Vigilia, sueño y anestesia: estados cerebrales y condiciones de observación

Imaginemos dos situaciones construidas con fines didácticos. Una persona permanece inmóvil y no responde cuando la llaman por su nombre. Minutos después describe una escena que, según su recuerdo, estaba viviendo mientras la llamaban. Otra persona ejecuta una instrucción durante una intervención anestésica y más tarde niega recordar cualquier episodio de ese intervalo. Ambas situaciones parecen contradictorias si se supone que responder, experimentar y recordar expresan una misma variable. La contradicción se atenúa cuando se reconstruye qué procedimiento produjo cada dato y a qué momento se refiere.

El estudio de la conciencia necesita esa reconstrucción porque su objeto no coincide con ninguna señal que el investigador pueda registrar directamente. La experiencia pertenece al sujeto, mientras que el registro contiene conducta, lenguaje o actividad fisiológica. Cada una de esas observaciones puede aportar evidencia, aunque su relación con la experiencia depende de condiciones que conviene explicitar. Una instrucción que no se escuchó, una respuesta motora imposible y una experiencia olvidada dejan vacíos de naturaleza distinta en esa relación.

Vigilia, sueño y anestesia permiten variar algunas de esas condiciones. Las comparaciones entre ellas resultan más informativas cuando mantienen separados el estado cerebral, el contenido experimentado y el acceso a un canal de comunicación. La categoría «sueño» agrupa episodios heterogéneos. Del mismo modo, saber qué fármaco se administró no basta para determinar la situación fenomenológica de quien lo recibe. El problema experimental consiste en precisar qué se observó y qué inferencias autoriza esa observación.

Construiremos un ejemplo probabilístico hipotético en el que los estados internos se conocen por diseño. Ese conocimiento pertenece a la simulación y permite comprobar si las inferencias recuperan lo que el generador estableció. Después veremos qué cambia cuando una investigación real dispone solamente de respuestas y reportes. El ejemplo permite cuantificar ambigüedades que, formuladas solo en palabras, suelen quedar ocultas tras una etiqueta clínica o un promedio fisiológico.

411.1. Qué pregunta contesta cada procedimiento

La vigilia suele identificarse por una combinación de apertura ocular, comportamiento y organización fisiológica. Estas observaciones describen el nivel de activación y la relación con el entorno. La conciencia fenomenológica, en cambio, se refiere a que el sujeto esté experimentando algo. Dentro de ella conviene separar la experiencia del entorno de la experiencia generada sin conexión suficiente con los acontecimientos externos, como ocurre en muchos sueños. La distinción importa al elegir una tarea, porque detectar una orden auditiva exige una relación con el entorno que una escena onírica no requiere.

Una respuesta adecuada a una instrucción novedosa suele aportar evidencia más específica que un movimiento espontáneo, ya que vincula el contenido de la instrucción con la acción. Aun así, el procedimiento debe controlar coincidencias, respuestas habituales y errores de clasificación. Si la consigna consiste en apretar una mano una vez, un movimiento incidental puede parecer correcto. La interpretación mejora cuando se alternan instrucciones que piden respuestas diferenciables y cuando los criterios de acierto se fijan antes de observarlas.

El reporte posterior responde a otra pregunta, la de qué puede comunicar el sujeto en ese momento sobre una experiencia previa. La respuesta depende de que se haya formado una huella utilizable y de que esta pueda recuperarse. Depende también de la manera de preguntar, ya que una descripción libre, una pregunta con opciones y una pregunta sugestiva no producen la misma medición. Cuando se pretende asociar el recuerdo a un segmento breve del registro cerebral, su precisión temporal pasa a ser decisiva.

La fisiología informa sobre el sistema que podría sostener esas funciones. Un electroencefalograma describe actividad eléctrica en una escala determinada y una señal hemodinámica ofrece otra transformación de la actividad neural. Encontrar un patrón asociado estadísticamente con los reportes no convierte ese patrón en una observación directa de la experiencia. Hace falta conocer las condiciones en que se estableció la asociación y cuánto cambia cuando se traslada a otro estado o a otra población.

