En salud pública, muchas veces se busca ayudar precisamente a quienes es más difícil observar. ¿Cómo acceder entonces a lo que la evidencia científica “tradicional” no logra ver?
Algunas de las personas más importantes para la salud pública son precisamente aquellas a las que los mejores experimentos tienen dificultades para observar.
Imaginemos a dos fumadores.
El primero ha decidido dejar de fumar. Responde a un anuncio, acepta participar en un estudio. Antes de recibir nada, alguien le hace una serie de preguntas: cuántos cigarrillos fuma al día, desde hace cuánto tiempo fuma, qué medicamentos toma, si padece alguna enfermedad, si ya ha intentado dejarlo, si piensa volver a intentarlo. Cada respuesta cumple una función. Algunas pueden hacer que reúna los requisitos; otras pueden dejarlo fuera.
Si es aceptado, quizá reciba vareniclina, parches de nicotina o un cigarrillo electrónico. El producto no le cuesta nada. Hay instrucciones, llamadas telefónicas, cuestionarios, consultas de seguimiento. Alguien controla su consumo, pregunta por posibles efectos adversos y, en algunos estudios, puede confirmar mediante pruebas bioquímicas si sigue fumando. Nada de esto es accesorio. Forma parte de las condiciones en las que se está poniendo a prueba el tratamiento.
El segundo fumador no ha decidido dejarlo. No ha acudido al médico. No ha respondido a ningún anuncio. Tal vez ni siquiera considere que fumar sea un problema que necesite tratamiento.
Sale del trabajo, entra en una tienda y compra un producto de nicotina distinto del que suele utilizar. Lo prueba. Vuelve a fumar. Lo usa otra vez. Empieza a fumar menos. O no. Puede abandonar el producto. Puede mantener ambos. Puede que, meses después, se dé cuenta de que ya no compra cigarrillos. Ningún investigador le llama para preguntarle qué ha ocurrido.
Los dos pertenecen a la misma población. Ambos importan para la epidemiología del tabaquismo. Pero la medicina moderna ha aprendido a responder a su pregunta fundamental —¿funciona este tratamiento?— sobre todo en condiciones que se parecen mucho más a la experiencia del primer fumador que a la del segundo.
Un comentario publicado en 2026 en Harm Reduction Journal comienza precisamente en ese espacio. A primera vista, la discusión es metodológica: los ensayos clínicos aleatorizados (RCT, por sus siglas en inglés) siguen siendo esenciales, pero no bastan para comprender cómo se comportan las intervenciones para dejar de fumar fuera de las condiciones construidas por el experimento.
Para ello, sostienen los autores, también hay que observar lo que se ha dado en llamar real-world evidence: evidencia producida a partir de la vida tal como realmente sucede. La expresión es burocrática. La pregunta que está detrás no lo es: ¿qué ocurre con una intervención cuando termina el experimento?
El precio de una comparación justa
El ensayo clínico aleatorizado se convirtió en el estándar de oro de la medicina por una razón extraordinariamente sencilla: la vida es pésima produciendo comparaciones justas.
Supongamos que cien fumadores utilizan un medicamento para dejar de fumar y que, un año después, han abandonado el cigarrillo en una proporción mayor que otros cien que no utilizaron ese medicamento. Tal vez el tratamiento haya funcionado. Pero quizá quienes lo buscaron estuvieran, desde el principio, más decididos a dejarlo. Tal vez tuvieran mayores ingresos, mejor acceso a los servicios sanitarios, menor dependencia, una enfermedad reciente, una pareja insistente, amigos que también intentaban abandonar el cigarrillo. Quizá recibieron asesoramiento que los demás no recibieron.
En la vida cotidiana, las causas llegan en grupo. La aleatorización es un intento ingenioso de dispersarlas. Al distribuir al azar a los participantes entre grupos comparables, el experimento trata de producir algo que la realidad rara vez ofrece espontáneamente: un contrafactual. Dos poblaciones suficientemente parecidas como para que, al final, la diferencia entre ellas pueda atribuirse, con mayor confianza, a la intervención estudiada.
Sin embargo, para hacerlo, el ensayo necesita construir sus propias condiciones de observación. Define quién entra, controla la dosis, establece el momento de la intervención, decide durante cuánto tiempo observar, estandariza los contactos, mide la adherencia, registra los abandonos e intenta reducir la influencia de otras variables sobre la comparación. Precisamente de ahí procede su fuerza —y de ahí surge también su límite—.
