¿Más proteína vegetal que proteína animal? La Bruja Lola nos da la respuesta.

El tipo de sinAzucar.org sigue a lo suyo, que es repetir las fantasías de ciertos nutricionistas para que estos le perdonen ser un intruso y le acepten como uno más en el rebaño. Estupidez que suelte Julio Basulto, Aitor Sánchez o Lucía Martínez, estupidez que el tipo de sinAzucar.org va a repetir. Que le den su caramelito ya, que se lo ha ganado.

Se le salen los estudios por las orejas, pero lo que presenta es la típica basura epidemiológica.

Association of Animal and Plant Protein Intake With All-Cause and Cause-Specific Mortality.

Observacional. 5 años de seguimiento.

¿Cómo saben qué comían los individuos participantes? Porque les pasaron un cuestionario de frecuencia de consumo de alimentos durante el año anterior.

A semiquantitative food frequency questionnaire was used to assess usual intake of 138 food and beverage items during the previous year.

Vale, o sea que les enseñan fotos de una centena de productos, los participantes dicen “menos de 1 vez al mes” durante el año pasado, los “investigadores” traducen esa frecuencia en un número concreto de veces al mes, se inventan el tamaño de la ración y usan una tabla estándar de composición nutricional para traducir todos esos datos inventados (cuyo punto de partida es el recuerdo de los participantes de lo que hicieron el año pasado) en un consumo de nutrientes concreto. Ni la Bruja Lola aspiraría a inventarse el consumo de nutrientes con ese mecanismo tan “científico”.

Pero espera, que intentaron validar los números con cálculos sacados de registros de comida durante 2 ó 4 semanas y de repetir el cuestionario en parte de los participantes con 1 año de diferencia. Pero aparentemente les dio igual que el consumo de proteína, que es lo que destacan en el título del artículo, no fuera refrendado por este intento de validación:

The correlation coefficient for validity for protein intake was moderate to low.

Da igual, sigue adelante y publica, que de eso se trata, de publicar.

¿Y cuántas veces les pasaron el cuestionario? Porque en 5 años una persona puede cambiar bastante sus hábitos de consumo. Mi inglés no es muy bueno, pero creo que “a single assessment at baseline” significa que sólo pasaron el cuestionario 1 vez, al comienzo del experimento:

Dietary information was also based on a single assessment at baseline, and dietary habits might have changed during follow-up.

Sólo una vez y a dar por sentado que en los 5 siguientes años todos comen como creen recordar haber comido el año anterior, traducido mágicamente a cifras concretas, ¡vaya basura!

Relación encontrada entre consumo de proteína de origen animal y mortalidad: ninguna.

¿Relación entre consumo de proteína de origen vegetal y mortalidad? Ninguna. Porque en un estudio epidemiológico un RR=0.87 (o equivalentemente 1.15) entre extremos de consumo no significa nada.

Relación estadística no significa relación causa-efecto. Pero como la epidemiología es “charlatanería oficial”, es consentida y publicada en revistas científicas. Eso no cambia nada: relación estadística sigue sin significar relación causa-efecto. Pero no pidamos responsabilidad a los “plant-based”, ¿verdad?

Como acabamos de ver, no hay proporcionalidad entre la supuesta causa (consumo de proteína de origen vegetal) y el supuesto efecto (menor mortalidad). De hecho, la diferencia entre el primer quintil y el resto es básicamente la misma para todos ellos: es decir, si hubiese una relación causa efecto, la causa sería la diferencia entre consumir un 4.9% de las calorías procedentes de proteína vegetal o que ese porcentaje fuese del 5.7%. Hay algo mágico en la proteína vegetal y está en ese 1% de diferencia entre grupos. Claro que sí, guapi.

¿Puede ser que la mínima diferencia estadística entre grupos tenga una causa que no sea la que este artículo propone? Es decir, ¿es posible por ejemplo, que consumir más proteína de origen vegetal sea sólo un síntoma de que esas personas están concienciadas con su salud y tienen múltiples hábitos que creen saludables, entre los que se encuentra consumir más proteína de origen vegetal? Los datos hablan por sí solos:

¿Cómo se contrarresta el efecto del “participante saludable”? No se puede contrarrestar, por mucho que matemáticamente se intenten tener en cuenta las diferencias entre grupos. Garbage In Garbage Out: por mucho que proceses los datos, lo que tienes es ruido en el que se mezclan todo tipo de causas-efecto desconocidas. Pretender que la causa-efecto es la correlación (relación meramente estadística) que los autores del estudio quieren resaltar porque la quieren resaltar es ridículo. Pero esto es la epidemiología: charlatanería.

Y esta basurilla es lo que el tipo de sinAzucar.org nos dice que a él le sirve de prueba de que hay que consumir más proteína vegetal y menos animal. Yo creo que el que quiera escuchar a Basulto hará bien en ir directamente a la fuente, sin intermediarios falderos.

Sobre los cuestionarios de frecuencia de consumo:

los métodos basados en recuerdo de consumo son pseudocientíficos y no deberían ser usados para políticas de información al público ni para establecer recomendaciones dietéticas para la población. Archer et al.

