Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке

Вам, должно быть, известно, что курение и ожирение являются факторами риска, способствующими развитию сердечно-сосудистых заболеваний. Но, возможно, вы не знаете, что эту взаимосвязь помогло выявить обследование жителей города Фрамингема, проводившееся в течение длительного времени. Во Фрамингеме проживает около 67 000 человек, город расположен примерно в двадцати милях от Бостона. Обычным людям он известен как пригород Бостона с относительно дешевым жильем и удобным доступом к торговому центру Natick Mall, славящемуся своими высококачественными (и дорогостоящими) товарами. Что же касается ученых, то Фрамингем для них ассоциируется с исследованием под названием Framingham Heart Study – одним из самых успешных в истории современной науки, оказавшим огромное влияние на развитие медицины.

В ходе повторного исследования выполняется сбор информации о большой группе субъектов в разные моменты времени (например каждые два года). Одни и те же участники исследования могут периодически опрашиваться на протяжении десяти, двадцати или даже пятидесяти лет. Такой подход позволяет получить необычайно богатый материал для анализа. В случае фрамингемского исследования в 1948 году ученые собрали информацию о 5209 взрослых жителях города: их рост, вес, кровяное давление, уровень образования, состав семьи, типичные продукты питания, склонность к курению, употребление наркотиков и т. п. Важно то, что начиная с этого времени эти люди периодически повторно обследовались, а также собирались данные об их потомстве, чтобы выявить генетические факторы, связанные с развитием сердечно-сосудистых заболеваний. Начиная с 1950 года фрамингемские данные использовались при написании более чем двух тысяч научных статей, причем около тысячи из них были написаны в период с 2000 по 2009 год.

Эти исследования позволили получить чрезвычайно важные для понимания механизмов развития сердечно-сосудистых заболеваний результаты, многие из которых кажутся нам сейчас очевидными: курение сигарет увеличивает риск сердечно-сосудистых заболеваний (1960 год); физическая активность снижает риск сердечно-сосудистых заболеваний, а ожирение, наоборот, повышает (1967 год); высокое кровяное давление увеличивает риск инсульта (1970 год); высокий уровень холестерина альфа-липопротеинов высокой плотности (известного с тех пор как «полезный холестерин») снижает риск смертельного исхода (1988 год); у лиц, родители и близкие родственники (родные братья и сестры) которых страдали сердечно-сосудистыми заболеваниями, риск их развития значительно выше (2004–2005 годы).

Данные повторных исследований являются чем-то вроде научного эквивалента Ferrari. Они представляют особую ценность, когда речь идет о выявлении причинно-следственных связей, картина которых развертывается на протяжении нескольких лет или даже десятилетий. Например, исследование дошкольников под названием Perry Preschool Study началось в конце 1960-х годов и охватило группу из 123 афроамериканцев – выходцев из бедных семей в возрасте от трех до четырех лет. Эти дети были случайным образом распределены в группу, которая проходила интенсивное обучение по программе дошкольного образования, тогда как участники контрольной группы, использовавшейся для сравнения, его не проходили. В течение последующих сорока лет ученые анализировали различные результаты этого эксперимента, которые стали убедительным доводом в пользу раннего обучения детей. Учащиеся, которые прошли интенсивное обучение по программе дошкольного образования, уже в пятилетнем возрасте демонстрировали более высокие показатели IQ и имели больше шансов успешно окончить среднюю школу. В сорокалетнем возрасте у них были более высокие доходы. И напротив, многие из участников эксперимента, не получившие дошкольного образования, к сорокалетнему возрасту успевали по пять и более раз побывать за решеткой.

Нет ничего удивительного в том, что далеко не каждый из нас может позволить себе покупку Ferrari. Исследовательским эквивалентом этой машины является так называемый «поперечный срез», то есть совокупность данных, собранных в какой-то определенный момент времени. Если, например, эпидемиологи пытаются выявить причину какого-либо нового заболевания (или вспышки старого), они могут собрать данные обо всех, кто им страдает, в надежде получить картину, которая приведет к его источнику. Может быть, причина в том, что они едят? Или эти люди побывали в какой-то местности и заболели в результате этого? Что еще общего между людьми, страдающими этой болезнью? Кроме того, исследователи могут собрать данные о здоровых людях, чтобы выявить разницу между двумя группами.