Muchas de las personas que encontramos en una consulta, en una tienda, en una familia o durante una pausa para fumar no se parecen del todo a quienes llegan al final del proceso de selección de un ensayo clínico.
En un análisis citado en el comentario, aproximadamente dos tercios de los adultos estadounidenses con dependencia de la nicotina presentaban al menos una característica que podría haberlos hecho inelegibles para estudios sobre cesación tabáquica. Entre los criterios figuraban fumar menos de diez cigarrillos al día y, sobre todo, no mostrar la motivación para dejar de fumar exigida por el protocolo.
Puede parecer una minucia metodológica hasta que aparece la paradoja: una parte de las personas sobre las que queremos hacer política pública es precisamente la que tiene menos probabilidades de entrar en los experimentos que ayudan a fundamentar esa política.
La dificultad empieza después
No hay nada sorprendente en descubrir que los medicamentos para dejar de fumar funcionan para muchas personas. Décadas de ensayos clínicos y revisiones sistemáticas muestran que la terapia sustitutiva con nicotina, la vareniclina y otras farmacoterapias aumentan las probabilidades de abandonar el cigarrillo. El comentario parte de ahí. No pretende refutar los RCT ni sostiene que estos medicamentos sean inútiles. Al contrario: su argumento depende de aceptar que funcionan.
En un experimento, un parche de nicotina puede entregarse gratuitamente acompañado de instrucciones, llamadas telefónicas y sesiones de asesoramiento. Fuera de él, alguien tiene que descubrir que el tratamiento existe, creer que merece la pena, conseguir acceder a él, pagarlo u obtener una receta, utilizarlo correctamente y mantenerlo durante el tiempo suficiente para que haga efecto.
Entre una intervención eficaz y una población beneficiada existe una larga cadena de acontecimientos humanos. Cada eslabón puede romperse. Los autores condensan el problema en una fórmula de apariencia sencilla: impacto = eficacia × alcance. No debe interpretarse como una ecuación epidemiológica completa. El impacto poblacional incluye mucho más: adherencia, seguridad, recaída, distribución social de los beneficios, iniciación entre personas que antes no utilizaban el producto y efectos a largo plazo.
Aun así, la fórmula capta algo esencial. Una intervención puede funcionar muy bien entre quienes la utilizan y producir poco impacto sobre la salud de una población si pocas personas llegan a utilizarla. Esa diferencia ayuda a separar dos términos aparentemente semejantes: eficacia y efectividad. El primero pregunta si una intervención funciona en unas condiciones definidas. El segundo pregunta qué ocurre cuando esa intervención se encuentra con las condiciones de la vida cotidiana. Y la vida, a diferencia de un protocolo, no selecciona a sus participantes.
Dejar de fumar sin haber decidido dejarlo
En este punto el comentario entra en la controversia contemporánea sobre la nicotina. Los autores sostienen que los productos no combustibles poseen una característica que los medicamentos tradicionales no siempre comparten: pueden llegar a personas que nunca han decidido convertirse en pacientes.
El fumador no necesita acudir a una consulta. No necesita haber formulado previamente la intención de abandonar el cigarrillo. Puede probar otro producto simplemente porque lo prefiere, porque alguien cercano lo utiliza, porque cuesta menos, porque le resulta más cómodo o porque quiere fumar menos. En este modelo, la cesación puede aparecer al final del proceso, y no al principio. Gran parte de la medicina conductual se organiza según una secuencia intuitiva: la persona reconoce un problema, desarrolla la intención de cambiar, busca ayuda, recibe una intervención y entonces modifica su conducta.
Pero ¿qué ocurre si, para algunos fumadores, la trayectoria puede seguir otro orden? Probar. Sustituir algunos cigarrillos. Reducir el número de cigarrillos. Descubrir que es posible pasar una mañana sin fumar. Después un día. Y solo entonces reinterpretar lo ocurrido como un intento de dejarlo.
El comentario cita distintos tipos de evidencia para sostener que esa trayectoria existe. Entre ellos se encuentra PATH, un gran estudio longitudinal estadounidense financiado por los Institutos Nacionales de Salud (NHS) y la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de los Estados Unidos que sigue a lo largo del tiempo los patrones de consumo de tabaco y nicotina.
