#149 Desde luego que hay una gran diferencia entre pequeño efecto y gran efecto, precisamente para diferenciar una cosa de la otra nos apoyamos en la bioestadística. Y sí, realmente me interesan las críticas de ese tuitero/epidemiólogo, son de las más elaboradas que he visto hasta el momento, sin duda más que las de la prensa y las agencias. Estoy revisándolas.

#147 ¿Has leído los tuits? Hay una diferencia enorme entre considerar que a algo aún le falta evidencia (y por tanto seguir probando) y considerar que no funciona (y por tanto descartarlo). Si los estudios están mal hechos, entonces no se demuestra ni que funciona ni que no funciona, y no tiene sentido descartar el producto. De hecho, hasta este tipo hipercrítico piensa que sí hace un efecto pequeño... cosa que tú no estás dispuesto a admitir en ningún caso, porque solo distingues entre la ciencia que sale por la tele y pseudociencia/magufadas/etc. Mundo binario y fanático, que no ayuda a nadie (y que ignora absolutamente la historia de la ciencia, por no hablar de la epistemología.

#149 Desde luego que hay una gran diferencia entre pequeño efecto y gran efecto, precisamente para diferenciar una cosa de la otra nos apoyamos en la bioestadística. Y sí, realmente me interesan las críticas de ese tuitero/epidemiólogo, son de las más elaboradas que he visto hasta el momento, sin duda más que las de la prensa y las agencias. Estoy revisándolas.

#142 Luego te contesto a la parte estadística, de momento un par de comentarios de tu tuitero, para reflexionar sobre esa idea pseudocientífica tuya de que "se ve que no funciona y se descarta". Los ideológicos sois más papistas que el papa, puro fundamentalismo:

"37/n One final point - I honestly hope ivermectin works. Based on the current evidence, it looks like the benefit will be modest, but it's still not unlikely that it helps a bit. Problem is, current best evidence is also consistent with harm"

"38/n Ugh, one other note - one shitty website that makes mistakes does not "disprove" ivermectin, just like the website never proved much itself. The question is still open in my opinion, regardless of ivmmeta"

#147 ¿Has leído los tuits? Hay una diferencia enorme entre considerar que a algo aún le falta evidencia (y por tanto seguir probando) y considerar que no funciona (y por tanto descartarlo). Si los estudios están mal hechos, entonces no se demuestra ni que funciona ni que no funciona, y no tiene sentido descartar el producto. De hecho, hasta este tipo hipercrítico piensa que sí hace un efecto pequeño... cosa que tú no estás dispuesto a admitir en ningún caso, porque solo distingues entre la ciencia que sale por la tele y pseudociencia/magufadas/etc. Mundo binario y fanático, que no ayuda a nadie (y que ignora absolutamente la historia de la ciencia, por no hablar de la epistemología.

#149 Desde luego que hay una gran diferencia entre pequeño efecto y gran efecto, precisamente para diferenciar una cosa de la otra nos apoyamos en la bioestadística. Y sí, realmente me interesan las críticas de ese tuitero/epidemiólogo, son de las más elaboradas que he visto hasta el momento, sin duda más que las de la prensa y las agencias. Estoy revisándolas.

#142 Vamos con ello, poco a poco con el tiempo que me deja el trabajo.

4/n "así no funcionan los valores p, según cualquier libro de estadística". Pues precisamente esa frase define muy bien el valor P, algo que por desgracia mucha gente (incluidos la gran mayoría de médicos y muchos epidemiólogos) no sabe hacer : "la probabilidad de que un tratamiento no efectivo genere resultados positivos". Correcto. Y la estimación agregada de los estudios es buena también (luego vemos lo de la heterogeneidad). Si este tuitero piensa que el valor P "funciona" de otra manera, que diga cómo, o cite esos textbooxs... ¿igual puedes tú defedenderle con alguna cita?

#142

5/n Dice "this statement is wild considering that there are several potentially fraudulent studies in the IVM literature". La frase que critica de ivmmeta es: "La base de evidencia es mucho mayor y con menor conflicto de itnrés que la típicamente usada para aprobar medicamentos"

Bueno, ya veremos si hay tantos estudios fraudulentos y si estos afectarían al resultado. En cualquier caso, la frase de ivmmeta es buena: te pongo algunos estudios del JAMA que muestran que los medicamentos que están aprobados y en las guías solo tienen un ensayo clínico aleatorizado detrás (evidencia clase A) en el 11 al 23% de los casos. Al menos un tercio de estos medicamentos se ponen en las guías solamente por "opiniones de expertos":
https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/226373
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19244190/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30874738/

Y respecto al conflicto de interés, obviamente algo tan barato y libre de patente como la ivermectina tiene menos probabilidad de tener conflicto de interés que cualquier medicamento patentado y promocionado por la industria. Me parece de sentido común.