Sanders y colaboradores (2012) propusieron separar tres propiedades que la práctica anestésica tiende a confundir. La conciencia corresponde a la experiencia subjetiva. La conexión con el entorno indica si los estímulos externos pueden entrar en esa experiencia. La capacidad de respuesta se refiere a la interacción conductual con el exterior. El sueño con ensoñaciones ilustra una experiencia presente sin conexión ni respuesta. Los autores revisaron estudios realizados con la técnica del antebrazo aislado, que preserva la movilidad de una mano tras el bloqueo neuromuscular y permite pedir al paciente un movimiento predefinido. La mediana, entre estudios, del porcentaje de pacientes que respondieron a órdenes fue de 37 %, con un rango de 0 a 100 % que refleja la heterogeneidad de los trabajos. Quienes respondían, por lo general, no conservaban recuerdo explícito del episodio. Estos datos se corresponden con la segunda situación descrita al comienzo del capítulo. También orientan el diseño experimental. Si el objetivo es detectar contacto con una instrucción externa, hace falta comprobar el procesamiento de esa instrucción. Si interesa la experiencia desconectada, el reporte obtenido tras la recuperación puede aportar información que la tarea no alcanzaba.

411.2. La observación tiene una cadena de condiciones

Para responder a una orden verbal, el estímulo debe llegar al sujeto, ser procesado de manera suficiente y vincularse con una acción posible. El organismo necesita además disponer del canal motor solicitado y sostener la conducta el tiempo necesario para registrarla. Una falla en cualquiera de estas etapas puede producir una respuesta negativa. El resultado final no indica por sí solo en qué etapa ocurrió.

Representemos provisionalmente estas condiciones con variables binarias. Sea $E$ la presencia de experiencia, $K$ la conexión con la instrucción y $M$ la disponibilidad del canal motor. Una simplificación extrema escribiría $R=EKM$, donde $R$ indica respuesta adecuada. La ecuación muestra que $R=0$ es compatible con varias configuraciones. También deja ver una decisión conceptual fuerte, pues supone que la tarea exige experiencia y que no existen respuestas accidentales. Un modelo de observación más realista incorporaría errores y grados de desempeño.

El reporte diferido agrega otras variables. Si $A$ expresa la formación de una memoria accesible y $L$ la capacidad de comunicarla en la entrevista, una representación mínima sería $Q=EAL$. La experiencia relevante pertenece al intervalo original, mientras que la recuperación y el lenguaje pertenecen al momento de la entrevista. Confundir esos tiempos conduce a errores de signo opuesto. Puede atribuirse al episodio previo una incapacidad que apareció después, o puede suponerse que una recuperación tardía describe sin interrupciones todo el intervalo. Sanders y colaboradores insisten, en la misma línea, en que la memoria no es una condición necesaria de la experiencia.

Estas ecuaciones no son una teoría de la conciencia. Describen cómo una variable de interés podría dejar evidencia bajo un procedimiento determinado. Su utilidad está en localizar supuestos y diseñar controles. Si hay dudas sobre la audición, puede comprobarse una respuesta sensorial pertinente. Si el problema es el canal motor, puede evaluarse una tarea por otra modalidad. Ninguna comprobación aislada resuelve todos los eslabones de la cadena.

Conviene distinguir un control positivo de una garantía universal. Que una persona responda antes de una perturbación confirma que el procedimiento funcionaba en esa condición, aunque la perturbación puede alterar precisamente el canal que se usaba. De modo análogo, una respuesta sensorial temprana durante la intervención indica que cierta información llegó a una parte del sistema. Eso no demuestra que la instrucción se haya comprendido ni que haya quedado disponible para comunicarla.

El control debe elegirse según la inferencia que se busca. Una medición de fuerza motora ayuda a examinar una falla de ejecución, mientras que una tarea de discriminación ayuda a valorar el procesamiento del contenido. Acumular controles poco relacionados con el posible punto de falla aumenta la cantidad de datos sin reducir la ambigüedad principal.

411.3. Tres estados latentes en una población sintética

Consideremos una población hipotética construida con tres estados latentes, que reuniremos en la variable $Z$. En el estado $N$ no hay experiencia durante el intervalo definido. En $D$ existe experiencia, aunque desconectada de la instrucción externa. En $C$ existe experiencia conectada con el entorno de la tarea. La variable $E$ de la sección anterior vale 1 cuando $Z$ es $D$ o $C$. Se trata de categorías didácticas, ya que en la realidad la desconexión puede ser parcial, variable y dependiente de la modalidad sensorial. Aquí las usamos para que las consecuencias de cada observación puedan calcularse.

