Las crisis mundiales no son excusa para reducir los estándares científicos, especialmente cuando una investigación sólida es crucial para abordar las emergencias de salud pública, argumentan Alex London y Jonathan Kimmelman en un Foro de Políticas. En lugar de investigar la excepcionalidad, los autores sugieren que las urgencias de situaciones de crisis como la relacionada con el COVID-19 requieren que investigadores, profesionales médicos, autoridades sanitarias y otros actores identifiquen los esfuerzos de investigación de baja calidad. A medida que evoluciona la pandemia global de COVID-19, científicos de todo el mundo emprenden investigaciones para abordar la crisis a tasas sin precedentes. Sin embargo, según London y Kimmelman, estos esfuerzos están amenazados por la percepción generalizada de que las emergencias de salud pública exigen excepciones a los habitualmente altos estándares de la investigación de alta calidad para que la ciencia sea factible en unos tiempos tan difíciles. Este tipo de excepcionalidad en la investigación pandémica es evidente en la carrera de investigación para la COVID-19. El resultado ha sido una verdadera avalancha de estudios de baja calidad, muchos de ellos publicados en servidores de prepublicaciones y sin revisión por homólogos, algunos de los cuales han captado la atención del público y los recursos de los responsables políticos. Pero los problemas para cuya identificación están diseñados los métodos científicos rigurosos no desaparecen sin más ante la urgencia. En última instancia, la proliferación de estos estudios mal diseñados amplifica el riesgo de desviar unos recursos ya escasos hacia pistas falsas y prácticas ineficaces, al tiempo que aumenta la incertidumbre sobre la mejor forma de tratar a los pacientes o de desarrollar intervenciones de salud pública. London y Kimmelman presentan cinco criterios de calidad: importancia, rigor, integridad analítica, transparencia y factibilidad. Las partes interesadas en investigación y salud pública tienen la responsabilidad de evaluar y clasificar los estudios que no cumplen con estas condiciones, combinando esfuerzos, trabajo y recursos para completar de manera rápida y eficaz investigaciones de alta calidad que tengan el mayor potencial para avanzar en la salud pública.
###
Journal
Science