#142 6/n: Dice que los autores "han malentendido completamente lo que es la heterogeneidad", y cita un párrafo de ivmmeta. Bien, pues el párrafo creo que, todo lo contrario, habla de heterogeneidad clínica y estadística y pone algunos ejemplos válidos. Vamos, si quieres mira tú qué es heterogeneidad según Cochrane y si no encaja con ese párrafo de ivmmeta... https://handbook-5-1.cochrane.org/chapter_9/9_5_1_what_is_heterogeneity.htm

#142 7/n Health Nerd dice que "he mostrado que hay alta heterogeneidad en los metaanálisis de mortalidad por COVID, y esto casi todo porque hay 2 estudios que muestran un beneficio masivo y muchos que no muestran ningún beneficio"

Aquí, convendrás conmigo, lo que muestra Health Nerd es no tener mucha idea de lo que es la heterogeneidad y cuándo es un problema. ¿Desde cuando no se pueden juntar estudios que muestran grados de beneficio muy dispares? Volvamos a Cochrane: "Meta-analysis should only be considered when a group of studies is sufficiently homogeneous in terms of participants, interventions and outcomes". handbook-5-1.cochrane.org/chapter_9/9_5_1_what_is_heterogeneity.htm Por "outcomes" no se refiere a distinto grado de efectividad, sino medir distintas variables (carga viral vs mortalidad, por ejemplo. Y por eso ivmmeta hace un metaanálisis separado para cada variable)... En fin, o este hombre no sabe mucho de bioestadística o está tratando de confundir a incautos.

#143 La forma de expresarte asquerosamente desagradable desincentiva bastante a revisar tus enlaces a esos tuiteros a los que das más relevancia que a cualquier investigador. Pero contestaré a lo que falta, no hay problema. Entiende que tengo un trabajo, no me dedico a trolear por menéame...

#139 No me creo nada, no demuestras haber mirado nada

#143 La forma de expresarte asquerosamente desagradable desincentiva bastante a revisar tus enlaces a esos tuiteros a los que das más relevancia que a cualquier investigador. Pero contestaré a lo que falta, no hay problema. Entiende que tengo un trabajo, no me dedico a trolear por menéame...

#136 Nunca he dicho, insisto, que no puedan tener fallos. Lo que digo es que los estudios de las grandes empresas que nunca os paráis a cuestionar también los tienen, y muchos. Todos tienen problemas si se miran desde la mirada más estricta, y por eso los metaanálisis son útiles, porque es más fácil que haya errores en uno o dos, a que los haya en 20 o 30.

Y de verdad, para decir que el trabajo de otros coge "los datos que les ha dado la gana" hay que probarlo. Qué fácil es criticar y cuánto cuesta trabajar.

#142 Luego te contesto a la parte estadística, de momento un par de comentarios de tu tuitero, para reflexionar sobre esa idea pseudocientífica tuya de que "se ve que no funciona y se descarta". Los ideológicos sois más papistas que el papa, puro fundamentalismo:

"37/n One final point - I honestly hope ivermectin works. Based on the current evidence, it looks like the benefit will be modest, but it's still not unlikely that it helps a bit. Problem is, current best evidence is also consistent with harm"

"38/n Ugh, one other note - one shitty website that makes mistakes does not "disprove" ivermectin, just like the website never proved much itself. The question is still open in my opinion, regardless of ivmmeta"

#147 ¿Has leído los tuits? Hay una diferencia enorme entre considerar que a algo aún le falta evidencia (y por tanto seguir probando) y considerar que no funciona (y por tanto descartarlo). Si los estudios están mal hechos, entonces no se demuestra ni que funciona ni que no funciona, y no tiene sentido descartar el producto. De hecho, hasta este tipo hipercrítico piensa que sí hace un efecto pequeño... cosa que tú no estás dispuesto a admitir en ningún caso, porque solo distingues entre la ciencia que sale por la tele y pseudociencia/magufadas/etc. Mundo binario y fanático, que no ayuda a nadie (y que ignora absolutamente la historia de la ciencia, por no hablar de la epistemología.

#142 Vamos con ello, poco a poco con el tiempo que me deja el trabajo.

