En junio de 2024, BMJ Public Health publicó un estudio que estimó más de tres millones de muertes por encima de lo esperado en 47 países occidentales entre 2020 y 2022. El dato era relevante, pero comenzó a difundirse una interpretación mucho más categórica: que las vacunas contra el COVID-19 estaban causando esas muertes, algo que el estudio nunca demostró. Su objetivo era describir la evolución de la mortalidad, no sus causas.
Utilizó datos agregados y no comparó vacunados con no vacunados ni pudo atribuir esas muertes a la vacunación. Los propios autores reconocieron que identificar las causas del exceso de mortalidad requería estudios posteriores. En términos simples: el estudio mostró cuántas muertes hubo por sobre lo esperado, pero no qué las causó.
Entonces, ¿cómo ocurrió esa interpretación? El artículo dio amplio espacio a posibles explicaciones vinculadas con la vacunación y señaló que el exceso de mortalidad persistía “a pesar de” las vacunas y otras medidas. Pero que dos fenómenos coincidan en el tiempo no significa que uno cause al otro.
La propia revista tuvo que advertirlo en 2024: el estudio analizaba tendencias del exceso de mortalidad, no sus causas, y no respaldaba que las vacunas fueran un factor determinante de esas muertes. Tras una investigación, el artículo fue retractado en agosto de 2026. Los cuestionamientos apuntaron a una discusión poco equilibrada, desinformación sobre las posibles causas del exceso de mortalidad y un aporte original limitado. Aun así, no se encontraron indicios de datos falsificados ni plagio entre los autores investigados.
Retractar un artículo tampoco significa que todo sea falso: el exceso de mortalidad debía estudiarse, pero esos datos no permitían atribuirle una causa. Que una revista revise y retire un trabajo no debilita a la ciencia; muestra su capacidad para corregirse. La enseñanza va más allá de este caso: la desinformación no siempre surge de datos falsos; también puede aparecer cuando se atribuye a un estudio una afirmación que nunca investigó y que sus resultados no permiten sostener.
En redes sociales, una posibilidad puede transformarse en conclusión, una coincidencia temporal en una relación causal y una interpretación repetida muchas veces en aparente certeza. Entender la ciencia implica preguntarnos qué se investigó, qué se encontró y hasta dónde permiten llegar esos resultados. En salud, compartir información no es un acto inocuo.
Una afirmación no corroborada puede difundirse mucho más rápido que su corrección e influir en decisiones reales. Porque viral no significa verdadero, y repetir una afirmación miles de veces tampoco la convierte en ciencia.
