Entendiendo la medicina científica.

Un problema con el que muchas personas que no se dedican a ciencia se topan al enfrentarse al mundo de la ciencia es la forma en la que se valora la evidencia. En el mundo cotidiano estamos acostumbrados a pensar en términos de "SI" o "NO", "VERDAD" o "MENTIRA", "CIERTO" o "FALSO". En el mundo de la ciencia las cosas no siguen la misma dicotomía absolutista.

Veamos un simple lanzamiento de moneda. Sabemos que una moneda tiene 2 caras por lo que hay 2 resultados posibles de un lanzamiento: cara o cruz. Cualquiera que vea un lanzamiento de moneda sabe que tiene la misma probabilidad de ganar que de perder, sin embargo ocurren cosas muy interesantes cuando analizamos los lanzamientos de moneda.

Supongamos que hay una persona que dice ser un gran lanzador de moneda. ¿Cómo lo ponemos a prueba? Un solo lanzamiento atinado podría convencer a muchos de que la persona es en realidad un gran lanzador de moneda, sin embargo cualquiera que busque una aproximación crítica verá que un solo lanzamiento no demuestra nada ya que tenía un 50% de sacar un resultado favorable. Entre más lanzamientos de moneda se hagan más se aproximará el resultado a lo esperado por pura probabilidad. De esta manera veremos que en un lanzamiento puede tener 100% de efectividad pero cuando se le pide que haga 200 lanzamientos el resultado podría ser más bien cercano al 50%. Esto demostraría que en realidad no es un gran lanzador de moneda, simplemente impresiona a las personas que quieren creer que lo es.

Con este simple ejemplo podemos ver los principios básicos detrás de los análisis estadísticos usados por los científicos para comprobar la validez de una hipótesis. Vemos que entre mayor sea la muestra y más veces se repita un experimento, más nos aproximaremos a un resultado real. Muchas personas no logran comprender esto, de forma que consideran un solo resultado como algo representativo del total.

Otro problema que solemos encontrar es que muchas personas no toman en cuenta todos los factores que podrían estar influenciando un resultado y pueden atribuirle los resultados a algo cuando en realidad el resultado es producto de otro factor.

Supongamos que queremos ver si las plantas crecen mejor y más rápido cuando se les pone música de Beethoven o no. Simplemente darle una planta a un cuidador y otra planta a otro cuidador y pedirle al cuidador 1 que le ponga música de Beethoven sería un error. La planta a la que se le ponga Beethoven podría o no crecer más que la otra planta pero esto no demostraría nada ya que hay muchos otros factores por los que una planta podría haber crecido más que la otra fuera de la música. Estos factores pueden ser que ambas plantas sean de distintas especies, el tipo de tierra, exposición al sol, cantidad de agua con la que fueron regadas, etc. Esto sin mencionar que de cualquier forma una ninguna planta crece exactamente lo mismo que otra planta similar; siempre habrá una diferencia.

Si queremos demostrar que las plantas crecen mejor con música de Beethoven entonces necesitamos varias plantas iguales (misma edad, mismo desarrollo, misma especie) en condiciones iguales (misma iluminación  mismo tipo de tierra, mismos horarios y dosis de aporte hídrico). De esta forma podremos ver si alterando solo el factor música tendremos algún efecto en alguno de los grupos de plantas. Una vez más, entre mayor sea nuestra muestra y repetición, mejores serán nuestros resultados. Entre mayor sea nuestro control de los distintos factores, mejores serán nuestros resultados ya que podremos tener mayor certeza de que el efecto que estamos viendo es debido a la variable que estamos estudiando.

Hay que entender que las enfermedades no se presentan de forma idéntica en cada persona y hay un espectro en cuanto a su comportamiento. Las enfermedades se presentan de una forma que llamamos "historia natural de la enfermedad"lo cual comprende desde el momento en el que la persona adquiere la enfermedad hasta que se cura, muere o queda con secuelas de la enfermedad.

Esquema clásico de la historia natural de la enfermedad.

