Desde la publicación del estudio «SMART: ¿está el suero salino en la cuerda floja?»1 varios han sido los estudios que han trabajado con la hipótesis de que la infusión de sueros balanceados en el paciente crítico mejora los resultados en términos de función renal y mortalidad (tabla 1). No hay estudios que muestren un beneficio para usar solución salina, y en el mejor de los casos es equivalente2.

Una reciente revisión sistemática de los ensayos clínicos aleatorizados que comparan cristaloides equilibrados con solución salina en adultos críticamente enfermos, con el resultado primario de mortalidad a los 90 días, y que se basaba en estadística frecuentista, no mostró diferencias significativas. Sin embargo el análisis bayesiano estableció que la probabilidad posterior de que los cristaloides equilibrados redujeran la mortalidad fue del 89,5%3.

Los médicos utilizamos de manera natural el teorema de Bayes en las decisiones que tomamos en cuanto al diagnóstico, el pronóstico y el tratamiento de nuestros enfermos. A partir de un efecto, tomamos una decisión sobre la causa del efecto y asignamos intuitivamente una probabilidad a la causa que consideramos. Diferentes fuentes de información añadidas de manera secuencial —desarrollo de hipercloremia, acidosis, fracaso renal— van definiendo de un modo cada vez más preciso la probabilidad de una causa determinada, siempre intuitivamente4. Sin embargo, cuando nos centramos en metodología de la investigación, prima la simplicidad de poder tomar una decisión sobre si un tratamiento, un método diagnóstico o un procedimiento es eficaz o no lo es mediante la selección de un valor de p convenido <0,05. El problema es que la p, que no es más que una forma de cuantificar esa incertidumbre, se sacraliza y malinterpreta con excesiva frecuencia.