4/n "así no funcionan los valores p, según cualquier libro de estadística". Pues precisamente esa frase define muy bien el valor P, algo que por desgracia mucha gente (incluidos la gran mayoría de médicos y muchos epidemiólogos) no sabe hacer : "la probabilidad de que un tratamiento no efectivo genere resultados positivos". Correcto. Y la estimación agregada de los estudios es buena también (luego vemos lo de la heterogeneidad). Si este tuitero piensa que el valor P "funciona" de otra manera, que diga cómo, o cite esos textbooxs... ¿igual puedes tú defedenderle con alguna cita?

#142

5/n Dice "this statement is wild considering that there are several potentially fraudulent studies in the IVM literature". La frase que critica de ivmmeta es: "La base de evidencia es mucho mayor y con menor conflicto de itnrés que la típicamente usada para aprobar medicamentos"

Bueno, ya veremos si hay tantos estudios fraudulentos y si estos afectarían al resultado. En cualquier caso, la frase de ivmmeta es buena: te pongo algunos estudios del JAMA que muestran que los medicamentos que están aprobados y en las guías solo tienen un ensayo clínico aleatorizado detrás (evidencia clase A) en el 11 al 23% de los casos. Al menos un tercio de estos medicamentos se ponen en las guías solamente por "opiniones de expertos":
https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/226373
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19244190/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30874738/

Y respecto al conflicto de interés, obviamente algo tan barato y libre de patente como la ivermectina tiene menos probabilidad de tener conflicto de interés que cualquier medicamento patentado y promocionado por la industria. Me parece de sentido común.

#142 6/n: Dice que los autores "han malentendido completamente lo que es la heterogeneidad", y cita un párrafo de ivmmeta. Bien, pues el párrafo creo que, todo lo contrario, habla de heterogeneidad clínica y estadística y pone algunos ejemplos válidos. Vamos, si quieres mira tú qué es heterogeneidad según Cochrane y si no encaja con ese párrafo de ivmmeta... https://handbook-5-1.cochrane.org/chapter_9/9_5_1_what_is_heterogeneity.htm

#142 7/n Health Nerd dice que "he mostrado que hay alta heterogeneidad en los metaanálisis de mortalidad por COVID, y esto casi todo porque hay 2 estudios que muestran un beneficio masivo y muchos que no muestran ningún beneficio"

Aquí, convendrás conmigo, lo que muestra Health Nerd es no tener mucha idea de lo que es la heterogeneidad y cuándo es un problema. ¿Desde cuando no se pueden juntar estudios que muestran grados de beneficio muy dispares? Volvamos a Cochrane: "Meta-analysis should only be considered when a group of studies is sufficiently homogeneous in terms of participants, interventions and outcomes". handbook-5-1.cochrane.org/chapter_9/9_5_1_what_is_heterogeneity.htm Por "outcomes" no se refiere a distinto grado de efectividad, sino medir distintas variables (carga viral vs mortalidad, por ejemplo. Y por eso ivmmeta hace un metaanálisis separado para cada variable)... En fin, o este hombre no sabe mucho de bioestadística o está tratando de confundir a incautos.

#134 Los estudios se ponderan en los metaanálisis, también en este. En ningún caso están todos al mismo nivel. Si te fijas, en los gráficos hay un cuadradito, rojo o verde. Bueno, pues cuanto más grande el cuadrado, más relevancia se le da al estudio en el resultado final. El problema no es que yo me niege a admitir cosas, sino que, como comprenderás, no creo que alguien que ni siquiera sabe leer metaanálisis me diga cómo tienen que hacerse. Las peores personas en cualquier campo de conocimiento no son las que simplemente no saben, sino las que no son conscientes de que no saben.

Por supuesto que hay carencias en esos estudios, nunca lo he negado. Hay carencias en prácticamente todos los estudios. Especialmente en los productos patentables, donde a las carencias técnicas se suman brutales conflictos de interés. Y precisamente para eso están los metaanálisis... para sacar una conclusión de estudios con carencias. Si existiera el ensayo clínico perfecto con resultados definitivos, no harían falta los metaanálisis.

#136 Nunca he dicho, insisto, que no puedan tener fallos. Lo que digo es que los estudios de las grandes empresas que nunca os paráis a cuestionar también los tienen, y muchos. Todos tienen problemas si se miran desde la mirada más estricta, y por eso los metaanálisis son útiles, porque es más fácil que haya errores en uno o dos, a que los haya en 20 o 30.

