Imaginemos que queremos comprobar si, por ejemplo, el Bayern de Múnich es mejor que el equipo de nuestro pueblo, el Almendrillas F.C. Haremos un estudio prospectivo de partidos entre ellos; eso sí, al cabo de diez partidos consecutivos ganados por el Bayern concluiremos que el Almendrillas no llega a su altura. Esto sucedió con la apendicetomía para el tratamiento de la apendicitis, que ganó por goleada porque era evidente que sin cirugía se morían casi todos los que la padecían y con ella casi ninguno.

Pero ahora vamos a intentar comparar a dos equipos de altísimo nivel (no pongo ejemplos para que nadie se moleste). Tras 2500 partidos entre ellos, el número de victorias es similar; o, al menos, no tan diferente como para que nos salga una p significativa. Recurrimos entonces a un “end-point” combinado: partidos ganados + penaltis a favor + saques de esquina a favor + porcentaje de tiempo de posesión. Y, aunque en ninguna de estas variables hay diferencias apreciables, al sumarlas todas sale que el equipo A es mejor que el equipo B con una p de 0.01. Esto se nos vende como que el equipo A es significativamente mejor que el B en partidos ganados + penaltis a favor + saques de esquina a favor + porcentaje de tiempo de posesión, cuando en realidad no es mejor en ninguna de esas variables consideradas de forma individual. ¿Significativamente? Sí, desde el punto de vista de la p, pero no como para apostar con seguridad a que en el próximo partido entre ellos el A ganará por goleada.

Esto es lo que sucede con los megaensayos clínicos con variables de resultados (que es la forma correcta de referirse a los “end-points”) combinadas. Conclusión: cuanto mayor es el número de pacientes necesarios para demostrar algo, máxime si ese algo es un objetivo combinado, menos significativo –desde el punto de vista de beneficio real para el paciente– es el resultado; aunque sea muy significativo desde el punto de vista estadístico. Recordemos que la significación estadística nos habla de que un resultado cualquiera, independientemente de su magnitud, es poco probable que se deba al azar. Pero el paciente lo que necesita es otra cosa.