Cuando los números no cuadran

Resumen

Por años el Sistema de Salud de los Estados Unidos reportó una alarmante tendencia. Una elevación persistente de la mortalidad materna. Según el Sistema Nacional de Estadísticas Vitales, la tasa de mortalidad materna en los EUA subió de 9.65 x 100 mil nacidos vivos (1996 – 2002) a 23.6 x 100 mil nacidos vivos (2018 a 2021). Este comportamiento, con los avances tecnológicos de los tiempos modernos, era inaudito y una clara señal de que algo malo estaba pasando.

Y sí, algo malo estaba pasando, pero no a nivel de la atención primaria. El problema era el sistema de tabulación de datos. Específicamente una casilla en los certificados de defunción, que especificaba si la muerte estaba relacionada con un embarazo o no. Lamentablemente, por error, muchas veces se marcaba esta casilla en pacientes que ni siquiera estuvieron embarazadas. Se necesito de un investigado que, preocupado por la elevación en la mortalidad materna, se fuera a la fuente primaria de información y descubriera el problema. Si se eliminaba las muertes no relacionadas con un embarazo (como debía ser) la tasa de mortalidad se reducía al 10.2 (1996—2002) y 10.4 (2018 a 2021). En pocas palabras, casi sin cambios.

¿Qué lección podemos aprender de este monumental error? Por un lado, la importancia de la información. Como investigadores, la data recolectada es vital para llegar a conclusiones válidas que permitan generar cambios. Si no se recoge de manera correcta o si se comenten errores, por más pequeños que parezcan ser (como marcar una casilla) las consecuencias pueden ser impredecibles. Por otro lado, que, si un hallazgo parece no tener explicación o se sale de lo esperado, no confiar. La investigación es la búsqueda de la verdad y ese debe ser el norte de los que nos dedicamos a esta loable labor. Esto no quiere decir que estamos obligados a descubrir algo nuevo, pero si a pensar de manera crítica. Si nuestros conocimientos nos dicen que algo no tiene sentido, si un artículo describe algo que cambia conductas conocidas, no aceptarlo de buenas a primeras. Una sola voz no debe ser razón suficiente y la replicabilidad de los estudios es uno de los pilares del método científico.

Recuerden que, de vez en cuando, la verdad está al alcance de una mente inquisitiva. De alguien que se preguntó ¿por qué?

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Abstract

For years the U.S. Health System reported an alarming trend. A persistent rise in maternal mortality. According to the National Vital Statistics System, the maternal mortality rate in the US rose from 9.65 x 100 thousand live births (1996 - 2002) to 23.6 x 100 thousand live births (2018 to 2021). This behavior, with the technological advances of modern times, was unheard of and a clear sign that something bad was happening.

And yes, something was wrong, but not at the primary care level. The problem was the data tabulation system. Specifically a box on death certificates, which specified whether the death was pregnancy-related or not. Unfortunately, by mistake, this box was often checked on patients who were not even pregnant. It took a researcher, concerned about the rise in maternal mortality, to go to the primary source of information and discover the problem. If non-pregnancy related deaths were eliminated (as they should be) the mortality rate was reduced to 10.2 (1996-2002) and 10.4 (2018 to 2021). In short, almost no change.

What lesson can we learn from this monumental mistake? On the one hand, the importance of information. As researchers, the data collected is vital to reach valid conclusions that allow us to generate changes. If it is not collected correctly or if mistakes are made, no matter how small they may seem to be (such as checking a box), the consequences can be unpredictable. On the other hand, if a finding seems to be unexplained or out of the expected, do not trust. Research is the search for truth and that should be the north of those of us who dedicate ourselves to this laudable work. This does not mean that we are obliged to discover something new, but to think critically. If our knowledge tells us that something does not make sense, if an article describes something that changes known behaviors, do not accept it out of hand. A single voice should not be reason enough and the replicability of studies is one of the pillars of the scientific method.

Remember that, from time to time, the truth is within reach of an inquiring mind. From someone who wondered why?