Y de verdad, para decir que el trabajo de otros coge "los datos que les ha dado la gana" hay que probarlo. Qué fácil es criticar y cuánto cuesta trabajar.

#142 Luego te contesto a la parte estadística, de momento un par de comentarios de tu tuitero, para reflexionar sobre esa idea pseudocientífica tuya de que "se ve que no funciona y se descarta". Los ideológicos sois más papistas que el papa, puro fundamentalismo:

"37/n One final point - I honestly hope ivermectin works. Based on the current evidence, it looks like the benefit will be modest, but it's still not unlikely that it helps a bit. Problem is, current best evidence is also consistent with harm"

"38/n Ugh, one other note - one shitty website that makes mistakes does not "disprove" ivermectin, just like the website never proved much itself. The question is still open in my opinion, regardless of ivmmeta"

#142 Vamos con ello, poco a poco con el tiempo que me deja el trabajo.

4/n "así no funcionan los valores p, según cualquier libro de estadística". Pues precisamente esa frase define muy bien el valor P, algo que por desgracia mucha gente (incluidos la gran mayoría de médicos y muchos epidemiólogos) no sabe hacer : "la probabilidad de que un tratamiento no efectivo genere resultados positivos". Correcto. Y la estimación agregada de los estudios es buena también (luego vemos lo de la heterogeneidad). Si este tuitero piensa que el valor P "funciona" de otra manera, que diga cómo, o cite esos textbooxs... ¿igual puedes tú defedenderle con alguna cita?

#142

5/n Dice "this statement is wild considering that there are several potentially fraudulent studies in the IVM literature". La frase que critica de ivmmeta es: "La base de evidencia es mucho mayor y con menor conflicto de itnrés que la típicamente usada para aprobar medicamentos"

Bueno, ya veremos si hay tantos estudios fraudulentos y si estos afectarían al resultado. En cualquier caso, la frase de ivmmeta es buena: te pongo algunos estudios del JAMA que muestran que los medicamentos que están aprobados y en las guías solo tienen un ensayo clínico aleatorizado detrás (evidencia clase A) en el 11 al 23% de los casos. Al menos un tercio de estos medicamentos se ponen en las guías solamente por "opiniones de expertos":
https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/226373
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19244190/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30874738/

Y respecto al conflicto de interés, obviamente algo tan barato y libre de patente como la ivermectina tiene menos probabilidad de tener conflicto de interés que cualquier medicamento patentado y promocionado por la industria. Me parece de sentido común.

#142 6/n: Dice que los autores "han malentendido completamente lo que es la heterogeneidad", y cita un párrafo de ivmmeta. Bien, pues el párrafo creo que, todo lo contrario, habla de heterogeneidad clínica y estadística y pone algunos ejemplos válidos. Vamos, si quieres mira tú qué es heterogeneidad según Cochrane y si no encaja con ese párrafo de ivmmeta... https://handbook-5-1.cochrane.org/chapter_9/9_5_1_what_is_heterogeneity.htm

#142 7/n Health Nerd dice que "he mostrado que hay alta heterogeneidad en los metaanálisis de mortalidad por COVID, y esto casi todo porque hay 2 estudios que muestran un beneficio masivo y muchos que no muestran ningún beneficio"

Aquí, convendrás conmigo, lo que muestra Health Nerd es no tener mucha idea de lo que es la heterogeneidad y cuándo es un problema. ¿Desde cuando no se pueden juntar estudios que muestran grados de beneficio muy dispares? Volvamos a Cochrane: "Meta-analysis should only be considered when a group of studies is sufficiently homogeneous in terms of participants, interventions and outcomes". handbook-5-1.cochrane.org/chapter_9/9_5_1_what_is_heterogeneity.htm Por "outcomes" no se refiere a distinto grado de efectividad, sino medir distintas variables (carga viral vs mortalidad, por ejemplo. Y por eso ivmmeta hace un metaanálisis separado para cada variable)... En fin, o este hombre no sabe mucho de bioestadística o está tratando de confundir a incautos.

#132 En serio, que no funciona así... os lo han metido en la cabeza no sé desde dónde. Si hasta un solo caso clínico es información relevante, da indicios, y aquí son cientos. Hay estudios mejor hechos que dan más información, y estudios peor hechos que dan menos información. Pero un estudio de menos calidad (que no sea fraudulento) sigue siendo relevante y útil, sigue siendo necesario tenerlo en cuenta... se nota que no has dirigido un ensayo clínico nunca... los que tienen "peor calidad" es normalmente porque tienen menos recursos, menos pacientes... pero no porque sean un timo y haya que descartarlos!!! vives en una ideología, y no lo sabes porque te crees objetivo y científico.

