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11 de febrero de 2021

COVID-19: hora de aplanar la curva de infodemia


La nueva enfermedad por coronavirus de 2019 (COVID-19) es una pandemia mundial con 54.301.156 casos y 1.316.994 muertes en todo el mundo hasta el 16 de noviembre de 2020. La desinformación, que se define como información falsa, compartida sin saber que es falsa, y la desinformación, que es información fabricada y distribuida con la clara intención de inducir a error, se observa comúnmente en esta época. Al comienzo de la pandemia de COVID-19, el Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, Director General de la Organización Mundial de la Salud (OMS), afirmó que “no solo estamos combatiendo una epidemia; estamos luchando contra una infodemia ”. El término infodemia se ha utilizado para delinear los peligros de la desinformación durante el manejo de los brotes de enfermedades, ya que podría afectar negativamente la respuesta social a la pandemia.

Esta no es la primera vez que se difunde información falsa en una crisis de salud. Durante el brote de ébola en la República Democrática del Congo en 2019, la desinformación provocó violencia, disturbios sociales y ataques selectivos contra los proveedores de atención médica. A lo largo de la epidemia de síndrome respiratorio agudo severo (SARS) de 2003 en los EE.UU., el miedo, la estigmatización y la discriminación fueron particularmente evidentes entre las comunidades asiático-americanas . Además, 40 años después del comienzo de la epidemia mundial del virus de la inmunodeficiencia humana (VIH), el miedo relacionado con los prejuicios y el racismo todavía afecta negativamente los esfuerzos de salud pública.

Cantidad de datos para COVID-19

COVID-19 ha proporcionado un terreno fértil para la publicación de artículos científicos. Un informe que examinó la cantidad de artículos publicados en los primeros 3 meses de la pandemia, a partir de enero de 2020, mostró que en un período de 92 días se publicaron un total de 3201 artículos sobre este tema, y en 113 días se publicaron 6831 artículos publicados; con un promedio de 34,8 artículos y 58,89 artículos por día, respectivamente, este puede ser el número más alto para cualquier enfermedad hasta ahora. Se realizó una búsqueda bibliográfica en la base de datos PubMed desde el inicio de la pandemia hasta el 15 de noviembre de 2020 para evaluar el número de artículos publicados. El término de búsqueda fue "COVID o COVID- 19 o SARS-CoV-2". En total, se han publicado más de 74.300 artículos en 11,5 meses. Al comparar la cantidad de publicaciones en PubMed entre COVID-19 e influenza, las cifras son impresionantes, ya que se publicaron un total de 17,559 artículos sobre COVID-19 en el período comprendido entre febrero y junio de 2020, mientras que solo se recuperaron 2316 artículos con el término “H1N1” en el período de junio de 2009 a mayo de 2010, es decir, un año completo de la influenza A H1N1. Dado que el estudio anterior para influenza se realizó en un período diferente, adicionalmente realizamos una búsqueda en PubMed utilizando el término “influenza” entre el 1 de enero de 2020 y el 15 de noviembre de 2020 y se encontraron un total de 6757 artículos. También evaluamos el tipo de artículos sobre COVID-19 utilizando los filtros de la base de datos PubMed. El número de trabajos de investigación originales publicados ( n = 4841) fue mucho menor que el número de revisiones, editoriales o metanálisis ( n = 13,890). Otro estudio examinó la metodología de investigación de artículos de revistas que se publicaron desde el 1 de diciembre de 2019 hasta abril de 2020 en revistas de revisión por pares y mostró que entre los primeros 2118 artículos sobre COVID-19, solo 533 (25%) de ellos contenían datos originales. En cuanto al tipo de artículos de investigación, entre los 312 artículos que autoinformaron el diseño del estudio, los más comunes fueron los estudios retrospectivos ( n = 88, 28%) y los informes de casos ( n = 86, 28%). Otro tipo de estudios incluyeron series de casos ( n = 46, 15%), estudios de modelización ( n = 18, 5,7%), revisiones sistemáticas con o sin metanálisis ( n = 16, 5,1%) y 58 (18,6%) consistieron de otro tipo de artículos.

Los ensayos controlados aleatorios (ECA) se consideran el "estándar de oro" para evaluar la eficacia y seguridad de nuevos tratamientos. Sin embargo, al comienzo de la pandemia la mayoría de los artículos sobre COVID-19 eran observacionales, lo cual es razonable, ya que los estudios de intervención generalmente requieren más tiempo para completarse. Aunque la medicina basada en la evidencia no se limita a los ECA y metanálisis, la falta de artículos de investigación originales y especialmente la falta de ECA ha llevado a la ausencia de guías basadas en la evidencia. Cabe señalar que la pandemia de COVID-19 aún está en curso.

