¿Aderall te hace menos creativo?

En esta discusión en el foro de Hacker News , hay un debate sobre si tomar Aderall te hace menos creativo.

Este blog científico cita la revista New Yorker:

En la revista New Yorker del 27 de abril de 2009, Margaret Talbot tiene un extenso artículo sobre el uso generalizado de estas drogas “neuromejoradoras”. Ella cita a dos expertos que tienen la misma preocupación: que "las drogas que aumentan el enfoque de los usuarios pueden disminuir su creatividad". Una experta, Martha Farah, directora del Centro de Neurociencia Cognitiva de la Universidad de Pensilvania, dice: “Los psicólogos cognitivos han descubierto que existe un equilibrio entre el enfoque atencional y la creatividad. Y hay alguna evidencia que sugiere que las personas que son más capaces de concentrarse en una cosa y filtrar las distracciones tienden a ser menos creativas”.

Me pregunto si esto es cierto.

Dado que Aderall se compone de cuatro sales de anfetamina, ¿es este el caso de todas las anfetaminas? ¿Todos los medicamentos para el TDAH?

el reclamo es que podría amortiguar su creatividad , no lo hace o lo hará. Sin mencionar que la creatividad no es una cantidad medible. Es un sentimiento subjetivo. Entonces, la pregunta tendría que ser "¿Algunas personas informan que se sienten menos creativas mientras toman Aderall?"
@Chad, por lo general, estas cosas se miden a través de proxies ; por ejemplo, se podría medir cuántos artistas creativos usan aderall en comparación con la población general.

Respuestas (1)

No hay evidencia concluyente a favor o en contra de que las anfetaminas afecten la creatividad.

Los comentarios de Martha Farah probablemente se basan en un pequeño estudio (enlazado aquí) que ella y sus colegas realizaron en 18 participantes. Las tareas eran acertijos breves (en lugar de tareas significativas más largas, uno podría esperar ser sensible a las drogas que permiten un enfoque prolongado). Los resultados fueron bastante poco concluyentes. Su conclusión comienza con:

¿La mejora cognitiva con Adderall perjudica la creatividad? En esta exploración preliminar del tema, utilizando cuatro pruebas diferentes de capacidad creativa en adultos jóvenes sanos, no encontramos evidencia de un deterioro general. Por el contrario, Adderall mejoró el rendimiento en una prueba de pensamiento creativo convergente. Para esta prueba, la Prueba de Figuras Incrustadas, también hubo una tendencia hacia una mejora desproporcionada de los participantes de bajo rendimiento. Para otra prueba de pensamiento creativo convergente, la Prueba de Asociados Remotos, Adderall también afectó el desempeño, aunque la dirección del efecto dependía de la creatividad del participante; la droga mejoró la creatividad de los participantes de bajo rendimiento y la perjudicó para los participantes de mayor rendimiento.

Me gustaría advertir que cuando los investigadores encuentran diferentes patrones en subconjuntos de datos que difieren del grupo más grande, debemos considerarlos como muy preliminares (posible buscar resultados), especialmente si no declararon que tenían la intención de hacer ese tipo de análisis de subconjuntos desde el principio.

De hecho, Aderall está hecho de diferentes sales de anfetamina, pero cuando la anfetamina se disuelve en el cuerpo, el ion de anfetamina se separa de los iones de sal. Como resultado, no existe una diferencia real en los efectos biológicos de las distintas sales de anfetamina.

Quizás el ejemplo más famoso de un individuo de alto rendimiento que consumía anfetaminas y era extremadamente creativo es el matemático Paul Erdos, quien continuó siendo coautor de artículos en revistas matemáticas durante más de una década después de su muerte. No sabemos si las anfetaminas lo hicieron más o menos creativo, pero sí sabemos que creía que ayudaban a su productividad.

Ah, psicología, ¿cuándo vas a dejar de hacer el ridículo usando muestras que son más pequeñas que un par de miles? No es de extrañar que la gente piense que la psicología es una pseudo ciencia. Sin embargo, muy interesante y útil. Si a alguien no se le ocurre una mejor investigación en 2 días, marcaré su respuesta como la mejor.
@Xitcod: para ser justos, los tamaños de muestra no necesitan ser TAN grandes para detectar efectos fuertes. Por ejemplo, no necesita más de 18 participantes para demostrar que el consumo de 80 g de alcohol tiene un efecto sobre el equilibrio.
@Oddthinking, sí, no necesita muestras grandes para demostrar algo, pero si se demuestra de tal manera, no tiene forma de saber si existe un sesgo fuerte. ¡Puedes demostrar que el cáncer se cura con cigarrillos con una muestra de 18! (Simplemente debido a las estadísticas) Es un efecto poderoso. Aquí hay un video entretenido si está interesado. youtube.com/watch?v=9R5OWh7luL4 (es largo) (este efecto también se magnifica por el hecho de que los estudios realmente se publican, también hay una charla ted sobre eso, pero no enviaré spam a la sección de comentarios con videos)
@xitcod13: Me temo que me perdiste. No quería pasar 45 minutos viendo a Derren Brown haciendo un solo truco de magia, así que no vi mucho del programa, pero no tengo idea de qué tan relevante es. Nota: mientras buscaba el nombre de la estafa que asumo que Brown estaba realizando, es decir, esta , descubrí una afirmación de que Brown en realidad usó esta versión estrechamente relacionada .
Creo que los estudios de tamaño de muestra grande y pequeño tienen su lugar (y el análisis estadístico está diseñado para intentar controlar las fallas de cada uno). Si bien las fallas de las muestras pequeñas son bien conocidas, las muestras grandes también tienen problemas. Primero, está "condenado a la significación estadística": puede detectar diferencias sin sentido y todo será significativo. Es por eso que tienes noticias constantes sobre, por ejemplo, el café que reduce el alzheimer. Sin embargo, cuando observa el tamaño de la diferencia en estos estudios, rara vez es procesable (no lo suficiente como para cambiar el estilo de vida o la atención del paciente).
Además, para hacer un estudio grande, generalmente observas a las personas y buscas correlaciones y luego argumentas que una correlación es causal. Pero tiene riesgos reales de "terceras variables" causales no medidas. Muchos, quizás la mayoría, de los estudios observacionales no se confirman mediante ensayos con participantes asignados al azar.
@ mb3041023 Las fallas de los estudios de muestras pequeñas no se pueden controlar mediante análisis estadístico. Si usa una muestra lo suficientemente pequeña en su experimento, tiene la posibilidad de que todo el sujeto siga un patrón extraño. La probabilidad puede ser baja, pero sucederá. Debido a que los resultados positivos se publican con mucha más frecuencia que los negativos, en realidad terminas creyendo en cosas que simplemente no funcionan. Los estudios que permiten la correlación y no la causalidad tampoco son definitivos, pero eso también proviene de fallas en el diseño de un experimento que posiblemente se pueden corregir.
Me interesaría la respuesta si le preguntas a la buena gente de stats.stackexchange.com que confirme estas declaraciones. :-)