En análisis de PATH citados por los autores, el uso de cigarrillos electrónicos estuvo asociado con la posterior interrupción del consumo de cigarrillos entre participantes que inicialmente afirmaban no tener intención de dejar de fumar —sobre todo entre quienes pasaron a utilizarlos a diario—. El uso no diario no mostró la misma asociación. La asociación es importante precisamente porque alcanza a una población difícil de estudiar mediante ensayos convencionales: personas que nunca llegaron a una consulta diciendo «quiero dejarlo». Pero asociación no significa causalidad. Aquí es donde la evidencia del mundo real empieza a cobrar su precio.
Volvamos al segundo fumador. Compra un cigarrillo electrónico y, meses después, abandona los cigarrillos. Resultaría tentador trazar una línea recta: producto nuevo, cigarrillo abandonado. Pero quizá algo ya estaba cambiando antes de la compra. Tal vez le molestaba más la tos o el sabor. Quizá un hijo se había quejado del olor. Puede que el precio de los cigarrillos hubiera subido. Tal vez sus compañeros hubieran empezado a utilizar otro producto. Quizá él estuviera, sin haber formulado para sí mismo la intención de dejar de fumar, más preparado para cambiar que otro fumador que nunca compró nada.
La misma característica que hace tan valiosos estos datos —personas que toman decisiones espontáneamente— también dificulta establecer la causalidad. Eso tiene un nombre: confusión. Dos cosas aparecen juntas, pero una tercera —o diez— puede ayudar a explicar por qué.
Los autores no ocultan el problema. Enumeran variables capaces de confundir la relación entre el uso de productos no combustibles y el abandono de los cigarrillos y concluyen que la evidencia observacional debe complementar, no sustituir, a los ensayos aleatorizados.
Esa cautela contiene quizá la tesis más fuerte del artículo: ningún método lo ve todo. El RCT observa las relaciones causales con mayor nitidez porque reduce parte de la complejidad. La evidencia del mundo real conserva una mayor parte de esa complejidad y, precisamente por ello, hace más difícil la atribución causal. Uno limpia la imagen. El otro devuelve parte de lo que esa limpieza eliminó.
Lo que una cifra no muestra
Hay un estudio citado en el comentario que parece haber sido diseñado precisamente para atravesar esta división. En lugar de reclutar únicamente a personas firmemente decididas a dejar de fumar, los investigadores ofrecieron cigarrillos electrónicos de manera relativamente poco dirigida a fumadores con distintos niveles de motivación.
Seguía habiendo aleatorización —y, por tanto, la posibilidad de una comparación causal más limpia—, pero la intervención trataba de interferir menos en la manera en que el producto acabaría incorporándose a la vida cotidiana.
El diseño no resuelve la disputa. Demuestra otra cosa: «experimento» y «mundo real» no tienen por qué ser territorios opuestos. Se puede dejar entrar algo más de vida en el ensayo y llevar algo más de rigor causal a la observación de la vida. De ahí una palabra central para cualquier discusión madura sobre evidencia: triangulación. No buscar el estudio perfecto. Buscar estudios que se equivoquen de maneras diferentes.
Si un RCT, una cohorte longitudinal, datos de ventas, registros sanitarios y estudios poblacionales —cada uno con sus propias fragilidades— empiezan a apuntar en la misma dirección, aumenta la confianza en que el patrón observado no sea únicamente un artefacto de un método concreto.
La ciencia, en ese sentido, no funciona como un tribunal que espera al testigo definitivo. Funciona más bien como una investigación en la que cada testimonio ilumina una parte de la escena.
También aquí aparece una cifra que exige cautela. El comentario cita ADJUSST, un gran estudio naturalista que siguió a adultos que habían comprado un kit de inicio de JUUL. En uno de los análisis del programa, el 51,2 % de los participantes que fumaban al inicio y tenían un historial consolidado de tabaquismo declararon no haber fumado durante los 30 días anteriores al seguimiento realizado a los 12 meses. Datos posteriores del mismo programa indicaron un 58,6 % a los 24 meses.
Son cifras llamativas. Y precisamente por eso importa preguntarse qué permiten concluir. Esas personas no fueron asignadas al azar entre comprar o no comprar JUUL. Ya habían adquirido el producto cuando entraron en la cohorte. El estudio, por tanto, describe lo que ocurrió después de una decisión tomada por los propios participantes.