Asignaremos probabilidades previas a los estados y definiremos dos observaciones. $R=1$ significa que se detecta una respuesta adecuada durante el episodio. $Q=1$ significa que el sujeto comunica después alguna experiencia correspondiente al intervalo. El modelo admite que una respuesta o un reporte positivos aparezcan por error incluso bajo $N$. Con ello representamos una clasificación imperfecta, sin atribuir experiencia a un estado que hemos definido como carente de ella.

Estas cifras son inventadas. No corresponden a prevalencias ni a propiedades diagnósticas de ninguna prueba real. Su única función es definir por completo una parte del mundo simulado. La baja tasa de respuesta en $D$ expresa la dificultad de ejecutar la instrucción externa, mientras que su probabilidad de reporte permite recuperar después una experiencia interna. En $C$ la tasa de respuesta queda por debajo de uno porque estar conectado no asegura completar la tarea en todos los ensayos.

Para empezar supondremos que $R$ y $Q$ son independientes condicionalmente al estado. Esto significa que, una vez conocido $Z$, saber si hubo respuesta no modifica la probabilidad del reporte. La independencia condicional no implica independencia en la población, porque ambas observaciones dependen de la mezcla de estados. Más adelante examinaremos qué ocurre cuando comparten otras causas.

La distribución conjunta se obtiene multiplicando la probabilidad del estado por las probabilidades de sus observaciones. Para un estado $z$,

Las doce combinaciones posibles suman uno. Puede imaginarse una población hipotética de cien mil episodios y convertir cada probabilidad en una frecuencia esperada, lo que facilita el seguimiento de los denominadores sin añadir evidencia empírica alguna. Primero se seleccionan los episodios con cierta observación y luego se examina cómo se distribuyen entre los estados latentes.

El ejemplo mantiene visibles dos niveles. El generador conoce el estado, mientras que el observador recibe una respuesta y, cuando está disponible, un reporte. La distancia entre ambos niveles muestra cuánto se pierde al usar una observación como sustituto directo del estado que interesa.

411.4. Qué significa no responder en este mundo

La probabilidad total de ausencia de respuesta es

Entre esos episodios, la masa de probabilidad correspondiente a experiencia es $0.392+0.0625=0.4545$. Por tanto,

Sin respuesta, la probabilidad de experiencia baja desde 0,65 hasta cerca de 0,567. Queda, sin embargo, una fracción considerable de episodios con experiencia, en su mayor parte pertenecientes al estado desconectado. Esa composición explica por qué una tarea diseñada para detectar conexión con el entorno puede ser poco sensible a experiencias que carecen de esa conexión.

También puede calcularse la probabilidad del estado conectado. Tras la ausencia de respuesta es $0.0625/0.801\approx0.0780$, frente a 0,25 antes de observar. El mismo dato reduce mucho el apoyo a la conexión con la tarea y bastante menos el apoyo a cualquier forma de experiencia. La fuerza de una evidencia depende de la hipótesis a la que se aplica. Hablar genéricamente de una «prueba de conciencia» borra esa diferencia entre objetivos.

Cuando hay respuesta, la probabilidad de experiencia sube a cerca de 0,9824. La asimetría entre ambos resultados proviene de las propiedades asignadas a la observación. Una respuesta adecuada es rara bajo $N$, mientras que su ausencia sigue siendo frecuente bajo $D$. Nada obliga a que la seguridad que ofrece un resultado positivo tenga un equivalente simétrico ante un resultado negativo.

La misma idea puede expresarse con razones de verosimilitud. Si agrupamos $D$ y $C$ como «experiencia» y conservamos su proporción relativa, la probabilidad de respuesta bajo experiencia es de aproximadamente 0,3008. La razón de verosimilitud positiva respecto de $N$ es cercana a 30, mientras que la negativa es $0.6992/0.99\approx0.7063$. Una respuesta positiva multiplica por unas treinta veces las probabilidades relativas de experiencia frente a ausencia de experiencia, en tanto que una respuesta negativa solo las reduce en torno a un 29 %.

