientras que las ideas mismas dan lugar a un conocimiento intelectivo (nóesis), el conocimiento de la pura inteligencia. La dialéctica es, pues, el proceso por el cual se asciende gradualmente al verdadero conocimiento, al conocimiento de lo universal, de la idea7,8.

La alegoría de la línea constituye uno de los acercamientos clásicos más profundos y a la vez sencillos a la estructura del conocimiento humano1,2.

La propedéutica, del griego πρó (antes) y παιδ¿υτικóζ (referente a la enseñanza), es el conjunto de conocimientos y técnicas que hacen falta para preparar el estudio de una materia. Constituye una etapa previa a la metodología (conocimiento de los procedimientos y técnicas necesarios para investigar en un área científica).

Los pitagóricos daban gran importancia a la educación, cuyo objeto era conseguir la moderación y el dominio de uno mismo, intentando imitar el orden y la armonía del universo9. Las cuatro ciencias que enseñaban (aritmética, astronomía, geometría y música) formarían las bases de la educación de la Edad Media (el quadrivium, que en latín significa «cuatro caminos»).

Todos los que nos hemos dedicado a la asistencia en algún momento de nuestra actividad profesional vivimos con especial ilusión los primeros conocimientos de propedéutica clínica que tradicionalmente se impartían en la asignatura de Patología general. No podemos olvidar el impulso que durante el siglo xx han infundido a esta rama hispana del conocimiento médico figuras como Roberto Novoa Santos10, por su especial inteligencia y saber hacer en una época convulsa de nuestra historia; como Enrique Romero Velasco11, por sus valores humanos y por su sistematización de la materia; o como Sisinio de Castro12, por su sabiduría y su increíble capacidad de síntesis.

La filosofía de la ciencia comprende aspectos que, si bien están íntimamente relacionados, difieren en su alcance y naturaleza. Operan en diferentes niveles y guardan relaciones jerárquicas entre sí. En el primer nivel se halla la ontología, que se ocupa de la definición del ser y de las categorías fundamentales de las cosas a partir del estudio de sus propiedades, estructuras y sistemas13. La epistemología estudia los procesos según los cuales el ser humano obtiene el conocimiento de la verdad sobre el mundo exterior, así como el modo de evaluar la fiabilidad de dicho conocimiento. Y otro nivel diferente corresponde a la sociología del conocimiento, que contempla el grado en que las verdades conocidas están influidas o determinadas por factores políticos, culturales, socioeconómicos e ideológicos. Es una esfera que compete, entre otros, a sociólogos, periodistas, historiadores, economistas, juristas y filósofos. Es un campo en el cual la investigación cualitativa tiene una utilidad notable4. Platón defendía la geometría1–3,5,7 como antesala necesaria de la filosofía. Esta disciplina formaba parte de la paideia o formación cardinal del joven griego; era la base de la educación que dotaba a los hombres de un carácter verdaderamente humano. Dentro de la paideia se integraban la gimnasia, la gramática, la retórica, la poesía, las matemáticas y la filosofía, que se suponía debían dotar al individuo de conocimiento y control sobre sí mismo y sobre sus expresiones.

Nosotros defendemos en este artículo la necesidad del conocimiento de una disciplina filosófica, la epistemología, para la comprensión y el desarrollo intelectual adecuado de los dos pilares de la investigación en salud: la estadística y la epidemiología. Reclamamos una propedéutica epistemológica para ambas.

La estadística está viviendo una especie de revolución atómica en la cual luchan energías frecuencialistas y bayesianas con unas concepciones («paradigmas») diferentes de la estructura epistemológica de la disciplina14–16. Aunque compartimos y respetamos absolutamente las tesis de Almenara et al14, no creemos que el concepto künhniano de paradigma mantenga hoy día, consumida ya la décima parte del siglo xxi, una personalidad filosófica estructural; a lo sumo le reconocemos un valor heurístico17.

En la década de 1990 hubo afirmaciones de diversos investigadores sobre las hipotecas y las deficiencias de los métodos frecuencialistas utilizados hasta entonces18, revelando las bondades del enfoque bayesiano (menor dependencia del tamaño muestral, huida del pensamiento binario y mecanicista de «aceptación/no aceptación» en que se basan las pruebas p, etc.)8. La lógica de aceptación/no aceptación contempla el principio del tercio excluso (una sentencia es cierta o falsa, y no se admiten soluciones intermedias – tertium non datur). Este tipo de lógica, de corte aristotélico, está superada hace muchos años; en la actualidad se habla de «lógicas» más que de una sola lógica19,20.

Ha habido aproximaciones muy sugestivas desde las ciencias sociales21 que han intentado coordinar la «calidad» de los objetos medidos con la «cantidad» del método. Para Shvyrkov, la esencia de la estadística está en estudiar la homogeneidad de las poblaciones y la calidad de los datos21. El binomio subjetividad-objetividad es otro aspecto a tener en cuenta cuando intentamos profundizar en las raíces filosóficas de la estadística22,23, tanto para el enfoque frecuencialista como para la denominada epistemología bayesiana24.