Eso resulta extremadamente informativo sobre las trayectorias de los consumidores. Es mucho menos sencillo como respuesta a la pregunta de qué habría ocurrido con esas mismas personas si no hubieran comprado el producto. Ese segundo mundo no aparece en los datos. De nuevo, el contrafactual.
Hay una segunda trampa, y no depende del contrafactual: está inscrita en el diseño del estudio. Ese 51,2 % describe una única fotografía —ningún cigarrillo durante los 30 días anteriores a la visita de los 12 meses—. Medido de ese modo, el cambio aumenta a lo largo del seguimiento: 46,6 % a los 6 meses, 49,4 % a los 9 y 51,2 % a los 12. Pero, cuando el criterio pasa a exigir esa misma condición en las tres mediciones —a los 6, 9 y 12 meses—, la proporción desciende al 21,6 % de los participantes evaluables.
Son dos maneras de observar la misma trayectoria: una fotografía frente a una secuencia de fotografías. «No fumó durante el último mes cuando se lo preguntamos» no es lo mismo que «fue registrado como no fumador en tres momentos sucesivos». Ninguna de las dos es, por sí sola, la medida «correcta»; responden a preguntas diferentes. Pero la diferencia parece técnica solo hasta que advertimos cuánto puede cambiar la historia que cuenta una cifra según cómo se defina el resultado.
Hay además una cuestión bibliográfica que merece quedar registrada. El comentario remite a la referencia 23 al hablar de los resultados de ADJUSST, pero esa referencia corresponde a una publicación sobre el seguimiento a los 6, 9 y 12 meses. El resultado de los 24 meses pertenece a un análisis posterior del mismo programa de investigación.
Eso no invalida la trayectoria descrita. Es simplemente un recordatorio de una disciplina básica de la lectura científica: antes de interpretar una cifra, hay que saber exactamente qué población, qué ventana temporal y qué definición del resultado la produjeron.
Conflicto de interés: ¿un problema?
Existe además otra dimensión que acompaña la lectura de cualquier trabajo científico: quién produce el conocimiento y en qué redes institucionales, profesionales, intelectuales y financieras se encuentra. Eso exige mantener a la vista dos informaciones al mismo tiempo: los cuatro autores llegan a esta discusión desde trayectorias científicas diferentes y la experiencia científica y los conflictos de intereses pueden coexistir en una misma persona.
Arielle Selya, por ejemplo, trabaja para Pinney Associates, una empresa que presta servicios de consultoría a Juul Labs, pero tiene formación en física y neurociencia, así como una respetable trayectoria de investigación sobre dependencia de la nicotina, epidemiología del tabaquismo y métodos cuantitativos. Gem Le fue epidemióloga sénior en la UCSF, con años anteriores de experiencia en epidemiología del cáncer, antes de pasar a dirigir las ciencias conductuales y clínicas de Juul. Venera Tomaselli es profesora de estadística social. Riccardo Polosa es un reconocido médico, profesor e investigador con una larga trayectoria en medicina respiratoria, tabaquismo y reducción de daños.
Esas credenciales no anulan los vínculos financieros, del mismo modo que esos vínculos no anulan la competencia científica ni la experiencia acumulada. La competencia no inmuniza un argumento frente al escrutinio; el interés comercial no convierte por sí solo a un investigador en portavoz de la industria. Las dos cosas importan y deben tenerse en cuenta al mismo tiempo.
En la sección de financiación, los autores señalan que el comentario no recibió financiación. En la declaración de conflictos de intereses, sin embargo, indican que Juul Labs financió parcialmente el trabajo de Selya en la preparación del manuscrito y comentó una versión casi definitiva. Le trabaja para la propia empresa. Polosa declara una extensa red de fuentes de financiación, consultorías y funciones científicas, que incluye empresas farmacéuticas, organizaciones vinculadas a la reducción de daños, financiación pública y empresas de nicotina; entre las instituciones de las que declara haber recibido subvenciones figura Juul Labs. Tomaselli es profesora asociada de estadística social en la Universidad de Catania y declara no tener conflictos de intereses.
La coexistencia de ambas declaraciones —»ninguna financiación para este comentario» y financiación parcial del trabajo de una de las autoras durante la preparación del manuscrito— podría reflejar una distinción administrativa entre la financiación formal del artículo y el apoyo al tiempo de trabajo de la autora. El texto publicado no lo aclara.