Estos valores dependen de la composición de la categoría experiencial. En una población donde predomine la experiencia conectada, la sensibilidad de la misma tarea será mayor. Por eso una propiedad medida en personas despiertas y cooperadoras no se traslada sin más a personas dormidas, sedadas o con daño motor. El procedimiento puede mantenerse idéntico en su ejecución técnica y cambiar, sin embargo, su relación con el objetivo.

Una conclusión bien delimitada describe entonces la tarea y el intervalo. Afirma que la respuesta especificada no se detectó bajo las condiciones de adquisición. Para pasar de ahí al estado latente hay que añadir supuestos de observación e información previa. El cálculo los hace explícitos, de modo que puedan discutirse en vez de quedar incorporados de forma tácita a la etiqueta final.

411.5. Qué añade una entrevista posterior

Tomemos ahora los episodios sin respuesta durante la tarea y con reporte posterior positivo. Sus contribuciones desde $N$, $D$ y $C$ son, respectivamente, 0,00693, 0,2548 y 0,05. La probabilidad de experiencia condicionada a esa combinación es

El reporte modifica mucho la inferencia porque es frecuente bajo experiencia desconectada y raro bajo ausencia de experiencia. Su contenido puede, además, orientar la interpretación. Describir una escena interna sin elementos del entorno corresponde a una situación diferente de la que supone recordar correctamente una instrucción presentada. Ambos son reportes positivos de experiencia, aunque solo el segundo informa específicamente sobre la conexión con ese estímulo.

Un reporte negativo es menos concluyente. Para $R=0$ y $Q=0$, la probabilidad de experiencia baja a cerca de 0,3060. Sigue siendo mayor que cero porque el modelo admite experiencias que no dejan reporte accesible. La entrevista negativa puede deberse a ausencia de experiencia o a límites de memoria y comunicación. En una investigación empírica habría que estimar cuánto contribuye cada posibilidad con el procedimiento utilizado.

La formulación de las preguntas ayuda a preservar estas diferencias. Decir «no recuerdo nada» puede expresar ausencia de contenido recuperable, mientras que «sé que estaba experimentando algo, pero no puedo describirlo» contiene otra información. En su estudio con despertares seriados a lo largo de la noche, Siclari y colaboradores (2017) pidieron a los participantes indicar si justo antes del despertar estaban experimentando algo, si habían experimentado algo cuyo contenido no podían recordar o si no habían experimentado nada. Para no introducir variabilidad en el recuerdo, la entrevista estructurada se hacía inmediatamente después de despertar y siempre en las mismas condiciones, con el participante acostado, los ojos cerrados y el examinador fuera de la habitación. Estas decisiones muestran hasta qué punto la categoría de reporte depende del protocolo.

El recuerdo tampoco sitúa automáticamente un contenido en el momento que interesa. Una escena puede proceder del inicio de la sedación, de una transición breve o de la fase de recuperación. Si la pregunta científica se refiere a un segmento delimitado, hacen falta indicios temporales que permitan asignarla. Presentar estímulos identificables durante intervalos conocidos puede ayudar, siempre que se considere la posibilidad de procesamiento sin recuerdo explícito y que la entrevista no sugiera la respuesta.

Una entrevista tardía puede ser útil y conservar, a la vez, incertidumbre temporal. Lo adecuado es registrar ambas propiedades. Descartar todo reporte por ser retrospectivo desperdiciaría información, mientras que tratarlo como reproducción exacta del episodio le atribuiría una precisión que el procedimiento no establece. El diseño debe definir qué resolución temporal puede sostener y respetarla al relacionar experiencia y fisiología.

411.6. Reporte negativo y entrevista faltante

Hasta ahora cada episodio tenía un valor observado de $Q$. En los estudios reales algunas personas no pueden ser entrevistadas, otras interrumpen la evaluación y ciertos registros quedan incompletos. Un valor faltante no equivale a un reporte negativo. Si ambos se codifican como cero, el análisis mezcla una observación sobre lo comunicado con la falta de observación.

Introduzcamos $V=1$ para indicar que la entrevista es válida. Lo disponible es entonces $P(Q\mid V=1)$, que no coincide necesariamente con la distribución de toda la muestra. La validez puede depender del estado, de la gravedad o del tiempo de recuperación. Si quienes tardan más en recuperar la comunicación tienen menos entrevistas, los reportes positivos y negativos quedan seleccionados por una variable relacionada con la pregunta.