Calidad de los datos para COVID-19

Preprints

Otro problema aparte de la falta de estudios bien diseñados sobre COVID-19 es la calidad de los datos. Durante el brote de COVID-19, la revisión por pares se eliminó prácticamente desde que se publicaron muchos artículos en preimpresiones. Aunque la revisión por pares es fundamental para la validación de los datos, la pandemia en curso ha aumentado la velocidad de publicación con preprints. Los preprints son manuscritos científicos de acceso público que aún no han sido certificados por revisión por pares y su propósito básico es hacer que la nueva información científica esté disponible gratuitamente antes del proceso de revisión por pares. La velocidad es crucial en una pandemia, especialmente si se considera que el tiempo de revisión ha aumentado en los últimos años. Por ejemplo, el tiempo medio de revisión en las revistas del grupo editorial Nature ha aumentado de 85 días a más de 150 días durante la última década.

Sin embargo, la publicación de los preprints se basa exclusivamente en el requisito de que sean científicos y no hay garantía de que el estudio esté bien diseñado o de que las conclusiones alcanzadas estén respaldadas por los datos presentados. Además, no existe ningún método para filtrar las presentaciones de preimpresión en busca de conflictos de intereses.

Al comienzo de la pandemia, un análisis sobre las tendencias de búsqueda y los datos de los medios de comunicación mostró que los preprints, en lugar de artículos revisados por pares, pueden estar impulsando el discurso relacionado con el brote de COVID-19 en curso. Sin embargo, los preprints también estaban afectando la gestión óptima del tratamiento, ya que en enero de 2020, la OMS anunció que se crearía un depósito de estudios relevantes, incluidos aquellos que aún no han sido revisados por pares. El número de preimpresiones ha aumentado más del 400% durante la pandemia de COVID-19 (de 586 durante las últimas 15 semanas de 2019 a 2572 durante las primeras 15 semanas de 2020). Aunque los científicos son conscientes de que los manuscritos preimpresos deben tomarse con precaución, el público o los medios de comunicación no pueden entender la diferencia. Además, las revisiones citan muchas preimpresiones y, como resultado, se puede perpetuar información no válida.

Por otro lado, los artículos que han sido evaluados mediante el proceso de revisión por pares no son necesariamente de mejor calidad que los preimpresos. Muchas revistas proporcionan servicios de seguimiento rápido para artículos sobre COVID-19 y, en consecuencia, la solidez del examen crítico de los envíos puede verse comprometida. Un estudio que analizó 8455 artículos sobre COVID-19 indexados en la base de datos PubMed encontró que el 8% de los artículos habían sido revisados y aceptados para su publicación el día en que fueron enviados o al día siguiente, lo que sugiere que en algunos casos, el proceso de revisión por pares había sido apresurado.

Con la ciencia de vía rápida que se promueve con preprints y con el proceso de revisión por pares de vía rápida, existe la posibilidad de una difusión más amplia del trabajo de mala calidad. Esta desventaja particular ha sido enfatizada durante el brote, especialmente después de la retirada de un estudio de virología de un servidor de preimpresión, que afirmaba que COVID-19 contenía “inserciones” de VIH. Además, cuando el tema es de gran interés público preliminar, la información mínimamente revisada se está difundiendo tan rápido como el propio virus. Un ejemplo típico es la hipótesis de la hidroxicloroquina. La hidroxicloroquina fue la terapia fundamental para los pacientes con COVID-19 al comienzo de la pandemia. Su uso fue recomendado por varias guías basadas en estudios in vitro y ensayos no aleatorios, mientras que estudios posteriores no demostraron eficacia.

Retracciones

De manera similar, otro resultado de un proceso de revisión por pares acelerado y deficiente son las retractaciones. Según la página en línea de Retraction Watch, se han retirado un total de 38 manuscritos de COVID-19 y algunos de ellos se publicaron en revistas médicas conocidas, incluidas The Lancet y The New England Journal of Medicine. La respuesta de la revista Lancet fue instantánea ya que los editores anunciaron cambios en los requisitos de revisión por pares. Un editorial que se publicó en agosto mostró que entre 26 artículos retractados sobre COVID-19, la mayoría de ellos (8, 30,8%) se retractaron debido a preocupaciones, problemas o errores en los resultados y / o conclusiones, lo que refleja la prisa por publicar estos artículos. Algunos de los artículos retirados tenían fallas, ya que se utilizaron técnicas estadísticas inapropiadas o las conclusiones no estaban respaldadas adecuadamente por los datos, mientras que otros eran fraudulentos.