La transparencia sobre estos vínculos debe acompañar cualquier lectura. Pero un conflicto de intereses no convierte un resultado en falso ni un argumento en inválido. Es una información relevante para evaluar la evidencia: una razón para examinarla con más atención, no para descartarla por principio.
Los conflictos de intereses son una característica estructural de la producción científica moderna, no un pecado exclusivo de un campo que nos inspire desconfianza. La historia de la medicina sería imposible de leer de otro modo: los ensayos de medicamentos, la investigación sobre dispositivos y buena parte de la innovación terapéutica han sido financiados, en distintos grados, por organizaciones interesadas en sus resultados.
Existe, sin embargo, una dificultad anterior incluso a la propia declaración del conflicto: aquello que llamamos conflicto de intereses depende de convenciones acerca de qué intereses deben hacerse visibles. Las relaciones financieras son relativamente fáciles de identificar —empleo, consultoría, financiación, derechos de autor—. Otros compromisos son menos legibles: una carrera construida alrededor de una determinada hipótesis, la pertenencia a una escuela de pensamiento, posiciones públicas mantenidas durante años, prestigio profesional asociado a una determinada interpretación científica. No son equivalentes al interés financiero ni deben tratarse como si lo fueran. Pero también pueden influir en las preguntas que un investigador considera importantes, en los métodos que privilegia y en la manera como interpreta resultados ambiguos.
Eso no hace imposible la objetividad. Hace insuficiente imaginarla como ausencia de intereses. La ciencia ha construido mecanismos —transparencia, revisión por pares, replicación, crítica metodológica, confrontación entre grupos independientes— precisamente porque los investigadores no observan el mundo desde ninguna parte.
El propio comentario cita un metaanálisis de ensayos sobre terapia sustitutiva con nicotina según el cual los estudios financiados por la industria farmacéutica mostraban indicios de resultados más favorables al tratamiento. El problema, por tanto, no nació con el cigarrillo electrónico ni pertenece exclusivamente a uno de los lados de la controversia.
La pregunta científicamente productiva no termina en quién financió el estudio. Hay que preguntar quién financió —y después seguir preguntando—. ¿Responde el diseño a la cuestión planteada? ¿Sostienen los datos la conclusión? ¿Qué decisiones metodológicas podrían favorecer una determinada interpretación? ¿Apuntan en la misma dirección los resultados producidos por grupos independientes?
Tratados con seriedad, los conflictos de intereses no sirven para cerrar la conversación. Sirven para hacer más exigente la lectura.
¿Alcanzar a quién?
Tal vez el punto más importante del comentario sea también el más fácil de perder entre el ruido de esta disputa.
La evidencia de que los cigarrillos electrónicos con nicotina pueden ayudar a fumadores adultos a abandonar los cigarrillos no depende únicamente de cohortes vinculadas a productos comerciales. El argumento también encuentra apoyo en ensayos aleatorizados y en una revisión sistemática Cochrane que clasifica como de alta certeza la evidencia de que los cigarrillos electrónicos con nicotina aumentan las tasas de cesación en comparación con la terapia sustitutiva con nicotina.
Lo que los datos observacionales aportan es otra cosa: cuántas personas adoptan estos productos, quiénes son y qué hacen con ellos cuando nadie les entrega un protocolo.
La vareniclina no produce impacto poblacional por sí sola. Tampoco un parche de nicotina. Tampoco un cigarrillo electrónico. Una intervención solo empieza a producir efectos epidemiológicos cuando se encuentra con el comportamiento humano. Alguien tiene que buscarla, aceptarla, comprarla o recibirla, utilizarla, tolerarla, perseverar y, eventualmente, sustituir aquello que producía el daño original. Por eso el «alcance» no debería tratarse como un mero problema de marketing o comodidad. El alcance forma parte del mecanismo mediante el cual la eficacia individual se transforma —o deja de transformarse— en salud colectiva.
Pero entonces surge una segunda pregunta: ¿alcance de quién? Esa no es, en rigor, la cuestión central del comentario, interesado sobre todo en cómo distintas formas de evidencia pueden captar el comportamiento de fumadores adultos fuera de los ensayos clínicos. Surge cuando llevamos su lógica un paso más allá, desde la evaluación de los métodos hasta la evaluación de las consecuencias poblacionales.