Un cálculo breve dentro del mismo mundo hipotético lo ilustra. Supongamos que la entrevista se obtiene en el 90 % de los episodios sin experiencia y de los conectados, pero solo en la mitad de los desconectados, sin que cambien las probabilidades de reporte de cada estado. En toda la población la proporción de reportes positivos sería 0,467. Entre los episodios entrevistados, que son el 74 % del total, esa proporción baja a cerca de 0,427, porque la fracción de episodios desconectados cae del 40 % al 27 %. La proporción observada no estima, por tanto, la de todos los episodios. Conocer el mecanismo de selección permitiría corregir el cálculo, mientras que desconocerlo obliga a declarar límites o a realizar análisis de sensibilidad.

La selección también puede operar antes de la adquisición. Un estudio que incluye solo a personas capaces de seguir instrucciones en una sesión basal excluye de antemano ciertos déficits motores, sensoriales o lingüísticos. Esa decisión puede aclarar una comparación experimental y, al mismo tiempo, reducir su aplicabilidad a otras poblaciones. La interpretación gana precisión cuando reconoce ambas consecuencias.

Una estrategia de análisis razonable conserva categorías separadas para la entrevista válida negativa, la entrevista válida positiva y la entrevista no disponible, junto con el motivo de cada dato faltante. Ese motivo ayuda a juzgar si un supuesto sobre los datos faltantes es plausible. Un registro perdido por una avería ajena al estado del sujeto plantea un problema diferente al de una entrevista imposible porque persiste la alteración de la comunicación.

Lo mismo vale para la fisiología. Una señal descartada por artefacto no es una señal fisiológicamente negativa, como tampoco aporta evidencia de ausencia un algoritmo que no logró procesar el registro. Mantener separados estos resultados impide que los límites operativos del instrumento se conviertan en propiedades atribuidas al sujeto.

411.7. Dependencia entre observaciones y doble conteo

La independencia condicional simplificó el cálculo de la tabla conjunta, aunque puede no cumplirse si otra variable influye a la vez sobre la respuesta y el reporte dentro de un mismo estado. Las fluctuaciones de atención o de comprensión, por ejemplo, podrían aumentar ambas probabilidades entre los episodios conectados. En ese caso las probabilidades marginales no bastan para reconstruir la tabla conjunta.

Para dos eventos con probabilidades $a$ y $b$, la probabilidad de su intersección está acotada entre $\max(0,a+b-1)$ y $\min(a,b)$. En el estado conectado del ejemplo, $P(R=1)=0.75$ y $P(Q=1)=0.80$. La probabilidad de ambos resultados puede tomar cualquier valor entre 0,55 y 0,75, mientras que la independencia la fija en 0,60. Este intervalo refleja la información que falta cuando solo se conocen las marginales. El error de muestreo es un problema distinto que se superpone a este.

Para la combinación sin respuesta y con reporte, el mismo estado admite una probabilidad entre 0,05 y 0,25, frente a 0,20 bajo independencia. Distintas dependencias internas cambian cuánto apoyo añade la segunda observación una vez conocida la primera. Multiplicar razones de verosimilitud como si los datos fueran independientes puede exagerar o subestimar la evidencia acumulada.

En los registros cerebrales el problema aparece cuando varias métricas derivan de la misma señal. La potencia en frecuencias lentas, una medida de entropía y un clasificador entrenado con esas características no son necesariamente tres observaciones independientes. Parte de su concordancia puede deberse a una fuente común o a que unas métricas son transformaciones de otras.

Un análisis adecuado puede modelar la distribución conjunta o estimar el valor incremental de cada medida, es decir, cuánto mejora la inferencia después de incorporar lo que ya se sabía. En una simulación es posible generar dependencias explícitas y comparar un modelo que las representa con otro que las ignora. El segundo puede producir probabilidades más extremas, con apariencia de mayor seguridad, sin discriminar mejor entre estados.

La independencia debe justificarse en el nivel en que se usa. Dos instrumentos distintos pueden compartir ruido, sesgos de selección o dependencia de un mismo estado intermedio. A la inversa, dos mediciones obtenidas con el mismo instrumento pueden aportar restricciones diferentes si responden a perturbaciones distintas y su relación se modela. Para decidirlo hay que examinar cómo se generan los datos en cada caso, con independencia del número de medidas disponibles.