Y si los cuestionarios los pasas sólo al principio de un periodo de 5 años y quieres imaginar que el consumo no ha variado más allá del 1% mágico en esos 5 años, entonces ya es pseudociencia al cuadrado, o pseudo-pseudociencia.

¿Quién usa la charlatanería para hacer avanzar sus agendas? Siempre son los mismos.

Leer más:

27 respuestas a “¿Más proteína vegetal que proteína animal? La Bruja Lola nos da la respuesta.

  1. First, the use of memory-based methods is founded upon two inter-related logical fallacies: a category error and reification. Second, human memory and recall are not valid instruments for scientific data collection. Third, in standard epidemiologic contexts, the measurement errors associated with self-reported data are nonfalsifiable because there is no way to ascertain if the reported foods and beverages match the respondent’s actual consumption. Fourth, the assignment of nutrient and energy values to self-reported intake (i.e., the pseudoquantification of anecdotal data) is impermissible and violates the foundational tenets of measurement theory. Fifth, the proxy estimates created via pseudoquantification are often physiologically implausible and have little relation to actual nutrient and energy consumption. Finally, investigators engendered a fictional discourse on the health effects of dietary sugar, salt, fat and cholesterol when they failed to cite contrary evidence or address decades of research demonstrating the fatal measurement, analytic, and inferential flaws of memory-based dietary assessment methods.

    Primero, el uso de métodos basados ​​en memoria se basa en dos falacias lógicas interrelacionadas: un error de categoría y una reificación. En segundo lugar, la memoria y el recuerdo humanos no son instrumentos válidos para la recopilación de datos científicos. Tercero, en contextos epidemiológicos estándar, los errores de medición asociados con los datos autoinformados no son falsificables porque no hay forma de determinar si los alimentos y bebidas informados coinciden con el consumo real del encuestado. Cuarto, la asignación de los valores de nutrientes y energía a la ingesta autoinformada (es decir, la pseudocuántificación de datos anecdóticos) es inadmisible y viola los principios fundamentales de la teoría de la medición. Quinto, las estimaciones indirectas creadas mediante pseudocuantificación son a menudo fisiológicamente inverosímiles y tienen poca relación con el consumo real de nutrientes y energía. Finalmente, los investigadores engendraron un discurso ficticio sobre los efectos del azúcar, la sal, la grasa y el colesterol en la salud cuando no pudieron citar evidencia contraria o abordar décadas de investigación que demuestran las fallas de medición, analíticas e inferenciales de los métodos de evaluación dietética basados ​​en la memoria.

    https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0895435617313756

  2. En la gran farsa de la epidemiología, la basura publicada en las revistas a veces viene con comentarios de los autores acerca de lo incorrecto que es asumir que existe una relación causa-efecto, pero es parte del engaño: luego esos resultados se cuentan con lenguaje causal: los “expertos” encuentran “determinantes de salud” en este estercolero.

    Assuming the meta-analyzed evidence from cohort studies represents life span–long causal associations, for a baseline lifeexpectancy of 80 years, eating 12 hazelnuts daily (1 oz) would prolong life by 12 years (ie, 1 year per hazelnut),drinking 3 cups of coffee daily would achieve a similar gain of 12 extra years, and eating a single mandarin orange daily (80 g) would add 5 years of life. Conversely, consuming 1 egg daily would reduce life expectancy by 6 years, and eating 2 slices of bacon (30 g) daily would shorten life by a decade, an effect worse than smoking. Could these results possibly be true? Authors often use causal language when reporting the findings from these studies (eg, “optimal consumption of risk decreasing foods results in a 56% reduction of all-cause mortality”). Burden-of-disease studies and guidelines endorse these estimates. Even when authors add caveats, results are still often presented by the media as causal.

    Suponiendo que la evidencia metaanalizada de los estudios de cohortes representa asociaciones causales de por vida, para una expectativa de vida de referencia de 80 años, comer 12 avellanas al día (1 oz) prolongaría la vida en 12 años (es decir, 1 año por avellana), beber 3 tazas de café al día lograrían una ganancia similar de 12 años adicionales, y comer una sola mandarina al día (80 g) agregaría 5 años de vida. Por el contrario, consumir 1 huevo al día reduciría la esperanza de vida en 6 años, y comer 2 rebanadas de tocino (30 g) al día acortaría la vida en una década, un efecto peor que fumar. ¿Es posible que estos resultados sean ciertos? Los autores a menudo usan un lenguaje causal cuando informan los resultados de estos estudios (por ejemplo, “el consumo óptimo de alimentos que disminuyen el riesgo da como resultado una reducción del 56% de la mortalidad por todas las causas”). Los estudios y las directrices sobre la carga de la enfermedad respaldan estas estimaciones. Incluso cuando los autores agregan advertencias, los resultados a menudo son presentados por los medios como causales.

    http://doi.org/10.1001/jama.2018.11025

    Consumir un 5.7% de las calorías en forma de proteína vegetal en lugar de un 4.9% también alarga tu vida. En ese 1% es donde sucede la magia.