#134 Los estudios se ponderan en los metaanálisis, también en este. En ningún caso están todos al mismo nivel. Si te fijas, en los gráficos hay un cuadradito, rojo o verde. Bueno, pues cuanto más grande el cuadrado, más relevancia se le da al estudio en el resultado final. El problema no es que yo me niege a admitir cosas, sino que, como comprenderás, no creo que alguien que ni siquiera sabe leer metaanálisis me diga cómo tienen que hacerse. Las peores personas en cualquier campo de conocimiento no son las que simplemente no saben, sino las que no son conscientes de que no saben.

Por supuesto que hay carencias en esos estudios, nunca lo he negado. Hay carencias en prácticamente todos los estudios. Especialmente en los productos patentables, donde a las carencias técnicas se suman brutales conflictos de interés. Y precisamente para eso están los metaanálisis... para sacar una conclusión de estudios con carencias. Si existiera el ensayo clínico perfecto con resultados definitivos, no harían falta los metaanálisis.

#136 Nunca he dicho, insisto, que no puedan tener fallos. Lo que digo es que los estudios de las grandes empresas que nunca os paráis a cuestionar también los tienen, y muchos. Todos tienen problemas si se miran desde la mirada más estricta, y por eso los metaanálisis son útiles, porque es más fácil que haya errores en uno o dos, a que los haya en 20 o 30.

Y de verdad, para decir que el trabajo de otros coge "los datos que les ha dado la gana" hay que probarlo. Qué fácil es criticar y cuánto cuesta trabajar.

#132 Por favor, mírate alguno al menos!

#139 No me creo nada, no demuestras haber mirado nada

#143 La forma de expresarte asquerosamente desagradable desincentiva bastante a revisar tus enlaces a esos tuiteros a los que das más relevancia que a cualquier investigador. Pero contestaré a lo que falta, no hay problema. Entiende que tengo un trabajo, no me dedico a trolear por menéame...

#128 Mis razones son sencillas: los estudios dicen que funciona. Y aquí están recopilados, consultables. En profilaxis, el 100% de los 16 estudios que se han hecho han dado buenos resultados: https://ivmmeta.com/#results Sé que para tratamiento temprano y tardío te acoges a uno o dos estudios con resultados negativos (frente a decenas positivos). Pero para profilaxis, ¿cómo puedes afirmar que "no funicona" y que "se descarta", si todos los estudios dan buenos resultados? Es que es absurdo desde cualquier ángulo. Incluso si te empeñas en descartar todos los estudios porque no cumplen tus requisitos, lo máximo que podrías decir es que "aún no hay evidencia suficiente que funciona". Pero decir, como haces, que no funciona... es que no tienes ninguna prueba para decir eso! De verdad me parece increíble que una persona medianamente inteligente y racional pueda hacer algo así. No hace falta que sepas de estadística, es pura lógica básica. Por eso pienso que la única posibilidad es que seas un trol.

#132 En serio, que no funciona así... os lo han metido en la cabeza no sé desde dónde. Si hasta un solo caso clínico es información relevante, da indicios, y aquí son cientos. Hay estudios mejor hechos que dan más información, y estudios peor hechos que dan menos información. Pero un estudio de menos calidad (que no sea fraudulento) sigue siendo relevante y útil, sigue siendo necesario tenerlo en cuenta... se nota que no has dirigido un ensayo clínico nunca... los que tienen "peor calidad" es normalmente porque tienen menos recursos, menos pacientes... pero no porque sean un timo y haya que descartarlos!!! vives en una ideología, y no lo sabes porque te crees objetivo y científico.

#134 Los estudios se ponderan en los metaanálisis, también en este. En ningún caso están todos al mismo nivel. Si te fijas, en los gráficos hay un cuadradito, rojo o verde. Bueno, pues cuanto más grande el cuadrado, más relevancia se le da al estudio en el resultado final. El problema no es que yo me niege a admitir cosas, sino que, como comprenderás, no creo que alguien que ni siquiera sabe leer metaanálisis me diga cómo tienen que hacerse. Las peores personas en cualquier campo de conocimiento no son las que simplemente no saben, sino las que no son conscientes de que no saben.