El argumento de la succión financiera, que podríamos traducir también como argumento de la apuesta segura (en inglés Dutch book argument o lock), es una estrategia de elaboración de un conjunto de apuestas que garantiza una ganancia, independientemente del resultado del juego. Es un concepto muy utilizado en economía y en teoría del juego. La etimología del término Duch book en lengua inglesa es fascinante25: está relacionado históricamente con la rivalidad de las armadas holandesa e inglesa en el siglo xvii, y tiene un sentido digamos negativo (como también lo tienen Dutch uncle, Dutch treat o Dutch gold). Parece ser que las compañías de barcos mercantes holandeses realizaban en el siglo xix unas combinaciones en sus seguros que les permitían obtener ganancias fuera cual fuera la contingencia que ocurriese. Ése puede que sea el origen del término actual. Bruno de Finetti realizó aportaciones fundamentales a este concepto probabilístico25.

Desde la óptica del realismo social, los datos que subyacen a los métodos estadísticos pueden observarse más como ficciones (ficts) que como hechos (facts), según defienden Olsen y Morgan26. A pesar de todos los comentarios anteriores, nosotros no desdeñamos en absoluto la estadística frecuencialista en tanto en cuanto pretende cuantificar nuestro error a la hora de estimar un parámetro poblacional. Agustín de Hipona dijo hace muchos años Si fallor, sum (si me equivoco soy) en La Ciudad de Dios (Libro XI, 26); la estadística frecuencialista, al medir el error que se puede cometer, mide también el matiz “humano” de la investigación.

Para el profesor Gutiérrez Cabria27, la estadística, más que una rama del método científico, es una interpretación de éste. Todas las etapas del método científico tienen validez en el estadístico, potenciadas a su vez con nuevas técnicas que las hacen especialmente útiles. Estas técnicas se centran básicamente en los problemas de clasificación y de exploración de datos, análisis de dependencia e interdependencia, elaboraciones heurísticas susceptibles de programación mediante ordenador, etc.

Falk28 indicó que muchos estudiantes e investigadores no discriminan bien las dos direcciones de la probabilidad condicional P (A/B) y P (B/A), denominando a este error «falacia de la condicional transpuesta» (también conocido como «falacia de los condicionantes»). Este error se ha observado en estudios de pruebas diagnósticas, en los cuales se confunde la probabilidad de tener una enfermedad cuando ha sido positivo el test con la probabilidad de un resultado positivo en el test de diagnóstico, dado que se padezca la enfermedad. Una posible explicación28 de este error es que, en el lenguaje ordinario, la probabilidad condicional no tiene suficiente precisión y por ello resulta algo relativamente ambiguo. Cuando escribimos una probabilidad condicional usando la notación matemática está claro cuál es el suceso condicionante y cuál es el condicionado, pero en el lenguaje ordinario la probabilidad condicional (tener cáncer si se es fumador) y su inversa (ser fumador si se tiene cáncer) no siempre se distinguen claramente entre sí o de la probabilidad conjunta (ser fumador y tener cáncer).

Si nos adentramos de forma elemental en la epidemiología, las dificultades epistemológicas aparecen rápidamente. En primer lugar nos podemos referir a toda la doctrina de la causalidad liderada por Rothman29. Su modelo de causas componentes intenta acomodar la multiplicidad de factores que pueden contribuir a la ocurrencia de un efecto. En su modelo, una causa suficiente es representada por un círculo completo (un «pastel causal»), cuyos segmentos representan las causas componentes. Cuando todas las causas componentes están presentes, entonces la causa suficiente está completa y el efecto se produce. Puede haber más de una causa suficiente, de manera que el efecto puede ocurrir por múltiples vías causales. Una causa componente que siempre es parte de cada causa suficiente es una causa necesaria.

La naturaleza del tempo investigacional en los diseños de cohortes30,31 es hacia delante, mientras que en el diseño de casos y controles es hacia atrás32. En las cohortes retrospectivas, el tempo también es hacia atrás, pero la posición epistemológica de la exposición y del desarrollo de la enfermedad son diferentes33.

El concepto de validez externa de una investigación epidemiológica está íntimamente unido al de inducción filosófica y estadística34. Marco Tulio Cicerón (106-43 a.C.) denominaba inductio al género de inferencias que iban de lo particular a lo general. En la actualidad, el término «inducción» suele aceptarse en todos los casos de argumento no demostrativo, en que la verdad de las premisas, aunque no implica la verdad de la conclusión, pretende ser una buena razón para creer en ésta. En dicha acepción se excluye la inducción matemática, pero se incluyen todas las formas de inferencia estadística, las cuales asignan a sus conclusiones una probabilidad determinada, en general mayor que 0 y menor que 1, dependiendo del alcance y de la probabilidad de sus premisas.

Parece ser que la búsqueda más rigurosa de los efectos de la epistemología sobre la epidemiología moderna se avivó a partir del año 1975, cuando la profesora Carol Buck (1925-2004) publicó un interesante artículo analizando el influjo filosófico de Karl Popper sobre los epidemiólogos35–40.

