Читать книгу La grasa cura. El azúcar mata - Dr. Bruce Fife - Страница 17

A pesar de la rápida aceptación de la hipótesis de Keys, no todos los científicos estaban convencidos. El doctor Paul Dudley White, la principal autoridad en los Estados Unidos en cardiología y, por consiguiente, en cardiopatía, declaró en ese momento que no podía apoyar la hipótesis de la dieta-corazón porque sabía que no encajaba con la historia de la enfermedad. Durante generaciones la gente había comido grasas saturadas sin que estas causaran ningún daño; ¿por qué de repente iban a causar daño ahora? Además, el consumo de grasas saturadas había disminuido en los últimos treinta años, al mismo tiempo que las enfermedades cardíacas estaban aumentando. No tenía ningún sentido. Si había algún alimento que causaba enfermedades cardíacas, tenía que ser algo que no se comiera, o al menos no se comiera tan a menudo en las generaciones anteriores como se comía en la actualidad.

Los investigadores Jacob Yerushalmy y Herman Hilleboe volvieron a examinar los datos de Keys y descubrieron que fallaba algo. Keys tenía a su disposición datos de la dieta y las enfermedades cardíacas de veintidós países, pero utilizó solo seis. ¿Por qué ignoraría la inmensa mayoría de sus datos para probar su teoría? Lo lógico sería pensar que si su hipótesis era correcta, los datos completos proporcionarían un argumento mucho más preciso y convincente. Cuando Yerushalmy y Hilleboe utilizaron los datos de los veintidós países y reescribieron el gráfico de Keys, ocurrió algo curioso: la perfecta correlación entre las enfermedades del corazón y la grasa dejó de ser tan perfecta. De hecho, desapareció casi por completo. Algunos países con un alto consumo de grasas tenían tasas de enfermedades cardíacas mucho más bajas que aquellas con un consumo bajo de grasas. Por ejemplo, el consumo de grasas en Finlandia era siete veces el de México, pero los dos países tenían tasas de mortalidad por enfermedades cardíacas similares.3

La aparente correlación entre la ingesta de grasas y las cardiopatías no desapareció por completo con la adición de los datos faltantes; sin embargo, se redujo significativamente, lo que hace que el argumento de Keys sea menos convincente. Hay que señalar que correlación no equivale a causalidad, lo que significa que simplemente porque exista una correlación entre dos variables, eso no quiere decir que una cause la otra. Si las correlaciones demostraran causalidad, podríamos llegar a algunas conclusiones ridículas. Por ejemplo, desde los años cincuenta, tanto los niveles atmosféricos de CO2 como los niveles de obesidad han aumentado bruscamente. Por lo tanto, podríamos concluir que el CO2 atmosférico causa obesidad. Pero es necesario llevar a cabo más investigaciones para vincular positivamente las dos variables. En este caso, la verdadera razón de la correlación es que las poblaciones más ricas tienden a comer más alimentos y a producir más CO2. No había una relación directa de causa-efecto entre las dos variables, pero ambas se vieron afectadas por una tercera: la prosperidad. Siempre hay que tener cuidado con las correlaciones.

Aunque Keys centró su atención en la correlación entre las muertes por enfermedades cardíacas y las grasas, sus datos también contenían información sobre otros factores, como el tabaquismo y el consumo de proteínas y azúcar. Yerushalmy y Hilleboe calcularon los coeficientes de correlación de cada uno. El coeficiente de correlación indica en qué medida dos variables están relacionadas entre sí. Un coeficiente de uno indica la correlación más fuerte posible. Un coeficiente de cero indica la correlación más débil o la ausencia de correlación. Utilizando datos de veintidós países, el coeficiente de correlación de las muertes por enfermedades cardíacas y el consumo de grasas resultó ser de 0,56, lo que muestra solo una leve relación. Sin embargo, el coeficiente de correlación con el azúcar era 0,68, lo que indica una relación mucho más fuerte. El tabaquismo, que ahora se considera un factor de riesgo importante para las enfermedades cardíacas, tenía un coeficiente de 0,64, lo que revela una relación más estrecha con las enfermedades cardíacas que la grasa, pero no tan cercana como la del azúcar. ¿Por qué ignoró Keys esta relación más estrecha con el azúcar y le dio preferencia a la grasa?

Resulta que Keys seleccionó cuidadosamente y a propósito los datos que luego utilizó para diseñar un gráfico que diera la impresión de que la grasa dietética estaba estrechamente relacionada con las muertes por enfermedades del corazón. El estudio era gravemente defectuoso; sin embargo, fue crucial para convencer a la mayoría de la comunidad científica de que la grasa era la causa principal de las enfermedades cardíacas.