411.8. Comparar estados sin confundir sus referencias

En vigilia, con un sujeto cooperador, el reporte suele estar disponible y las tareas pueden calibrarse frente a él. Durante el sueño, la entrevista exige despertar al sujeto y se refiere retrospectivamente al período anterior. Bajo anestesia, la intervención puede alterar en distinto grado la memoria, el procesamiento sensorial y la ejecución motora. Comparar estas condiciones implica, por tanto, comparar también varios procedimientos de observación.

Un marcador entrenado para separar vigilia y anestesia puede aprender características farmacológicas que no se corresponden con la presencia o ausencia de experiencia. La prueba pertinente incluye situaciones en las que fármaco, respuesta y experiencia reportada se disocian. Sarasso y colaboradores (2015) estudiaron a 18 voluntarios sanos durante la falta de respuesta inducida por propofol, xenón y ketamina. Midieron con electroencefalografía la complejidad de la respuesta cortical a la estimulación magnética transcraneal y recogieron, al término de la anestesia, reportes sobre lo experimentado. Con propofol y xenón la respuesta cortical fue de baja complejidad y los participantes no comunicaron experiencias. Con ketamina el patrón se asemejó al de la vigilia y los participantes describieron sueños vívidos sin relación con el entorno. Una misma clasificación conductual, la falta de respuesta, agrupaba así condiciones distintas tanto en complejidad cortical como en experiencia reportada.

Un diseño puede incluir también controles del estado fisiológico. La actividad muscular, los movimientos oculares o los cambios respiratorios alteran ciertas características de la señal. Si esas variables difieren entre condiciones, el análisis debe estimar qué parte de la separación proviene de ellas. La corrección de artefactos tiene que describirse y evaluarse, ya que eliminar componentes de la señal puede retirar también información relevante.

Las comparaciones dentro de una misma persona reducen algunas diferencias estables, aunque no eliminan efectos de orden, adaptación o historia. La sesión de recuperación ocurre después de la intervención, mientras que la sesión basal ocurre antes. Igualar horarios, repetir condiciones o introducir comparadores ayuda a examinar esas diferencias. El diseño concreto determina qué atribución causal es defendible.

En personas con lesión cerebral, las relaciones calibradas en voluntarios sanos pueden cambiar. Bodien y colaboradores (2024) evaluaron en seis centros a 353 adultos con trastornos de conciencia mediante tareas de resonancia magnética funcional, de electroencefalografía o de ambas. De los 241 participantes sin respuesta observable a órdenes, 60 (25 %) mostraron desempeño en las tareas, fenómeno conocido como disociación cognitivo-motora. Entre los 112 que sí respondían a órdenes en la evaluación conductual, solo 43 (38 %) mostraron respuesta en las tareas. Los autores advierten que sus procedimientos se diseñaron para minimizar los falsos positivos a costa de la sensibilidad, de modo que un resultado negativo no descarta la capacidad de seguir órdenes. Este tipo de evidencia obliga a separar la capacidad detectada, la ausencia de detección y las condiciones en que el procedimiento es aplicable.

La comparación entre estados se convierte así en un problema de transporte de mediciones. Hay que preguntar qué relación se conserva al cambiar de población o de contexto y cuál requiere recalibración. Un marcador útil puede conservar parte de su capacidad informativa sin tener el mismo significado en todas las condiciones.

411.9. Reproducción del ejemplo y prueba de sensibilidad

El cálculo no requiere simulación aleatoria. El programa siguiente construye la distribución conjunta del ejemplo hipotético y verifica su normalización. Cada probabilidad posterior usa las probabilidades del generador, de modo que cualquier discrepancia con una interpretación intuitiva proviene de los supuestos explícitos y no de las fluctuaciones de una muestra pequeña.