El problema de la medición epidemiológica ha renacido con la aparición de un número cada vez mayor de estudios epidemiológicos que utilizan técnicas cualitativas. Como se sabe, la introducción del «método numérico» del médico francés Pierre Charles Alexander Louis (1787-1872) influyó notablemente en los impulsores de la epidemiología moderna. Aunque los hallazgos nunca alcanzarían las expectativas formuladas por Louis, sí condujeron al uso de la teoría de los grandes números aplicada al análisis de las estadísticas sanitarias y a la invención de conceptos que son fundamentales para la investigación epidemiológica, como «tasa estandarizada», «medición año-persona» y «exposición poblacional»39. Con Major Greenwood (1880-1949) y sus publicaciones en Biométrika, el razonamiento estadístico en epidemiología alcanzó su madurez.

No deja de ser paradójico que a pesar de que toda la bibliografía otorga la paternidad de la «salud basada en la evidencia» a autores de lengua inglesa (Cochrane, Sackett, Guyat, Muir-Gray…), su raíz epistemológica sea claramente francesa, con Auguste Compte (1798-1857) como primer filósofo positivista y Pierre Louis como médico creador del método numérico. La salud basada en la evidencia podría ser rebautizada como «salud neopositiva»41, y tendría un origen francés.

Un ejemplo práctico nos aclararía un poco más las ideas sobre la simbiosis epistemología-estadística-epidemiología. La calidad de vida relacionada con la salud (CVRS) es una materia cada vez más estudiada en investigación biosanitaria. Incluso cualquier ensayo clínico que se precie necesita un análisis de CVRS paralelo42. Un cuestionario validado es el SF-36, compuesto por una serie de preguntas que miden las dimensiones internas de la CVRS43. La mayoría de las publicaciones se basan en el análisis de sus resultados, otorgando un valor numérico a cada respuesta. Sin embargo, esta maniobra sancionada por la comunidad científica comporta una traición a la variable que es categórica por naturaleza. Aunque también hay análisis categóricos, éstos son los menos frecuentes44,45. Tal planteamiento crítico tiene una base filosófica.

Nos parece necesaria, por lo tanto, una propedéutica epistemológica para el joven investigador sanitario que se adentre de forma rigurosa en su carrera, tanto si se acerca a la investigación en salud pública como si lo hace a la investigación clínica. Las razones, tanto estadísticas como epidemiológicas, están esquematizadas en el mapa conceptual de la figura 3.

Figura 3.

Mapa conceptual de las razones que sustentan la necesidad de la epistemología para investigar en salud.

(0.22MB).

Hace más de 24 siglos, Platón invocaba una disciplina matemática, la geometría, como antesala de la filosofía. Nosotros, al final de estas reflexiones, concluimos que es necesaria la formación epistemológica como paso previo de una disciplina matemática, la estadística, y de su compañera de camino, la epidemiología. ¿Qué está ocurriendo? ¿Estamos ante una imagen especular o es un vaivén de la historia? Nos quedamos con la idea de movimiento, pero mejor que un vaivén nos parece que estamos ascendiendo o descendiendo en una montaña rusa platónica.

No es ninguna originalidad, pues la metáfora de la montaña rusa se ha empleado para la descripción psiquiátrica de los trastornos bipolares46 y del ánimo47, para la defensa estética de la antipoesía48 y para el diseño de un algoritmo de investigación operativa49. También se ha utilizado para explicar la evolución afectiva en la época de la adolescencia50 y para intentar describir la estructura de nuestro universo basándose en la teoría de cuerdas51.

Con una visión excesivamente pragmática, Mario Bunge, el gran epistemólogo argentino, ha escrito que la matemática es un gigantesco almacén de ropas prét-a-porter «que científicos, tecnólogos y humanistas pueden llevarse cuando lo necesiten»52. Sentimos no estar de acuerdo con él. La matemática, y en este caso la estadística, es una firma de alta costura donde los mejores estilistas y diseñadores imaginan vestidos para ser llevados por la mañana en reuniones de trabajo, por la tarde en reuniones informales o por la noche en distintos eventos, y con rasgos diferenciales para cada estación del año y para cada región geográfica. Ni la matemática creativa ni la estadística consultiva serán jamás prét-a-porter. No obstante, no puede olvidarse que la enfermedad es un proceso biológico y no un fenómeno puramente estadístico53.

En todo caso, seguimos a Alfred North Whitehead (1861-1947) cuando dijo que toda la filosofía occidental podría considerarse como una nota al pie de los escritos de Platón1,54–56.

Ninguna.

M. Ortega es médico de familia e investigador, y está interesado en las bases epistemológicas de la estadística y de la epidemiología. P. Román es médico de familia e investigadora. Su colaboración en este artículo ha sido un complemento teórico a su formación predoctoral. Sus aportaciones a la visión platónica han sido fudamentales. J. Lapetra es médico de familia e investigador principal del nodo sevillano de PREDIMED. Ha colaborado en todas las fases del desarrollo de este artículo. Todos pertenecen al CIBER de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición.

Ninguno.