Si un producto llega a adultos que de otro modo seguirían fumando durante años y les ayuda a abandonar la combustión, produce un determinado efecto poblacional. Si llega a personas que nunca han fumado, produce otro. Si conduce a la sustitución completa de los cigarrillos, tenemos una trayectoria. Si mantiene durante largos periodos un consumo dual, otra.
También aquí el contrafactual exige cautela —y la evidencia sobre el llamado efecto gateway muestra por qué—. Una revisión sistemática y metaanálisis de 2021 reunió once estudios longitudinales sobre vapeo adolescente e iniciación posterior en el consumo de cigarrillos. Entre los jóvenes que no fumaban al comienzo del seguimiento, quienes ya habían probado cigarrillos electrónicos presentaban una probabilidad casi tres veces mayor de iniciarse posteriormente en el consumo de cigarrillos (odds ratio ajustada de 2,93; IC del 95 %: 2,22–3,87). Es una cifra llamativa y que, como la de ADJUSST, exige exactamente la misma cautela.
Porque los adolescentes que prueban cigarrillos electrónicos no son una muestra aleatoria de todos los adolescentes. Por término medio, difieren de quienes no los prueban en características que también se relacionan con la iniciación en el consumo de cigarrillos: consumo de alcohol y cannabis, susceptibilidad previa al tabaquismo, influencia de los compañeros y de la familia, búsqueda de sensaciones, propensión al riesgo y diferencias socioeconómicas.
Ajustar estadísticamente estas diferencias reduce parte del problema, pero no garantiza que desaparezca. En aquella revisión, solo dos de los once estudios habían ajustado de manera exhaustiva los posibles factores de confusión; la pérdida mediana de participantes alcanzó el 30 % y los autores también encontraron indicios de sesgo de publicación. Los estudios con menos de mil participantes produjeron estimaciones de asociación considerablemente mayores que los estudios con muestras superiores a mil, un patrón compatible con la posibilidad de que los resultados pequeños y positivos estén desproporcionadamente representados en la literatura.
Nada de esto demuestra que el efecto gateway no exista. Demuestra que una secuencia temporal —primero el vapeo, después el cigarrillo— contiene menos información causal de la que sugiere la metáfora de la «puerta de entrada». Parte de la asociación puede deberse al propio producto; parte puede ser la huella de vulnerabilidades anteriores a ambos comportamientos.
Por eso «impacto = eficacia × alcance» es una buena puerta de entrada, pero no constituye el balance completo de la salud pública. El valor del alcance depende de quién es alcanzado, de qué conducta aparece o es sustituida y de cuál habría sido la trayectoria probable en ausencia del producto.
Y existe una asimetría que, en el fondo, condiciona casi todo: el beneficio para el adulto puede ponerse a prueba mediante un ensayo aleatorizado; el riesgo para el adolescente, no —ningún comité de ética asigna al azar a jóvenes a consumir nicotina—. La ventaja dispone de experimentos a su favor; la preocupación está condenada a la evidencia observacional que hemos aprendido a leer con cautela. Esa desigualdad no mide la gravedad de cada cuestión: mide lo que cada diseño de estudio puede llegar a ver.
Mismo producto, contrafactuales distintos
Es precisamente ahí donde el problema deja de pertenecer únicamente a la epidemiología y llega a los organismos reguladores. Un regulador no necesita averiguar solamente si un producto funciona para alguien. Tiene que anticipar qué puede ocurrir cuando millones de personas diferentes empiezan a tener acceso a él.
En Estados Unidos, los productos de nicotina destinados al tratamiento y los productos vendidos como bienes de consumo siguen vías regulatorias diferentes. Los medicamentos pasan por el sistema tradicional de evaluación de seguridad y eficacia. Los productos de tabaco y nicotina vendidos al consumidor también deben considerarse en función de sus consecuencias para la población.
Eso obliga a la agencia a mantener dos imágenes al mismo tiempo: la del fumador de cincuenta años que no ha conseguido abandonar los cigarrillos y la del adolescente de dieciséis que nunca ha fumado.
El producto puede ser el mismo. El contrafactual, no. Para el primero, la comparación relevante puede ser seguir fumando. Para el segundo, seguir sin consumir nicotina. Por eso los datos de ventas, las encuestas poblacionales, las cohortes longitudinales y la vigilancia posterior a la comercialización han adquirido tanta importancia regulatoria. Los mercados cambian deprisa. Los productos desaparecen. Los dispositivos ganan potencia. Las preferencias migran. Un ensayo diseñado para estudiar una determinada tecnología puede terminar cuando esa tecnología ya ha sido sustituida por otra generación.