Un estudio que se publicó en junio de 2020 comparó la tasa de retracción entre artículos para COVID-19 y para otros virus que causaron una emergencia sanitaria mundia. La tasa de retracción fue de 0.097, 0.024, 0.023, 0.023 y 0.024 para COVID-19, Ébola, H1N1, VIH y el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS), respectivamente. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que no se pueden realizar comparaciones directas entre diferentes virus y diferentes períodos. El VIH es una pandemia con una duración de 40 años, mientras que en el caso del virus del Ébola hubo muchos brotes desde que fue identificado por primera vez en 1976; sin embargo, el mayor ocurrió entre diciembre de 2013 y enero de 2016. La razón principal de la alta tasa de retractación es la prisa por la publicación rápida de artículos. Se estima que la tasa de retractación será incluso mayor en el futuro, ya que la retractación de artículos y, en particular, los artículos fraudulentos lleva tiempo (tiempo medio desde la publicación hasta la retractación: 28 meses). Otra razón de la alta tasa de retractación es que la disponibilidad de fondos y las oportunidades profesionales tienden a algunos investigadores no especializados a cambiar de campo para trabajar en el “tema candente”. Por último, pero no menos importante, la calidad de los revisores por pares es cuestionable, especialmente cuando muchos investigadores experimentados estaban concentrados en su investigación y no tenían suficiente tiempo para la revisión por pares.

l papel de las redes (sociales)

Durante la pandemia, los medios tradicionales como la televisión, los periódicos y las redes sociales se han utilizado como fuente de información para el público. El uso de los medios de comunicación durante la pandemia tiene varias ventajas, como la rápida distribución de nueva información y la comunicación de los líderes de la salud con el público, pero también tiene varias desventajas. La enorme cantidad de información que se comparte no se puede filtrar fácilmente y las noticias falsas, así como la información inexacta, pueden difundirse más rápido y más ampliamente que las noticias basadas en hechos. Además, durante COVID-19 hay una creciente difusión de información a través de plataformas de redes sociales como Facebook y Twitter incluso por parte de las agencias oficiales de atención médica después de que se implementaron medidas de distanciamiento social; por lo tanto, el impacto de estudios, preprints y artículos retractados mal realizados en la comunidad científica y no científica no es insignificante. Los ejemplos típicos de desinformación incluyen varios casos de sobredosis de cloroquina en Nigeria después de que las noticias informaran sobre la efectividad del medicamento. Además, la información falsa durante la pandemia COVID-19 causó escasez de medicamentos. Un estudio del mundo real en Grecia que examinó hasta qué punto los pacientes con enfermedades reumáticas inflamatorias autoinmunes modificaron su tratamiento durante la pandemia de COVID-19 mostró que el 53,8% (7/13) de los pacientes que interrumpieron el tratamiento con hidroxicloroquina lo hicieron debido a la escasez de fármacos. Un estudio analizó 2311 informes de una amplia gama de fuentes, incluidos sitios web de agencias de verificación de datos, Facebook, Twitter, sitios web para redes de televisión y periódicos sobre COVID-19 en 25 idiomas de 87 países entre el 21 de enero de 2020 y el 5 de abril de 2020. Un total de 2.049 (89%) de los informes se clasificaron como rumores, 182 (7,8%) fueron teorías de conspiración y 82 (3,5%) se clasificaron como estigmatización de un grupo afectado.

Dos lados en conflicto de la distribución global de información sobre la pandemia de COVID-19.

COVID-19: Enfermedad por coronavirus de 2019; ECA : ensayos controlados aleatorios

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Sin embargo, debe tenerse en cuenta que las plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, YouTube y Reddit han tomado medidas para lidiar con la información errónea, como la doble verificación por parte de los editores, menor visibilidad para los infractores reincidentes, eliminación de cuentas y bots, también como agregar un enlace a la información oficial de la OMS para distribuir las actualizaciones. Además, el impacto de COVID-19 depende de las acciones de las personas individuales. Un estudio en los EE. UU. Con más de 1700 personas mostró que los adultos comparten declaraciones falsas sobre COVID-19 en parte porque no piensan lo suficiente sobre la validez del contenido antes de compartir. Por lo tanto, tanto las personas, que pueden no tener el conocimiento científico apropiado, como las redes sociales que tienen el poder de difundir información rápidamente, deben enfrentar estos procesos sociales y científicos dinámicos con diligencia.

En el sitio web de la OMS, hay varios pasos para identificar y evitar información falsa. Se aconseja a las personas que evalúen la fuente de información, reconozcan el nombre del autor y verifiquen la fecha del artículo. Además, al leer un artículo, la gente debería leer algo más que el titular y tratar de obtener una mejor imagen del contenido mediante la diversificación de sus fuentes.

Aparte de las personas, los responsables políticos y la comunidad científica deberían intensificar la lucha contra la creciente ola de información falsa y engañosa que amenaza con empeorar el impacto severo del nuevo coronavirus en la comunidad. Se debe promover la transparencia, la diplomacia y la colaboración. Las negociaciones entre gobiernos y empresas de tecnología podrían bloquear aún más la distribución de noticias falsas. Sin embargo, esto debe implementarse con mucho cuidado ya que el equilibrio entre la prevención de la propagación de noticias falsas y la censura de prensa es frágil. Paralelamente, deben organizarse campañas de información para educar adecuadamente a la población sobre la pandemia y las medidas que deben tomarse. Además, se debe fortalecer la comunidad científica.

Fuente: Springer
En: https://link.springer.com/article/10.1007/s10238-020-00680-x

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