A groso modo las enfermedades son un proceso dinámico, la persona que enferma constantemente cambia en su estado de salud. En un inicio la persona se encuentra sana, posteriormente adquiere la enfermedad ya sea por factores externos, infección o factores internos del organismo. Una vez adquirida la enfermedad no inician de forma instantánea los signos y síntomas, pasa un tiempo en el que la persona con la enfermedad no presenta ningún cambio. Posteriormente se llega a un punto crítico en el cual empiezan a aparecer los signos y síntomas e inicia la etapa clínica. Durante la etapa clínica hay características de la enfermedad que aparecen antes que otros lo que en muchas ocasiones dificulta el diagnóstico (lo que en un principio puede parecer una enfermedad con el paso del tiempo puede hacerse evidente que en realidad es otra enfermedad). Finalmente pueden suceder 4 cosas: 1.- Desaparición de la enfermedad (curación o remisión), 2.- Mantenerse con la enfermedad ya sea de forma activa o con periodos de reactivación (cronicidad), 3.- Desaparición de la enfermedad dejando un daño permanente (secuelas) o 4.- Muerte debido a la enfermedad o a complicaciones relacionadas.

Diagrama de flujo desde el estado de salud hasta la resolución de la enfermedad. La meta de la medicina es cambiar la historia natural de la enfermedad de forma que se restaure la salud en en el peor de los casos se obtenga un máximo beneficio.

Aunque las enfermedades siguen un patrón, no todos los casos son iguales sino que presentan ciertas variaciones. Una misma enfermedad puede nunca llegar a desarrollar una etapa clínica en una persona y la misma enfermedad puede terminar matando relativamente rápido a otra persona. Hay presentaciones comunes de las enfermedades y hay presentaciones raras de las mismas. 

Pongamos como ejemplo una enfermedad que todos conocemos y hemos experimentado, la gripe por virus de influenza. Esta en una enfermedad infecto-contagiosa muy común. En general una persona sana que es infectada pasa por un periodo de incubación del virus en el que no presenta síntomas y que dura de 2 a 3 días, posteriormente inicia con la etapa clínica que dura de 5 a 7 días y posteriormente se cura. Aunque esto pasa en la mayor parte de las personas, existen casos en los que personas infectadas nunca desarrollan síntomas, casos en los que las personas se curan en más o menos días, casos en los que las personas desarrollan una enfermedad crónica, casos en las que personas quedan con secuelas y casos en las que personas mueren. 

Para entenderlo de mejor forma podemos hacer una gráfica llamada "curva o campana de Gauss" donde de un lado tenemos una presentación de la enfermedad totalmente benigna (se enfermaron y ni lo  notaron) y del otro lado tenemos una presentación de la enfermedad totalmente maligna (fulminante). La altura de la gráfica representa el número de casos de cada presentación de forma que podemos delimitar la forma más común de la enfermedad debido a que representa a la mayor  parte de los casos y representada en esta gráfica como el área azul en el centro de la gráfica.

Este principio en el que la enfermedad se comporta de muchas maneras diferentes aplica para todas las enfermedades desde las muy comunes y benignas hasta las consideradas malignas, raras o "incurables". Distintas enfermedades pueden tener proporciones diferentes lo que puede cambiar la forma de sus gráficas. 

Tomemos una enfermedad considerada "incurable"; el Lupus eritematoso sistémico (LES). El LES es una enfermedad autoinmune que se suele dar en personas principalmente caucásicas o de raza negra de sexo femenino al rededor de los 30 años de vida. Es una enfermedad que se relaciona a factores genéticos y ambientales y su presentación suele ser muy variable. Cuando analizamos al LES nos encontramos una gráfica muy diferente de la anterior:

A pesar de ser considerada una enfermedad incurable la gráfica es muy alentadora. El 50% de las personas con LES desarrollan una remisión espontánea, esto es que la enfermedad se cura por si sola. Una tercera parte de las personas muere debido al Lupus o complicaciones relacionadas y el 17% se mantiene con su enfermedad por el resto de su vida pero muere por otra causa no relacionada. 

Entonces, si hay gente que se cura de estas enfermedades ¿por qué se dice que son incurables? 

Estos casos de remisión espontánea ocurren solos. Estas enfermedades no fueron curadas por medio de un medicamento sino que son el resultado de la variabilidad en la presentación de la enfermedad. No la curamos nosotros, se curó sola; por eso se dice que es "incurable" o que no hay una cura actualmente. En estas enfermedades se da tratamiento para controlar la enfermedad reduciendo el daño, mejorando la calidad de vida, prolongando los periodos en los que la enfermedad se mantiene "apagada" y previniendo recaídas y complicaciones.

