O volume de pesquisas sobre cannabis nunca foi tão alto, mas é preciso cautela: nem todos os estudos são iguais. Semanalmente, surgem novas alegações sobre canabinoides aliviando a dor, auxiliando no sono ou reduzindo a ansiedade. No entanto, a qualidade dessas descobertas varia drasticamente.

Evidências recentes confirmam que esse padrão se estende para além da esfera acadêmica. Uma análise transversal de 2021, publicada no Journal of General Internal Medicine, examinou mais de 100 artigos online com alto engajamento.

O estudo constatou que mais de 80% das alegações sobre os benefícios da planta para a saúde não eram respaldadas por evidências clínicas. Apenas 4,9% foram consideradas verdadeiras e 8,6% parcialmente verdadeiras.

As alegações sem comprovação mais comuns envolviam dor, ansiedade e tratamento de câncer. Essas são precisamente as mesmas áreas mais promovidas tanto no marketing quanto na cobertura da mídia (Lau et al., 2021).

A lacuna entre ciência e mídia

Estudos que analisam como a cannabis medicinal é noticiada mostram que a linha entre ciência e especulação muitas vezes se torna tênue. Uma análise do discurso em jornais suecos constatou que jornalistas frequentemente recontextualizavam descobertas iniciais ou anedóticas como "ciência sólida".

Ao mesmo tempo, davam igual peso a depoimentos de pacientes e à defesa comercial (Abalo, 2021). Isso acaba reforçando a incerteza sobre o que as evidências realmente demonstram.

Essa lacuna de comunicação alimenta a desinformação. Evidências fracas ou preliminares são amplificadas como certezas pela mídia e por comentários online.

Para clínicos, investidores e formuladores de políticas, saber interpretar um artigo científico é uma necessidade profissional. Pesquisas sobre cannabis mal concebidas podem levar a políticas equivocadas, enquanto estudos bem feitos fundamentam a prática clínica e investimentos responsáveis.

A hierarquia das evidências

Antes de analisar os métodos, identifique o tipo de estudo. A literatura abrange desde relatos de casos isolados até meta-análises de ensaios clínicos randomizados (ECR).

No topo da pirâmide estão as revisões sistemáticas e meta-análises, que reúnem dados de múltiplos ensaios para avaliar a consistência das evidências. Abaixo delas estão os ECRs, o padrão ouro para testar se uma formulação causa um efeito mensurável.

Mais abaixo encontram-se os estudos de coorte e de caso-controle, que revelam associações, mas não confirmam causalidade. Na base estão os relatos de casos e observações anedóticas, úteis para gerar hipóteses, mas frágeis para fundamentar prescrições ou regulamentações.

Essa hierarquia não sugere que toda questão exija um ECR. Como estatísticos costumam observar, não precisamos de um ensaio randomizado para saber que paraquedas previnem a morte ao saltar de um avião.

Contudo, os problemas surgem quando evidências da base da pirâmide são apresentadas como se estivessem no topo. A maioria das alegações virais deriva desses níveis mais baixos de evidência.

Métodos: onde começa a boa ciência

A seção de métodos é a espinha dorsal de qualquer artigo. Nas pesquisas sobre cannabis, onde barreiras regulatórias e amostras pequenas são comuns, métodos inadequados podem gerar descobertas enganosas.

A validade questiona se um estudo mede o que afirma medir, enquanto a reprodutibilidade questiona se ele produziria o mesmo resultado sob as mesmas condições. No setor, a baixa validade de construto é frequente.

Usar o relato do próprio indivíduo de "melhora do bem-estar" como indicador de eficácia farmacológica diz pouco sobre o mecanismo do efeito. Estudos de alta qualidade empregam ferramentas validadas e medidas laboratoriais precisas.

Tamanho da amostra e poder estatístico

O tamanho da amostra determina se as descobertas refletem efeitos reais ou variação aleatória. Muitos ensaios clínicos com cannabis recrutam menos de 30 participantes, mas chegam a conclusões amplas.

Esses estudos caem frequentemente em duas armadilhas:

- Erro do tipo I (falso positivo): encontrar um efeito que não é real.

- Erro do tipo II (falso negativo): não detectar um efeito real por falta de poder estatístico.

Sem poder estatístico adequado, mesmo estudos bem elaborados correm o risco de produzir resultados que não podem ser replicados. A replicação, e não a novidade, é a marca da ciência confiável.

Interpretando os resultados e vieses

Números podem impressionar, mas sem contexto induzem ao erro. O valor p indica a probabilidade dos dados, mas não prova que um tratamento funciona.

É crucial diferenciar significância estatística de relevância clínica. Uma redução "significativa" na pontuação da dor pode ser numericamente real, mas pequena demais para o paciente perceber.

Além disso, é necessário estar atento aos vieses. Nas pesquisas sobre cannabis, o viés de seleção (participantes que já acreditam na planta) e o viés de confirmação são comuns.

O financiamento também desempenha um papel central. Estudos patrocinados pela indústria não são inerentemente ruins, mas exigem transparência total sobre conflitos de interesse.

À medida que a ciência da cannabis amadurece, o foco deve mudar da produção de mais estudos para a produção de estudos melhores. A boa ciência depende da verificação cumulativa, não apenas das manchetes.

Com informações de Businessofcannabis