Practitioner Allegiance Risk Scale (PARS-6): Development of a Theory-Informed Instrument for Screening Investigator Allegiance-Related Risk Across Intervention Research
Este artículo presenta el desarrollo teórico y la estructura de la Escala de Riesgo de Lealtad del Profesional (PARS-6), un nuevo instrumento de seis ítems diseñado para cribar y documentar sistemáticamente las características relacionadas con la lealtad del investigador durante la extracción de datos en revisiones sistemáticas de investigación de intervenciones, aclarando explícitamente que sirve como un indicador descriptivo de riesgo en lugar de una medida definitiva de sesgo.
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En el mundo de la investigación científica, existe una fuerza silenciosa pero poderosa que puede inclinar los resultados de un estudio sin que nadie se dé cuenta. Se llama lealtad del investigador. Esto sucede cuando un científico que está probando un nuevo tratamiento también resulta ser un creyente en ese tratamiento, un desarrollador de sus métodos o alguien que lo ha defendido públicamente durante años. Así como un padre podría ver naturalmente lo mejor en su propio hijo, un investigador con una conexión personal o profesional profunda con una terapia o fármaco puede, de manera inconsciente, diseñar el estudio, interpretar los datos o informar los hallazgos de una manera que haga que el tratamiento parezca mejor de lo que realmente es. Este fenómeno es bien conocido en el campo de la psicoterapia, donde décadas de investigación han demostrado que la persona que lidera el estudio suele influir en el resultado. Sin embargo, para los investigadores que estudian desde la meditación hasta la cirugía y la nutrición, no ha habido una forma estándar y fiable de controlar este sesgo. Sin una herramienta común, un equipo de revisión podría señalar un estudio como potencialmente sesgado mientras otro equipo, al observar la misma evidencia, podría pasarlo por alto, lo que genera confusión sobre lo que la ciencia realmente dice.
Para resolver este problema, un equipo de investigadores ha creado un nuevo instrumento llamado Escala de Riesgo de Lealtad del Profesional, o PARS-6. Piense en ello como una lista de verificación estructurada diseñada para ayudar a los científicos a detectar las relaciones específicas entre un investigador y el tratamiento que está estudiando. La herramienta no mide si un estudio es erróneo o si el investigador actuó de forma deshonesta; simplemente documenta las condiciones estructurales que podrían conducir al sesgo. La escala consta de seis preguntas específicas que los revisores responden por cada estudio que examinan. Estas preguntas buscan aspectos como si el autor es un practicante de larga trayectoria de la tradición que se estudia, si el estudio fue financiado por una organización con un interés financiero en el éxito del tratamiento, o si el autor ha dado previamente charlas públicas o escrito artículos elogiando el tratamiento. Cada pregunta se responde con una de tres opciones: la relación está presente, se confirma que está ausente, o simplemente no hay información pública suficiente para saberlo.
Los investigadores desarrollaron esta herramienta mapeando tres formas distintas en las que la lealtad puede influir en un estudio. La primera es la experiencial, donde la práctica personal de un investigador de una técnica moldea cómo ve los resultados. La segunda es la institucional, donde el trabajo, la financiación o el avance profesional de un investigador dependen del éxito del tratamiento. La tercera es la reputacional, donde un investigador que ha prometido públicamente que un tratamiento funciona siente una presión psicológica para hacer que los datos respalden esa promesa. Al verificar estos seis tipos específicos de relaciones, la herramienta produce una puntuación sencilla, conocida como Índice de Riesgo de Lealtad, que oscila entre cero y seis. Una puntuación de cero significa que no se encontraron relaciones relacionadas con la lealtad en el registro público, mientras que una puntuación de seis significa que se documentaron los seis tipos de relaciones. Los autores son cuidadosos al afirmar que una puntuación alta no prueba que el estudio sea defectuoso, ni una puntuación baja garantiza que sea perfecto. Es simplemente una señal que indica al equipo de revisión que observe más de cerca o que realice una prueba especial para ver si eliminar los estudios con puntuaciones altas cambia la conclusión final.
Para asegurar que la herramienta funcione de manera consistente, los investigadores incorporaron un proceso estricto. Antes de utilizar la escala, cualquier persona que desee aplicarla debe pasar por un ejercicio de formación para asegurarse de que interpreta las reglas de la misma manera que todos los demás. Cuando dos personas califican el mismo estudio, deben ponerse de acuerdo en las respuestas; si no hay acuerdo, una tercera persona ayuda a decidir. La herramienta también incluye una "calificación de confianza" para cada respuesta, lo que permite a los revisores anotar si encontraron una declaración clara en un artículo o si tuvieron que suponer basándose en pistas indirectas. Los desarrolladores probaron la escala con ellos mismos primero, aplicándola a su propio equipo de investigación. Descubrieron que uno de los autores principales tenía una conexión personal con la tradición de meditación estudiada, lo cual la herramienta identificó correctamente como un punto único en la escala. Esta autocomprobación demostró que el sistema podía utilizarse de forma transparente, incluso por las personas que lo crearon.
El artículo presenta esta escala como un trabajo en progreso, un "instrumento vivo" que se está lanzando a la comunidad científica para que otros lo utilicen y lo prueben. Los autores reconocen que la herramienta aún no ha demostrado predecir resultados sesgados en todas las situaciones, y que el umbral de lo que cuenta como una puntuación de "alto riesgo" es una sugerencia temporal en lugar de una regla fija. Invitan a otros equipos de investigación a utilizar la escala en sus propias revisiones y a compartir sus resultados en un registro público. Este esfuerzo colectivo tiene como objetivo reunir suficientes datos del mundo real para demostrar finalmente si la escala identifica con precisión los estudios donde la lealtad podría estar sesgando la verdad. Al proporcionar un método claro y compartido para detectar estas influencias ocultas, los investigadores esperan que el proceso de revisión de la evidencia científica sea más consistente y digno de confianza, asegurando que las conclusiones que extraemos sobre qué funciona se basen en los hechos, y no en los compromisos personales de los científicos que los recopilaron.
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