import numpy as np

nombres = ["sin experiencia", "desconectada", "conectada"]
previa = np.array([0.35, 0.40, 0.25])
p_r = np.array([0.01, 0.02, 0.75])
p_q = np.array([0.02, 0.65, 0.80])
conjunta = np.zeros((3, 2, 2))
for z in range(3):
    for r in range(2):
        for q in range(2):
            lr = p_r[z] if r else 1 - p_r[z]
            lq = p_q[z] if q else 1 - p_q[z]
            conjunta[z, r, q] = previa[z] * lr * lq
assert np.isclose(conjunta.sum(), 1)

def posterior(r=None, q=None):
    a = conjunta.copy()
    if r is not None:
        a[:, 1-r, :] = 0
    if q is not None:
        a[:, :, 1-q] = 0
    pesos = a.sum(axis=(1, 2))
    return pesos / pesos.sum()

for r, q in [(0, None), (1, None), (0, 1), (0, 0)]:
    post = posterior(r, q)
    print(r, q, np.round(post, 6), "P(experiencia)=", post[1:].sum())
assert np.isclose(posterior(0)[1:].sum(), 0.5674157303370787)
assert np.isclose(posterior(0, 1)[1:].sum(), 0.9777692233663748)
assert np.isclose(posterior(0, 0)[1:].sum(), 0.30596603102581393)

Al ejecutarlo se reproducen las probabilidades de experiencia calculadas en las secciones anteriores. Sin respuesta, la probabilidad es 0,5674, mientras que con respuesta llega a 0,9824. Cuando falta la respuesta y se conoce además el reporte, sube a 0,9778 si este es positivo y baja a 0,3060 si es negativo.

Para estudiar la sensibilidad puede modificarse una probabilidad de reporte manteniendo constantes las demás. Si la probabilidad de reportar una experiencia desconectada bajara de 0,65 a 0,40, la probabilidad de experiencia tras una entrevista negativa sin respuesta subiría de 0,306 a cerca de 0,422. Un reporte negativo informa entonces menos sobre la ausencia de experiencia. La operación muestra qué parámetro sostiene una conclusión. En datos reales ese parámetro debería estimarse con información independiente o representarse con su incertidumbre.

También puede variarse la distribución previa. La razón de verosimilitud entre dos estados definidos, por ejemplo $C$ frente a $N$, no depende de la previa. La razón para la categoría agregada «experiencia» sí depende de ella, porque la previa fija la proporción entre $D$ y $C$. En ambos casos la probabilidad posterior depende del punto de partida, de manera que una prueba con la misma sensibilidad y especificidad puede producir valores predictivos distintos en poblaciones con composiciones diferentes. Conviene comunicar esa dependencia al comparar resultados entre estudios.

Un paso posterior consiste en generar muestras finitas a partir de la tabla y estimar con ellas las probabilidades. Aparece entonces otra fuente de incertidumbre, pues aun si la familia del modelo fuera correcta las frecuencias muestrales fluctuarían. Esa variabilidad debe distinguirse de la incertidumbre sobre si los estados definidos y sus relaciones representan adecuadamente la realidad. Aumentar el tamaño de la muestra reduce la primera y puede dejar intacta la segunda.

La elección del próximo dato puede guiarse por su capacidad esperada para separar hipótesis. Si el problema principal es la memoria, repetir la misma orden motora quizá aporte poco. Una entrevista más próxima al episodio o un protocolo capaz de detectar el seguimiento contemporáneo de instrucciones actúa sobre otro eslabón de la cadena. Su utilidad depende de que sea realizable y de que sus errores estén suficientemente caracterizados.

411.10. Calibración sin convertir el criterio en la conclusión

En la simulación, el generador proporciona las etiquetas latentes. En una investigación real se necesita alguna referencia para estimar la relación entre el marcador y la experiencia. Una opción es recurrir a reportes obtenidos en condiciones en que la comunicación sea suficientemente fiable. Esa referencia permite evaluar la concordancia, aunque arrastra las limitaciones de memoria y localización temporal ya discutidas.

El riesgo de circularidad aparece cuando el estado se define mediante el mismo marcador que después se declara validado. Si todos los episodios con cierta señal se etiquetan como conscientes y luego se calcula cuánto coincide la señal con la etiqueta, el resultado ya estaba contenido en el procedimiento. La construcción de etiquetas, la selección de características y la evaluación del rendimiento deben mantenerse separadas durante todo el análisis.

Una referencia independiente no exige ignorar la información clínica. Puede emplearse una evaluación conductual estructurada, realizada sin conocer el resultado del marcador, junto con entrevistas y controles de calidad. Lo importante es describir qué información entra en cada decisión y qué errores pueden compartir las fuentes. Dos evaluadores ciegos al marcador pueden seguir usando una referencia poco sensible a ciertas experiencias. El cegamiento corrige un sesgo concreto sin remediar esa limitación de contenido.

