En el modelo científico moderno, especialmente en el marco positivista que domina a las ciencias de la salud, la validación del conocimiento se encuentra anclada en la contrastabilidad empírica. La ciencia ha sustituido antiguos mecanismos de legitimación del saber, como la autoridad moral, la intuición o la tradición, para erigirse como el criterio operativo de lo verdadero. Esta forma de epistemología, que encuentra en la cuantificación su lenguaje favorito, ha sido particularmente influyente en la epidemiología, donde la representación del riesgo, la significancia estadística y la causalidad han constituido los pilares metodológicos del discurso disciplinar. No obstante, la creencia de que dichas representaciones equivalen a la realidad ontológica que intentan describir ha generado tensiones entre el valor heurístico de la ciencia y su aspiración normativa.

La epidemiología cuantitativa produce modelos de interpretación sobre la salud de las poblaciones que permiten, usualmente a través de la comparación de frecuencias, hipotetizar asociaciones y evaluar hipótesis causales. Pero toda representación, como advertía Kant en su Crítica de la razón pura, es fenoménica, es decir, se articula desde el marco categorial del sujeto que observa, no desde la cosa en sí. La pretensión de que el riesgo relativo o cualquier otra medida de disparidad en la ocurrencia de eventos reflejan una "realidad objetiva" debe entenderse como una convención operativa, no como una descripción exhaustiva del mundo. Gaston Bachelard llamó a esta tensión "obstáculo epistemológico": el riesgo de confundir la herramienta con el objeto, el modelo con el fenómeno¹.

Esta es la razón por la qué conceptos centrales de la inferencia estadística moderna, como el valor p, han sido objeto de profundas críticas. Wasserstein y Lazar, en su declaración de 2016 para la American Statistical Association, advierten que el uso del umbral de p < 0,05 ha degenerado en una especie de fetichismo metodológico que degenera una medida de evidencia en un criterio arbitrario de verdad². La proliferación de "verdades significativas" basadas en dicho umbral ha provocado un sesgo sistemático en la publicación de resultados, alimentando una falsa certeza científica.

Esta condición también es visible en la forma como la ciencia opera como dispositivo de legitimación institucional. Ian Hacking, desde una perspectiva de realismo intervenido, sostiene que, al clasificar y medir poblaciones, la ciencia no sólo describe sujetos, sino que los construye simbólica y operativamente³. Por ejemplo, la transición del tabaquismo de un acto socialmente neutro a un "factor de riesgo" implica una reconfiguración normativa del comportamiento. Esto no niega la existencia objetiva del daño, pero sí evidencia que la categorización científica actúa como productora de sentido social.

De forma similar, Michel Foucault, en su genealogía del poder-saber, muestra que los sistemas de conocimiento no son neutrales en tanto que configuran lo que puede ser dicho, medido e intervenido⁴. La epidemiología, al fijar umbrales de normalidad, al clasificar conductas como factores de riesgo, al definir poblaciones vulnerables, cumple también una función biopolítica: produce subjetividades, regula cuerpos, define lo saludable. En este sentido, el saber epidemiológico no es solo técnico, sino también moral, político y cultural.

El problema, sin embargo, no reside en que los practicantes de la epidemiología cuantitativa representen mal la realidad, sino en que olvidan que la representación es siempre una reducción. Ningún modelo estadístico puede capturar la totalidad de las determinaciones que configuran un fenómeno de salud. A lo que más se aproxima esta metodología es a una cartografía parcial, un artificio ordenado según las condiciones teóricas, metodológicas y políticas del momento. La epidemiología no debe ser criticada por no producir verdades absolutas, sino por olvidar que su fuerza reside en la posibilidad de ser revisada, ampliada y perfeccionada^5,6.

Desde esta perspectiva, el valor de la ciencia reside no en su capacidad para alcanzar la Verdad, sino en su disposición para reconocer sus propios límites. Una epidemiología consciente de su condición interpretativa puede abrirse a formas complementarias de conocimiento: la narrativa, la experiencia vivida, el saber local, la reflexión filosófica ^7,8. Esta apertura no implica renunciar al rigor, sino ampliarlo. La triangulación epistemológica es hoy más necesaria que nunca, pues ni la noción de riesgo, ni la causalidad estadística, ni las sofisticadas aproximaciones basadas en modelos de regresiones ajustadas pueden, por sí solas, rendir cuentas de los complejos procesos que configuran la salud poblacional.

Proponemos, entonces, una ciencia que se asuma como hermenéutica de la incertidumbre. Una ciencia que, lejos de proclamar verdades definitivas, produzca marcos perfectibles de interpretación. La epidemiología, como campo de frontera entre lo empírico, lo técnico y lo social, está especialmente llamada a liderar esta transición hacia una epistemología ligera pero responsable, crítica pero operativa. La verdad, en este contexto, no es un destino, sino un horizonte en movimiento.