Las remisiones espontáneas aparecen en todas las enfermedades. En algunas son muy comunes y en otras muy raras. Es muy difícil obtener datos estadísticos sobre las remisiones espontáneas debido a que casi no se documentan por una u otra razón, sin embargo podemos tener aproximaciones con diversos estudios. En el caso de la diabetes se estima un 24% de remisiones espontáneas, distintos tipos de cánceres se han reportado desde un 2% de remisión espontánea (neuroblastomas) hasta un 20% en Linfoma No Hodgkin, etc. 

Es sumamente importante conocer la historia natural de las enfermedades cuando hacemos investigación ya que nuestra meta será modificarla de forma positiva. Las remisiones espontáneas plantean un problema en la medicina ya que dependiendo de las circunstancias y creencias, estas pueden ser atribuidas a medicamentos, procedimientos, alimentos o incluso a deidades. Ningún caso aislado es representativo, una vez más vemos la importancia de tener muestras grandes y de la reproducción de resultados de forma independiente.

Ahora bien, un tercer problema aparece como resultado de la forma en la que funcionan nuestros cerebros. Somos propensos al efecto placebo y a sesgos.

El efecto placebo aparece cuando a una persona le dan algún químico que en realidad no tiene efectos en el cuerpo (sin actividad biológica) y le hacen creer que es un medicamento. Por el simple hecho de que la persona cree que lo que le están dando es medicamento esta mejora. Entre mejor le vendan la idea de que es un medicamento mayor será el efecto placebo. Todos somos propensos al efecto placebo y este puede ser medido e incluso comparado con otros placebos, de esta forma sabemos que una pastilla es menos efectiva que una inyección cuando se trata de placebos ya que la inyección tiene mayor impacto psicológico. En medicina se debe de comparar el efecto de los medicamentos contra un placebo que luzca de forma indiferenciable del medicamento, de esta forma sabremos si el medicamento realmente funciona. Cuando damos a una porción de la población del estudio un placebo y a otra porción le damos medicamento entonces decimos que el estudio lleva un ciego ya que la población no sabe si le estamos dando medicamento o placebo.

Por alguna razón, muchas personas tienen dificultad para entender el efecto placebo y su importancia en la investigación. Hay quienes piensan que solo las mentes débiles son propensas al efecto placebo, otros piensan que el efecto placebo demuestra que la mente domina a la materia por razones místicas. La realidad es que todos somos propensos al efecto placebo y no hay nada de místico en ello. Incluso hay personas que desarrollan un efecto contrario al placebo, en lugar de mejorar con la administración de placebo, empeoran. A esto se le llama "efecto nocebo" y se ha reportado hasta en 30% de las poblaciones en estudios. Es sumamente interesante la neurociencia detrás del efecto placebo por lo que recomiendo ampliamente que lean al respecto (Entrada sobre el efecto placebo).

Al hablar de ciegos y placebos debemos tomar en cuneta que no solo es la pastilla la que hace al placebo sino todo lo que la rodea. Desde si la persona que nos dio el placebo nos inspira confianza, su lenguaje corporal, la forma en la que nos da explicaciones, el color de la pastilla, su empaque, las letras en la caja, la forma en la que nos revisan, los estudios que nos hacen, etc. Todo en conjunto hace 2 efectos, el "efecto cuidados" y el "efecto del cuidador" que son muy similares y se suman al efecto placebo. - No es lo mismo que Dr House nos ponga una inyección después de hacernos una batería de estudios absurdamente amplia que si nos da una pastilla el Dr Nick de los Simpson después de solo vernos la garganta, aunque los dos sean placebos-

Debido a los efectos "cuidados" y "del cuidador", es necesario que los médicos que están haciendo la investigación tampoco sepan si le están dando el medicamento en estudio o un placebo al paciente ya que su actitud puede modificar los resultados. Cuando se hace una investigación en la que los médicos no saben si están dando medicamento o placebo se dice que es un estudio doble ciego (ni la población ni el médico saben).

Los sesgos cognitivos de los investigadores pueden ser otro gran problema a la hora de investigar si algo funciona. En más de una ocasión se han detectado problemas en los resultados de una investigación dado que los investigadores, inconscientemente, modifican los resultados. Esto es muy difícil de corregir ya que al ser inconsciente no te das cuenta de que lo estas haciendo y muchas veces solo es detectable cuando alguien más intenta reproducir tus resultados sin éxito (Santos Quemones Batman). Debido a esto, en ocasiones se encriptan los datos y se hace un análisis estadístico por separado con investigadores que no sepan que grupo fue tratado con que producto, a esto se le llama un estudio triple ciego (población, médico, estadista).