La calibración permite formular preguntas cuantitativas. Si un marcador clasifica correctamente la mayoría de los episodios con reporte positivo, ¿qué ocurre con aquellos cuyo contenido no se recuerda? Si se aplica en otra población, ¿conserva su distribución en condiciones comparables? Analizar estos grupos por separado impide que una cifra agregada de exactitud oculte el sector donde se concentra la incertidumbre.

Puede ser útil evaluar modelos latentes con varios indicadores imperfectos. Aumentar su número, sin embargo, no garantiza que los parámetros queden identificados. Se necesitan restricciones sobre las dependencias, estabilidad de las propiedades de medición o alguna observación especialmente informativa. Un modelo que asigna una probabilidad a cada episodio puede admitir varias parametrizaciones compatibles con los mismos datos.

La recuperación de parámetros en datos sintéticos ofrece un control previo. Se generan episodios con errores conocidos y se examina si el procedimiento estima correctamente los estados y las probabilidades. Después se altera deliberadamente un supuesto, como la independencia entre observaciones, para medir el sesgo resultante. La comparación indica qué conclusiones resisten una desviación moderada y cuáles dependen de una idealización estrecha.

En un resultado empírico la incertidumbre puede quedar localizada en una parte específica de la inferencia. Puede existir evidencia sólida de que una orden fue procesada mientras sigue abierta la cuestión de la continuidad temporal de la experiencia. Mantener separadas ambas afirmaciones permite avanzar sin exigir que una sola prueba resuelva toda la relación entre estados cerebrales y conciencia.

411.11. Una inferencia temporalmente localizada

Supongamos que en la primera situación hipotética del inicio se registran ausencia de respuesta durante un minuto, una señal fisiológica compatible con un estado de alta complejidad y, tras el despertar, el relato de una escena. La conclusión más defendible no obliga a reducir las tres observaciones a una sola escala. La conducta describe el desempeño en la tarea y la señal describe propiedades del registro. El relato, por su parte, aporta evidencia retrospectiva cuyo contenido y ubicación temporal requieren una evaluación propia.

La hipótesis de una experiencia desconectada puede explicar la combinación. También podrían intervenir una incapacidad motora, fluctuaciones breves o un recuerdo procedente de otra fase. Para comparar estas alternativas hay que derivar de cada una predicciones diferentes, como el seguimiento de una instrucción por un canal preservado, el reconocimiento de estímulos identificables en el tiempo o la repetición de la evaluación en intervalos semejantes. Una hipótesis alternativa resulta útil en la medida en que especifica qué observación permitiría distinguirla de las demás.

La conclusión debe quedar circunscrita al intervalo al que se refiere. Detectar la capacidad de realizar una tarea en un momento dado no demuestra que esa capacidad se mantenga durante horas. Un reporte sobre un episodio tampoco determina los contenidos de los intervalos vecinos. Las fluctuaciones forman parte del fenómeno y solo pueden estudiarse con diseños capaces de registrarlas.

El cálculo probabilístico ordena este razonamiento porque obliga a definir los estados, a especificar cómo generan observaciones y a mostrar qué inferencias dependen de cada supuesto. En el trabajo empírico, la dificultad principal consiste en justificar esas relaciones sin usar como prueba la conclusión que se quiere alcanzar. Una observación discordante puede indicar una falla de medición. También puede indicar que el procedimiento reunía bajo una sola categoría funciones que convenía estudiar por separado.

Referencias

• Bodien, Y. G., Allanson, J., Cardone, P., et al. (2024). Cognitive motor dissociation in disorders of consciousness. The New England Journal of Medicine, 391(7), 598–608. DOI.
• Sanders, R. D., Tononi, G., Laureys, S. y Sleigh, J. W. (2012). Unresponsiveness ≠ unconsciousness. Anesthesiology, 116(4), 946–959. DOI.
• Sarasso, S., Boly, M., Napolitani, M., et al. (2015). Consciousness and complexity during unresponsiveness induced by propofol, xenon, and ketamine. Current Biology, 25(23), 3099–3105. DOI.
• Siclari, F., Baird, B., Perogamvros, L., et al. (2017). The neural correlates of dreaming. Nature Neuroscience, 20(6), 872–878. DOI.