La FDA, señalan los autores, ya financia formas de vigilancia rápida que combinan encuestas, datos del comercio minorista e información procedente de sitios web, precisamente porque parte de la realidad que debe regular se mueve más deprisa que el ciclo tradicional de la investigación.
La cuestión, por tanto, nunca ha consistido en elegir entre ciencia rigurosa y observación imperfecta. Los ensayos y los estudios del mundo real forman parte de la misma empresa científica, pero ven cosas diferentes.
Existe una tentación recurrente en las controversias de salud pública de convertir los métodos en facciones morales. A un lado, el RCT: riguroso, clínico, supuestamente conservador. Al otro, el mundo real: complejo, democrático, supuestamente más próximo a las personas. Esa oposición es falsa. El RCT no es enemigo de la realidad. Es una máquina construida para observar relaciones causales que la realidad suele ocultar. La evidencia del mundo real, por su parte, no es una versión degradada del experimento. Es una familia de métodos capaz de observar aquello que el ensayo, precisamente por su diseño, muchas veces no ve: adopción, persistencia, desigualdad de acceso, acontecimientos poco frecuentes, cambios de comportamiento, efectos a largo plazo y decisiones tomadas fuera de la supervisión médica.
Cada método pierde algo para poder ver otra cosa.
Esa es una de las lecciones más útiles del comentario, incluso más allá de la nicotina. La medicina ha aprendido a producir conocimiento eliminando circunstancias. Equilibra edad, comorbilidades, motivación y acceso; reduce interferencias; controla la dosis; define el principio y el final; construye poblaciones comparables y busca entre ellas una diferencia. Es una de las tecnologías intelectuales más extraordinarias que hemos creado.
Pero gobernar la salud de una sociedad exige también el movimiento inverso. Devolver el precio. La preferencia. El cansancio. Los ingresos. La farmacia lejana. Devolver la recaída, el trabajo que impide acudir a la consulta, la persona que no se reconoce como paciente, el amigo que ofrece otro producto, el deseo de dejar de fumar que todavía no existe.
Devolver, en otras palabras, una parte del ser humano que el experimento tuvo que simplificar. La evidencia se vuelve menos limpia. En cierta medida, es inevitable. Las poblaciones no viven dentro de los protocolos diseñados para comprenderlas.
Al final del comentario, los autores no piden que abandonemos el estándar de oro. Piden que los ensayos y el mundo real se complementen: uno estima los efectos cuando una parte de las circunstancias puede controlarse; el otro observa qué ocurre cuando esas circunstancias regresan. Entre ambos hay incertidumbre. Pero no hay un vacío. Hay personas.
A una de ellas empecé a conocerla a los trece años, cuando compré mi primer paquete de cigarrillos. Entonces no existía ninguna de las alternativas que hoy se discuten. No puedo saber qué habría ocurrido si hubieran existido. Nadie puede hacer ese experimento con una vida; no hay grupo de control para una adolescencia. Pero conozco lo suficiente a aquel chico como para creer que difícilmente habría elegido el cigarrillo si hubiera encontrado otra forma de probar la nicotina.
Eso no es evidencia. Es biografía. Y esa distinción importa. Importa también porque me impide fingir una neutralidad que no tengo. Cuando miro a los dos personajes que un regulador debe mantener ante sí, reconozco al fumador de cincuenta años. Pero reconozco, sobre todo, al chico de trece años, porque fui él.
Mi intuición es querer protegerlo de la combustión. El problema es que una política pública no puede construirse únicamente para el chico que yo fui. La alternativa que podría haber cambiado mi trayectoria podría iniciar en la nicotina a otro adolescente, uno que jamás se habría acercado a ella. Yo conozco razonablemente bien mi contrafactual. El regulador tiene que gobernar millones de ellos que nunca podrá conocer.
Es ahí donde la experiencia personal deja de ayudar. En la primera página, un segundo fumador salía del trabajo, entraba en una tienda y nadie llamaba para preguntarle qué había ocurrido. En mi caso, el teléfono tampoco sonó nunca. Tardé años en comprender que la respuesta no cabría en un cuestionario.
Tal vez sea este texto.
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