  3. Buenos días Vicente! Tus post tan acertados como siempre! Yo llevaba pensándolo una temporada, no se que les ha pasado a la chupipandi de Carlos Ríos y demás para coger tanta manía a la carne… pero oye, tú déjalos, que así más carne para el resto 😀 Un saludo

    • Hola Sara,

      si su ideología se la aplicaran sólo para ellos mismos yo diría lo mismo. Pero nos la quieren imponer a los demás.

      No es la primera vez que leo lo de “chupipandi” referido a ellos 🙂

  4. La epidemiología es basura cuando favorece y también cuando no favorece. A la vista del uso que se hace debería de estar prohibida en publicaciones científicas. Lo de la epidemiología bien usada es un mito, al igual que el sentido común de los científicos.

  5. Una preguntita: ¿cuál es el nutriente mágico que tiene la proteína vegetal pero no la proteína animal?

    Y otra preguntita: ¿es un nutriente homeopático? Es una pregunta tonta, lo sé. Para que tenga efecto sin existir tiene que serlo.

  6. ¿Cómo se sabe si los resultados creados mágicamente a partir de los cuestionarios de frecuencia de consumo tienen algo que ver con la realidad?

    No se puede saber porque se desconoce cuál ha sido la realidad.

    Datos Infalsables -> Pseudociencia.

  7. “As a general rule of thumb,” says Angell of the New England Journal, “we are looking for a relative risk of three or more [before accepting a paper for publication], particularly if it is biologically implausible or if it’s a brand new finding.” Robert Temple, director of drug evaluation at the Food and Drug Administration, puts it bluntly: “My basic rule is if the relative risk isn’t at least three or four, forget it.”

    “Como regla general”, dice Angell del New England Journal, “estamos buscando un riesgo relativo de tres o más [antes de aceptar un artículo para publicación], particularmente si es biológicamente inverosímil o si es nuevo hallazgo.” Robert Temple, director de evaluación de drogas en la Administración de Drogas y Alimentos, lo dice sin rodeos: “Mi regla básica es que si el riesgo relativo no es al menos tres o cuatro, olvídalo”.

    http://doi.org/10.1126/science.7618077

    Según la escala GRADE, los RR por debajo de 5 son una prueba débil.

    • De las siguientes pseudociencias/pseudoterapias, ¿cuál ha demostrado ser más peligrosa?

      – Homeopatía
      – Astrología
      – Epidemiología
      – Acupuntura
      – Terraplanismo

  8. the compliance effect tells us right there that we should see an association — that the Girl Scouts should appear to be healthier. Significantly healthier. Actually they should be even healthier than Willet et al. are now reporting, which suggests that there’s something else working against them (not eating enough red meat?)

    Ouch!

    It’s this compliance effect that makes these observational studies the equivalent of conventional wisdom-confirmation machines. Our public health authorities were doling out pretty much the same dietary advice in the 1970s and 1980s, when these observational studies were starting up, as they are now. The conventional health-conscious wisdom of the era had it that we should eat less fat and saturated fat, and so less red meat, which also was supposed to cause colon cancer, less processed meat (those damn nitrates) and more fruits and vegetables and whole grains, etc. And so the people who are studied in the cohorts could be divided into two groups: those who complied with this advice — the Girl Scouts, as Avorn put it — and those who didn’t.

    Now when we’re looking at the subjects who avoided red meat and processed meat and comparing them to the subjects who ate them in quantity, we can think of it as effectively comparing the Girl Scouts to the non-Girl Scouts, the compliers to the conventional wisdom to the non-compliers. And the compliance effect tells us right there that we should see an association — that the Girl Scouts should appear to be healthier. Significantly healthier. Actually they should be even healthier than Willet et al. are now reporting, which suggests that there’s something else working against them (not eating enough red meat?). In other words, the people who avoided red meat and processed meats were the ones who fundamentally cared about their health and had the energy (and maybe the health) to act on it. And the people who ate a lot of red meat and processed meat in the 1980s and 1990s were the ones who didn’t.

    http://garytaubes.com/science-pseudoscience-nutritional-epidemiology-and-meat/

  9. ¿Por qué no se hacen experimentos en lugar de consultar a la Bruja Lola? Pues entre otras cosas porque a la Bruja Lola la hemos puesto en las Universidades. La epidemiología es una pseudociencia enquistada en el sistema.

  10. ¿El terraplanismo no es peligroso? Cuando lleguéis al límite de la tierra seguid andando… ¡Dice que eso no es peligroso!

  11. Más de la mitad de los participantes en NHANES reportaron ingestas o bien por debajo de lo necesario para vivir o muy por encima de lo necesario para vivir. Correlación prácticamente nula entre lo que las personas dicen que comen y lo que realmente comen.

    Y luego llegan lo listos a decirnos que de esos datos se deduce que consumir un 1% de proteína vegetal (pasar del 5 al 6%) salva vidas por un mecanismo mágico que no es importante determinar.

  12. Sólo un 0.24% de los participantes, es decir 8 personas, seguían una dieta baja en carbohidratos. Pero a la Bruja Lola eso le basta para inventarse resultados sobre las dietas bajas en carbohidratos. Y es que nadie tiene más poderes que La Bruja Lola.

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