Otras medidas para detectar posibles contaminaciones de los estudios debido a sesgos son: evitar que los grupos control tengan variables que favorezcan algún resultado por medio de "aleatorización", que los investigadores declaren algún conflicto de intereses de antemano, hacer estudios grandes con distintos investigadores y en diferentes lugares (estudios multicéntricos) y lograr la reproducción de resultados de forma independiente.

Hasta ahora nos hemos centrado en estudios clínicos en humanos pero debemos saber que hay estudios en muchos otros modelos. Los estudios inician desde análisis en probetas donde se observa el comportamiento de moléculas, enzimas, células y tejidos de forma independiente y con un máximo control de variables (in vitro). Este tipo de estudios intentan aislar y aumentar lo más posible el efecto de algún medicamento para observarlo. El problema es que en ocasiones aíslan y aumentan ruido estadístico mostrando que hay algo en donde en realidad no hay nada.

Posteriormente se encuentran los estudios en modelos animales donde se busca observar los efectos tanto positivos como adversos. Por mejor diseñado que se encuentre un experimento in vitro, en un ser vivo hay demasiadas variables que no pueden ser reproducidas en un plato de petri por lo que es necesario analizarlas en animales. Los modelos animales nos permiten ver los efectos en un sistema más real donde hay más variables interactuando de forma dinámica. Por extraño que parezca, desde este nivel ya podemos empezar a ver cosas como el efecto placebo, cuidados y del cuidador por lo que es necesario implementar controles. A pesar de las muchas ventajas de los modelos animales, los resultados en los mismos solo nos dan una aproximación a los efectos que podríamos esperar en humanos sin embargo, dado la especie humana tiene diferencias metabólicas, una vez que se ha establecido cierto grado de seguridad y efectividad se inicia el estudio en modelos humanos.

La investigación en humanos comprende 4 fases distintas con diferentes metas de seguridad y efectividad. La fase I solo es con personas jóvenes sanas y busca comprobar seguridad en humanos, la fase II es en personas solo con la enfermedad que se quiere estudiar y comparación contra placebo, Fase III es en un mayor número de personas con otras enfermedades y comparando el medicamento contra otros medicamentos ya existentes y la fase IV involucra estudios en el mundo real con grandes poblaciones buscando efectos adversos raros o a largo plazo y posibles usos diferentes del mismo medicamento.

Todo esto, desde el modelo experimental y hasta el análisis de resultados, son cosas que debemos tomar en cuenta cuando queremos ver si un medicamento funciona o no y que tan respaldado está.

Recapitulando un poco, estamos buscando:

1.- Sujeto de estudio.- Saber si los estudios son in vitro, en animales o en humanos.

2.- Fase de investigación.- Saber los resultados de fases anteriores y actual estado del producto.

3.- Tamaño de la población en la que se ha probado

4.- Diseño experimental.- Comparado contra placebo u otros medicamentos, tipo de estudio (cohorte, prospectivo, etc), ciegos, etc).

5.- Control de variables.- Saber las medidas usadas para que las circunstancias sean similares entre las poblaciones estudiadas y comparadas. (aleatorización, características de la población, ambiente, enfermedad, etc)

6.- Reproducción de resultados.

Dado que son muchas cosas a tomar en cuenta, los investigadores han desarrollado distintas herramientas para analizar y describir el nivel de evidencia y efectividad que puede tener algún medicamento o terapéutica. Una de las herramientas más empleadas y fáciles de usar es la escala desarrollada por la US-PSTF (US Preventive Services Task Force), sin embargo esta escala, al igual que la empleada por el ILCOR (International Liaison Committee on Resuscitation) que aparece en las guias de la AHA (American Heart Association) están centradas en resultados de investigación clínica pero dejan fuera resultados de investigación en fase pre-clínica. Una herramienta un poco más complicada pero más completa es la escala de el Centro para la Medicina Basada en Evidencia de Oxford y usada por la NHS de UK.