Por supuesto que hay carencias en esos estudios, nunca lo he negado. Hay carencias en prácticamente todos los estudios. Especialmente en los productos patentables, donde a las carencias técnicas se suman brutales conflictos de interés. Y precisamente para eso están los metaanálisis... para sacar una conclusión de estudios con carencias. Si existiera el ensayo clínico perfecto con resultados definitivos, no harían falta los metaanálisis.

#132 Por favor, mírate alguno al menos!

#139 No me creo nada, no demuestras haber mirado nada

#125 "Yo encantado de aprender cosas nuevas" 😂 😂
Tú encantado de tumbar noticias de los que en tu cabeza son el enemigo.

Solo una reflexión: la cantidad de muertes y de sufrimiento que genera el posible uso de un medicamento que no funcione es ínfima comparada con la cantidad de muertes y sufrimiento que evitaría descubrir un producto barato, efectivo y con pocos efectos secundarios. Por si algún día te pica un poquito la conciencia por encima de esta ideología absurda de tumbar todo lo nuevo que aparece en farmacología sin un gran grupo farmacéutico detrás (a esos ni les chistáis, pese a sus enormes conflictos de interés).

No hacéis más que entorpecer el avance de la ciencia, sus defensores fundamentalistas.

#128 Mis razones son sencillas: los estudios dicen que funciona. Y aquí están recopilados, consultables. En profilaxis, el 100% de los 16 estudios que se han hecho han dado buenos resultados: https://ivmmeta.com/#results Sé que para tratamiento temprano y tardío te acoges a uno o dos estudios con resultados negativos (frente a decenas positivos). Pero para profilaxis, ¿cómo puedes afirmar que "no funicona" y que "se descarta", si todos los estudios dan buenos resultados? Es que es absurdo desde cualquier ángulo. Incluso si te empeñas en descartar todos los estudios porque no cumplen tus requisitos, lo máximo que podrías decir es que "aún no hay evidencia suficiente que funciona". Pero decir, como haces, que no funciona... es que no tienes ninguna prueba para decir eso! De verdad me parece increíble que una persona medianamente inteligente y racional pueda hacer algo así. No hace falta que sepas de estadística, es pura lógica básica. Por eso pienso que la única posibilidad es que seas un trol.

#123 Y ahora recurriendo a lo que ya se ha discutido en otra parte del debate... buen trol

#120 De qué hablas? Lourdes? Los estudios con varios tratamientos son habituales, pueden ser buenos o no. Depende de cómo se formen los brazos, del diseño y análisis estadístico... En fin, qué atrevida es la ignorancia.

#125 "Yo encantado de aprender cosas nuevas" 😂 😂
Tú encantado de tumbar noticias de los que en tu cabeza son el enemigo.

Solo una reflexión: la cantidad de muertes y de sufrimiento que genera el posible uso de un medicamento que no funcione es ínfima comparada con la cantidad de muertes y sufrimiento que evitaría descubrir un producto barato, efectivo y con pocos efectos secundarios. Por si algún día te pica un poquito la conciencia por encima de esta ideología absurda de tumbar todo lo nuevo que aparece en farmacología sin un gran grupo farmacéutico detrás (a esos ni les chistáis, pese a sus enormes conflictos de interés).

No hacéis más que entorpecer el avance de la ciencia, sus defensores fundamentalistas.

#123 Y ahora recurriendo a lo que ya se ha discutido en otra parte del debate... buen trol

#117 Mal hechos en base a qué? Eso es lo que entiendo por argumentar. Por ser multitratamiento no se invalida... en fin, estoy discutiendo con un trol

#120 De qué hablas? Lourdes? Los estudios con varios tratamientos son habituales, pueden ser buenos o no. Depende de cómo se formen los brazos, del diseño y análisis estadístico... En fin, qué atrevida es la ignorancia.

#123 Y ahora recurriendo a lo que ya se ha discutido en otra parte del debate... buen trol

#113 Insisto, se meten todos los no retractados. Y vuelvo a insistir, también se hace un metaanálisis con los que han sido cuestionados. Y se comparan todos ellos, los que tienen exclusiones y los que no. Y en este caso, salen resultados muy similares. Tu argumento valdría si eso no fuera así, pero es que excluyendo a los cuestionados por ser de peor calidad, también hay un buen resultado. Y te daría más argumentos, pero me voy a dormir.

Por cierto, respecto a profilaxis, todos los estudios son favorables. Por tanto, como mucho podrías decir (erróneamente, creo yo) que aún no hay suficiente evidencia, pero nunca que se ha demostrado que no funciona. Lo dirías en base a 0 estudios. No hace falta ser estadístico para tener un poco de lógica y sentido común.