La pandemia de Covid-19 está madurando, pero las incertidumbres continúan multiplicándose tanto para los individuos como para los responsables políticos. ¿Debo volver al trabajo? ¿Debo visitar a un pariente? ¿Qué empresas deberían reabrir? ¿Qué pasa con las escuelas y universidades?
Este artículo no trata sobre las respuestas a esas preguntas. Se trata de la incertidumbre y de cómo la manejamos tanto a nivel personal como político cuando la acción urgente es esencial.
La ciencia a veces se representa como una búsqueda metódica y minuciosa de la verdad, y una buena formulación de políticas como la traducción de esas verdades basadas en la evidencia a la acción. En tiempos anteriores a la pandemia, estos supuestos a veces (aunque no siempre) se sostuvieron. Pero la complejidad de la ciencia y la formulación de políticas en el contexto de la incertidumbre se ha puesto de manifiesto en esta pandemia.
La enfermedad es nueva. Probablemente, algunos hallazgos de investigaciones recientes pueden tener el estado de los hechos, pero en general, la evidencia basada en la efectividad de las intervenciones, tanto preventivas como terapéuticas, sigue siendo irregular y limitada. Se cuestiona la medida en que los resultados de la investigación de otras enfermedades (e incluso otros coronavirus) se pueden extrapolar a Covid-19.
A medida que la experiencia Covid-19 de cada país pasa de un desastre nacional agudo a una crisis política crónica, todos - clínicos, científicos, responsables políticos y ciudadanos - debemos dejar de imaginar que las incertidumbres pueden resolverse. Puede que nunca lo sean.
Esto se debe a que covid-19 es, por excelencia, un problema complejo en un sistema complejo.
Sistemas complejos Los sistemas complejos están, por definición, formados por múltiples componentes que interactúan. Dichos sistemas son abiertos (sus límites son fluidos y difíciles de definir), evolucionan dinámicamente (los elementos del sistema retroalimentan, positiva o negativamente, otros elementos), impredecibles (una entrada fija al sistema no tiene una salida fija) y autoorganizados (el sistema responde adaptativamente a las intervenciones). Los sistemas complejos solo pueden entenderse adecuadamente en su totalidad; aislar una parte del sistema para "resolverlo" no produce una solución que funcione en todo el sistema en todo momento. La incertidumbre, la tensión y la paradoja son inherentes; deben ser acomodados en lugar de resueltos. |
En circunstancias como esta, los hechos incontestables, cosas que son comprobables, reproducibles, transferibles y predecibles, tienden a ser esquivos. La mayoría de las decisiones deben basarse en información defectuosa (medida de manera imperfecta, con datos faltantes), incierta (impugnada, quizás con baja sensibilidad o especificidad), próxima (relacionada con algo que una etapa eliminó del fenómeno real de interés) o escasa (solo disponible para algunos aspectos del problema).
Los datos que son confiables, ciertos, definitivos y abundantes pueden presentarse a medida que las decisiones basadas en hechos y pruebas pueden derivarse de ellos. Estos son los datos que esperamos y buscamos; la ciencia que informará la estrategia de salida definitiva de esta pandemia. Pero la etapa de la pandemia actual requiere que trabajemos con los tipos de datos imperfectos descritos anteriormente, por lo que se necesitan diferentes enfoques.
Todos los que hagamos uso de dichos datos deberíamos estar conscientes de nuestros propios sesgos confirmatorios, evitando el pensamiento grupal y aplicando los mismos estándares de escrutinio a los hallazgos que parecen apoyar nuestras creencias previas o sesgos personales en cuanto a aquellos que los desafían. En tales circunstancias, es posible que todos necesitemos tomar decisiones basadas en el "equilibrio de probabilidades" en lugar de "evidencia más allá de toda duda razonable", y considerar cómo encaja con las interpretaciones, valores y prioridades existentes.
En lugar de buscar (o fingir) certeza, debemos ser abiertos sobre la incertidumbre y transparentes en las formas en que reconocemos las limitaciones de los datos imperfectos que no tenemos más remedio que usar.
Se debe alentar a los equipos a admitir la ignorancia, explorar paradojas y reflexionar colectivamente.
Esto mejorará la calidad de la toma de decisiones al apoyar un escrutinio constructivo y nos hará más abiertos a revisar nuestras decisiones a medida que surjan nuevos datos y pruebas.
Incluso cuando una base de evidencia parece resuelta, diferentes personas llegarán a diferentes conclusiones basadas en la misma evidencia. Cuando la base de evidencia es, en el mejor de los casos, incipiente, las divergencias serán mayores. Cuando los conflictos epistémicos permanecen sin ser reconocidos y reprimidos, pueden ser destructivos.
Pero si surge y se debate, las interpretaciones en competencia pueden ayudarnos a aceptar productivamente todas las opciones como defectuosas y requerir la negociación entre una variedad de actores en el complejo sistema. Si hay respeto mutuo y espacio para la negociación, tales conflictos pueden canalizarse en soluciones multifacéticas y acciones adaptativas.
Todos podemos enfrentar la misma pandemia, pero nuestro conocimiento, cosmovisiones y valores difieren. En lugar de demonizar a otros por sus interpretaciones alternativas, debemos celebrar las diferentes perspectivas que aquellos que se comprometen rigurosamente con la ciencia pueden aportar a los datos inevitablemente defectuosos con los que tenemos que trabajar.
En este contexto, la búsqueda purista de una ilusoria verdad unidimensional está condenada al fracaso. En cambio, debemos generar y colaborar para lograr "soluciones viables y torpes". Al evaluar cuidadosamente cómo se desarrollan estas respuestas imperfectas en entornos desordenados del mundo real, podemos ayudar a construir la base de evidencia multifacética que el mundo necesita con urgencia.
Gestionar la incertidumbre en una pandemia: cinco reglas simples
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