Estas escalas se dividen en 2 partes, la primera muestra la calidad de los estudios al respecto llamado "nivel de evidencia" y se puede ver como el grado de certeza que tenemos al respecto. La segunda parte de las escalas muestra el tipo de recomendación y describe los resultados positivos o negativos con base en la evidencia.

NIVELES DE EVIDENCIA DE USPSTF (2012)
CERTEZA ALTA	Evidencia consistente en estudios adecuadamente realizados representativos de la población.  Los resultados difícilmente cambiarán con nuevos estudios al respecto.
CERTEZA MODERADA	Evidencia suficiente para determinar los efectos pero con deficiencias en los estudios debido a: 1.- Número, tamaño o calidad de los estudios. 2.- Resultados inconsistentes entre estudios individuales. 3.- Resultados difícilmente generalizables a la población 4.- Falta de coherencia en la cadena de evidencia. Los resultados podrían cambiar en magnitud o dirección conforme nueva evidencia aparezca.
CERTEZA BAJA	Evidencia insuficiente para llegar a una conclusión. Esto puede ser debido a: 1.- Número y tamaño de estudios limitado. 2.- Fallas importantes en metodología o diseño experimental. 3.- Brechas en la cadena de evidencia. 4.- Resultados no generalizables a la población. 5.- Ausencia de información en resultados. Nuevos estudios necesarios para poder evaluar los resultados.

GRADOS DE RECOMENDACIÓN USPSTF (2012)
A	Servicio recomendado.	Alto grado de certeza de beneficio sustancial.
B	Servicio recomendado.	Alto grado de certeza de beneficio moderado. Moderado grado de certeza de beneficio sustancial o moderado.
C	Servicio recomendado en casos selectos conforme a perfil individual del paciente, juicio clínico del médico y preferencias del paciente.	Mínimo certeza moderada de poco beneficio.
D	Servicio con recomendación en contra. No dar servicio.	Certeza moderada a alta de que no tener beneficio o de riesgos mayores a posible beneficio.
I	Servicio sin recomendación.	Baja certeza a favor o en contra debido a falta de evidencia, estudios inadecuados o con resultados conflictivos.

NIVELES DE EVIDENCIA DE OXFORD. (2009)
NIVEL 1
a.- Revisiones sistémicas de ensayos controlados aleatorizados homogéneos.	b.- Ensayos individuales controlados aleatorizados con intervalo de confianza estrecho.	c.- Todos o ninguno.  Misma variable con los mismos resultados.
NIVEL 2
a.- Revisiones sistémicas de estudios de cohorte homogéneos.	b.- Estudios individuales de cohorte o ensayos controlados aleatorizados de baja calidad.	c.- Investigaciones de resultados asistenciales y estudios ecológicos.
NIVEL 3
a.- Revisiones sistémicas de estudios caso-control homogéneos.	b.- Estudios caso- control individuales.
NIVEL 4
Series de casos y estudios caso-control y de cohorte de baja calidad.
NIVEL 5
Opinión experta sin fundamento crítico objetivo explícito, basado en fisiología, en estudios preclínicos o en primeros principios.

GRADOS DE RECOMENDACIÓN DE OXFORD (2009)
A	Estudios de nivel 1 consistente.
B	Estudios de nivel 2 o 3 consistentes, extrapolaciones de nivel 1.
C	Estudios de nivel 4 consistentes o extrapolaciones de nivel 2 o 3.
D	Evidencia de nivel 5 o estudios de cualquier nivel inconsistentes o no concluyentes.

Los grados de recomendación de Oxford no muestran "recomendaciones en contra" como los de la USPSTF lo cual es una desventaja de la escala de Oxford.

La escala de ILCOR para tratamientos fue modificada por la AHA y se realizó una fusión de niveles de evidencia con grados de recomendación obteniendo una orientación más práctica para el médico clínico.

Hay muchas escalas más. Muchas son específicas para ciertos tipos de tratamiento o fase de investigación. Con el uso de estas escalas podemos tener una idea más objetiva del grado de evidencia que respaldan a un tratamiento determinado así como el efecto del mismo. Como podemos observar los estudios bien controlados y randomizados grandes, los meta-análisis y demás tipos de revisiones sistémicas ocupan los primeros lugares en la calidad de evidencia que proporcionan. En contraste las opiniones de expertos, estudios pre-clínicos o estudios de casos son lo que aporta evidencia de menor calidad. Recordemos que en la ciencia la evidencia tiene mayor peso que los argumentos de autoridad. No importa quien dijo que, lo importante es que haya evidencia que respalde las aseveraciones.

Cuando analizamos las pseudociencias como las llamadas "terapias alternativas" es evidente la deficiencia que presentan con respecto a la evidencia existente. Los pocos estudios con resultados positivos que llegan a existir tienden a ser pequeños, sin controles, no randomizados, con deficiencias en su metodología y diseño. Más aún encontramos evidencia conflictiva e incapacidad de reproducir los resultados de forma independiente. 

Muy comúnmente al enfrentarnos a "terapias alternativas" nos topamos con evidencia anecdótica (el famoso "Pero a mi me funcionó"). Personas de buena fe que carecen del conocimiento o se niegan a aceptar cosas como "remisión espontánea , "efecto placebo" o "historia natural de la enfermedad"abogan a favor de una terapia a la que ellos le atribuyen un beneficio. Esto no es evidencia científica. La evidencia anecdótica es el tipo de evidencia más deficiente que pueda existir. Prácticamente hay evidencia anecdótica para todo, desde la existencia de platillos voladores hasta la existencia del yeti y desde los factores de transferencia hasta la curación con hechizos. Si un tratamiento es efectivo entonces no debe tener problemas en demostrarse su efectividad de forma correcta. 

No es necesario que se explique el mecanismo de acción, basta con que se aporten resultados que muestren el beneficio. Existen medicamentos cuyo mecanismo de acción desconocemos pero cuyos resultados podemos corroborar, de la misma manera hay muchas pseudociencias que dan mil explicaciones de su funcionamiento pero que son incapaces de demostrar resultados. Algo clásico de las pseudociencias es que parecen efectivas en pequeños estudios mal controlados pero cuando se ponen a prueba de forma adecuada su supuesto efecto desaparece. Eso es evidente con cosas como la homeopatía.

Un problema de la publicación científica es que es más fácil publicar resultados positivos que resultados negativos. Si yo tengo un estudio que demuestre que algo funciona es más fácil publicarlo en una revista indexada que si tengo un estudio que demuestre que lo mismo no funciona. Esto debería facilitar que las terapias alternativas publiquen resultados positivos. ¿Por qué no encontramos esto?

La ciencia nos ha traído muchos beneficios, prácticamente todo lo que funciona en nuestra vida diaria (televisión, autos, teléfonos móviles, medicamentos, construcciones, etc.) es producto del conocimiento científico. Desde la ciencia de los materiales hasta el internet y desde la astronomía hasta la física de partículas, la el método científico nos ha permitido entender y explorar el mundo de una forma en la que de otra forma no nos habría sido posible. La ciencia da resultados tangibles.

En el campo de la medicina nos ha permitido entender el funcionamiento del cuerpo, la estructura del ADN y nos ha permitido desarrollar tratamientos farmacológicos, quirúrgicos y otras intervenciones que han aumentado la supervivencia y mejorado la calidad de vida de forma sustancial. No es necesario creer en la ciencia, solo es necesario ver los resultados tangibles desde una simple pastilla de ácido acetilsalicilico en un infarto hasta un transplante de riñón. Ya pasamos la época de creer hace mucho tiempo. 

Algo que tiene la medicina científica es que se modifica y mejora conforme se obtiene nuevo conocimiento. Si una terapia funciona entonces la evidencia así lo demostrará y si una terapia es mejor que otra entonces esta remplazará a la existente. La medicina científica adopta todo aquello que funcione, no es una sola doctrina sino una compilación de terapias cuya efectividad ha sido demostrada. Las "medicinas alternativas" no son otra cosa que tratamientos sin evidencia que demuestre su efectividad. Desgraciadamente siempre habrá defraudadores y vendedores de ilusiones que exploten la credulidad y esperanzas de la gente. Siempre habrá personas que aboguen a favor de los absurdos y que intenten desacreditar a la ciencia con ideaciones conspiracionistas paranóicas (conspiranoia). A los proponentes de "medicinas alternativas" pregunto ¿Qué nivel de evidencia y grado de recomendación tienen sus terapias? 

Cierro con una imagen ya repetida que disfruto mucho por representar un cliché del comportamiento de los proponentes de aquellas terapias cuya efectividad no es demostrada científicamente.